概率论与数理统计课件6.2标准正态.ppt

3. 4. 样本的联合分布 准备工作： μ在7.9左右 推导抽样分布 1.标准正态分布N(0,1) 2. 分布 3.t分布 4.F统计量 例：电视机寿命值 由大数定律，对任意的容许误差 一定能找到一个n，使得： 抽取容量为n=100的样本， 则 在8.05左右， 一般地， 的估计精度区间应该为： 关于统计量的分布 我们只抽样一次 用来估计μ， 统计的基本原理（小概率事件原理） 若事件A发生的概率 则统计认为A在一 于是μ的估计区间应该为： 即μ的估计区间应该为： 的非小概率区间端点值 次抽样下不发生。 称为随机变量X 的 α 分位点。 分位点： 用右尾面积的大小标注 分位点的位置所在。 （小概率事件区间与非小概率事件区间的分界点 ） （1）定义： （2）性质：关于Y轴对称 （3）分位点： （以α=0.05维离） 1）双侧分位点： 非小概率事件区间： 小概率事件区间： 2）单侧分位点： 单侧上限分位点（过高异常）： 非小概率事件区间： 小概率事件区间： 单侧下限分位点（过低异常）： 非小概率事件区间： 小概率事件区间： 例1.（1）当α=0.05，求 双侧分位点。 解：α=0.05，双侧分位点 α=0.1，单侧下限分位点 α=0.01，单侧上限分位点 （2）当α=0.01，求 单侧上限分位点。 （3）当α=0.1，求 单侧下限分位点。