节抽样分布.PPTVIP

第1.3节 抽样分布 一、 分布 ?分布（补充内容，不讲） 二、t分布族 三、F分布 四 概率分布的分位数 五、正态总体样本均值和方差的分布 六、一些非正态总体样本均值的分布 附表2-1 附表2-2 附表4-1 附表4-2 附表4-3 附表3-1 附表3-2 附表8 附表5 费歇资料 学生氏资料 2. 特殊情形下抽样分布 的精确分布 例4(p26例1.14) 解 由二项分布的可加性可知 因此 例5(p26例1.15) 解 由泊松分布的可加性可知 因此 例6(p27例1.16) 解 由于指数分布是?(1,?)，因而由其可加性可知 因此 故 3. 一般情形下样本均值的渐近分布 定理1.16 即 证 由林德贝格－列维中心极限定理可知 因而 例7(p27例1.17) 解 由例1.14可知，其精确分布为 由定理1.16可知，其渐近分布为正态分布 4. 一般情形下样本方差的渐近分布 定理1.17 定理1.18 定理1.17与定理1.18证明有点复杂，因而省略，可以参阅其他参考书。 标准正态分布表 0.5359 0.5753 0.6141 0.6517 0.6879 0.7224 0.7549 0.7852 0.8133 0.8389 0.8621 0.8830 0.9015 0.9177 0.9319 0.9441 0.9545 0.5319 0.5714 0.6103 0.6480 0.6844 0.7190 0.7517 0.7823 0.8106 0.8365 0.8599 0.8810 0.8997 0.9162 0.9306 0.9430 0.9535 0.5279 0.5675 0.6064 0.6443 0.6808 0.7157 0.7486 0.7794 0.8078 0.8340 0.8577 0.8790 0.8980 0.9147 0.9292 0.9418 0.9525 0.5239 0.5636 0.6026 0.6406 0.6772 0.7123 0.7454 0.7764 0.8051 0.8315 0.8554 0.8770 0.8962 0.9131 0.9278 0.9406 0.9515 0.5199 0.5596 0.5987 0.6368 0.6736 0.7088 0.7422 0.7734 0.8023 0.8289 0.8531 0.8749 0.8944 0.9115 0.9265 0.9394 0.9505 0.5160 0.5557 0.5948 0.6331 0.6700 0.7054 0.7389 0.7703 0.7995 0.8264 0.8508 0.8729 0.8925 0.9099 0.9251 0.9382 0.9495 0.5120 0.5517 0.5910 0.6293 0.6664 0.7019 0.7357 0.7673 0.7967 0.8238 0.8485 0.8708 0.8907 0.9082 0.9236 0.9370 0.9484 0.5080 0.5478 0.5871 0.6255 0.6628 0.6985 0.7324 0.7642 0.7939 0.8212 0.8461 0.8686 0.8888 0.9066 0.9222 0.9357 0.9474 0.5040 0.5438 0.5832 0.6217 0.6591 0.6950 0.7291 0.7611 0.7910 0.8186 0.8438 0.8665 0.8869 0.9049 0.9207 0.9345 0.9463 0.5000 0.5398 0.5793 0.6179 0.6554 0.6915 0.7257 0.7580 0.7881 0.8159 0.8413 0.8643 0.8849 0.9032 0.9192 0.9332 0.9452 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 z 1.645 标准正态分布表 0.9545 0.9633 0.9706 0.9767 0.9817 0.9853 0.9890 0.9916 0.9936 0.9952 0.9964 0.9974 0.9981 0.9986 1.0000 0.9535 0.9625 0.9700 0.9762 0.9812 0.9854 0.9887 0.9913 0.9934 0.9951 0.9963 0.9973 0.9980 0.9986 0.9999 0.9525 0.9616 0.9693 0.975