随机样本直方图统计量.ppt

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1、概率论、数理统计的区别,概率论：研究随机现象统计规律的理论基础。,假定分布已知，或可以求出，在此基础上研究随机变量的性质、特点、数字特征、任意随机事件发生的概率。,数理统计：随机现象统计规律的统计推断和应用。,一般分布未知，或分布形式已知，但含有未知参数，在此前提下根据样本信息对X的统计规律做出合理的统计推断。,数理统计及其主要内容,主要内容：1、收集、整理数据资料(抽样调查),2、统计推断：根据样本数据对X的统计规律做出推断,数理统计：以概率论为理论基础，根据试验或观察的数据，对 随机现象的客观规律性做出种种合理的估计或推断,（1）(非）参数估计：点估计、区间估计,（2）假设检验：均值、方差

2、、单总体、两总体,（3）方差分析、回归分析,3、实际应用：预测、VaR风险管理、质量检验控制,讲授,第五章 样本及抽样分布（约4学时）,1、（13节）随机样本直方图统计量.2学时4、抽样分布.2学时,重点：三大抽样分布定义、查找分位数正态总体样本均值、样本方差的主要性质难点：总体、样本、统计量,主要内容（2学时）,一、总体与个体。二、随机样本（难点）。三、（频率）直方图。四、统计量（重点）。,第1-3节 随机样本直方图统计量,1、举例说明：,一、总体与个体,例 1企业为了解生产的灯泡平均使用寿命.使用寿命是一个随机变量X.为求 E(X),从产品中抽取部分进行寿命测试，根据测试数据对灯泡平均使用

3、寿命作出推断.,例 2 要了解某城市居民的日常生活消费水平.消费水平是一个随机变量,设为 Y,从居民中抽取一部分，进行消费水平调查，再根据调查数据对所有居民的平均消费水平 E(Y),消费水平与均值的偏离程度 D(Y)作出推断.,例1的使用寿命、例2的消费水平即为总体。通过样本推断,2、总体与个体的概念,说明：,总体：随机现象的某一数量指标的全体可能观测值。,个体：总体中的每一种可能观测值。,(1)总体是由许多具有共同性质的元素组成：数量指标、可相同,(2)总体对应一随机变量X,每一个体是X的一个可能取值.,总体用字母 X,Y,Z 表示.总体的分布即X的分布，不区分,(3)总体分类：有限总体、无

4、限总体(容量无限，或容量很大),(4)一个随机现象可能对应多个总体。,3、具体例子,(2)某大学同学的健康状况（用身高、体重、血型评价）。,血型：总体Z(A=1,B=2,AB=3,O=4),(3)上市公司经营绩效。,每股收益：总体X 净资产收益率：总体Y EPS增长率：总体Z,(1)某工厂生产的灯泡寿命：总体X,身高：总体X 体重：Y,1、样本及其容量,现实中，总体的分布一般未知，或者分布已知，但含有未知参数。从总体中抽取样本，根据样本信息推断总体的分布,样本：从总体X中抽取的部分个体。,二、随机样本（难点）,样本容量：样本中包含的个体个数。,2、简单随机样本、样本观察值,说明：,样本,如何抽

5、取样本？无限总体：不放回抽样。,有限总体：放回抽样，nN时不放回。,例如：研究某工厂生产的灯泡寿命（总体X）分布。,3、样本的分布函数,统计推断的任务：对从总体抽取的简单随机样本进行适当整理，由样本的分布规律近似地推断总体的分布规律.,三、（频率）直方图,为分析样本数据的统计规律，将样本数据整理，频率直方图,基本方法：样本分组、确定组距、确定组限、统计频率、直方图,过程：,（1）确定样本分组数k,通常组数5-10组，组数主要取决于样本容量。,样本容量n50，组数增加。,本例k=5,（2）确定各组组距d,各组区间长度：组距。一般各组组距相同（也可不同）,方便起见,取d=10,（3）确定每组组限,

6、分组区间：(147,157,(157,167,(167,177,(177,187,(187,197,（4）统计频数频率,统计样本数据落入各区间的个数(频数)，计算相应区间的频率,组中值=(组上限+组下限)/2：近似代表该组的变量取值,作法：横坐标代表X取值区间、纵坐标表示频率(或频数）,频数频率直方图演示,（5）频率直方图,1、统计量,样本是统计推断的基础。但在应用时，一般不直接用样本本身推断总体的分布，而是利用样本构造适当的函数(统计量)，通过统计量对总体的分布进行统计推断。,四、统计量（重点）,2、常用统计量,（1）样本均值:,（2）样本方差及标准差:,（3）样本k阶矩、k阶中心矩:,本节重点总结,一、随机样本。二、常用统计量。,第七章：参数矩估计法的理论基础。,