概率论与数理统计电子教案:c6_1总体、样本与统计量
概率论与数理统计教案
概率论与数理统计》课程教案(按章编写)刘琼荪第一章 随机事件及其概率电子书一.本章的教学目标及基本要求(1) 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念;(2) 掌握随机事件之间的关系与运算,;(3) 掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算; 学会几何概率的计算;(4) 理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。
了解概率的公理化定义。
二.本章的教学内容及学时分配第一节 随机事件及事件之间的关系 2学时第二节 事件的概率1.古典概率及几何概率 2学时2.概率的性质、概率的统计定义和公理化定义综合案例 2学时三.本章教学内容的重点和难点1) 随机事件及随机事件之间的关系;2) 古典概型及概率计算;3)概率的性质;四.本章教学内容的深化和拓宽归纳一类的古典概型的概率计算问题,例如计算“30位同学的生日都不在同一天”的概率,归结于“30个球随机放入365个盒中,盒子的装球数不超过1”的概率计算问题。
五.教学过程中应注意的问题1) 使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件;2) 注意让学生理解事件,,,,,A B A B A B A B AB A ⊂⋃⋂-=Φ…的具体含义,理解事件的互斥关系;3) 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫根定律;4) 古典概率计算中,为了计算样本点总数和事件的有利场合数,经常要用到排列和组合,复习排列、组合原理;5) 讲清楚抽样的两种方式——有放回和无放回;六.思考题和习题思考题:1. 集合的并运算 和差运算-是否存在消去律?2. 怎样理解互斥事件和逆事件?3. 古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点?习题:P20-21, 第1、2、3、8、9、11、14、17、25、19、20、26、27、28题第二章 条件概率与事件的独立性一.本章的教学目标及基本要求(1) 理解条件概率和事件的独立性的概念;(2) 掌握条件概率公式、加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式以及运用这些公式进行各种概率计算;(3)理解重复独立试验的概念和二项概率公式的问题背景,会使用事件的独立性和二项概率公式进行各种概率计算。
7.1 总体与样本,统计量--教学设计-赵云平
板书设计
教学时间设计
1.导入 ..….………….5 分钟 2.新课 …………….30 分钟 3.课堂小结…………….10 分钟 4.作业布置…………….5 分钟
教学手段
多媒体播放教学视频、PPT 演示与板书演练相结合
教学进程
教学意图 教学内容 下列调查,采用普查还是抽查?为什么? (1)为了防治甲型 H1N1 流感的蔓延,学生每 导入 (5 分钟) 天晨检; (2)了解中央电视台春节文艺晚会的收视率; (3)测试灯泡的寿命 . 结合实例理 解总体、个 体、样本及样 本容量等概 念. 设计理念 让学生体验 数学来源于 生活,提高学 习兴趣.
概率论与数理统计教学设计
做题是对本 节课内容的 一个反馈.
5
1.总体与样本的定义 2.统计量的定义 通过对课堂 内容的小结, 让学生对本 节课的内容 连贯化、系统 化。 181 页 3 以知识的巩 固性和发展 性为出发点, 体现分层施 教的原则 . 必
4
课堂小结 课堂练习 (10 分钟)
作业布置 (5 分钟)
必做题:课本 180 页 1,2
[作者姓名] [日期]
1 公式的应用条件,例如:在掷图钉的活动中,针尖朝上的概率就是 ,因 2 为学生会认为只有朝上和朝下两种结果,忽视了等可能的条件.因此在教 学过程中会让学生自主通过讨论来理解“随机事件的概率”的知识.
教 学 说 明
知识与技能
1.理解总体、样本和随机抽样的概念,掌握简单随机 抽样的两种方法. 2.通过实例,体验简单随机抽样的科学性及可靠性, 培养学生分析问题、解决问题的能力. 1.能通过正确理解总体与样本,及统计量的概念进一步 认识数理统计的基础; 2. 这节课主要采取启发引导和讲练结合的教学方法. 引 导学生根据现实生活的经历和体验及收集到的信息来 理解理论知识,同时通过例题、练习和课后作业,启发 学生从书本知识回到社会实践,学以致用. 通过对现实生活和其他学科中统计问题的提出,体 会数学知识在实际生活中的重要 应用.
《样本与统计量》课件
样本中位数的定义与计算
定义:将样本数据从小到大排列后,位于中间位置的数 即为中位数。
当样本数据量是奇数时,中位数就是中间那个数;
计算方法
当样本数据量是偶数时,中位数就是中间两个数的平均 值。
样本众数的定义与计算
01 定义:样本中出现次数最多的数即为众数 。
02
计算方法
03
统计每个数出现的次数,出现次数最多的 数即为众数;
总结词
方差和标准差在统计学中广泛应用于描述和比较数据的离散程度。
详细描述
方差和标准差在统计学中具有广泛的应用,如描述一组数据的离散程度、比较不同组数据的离散程度、进行假设 检验等。通过比较不同数据的方差和标准差,可以了解各组数据的分散程度和稳定性,从而进行更深入的数据分 析和推断。
CHAPTER 05
将每个样本数据相加,然后除以样 本数量。
公式表示
$bar{x} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i$,其中 $n$ 是 样本数量,$x_i$ 是每个样本数据。
总体均值的定义与计算
01
02
03
总体均值
总体中所有数据的平均数 ,即为总体均值。
计算方法
将总体中所有数据相加, 然后除以总体数据量。
《样本与统计量》ppt 课件
CONTENTS 目录
• 样本与总体 • 统计量 • 样本均值与总体均值 • 方差与标准差 • 样本中位数与众数
CHAPTER 01
样本与总体
样本与总体的定义
样本
从总体中随机抽取的一部分个体或观测值。
总体
研究对象的全体集合。
样本与总体的关系
01
样本是总体的子集,用于推断总 体的性质和特征。
[课件]概率与统计 6.1 总体、样本与统计量
数理统计基本概念
若总体X的分布函数为 F(x), 则样本X1 ,
X2 , ·, Xn的联合分布函数为 · ·
F ( x1 , x2 ,, xn ) P{ X 1 x1 , X 2 x2 ,, X n xn }
FX k ( x k )
k 1 n
电子科技大学
数理统计基本概念
1)没有次品的概率 2)平均有几件次品
率
3)为以 0.95的概率保证箱中 有10件正品,箱中至少要装多 少件产品。
电子科技大学
数
理数理统计基本概念 统 计 的 引
入
所有这些问题的关键是 p 是已知的! 如何获取 p ? 这就是数理统计的任务了!
一个很自然的想法就是:
首先从这批产品中随机抽取产品进行检验。 怎样随机抽取这属于抽样理论与方法问题。本书 其次利用概率论的知识处理实测数据。 不讨论。 如何分析、处理实测数据。这属于统计推断的问题。 统计推断常解决的问题: 也是我们研究的内容。 参数估计问题 1)如何估计次品率 p ? 2)如果以 p <0.01为出厂的标准,这批产品能否出 厂? 假设检验问题
#
数理统计基本概念
例 6.1.1 设总体 X ~ B( 1 , p ),其中 p 是未 知参数, ( X1 , X2 , … , X5 ) 是来自 X 的简单 随机样本, 1) 指出以下变量哪些是统计量,为什么?
X1 X 2 , max X i ,
1 i 5
X 5 2 p , ( X 5 X1 )2
2) 确定( X1 , X2 , … , X5 ) 的联合概率分布? 解 1) 只有 X 5 2 p 不是统计量,因 p 是未知参数.
P{ X x} p x (1 p)1 x , x 0,1 2) 因
概率论与数理统计教案(48课时)
概率论与数理统计教案(48课时)第一章随机事件及其概率本章的教学目标及基本要求(1)理解随机试验、样本空间、随机事件的概念;(2)掌握随机事件之间的关系与运算,;(3)掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算;学会几何概率的计算;(4)理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。
了解概率的公理化定义。
(5)理解条件概率、全概率公式、Bayes公式及其意义。
理解事件的独立性。
本章的教学内容及学时分配第一节随机事件及事件之间的关系第二节频率与概率2学时第三节等可能概型(古典概型)2学时第四节条件概率第五节 事件的独立性2学时三.本章教学内容的重点和难点1)随机事件及随机事件之间的关系;2)古典概型及概率计算;3)概率的性质;5)独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理四.教学过程中应注意的问题1)使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件;2)注意让学生理解事件4uB,AuB 、AcB,4-B,4B = ®,A... 的具体含义,理解事件的互斥关系;根定律;4)条件概率, 全概率公式和Bayes 公式 3) 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫4)古典概率计算中,为了计算样本点总数和1)事件的有利场合数,经常要用到排列和组合,复习排列、组合原理;2)讲清楚抽样的两种方式有放回和无放回;思考题和习题思考题:1.集合的并运算和差运算-是否存在消去律?2.怎样理解互斥事件和逆事件?3.古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点?习题:第二章随机变量及其分布本章的教学目标及基本要求(1)理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质,理解离散型和连续型随机变量的概率分布及其性质,会运用概率分布计算各种随机事件的概率;(2)熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律或密度函数及性质;二.本章的教学内容及学时分配第一节随机变量第二节第二节离散型随机变量及其分布离散随机变量及分布律、分布律的特征第三节常用的离散型随机变量常见分布(0-1分布、二项分布、泊松分布)2学时第四节随机变量的分布函数分布函数的定义和基本性质,公式第五节连续型随机变量及其分布连续随机变量及密度函数、密度函数的性质2学时第六节常用的连续型随机变量常见分布(均匀分布、指数分布、正态分布)及概率计算2学时三.本章教学内容的重点和难点a)随机变量的定义、分布函数及性质;b)离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数,如何用分布律或密度函数求任何事件的概率;C)六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布);四.教学过程中应注意的问题a)注意分布函数F(x) P{X x}的特殊值及左连续性概念的理解;b)构成离散随机变量X的分布律的条件,它与分布函数F(x)之间的关系;c)构成连续随机变量X的密度函数的条件,它与分布函数F(x)之间的关系;d)连续型随机变量的分布函数F(x)关于x处处连续,且P(X x) 0,其中x为任意实数,同时说明了P(A) 0不能推导A 。
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案第一章:概率论的基本概念1.1 随机现象与样本空间1.2 事件及其运算1.3 概率的定义与性质1.4 条件概率与独立性第二章:随机变量及其分布2.1 随机变量的概念2.2 离散型随机变量的概率分布2.3 连续型随机变量的概率密度2.4 随机变量函数的分布第三章:多维随机变量及其分布3.1 二维随机变量的联合分布3.2 边缘分布与条件分布3.3 随机变量的独立性3.4 多维随机变量函数的分布第四章:大数定律与中心极限定理4.1 大数定律4.2 中心极限定理4.3 样本均值的分布4.4 样本方差的估计第五章:数理统计的基本概念5.1 统计量与抽样分布5.2 参数估计与点估计5.3 置信区间与置信水平5.4 假设检验与p值第六章:参数估计6.1 总体参数与样本参数6.2 估计量的性质6.3 最大似然估计6.4 点估计与区间估计第七章:假设检验7.1 假设检验的基本概念7.2 检验的错误与功效7.3 常用检验方法7.4 似然比检验与正态分布检验第八章:回归分析8.1 线性回归模型8.2 回归参数的估计8.3 回归模型的检验与诊断8.4 多元线性回归分析第九章:方差分析9.1 方差分析的基本概念9.2 单因素方差分析9.3 多因素方差分析9.4 协方差分析与重复测量方差分析第十章:时间序列分析10.1 时间序列的基本概念10.2 平稳性检验与时间序列模型10.3 自回归模型与移动平均模型10.4 指数平滑模型与状态空间模型第十一章:非参数统计11.1 非参数统计的基本概念11.2 非参数检验方法11.3 非参数回归分析11.4 非参数时间序列分析第十二章:生存分析12.1 生存分析的基本概念12.2 生存函数与生存曲线12.3 生存分析的统计方法12.4 生存分析的应用实例第十三章:贝叶斯统计13.1 贝叶斯统计的基本原理13.2 贝叶斯参数估计13.3 贝叶斯假设检验13.4 贝叶斯回归分析第十四章:多变量分析14.1 多变量数据分析的基本概念14.2 多元散点图与主成分分析14.3 因子分析与聚类分析14.4 判别分析与典型相关分析第十五章:统计软件与应用15.1 统计软件的基本使用方法15.2 R语言与Python在统计分析中的应用15.3 统计软件的实际操作案例15.4 统计分析在实际领域的应用重点和难点解析本《概率论与数理统计》教案涵盖了概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、时间序列分析、非参数统计、生存分析、贝叶斯统计、多变量分析以及统计软件与应用等多个方面。
概率论与数理统计PPT课件(共8章)第六章 数理统计的基本概念
代表性
每个样本Xi(i=1,2,…,n)与 总体X具有相同的分布
独立性
各个样本X1,X2,…,Xn的取 值互不影响,即X1,X2,…,Xn是 相互独立的随机变量.
6.1.3 样本的联合分布
若 X1 ,X2 , ,Xn 为总体 X 的一个样本, X 的分布函数为 F(x) ,则 X1 ,X2 , ,Xn
n
n
xi
n xi
p i1 (1 p) i1 ,
概
率
论
与
数 理
6.2
统
计
统计量与抽样分布
6.2.1 统计量
定义 6.2 不含任何未知参数的样本 X1 ,X2 , ,Xn 的连续函数 g(X1 ,X2 , ,Xn )
称为统计量.
下面列出一些常用的统计量.
(1)样本均值
X
1 n
n i1
Xi
(2)样本方差
概
率
论
与
数
理 统 计
数理统计的基本概念
第六章
概
率
论
与
数
理 统
壹 总体与样本
计
贰 统计量与抽样分布
目录
概
率
论
与
数 理
6.1
统
计
总体与样本
总体与个体
6.1.1 总体
在数理统计中,通常把研究对象的全体称为总体,把构 成总体的每个研究对象称为个体.
总体分布
为了便于数学上的处理,我们将总体定义为随机变量, 记作.随机变量的分布称为总体分布.
N
(1
,12
)
与
N
(2
,
2 2
)
的样本,且这两个样本相互独立.设
《概率论与数理统计》总体与样本
某批 灯泡的寿命
鉴于此,常用随机变量的记号或用其分布函数表示总 体. 如说总体X或总体F(x) .
§6.1 总体与样本 总体
统计中,总体这个概念的要旨是:总体就是一个概率分布.
数理统计的基本问题
总体
授课内容
样本
§6.1 总体与样本 样本
总体分布一般是未知,或只知道是包含未知参数的分布,为推断 总体分布及各种特征,按一定规则从总体中抽取若干个体进行观察试 验,以获得有关总体的信息 ,这一抽取过程称为 “抽样”,所抽取的 部分个体称为样本. 样本中所包含的个体数目称为样本容量.
§6.1 总体与样本 总体
在数理统计研究中,人们往往关心研究对象的某一项(或几项)数量指 标,对这一指标进行随机试验,观察试验结果全部观察值,从而考察该 数量指标的分布情况.这时,每个具体的数量指标的全体就是总体.每个数 量指标就是个体.
某批 灯泡的寿命
该批灯泡寿命的全 体就是总体
§6.1 总体与样本 总体
X n1 i1 Xi
S12
1 n1 1
n1 i 1
(Xi
X )2
1 n2
Y
n2
Yi
i 1
S22
1 n2 1
n2 i 1
(Yi
Y )2
则
S12 S22
/
2 1
/
2 2
~ F (n1 1, n2
1)
§6.4 统计量及抽样分布 抽样分布
(4) 样本k阶中心矩
Ak
1 n
n
(Xi
i 1
X )k
样本2 阶中心矩
§6.4 统计量及抽样分布 统计量
(5) 顺序统计量
§6.4 统计量及抽样分布 统计量
概率论与数理统计第六章数理统计的基本概念-总体样本与统计量
从某品牌轿车中抽5 辆进行耗油量试验
抽到哪5辆是随机的
一旦取定一组样本X1,… ,Xn ,得到n个具体的数 (x1,x2,…,xn),称为样本的一次观察值,简称样本值 .
数理统计
最常用的一种抽样叫作“简单随机抽样”,其特点: 1. 代表性: X1,X2,…,Xn中每一个与所考察的总体有 相同的分布. 2. 独立性: X1,X2,…,Xn是相互独立的随机变量.
研究某批灯泡的质量
有限总体 总体 无限总体
数理统计
由于每个个体的出现是随机的,所以总体的数量指 标取值也带有随机性 . 从而可以把总体看作一个随机 变量X ,随机变量X的分布就是该数量指标在总体中 的分布. 总体就可以用一个随机变量及其分布来描述. 因此在理论上可以把总体与概率分布等同起来. 对总体的研究即是对随机变量的研究。
数理统计
例如:研究某批灯泡的寿命时,关心的数量指标 就是寿命,那么,此总体就可以用随机变量X表示, 或用其分布函数F(x)表示.
总体
寿命 X 可用一概率 (指数)分布来刻划
寿命总体是指数分布总 体
某批 灯泡的寿命
鉴于此,常用随机变量的记号 或用其分布函数表示总体. 如 说总体X或总体F(x) .
数理统计
数理统计
若总体的分布函数为F(x)、概率密度函数为 f(x),则其简单随机样本的联合分布函数为
F ( x, x2 ,, xn ) =F(x1) F(x2) … F(xn)
其简单随机样本的联合概率密度函数为
f ( x1 , x2 , , xn ) f ( xi ).
i 1 n
数理统计
p i 1 (1 p ) xi
n
n
i 1
xi
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案一、教学目标1. 了解概率论与数理统计的基本概念,理解随机现象的统计规律性。
2. 掌握概率论的基本计算方法,包括组合、排列、概率公式等。
3. 熟悉数理统计的基本方法,包括描述性统计、推断性统计、假设检验等。
4. 能够运用概率论与数理统计的方法解决实际问题。
二、教学内容1. 概率论的基本概念:随机试验、样本空间、事件、概率等。
2. 概率计算方法:组合、排列、概率公式、条件概率、独立性等。
3. 数理统计的基本概念:总体、样本、描述性统计、推断性统计等。
4. 假设检验:卡方检验、t检验、F检验等。
5. 实际问题应用:概率论与数理统计在实际问题中的举例分析。
三、教学方法1. 讲授法:讲解概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法:通过具体案例,让学生了解概率论与数理统计在实际问题中的应用。
3. 互动教学法:引导学生参与课堂讨论,提问、解答问题,提高学生的思考能力。
4. 实践操作法:引导学生利用统计软件进行数据分析和处理,提高学生的实际操作能力。
四、教学环境1. 教室环境:宽敞、明亮,教学设备齐全,包括投影仪、计算机等。
2. 教材和辅导资料:选用合适的教材和辅导资料,为学生提供丰富的学习资源。
3. 统计软件:安装统计分析软件,如Excel、SPSS等,方便学生进行实践操作。
五、教学评价1. 平时成绩:考察学生的出勤、课堂表现、作业完成情况等。
2. 期中考试:设置期中考试,检验学生对概率论与数理统计知识的掌握程度。
3. 课程设计:布置课程设计项目,让学生运用概率论与数理统计的方法解决实际问题。
4. 期末考试:全面考察学生对概率论与数理统计知识的掌握程度。
六、教学资源1. 教材:选用权威、适合教学的的概率论与数理统计教材。
2. 辅导资料:提供习题集、案例分析集等辅导资料,帮助学生巩固知识。
3. 在线资源:推荐优秀的在线课程、教学视频、学术文章等,方便学生自主学习。
4. 软件工具:介绍和使用统计软件工具,如R、Python等,提高学生数据分析能力。
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案第一章:概率的基本概念1.1 概率的定义与性质介绍概率的定义,理解概率是衡量随机事件发生可能性大小的数。
掌握概率的基本性质,如additivity(可加性)和symmetry(对称性)。
1.2 条件概率与独立性引入条件概率的概念,理解在给定一些信息的情况下,事件发生的概率。
学习独立事件的定义,掌握独立性原理,了解如何通过乘法规则计算联合概率。
第二章:随机变量及其分布2.1 随机变量的概念介绍随机变量的定义,理解随机变量是随机现象的数值化描述。
学习离散随机变量和连续随机变量的区别,以及如何列出随机变量的可能取值。
2.2 概率分布学习概率分布的概念,掌握如何计算随机变量取某个值的概率。
掌握期望值和方差的计算方法,了解它们在描述随机变量集中趋势和离散程度方面的作用。
第三章:多维随机变量及其分布3.1 联合随机变量引入多维随机变量的概念,理解多个随机变量共同作用的概率分布。
学习如何列出联合随机变量的可能取值,以及如何计算联合概率。
3.2 独立随机变量掌握独立多维随机变量的概念,了解独立性在概率论中的重要性。
学习如何计算两个独立随机变量的联合分布,以及如何推导条件概率。
第四章:大数定律与中心极限定理4.1 大数定律介绍大数定律的概念,理解在足够多次试验中,随机变量的样本平均将趋近于其期望值。
学习弱大数定律和强大数定律的表述,以及它们在实际应用中的意义。
4.2 中心极限定理掌握中心极限定理的内容,了解当样本量足够大时,样本均值的分布将趋近于正态分布。
学习如何应用中心极限定理进行近似计算,以及其在统计学中的重要性。
第五章:数理统计的基本概念5.1 统计量与样本介绍统计量的概念,理解统计量是用来描述样本特征的函数。
学习如何计算样本均值、样本方差等基本统计量。
5.2 抽样分布与估计掌握抽样分布的概念,了解不同统计量的抽样分布特性。
学习点估计和区间估计的定义,了解如何根据样本数据估计总体参数。
[经济学]概率论与数理统计教案
一、教案基本信息[经济学]概率论与数理统计教案课时安排:共计20 课时教学目标:使学生掌握概率论与数理统计的基本概念、原理和方法,培养学生运用统计学知识分析和解决实际问题的能力。
二、教学内容第一章:概率论基本概念1.1 随机现象与概率1.2 随机变量及其分布1.3 概率分布函数与累积分布函数1.4 离散型随机变量的期望与方差第二章:数理统计基本概念2.1 统计学的基本概念2.2 样本与总体2.3 描述性统计分析2.4 概率分布函数与累积分布函数的应用第三章:参数估计3.1 参数估计的概念3.2 点估计与区间估计3.3 最大似然估计3.4 贝叶斯估计第四章:假设检验4.1 假设检验的基本概念4.2 检验的误差与功效4.3 常用的假设检验方法4.4 假设检验的计算机实现第五章:多变量统计分析5.1 多变量数据概述5.2 协方差与相关系数5.3 多元线性回归分析5.4 因子分析与主成分分析三、教学方法与手段采用讲授、案例分析、上机操作相结合的教学方法,以帮助学生掌握基本概念、原理和方法,并培养实际应用能力。
四、教学评价评价方式包括平时成绩、课后作业、课堂讨论和期末考试。
其中,期末考试占总评的60%,平时成绩和课后作业占总评的40%。
五、教学资源教材:《概率论与数理统计》(第五版),作者:陈希孺辅助教材:《概率论与数理统计学习指导》教学软件:统计分析软件(如SPSS、R、Python 等)六、教学内容第六章:随机样本与抽样分布6.1 随机样本的定义与性质6.2 抽样分布的概念与性质6.3 常用抽样分布的推导与特点6.4 抽样误差与中心极限定理第七章:方差分析7.1 方差分析的基本概念7.2 单因素方差分析7.3 多因素方差分析7.4 方差分析的应用案例第八章:非参数统计8.1 非参数统计的基本概念8.2 非参数检验方法8.3 非参数统计的应用案例8.4 非参数方法与参数方法的比较第九章:时间序列分析9.1 时间序列的基本概念9.2 平稳时间序列的性质与分析9.3 的时间序列模型9.4 应用时间序列分析预测未来趋势第十章:统计软件应用10.1 SPSS 统计软件的基本操作10.2 R 语言与Python 统计分析10.3 实际案例分析与软件操作练习10.4 软件应用中的常见问题与解决方法七、教学方法与手段采用讲授、案例分析、上机操作相结合的教学方法,以帮助学生掌握非参数统计、时间序列分析等高级统计方法,并培养实际应用能力。
概率论与数理统计-第5章-第1讲-总体、样本及统计量
02 样本
例 设 X1,, X n 为来自总体 X ~ N ( , 2 )的样本,
其中, 2未知 . (1) 求样本的联合密度.
f (x1,, xn ) n f (xi ) n
1
( xi )2
e 2 2
i 1
i1 2
n
1
n
(2 )2
e
1 2
2
i1
( xi
)2
n
8
02 样本
n 1
14
03 统计量
例 设X1, X2,…, Xn是来自泊松分布P(λ)的样本, 求 E( X ), D( X ), E(S 2 )
解 由 X~ P(λ) 知 E( X ) , D( X )
E(X ) E(X )
D(X ) 1 D(X )
n
n
E(S 2) D(X )
15
03 统计量
说明:对于有限总体, 有放回抽样才能得到简单随机样本, 但当总 体的数量N比样本容量大的多时, 亦可将不放回抽样近似看作简单随机 样本.
6
02 样本 简单随机样本( X1, X 2 , , X n ) 的性质 (1)若总体X 的分布函数为F (x), 则样本的联合分布函数为 (2)若总体X 的分布律为p(x), 则样本的联合分布律为 (3)若总体X 的密度函数为f (x), 则样本的联合密度函数为
13
03 统计量
样本均值与样本方差在数理统计中最重要, 性质如下
E(X ) E(X ) D(X ) 1 D(X ) E(S2) D(X ) n
推导 设 E( X ) , D( X ) 2 , 则
,
EX
E
1 n
n
i1
[经济学]概率论与数理统计教案
概率论与数理统计教案第一章:概率的基本概念1.1 概率的定义与性质介绍概率的定义,理解概率是衡量事件发生可能性的数值。
掌握概率的基本性质,如总概率公式、概率的互补性等。
1.2 随机事件与样本空间理解随机事件的概念,区分必然事件、不可能事件和随机事件。
学习样本空间的定义,掌握计算样本空间的方法。
1.3 条件概率与独立性学习条件概率的定义,理解条件概率与随机事件的关系。
掌握独立事件的定义,学会判断事件的独立性。
第二章:随机变量及其分布2.1 随机变量的概念介绍随机变量的定义,理解随机变量是随机事件的结果。
学习随机变量的分类,如离散随机变量和连续随机变量。
2.2 离散随机变量的概率分布学习离散随机变量的概率分布,如二项分布、泊松分布等。
掌握概率质量函数的性质,学会计算随机变量的概率分布。
2.3 连续随机变量的概率密度学习连续随机变量的概率密度,如正态分布、均匀分布等。
掌握概率密度函数的性质,学会计算随机变量的概率密度。
第三章:数理统计的基本概念3.1 统计量与参数学习统计量的定义,理解统计量是用来描述样本特征的量。
掌握参数的概念,学会估计总体参数。
3.2 抽样分布与中心极限定理学习抽样分布的定义,理解抽样分布的性质。
掌握中心极限定理的内容,学会应用中心极限定理。
3.3 估计量的性质与有效性学习估计量的性质,如无偏性、有效性等。
学会判断估计量的有效性,掌握选择最佳估计量的方法。
第四章:假设检验与置信区间4.1 假设检验的基本概念学习假设检验的定义,理解假设检验的目的。
掌握假设检验的基本步骤,学会构造检验统计量。
4.2 常用的假设检验方法学习常用的假设检验方法,如t检验、卡方检验等。
学会选择合适的检验方法,并掌握检验的判断准则。
4.3 置信区间的估计学习置信区间的定义,理解置信区间的作用。
掌握置信区间的计算方法,学会构造置信区间。
第五章:回归分析与相关分析5.1 回归分析的基本概念学习回归分析的定义,理解回归分析的目的。
数理统计与概率论教案
课时安排:2课时教学目标:1. 让学生理解并掌握数理统计与概率论的基本概念和基本方法。
2. 培养学生运用数理统计与概率论知识解决实际问题的能力。
3. 培养学生的逻辑思维能力和创新意识。
教学重点:1. 概率论的基本概念和基本方法。
2. 数理统计的基本概念和基本方法。
教学难点:1. 概率论中的复杂计算。
2. 数理统计中的参数估计和假设检验。
教学准备:1. 教师准备相关教学课件、教材、练习题等。
2. 学生预习教材,了解数理统计与概率论的基本概念。
教学过程:第一课时一、导入1. 引导学生回顾概率论的基本概念,如随机事件、概率等。
2. 介绍数理统计与概率论的关系,强调数理统计是概率论在现实生活中的应用。
二、新课讲授1. 概率论基本概念- 随机事件- 概率- 条件概率- 事件的独立性- 伯努利概率2. 概率论基本方法- 概率计算公式- 概率公式推导- 伯努利概率计算3. 数理统计基本概念- 总体与样本- 经验分布- 频率直方图- 统计量- 次序统计量三、课堂练习1. 学生独立完成课后练习题,巩固所学知识。
2. 教师巡视指导,解答学生疑问。
四、小结1. 总结本节课所学内容,强调重点和难点。
2. 布置课后作业,要求学生课后复习巩固。
第二课时一、复习导入1. 复习上节课所学内容,检查学生对概率论和数理统计基本概念的理解。
2. 引导学生思考如何运用所学知识解决实际问题。
二、新课讲授1. 参数估计- 矩估计法- 极大似然估计法- 估计量的评价标准(无偏性、有效性、一致性)2. 假设检验- 假设检验的基本概念- 单个正态总体均值的假设检验- 单个正态总体方差的假设检验三、课堂练习1. 学生独立完成课后练习题,巩固所学知识。
2. 教师巡视指导,解答学生疑问。
四、小结1. 总结本节课所学内容,强调重点和难点。
2. 布置课后作业,要求学生课后复习巩固。
教学反思:本节课通过导入、新课讲授、课堂练习和小结等环节,让学生掌握了数理统计与概率论的基本概念和基本方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
样本: 按照一定的规则从总体中抽取的一 部分个体.
抽样:抽取样本的过程.
样本容量:样本中个体的数目 n .
2020/8/27
5
数理统计的基本概念
将第 i 个个体的对应指标记为 Xi,i=1,2,
…,n, 构成随机向量 (X1 , X2 , ···, Xn )
样本是一组随机变量,其具体试验(观察) 数值记为:x1 , x2 , ···, xn ,称为样本观测值, 简称样本值.
数理统计的基本概念
第六章 数理统计的基本概念
2020/8/27
1
数理统计的基本概念
数理统计的引入
数理统计以概率论为理论基础,
1)研究如何以有效的方式收集和整理受 随机因素影响的数据;
2) 研究如何合理地分析随机数据从而作出 科学的推断 (称为统计推断).
2020/8/27
2
数理统计的基本概念
§6.1 总体、样本与统计量
•
《摘要》自1916年以来的历届总统选举中都 正确地预测出获胜的一方,但这次,罗斯福 以 62% : 38% 的压倒优势取胜! (不久,《文 学摘要》就垮了)
2020/8/27
12
例6.1.1 设总体 X ~ B( 1 , p ),其中 p 是未知参数, ( X1 , X2 , … , X5 ) 是来自 X 的简单随机样本,问: (1) ( X1 , X2 , … , X5 ) 的联合分布律 (2) 指出 X1 X 2 , max X i , X 5 2 p , ( X 5 X1 )2
为使样本具有代表性,抽样应满足 ?
从民意测验看抽样
2020/8/27
6
数理统计的基本概念
(1)Xi 与总体同分布; (2) X1 , X2 , ···, Xn 相互独立.
称与总体同分布且相互独立的样本为简 单随机样本,简称样本.
三、统计量
统计量:不包含未知参数的样本的函数
T= g( X1 , X2 , … , Xn )
2020/8/27
13
数理统计的引入
某厂生产的一批产品中次品率为 p 。从中抽取10 件产品装箱。
概
1)没有次品的概率
2)平均有几件次品
3)为以 0.95的概率保证箱中
率
有10件正品,箱中至少要装多
少件产品。
2020/8/27
14
数理统计的引入
所有这些问题的关键是 p 是已知的!
如何获取 p ?
1 i 5
哪些是统计量,为什么?
• 解: (1) 因P{ X x} p x (1 p)1 x
故 ( X1 , X2 , … , X5 ) 的联合分布律为:
5 P{ Xi xi }
5
p
xi
(1
p)1 xi
5 xi
pi1 (1
5 5 xi
p) i1
i 1
i 1
(2) 只有 X5 2 p 不是统计量, p 是未知参数。
这就是数理统计的任务了!
一个很自然的想法就是:
首先从这批产品中随机抽取几件产品进行检验。
其次利用概率论的知识处理实测数据。
统计推断常解决的问题:
1)如何估计次品率 p ?
参数估计问题
2)如果以 p <0.01为出厂的标准, 这批产品能否出厂?
2020/8/27
假设检验问题
15
2020/8/27
3
数理统计的基本概念
由于上述数量指标往往是随机变量,具有 一定的分布.
以后将(实际)总体和数量指标X 等同起来.
总体分布是指数量指标 X 的分布.
总体是随机变量
2020/8/27
4
数理统计的基本概念
二、样本
一般,从总体中抽取一部分(取 n 个)进行 观测,再依据这 n 个个体的试验(或观察)的 结果去推断总体的性质.
判断统计量
2020/8/27
7
数理统计的基本概念
对于相应的样本值( x1 , x2 , … , xn ) ,称 t= g( x1 , x2 , … , xn )
为统计量的统计值.
总体是随机变量
样本是随机向量
统计量 是 随机变量(或向量)
2020/8/27
8
数理统计的基本概念
常见统计量:
样本均值:
x , s2, ak, mk
2020/8/27
统计量
统计值
10
数理统计的基本概念
思考 样本矩与总体矩 (即第四章中定义的矩)
的概念有什么区别?
样本矩 是 随机变量, 总体矩 是 数值
2020/8/27
11
从民意测验看抽样
• 1936年,Franklin Delano Rosevelt(罗斯福) 与共和党的候选人--Kansas州州长Alfred Landon(兰登)竞选总统。绝大多数观测家认为 罗斯福会是获胜者,但《文学摘要》却预测兰 登会以 57% : 43% 的优势获胜。
样本方差:
1n
X
n
X
i 1
i
S
2
n
1
1
n
(
i 1
Xi
X
)2
样本 k 阶原点矩: 样本k阶中心矩:
Ak
1 n
n
X
i 1
i
k
Mk
1n
n
(
i 1
X
i
X )k
统称样本矩
2Байду номын сангаас20/8/27
9
数理统计的基本概念
几个重要关系式:
A1 X
M2
n n
1
S2
1 n
n
X
i
2
i 1
X
2
A2
A12
X , S2, Ak, Mk
一、总体与个体 总体 研究对象的单位元素所组成的集合。 个体 组成总体的每个单位元素。
例1 要考察本校男生的身体情况,则将本校的所有 男生视为一个总体,而每一位男生就是一个个体.
例2 考察某厂生产的电子元器件的质量,将全部产 品视为总体,每一个元器件即为一个个体.
通常是对总体的一项或几项数量指标进行研究.