抽樣與抽樣分布(5)(參考版)
2025-02-07 22:59本頁(yè)面
【正文】 現(xiàn)從甲、乙兩校隨機(jī)抽取 8名新生計(jì)算其平均分， 出現(xiàn)甲校比乙校的平均分低的可能性有多大？ 004065282582062565500222221212121212221212121.).()()()(),(~????????????????????????????????ZPnnXXPXXPnnNXX????????于是分布，且的平均成績(jī)也服從正態(tài)新生正態(tài)分布，故兩所學(xué)校解：因?yàn)閮蓚€(gè)總體均為這表明出現(xiàn)甲校平均分比乙校低可能性很小，不到 1% 1. 分別從兩個(gè)總體中抽取容量為 n1和 n2的獨(dú)立樣本 ， 當(dāng)兩個(gè)樣本都為大樣本時(shí) ， 兩個(gè)樣本比例之差的抽樣分布可用正態(tài)分布來(lái)近似 2. 分布的數(shù)學(xué)期望為 3. 方差為各自的方差之和 兩個(gè)總體比例之差的抽樣分布 2121 )( ?? ??? PPE 2221112 )1()1(21 nnPP????? ????? 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH 。 并給出樣本均值的抽樣分布 ? ? ? ? ?3 ? ? ? ? ?2 ? ? ? ? ?4 ? ?4 ? ?3 ?2 ?1 ? ? ?1 ?第二個(gè)觀察值 ?第一個(gè) ?觀察值 ?16個(gè)樣本的均值（ x） 樣本均值的抽樣分布 0 .1 .2 .3 P ( x ) x 所有樣本均值的均值和方差 式中： M為樣本數(shù)目 比較及結(jié)論 ： 1. 樣本均值的均值（數(shù)學(xué)期望）等于總體均值 2. 樣本均值的方差等于總體方差的 1/n nMxnixix22212216)()()(????????????????? ????????? 16 ?Mxniix 樣本均值的分布與總體分布的比較 抽樣分布 ? = σ2 = 總體分布 1 4 2 3 0 .1 .2 .3 P ( x ) 0 .1 .2 .3 x ?x? ?x? 中心極限定理 ? 定理：設(shè) X是具有期望值為 ，方差為 的任意總體，則樣本平均數(shù)的抽樣分布，將隨著 n的增大而趨于正態(tài)分布，分布形式（參數(shù)）為 2( , / )x N n??? 2? 中心極限定理 當(dāng)樣本容量足夠大時(shí) (n ? 30) ，樣本均值的抽樣分布逐漸趨于正態(tài)分布 ? ?x n?中心極限定理：設(shè)從均值為 ?， 方差為 ? 2的一個(gè)任意總體中抽取容量為 n的樣本 ， 當(dāng) n充分大時(shí) ， 樣本均值的抽樣分布近似服從均值為 μ、 方差為 σ2/n的正態(tài)分布 一個(gè)任意分布的總體 ? ?x ?X 二、單一總體樣本均值、樣本比例的抽樣分布 X5?? 10??樣本抽樣分布 原總體分布 xX 1. 樣本均值的數(shù)學(xué)期望 2. 樣本均值的方差 – 重復(fù)抽樣 – 不重復(fù)抽樣 樣本均值的抽樣分布 ??)( XE nX22 ?? ? ?????????122NnNnX? 1. 樣本比例的數(shù)學(xué)期望 2. 樣本比例的方差 – 重復(fù)抽樣 – 不重復(fù)抽樣 樣本比例的抽樣分布 ??)( PE nP)1(2 ??? ?? ??????????1)1(2NnNnP?? 例 3：假定某統(tǒng)計(jì)人員在填寫(xiě)的報(bào)表中有 2%至少會(huì) 有一處錯(cuò)誤，如果我們檢查了一個(gè)有 600份報(bào)表組 成的隨機(jī)樣本，其中至少有一處錯(cuò)誤的報(bào)表所組 成的比例在 ~？ ??? ?? ??.( ) . ... . .. . .?????????6000 021 0 02 0 980 00576002 0 02 0 00114 0 00862 0 02 0 00114 0 0314pppppppn????? ? ?? ? ? ?? ? ? ?解 ： 設(shè) 份 報(bào) 表 中 有 一 處 錯(cuò) 誤 的 比 例 為 ， 則又
電大資料相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1