第二講抽樣分布和估計(3)-wenkub
2023-02-06 16:25:48 本頁面
【正文】 53310 67380 84249 37203 64516 51530 37069 40216 61374 10 ?無限總體的簡單隨機抽樣：獨立性； ?例子：擲硬幣 11 樣本和總體分布 ?例子：薯片 ?一個箱子中有 10000包薯片，其中 50%標價 5元， 30%標價 10元， 10%標價 15元， 10%標價 30元。 1 第一講內(nèi)容復習 ?統(tǒng)計學的定義、分類； ?認識數(shù)據(jù)的第一步：你得到的是什么類型的數(shù)據(jù)？ ?利用圖表展示數(shù)據(jù)中的信息； ?運用指標刻畫數(shù)據(jù)的某些特征和程度； ?使用 EXCEL來描述數(shù)據(jù)； 2 第一講作業(yè)以及案例討論 3 第二講 抽樣分布和估計 2023年 9月 22日 4 統(tǒng)計推斷的基本概念 ?總體：有限總體、無限總體； ?樣本； ?統(tǒng)計推斷的任務： 通過樣本的統(tǒng)計量來了解總體的參數(shù)。 ?為什么需要抽樣： 1） 總體無法得到； 2） 時間成本不允許； 3） 實驗具有破壞性。 12 點估計的方法 ?估計量（統(tǒng)計量）；估計值。 ?抽樣分布在統(tǒng)計推斷中的中心地位。 )1(~)( ?? ntsxn ?21 正態(tài)分布和 t 分布的比較 正態(tài)分布與t分布比較04 3 2 1 0 1 2 3 4normalt(1)t(3)t(5)t(9)t(19)22 估計的誤差 ?不能以個別估計值作為評價準則； ?估計的誤差： 偏差估計量的方差 ?????????? )()( )()(222???xExVarxExExExE23 對估計量的評價 ?無偏性：偏差是零； ?有效性：方差最小； ?一致性：樣本容量增加會降低估計誤差。 ,0(~ 。 .)1(1。 LppLpLppKxKxKx????????????或者或者 ??36 ?抽樣誤差：無偏點估計值與總體參數(shù)之差的絕對值。 因此，可以以 (1?)的程度確信 ?落在每一個區(qū)間里面。 22 )1()(2Eppzn??? ?54 聯(lián)合食品公司的例子 ?為使得所有顧客一次購買金額的平均值的95%的置信區(qū)間長度不超出 6美圓，需至少采用多大的樣本？ ? E=? ? ?=? (全距 =) ? n=(*)^2/9=?159 55 聯(lián)合食品公司的例子 ?為了使得對持信用卡購買的顧客比率 p的95%的置信區(qū)間長度不超過 ，樣本至少多大？ ?E=? ?P=? ?N=()^2**^2=?97 56 區(qū)間估計內(nèi)容小結(jié) ?置信區(qū)間的含義； ?從抽樣分布求置信區(qū)間； ?給定精度，確定樣本大小。 ?H1:紅球白球不是各一半。為什么這是一個問題？ 63 你會犯什么錯誤？ H0 是真的 H1 是真的 你的態(tài)度接受 H0 你是正確的 你犯的是第二類錯誤 ?拒絕 H0 你犯的是第一類錯誤 ?你是正確的64 H0: Innocent Jury Trial Hypothesis Test Actual Situation Actual Situation Verdict Innocent Guilty Decision H 0 True H 0 False Innocent Correct Error Do Not Reject H 0 1 ? Type II Error ( ? ) Guilty Error Correct Reject H 0 Type I Error ( ? ) Power (1 ? ) Result Possibilities 65 ? ? Reduce probability of one error and the other one goes up. ? ? Have an Inverse Relationship 66 Neymann
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