樣本與抽樣分布課件

第六章樣本及抽樣分布第六章樣本及抽樣分布本章轉入課程的第二部分

———數(shù)理統(tǒng)計數(shù)理統(tǒng)計的特點是應用面廣，分支較多。社會的發(fā)展不斷向統(tǒng)計提出新的問題。本章轉入課程的第二部分數(shù)理統(tǒng)計的特點是應用面廣，分支較多。社從歷史的典籍中，人們不難發(fā)現(xiàn)許多關于錢糧、戶口、地震、水災等等的記載，說明人們很早就開始了統(tǒng)計的工作。但是當時的統(tǒng)計，只是對有關事實的簡單記錄和整理，而沒有在一定理論的指導下，作出超越這些數(shù)據(jù)范圍之外的推斷。到了十九世紀末二十世紀初，隨著近代數(shù)學和概率論的發(fā)展，才真正誕生了數(shù)理統(tǒng)計學這門學科。從歷史的典籍中，人們不難發(fā)現(xiàn)許多關于錢糧、戶口、地震、水災等數(shù)理統(tǒng)計學是一門應用性很強的學科。它是研究怎樣以有效的方式收集、整理和分析受隨機影響的數(shù)據(jù)，并對所考察的問題作出推斷和預測，直至為采取決策和行動提供依據(jù)和建議。數(shù)理統(tǒng)計學是一門應用性很強的學科。它是研究怎樣以有效的方

數(shù)理統(tǒng)計不同于一般的資料統(tǒng)計，它更側重于應用隨機現(xiàn)象本身的規(guī)律性進行資料的收集、整理和分析。數(shù)理統(tǒng)計的任務就是研究怎樣有效地收集、整理、分析所獲得的有限的、局部的資料，對所研究問題的整體,盡可能地作出精確而可靠的結論。數(shù)理統(tǒng)計不同于一般的資料統(tǒng)計，它更側重于應用在數(shù)理統(tǒng)計中，不是對所研究的對象全體(稱為總體)進行觀察，而是抽取其中的部分(稱為樣本)進行觀察獲得數(shù)據(jù)（抽樣），并通過這些數(shù)據(jù)對總體進行推斷。由于推斷是基于抽樣數(shù)據(jù)，抽樣數(shù)據(jù)又不能包括研究對象的全部信息。因而由此獲得的結論必然包含不肯定性。所以，在數(shù)理統(tǒng)計中必然要用到概率論的理論和方法。在數(shù)理統(tǒng)計中，不是對所研究的對象全體(稱為總體)進行觀察，而由此也可以說：概率論是數(shù)理統(tǒng)計的基礎，而數(shù)理統(tǒng)計是概率論的重要應用。但它們是并列的兩個學科，并無從屬關系。由此也可以說：概率論是數(shù)理統(tǒng)計的基礎，而數(shù)理統(tǒng)計是概率論的重需要強調說明一點：統(tǒng)計方法具有“部分推斷整體”的特征。

因為我們是從一小部分樣本觀察值去推斷該全體對象（總體）情況，即由部分推斷全體。這里使用的推理方法是“歸納推理”。需要強調說明一點：統(tǒng)計方法具有“部分推斷整體”的特征。這種歸納推理不同于數(shù)學中的“演繹推理”。

它在作出結論時，是根據(jù)所觀察到的大量個別情況，“歸納”起來所得，而不是從一些假設、命題、已知的事實等出發(fā)，按一定的邏輯推理去得出來的。但此時還應記住畢竟是由“局部”推斷“整體”，因而仍可能犯錯誤，結論往往又是在某個“可靠性水平”之下得出的。這種歸納推理不同于數(shù)學中的“演繹推理”。它在§6.1隨機樣本1.總體與個體

一個統(tǒng)計問題總有它明確的研究對象。研究對象的全體稱為總體(母體)，總體中每個成員稱為個體?！?.1隨機樣本1.總體與個體一個統(tǒng)計問題總有它明確

然而在統(tǒng)計研究中，人們關心總體僅僅是關心其每個個體的一項(或幾項)數(shù)量指標和該數(shù)量指標在總體中的分布情況。這時，每個個體具有的數(shù)量指標的全體就是總體。該批燈泡壽命的全體就是總體某品牌轎車百公里耗油量的全體就是總體某批燈泡的壽命某品牌轎車百公里耗油量然而在統(tǒng)計研究中，人們關心總體僅僅是關心其每

由于每個個體的出現(xiàn)是隨機的，所以相應的數(shù)量指標的出現(xiàn)也帶有隨機性。從而可以把這種數(shù)量指標看作一個隨機變量，因此隨機變量的分布就是該數(shù)量指標在總體中的分布。

這樣，總體就可以用一個隨機變量及其分布來描述。由于每個個體的出現(xiàn)是隨機的，所以相應的數(shù)量指

統(tǒng)計的任務,是根據(jù)從總體中抽取的樣本，去推斷總體的性質。

由于我們關心的是總體中的個體的某項指標(如人的身高、體重，燈泡的壽命,汽車的耗油量…)，所謂總體的性質，無非就是這些指標值的集體的性質。

而概率分布正是刻劃這種集體性質的適當工具。因此在理論上可以把總體與概率分布等同起來。統(tǒng)計的任務,是根據(jù)從總體中抽取的樣本，去推斷總體的性在數(shù)理統(tǒng)計中，總體這個概念的要旨是：———總體就是一個概率分布。-50005001000150020000510152025在數(shù)理統(tǒng)計中，總體這個概念的要旨是：———總體就是一個概率分2.樣本

為推斷總體分布及各種特征，按一定規(guī)則從總體中抽取若干個體進行觀察試驗，以獲得有關總體的信息，這一抽取過程稱為“抽樣”，所抽取的部分個體稱為樣本。樣本中所包含的個體數(shù)目稱為樣本容量。從某品牌轎車中抽5輛進行耗油量試驗樣本容量為52.樣本為推斷總體分布及各種特征，按一定規(guī)容量為n的樣本（也稱為子樣）可以看作

n維隨機變量：(X1,X2,…,Xn)

但是，一旦取定一組樣本，得到的是n個具體的數(shù)(x1,x2,…,xn)，稱為樣本的一次觀察值，簡稱樣本觀察值。容量為n的樣本（也稱為子樣）可以看作n維隨機變量：(由于抽樣的目的是為了對總體進行統(tǒng)計推斷，為了使抽取的樣本能很好地反映總體的信息，必須考慮抽樣方法。最常用的一種抽樣方法叫作“簡單隨機抽樣”，它要求抽取的樣本滿足下面兩點:1.

代表性：

X1,X2,…,Xn中每一個與所考察的總體有相同的分布。2.

獨立性：X1,X2,…,Xn

是相互獨立的隨機變量。由于抽樣的目的是為了對總體進行統(tǒng)計推斷，為了使抽取的樣本能很由簡單隨機抽樣得到的樣本(子樣）稱為簡單隨機樣本（子樣）。用（X1,X2,…,Xn

）表示。

簡單隨機樣本是應用中最常見的情形，今后，當說到（X1,X2,…,Xn）是取自某總體的樣本時，若不特別說明，就指簡單隨機樣本。由簡單隨機抽樣得到的樣本(子樣）稱為簡單隨機樣本（子樣）。3.總體、樣本、樣本值的關系總體（理論分布）樣本

樣本值總體分布決定了樣本取值的概率規(guī)律，也就是樣本取到樣本值的規(guī)律，因而可以由樣本值去推斷總體。3.總體、樣本、樣本值的關系總體（理論分布）§6.2抽樣分布一、樣本數(shù)據(jù)的處理辦法1、頻數(shù)頻率分布表；2、圖形顯示：直方圖（頻率）、箱線圖3、計算經驗分布函數(shù)來近似總體的分布函數(shù)4、構造統(tǒng)計量獲得對總體各種參數(shù)的認識§6.2抽樣分布一、樣本數(shù)據(jù)的處理辦法1、頻數(shù)頻率分布3、經驗分布函數(shù)設為取自總體X的一個樣本，分布函數(shù)F(x)未知若將樣本觀測值由小到大進行排列為則用有序樣本定義如下函數(shù)：稱為有序樣本3、經驗分布函數(shù)設為取自總體X的一個樣本，分布函數(shù)F(x)未則是一非負又連續(xù)函數(shù)，且滿足稱為經驗分布函數(shù)。說明：對每一個x,是樣本中事件發(fā)生的頻率當n固定時，樣本的函數(shù)，它是一個隨機變量*由伯努利達數(shù)定理：只要n相當大，以概率收斂于F(x)Glivenko定理：設是取自總體X分布函數(shù)為F(x)的樣本，是其經驗分布函數(shù)表明：當n相當大時，來自樣本的經驗分布函數(shù)是總體分布函數(shù)F(x)的一個良好近似，故經典統(tǒng)計學中一切統(tǒng)計推斷都已樣本為依據(jù)。則是一非負又連續(xù)函數(shù)，且滿足稱為經驗分布函數(shù)。說明：對每一個例某食品廠生產聽裝飲料，現(xiàn)從生產線上隨機抽取5聽飲料，稱得凈重為（單位g）351、347、355、344、351，經排序得容量為5的有序樣本：344、347、351、351、355，其經驗分布函數(shù)為例某食品廠生產聽裝飲料，現(xiàn)從生產線上隨機抽取5聽飲料，稱4、統(tǒng)計量

由樣本值去推斷總體情況，需要對樣本值進行“加工”，這就要構造一些樣本的函數(shù)，它把樣本中所含的（某一方面）的信息集中起來。

這種不含任何未知參數(shù)的樣本的函數(shù)稱為統(tǒng)計量。它是完全由樣本決定的量。統(tǒng)計量的分布稱為抽樣分布。例如是統(tǒng)計量當未知時，等均不是統(tǒng)計量4、統(tǒng)計量由樣本值去推斷總體情況，需要對樣本值進行

二、常見統(tǒng)計量極其抽樣分布樣本均值反映了總體均值的信息相應觀察值為樣本中數(shù)據(jù)與樣本均值的偏差之和為0二、常見統(tǒng)計量極其抽樣分布樣本均值反映了總體均值的信息相定理:設是來自某總體的樣本,為樣本均值。(1)若總體分布為N(μ,σ2),

則的精確分布為N(μ,σ2/n)

；(2)若總體分布未知或不是正態(tài)分布，則的極限分布為N(μ,σ2/n)

；定理:設是來樣本方差與樣本標準差樣本方差與樣本標準差定理設總體X具有二階矩，EX=μ,DX=σ2<+∞，設X1,X2,…,Xn是從該總體得到的樣本，則：定理設總體X具有二階矩，EX=μ,DX=σ2樣本k階原點矩它反映了總體k階矩的信息樣本k階中心矩

k=1,2,…它反映了總體k階中心矩的信息樣本k階原點矩樣本k階中心矩k=1,2,…它反映了總體k

統(tǒng)計量既然是依賴于樣本的，而后者又是隨機變量，故統(tǒng)計量也是隨機變量，因而就有一定的分布，這個分布叫做統(tǒng)計量的“抽樣分布”.

統(tǒng)計量既然是依賴于樣本的，而后者又是隨機變量，三大抽樣分布分布1、定義:設相互獨立,都服從正態(tài)分布N(0,1),

則稱隨機變量：

所服從的分布為自由度為

n

的分布.記為：Person三大抽樣分布分布1、定義:設分布的密度函數(shù)為：來定義.其中伽瑪函數(shù)通過積分分布的密度函數(shù)為：來定義.其中伽瑪函數(shù)由分布的定義，不難得到：1.

設相互獨立,都服從正態(tài)分布則2.設且X1,X2相互獨立，則這個性質叫分布的可加性.由分布的定義，不難得到：1.

設若則可以求得，

EX=n,DX=2n應用中心極限定理可得，若

，則當n充分大時，的分布近似正態(tài)分布N(0,1).若則可以求得，EX=n,DX=2n應用中心極限定2、t分布

定義:設X～N(0,1),Y～,且X與Y相互獨立，則稱變量所服從的分布為自由度為n的t分布。記為：T～t(n).Student2、t分布定義:設X～N(0,1),Y～T的密度函數(shù)為：具有自由度為n的t分布的隨機變量T的數(shù)學期望和方差為:

E(T)=0;D(T)=n/(n-2),對n>2

不難看到，當n充分大時，t分布近似N

(0,1)分布。但對于較小的n，t分布與N(0,1)分布相差很大。T的密度函數(shù)為：具有自由度為n的t分布的隨機變量T的數(shù)學期3、F分布定義:設X與Y相互獨立，則稱統(tǒng)計量服從自由度為n1及n2的F分布，n1稱為第一自由度，n2稱為第二自由度，記作：

F~F(n1,n2).由定義可見，~F(n2,n1)3、F分布定義:設若X~F(n1,n2)，X的概率密度為X的數(shù)學期望為:若n2>2即它的數(shù)學期望并不依賴于第一自由度n1.若X~F(n1,n2)，X的概率密度為X的數(shù)學期望為:若n分位點1.6452.326-2.3262.4469-2.446914.4401.2379.20一般地，分位點1.6452.326-2.3262.4469-2.44=0.1605=0.1605四、幾個重要的抽樣分布定理

定理1(樣本均值的分布)設X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總體的樣本，則有：四、幾個重要的抽樣分布定理定理1(樣本均值的分布)設n取不同值時樣本均值的分布n取不同值時樣本均值的分布

定理2(樣本方差的分布)設X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總體的樣本,分別為樣本均值和樣本方差,則有：定理2(樣本方差的分布)設X1,X2,…,說明：說明：n取不同值時的分布n取不同值時的分布

定理3

設X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總體的樣本,分別為樣本均值和樣本方差,則有：定理3設X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總證明：獨立證明：獨立

定理4(兩總體樣本均值差的分布)

分別是這兩個樣本的且X與Y獨立,X1,X2,…,是取自X的樣本,取自Y的樣本,分別是這兩個樣本的樣本方差,均值,則有：Y1,Y2,…,是樣本定理4(兩總體樣本均值差的分布)分別是這兩個樣本的其中其中證明：證明：

定理5

(兩總體樣本方差比的分布)

分別是這兩個樣本的且X與Y獨立,X1,X2,…,是取自X的樣本,取自Y的樣本,分別是這兩個樣本的樣本方差,均值，則有：Y1,Y2,…,是樣本定理5(兩總體樣本方差比的分布)分別是這兩個樣本的證明：獨立證明：獨立第六章樣本與抽樣分布課件第六章樣本及抽樣分布第六章樣本及抽樣分布本章轉入課程的第二部分

———數(shù)理統(tǒng)計數(shù)理統(tǒng)計的特點是應用面廣，分支較多。社會的發(fā)展不斷向統(tǒng)計提出新的問題。本章轉入課程的第二部分數(shù)理統(tǒng)計的特點是應用面廣，分支較多。社從歷史的典籍中，人們不難發(fā)現(xiàn)許多關于錢糧、戶口、地震、水災等等的記載，說明人們很早就開始了統(tǒng)計的工作。但是當時的統(tǒng)計，只是對有關事實的簡單記錄和整理，而沒有在一定理論的指導下，作出超越這些數(shù)據(jù)范圍之外的推斷。到了十九世紀末二十世紀初，隨著近代數(shù)學和概率論的發(fā)展，才真正誕生了數(shù)理統(tǒng)計學這門學科。從歷史的典籍中，人們不難發(fā)現(xiàn)許多關于錢糧、戶口、地震、水災等數(shù)理統(tǒng)計學是一門應用性很強的學科。它是研究怎樣以有效的方式收集、整理和分析受隨機影響的數(shù)據(jù)，并對所考察的問題作出推斷和預測，直至為采取決策和行動提供依據(jù)和建議。數(shù)理統(tǒng)計學是一門應用性很強的學科。它是研究怎樣以有效的方

數(shù)理統(tǒng)計不同于一般的資料統(tǒng)計，它更側重于應用隨機現(xiàn)象本身的規(guī)律性進行資料的收集、整理和分析。數(shù)理統(tǒng)計的任務就是研究怎樣有效地收集、整理、分析所獲得的有限的、局部的資料，對所研究問題的整體,盡可能地作出精確而可靠的結論。數(shù)理統(tǒng)計不同于一般的資料統(tǒng)計，它更側重于應用在數(shù)理統(tǒng)計中，不是對所研究的對象全體(稱為總體)進行觀察，而是抽取其中的部分(稱為樣本)進行觀察獲得數(shù)據(jù)（抽樣），并通過這些數(shù)據(jù)對總體進行推斷。由于推斷是基于抽樣數(shù)據(jù)，抽樣數(shù)據(jù)又不能包括研究對象的全部信息。因而由此獲得的結論必然包含不肯定性。所以，在數(shù)理統(tǒng)計中必然要用到概率論的理論和方法。在數(shù)理統(tǒng)計中，不是對所研究的對象全體(稱為總體)進行觀察，而由此也可以說：概率論是數(shù)理統(tǒng)計的基礎，而數(shù)理統(tǒng)計是概率論的重要應用。但它們是并列的兩個學科，并無從屬關系。由此也可以說：概率論是數(shù)理統(tǒng)計的基礎，而數(shù)理統(tǒng)計是概率論的重需要強調說明一點：統(tǒng)計方法具有“部分推斷整體”的特征。

因為我們是從一小部分樣本觀察值去推斷該全體對象（總體）情況，即由部分推斷全體。這里使用的推理方法是“歸納推理”。需要強調說明一點：統(tǒng)計方法具有“部分推斷整體”的特征。這種歸納推理不同于數(shù)學中的“演繹推理”。

它在作出結論時，是根據(jù)所觀察到的大量個別情況，“歸納”起來所得，而不是從一些假設、命題、已知的事實等出發(fā)，按一定的邏輯推理去得出來的。但此時還應記住畢竟是由“局部”推斷“整體”，因而仍可能犯錯誤，結論往往又是在某個“可靠性水平”之下得出的。這種歸納推理不同于數(shù)學中的“演繹推理”。它在§6.1隨機樣本1.總體與個體

一個統(tǒng)計問題總有它明確的研究對象。研究對象的全體稱為總體(母體)，總體中每個成員稱為個體。§6.1隨機樣本1.總體與個體一個統(tǒng)計問題總有它明確

然而在統(tǒng)計研究中，人們關心總體僅僅是關心其每個個體的一項(或幾項)數(shù)量指標和該數(shù)量指標在總體中的分布情況。這時，每個個體具有的數(shù)量指標的全體就是總體。該批燈泡壽命的全體就是總體某品牌轎車百公里耗油量的全體就是總體某批燈泡的壽命某品牌轎車百公里耗油量然而在統(tǒng)計研究中，人們關心總體僅僅是關心其每

由于每個個體的出現(xiàn)是隨機的，所以相應的數(shù)量指標的出現(xiàn)也帶有隨機性。從而可以把這種數(shù)量指標看作一個隨機變量，因此隨機變量的分布就是該數(shù)量指標在總體中的分布。

這樣，總體就可以用一個隨機變量及其分布來描述。由于每個個體的出現(xiàn)是隨機的，所以相應的數(shù)量指

統(tǒng)計的任務,是根據(jù)從總體中抽取的樣本，去推斷總體的性質。

由于我們關心的是總體中的個體的某項指標(如人的身高、體重，燈泡的壽命,汽車的耗油量…)，所謂總體的性質，無非就是這些指標值的集體的性質。

而概率分布正是刻劃這種集體性質的適當工具。因此在理論上可以把總體與概率分布等同起來。統(tǒng)計的任務,是根據(jù)從總體中抽取的樣本，去推斷總體的性在數(shù)理統(tǒng)計中，總體這個概念的要旨是：———總體就是一個概率分布。-50005001000150020000510152025在數(shù)理統(tǒng)計中，總體這個概念的要旨是：———總體就是一個概率分2.樣本

為推斷總體分布及各種特征，按一定規(guī)則從總體中抽取若干個體進行觀察試驗，以獲得有關總體的信息，這一抽取過程稱為“抽樣”，所抽取的部分個體稱為樣本。樣本中所包含的個體數(shù)目稱為樣本容量。從某品牌轎車中抽5輛進行耗油量試驗樣本容量為52.樣本為推斷總體分布及各種特征，按一定規(guī)容量為n的樣本（也稱為子樣）可以看作

n維隨機變量：(X1,X2,…,Xn)

但是，一旦取定一組樣本，得到的是n個具體的數(shù)(x1,x2,…,xn)，稱為樣本的一次觀察值，簡稱樣本觀察值。容量為n的樣本（也稱為子樣）可以看作n維隨機變量：(由于抽樣的目的是為了對總體進行統(tǒng)計推斷，為了使抽取的樣本能很好地反映總體的信息，必須考慮抽樣方法。最常用的一種抽樣方法叫作“簡單隨機抽樣”，它要求抽取的樣本滿足下面兩點:1.

代表性：

X1,X2,…,Xn中每一個與所考察的總體有相同的分布。2.

獨立性：X1,X2,…,Xn

是相互獨立的隨機變量。由于抽樣的目的是為了對總體進行統(tǒng)計推斷，為了使抽取的樣本能很由簡單隨機抽樣得到的樣本(子樣）稱為簡單隨機樣本（子樣）。用（X1,X2,…,Xn

）表示。

簡單隨機樣本是應用中最常見的情形，今后，當說到（X1,X2,…,Xn）是取自某總體的樣本時，若不特別說明，就指簡單隨機樣本。由簡單隨機抽樣得到的樣本(子樣）稱為簡單隨機樣本（子樣）。3.總體、樣本、樣本值的關系總體（理論分布）樣本

樣本值總體分布決定了樣本取值的概率規(guī)律，也就是樣本取到樣本值的規(guī)律，因而可以由樣本值去推斷總體。3.總體、樣本、樣本值的關系總體（理論分布）§6.2抽樣分布一、樣本數(shù)據(jù)的處理辦法1、頻數(shù)頻率分布表；2、圖形顯示：直方圖（頻率）、箱線圖3、計算經驗分布函數(shù)來近似總體的分布函數(shù)4、構造統(tǒng)計量獲得對總體各種參數(shù)的認識§6.2抽樣分布一、樣本數(shù)據(jù)的處理辦法1、頻數(shù)頻率分布3、經驗分布函數(shù)設為取自總體X的一個樣本，分布函數(shù)F(x)未知若將樣本觀測值由小到大進行排列為則用有序樣本定義如下函數(shù)：稱為有序樣本3、經驗分布函數(shù)設為取自總體X的一個樣本，分布函數(shù)F(x)未則是一非負又連續(xù)函數(shù)，且滿足稱為經驗分布函數(shù)。說明：對每一個x,是樣本中事件發(fā)生的頻率當n固定時，樣本的函數(shù)，它是一個隨機變量*由伯努利達數(shù)定理：只要n相當大，以概率收斂于F(x)Glivenko定理：設是取自總體X分布函數(shù)為F(x)的樣本，是其經驗分布函數(shù)表明：當n相當大時，來自樣本的經驗分布函數(shù)是總體分布函數(shù)F(x)的一個良好近似，故經典統(tǒng)計學中一切統(tǒng)計推斷都已樣本為依據(jù)。則是一非負又連續(xù)函數(shù)，且滿足稱為經驗分布函數(shù)。說明：對每一個例某食品廠生產聽裝飲料，現(xiàn)從生產線上隨機抽取5聽飲料，稱得凈重為（單位g）351、347、355、344、351，經排序得容量為5的有序樣本：344、347、351、351、355，其經驗分布函數(shù)為例某食品廠生產聽裝飲料，現(xiàn)從生產線上隨機抽取5聽飲料，稱4、統(tǒng)計量

由樣本值去推斷總體情況，需要對樣本值進行“加工”，這就要構造一些樣本的函數(shù)，它把樣本中所含的（某一方面）的信息集中起來。

這種不含任何未知參數(shù)的樣本的函數(shù)稱為統(tǒng)計量。它是完全由樣本決定的量。統(tǒng)計量的分布稱為抽樣分布。例如是統(tǒng)計量當未知時，等均不是統(tǒng)計量4、統(tǒng)計量由樣本值去推斷總體情況，需要對樣本值進行

二、常見統(tǒng)計量極其抽樣分布樣本均值反映了總體均值的信息相應觀察值為樣本中數(shù)據(jù)與樣本均值的偏差之和為0二、常見統(tǒng)計量極其抽樣分布樣本均值反映了總體均值的信息相定理:設是來自某總體的樣本,為樣本均值。(1)若總體分布為N(μ,σ2),

則的精確分布為N(μ,σ2/n)

；(2)若總體分布未知或不是正態(tài)分布，則的極限分布為N(μ,σ2/n)

；定理:設是來樣本方差與樣本標準差樣本方差與樣本標準差定理設總體X具有二階矩，EX=μ,DX=σ2<+∞，設X1,X2,…,Xn是從該總體得到的樣本，則：定理設總體X具有二階矩，EX=μ,DX=σ2樣本k階原點矩它反映了總體k階矩的信息樣本k階中心矩

k=1,2,…它反映了總體k階中心矩的信息樣本k階原點矩樣本k階中心矩k=1,2,…它反映了總體k

統(tǒng)計量既然是依賴于樣本的，而后者又是隨機變量，故統(tǒng)計量也是隨機變量，因而就有一定的分布，這個分布叫做統(tǒng)計量的“抽樣分布”.

統(tǒng)計量既然是依賴于樣本的，而后者又是隨機變量，三大抽樣分布分布1、定義:設相互獨立,都服從正態(tài)分布N(0,1),

則稱隨機變量：

所服從的分布為自由度為

n

的分布.記為：Person三大抽樣分布分布1、定義:設分布的密度函數(shù)為：來定義.其中伽瑪函數(shù)通過積分分布的密度函數(shù)為：來定義.其中伽瑪函數(shù)由分布的定義，不難得到：1.

設相互獨立,都服從正態(tài)分布則2.設且X1,X2相互獨立，則這個性質叫分布的可加性.由分布的定義，不難得到：1.

設若則可以求得，

EX=n,DX=2n應用中心極限定理可得，若

，則當n充分大時，的分布近似正態(tài)分布N(0,1).若則可以求得，EX=n,DX=2n應用中心極限定2、t分布

定義:設X～N(0,1),Y～,且X與Y相互獨立，則稱變量所服從的分布為自由度為n的t分布。記為：T～t(n).Student2、t分布定義:設X～N(0,1),Y～T的密度函數(shù)為：具有自由度為n的t分布的隨機變量T的數(shù)學期望和方差為:

E(T)=0;D(T)=n/(n-2),對n>2

不難看到，當n充分大時，t分布近似N

(0,1)分布。但對于較