[概率论与数理统计]笔记:4.1 总体与样本

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关于总体与样本的基本概念

第四章 数理统计的基础知识

4.1 总体与样本

总体与总体分布

概念

  • 总体:在某种共性基础上由许多个别事物结合起来的整体。
  • 个体:指构成统计总体的个别事物的总称。
  • 总体的容量:总体中个体的个数。
  • 有限总体:容量有限的总体。
  • 无限总体:容量无限的总体。

每一个个体代表一次试验的观察值,不同个体可以有相同的观察值。

在统计学中,称\\(X\\)总体,把\\(X\\)的分布称为总体的分布

  • 表示总体的\\(X\\)可以是随机变量或随机向量。
  • 个体的定性指标可以转化为数量指标,从而设定一个随机变量来表示研究的总体。
  • 总体分布就是设定的\\(X\\)的分布,一般是未知的。统计学的主要任务就是对总体的未知分布进行推断。

样本与样本分布

概念

  • 样本:通过一定方法从总体中取出若干个体组成的子集。

  • 简单随机样本:\\((X_1,X_2,\\cdots,X_n)\\),其中\\(X_1,X_2,\\cdots,X_n\\)独立同分布,且与总体\\(X\\)同分布。

  • 简单随机抽样:使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。

  • 样本值:样本的一组具体的观察值。

  • 样本空间:全体样本值组成的集合。

  • 样本分布:

    设总体\\(X\\)的分布函数为\\(F(x)\\),则样本\\((X_1,X_2,\\cdots,X_n)\\)的分布函数为

    \\[F_n(x_1,x_2,\\cdots,x_n)=\\prod\\limits_i=1^nF(x_i), \\]

    称之为样本分布

    • \\(X\\)为连续型随机变量,密度函数为\\(f(x)\\),则样本的密度函数为:

    \\[f_n(x_1,x_2,\\cdots,x_n)=\\prod\\limits_i=1^nf(x_i). \\]

    • \\(X\\)为离散型随机变量,概率分布为\\(p(x)=P\\X=x\\\\)\\(x\\)取遍\\(X\\)所有可能取值,则样本的概率分布为:

      \\[p_n(x_1,x_2,\\cdots,x_n)=P\\X_1=x_1,X_2=x_2,\\cdots,X_n=x_n\\=\\prod\\limits_i=1^np(x_i). \\]


统计推断问题简述

通过样本的特征选择适合的分布(模型),并由此对总体分布中所含的未知参数作出统计推断

使用教材:
《概率论与数理统计》第四版 中国人民大学 龙永红 主编 高等教育出版社

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