第四章 的样本及抽样分布.ppt

例如 利用上面公式, 而查详表可得 费舍尔(R.A.Fisher)证明: t 分布又称学生氏(Student)分布. 2. 当 n 充分大时, 其图形类似于标准正态变量概率密度的图形. 由分布的对称性知 附表4 附表5 例3 在Matlab中求解 注: (三) F—分布　 1、定义 若X~?2(n1)，Y~?2(n2) ，X,Y独立，则 称为第一自由度为n1 ，第二自由度为n2的F—分布，其概率密度为 根据定义可知, 附表6 附表7 例4 在Matlab中求解 证明 4. 正态总体的样本均值与样本方差的分布 定理一 定理二 证明 且两者独立, 由 t 分布的定义知 定理三 定理四 证明 (1) 由定理二 (2) 重点内容小结 两个最重要的统计量: 样本均值 样本方差 三个来自正态分布的抽样分布: 附表1 =0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1.323 2.773 4.108 5.385 6.626 7.841 9.037 10.219 11.389 12.549 13.701 14.845 15.984 17.117 18.245 19.369 2.706 4.605 6.251 7.779 9.236 10.645 12.017 13.362 14.684 15.987 17.275 18.549 19.812 20.064 22.307 23.542 3.841 5.991 7.815 9.488 11.071 12.592 14.067 15.507 16.919 18.307 19.675 21.026 22.362 23.685 24.996 26.296 5.024 7.378 9.348 11.143 12.833 14.449 16.013 17.535 19.023 20.483 21.920 23.337 24.736 26.119 27.488 28.845 6.635 9.210 11.345 13.277 15.086 16.812 18.475 20.090 21.666 23.209 24.725 26.217 27.688 29.141 30.578 32.000 7.879 10.597 12.838 14.860 16.750 18.548 20.278 21.955 23.589 25.188 26.757 28.299 29.891 31.319 32.801 34.267 分布表 17.535 返回 =0.995 0.99 0.975 0.95 0.90 0.75 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 0.010 0.072 0.207 0.412 0.676 0.989 1.344 1.735 2.156 2.603 3.074 3.565 4.075 4.601 5.142 0.020 0.115 0.297 0.554 0.872 1.239 1.646 2.088 2.558 3.053 3.571 4.107 4.660 5.229 5.812 0.001 0.051 0.216 0.484 0.831 1.237 1.690 2.180 2.700 3.247 3.816 4.404 5.009 5.629 6.262 6.908 0.004 0.103 0.352 0.711 1.145 1.635 2.167 2.733 3.325 3.940 4.575 5.226 5.892 6.571 7.261 7.962 0.016 0.211 0.584 1.064 1.610 2.204 2.833 3.490 4.168 4.865 5.578 6.304 7.042 7.790 8.547 9.312 0.102 0.575 1.213 1.923 2.675 3.455 4.255 5.071 5.899 6.737 7.584 8.438 9.299 10.165 11.037 11.912 3.247 附表2 分布表 返回 =0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 20.489 21.605 22.718 23.828 24.935 26.039 27.141 28.241 29.339 30.435 31.528 32.620 33.711 34.800 35.887 36.973 24.769 25.989 27.204 28.412 29.615 30.813 32.007 33.