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請看演示:,怎樣畫直方圖,直方圖與密度,三.數(shù)據(jù)直方圖,四. 經驗分布函數(shù),請看演示,經驗分布函數(shù),五.樣本的數(shù)值描述,總體的數(shù)值描述性度量稱為參數(shù).,例如,稱為參數(shù).,樣本的數(shù)值描述性度量稱為統(tǒng)計量.,它是樣本的函數(shù).,例如樣本均值:,(一). 中心趨勢度量,1.眾數(shù)M0:,是指出現(xiàn)次數(shù)最多(有最高頻數(shù))的測量值。,2.中位數(shù)Me:,是指把這些測量值從小到大排列時的中間值。 中位數(shù)常用于衡量一組測量值的中點,,測量值的總和除以測量值的總個數(shù)。,3. 算術平均值 :,是隨機變量.,(二).變異性度量,1.極差:,集合中最大與最小測量值之間的差。,2.百分位數(shù):,n個按大小排列的測量值集合的p分位數(shù)是 指這樣一個數(shù)值,集合中有p%的測量值比 它小,(100-p)%的觀察值比它大.,常用的百分位數(shù)有 25%,50%和75%.,3.樣本方差:,一組均值為 的n個測量值的方差是指 離差的平方和除以n1,即,統(tǒng)計量,稱為樣本均方差或標準差.,樣本方差的計算式:,樣本平方和與n倍樣本均值差的n-1分之一,4.變異系數(shù),當兩組數(shù)據(jù)的計量單位不同或樣本均值不同時 不能直接用數(shù)據(jù)的標準差來分析兩組數(shù)據(jù)的離 散程度,而需要變異系數(shù)來比較.,例如:,第一組:1, 2, 2, 3, 4;,第二組:4, 6, 7, 8, 10;,定義:樣本標準差與樣本均值的比稱為變異系數(shù).,即:,上例中:,概率基礎知識,一.二項分布,用X表示n重貝努里試驗中事件A(成功)出現(xiàn)的次數(shù),則,稱X服從參數(shù)為n和p的二項分布.,XB(n,p),若:,XiB(1,p),那么,對于固定n及p,當k增加時 ,概率P(X=k) 先是隨之增加直至 達到最大值, 隨后單調減少.,當(n+1)p不為整數(shù)時,二項概率P(X=k)在k=(n+1)p達到最大值;,( x 表示不超過 x 的最大整數(shù)),二項分布,請看演示,二項分布的正態(tài)近似,二項分布的正態(tài)近似,實用中,n 30, np 10時正態(tài)近似的效果較好.,令:,當n較大,p不太接近0或1時,X近似服從正態(tài)分布.,例1 將一枚硬幣拋擲10000次,出現(xiàn)正面5800次,認為這枚硬幣不均勻是否合理? 試說明理由.,解: 設X為10000次試驗中出現(xiàn)正面的次數(shù),,采用正態(tài)近似, np=5000, np(1-p)=2500,=1-(16),0,此概率接近于0,故認為這枚硬幣不均勻是合理的 .,近似正態(tài)分布N(0,1).,二.正態(tài)分布.,X的概率密度為,其中 和 都是常數(shù), 任意, 0, 則稱X服從參數(shù)為 和 的正態(tài)分布.,決定了圖形的中心位置, 決定了圖形中峰的陡峭程度.,正態(tài)分布 的圖形特點,下面是我們用某大學男大學生的身高的數(shù)據(jù)畫出的頻率直方圖。,紅線是擬合的正態(tài)密度曲線,可見,某大學男大學生的身高應服從正態(tài)分布。,時,,這在統(tǒng)計學上稱作“3 準則” (三倍標準差原則).,3 準則,正態(tài)分布的重要結論,1.若,則,則,3.若,則,證明:,當y0時,0,定理:如果 ,則,當y0時,稱為,分布.,作業(yè):,2.練習.P152 3,1.預習: 大數(shù)定理與中心極限定理.,3.思考題:,A.一復雜的系統(tǒng)由100個相互獨立起作用的部件 組成,在整個運行期間每個部件損壞的概率為0.1,為 使整個系統(tǒng)起作用,至少必須有85個部件正常工作 求整個系統(tǒng)起作用的概率 B. 一復雜的系統(tǒng)由n個相互獨立起作用的部件所組 成,每個部件的可靠性為0.9,且必須至少有80%的部 件工作才能使整
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