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内容提要
总体样本、频数(频率)直方图
一、内容提要:
1、总体与样本
2、频数直方图
二、考试大纲
1.掌握总体与样本的概念和表示方法
2.熟悉频数(频率)直方图
三、内容讲解
第三节 统计基础知识
一、总体与样本
(一)总体与个体
研究对象的全体为总体,构成总体的每个成员称为个体。
若研究对象用某个数量指标来表示,那么将每个个体具有的数量指标x称为个体,这样一来,总体可以看做是一个随机变量X,总体就是某数量指标值x的全体(即一堆数),这一堆数有一个分布,从而总体可用一个分布描述,简单地说,总体就是一个分布。
(1)研究总体是什么分布?
(2)这个总体(即分布)的均值、方差(或标准差)是多少?
[例1.3-1] (1)对某产品仅考察其合格与否,记合格品为0,不合格品为1,那么:
总体={该产品的全体}={由0或1组成的一堆数}。
这一堆数的分布是什么呢?若记1在总体中所占比例为P,则该总体可用二点分布b(1,p)(n=l的二项分布)表示:
X
0 1
P
1-p p
比如,有两个工厂生产同一产品,甲厂的不合格品率p=0.01,乙厂的不合格品率p=0.08,甲乙两厂所生产的产品(即两个总体)分别用如下两个分布描述:
X甲
0 1
P
X乙
0 1
P
如此认识总体,既能看到总体的本质,又能看到不同总体的差别。
(2)考察某橡胶件的抗张强度,它可用0到∞上一个实数表示,这时总体可用区间[0,∞]上的一个概率分布表示。通过研究,认为橡胶件的抗张强度服从正态分布,该总体常称为正态总体。这时统计要研究的问题是:正态均值是多少?正态分布方差是多少?又如若对橡胶件进行技术改进,如通过改进配料,提高了该橡胶件抗张强度的均值(见图1.3-1)。这时我们要研究的问题是:技术改进前后的正态均值有多大改变?
(3)用非对称分布(即偏态分布)描述的总体也是常见的。比如某型号电视机寿命的全体所构成的总体就是一个偏态分布(见图1.3-2)。
样本
(二)样本
从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样本。样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示。
人们从总体中抽取样本是为了认识总体,即从样本推断总体,如推断总体是什么类型的分布?总体均值为多少?总体的标准差是多少?为了使此种统计推断有所依据,推断结果有效,对样本的抽取应有所要求。
满足下面两个条件的样本称为简单随机样本,简称随机样本。
(1)随机性。总体中每个个体都有相同的机会。比如,按随机性要求抽出5个样品,记为X1,X2,…X5,则其中每一个个体的分布都应与总体分布相同。只要随机抽样就可保证此点实施。
(2)独立性。从总体中抽取的每个个体对其他个体的抽取无任何影响。假如总体是无限的,独立性容易实现;若总体很大,特别地,与样本量n相比是很大时,即使总体是有限的,此种抽样独立性也可得到基本保证。
综上两点,随机样本X1,X2,…,Xn可以看做n个相互独立的、同分布的随机变量,每一个个体的分布与总体分布相同。今后讨论的样本都是指满足这些要求的简单随机样本。在实际中抽样时,也应按此要求从总体中进行抽样。这样获得的样本能够很好地反映实际总体。图1.3-3显示两个不同的总体,图上用虚线画出的曲线是两个未知总体。若是按随机性和独立性要求进行抽样,则机会大的地方 (概率密度值大)被抽出的样品就多;而机会少的地方(概率密度值小),被抽出的样品就少。分布愈分散,样本也很分散;分布愈集中,样本也相对集中。
抽样切忌受到干扰,特别是人为干扰。某些人为的倾向性会使所得样本不是简单随机样本,从而使最后的统计推断失效。
若是从总体X中获得的样本,那么是独立同分布的随机变量。样本的观测值用表示,这也是我们常说的数据。有时,为了方便起见,不分大写与小写,样本及其观测值都用表示,今后将采用这一方法表示。
[例1.3-2]
[例1.3-2] 样本的例子及表示方法。
(1)某食品厂用自动装罐机生产净重为345g的午餐罐头。由于生产中众多因素的干扰,每只罐头净重都有差别,现从生产线上随机抽10个罐头,称其净重,得:
344
336
345
342
0
338
344
348
344
346
这就是样本量为10的一个样本,它是来自该生产线上罐头净重这个总体的一个样本。
(2)某型号的20辆汽车记录了各自每加仑汽油行驶的里程数(单位:km)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
27.9
28.0
30.0
29.6
29.1
这是来自该型号汽车每加仑汽油
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