第七章 统计量及其分布

7.1 总体与样本

7.1.1 总体与个体

• 总体：具有一定共同属性的研究对象的全体；
• 个体：组成总体的每一个元素

在实际中我们主要关心的是：

研究对象的某一（或某几项）数量的指标 \(X=X(\omega)\)，它是一个随机变量。

总体：随机变量（数量指标） \(X\) 的全体取值构成的集合。

总体的分布：随机变量 \(X\) 的分布。

7.1.2 样本值与样本

从一个总体 \(X\) 中，随机抽取 \(n\) 个个体（有放回的重复抽样）：

\(x_1, x_2,...,x_n\) 是一次抽样观察（记录）的结果，称 \(x_1, x_2,...,x_n\) 为总体 \(X\) 的一组样本观察值，简称样本值。

由于抽样的随机性，每次抽样结果是变化的。引入随机变量 \(X_1, X_2, ...,X_n\)，每次抽样结果看成是随机变量的取值。

称 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 为来自于总体 \(X\) 的样本容量为 \(n\) 的样本，\(x_1, x_2,...,x_n\) 是样本 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 的一组观察值，称为样本值。

1. 总体就是一个随机变量 \(X\)
2. 样本就是 \(n\) 个相互独立的 \(X\) 同分布的随机变量 \(X_1,X_2,...,X_n\)

按机会均等的原则，从总体中选取一些个体进行实验或观察的过程，称为随机抽样。

获得简单随机样本的方法是简单随机抽样。

7.1.3 样本分布

若总体 \(X\) 具有分布函数 \(F(x)\)，设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 为来自于总体 \(X\) 的样本，则 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 相互独立，且 \(X_i\) 的分布函数：

\[F_{X_i}(x_i)=P\{X_i\leq x_i\}=P\{X\leq x_i\}=F(x_i) \]

\((X_1,X_2,...,X_n)\) 的分布函数称为样本分布，即

\[F(x_1,x_2,...,x_n)=\prod\limits^n_{i = 1}F(X_i) \]

7.2 样本矩和统计量

定义

设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 为总体 \(X\) 的一个样本， \(g(x_1,x_2,...,x_n)\) 为一个不含总体未知参数的连续函数，则称 \(g(X_1,X_2,...,X_n)\) 为样本的一个统计量。

7.2.1 样本矩（样本的矩统计量）

设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 为来自于总体 \(X\) 的一个样本，称

• 样本均值：\(\overline{X}=\dfrac{1}{n}\sum\limits^n_{i=1}X_i\)

• 样本方差：\(S^2=\dfrac{1}{n-1}\sum\limits^n_{i=1}(X_i-\overline{X})^2\)

• \(k\) 阶原点矩：\(A_k=\dfrac{1}{n}\sum\limits^n_{i=1}X_i^k\)

• \(k\) 阶中心距：\(B_k=\dfrac{1}{n}\sum\limits^n_{i=1}(X_i-\overline{X})^k\)

样本矩都是随机变量。

如果 \(x_1, x_2,...,x_n\) 是样本 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 的一组观察值，则：

\[\begin{aligned} &\overline{x}=\dfrac{1}{n}\sum\limits^n_{i=1}x_i&&s^2=\dfrac{1}{n-1}\sum\limits^n_{i=1}(x_i-\overline{x})^2\\ &a_k=\dfrac{1}{n}\sum\limits^n_{i=1}x_i^k&&b_k=\dfrac{1}{n}\sum\limits^n_{i=1}(x_i-\overline{x})^k \end{aligned} \]

分别是 \(\overline{X},S^2,A_k,B_k\) 的观察值。

7.2.2 顺序统计量与经验分布函数

设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 为来自于总体 \(X\) 的一个样本，\(x_1, x_2,...,x_n\) （可以有相等的）是样本观察值，将观察值按大小次序排列，得到：

\[x_1^*\leq x_2^*\leq...\leq x_n^* \]

规定 \(X_i^*\) 的取值为 \(x_i^*\)，得到 \(X_1^*,X_2^*,...,X_n^*\) 称为 \(X_1,X_2,...,X_n\) 的一组顺序统计量。

\(X_1^*\) 样本极大值，\(X_n^*\) 样本极小值

记函数：

\[F_n(x)=\left\{\begin{aligned} &0&&,x<x_1^*\\ &\dfrac{1}{n}&&,x_1^*\leq x\leq x_2^*\\ &\dfrac{k}{n}&&,x_k^*\leq x\leq x_{k+1}^*(k=1,...,n-1)\\ &1&&,x\geq x_n^* \end{aligned}\right. \]

\(F_n(x)\) 是一单调不减，右连续函数，且满足 \(F_n(-\infty)=0\) 和 \(F_n(+\infty)=1\)，由此可见，\(F_n(x)\) 是一个分布函数，称它为总体 \(X\) 的经验分布函数。

\(F_n(x)\) 可作为 \(X\) 的未知分布函数 \(F(x)\) 的一个近似，\(n\) 越大，近似程度越好。

7.3 统计量的分布

7.3.1 正态总体的样本的线性函数的分布

设总体 \(X\sim N(\mu,\sigma^2)\)，\(X_1, X_2, ...,X_n\) 是来自于 \(X\) 的一个样本，则样本的线性函数：

\[Y=a_1X_1+a_2X_2+\cdots+a_nX_n+b\\ Y\sim N(EY,DY)\\ EY=\mu\sum\limits^n_{i=1}a_i+b\\ DY=\sigma^2\sum\limits^n_{i=1}a_i^2 \]

特别地，当 \(a_i=\dfrac{1}{n},b=0\) 时，\(Y=\overline{X}=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nX_i\)

\[\overline{X}\sim N(\mu,\dfrac{\sigma^2}{n}) \]

均值与总体均值相等，方差等于总体方差的 \(\dfrac{1}{n}\)，\(n\) 越大，越向总体均值 \(\mu\) 集中。

常用结论：

\[\overline{X}\sim N(\mu,\dfrac{\sigma^2}{n})\\ \cfrac{\overline{X}-\mu}{\cfrac{\sigma}{\sqrt{n}}}\sim N(0,1)\\ \dfrac{X_i-\mu}{\sigma}\sim N(0,1) \]

7.3.2 \(\chi^2(n)\) 分布

定义

设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 相互独立且都服从标准正态分布 \(N(0,1)\)，则 \(\chi^2=\sum\limits^n_{i=1}X_i^2\)。

称 \(\chi^2\) 服从自由度为 \(n\) 的 \(\chi^2\) 分布，记为 \(\chi^2\sim\chi^2(n)\)

\(\chi^2\) 的（下侧） \(\alpha\) 分位点：

对于给定的正数 \(\alpha\space(0<\alpha<1)\) ，使满足\(P\{\chi^2\leq \chi^2_\alpha(n)\}=a\) 的点 \(\chi^2_\alpha(n)\) 称为 \(\chi^2\) 分布的（下侧）\(\alpha\) 分位点。

性质

定理1:

若 \(X\sim\chi^2(n)\)，则 \(EX=n,DX=2n\)。

定理2:

若 \(X_1\sim\chi^2(n_1),\quad X_2\sim\chi^2(n_2)\)，且 \(X_1\) 与 \(X_2\) 相互独立，则 \(X_1 + X_2\sim \chi^2(n_1+n_2)\)

定理3:

设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 相互独立，且都服从 \(N\sim(\mu,\sigma^2)\)，则：

1. \(\overline{X}\) 与 \(S^2\) 相互独立
2. \(\dfrac{n-1}{\sigma^2}S^2\sim \chi^2(n-1)\quad =\dfrac{1}{\sigma^2}\sum\limits^n_{i=1}(X_i-\overline{X})^2\)

其中 \(\overline{X}=\dfrac{1}{n}\sum\limits^b_{i=1}X_i,\quad S^2=\dfrac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\overline{X})^2\)

7.3.3 \(t\) 分布

定义

设 \(U\sim N(0,1),\quad V\sim \chi^2(n)\)，且 \(U\) 与 \(V\) 相互独立，随机变量 \(T=\dfrac{U}{\sqrt{V/n}}\) ，称 \(T\) 服从自由度为 \(n\) 的 \(t\) 分布，记作\(T\sim t(n)\)

\(t\) 分布的密度函数为偶函数。

\(t\) 分布的（下侧）\(\alpha\) 分位点：

对于给定的正数 \(\alpha\space(0<\alpha<1)\)，使满足 \(P\{T\leq t_\alpha(n)\}\) 的点 \(t_\alpha(n)\) 为 \(t\) 分布的（下侧）\(\alpha\) 分位点。

\(t\) 分布的（双侧）\(\alpha\) 分位点：

\[P\{|T|>t_{1-\frac{\alpha}{2}}\}=\alpha \]

定理4:

设 \(X_1, X_2, ...,X_n\) 相互独立，且都服从 \(N(\mu,\sigma^2)\)，则

\[\cfrac{\overline{X}-\mu}{\cfrac{S}{\sqrt{n}}}=\dfrac{(\overline{X}-\mu)\sqrt{n}}{S}\sim t(n-1) \]

定理5:

设 \(X_1, X_2, ...,X_m\) 和 \(Y_1,Y_2,...,Y_n\) 分别是从正态分布总体 \(N(\mu_1,\sigma^2)\) 和 \(N(\mu_2,\sigma^2)\) 中所抽取的独立样本，则

\[T=\dfrac{(\overline{X}-\overline{Y})-(\mu_1-\mu_2)}{\sqrt{(m-1)S_1^2+(n-1)S_2^2}}\cdot \sqrt{\dfrac{mn(m+n-2)}{m+n}}\sim t(m+n-2) \]

7.3.4 \(F\) 分布

设 \(X\sim \chi^2(n_1),Y\sim \chi^2(n_2)\)，且 \(X\) 与 \(Y\) 相互独立，随机变量 \(F=\dfrac{X/n_1}{Y/n_2}\)

称 \(F\) 服从自由度为 \((n_1,n_2)\) 的 \(F\) 分布，记作 \(F\sim F(n_1,n_2)\)

\(F\) 的（下侧）\(\alpha\) 分位点：

对于给定的正数 \(\alpha\space(0<\alpha<1)\)，使满足 \(P\{F\leq F_\alpha(n)\}\) 的点 \(F_\alpha(n)\) 为 \(F\) 分布的（下侧）\(\alpha\) 分位点。

\[F_{1-\alpha}(n_1,n_2)=\dfrac{1}{F_\alpha(n_2,n_1)} \]

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来源： https://www.cnblogs.com/OnlyAR/p/15780207.html