总体特征数之方差

总体特征数之方差
总体特征数之方差

总体特征数的估计(二)

【目标引领】 1. 学习目标:

理解样本数据的方差,标准差的意义和作用,学会计算数据的方差、标准差,并使学生领会通过合理的抽样对总体的稳定性水平作出科学的估计的思想。掌握从实际问题中提取数据,利用样本数据计算方差,标准差,并对总体稳定性水平估计的方法。

2. 学法指导:

①.方差和标准差计算公式:

设一组样本数据n 21x ,,x ,x ,其平均数为x ,则 样本方差:s 2

=

n

1〔(x 1—x )2+(x 2—x )2+…+(x n —x )2

〕 样本标准差:s=])x x ()x x ()x x [(n

12n 2

221----++-+- ②.方差和标准差的意义:描述一个样本和总体的波动大小的特征数。标准差大说明波动大。

【教师在线】 1. 解析视屏:

①若给定一组数据n 21x ,,x ,x ,方差为s 2

,则n 21ax ,ax ,ax 的方差为22s a

②若给定一组数据n 21x ,,x ,x ,方差为s 2

,则b ax ,b ax ,b ax n 21+++ 的方差为22s a ;

特别地,当1=a 时,则有b x ,,b x ,b x n 21+++ 的方差为s 2

,这说明将一组数据的每一

个数据都减去相同的一个常数,其方差是不变的,即不影响这组数据的波动性;

③方差刻画了数据相对于均值的平均偏离程度;对于不同的数据集,当离散程度越大时,方差越大;

④方差的单位是原始测量数据单位的平方,对数据中的极值较为敏感,标准差的单位与原始测量数据单位相同,可以减弱极值的影响。

2. 经典回放:

例1: 要从甲乙两名跳远运动员中选拔一名去参加运动会,选拔的标准是:先看他们的平均成绩,如果两人的平均成绩相差无几,就要再看他们成绩的稳定程度。为此对两人进行了15

如何通过对上述数据的处理,来作出选人的决定呢? 解:x 甲≈750.2

x 乙≈750.6

s 甲≈16.4 s 乙≈9.6

甲乙两名跳远运动员的平均成绩相差无几,乙的成绩较稳定,所以选拔乙去参加运动会比较合适。

点评:总体平均数描述一总体的平均水平,方差和标准差描述数据的波动情况或者叫稳定程度。

例2:证明方差的两个性质

①.若给定一组数据n 21x ,,x ,x ,方差为s 2

,则n 21ax ,ax ,ax 的方差为22s a

②.若给定一组数据n 21x ,,x ,x ,方差为s 2

,则b ax ,b ax ,b ax n 21+++ 的方差为22s a ;

解:设一组样本数据n 21x ,,x ,x ,其平均数为12n

x x x n

++

+=x ,则

样本方差:s 2

=

n

1〔(x 1—x )2+(x 2—x )2+…+(x n —x )2

〕 另一组样本数据n 21ax ,ax ,ax ,其平均数为12n

ax ax ax n

++

+=a x ,则

样本方差=

n 1〔(ax 1—a x )2+(ax 2—a x )2+…+(ax n —a x )2

〕 =a 2n

1〔(x 1—x )2+(x 2—x )2+…+(x n —x )2〕

=22s a .

同样:另一组样本数据b ax ,b ax ,b ax n 21+++ ,其平均数为

12n ax b ax b ax b

n

++++

++=a x +b,

样本方差=

n 1〔(ax 1+b —a x -b )2+(ax 2+b —a x -b )2+…+(ax n +b —a x -b )2

〕 = a 2n

1〔(x 1—x )2+(x 2—x )2+…+(x n —x )2

=22s a .

点评:特别地,当1=a 时,则有b x ,,b x ,b x n 21+++ 的方差为s 2

,这说明将一组数据的每一个数据都减去相同的一个常数,其方差是不变的,即不影响这组数据的波动性。

【同步训练】

1.若821k ,,k ,k 的方差为3,则)3k (2,),3k (2),3k (2821--- 的方差为________. 2.在一次歌手大奖赛上,七位评委为歌手打出的分数如下:7.9,4.9,6.9,9.9,4.9,4.8,4.9,去掉一个最高分和一个最低分后,所剩数据的平均值和方差分别为 ( ) A .484.0,4.9 B .016.0,4.9 C .04.0,5.9 D .016.0,5.9 3. 从甲乙两个总体中各抽取了一个样本:

根据以上数据,说明哪个波动小?

4.

5.为了考察甲乙两种小麦的长势,分别从中抽取10株苗,测得苗高如下:

哪种小麦长得比较整齐?

6.从A、B两种棉花中各抽10株,测得它们的株高如下:(CM)

A、 25 41 40 37 22 14 19 39 21 42

B、 27 16 44 27 44 16 40 16 40 40

(1) 哪种棉花的苗长得高?

(2) 哪种棉花的苗长得整齐?

【拓展尝新】

7.“用数据说话”,这是我们经常可以听到的一句话,但数据有时也会被利用,从而产生误导。例如,一个企业中,绝大多数是一线工人,他们的年收入可能是一万元左右,另有一些经理层次的人,年收入可以达到几十万元。这时年收入的平均数会比中位数大得多。尽管这时中位数比平均数更合理些,但是这个企业的老板到人力市场去招聘工人时,也许更可能用平均数来回答有关工资待遇方面的提问。你认为“我们单位的收入比别的单位高”这句话应当怎么理解?

【解答】

1.12 2.D

3.甲波动小4.乙情况比较稳定5.甲种小麦长得比较整齐

6.乙种棉花的苗长得高,甲种棉花的苗长得整齐。

7.从收入的平均数及数据的稳定程度(两极分化的程度)来分析。

《总体平均数与方差的估计》 教学设计

《总体平均数与方差的估计》教学设计 本节课是湘教版数学九年级上册第五章用样本推断总体的第一节课,是统计的初步知识,本节课主要讲解用总体平均数与方差的估计,本节要求了解用简单随机样本的百分比、平均数或方差去估计总体的百分比、平均数或方差;进一步体会用样本估计总体的统计思想方法。 因此本节课重点是用简单随机样本的百分比、平均数或方差去估计总体百分比、平均数或方差。所渗透的数学思想方法有:类比,转化,建模。 【知识与能力目标】 1.了解用简单随机样本的百分比、平均数或方差去估计总体的百分比、平均数或方差; 2.进一步体会用样本估计总体的统计思想方法。 【过程与方法目标】 经历生活实例,体会统计估计,能对问题发表看法。 【情感态度价值观目标】 培养学生学习认真、细致、耐心的学习态度与习惯,加深学生对统计估计意义和基本思想的理解,构建师生、学生互动平台,让学生发表自己的看法,提高学生的表达能力。【教学重点】 用简单随机样本的百分比、平均数或方差去估计总体百分比、平均数或方差。 【教学难点】 用简单随机样本的百分比、平均数或方差去估计总体百分比、平均数或方差。 ◆教学过程 一、导入新课 阅读下面的报道,回答问题。 阅读PPT上的新闻报道。 从上述报道可见,北京市××局进行2019年度人口调查采用的是什么调查方式? 二、新课学习 我们在研究某个总体时,一般用数据表示总体中每个个体的某种数量特性,所有这些数据组成一个总体,而样本则是从总体中抽取的部分数据,因此,样本蕴含着总体的许多信息,这使得我们有可能通过样本的某些特性去推断总体的相应特性。 从总体中抽取样本,然后通过对样本的分析,去推断总体的情况,这是统计的基本思想.

样本方差的期望

方差: 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。 方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 历史: “方差”(variance)这一词语率先由罗纳德·费雪(Ronald Fisher)在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中提出。 统计学意义: 当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小。 样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。 最近进展:

方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度,更是揭示了样本内部彼此波动的程度,也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。当然,这个结论是在二阶统计矩下成立。 样本方差: 先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方,然后再对此变量取平均数,就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。 均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。 简介: 在许多实际情况下,人口的真实差异事先是不知道的,必须以某种方式计算。当处理非常大的人口时,不可能对人口中的每个物体进行计数,因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。

总体平均数与方差的估计

总体平均数与方差的估计 教学目标 1.掌握并灵活、快速、准确地计算样本的平均数、方差,以及对样本和总体的结合分析。 2.会利用样本的平均数众数中位数方差估计总体的平均数众数中位数方差. 3.进一步体会用样本估计总体的统计思想方法. 重点难点 重点:平均数.加权平均数.方差的计算方法.. 难点:在简单随机样本中,会用样本的平均数和方差来估计总体的平均数和方差. 教学设计 一.预习导学 学生通过自主预习教材P141-P144完成下列各题. 1.什么是平均数?平均数是怎样计算的? 2.什么是方差?方差是怎样计算的?方差反映的是一组数据的什么特征? 3.什么情况下,可以用样本的平均数或方差来估计总体? 设计意图:通过复习平均数与方差的计算方法,挑起学生对统计知识的回忆,同时训练学生的基本计算能力。通过自主预习课本新知,培养学生自主学习的良好习惯和能力。 二.探究展示 (一)合作探究 1.教材第141页的“议一议”。 分析下面三个方面的问题: (1)上述调查繁琐吗? (2)上述调查的对象多不多? (3)如果你去进行具体调查,从你自身的角度出发,你认为采取什么样的方式要好? 2.小组讨论:用哪种方案解决此问题最好? 归纳:从总体中抽取简单随机样本,然后对样本进行分析,再用样本的各种数据去推断总体的各种情况是最好的,是最简单同时也有效的。 教师总结:在大多数情况下,当样本容量足够大时,才用随机抽取的样本进行分析,然后用样本的数据去推断总体的各种情况是比较合理的,是符合数学规律的。 推广:由于简单随机样本客观地反映了实际情况,能够代表总体,因此我们可以用简单随机样本的平均数与方差分别去估计总体的平均数与方差。 (二)展示提升 以下题目先由学生独立完成,然后小组内讨论交流 交流完毕后,各小组选派人员上台展示. 1.为检测一批节能灯的使用寿命,从中抽取了25个节能灯进行试验.这25个节能灯的使用寿命是( ). A.总体 B.个体 C.样本 D.样本容量. 设计意图:复习统计中的各基本名称术语。 2.了解某中学学生的身高情况,需要抽取部分学生进行调查,下列抽取学生的方法合适的是( ) A随机抽取该校一个班级的学生.

5.1总体平均数与方差的估计

第5章用样本推断总体 5.1总体平均数与方差的估计 【学习目标】 教学目标 1. 会利用样本的平均数众数中位数方差估计总体的平均数众数中位数方差 2. 进一步体会用样本估计总体的统计思想方法 . 重点:平均数.加权平均数.方差的计算方法.? 难点:在简单随机样本中,会用样本的平均数和方差来估计总体的平均数和方差 【预习导学】 学生通过自主预习教材 P l41-P l44完成下列各题. 1. 什么是平均数?平均数是怎样计算的? 2. 什么是方差?方差是怎样计算的?方差反映的是一组数据的什么特征 3. 什么情况下,可以用样本的平均数或方差来估计总体? 【探究展示】 合作探究 1.(一)教材第141页的“议一议”。 分析下面三个方面的问题: (1)上述调查繁琐吗? (2)上述调查的对象多不多? (3 )如果你去进行具体调查,从你自身的角度出发,你认为采取什么样的方式要好? 2. 小组讨论:用哪种方案解决此问题最好? 归纳:从总体中抽取 ____________ 样本,然后对样本进行分析,再用样本的各种数据 去 ______ 总体的各种情况是最好的,是最简单同时也有效的。 总结:在大多数情况下,当样本容量足够大时,才用随机抽取的样本进行分析,然后用 样本的数据去推断总体的各种情况是比较合理的,是符合数学规律的。 推广:由于简单随机样本客观地反映了实际情况, 能够代表总体,因此我们可以用简单 随机样本的平均数与方差分别去估计总体的平均数与方差。 ,从中抽取了 25个节能灯进行试验.这25个节能灯的使用寿 样本 D. 样本容量. ,需要抽取部分学生进行调查,下列抽取学生的方法合适的 (—二 )展示提升 1.为检测一批节能灯的使用寿命 命是()如图. A. 总体 B. 个体 C. 2 .为了解某中学学生的身高情况 是()

《总体平均数与方差的估计》教案

5.1总体平均数与方差的估计 【教学目标】: 通过实例,使学生体会用样本估计总体的思想,能够根据统计结果作出合理的判断和推测,能与同学进行交流,用清晰的语言表达自己的观点。 【重点难点】: 重点、难点:根据有关问题查找资料或调查,用随机抽样的方法选取样本,能用样本的平均数和方差,从而对总体有个体有个合理的估计和推测。 【教学过程】: 一、课前准备 问题:2010年北京的空气质量情况如何?请用简单随机抽样方法选取该年的30天,记录并统计这30天北京的空气污染指数,求出这30天的平均空气污染指数,据此估计北京2010年全年的平均空气污染指数和空气质量状况。请同学们查询中国环境保护网,网址是 二、新课 师生用随机抽样的方法选定如下表中的30天,通过上网得知北京在这30天的空气污染指数及质量级别,如下表所示: 这30个空气污染指数的平均数为107,据此估计该城市2010年的平均空气污染指数为107,空气质量状况属于轻微污染。 讨论:同学们之间互相交流,算一算自己选取的样本的污染指数为多少?根据样本的空气污染指数的平均数,估计这个城市的空气质量。 2、体会用样本估计总体的合理性 下面是老师抽取的样本的空气质量级别、所占天数及比例的统计图和该城市2010年全年的相应数据的统计图,同学们可以通过比较两张统计图,体会用样本估计总体的合理性。

经比较可以发现,虽然从样本获得的数据与总体的不完全一致,但这样的误差还是可以接受的,是一个较好的估计。 练习:同学们根据自己所抽取的样本绘制统计图,并和2010年全年的相应数据的统计图进行比较,想一想用你所抽取的样本估计总体是否合理? 显然,由于各位同学所抽取的样本的不同,样本的污染指数不同。但是,正如我们前面已经看到的,随着样本容量(样本中包含的个体的个数)的增加,由样本得出的平均数往往会更接近总体的平均数,数学家已经证明随机抽样方法是科学而可靠的. 对于估计总体特性这类问题,数学上的一般做法是给出具有一定可靠程度的一个估计值的范围,将来同学们会学习到有关的数学知识。 3、加权平均数的求法 问题1:在计算20个男同学平均身高时,小华先将所有数据按由小到大的顺序排列,如下表所示: 然后,他这样计算这20个学生的平均身高: 小华这样计算平均数可以吗?为什么? 问题2:假设你们年级共有四个班级,各班的男同学人数和平均身高如下表所示.

概率分布以及期望和方差

概率分布以及期望和方差 上课时间: 上课教师: 上课重点:掌握两点分布、超几何分布、二项分布、正态分布的概率分布及其期望和方差 上课规划:解题技巧和方法 一 两点分布 ⑴两点分布 如果随机变量X 的分布列为 X 1 0 P p q 其中01p <<,1q p =-,则称离散型随机变量X 服从参数为p 的二点分布. 二点分布举例:某次抽查活动中,一件产品合格记为1,不合格记为0,已知产品的合格率为80%,随机变量X 为任意抽取一件产品得到的结果,则X 的分布列满足二点分布. X 1 0 P 0.8 0.2 两点分布又称01-分布,由于只有两个可能结果的随机试验叫做伯努利试验,所以这种分布又称为伯努利分布. (2)典型分布的期望与方差: 二点分布:在一次二点分布试验中,离散型随机变量X 的期望取值为p ,在n 次二点分布试验中,离散型随机变量X 的期望取值为np . 1、在抛掷一枚图钉的随机试验中,令10X ?=? ? ,针尖向上; ,针尖向下.,如果针尖向上的 概率为p ,试写出随机变量X 的概率分布. 2、从装有6只白球和4只红球的口袋中任取一只球,用X 表示“取到的 知识内容 典例分析

白球个数”,即???=,当取到红球时, ,当取到白球时, 01X ,求随机变量X 的概率分布. 3、若随机变量X 的概率分布如下: X 1 P 29C C - 38C - 试求出C ,并写出X 的分布列. 3、抛掷一颗骰子两次,定义随机变量 ?? ?=)(,1)(,0的点数数等于第二次向上一面当第一次向上一面的点 面的点数数不等于第二次向上一当第一次向上一面的点 ξ 试写出随机变量ξ的分布列. 4、篮球运动员比赛投篮,命中得1分,不中得0分,已知运动员甲投篮命中率的概率为P . ⑴ 记投篮1次得分X ,求方差()D X 的最大值; ⑵ 当⑴中()D X 取最大值时,甲投3次篮,求所得总分Y 的分布列及Y 的期望与方差. 二 超几何分布

用样本数字特征估计总体数字特征(平均数,方差,实用标准差等)

考点174 用样本数字特征估计总体数字特征(平均数,方差,标准差等) 1.(13辽宁T16) 为了考察某校各班参加课外书法小组的人数,在全校随机抽取5个班级,把每个班级参加 该小组 的人数作为样本数据.已知样本平均数为7,样本方差为4,且样本数据互相不相同,则样本 数据中的 最大值为 . 【测量目标】用样本数字特征估计总体数字特征. 【难易程度】较难 【参考答案】10 【试题解析】设5个班级中参加的人数分别为12345,,,,,x x x x x 则由题意知 2222212345 123457,(7)(7)(7)(7)(7)20,5 x x x x x x x x x x ++++=-+-+-+-+-=五个 整数的平 方和为20,则必为0119920++++=,由73x -=可得10x =或4x =,由71x -=可 得8x =或6x =,由上可知参加的人数分别为4,6,7,8,10,故样本数据中的最大值为10. 2.(13上海T10)设非零常d 是等差数列12319,,,,x x x x L 的公差,随机变量ξ等可能地取值12319,,,,x x x x L ,则方差_______D ξ=. 【测量目标】方差. 【难易程度】中等 |d 【试题解析】

1 1219 110 1918 19 +2 9 1919 x d x x x E x d x ξ ? + ++ ===+= … (步骤1) 2 2222222 (981019)30 19 d D d ξ=+++++++= L L.(步骤2) 3.(13北京T16) 下图是某市3月1日至14日的空气质量指数趋势图,空气质量指数小于100表示空气质量优良,空气质量指数大于200表示空气重度污染,某人随机选择3月1日至3月15日中的某一天到达该市,并停留2天. JC113 (Ⅰ)求此人到达当日空气重度污染的概率; (Ⅱ)设X是此人停留期间空气质量优良的天数,求X的分布列与数学期望; (Ⅲ)由图判断从哪天开始连续三天的空气质量指数方差最大?(结论不要求证明)【测量目标】离散型随机变量的分布列,期望和方差;用样本数字特征估计总体数字特征. 【难易程度】中等 【试题解析】(Ⅰ)设 i A表示事件“此人于3月i日到达该市”(i=1,2,…,13). 根据题意,P( i A)= 1 13 ,且 i j A A I=?(i≠j). 设B为事件“此人到达当日空气重度污染”,则B= 58 A A U. 所以P(B)=P( 58 A A U)=P( 5 A)+P( 8 A)= 2 13 .(步骤1) (Ⅱ)由题意可知,X的所有可能取值为0,1,2,且 P(X=1)=()()()()() 3671136711 4 13 P A A A A P A P A P A P A =+++= U U U,

样本方差的期望

样本方差的期望 假设某百货超市现有一批快到期的日用产品急需处理,超市老板设计了免费抽奖活动来处理掉了这些商品。纸箱中装有大小相同的20个球,10个10分,10个5分,从中摸出10个球,摸出的10个球的分数之和即为中奖分数,获奖如下: 一等奖100分,冰柜一个,价值2500元; 二等奖50分,电视机一个,价值1000元; 三等奖95分,洗发液8瓶,价值178元; 四等奖55分,洗发液4瓶,价值88元; 五等奖60分,洗发液2瓶,价值44元; 六等奖65分,牙膏一盒,价值8元; 七等奖70分,洗衣粉一袋,价值5元; 八等奖85分,香皂一块,价值3元; 九等奖90分,牙刷一把,价值2元; 十等奖75分与80分为优惠奖,只収成本价22元,将获得洗发液一瓶; 分析:表面上看整个活动对顾客都是有利的,一等奖到九等奖都是白得的,只有十等奖才收取一点成本价。但经过分析可以知道商家真的就亏损了吗?顾客就真能从中获得抽取大奖的机会吗?求得其期望值便可真相大白。 摸出10个球的分值只有11种情况,用X表示摸奖者获得的奖励金

额数,计算得到E(X)=-10.098,表明商家在平均每一次的抽奖中将获得10.098元,而平均每个抽奖者将花10.098元来享受这种免费的抽奖。 从而可以看出顾客真的就站到大便宜了吗?相反,商家采用这种方法不仅把快要到期的商品处理出去了,而且还为超市大量集聚了人气,一举多得。 此百货超市老板运用数学期望估计出了他不会亏损而做了这个免费抽奖活动,最后一举多得,从中可看出了数学期望这一科学的方法在经济决策中的重要性。 体育比赛问题: 乒乓球是我们的国球,上世纪兵兵球也为中国带了一些外交。中国队在这项运动中具有绝对的优势。现就乒乓球比赛的安排提出一个问题:假设德国队(德国队名将波尔在中国也有很多球迷)和中国队比赛。赛制有两种,一种是双方各出3人,三场两胜制,一种是双方各出5人,五场三胜制,哪一种赛制对中国队更有利? 分析:由于中国队在这项比赛中的优势,不妨设中国队中每一位队员德国队员的胜率都为60%,接着只需要比较两个队对应的数学期望即可。 参考资料来源:百度百科-数学期望 期望值:

样本方差的期望

样本方差的期望和方差沉义义(上海工程技术大学基础教学学院,上海201620)摘要在实际应用中,样本均值珔X和样本方差s 2,x I珔X和计算XJ珔X有必要计算协方差和相关系数。本文给出了相应的计算公式,并提供了一些简单的计算方法。关键词:样本均值样本方差期望;方差;协方差研究生入学数学考试中的相关系数,样本均值X的期望和方差和样本方差s 2是非常重要的测试点。但是,在概率论和数理统计的教学过程中,很少涉及如何计算样本方差S2的方差。其次,对于简单的随机样本x 1,x 2如何计算协方差cov(x I,珔x),相关系数ρx I珔x,yi = x I-X和YJ = x J-xx,协方差cov(y I,y J)以及x I和XX的相关系数ρy I y J使学生感到困惑。本文对以上知识进行了系统分析,并给出了一些简单的计算方法。1,课本中样本均值和样本方差的期望值和方差,样本均值珔X和样本方差s 2的性质由以下定理给出:定理:让总体x?n(μ,σ2),x 1,x 2如果xn(n> 1)是一个简单的随机样本,X是一个样本均值,s 2是一个样本方差,则(1)x?nμ,σ2()n; (2)x和S 2是独立的;(3)(n-1)S2σ2?χ2(n-1)。推论1 e (x)=μ,D(x)=σ2n; E(S2)=σ2,D(S2)= 2σ4N-1。上述推论的前三个结论的证明

见教科书[1]。D(s 2)= 2σ4N-1的证明如下。从定理(3)的结论中,我们可以得出D (n-1)s 2σ()2 = 2(n-1),即(n-1)2σ4D(s 2)= 2(n-1),所以D(s 2)= 2σ4N-1。2,2 cov(x I,x)=σ2n,ρx I珔x = 1 = n(I = 1,2,n)。证明x I?n(μ,σ2)独立于彼此(I = 1,2然后cov(x I,XJ)=σ2,I = J0,I≠{J(I = 1,2,...))因此,cov(x I,珔x)= 1ncov(x I,x 1 + ...)+ X i +…+ X n)= 1ncov(X i,X 1)+…+ 1ncov(X i,X i)+…+ —8 1 —1ncov(X i,X n)= 0 +…+σ2n +…+0 =σ2n(i = 1,2,…,n),ρx I珔x = cov(x I,珔x)d(xi)d (xx槡)=σ2nσ2·σ2槡n = 1槡n(I = 1,2,n)。3,yi = x I-X的性质是推论3 E(yi)= 0,D (yi)= 1-1()nσ2; cov(y I,y J)=-σ2n(I≠J),ρy I y J =-1n-1(I≠J)(I = 1,2,n)。证明了e(yi )= e(x ixx)= e(x ixx)= e(x ixx)= e(x IX)=u-μ= 0,D(yi)= D(x ixx)= D(xi)+ D(x(x)珔(x I,x,x)=σ2 +σ2 +σ2n-2,σ2n = 1-1(nσ2),cov (y I,y J)= cov(x I ,y J)= cov(x IX,x,J)x,jx jx,jxx,xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-x-= cov(x I,XJ)-CoV(x I,XJ)-CoV(xx,XJ)+ cov (x,x,x)= 0-σ2n-σ2n +σ2n =-σ2n,ρy I,y J = cov(yi)YJ)d(yi)d(y J槡)=-σ2n1 -1()nσ2 =-1n-1。这里我们必须指出

总体平均数与方差的估计

.总体平均数与方差的估计

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第5章用样本推断总体 5.1总体平均数与方差的估计 【知识与技能】 1.掌握用样本平均数估计总体平均数 2.掌握用样本方差估计总体方差. 【过程与方法】 通过对具体事例的分析、探讨,掌握简单随机样本在大多数情况下,当样本容量足够大时,样本的平均数和方差能反应总体相应的情况. 【情感态度】 感受数学在生活中的应用. 【教学重点】 样本平均数、方差估计总体平均数、方差的综合应用. 【教学难点】 体会统计思想,并会用样本平均数和方差估计总体平均数和方差. 一、情景导入,初步认知 一所学校要从两名短跑速度较快的同学中选拔一名去参加市里的比赛,为了使选拔公平,每名同学都进行10次测试,结果两名同学测试的结果的平均数是相同的,那么,派谁去参加比赛更好呢? 【教学说明】通过具体事例的引入,提高学生学习的兴趣. 二、思考探究,获取新知 1.我们在研究某个总体时,一般用数据表示总体中每个个体的某种数量特性,所有这些数据组成一个总体,而样本则是从总体中抽取的部分数据,因此,样本蕴含着总体的许多信息,这使我们有可能通过样本的某些特性去推断总体的相应特性. 2.从总体中抽取样本,然后通过对样本的分析,去推断总体的情况,这是统计的基本思想,用样本平均数,样本方差分别去估计总体平均数,总体方差就是

这一思想的体现,实践和理论都表明:对于简单的随机样本,在大多数情况下,当样本容量足够大时,这种估计是合理的. 3.思考:(1)如何估计某城市所有家庭一年内平均丢弃的塑料袋个数? (2)在检查甲、乙两种棉花的纤维长度时,如何估计哪种棉花的纤维长度比较整齐? 【归纳结论】由于简单随机样本客观地反映了实际情况,能够代表总体,因此我们可以用简单随机样本的平均数与方差分别去估计总体的平均数与方差. 4.探究:某农科院在某地区选择了自然条件相同的两个试验区,用相同的管理技术试种甲、乙两个品种的水稻各100亩.如何确定哪个品种的水稻在该地区更有推广价值呢? 为了选择合适的稻种,我们需要关心这两种水稻的平均产量及产量的稳定性(即方差),于是,待水稻成熟后,各自从这100亩水稻随机抽取10亩水稻,记录它们的亩产量(样本),数据如下表所示: 我们可以求出这10亩甲、乙品种的水稻的平均产量.因此,我们可以用这个产量来估计这两种水稻大面积种植后的平均产量. 我们还可以计算出这10亩甲、乙品种的水稻的方差,从而利用这两个方差来估计. 这两种水稻大面积种植后的稳定性(即方差),从而得出哪种水稻值得推广. 5.通过上面的探究,怎样用样本去估计总体,才能使估计更加合理? 【归纳结论】①抽取的样本要具有随机性;②样本容量要足够大. 6.如何用样本方差估计总体方差? 【归纳结论】方差能够反映一组数据与其平均值的离散程度的大小.方差越大,离散程度越大,稳定性越差.用样本方差估计总体方差的具体方法为:①计算样本平均数;②计算样本方差;③用样本方差估计总体方差. 【教学说明】引导学生思考,让学生讨论,合作完成.培养学生互助、协作的精神.

样本方差的期望

样本方差的期望 (1)样本(背景知识):由学过的概率论的知识可以知道,若在总体个数有限的情况下,抽取出一些个体,总体的分布可能会发生变化,所以个体的分布可能反映不了总体的分布。后一句不太好理解,所以举个经典例子:若N个产品中有M个废品,在抽样调查其废品率时,正常抽取样本(随机抽不放回),则样品的废品率服从超几何分布;而产品中的废品率服从二项分布。这样由样品得到的估计,统计性质就与总体不同。而且当产品数量不是很大时,这种分布差异无法忽视。然而只有在总体中包含的个体极多或包含无限多个个体时,不放回的抽取才对总体的分布影响极少或者毫无影响,这种例子才不成立,此时可以用样本估计总体。这种情形在应用中最为常见,数理统计学在理论上对其研究得也最深入。此时称抽出的若干数据独立同分布,称这组数据为从某总体抽出的独立随机样本,简称为从某总体中抽出的样本。【1】 (2)样本均值/方差:顾名思义,样本均值就是样本的均值,样本方差就是样本数据的方差。 (3)总体均值/方差:同上。。 (4)样本均值/方差的期望:样本数据均为我们抽取得来(是已知量)

我们利用它算出样本参数(例如样本均值),假装它是总体的参数(例如总体均值,是未知量),这就是用样本估计总体的过程;由样本的定义,用样本估计得到的总体的参数不是完美的,有时和真正的总体的参数之间可能有一个偏移。那么接下来一个很自然的想法就是,由于我们对样本参数计算式已知,除去不可控的抽样随机性,从计算方法的角度上来说,我们可以知道这个偏移量是多少吗?更进一步地,我们可以在计算方法上对这个偏移加以修正吗?自然地,类似前述在定义样本时举过的例子,我们还可以假设对总体的数据和参数已知,这样就可以用总体的数据和参数模拟抽样,反算出样本参数,并与真实的总体参数加以对比,达到修正偏移的目的了!而这样反算出的样本参数,就叫做样本参数(例如样本均值、样本方差)的期望。 从正面的/科学的(也是教材上的)角度来说,我们是用总体反过来估计了样本,得到的当然就是样本参数的期望值啦。 若样本参数经修偏后,在某种算法下与真实的总体参数达到一致,该样本参数为总体参数的一个无偏估计量。一个参数往往有不止一个无偏估计,我们需要在一个对估计的整体的优良性准则下视情况讨论。

样本方差与总体方差的区别

样本方差与总体方差的区别 之前一直对于样本方差与总体方差的概念区分不清,对于前者不仅多了样本”两个字,而且公式中除数是N-1 ,而不是N。现在写下这么写东西,以能彻底把他们的区别搞清楚。 总体方差: 也叫做有偏估计,其实就是我们从初高中就学到的那个标准定义的方差,除数是N。女0果实现已知期望值,比如测水的沸点,那么测量 立的(期望值不依测量值而改变,随你怎么折腾,温度计坏了也好,看反了也好,总之,期望值应该是100度),那么E『(X-期望)人2』,就有10个自由度。事实上,它等于(X- 期望)的方差,减去(X-期望)的平方。”所以叫做有偏估计,测量结果偏于那个”已知的期望值“。样本方差: 无偏估计、无偏方差(unbiased varianee )。对于一组随机变量,从中随机抽取N个样本, 这组样本的方差就是Xi^2平方和除以N-1。这可以推导出来的。如果现在往水里撒把盐, 水的沸点未知了,那我该怎么办?我只能以样本的平均值,来代替原先那个期望100度。同 样的过程,但原先的(X-期望),被(X-均值)所代替。设想一下(Xi-均值)的方差,它 不在等于Xi的方差,而是有一个协方差,因为均值中,有一项Xi/n是和Xi相关的,这就 是那个”偏"的由来 刊屮)二 Ei a.—-£(A;-W) f=l 9 =rr 一 证明: 10次,测量值和期望值之间是独

DGH 兀) 担工加D (X ;)) g ? u 曰右力m-工P) 占E (m :-寸) __________ ■!■ A^(E :=iCV —2A ;T + X-)) 闵肯) ) + £:D) n(<7- + //-) E(X 力二丫) nE(X~) MD(X) + E2(X)) M 吟+ “?) 尙e + //-) - 角F + "') t7- 证毕?? D(X)二 --- ◎ E(f)= D(X) + Eh 工) E{S-)= £(E ; =1 A ;y )=

样本方差的期望

样本方差的期望 1,答主说的关于硬币的问题,这是频率学派和贝叶斯学派的分歧,但是他们是有统一的。通过贝叶斯理论,最后的结果是p^=(X+1)/n+2,这里是题主疑问的所在。其实这个估计与频率X/n是有差别的,当n 很大的时候不显著,原因(高等数学的极限理论),当n相当小的时候,则很显著。从一个角度看,当n很小的时候,用贝叶斯估计比X/n 更合理。因为当n很小的时候,试验结果可能出现X=0或X=n,这时,如果按照X/n,则应该把p估计0或1,这就太极端了,因为我们不能仅仅根据在少数几次试验中把全不出现或是全出现的事件,就来判定它为不可能或必然事件。若按贝叶斯理论的公式p^=(X+1)/n+2,则在这两种情况下分别给出估计值为1/(n+2)和(n+1)/(n+2),这样就留有余地了。(参考陈希孺的教材)2 ,取2/3,那是为了让结果好看,它没有具体的理论支撑的,只是一个定义的说法。只是说用平滑理论大家容易比较接受。举一个不恰当的例子,你穿衣服为了保暖,在衣服上绣一朵花,那是为了好看,没有保暖的功能,但是别人喜欢接受你绣了花的衣服。欢迎讨论 (1)取具体的样本值,那么EX是没有意义的,我的理解是你承认了X是随机变量,只是这样做EX没有任何价值。根据你的描述我是这么理解的。但是我想说的是你这里取了具体的样本(其实更准确说是样品),这个样本X它不是随机变量。(2)从大的方面讲,我看过陈希孺老先生写的概率论与数理统计和数理统计学,其实书中说到的样本均值和样本方差都是定义出来的,当然为什么这么定义,这是你想

得到的答案。我自己说一下自己的理解,统计问题一个是估计,一个是检验假设。不管是哪个问题,都是要构造好多统计量,当然样本方差和样本均值都是统计量,也是随机变量。用这些统计量去估计参数或是假设检验。统计量是针对某种需求构造的,其实它是可以推广的,那就是样本距。正好它是二阶的时候被说成了样本方差,有极大的应用。

二项分布的期望和方差的详细证明

二项分布的期望的方差的证明 山西大学附属中学 韩永权 hyq616@https://www.360docs.net/doc/955544954.html, 离散型随机变量的二项分布: 在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n 次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P ,那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是k n k k n n q p C k P -==)(ξ,(0,1,2k n = p q -=1) 于是得到随机变量ξ的概率分布如下: ξ 1 2 3 ... 1n - n P 0n n C q 11n n C pq - 222n n C p q - 333 n n C p q - ... 11 n n n C p q -- n n n C p 称这样的随机变量ξ服从二项分布,记作ξ~B(n ,p),其中n ,p 为参数,并记k n k k n q p C -=b(k ;n ,p). 1 求证:服从二项分布的随机变量ξ的期望E np ξ=. 证明如下:预备公式: 1 1k k n n kc nc --= 100110220211(1)()11011111()(......)n n n n k k n n k n n n n n n n p q c p q c p q c p q c p q c p q ----------------+=++++++因为()(1),k k n k k k n k n n p k c p p c p q ξ--==-= 所以 001112220012......n n n k k n k n n n n n n n E c p q c p q c p q k c p q nc p q ξ---=?+?++?++?++ =00110220211(1)()11011111(......)n n n k k n n k n n n n n n n np c p q c p q c p q c p q c p q ---------------++++++ =1()n np p q np -+= 所以E np ξ= 方法二: 证明:若 ),(~p n B X ,则X 表示n 重贝努里试验中的“成功” 次数,现在我们来求X 的数学期望。

总体平均数与方差的估计 (3)

5.1 总体平均数与方差的估计 学习目标: 1.使学生了解简单的随机抽样的操作过程,理解简单的随机抽样的含义; 2.能用随机抽样的方法从总体中抽取样本; 3.培养学生严谨的学习态度和良好的学习习惯。 重点、难点: 用简单的随机抽样的方法从总体中抽取样本。 学习过程: 一、用例子说明有些调查不适宜做普查,只适宜做抽样调查 例1:妈妈为了知道饼熟了没有,从刚出锅的饼上切下一小块尝尝,如果这一小块熟了,那么可以估计整张饼熟了。 例2:环境检测中心为了了解一个城市的空气质量情况,会在这个城市中分散地选择几个点,从各地采集数据。 例3:农科站要了解农田中某种病虫害的灾情,会随意地选定几块地,仔细地检查虫卵数,然后估计一公顷农田大约平均有多少虫卵,会不会发生病虫害。 例4:某部队要想知道一批炮弹的杀伤半径,会随意地从中选取一些炮弹进行发射实验,以考察这一批炮弹的杀伤半径。 以上的例子都不适宜做普查,而适宜做抽样调查。 二、如何从总体中选取样本 1、什么是简单的随机抽样 上面的例子不适宜做普查,而需要做抽样调查,那么应该如何选取样本,使它具有代表性,而能较好地反映总体的情况呢? 要想使样本具有代表性,不偏向总体中的某些个性,有一个对每个个体都公平的方法,决定哪些个体进入样本,这种思想的抽样方法我们把它称为简单的随机抽样 2、用简单的随机抽样方法来选取一些样本。 假设总体是某年级300名学生的数学考试成绩,我们已经按照学号顺序排列如下: 97 92 89 86 93 73 74 72 60 98 70 90 89 90 91 80 69 92 70 64 92 83 89 93 72 77 79 75 80 93 93 72 87 76 86 82 85 82 87 86 81 88 74 87 92 88 75 92 89 82 88 86 85 76 79 92 89 84 93 75 93 84 87 90 88 90 80 89 72 78 73 79 85 78 77 91 92 82 77 86 90 78 86 90 83 73 75 67 76 55 70 76 77 91 70 84 87 62 91 67 88 78 82 77 87 75 84 70 80 66 80 87 60 78 76 89 81 88 73 75 95 68 80 70 78 71 80 65 82 83 62 72 80 70 83 68 74 67 67 80 90 70 82 85 96 70 73 86 87 81 70 69 76 68 70 68 71 79 71 87 60 64 62 81 69 63 66 63 64 53 61 41 58 60 84 62 63 76 82 76 61 72 66 80 90 93 87 60 82 85 77 84 78 65 62 75 64 70 68 66 99 81 65 98 87 100 64 68 82 73 66 72 96 78 74 52 92 83 85 60 67 94 88 86 89 93 99 100 79 85 68 60 74 70 78 65 68 68 79 77 90 55 80 77 67 65 87 81 67 75 57 75 90 86 66 83 68 84 68 85 74 98 89 67 79 77 69 89 68 55 58 63 77 78 69 67 80 82 83 98 94 96 80 79 68 70 57 74 96 70 78 80 87 85 93 80 88 67 70 93。 用简单抽样的方法选取三个样本,每个样本含有5个个体,老师示范完成了第一个样本的选取,请同学们继续完成第二和第三个样本的选取。

为什么样本方差里面要除以(n-1)而不是n

为什么样本方差里面要除以(n-1)而不是n?(---by小马哥整理) 首先,我们来看一下样本方差的计算公式: (1) 刚开始接触这个公式的话可能会有一个疑问就是:为什么样本方差要除以(n-1)而不是除以n?为了解决这个疑惑,我们需要具备一点统计学的知识基础,关于总体、样本、期望(均值)、方差的定义以及统计估计量的评选标准。有了这些知识基础之后,我们会知道样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的。 公式(2)是我们按照正常的思维, 思考的应该有的方差的计算公式,也就是除以n的情况: (2) 公式(3)是我们经过修正得到的式子, 修正过程为: (3) 我们在课本上看到的其实是修正后的结果: (4) 下面详细(推导)讲, 为啥会要乘以前面那个(1/n-1), 来对公式(2)进行修正. 为了方便叙述,在这里说明好数学符号: (5) 前面说过样本方差之所以要除以(n-1)是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。在公式上来讲的话就是样本方差的估计量的期望要等于总体方差。如下: (6) 但是没有修正的方差公式,它的期望是不等于总体方差的(下面会讲解详细原因, 就是下面那个公式推导!) (7) 也就是说,样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是有偏差的 下面给出比较好理解的公式推导过程:

(8) 也就是说,除非否则一定会有 (9) 需要注意的是不等式右边的才是的对方差的“正确”估计,但是我们是不知道真正的总体均值是多少的,只能通过样本的均值来代替总体的均值。所以样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话是会有偏差,是会低估了总体的样本方差的。为了能无偏差的估计总体方差,所以要对方差计算公式进行修正,修正公式如下: (10) 这种修正后的估计量将是总体方差的无偏估计量,下面将会给出这种修正的一个来源; 为了能搞懂这种修正是怎么来的,首先我们得有下面几个等式: 1.方差计算公式: (11) 2. 均值的均值、方差计算公式: (12) 对于没有修正的方差计算公式我们有: (13)

总体平均值与方差的估计

《总体平均值与方差的估计》教案 教学目标 知识目标: ⑴使用计算器计算样本平均数和方差; ⑵掌握用样本特征数估计总体的思想方法; ⑶理解样本估计总体的合理性,总体期望值对样本的代表性的要求. 能力目标:⑴培养学生搜集,分析,计算和整理数据的能力; ⑵培养探索研究问题的能力和应涌所学知识解决实际问题的能力.领会统计知识在实际生活中应用. 教学重点 用样本平均数和方差去估计总体的平均数和方差. 教学难点 用样本平均数和方差去估计总体的平均数和方差的合理性. 教学过程 一.设置情境 问题一:收获季节 从湖中打一网鱼,共M 条,做上记号后再放入湖里,数天后再打一网鱼共n 条,其中K 条有记号.估计湖中有鱼大约 条? 问题二:选拔人才 要从甲乙丙三名选手中挑选一名同学参加数学竞赛,参考5次平时成绩: 甲:86 85 90 85 84 乙:70 95 85 83 97 丙:75 78 72 74 76 请你分析数据,作出选拔决定. 二.新课 总体期望值的估计 1.总体期望值(又称为总体平均数)描述了一个总体的平均水平; 2.对于很多总体来说,它的平均值不易求得,通常用容易求得的样本平均数对它进行估计.而且常用两个样本平均数的大小去近似地比较相应两总体的平均数大小; 3.样本平均数的符号表达:)(121n x x x n x +++= 方差估计:

样本方差:])()()[(1222212x x x x x x n s n -++-+-= 样本标准差:])()()[(122221x x x x x x n s n -++-+-= 方差和标准差是描述一个样本和总体的波动大小的特征数. 计算器使用: 某工厂研制甲、乙两种电灯泡,从两种电灯泡中各抽取了20只进行寿命试验,得到如下数据(单位:小时): 灯泡甲:1610 1590 1540 1650 1450 1650 1570 1630 1690 1720 1580 1620 1500 1700 1530 1670 1520 1690 1600 1590 灯泡乙:1670 1610 1550 1490 1430 1610 1530 1430 1410 1580 1520 1440 1500 1510 1540 1400 1420 1530 1520 1510 根据上述两个样本,你准备选哪种灯泡?请说明理由! 四.课堂练习 1.全年级的学生的语文成绩中任意抽取了20名学生的成绩如下表(单位:分): 60 90 85 75 65 70 80 90 95 80 85 95 75 70 85 80 85 65 90 85 求全年级的学生的语文考试平均成绩的估计值. 2.甲乙两个总体中各抽取了一个样本: 甲:900 920 900 850 910 920 乙:890 960 950 850 860 890 根据上述样本,哪个总体的波动较小? 3.甲、乙两台机器同时制造某种零件,抽查了15天中这两台机器制造该零件的数量,结果如下: 机器甲:151 150 141 143 135 131 141 142 150 142 144 137 134 140 134

概率分布期望方差(大全)

1.编号1,2,3的三位学生随意入座编号为1,2,3的三个座位,每位学生坐一个座位,设与座位编号相同的学生的个数是X. (1)求随机变量X 的分布列; (2)求随机变量X 的数学期望和方差. 解 (1)P (X=0)= 33 A 2= 3 1 ; P (X=1)= 33 13A C = 21;P (X=3)=33 A 1 =61; ∴随机变量X 的分布列为 (2)E (X )=1×21+3×6 1 =1. D (X )=(1-0)2 · 31+(1-1)2·21+(3-1)2 ·6 1=1. 2 某商场举行抽奖促销活动,抽奖规则是:从装有9个白球、1个红球的箱子中每次随机地摸出一个球,记下颜色后放回,摸出一个红球可获得奖金10元;摸出两个红球可获得奖金50元.现有甲、乙两位顾客,规定:甲摸一次,乙摸两次,令X 表示甲、乙两人摸球后获得的奖金总额.求: (1)X 的分布列; (2)X 的均值. 解 (1)X 的所有可能取值为0,10,20,50,60. P (X=0)=3 109?? ? ??=0001729; P (X=10)=101×2 109??? ??+10 9×12C × 101×109=0001243; P(X=20)= 101×12C × 10 1×109=000118; P(X=50)=109 ×210 1=00019; P(X=60)= 3 101 = 000 11 . 故X 的分布列为

(2)E (X )=0× 0001729+10×0001243+20×000 118+50×00019+60×00011 =3.3(元). 3(本小题满分13分) 为了解甲、乙两厂的产品质量,采用分层抽样的方法从甲、乙两厂生 产的产品中分别抽出取14件和5件,测量产品中的微量元素x,y 的含 (1)已知甲厂生产的产品共有98件,求乙厂生产的产品数量; (2)当产品中的微量元素x,y 满足x ≥175,且y ≥75时,该产品为优 等品。用上述样本数据估计乙厂生产的优等品的数量; (3)从乙厂抽出的上述5件产品中,随机抽取2件,求抽取的2件产 品中优等品数ξ的分布列极其均值(即数学期望)。 解:(1) 98 7,573514 =?=,即乙厂生产的产品数量为35件。 (2)易见只有编号为2,5的产品为优等品,所以乙厂生产的产品中的 优等品2,5 故乙厂生产有大约2 35145 ? =(件)优等品, (3)ξ的取值为0, 1,2。 211 23323222 555331 (0),(1),(2)10510 C C C C P P P C C C ξξξ?========= 所以ξ的分布列为

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