统计学第六章 抽样估计
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统计学第6章统计量及其抽样分布

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16
2. T统计量
设X1,X2,…,Xn是来自正态总体N~ (μ,σ2 )
n
的一个样本,
X
1 n
n i 1
Xi
(Xi X )2 s 2 i1
n 1
则 T(X) ~t(n1)
S/ n
称为T统计量,它服从自由度为(n-1)的t分布。
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17
F分布
定义:设随机变量Y与Z相互独立,且Y和Z分别服 从自由度为m和n的c2分布,随机变量X有如下表达式:
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8
中心极限定理
设从均值为,方差为2的一个任意总 体中抽取容量为n的样本,当n充分大时, 样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、 方差为σ2/n的正态分布。
当样本容量足够大时
(n≥30),样本均值的抽样
分布逐渐趋于正态分布
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9
标准误差
标准误差:样本统计量与总体参数之间的平均差异
1. 所有可能的样本均值的标准差,测度所有样本 均值的离散程度
因此,估计这100名患者治愈成功的比 例在85%至95%的概率为90.5%
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22
6.5 两个样本平均值之差的分布
设
X
1
是独立地抽自总体
X1 ~N(1,12)
的一个容量
为n1的样本的均值。 X 2 是独立地抽自总体
X2 ~N(2,22)的一个容量为n2的样本的均值,则有
E (X 1X 2)E (X 1) E (X 2)12
2. 样本均值的标准误差小于总体标准差
3. 计算公式为
x
n
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10
【例】设从一个均值μ=8、标准差σ=0.7的总 体中随机抽取容量为n=49的样本。要求:
统计学第六章抽样推断

尖山一委…
尖山二委
居民一组
居民二
组
…
第六章 抽样推断
某外国公司在##进行 微波炉市场调查:
STAT
在商场的大门口
在微波炉柜台前
在市区街道旁边
在某个住宅小区
时间表抽样框
第六章 抽样推断
连续出产的产品总体 可以编制抽样框:均STAT 匀的出产时间、可以 预见到的产品总量.
连续到加油站加油的 汽车总体无法编制抽 样框:时间不定、总 量也无法确定.
抽样估计的特点
第六章 抽样推断
按随机原则抽取样本单位
目的是推断总体的数量特征
抽样推断的结果具有一定的可靠程度, 抽样误差可以事先计算并控制
抽样估计的应用
第六章 抽样推断
不可能进行全面调查时 不必要进行全面调查时 来不及进行全面调查时 对全面调查资料进行补充修正时
抽样调查研究
Sampling Study
P N nN N NN n
共n个
⒉ 不重复抽样的可能样本数目:
C N n N N 1 N n 1
第六章 抽样推断
第六章 抽样推断
STAT
★§1.1 抽样方案的设计 ★§1.2 简单随机抽样的抽样误差的测定
§1.3 简单随机抽样的抽样估计
第六章 抽样推断
§1.2 简单随机抽样的抽样误差的测定 STAT
n1 1{i n1E(xiX)2nn(E xX)2} 由E(于 xX)2D (x)D (i1 nxi)n 1 2i n1D (xi)n2
E(sn21)n11{n2nn2}
2
⒋ 样本成数:
pn1,qn0 1p nn
⒌ 样本单位是非标志的标准差:
第六章 抽样推断
统计学原理-第六章 抽样调查(复旦大学第六版)

全体。其单位数用N来表示。
2.样本总体:简称样本,是从全及总体中随机
抽取出来,代表全及总体部分单 位的集合体。单位数用n表示。
5
二.全及指标和抽样指标
(一)全及指标
X 总体平均数: X N 总体成数:P
2
XF 或X F Q=
2 2
N1 N N
(X-X) 总体方差: = 总体标准差:= (X-X)
(一)考虑顺序的不重复抽样数目
N! A N ( N 1)(N 2) ( N n 1) ( N n)! 4 3 2 1 2 例如A4 12 2 1
n N
(二)考虑顺序的重复抽样数目
B N
n N 2 4
n 2
例如 B 4 16
10
(三)不考虑顺序的不重复抽样数目
Ex X
28
2、一致性 当抽样单位数充分大时,抽样指标和未知 的总体指标之间的绝对离差为任意小的可能性 也趋于必然性。
x X 任意小
3、有效性
即用抽样指标估计总体指标,要求作为优良估 计量方差应该比其他估计量的方差小。
2
x X f
2
f
2
x X f
x
x E ( x)
2
18
说明:根据数理统计理论,在重复抽样条件下, 抽样平均误差与全及总体的标准差成正比例关系。 与抽样总体单位平方根成反比关系。
19
在不重复抽样情况下,抽样平均误差计算公式如下:
x x
N n 250 4-2 ( )= ( ) =9.13(件) n N 1 2 4-1
2
N
X X F 或 F X X F 或 F
2.样本总体:简称样本,是从全及总体中随机
抽取出来,代表全及总体部分单 位的集合体。单位数用n表示。
5
二.全及指标和抽样指标
(一)全及指标
X 总体平均数: X N 总体成数:P
2
XF 或X F Q=
2 2
N1 N N
(X-X) 总体方差: = 总体标准差:= (X-X)
(一)考虑顺序的不重复抽样数目
N! A N ( N 1)(N 2) ( N n 1) ( N n)! 4 3 2 1 2 例如A4 12 2 1
n N
(二)考虑顺序的重复抽样数目
B N
n N 2 4
n 2
例如 B 4 16
10
(三)不考虑顺序的不重复抽样数目
Ex X
28
2、一致性 当抽样单位数充分大时,抽样指标和未知 的总体指标之间的绝对离差为任意小的可能性 也趋于必然性。
x X 任意小
3、有效性
即用抽样指标估计总体指标,要求作为优良估 计量方差应该比其他估计量的方差小。
2
x X f
2
f
2
x X f
x
x E ( x)
2
18
说明:根据数理统计理论,在重复抽样条件下, 抽样平均误差与全及总体的标准差成正比例关系。 与抽样总体单位平方根成反比关系。
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在不重复抽样情况下,抽样平均误差计算公式如下:
x x
N n 250 4-2 ( )= ( ) =9.13(件) n N 1 2 4-1
2
N
X X F 或 F X X F 或 F
统计学第六章 抽样法

31
第六章 抽样法
序号
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16 合计
样本变量x
40、40 40、50 40、70 40、80
50、40 50、50 50、70 50、80
70、40 70、50 70、70 70、80
80、40 80、50 80、70 80、80
-
x
x E(x)
总体
研究如何利用 样本数据来 推断总体特 征。
内容包括:参 数估计和假 设检验。
目的:对总体
特征作出推
样 本
断。
这是推断统计学研 究的问题
5
第六章 抽样法
描述统计与推断统计的关系
反映客观 现象的数
据
概率论
(包括分布理论、大 数定律和中心极限定
理等)
样本数
描述统计
推断统计
据
总体数 据
(统计数据的搜集 、整理、显示和分
13
第六章 抽样法
第二节 有关抽样的基本概念(2)
(二)抽样总体
也称子样,样本或样本总体,它是从全 及总体中随机抽取出来的,代表全及总体的 那部分单位的集合体。抽样总体的单位数称 为样本容量,用n表示,对于N来说,n是很 小的。
总体
样 本
14
第六章 抽样法
第二节 有关抽样的基本概念(3)
• 二 全及指标和抽样指标p.249 (一) 全及指标
研究总体中 的品质标志
总体成数 P N1
N
总体成数标准差 P
P1 P
17
第六章 抽样法
第二节 有关抽样的基本概念(5)
(二)抽样指标
抽样指标是由样本总体各单位标志值 或标志特征计算的综合指标,也称统计量。 与全及指标相对应有:样本平均数,样本 标准差;样本成数,样本成数的标准差。
第六章 抽样法
序号
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16 合计
样本变量x
40、40 40、50 40、70 40、80
50、40 50、50 50、70 50、80
70、40 70、50 70、70 70、80
80、40 80、50 80、70 80、80
-
x
x E(x)
总体
研究如何利用 样本数据来 推断总体特 征。
内容包括:参 数估计和假 设检验。
目的:对总体
特征作出推
样 本
断。
这是推断统计学研 究的问题
5
第六章 抽样法
描述统计与推断统计的关系
反映客观 现象的数
据
概率论
(包括分布理论、大 数定律和中心极限定
理等)
样本数
描述统计
推断统计
据
总体数 据
(统计数据的搜集 、整理、显示和分
13
第六章 抽样法
第二节 有关抽样的基本概念(2)
(二)抽样总体
也称子样,样本或样本总体,它是从全 及总体中随机抽取出来的,代表全及总体的 那部分单位的集合体。抽样总体的单位数称 为样本容量,用n表示,对于N来说,n是很 小的。
总体
样 本
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第六章 抽样法
第二节 有关抽样的基本概念(3)
• 二 全及指标和抽样指标p.249 (一) 全及指标
研究总体中 的品质标志
总体成数 P N1
N
总体成数标准差 P
P1 P
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第六章 抽样法
第二节 有关抽样的基本概念(5)
(二)抽样指标
抽样指标是由样本总体各单位标志值 或标志特征计算的综合指标,也称统计量。 与全及指标相对应有:样本平均数,样本 标准差;样本成数,样本成数的标准差。
第六章 统计量及其抽样分布

样本均值的抽样分布
样本均值的抽样分布
1. 容量相同的所有可能样本的样本均值的概率分 布
2. 一种理论概率分布 3. 进行推断总体总体均值的理论基础
样本均值的抽样分布
(例题分析)
【例】设一个总体,含有4个元素(个体) ,即总体单位 数N=4。4 个个体分别为x1=1、x2=2、x3=3 、x4=4 。 总体的均值、方差及分布如下
第 一
16个样本的均值(x)
个
第二个观察值
观 察值1 2
3
4
11
1.
20.
52. 0.
5
21
2.
25.
03. 5.
0
23
2.
30.
53. 0.
5
24
3.
35.
04. 5.
0
.3 P (X ) .2 .1 0
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 X
第六章 统计量及其抽样分布
抽样理论依据: 1、大数定律 (1)独立同分布大数定律:证明当N足够大时,平均数据有稳定性,为用样本平 均数估计总体平均数提供了理论依据。 (2)贝努力大数定律:证明当n足够大时,频率具有稳定性,为用频率代替概率 提供了理论依据 2、中心极限定律 (1)独立同分布中心极限定律:设从均值为u、方差为s2(有限)的任意一个总体 中抽取样本量为n的样本,但n充分大时,样本均值X的抽样分布近似服从均值为u, 方差为s2/n的正态分布。 (2)德莫佛-拉普拉斯中心极限定律:证明属性总体的样本数和样本方差,在n足 够大时,同样趋于正态分布。
(central limit theorem)
统计学第六章抽样和抽样分布

2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
4
一、总体与样本
▪ 把握两个问题: ▪ 1、总体和总体参数; ▪ 2、样本和样本统计量。
2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
5
1、总体与总体参数
(1)总体:指根据研究目的确定的所 要研究的同类事物的全体,是所要说 明其数量特征的研究对象。按所研究 标志性质不同,分为变量总体和属性 总体,分别研究总体的数量特征和品 质特征。 构成总体的个别事物(基本单元 )就是总体单位,也称个体。总体单 位的总数称为总体容量,记作N。
缺点:受主观影响易产生倾向性误差; 不能计算、控制误差,无法说明调查结果 的可靠程度。
抽样一般都是指概率抽样。
2021/3/4
统计学第六章抽样和抽样分布
15
2、重复抽样和非重复抽样
(1)重复抽样:又称重置抽样,是指从总体 中抽出一个样本单位,记录其标志值后,又将 其放回总体中继续参加下一轮单位的抽取。特 点是:第一,n个单位的样本是由n次试验的结 果构成的。第二,每次试验是独立的,即其试 验的结果与前次、后次的结果无关。第三,每 次试验是在相同条件下进行的,每个单位在多 次试验中选中的机会(概率)是相同的。在重复 试验中,样本可能的个数是 N n ,N为总体单位 数,n为样本容量。
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统计学第六章抽样和抽样分布
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2、重复抽样和非重复抽样
(2)非重复抽样:又称为不重置抽样,即每次从
总体抽取一个单位,登记后不放回原总体,不参加下
一轮抽样。下一次继续从总体中余下的单位抽取样本
。特点是:第一,n个单位的样本由 n 次试验结果构成
统计学第六章抽样和抽样分 布
第六章 抽样与抽样分布
统计学第六章抽样调查

n
N
例题2
xf
x
f
8400 200
42
s (x x)2 f 12200 7.81
f
200
2 (1 n ) 7.812 (1 200 ) 0.55
x
n
N
200
2000
例题3
❖某冷库的10万只冻鸡合格率为97%, 如果按重复抽样与不重复抽样各抽 取1000只和2000只,分别计算抽样 平均误差。
A
B
较小的样本容量
X
成数
❖ 总体成数
每个总体单位标志值设为0或1 1:具有某种属性的总体单位标志值 0:不具有某种属性的总体单位标志值 总体中具有某种特征的单位占全部总体单位
数的比例称为总体成数,记作P 成数总体方差:P(1-P)
总体成数和样本成数
❖ 样本成数
从成数总体中抽取样本容量为n的样本 样本中具有此种特征的单位占全部样本单位
从1、2 、3、4中随机抽取2个的样本数
重复抽样考虑顺序
16
1、1 2、1 3、1 4、1
1、2 2、2 3、2 4、2
1、3 2、3 3、3 4、3
1、4 2、4 3、4 4、4
从1、2 、3、4中随机抽取2个的样本数
不重复抽样考虑顺序 12
2、1 3、1 4、1
1、2
3、2 4、2
1、3 2、3
- 2.58x
-1.65 x
+1.65x + 2.58x
x
-1.96 x
+1.96x
90%的样本
95% 的样本
99% 的样本
区间估计
❖ 根据一个样本的观察值给出总体参数的估计范围 ❖ 给出总体参数落在这一区间的概率 ❖ 例如: 总体均值落在50~70之间,置信度为 95%
经济应用统计学-第六章抽样推断

非参数检验优缺点总结
• 易于理解和实现:非参数检验方法通常基于直观和易于理解的思想,计算和实现相对简单。
非参数检验优缺点总结
检验效能较低
与参数检验方法相比,非参数检 验方法的检验效能通常较低,即 当原假设为真时,非参数检验方 法更容易犯第二类错误(接受原 假设)。
对数据信息的利用不 充分
非参数检验方法通常只利用数据 的部分信息(如排序信息),而 忽略了数据的其他有用信息(如 数值大小),因此可能无法充分 利用数据信息。
两配对样本非参数检验
包括Wilcoxon 符号秩次检验、McNemar 检验 等方法,用于比较同一总体内两个配对样本的差 异是否显著。
两独立样本非参数检验
包括Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验等方法,用于比较两个独立样本所来自的 总体的分布位置或分布形状是否存在差异。
考虑样本量大小
在选择置信水平时,应充分考虑样本量的大小。当样本量较小时,应选择较低的置信水平以避免过大的估计误差;当 样本量较大时,可以选择较高的置信水平以获得更精确的估计结果。
参考相关文献或行业标准
在选择置信水平时,可以参考相关领域的文献或行业标准,了解通常采用的置信水平及其依据。这有助 于确保研究结果的可比性和可靠性。
04
假设检验原理与步骤
假设检验基本概念阐述
原假设与备择假设
原假设通常是研究者想要推翻的 假设,而备择假设则是研究者希 望证实的假设。
检验统计量与拒绝域
检验统计量是根据样本数据计算出 的用于检验原假设的统计量,而拒 绝域则是根据显著性水平和检验统 计量的分布确定的,当检验统计量 落入拒绝域时,我们拒绝原假设。
单侧检验
当研究者对备择假设的方向有明确预期时,即备择假设只可能大于或小于原假设时,应选择单侧检验 。例如,在比较两种药物疗效的研究中,如果研究者预期新药疗效优于旧药,则应选择单侧检验。
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运用上表结果可得:
从此例子可以逆推: 某总体标准差为10,其一个36个单位组成 的样本的平均数为39,试在95%的置信度水平 下,估计总体平均数的置信区间。
从上面的例子中可得出如下结论:
在不同的置信度下,其对应的置信区间也 是不同的,置信度与置信区间是一个反比的关 系。
重要的置信度与概率度之间的关系:
案例:
假定欲估计喜欢某产品的居民比例在95% 置信度水平下,要求绝对误差小于5%,求样 本量。
本题解法:
但是,如果是相对误差,已知P
五、其他抽样组织形式
1、分层抽样(Stratified Sampling) 2、整群抽样(Cluster Sampling)
3、多阶段抽样(Multi-stage Sampling) 4、设计效应(deff)
在做总体推断时,可以观察到这样一个现 象:每次抽出来的样本平均数都是不相同的, 但样本平均数呈现出一个钟型分布,样本平均 数在总体平均数的两端分布。
二、有放回条件下的简单随机抽样 (Simple Random Sampling)
1、样本平均数的分布 2、分布特征 3、抽样推断 4、利用样本标准差推断总体标准差 5、无放回条件下的简单随机抽样误差
本题解法:
2、总体标准差的估算方法
(1)根据以往的经验数值 对于一些连续进行的调查来说,使用过去 的经验数据进行估算是有可能的。
(2)通过试访问进行估计 通过试访问的方法,先获得少数一部分样 本的误差数据,然后根据这些数据去计算最终 所需要的样本量,然后再将所需要的样本量完 成。
(3)序贯抽样方法 所谓序贯抽样,是指依次抽取样本,每抽 取一次,进行一次误差计算,直至达到所需要 的精度。
2、样本容量
对于一个确定的总体,减小抽样误差的主 要手段就是增加样本量。从公式中可以知道, 抽样误差与样本量的平方根成正比,欲使抽样 误差缩小一半,必须使样本量增加到原来的四 倍。
三、影响抽样误差的因素
1、目标总体的变异程度 2、样本容量 3、抽样方式 4、抽样的组织形式
这就说明了为什么在大城市进行调查和在 小城市进行调查,要获得同样的精度时,所需 的样本量相差无几。
1、样本平均数的分布
从一个总体中抽出一部分单位,构成一个 样本,可计算出一个样本平均数。
无数次抽选的结果,将会产生无数个样本 平均数,这些样本平均数具有自己的分布形式。
根据大数定理,当样本量超过30时,样本 平均数的分布为正态分布。
2、分布特征
在有放回条件下,简单随机抽样的误差计 算公式如下:
4、抽样的组织形式
抽样的组织形式是纯随机抽样、分层抽样、 整群抽样或者多阶段抽样等方式,各种方式都 有对应的误差计算公式,不同情况下的抽样误 差相差也比较大。
四、样本量的估计
1、简单随机抽样条件下样本量的计算公 式 2、总体标准差的估算方法
案例:
已知某总体的标准差为100,欲在95%的 置信度水平下使抽样估计的误差范围小于5, 试求样本量。
第六章
抽样估计
一、参数与统计量
参数是指描述总体分布状况的数。
统计量是指由样本构造出来的数。 平均年龄为21岁,
平均年龄即为班级总体的一个参数;在班级中 抽出20名学生,了解其年龄,并根据20名学生 的年龄计算平均数为21.5岁,则21.5即为由样 本构造出来的统计量。
二、有放回条件下的简单随机抽样 (Simple Random Sampling)
1、样本平均数的分布 2、分布特征 3、抽样推断 4、利用样本标准差推断总体标准差 5、无放回条件下的简单随机抽样误差
1、样本平均数的分布
从一个总体中抽出一部分单位,构成一个 样本,可计算出一个样本平均数。 以扑克牌的例子进行说明。
一般做序贯抽样时,会有一张图,如黑板 上图所示。 序贯抽样的方式操作比较简单,但不适用 于经济调查,一般运用于质量检验中。
(4)成数估计时,使用最大值判断 绝对误差与相对误差 有时候绝对误差很小,但相对误差会很大。
对于绝对误差: 当成数是P时,其标准差为 在成数估计的条件下,方差的最大值为 0.25,因此可以使用最大的方差作为推断最大 样本量的基础。
3、多阶段抽样(Multi-stage Sampling)
多阶段抽样的误差计算取决于各阶段的 抽样方式,以最简单的二阶段抽样为例,如 果每一阶段的抽选都是简单随机抽样,一阶 单位的规模相同,则有下列公式:
第二个参数:
如果从一副扑克牌中抽出30张牌的平均数, 运用上述公式,可以精确的得出: n=30
案例:
某总体标准差为10,平均值为40,从中抽 出一个n=36的简单随机样本,试在95%的置信 度水平下,估计样本平均数的分布区间。
样本平均数的分布特征:
查标准正态分布表,可以获得下列概率度 与概率值的对应关系:
1-f=0.999,
对于现实的调查活动,万分之五的误差很 难被判断出来,可以忽略不计。 因此,在大规模的抽样调查中,抽样比可 以忽略掉。
三、影响抽样误差的因素
根据抽样误差的计算公式,可以看出,影 响抽样误差的主要因素主要有下列四个方面:
1、目标总体的变异程度
2、样本容量
3、抽样方式
4、抽样的组织形式
如果置信度改为99%, 则:当P=99%,t=2.58时,
本题的解题思路:
要估计
本题解的具体过程:
5、无放回条件下的简单随机抽样误差
样本平均数的标准差的推导过程:
因此可知,在无放回抽样调查中:
无放回条件下的简单随机抽样误差公式:
如果 例如,假定N=100万,n=1000,f=0.001,
在一副牌中抽五张牌所计算出的平均数应 该是在1和13之间,但是实际上抽到牌的平均 数为1和13的情况会非常少。
假如用一个分布去描述抽出牌的平均数, 可以得出如黑板上图所示的钟型分布图。
抽样推断的核心就是要通过研究样本平均 数的性质来判断一次抽样将会给我们带来什么 样的结果。
一般认为,从一副牌中抽5张牌的总体平 均数是7,从实验结果看其样本平均数是在5到 9之间,假定这是一个真实情况。可以将其表 示为: