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統計量與抽樣分布
樣本來自總體,因此樣本中包含了有關總體的豐富信息,但是這些信息是零散的,為了把這些零散的信息集中起來反映總體的特征,我們取得樣本之后,并不是直接利用樣本進行推斷,而需要對樣本進行一番“加工”和“提煉”,把樣本中所包含的有關信息盡可能地集中起來,種有效的辦法就是針對不同的問題,構造出樣本的某種函數,這就是統計量。不同的函數可以反映總體的不同的特征。
1.統計量
把不含未知參數的樣本函數稱為統計量。一個統計量也是一個隨機變量。
定義:設(X1,X2,…,Xn)為取自總體X的一個樣本,g(X1,X2,…,Xn)為一個連續函數,如果這個函數中不包含任何未知參數,則稱g(X1,X2,…,Xn)為一個統計量。
例如,設X~N(m ,s 2),其中m 已知,s 2未知,(X1,X2,…,Xn)為取自X的樣本,則 是統計量, 不是統計量。采集者退散
統計量是樣本的函數,因而統計量是隨機變量。
由統計量進行推斷,便可獲得對總體的認識,統計推斷是數理統計的核心內容。
2.抽樣
統計量的分布稱為抽樣分布。
3.常用統計量
常用統計量可分為兩類,一類用來描述樣本的中心位置,另一類用來描述樣本的分散程度。為此先介紹有序樣本的概念,再引入幾個常用統計量。
有序樣本
設是從總體X中隨機抽取的樣本,樣本量為n,將它們的觀測值從小到大排列為:這便是有序樣本。其中 是樣本中的最小觀測值, 是樣本中的最大觀測值。
描述樣本的中心位置的統計量
總體中每一個個體的取值盡管是有差異的,但是總有一個中心位置,如樣本均值、樣本中位數等。描述樣本中心位置的統計量反映了總體的中心位置,常用的有以下幾種:
①樣本均值
樣本觀測值有大有小,樣本均值大致處于樣本的中間位置,它可以反映總體分布的均值。
②樣本中位數
中位數有時也記為Me
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