高中的 总体均值,标准差及用样本均值,标准差估计总体均值,标准差 重点知识是什么

高中的 总体均值,标准差及用样本均值,标准差估计总体均值,标准差 重点知识是什么,第1张

总体均值方差一般不涉及计算,因为总体的容量通常很大,所以这只是一个概念性的东西

关于样本应该是相对重点的,高中阶段提到的样本,大多是离散型随机变量,也就是说样本均值通常是以列表的形式,也就是分布列的形式,这个时候你得会计算它的均值,就是EX=xp(x的取值再乘以相应的概率)。标准差其实就是方差的开根号,方差定义就是这些量与样本均值的偏离程度,方差的计算方法你应该知道,(x-均值)²p(x取值减去均值的平方乘以取值的概率),还需要知道的是方差的一些性质吧,就是一组数据全部加上某个数,方差不变。还有,方差与均值的关系DX=EX²-(EX)²。差不多就这些了。用样本估计总体这个是很容易理解的一种方法,因为你总体很大啊,比如要看某个厂生产的灯泡是否合格,必须要用抽样调查的方法,所以我们近似的,把样本的均值、方差看作总体的均值、方差。

样本均值、比例等于总体均值、比例的点估计量,这是无偏样本最可能的情况。但是这一情况仍有可能是错误的,因为毕竟是一个样本的结果。

置信区间:总体统计量在某一区间内的可信程度,这一区间成为置信区间。

当样本数量很大时,均值的抽样分布符合正态分布,均值抽样分布的期望为总体的均值。均值的抽样分布中:事件X为一个个样本均值。

标准正态分布常用置信区间与上下限的关系如下:

假设选择的置信水平95%,则:

在[-196,196]之间时置信水平为95% ,即(X-u)/sigma 95%置信水平的置信区间为[-196,196]之间。

是均值抽样分布的期望:

=E((X1+X2+ Xn)/n) = E(Xi)

Xi为总体的独立观测值,E(Xi)是每个Xi的期望,为总体的均值。

因为 在区间[-196,196] (95%置信水平下)

所以总体均值 在这一范围内可能性为95%

X为一个个的样本均值。

为均值抽样分布的标准差 ,其中 是总体的方差。

样本成功比例为Ps = Xs/n ~N(p, pq/n) (n>30),

其中Xs~B(n,p), p为总体成功的概率。

样本成功比例抽样分布中事件X为一个个比例样本Ps

95%置信水平的置信区间为[-196,196]之间。

所以总体成功比例 在这一范围内可能性为95%。 ,可以用某一次的Ps ,Qs = 1-Ps近似代替p和q。

当样本很小,总体方差未知时,需要通过样本估计总体方差,而小样本估计方差会偏小很多,因此不能近似为正态分布。

此时X均值的分布符合t分布,自由度V = n-1,n越小,v越小,t分布的形态越扁平。用样本方差 估计总体方差 。

t分布的标准分为:

通过置信区间,查表的标准分T的区间,X的均值为样本均值,s为样本方差(估计总体的方差),n样本大小已知,可以推算出总体均值u的范围。

中位数:0,15+020+015=05

所以,中位数为50

酒驾人数:500×(01+005)=75(人)

中位数:将一组数据按大小顺序排列,处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数

平均数:用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出

中位数:将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列,如果数据个数是奇数,则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数;如果数据的个数是偶数,则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数它的求出不需或只需简单的计算

众数:一组数据中出现次数最多的那个数,不必计算就可求出

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