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第八章 第四节 机动 目录 上页 下页 返回 结束 一个方程所确定的隐函数 及其导数 隐函数的微分法.
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第5章 定积分及其应用 基本要求 5.1 定积分的概念与性质 5.2 微积分基本公式 5.3 定积分的换元积分法与分部积分法
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主要内容 § 3.1 多维随机变量及联合分布 联合分布函里数 联合分布律 联合概率密度 § 3.2 二维随机变量的边缘分布
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区间估计 Interval Estimation.
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第5章 §5.3 定积分的积分法 换元积分法 不定积分 分部积分法 换元积分法 定积分 分部积分法.
第6章 统计量及其抽样分布 统计量 关于分布的几个概念 由正态分布导出的几个重要分布 样本均值的分布与中心极限定理 样本比例的抽样分布
第三章 多维随机变量及其分布 §2 边缘分布 边缘分布函数 边缘分布律 边缘概率密度.
例1 :甲击中的环数; X :乙击中的环数; Y 平较高? 试问哪一个人的射击水 : 的射击水平由下表给出 甲、乙两人射击,他们
本次课讲授:第二章第十一节,第十二节,第三章第一节, 下次课讲第三章第二节,第三节,第四节; 下次上课时交作业P29—P30
计算机数学基础 主讲老师: 邓辉文.
§2 求导法则 2.1 求导数的四则运算法则 下面分三部分加以证明, 并同时给出相应的推论和例题 .
第十章 方差分析.
第六章 数理统计的基本知识 第一节 总体与样本
数据统计与分析 秦 猛 南京大学物理系 手机: 第十讲 数据统计与分析 秦 猛 南京大学物理系 办公室:唐仲英楼A 手机:
连续型随机变量及其概率密度 一、概率密度的概念与性质 二、常见连续型随机变量的分布 三、小结.
第七章 参数估计 7.3 参数的区间估计.
习题 一、概率论 1.已知随机事件A,B,C满足 在下列三种情况下,计算 (1)A,B,C相互独立 (2)A,B独立,A,C互不相容
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第九章 結 帳 9-1 了解結帳的意義及功能 9-2 了解虛帳戶結清之會計處理 9-3 了解實帳戶結轉的會計處理
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线 性 代 数 厦门大学线性代数教学组 2019年4月24日6时8分 / 45.
5.2 常用统计分布 一、常见分布 二、概率分布的分位数 三、小结.
复习.
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第16讲 相似矩阵与方阵的对角化 主要内容: 1.相似矩阵 2. 方阵的对角化.
§6.7 子空间的直和 一、直和的定义 二、直和的判定 三、多个子空间的直和.
概 率 统 计 主讲教师 叶宏 山东大学数学院.
第三章 函数的微分学 第二节 导数的四则运算法则 一、导数的四则运算 二、偏导数的求法.
4) 若A可逆,则 也可逆, 证明: 所以.
內部控制作業之訂定與執行 報告人:許嘉琳 日 期:
第四节 随机变量函数的概率分布 X 是分布已知的随机变量,g ( · ) 是一个已知 的连续函数,如何求随机变量 Y =g(X ) 的分布?
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第15讲 特征值与特征向量的性质 主要内容:特征值与特征向量的性质.
数据统计与分析 秦 猛 南京大学物理系 第11讲 办公室:唐仲英楼A
§5.2 抽样分布   确定统计量的分布——抽样分布,是数理统计的基本问题之一.采用求随机向量的函数的分布的方法可得到抽样分布.由于样本容量一般不止2或 3(甚至还可能是随机的),故计算往往很复杂,有时还需要特殊技巧或特殊工具.   由于正态总体是最常见的总体,故本节介绍的几个抽样分布均对正态总体而言.
第二节 函数的极限 一、函数极限的定义 二、函数极限的性质 三、小结 思考题.
§2 方阵的特征值与特征向量.
定义 设连续型随机变量 概率密度为 分布函数是 特别地, 其概率密度为 一、正态分布的相关内容:.
难点:连续变量函数分布与二维连续变量分布
数理统计基本知识.
第十五讲 区间估计 本次课讲完区间估计并开始讲授假设检验部分 下次课结束假设检验,并进行全书复习 本次课程后完成作业的后两部分
第八章 假设检验 8.3 两个正态总体参数的假设检验.
第6章 数理统计基础 §6.1 数理统计的几个基本概念 §6.2 描述统计 §6.3 抽样分布.
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§5.3 抽样分布

一, 抽样分布 有时, 总体分布的类型虽然已知, 但其中含有未知参数, 此时需对总体的未知参数或对总体的数字特征(如数学期望, 方差等)进行统计推断, 此类问题称为参数统计推断. 在参数统计推断问题中, 常需利用总体的样本构造出合适的统计量, 并使其服从或渐近地服从已知的分布. 统计学中泛称统计量分布为抽样分布.

讨论抽样分布的途径有两个. 一是精确地求出抽样分布, 并称相应的统计推断为小样本统计推断; 另一种方式是让样本容量趋于无穷, 并求出抽样分布的极限分布. 然后, 在样本容量充分大时, 再利用该极限分布作为抽样分布的近似分布, 进而对未知参数进行统计推断, 称与此相应的统计推断为大样本统计推断. 这里重点讨论正态总体的抽样分布, 属小样本统计范畴, 此外, 也简要介绍一般总体的某些抽样分布的极限分布, 属大样本统计范畴.

二, 单正态总体的抽样分布 设总体X的均值为m, 方差为s2, X1,X2,, Xn是取自X的一个样本, X与S2分别为该样本的样本均值与样本方差, 则有

定理1 设总体X~N(m,s2), X1,X2,, Xn是取自X的一个样本, X与S2分别为该样本的样本均值与样本方差, 则有

定理2 设总体X~N(m,s2), X1,X2,, Xn是取自X的一个样本, X与S2分别为该样本的样本均值与样本方差, 则有 (1) (证略)

定理3 设总体X~N(m,s2), X1,X2,, Xn是取自X的一个样本, X与S2分别为该样本的样本均值与样本方差, 则有 证明 结论(1)是c2分布定义的直接推论.

对结论(2), 前面已知 由t分布的定义有

例1 设X~N(21,22), X1,X2,,X25为X的一个样本, 求 (1) 样本均值X的数学期望与方差; (2) P{|X-21 |0.24}. 解 (1) 因为

例如若s=0.1, n=10. 则 于是我们以99.7%的概率断言, X与物体真正重量m的偏差不超过0.09. 如果将称量次数n增加到100, 则 这时我们以同样的概率断言, X与物体真正重量m的偏差不超过0.03.

例3 在设计导弹发射装置时, 重要事情之一是研究弹着点偏离目标中心的距离的方差 例3 在设计导弹发射装置时, 重要事情之一是研究弹着点偏离目标中心的距离的方差. 对于一类导弹发射装置, 弹着点偏离目标中心的距离服从正态分布N(m,s2), 这里s2=100米2, 现在进行了25次发射试验, 用S2记这25次试验中弹着点偏离目标中心的距离的样本方差, 试求S2超过50米2的概率.

解 因为 于是 于是我们以超过97.5%的概率断言, S2超过50米2.

例4 从正态总体N(m,0.52)中抽取容量为10的样本X1,X2, …, Xn. X是样本的均值. 若m未知, 计算概率 [分析] 计算与随机变量有关的事件的概率, 必须知道该随机变量的分布.

解 若m未知, 由于Xi~N(m,0.52), 所以

故 查c2分布表知: 所以

查c2分布表知, 所以

例5 从正态总体X~N(m,s2)中抽取容量为16的一个样本, X, S2分别为样本均值和样本方差, 若m, s2均未知, 求S2的方差D(S2)及概率

(3) 由于

则 (3) 当s12=s22=s2时,

证明 (1) 因 相互独立, 故 即

(2) 因 且相互独立, 因此有

(3) 当s12=s22=s2时, 由(1)知 则 整理后即得结论.

例6 设两个正态总体X与Y都服从正态分布N(20,3) 例6 设两个正态总体X与Y都服从正态分布N(20,3). 今从总体X与Y中分别抽得容量n1=10, n2=15的两个相互独立的样本, 求P{|X -Y |}>0.3}. 解 由题设知

于是

四, 一般正态总体抽样分布的极限分布 对于一般总体, 无论其服从什么分布(离散的或者连续的), 只要样本容量n足够大根据中心极限定理, 它的样本均值X都近似服从正态分布. 即近似有

课堂练习 1. 设X1,X2,…,X15为正态总体N(0,32)的一个样本, X为样本均值, 求:

2. 设X1,X2,…,Xn为总体X~N(m,s2)的一个样本, X和S2为样本均值和样本方差 2. 设X1,X2,…,Xn为总体X~N(m,s2)的一个样本, X和S2为样本均值和样本方差. 又设新增加一个试验量Xn+1, 而且Xn+1与X1,…,Xn也相互独立, 求统计量 的分布.

作业 习题5-3 第183页开始 第2,3,9题