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04总体均数的估计与假设检验.pdf

发布:2017-04-24约1.17万字共58页下载文档
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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 1 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. 3 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 5 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↓ 6 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 20
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