样本与抽样分布(2)-基本分布

news2024/11/24 21:02:10

本节介绍在数理统计中常用的几个基本分布。为此,先引进分位数定义。

定义1. 2. 1 设X为随机变量,则称满足

 的v_a为X的上侧\alpha分位数,简称为(上侧)分位数.

1 标准正态分布

标准正态分布N (0,1)是构造其他分布的基础,其密度函数为

 它的图形关于y轴对称(图1.1).

        本书附表3给出了标准正态分布函数的取值情况. 对于数\alpha(0<\alpha<1),通过查表,可求出满足等式

 的上侧分位数u_a(显然u_{1-a}=-u_a),当a=0.025时,可查得u_{0.025}=1.96

2.卡方分布

        定理1. 2. 1 设X_1,X_2,...,X_n是独立同分布的随机变量,且都服从标准正态分布N(0,1),则他们的平方和

        \chi ^2 =\sum_{i=1}^n X_i^2          (1. 18)

的分布密度是

 其中\Gamma (\frac{n}{2})为伽马函数在\frac{n}{2}处的值.这种分布称为自由度为 n 的\chi ^2分布,记作\chi^2 \sim\chi^2(n)

        根据定义(1. 18),我们容易求得\chi ^2分布的期望和方差分别为

 

 事实上,我们有

 利用卷积公式,我们还可以证明\chi ^2分布具有下面的性质(见习题1. 3).

 图1. 2 给出了n= 1,5,15 时x 2分布的密度曲线

        本书附表5 中,对不同的n 及a(0<a<1),给出了满足等式

 的上侧分位数\chi ^2_n(n)图1. 3)

        例如,当n=10,\alpha=0.05时,可以查得\chi_{0.05}^2(10)=18.31

         当n较大(一般要求n>45)时,我们有近似计算公式

 事实上,由X 2 的定义(1. 18)及中心极限定理知

 因此,当n较大时,

又因为

 

 即式(1. 23) 成立

        有了式(1. 23 ) ,我们就可以在n较大时,利用式(1. 23)近似计算\chi ^2分布的上
侧分位数值,如

3 t分布

        定理1. 2. 3 设随机变量X与Y相互独立,且X服从标准正态分布N(0,1),Y服从自由度为n的卡方分布,则随机变量

这种分布称为自由度为n的t分布,记作T~t(n).

t分布的密度函数是偶函数,因此其密度曲线关于y轴对称

        故当n很大时,t分布近似于正态分布N(0,1),但对千小的n,t分布与N(0,1)相差很大. 下图画出了n = 1,10, ∞时t分布的密度函数图形.

对不同的n及a(a=0.1,0.05,0. 025等),给出了满足等式

 

 4.F分布

 

 5.总结

 

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