![Chap7-2三大分布及單個正態(tài)總體的區(qū)間估計_第1頁](http://file4.renrendoc.com/view/e439e40fc691d3694b70827664c829d3/e439e40fc691d3694b70827664c829d31.gif)
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![Chap7-2三大分布及單個正態(tài)總體的區(qū)間估計_第4頁](http://file4.renrendoc.com/view/e439e40fc691d3694b70827664c829d3/e439e40fc691d3694b70827664c829d34.gif)
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文檔簡介
正態(tài)總體下的抽樣分布——統(tǒng)計中的三大分布記為分布一、定義:設(shè)相互獨立,都服從正態(tài)分布N(0,1),
則稱隨機變量:
所服從的分布為自由度為
n
的分布.分布是由正態(tài)分布派生出來的一種分布.分布的密度函數(shù)為來定義.其中伽瑪函數(shù)通過積分
分布的密度函數(shù)的圖形如右圖.由分布的定義,不難得到:1.
設(shè)相互獨立,都服從正態(tài)分布則2.設(shè)且X1,X2相互獨立,則這個性質(zhì)叫分布的可加性.則,
E(X)=n,Var(X)=2n3.若3證明:根據(jù)χ2分布的定義,把表示為
對于(0,1)給定,稱滿足條件:
分布的分位點的點
()為分布的上分位點.
分布的上分位點圖形如右圖.
分布的上分位點可以查附表4(P244).例3設(shè)求(1)P(X>1.923)解:查自由度為4的分布表,得(2)T的密度函數(shù)為:記為T~tn.
定義:設(shè)X~N(0,1),Y~,且X與Y相互獨立,則稱變量所服從的分布為自由度為n的t分布.二、t分布(Gosset于1908年以student筆名提出)
當n充分大時,t分布近似N
(0,1)分布.但對于較小的n,t分布與N(0,1)分布相差很大.
t分布的密度函數(shù)的圖形如右圖.
T~tn,對于(0,1)給定,稱滿足條件:t分布的分位點
的點tn()為t分布的上分位點.
t分布的上分位點圖形如右圖.t分布的上分位點可以查附表3(P242).三、F分布由定義可見,~定義:設(shè)X與Y相互獨立,則稱統(tǒng)計量服從自由度為n1及n2的F分布,n1稱為第一自由度,n2稱為第二自由度,記作F~(Fisher提出)若X~,X的概率密度為
F分布的密度函數(shù)的圖形如右圖.
F~Fm,n,對于(0,1)給定,稱滿足條件:F分布的分位點
的點Fm,n()為F分布的上分位點.F分布的上分位點圖形如右圖.F分布的上分位點可以查附表5(P247).(2)例F分布的性質(zhì):(1)
定理1(樣本均值的分布)設(shè)X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總體的樣本,則有四、正態(tài)總體的樣本均值與樣本方差的分布
定理2(樣本方差的分布)設(shè)X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總體的樣本,分別為樣本均值和樣本方差,則有
定理3
設(shè)X1,X2,…,Xn是取自正態(tài)總體的樣本,分別為樣本均值和樣本方差,則有定理6.4.1(基本定理)
設(shè)X1,X2,,Xn為來自總體N(,2)的樣本,則:例
在設(shè)計導(dǎo)彈發(fā)射裝置時,重要事情之一是研究彈著點偏離目標中心的距離的方差.
對于一類導(dǎo)彈發(fā)射裝置,彈著點偏離目標中心的距離服從正態(tài)分布N(,2),這里2=100米2.
現(xiàn)在進行了25次發(fā)射試驗,用S2記這25次試驗中彈著點偏離目標中心的距離的樣本方差.
求:S2超過50米2的概率.解:
根據(jù)基本定理
查P244附表4,得到:1.設(shè)X和Y相互獨立,且X~Y~則X+Y~答案:答案:2.設(shè)X1,X2,,Xn為來自總體N(,2)的樣本則:3.設(shè)X~答案:第七章第四節(jié)正態(tài)總體的區(qū)間估計(一)前面討論了參數(shù)的點估計。點估計就是利用樣本計算出的值
(即實軸上點)來估計未知參數(shù)。其優(yōu)點是:可直地告訴人們“未知參數(shù)大致是多少”;缺點是:并未反映出估計的誤差范圍(精度)。故,在使用上還有不盡如人意之處。而區(qū)間估計正好彌補了點估計的這一不足之處
。也就是說,給出一個區(qū)間,使我們能以一定的可靠度相信區(qū)間包含參數(shù)μ
。這里的“可靠度”是用概率來度量的,稱為置信系數(shù),常用表示一個可以想到的估計辦法是:給出一個區(qū)間,并告訴人們該區(qū)間包含未知參數(shù)
μ
的可靠度(也稱置信系數(shù))。置信系數(shù)的大小常根據(jù)實際需要來確定,通常取0.95或0.99,即
根據(jù)實際樣本,由給定的置信系數(shù),可求出一個盡可能短的區(qū)間,使7.4.1置信區(qū)間的定義定義1:實際應(yīng)用上,一般取
α
=0.05或0.01。
為確定置信區(qū)間,我們先回顧前面給出的隨機變量的上α
分位點的概念。現(xiàn)在回到尋找置信區(qū)間問題上來。求參數(shù)的置信系數(shù)為的置信區(qū)間.
例1
設(shè)X1,…Xn是取自
的樣本,置信區(qū)間的求法明確問題,是求什么參數(shù)的置信區(qū)間?置信系數(shù)是多少?解:前面我們已經(jīng)用矩估計和極大似然估計都得到均值的點估計為,它具有很好的性質(zhì),現(xiàn)在我們一個區(qū)間去估計均值,用更合理些。尋找未知參數(shù)的一個良好估計.~N(0,1)有了分布,就可以求出U取值于任意區(qū)間的概率.對給定的置信系數(shù)查正態(tài)分布表得使從中解得于是所求的置信區(qū)間為設(shè)X1,X2,,Xn為來自正態(tài)總體N(,2)的樣本.2已知.
均值的置信系數(shù)為1-的置信區(qū)間.方差2已知單個正態(tài)總體均值的區(qū)間估計例1:
某廠生產(chǎn)的零件長度
X
服從
N(
,0.04),現(xiàn)從該廠生產(chǎn)的零件中隨機抽取6個,長度測量值如下(單位:毫米):
14.6,15.l,14.9,14.8,15.2,15.1.求:μ的置信系數(shù)為0.95的區(qū)間估計。
解:n=6,=0.05,z/2=z0.025=1.96,2=0.22
.所求置信區(qū)間為設(shè)X1,X2,,Xn為來自正態(tài)總體N(,2)的樣本.2未知.
求:均值的置信系數(shù)為1-的置信區(qū)間.2未知.想想看,用S2代替2.于是根據(jù)定理6.4.1,解:方差2未知方差2未知時的置信系數(shù)為1-的置信區(qū)間:設(shè)X1,X2,,Xn為來自正態(tài)總體N(,2)的樣本.(未知)
求:方差2的置信系數(shù)為1-的置信區(qū)間.解:根據(jù)定理6.4.1,正態(tài)總體方差2的區(qū)間估計由上,即得2的置信系數(shù)為1-的置信區(qū)間:
為了估計一件物體的重量,將其稱了1O次,得到的重量(單位:千克)為:10.l,10,9.8,10.5,9.7,l0.l,9.9,10.2,1O.3,9.9
設(shè)所稱出的物體重量X服從N(,2).
求:該物體重量的置信系數(shù)為0.9
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