第二章統(tǒng)計假設測驗及t測驗-wenkub
2022-10-09 14:04:52 本頁面
【正文】 P(2) C25 P(3) C35 P(4) C45 P(5) C55 xnxxn qpC ?二項分布 每次抽 5株，抽 N=400次。 Poisson distribution 應用二項分布時，當概率 p或 q很小，例如小于 ， 泊松分布 如果將 np = m，接近分布為： !)( rmep rmx?? 式中， x=1,2,…, ∞ ，為任意項的項數(shù)。 x 0 1 2 3 4 n m F 1852 109 28 10 1 2020 Px FN !)( rmep rmx?? 0 9 9 ?x9 0 5 9 9 ??? ?? eep m0 9 0 0 9 9 0 5 ????? mpp ????? mpp ????? mpp ????? mpp泊松分布 m??正態(tài)分布 Normal Distribution （二項分布的極限） 研究正態(tài)分布的意義： 1. 客觀世界的許多現(xiàn)象的數(shù)據(jù)是服從正態(tài)分布規(guī)律的。 正態(tài)分布 以平均數(shù)和標準差不同的正態(tài)分布系列曲線 區(qū)間 面積或概率 μ177。 μ177。為 30，標準差 δ為 5，請計算 x26, x40, 26x40, x40時的概率值。 正態(tài)分布 正態(tài)分布 計算： 26x≤40時的概率值。 （ 1）從總體到樣本的方向： 其目的是研究從總體中抽出所有可能樣本統(tǒng)計量的分布及其與原總體的關系。這些抽樣分布結果也可以大概證實總體的參數(shù)和分布律。1＝ 4 ，總體方差 ＝ 8/3 第二個總體有兩個觀察值 6 (N2＝ 2)， 樣本容量為 (n2＝ 3)，全部樣本數(shù)為 Nn=23=8， 總體平均數(shù) 181。1 =4 181。 5＝ ? 所以 μ＝ p ? ζ2＝ [()2+()2+……+(0 )2]247。 ?? ?xnx /22 ?? ?二項總體抽樣的分布 (1). 二項總體的分布參數(shù) (2). 樣本平均數(shù)抽樣分布 (3). 樣本綜合數(shù)的抽樣分布 (1). 二項總體的分布參數(shù) ? 例：一個總體內(nèi)有 5個個體，分別為 0、 0、 1。） 1 3 3 (2, 4,2。 若兩個總體各作正態(tài)分布，則其樣本平均數(shù)差數(shù)準確地遵循正態(tài)分布，無論樣本容量大或小。 研究總體和樣本之間的 關系可從兩個方向進行： 抽樣方式： （ 1）復置抽樣 （ 2）不復置抽樣 抽樣試驗方法： （ 1）直接研究法：從一個總體抽取樣本而計算其統(tǒng)計數(shù)。 P(x40)= 1－ P(x≤40) ＝ 1－ ＝ 正態(tài)分布 4. 抽樣分布 Sampling distribution 統(tǒng)計數(shù) 或 統(tǒng)計量 的分布稱為抽樣分布。 計算 x ≤40時得概率值。＝ 0，標準差 δ＝ 1的標準化正態(tài)分布。 2δ μ177。 3. 雖然某些總體不作正態(tài)分布，但從總體中隨機抽出的樣本平均數(shù)及其它一些統(tǒng)計數(shù)的分布，在樣本容量適當大時仍然趨于正態(tài)分布。 凡觀察次數(shù) n（相當大 ），某事件出現(xiàn)的平均次數(shù)卻 很少 ，則該事件符合泊松分布。 P=q= p=, q= 當 n很大時，既是 p≠q，概率函數(shù)也會呈對稱分布。 二項式分布 binomial distribution 二項式分布 binomial distribution )!(!!xnxnC xn ??1)( ?? nqp? xnxxnx qpCp ??? )(計算二項式的組合公式： n相當于樣本數(shù)， x相當于具有某個特性的個體數(shù)。第二章 統(tǒng)計假設測驗及 T測驗 第一節(jié) 理論分布與抽樣分布 Sampling distributions 第二節(jié) 統(tǒng)計假設測驗 Test of statistical hypothesis 第三節(jié) 平均數(shù)的假設檢驗 Test of mean hypothesis 第四節(jié) 二項資料的百分數(shù)假設檢驗 Test
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