应用数理统计(吴翊版)第一章课件
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应用数理统计

t1a/2 (n 1) t10.05/2 (15 1) t0.975 (14) 查表得 2.1448;
代入公式: St1a/2 (n 1) 得上限: =0.58+
1.3336 g2.1448
=1.24197
n 1
15 1
1.3336 g2.1448
下限: =0.58-
=-0.08197
n r
r QA 1Qe
> F1- r 1, n r , F1- 查表可得结果。
认为因素 A 对试验指标的影响是显著的,并找出最佳水平。
P191.习题 1.方差分析
P192.习题 3 正交试验设计——正交表的直观分析 本题应表示为 L16(43x26):9 个因子,前 3 个为 4 水平,后 6 个为 2 水平,共 16 次试验。 正交表记作: Ln (r1 r2 gggrm ) ;当 r1=r2=…=rn 时表示为 Ln(rm);
②
拒绝域:
X
2 n
>
X12
a
(m
1
l
)
其中 m 为数据的组数,l 为未知参数的个数。 例题:
3、秩和检验
①假设: H0 : F1(x) F2( x) ,H1:F1(x) F2 (x)
②将数据从小到大排列, ③算秩(限顺序),值一样时求几个数的平均值作为秩, ④算秩和,查表 P256.
注意将数的个数少的作为 n1 来计算秩和后,比较 R1 与 T1,T2 的关系。 ⑤拒绝域:X0={R1<T1 或 R1>T2}(T1<T2)
15 1
因此 a 的置信度为 0.95 的区间估计为(-0.08197, 1.24197)。
应用数理统计讲义(PPT77张)

i 1 n
则 称 X , ,X 是 相 互 独 立 的 。 1 n
定 理 1 如 果 { X i ,i=1, ,n} 是 一 族 独 立 的 离 散 型 随 机 变 量 , 则 P ( X t1 x1 , , X tn x n )
P(X
i 1
n
ti
xi ) , n.
其 中 x i 是 X ti 的 任 意 可 能 值 , i 1, 则 f ( x1 , , xn )
Chapter 1 预备知识
§1 概率空间
一、随机试验
具有下列三个特征的试验称为随机试验: (1)可以在相同条件下重复进行; (2)每次试验的可能结果不止一个,并且 预先知道所有可能的结果。称所有可能 的结果组成的集合为样本空间,记作Ω; (3)每次试验前不能确定那个结果会出现。
二、随机事件
样本空间Ω的元素称为基本事件或样 本点,Ω的子集称为事件。
2
, E Y ,则
2 2 2 2
[E ( X Y )] E X E Y 7 .单 调 收 敛 定 理 若 0 X n X ,则 lim E X n E X .
n
§4 常用分布族
一 、 分 布 族 定 义1 若 随 机 变 量 X的 概 率 密 度 函 数 为 1 x x e , x 0, f ( x ; , ) ( ) 0 , x 0.
二、分布函数的性质
(1)F(x)↗; (2)F(-∞)=0,F(∞)=1,F(X)∈[0,1]; (3) F(x)右连续,即F(X+0)=F(x)。
三、n维随机变量
定义 2 设 ( ,F ,P )为概率空间, X ( ) ( X 1 ( ),
则 称 X , ,X 是 相 互 独 立 的 。 1 n
定 理 1 如 果 { X i ,i=1, ,n} 是 一 族 独 立 的 离 散 型 随 机 变 量 , 则 P ( X t1 x1 , , X tn x n )
P(X
i 1
n
ti
xi ) , n.
其 中 x i 是 X ti 的 任 意 可 能 值 , i 1, 则 f ( x1 , , xn )
Chapter 1 预备知识
§1 概率空间
一、随机试验
具有下列三个特征的试验称为随机试验: (1)可以在相同条件下重复进行; (2)每次试验的可能结果不止一个,并且 预先知道所有可能的结果。称所有可能 的结果组成的集合为样本空间,记作Ω; (3)每次试验前不能确定那个结果会出现。
二、随机事件
样本空间Ω的元素称为基本事件或样 本点,Ω的子集称为事件。
2
, E Y ,则
2 2 2 2
[E ( X Y )] E X E Y 7 .单 调 收 敛 定 理 若 0 X n X ,则 lim E X n E X .
n
§4 常用分布族
一 、 分 布 族 定 义1 若 随 机 变 量 X的 概 率 密 度 函 数 为 1 x x e , x 0, f ( x ; , ) ( ) 0 , x 0.
二、分布函数的性质
(1)F(x)↗; (2)F(-∞)=0,F(∞)=1,F(X)∈[0,1]; (3) F(x)右连续,即F(X+0)=F(x)。
三、n维随机变量
定义 2 设 ( ,F ,P )为概率空间, X ( ) ( X 1 ( ),
应用数理统计课件

证明 不妨设A,B独立,则
P( AB ) P( A B ) P( A ) P( AB ) P( A ) P( A )P( B ) P( A )(1 P( B )) P( A )P( B )
其他类似可证.
注意 判断事件的独立性一般有两种方法:
① 由定义判断,是否满足公式;
② 由问题的性质从直观上去判断.
P ( A1A2…An) =P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)…P(An|A1A2…An-1) 乘法公式一般用于计算n个事件同时发生的概率 19
3. 全概率公式 设Ω是随机试验E的样本空间,事件组 A1,A2,…,An
满足:
(1) Ai Aj (i j);
n
(2)
i 1
Ai
, P( Ai )
A是B的子集,表示若事件A发生,事件B一定发生.
(2) A B(A B),
A与B的并(和).表示事件A,B至少有一个发生.
(3) A B(AB), A与B的交(积).表示事件A和B同时发生.
(4) A B , 表示事件A和B不能同时发生,称A与B互斥 (或互不相容).
(5) A B ,且A B .
(1) Ai Aj (i j);
n
(2)
i 1
Ai
, P( Ai )
0(i
1,2,, n)
则 对于任何一个正概率事件B,有
P(Aj | B)
P(Aj )P(B | Aj )
n
( j 1,2,..., n)
注:
P( Ai )P(B | Ai )
i 1
1.以上两个公式中的A1,A2,...,An可以看作是导致事件B
0(i
1,2,, n)
则 对于任何一个事件B,有
P( AB ) P( A B ) P( A ) P( AB ) P( A ) P( A )P( B ) P( A )(1 P( B )) P( A )P( B )
其他类似可证.
注意 判断事件的独立性一般有两种方法:
① 由定义判断,是否满足公式;
② 由问题的性质从直观上去判断.
P ( A1A2…An) =P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)…P(An|A1A2…An-1) 乘法公式一般用于计算n个事件同时发生的概率 19
3. 全概率公式 设Ω是随机试验E的样本空间,事件组 A1,A2,…,An
满足:
(1) Ai Aj (i j);
n
(2)
i 1
Ai
, P( Ai )
A是B的子集,表示若事件A发生,事件B一定发生.
(2) A B(A B),
A与B的并(和).表示事件A,B至少有一个发生.
(3) A B(AB), A与B的交(积).表示事件A和B同时发生.
(4) A B , 表示事件A和B不能同时发生,称A与B互斥 (或互不相容).
(5) A B ,且A B .
(1) Ai Aj (i j);
n
(2)
i 1
Ai
, P( Ai )
0(i
1,2,, n)
则 对于任何一个正概率事件B,有
P(Aj | B)
P(Aj )P(B | Aj )
n
( j 1,2,..., n)
注:
P( Ai )P(B | Ai )
i 1
1.以上两个公式中的A1,A2,...,An可以看作是导致事件B
0(i
1,2,, n)
则 对于任何一个事件B,有
应用数理统计课件

SPSS在统计中的应用
数据输入与管理
SPSS提供了数据编辑器,方便用户输入和 管理数据。
描述性统计
SPSS可以进行描述性统计,包括频数、均 值、标准差等计算。
高级统计分析
SPSS支持多种高级统计分析方法,如回归 分析、因子分析、聚类分析等。
报告生成
SPSS可以将分析结果导出为各种格式的报 告,方便用户进行汇报和交流。
季节性指数
计算时间序列的季节性指数,通过比较不同时间段的数据,了解季 节性变化对整个序列的影响程度。
季节性图
绘制时间序列的季节性图,直观地展示时间序列的季节性规律和变 化趋势。
08 统计软件应用
Excel在统计中的应用
描述性统计
Excel提供了丰富的函数和工具,可以 进行平均数、中位数、众数、方差、标
应用数理统计课件
目录
CONTENTS
• 引言 • 概率论基础 • 统计推断 • 回归分析 • 方差分析 • 多元统计分析 • 时间序列分析 • 统计软件应用
01 引言
什么是应用数理统计
定义
应用数理统计是一门将数学原理和统 计方法应用于实际问题求解的学科。 它利用概率论和数理统计的理论,通 过对数据的收集、整理、分析和推断 ,为决策提供依据。
03 统计推断
点估计
总结词
点估计是一种用确定的数值对未知参数进行估计的方法。
详细描述
点估计的基本思想是用一个数值来近似表示未知参数的值。常见的点估计方法包括最大似然估计和最小二乘估计 等。这些方法通过构造适当的统计量,使得估计的参数值尽可能地接近真实值。
区间估计
总结词
区间估计是一种给出未知参数可能取值范围的方法。
核心概念
应用数理统计(吴翊版)第一章)

“你不必吃完整头牛,才知道肉是老的” ——西方谚语。
2020/3/25
12
经n次试验得到n个数据——样本容量为n;
X1, X 2 ,..., X n ——一组数据,一个(容量为n的) 样本(子样);
样本所有可能取值的集合——样本空间(n维空 间的子集);
数据可以是数值或属性(但要用数值表示);
为什么要用数理统计?
实际中,数据量大(抽取的数据具有随机 性),试验具有破坏性(不可重复)。
2020/3/25
10
数理统计的研究范畴:应用广泛
传统上,有生物统计(遗传学、医药)、农业统计、 工业统计(民航统计)等;
现代,多元统计应用领域:通信、质量控制、气象、 地质勘探、市场预测与决策等。
数理统计的基本内容:数据采集(抽样理论、试验设计 等)与统计推断(估计、检验等)。
(3) 若总体X具有分布函数F(x),概率密度f(x), 则样本 (X1, X2 ,…, Xn )的分布函数及概率密度为:
n
F ( x1 , x2 , , xn ) F( xi ) i 1 n f ( x1 , x2 , , xn ) f ( xi )
(4) 获得简单随机样本的抽样方i法1 称为简单随机抽样.
当 x 3时, F(x) P{X x} 1
2020/3/25
ห้องสมุดไป่ตู้
(C)中国民航大学 理学院 张春晓
26
§1.4 统计量及其分布
在利用样本推断总体的性质时,往往不能直接利 用样本,而需要对它进行一定的加工,这样才能 有效地利用其中的信息,否则,样本只是呈现为 一堆“杂乱无章”的数据.
【例1.7】从某地区随机抽取50户农民,调查其人 均年收入情况,得到数据(单位:元)如下:
应用数理统计_3版(孙荣恒编著)PPT模板

4.3.1正交表
3
4.3.2正交表的分析
2
§4.2*双因素方差分析
4.2.1数学模型 4.2.2方差分析
4
习题四
第五章线性回归模型
第五章线性回归模 型
§5.1线性模型 §5.2最小二乘法估计 §5.3检验、预测与控制 §5.4带有线性约束的线性回归模型 习题五
第五章线性回归模型
§5.2最小二乘法估计
5.2.1β的最小二乘 法估计
5.2.2最小二乘法估 计量的性质
5.2.3例子
第五章线性回归模型
§5.3检验、预测与控制
5.3.1线性 模型与回归 系数的检验
5.3.2预测 与控制
第五章线性回 归模型
§5.4带有线性约束的线性回归模 型
5.4.2βH的 性质
5.4.1拉格 朗日乘子法
5.4.3对假设 H0:Hβ=d的 检验
计
0 5
2.5.5先验分布
的选取
0 6
2.5.6最大后验
估计
第二章参数估计
§2.5贝叶斯(Bayes)估计
02
2.5.8离散型分布 中参数的贝叶斯估
计与极大似然估计
01
2.5.7贝叶斯区间
估计
第二章参数估计
§2.6截尾寿命试验中指数分布和几何分布的参数估计
A
2.6.1指数 分布中参 数的点估
计
B
§1.2多元 正态分布 与正态二
次型
§1.3抽 样分布
定理
§1.4分 位数
习题一
第二章参数估计
第二章参 数估计
0 1
§2.1点估计常用 方法
0 2
§2.2评价估计量 好坏的标准
第1章应用数理统计

个体 —— 组成总体的每一个元素 即总体的每个数量指标,可看作随机 变量 X 的某个取值.用 X i 表示.
样本 —— 从总体中抽取的部分个体. 用 ( X 1 , X 2 , , X n ) 表示, n为样本容量 称 ( x1 , x2 ,, xn ) 为总体 X 的一个容量为n 的样本观测值,或称样本的一个实现.
例如 (1) 设总体X具有一个样本值 1,2,3, 则经验分布函数F3(x)的 观察值为
0, 1 3 , F3 ( x ) 2 , 3 1, 若x 1, 若1 x 2, 若2 x 3, 若x 3.
(2) 设总体F具有一个样本值 1,1,2, 则经验分布函数F3(x)的观 察值为
解 令
( x1 , x2 ,, x10 ) ( 210 , 243 , 185 , 240 , 215 , 228 , 196 , 235 , 200 , 199 )
1 则 x (230 243 185 240 215 10 228 196 235 200 199) 217.19
存在
(n) 0 满足 2 P{X (n)} ,
2
为 2 (n) 分布的上分位点。 则称 (n)
2
( n)
2
4. t分布
定义1.2.4 若随机变量T具有概率密度 n1 ( ) t 2 n2 1 2 f ( t ; n) (1 ) , t n n n ( ) 2 则称T 服从自由度为n的t分布,记为 T ~ t ( n)
样本空间 —— 样本所有可能取值的集合.
简单随机样本 若总体 X 的样本 ( X 1 , X 2 ,, X n ) 满足: (1) X 1 , X 2 ,, X n 与X 有相同的分布
应用数理统计课件第一章

1. SPSS
Statistical Package for the Social Science (社会科学统计软件包) Statistical Product and Service Solutions (统计产品与服务解决方案) 用户遍布于通讯、医疗、银行、证券、 保险、制造、商业、市场研究、科研教育 等多个领域和行业,是世界上应用最广泛 的专业统计软件。
《应用数理统计》
孙 平 东北大学数学系
plsun@
1. 预 备 知 识
2.参数 估计
4.方差 分析
3.假设 检验
5.回归 分析
第1章 预备知识
第1.1节 基本概念与主要内容 第1.2节 概率论基础 第1.3节 统计量与抽样分布
统计学 ( Statistics ) 是一门收集与分析数据, 并且根据数据进行推断的艺术与科学。 ———— 《大英百科全书》 统计学理论主要包含三个部分: 1.数据收集,2.数据分析,3.由数据做出决策。
0, x ≤ x(1) k — , x(k) < x ≤ x(k+1) n 1, x > x(n)
这个函数实际上是观察值 x1,…,xn中 小于 x 的频率,即 Fn (x) = { x1,…,xn中小于 x 的个数} / n
y
…
2/n 1/n O ○ x(1) x(2) x(3) x ○
可以证明,经验分布函数 Fn (x) 将依概率、 甚至是几乎处处收敛到 F (x) 。
回归与相关分析
数理统计学重要应用之一
讨论数值变量之间的效应关系问题 一元线性回归 比如说,想了解儿子身高与父亲身高之间的关系。 在每个被调查的家庭中同时获得这两个变量的 观察值,分析它们是否有某种(函数)关系,… 多元线性回归 例如,钢的去碳量与不同矿石、融化时间、 炼钢炉体积等等是否有关?关系如何?…
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2018/12/2
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数理统计的研究范畴:应用广泛 传统上,有生物统计(遗传学、医药)、农业统计、 工业统计(民航统计)等; 现代,多元统计应用领域:通信、质量控制、气象、 地质勘探、市场预测与决策等。
数理统计的基本内容:数据采集(抽样理论、试验设计 等)与统计推断(估计、检验等)。
统计推断的结果往往有赖于方法,尽可能采用“有效的” 方法。 “有效的”标准:样本尽可能少,而结果更合理, “大量重复使用该方法总体效果好”——基于概率论原 理。
应用 数理统计
2018/12/2
(C)中国民航大学 理学院 张春晓
1
主讲教师
张春晓 理学院 副教授
研究兴趣:统计预测与决策、优化与控制
办公地点:理学院统计教研室(南1-316)
电话:24092054
E-mail: cxzhang@
2018/12/2
2
课程成绩
考试成绩由期末考试成绩和平时考核成绩 两部分组成。平时成绩占 15% ;期末考试采用 闭卷(开卷)笔试方式进行,占85%。
答疑时间地点 课后或周五下午统计教研室
2018/12/2
3
课程说明
⑴ 教学目的
应用数理统计是一门科学,实证的方法, 尤其是数量分析方法是统计学研究的基本方 法论。通过该门课程教学,使学生掌握统计 学的基本理论与方法,并能够建立实用的应 用统计模型,解决实际问题。
⑵ 先修课程 微积分、线性代数、概率论与数理统计、 数学软件、统计学原理 。
样本联合密度函数为: f(X1)f(X2)…f(Xn)。
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15
总体
一般定义:所研究对象的全体的集合——总体。 集合的元素——个体。 总体和样本的区别是统计里很基本的概念; 如,电视收视率调查 总体:所有5亿有电视机的中国住户; 样本:约5000个住户,住户同意使用“个人电视 记录器”来记录该户中每个人收视的节目。所记 录的变量包括住户中的人数及其年龄、性别、收 视时段、内容等。 普查:企图把整个总体纳入样本的抽样调查。
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7
能力培养
数据的产生:数据怎么得来,非常重Байду номын сангаас,这 是统计当中影响最大的概念; 资料分析:你会学到,即使用很简单的方法, 也能很睿智地解读数据; 概率:利用概率进行思考,可以帮你把事实 和无关紧要的干扰信息分离; 统计推断:让你学会用手中少量的数据,对 一个较大的总体做出结论。
2018/12/2
6
本课程:应用数理统计;36学时; 教材:吴翊等《应用数理统计》,国防科技大学 出版社,2003; 参考书:清华大学编《现代应用数学手册(数理 统计卷)》,科学出版社,2002。 统计软件:EXCEL、SPSS、MATLAB(统计 分析工具箱)。 基础知识见附录I,(以浙江大学《概率论与数 理统计》为准)。
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11
§1.2 样本与总体
样本: 经观察或试验得到的数据——样本(子样); 观察或试验的过程——抽样; “抽样调查”:是一种观测研究,抽样的精髓是 从检查一部分来得知全体。
“你不必吃完整头牛,才知道肉是老的” ——西方谚语。
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经n次试验得到n个数据——样本容量为n;
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案例
许多统计学家在第二次世界大战中发挥了重 大的作用,沃德是其中之一。他发明的一些统计 方法,在战时被视为军事机密。沃德在被咨询飞 机上什么部位的钢板需要加强时,画了飞机的轮 廓,并且标出返航的战斗机上受敌军创伤的弹孔 位置。资料积累了一段时间后,机身各部位几乎 都被填满了。于是沃德建议,把剩下少数几个没 有弹孔的位置加强。??? 因为这些部位被击中的飞机都没有返航。 ——摘自《统计学的世界》(美)戴维著。
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(1) 样本X1, X2 ,…, Xn 相互独立,且与总体X 同分布;
(2) 样本X1, X2 ,…, Xn具有二重性:可看成一个n 维随机向 量,记为(X1, X2 ,…, Xn ); 作为样本值记为(x1,x2,…,xn);
(3) 若总体X具有分布函数F(x),概率密度f(x), 则样本 (X1, X2 ,…, Xn )的分布函数及概率密度为:
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第一章 数理统计的基本概念
§1.1 导言
什么是数理统计? 统计:指数据的收集、整理和分析,由全部信 息(数据)得出正确的唯一结果; 数理统计:指有效地收集、整理和分析带有随 机性影响的数据,对所观测的部分信息推断合 理的结果即进行统计推断,直到为采取决策提 供依据。 为什么要用数理统计? 实际中,数据量大(抽取的数据具有随机 性),试验具有破坏性(不可重复)。
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应用数理统计与经济理论、统计学和数学的 联系
工学 数学
管理学
数理统计 其他学科
统计学
学习方法
⑴ 理论与应用并重。既要重视理论方法,也要重视 应用模型和应用中实际问题的解决;
⑵ 以教材中的经典理论方法为主,也要理解适当引 入的、教材中没有的非经典理论方法; ⑶ 对于理论方法,重点是思路而不是数学过程; ⑷ 对于应用模型,重点不是每种模型本身,而是它 们演变与发展的方法论; ⑸ 必须十分重视综合练习; ⑹ 必须掌握一种应用软件,注意课堂的软件应用演 示,“师傅领进门,修行在个人”,多练。
X 1 , X 2 ,..., X n ——一组数据,一个(容量为n的)
样本(子样);
样本所有可能取值的集合——样本空间(n维空 间的子集); 数据可以是数值或属性(但要用数值表示); 以一维数据X或Y为研究对象——一元统计;
以多维数据(X, Y)为研究对象——多元统计。
随机试验(产生样本)要求在相同条件下能够独 立重复地进行。 样本是随机试验的结果。
F ( x1 , x 2 , , x n )
f ( x1 , x 2 , , x n )
F(x )
i
n
f (x )
i i 1
i 1 n
(4) 获得简单随机样本的抽样方法称为简单随机抽样.
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【例1.3】(P6) 设一组抽奖劵共10000张, 其中5张有奖。问连续抽取3张有奖的概率 为多少? 讨论:不放回抽样和放回抽样。 随机抽样方式:放回抽样(要求样本独立) 由“随机抽样”得到“简单样本”。 由于 X 1 , X 2 ,..., X n 独立同分布,设该分布函数为 F(x),则 样本联合分布函数为 :F(X1)F(X2)…F(Xn);
10
数理统计的研究范畴:应用广泛 传统上,有生物统计(遗传学、医药)、农业统计、 工业统计(民航统计)等; 现代,多元统计应用领域:通信、质量控制、气象、 地质勘探、市场预测与决策等。
数理统计的基本内容:数据采集(抽样理论、试验设计 等)与统计推断(估计、检验等)。
统计推断的结果往往有赖于方法,尽可能采用“有效的” 方法。 “有效的”标准:样本尽可能少,而结果更合理, “大量重复使用该方法总体效果好”——基于概率论原 理。
应用 数理统计
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(C)中国民航大学 理学院 张春晓
1
主讲教师
张春晓 理学院 副教授
研究兴趣:统计预测与决策、优化与控制
办公地点:理学院统计教研室(南1-316)
电话:24092054
E-mail: cxzhang@
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课程成绩
考试成绩由期末考试成绩和平时考核成绩 两部分组成。平时成绩占 15% ;期末考试采用 闭卷(开卷)笔试方式进行,占85%。
答疑时间地点 课后或周五下午统计教研室
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课程说明
⑴ 教学目的
应用数理统计是一门科学,实证的方法, 尤其是数量分析方法是统计学研究的基本方 法论。通过该门课程教学,使学生掌握统计 学的基本理论与方法,并能够建立实用的应 用统计模型,解决实际问题。
⑵ 先修课程 微积分、线性代数、概率论与数理统计、 数学软件、统计学原理 。
样本联合密度函数为: f(X1)f(X2)…f(Xn)。
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总体
一般定义:所研究对象的全体的集合——总体。 集合的元素——个体。 总体和样本的区别是统计里很基本的概念; 如,电视收视率调查 总体:所有5亿有电视机的中国住户; 样本:约5000个住户,住户同意使用“个人电视 记录器”来记录该户中每个人收视的节目。所记 录的变量包括住户中的人数及其年龄、性别、收 视时段、内容等。 普查:企图把整个总体纳入样本的抽样调查。
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能力培养
数据的产生:数据怎么得来,非常重Байду номын сангаас,这 是统计当中影响最大的概念; 资料分析:你会学到,即使用很简单的方法, 也能很睿智地解读数据; 概率:利用概率进行思考,可以帮你把事实 和无关紧要的干扰信息分离; 统计推断:让你学会用手中少量的数据,对 一个较大的总体做出结论。
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本课程:应用数理统计;36学时; 教材:吴翊等《应用数理统计》,国防科技大学 出版社,2003; 参考书:清华大学编《现代应用数学手册(数理 统计卷)》,科学出版社,2002。 统计软件:EXCEL、SPSS、MATLAB(统计 分析工具箱)。 基础知识见附录I,(以浙江大学《概率论与数 理统计》为准)。
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§1.2 样本与总体
样本: 经观察或试验得到的数据——样本(子样); 观察或试验的过程——抽样; “抽样调查”:是一种观测研究,抽样的精髓是 从检查一部分来得知全体。
“你不必吃完整头牛,才知道肉是老的” ——西方谚语。
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经n次试验得到n个数据——样本容量为n;
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案例
许多统计学家在第二次世界大战中发挥了重 大的作用,沃德是其中之一。他发明的一些统计 方法,在战时被视为军事机密。沃德在被咨询飞 机上什么部位的钢板需要加强时,画了飞机的轮 廓,并且标出返航的战斗机上受敌军创伤的弹孔 位置。资料积累了一段时间后,机身各部位几乎 都被填满了。于是沃德建议,把剩下少数几个没 有弹孔的位置加强。??? 因为这些部位被击中的飞机都没有返航。 ——摘自《统计学的世界》(美)戴维著。
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(1) 样本X1, X2 ,…, Xn 相互独立,且与总体X 同分布;
(2) 样本X1, X2 ,…, Xn具有二重性:可看成一个n 维随机向 量,记为(X1, X2 ,…, Xn ); 作为样本值记为(x1,x2,…,xn);
(3) 若总体X具有分布函数F(x),概率密度f(x), 则样本 (X1, X2 ,…, Xn )的分布函数及概率密度为:
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第一章 数理统计的基本概念
§1.1 导言
什么是数理统计? 统计:指数据的收集、整理和分析,由全部信 息(数据)得出正确的唯一结果; 数理统计:指有效地收集、整理和分析带有随 机性影响的数据,对所观测的部分信息推断合 理的结果即进行统计推断,直到为采取决策提 供依据。 为什么要用数理统计? 实际中,数据量大(抽取的数据具有随机 性),试验具有破坏性(不可重复)。
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应用数理统计与经济理论、统计学和数学的 联系
工学 数学
管理学
数理统计 其他学科
统计学
学习方法
⑴ 理论与应用并重。既要重视理论方法,也要重视 应用模型和应用中实际问题的解决;
⑵ 以教材中的经典理论方法为主,也要理解适当引 入的、教材中没有的非经典理论方法; ⑶ 对于理论方法,重点是思路而不是数学过程; ⑷ 对于应用模型,重点不是每种模型本身,而是它 们演变与发展的方法论; ⑸ 必须十分重视综合练习; ⑹ 必须掌握一种应用软件,注意课堂的软件应用演 示,“师傅领进门,修行在个人”,多练。
X 1 , X 2 ,..., X n ——一组数据,一个(容量为n的)
样本(子样);
样本所有可能取值的集合——样本空间(n维空 间的子集); 数据可以是数值或属性(但要用数值表示); 以一维数据X或Y为研究对象——一元统计;
以多维数据(X, Y)为研究对象——多元统计。
随机试验(产生样本)要求在相同条件下能够独 立重复地进行。 样本是随机试验的结果。
F ( x1 , x 2 , , x n )
f ( x1 , x 2 , , x n )
F(x )
i
n
f (x )
i i 1
i 1 n
(4) 获得简单随机样本的抽样方法称为简单随机抽样.
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【例1.3】(P6) 设一组抽奖劵共10000张, 其中5张有奖。问连续抽取3张有奖的概率 为多少? 讨论:不放回抽样和放回抽样。 随机抽样方式:放回抽样(要求样本独立) 由“随机抽样”得到“简单样本”。 由于 X 1 , X 2 ,..., X n 独立同分布,设该分布函数为 F(x),则 样本联合分布函数为 :F(X1)F(X2)…F(Xn);