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文檔簡介

總體方差及比例的推斷統(tǒng)計 有關(guān)樣本方差的抽樣分布 2分布用于單樣本方差的抽樣分布F分布用于兩個樣本方差的抽樣分布 2分布的定義 設(shè)隨機變量X1 X2 Xn相互獨立 且都服從標準正態(tài)分布 則稱隨機變量服從自由度df為n的 2分布 記作 2分布圖 2分布 2分布的概率密度函數(shù)為 n為自由度 2有以下特點 2分布呈正偏態(tài) 右側(cè)無限延伸 但永不與基線相交 2分布隨自由度的變化而形成一簇分布形態(tài) 2分布具有可加性 自由度越大 2分布形態(tài)趨于正態(tài)分布 即 2 N n 2n 單樣本方差的抽樣分布 設(shè) X1 X2 Xn 是抽自正態(tài)分布總體X N 2 的一個容量為n的簡單隨機樣本 則 例題 某燈具廠的燈泡的使用壽命服從正態(tài)分布 總體方差為5626 問隨機抽取的40只燈泡的S值介于70和80小時之間的概率是多少 Chi square 44 365 33 967 P 25578 69845 F分布的定義 若且X1與X2相互獨立 則稱隨機變量所服從的分布為F分布 n1 n2 為F分布的自由度 記為 F分布 若從方差相同的兩個正態(tài)總體中 隨機抽取兩個獨立樣本 以此為基礎(chǔ) 分別求出兩個相應(yīng)總體方差的估計值 這兩個總體方差估計值的比值稱為F比值 F比值的抽樣分布稱為F分布 F分布的形態(tài)隨F比值分子和分母中自由度的變化而形成一簇正偏態(tài)分布 F分布 F分布的密度函數(shù) F分布圖 F分布的數(shù)學(xué)期望與方差 雙樣本方差的抽樣分布 若 X1 X2 Xn1 是獨立地抽自總體X1 N 1 12 的一個容量為n1的樣本 Y1 Y2 Yn2 是獨立地抽自總體X2 N 2 22 的一個容量為n2的樣本 當 1 2 時 統(tǒng)計量 樣本比例的抽樣分布 設(shè)總體中具有某種特征的單位占全部單位的比例稱為總體比例 記作p 樣本中具有該種特征的單位占全部單位的比例稱為樣本比例 記作p 當樣本容量為n時 樣本中具有該種特征的單位數(shù)X服從二項分布 樣本比例p 也服從二項分布 而且對于p 有E p E X n E X n pD p D X n D X n2 p 1 p n在大樣本情況下 若np 5 n 1 p 5 則p N p p 1 p n 樣本比例之差的抽樣分布 設(shè)有兩個獨立的樣本 第一個樣本比例p1 來自正態(tài)總體N p1 p1q1 n1 第二個樣本比例p2 來自正態(tài)總體N p2 p2q2 n2 則p1 p2 N p1 p2 p1q1 n p2q2 n2 正態(tài)總體方差的區(qū)間估計 例題 某廠抽取40只某型燈泡 測得其平均使用壽命為4800小時 S 300小時 試以95 的置信水平估計該型燈泡的方差及標準差 60392 29 148389 28 245 75 385 21 總體比率的區(qū)間估計 在大樣本情況下 總體比率的置信區(qū)間為 總體比率之差的區(qū)間估計 在大樣本的情況下總體比率的置信區(qū)間 例題 某校在2500名學(xué)生中隨機調(diào)查了200名學(xué)生 發(fā)現(xiàn)他們平均每天體鍛不少于1小時的學(xué)生有72人 試以95 的置信水平估計全校學(xué)生每天體鍛不少于1小時的比例 0 296 0 424 例題 兩個牙膏廠生產(chǎn)兩種不同的藥物牙膏 對使用A廠牙膏的350人及使用B廠牙膏的325人分別進行調(diào)查 發(fā)現(xiàn)在使用A廠牙膏的350人中105人效果明顯 在使用B廠牙膏的325人中130人效果明顯 試估計兩個廠牙膏效果明顯者所占比例之差 置信水平為0 95 0 172 0 028 總體方差的假設(shè)檢驗 例題 靠山鄉(xiāng)水稻畝產(chǎn)服從方差為5625的正態(tài)分布 今年在實割前進行的估產(chǎn)中 隨機抽取了10畝地 畝產(chǎn)分別為 540 632 674 680 694 695 708 736 780 845 問 根據(jù)以上資料 能否認為靠山鄉(xiāng)水稻畝產(chǎn)的方差沒有變化 總體方差之比的假設(shè)檢驗 例題 對25名男生和16名女生的智力測驗結(jié)果表明 男生的總體方差的估計值為64 女生為49 問 測驗結(jié)果是否說明性別不影響該測驗成績的分散程度 F 1 306 2 29 總體比例的假設(shè)檢驗 總體比例兩個總體比例之差 例題 某校進行一次調(diào)查問卷 詢問師生員工對學(xué)分制改革的態(tài)度 結(jié)果 被抽取的80個人中 有64個表示贊成 問這個比例是否顯著高于

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