04总体均数的估计与假设检验.pdf
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第五章 总体均数的估计与假设检验
概念复习:概念复习:
NumericalNumerical VariableVariable vs.vs. CategoricalCategorical VariableVariable
PopulationPopulation vs.vs. SampleSample
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StatisticStatistic inferenceinference::用样本信息推论总体特征
((统计推断统计推断)) 包括:参数估计与假设检验
ParameterParameter 运用统计学原理,用从样本计算出来的统
estimation:estimation: 计指标量,对总体统计指标量(参数)进
行估计。
HypothesisHypothesis 又称显著性检验,是指由样本间存在的
差别对样本所代表的总体间是否存在着
testtest: 差别做出判断。
第一节 均数的抽样误差与标准误
一、概念
Sampling error:样本统计量与总体参数之间的差异,
由于个体间存在差异及抽样造成的。
Sampling error of mean:
Standard error (标准误) of mean,SEM:
表示抽样误差大小的指 标.
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二、(均数)标准误的计算
σ
公式: σ = (5.1)
X n
S
S = (5.2)
X n
4
二、(均数)标准误的计算
公式:
S
S =
X n (5.2)
例 5.1
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StandardStandard errorerror ofof mean,mean, SEMSEM:
本质:样本均数的标准差,反映样本均数的变异;
意义:反映抽样误差的大小。标准误越小,抽
样误差越小,用样本均数估计总体均数的可靠
性越大。
与样本量的关系:S 一定,n↑,标准误↓
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三、中心极限定理(central limit theorem)
从正态总体N(μ,σ2)中随机抽取样本量为n的样本,样本
均数也服从正态分布,它服从N(μ,σ2/n);
即使从均数μ、方差为σ2的偏态总体中随机抽样,当n不
太小时(如 n≥30), 样本均数近似服从正态分布N(μ,σ2/n)。
例,表5.1; 图5.2 a-d
图5.2
σ =5.3
30 μ=155.4
n=30
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