1 / 7
文档名称:

09年质量资格考试复习资料:统计的学习(3).docx

格式:docx   大小:32KB   页数:7页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

09年质量资格考试复习资料:统计的学习(3).docx

上传人:liuliu 2023/2/5 文件大小:32 KB

下载得到文件列表

09年质量资格考试复习资料:统计的学习(3).docx

文档介绍

文档介绍:该【09年质量资格考试复习资料:统计的学习(3) 】是由【liuliu】上传分享,文档一共【7】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【09年质量资格考试复习资料:统计的学习(3) 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。
09年质量资格考试复****资料:统计的学****3)
三、统计量与抽样分布
样本来自总体,因此样本中包含了有关总体的丰富信息,但是这些信息是零散的,为了把这些零散的信息集中起来反映总体的特征,我们取得样本之后,并不是直接利用样本进行推断,而需要对样本进行一番“加工”和“提炼”,把样本中所包含的有关信息尽可能地集中起来,种有效的办法就是针对不同的问题,构造出样本的某种函数,这就是统计量。不同的函数可以反映总体的不同的特征。

把不含未知参数的样本函数称为统计量。一个统计量也是一个随机变量。
定义:设(X1,X2,…,Xn)为取自总体X的一个样本,g(X1,X2,…,Xn)为一个连续函数,如果这个函数中不包含任何未知参数,则称g(X1,X2,…,Xn)为一个统计量。
例如,设X~N(m,s2),其中m已知,s2未知,(X1,X2,…,Xn)为取自X的样本,则是统计量,­­­不是统计量。
统计量是样本的函数,因而统计量是随机变量。
由统计量进行推断,便可获得对总体的认识,统计推断是数理统计的核心内容。

统计量的分布称为抽样分布。
例5:从均值为,方差为的总体中抽得一个样本量为n的样本,其中与均未知。
在此情形,是统计量;而,都
不是统计量,因为后者包含,等未知参数。

常用统计量可分为两类,一类用来描述样本的中心位置,另一类用来描述样本的分散程度。为此先介绍有序样本的概念,再引入几个常用统计量。
有序样本
设是从总体X中随机抽取的样本,样本量为n,将它们的观测值从小到排列为:,这便是有序样本。其中是样本中的最小观测值,是样本中的最观测值。
,记为,样本观测值为:140,150,155,130,145
解析:将它们从小到排序后为:130,140,145,150,155,这便是有序样本,其中最小的观测值为=30,最的观测值为=155。
(1)描述样本的中心位置的统计量
总体中每一个个体的取值尽管是有差异的,但是总有一个中心位置,如样本均值、样本中位数等。描述样本中心位置的统计量反映了总体的中心位置,常用的有以下几种:
①样本均值
样本观测值有有小,样本均值致处于样本的中间位置,它可以反映总体分布的均值。
:,样本观测值为:140,150,155,130,145。
样本均值为=(140+150+155+130+145)/5=144。
对分组数据,样本均值的近似值为
其中是分组数,是第组的组中值,是第组的频数,。
,给出了110个电子元件的失效时间:
分组区间[0,400][400,800)[800,1200)[1200,1600)[1600,2000)[2000,2400)
组中值xi2006001000140018002200
频数ni628372397
解析:
平均失效时间近似为:
=
②样本中位数
中位数有时也记为Me。
当n为奇数
,当n为偶数
例9现有两组数据(已经排序):2,3,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7,8
2,4,4,4,5,6,6,7,7,8,8,8,9,9
解析:
第一组共有13个数据,处于中间位置的是第7个数据,样本中位数即为。
第二组共有14个数据,处于中间位置的是第7,8个数据,样本中位数即为。
(3)描述样本数据分散程度的统计量
总体中各个个体的取值总是有差别的,因此样本的观测值也是有差异的,这种差异有有小,反映样本数据的分散程度的统计量实际上反映了总体取值的分散程度,常用的有如下几种:
①样本极差:
,样本观测值为:140,150,155,130,145,那么将它们从小到排序后为:130,140,145,150,155
解析:最小值为130,最值为155,因此样本极差R=155-130=25
②样本方差:
同样,对分组数据来讲,样本方差的近似值为:
其中表示第i组的组中值。
,样本观测值为:140,150,155,130,145
解析:
上式有两个简化的计算公式:
样本极差的计算十分简便,但对样本中的信息利用得也较少,而样本方差就能充分利用样本中的信息,因此在实际中样本方差比样本极差用得更广。
③样本标准差:
在上例中。
在例8中,
样本标准差的意义:
样本方差尽管对数据的利用是充分的,但是方差的量纲(即数据的单位)是原始量纲的平方,例如样本观测值是长度,单位是“毫米”,而方差的单位是“平方毫米”,单位不同就不便于比较,而采用样本标准差就消除了单位的差异。
本文来源:网络收集与整理,如有侵权,请联系作者删除,谢谢!