生物统计学课件2、抽样分布及应用㈠

生物统计学课件

2、抽样分布及应用㈠•抽样分布的概念•抽样的方法•抽样分布的特性•抽样分布的应用目•实例分析录contents01抽样分布的概念CHAPTER定义010203抽样分布样本统计量分布情况指从一个总体随机抽取一如样本均值、样本方差等，描述样本统计量的取值范定数量的样本后，这些样用于描述样本数据的特征围、概率密度、累计分布本统计量的分布情况等种类连续型抽样分布如正态分布、t分布等，适用于连续型数据离散型抽样分布如二项分布、泊松分布等，适用于离散型数据特点稳定性当样本量足够大时，样本统计量的随机性分布趋于稳定每次抽样都会得到不同的样本统计量近似性当样本量有限时，样本统计量的分布可能与理论分布有一定偏差02抽样的方法CHAPTER随机抽样简单随机抽样每个样本被选中的概率相等，不受其他因素的影响分层随机抽样将总体分成不同的层，然后在每一层内进行随机抽样系统抽样等距抽样将总体分成若干个部分，然后每隔一定距离抽取一个样本时间序列抽样按照时间顺序抽取样本，例如每天、每周或每月抽取一个样本分层抽样分类抽样将总体按照某种特征分成不同的类别，然后在每一类内进行随机抽样比例抽样按照一定的比例从每一层中抽取样本，确保样本在各层中的分布与总体一致群组抽样聚类抽样将总体分成若干个群组，然后在每个群组内进行随机抽样整群抽样将整个群组作为样本，而不是从群组中抽取个体样本03抽样分布的特性CHAPTER中心极限定理总结词中心极限定理是抽样分布理论的基础，它表明无论总体分布是什么，只要样本量足够大，样本均值的分布将趋近于正态分布详细描述中心极限定理是统计学中一个非常重要的定理，它说明了在大量独立同分布的随机抽样中，样本均值的分布将逐渐接近正态分布，无论总体分布是什么这个定理是许多统计推断的基础，如参数估计和假设检验抽样分布的期望值和方差总结词抽样分布的期望值等于总体均值，而方差则与样本大小和总体方差有关详细描述在统计学中，抽样分布的期望值（或平均值）等于总体均值，这是大数定律的一个结果此外，抽样分布的方差与样本大小和总体方差有关随着样本量的增加，样本方差趋于总体方差，这是样本方差估计总体方差的基础抽样分布的偏度总结词详细描述抽样分布的偏度取决于总体分布的偏度抽样分布的偏度是指分布的不对称性如以及样本量的大小果总体分布本身有偏斜，或者样本量较小，VS抽样分布也可能出现偏斜了解抽样分布的偏度对于统计推断的准确性非常重要，特别是在对参数进行估计或假设检验时，需要考虑偏度对估计结果的影响04抽样分布的应用CHAPTER在参数估计中的应用参数估计置信区间样本量确定通过抽样分布，我们可以估计总利用抽样分布，我们可以构建总在确定样本量时，我们需要考虑体参数，如总体均值、总体比例体参数的置信区间例如，在正抽样误差和总体变异程度通过等例如，在样本均值的抽样分态分布的假设下，我们可以通过抽样分布，我们可以确定一个具布中，我们可以使用样本均值来样本标准差和样本均值来计算总有足够精确度的样本量估计总体均值体均值的置信区间在假设检验中的应用假设检验在假设检验中，我们通常会根据已知的抽样分布来构建拒绝域或临界值，以判断样本数据是否符合预期的假设检验效能在假设检验中，我们还需要考虑检验效能，即当原假设为假时，我们能够正确拒绝原假设的概率通过抽样分布，我们可以计算检验效能样本量确定在确定样本量时，我们需要考虑检验效能和显著性水平通过抽样分布，我们可以确定一个具有足够检验效能和显著性水平的样本量在回归分析中的应用回归分析模型诊断在回归分析中，我们还需要进行模型在回归分析中，我们通常会根据已知诊断，以检查模型是否符合预期的假的抽样分布来构建回归方程，以预测设通过抽样分布，我们可以进行残因变量的值差分析和诊断测试回归系数的估计在回归分析中，我们需要估计回归系数通过抽样分布，我们可以计算回归系数的标准误差和置信区间05实例分析CHAPTER单一样本的均值和方差的区间估计区间估计的概念根据样本数据推断总体参数所在的可能范围，并给出该范围的置信水平单一样本均值的区间估计使用t分布或正态分布的临界值，结合样本均值和样本标准差，计算总体均值的置信区间单一样本方差的区间估计使用卡方分布或F分布的临界值，结合样本方差和样本大小，计算总体方差的置信区间两独立样本均值的比较两独立样本均值的比较方法使用t检验或Z检验等方法比较两组独立样本的均1值t检验的前提条件两组样本应来自正态分布的总体，且方差应相等2Z检验的前提条件两组样本应来自正态分布的总体，但方差不需相3等成组设计两样本方差的比较方差比较的目的方差比较的方法判断两组数据的离散程度是否有显著差异使用F检验或Levene检验等方法比较两组数据的方差F检验的前提条件Levene检验的前提条件两组样本应来自正态分布的总体，且方差两组样本可以来自不同类型的总体，但方应相等差不需相等。