数理统计研究生【精选】

常用统计量
样本均值：X

1 n
n i1
Xi,
(1.2.1)
样本方差：wk.baidu.com 2

1 n 1
n i1
(Xi

i1
i1
11
若总体X是连续型随机变量且具有密度函数f x，
则样本的联合密度函数为
n
f x1, x2 , , xn f xi i1
当总体X 是离散型随机变量且具有分布律
P(X xi ),i 1, 2, , n时，采用记号
f
(
x)

P X
0, 其他
,
X
为
n
简单随机样本（simple sample）
所有样本值组成的集合
x1, x2 , , xn | xi R,i 1, 2, , n
称为样本空间。
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在无放回抽样情况下得到的样本，理论上不是简单样本， 但当总体中个体数目很大或可以认为很大时，从总体中 抽取一些个体对总体的成分没有太大的影响。 因此，即使是无放回抽样也可近似地看成是有放回抽样， 其样本仍可看成是独立同分布的。
f

x

ex ,

x

0,
0, x 0,
则样本的联合分布密度为
n
n
f x1, x2 , , xn f xi exi en nx ,
i1
i1
其中xi 0,i 1,2, ,n.
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样本是总体X 进行估计或推断的依据。由于样本是n个随机变量或 n维随机向量，使用起来很不方便，我们通常是将样本提供的信息 集中起来，这就是针对不同问题构造出样本的适当的函数，
记为F x，即F x P(X x), x R。
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为了判断该批灯泡的次品率，我们总体中抽取n个 个体进行试验，试验结果可得一组数字x1, x2 , , xn，由
于这组数值是随着每次抽样而变化的，所以 x1, x2 , , xn 是一个n维随机变量 X1, X 2 , , X n 的一组观测值。
x

,当x

xi

i

1,
2,
,n,
n
从而样本X1, X 2 ,
,
X
的概率分布仍为
n
f xi
i1
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例1.2.2 设总体X 服从0 1分布，即X B 1, p, X1, X 2, ,
X
为该总体的样本，记
n
f
x

px 1 p 1x
0, 其他
,
x

0,1且0
1
第一章 基本概念
数理统计简介 总体、样本与统计量 顺序统计量、经验分布函数和直方图 抽样分布
2
数理统计学是一门应用性很强的学科，其 方法别广泛应用于现实社会的信息、经济、工 程等各个领域，学习和运用数理统计方法也成 为当今技术领域里的一种时尚，面对信息时代， 为了处理大量的数据以及从中得出有助于决策 的量化结论，必须掌握不断更新的数理统计知 识。
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数理统计是研究怎样用有效地方法收集和使用带随 机性影响的数据的学科
1、数据必须带有随机性的影响，才能成为数理统计学的研 究对象 2、数据随机性的来源
3、“用有效地方式收集数据”中“有效”一词的理解
4、如何“有效地使用数据”
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数理统计方法应用及其广泛，可以说，几乎人类活 动的一切领域中都能不同程度地找到谈的应用，如 产品的质量控制和检验、新产品的评价、气象（地 震）预报、自动控制等。

p
1
则样本X1, X2,
,
X
的联合密度函数为
n
f x1, x2 ,
, xn n f xi n pxi 1 p 1xi pnx 1 p n1x ,
i1
i1
其中x

1 n
n i1
xi .
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例1.2.3 假设灯泡的使用寿命X服从指数分布，密度函数为
我们称X1, X2 , , Xn为总体X的一组样本，称n为样本容量， 称x1, x2 , , xn为样本的一组观测值。
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抽样方法需要满足以下两点：
1)独立性：要求样本X1, X2,
,
X
为相互独立的随机变量；
n
2)代表性：要求每个样本Xi i 1, 2, , n与总体X具有相同
的分布。
称满足以上要求抽取的样本X1, X2,
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§1 数理统计简介
虽然数理统计在今天的社会已经被广泛的了解，但是到目 前为止，用少量的文字对“数理统计学”这个学科下一个正 式的定义也很困难，很难找到无懈可击的定义。
数理统计学的内容主体
第一步 就是通过观察或试验以收集必要的数据
第二步 需要对所收集的数据进行分析，以对所要研究的 问题下某种形式的结论
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样本的分布
设总体X的分布函数为F x，X1, X2,
,
X
是
n
来自总体X的样本,则该样本的联合分布函数为
F x1, x2 , , xn P X1 x1, X 2 x2 , , X n xn
n
n
P Xi xi F xi , xi R,i 1, 2, , n
主要是因为实验是可以研究的根本方法，而随机因 素对实验结果的影响是无处不在的；反过来，应用 上的需要又是统计方法发展的动力。
数理统计常用的统计软件和数学软件：SAS、SPSS、 SYSTAT、S-Plus、Eviews、Mathematica、MathCAD、 Matlab等。
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§2 总体、样本与统计量
在统计学中称这种样本的函数为统计量。
设X1, X 2 , , X n为总体X的一个样本，G X1, X 2 , , X n 为关于
n维变量x1, x2 , , xn的连续函数，且该函数中不包含任何未知
参数，则称G X1, X 2 , , X n 为统计量，很明显，统计量是一
个随机变量。
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总体、个体、样本是数理统计中三个最基本的概念。 我们称研究对象的全体为总体（population）。 称组成总体的每个单元为个体。从总体中随机抽取n个个体， 称这n个个体为容量为n的样本（sample）
例1.2.1 为了研究某厂生产的一批灯泡质量的好坏，规定使用 寿命低于1000h的灯泡为次品。则该批灯泡的全体就是总体，每 个灯泡就是个体。 实际上，数理统计中的总体是灯泡的使用寿命X的取值全体， 称随机变量X 为总体，他的分布称为总体分布，