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第二章 理论分布与抽样分布 为了便于理解统计分析的基本原理,正确掌握和应用统计分析方法,本章在介绍概率论中最基本的两个概念-事件、概率的基础上,重点介绍科学研究中常用的几种随机变量的概率分布-正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布。 1 事件与概率 1.1 事 件 1.1.1 必然事件与随机事件 在自然界与生产实践和科学试验中,人们会观察到各种各样的事件,把它们归纳起来,大体上分为两大类: 必然事件:可预言其结果的,即在保持条件不变的情况下,重复进行试验,其结果总是确定的,必然发生的(或必然不发生)。这类事件称为必然事件(inevitable phenomena)或确定性事件(definite phenomena)。 随机事件:另一类是事前不可预言其结果的,即在保持条件不变的情况下,重复进行试验,其结果未必相同。这类在个别试验中其结果呈现偶然性、不确定性事件,称为随机事件(random phenomena )或不确定性事件(indefinite phenomena)。 随机事件或不确定性事件,有如下特点: 在一定的条件实现时,有多种可能的结果发生,事前人们不能预言将出现哪种结果;对一次或少数几次观察或试验而言,其结果呈现偶然性、不确定性; 但在相同条件下进行大量重复试验时,其试验结果却呈现出某种固有的、特定的规律性——频率的稳定性,通常称之为随机事件的统计规律性。 1.1.2 随机试验与随机事件 1 随机试验 通常我们把根据某一研究目的 , 在一定条件下对自然事件所进行的观察或试验统称为试验(trial)。 当一个试验如果满足下述三个特性 , 则 称 其 为 一个 随机试验(random trial),简称试验。 (1)试验可以在相同条件下多次重复进行; (2)每次试验的可能结果不止一个 ,并且事先知道会有哪些可能的结果; (3)每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个 ,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。 2 随机事件 随机试验的每一种可能结果,在一定条件下可能发生,也可能不发生,称为随机事件(random event),简称 事 件(event),通常用A、B、C等来表示。 (1)基本事件 我 们 把 不 能 再 分的事件称为基本事件(elementary event) , 也 称为 样本点(sample point)。 例如,从编号为1、2、3、…、10 的十个篮球中随机抽取1个篮球,有10种不同的可能结果: “ 取 得 一 个 编 号 是 1” 、 “ 取得一个编号是2”、…、“取得一个编号是10”,这10个事件都是不可能再分的事件,它们都是基本事件。 由若干个基本事件组合而成的事件称为 复合事件 (compound event)。如 “取得一个编号是 2的倍数”是一个复合事件,它由 “ 取得一个编号是2 ”、 “ 是4”、“是6、“是8”、“是10” 5个基本事件组合而成。 (2)必然事件 把在一定条件下必然会发生的事件称为必然事件(certain event),用Ω表示。 例如,一个大气压下,水加热到100C,水会沸腾;种瓜得瓜、种豆得豆 1.2 概 率 1.2.1 概率统计定义 研究随机试验,仅知道可能发生哪些随机事件是不够的,还需了解各种随机事件发生的可能性大小,以揭示这些事件的内在的统计规律性,从而指导实践。这就要求有一个能够刻划事件发生可能性大小的数量指标,这个指标应该是事件本身所固有的,且不随人的主观意志而改变,人们称之为概率(probability)。事件A的概率记为P(A)。 概率统计定义: 在相同条件下进行n次重复试验,如果随机事件A发生的次数为m,那么m/n称为随机事件A的频率(frequency);当试验重复数n逐渐增大时,随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值 p , 那么就把 p称为随机事件A的概率。 表3-1 抛掷一枚硬币发生正面朝上的试验记录 从表3-1可看出,随着实验次数的增多,正面朝上这个事件发生的频率越来越稳定地接近0.5,我们就把0.5作为这个事件的概率。 在一般情况下,随机事件的概率p是不可能准确得到的。通常以试验次数n充分大时随机事件A的频率作为该随机事件概率的近似值。 即 P(A)=p≈m/n (n充分大)(3-1) 1.2.2 概率的性质 (1)对于任何事件A,有0≤P(A)≤1; (2)必然事件的概率为1,即
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