统计学教程(含spss)四参数估计.pptVIP

某企业在一项关于职工流动原因的研究中，从企业前职工的总体中随机抽选了200人组成一个样本。在对其进行访问时，有140说他们离开该企业是由于同管理人员不能融洽相处。试对由于这种原因而离开企业的人员的真正比率构造95%的置信区间。 总体比计的区间估计 允许误差（permissible） 用历史数据代替。若有若干个历史数据，应以较大者代替。 样本容量的确定 一家广告公司想估计某类商店去年所花的平均广告费有多少。经验表明，总体方差为1800000。如置信度取95%，并要使估计值处在总体平均值附近500元的范围内，这家广告公司应取多大的样本？ 一家市场调研公司想估计某地区有彩色电视机的家庭所占的比率。该公司希望对 P 的估计误差不超过0.05，要求可靠程度为 95%，应取多大容量的样本？ 总体方差最大值为0.5×0.5=0.25 自由度为5 0 自由度为2 自由度为10 总体方差的区间估计 显著性水平α下，σ2 的置信区间 0 =8.90655 =32.8523 0.025 0.025 自由度为19的χ2分布 从一批灌装产品中，随机抽取20灌，得样本方差为0.0025。试以95%的置信度，估计总体方差的存在区间。 总体方差的区间估计 * 参数 估计 用SPSS作参数估计 抽样与抽样分布 区间估计 点 估 计 参数 估计 抽样方法 样本容量与抽样分布 抽样分布 抽样与抽样分布 样本（sample） 总体（population） 抽样（sampling） 总体容量（population size） N=45 样本容量（sample size） n=10 为推断总体的某些特征，而从总体中按一定方法抽取若干个体，这一过程称为抽样，所抽取的个体称为样本。 抽样方法 自有限总体的简单随机抽样 简单随机样本 有限总体 总体中每一个体以相等的概率被抽出，称简单随机抽样。有放回抽样与无放回抽样之分。自有限总体的简单随机抽样，特指有放回抽样。 27 25 2 1 3 4 5 23 26 28 29 30 31 33 36 14 13 12 11 10 9 8 7 6 21 20 22 42 43 44 91 17 37 16 35 15 38 32 39 40 41 24 18 34 45 2 38 3 25 7 36 23 23 12 9 抽样方法 自无限总体的简单随机抽样 无限总体 自无限总体抽取样本，采用无放回抽样。如果满足以下两个条件，则称简单随机抽样： ——每个个体来自同一个总体 ——样本中每个个体的抽取是独立的 简单随机样本 抽样方法 统计量 计算 总 体 确定性 样 本 随机抽样 随机性 随机性 样本统计量做为随机变量，具有特定的概率分布。 把握住他们的分布规律就找到了推断总体参数的依据。 总体参数 理论上可计算 确定性 抽样分布 1000名公司员工总体，500个容量为30的简单随机样本的平均年薪、大学毕业生比率、年薪标准差的分布直方图。 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 50000 51000 52000 53000 54000 的分布 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 2600 3400 4200 5000 的分布 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.32 0.48 0.64 0.80 0.35 0.40 的分布 抽样分布 —随机变量 的数学期望 —总体均值 —随机变量 的标准差 —总体的标准差 —样本容量 —总体容量 设总体均值为μ总体方差为σ2 ，则有： 设总体均值为μ总体方差为σ2 ，则有： 抽样分布 总体为正态概率分布时，对任何样本容 量的 的分布均为正态分布。 中心极限定理（central limit theorem） 总体为任意分布，当样本容量n→∞时， 的抽样分布为正态分布。 实践中n≥30， 的分布 即可用正态近似。 抽样分布 中心极限定理作用下 的概率密度 标准正态分布 抽样分布 总体X的分布 样 本 均值的 分 布 n=2 n=5 n=30 中心极限定理对三个总体作用的图示 抽样分布 —总体比率 —随机变量 p 的标准差 —总体的方差 —样本容量 —总体容量 —随机变量p的数学期望 对于 ，满足下面两个条件时认为样本容量足够大： —— —— 当样本容量足够大时， 的抽样分布可用正态近似，即： 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.32 0.48 0.64 0.80 0.