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文檔簡介
工程隨機(jī)數(shù)學(xué)(6),趙正予 2011,數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分,概率論: 將隨機(jī)事件出現(xiàn)的頻率抽象為概率,在此基礎(chǔ)上建立隨機(jī)變量概率 分布的基本理論 數(shù)理統(tǒng)計(jì): 運(yùn)用概率論基本知識,研究如何從實(shí)測數(shù)據(jù)出發(fā),對實(shí)際對象的總 體的概率分布與數(shù)字特征作出各種估值、推斷和檢驗(yàn)。 統(tǒng)計(jì)學(xué): 依據(jù)全面及時(shí)地搜集所研究對象的有關(guān)資料,整理、計(jì)算和分析, 并做出正確結(jié)論。,3,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特 恩格爾 (Robert F. Engle 1942 ),英國經(jīng)濟(jì)學(xué)克萊夫 格蘭杰 (Clive Granger 1934 ),共同獲得,2003年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng),4,20 世紀(jì) 80 年代兩位獲獎(jiǎng)?wù)?發(fā)明了新的統(tǒng)計(jì)方法來處理許多 經(jīng)濟(jì)時(shí)間數(shù)列中兩個(gè)關(guān)鍵屬性:,易 變 性,非穩(wěn)定性,5,恩格爾 研究方向主要是 利率、匯率和期權(quán)的金融計(jì)量分析,格蘭杰 的研究涉及 統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué),時(shí)間序列分析、預(yù)測、金融、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、方法論等領(lǐng)域.,提出譜分析回歸等創(chuàng)新性統(tǒng)計(jì)方法,特別是,數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分,數(shù)理統(tǒng)計(jì)所研究的問題 如何科學(xué)地獲取信息 利用有限或少量數(shù)據(jù)給出整體的信息,即由局部推斷總體 抽樣分布 包括:總體、個(gè)體、樣本、統(tǒng)計(jì)量、統(tǒng)計(jì)量概率分布 如何科學(xué)地利用有限信息 利用有限信息,由樣本推斷總體 統(tǒng)計(jì)推斷 包括:統(tǒng)計(jì)估值、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),1 隨機(jī)樣本,一、 總體與個(gè)體 總體:所研究對象的全體集合 個(gè)體:組成總體的每個(gè)基本元素或每個(gè)對象 如:把全校學(xué)生視作為一個(gè)總體,每個(gè)學(xué)生就是一個(gè)個(gè)體 在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中,所關(guān)心的并非是總體的方方面面,而是其 某一項(xiàng)或多項(xiàng)數(shù)量指標(biāo),以及該數(shù)量指標(biāo)在總體中的分布情 況,如學(xué)生的身高、體重等。由于每個(gè)個(gè)體取值不同,因此 這一數(shù)量指標(biāo)是一個(gè)隨機(jī)變量。 對總體的研究歸結(jié)為對表示總體特征的數(shù)量指標(biāo)的研究,1隨機(jī)樣本,定義: 總體:所研究對象的某個(gè)數(shù)量指標(biāo)的全體試驗(yàn)值的集合 它是隨機(jī)變量取值的集合 個(gè)體:試驗(yàn)的每個(gè)可能取值 它是隨機(jī)變量的一個(gè)可能取值 若所研究的對象的數(shù)量指標(biāo)不止一個(gè),則可分為多個(gè) 總體。如壽命、身高、體重等,而非期望、方差 表征總體的某個(gè)數(shù)量指標(biāo)的概率分布稱為總體的分布 不同的數(shù)量指標(biāo)就有不同的總體分布。,1隨機(jī)樣本,二、樣本 樣本: 從總體中隨機(jī)抽取n個(gè)個(gè)體(或觀察n次)X1、X2、Xn, 就得到一個(gè)n維隨機(jī)向量( X1、X2、Xn),稱為來自總體 的一個(gè)容量為n的樣本。即樣本是總體的一個(gè)子集。 樣本空間: 樣本所有可能取值的集合 抽樣: 從總體X中抽取有限個(gè)個(gè)體對總體進(jìn)行觀察的取值過程,1隨機(jī)樣本,二、樣本 簡單隨機(jī)抽樣: 滿足隨機(jī)性和獨(dú)立性兩個(gè)要求的抽樣方法 獨(dú)立性:每個(gè)個(gè)體的抽取相互不影響 隨機(jī)性:每個(gè)個(gè)體都應(yīng)從總體中被隨機(jī)等可能地抽取 本質(zhì)特征:獨(dú)立、同分布(個(gè)體、樣本與總體),1隨機(jī)樣本,定義: 滿足以下兩個(gè)條件的隨機(jī)樣本(X1,X2,Xn)稱為簡單隨機(jī)樣本 1. 每個(gè)Xi與X同分布 2. X1,X2,Xn是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量 樣本的觀察值(x1,x2,x3, xn)稱為樣本值,非隨機(jī)變量 由概率論知,若總體X具有概率密度f(x),則樣本(X1,X2,Xn)具有聯(lián)合密度函數(shù) 定理:簡單隨機(jī)樣本(X1,X2,Xn)的分布函數(shù)為,1隨機(jī)樣本,三、統(tǒng)計(jì)量 樣本的不含任何未知參數(shù)的函數(shù)統(tǒng)計(jì)量 定義: 設(shè)(X1,X2,Xn)為來自總體X的一個(gè)樣本,g (X1,X2,Xn)為連 續(xù)函數(shù),若g中不含任何未知參數(shù),則稱g (X1,X2,Xn)為統(tǒng)計(jì)量。 統(tǒng)計(jì)量也是隨機(jī)變量! 討論: 1.引入統(tǒng)計(jì)量的目的 2.為什么要求統(tǒng)計(jì)量中不含任何未知參數(shù) 3.統(tǒng)計(jì)量的概率分布抽樣分布,1隨機(jī)樣本,四、常用統(tǒng)計(jì)量 設(shè)(X1,X2,Xn)為取自總體X的一個(gè)樣本,1隨機(jī)樣本,S2與B2的關(guān)系:,當(dāng)在滿足簡單隨機(jī)抽樣條件下,若總體k階矩,存在,當(dāng)n,,15,故,推導(dǎo),16,(4) 順序統(tǒng)計(jì)量與極差,為樣本值,且,定義 r.v.,其中,(5)兩個(gè)不同總體樣本之間的協(xié)方差和相關(guān)系數(shù),設(shè)(X1,X2,Xn)為取自總體X的樣本,設(shè)(Y1,Y2,Yn)為取自總體Y的樣本,,各種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 中心化: 歸一化: 標(biāo)準(zhǔn)化: 規(guī)格化: 線性化: 對數(shù)化:,19,例1 從一批機(jī)器零件毛坯中隨機(jī)地抽取10件, 測得其重量為(單位: 公斤): 210, 243, 185, 240, 215, 228, 196, 235, 200, 199 求這組樣本值的均值、方差、二階原點(diǎn)矩與二階中心矩.,解,令,例1,20,則,21,解,故,例2 在總體N(52,6.32)中,隨機(jī)抽取一個(gè)容量為36的樣本,求 樣本均值50.8到53.8之間的概率,隨機(jī)變量獨(dú)立性的兩個(gè)定理,2 抽樣分布,應(yīng)用定理,數(shù)字特征:E(t)=0,D(t)=n/n-2, n2,應(yīng)用: (1)用于總體平均數(shù)的估計(jì) (2)用于樣本與總體平均數(shù)
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