10.7总体特征值估计
最新3对总体特征值的估计
）、活动设计：进入青春期，中学生的生理、心理都产生很大的变化，性意识也随之觉醒。
他们乐意与异性同学交往。
热心与异性同学一起参与学习、讨论、班级活动等。
男生在女生面前，往往表现出健壮、刚强、宽容大度；女生在男生面前，则表现出温柔、亲切、热情，这是正常的性心理的表现。
但我们有些同学不能正确认识性心理、性意识的产生，不能正确处理与异性同学之间的关系。
有的同学在异性同学面前过分夸张地说话、做事，以引起异性同学对自己的注意；有的同学不能很好地控制自己对异性同学的好感，陷入感情的旋涡；有的同学为自己性意识的产生感到困惑，甚至以为自己变坏了，因而忧心忡忡。
……这些，严重影响了同学的身心健康，影响同学之间的交往，影响学习和工作。
而过去，学校对学生这方面的帮助教育远远不够，学生只能从书本或其他渠道偷偷了解有关的知识。
因此，有必要让学生从公开的渠道了解有关性意识、性道德的知识，了解青春期的性意识的特点，学会与异性同学正常交往。
教学内容：一是让学生了解青春期性意识的特点；二是懂得如何与异性同学正常交往。
教学目标：让学生了解性意识的产生是青少年成长过程中出现的正常现象，正确对待性意识，培养正确的性道德，与异性同学正常交往。
教学难点与重点：因青春期学生特有的羞涩，学生大多不敢公开议论这个话题，所以要事先做好部分学生的工作，让学生有思想准备，并收集资料准备上课。
1、青春期性意识产生的特点。
2、与异性同学正常交往。
教学形式：老师讲课与学生讨论发言结合教学准备：1、学生：请三、四个同学事先找有关男女同学交往的典型事例，有关的语录、格言，并且每人准备2分钟的说话，或谈典型事例，或谈自己的体会。
2、老师：准备有关男女同学交往的正反两方面的典型事例，有关的语录三、四条。
教学过程：(一)故事引入(2分钟)有一位男生，上高中以后，感到自己产生了一些奇怪的变化。
他特别喜欢坐在他后面的一个女生，每天都忍不住想回头看她几眼，听到这位女生大声的说笑声，他心里就发颤；有一种异样的感觉。
《总体特征数的估计》教案01
芯衣州星海市涌泉学校总体特征数的估计学习要求1． 知道平均数是对调查数据的一种简明的描绘，它表示变量一切可能值的算术平均值，从而实现对总体可靠度的估计，学习时仔细体会它的实际意义。
2． 纯熟掌握平均数的计算公式。
【课堂互动】 自学评价案例某校高一〔1〕班同学在教师的布置下，用单摆进展测试，以检验重力加速度．全班同学两人一组，在一样的条件下进展测试，得到以下实验数据〔单位：m/s2〕:248410.0168810.32 659168234 5928040怎样利用这些数据对重力加速度进展估计？ 【分析】我们常用算术平均数∑=ni i a n 11〔其中i a (i =1，2，…，n)为n 个实验数据〕作为重力加速度的“最理想〞的近似值．它的根据是什么？处理实验数据的原那么是使这个近似值与实验数据之间的离差最小．设这个近似值为x ，那么它与n 个实验值i a (i =1，2，…，n)的离差分别为1a x -，2a x -，…，n a x -．由于上述离差有正有负，故不宜直接相加．可以考虑将各个离差的绝对值相加，研究|1a x -|+|2a x -|+…+|n a x -|取最小值时x 的值．但由于含绝对值，运算不太方便，所以考虑离差的平方和，即(1a x -)2+(2a x -)2+…+(n a x -)2，当此和最小时，对应的x 的值作为近似值，因为 (1a x -)2+(2a x -)2+…+(n a x -)2=22221212)(2n n a a a x a a a nx +⋅⋅⋅++++⋅⋅⋅++-，所以当)(121n a a a n x +⋅⋅⋅++=时离差的平方和最小，故可用)(121n a a a n+⋅⋅⋅++作为表示这个物理量的理想近似值，称其为这n 个数据1a ，2a ，…，n a 的平均数或者者均值，一般记为)(121n a a a na +⋅⋅⋅++=． 用计算器操作，验证：求得重力加速度的最正确近似值为774.9=x m/s2．【小结】1．n 个实数n a a a a ,,,,321⋯的和简记为∑=ni ia12.n 个实数n a a a a ,,,,321⋯，那么称n a a a n /)(21+⋯++为这n 个数据的平均数(average)或者者均值(mean)3.假设取值为n x x x ,,,21⋯的频率分别为n p p p ，⋯,,21，那么其平均数为n n p x p x p x +⋯+,2211【精典范例】例1某校高一年级的甲、乙两个班级〔均为50人〕的语文测试成绩如下〔总分：150〕，试确定这次考试中，哪个班的语文成绩更好一些。
特征值估计
特征值估计一、特征值的概念在线性代数中，特征值是矩阵运算中一个重要的概念。
对于一个n 阶方阵A，如果存在一个非零向量x，使得Ax=kx，其中k是一个标量，那么k就是矩阵A的特征值，x就是对应的特征向量。
特征值和特征向量可以帮助我们理解矩阵的变换规律和性质。
特征值估计是通过数值计算的方法，来估计矩阵的特征值。
特征值估计的基本原理是利用矩阵的特征向量和特征值之间的关系，通过迭代计算的方式逼近矩阵的特征值。
特征值估计的过程中，需要选择一个合适的迭代方法和初始向量，以便得到较为准确的特征值估计结果。
三、特征值估计的常用方法1. 幂法幂法是一种最简单和最常用的特征值估计方法。
幂法的基本思想是通过不断迭代矩阵和向量的乘积，来逼近矩阵的特征向量和特征值。
幂法的迭代公式为：x(k+1) = A * x(k)其中x(k)为第k次迭代的向量，A为待估计特征值的矩阵。
幂法通常需要对向量进行归一化处理，以防止迭代过程中向量趋于无穷大或无穷小。
2. 反幂法反幂法是幂法的一种变形方法，用于估计矩阵的最小特征值。
反幂法的基本思想是通过计算矩阵的逆，然后按照幂法的迭代公式进行迭代，最终得到矩阵的最小特征值和对应的特征向量。
3. QR算法QR算法是一种迭代方法，用于计算矩阵的所有特征值和特征向量。
QR算法的基本思想是通过矩阵的QR分解，将原矩阵迭代转化为上三角矩阵的迭代过程，从而逐步求得矩阵的特征值和特征向量。
四、特征值估计的应用特征值估计在科学计算和工程领域有着广泛的应用。
例如，在物理学中，特征值估计可以用于计算量子力学中的波函数和能量本征值；在机器学习和数据分析中，特征值估计可以用于降维和特征提取；在网络分析和图像处理中，特征值估计可以用于图的聚类和分割等。
特征值估计的准确性和稳定性是评价其性能的重要指标。
在实际应用中，我们需要选择合适的特征值估计方法，并进行数值计算来得到较为准确的结果。
此外，特征值估计的计算复杂度也是需要考虑的因素，因为对于大规模矩阵，特征值估计可能需要耗费大量的计算资源和时间。
特征值问题的性质与估计
( ) det(I A) 0 (1.1) 的根称为A的特征值. ( A)表示A的所有特征值的集合.
第九章 特征值与特征向量的数值求法
设为A的特征值, 相应的齐次方程组 (I A) x 0 的非零解x称为A的对应于的特征向量.
(1.2)
但高次多式求根精度低 , 一般不作为求解方法. 目前的方 法是针对矩阵不同的特点给出不同的有效方法.
定义2 设A R nn , 如果A有一个k重特征值 且其对应的 线性无关的特征向量的个数少于k，则称A为亏损矩阵.
一个亏损矩阵是一个没有足够特征向量的矩阵， 亏损矩阵在理论与计算上存在巨大的困难。
第九章 特征值与特征向量的数值求法
定理4 设A为分块上三角阵, A11 A A12 A22 A1m A2 m Amm
分析 (1)只要证明 | aii | ri
(1.3)
证 : 设为A的任意一个特征值 , x 0为对应的特征向量 ,即
(I A) x 0。 记x ( x1 , x2 ,.....,xn )T , xi max xk , 则xi 0,
( a ii ) xi
m i 1
其中每个对角块Aii均为方阵, 则 ( A) ( Aii ).
定理5 若A与B为相似矩阵, 即非奇异P使P 1 AP B, 则 (1) A与B有相同的特征值; (2) 若y是B的特征向量, 则Py是A的特征向量.
第九章 特征值与特征向量的数值求法
定理6 （ 1 ）A R nn可对角化， 即非奇异矩阵P使 1 2 P 1 AP n 的充要条件是A具有n个线性无关的特征向量. (2) 若A R nn有m(m n)个不同的特征值1, 2 ,, m , 则 对应的特征向量x1, x2 ,, xm线性无关.
中等职业数学(第六版下册)课件-3-6-1-总体特征值的估计
方差与标准差
概念
（一）方差的定义
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。
假设样本数据是 x1, x2 , xn , 平均数是 x
方差（标准差的平方）公式为：
s2
1 n
[(x1
x)2
( x2
x)2
( xn
x)2 ]
方差与标准差
概念
（二）标准差的定义
* 作业
完成习题册第49页的习题3.6的A组 的第1-8题
谢谢观赏
总体特征值的估计
生活中的数学
与总体特征值的估计有关的生活
从某市某年参加毕业考试的学生中，随机抽查了 20名学生的数学成绩，分数如下： 90 84 84 86 87 98 73 82 90 93 68 95 84 71 78 61 94 88 77 100
这里的总体是“某市某年所有参加毕业考试学生 的数学成绩”，上面所抽取到的20个数是总体一 个容量为20的样本的一组观察值．如何反映学生 的总体情况呢？
甲 110 120 130 125 120 125 135 125 135 125
乙 115 100 125 130 115 125 125 145 125 145
解 首先比较甲乙两种钢筋的抗拉平均强度
x甲 1 (110 120 10
x乙 1 (115 125 10
125) 125 145) 125
1 100
小计
23 6900
试计算该厂全体人员这一周的平均工资。
解：x 6900 300(元) 23
频率！
另解：x 2200 1 250 6 220 5 200 10 100 1
中职数学目录
第1章集合1.1集合与元素1.2集合的表示法1.3集合之间的关系1.4集合的运算1.5充要条件第2章不等式2.1不等式的基本性质2.2区间2.3一元二次不等式2.4含绝对值的不等式第3章函数3.1函数的概念3.2函数的表示法3.3函数的单调性3.4函数的奇偶性3.5函数的实际应用第4章指数函数与对数函数4.1实数指数幂4.2幂函数4.3指数函数4.4对数的概念4.5对数的运算4.6对数函数4.7利用计算器求对数值4.8指数函数、对数函数的实际应用第5章三角函数5.1角的概念推广5.2弧度制5.3任意角的三角函数5.4同角三角函数的基本关系5.5三角函数的诱导公式5.6正弦函数的图像与性质5.7余弦函数的图像与性质5.8已知三角函数值求角第6章数列6.1数列6.2等差数列6.3等比数列6.4数列的实际应用第7章平面向量7.1平面向量7.2平面向量的加法、减法和数乘向量7.3平面向量的坐标表示4平面向量的内积第8章直线与圆的方程8.1两点间距离公式及中点公式8.2直线的倾斜角和斜率8.3直线的方程8.4 点到直线的距离公式8.5两条直线的位置关系8.6圆的方程8.7直线与圆的位置关系8.8 直线与圆的方程的实际应用第9章立体几何9.1平面的基本性质9.2空间两条直线的位置关系9.3直线和平面的位置关系9.4平面和平面的位置关系9.5柱、锥、球及其组合体第10章概率统计10.1计数原理10.2随机事件和概率10.3概率的简单性质10.4 等可能事件的概率10.5 总体、样本和抽样方法10.6 总体分布估计10.7总体特征值估计10.8一元线性回归第11章逻辑代数初步11.1 二进制及其转换11.2 命题逻辑与条件判断11.3 逻辑变量与基本运算11.4 逻辑式与真值表11.5 逻辑运算律11.6 逻辑函数的卡诺图化简法第12章算法与程序框图12.1 算法的概念12.2 程序框图12.3 算法与程序框图应用举例第13章数据表格信息处理13.1 数据表格、数组13.2 数组的运算13.3 数据的图示13.4 散点图及其数据拟合13.5 用excel处理数据表格第14章编制计划的原理与方法14.1 编制计划的有关概念14.2 关键路径法14.3 网络图14.4 横道图14.5 计划的调整与优化第15章三角计算及其应用15.1 两角和与差的正弦、余弦公式15.2 二倍角公式15.3 正弦函数15.4 正弦定理、余弦定理第16章坐标变换与参数方程16.1 坐标轴平移16.2 坐标轴旋转16.3 参数方程第17章复数及其应用17.1 复数的概念17.2 复数的代数计算17.3 复数的几何意义及三角形式17.4 棣莫弗定理与欧拉公式第18章线性规划初步18.1 线性规划问题的有关概念18.2 二元线性规划问题的图解法18.3 用表格解线性规划问题18.4 用Excel解线性规划问题第19章圆锥曲线、极坐标系19.1 椭圆的标准方程和性质19.2 双曲线的标准方程与性质19.3 抛物线的标准方程与性质19.4 *极坐标系第20章排列、组合、二项式定理20.1 排列20.2 组合20.3 二项式定理阶段复习：专题1 集合、充要条件专题2 不等式、线性规划专题3 函数专题4 三角专题5 数列专题6 平面向量专题7 复数专题8 平面解析几何专题9 立体几何专题10 排列、组合与概念统计专题11 数据表格信息处理专题12 编制计划的原理与方法专题13 算法与程序框图专题14 逻辑代数初步第21章函数（续）21.1 函数概念21.2 反函数21.3 初等函数。
总体特征值的估计
总体特征值的估计
总体特征值是统计中一个重要的概念，是应用统计学研究中常用的一类参数，它提供了关于总体本身的全面信息，包括总体位置参数和离散程度参数，例如均值、方差、百分位数、偏度和峰度等，因此总体特征值的估计变得尤为重要。
一、总体特征值估计的重要性
总体特征值估计可以帮助了解一个总体的某些特性，如均值、方差、偏度和峰度，这些特征值的参数可以帮助研究人员了解样本数据的结构和变化特征，以及和其他总体的比较。
此外，均值、方差等特征值可以用来估计总体参数，从而为研究开展提供线索和启示。
二、均值的估计
均值是总体特征值之一，它表示样本数据的中心位置，是衡量一组数据的整体水平的重要参数。
常用的均值估计方法有：最大似然法、最小二乘法、贝叶斯估计法和蒙特卡洛估计法等。
三、方差的估计
方差也是总体特征值之一，它表示样本数据的离散程度，是衡量一组数据波动程度的重要参数。
常用的方差估计方法有：无偏样本方差估计、偏权无偏方差估计、最大似然估计和蒙特卡洛估计法等。
四、偏度和峰度的估计
偏度和峰度是总体中的重要特征值，它们分别描述了样本数据的分布偏移程度和波动程度。
常用的偏度和峰度估计方法有：最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计、正态分布模型估计等。
五、小结
总体特征值估计是统计学研究中重要的一环，是评价样本数据分布状况和总体特征值的重要参考，通常利用最大似然法、最小二乘法、贝叶斯估计法和蒙特卡洛估计法等方法估计总体的均值、方差、偏度和峰度等参数。
能够有效、准确的估计总体参数，是做出正确统计研究判断和决策的关键所在，也是实现成功研究的一大条件。
总体特征数的点估计与区间估计
2.2.1 样本平均数 x 的抽样分布 2．已知总体不服从正态分布 中心极限定理：如果一个随机变量的均值是 E(xi)，方差是 Var(xi) =2，则随着 样本容量 n 的增大， 样本平均数 x 的抽样分布渐近服从均值为， 方差为 （2/n） 的正态分布。 在总体不服从正态分布的条件下，实际中当样本容量 n 30 时，依据中心极限 定理可以认为，样本平均数 x 近似服从正态分布 N(, Z=
M ,若从该总体中抽取容量为 n 的样本，具有该种性 N m 质的个体数为 m，则关于该种性质个体的样本比率是 p = . n
个体数的总体比率是 p = 若采用重复抽样方式，设 m = x1 + x 2 +…+ x n 为 n 个贝努利（Bernouli）变量 之和，则 m B(n, p)，m = 0, 1, 2, …, n， （服从二项分布） 。x 的概率分布是 定理 4：对于大样本（n p 5, n (1- p) 5） ，依据中心极限定理，样本比率 p 的 抽样分布渐近服从正态分布。 p N( p,
x
2
n
) 。把 x 标准化为 Z，
/ n
N(0, 1) , Z 渐近服从 N(0, 1)分布。
2.4 2.0 1.6 1.2 T=200
从2(3)总体中抽样，随着样本容量加大， 0.8 T=4, 15, 200，样本平均数的分布越来 越近似正态分布。 File：central-limit-1 File： 5 central1 。
1 n 若样本用{x1 ，x2，…, x n}表示，已知样本平均数 x 的计算公式是 x = x i , n i 1
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例3 某校学生日睡眠时间抽样频率分布表如下，试估算该校学生的日平均睡眠时间 睡眠时间 人数 频率
6～6.5
6.5～7 7～7.5 7.5～8 8～8.5
5
17 33 37 6
0.05
0.17 0.33 0.37 0.06
8.5～9
合计
2
100
0.02
1
解：采用中间值进行计算，日平均睡眠时间为：
试估算哪个班的技能成绩较好。
解：分别计算两班的平均成绩得
xA 1 (67 72 93 69 86 84 45 77 88 91) 10 77.2
xB
1 (78 96 56 83 86 48 98 67 62 70) 10 74.4
10.7 总体特征值估计
为方便起见，我们将 a1 a2 记作:
a3 an
a
i 1
n
i
例：用求和符号表示：
① ap1 ap2 ap3 apn
ap
i 1
n
i
a pi
i 1
n
② a1 p1 a2 p2 a3 p3 an pn
a
i 1
n
iቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
pi
一、 样本平均数
n个数据
a1 , a2 , a3 , , an的算术平均数或均值为：
a1 a2 a3 an a n 1 n a ai 记作: n i 1
如果这n个数是从总体中抽取的一个样本，那么 a 叫做样本均值。
例1 从A、B两个班中各抽10名学生参加技能测试，成绩如表 A班 67 72 93 69 86 84 45 77 88 91 B班 78 96 56 83 86 48 98 67 62 70
解： x 1 (6 7 7 8 10 10) 8 6 xi x xi x
6
7 7 8 10
( xi x)2
4
1 1 0 4
-2
-1 -1 0 2
8
10
2
4
1 7 s 2 (4 1 1 0 4 4) 6 3 7 21 s 3 3
例5、对某班45人进行一次数学测试，其成绩原始数据与频 数如下表，求平均数 x 、方差
所以，A班的技能水平高于B班。
例2 某厂全体人员某一周工资发放的统计表如下：
人员
周工资（元） 人数（个） 合计
经理
2200 1 2200
管理人员 高级技工
250 6 1500 220 5 1100
工人
200 10 2000
学徒
100 1 100
小计
23 6900
试计算该厂全体人员这一周的平均工资。 6900 解： x 300(元) 23 这周平均工资为 300元。
当样本数据的极差比较大时数据较 分散，极差较小时数据较集中。
运用极差对两组数据进行比较，可以 简单方便地估计总体的相关指标的稳定 性。
当两组数据的集中程度差异不大时，还 可以考察每一个样本中的每一个数据与均值 的差的的平方和，此平方和越小，稳定性就 越高。 由于两组数据的容量有可能不同，因此 将上述平方和除以数据的个数。我们把由此 所得的值称为这组数据的方差。
分数 人数 40 1 45 1 50 2 60 5
s
2
及标准差
70 12 80 9
s
90 6 100 2
65 7
清零
为了考察甲乙两种小麦的长势，分别从中抽出10株苗， 测得苗高如下(单位：cm)： 甲：12，13，14，15，10，16，13，11，15，11； 乙：11，16，17，14，13，19， 6， 8，10，16； 问：哪种小麦长得比较整齐？
x
1 (6.25 5 6.75 17 7.25 33 7.75 37 8.25 6 8.75 2) 7.39 100
练习：P186 1、2
甲，乙两名射击手的测试成绩统计如下： 甲 76 90 84 86 81 87 86 82 85 83
乙 86 84 85 89 79 84 91 89 79 74 ⑴分别计算两名射手成绩的极差和平均成绩； ⑵现要挑选一名射击手参加比赛，若你是教练，你认为挑选哪 一位比较适宜？为什么？
1 x甲 （76 90 84 86 81 87 86 82 85 83） 84 10 1 x乙 （86 84 85 89 79 84 91 89 79 74） 84 10
极差甲 90 76 14， 极差乙 91 74 17， 教练的烦恼
平均都是13，甲方差3.6，乙方差15.8
练习：P189 1、2
求方差的步骤怎样？
先求平均数，再求方差.
方差的单位与数据的单位一致吗？
怎么办？
为了使单位一致，可用方差的算术平方根：
1 s [( x1 x )2 ( x2 x )2 ( xn x )2 ] n
来表示，并把它叫做标准差.
用标准差也可以刻画数据的稳定程度。
例4：计算数据6，7，7，8，10，10的方差和标准差。
二、样本方差 方差
若一组样本数据 x1，x2， ，xn的平均数为 x，
2 2 2 1 则s x1 x x2 x xn x n 2
2
1 n ( xi x) n i 1
叫做样本方差
对方差的有何理解？ 方差用来衡量一批数据的波动大小.
方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定.
频率！
1 6 5 10 1 另解： x 2200 250 220 200 100 23 23 23 23 23 300
加权平均数
若取值为x1 , x2 ,, xn的频率分别为 p1 , p2 , , pn， 则其平均数为 x x1 p1 x2 p2 xn pn xi pi