商用統計學 Chapter 6 抽樣與抽樣分配.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
3 統計 3-1 統計抽樣. 統計的意義  統計工作包括蒐集資料、整理資料分析資料及解釋 意義,也就是讓一堆數字變的有意義。  統計學依理論基礎、統計技術的不同,可分為: 1. 敘述統計 2. 推理統計  統計資料量必須夠多,且必須是正確資料。
Advertisements

工職數學 第四冊 第一章 導 數 1 - 1 函數的極限與連續 1 - 2 導數及其基本性質 1 - 3 微分公式 1 - 4 高階導函數.
©2009 陳欣得 統計學 —e1 微積分基本概念 1 第 e 章 微積分基本概念 e.1 基本函數的性質 02 e.2 微分基本公式 08 e.3 積分基本公式 18 e.4 多重微分與多重積分 25 e.5 微積分在統計上的應用 32.
大綱 1. 三角函數的導函數. 2. 反三角函數的導函數. 3. 對數函數的導函數. 4. 指數函數的導函數.
變數與函數 大綱 : 對應關係 函數 函數值 顧震宇 台灣數位學習科技股份有限公司. 對應關係 蛋餅飯糰土司漢堡咖啡奶茶 25 元 30 元 25 元 35 元 25 元 20 元 顧震宇 老師 台灣數位學習科技股份有限公司 變數與函數 下表是早餐店價格表的一部分: 蛋餅 飯糰 土司 漢堡 咖啡 奶茶.
單元九:單因子變異數分析.
資料整理與圖表編製 內容說明: 教師與學生互動練習,熟習資料整理 與圖表編製。.
資料整理與圖表編製 內容說明: 教師與學生互動練習,熟習資料整理與圖表編製。.
商用統計學 Chapter 13 其他統計議題.
第二單元之一: 統計估計-點估計.
期望值 變異數 共變異數與相關係數 變異數與共變異數之性質 柴比雪夫不等氏 動差與動差生成函數
應用統計理論 編著:劉正夫教授 Reference:1) Wonnacott and Wonnacott. Introductory
假設檢定之基本概念 單一母體平均數之假設檢定 假設檢定與信賴區間之相關性 兩母體平均數之假設檢定  
商用統計學 Chapter 5 機率分配.
第 8 章 一組樣本 單變項推論方法.
數 據 分 析 林煜家 魏韶寬 陳思羽 邱振源.
抽樣與抽樣分配 7.1 抽樣問題 7.2 簡單隨機抽樣 7.3 點估計 7.4 抽樣分配簡介 7.5 的抽樣分配 7.6 的抽樣分配
17 類別資料的分析  學習目的.
第四章 數列與級數 4-1 等差數列與級數 4-2 等比數列與級數 4-3 無窮等比級數 下一頁 總目錄.
第六章--常用的機率分配 間斷機率分配 6.1 二項分配 6.2 超幾何分配 6.3 幾何分配(可跳過) 6.4 Poisson分配
估計.
第五章 標準分數與常態分配 第一節 相對地位量數 第二節 常態分配 第三節 偏態與峰度 第四節 常態化標準分數 第五節 電腦習作.
商用統計學 Chapter 8 假設檢定.
Sampling Theory and Some Important Sampling Distributions
兩獨立母體成功比例差- Z檢定(大樣本):說明
第 7 章 抽樣與抽樣分配.
第 9 章 簡單隨機抽樣與抽樣分配.
第 7 章 抽樣與抽樣分配 Part B ( ).
第 7 章 抽樣與抽樣分配 Part B ( ).
第 7 章 抽樣與抽樣分配 Part B ( ).
計數值抽樣檢驗計劃 (MIL-STD-105E)
教材 P.264 Point Estimation To estimate the value of a population parameter, we compute a corresponding characteristic of the sample, referred to as a sample.
Sampling Methods and the Central Limit Theorem
11.1單一母體變異數的推論 前幾章中,我們以樣本變異數
統計學(上)-常態分配 開南大學 教師:陳裕達 博士.
估計(estimation) 莊文忠 副教授 世新大學行政管理學系 計量分析一(莊文忠副教授) 2018/12/27.
第五章 抽樣與抽樣分配.
單一分配 Uniform distribution
第一章 直角坐標系 1-1 數系的發展.
第8章 估計 點估計 區間估計與信賴區間.
第二章 機率概論 2.1 相對次數與機率 樣本空間、事件與隨機變數 抽樣與樣本空間 22
統計應用 與 Microsoft Excel 簡介
統計學 指導老師: 郭燿禎 Date: 2/14/12.
信心水準與信賴區間的解讀.
第一章 緒論 1.1 統計學的意義 統計學(statistics)是一種科學方法與原理,其包括資料的蒐集,資料的整理,陳示,分析與解釋,並獲得結論,以幫助做更有效的決策。 統計學包含敘述統計學(descriptive statistics)與推論統計學(inferential statistics)。
第 7 章 推論方法.
估計與假設檢定.
Chapter 6 常態分配.
大綱:加減法的化簡 乘除法的化簡 去括號法則 蘇奕君 台灣數位學習科技股份有限公司
7-2 抽樣分配(sampling distribution)
第五章 估計與信賴區間 5.1 估計概論 估計量的分配 信賴度、信賴區間與最大容忍誤差16
Some Important Probability Distributions
Review of Statistics.
第一章.
Marketing Research and Analysis
Ch06 抽樣設計.
Parameter Estimation and Statistical Inference
1-1 隨機的意義– P.1.
楊志強 博士 國立台北教育大學系 教育統計學 楊志強 博士 國立台北教育大學系
抽樣設計的重點 「抽樣」(smapling)是自母群體中選取部份元素/基本單位(elements)為樣本,並且認為從選取的樣本可得知母群體的特徵。 1.有那些機率抽樣方法?特性為何? 2.有那些非機率抽樣方法?特性為何? 3.抽樣時應考慮那些要素? *
二項分配-Binomial 伯努利試驗(Bernoulli Trial) 每一次試驗皆僅有兩種可能結果,不是成功(S),就是失敗(F)。
Introduction to Basic Statistics
例題 1. 多項式的排列 1-2 多項式及其加減法 將多項式 按下列方式排列: (1) 降冪排列:______________________ (2) 升冪排列:______________________ 排列 降冪:次數由高至低 升冪;次數由低至高.
第一章 直角坐標系 1-3 函數及其圖形.
1 試求下列三角形的面積: 在△ABC中,若 , ,且∠B=45° 在△PQR中,若 , ,且∠R=150° (1) △ABC面積 。
第十四章:工作抽查 工作抽查:係在隨機時間進行大量觀測以分析工作的方法;其結果可用來有效訂定各操作的適當寬放、衡量機器和人員的操作情形及建立生產的標準時間;其數據的準確性,視觀測次數及隨機觀測所涵蓋的期間而定。 工作抽查的優點:p524。 工作抽查的理論:係依據機率的基本法則;公式如p 及例題14-1。。
11621 : Small Factors ★★☆☆☆ 題組:Problem Set Archive with Online Judge
抽樣分配.
17.1 相關係數 判定係數:迴歸平方和除以總平方和 相關係數 判定係數:迴歸平方和除以總平方和.
Presentation transcript:

商用統計學 Chapter 6 抽樣與抽樣分配

抽樣與抽樣分配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 統計學家如何建立抽樣分配呢?首在要抽出對母體具有代表性的樣 本,再利用抽出的樣本作成統計量的形態,而統計量與其對應的機 率所形成的機率分配,即構成抽樣分配。

6-1抽樣的相關概念 . . .抽樣方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 所謂抽樣方法,是指由母體取得樣本的方式。主要有二,一為機率 抽樣 ( 隨機抽樣 ),二為非機率抽樣 ( 非隨機抽樣 )。

例題一 試利用下列兩種方法,自100位消費者之母體中抽出10位消費者, 此10位消費者即為一組隨機樣本。 (1) 摸彩法。 (2) 亂數法。 (1) 摸彩法。 (2) 亂數法。 *解 (1) 摸彩法:是指先將每位消費者加以編號 ( 設00~99) 分別寫在100張 同樣的卡片 ( 或同大小的球體 ) 上,再將100張卡片放於箱內,充分攪和後,再自此箱中抽出張卡片 ( 可依放回或不放回方式 ),即為隨機樣本。 (2) 亂數法:又稱隨機數字法,是指先將消費者由00~99依序編號,再利用下表之亂數表 (Random Numbers) 取得隨機樣本。例如自第6行第1列 ( 調查者隨機自訂 ) 起,向下 ( 向左亦可 ) 取出10個數字,即04, 15, 22, 67, 20, 41, 21, 35, 49, 86等10個數字之消費者,即為一組之隨機樣本。

例題一

例題二 自100位消費者中抽出10位消費者進行訪談,試利用系統抽樣法抽 樣。 *解 先將100位消費者依順排列00~99,∵ 要抽出10名消費者,∴  將100名消費者依號分成10組 (10個間隔 ),設第一個間隔 (00~ 09) 以摸彩法或亂數法抽出一個樣本,設為4號,則自4號起,每隔 10號抽出一個樣本,如此即可取得10個樣本,即4, 14, 24, 34, 44, 54, 64, 74, 84, 94等10位消費者。

例題三 裕隆公司從事一項調查:“台灣地區汽車消費行為之調查研究”, 若採用分層抽樣法,應如何進行抽樣? *解 裕隆公司可依地區別 ( 空間 ) 為分層的依據,全台灣省共可分為 21層 ( 共有21縣市 ),另外加上台北市與高雄市兩市,所以合計 23層,然後依母體各層比例,採簡單隨機抽樣法或系統抽樣法,抽 出所需的樣本數。

例題四 若以【例題3】為例,裕隆公司若採用叢式抽樣法,應如何進行抽 樣? *解 可以地區別 ( 空間 ) 為分層的依據,全台灣省共可分為21個叢體 ( 共有21縣市 ),另外加上台北市與高雄市兩市,所以合計23個叢 體,然後再採隨機抽樣法或系統抽樣法,抽出若干個叢體全部調 查,沒抽到的叢體均不於調查,即為應有的樣本數。

例題五 設有一分配{1, 3, 5}所組成,今隨機抽出為一組樣本,採放回 抽樣,令統計量為,試求之抽樣分配及其表徵數。 (1) 採放回抽樣。 (1) 採放回抽樣。 (2) 採不放回抽樣。

例題五 *解 (1) 採放回抽樣 (A) 母體分配:由{1, 3, 5}所組成,其機率分配如下: 樣 本 機 率 1 1/3 3 5 合 計

例題五 抽樣:隨機抽取 為一組樣本,採放回抽樣,共有9組可能 樣本,如下表所示。每一組樣本發生的機率均為 。 抽樣:隨機抽取 為一組樣本,採放回抽樣,共有9組可能 樣本,如下表所示。每一組樣本發生的機率均為 。 樣本統計量: ,即以 之樣本平均數為樣本統計 量。 樣 本 統計量 機率 (1, 1) 1 1/9 (1, 3) 2 (1, 5) 3 (3, 1) (3, 3) (3, 5) 4 (5, 1) (5, 3) (5, 5) 5

例題五 抽樣分配:將上表樣本平均數及其發生之機率加以整理,即得 抽樣分配。 統計量 機率 1 1/9 2 2/9 3 3/9 4 5

例題五 (2) 採不放回抽樣 (A) 母體分配:由{1, 3, 5}所組成, 與 如上 所示。 (2) 採不放回抽樣 (A) 母體分配:由{1, 3, 5}所組成, 與 如上 所示。 (B) 抽樣:隨機抽取 為一組樣本,採不放回抽樣,共有6 組可能樣本,如下表所示。每一組樣本發生的機率 均為 。 (C) 樣本統計量: ,即以 之樣本平均數為樣本 統計量。

例題五 樣本 統計量 機率 (1, 3) 2 1/6 (1, 5) 3 (3, 1) (3, 5) 4 (5, 1) (5, 3)

例題五 抽樣分配:將上表樣本平均數及其發生之機率加以整理,即得 抽樣分配。 統計量 機率 2 1/3 3 4

6-3樣本平均數 的抽樣分配 . . . 分配的意義及其導出過程. . . . . . . . . . . . 6-3樣本平均數 的抽樣分配 . . . 分配的意義及其導出過程. . . . . . . . . . . . 所謂樣本平均數 抽樣分配,是指以樣本平均數為統計量的機率 分配,記為 分配。 分配的導出過程,如下所示: 1. 母體分配:設不限任何型態的母體分配 ( 即不管是否為常態分配或其他分配 ),其平均數為 ,變異數為 。 2. 抽樣:由上例母體中,隨機抽取n個獨立個體為一組樣本,為 。 3. 樣本統計量:每組樣本求一個算術平均數,即 。

6-3樣本平均數 的抽樣分配 . . . 分配的意義及其導出過程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. 抽樣分配 ( 以 分配之表徵數表示 ): (1) 若採放回抽樣 ( 即視母體為無限母體 )。 (A) 期望值: 。 (B) 變異數: 。 (C) 標準誤: ( 即抽樣分配之標準差 )。

6-3樣本平均數 的抽樣分配 . . . 分配的意義及其導出過程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2) 若採不放回抽樣 ( 即視母體為有限母體且 時使用 )。 (A) 期望值: 。 (B) 變異數: 。 (C) 標準誤: 。 ( 標準誤即抽樣分配之標準差、式中稱為有限母體修正因子 )。

例題六 承【例題5】採放回抽樣,試以公式求算 分配之表徵數。 *解 期望值: 。 變異數: 。 標準誤: 。 承【例題5】採放回抽樣,試以公式求算 分配之表徵數。 *解 期望值: 。 變異數: 。 標準誤: 。 由以上公式計算之答案,與【例題5放回抽樣】不代公式之答案相同。

例題七 承【例題5】採放不回抽樣,試以公式求算 分配之表徵數。 *解 ∵ 母體為有限母體 且 所以變異數須校正。 期望值: 。 變異數: 。 承【例題5】採放不回抽樣,試以公式求算 分配之表徵數。 *解 ∵ 母體為有限母體 且 所以變異數須校正。 期望值: 。 變異數: 。 標準誤: 。   由以上公式計算之答案,與【例題5不放回抽樣】不代公式之答案相同。

例題八 *解 已知50部福特汽車之平均壽命 、標準差 ,若隨機抽取16部 福特汽車,則其平均壽命與標準誤為多少? (1)期望值: 已知50部福特汽車之平均壽命 、標準差 ,若隨機抽取16部 福特汽車,則其平均壽命與標準誤為多少? *解 (1)期望值: (2) 標準誤:

6-3樣本平均數 的抽樣分配 . . .大數法則 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 所謂大數法則 (Law of Large Number),是指不限母體分配型態為 何,當樣本次數增大時,樣本平均數 與母體分配之平均數會逐漸接 近,而當 , 與 會無限接近。換言之,當n愈大,以 推論 可靠度愈大。 我們可由 分配之變異數觀察,當 時, ,即分配 之分散度趨近於0,若以 推論 ,則推論可靠度最高。

6-3樣本平均數 的抽樣分配 . . .中央極限定理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 所謂中央極限定理 (Central Limit Theorem; CLT),是指由一平均 數 、標準差 之母體中 ( 不限母體分配型態為何:不論是否常態或非 常態 ),抽出樣本大小為n之隨機樣本,當 ( 在實務上, 即可適用 ) 時, 分配會趨近於以 、 之常態分配 為其極限。因此當 , 時,則Z分配以標準常態分配為 其極限。 上述若母體為常態分配,則不受樣本的限制 , 分配乃為常態 分配。

例題九 旭光公司日光燈平均壽命為 小時, 小時,今自該分配 抽出 為一隨機樣本,試求: (1) , 分配之表徵數 (2) 。 (3) 。 旭光公司日光燈平均壽命為 小時, 小時,今自該分配 抽出 為一隨機樣本,試求: (1) , 分配之表徵數 (2) 。 (3) 。 (4) 。 *解 ∵  ,∴ 依中央極限定理, 分配趨近常態分配。 (1) (A) 期望值: (B) 變異數:

例題九 (2) (3)

例題九 (4)

例題九

例題十 一項調查研究顯示:國人鮭魚每年食用量呈常態分配,平均食用量 為2.50公斤, 公斤,今自該分配抽出 為一隨機樣本,試求: (1) 。 為2.50公斤, 公斤,今自該分配抽出 為一隨機樣本,試求: (1) 。 (2) 。 。 *解 ∵ 母體為常態分配,∴  分配為常態分配,不受中央極限定理限制。

例題十 (1) (2)

例題十 (3)

例題十一 聲寶公司電冰箱平均壽命為小 時, 小時,今自該分配 抽出 為一隨機 樣本,試求: (1) 。 (2) 。 。 *解 (1)

例題十一 (2) (3)

6-4 t分配 . . .t分配的意義及其導出過程 . . . . . . . . . . . . . 所謂t分配,是指以 為統計量之抽樣分配。在1908年,由 W.S.Gossett (1876~1939) 以筆名“Student”發表,故稱t分配。 其功能在於以樣本平均數 推論母體母數 。t分配的使用條件是 ( 必須同時成立 ): 1. 當母體為常態分配或近似常態分配。 2. 母體標準差未知 ( 可用樣本標準差S來估計母體標準差 )。 3. 樣本次數小, 。 t分配的導出過程,如下所示: 1. 母體分配:設為常態母體,其平均數為 ,變異數 未知。 2. 抽樣:由上述母體中,隨機抽取n個獨立個體為一組樣本,為 。

6-4 t分配 . . .t分配的意義及其導出過程 . . . . . . . . . . . . . 3. 樣本統計量:每組樣本求一個t,即 ,其中 4. 抽樣分配:將所有可能t統計量作成之機率分配,則為t分配。記 為 其中 ,稱為自由度 (Degree of Freedom; df)。t分配形態 會隨自由度的不同而改變。 註:由於t分配數學式複雜,予以省略;至於自由度的詳細意義,我們在第九章卡方分配中會加以說明。

6-4 t分配 . . . 分配性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. t分配曲線 繪製t分配曲線,必須先決定自由度df,然後代入分配式 ,以求出t分配曲線圖,如下所示:

6-4 t分配 . . . 分配性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. t分配之機率值 t分配之機率值,可由附錄t分配機率表查出,其中 ; 是為t值。

6-4 t分配 . . . 分配性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. t分配的性質 期望值 為完全對稱分配,對稱於縱軸,與Z分配相似。 變異數 t分配變異數大於1,當 時,以變異數1為極限。而就整個t分配而言, ( 實務上, ),t分配以標準常態分配為極限。 偏態係數=0 為不偏的對稱分配。

6-4 t分配 . . . 分配性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰態係數 峰態係數>3,比常態分配=3 ( 常態峰 ) 高聳。

例題十二 試利用t分配機率表,求算下列數值: (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

例題十二 *解 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

例題十三 已知高雄市國小學生每日零用金呈常態分配, 元,但標準差 未知,今自該分配抽出 為一隨機樣本,樣本標準差5元,試 求: 已知高雄市國小學生每日零用金呈常態分配, 元,但標準差 未知,今自該分配抽出 為一隨機樣本,樣本標準差5元,試 求: (1) ,t分配之表徵數 (2) (3) (4) *解 ∵ 母體為常態分配但母體標準差未知且小樣本,∴ 使用t分配。 (A) 期望值: (B) 變異數:

例題十三 (2) (3)

例題十三 (4)

例題十三

例題十四 已知台中市統一超商每日營業額呈常態分配 ( 千元 ),但 標準差未知,今自該市抽出10家統一超商為一隨機樣本,營業額如 下: 已知台中市統一超商每日營業額呈常態分配 ( 千元 ),但 標準差未知,今自該市抽出10家統一超商為一隨機樣本,營業額如 下: 55, 45, 30, 48, 32, 60, 54, 35, 28, 43 試求: (1) (2) (3)

例題十四 *解 ∵母體為常態分配但母體標準差未知且小樣本,∴ 使用t分配。 (1)

例題十四 (2) (3)

6-5樣本比例抽樣分配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 所謂樣本比例 抽樣分配,是指以樣本比例為統計量的機率分配, 記為 分配。 分配的導出過程,如下所示: 1. 母體分配:為點二項分配 ,P為母體比 例, 。 2. 抽樣:由上述母體中,隨機抽取n個獨立個體為一組樣本,為 。 3. 樣本統計量:令每組樣本其成功的次數為X,其統計量 。

6-5樣本比例抽樣分配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. 抽樣分配 ( 以 分配之表徵數表示 ): (1) 若採放回抽樣 ( 即視母體為無限母體 )。 (A)期望值: 。 (B)變異數: 。 (C)標準誤: ( 即抽樣分配之標準差 )。

6-5樣本比例抽樣分配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2) 若採不放回抽樣 ( 即視母體為有限母體 )。 (A) 期望值: 。 (B) 變異數: 。 (C) 標準誤: 。 分配在大樣本之下 ( 當 且 成立時 ),可利用中央 極限定理,使得 分配近似於以 、 之常態分配 為其極限。因此當 、n滿足上述條件時,則Z分配以 標準常態分配為其極限。

例題十五 一項調查顯示:30% 之消費者喜歡開喜烏龍茶,現抽查500位消費 者,試求: (1) , 分配之表徵數。 (2) 。 (3) 。 (1) , 分配之表徵數。 (2) 。 (3) 。 。 *解 ∵  且 ,∴ 依中央極限 定理, 分配趨近常態分配。

例題十五 (1)(A) 期望值: 。 (B) 變異數: 。 (2) (3)

例題十五 (4)

例題十五

例題十六 威盛公司有10,000名員工,其中有2,000名員工是女性職員,今隨 機抽取300名員工,則女性職員所佔比例為何? (1) (2) (3) *解 母體比例 ,∵ 且 ,∴ 依中央極限定理, 分配趨近常態分 配。

例題十六 (1) (2)

例題十六 (3)