文档介绍：部分二推论性统计基础?推论性统计的目的: 用从样本中得来的有限信息去回答关于总体的一般性问题; ?需要建立起样本和总体间的形式及定量关系; 第五章 Z分数:分数的位置和标准化分布§ z 分数?用平均数和标准差来把每一个分数( X值) 转变为一个 z分数,或叫标准分数, ?作用一:能确定和描述每一分数在分布中的精确位置; ?从观测中直接得到的原始的,没经过转换的分数被称为原始分数; ?作用二:将整个分布标准化,不同的分布可以相互比较; ?z分数指出了每一个 X值在分布中的精确位置。?z分数的符号表示了这个分数比平均数高或比平均数低。 z分数数值用从 X到有几个标准差指出了其到平均数的距离。?转换公式: Xz ???? X M zs ???§ 分布标准化? 。 z分数分布的形状将同原始分数的分布完全相同。 z分数不会改变原始分布中任何成员的相对位置,分布的总体形状没有改变; ? 。 z分数的分布平均数永远是 0,即原始总体平均数被变成了 z分数中的 0; ? 。 z分数的标准差永远为 1。例:N=6 总体: 0,6,5,2,3,2,平均数,标准差例:两门科目考试,一门 65分,另一门 70分, 比较两个考试 3??2???基于 z分数的标准分布?若一个考试原始分布为, 变换为新的标准化的分数分布具有的分布。设学生 J, X=64 , 学生 K, X=43 ?步骤一:把原始分数变成 z分数。 J: z= ;K: z=- ?步骤二:把 z分数变成新分布的 X值 J: X=55 ;K: X=40 57, 14 ? ?? ? 50, 10 ? ?? ?第六章概率§ 概率介绍?概率把总体和样本联系起来, 总体样本概率推论统计?概率,在可能出现的几种不同结果的情况下,对于任一种特定的结果的概率被定义为所有可能结果的分数或比例?概率通常用 p() 表示, ?零概率?随机样本,1)每个个体都有相等的机会被选择; 2)若不止选择一个个体时,选择这个个体的概率与选择另一个个体的概率必须相同; ?简单随机取样或独立随机取样 A的概率= 结果为A的个数可能的结果总数?概率和频数分布?当总体被表示为频数分布时,概率就等价为图的比例; ?如 N=10 的总体: 1、1、2、3、3、4、 4、4、5、6, p(X >4)= ?