第六章三常用连续型随机变量的理论分布优秀PPT.ppt
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1、第六章三常用连续型随机变量的理论分布第一页,本课件共有79页一、正态分布正态分布是最重要的概率分布。因为正态分布是最重要的概率分布。因为:第一,许多自然现象与社会现象,都可用正第一,许多自然现象与社会现象,都可用正态分布加以叙述;态分布加以叙述;第二第二,许多概率分布以正态分布为其极限;许多概率分布以正态分布为其极限;第三,许多统计量的抽样分布呈现正态分布。第三,许多统计量的抽样分布呈现正态分布。因此,许多统计分析方法都是以正态分布为因此,许多统计分析方法都是以正态分布为基础的。基础的。第二页,本课件共有79页(一)正态分布的概率函数若连续型随机变量若连续型随机变量x的概率分布密度的概率分布密
2、度函数为函数为 其中其中为平均数,为平均数,2为方差,则称随为方差,则称随机变量机变量x服从正态分布服从正态分布(normal distribztion),记为,记为xN(,2)。相应。相应的概率分布函数为的概率分布函数为 第三页,本课件共有79页分布密度曲线99.74%68.26%95.46%第四页,本课件共有79页(二)正态分布的特征1.正态分布密度曲线是单峰、对称的正态分布密度曲线是单峰、对称的悬钟形曲线,对称轴为悬钟形曲线,对称轴为x=;2.f(x)在在x=处达到极大,极大值处达到极大,极大值 ;3.f(x)是非负函数,以是非负函数,以x轴为渐近线,轴为渐近线,分布从分布从-至至+;第
3、五页,本课件共有79页4.曲线在曲线在x=处各有一个拐点,即曲线处各有一个拐点,即曲线在在(-,-)和和(+,+)区间上是下凸的,区间上是下凸的,在在-,+区间内是上凸的;区间内是上凸的;5.正态分布有平均数正态分布有平均数和标准差和标准差两个参数。两个参数。是位置参数,是位置参数,是变异度参数。是变异度参数。第六页,本课件共有79页图图1 标准差相同标准差相同(1)而平均数不同而平均数不同(=0、=1、=2)的三个正态分布曲线的三个正态分布曲线 图图2 平均数相同平均数相同(0)而标准差不同而标准差不同(=1、=1.5、=2)的三个正态分布曲线的三个正态分布曲线 第七页,本课件共有79页6.
4、分布密度曲线与横轴所夹面积为分布密度曲线与横轴所夹面积为1,即:,即:第八页,本课件共有79页正态分布是依赖于参数正态分布是依赖于参数和和的一簇分的一簇分布。将一般的布。将一般的N(,2)转换为转换为=0,2=1的正态分布,应用就方便了。的正态分布,应用就方便了。称称=0,2=1的正态分布为标准正态分的正态分布为标准正态分布布(standard normal distribztion)。(三)标准正态分布第九页,本课件共有79页标准正态分布的概率密度函数及分布函标准正态分布的概率密度函数及分布函数分别记作数分别记作(z)和和(z),得:,得:随机变量随机变量z服从标准正态分布,记作服从标准正态
5、分布,记作zN(0,1)。2221)(zez-=pjdzezzz-=22121)(pf第十页,本课件共有79页对于任何一个服从正态分布对于任何一个服从正态分布N(,2)的的随机变量随机变量x,都可以通过标准化变换:,都可以通过标准化变换:z=(x-)将其变换为服从标准正态分布的随机将其变换为服从标准正态分布的随机变量变量z。z称为标准正态变量或标准正称为标准正态变量或标准正态离差态离差(standard normal deviate)。第十一页,本课件共有79页(四)正态分布的概率计算标准正态分布的概率计算标准正态分布的概率计算 设设z服从标准正态分布,则服从标准正态分布,则z在在z1,z2)
6、何内取值的概率为:何内取值的概率为:(z2)(z1)而而(z1)与与(z2)可由附表查得。可由附表查得。dzedzedzezzzPzzzzzzz -30就可以应用这一定理。就可以应用这一定理。平均数的标准化分布是将上述平均数平均数的标准化分布是将上述平均数 转换为转换为z变数。变数。xxnxxzxsmsm)()(-=-=第四十七页,本课件共有79页、标准误标准误标准误(平均数抽样总体的标准差平均数抽样总体的标准差)的大的大小反映样本平均数小反映样本平均数 的抽样误差的大小,即的抽样误差的大小,即精确性的高低。标准误大,说明各样本平均精确性的高低。标准误大,说明各样本平均数数 间差异程度大,样本
7、平均数的精确性低。间差异程度大,样本平均数的精确性低。反之,反之,小,样本平均数的精确性高。小,样本平均数的精确性高。的的大小与原总体的标准差大小与原总体的标准差成正比,与样本含成正比,与样本含量量n的平方根成反比。从某特定总体抽样,的平方根成反比。从某特定总体抽样,因为因为是一常数,所以只有增大样本含量是一常数,所以只有增大样本含量才能降低样本平均数才能降低样本平均数 的抽样误差。的抽样误差。第四十八页,本课件共有79页在实际工作中,总体标准差在实际工作中,总体标准差往往是未往往是未知的,因而无法求得知的,因而无法求得 。此时,可用。此时,可用样本标准差样本标准差S估计估计。于是,以。于是,
8、以 估估计计 。记。记 为为 ,称作样本标准误称作样本标准误或均数标准误。样本标准误或均数标准误。样本标准误 是平均数是平均数抽样误差的估计值。若样本中各观测值抽样误差的估计值。若样本中各观测值为为 x1、x2、xn,则,则第四十九页,本课件共有79页注意:样本标准差与样本标准误是既有注意:样本标准差与样本标准误是既有联系又有区别的两个统计量。联系又有区别的两个统计量。二者的区别是样本标准差二者的区别是样本标准差S是反映样本是反映样本中各观测值的变异程度,它的大小说中各观测值的变异程度,它的大小说明了明了 对该样本代表性的强弱。对该样本代表性的强弱。样本标准误是样本平均数样本标准误是样本平均数
9、 的标准差,它是抽样误差的估计值,其的标准差,它是抽样误差的估计值,其大小说明了样本间变异程度的大小及精大小说明了样本间变异程度的大小及精确性的高低。确性的高低。第五十页,本课件共有79页(二二)两个独立样本平均数差数的分布两个独立样本平均数差数的分布 假定有两个正态总体各具有平均数和标准差为假定有两个正态总体各具有平均数和标准差为 ,和和 ,从第一个总体随机抽取,从第一个总体随机抽取n1个观察值,同时独立地从第二个个观察值,同时独立地从第二个总体随时机抽取总体随时机抽取n2个观察值。这样计算出样本平均数和标准差个观察值。这样计算出样本平均数和标准差 ,s1和和 ,s2。从统计理论可以推导出其
10、样本平均数的差数从统计理论可以推导出其样本平均数的差数()的抽样的抽样分布,具有以下特性:分布,具有以下特性:(1)如果两个总体各作正态分布,则其样本平均数差数如果两个总体各作正态分布,则其样本平均数差数()准确地遵循正态分布律,无论样本容量大或小,都有准确地遵循正态分布律,无论样本容量大或小,都有N(,)。第五十一页,本课件共有79页 (2)两个样本平均数差数分布的平均数必等于两个总体平均数两个样本平均数差数分布的平均数必等于两个总体平均数的差数,即的差数,即 (3)两个独立的样本平均数差数分布的方差等于两个两个独立的样本平均数差数分布的方差等于两个总体的样本平均数的方差总和,即总体的样本平
11、均数的方差总和,即 其差数标准差为:其差数标准差为:这个分布也可标准化,获得这个分布也可标准化,获得z值。值。nnyyz2221212121)()(ssmm+-=第五十二页,本课件共有79页小结:小结:l若两个样本抽自于同一正态总体,则其平均数差数的抽若两个样本抽自于同一正态总体,则其平均数差数的抽样分布不论容量大小亦作正态分布具:样分布不论容量大小亦作正态分布具:l若两个样本抽自于同一总体,但并非正态总体,则其平均若两个样本抽自于同一总体,但并非正态总体,则其平均数差数的抽样分布按中心极限定理在数差数的抽样分布按中心极限定理在n1和和n2相当大时相当大时(大于大于30)才逐渐接近于正态分布。
12、才逐渐接近于正态分布。l若两个样本抽自于两个非正态总体,当若两个样本抽自于两个非正态总体,当n1和和n2相当大、而相当大、而 与与 相差不太远时,也可近似地应用正态接近方法估计平均相差不太远时,也可近似地应用正态接近方法估计平均数差数出现的概率,当然这种估计的可靠性得依两总体偏离正数差数出现的概率,当然这种估计的可靠性得依两总体偏离正态的程度和相差大小而转移。态的程度和相差大小而转移。第五十三页,本课件共有79页 例例 假定第一个总体包括假定第一个总体包括3个观察值,个观察值,2、4和和6(N1=3,n1=2),所有样本数为,所有样本数为Nn=32=9个,总体平均数和方差个,总体平均数和方差
13、=4,=8/3。第二个总体包括。第二个总体包括2个观察值,个观察值,3和和6(N2=2),抽,抽出的样本容量为出的样本容量为3(n2=3),所以所有样本数为,所以所有样本数为23=8个,总体平个,总体平均数和方差均数和方差 =4.5,=2.25。现将上述两个总体。现将上述两个总体 的次数的次数分布列于表,并计算出其分布的参数。分布列于表,并计算出其分布的参数。将第一总体的将第一总体的9个样本平均数和第二总体的个样本平均数和第二总体的8个样本平均数作个样本平均数作所有可能的相互比较,这样共有所有可能的相互比较,这样共有98=72个比较或个比较或72个差数,这个差数,这72个差数次数分布列于表和表
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