a的抽样分布.pptVIP

第2-3章 概率统计复习 第2-3章 概率统计复习 统计推断的概率框架 贯穿计量经济学始终的三种类型的统计方法 估计 检验 置信区间 △ 统计推断的概率框架 总体、随机变量、分布 分布矩 (均值、方差、标准差、协方差、相关系数) 条件分布、条件均值 从总体中随机抽取的样本服从的分布（抽样分布） （1）总体、随机变量和分布 总体（Population） 感兴趣的所有可能个体的集合 (学区) 我们将总体视为无限大 (∞近似于“非常大”) 随机变量（Random variable） Y 一个随机结果的数值概括 (地区平均测试成绩、学生教师比) Y 的总体分布 Y 离散时：总体中出现的不同Y取值的概率，如Pr[Y = 650] Y 连续时：这些取值集合的概率，如Pr[640≤Y ≤660] （2）总体分布矩: 均值、方差、标准差、协方差、相关系数 矩（续） （3）2个随机变量: 联合分布与协方差 测试成绩Test Score和学生教师比STR负相关: 相关系数是利用协方差定义的: 相关系数度量了线性相关性 条件分布和条件均值 条件均值（续） （4）从某总体中随机抽取的样本Y1,…, Yn的分布: 简单随机抽样下 Y1,…, Yn 的分布 (a) 的抽样分布 的抽样分布（续） 当Y 服从 Bernoulli分布 (p = .78)时 的抽样分布: 关于抽样分布我们要了解的: 抽样分布的均值和方差 抽样分布的均值和方差（续） 当n较大时， 的抽样分布 大数定律： 中心极限定理 (CLT): 当Y 服从 p = 0.78的 Bernoulli分布时， 的抽样分布 : 相同例子： 的抽样分布： 总结: 的抽样分布 (b) 为什么采用 去估计 ?Y ? 为什么采用 去估计 ?Y ? （续） p-值的计算（续） 当?Y 已知时 p-值的计算 : Y方差的估计量: 利用 的估计计算p-值: p-值和显著性水平之间有何联系? 此时，你可能有些疑惑,... 该秘诀和学生t 分布的评论 学生t分布评论（续） 学生t分布评论（续） 学生t分布评论（续） 置信区间（续） 总结: 回到一开始的政策建议问题: 相关系数也为负