4、 兩個(gè)分類變量x,y的獨(dú)立性檢驗(yàn)的依據(jù)是判斷等式
是否成立。
了解獨(dú)立性檢驗(yàn)(只要求2×2列聯(lián)表)的基本思想、方法及初步應(yīng)用.
|
|
A |
|
總計(jì) |
|
B |
a |
b |
a+b |
|
|
c |
d |
c+d |
|
總計(jì) |
a+c |
b+d |
n=a+b+c+d |
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第二十六講坐標(biāo)系與參數(shù)方程
3、回歸分析中回歸效果的判定:
①總偏差平方和:
②殘差:
;
③殘差平方和:
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殘差點(diǎn)比較均勻地落在水平的帶狀區(qū)域中,說(shuō)明選用的模型比較適合。帶狀區(qū)域越窄,模擬效果越好。如果某個(gè)樣本點(diǎn)的殘差特別大,那要考慮該數(shù)據(jù)的采集是否有誤。
④相關(guān)指數(shù)
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2、散點(diǎn)圖的作用是判斷兩個(gè)變量更近似于什么樣的函數(shù)關(guān)系。
1、 回歸直線方程通過(guò)樣本點(diǎn)的中心:
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線性相關(guān)系數(shù):
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6、正態(tài)分布:(1)定義:如果隨機(jī)變量
的總體密度曲線是由或近似地由下面的函數(shù)給定:
,x∈R,則稱
服從正態(tài)分布,這時(shí)的總體分布叫正態(tài)分布,其中
表示總體平均數(shù),
叫標(biāo)準(zhǔn)差,正態(tài)分布常用
來(lái)表示,當(dāng)
=0,
=1時(shí),稱
服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,這時(shí)的總體叫標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)總體。
叫標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線。
(2)、正態(tài)曲線
,x∈R的有關(guān)性質(zhì):1)曲線在x軸上方,與x軸永不相交,曲線與x軸之間的部分的面積為1,2)曲線關(guān)于直線x=
對(duì)稱,且在x=
兩旁延伸時(shí)無(wú)限接近x軸,3)曲線在x=
處達(dá)到最高點(diǎn),峰值為
,(4)當(dāng)
一定時(shí),曲線形狀由
的大小來(lái)決定,
越大,曲線越“矮胖”,表示總體分布比較離散,
越小,曲線越“瘦高”,表示總體分布比較集中。
(3)、在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)總體N(0,1)中:(1)
(因?yàn)榍關(guān)于y軸對(duì)稱)
(4)、
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(5)、
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第二十五講統(tǒng)計(jì)案例
5、條件概率定義
:設(shè)A和B為兩個(gè)事件,P(A)>0,那么,在“A已發(fā)生”的條件下,B發(fā)生的條件概率
讀作A 發(fā)生的條件下 B 發(fā)生的概率.
.
由這個(gè)定義可知,對(duì)任意兩個(gè)事件A、B,若
,則有
.
如果B,C是兩個(gè)互斥事件,則
.
練習(xí):一個(gè)正方形被平均分成9個(gè)部分,向大正方形區(qū)域隨機(jī)地投擲一個(gè)點(diǎn)(每次都能投中),設(shè)投中最左側(cè)3個(gè)小正方形區(qū)域的事件記為A,投中最上面3個(gè)小正方形或正中間的1個(gè)小正方形區(qū)域的事件記為B,求P(AB),P(A︱B)。![]()
4、稱
為
的數(shù)學(xué)期望或平均數(shù),均值,數(shù)學(xué)期望又簡(jiǎn)稱為期望,它反映了隨機(jī)變量取值的平均水平。
稱
為
的均方差,簡(jiǎn)稱為方差,
叫做隨機(jī)變量
的標(biāo)準(zhǔn)差,記作:
。
易證:(1)
,
。
(2)若![]()
(3)若![]()
(4)若
服從幾何分布,則![]()
如(1)有一組數(shù)據(jù):x1,x2,…,xn(x1≤x2≤…≤xn),它們的算術(shù)平均值為20,若去掉其中的xn,余下數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值為18,則xn關(guān)于n的表達(dá)式為 。
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(2)已知數(shù)據(jù)
的平均數(shù)
,方差
,則數(shù)據(jù)
的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為
( D ) A.15,36 B.22,6 C.15,6 D.22,36
3、在獨(dú)立重復(fù)的試驗(yàn)中,某事件第一次發(fā)生時(shí)所作試驗(yàn)的次數(shù)
也是一個(gè)取值為正整數(shù)的離散型隨機(jī)變量,“
=k”表示在第k次獨(dú)立重復(fù)的試驗(yàn)時(shí)事件第一次發(fā)生。如果把第k次試驗(yàn)時(shí)事件A發(fā)生記為
,事件A不發(fā)生記為
,
,那么
服從幾何分布。
記![]()
其中q=1-p,k=1,2,3,…
2、如果在1次試驗(yàn)中某事件發(fā)生的概率是p,那么在n次獨(dú)立重復(fù)的試驗(yàn)中這個(gè)事件發(fā)生k次的概率是:
,k=0,1,2,…n.這時(shí)因?yàn)?sub>
展開式中的第k+1項(xiàng),稱
服從二項(xiàng)分布,記作
,并記![]()
n=1時(shí),稱為貝努利分布。
1、如果隨機(jī)變量可能取的值是可數(shù)的,或者說(shuō)可以按一定次序一一列出的,那么,這樣的隨機(jī)變量叫做離散型隨機(jī)變量。如果隨機(jī)變量可以取某一區(qū)間內(nèi)的一切值,那么這樣的隨機(jī)就是叫做連續(xù)型隨機(jī)變量。
如果離散型隨機(jī)變量
可能取的值為x
,x
,x
…x
,…,而
取每一個(gè)值x
(i=1,2,3,…)的概率P(
=x
)=p
,那么如下表所示
|
|
x |
x |
x |
… |
x |
… |
|
p |
p |
p |
p |
… |
p |
… |
就稱為隨機(jī)變量
的分布列。具有下列性質(zhì):(1)0≤p
≤1,(i=1,2,3,…),(2)p
+p
+ p
+…p
+…=1(3)離散型隨機(jī)變量在某一范圍內(nèi)取值的概率等于它取這個(gè)范圍內(nèi)各個(gè)值的概率之和。
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