統(tǒng)計學之抽樣與抽樣分布(編輯修改稿)
2025-02-07 12:06 本頁面
【文章內容簡介】 平均值 的概率分布 ? 的期望值 E( ) = ? ? = 總體平均值 的抽樣分布 x xxx 23 Slide ? 的標準差 有限總體 無限總體 ?當 n/N .05時，可以將一個有限總體看作是無限總體 ? 稱為有限總體校正因子 . ? 也稱為樣本均值的標準誤 x??x nN nN???( ) 1??x n?( ) / ( )N n N? ? 1?xx的抽樣分布 24 Slide ? 中心極限定理：只要樣本容量足夠大 (n 30)，不管總體服從什么分布，樣本平均值 都可以認為近似服從正態(tài)分布。 ? 如果樣本容量不夠大 (n 30), 只有在總體服從正態(tài)分布的條件下，樣本平均值 才可以認為服從正態(tài)分布 xx的抽樣分布 x 25 Slide ? 申請人平均成績 的抽樣分布 x?? ? ? ?x n80 1 4 .630E x( ) ? ?? 990 x 26 Slide 在前面抽取的 30個申請人作為一個樣本，請問樣本平均考試成績在總體平均考試成績 +10分范圍內的概率是多少？前面我們已經知道總體平均成績?yōu)?990分，則換句話說，樣本平均成績在 980分至 1000分之間的概率是多少？ 27 Slide x 的抽樣分布 x1000 980 990 面積 = ? 28 Slide 980和 1000對應的 z值為 +10/=+，通過標準正態(tài)分布表，可以查到所求的面積 =()(2) = 也就是說，樣本平均值在總體平均值 +/10分范圍內的概率為 29 Slide x 的抽樣分布 x1000 980 990 面積 = 2(.2518) = .5036 30 Slide ? 的抽樣分布是指所有可能的樣本比例 的概率分布 ? 的期望值 p = 總體比例 的抽樣分布 pp pE p p( ) ? 31 Slide ? 的標準差 有限總體 無限總體 ? 也稱為樣本比例的標準誤 的抽樣分布 pp? pp pnN nN?? ??( )11? pp pn??( )1?p 32 Slide 的抽樣分布 ? 當樣本容量足夠大的時候， 可以近似認為服從正態(tài)分布 ? 與平均值的抽樣分布不同的是，當滿足下列條件時， 才可以認為是大樣本： np 5 and n(1 – p) 5 pp 33 Slide 的抽樣分布 ? 如果 p 接近 , 樣本容量只要到 10就可以認為是大樣本 ? 而如果 p 接近于 0或者接近 1，則需要非常大的樣本容量才可以認為是大樣本 p 34 Slide ? 申請人中沒有類似工作經驗者的比例 的分布 已知總體比例 p=， 則： np = 30
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