数理统计（第1章第2节：一些常用的抽样分布）

目录

统计量的概率分布称为“抽样分布”

1. 正态母体的子样平均数的抽样分布

正态分布

 2. 卡方分布

3. t分布

4. F分布 

5. 例题

6. 总结 

统计量的概率分布称为“抽样分布”

1. 正态母体的子样平均数\bar{X}的抽样分布

正态分布

        若随机变量X的概率密度为：

        f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma }e^{-\frac{(x-\mu )^2}{2\sigma^2}}

        则称X服从参数为\mu和\sigma^2的正态分布，X\sim N(\mu,\sigma^2),若\mu=0,sigma^2=1,则称X服从标准正态分布，X\sim N(0,1)

        性质：

        所以由此可得子样平均数 \bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i服从正态分布N(\mu,\frac{\sigma^2}{n}) 

        标准正态分布的\alpha上侧 分位数

        一般定义：设随机变量X的概率密度函数为f(x),对于任意给定的\alpha(0<\alpha<1),若存在x_{\alpha},使得 p\begin{Bmatrix} X\geq X_{\alpha} \end{Bmatrix} = \alpha \Leftrightarrow \int_{X_{\alpha}}^{+\infty }f(x)dx = \alpha,则称点X_{\alpha}为该概率分布的\alpha上侧分位数的上侧分为点

 例子：

 2. 卡方分布\chi ^2

        

 

 

3. t分布

 

 

4. F分布 

5. 例题

6. 总结 

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