zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Tài Chính - Ngân Hàng

» Kế toán - Kiểm toán

Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 4: Lý thuyết mẫu (Trường ĐH Thương mại)

Chia sẻ: HidetoshiDekisugi HidetoshiDekisugi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

Báo xấu

22
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 4: Lý thuyết mẫu. Chương này cung cấp cho học viên những kiến thức về: khái niệm đám đông và mẫu; các phương pháp mô tả mẫu; các đặc trưng mẫu quan trọng; quy luật phân phối của một số thống kê mẫu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xác suất thống kê - Chương 4: Lý thuyết mẫu (Trường ĐH Thương mại)

CHƯƠNG 4 LÝ THUYẾT MẪU
Chương 4 LÝ THUYẾT MẪU 1. Khái niệm đám đông và mẫu. 2. Các phương pháp mô tả mẫu. 3. Các đặc trưng mẫu quan trọng. 4. Quy luật phân phối của một số thống kê mẫu
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.1 Đám đông Nghiên cứu một hay nhiều dấu hiệu thể hiện trên tập gồm N phần tử, tập này được gọi là đám đông; N là kích thước của đám đông.
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.1 Đám đông Dấu hiệu X cần nghiên cứu là một ĐLNN và được gọi là ĐLNN gốc, phân phối của X được gọi là phân phối lý thuyết, tham số của X được gọi là tham số của đám đông hay tham số lý thuyết. Chú ý : + Dấu hiệu cần nghiên cứu là định tính hoặc định lượng. + N thường lớn và có thể coi là vô hạn.
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.1 Đám đông Ví dụ 1: Cần nghiên cứu thu nhập của các hộ dân tại một xã có 3000 hộ. Dấu hiệu cần nghiên cứu: thu nhập của các hộ gia đình Đám đông: 3000 hộ gia đình tại xã đó. Kích thước đám đông: N= 3000
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.1 Đám đông Ví dụ 2: Cần nghiên cứu trọng lượng của loại sản phẩm do một máy tự động sản xuất Dấu hiệu cần nghiên cứu: trọng lượng của sản phẩm Đám đông: tất cả các sản phẩm do máy đã đang và sẽ sản xuất. Kích thước đám đông: N= +∞
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.2 Mẫu Để nghiên cứu dấu hiệu X ta cần điều tra toàn bộ phần tử của đám đông, tuy nhiên điều đó thường không thực hiện được vì: + N quá lớn hoặc vô hạn + Các phần tử bị phá hủy khi nghiên cứu. + Rất tốn kém về thời gian và công sức.
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.2 Mẫu Từ đám đông ta chọn ra một tập hợp gồm n phần tử để nghiên cứu thì tập hợp này được gọi là mẫu. Trong đó n là kích thước của mẫu.
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.3 Các phương pháp chọn mẫu Một số phương pháp chọn mẫu : - Chọn ngẫu nhiên đơn giản có hoàn lại - Mẫu lặp (1) - Chọn ngẫu nhiên đơn giản không hoàn lại - Mẫu không lặp (2) - Chọn mẫu máy móc. - Chọn mẫu điển hình.
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU 1.3 Các phương pháp chọn mẫu • Chú ý: Khi mẫu có kích thước khá nhỏ so với kích thước của đám đông thì hai cách chọn mẫu (1) và (2) cho kết quả xấp xỉ nhau do đó trên thực tế ta dùng cách chọn mẫu không lặp nhưng kết quả áp dụng công thức của phương pháp chọn mẫu lặp.
Chương 4 §1. KHÁI NIỆM VỀ ĐÁM ĐÔNG VÀ MẪU
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU 2.1 Dãy số liệu thống kê
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU 2.1 Bảng phân phối thực nghiệm - Bảng phân phối tần số Ta sắp xếp các giá trị quan sát theo thứ tự tăng dần x1
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU … … … …
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU 2.2 Bảng phân phối thực nghiệm - Trong trường hợp n lớn, các giá trị của X sai khác nhau không đáng kể khi đó ta chia giá trị của X thành dạng lớp. Lớp Trung tâm lớp xi Tần số ni Tần suất fi x*1- x*2 x1 f1 … … … x*i- x*i+1 xi fi … … … x*k- x*k+1 xk fk
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU
Chương 4 §2. CÁC PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ MẪU 2.2 Hàm phân phối thực nghiệm Ý nghĩa: Khi n tăng lên vô hạn thì F*(x) hội tự theo xs về F(x). Và F*(x) có đầy đủ tính chất của hàm phân phối xác suất F(x) nên có thể nói khi n lớn thì F*(x) là hình ảnh thực nghiệm của F(x).
Chương 4 §3. CÁC ĐẶC TRƯNG MẪU QUAN TRỌNG Giả sử ta có mẫu ngẫu nhiên về dấu hiệu cần nghiên cứu X W=(X1, X2,…,Xn) 3.1 Trung bình mẫu 1 n 1. Định nghĩa: X   Xi n i 1 Chú ý: X cũng là ĐLNN 1 n 1 k Với mẫu cụ thể: x   xi   ni xi n i 1 n i 1
Chương 4 §3. CÁC ĐẶC TRƯNG MẪU QUAN TRỌNG 2. Tính chất: Nếu E(X) = μ, Var(X) = σ2 E( X )    2 Var ( X )  n

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.