第五节数理统计的基础知识

例1 研究某地区N个农户的年收人.
在这里,总体既指这N个农户,又指我们关心的数 量指标──他们的年收入的N个数字.
如果从这N个农户中随机地抽出n个农户作为调 查对象,那么,这n个农户以及我们所关心的数量指标 ──他们的年收入这n个数字就是样本.
注意 在上面的例子中,总体是很直观的,是
看得见摸得着的. 但是客观情况并不总是这样.
一、总体与总体分布
总体（母体）：研究的问题所涉及的对象的 全体所组成的集合. 个体：构成总体的每一个成员（或元素）.
有限总体：容量有限. 无限总体：容量无限.
总体
…
研究某批灯泡的质量
然而在统计研究中，人们关心总体仅仅是关心 其每个个体的一项(或几项)数量指标和该数量指标 在总体中的分布情况. 这时，每个个体具有的数量 指标的全体就是总体.
n
g(x1, x2 ,, xn ) f (xi ) . i 1
简单随机样本是应用中最常见的情形，
例2 用一把尺子去量一个物体的长度.
假定n次测量值为X1,X2 , ,Xn 显然,在这个 问题中,我们把测量值X1,X2 , ,Xn看成了样本,但 是,总体是什么呢?
分析: 事实上,这里没有一个现实存在的个体的集
合可以作为我们的总体.可是,我们可以这样考虑, 既然n个测量值 X1,X2 , ,Xn是样本,那么总体就 应该理解为一切所有可能的测量值的全体.
某批 灯泡的寿命
国产轿车每公里 的耗油量
该批灯泡寿命的全 体就是总体
国产所以相应的 数量指标的出现也带有随机性. 从而可以把这种 数量指标看作一个随机变量，因此随机变量的分 布就是该数量指标在总体中的分布.
这样，总体就可以用一个随机变量(或向量)及 其分布来描述. 通常情况，称随机变量(或向量)为 总体，并把对应的分布称为总体分布。

设 x1, x2,…, xn 是相应于样本 X1, X2, …,Xn 的样本值，则称 g(x1，x2，…, xn) 是统计量T = g(X1,X2,…,Xn)的观察值．
二、样本矩
下面给出几个常用的统计量．设(X1，X2，…，Xn)是来自总体 X 的一个样
本，(x1，x2，…，xn)是样本观察值，定义:
频数
2 0 0 2 2 8 13 23 24 21 14 6 2 2 0 1
组中值
0.645 0.665 0.685 0.705 0.725 0.745 0.765 0.785 0.805 0.825 0.845 0.865 0.885 0.905 0.925 0.945
直方图中第 i 个小矩形面积 yiΔt=fi (i=1，2，…，k)，k 个小矩形的面积之 和为1．
由于样本观察值的 n 个数值 x1，x2，…，xn是从总体X 中独立抽取的，它 们落入区间 (ti-1,ti] 的频率 fi 近似等于随机变量 X 在该区间内取值的概率，即
fi≈P{ti-1<X≤ti}=pi，i=1，2，…，k，
一、样本分布函数
样本能够反映总体X的信息，总体X的分布函 数F(x)是否能由样本来“表示”？回答是肯定的， 我们用下面介绍的样本函数来近似表示总体X的 分布函数．
定义 设x(1)，x(2)，…，x(n)是总体X的顺序统计量的一组观察值，对于任 意的实数x，定义函数
0, x x(1) ;

Fn
(
x)


i n
,
x(i) x x(i1) ,
1, x x(n) .
i 1, 2,, n 1;
称 Fn(x) 为 总 体 X 的 样 本 分 布 函 数 (或 经 验 分 布 函 数)．

多元线性回归分析
01
02
03
多元线性回归分析是研究多个自 变量与一个因变量之间线性关系 的回归分析方法。
多元线性回归模型可以表示为： y=β0+β1x1+β2x2+...+βkxk+ε ，其中β0,β1,...,βk为模型参数， ε为随机误差项。
多元线性回归分析的步骤与一元 线性回归分析类似，但需要考虑 多个自变量的影响以及自变量之 间的相关性问题。
02 概率论基础知识
概率的定义与性质
概率的直观定义
01
描述某一事件发生的可能性大小的数值。
概率的性质
02
非负性、规范性（所有可能事件的概率之和为1）、可加性（互
斥事件的概率之和等于它们并事件的概率）。
古典概型与几何概型
03
古典概型中每个样本点等可能出现，几何概型中样本点连续且
等可能分布。
条件概率与独立性
通过对样本进行重复抽样，生成大量自助样本，然后基于自助样本 得到参数的置信区间。
估计量的评价标准
无偏性
估计量的数学期望等于被估计的总体参数，即估计量在多次抽样下的平均 值等于总体参数真值。
有效性
对于同一总体参数的两个无偏估计量，方差更小的估计量更有效。
一致性
随着样本量的增加，估计量的值逐渐接近总体参数真值。
F检验
用于检验两个正态总体方差是否存在显著差异。
非参数假设检验
符号检验
用于检验两个相关样本的中位数是否存在显 著差异。
秩和检验
用于检验两个独立样本的中位数是否存在显 著差异。
游程检验
用于检验两个相关样本的分布是否存在显著 差异。
06 方差分析与回归分析

数理统计主要知识点数理统计是统计学的重要分支，旨在通过对概率论和数学方法的研究和应用，解决实际问题上的不确定性和随机性。

本文将介绍数理统计中的主要知识点，包括概率分布、参数估计、假设检验和回归分析。

一、概率分布概率分布是数理统计的基础。

它描述了一个随机变量所有可能的取值及其对应的概率。

常见的概率分布包括：1. 均匀分布：假设一个随机变量在某一区间内取值的概率是相等的，则该随机变量服从均匀分布。

2. 正态分布：正态分布是最常见的连续型概率分布，其概率密度函数呈钟形曲线，具有均值和标准差两个参数。

3. 泊松分布：泊松分布描述了在一定时间内发生某个事件的次数的概率分布，例如在一天内发生交通事故的次数。

4. 二项分布：二项分布描述了进行一系列独立实验，每次实验成功的概率为p时，实验成功的次数在n次内取特定值的概率。

二、参数估计参数估计是根据样本数据来推断随机变量的参数值。

常见的参数估计方法包括：1. 最大似然估计：假设数据服从某种分布，最大似然估计方法寻找最能“解释”数据的那个分布，计算出分布的参数值。

2. 矩估计：矩估计方法利用样本矩来估计分布的参数值，例如用样本均值估计正态分布的均值，样本方差估计正态分布的方差。

三、假设检验假设检验是为了判断一个统计假设是否成立而进行的一种统计方法。

它包括假设、检验统计量和显著性水平三个重要概念。

1. 假设：假设指的是要进行验证的观察结果，分为零假设和备择假设两种。

2. 检验统计量：检验统计量是为了检验零假设而构造的统计量，其值代表目标样本符合零假设的程度。

3. 显著性水平：显著性水平是用来决定是否拒绝零假设的标准，通常为0.01或0.05。

四、回归分析回归分析是用来研究和描述两个或多个变量之间关系的统计方法。

它可以帮助人们了解因果关系，做出预测和控制因素的效果。

1. 简单线性回归：简单线性回归是一种简单的回归分析方法，它描述一个因变量和一个自变量之间的线性关系。

2. 多元线性回归：多元线性回归描述多个自变量和一个因变量之间的关系，通过多元回归模型可以找到最佳的回归系数，从而用来预测未来的结果。

数理统计基础数理统计是统计学中的一个重要分支，它不仅是现代科学研究的必备工具，更是经济、金融、医学、社会科学等领域的重要基础。

本文将从基础概念、数据的搜集与整理、概率分布及其统计推断、参数估计与假设检验等方面，简要介绍数理统计的基本概念和理论。

一、基础概念1.总体和样本总体指我们需要研究的全体对象，样本则是从总体中选出的一部分对象。

为了使样本更具有代表性，我们需要采用随机抽样的方法。

总体和样本的关系是，样本是从总体中抽出的一部分，通过对样本的研究可以得到对总体的推断。

2.统计量和参数统计量是样本数据的函数，参数是总体分布的特征数值。

例如样本均值是样本数据的函数，而总体均值是总体分布的特征数值。

统计量可以用来描述样本的分布情况，帮助我们对总体进行推断。

3.分位数和分位点分位数是在数值序列中把一个样本分割为几个等份的数值，分位点则是将整个样本分成若干等份的点。

例如，中位数是50%分位数，将样本分为两个等份。

分位数和分位点是描述样本分布特征的指标。

二、数据的搜集与整理数据的搜集与整理是数理统计的重要前提。

在数据搜集时，需要注意样本的代表性、随机性和可比性。

在数据整理时，需要进行数据清洗，包括误差校正、缺失数据的填补等。

整理出清晰、准确、有意义的数据，是进行统计分析的基础。

三、概率分布及其统计推断在统计分析中，分布是一个关键概念。

常见的分布有正态分布、泊松分布等。

概率密度函数是描述分布特征的函数，可以用于对总体和样本进行分析和描述。

概率分布的统计推断包括参数估计和假设检验两个重要方面。

1.参数估计参数估计是指根据已知的样本数据，推断总体分布的参数。

这里介绍两种参数估计方法：最大似然估计法：在总体分布已知的情况下，利用样本数据进行最大似然估计。

最大似然估计是一种广泛应用于统计学中的方法，可以得到比较准确的参数估计。

贝叶斯方法：在总体分布未知的情况下，利用概率论的贝叶斯公式计算后验分布并进行参数估计。

贝叶斯方法面对的是更加复杂的情形，但能够在一定程度上处理不确定性。

P(X>xα)=1-F(xα)=α (0<α<1)
的 xα称为X的上α分位数(点) t分布的 上 分位数 t (n)
t0.05 (9) 1.8331 t0.95 (9) 1.8331
例如:
设随机变量X的分布函数为F(x)，满足等式
P(X>xα)=1-F(xα)=α (0<α<1)
的 xα称为X的上α分位数(点)
1 X Xi n i 1 1 2 Sn ( X i X ) n i 1
2 n
(2) 样本方差
n 1 2 样本方差修正值 S 2 (Xi X ) n 1 i 1
(3) 样本标准差(均方差) : Sn 样本标准差(均方差)修正值: S
1 k (4) 样本 k 阶原点矩 Ak X i n i 1
它反映了总体 k 阶矩的信息
n
1 n (5) 样本 k 阶中心矩 Bk ( X i X ) k n i 1
它反映了总体 k 阶中心矩的信息
设 (X1,Y1), (X2, Yn)…,(Xn, Yn) 是二维总体 的一组样本, 则常见统计量有:
(1) 样本协方差
S
2 XY
(2) 样本相关系数
一. 总体与个体
一个统计问题总有它明确的研究对象.
研究对象的全体称为 总体(母体)， 总体中每个成员称为 个体. 在统计研究中，人们关心总体仅仅是关心 其一项(或几项)数量指标. 这时数量指标的 全体就是总体. 可以用随机变量 X 来表示,
如: 灯泡寿命等.
因此, 总体可以用一个随机变量 X 来表示, 个体即为 X 某个取值. 总体的分布也就是随机变量 X 的分布. 总体: 1 维总体、 k 维总体(数量指标) 总体: 有限总体、无限总体(个体数目).

y 8 用 X 代替2 X +8 y 2
概率论
用

y X
y 代替 X y
2

这样做是为了利用已知的 X的分布，从而求出相应的概率.
这是求r.v.的函数的分布的一种常用方法.
概率论 定理: 设 X是一个取值于区间 [a, b], 具有概率密度 f(x)的连续型随机变量, 又设 y=g(x)处处可导, 且对于任意 x, 恒有 g'(x)>0 或恒有 g'(x)<0, 则 Y=g(X)是一个连续型随机变量，它的概率密度为：
y
f X ( x)
1

( x ) 2
2
2
概率论
2
1
e
,
x
yb fY ( y ) fX , a a
y
2
即：fY ( y )
1 a
1 2

yb a 2
2
e

dh( y ) , f X [h( y )] fY ( y ) dy 0,
a x b
y
其它
其中， min g ( x ), max g ( x ),
a x b
x=h(y) 是 y=g(x) 的反函数 .
概率论 2x 2 0 x 例4: 设随机变量X的概率密度为: f X ( x ) 求 Y = sinX 的概率密度. 1 Y 1 0 其它 解: 当 0 x 时, 0 y 1 FY y P Y y
当 y 0时，FY ( y ) 0,
当 y 1时，FY ( y ) 1，

（3）对360个零售商店调查零售额（单位：元）的结果 如下：
商店数 零售额
61 135
110
42
12
1000 (1000 ,5000 ] (5000 ,10000 ] (10000 ,20000 ] (20000 ,30000 ]
这是一个容量为360的样本的观察值，对应的总体是所 有零售店的周零售额.不过这里没有给出每一个样品的观 察值，而是给出了样本观察值所在的区间，称为分组样本 的观察值.
这便是一个容量为30的样本观察值，其样本均值为：
x

1 (156 30

134





161

151)

153.5
它反映了该厂工人周工资的一般水平.
例3(分组样本均值的近似计算）如果在例2中收集
得到的样本观察值用分组样本形式给出（见下表)，
此时样本均值可用下面方法近 似计算：以 xi ，表示
第 i 个组的组中值(即区间的中点），ni 为第 i 组的频
（2）对某型号的20辆汽车记录每加仑汽油各自行驶的 里和数（单位：公里）如下：
29.8 27.6 28.3 28.7 27.9 30.1 29.9 28.0 28.7 27.9 28.5 29.5 27.2 26.9 28.4 27.8 28.0 30.0 29.6 29.1
这是一个容量为20的样本的观察值，对应的总体是该 型号汽车每加仑汽油行驶的里程.
即下表所示.
X
0
1
P
1 p p
其中 X 是一个随机变量，表示抽查一台彩电的质量后 所得到的不合格数，X 0 表示该彩电合格，X 1 表示该 彩电不合格.不同厂家的总体间的差异就体现在不同的 p 上.

C
]
（A）Y ~ 2 (n). （B）Y ~ 2 (n 1). （C）Y ~ F (n,1). （D）Y ~ F (1, n).
【例】设 随机变量X和Y都服从标准正态分布，则[ C ]
（A）X+Y服从正态分布.
2 2 2
（B）X2 +Y2服从 2分布. Y
2
2 X （C）X 和Y 都服从 分布. （D）
(X ) ~ t ( n 1) S n
客、考点 10，正态总体的抽样分布
33/33
34/33
35/33
【例】设总体 X ~ N (0,1)，X 1 , X 2 , X1 X 2
2 2 X3 X4
, X n 是简单随机
2 X i. i 4 n
样本 , 试问下列统计量服从什么分布？ （1 ） ; （2 ） n 1X1
记：F分布是两个卡方分布的商
2. F 分布的上侧分位数
设 F ~ F (k1 , k2 ) ，对于给定的 a (0,1) ，称满足条件
P{F Fa (k1 , k2 )}

Fa ( k1 ,k2 )
f F ( x)dx a
的数 Fa (k1 , k2 ) 为F 分布的上侧a 分位数。
服从F分布.
§5.5 正态总体统计量的分布
一、单个正态总体情形 总体
X ~ N ( , 2 ) ，样本 X1 , X 2 , , Xn ，
1 n 样本均值 X X i n i 1
n 1 2 样本方差 S 2 ( X X ) i n 1 i 1
1. 定理1 若设总体X~N(μ,σ2), 则统计量
有一约束条件
(X
i 1

10 06 数理统计的基本概念知识网络图正态总体下的四大分布统计量样本函数样本个体总体数理统计的基本概念→⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧主要内容一、样本我们把从总体中抽取的部分样品n x x x ,,,21Λ称为样本。

样本中所含的样品数称为样本容量，一般用n 表示。

在一般情况下，总是把样本看成是n 个相互独立的且与总体有相同分布的随机变量，这样的样本称为简单随机样本。

在泛指任一次抽取的结果时，n x x x ,,,21Λ表示n 个随机变量（样本）；在具体的一次抽取之后，n x x x ,,,21Λ表示n 个具体的数值（样本值）。

我们称之为样本的两重性。

二、.统计量1.定义：称不含未知参数的样本的函数),,,(21n X X X f Λ为统计量2.常用统计量样本均值 .11∑==ni i x n x 样本方差∑=--=n i i x x n S 122.)(11 样本标准差 .)(1112∑=--=ni i x x n S 样本k 阶原点矩∑===n i k i k k x n A 1.,2,1,1Λ 样本k 阶中心矩∑==-=ni k i k k x x n B 1.,3,2,)(1Λ μ=)(X E ，n X D 2)(σ=，22)(σ=S E ，221)(σnn B E -=, 其中∑=-=ni i X X n B 122)(1，为二阶中心矩。

三、抽样分布1.常用统计量分布（1）设n X X X ,,,21Λ是相互独立的随机变量，且均服从与标准正态分布)1,0(N ，则222212n n X X X X Λ++=，服从自由度为n 的-2χ分布，记为()n 2~χχ.（2）设()()n Y N X 2~,1,0~χ，且X 与Y 相互独立，则.n YXT =服从自由度为n 的-t 分布，记为()n t T ~.（3）设X 与Y 相互独立，分别服从自由度为1n 和2n 的-2χ分布，则1221n n Y X n Y n XF ⋅==。

05 条件概率在回归分析中作 用
回归模型建立过程中条件概率思想体现
确定自变量和因变量
在回归分析中，首先需要确定自变量和因变量，这一过程 需要考虑条件概率的思想，即因变量在自变量的条件下发 生变化。
建立回归方程
根据自变量和因变量的关系，可以建立回归方程，该方程 描述了自变量对因变量的影响，即因变量在自变量的条件 下的期望值。
02 条件概率在实际问题中应 用
抽奖问题中条件概率计算
01
02
03
设定事件与条件
明确参与抽奖的人数、奖 项设置以及每个奖项的中 奖概率，将中奖作为条件 事件。
计算条件概率
根据条件概率公式，计算 在已知有人中奖的条件下， 某个人中奖的概率。
比较不同方案
通过比较不同抽奖方案下 的条件概率，选择最公平、 合理的方案。
首先根据题意列出联合概率密度函数 ；然后计算边缘概率密度函数；接着 根据条件概率密度函数的公式求解； 最后根据条件概率密度函数进行相关 的概率计算。
应用场景
连续型随机变量条件密度函数在实际 问题中也有着广泛的应用，如天气预 报、金融风险评估等。
多维随机变量边缘分布和条件分布关系
边缘分布
条件分布
关系
P(AB)=P(A)P(B)。
02 03
全概率公式
如果事件B1、B2、B3…Bn 是一个完备事件组，即它们两两互不相容， 其和为全集；并且P(Bi)大于0，则对任一事件A有P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2) + ... + P(A|Bn)P(Bn)。
贝叶斯公式
在全概率公式的基础上，当已知事件A发生时，求某个Bi发生的概率， 即P(Bi|A)=P(ABi)/P(A)=P(A|Bi)P(Bi)/∑[P(A|Bj)P(Bj)]，其中j=1,2,...,n。

第五章 样本及抽样分布从本章开始, 我们将讲述数理统计的基本内容. 数理统计作为一门学科诞生于19世纪末20世纪初, 是具有广泛应用的一个数学分支, 它以概率论为基础, 根据试验或观察得到的数据, 来研究随机现象, 以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断.由于大量随机现象必然呈现出它的规律性, 故理论上只要对随机现象进行足够多次观察, 则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来, 但实际上人们常常无法对所研究的对象的全体(或总体) 进行观察, 而只能抽取其中的部分(或样本) 进行观察或试验以获得有限的数据.数理统计的任务包括: 怎样有效地收集、整理有限的数据资料; 怎样对所得的数据资料进行分析、研究, 从而对研究对象的性质、特点, 作出合理的推断, 此即所谓的统计推断问题, 本课程主要讲述统计推断的基本内容.第一节 数理统计的基本概念内容分布图示★ 引言 ★ 总体与总体分布 ★ 样本与样本分布 ★ 例1★ 例2 ★ 例3 ★ 例4★ 统计推断问题简述★ 分组数据统计表和频率直方图 ★ 例5 ★ 经验分布函数 ★ 例6★ 统计量 ★ 样本的数字特征★ 例7 ★ 例8 ★ 例9 ★ 内容小结 ★ 课堂练习 ★ 习题5-1 ★ 返回内容要点：一、总体与总体分布总体是具有一定共性的研究对象的全体, 其大小与范围随具体研究与考察的目的而确定. 例如, 考察某大学一年级新生的体重情况, 则该校一年级全体新生就构成了待研究的总体. 总体确定后, 我们称总体的每一个可观察值为个体. 如前述总体(一年级新生) 中的每一个个体即为每个新生的体重. 总体中所包含的个体的个数称为总体的容量. 容量为有限的称为有限总体, 容量为无限的称为无限总体.数理统计中所关心的并非每个个体的所有性质, 而仅仅是它的某一项或某几项数量指标. 如前述总体(一年级新生)中, 我们关心的是个体的体重, 进而也可考察该总体中每个个体的身高和数学高考成绩等数量指标.总体中的每一个个体是随机试验的一个观察值, 故它是某一随机变量X 的值,于是, 一个总体对应于一个随机变量X , 对总体的研究就相当于对一个随机变量X 的研究, X 的分布就称为总体的分布函数, 今后将不区分总体与相应的随机变量, 并引入如下定义:定义 统计学中称随机变量(或向量)X 为总体, 并把随机变量(或向量)的分布称为总体分布.注(i) 有时个体的特性很难用数量指标直接描述, 但总可以将其数量化,如检验某学校全体学生的血型, 试验的结果有O 型、A 型、B 型、AB 型4种, 若分别以1,2,3,4依次记这4种血型,则试验的结果就可以用数量来表示了;(ii) 总体的分布一般来说是未知的, 有时即使知道其分布的类型(如正态分布、二项分布等),但不知这些分布中所含的参数等(如p ,,2σμ等).数理统计的任务就是根据总体中部分个体的数据资料对总体的未知分布进行统计推断.二、样本与样本分布由于作为统计研究对象的总体分布一般来说是未知的,为推断总体分布及其各种特征,一般方法是按一定规则从总体中抽取若干个体进行观察,通过观察可得到关于总体X 的一组数值),,,(21n x x x Λ,其中每一i x 是从总体中抽取的某一个体的数量指标i X 的观察值.上述抽取过程为抽样,所抽取的部分个体称为样本.样本中所含个体数目称为样本的容量.为对总体进行合理的统计推断,我们还需在相同的条件下进行多次重复的、独立的抽样观察,故样本是一个随机变量(或向量).容量为n 的样本可视为n 维随机向量),,,(21n X X X Λ,一旦具体取定一组样本,便得到样本的一次具体的观察值),,,(21n x x x Λ,称其为样本值.全体样本值组成的集合称为样本空间.为了使抽取的样本能很好地反映总体的信息, 必须考虑抽样方法,最常用的一种抽样方法称为简单随机抽样, 它要求抽取的样本满足下面两个条件:1. 代表性: n X X X ,,,21Λ与所考察的总体具有相同的分布;2. 独立性: n X X X ,,,21Λ是相互独立的随机变量.由简单随机抽样得到的样本称为简单随机样本, 它可用与总体独立同分布的n 个相互独立的随机变量n X X X ,,,21Λ表示. 显然, 简单随机样本是一种非常理想化的样本, 在实际应用中要获得严格意义下的简单随机样本并不容易.对有限总体, 若采用有放回抽样就能得到简单随机样本,但有放回抽样使用起来不方便, 故实际操作中通常采用的是无放回抽样, 当所考察的总体很大时, 无放回抽样与有放回抽样的区别很小, 此时可近似把无放回抽所得到的样本看成是一个简单随机样本. 对无限总体, 因抽取一个个体不影响它的分布, 故采用无放回抽样即可得到的一个简单随机样本.注: 今后假定所考虑的样本均为简单随机样本, 简称为样本.设总体X 的分布函数为)(x F ,则简单随机样本),,,(21n X X X Λ的联合分布函数为∏==ni i n x F x x x F 121)(),,,(Λ并称其为样本分布.特别地, 若总体X 为连续型随机变量,其概率密度为)(x f ,则样本的概率密度为∏==ni i n x f x x x f 121)(),,,(Λ分别称)(x f 与),,,(21n x x x f Λ为总体密度与样本密度.若总体X 为离散型随机变量,其概率分布为}{)(i i x X P x p ==, x 取遍X 所有可能取值, 则样本的概率分布为,)(},,,{),,,(12121∏======ni i n n x p x X x X x X p x x x p ΛΛ分别称)(i x p 与),,,(21n x x x p Λ为离散总体密度与离散样本密度.三、统计推断问题简述总体和样本是数理统计中的两个基本概念. 样本来自总体，自然带有总体的信息，从而可以从这些信息出发去研究总体的某些特征（分布或分布中的参数）. 另一方面，由样本研究总体可以省时省力（特别是针对破坏性的抽样试验而言）. 我们称通过总体X 的一个样本n X X X ,,,21Λ对总体X 的分布进行推断的问题为统计推断问题.总体、样本、样本值的关系:总体↙ ↖推断（个体）样本 → 样本值抽样在实际应用中, 总体的分布一般是未知的, 或虽然知道总体分布所属的类型, 但其中包含着未知参数. 统计推断就是利用样本值对总体的分布类型、未知参数进行估计和推断.为对总体进行统计推断, 还需借助样本构造一些合适的统计量, 即样本的函数, 下面将对相关统计量进行深入的讨论.四、分组数据统计表和频数直方图 通过观察或试验得到的样本值，一般是杂乱无章的，需要进行整理才能从总体上呈现其统计规律性. 分组数据统计表或频率直方图是两种常用整理方法. 1. 分组数据表：若样本值较多时，可将其分成若干组，分组的区间长度一般取成相等, 称区间的长度为组距. 分组的组数应与样本容量相适应. 分组太少，则难以反映出分布的特征，若分组太多，则由于样本取值的随机性而使分布显得杂乱. 因此，分组时，确定分组数（或组距）应以突出分布的特征并冲淡样本的随机波动性为原则. 区间所含的样本值个数陈为该区间的组频数. 组频数与总的样本容量之比称为组频率.2. 频数直方图：频率直方图能直观地表示出频数的分布，其步骤如下： 设n x x x ,,,21Λ是样本的n 个观察值.(i) 求出n x x x ,,,21Λ中的最小者)1(x 和最大者)(n x ；(ii) 选取常数a （略小于)1(x ）和b （略大于)(n x ），并将区间],[b a 等分成m 个小区间（一般取m 使nm 在101左右）： mab t m i t t t i i -=∆=∆+,,,2,1),,[Λ, 一般情况下，小区间不包括右端点.(iii) 求出组频数i n ，组频率i i f nn ∆=，以及),,2,1(,n i tfh i i Λ=∆=(iv) 在),[t t t i i ∆+上以i h 为高，t ∆为宽作小矩形，其面积恰为i f ，所有小矩形合在一起就构成了频率直方图五、经验分布函数样本的直方图可以形象地描述总体的概率分布的大致形态，而经验分布函数则可以用来描述总体分布函数的大致形状。

【数理统计简史】
1. 近代统计学时期
18 世纪末到 19 世纪，是近代统计学时期．这一 时期的重大成就是大数定律和概率论被引入统计 学．之后最小二乘法、误差理论和正态分布理论 等相继成为统计学的重要内容．这一时期有两大 学派：数理统计学派和社会统计学派．
【数理统计简史】 数理统计学派始于19世纪中叶，代表人物是比 利时的凯特莱（ A.Quetelet ， 1796-1874 ），著有 《概率论书简》《社会物理学》等，他主张用研 究自然科学的方法研究社会现象，正式把概率论 引入统计学，并最先用大数定律证明了社会生活 中随机现象的规律性，提出了误差理论．凯特莱 的贡献，使统计学的发展进入个了一个新的阶 段．
i =1 36
1 2 2 3 2 2 2 2 D( X ) = E ( X ) − E ( X ) = ( 0 + 1 + 2 + 3 ) − 4 2 5 = 4
2
二、样本与抽样 由于X1，X2，...，X36均与总体X同分布，且相互独 立，所以，Y的均值和方差分别为
E (Y ) = E ( ∑ X i ) = 36 E ( X ) = 54,
【数理统计简史】 18世纪到 19世纪初期，高斯从描述天文观测的 误差而引进正态分布，并使用最小二乘法作为估 计方法，是近代数理统计学发展初期的重大事件， 对社会发展有很大的影响．
【数理统计简史】 用正态分布描述观测数据的应用是如此普遍，以 至 在 19 世 纪 相 当 长 的 时 期 内 ， 包 括 高 尔 顿 （ Galton ）在内的一些学者，认为这个分布可用 于描述几乎是一切常见的数据．直到现在，有关 正态分布的统计方法，仍占据着常用统计方法中 很重要的一部分．最小二乘法方面的工作，在 20 世纪初以来，经过一些学者的发展，如今成了数 理统计学中的主要方法．

数理统计的基本知识概要课 件
目录
• 数理统计的基本概念 • 数据的收集与整理 • 数据的描述性分析 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 数理统计的应用领域
01
数理统计的基本概念
统计学的定义与分类
统计学是一门研究如何从数据 中获取有用信息的科学。
02
统计学的分类
01
统计学的定义
描述统计学和推断统计学是统计 学的两大分支。
全概率公式与贝叶斯公式
全概率公式用于计算一个事件的概率，贝叶斯公式则用于在已知一 些事件发生的条件下计算另一个事件的概率。
大数定律与中心极限定理
大数定律
在大量重复试验中，频率稳定地 趋近于概率。
中心极限定理
在满足一定条件下，随机变量的 分布可以近似为正态分布。
05
参数估计与假设检验
参数估计的基本原理与方法
员了解和控制疾病的传播。
生物信息学
生物信息学是数理统计在医学领 域的一个重要应用方向，通过数 据分析和建模，可以揭示基因组 、蛋白质组等生物信息中的规律
和奥秘。
环境领域的应用
环境监测和评估
环境领域的数据分析需要大量的数理统计方法，例如，通 过空气、水质等环境数据的统计分析，可以评估环境污染 的程度和影响。
3
方差分析的步骤
计算平方和、计算自由度、计算均方、计算F值 、判断显著性等。
06
数理统计的应用领域
金融领域的应用
01
投资组合优化
数理统计可以帮助金融分析师进行投资组合的优化，通过数据分析和建
模，确定最佳的投资组合配置，以实现更高的回报和更低的风险。
02 03
风险管理
数理统计在金融领域中也被广泛应用于风险管理，例如，通过历史数据 的统计分析，可以预测和评估潜在的市场风险，从而制定相应的风险应 对策略。