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若总体 的 阶矩 存在 独立且与 同分布。故有 与样本二阶中心矩 显然,当样本容量 充分大时,样本方差 是近似相等的 则当 时 独立且与X同分布 ,所以 因为 进而由第五章中关于依概率收敛的序列的性质知道 其中 为连续函数,这就是下一章所要介绍的矩估计法的理论根据。 从而由第五章的大数定理知 习题6-3 1.从某工人生产的铆钉中随机抽取5只,测得其直径分别为(单位:mm): 13.7 13.08 13.11 13.11 13.13 (1)写出总体、样本、样本值、样本容量 (2)求样本观测值的均值、方差。 2.设抽样得到样本观测值为 38.2 40.2 42.4 37.6 39.2 41.0 44.0 43.2 38.8 40.6 计算样本均值、样本标准差、样本方差与样本二 阶中心矩。 3.设抽样得到100个样本观测值如下: 观测值 1 2 3 4 5 6 频数 15 21 25 20 12 7 计算样本均值、样本方差与样本二阶中心 矩。 4.设 , 为 的样本均值与样本方差.作数据变换: 设 , 为 的样本均值与样本方差, 证明(1) (2) 5. 从总体中抽取两组样本,其容量分别为 及 , 设两组的样本均值分别为 及 样本方差分别为 及 ,把这两组样本合并为一组容量为 的联 合样本,证明: (1)联合样本的样本均值 (2)联合样本的样本方差 第四节 抽样分布 统计量的分布称为抽样分布。 在使用统计量进行统计推断时常需知道它的分布. 当总体的分布函数已知时,抽样分布是确定的,然而要求出统计量的精确分布,一般来说是困难的. 本节介绍来自正态总体的几个常用统计量的分布. 今后,我们将看到这些分布在数理统计中有重要的应用. 一、三个重要分布 为了讨论正态总体下的抽样分布,先引入由正态 分布导出的统计量中的三个重要分布,即 分布,分布,分布。 1. 分布 设 是来自总体 的样本,则称统计量 (1) 服从自由度为 的 分布, 记为 此处,自由度是指(1)式右端包含独立变量个数 分布的概率密度为 的图形如图6-3所示。 (2) 图6-3 此结论可推广:设 且相互 独立 分布的可加性 设 , 并且 独立,则 (证明略) 则 若 ,则有 分布的数学期望和方差 因 故 因此 又 所以 也相互独立 由于 相互独立 于是 则称点 为 的上 分位点 分布的分位点 定义 设有分布函数 ,若对给定的 有 (6) 当 有密度函数 时,式(6)可写成 (7) 由上述定义得 分布的上 分位点为 (8) 如图6-4所示,对于不同的 上 分位点的值已制成表格,可以查用(参见附表4)。 图6-4 例如 对于 ,查得 但该表只详列到 .费歇(R.A.Fisher)曾 证明,当 充分大时,近似地有 (9) 其中 是标准正态分布的上 分位点。利用(8)式 可以求得当 时, 分布的上 分位点的近似值 例如由(9)式可得 (由更详细的表得
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