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文檔簡介
1統(tǒng)計基礎(chǔ)一、隨機事件與概率(一)隨機事件
有兩種以上可能的結(jié)果,但在某一次觀察中會出現(xiàn)哪一種結(jié)果具有不確定性的事件。事件:A、B、C(二)概率:度量隨機事件發(fā)生的可能性。2事件概率的計算1.古典概率等可能性P(A)=m/n2.統(tǒng)計概率P(A)≈m/n3.主觀概率3計數(shù)法則乘法原理:如果一個事件的完成要經(jīng)過K個步驟,每一步驟分別有n1,n2,……,nk種方法則完成該事件共有n1n2…nk種方法。加法原理:如果一個事件的完成有K種方式,每種方式分別有n1,n2,……,nk種方法則完成該事件共有n1+n2+…+nk種方法。4習題計算拋3枚硬幣時,如下結(jié)果發(fā)生的概率:(1)3枚中有1枚出現(xiàn)正面的概率;(2)3枚中至少有1枚出現(xiàn)正面的概率;(3)3枚中第一枚和第二枚都出現(xiàn)正面的概率;(4)3枚都出現(xiàn)反面的概率。5某游樂場設(shè)一搖獎裝置,內(nèi)裝2個骰子,每個骰子均有6面,每面分別記上1,2,…,6分。(1)若中獎的規(guī)則是:搖出的2個骰子分數(shù)之和等于或超過10分,問中獎的機會是多大?(2)若中獎的規(guī)則改為:搖出的2個骰子的分數(shù)必須相等,問中獎的機會多大?6有三扇關(guān)著的門,其中一扇門后面放著一輛車。主持人知道車在哪里。假定主持人請你猜哪扇門后面有車。當你選定后,主持人打開另外兩扇門當中的一扇空門。然后,問你是否愿意改變你的選擇?7隨機變量及分布離散型隨機變量的概率分布(一)概率分布——分布列例:打靶規(guī)定打中域Ⅰ得3分,打中域Ⅱ得2分,打中域Ⅲ得1分,域外得0分。一射手每100次射擊,平均有30次中域Ⅰ,55次中域Ⅱ,10次中域Ⅲ。該射手射擊得分的概率分布為:0.5520.1010.0500.30P(X)3X8(二)離散型隨機變量的數(shù)學(xué)期望值和方差1.期望值(Expectedvalue)X0123P(X)0.050.100.550.30該射手得分的數(shù)學(xué)期望值是:E(X)=0×0.05+1×0.10+2×0.55+3×0.30=2.10分2.方差9連續(xù)型隨機變量的概率分布
X、P(x)10連續(xù)型隨機變量的特征值11數(shù)學(xué)期望值和方差的數(shù)學(xué)性質(zhì)12某地電信局每月固定收取每部電話16元,市內(nèi)電話每分鐘收費0.1元。已知某集團用戶電話每月使用時間的標準差為80分鐘,試計算該集團用戶每月話費的標準差。13正態(tài)分布
NormalDistribution1. 鐘型,對稱2. 隨機變量值域無限。均值Meanxf(x)了解正態(tài)分布的特征掌握與正態(tài)分布有關(guān)的概率計算14正態(tài)分布概率密度函數(shù)f(x):隨機變量x的概率密度函數(shù)x:隨機變量的值(-<X<)=3.14159;e=2.71828:總體的均值σ:總體的標準差15參數(shù)變化(
和)對分布圖形的影響Xf(X)CAB16正態(tài)分布概率連續(xù)概率分布是對密度函數(shù)曲線以下面積的積分!cdXf(X)PcXdfXdxcd()()?17Z=0z=1Z正態(tài)分布的標準化正態(tài)分布標準正態(tài)分布X18
計算(1)P(z<1.96)(2)P(z>1.5)(3)P(z<-2)(4)P(z>-1)(5)P(-2.33<z<2.33)19例題某地區(qū)家庭人均月收入是服從μ=1000元,σ=200的正態(tài)分布隨機變量。求該地區(qū)人均月收入:(1)超過1200元的概率;(2)低于700元的概率;(3)在900—1100元之間的概率。20例:某年A省理科考生的高考成績服從平均分=500分,標準差=100分的正態(tài)分布,求:
(1)考生的考分低于500分的概率;
(2)設(shè)考生的考分為X,問X為何值才能使75%的
考生的考分低于這一值?
(3)問X為何值才能使90%的考生的考分高于這
一值?21用標準差判斷概率在均值±1個標準差(1x)之間取值的概率為68.27%在均值±2個標準差(2x)之間取值的概率為95.45%
在均值±3個標準差(3x)之間取值的概率為99.73%
22一、總體和樣本總體(Population):所要研究對象的全體。樣本(Sampling):為推斷總體的某些特征,從總體中抽取的若干個體(Itemunit)。
抽樣估計的基本概念二、參數(shù)和統(tǒng)計量參數(shù)——總體統(tǒng)計量——樣本23關(guān)鍵術(shù)語參數(shù)(Parameter)樣本統(tǒng)計量(SamplingStatistic)抽樣分布(Samplingdistribution)24抽樣分布抽樣分布——樣本統(tǒng)計量的概率分布樣本平均數(shù)的分布特征一、樣本平均數(shù)的平均數(shù)等于總體平均數(shù)25二、樣本平均數(shù)的方差等于總體方差的1/n。26樣本平均數(shù)的標準差:反映的是樣本平均數(shù)與其數(shù)學(xué)期望值(又即總體平均數(shù))的平均誤差程度,故可稱為抽樣平均誤差、抽樣標準誤。影響抽樣平均誤差的因素?27抽樣分布定理一、正態(tài)分布的再生定理當總體服從正態(tài)分布時(數(shù)學(xué)期望值與方差已知),樣本平均數(shù)也服從正態(tài)分布。2829應(yīng)用例:會計專業(yè)畢業(yè)生的年薪平均起點為25000元,假設(shè)其年薪服從正態(tài)分布,標準差為1000元。樣本容量n=100,400時1.簡述樣本年薪平均起點的抽樣分布。2.分別計算樣本均值在總體均值左右100元以內(nèi)的概率是多少在估計總體均值時,大樣本的好處是什么?30二、中心極限定理31中心極限定理
CentralLimitTheorem(CLT)如果樣本容量足夠大(n
30)...抽樣分布近乎服從正態(tài)分布32習題本期全體“托?!笨忌钠骄煽?yōu)?80分,標準差為150分,現(xiàn)在隨機抽取100名考生成績。1.簡述樣本平均成績的抽樣分布。2.估計樣本平均成績在610分以上的概率是多少?33點估計與區(qū)間估計點估計—根據(jù)樣本資料得到參數(shù)的一個估計值。
抽樣估計的基本方法341、無偏性:
(Unbiasedness)優(yōu)良估計量的標準35優(yōu)良估計量的標準2、有效性:
(Efficiency)36優(yōu)良估計量的標準3、一致性:
(Consistency)37置信標準(置信度):-zz38總體參數(shù)的區(qū)間估計
(Intervalestimate)正態(tài)總體,方差已知習題通常人類的智商呈正態(tài)分布,方差為225。現(xiàn)隨機抽樣64人調(diào)查,計算樣本的平均智商為102。試以95.45%的概率,估計總體智商均值的置信區(qū)間。3940總體均值的置信區(qū)間為即為[102-3.75,102+3.75]=[98.25,105.75]因此,研究者有95.45%的把握,確認總體智商的均值在98.25~105.75之間。置信區(qū)間41總體參數(shù)的區(qū)間估計
(Intervalestimate)正態(tài)總體,方差已知正態(tài)總體,方差未知42均值的區(qū)間估計(X
未知)
應(yīng)用t
分布
-tt043結(jié)論:44Zt0t(df=5)標準正態(tài)分布
t(df=13)鐘形對稱尾部較大(1)t分布關(guān)于x=0對稱。(2)當樣本容量很大時,接近正態(tài)分布(3)E(X)=0,Var(X)=n/(n-2)45自由度(df)
DegreesofFreedom(df)1. 當樣本統(tǒng)計量被計算出以后可以自由取值的觀測值數(shù)目2. 例如3個數(shù)之和是6
X1=1(或其他數(shù))
X2=2(或其他數(shù))
X3=3(不能改變)
Sum=6自由度=n-1
=3-1
=246例題某大學(xué)從該校學(xué)生中隨機抽取25人,調(diào)查到他們平均每天參加體育鍛煉的時間為26分鐘,樣本方差S2=36。試以95%的置信水平估計該大學(xué)的學(xué)生平均每天參加體育鍛煉的時間(假定x~N(μ,σ2))。解:已知n=25,x~N(μ,σ2),σ2未知則樣本統(tǒng)計量服從t分布47總體均值的置信區(qū)間為即為[26-2.48,26+2.48]=[23.52,28.48]故全校學(xué)生平均每天參加體育鍛煉的時間在23.52~28.48分鐘之間。48假設(shè)檢驗的一般問題一、假設(shè)檢驗的基本思想二、假設(shè)檢驗的步驟三、假設(shè)檢驗中的兩類錯誤49如果總體均值
=4535樣本均值不大可能為這個值因此拒絕原假設(shè)
=45樣本平均年齡45抽樣分布一、假設(shè)檢驗的基本思想4050
假設(shè)檢驗的基本思想基于小概率原理的反證法51二、假設(shè)檢驗的步驟1、提出假設(shè),包括原假設(shè)和備擇假設(shè)2、構(gòu)造相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量,確定其分布形式;根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量的值;3、確定顯著性水平和臨界值;4、作出結(jié)論。(根據(jù)所計算的統(tǒng)計量的值與臨界值比較確定是否拒絕原假設(shè))52原假設(shè)
TheNullHypothesis1.陳述需要檢驗的假設(shè)
例如:H0:=452.原假設(shè)用H0
表示3.總是包含等號“=”(比如=,,)4.檢驗以“假定原假設(shè)為真”開始53平均每天看電視時間不是5小時。如何設(shè)定假設(shè)檢驗?H0:=5 H1:554例題(雙側(cè)檢驗)據(jù)報導(dǎo),美國全職教授年薪的數(shù)學(xué)期望值為68000美元,標準差為5000美元。一個由36名大學(xué)全職教授組成的樣本表明,平均薪水為70000美元,檢驗報導(dǎo)的可信性。(顯著性水平為0.02)55H0臨界值臨界值/2/2樣本統(tǒng)計量拒絕域拒絕域非拒絕域接受域與拒絕域抽樣分布1-置信度56(1)H0:μ=68000H1;μ≠68000(2)檢驗統(tǒng)計量服從Z分布檢驗統(tǒng)計量:(3)α=0.02,查正態(tài)分布表得:Z=2.33,
接受域為(-2.33,2.33)
結(jié)論:拒絕假定。57
質(zhì)檢員認為在整個工作流程中平均裝盒量符合標準:沒有超過368克。隨機抽取25盒為樣本,均值X=372.5克,標準差s=15
克。試在=0.05的條件下進行檢驗。給出你的結(jié)論。368克.例題(單側(cè)檢驗)58t0拒絕H0t0拒絕H0接受域與拒絕域H0:0H1:<0H0:0H1:>0必須顯著低于才會拒絕小的數(shù)值與H0不矛盾.,因此不會拒絕H0左側(cè)檢驗右側(cè)檢驗59(1)H0:μ≤368
H1;μ>368(2)檢驗統(tǒng)計量服從t分布檢驗統(tǒng)計量:(3)α=0.05,查t分布表得:t=1.711,
接受域為(-∞,1.711)
結(jié)論:接受原假定。60假設(shè)檢驗中的兩類錯誤
檢驗決策錯誤第一類錯誤棄真錯誤,后果往往較為嚴重出現(xiàn)第一類錯誤的概率為
,等于顯著性水平第二類錯誤
存?zhèn)五e誤,出現(xiàn)第二類錯誤的概率為61檢驗決策結(jié)果實際情況實際情況H0為真H0為假決策H0
為真H0為假
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