样本平均数的方差的推导

样本平均数的方差的推导
样本平均数的方差的推导

样本平均数的方差的推导:

假定从任意分布的总体中抽选出一个相互独立的样本

1,,n x x ,则有

22

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i x X E x X σσ== 即每一个样本单位都是与总体同分布的。 在此基础上,

证明样本平均数以总体平均数为期望值。

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接着,再以此为基础,推导样本平均数的方差。 在此,需要注意方差的计算公式为:

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以下需要反复使用这一定义:

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122

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n n n i j i j n i j i j E x E x x x x E X n

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在证明中,一个关键的步骤是()()0i j i j

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因在于这一项事实上是i x 与j x 的协方差。由于任意两个样本都是相互独立的,因此其协方差均为0。

如果采用的是无放回的抽样,则样本间具有相关性,协方差小于0。此时样本均值的方差为22

1

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样本方差的期望:

证明了样本平均数的方差公式后,我们可以来分析一下样本方差的情况。

先构造一个统计量为2

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原式化为

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《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。

样本平均数的方差的推导

样本平均数的方差的推导: 假定从任意分布的总体中抽选出一个相互独立的样本 1,,n x x ,则有 22 (),i i x X E x X σσ== 即每一个样本单位都是与总体同分布的。 在此基础上, 证明样本平均数以总体平均数为期望值。 []121212()() 1 ()1 ()()()1 ()n n n x x x E x E n E x x x n E x E x E x n X X X X n +++==+++=+++=+++= 接着,再以此为基础,推导样本平均数的方差。 在此,需要注意方差的计算公式为: 22 (()) X E X E X σ=- 以下需要反复使用这一定义:

22 2 122 122 2122222 122222 122(())()1(())1 ()()()1()()()()()1()()()()()1x n n n n i j i j n i j i j E x E x x x x E X n E x x x nX n E x X x X x X n E x X x X x X x X x X n E x X E x X E x X E x X x X n σ≠≠=-++ +=-= +++-??=-+-++-? ???=-+-++-+--???? ??=-+-++-+--????=∑∑∑∑222n n n σσ?= 在证明中,一个关键的步骤是()()0i j i j E x X x X ≠--=∑,其原 因在于这一项事实上是i x 与j x 的协方差。由于任意两个样本都是相互独立的,因此其协方差均为0。 如果采用的是无放回的抽样,则样本间具有相关性,协方差小于0。此时样本均值的方差为22 1 X x N n n N σσ-= ? - 样本方差的期望: 证明了样本平均数的方差公式后,我们可以来分析一下样本方差的情况。 先构造一个统计量为2 1 () n i i x x S n =-'= ∑,我们来求它的期望。 根据方差的简捷计算公式:()2 2 2X X X n σ = -∑,可得 ()22211()()()i i E S E x nx E x nE x n n '??= -=-??∑∑

抽样分布习题()

抽样分布习题 1.抽样分布是指( C ) A 一个样本各观测值的分布 B 总体中各观测值的分布 C 样本统计量的分布 D 样本数量的分布 2.根据中心极限定理可知,当样本容量充分大时,样本均值的抽样分布服从正态分布,其分布的均值为( A )。 A μ B x C 2σ D n 2 σ 3.根据中心极限定理可知,当样本容量充分大时,样本均值的抽样分布服从正态分布,其分布的方差为( D )。 A μ B x C 2σ D n 2 σ 4.从一个均值μ=10,标准差σ=0.6的总体中随机选取容量为n=36的样本。假定该总体并不是很偏的,则样本均值x 小于 9.9的近似概率为( A )。 A 0.1587 B 0.1268 C 0.2735 D 0.6324 5.假设总体服从均匀分布,从此总体中抽取容量为36的样本,则样本均值的抽样分布( B ) A 服从非正态分布 B 近似正态分布 C 服从均匀分布 D 服从2χ分布 6.从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为4,16,36的样

本,当样本容量增大时,样本均值的标准差( C )A 保持不变 B 增加 C 减小D 无法确定 7. 总体均值为50,标准差为8,从此总体中随机抽取容量为64的样本,则样本均值的抽样分布的均值和标准误差分布为( B )。 A 50,8 B 50,1 C 50,4 D 8,8 8.某大学的一家快餐店记录了过去5年每天的营业额,每天营业额的均值为2500元,标准差为400元。由于在某些节日的营业额偏高,所以每日营业额的分布是右偏的,假设从这5年中随机抽取100天,并计算这100天的平均营业额,则样本均值的抽样分布是( B )。 A 正态分布,均值为250元,标准差为40元 B 正态分布,均值为2500元,标准差为40元 C 右偏分布,均值为2500元,标准差为400元 D 正态分布,均值为2500元,标准差为400元 9. 某班学生的年龄分布是右偏的,均值为22,标准差为4.45,如果采取重复抽样的方法从该班抽取容量为100的样本,则样本均值的抽样分布是( A ) A 正态分布,均值为22,标准差为0.445 B 分布形状未知,均值为22,标准差为4.45

样本平均数的方差的推导

样本平均数的方差的推导: 假定从任意分布的总体中抽选出一个相互独立的样本 1,,n x x ,则有 22 (),i i x X E x X σσ== 即每一个样本单位都是与总体同分布的。 在此基础上, 证明样本平均数以总体平均数为期望值。 []121212()() 1 ()1 ()()()1 ()n n n x x x E x E n E x x x n E x E x E x n X X X X n +++==+++=+++=+++= 接着,再以此为基础,推导样本平均数的方差。 在此,需要注意方差的计算公式为: 22(())X E X E X σ=- 以下需要反复使用这一定义:

22 2 122 122 2122222 122222 122(())()1(())1 ()()()1()()()()()1()()()()()1x n n n n i j i j n i j i j E x E x x x x E X n E x x x nX n E x X x X x X n E x X x X x X x X x X n E x X E x X E x X E x X x X n σ≠≠=-++ +=-= +++-??=-+-++-? ???=-+-++-+--???? ??=-+-++-+--????=∑∑∑∑222n n n σσ?= 在证明中,一个关键的步骤是()()0i j i j E x X x X ≠--=∑,其原 因在于这一项事实上是i x 与j x 的协方差。由于任意两个样本都是相互独立的,因此其协方差均为0。 如果采用的是无放回的抽样,则样本间具有相关性,协方差小于0。此时样本均值的方差为221 X x N n n N σσ-= ? - 样本方差的期望: 证明了样本平均数的方差公式后,我们可以来分析一下样本方差的情况。 先构造一个统计量为2 1 () n i i x x S n =-'= ∑,我们来求它的期望。 根据方差的简捷计算公式:()2 2 2X X X n σ = -∑,可得

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.

用样本估计总体(频率分布直方图、平均数、方差等)

考点 2 用样本估计总体(频率分布直方图、平均数、方差等)1. (15泰州一模)若数据2,x,2,2的方差为0,则x=. 【考点】极差、方差与标准差. 【答案】 2 【分析】因为数据2, x, 2, 2 的方差为0,由其平均数为6 x ,得到 4 12 6 x2 6 x 0,解得 x=2. 32x 444 2. 江苏高考压轴)样本容量为10 的一组数据,它们的平均数是5,频率如图所示,则( 15 这组数据的方差等于. 第 2 题图 cqn17 【答案】 7.2 【分析】 2 出现10 0.44次,5出现 100.2 2 次,8出现10 0.4 4 次,所以 s214(25)22(55)24(85)27.2 10 3.(2015江苏苏州市高三上调考)如图是小王所做的六套数学附加题得分(满分40)的茎叶图,则其平均得分为. JSY33 第 3题图 【考点】茎叶图. 【答案】 31. 【分析】根据茎叶图的数据,得; 数据的平均分为 182830323840 x ==31 . 6

故答案为: 31. 4. 2015 届高三 10 月调研 )某校为了解2015 届高三同学寒假期间学习情况,( 淮安都梁中学 抽查了 100 名同学,统计他们每天平均学习时间,绘成频率分布直方图(如图).则这 100名同学中学习时间在6~ 8 小时内的同学为人. zl085 第 4题图 【考点】频率分布直方图;用样本的频率分布估计总体分布. 【答案】 30 【分析】∵这100 名同学中学习时间在6~ 8 小时外的频率为 (0.04+0.12+0.14+0.05 )×2=0.7 ∴这 100 名同学中学习时间在6~ 8 小时内为10.7=0.3 ∴这 100 名同学中学习时间在6~ 8 小时内的同学为100×0.3=30. 5.(徐州市2014 届高考信息卷)甲、乙两个学习小组各有10 名学生,他们在一次数学测验中成绩的茎叶图如图所示,则在这次测验中成绩较好的是 【考点】茎叶图. 组. 第5题图 zl060 【答案】甲 【分析】甲的平均分为 63747981838486868890,x甲1081.4 58646774757676798082; x乙1073.1 x甲x乙,且甲的成绩多集中在80 分上,乙的成绩多集中在70 分上, ∴甲组的成绩较好些; 故答案为:甲. 6.(南通市2015届高三第三次调研)为了解学生课外阅读的情况,随机统计了n 名学生 的课外阅读时间,所得数据都在50,150中,其频率分布直方图如图所示.已知在

样本方差的抽样分布

样本方差的抽样分布 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。 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。[ 从一个样本取n个值y1,...,y n,其中n

估计值可以简单地称为样本方差。同样的证明也适用于从连续概率分布中抽取的样本。 样本方差分布 作为随机变量的函数,样本方差本身就是一个随机变量,研究其分布是很自然的。在yi是来自正态分布的独立观察的情况下,s2服从卡方分布: 所以可求;和 如果y i独立同分布,但不一定是正态分布,那么 如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用,则s2是σ2的一致估计量。 抽样分布 抽样分布也称统计量分布、随机变量函数分布,是指样本估计量的分布。样本估计量是样本的一个函数,在统计学中称作统计量,因此抽样分布也是指统计量的分布。以样本平均数为例,它是总体平均数的一个估计量,如果按照相同的样本容量,相同的抽样方式,反复地抽取样本,每次可以计算一个平均数,所有可能

样本的平均数所形成的分布,就是样本平均数的抽样分布。 抽样分布定理 (1)从总体中随机抽取容量为n的一切可能个样本的平均数之平均数,等于总体的平均数,即(E为平均的符号,为样本的平均数,μ为总体的平均数)。 (2)从正态总体中,随机抽取的容量为n的一切可能样本平均数的分布也呈正态分布。 (3)虽然总体不是正态分布,如果样本容量较大,反映总体μ和σ的样本平均数的抽样分布,也接近于正态分布。 样本方差的抽样分布 样本方差的抽样分布是指在重复选取容量为n的样本时,样本方差的所有可能取值形成的概率分布。 χ2分布具有如下性质和特点: (1)χ2分布的变量值始终为正。 (2)χ2(n)分布的形状取决与其自由度n的大小,通常为不对称的正偏分布,但随着自由度的增大逐渐趋于对称,如图7-2所示。 (3)χ2分布的期望为E(χ2)=n,方差为D(χ2)=2n(n为自由度)。 (4)χ2分布具有可加性。若U和V为两个独立的χ2分布随机变量,U~χ2(n1),V~χ2(n2),则随机变量U+V服从自由度为n1+n2的χ2分布。

t检验计算公式

t 检验计算公式: 当总体呈正态分布,如果总体标准差未知,而且样本容量n <30,那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。 t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。 1.单总体t 检验 单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显 著。当总体分布是正态分布,如总体标准差σ未知且样本容量n <30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。检验统计量为: X t μ σ-=。 如果样本是属于大样本(n >30)也可写成: X t μ σ-=。 在这里,t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量; X 为样本平均数; μ为总体平均数; X σ为样本标准差; n 为样本容量。 例:某校二年级学生期中英语考试成绩,其平均分数为73分,标准差为17分,期末考试后,随机抽取20人的英语成绩,其平均分数为79.2分。问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步? 检验步骤如下: 第一步 建立原假设0H ∶μ=73 第二步 计算t 值 79.273 1.63X t μ σ--=== 第三步 判断 因为,以0.05为显著性水平,119df n =-=,查t 值表,临界值0.05(19) 2.093t =,而样本离差的t =1.63小与临界值2.093。所以,接受原假设,即进步不显著。

2.双总体t 检验 双总体t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t 检验又分为两种情况,一是相关样本平均数差异的显著性检验,用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性,这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。 现以相关检验为例,说明检验方法。因为独立样本平均数差异的显著性检验完全类似,只不过0r =。 相关样本的t 检验公式为: t = 在这里,1X ,2X 分别为两样本平均数; 12X σ,2 2X σ分别为两样本方差; γ为相关样本的相关系数。 例:在小学三年级学生中随机抽取10名学生,在学期初和学期末分别进行了两次推理能力测验,成绩分别为79.5和72分,标准差分别为9.124,9.940。问两次测验成绩是否有显著地差异? 检验步骤为: 第一步 建立原假设0H ∶1μ=2μ 第二步 计算t 值 t = =3.459。 第三步 判断 根据自由度19df n =-=,查t 值表0.05(9) 2.262t =,0.01(9) 3.250t =。由于实际计算出来的t =3.495>3.250=0.01(9)t ,则0.01P <,故拒绝原假设。 结论为:两次测验成绩有及其显著地差异。 检验。

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

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 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:

第三章附录:相关系数r 的计算公式的推导

相关系数r AB 的计算公式的推导 设A i 、B i 分别表示证券A 、证券B 历史上各年获得的收益率;A 、B 分别表示证券A 、证券B 各年获得的收益率的平均数;P i 表示证券A 和证券B 构成的投资组合各年获得的收益率,其他符号的含义同上。 2 A σ=11-n 2 )(∑-A A i 2B σ=11-n )(B B i -∑2 2P σ= 11-n 2 )1 (∑∑ - i i P n P =2 )](1 )[(11i B i A i B i A B A A A n B A A A n +- +-∑∑ =2 )]()[(11 B A A A B A A A n B A i B i A +-+-∑ =2 )]()([1 1 B B A A A A n i B i A -+--∑ = )])((2)()([1 1 2 222B B A A A A B B A A A A n i i B A i B i A --+-+--∑ =A 2A × 22 1 ) (B i A n A A +--∑× 1 )] )([(21 ) (2 ---+ --∑∑n B B A A A A n B B i i B A i =A 1 )])([(22222---? ++∑n B B A A A A A i i B A B B A A σ σ 对照公式(1)得: = 1 )(2 --∑ n A A i × 1 )(2 --∑ n B B i × r AB ∴ r AB = ∑∑∑-? ---2 2 ) ()()] )([(B B A A B B A A i i i i 这就是相关系数r AB 的计算公式。 投资组合风险分散化效应的内在特征 1.两种证券构成的投资组合为最小方差组合(即风险最小)时各证券投资比例的测定 公式(1)左右两端对A A 求一阶导数,并注意到A B =1—A A : (2 P σ)′=2 A A 2 A σ-2 (1-A A )2 B σ+2 (1-A A )B A σσ r AB -2A A B A σσ r AB 令 (2 P σ)′= 0 并简化,得到使2 P σ取极小值的A A : AB B A i i r n B B A A σσ=---∑1 )])([(

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

样本平均数分布的方差

σ2与总体方差σ2、样本容量n的关系是xσ2=(σ2 1.样本平均数分布的方差x /)。 2.样本中各观察值与其平均数的差数的平方的总和为(P42 )。 3.样本中各观察值与其平均数的差数的总和为(0 );样本中各观察值与平 均数的差数的平方的总和为(P42 )。 4.一般而言,假设测验可能犯( 2 )类错误。 5.一般正态分布的正态离差U=();样本平均数分布的正态离差U= ()。 6.一个4因素3水平试验的所有可能处理组合数为(81 )。 7.由回归方程估计x为某一定值时条件总体平均数的95%置信区间为 ();估计x为某一定值时条件总体预测值的95%置信区间为()。 8.有12个处理,要进行随机区组设计,可查得随机数字表中任一页的任一行,去掉 (00 )、(97 )、(98 )和(99 )四个数字后,凡大于12的数均被12除后得余数,将重复数字划去,即得12个处理的排列次序。 9.有6个处理,每处理3次重复,用对比法设计,至少要安排(9 )个对照。 10.有8个处理,每处理3次重复,用对比法设计,至少要安排(12 )个对照。 11.有一个总体共有4个个体,分别为2,4,6,8,从总体中进行复置随机抽样,每次抽2 个观察值,抽出所有样本,则共有()个可能样本;所有样本平均数分布的平均数为(),标准差为()。 12.有一样本,其6个观察值分别为6,3,8,4,1,3;则其中数为( 3.5 ),均 方为(22.5 )。 13.有一样本,其6个观察值分别为7,3,8,4,2,3;则其中数为( 3.5 )。 14.有一样本,其6个观察值分别为7,4,8,5,2,3;则其中数为( 4.5 )。 15.有一样本的5个观察值为2,7,7,5,4;则其样本均方为(28.6 )。 16.有一正态分布N(16,4),已知U0.05=1.96,则其分布中间有95%观察值的全距为 (7.84 )。 17.有一正态分布N(30,9),则落于24与36之间的观察值的百分数为()。 18.有一正态分布N(36,9),已知U0.01=2.58,则其分布中间有99%观察值的全距为 (10.32 )。

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)

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。

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