次序统计量与百分位点的区间估计
3-次序统计量

F ( z ) F ( y )
j i 1
n k
( X (1) , X ( 2 ) ,, X ( n ) )的联合密度函数为
p( n ) ( y1 , y2 ,, yn ) n! p( y1 ) p( y2 ) p( yn ), y1 y2 yn
二、与次序统计量相关的常用统计量
样本中位数m0.5的渐近分布为
m0.5
1 ~ N x , 0 . 5 2 4 n p ( x ) 0.5
例5 设总体分布为柯西分布 ,密度函数为
1 p( x; ) , x 2 (1 ( x ) )
若X 1 , X 2 ,, X n 来自该总体的样本,求 样本中位数 的渐近分布.
1、样本均值 X 总体均值
估计
2、样本中位数 估计 总体中位数
样本均值容易受离群值 的干扰,离群值会把样 本 均值拉向自己一侧,而 样本中位数不受此害 .
若有离群值时,可用截 尾均值代替样本均值 . 何为截尾均值? 把样本排序,并截去两 端一定比例的样本后求 得的 其余值的平均 .
m0.25 x([290.251]) x(8) 60
m0.5 x(15) 67 m0.75 x([290.751]) x(22) 73
五值 18 , 60 , ,67 , ,73 , 97
箱线图
18
60 67 73
97
1、样本中位数 设x(1) ,x(2) , , x( n) 是有序样本,则样本中 位数m0 .5为
m0 .5 x n 1 , n为奇数; ( ) 2 1 ( x n x n ), n为偶数. ( 1) 2 2 (2)
次序统计量计算次序统计量和进行排序

次序统计量计算次序统计量和进行排序次序统计量是在统计学中常用的概念,它用来描述样本中的特定数值在排序后的位置和相对大小。
在数据分析和排序算法中,次序统计量的计算和排序是十分重要的步骤。
本文将介绍次序统计量的概念、计算方法以及在排序中的应用。
一、次序统计量的概念次序统计量是指样本中第k个小的观测值,其中k可以是任意正整数(1 ≤ k ≤ n)。
当k=1时,次序统计量即为最小值;当k=n时,次序统计量即为最大值。
通过计算次序统计量,我们可以得到样本中某一特定百分位数的值,例如中位数、四分位数等。
二、次序统计量的计算方法计算次序统计量的方法有多种,下面介绍两种常见的方法。
1. 快速选择算法快速选择算法是一种高效的计算次序统计量的方法。
它基于快速排序算法的思想,在每次划分过程中只选择其中一个子序列进行递归。
通过不断地划分和比较,最终可以找到第k个小的观测值。
快速选择算法的时间复杂度为O(n),是一种较快的计算次序统计量的方法。
2. 堆排序算法堆排序算法是另一种常用的计算次序统计量的方法。
它通过构建最小堆或最大堆的数据结构,每次取出堆顶元素并重新调整堆的结构,直到找到第k个小的观测值。
堆排序算法的时间复杂度为O(nlogn),虽然较快速选择算法慢一些,但在实际应用中仍然具有较好的性能。
三、次序统计量在排序中的应用次序统计量在排序中有着广泛的应用。
以下是两个常见的应用场景。
1. 快速排序算法快速排序算法是一种常用的排序算法,它利用次序统计量的概念进行排序。
快速排序算法通过选择一个枢轴元素,将序列分成左右两部分,并通过递归地对左右子序列进行排序,最终将整个序列有序化。
在每次排序过程中,通过求解次序统计量的值来确定枢轴元素的位置,从而实现排序。
2. 堆排序算法堆排序算法也是一种常用的排序算法,它利用次序统计量的计算方法进行排序。
通过构建最小堆或最大堆的数据结构,并依次取出堆顶元素,可以实现将序列有序化的过程。
在每次取出堆顶元素时,通过计算次序统计量的值来确定堆顶元素的位置,从而实现排序。
概率与统计中的点估计与区间估计

概率与统计中的点估计与区间估计概率与统计是一门应用广泛的学科,通过对数据的收集、整理和分析,可以得到对现实世界的认知和预测。
在概率与统计中,点估计与区间估计是两个重要的概念,它们在估计参数值和确定参数范围上起到了关键的作用。
一、点估计点估计是利用样本数据来估计总体参数值的方法。
总体是研究对象的全体,而样本是总体的部分表现。
通过对样本数据的分析,我们可以得到对总体特征的估计值。
点估计的目标是找到一个统计量,使得它的期望值等于待估参数,即使得样本平均值等于总体均值、样本方差等于总体方差。
点估计的常见方法有最大似然估计和矩估计。
最大似然估计是在给定样本下,选择参数值使得观测到的样本出现的概率最大化。
而矩估计是利用样本矩和总体矩之间的关系,通过求解方程来得到参数的估计值。
这两种方法在实际应用中具有很好的性质和效果。
二、区间估计区间估计是对总体参数的取值范围进行估计。
与点估计不同,区间估计提供了参数可能的取值范围,而不仅仅是一个估计值。
通过给出置信区间,我们可以以一定的置信水平确定参数的范围。
在区间估计中,置信水平是一个很重要的概念。
置信水平是指在重复抽样的情况下,估计参数的置信区间包含真实参数的比例。
常见的置信水平有95%和99%,其含义是在100次重复抽样中,有95次(99次)的置信区间包含真实参数值。
确定置信区间的方法有多种,其中最常见的是基于正态分布的方法。
当样本容量较大时,根据中心极限定理,可以使用正态分布近似总体分布,以样本统计量的抽样分布来确定置信区间。
此外,还有基于t分布的方法,对于小样本情况,使用t分布更准确。
三、点估计与区间估计的关系点估计与区间估计是概率与统计中密切相关的两个概念。
它们相辅相成,点估计提供了参数的单个估计值,而区间估计提供了参数的取值范围。
点估计通常是区间估计的基础,通过点估计得到的估计值可以用于构建置信区间。
比如,当我们对某总体的均值进行点估计时,可以使用样本均值作为参数的估计值,并结合样本标准差构建置信区间。
概率论与数理统计-第6章-第4讲-区间估计

本讲内容
01 置信区间定义 02 求置信区间的步骤 03 几点说明
02 求置信区间的步骤
例 设X1,…Xn 是取自 N (, 2 ) 的样本, 2已知,
求参数 的置信水平为 1 的置信区间.
明确问题:求什么参数的置信区间?置信水平是多少?
解 选 的点估计为 X
寻找未知参数的
取 U X N (0,1) 一个良好估计 n
u
2} 1
1
为什么 这样取?
u
u
2
2
8
02 求置信区间的步骤
从中解得
P{|
X
n
|u2}源自1P{Xn u 2
X
n
u
2}
1
于是所求 的 置信区间为
[X
n u 2 ,
X
n u
2]
也可简记为 X n u 2
从例题的过程,我们归纳出求置信区间的
一般步骤如下:
1
u
u
2
2
9
02 求置信区间的步骤
求置信区间的步骤
10
本讲内容
01 置信区间定义 02 求置信区间的步骤 03 几点说明
03 几点说明
1. 要求 θ 以很大的可能被包含在 [θˆ1, θˆ2 ]
内,P(ˆ1 ˆ2 ) 1 要尽可能大.
即要求估计尽量可靠. 2. 估计的精度要尽可能的高. 如要求区间
长度 θˆ2 θˆ1 尽可能短.
置信度与精度是一对矛盾,当样本容 量固定时,置信度越高,则精度越差.
u
u
2
2
区间的长度为 2u —— 达到最短
2n
14
03 几点说明
特别说明
即使在概率密度不对称的情形,如
次序统计量统计课件

j ! F y F zn j
i1
f y
f
z
,
0
a yzb 其他
例 设总体Xห้องสมุดไป่ตู้密度函数
f
x
2x
0
0 x 1 其他
X 1 X 2 X 3 X 4为从X取出的容量为4的样本
的次序统计量.求X 3的密度函数g3x,分布函数G3x,
及P
X 3
1 2
.
解
X的分布函数为
0
F x x2
y
y y
z z z
每个分量落入
a, y的概率为F( y),
y, y y 的概率为f yy
y y, z 的概率为F(z) F( y y)
z, z z 的概率为f (z)z
z z, b 的概率为1 F(z z)
X i Xj
y, z,
y z
y z
的概率为gij
y,
zyz
gij y, z
z
z
y
y
当a y z b时,
gij
y,
z yz
i
1!1!
j
n!
i 1!1!n
j!F yi1
F z F y yji 1 1 F z zn j f y f zyz
当y 0, z 0时, Fy y Fy, Fz z Fz.
则
gij
y,
z
i 1! j
Fz F
n!
i
y j
1!n
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
X 2
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
X 3
0 1 1 1 2 2 2 1 1 1
掌握点估计和区间估计

2
二、掌握区间估计的方法
总体成数的估计区间:
(一)
区间估计的含义
区间估计就是把样本指标和抽样误差结合起来推算总体指标的可能范围,并给出总体指标落 在这个范围的概率保证程度。区间估计是抽样估计的主要方法。
区间估计的具体方法:在样本指标x(或 p )的基础上,加减若干倍的抽样平均误差当作
置信区间,以此推断总体指标所在的可能范围,即
总体平均数的估计区间: x tx ≤ X ≤ x tx 总体成数的估计区间: p tp ≤ P ≤ p tp
3
区间估计必须同时具备3个要素:估计值、抽样极限误差和概率保证程度。抽
样误差范围决定抽样估计的准确性,概率保证程度决定抽样估计的可靠性,二者密切联系,但 同时又相互矛盾,所以,对估计的精确度和可靠性的要求应全面考虑。
在实际抽样调查中,区间估计根据给定的条件不同分为两种估计方法: ① 给定极限误差,要求对总体指标做出区间估计; ② 给定概率保证程度,要求对总体指标做出区间估计。
4
(二)
当总体服从正态分布且方差已知时,根据样本平均值求总体平均值的置信区 间
x x ≤ X ≤ x x,x
tx,x
n
x t ≤≤x t
n
n
例:某种零件的长度服从正态分布,从该批产品中随机抽取9件,测得它们的平均长度为
21.4毫米,已知总体标准差 毫米,试建立该种零件平均长度的置信区间,假定置信水平为0.95。
5
(三)
当总体服从正态分布且方差未知时,根据样本平均值求总体平均值的置信区 间6ຫໍສະໝຸດ 统计学基础统计学基础
一、掌握点估计的方法
点估计是不考虑抽样误差的参数估计,其基本特点:根据样本资料计算样本指标,再以样 本指标数值直接作为相应的总体指标估计值,即
次序统计量及其分布

y x3
1 8
0
20 y (1 y ) dy 7 20( z z )dz
3 3 4
8
1
7 4 7 5 5(1 ( ) ) 4(1 ( ) ) 0.1207 8 8
(二)多个次序统计量的联合分布
仅讨论任意二个次序统计量的情形。 定理 5-3-2 :设总体 ξ 有密度函数 f (x) , a ≤x ≤b , (同样可设 a = - ∞, b = +∞ ) 。并且 ξ1 , ξ2 , … , ξn 是 取自这一总体的一个样本,则其任意两个次序统计 量 ξ (1) < ξ (2) 的联合分布密度函数为
pn ( x) n [1 F ( x)]
n 1
p( x)
(5-3-4)
推论2 :最小次序统计量 x (1) 的概率密度函数为
p1 ( x) n [ F ( x)]n1 p ( x)
(5-3-5)
例 5-3-2 :设总体X 的密度函数为
p( x) 3x ,
2
0 x 1
§5.3 次序统计量及其分布
定义
定义 5-3-1: 设 X1 , X 2 , , X n 为取自总体X的样本, 将其按大小顺序排序 X (1) X (2) X ( n )
则称 X(k) 为第 k 个次序统计量( No.k Order Statistic) 特别地,称
X (1) min X i
现从该总体中抽得一个容量为 5 的样本,试计算
P( x(2)
1 ) 2
x 0; 0 x 1; x 1
解: 我们首先应求出 x (2) 的分布。由总体密度函数 不难求出总体分布函数为
0 , 3 F ( x) x , 1 ,
7.3 区间估计

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(1)
第7章
§7.3 区间估计
第2页
对给定的 (0<<1),满足P{<< }=1
§7.3 区间估计
第4页
在概率密度为单峰且对称的情形,当c = d 时求得 的置信区间的长度为最短.
f (u )
0.95
ccc0Fra bibliotek95d d
u u
0.95
0
d
u
c=d
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第7章
§7.3 区间估计
第5页
当概率密度不对称的情形,如 2分布,F 分布,习惯 上仍取对称的百分位点来计算未知参数的置信区间.
(1)
说明 : (1)式表示( , )包含未知参数的真值概率为 1- , 如 0.05时,若从总体中抽得容量相同的 100个样本,则在确定的100个置信区间中将有95个 包含的真值,不包含 真值的区间只有5个。绝不 能理解为的真值落在( , )内的概率为1-!
显然,置信区间不唯一.
n
第6页
2 ( X ) 2 i 2 ~ 2 ( n) i 1
(n 1) S 2 2 ~ (n 1) 2
Φ(x)
1-α
Z
2
2.
P{| t | t a (n)} 1 P | U | u 1 2 2
2 P({ 2 (n) 2 (n)}) 1 1 2 2
第7章
§7.3 区间估计
次序统计量及其分布通用课件

在大量独立同分布随机变量的样本中,任意一个样本的平均值(或 中位数)都将趋近于正态分布。
次序统计量
在给定样本中,按照大小排序后得到的顺序统计量。
关系
中心极限定理为次序统计量提供了理论基础,因为次序统计量是样本 中排序后的变量,其分布情况与中心极限定理密切相关。
次序统计量与大数定律的关系
次序统计量在统计学中的重要性
01
02
03
描述数据分布特征
次序统计量可以帮助我们 快速了解数据分布情况, 如数据的最大值、最小值 、中位数等。
进行统计分析
在统计分析中,次序统计 量常被用作描述变量或样 本的特性,如计算相关性 、进行回归分析等。
数据排序与筛选
通过次序统计量可以对数 据进行排序和筛选,以便 更好地理解和处理数据。
计算方法
通过概率密度函数或概率质量函 数积分得到。
03
次序统计量的应用场景
金融数据分析
风险评估
次序统计量可以用于评估投资组合的风险,通过分析历史收益率 数据,确定投资组合在不同市场环境下的风险水平。
市场趋势判断
利用次序统计量对市场数据进行排序,可以判断市场趋势,例如通 过分析股票价格指数的排序来判断市场的整体走势。
次序统计量及其分 布通用课件
目录
• 次序统计量的定义与性质 • 次序统计量的分布 • 次序统计量的应用场景 • 次序统计量的计算方法 • 次序统计量与其他统计量的关系 • 次序统计量在数据分析中的应用
01
次序统计量的定义与性质
次序统计量的定义
定义
次序统计量是指一组数 据中按照大小顺序排列
的统计量。
在数据异常值检测中的应用
总结词
次序统计量在异常值检测中具有重要应用,能够识别出离群 点,帮助分析者了解数据分布和潜在问题。
次序统计量与百分位点的区间估计

次序统计量与百分位点的区间估计1. 次序统计量的基本概念次序统计量是指将随机变量按照大小顺序排列后得到的统计量。
在统计学中,次序统计量具有重要的应用,可以用来估计总体参数、进行假设检验等。
常见的次序统计量包括最小值、最大值、中位数等。
在概率论和数理统计学中,次序统计量是一种重要的工具,对于数据的排序和分析提供了便利。
2. 百分位点的概念和应用百分位点是指在统计数据中,位置处于前百分之几的数值。
常见的百分位点包括中位数(50%百分位点)、上四分位数(75%百分位点)和下四分位数(25%百分位点)等。
百分位点可以用来度量一组数据的分布情况,对于描述数据的位置和离散程度有重要作用。
在实际统计分析中,百分位点常常被用来作为参考标准,进行比较和推断。
3. 区间估计的基本原理区间估计是指利用样本数据对总体参数进行估计时,给出一个包含真值的区间范围。
区间估计在统计推断中具有广泛的应用,可以提供对参数估计的不确定性度量。
在实际应用中,区间估计可以帮助人们更好地理解数据和进行决策,对于风险评估和预测具有重要意义。
4. 次序统计量与百分位点的区间估计方法在统计推断中,次序统计量和百分位点常常被用来进行区间估计。
通过对次序统计量的排序和计算,可以得到百分位点的估计值,并进而构建出参数的置信区间。
这种方法能够在一定程度上减少对总体分布的假设,提高估计结果的可靠性和稳健性。
采用次序统计量和百分位点的区间估计方法,可以更好地适应不同类型数据的分布和形状,具有一定的通用性和灵活性。
5. 个人观点和总结从次序统计量和百分位点的区间估计方法可以看出,这种统计推断方法具有较好的适用性和稳健性。
在实际数据分析中,应用次序统计量和百分位点的区间估计方法,可以更好地满足不同数据类型和分布的统计要求,为决策提供更准确的参考。
我认为掌握次序统计量与百分位点的区间估计方法对于提高统计分析的水平和效果具有重要意义。
总结:本文从次序统计量和百分位点的基本概念、区间估计的原理,以及具体的应用方法进行了探讨和分析。
《点估计与区间估计》课件

区间估计在假设检验中的应用
在假设检验中,我们通常使用区间估计来确定样本数据是 否支持原假设或备择假设。
点估计与区间估计在回归分析中的应用
点估计在回归分析中的应用
在回归分析中,我们通常使用最小二乘法等统计方法来得到参数的点估计值,并以此为 基础进行预测和推断。
区间估计在回归分析中的应用
除了点估计外,我们还可以使用区间估计来评估模型参数的可能取值范围,从而更全面 地了解模型的预测精度和不确定性。
适用场景
适用于已知概率分布模型的情况,广泛应用于统 计学、机器学习等领域。
最小二乘法
总结词
基于误差平方和最小的点估 计方法
详细描述
最小二乘法是一种基于误差 平方和最小的点估计方法。 它通过最小化观测值与预测 值之间的误差平方和来估计 参数。这种方法在回归分析 、时间序列分析等领域广泛 应用。
数学公式
计算方法
根据样本数据和适当的统计量,通过计算得到参数的 置信下限和置信上限。
应用场景
当需要了解某一参数的可能取值范围时,可以使用双 侧置信区间。
置信区间与置信概率
定义
置信区间是指在一定置信概率下 ,某一参数的可能取值范围。而 置信概率是指对参数取值范围的 信任程度。
关系
置信概率越高,则对应的置信区 间越窄,说明对参数的估计越精 确。
应用场景
在统计推断中,经常需要根据样 本数据和适当的统计量,计算某 一参数的置信区间和对应的置信 概率,以评估对参数的估计精度 和信任程度。
05
点估计与区间估计
的应用场景
点估计在统计推断中的应用
总体参数的点估计
点估计是对总体参数的一个具体的数值估计, 例如,使用样本均值来估计总体均值。
次序统计量的参数估计

次序统计量的参数估计
以次序统计量的参数估计为题,我想向大家介绍一种常用的估计方法——样本中位数。
在统计学中,次序统计量是指按照样本观测值的大小顺序排列后的统计量。
而参数估计则是利用样本数据来推断总体未知参数的过程。
样本中位数是一种常用的次序统计量,它代表了一组数据的中间值。
为了估计总体中位数,我们首先要收集一组样本数据。
假设我们有
n个观测值,根据次序统计量的定义,我们可以将这些观测值按照从小到大的顺序排列。
如果n是奇数,那么中间的观测值就是样本中位数;如果n是偶数,那么样本中位数可以是中间两个观测值的平均值。
样本中位数的估计方法非常直观和简单,只需要对样本数据进行排序和计算即可。
由于次序统计量的定义,样本中位数具有一定的鲁棒性,即对于总体分布的偏斜或离群值的影响较小。
然而,样本中位数的估计方法也有一些局限性。
首先,样本中位数只能提供有关总体中位数的估计,无法给出其他次序统计量的估计。
其次,如果样本容量较小,估计结果可能具有较大的方差,缺乏精确性。
此外,样本中位数的估计方法还要求样本数据是有序的,这在大样本情况下可能带来一定的计算负担。
样本中位数作为次序统计量的一种参数估计方法,在某些情况下具
有一定的优势。
然而,我们在实际应用中,还需要根据具体问题的特点选择合适的参数估计方法,以获得更准确和可靠的估计结果。
1-4 次序统计量

显然有
X (1) ≤ X (2) ≤ L ≤ X ( n )
称为最小次序统计量 它的值 x(1) 是样本 最小次序统计量, 其中 X (1) = min X i 称为最小次序统计量, 1≤i≤n 值中最小的一个; 称为最大次序统计量 最大次序统计量, 值中最小的一个;而 X (n) = max X i 称为最大次序统计量, 1≤i≤n 是样本值中最大的一个。 它的值 x(n) 是样本值中最大的一个。
米的小河中淹死了,他觉得不可思议。 平均水深为 1 米的小河中淹死了,他觉得不可思议。 这件事情是否是一个玩笑? 这件事情是否是一个玩笑?
8
思考2. 一位统计学家把一只脚放进 100℃ 的开水里, 思考 ℃ 的开水里, 另一只脚放进冰水中。然后宣布:现在, 另一只脚放进冰水中。然后宣布:现在,在平均值的 意义上,我感觉很舒服。 意义上,我感觉很舒服。
16
乙同学毕业后求职于一家公司。总经理说, 例 乙同学毕业后求职于一家公司。总经理说, 公司平均月薪是 3000 元。一个月后乙同学得到 工资1000元,据了解,公司共有21人,和自己 元 据了解,公司共有 人 工资 职位相同的业务员共有 10 人,每人的月薪都是 1000 元。应该如何理解乙同学的遭遇 ? 总经理 15,000 ;两个副总经理每人 8,000 ; , , 3 个部门经理每人 4000;5 个财务等行政人员 ; 每人 2000;10 个业务员每人 1000 。 ; 一共 21 人,每月支出工资 63,000。 , 。 平均值 3000,中位数 2000,众数 1000,极差 14,000 , , , ,
2
定义
样本 X 1 , X 2 ,L , X n 按由小到大的顺序重排为
X (1) ≤ X (2) ≤ L ≤ X ( n )
次序统计量及其分布通用课件

3. 健康状况评估:通过 对个体的多项生理指标 进行监测,并利用次序 统计量进行分析,可以 对个体的健康状况进行 综合评估。
环境科学领域应用案例
总结词:环境科学领 域中,次序统计量可 用于环境监测、污染 物排放评估、气候变 化研究等。
详细描述
1. 环境监测:通过在 环境中布置传感器, 并利用次序统计量分 析传感器数据,可以 实时监测环境的空气 质量、水质等情况。
次序统计量的特点
次序统计量具有简单直观、可操 作性强、易于理解等优点,是统 计分析中常用的一种方法。
次序统计量的种类
简单次序统计量
只对总体或样本的视察值进行排序, 不涉及其他数据处理。
加权次序统计量
将总体或样本的视察值进行加权处理 后再进行排序,可以更准确地反应数 据的散布特征。
次序统计量的应用场景
统计模型
参数统计模型
在这种模型中,次序统计量被视为一个随机变量,并假定其 具有某种已知或可估计的散布情势(例如正态散布、泊疏松 布等)。然后通过参数估计和假设检验等方法对总体参数进 行推断。
非参数统计模型
在这种模型中,总体被视为非参数的,并不假定其具有某种 特定的散布情势。然后通过核密度估计、分位数回归等方法 对总体散布进行推断。
未来应用前景展望
金融风险管理
次序统计量在金融风险管理领域有着广泛的应用。例如,可以利用次序统计量分析股票市场的波动性 ,为投资决策提供支持。未来,随着金融数据的日益复杂化,次序统计量的应用将更加重要。
环境监测与保护
次序统计量可以用于环境监测和保护领域。例如,可以利用次序统计量分析空气质量、水质等环境指 标的变化趋势,为制定环境保护政策提供根据。
07
参考文献
参考文献
2.5 次序统计量

,,
x n
时,定义
X (k )
取
值 为 x(k) (k 1, 2, , n), 由 此 得 到 的 ( X (1), X (2) , , X (n) ) 称 为
样本X1 , X 2 ,, X n 的次序统计量。
1
显然有
X(1) X(2) X(n)
其中
X (1)
min
1in
Xi
称为最小次序统计量,它的值
9
样本分布函数Fn(x)不仅与样本容量n有关,还与所
得到的样本观察值有关,故它是随机变量.Fn(x)的
图形呈跳跃上升的台阶状, 在x(1), x(2), …, x(n)中的不
重复的值处,跳跃高度为
1 n
;在重复l次的值处,跳
跃高度为 l .图中的曲线是总体X的理论分布函数
n
F(x)的图形.
图
10
对任意实数 x, Fn x就是事件X x
0,
则经验分布函数 F3( x)的观察值为
1 ,
F3
(
x
)
3 2
,
3
1,
x 1, 1 x 2,
2 x 3, x 3.
7
实例3 设总体 F 具有一个样本值 1, 1, 2, 则经验分布函数F3( x)的观察值为
0,
F3
(
x
)
2 3
,
1,
x 1, 1 x 2, x 2.
8
一般地, 设 x1, x2,, xn 是总体F的一个容量为n 样本值, 先将 x1, x2,, xn 按自小到大的次序排列, 并重新编号, x(1) x(2) x(n) , 则经验分布函数Fn( x)的观察值为
x(1)
第1.4节 次序统计量及其分布

因而
[ F ( y )]n F( X (1) , X ( n ) ) ( x , y ) [ F ( y ) F ( x )]n
所以
F( X (1) , X ( n ) ) ( x , y ) [ F ( y )]n [ F ( y ) F ( x )]n
于是可以得到其联合分布密度为
其中( i1 , i2 ,
, in )是(1, 2,
-1
, n)的一个置换,这样的
置换共n ! ,因而c ( n !) 。由此可见,此条件分布 与总体无关,故
次序统计量是充分统计量.
3、次序统计量的分布 定理1.19 设总体X的分布密度为f ( x)(或分布函数 为F ( x )), X1 , X 2 , , X n为来自总体X的样本,则第k
f ( X (1 ) , X ( n ) ) ( x , y )
2 F( X(1) , X( n ) ) ( x , y ) xy
n( n 1)[ F ( y ) F ( x )]n 2 f ( x ) f ( y ), x y , x y. 0,
二、样本中位数和样本极差
1 i n
X ( n ) max X i 称为最大次序统计量 .
1 i n
注
由于每个X ( k )都是样本( X 1 , X 2 ,, X n )的函数,
所以, X (1) , X ( 2) ,, X ( n )也都是随机变量 , 并且它们 一般不相互独立 .
定义1.12 设样本X1 , X 2 , , X n按由小到达的顺序重排为
6 1 2 样本方差:sn xi2 x 2 167.583 6 i 1
1 6 2 2 样本标准差:sn x x 12.954 i 6 i 1
点估计与区间估计方法例题和知识点总结

点估计与区间估计方法例题和知识点总结在统计学中,点估计和区间估计是两种常用的估计方法,用于从样本数据中推断总体的参数。
下面我们将通过一些例题来深入理解这两种估计方法,并对相关知识点进行总结。
一、点估计点估计是用样本统计量来估计总体参数,给出一个具体的值。
常见的点估计方法有矩估计法和最大似然估计法。
矩估计法矩估计法的基本思想是用样本矩来估计总体矩。
例如,设总体 X 服从参数为λ的泊松分布,即 P(X = k) =(λ^k e^(λ))/ k! (k = 0, 1, 2,),从该总体中抽取容量为 n 的样本 X₁, X₂,, Xₙ,求λ的矩估计值。
因为总体的一阶矩 E(X) =λ,而样本的一阶矩(即样本均值)为X =(X₁+ X₂++ Xₙ) / n 。
根据矩估计法,令样本一阶矩等于总体一阶矩,即X=λ,所以λ的矩估计值为λ̂=X。
最大似然估计法最大似然估计法的基本思想是在给定样本观测值的情况下,使得样本出现的概率最大的参数值作为估计值。
例如,设总体 X 服从正态分布N(μ, σ²),从该总体中抽取容量为 n 的样本 X₁, X₂,, Xₙ,求μ和σ²的最大似然估计值。
首先写出样本的联合概率密度函数(似然函数)L(μ, σ²),然后分别对μ和σ²求偏导数,并令偏导数等于 0,解方程组即可得到μ和σ²的最大似然估计值。
μ的最大似然估计值为μ̂=X,σ²的最大似然估计值为σ̂²=(1 /n) Σ(XᵢX)²。
二、区间估计区间估计是在点估计的基础上,给出一个区间,认为总体参数以一定的概率落在这个区间内。
区间估计的关键是确定置信水平和置信区间。
置信水平表示区间估计的可靠性,常用的置信水平有 90%、95%和 99%。
置信区间则是根据样本数据和置信水平计算得到的一个区间。
一个常见的例子假设我们要估计某地区成年人的平均身高。
抽取了一个样本,样本均值为 170 厘米,样本标准差为 10 厘米,样本容量为 100。
05区间估计

0.05 0.10 6.314 2.920 2.353 2.132 2.015 1.660 1.653 1.648 1.646 1.6449
例4.2
• n=120>100,标准正态分布代替t分布,u0.10=1.64 ,标准正态分布代替 分布 分布,
X − u 0.10 × s X = 142.67 − 1.64 × 0.5477 = 141.77(cm) X + u 0.10 × s X = 142.67 + 1.64 × 0.5477 = 143.57(cm)
附表2 附表 t 界值表
自由度
-t
0
t
ν
1 2 3 4 5 11 12 13 14 15
单侧 双侧
概 率,P 0.25 0.20 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.0025 0.001 0.0005 0.50 0.40 0.20 0.10 0.05 0.02 0.01 0.005 0.002 0.001 1.000 1.376 3.078 6.314 12.706 31.821 63.657 127.321 318.309 636.619 0.816 1.061 1.886 2.920 4.303 6.965 9.925 14.089 22.327 31.599 0.765 0.978 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841 7.453 10.215 12.924 0.741 0.941 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604 5.598 0.727 0.920 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032 4.773 0.697 0.876 1.363 1.796 2.201 2.718 3.106 3.497 0.695 0.873 1.356 1.782 2.179 2.681 3.055 3.428 0.694 0.870 1.350 1.771 2.160 2.650 3.012 3.372 0.692 0.868 1.345 1.761 2.145 2.624 2.977 3.326 0.691 0.866 1.341 1.753 2.131 2.602 2.947 3.286 7.173 5.893 4.025 3.930 3.852 3.787 3.733 8.610 6.869 4.437 4.318 4.221 4.140 4.073
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29
(10,20)
(10,19)
(11,20)
0.90685 0.947521 0.924649 0.90686 0.936085 0.936085 0.90686 0.912877 0.936085 0.912877 0.924481 0924481 0.947761 0.901202 0.924481 0.9447761 0.901202 0.947761 0.912841 0.912841 0.938572 0.912841 0.938572 0.938572 0.901263 0.901263
表 3.3
( ) π 0.75 的次序统计量区间估计表___置信度∈ 0.90,0.95
-4-
n
(i, j)
p(Yi < π 0.75 < Y j )
n
(i, j)
p(Yi < π 0.75 < Y j )
10
(5,10)
0.923959
(15,23)
(9,15)
0.930016
26
(17,26)
0.90858
(8,14)
0.902519
(17,25)
0.903688
16
(10,16)
0.91042
(9,11)
23
(1,9)
(2,10)
(3,10)
0.923959 0.923437 0.913921
0.943911 0.930016 0.902519 0.915626 0.91042 0.909394 0.929054 0.90965 0.937502 0.937414 0.903588 0.941188 0.918315 0.940245 0.934762 0.904297 0.941475 0.924826 0.904847 0.919054 0.923628 0.910546 0.909842 0.929376 0.902339 0.947626 0.910018
0.942569 0.929244 0.901263 0.942569 0.929244
( ) 表 3.2 π 0.25 的次序统计量区间估计表___置信度∈ 0.90,0.95
n
(i, j)
p(Yi < π 0.25 < Y j )
n
(i, j)
p(Yi < π 0.25 < Y j )
10
(1,6)
1 n +1
.
可见,次序统计量 Y1 ≤ Y2 ≤ L ≤ Yn 把总体的概率密度曲线与横轴所围的面积分为
n + 1份,且每一份面积的期望值均相等。这个性质可在非参数统计中得到应用[2]。
3. 百分位点的估计
3.1 百分位点的概念及其点估计
定 义 2 设 ξ 是 连 续 型 随 机 变 量 , 其 概 率 密 度 是 f (x) , 若 有 实 数 π p 使 得
n
(i, j)
p(Yi < π 0.5 < Y j )
10
(2,8)
(3,9)
11
(3,9)
12
(2,9)
(3,9)
(4,10)
(4,11)
13
(3,10)
(4,11)
(4,10)
14
(3,10)
(4,11)
(5,12)
15
(4,11)
(5,12)
16
(5,12)
17
(5,12)
(6,13)
18
(4,13)
2. 次序统计量
设 ξ1,ξ2 ,L,ξn 是取自母体ξ 的一个子样。 x1, x2 ,L, xn 表示该子样的一组观测值。这
些观测值由小到大的排列用 x(1) , x(2) ,L, x(n) 表示,即 x(1) ≤ x(2) ≤ L ≤ x(n) .若其中有两个分
量 xi , x j 相等,则它们先后次序的安排是可以任意的。
=
(n + 1) p 为正整数,
则
r 可由此关系式确定。若 (n + 1) p 为非正整数,则可取 r =[(n+1)p],这是 (n +1)p的取整值,
π p 的估计可由 Yr 与 Yr+1 的加权平均值确定,即πˆp =Yr +{(n+1)p−r}(Yr+1 −Yr) [3] .
特别当 p = 0.5 时,
0.936305
(4,10)
0.940181
(14,22)
0.938861
11
(6,11)
0.923423
(15,22)
0.905534
12
(7,12)
0.913921
25
(16,25)
0.927919
13
(16,24)
0.921646
14
(8,14)
0.943911
(15,23)
0.93822
15
11
(1,6)
12
(1,6)
13
14
(1,7)
15
(1,7)
(2,8)
(2,9)
16
(1,7)
(2,8)
(2,9)
17
(2,8)
(2,9)
18
(1,8)
(2,8)
(2,9)
19
(1,8)
(2,9)
20
(2,9)
(3,11)
21
(1,9)
(2,9)
(3,10)
(3,11)
22
(1,9)
(2,9)
(3,10)
若令 Yr = ξ(r ) , Z r = F (Yr ) 且 Y1 ≤ Y2 ≤ L ≤ Yn , 则
E(Zr )
=
r ,r n +1
= 1,2,Ln .
推论
E[F (Yr
] − Yr−1 ) =
1 ,r n +1
=
2,L, n
.
特别
E[F (Y1)] =
1, n +1
E[1 −
F (Yn )] =
(7,15)
(7,16)
(8,17)
(8,16)
23
(7,16)
(8,17)
(8,16)
24
(7,16)
(8,17)
(9,18)
25
(8,17)
(9,18)
26
(8,18)
(8,17)
(9,18)
(9,19)
(10,19)
29)
28
(9,19)
(10,19)
(10,20)
(4,12)
(4,13)
(4,14)
30
(1,12)
(2,12)
(3,12)
(4,12)
(4,13)
0.935939 0.944332 0.936305 0.905534 0.938861 0.927919 0.921648 0.938222 0.90858 0.903688 0.934078 0.904344 0.946799 0.94299 0.926481 0.911778 0.931786 0.928823 0.915489 0.915453 0.911924 0.947686 0.901183 0.915462 0.938714 0.948849 0.949163 0.947377 0.938746 0.911892 0.940957
次序统计量与百分位点的区间估计
赵琳琳
河海大学数理系 江苏南京 (210098) E-mail :Zhao555818@
摘要:本文给出了未知连续型总体百分位点的一种次序统计量的区间估计方法。首先介绍
次序统计量的定义及其概率密度函数和分布函数,然后介绍连续型随机变量的分布函数作为 随机变量的性质,来求得其分布函数变量取次序统计量时的期望值。发现次序统计量把总体 的概率密度曲线与横轴所围的面积分为 n+1 份,每份面积的期望值均相等。正是由于次序统 计量的这种性质,我们得出结论:可以用次序统计量来推求总体百分位点的区间估计。本文 在样本容量 10-30 的范围内,由次序统计量分别求出了 0.25、0.50、0.75 百分位点置信度 为 0.90-0.95 的置信区间,可供实际查用。另外,我们发现:当 n 充分大时,对于给定的置 信区间,利用次序统计量通过二项分布求出的置信度与通过正态分布求得的近似置信度偏差 很小。于是又得结论:当 n>20 时我们可以用正态分布来求得总体百分位点的近似置信区间。 关键词:次序统计量,百分位点,区间估计 中图分类号:查阅《中国图书馆分类法》
-3-
(7,16)
(7,15)
21
(6,15)
(7,16)
(7,15)
22
(6,15)
0.936432 0.921646 0.947521 0.947521 0.921646 0.924649
30
(9,20)
(10,20)
(11,20)
(11,22)
(11,21)
-2-
∑ p(Yi
<πP
< Yj) =
j k
−1 =i
⎜⎜⎝⎛
n k
⎟⎟⎠⎞
p
k
(1
−
p)n−k
= 1 − α , (1 ≤ i <
j ≤ n)
即得π p 的置信度为1 − α 的置信区间 (Yi ,Y j ) 。由观测值 x1, x2 ,L, xn 即可求得置信区间的
值 ( y i , y j ) ,其中 yi = x(i) 。为了计算方便起见,可先确定 r = (n + 1) p ,若 r = (n + 1) p 为 正整数,取下标对称的区间 (Yr−i ,Yr+i ) ,试算 i =1,L,min(n − r,r −1) 最后确定满足要求的区 间。若 r = (n + 1) p 为非正整数,r 分别取[(n + 1) p], [(n + 1) p] + 1即可。下面只对 n 从