概率论与数理统计实验报告——抽样分布、参数估计及假设检验、区间估计
抽样分布与参数估计
抽样分布与参数估计首先，我们来了解什么是抽样分布。
在统计学中，抽样分布是指从总体中多次抽样得到的样本统计量的分布。
假设我们的总体是指所有感兴趣的个体的集合，而样本是从总体中选取的一部分个体。
抽样分布的形状和性质取决于总体的分布和样本的大小。
通过分析抽样分布，可以得到有关总体参数的有用信息。
例如，我们想要知道一些城市成年人的平均年收入。
在实际情况下，我们无法调查每个人的收入情况，因此我们需要从总体中随机抽取一部分个体作为样本，并计算他们的平均年收入。
如果我们多次从总体中抽取样本并计算平均年收入，然后绘制这些平均值的分布图，我们就可以得到平均年收入的抽样分布。
这个抽样分布将给我们提供有关总体平均年收入的估计和推断。
接下来，我们将讨论参数估计。
参数估计是指使用样本数据来估计总体参数的过程。
总体参数是用于描述总体特征的数值，如总体平均值、总体标准差等。
通过从总体中抽取样本，并计算样本统计量，我们可以利用样本统计量来估计总体参数。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是指用单个数值来估计总体参数，例如用样本均值来估计总体均值。
点估计给出了一个单一的值，但不能提供关于估计的精度的信息。
因此，我们常常使用区间估计。
区间估计是指给出一个区间，这个区间内有一定的置信水平使得总体参数落在这个区间内的概率最高。
区间估计能够向我们提供关于估计的精确程度的信息。
区间估计依赖于抽样分布的性质。
中心极限定理是制定抽样分布理论的一个重要原则。
根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布将近似于正态分布。
这使得我们可以使用正态分布的性质来计算置信区间。
构建置信区间的一种常用方法是使用样本均值的标准误差。
标准误差是样本均值的标准差，它用来衡量样本均值和总体均值之间的误差。
根据正态分布的性质，当样本容量足够大时，样本均值与总体均值之间的误差可以用标准误差来估计。
通过计算标准误差并结合正态分布的性质，我们可以得到样本均值的置信区间。
抽样分布、参数估计和假设检验
抽样分布一、抽样分布的理论及定理 （一） 抽样分布抽样分布是统计推断的基础，它是指从总体中随机抽取容量为n 的若干个样本，对每一样本可计算其k 统计量，而k 个统计量构成的分布即为抽样分布，也称统计量分布或随机变量函数分布。
（二） 中心极限定理中心极限定理是用极限的方法所求的随机变量分布的一系列定理，其内容主要反映在三个方面。
1．如果总体呈正态分布，则从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，其样本均数的分布也呈正态分布；无论总体是否服从正态分布，只要样本容量足够大，样本均数的分布也接近正态分布。
2．从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，所有样本均数的均数（X μ）等于总体均数（μ）即μμ=X3．从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，所有样本均数的标准差（X σ）等于总体标准差除以样本容量的算数平方根，即n X σσ=中心极限定理在统计学中是相当重要的。
因为许多问题都使用正态曲线的方法。
这个定理适于无限总体的抽样，同样也适于有限总体的抽样。
中心极限定理不仅给出了样本均数抽样分布的正态性依据，使得大多数数据分布都能运用正态分布的理论进行分析，而且还给出了推断统计中两个重要参数（即样本均数X μ与样本标准差X σ）的计算方法。
（三）抽样分布中的几个重要概念1．随机样本。
统计学是以概率论为其理论和方法的科学，概率又是研究随机现象的，因此进行统计推断所使用的样本必须为随机样本（random sample ）。
所谓随机样本是指按照概率的规律抽取的样本，2．抽样误差。
从总体中抽取容量为n 的k 个样本时，样本统计量与总体参数之间总会存在一定的差距，而这种差距是由于抽样的随机性所引起的样本统计量与总体参数之间的不同，称为抽样误差。
3．标准误。
样本统计量分布的标准差或某统计量在抽样分布上的标准差，符号SE 或Xσ表示。
根据中心极限定理其标准差为n X σσ=正如标准差越小，数据分布越集中，平均数的代表性越好。
概率与统计中的抽样分布与假设检验
概率与统计中的抽样分布与假设检验概率与统计是一门研究随机事件及其规律的学科，其中抽样分布与假设检验是概率与统计学中至关重要的概念。
本文将介绍抽样分布的概念及其重要性，并探讨假设检验的原理和应用。
一、抽样分布在统计学中，抽样是指从总体中选取一部分样本进行观察和测量，通过对样本的分析和推断，得出对总体特征的结论。
而抽样分布则是在多次抽取样本的基础上得到的一组统计量的概率分布。
抽样分布的重要性在于它为统计推断提供了理论基础。
根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。
这意味着通过对样本数据的分析，我们可以对总体特征进行合理的推断和估计。
二、假设检验假设检验是概率与统计学中常用的分析方法，用于检验关于总体参数的某种假设。
它基于样本数据，通过比较样本统计量与假设值之间的差异，来判断是否拒绝或接受某个假设。
假设检验的基本步骤包括：1. 建立原假设（H0）和备择假设（H1）：原假设通常是关于总体特征的某种陈述，而备择假设则是与原假设相对立的假设。
2. 选择适当的检验统计量：根据具体问题选择合适的统计量进行计算和分析。
3. 确定显著性水平（α）：显著性水平是进行假设检验时预先设定的一个界限，用来判断是否拒绝原假设。
通常将显著性水平设定为0.05或0.01。
4. 计算检验统计量的观察值：通过对样本数据进行计算，得到实际的检验统计量的值。
5. 判断检验统计量的观察值是否落在拒绝域内：拒绝域是指在显著性水平下，根据分布函数得到的一组临界值。
如果观察值落在拒绝域内，则拒绝原假设；否则，接受原假设。
6. 得出结论：根据判断结果，对于原假设的合理性进行结论。
假设检验在实际问题中有着广泛的应用。
例如，在医学研究中，可以使用假设检验来判断新药物是否对疾病有显著疗效；在工商管理中，可以使用假设检验来判断某种市场策略是否能够提高销售业绩。
总结：概率与统计中的抽样分布与假设检验是概率与统计学的重要概念。
2024年学习概率与数理统计总结（4篇）
2024年学习概率与数理统计总结一、引言2024年，我在大学学习了概率与数理统计这门课程。
这是一门基础的数学课程，旨在帮助学生理解和应用概率和统计的原理和方法。
在学习过程中，我深入学习了概率和统计的基本概念、模型和技巧，并通过实例分析和数学推导等方法，全面掌握了概率与数理统计的基本理论和方法。
本文旨在对我在2024年学习概率与数理统计的学习过程和收获进行总结。
二、概率与数理统计的基本概念在学习概率与数理统计的过程中，我首先了解了概率与数理统计的基本概念。
概率是研究随机现象规律的一门数学学科，它描述了事件发生的可能性大小。
数理统计是研究从具体数据去推断总体特征的方法和理论。
概率与数理统计是密切相关的，概率的理论和方法是数理统计的基础。
三、概率的基本概念和性质学习概率的基本概念和性质是概率与数理统计的重要基础。
我通过学习，掌握了概率的基本概念如样本空间、随机事件、事件的概率等，以及概率的基本性质如非负性、规范性和可列可加性等。
在学习过程中，我还学习了概率的计算方法，包括古典概型、切比雪夫不等式、贝叶斯公式等。
四、随机变量及其分布随机变量是概率与数理统计中的重要概念，它是定义在样本空间上的实值函数。
学习随机变量及其分布的过程中，我深入了解了离散型随机变量和连续型随机变量的定义、分布律和分布函数，并学习了常见的离散型分布如伯努利分布、二项分布和泊松分布，以及连续型分布如均匀分布、指数分布和正态分布。
五、多维随机变量及其分布多维随机变量是概率与数理统计中的重要概念，它扩展了一维随机变量的概念。
学习多维随机变量及其分布的过程中，我了解了二维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布，并学习了多维随机变量的独立性和相关性。
此外，我还学习了常见的二维随机变量的分布如二维正态分布和二项分布等。
六、大数定律与中心极限定理大数定律和中心极限定理是概率与数理统计的核心内容，它们描述了大样本情况下随机变量的行为。
学习大数定律和中心极限定理的过程中，我了解了大数定律的弱收敛和强收敛的概念和数学表达，并学习了切比雪夫大数定律和伯努利大数定律等。
自-6-8第六、七、八章数理统计参考答案
第六、七、八章 数理统计 （抽样分布、参数估计、假设检验）一、思考题1．统计抽样工作中，得到的都是具体数值，即样本值。
为什么说样本是随机变量？ 2．参数的区间估计中，参数与置信区间谁是随机的？3．假设检验中两类错误的关系如何？要想同时减少犯两类错误的概率，办法是什么？ 4．在单边检验问题中，建立原假设与备择假设的原则是什么？ 二、单项选择题1. 设)1(,,,,21>n X X X n 是来自正态总体),(2σμN 的一个简单随机样本，X 为样本均值，则}|{|εμ<-X P （ ）}|{|εμ<-X P 。
（A ）>（B ）<（C ）≥（D ）≤2. 设n X X X ,,,21 是来自正态总体),(2σμN 的一个简单随机样本，X 和S 2分别为样本均值和样本方差，则∑=⎪⎭⎫⎝⎛-ni i X 12σμ～（ ）。
（A ） )1,0(N （B ）)1(2-n χ （C ）)(2n χ (D))1(-n t3. 设n X X X ,,,21 是来自正态总体N (0,1)的一个样本，则下列统计量中，服从自由度为n -1的 2χ分布的是 （ ）。
（A ）∑=ni iX12（B ）S 2 （C ）(n -1)2X （D ）(n -1)S 24. 设n X X X ,,,21 是来自正态总体),0(2σN 的一个样本，则下列统计量中，服从自由度为n -1的t 分布的是 （ ）。
（A ）SXn （B ）SXn （C ）2SXn （D ）2SXn 5. 设随机变量)(~n t X )1(>n ，21X Y =，则（ ）。
（A ）)(~2n Y χ （B ）)1(~2-n Y χ （C ）)1,(~n F Y （D ）),1(~n F Y 6. 总体均值μ的95%置信区间的意义是指这个区间 （ ）。
（A ）平均含总体95%的值（B ）平均含样本的95﹪的值 （C ）有95%的可能含μ的真值 （D ）有95%的可能含样本均值X7. 设n X X X ,,,21 是来自总体X 的样本，E(X)= μ，D(X)=σ2，则可以作为σ2的无偏估计量的是（ ）。
抽样分布、参数估计和假设检验
抽样分布一、抽样分布的理论及定理 （一） 抽样分布抽样分布是统计推断的基础，它是指从总体中随机抽取容量为n 的若干个样本，对每一样本可计算其k 统计量，而k 个统计量构成的分布即为抽样分布，也称统计量分布或随机变量函数分布。
（二） 中心极限定理中心极限定理是用极限的方法所求的随机变量分布的一系列定理，其内容主要反映在三个方面。
1．如果总体呈正态分布，则从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，其样本均数的分布也呈正态分布；无论总体是否服从正态分布，只要样本容量足够大，样本均数的分布也接近正态分布。
2．从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，所有样本均数的均数（X μ）等于总体均数（μ）即μμ=X3．从总体中抽取容量为n 的一切可能样本时，所有样本均数的标准差（X σ）等于总体标准差除以样本容量的算数平方根，即n X σσ=中心极限定理在统计学中是相当重要的。
因为许多问题都使用正态曲线的方法。
这个定理适于无限总体的抽样，同样也适于有限总体的抽样。
中心极限定理不仅给出了样本均数抽样分布的正态性依据，使得大多数数据分布都能运用正态分布的理论进行分析，而且还给出了推断统计中两个重要参数（即样本均数X μ与样本标准差X σ）的计算方法。
（三）抽样分布中的几个重要概念1．随机样本。
统计学是以概率论为其理论和方法的科学，概率又是研究随机现象的，因此进行统计推断所使用的样本必须为随机样本（random sample ）。
所谓随机样本是指按照概率的规律抽取的样本，2．抽样误差。
从总体中抽取容量为n 的k 个样本时，样本统计量与总体参数之间总会存在一定的差距，而这种差距是由于抽样的随机性所引起的样本统计量与总体参数之间的不同，称为抽样误差。
3．标准误。
样本统计量分布的标准差或某统计量在抽样分布上的标准差，符号SE 或Xσ表示。
根据中心极限定理其标准差为n X σσ=正如标准差越小，数据分布越集中，平均数的代表性越好。
概率论与数理统计实验实验3参数估计假设检验
概率论与数理统计实验实验3 参数估计假设检验实验目的实验内容直观了解统计描述的基本内容。
2、假设检验1、参数估计3、实例4、作业一、参数估计参数估计问题的一般提法X1, X2,…, Xn要依据该样本对参数作出估计，或估计的某个已知函数.现从该总体抽样，得样本设有一个统计总体，总体的分布函数向量). 为F(x, )，其中为未知参数( 可以是参数估计点估计区间估计点估计——估计未知参数的值区间估计——根据样本构造出适当的区间，使他以一定的概率包含未知参数或未知参数的已知函数的真?（一）、点估计的求法1、矩估计法基本思想是用样本矩估计总体矩.令设总体分布含有个m未知参数??1 ，…，??m解此方程组得其根为分别估计参数??i ，i=1,...,m，并称其为??i 的矩估计。
2、最大似然估计法（二）、区间估计的求法反复抽取容量为n的样本,都可得到一个区间,这个区间可能包含未知参数的真值,也可能不包含未知参数的真值,包含真值的区间占置信区间的意义1、数学期望的置信区间设样本来自正态母体X(1) 方差?? 2已知, ?? 的置信区间(2) 方差?? 2 未知, ?? 的置信区间2、方差的区间估计未知时, 方差?? 2 的置信区间为（三）参数估计的命令1、正态总体的参数估计设总体服从正态分布，则其点估计和区间估计可同时由以下命令获得：[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)此命令以alpha 为显著性水平，在数据X下，对参数进行估计。
（alpha缺省时设定为0.05），返回值muhat是X的均值的点估计值，sigmahat是标准差的点估计值, muci是均值的区间估计,sigmaci是标准差的区间估计.例1、给出两列参数?? =10, ??=2正态分布随机数，并以此为样本值，给出?? 和?? 的点估计和区间估计命令:r=normrnd(10,2,100,2);[mu,sigm,muci,sigmci]=normfit(r);[mu1,sigm1,muci1,si gmci1]=normfit(r,0.01);mu=9.8437 9.9803sigm=1.91381.9955muci=9.4639 9.584310.2234 10.3762sigmci=1.68031.75202.2232 2.3181mu1=9.8437 9.9803sigm1=1.91381.9955muci1=9.3410 9.456210.3463 10.5043sigmci1=1.6152 1.68412.3349 2.4346例2、产生正态分布随机数作为样本值，计算区间估计的覆盖率。
概率论与数理统计第六章样本及抽样分析
期望与方差：E(Y) = n, D(Y) = 2n
X1, X2,……, Xn 来自标准正态总体 X 的样本，那么
Y (X1 X2 )2 (X3 X4 )2 (X5 X6 )2
是否服从卡方分布？若 kY ~ χ2( n )，求 k，n
第六章 样本及抽样分析
… 19.675 2… 21.026 23.337 26.217 28.299
… 22.362 24.736 27.688 29.819
… 23.685 26.119 29.141 30.319
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
查表练习： 求下列各式中的 C 值
1. Y ~ 2(24), P(Y C ) 0.1 2. Y ~ 2(40), P(Y C ) 0.95
样本可看成 n 维随机变量（X1, X 2 ,, X n）， 则有 P( x1, x2 ,, xn ) = P( x1)P( x2 ) P( xn )
或 f ( x1, x2 ,, xn ) = f ( x1) f ( x2 ) f ( xn )
身高总体
178.4 161.5 174.9 182.7 171.0 165.3 172.8 182.1 180.2 176.8 181.7 175.7 177.3 180.0 179.4 177.0 181.3 176.5 176.0 175.7 168.1 184.6 169.1 177.8 175.1 161.8 174.3 176.0 163.7 176.8 177.3 175.3 180.2 176.8 181.9 178.4 181.5 177.6 179.9 178.2 174.7 176.0 175.7 180.3 166.2 177.2 171.9 182.9 176.8 179.5 167.0 174.8 182.7 174.9 178.1 179.9 175.4 184.4 175.1 179.4 173.2 176.1 177.6 180.5 164.3 170.5 177.5 168.3 173.0 176.8 173.9 180.7 166.5 180.0 165.6 179.4 182.2 176.3 177.4 183.4 167.9 176.1 177.4 183.4 176.9 168.0 179.0 178.8 173.1 173.2 162.2 179.9 178.2 183.0 174.0 180.8 173.1 173.2 176.8 171.1 169.0 178.3 171.6 181.2 167.6 161.1 166.0 190.2 180.3 166.2 174.9 175.8 176.5 164.2 173.0 176.8 170.5 180.5 177.3 175.3 163.7 176.8 171.1 168.5 171.2 170.2 177.1 169.4 175.7 177.3 183.2 168.6 175.1 179.4 169.1 169.9 168.5 180.2 174.9 171.0 171.0 168.8 177.7 168.6 176.6 175.9 176.8 179.5 174.3 176.0
概率论实验报告
概率论与数理统计实验报告实验名称： 区间估计姓名 学号 班级 实验日期一、实验名称：区间估计二、实验目的：1. 会用MATLAB 对一个正态总体的参数进行区间估计；2. 会对两个正态总体的均值差和方差比进行区间估计。
三、实验要求：1. 用MATLAB 查正态分布表、χ2分布表、t 分布表和F 分布表。
2. 利用MATLAB 进行区间估计。
四、实验内容：1. 计算α=0.1, 0.05, 0.025时，标准正态分布的上侧α分位数。
2. 计算α=0.1, 0.05, 0.025，n =5, 10, 15时，χ2(n )的上侧α分位数（注：α与n相应配对，即只需计算2220.10.050.025(5),(10),(15)χχχ的值，下同）。
3. 计算α=0.1, 0.05, 0.025，n =5, 10, 15时， t (n )的上侧α分位数。
4. 计算α=0.1, 0.05, 0.025时， F (8,15)的上侧α分位数； 验证：0.050.95(8,15)1(15,8)F F =；计算概率{}312P X ≤≤。
5. 验证例题6.28、例题6.29、例题6.30、习题6.27、习题6.30。
五、实验任务及结果：任务一：计算α=0.1, 0.05, 0.025时，标准正态分布的上侧α分位数。
源程序：%1-1x = norminv([0.05 0.95],0,1)%1-2y = norminv([0.025 0.975],0,1)%1-3z = norminv([0.0125 0.9875],0,1)结果：x =-1.6449 1.6449y =-1.9600 1.9600z =-2.2414 2.2414结论：α=0.1时的置信区间为[-1.6449，1.6449]，上侧α分位数为1.6449.α=0.05时的置信区间为[-1.9600，1.9600]，上侧α分位数为1.9600.α=0.025时的置信区间为[-2.2414，2.2414]，上侧α分位数为2.2414.任务二：计算α=0.1, 0.05, 0.025，n=5, 10, 15时，χ2(n)的上侧α分位数（注：α与n 相应配对，即只需计算2220.10.050.025(5),(10),(15)χχχ的值，下同）。
参数估计实验报告
参数估计实验报告一、实验目的本实验的主要目的是了解参数估计的基本概念和方法，掌握最大似然估计和贝叶斯估计的原理及其应用。
二、实验原理1. 参数估计概述参数估计是指根据样本数据，对总体分布中未知参数进行推断。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计两种。
2. 最大似然估计最大似然法是一种常用的点估计方法。
其基本思想是在给定样本后，选择使得该样本出现概率最大的那个参数值作为未知参数的点估计值。
3. 贝叶斯估计贝叶斯法是一种常用的区间估计方法。
其基本思想是先假设一个先验分布，然后通过贝叶斯公式将先验分布与样本信息结合起来，得到后验分布。
最终通过后验分布得到未知参数的区间估计。
三、实验步骤1. 最大似然法求解正态总体均值和方差（1）生成100个正态分布随机数；（2）根据这100个随机数求解正态总体均值和方差；（3）利用求解出的均值和方差，生成新的100个正态分布随机数；（4）根据这100个新的随机数，再次求解正态总体均值和方差。
2. 贝叶斯法求解二项分布参数（1）生成100个服从二项分布的随机数；（2）假设先验分布为Beta(1,1)；（3）根据贝叶斯公式计算后验分布，并得到未知参数p的区间估计。
四、实验结果与分析1. 最大似然法求解正态总体均值和方差通过最大似然法，我们得到了第一组样本的正态总体均值为-0.018，方差为0.953；第二组样本的正态总体均值为-0.059，方差为0.960。
可以看出，通过最大似然法得到的参数估计值与真实参数比较接近。
2. 贝叶斯法求解二项分布参数通过贝叶斯法，我们得到了未知参数p的区间估计为[0.38, 0.63]。
这意味着在95%置信度下，未知参数p落在此区间内的概率是很高的。
五、实验结论本实验通过最大似然法和贝叶斯法两种方法，对正态分布和二项分布中的未知参数进行了估计。
通过实验结果可以看出，这两种方法都能够得到较为准确的参数估计值和区间估计。
同时，我们也了解到了参数估计的基本概念和方法，这对我们在实际应用中具有重要意义。
概率论第5章 参数估计与假设检验
n
da
ln( x1 x2 xn )
a的极大似然估计量
aˆ
n 1
ln( X1 X 2 X n )
例设总体x 的 概率密度为
l2 xelx , x 0
p( x;l )
0 ,
其它
求未知参数l 的矩估计量和极大似然估计量.
解
v1 Ex
xp( x)dx
ak
1 n
n i 1
X
k i
解联立方程
用方程组的解ˆi 分别作为 参数 i 的估计量（i 1,2,k)，
这个估计量称为矩估计量，
其观察值称为矩估计值.
例1 设总体x 的均值m 和方差s 2均为未知, 又设 X1, X2 ,…, Xn 是一个样本, 求m 和s 2的矩估计量.
解
v1 Ex m ,
a1
1 n
n i 1
Xi
X
mˆ vˆ1 a1 X ,
总体均值 m 的矩估计量为样本均值X
s 2 v2 v12
sˆ 2
vˆ2
vˆ12
a2
a12
1 n
n i 1
X
2 i
X2
S~2 ,
总体方差s 2 的矩估计量为样本方差S~2
例2 设总体x在[0, ]上服从均匀分布, 其中 ( > 0)未知, (X1, X2, …, Xn)是来自总体 x 的样本, 求 的估计量.
mˆ1, mˆ2 , mˆ3均为m的无偏估计量
Dmˆ1
4
1 25
4s
i 1
l的极大似然估计量 lˆ 2
概率论与数理统计实验报告
概率论与数理统计实验报告一、实验目的1.学会用matlab求密度函数与分布函数2.熟悉matlab中用于描述性统计的基本操作与命令3.学会matlab进行参数估计与假设检验的基本命令与操作二、实验步骤与结果概率论部分：实验名称：各种分布的密度函数与分布函数实验内容：1.选择三种常见随机变量的分布，计算它们的方差与期望<参数自己设定）。
2.向空中抛硬币100次，落下为正面的概率为0.5,。
记正面向上的次数为x，（1）计算x=45和x<45的概率，（2）给出随机数x的概率累积分布图像和概率密度图像。
3.比较t(10>分布和标准正态分布的图像<要求写出程序并作图）。
程序：1.计算三种随机变量分布的方差与期望[m0,v0]=binostat(10,0.3> %二项分布，取n=10,p=0.3[m1,v1]=poisstat(5> %泊松分布，取lambda=5[m2,v2]=normstat(1,0.12> %正态分布，取u=1,sigma=0.12计算结果：m0 =3 v0 =2.1000m1 =5 v1 =5m2 =1 v2 =0.01442.计算x=45和x<45的概率，并绘图Px=binopdf(45,100,0.5> %x=45的概率Fx=binocdf(45,100,0.5> %x<45的概率x=1:100。
p1=binopdf(x,100,0.5>。
p2=binocdf(x,100,0.5>。
subplot(2,1,1>plot(x,p1>title('概率密度图像'>subplot(2,1,2>plot(x,p2>title('概率累积分布图像'>结果：Px =0.0485 Fx =0.18413.t(10>分布与标准正态分布的图像subplot(2,1,1>ezplot('1/sqrt(2*pi>*exp(-1/2*x^2>',[-6,6]>title('标准正态分布概率密度曲线图'>subplot(2,1,2>ezplot('gamma((10+1>/2>/(sqrt(10*pi>*gamma(10/2>>*(1+x^2/10>^(-(10+1>/2>',[-6,6]>。
数理统计--参数估计、假设检验、方差分析(李志强) (3)讲解
教学单元案例： 参数估计与假设检验北京化工大学 李志强教学内容：统计量、抽样分布及其基本性质、点估计、区间估计、假设检验、方差分析 教学目的：统计概念及统计推断方法的引入和应用（1）理解总体、样本和统计量等基本概念；了解常用的抽样分布；（2）熟练掌握矩估计和极大似然估计等方法； （3）掌握求区间估计的基本方法； （4）掌握进行假设检验的基本方法； (5) 掌握进行方差分析的基本方法；（6）了解求区间估计、假设检验和方差分析的MA TLAB 命令。
教学难点：区间估计、假设检验、方差分析的性质和求法 教学时间：150分钟教学对象：大一各专业皆可用一、统计问题 引例例1 已知小麦亩产服从正态分布，传统小麦品种平均亩产800斤，现有新品种产量未知，试种10块，每块一亩，产量为：775,816,834,836,858,863,873,877,885,901问：新产品亩产是否超过了800斤？例2 设有一组来自正态总体),(2σμN 的样本0.497, 0.506, 0.518, 0.524, 0.488, 0.510, 0.510, 0.512. (i) 已知2σ=0.012，求μ的95%置信区间； (ii) 未知2σ，求μ的95%置信区间； (iii)求2σ的95%置信区间。
例3现有某型号的电池三批, 分别为甲乙丙3个厂生产的, 为评比其质量, 各随机抽取5只电池进行寿命测试, 数据如下表示, 这里假设第i 种电池的寿命),(.~2σμi i N X .(1) 试在检验水平下,检验电池的平均寿命有无显著差异? (2) 利用区间估计或假设检验比较哪个寿命最短.二 统计的基本概念: 总体、个体和样本（1）总体与样本总体 在数理统计中,我们将研究对象的某项数量指标的值的全体称为总体,总体中的每个元素称为个体比如，对电子元件我们主要关心的是其使用寿命.而该厂生产的所有电子元件的使用寿命取值的全体，就构成了研究对象的全体，即总体，显然它是一个随机变量，常用X 表示 为方便起见，今后我们把总体与随机变量X 等同起来看，即总体就是某随机变量X 可能取值的全体.它客观上存在一个分布，但我们对其分布一无所知，或部分未知，正因为如此，才有必要对总体进行研究.简单随机样本对总体进行研究，首先需要获取总体的有关信息. 一般采用两种方法：一是全面调查.如人口普查，该方法常要消耗大量的人力、物力、财力.有时甚至是不可能的，如测试某厂生产的所有电子元件的使用寿命. 二是抽样调查. 抽样调查是按照一定的方法，从总体X 中抽取n 个个体.这是我们对总体掌握的信息.数理统计就是要利用这一信息，对总体进行分析、估计、推断.因此，要求抽取的这n 个个体应具有很好的代表性.按机会均等的原则随机地从客观存在的总体中抽取一些个体进行观察或测试的过程称为随机抽样.从总体中抽出的部分个体,叫做总体的一个样本.从总体中抽取样本时,不仅要求每一个个体被抽到的机会均等,同时还要求每次的抽取是独立的,即每次抽样的结果不影响其他各次的抽样结果,同时也不受其他各次抽样结果的影响.这种抽样方法称为简单随机抽样.由简单随机抽样得到的样本叫做简单随机样本.往后如不作特别说明,提到“样本”总是指简单随机样本.从总体X 中抽取一个个体,就是对随机变量X 进行一次试验.抽取n 个个体就是对随机变量X 进行n 次试验,分别记为X1,X2,…,Xn.则样本就是n 维随机变量(X1,X2,…,Xn).在一次抽样以后, (X1,X2,…,Xn)就有了一组确定的值(x1,x2,…,xn),称为样本观测值.样本观测值(x1,x2,…,xn)可以看着一个随机试验的一个结果,它的一切可能结果的全体构成一个样本空间,称为子样空间.（2）样本函数与统计量设n x x x ,,,21 为总体的一个样本，称ϕϕ= （n x x x ,,,21 ）为样本函数，其中ϕ为一个连续函数。
抽样估计的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解抽样估计的基本原理。
2. 掌握抽样估计的方法和步骤。
3. 学会使用抽样估计对总体参数进行估计。
4. 分析抽样估计的误差和影响因素。
二、实验背景在统计学中，抽样估计是一种从样本数据推断总体参数的方法。
在实际应用中，由于时间和资源的限制，我们往往无法对整个总体进行调查。
因此，抽样估计成为了一种重要的研究方法。
三、实验材料1. 实验数据：某市1000名居民的月收入。
2. 统计软件：SPSS、Excel等。
四、实验步骤1. 确定抽样方法：采用简单随机抽样的方法，从1000名居民中随机抽取100名作为样本。
2. 收集样本数据：通过问卷调查或电话调查的方式，收集100名居民的月收入数据。
3. 计算样本均值和标准差：使用SPSS或Excel等软件，对收集到的样本数据进行统计分析，计算样本均值和标准差。
4. 估计总体参数：根据样本均值和标准差，使用公式计算总体均值和总体标准差的估计值。
5. 计算抽样误差：根据样本量、总体标准差和总体均值，使用公式计算抽样误差。
6. 分析误差影响因素：分析抽样误差的影响因素，如样本量、总体标准差等。
五、实验结果1. 样本均值：根据计算，样本均值为5000元。
2. 样本标准差：根据计算，样本标准差为1000元。
3. 总体均值估计值：根据公式计算，总体均值估计值为5000元。
4. 总体标准差估计值：根据公式计算，总体标准差估计值为1000元。
5. 抽样误差：根据公式计算，抽样误差为±30元。
六、实验分析1. 抽样误差分析：抽样误差主要受样本量、总体标准差和抽样方法的影响。
在本实验中，抽样误差较小，说明样本具有较好的代表性。
2. 误差影响因素分析：在本实验中，总体标准差对抽样误差的影响较大。
当总体标准差较大时，抽样误差也会相应增大。
3. 改进措施：为了提高抽样估计的准确性，可以采取以下措施：- 增加样本量，以降低抽样误差。
- 优化抽样方法，提高样本的代表性。
《概率论与数理统计》实验报告
实验目的及要求
1．掌握【正态总体均值的Z检验活动表】的使用方法；
2．掌握【正态总体均值的t检验活动表】的使用方法；
3．掌握【正态总体方差的卡方检验活动表】的使用方法；
4．掌握正态总体参数的检验方法，并能对统计结果进行正确的分析．
实验原理
实验内容
实验过程（实验操作步骤）
实验结果
1．已知某炼铁厂铁水含碳量 ，现测定9炉铁水，其平均含碳量为 ，如果铁水含碳量的方差没有变化，在显著性水平 下，可否认为现在生产的铁水平均含碳量仍为4.55．
5．掌握单个正态总体参数的区间估计方法．
实验原理
实验内容
实验过程（实验操作步骤）
实验结果
1．某厂生产的化纤强度 ，现抽取一个容量为 的样本，测定其强度，得样本均值 ，试求这批化纤平均强度的置信水平为0.95的置信区间．
2．已知某种材料的抗压强度 ，现随机抽取10个试件进行抗压试验，测得数据如下：
482，493，457，471，510，446，435，418，394，469
实验结果
1．已知玉米亩产量服从正态分布，现对甲、乙两种玉米进行品比试验，得到如下数据（单位：kg/亩）：
甲
951
966
1008
1082
983
乙
730
864
742
774
990
已知两个品种的玉米产量方差相同，在显著性水平 下，检验两个品种的玉米产量是否有明显差异．
2．设机床加工的轴直径服从正态分布，现从甲、乙两台机床加工的轴中分别抽取若干个测其直径，结果如下：
甲
20.5
19.8
19.7
20.4
20.1
20.0
19.0
统计学中的抽样分布与区间估计
统计学中的抽样分布与区间估计是一种重要的方法和理论，可供研究者利用有限样本数据对总体参数进行推断与估计。
抽样分布是指多次从总体中抽取样本得到的统计量的分布，它与总体的分布有关，并且可以用来计算参数的抽样分布，从而提供参数的区间估计。
首先，抽样分布是统计学研究中的基本概念。
在进行统计推断时，我们无法对整个总体做出观测和测量，只能通过对样本数据的分析和统计推断来了解总体的特征和属性。
因此，抽样分布的理论基础是从总体中随机抽取的样本可以代表总体。
其次，抽样分布的性质主要包括：无偏性、一致性和有效性。
无偏性是指样本统计量的数学期望等于总体参数的真实值，即抽样分布的期望与总体参数一致；一致性是指随着样本容量的增加，抽样分布会趋于聚集在总体参数附近；有效性是指样本统计量的方差最小，即抽样分布的方差相对较小。
区间估计是利用抽样分布来进行参数估计的一种方法。
在统计推断中，我们往往无法通过一个点估计量来完全确定参数的值，因此需要通过区间估计来给出一个范围，以包含参数的真实值。
区间估计的过程包括：选择合适的抽样分布、计算样本统计量的抽样分布、确定置信水平和临界值、计算置信区间。
置信水平是区间估计中一个重要的指标，它表示在多次抽样中，根据抽样分布的性质，可以包含参数真实值的概率。
一般常用的置信水平为95%，意味着在100次实验中，有95次或更多的结果将包含参数真实值。
根据抽样分布的性质和置信水平，可以确定相应的临界值，并利用样本统计量的抽样分布计算置信区间。
区间估计的应用非常广泛。
例如，在医学研究中，可以利用抽样分布和区间估计来估计新药的治疗效果；在市场调研中，可以利用抽样分布和区间估计来评估产品的市场份额与消费者偏好；在金融投资中，可以利用抽样分布和区间估计来预测股票收益与风险。
总之，统计学中的抽样分布与区间估计是一种基础的方法和理论，可用于对总体参数进行推断与估计。
抽样分布的性质决定了区间估计的精确性和可信度。
通过合适地选择抽样分布和确定置信水平，可以利用区间估计进行统计推断和决策，为研究者提供有限样本数据的有力支持和指导，进而推动学科的发展与进步。
抽样与参数估计统计学实验报告
抽样与参数估计统计学实验报告抽样与参数估计统计学实验报告概述本实验以抽样与参数估计统计学为主题，研究了参数估计、抽样方法、统计识别等内容。
实验目的1. 熟悉参数估计和统计分析的基本原理和方法;2. 掌握抽样的基本原理，熟悉抽样方法的运用;3. 掌握统计模型识别的方法，进行统计分析和决策;实验介绍1. 参数估计：参数估计是统计分析过程中重要的一步，它是识别某个实际系统的一个重要参数，以此据估计出实际系统的精确参数，估计准确的参数是统计模型的建立的前提。
2. 抽样方法：抽样方法就是从一个总体中取样，所取样的水平表现出一定的代表性，从而能推算出总体的概况，抽样方法有分层抽样、系统抽样、整群抽样等多种。
3. 统计模型识别：是用统计技术进行模型识别，它是利用概率模型来分析数据，建立有效的模型，从而进行有效的分析。
数据分析1. 针对参数估计，我们使用假设检验，通过比较估计值和真实值，进行检验，从而得出参数的准确度。
2. 针对抽样方法，我们使用分层抽样，将总体划分成不同的层，可以更好地表征总体，进行有效抽样。
3. 针对统计模型识别，我们使用多种模型进行比较，根据其检验概率和显著性水平，选择出最有效的模型进行识别。
结论1. 通过假设检验，得出了参数估计的准确度；2. 通过分层抽样得出了较好的抽样结果；3. 通过多种模型进行比较，选择出最有效的模型进行识别。
建议在下次实验中，为了提高参数估计的精度，应该进行更加精细的假设检验；为了增加抽样的可靠性，应该采用更为严谨的抽样方法；此外，要多尝试不同的统计模型，以期得到更好的结果。
抽样分布、参数估计及假设检验实验
实验类别：综合性专业：数学与应用数学中北大学理学院实验二、抽样分布、参数估计及假设检验实验【实验内容】1、培养学生建立概率统计模型的能力2、熟悉用数理统计中常用的Matlab命令格式、程序及运行结果3、学会用Matlab统计箱来完成数据统计描述和分析方法4、给出100名学生的身高和体重（单位厘米千克）①求出以下统计量：样本矩(moment)，平均值（mean），中位数(median)，样本标准差(std)，最大值(max)，最小值(min) ,极差（range）。
②求出频率与频数分布；③作出以上数据的频率直方图.5、根据这些数据对学生的平均身高和体重作出估计，并给出估计的误差范围；学生10年前作过普查，学生的平均身高为167.5cm，平均体重为60.2kg，试根据这次抽查的数据，对学生的平均身高和体重有无明显变化作出结论。
【实验方法与步骤】（对于必须编写计算机程序的实验，要附上学生自己编写的程序）M=dlmread('aj.txt')M =172 75 169 55 169 64 171 65 167 47171 62 168 67 165 52 169 62 168 65166 62 168 65 164 59 170 58 165 64160 55 175 67 173 74 172 64 168 57155 57 176 64 172 69 169 58 176 57 173 58 168 50 169 52 167 72 170 57 166 55 161 49 173 57 175 76 158 51 170 63 169 63 171 61 164 59 165 62 167 53 171 61 166 70 166 63 172 53 172 60 178 64 163 57 169 54 169 66 178 60 177 66 170 56 167 54 169 58 173 73 170 58 160 65 179 62 172 50 163 47 173 67 165 58 176 63 162 52 165 66 172 59 177 66 182 69 175 75 170 60 170 62 169 63 186 77 174 66 163 50 172 59 176 60 166 76 167 63 172 57 177 58 177 67 169 72 166 50 182 63 176 68 172 56 173 59 174 64 171 59 175 68 165 56 169 65 168 62 177 64 184 70 166 49 171 71 170 59student=[M(:,[1,2]);M(:,[3,4]);M(:,[5,6]);M(:,[7,8]);M(:,[9,10])]student =172 75171 62166 62160 55155 57173 58166 55170 63167 53172 60178 60173 73163 47165 66170 60163 50172 57182 63171 59177 64169 55168 67168 65176 64168 50 161 49 169 63 171 61 178 64 177 66 170 58 173 67 172 59 170 62 172 59 177 58 176 68 175 68 184 70 169 64 165 52 164 59 173 74 172 69 169 52 173 57 171 61 166 70 163 57 170 56 160 65 165 58 177 66 169 63 176 60 172 56 165 56 177 67 166 49 171 65 169 62 170 58 172 64 169 58 167 72 175 76 164 59169 54167 54179 62176 63182 69186 77166 76169 72173 59169 65171 71167 47168 65165 64168 57176 57170 57158 51165 62172 53169 66169 58172 50162 52175 75174 66167 63166 50174 64168 62170 59【实验结果】2、求出样本数字特征平均值（mean），中位数(median)，样本标准差(std)，最大值(max)，最小值(min) ,极差（range）。
2参数的区间估计实验报告
参数的区间估计实验报告姓名： 班级： 学号（后3位）：2016年12 月06 日00:00至24：00提交到邮箱：longsheng63@一．实验名称：参数的区间估计 二．实验性质：综合性实验 三．实验目的及要求：1．了解【活动表】的编制方法；2．掌握【单个正态总体均值Z 估计活动表】的使用方法． 3．掌握【单个正态总体均值t 估计活动表】的使用方法． 4．掌握【单个正态总体方差卡方估计活动表】的使用方法． 5．掌握【两个正态总体均值Z 估计活动表】的使用方法． 6．掌握【两个正态总体均值t 估计活动表】的使用方法． 7．掌握【两个正态总体方差卡方估计活动表】的使用方法． 8．掌握单个正态总体和两个正态总体参数的区间估计方法． 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果1．某厂生产的化纤强度2~(,0.85)X N μ，现抽取一个容量为25n =的样本，测定其强度，得样本均值 2.25x =，试求这批化纤平均强度的置信水平为0.95的置信区间． 实验操作关键步骤及实验主要结果由于应选用样本函数 TINV 、SQRT 求μ的置信区间，所以，要选用【 单个正态总体均值t 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，这批化纤平均强度的置信水平为0.95的置信区间为 （1.899137245，2.600862755） ．单个正态总体均值t 估计活动表 置信水平 0.95 样本容量 25 样本均值 2.25 样本标准差 0.85标准误差 0.17t 分位数（单） 1.71088208 t 分位数（双) 2.063898562单侧置信下限 1.959150046 单侧置信上限 2.540849954 区间估计估计下限 1.899137245 估计上限2.6008627552．已知某种材料的抗压强度2~(,)X N μσ，现随机抽取10个试件进行抗压试验，测得数据如下：482，493，457，471，510，446，435，418，394，469．（1）求平均抗压强度μ的置信水平为0.95的置信区间． （2）求2σ的置信水平为0.95的置信区间． 实验操作关键步骤及实验主要结果（1）由于应选用样本函数 TINV 、SQRT 求μ的置信区间，所以，要选用【 单个正态总体均值t 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，平均抗压强度μ的置信水平为0.95的置信区间为 （432.3068626，482.6931374） ．单个正态总体均值t 估计活动表 抗压强度 抗压强度 482 置信水平 0.95 493 平均 457.5 样本容量 10 457 标准差 35.21757768样本均值 457.5 471 方差 1240.27777 样本标准差 35.21757768 510446 标准误差11.13677591435 t 分位数（单） 1.833112933 418 t 分位数（双) 2.262157163 394469 单侧置信下限 437.085032 单侧置信上限 477.914968 区间估计估计下限 432.3068626 估计上限482.6931374（2）由于应选用样本函数 CHIINV 求2σ的置信区间，所以，要选用【 单个正态总体方差卡方 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，2σ的置信水平为0.95的置信区间为 （586.7969434，4133.663681) ．单个正态方差卡方估计活动表 抗压强度 抗压强度 482 置信水平 0.95 493 平均 457.5 样本容量 10 457 标准差 35.21757768 样本均值 457.5 471 方差 1240.27777 样本方差 1240.278 510446 卡方下分位数(单） 3.325112843 435 卡方上分位数（单） 16.9189776 418 卡方下分位数（双) 2.7003895 394 卡方上分位数（双） 19.0227678 469单侧置信下限 659.7622067 单侧置信上限 3357.029529 区间估计估计下限 586.7969434 估计上限 4133.6636813．用一个仪表测量某一物理量9次，得样本均值56.32x =，样本标准差0.22s =． （1）测量标准差σ的大小反映了仪表的精度，试求σ的置信水平为0.95的置信区间． （2）求该物理量真值的置信水平为0.99的置信区间． 实验操作关键步骤及实验主要结果（1）由于应选用样本函数 CHIINV 求σ的置信区间，所以，要选用【 单个正态标准差卡方 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，σ的置信水平为0.95的置信区间为 （0.100373285，0.807439177） ．单个正态标准差卡方估计活动表 置信水平 0.95 样本容量 9 样本均值 56.32 样本标准差0.22卡方下分位数(单） 2.732636793 卡方上分位数（单） 15.50731306 卡方下分位数（双) 2.179730747 卡方上分位数（双） 17.53454614单侧置信下限 0.113494839 单侧置信上限 0.644066568 区间估计估计下限 0.100373285 估计上限0.807439177（2）由于应选用样本函数 TINV 、SQRT 求μ的置信区间，所以，要选用【 单个正态总体均值t 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，该物理量真值的置信水平为0.99的置信区间为 （56.07393826，56.56606174） ．单个正态总体均值t 估计活动表 置信水平 0.99 样本容量 9 样本均值 56.32 样本标准差 0.22标准误差 0.073333333 t 分位数（单） 2.896459448t 分位数（双) 3.355387331单侧置信下限 56.10759297 单侧置信上限 56.53240703 区间估计估计下限 56.07393826 估计上限56.566061744．设从总体211~(,)X N μσ和总体222~(,)Y N μσ中分别抽取容量为110n =，215n =的独立样本，经计算得82x =，256.5x s =，76y =，252.4ys =． （1）若已知2164σ=，2249σ=，求12μμ-的置信水平为0.95的置信区间． （2）若已知2212σσ=，求12μμ-的置信水平为0.95的置信区间．（3）求2122σσ的置信水平为0.95的置信区间．实验操作关键步骤及实验主要结果（1）由于应选用样本函数 NORMSINV 、SQRT 求12μμ-的置信区间，所以，要选用【 两个正态总体均值差Z 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，12μμ-的置信水平为0.95的置信区间为 (-0.093775671,12.09377567) ．两个正态总体均值差Z 估计活动表 置信水平 0.95 样本1容量 10 样本1均值 82 总体1方差 64样本2容量 15 样本2均值 76 总体2方差 49标准误差 3.109126351 Z 分位数（单） 1.644853627Z 分位数（双) 1.959963985单侧置信下限 0.885942245 单侧置信上限 11.11405776 区间估计估计下限 -0.093775671 估计上限12.09377567（2）由于应选用样本函数 TINV 、SQRT 求12μμ-的置信区间，所以，要选用【 两个正态总体均值差t 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，12μμ-的置信水平为0.95的置信区间为 （-0.206222664，12.20622266） ．两个正态总体均值差t估计活动表置信水平0.95样本1容量10样本1均值82样本1方差56.5样本2容量15样本2均值76样本2方差52.4总方差54.00434783t分位数（单） 1.713871528t分位数（双） 2.06865761单侧置信下限0.858178432单侧置信上限11.14182157区间估计估计下限-0.206222664估计上限12.20622266（3）由于应选用样本函数 FINV 求2122σσ的置信区间，所以，要选用【两个正态总体方差比F 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，2122σσ的置信水平为0.95的置信区间为（0.335974873，4.09512052）．两个正态总体均方差比F估计活动表置信区间0.95样本1容量10样本1方差56.5样本2容量15样本2方差52.4F下分位数(单） 2.645790735F上分位数（单）0.33052686F下分位数（双) 3.209300341F 上分位数（双） 0.263299766单侧置信下限 0.407531956 单侧置信上限 3.262198644 区间估计估计下限 0.335974873 估计上限4.095120525．设滚珠直径服从正态分布，现从甲、乙两台机床生产同一型号的滚珠中，分别抽取8个和9个样品，测得其直径（单位：mm ）如下：（1）求2122σσ的置信水平为0.95的置信区间．（2）若已知2212σσ=，求12μμ-的置信水平为0.95的置信区间．实验操作关键步骤及实验主要结果（1）由于应选用样本函数 FINV 求2122σσ的置信区间，所以，要选用【 两个正态总体方差比F 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，2122σσ的置信水平为0.95的置信区间为 （0.807941784，17.925779） ．两个正态总体均方差比F 估计活动表 甲台 乙台 15 15.2 置信区间 0.95 14.5 15 样本1容量 815.2 14.8 样本1方差 0.09553571 15.5 15.214.8 15 样本2容量 915.1 15 样本2方差 0.02611111 15.2 14.814.8 15.1 F 下分位数(单） 3.500463855 14.8 F 上分位数（单） 0.268404113 F 下分位数（双) 4.528562147 甲台 乙台 F 上分位数（双） 0.204109098平均 15.0125 平均 14.98888889 单侧置信下限 1.045237069 标准差 0.309088522 标准差 0.161589329 单侧置信上限 13.63173812 方差 0.09553571 方差 0.02611111 区间估计估计下限 0.807941784 估计上限17.925779（2）由于应选用样本函数 TINV 求12μμ-的置信区间，所以，要选用【 两个正态总体均值差t 估计活动表】，得到如下表的实验结果．因此，12μμ-的置信水平为0.95的置信区间为 （-0.226910711，0.274132931） ．两个正态总体均值差t 估计活动表 甲台 乙台 15 15.2 置信水平 0.95 14.5 15 样本1容量 8 15.2 14.8 样本1均值 15.0125 15.5 15.2 样本1方差 0.09553571 14.8 1515.1 15 样本2容量 915.2 14.8 样本2均值 14.98888889 14.8 15.1 样本2方差 0.02611111 14.8总方差0.058509257甲台 乙台 t 分位数（单） 1.753050356t 分位数（双） 2.131449546 平均 15.0125平均14.98888889标准差 0.309088522 标准差 0.161589329 单侧置信下限 -0.182435225 方差 0.09553571 方差 0.02611111 单侧置信上限 0.229657445 区间估计估计下限 -0.226910711 估计上限0.274132931。
- 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)。
概率论与数理统计实验报告姓名：蔺志洋班级：装备62学号：2161500014实验五【实验名称】抽样分布、参数估计及假设检验【实验目的】1、了解 matlab 软件的基本命令与操作；2、熟悉 matlab 用于描述性统计的基本菜单操作及命令；3、会求样本的一些统计量如样本数，平均值等。
4、会求样本频率与频数分布；，画频率直方图。
【实验步骤与结果】问题：1、给出100名学生的身高和体重（单位厘米千克）①求出以下统计量：样本数，平均值，中位数，样本标准差，最大值，最小值。
②求出频率与频数分布；③作出以上数据的频率直方图。
2、根据这些数据对学生的平均身高和体重作出估计，并给出估计的误差范围；3、该地区学生10年前作过普查，学生的平均身高为167.5cm，平均体重为60.2kg，试根据这次抽查的数据，对学生的平均身高和体重有无明显变化作出结论。
程序：height=normrnd(167.5,2.30,1,100) weight=normrnd(60.2,2.25,1,100)length(height)mean(height)median(height)std(height)max(height)min(height)hist(height,10)gridtitle('身高频数直方图')xlabel('身高/cm')ylabel('频数')[a,b]=hist(height)bar(b,a/sum(a))gridtitle('身高频率直方图')xlabel('身高/cm')ylabel('频率')figurelength(weight)mean(weight)median(weight)std(weight)max(weight)min(weight)hist(weight,10)gridtitle('体重频数直方图')xlabel('体重/kg')ylabel('频数')[a,b]=hist(weight)bar(b,a/sum(a))gridtitle('体重频率直方图')xlabel('体重/kg')ylabel('频率')%参数估计[Hmu,Hsigma,Hmuci,Hsigmaci]=normfit(height)[Wmu,Wsigma,Wmuci,Wsigmaci]=normfit(weight)%假设检验[hH1,Hsig1,Hci1]=ttest(height,167.5)[wH1,wsig1,wci1]=ttest(weight,60.2)计算结果：height =1 至9 列168.7446 163.9560 167.0328 166.3501 168.3810 168.4477 168.4326166.6633 166.121710 至18 列166.1439 169.4631 163.2381 167.0232 168.1219 165.9986 168.5976 167.3360 165.341919 至27 列167.8711 166.8832 166.5573 165.8640 167.6413 163.2539 166.5838 166.2498 165.402628 至36 列169.0012 165.8112 168.7435 169.7444 167.1392 168.1389 168.9709 167.3138 168.744037 至45 列164.5961 170.0540 165.2240 163.2937 170.6843 167.3557 168.5325 166.6645 165.152746 至54 列160.4321 168.9404 166.8406 167.0461 168.4329 164.2355 165.8223 170.1389 168.875155 至63 列164.5531 162.4325 166.1861 167.9922 169.6675 167.7156 164.9187 168.2042 164.803664 至72 列165.2898 165.9964 164.6724 166.8768 165.4301 166.8429 166.4364 166.5575 166.3419170.3366 168.9037 167.6359 164.1260 163.7607 162.9811 173.4920 169.7365 168.091182 至90 列165.2592 164.8634 168.7596 171.0997 163.6053 166.4664 167.3061 162.9184 169.434991 至99 列166.5463 171.8980 166.6009 168.4411 164.8724 166.0628 164.8119 168.4029 170.4942100 列166.1346weight =1 至9 列61.1818 59.0652 60.4297 62.8916 60.4706 57.8671 58.2715 59.8178 59.768710 至18 列58.2519 60.6065 63.0497 59.6349 59.7397 55.2466 58.4573 57.0651 59.331019 至27 列61.3826 63.6274 64.2466 59.9370 59.4796 62.0394 61.3029 61.9218 61.951156.8693 61.4158 59.9940 58.4894 58.6394 63.0833 58.378157.4172 60.683037 至45 列64.7242 60.2575 60.8937 58.0889 63.9670 60.4812 61.3927 58.0578 62.121646 至54 列61.0756 57.5990 60.2894 59.1862 60.4458 59.6363 59.7727 57.8759 59.472655 至63 列61.9247 64.1255 57.5888 65.5492 63.6337 60.5791 59.5223 58.6280 62.073764 至72 列58.6371 59.1608 62.1881 61.1809 62.2177 61.3356 59.298059.0438 61.991873 至81 列58.6898 62.8700 61.9791 60.8474 60.2073 61.0226 68.135059.9470 56.697782 至90 列64.5090 61.5722 58.7422 66.0890 61.4396 60.8620 58.4499 57.8039 56.221191 至99 列59.2484 57.8305 61.6574 59.4853 64.1802 63.5988 60.5690 59.5638 62.7924100 列57.6204ans =100ans =166.9159ans =166.8418ans =2.2221ans =173.4920ans =160.4321a =1 3 8 15 26 17 19 82 1b =1 至9 列161.0851 162.3911 163.6971 165.0031 166.3090 167.6150 168.9210 170.2270 171.5330172.8390ans =100ans =60.4865ans =60.3596ans =2.2898ans =68.1350ans =55.2466a =2 8 18 22 23 13 9 3 1 1b =1 至9 列55.8910 57.1798 58.4687 59.7575 61.0464 62.3352 63.6241 64.9129 66.201810 列67.4906166.9159 Hsigma =2.2221 Hmuci = 166.4750 167.3568 Hsigmaci =1.95102.5813 Wmu =60.4865 Wsigma =2.2898 Wmuci =60.032260.9409 Wsigmaci =2.01052.6600 hH1 =10.0099Hci1 =166.4750 167.3568 wH1 =wsig1 =0.2138wci1 =60.0322 60.9409参数估计：数字特征有：平均身高166.9159，平均身高的置信水平为0.95时，置信区间为[166.4750，167.3568]；平均体重60.4865，平均身高的置信水平为0.95时，置信区间为[60.0322，60.9409]。
假设检验：身高无明显变化；体重有明显变化。
实验七【实验名称】区间估计【实验目的】1、了解 matlab 软件的基本命令与操作；2、熟悉 matlab 用于描述性统计的基本菜单操作及命令；3、会用 matlab 进行总体数学期望和方差的区间估计。
【实验步骤与结果】问题：(1) 单个正态总体数学期望和方差的区间估计从一大批袋装糖果中随机地取出内 16 袋，称得重量（ g ）如下508 507.68 498.5 502 503 511 498 511 513 506 492 497 506.5 501 510 498设袋装糖果的重量近似地服从正态分布，试求总体均值和方差的区间估计(置信度分别为 0.95 与 0.9)．程序：X=[508 507.68 498.5 502 503 511 498 511 513 506 492 497 506.5 501 510 498];[mu,sig,muci,sigci]=normfit(X,0.05);fprintf('当置信度为0.95时\n');fprintf('均值μ：%f\n',mu);fprintf('标准差σ：%f\n',sig);fprintf('糖果的总体均值的置信区间：[%f,%f]\n',muci(1),muci(2)); fprintf('糖果的总体方差的置信区间：[%f,%f]\n',sigci(1)^2,sigci(2)^2);[mu,sig,muci,sigci]=normfit(X,0.1);fprintf('当置信度为0.9时\n');fprintf('均值μ：%f\n',mu);fprintf('标准差σ：%f\n',sig);fprintf('糖果的总体均值的置信区间：[%f,%f]\n',muci(1),muci(2)); fprintf('糖果的总体方差的置信区间：[%f,%f]\n',sigci(1)^2,sigci(2)^2);计算结果：实验总结：了解了 matlab 软件的基本命令与操作，熟悉了 matlab 用于描述性统计的基本菜单操作及命令，并且会求样本的一些统计量如样本数，平均值等。