第五章 数理统计的基本概念
教学目的要求:
1.要求学生掌握数理统计的基本概念,如:总体、样本、样本分布函数、样本函数、统计量等。
2.会求样本分布函数,作直方图等处理数据的常用方法。
3.掌握样本均值、样本方差、样本原点矩、样本中心矩等常用统计量。
教学重点:
1.数理统计中常用的三大分布,如:-分布、t-分布、F-分布的定义和性质。
2.正态总体统计量的分布
教学难点:
正态总体统计量的基本性质。
§5.1 母体与子样、经验分布函数
一、数理统计的基本内容:
收集、整理、分析观测大量随机现象所得的实验数据。
二、数理统计的基本任务:
研究如何进行观测以及如何根据观测得到的统计资料,对被研究的随机现象的一般概念特征作出科学的推断。
三、基本概念:
总体:研究对象的全体所构成的集合(随机变量x可能取值集合代表总体某一指标)。
个体:组成总体的每一个单位。
样本:抽样结果得到x的一组实验数据(或观测值)。
样本容量:样本中包含的个体的个数。
四、基本原则:
随机抽样 即:等可能的独立的抽取
由样本推断总体
五、基本假设:
无限总体(n/N≤0.1经验值)
独立同分布
六、样本分布函数:(经验分布函数)
设总体x中抽取容量为n样本,得到下面的样本频率分布表:
观测值
… …
总 计
频 数
… …
n
频 率
… …
1
其中 <<… … < t≤n;
=/n; =n; =1;
则有样本分布函数:
具有性质:⑴ 0≤(x)≤1
⑵ (x)是非减函数
⑶ (-)=0 (+)=1
⑷ (x)在每个观测值 处是左连续的,且为跳跃的,
跳跃度等于频率 (i=1,2,3,… … t)
设总体分布函数为(x),当n→时,由贝努里大数定理知
P((x)-(x)>)=0
可见当样本容量充分大时 (x)(x)
进一步由格里汶科定理
当n→时 P{(x)-(x)}0
§5.2 统计量及其分布
一、样本函数:
从总体中抽取样本,,… …,,得到的观测值分别是,,…, , 则函数 g(,,… …,)叫样本函数(n维随机函数)。
二、统计量:
样本函数g(,,… …,)中不含任何未知参数的随机变量。
三、常用统计量:
⑴ 样本均值= 观测值=
⑵样本方差==
观测值= = 通常分母n换成n-1,以保证无偏性。
⑶样本标准差 观测值 ;
⑷样本的k阶原点矩 观测值
⑸样本的k阶中心矩观测值;
其中U10 =
其中 观测值==
当样本容量较大时,观测值
四、数理统计中的常用分布:
⑴ -分布: 设随机变量,,… …,相互独立,并且都服从正态分布 N(0,1),则=… …+的概率密度
x>0;
0 x≤0;
Th1 k 2*k;
Th2 设与独立,且
则
Th3 上侧分位数,满足的数则给定
0<<1;
2. t-分布:
则随机变量t=的概率密度为
当自由度k,t-分布趋近与标准
正态分布N(0,1)
3. F-分布:
则 的概率密度为:
= x>0;
=0 x≤0;
其中 分子自由度(第一自由度) 分母自由度(第二自由度);
§5.3 次序统计量
Def 5.3第i个次序统计量ξ(i):是关于子样ξ1,ξ2,、、ξn的函数,无论ξ1,ξ2,、、、ξn取得怎样一组观测值x1,x2,、、、xn,它总是以其中第i个顺序值x(i)为其 观测值.
注:⑴ n个次序统计量,ξ(1)≤ξ(2)、、、≤ξ(n)
ξ(1)为最小次序统计量 , ξ(n)为最大统计量
⑵ ξ1,ξ2,、、ξn相互独立 ,不一定有ξ(1)ξ(2)、、、ξ(n)相互独立 ,如P243 例5.2中 P(ξ(1)=0)=19/27≠9/13 P(ξ(1)=0∣ξ(2)=1)
二、次序统计量的分布: (母体ξ是连续型)
Th5.5 若 母体ξ有密度函数f(x)>0,a≤x≤b 分布函数F(x),( ξ1,ξ2,、、ξn)为取自母体的一个子样,则第i个次序统计量ξ(i)的密度函数
证明: 事件{第i个次序统计量ξ(i) (y,y+)}
{ξ(1)ξ(2)、、、ξ(n)∈(a,y), ξ(i)(y,y+) ,
而 k=1,2、、、I+1
t=I+1,、、、、、
令 时, 由的连续性知
例 为容量为4 的 ,
求 的密度函数和分布函数 求
解:
Cor1:最大次序统计量的密度函数为
Cor2: 最小次序统计量 的密度函数为
Th5.6: 任意两个次序统计量的联合分布密度函数为
证s=1,2,3,、、、、I-1, k=I+1,、、、、j-1, =j+1,、、、、、、、n
当 a时
当 时 定理得证
其它统计量: 1 、 极差
2、 子样中位数 若n为奇数 若n为偶数
3、母体的P-分位数 :若,
为母体分布函数
4、子样的P-分位数,若k=的次序统计量
Th3: 若母体有密度函数 , 为P-分位数,若在x=处连续且 大于零 ,则