解放軍文職招聘考試第六章樣本及抽樣分布-解放軍文職人員招聘-軍隊(duì)文職考試-紅師教育
發(fā)布時(shí)間：2017-05-30 11:07:06第六章 樣本及抽樣分布2、了解經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和直方圖的作法，知道格林汶科定理；3、理解樣本均值、樣本方差和樣本矩的概念并會(huì)計(jì)算；4、理解統(tǒng)計(jì)量的概念，掌握幾種常用統(tǒng)計(jì)量的分布及其結(jié)論；5、理解分位數(shù)的概念，會(huì)計(jì)算幾種重要分布的分位數(shù)。分布；分位數(shù)的理解和計(jì)算。6.0 前 言 5分鐘前面五章我們研究了概率論的基本內(nèi)容，從中得知：概率論是研究隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的一門(mén)數(shù)學(xué)分支。它是從一個(gè)數(shù)學(xué)模型出發(fā)（比如隨機(jī)變量的分布）去研究它的性質(zhì)和統(tǒng)計(jì)規(guī)律性；而我們下面將要研究的數(shù)理統(tǒng)計(jì)，也是研究大量隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性，并且是應(yīng)用十分廣泛的一門(mén)數(shù)學(xué)分支。所不同的是數(shù)理統(tǒng)計(jì)是以概率論為理論基礎(chǔ)，利用觀(guān)測(cè)隨機(jī)現(xiàn)象所得到的數(shù)據(jù)來(lái)選擇、構(gòu)造數(shù)學(xué)模型（即研究隨機(jī)現(xiàn)象）。對(duì)研究對(duì)象的客觀(guān)規(guī)律性做出種種合理性的估計(jì)、判斷和預(yù)測(cè)，為決策者和決策行動(dòng)提供理論依據(jù)和建議。數(shù)理統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容很豐富，這里我們主要介紹數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念，重點(diǎn)研究參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。6.1 隨機(jī)樣本 25分鐘一、總體與樣本1.總體、個(gè)體在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中，我們把所研究的全部元素組成的集合稱(chēng)為總體；而把組成總體的每個(gè)元素稱(chēng)為個(gè)體。例如：在研究某批燈泡的平均壽命時(shí)，該批燈泡的全體就組成了總體，而其中每個(gè)燈泡就是個(gè)體；在研究華北工學(xué)院男大學(xué)生的身高和體重的分布情況時(shí)，該校的全體男大學(xué)生組成了總體，而每個(gè)男大學(xué)生就是個(gè)體。但在數(shù)理統(tǒng)計(jì)里，由于我們關(guān)心的不是每個(gè)個(gè)體的種種具體特性，而僅僅是它的某一項(xiàng)或幾項(xiàng)數(shù)量指標(biāo)(可以是向量)和該數(shù)量指標(biāo)X在總體的分布情況。在上述例子中X是表示燈泡的壽命或男大學(xué)生的身高和體重。在實(shí)驗(yàn)中，抽取了若干個(gè)個(gè)體就觀(guān)察到了的這樣或那樣的數(shù)值，因而這個(gè)數(shù)量指標(biāo)是一個(gè)隨機(jī)變量（或向量），而的分布就完全描寫(xiě)了總體中我們所關(guān)心的那個(gè)數(shù)量指標(biāo)的分布狀況。由于我們關(guān)心的正是這個(gè)數(shù)量指標(biāo)，因此我們以后就把總體和數(shù)量指標(biāo)可能取值的全體組成的集合等同起來(lái)。我們對(duì)總體的研究，就是對(duì)相應(yīng)的隨機(jī)變量的分布的研究，所謂總體的分布也就是數(shù)量指標(biāo)的分布，因此，的分布函數(shù)和數(shù)字特征分別稱(chēng)為總體的分布函數(shù)和數(shù)字特征。定義1：把研究對(duì)象的某項(xiàng)或幾項(xiàng)數(shù)量指標(biāo)的值的全體稱(chēng)為總體；總體中的每個(gè)元素稱(chēng)為個(gè)體。根據(jù)總體中所包括個(gè)體的總數(shù)，將總體分為：有限總體和無(wú)限總體。Ex1：考察一塊試驗(yàn)田中小麥穗的重量：=所有小麥穗重量的全體（無(wú)限總體）；個(gè)體 每個(gè)麥穗重對(duì)應(yīng)的分布：Ex2：考察一位射手的射擊情況：=此射手反復(fù)地?zé)o限次射下去所有射擊結(jié)果全體；每次射擊結(jié)果都是一個(gè)個(gè)體（對(duì)應(yīng)于靶上的一點(diǎn)）個(gè)體數(shù)量化1在總體中的比例為命中率0在總體中的比例為非命中率總體由無(wú)數(shù)個(gè)0，1構(gòu)成，其分布為兩點(diǎn)分布2.樣本與樣本空間。為了對(duì)總體的分布進(jìn)行各種研究，就必需對(duì)總體進(jìn)行抽樣觀(guān)察。抽樣 從總體中按照一定的規(guī)則抽出一部分個(gè)體的行動(dòng)。一般地，我們都是從總體中抽取一部分個(gè)體進(jìn)行觀(guān)察，然后根據(jù)觀(guān)察所得數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體的性質(zhì)。按照一定規(guī)則從總體中抽取的一組個(gè)體稱(chēng)為總體的一個(gè)樣本，顯然，樣本為一隨機(jī)向量。為了能更多更好的得到總體的信息，需要進(jìn)行多次重復(fù)、獨(dú)立的抽樣觀(guān)察（一般進(jìn)行次），若對(duì)抽樣要求①代表性：每個(gè)個(gè)體被抽到的機(jī)會(huì)一樣，保證了的分布相同，與總體一樣。②獨(dú)立性：相互獨(dú)立。那么，符合 代表性 和 獨(dú)立性 要求的樣本稱(chēng)為簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。易知，對(duì)有限總體而言，有放回的隨機(jī)樣本為簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，無(wú)放回的抽樣不能保證的獨(dú)立性；但對(duì)無(wú)限總體而言，無(wú)放回隨機(jī)抽樣也得到簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，我們本書(shū)則主要研究簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。對(duì)每一次觀(guān)察都得到一組數(shù)據(jù)（），由于抽樣是隨機(jī)的，所以觀(guān)察值（）也是隨機(jī)的。為此，給出如下定義：定義2:設(shè)總體的分布函數(shù)為，若是具有同一分布函數(shù)的相互獨(dú)立的隨機(jī)變量，則稱(chēng)（）為從總體（從分布函數(shù)）中得到的容量為的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，簡(jiǎn)稱(chēng)樣本。把它們的觀(guān)察值（）稱(chēng)為樣本值。定義3:把樣本()的所有可能取值構(gòu)成的集合稱(chēng)為樣本空間,顯然一個(gè)樣本值()是樣本空間的一個(gè)點(diǎn)。二、樣本的分布：設(shè)總體的分布函數(shù)為，密度函數(shù)為，（）是的一個(gè)樣本，則其分布函數(shù)（聯(lián)合分布）、概率密度函數(shù)（聯(lián)合概率密度函數(shù)）分別為：=； =()Ex3：設(shè)總體為其一個(gè)簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，則樣本空間樣本聯(lián)合分布6.2 分布函數(shù)與概率密度函數(shù)的近似解 20分鐘在概率論中，我們介紹了幾種常用的分布函數(shù)與密度函數(shù)以及它們的性質(zhì)，當(dāng)時(shí)我們總假定它們都是先給定的，而在實(shí)際中，所遇到的用于描述隨機(jī)現(xiàn)象的隨機(jī)變量，事先并不知道其分布函數(shù)與概率密度函數(shù)，甚至連其分布類(lèi)型也一無(wú)所知，那么，怎么樣才能確定它的分布函數(shù)與密度函數(shù)呢？一般地，利用樣本及樣本值，建立一定的概率模型，用由此獲得的概率統(tǒng)計(jì)信息來(lái)對(duì)總體的和進(jìn)行估計(jì)和推斷，這就是：一、經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)。設(shè)（）是來(lái)自總體的樣本，()是樣本的一個(gè)觀(guān)察值，設(shè)這個(gè)數(shù)值由小到大的順序排列后為： ，對(duì) R 定義：稱(chēng)是總體的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)。顯然，是單調(diào)非降右連續(xù)的跳躍函數(shù)（階梯函數(shù)），在點(diǎn)處有間斷，在每個(gè)間斷點(diǎn)的躍度為，（=1，2，3， ，）且，=0，=1，它滿(mǎn)足分布函數(shù)的三個(gè)性質(zhì)，所以必是一個(gè)分布函數(shù)。一般地，隨著的增大，越來(lái)越接近的分布函數(shù)，關(guān)于這一點(diǎn)，格列汶科（Gilvenko）在1953年給了理論上的論證，即：定理1.(Gilvenko-Th)：若總體的分布函數(shù)為，經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)為，則對(duì) R，有：定理表明，以概率1致收斂于，即：可以用來(lái)近似，這也是利用樣本來(lái)估計(jì)和判斷總體的基本理論和依據(jù)。Eg4：某廠(chǎng)從一批熒光燈中抽出10個(gè)，測(cè)其壽命的數(shù)據(jù)（單位千時(shí)）如下：95.5， 18.1， 13.1， 26.5， 31.7， 33.8， 8.7， 15.0， 48.8， 48.3解：將數(shù)據(jù)由小到大排列得：8.7，13.1，15.0，18.1，26.5，31.7，33.8，48.8，49.3，95.5則經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)為：二、利用直方圖求密度函數(shù)的近似解：設(shè)（）為來(lái)自總體的一個(gè)樣本，其樣本觀(guān)察值為()，將該組數(shù)值分成組，可作分點(diǎn)：（各組距可以不相等），則各組為：(,],(,， ，(，,若樣本觀(guān)察值中每個(gè)數(shù)值落在各組中的頻數(shù)分別為，，， ，，則頻率分別為：， ；以各組為底邊，以相應(yīng)組的頻率除以組距為高，建立個(gè)小矩形，即得總體的直方圖。由上分析可知：直方圖中每一矩形的面積等于相應(yīng)組的頻率設(shè)總體的密度函數(shù)為，則：總體（真實(shí)值）落在第組(，的概率為：。由Bernoulli大數(shù)定理可知：當(dāng)n很大時(shí)，樣本觀(guān)察值（單個(gè)）落在該區(qū)間的頻率趨近于此概率；即：( ，上矩形的面積接近于在此區(qū)間上曲邊梯形的面積，當(dāng)n無(wú)限增大時(shí)，分組組距越來(lái)越小，直方圖就越接近總體的密度函數(shù)的圖象。（這與定積分的意義具有同樣的道理）。6.3 樣本的數(shù)字特征 40分鐘0、引言由第三章節(jié)知：隨機(jī)變量的數(shù)字特征，能夠反映隨機(jī)事件的某些重要的概率特征，從第一節(jié)可知，樣本也是一組隨機(jī)變量（隨機(jī)向量），為了詳細(xì)刻劃樣本觀(guān)察值中所包含總體的信息及樣本值的分布情況，下面我們研究樣本的數(shù)字特征。一、樣本均值與樣本方差（隨機(jī)變量）設(shè)（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，()是相應(yīng)的樣本觀(guān)察值。定義1，稱(chēng)為樣本均值。稱(chēng)為樣本方差。稱(chēng)為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。樣本均值與樣本方差分別刻劃了樣本的位置特征及樣本的離散性特征。二、樣本矩設(shè)總體的分布函數(shù)為，密度為，若，則稱(chēng)為總體的階原點(diǎn)矩；若，則稱(chēng)為總體的階中心矩。把總體的各階中心矩和原點(diǎn)矩統(tǒng)稱(chēng)為總體矩（數(shù)值） 表示總體的數(shù)字特征。特別地：=；是總體的期望和方差。仿此，下面給出樣本矩的定義：定義2：設(shè)（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，（）為其樣本值，則樣本的階原點(diǎn)矩（隨機(jī)變量）定義為：，=1，2，3 ；樣本值的階中心矩（隨機(jī)變量）定義為：，=1，2，3 ；由上述定義可知：樣本均值、樣本方差、樣本均方差、樣本矩都是關(guān)于樣本的函數(shù)，而樣本本身又是隨機(jī)變量（隨機(jī)向量），因此，上述關(guān)于樣本的數(shù)字特征也是隨機(jī)變量，其值分別為：；=；；； ；=1，2，3 ；這些值也分別稱(chēng)為樣本均值、樣本方差、樣本標(biāo)準(zhǔn)差、樣本階原點(diǎn)矩、樣本階中心矩。特別地， ，但與卻不同，由與的計(jì)算式可知：，當(dāng)時(shí)，=，所以常把記為。并常利用來(lái)計(jì)算S（標(biāo)準(zhǔn)差）。Eg5：從某班級(jí)的期末考試成績(jī)中，隨機(jī)抽取10名同學(xué)的成績(jī)分別為：100，85，70，65，90，95，63，50，77，86（1）試寫(xiě)出總體，樣本，樣本值，樣本容量；（2）求樣本均值，樣本方差及二階原點(diǎn)矩解：（1）總體：該班級(jí)的期末考試成績(jī)；樣本：（，，， ，）樣本值：（100，85，70，65，90，95，63，50，77，86）樣本容量： =10（2）(100+85+ +86）=78.1三、課后作業(yè)：1、仔細(xì)閱讀P122-132；2、作業(yè)：P146 3，43、預(yù)習(xí)：抽樣分布6.4 抽 樣 分 布 100分鐘0、引言有了總體和樣本的概念，能否直接利用樣本來(lái)對(duì)總體進(jìn)行推斷呢？一般來(lái)說(shuō)是不能的，需要根據(jù)研究對(duì)象的不同，構(gòu)造出樣本的各種不同函數(shù)，然后利用這些函數(shù)對(duì)總體的性質(zhì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，為此，我們首先介紹數(shù)理統(tǒng)計(jì)的另一重要概念 統(tǒng)計(jì)量。一、統(tǒng)計(jì)量（隨機(jī)變量）定義1：設(shè)（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，()是的函數(shù)，若為實(shí)值函數(shù)，且中不含任何未知參數(shù)，則稱(chēng)()是一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。事實(shí)上 6.3中的樣本均值、樣本方差、樣本矩都是統(tǒng)計(jì)量；再如是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，則都是統(tǒng)計(jì)量，而就不是統(tǒng)計(jì)量。由 6.1知：（）是隨機(jī)變量，而統(tǒng)計(jì)量是樣本（）的函數(shù)，所以統(tǒng)計(jì)量也是隨機(jī)變量（隨機(jī)變量的函數(shù)為隨機(jī)變量）。我們把統(tǒng)計(jì)量的分布稱(chēng)為抽樣分布。而統(tǒng)計(jì)量是我們對(duì)總體的分布函數(shù)或數(shù)字特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的最重要的基本概念，所以尋求統(tǒng)計(jì)量的分布成為數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本問(wèn)題之一。然而要求出一個(gè)統(tǒng)計(jì)量的精確分布是十分困難的。而在實(shí)際問(wèn)題中，大多總體都服從正態(tài)分布：而對(duì)于正態(tài)分布，我們可以求出一些重要統(tǒng)計(jì)量的精確分布，這就是：二、幾種常用的抽樣分布：（正態(tài)分布中的幾種統(tǒng)計(jì)量的分布）把分布，分布，分布，統(tǒng)稱(chēng)為 統(tǒng)計(jì)三大分布 。1、正態(tài)分布由正態(tài)分布的性質(zhì)，可得如下結(jié)論：定理：設(shè)相互獨(dú)立,，，是關(guān)于的任一確定的線(xiàn)性函數(shù)()， 則也服從正態(tài)分布，即：。從而有：若（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，為樣本均值，則，由上述結(jié)論可知：的期望與的期望相同，而的方差卻比的方差小的多，即的取值將更向集中。2、 分布1)、定義:設(shè)（）是來(lái)自總體 的一個(gè)樣本，則稱(chēng)統(tǒng)計(jì)量：所服從的分布是自由度為（指上式中所含獨(dú)立變量的個(gè)數(shù)）的分布。記作：的概率密度函數(shù)為： ，其中:，顯然， ,且，即符合密度函數(shù)性質(zhì)。事實(shí)上，2) 分布的性質(zhì)I、分布的可加性：設(shè)，，且與相互獨(dú)立，則：+II、若，則，，事實(shí)上，因?yàn)?，則：，，所以：；3) 結(jié)論：設(shè)（）為來(lái)自總體的一個(gè)樣本，,為已知常數(shù)，則：I ) 統(tǒng)計(jì)量 （當(dāng)=0時(shí)也成立）II) 樣本均值與樣本方差相互獨(dú)立，且統(tǒng)計(jì)量。對(duì)I，事實(shí)上若，則，所以；對(duì)II，參閱有關(guān)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的課本。3、分布1) 定義:設(shè)，，且與相互獨(dú)立，則稱(chēng)隨機(jī)變量：所服從的分布是自由度為的分布，記為，分布又稱(chēng)為學(xué)生氏（Student）分布。分布的概率密度函數(shù)為： 。2) 分布的特點(diǎn)（性質(zhì)）。I、關(guān)于=0對(duì)稱(chēng)；II、在=0達(dá)最大值；III、的軸為水平漸近線(xiàn)；IV、；即時(shí)，分布，一般地，當(dāng) 30時(shí)，分布與非常接近。V、當(dāng)較小時(shí)，分布與有較大的差異，且對(duì)有，其中。即分布的尾部比的尾部具有更大的概率。VI、若，則 時(shí)，3) 結(jié)論：I）設(shè)（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，則統(tǒng)計(jì)量：，事實(shí)上，由，又，且與相互獨(dú)立，則與相互獨(dú)立，由分布的定義，所以II）設(shè)（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，（是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，且它們是相互獨(dú)立的，則統(tǒng)計(jì)量,其中，，，事實(shí)上，，，且與相互獨(dú)立，所以:，即：；又，，且它們相互獨(dú)立，由分布的可加性，則 。由分布的定義：4、 分布1) 定義：設(shè)，，且與相互獨(dú)立，則稱(chēng)隨機(jī)變量所服從的分布是自由度為的分布，記作：，其中：為第一自由度，為第二自由度。由定義，顯然有:；若，則。的概率密度函數(shù)為：說(shuō)明：先求出 的聯(lián)合密度函數(shù)，再令，求出（）的聯(lián)合，注意到獨(dú)立，所以的邊緣密度函數(shù)，也即的密度函數(shù)。2) 分布的性質(zhì)（特點(diǎn)）I.密度曲線(xiàn)不對(duì)稱(chēng)(偏態(tài))II.若，且與獨(dú)立，則：III.若，則IV.當(dāng)時(shí)，當(dāng)時(shí)，，注:(利用)3) 結(jié)論：設(shè)（）是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，（是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，且它們是相互獨(dú)立，則，事實(shí)上，，，由分布的定義，則：,四、分位數(shù)：定義:設(shè)為某變量的分布函數(shù)， 若有使，則稱(chēng)為此概率分布的分位數(shù)(分位點(diǎn))。1、的分位數(shù)滿(mǎn)足：。2、分布的分位數(shù) 滿(mǎn)足:，由附表6查其值：當(dāng)時(shí)，或。3、分布的分位數(shù)滿(mǎn)足：，由附表5可查出其值。由于時(shí)，分布接近于，所以當(dāng)時(shí)，可查分布分位數(shù)表，且滿(mǎn)足：。4、分布的分位數(shù)滿(mǎn)足：，由分布性質(zhì)，有：=。5、分位數(shù)的其它表示法。1）若使，則稱(chēng)為的上側(cè)分位數(shù)，顯然:為原分布的1-分位數(shù)，這是因?yàn)?。?若,滿(mǎn)足:,則2）若，使，；則稱(chēng)為的雙側(cè)分位數(shù)，顯然，為的分位數(shù)，為的1-分位數(shù)。例:設(shè),求,使得，解:五、課后作業(yè)：1、認(rèn)真閱讀P132-145；2、作業(yè)：P148 10，12，163、預(yù)習(xí)：參數(shù)估計(jì)的概念與點(diǎn)估計(jì)的求法。
解放軍文職招聘考試第六章樣本及抽樣分布2-解放軍文職人員招聘-軍隊(duì)文職考試-紅師教育
發(fā)布時(shí)間：2017-05-30 11:27:23第六章樣本及抽樣分布[本章要求]1. 理解數(shù)理統(tǒng)計(jì)的思想方法，會(huì)用這種方法做題，以至于深入研究其它知識(shí)。2. 掌握本章介紹的u分布，分布，t分布和F分布。3. 掌握單個(gè)總體的t分布和兩個(gè)總體的t分布。[內(nèi)容提要與疑難解析]一、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容及思想方法數(shù)理統(tǒng)計(jì)分為三個(gè)階段，初級(jí)階段也就是本科要學(xué)的內(nèi)容，有參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析。中級(jí)階段也就是碩士研究生要學(xué)的內(nèi)容，有多元統(tǒng)計(jì)、正交設(shè)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程、時(shí)間序列分析。高級(jí)階段也就是科研人員研究的問(wèn)題有抽樣理論、質(zhì)量控制、可靠性理論、統(tǒng)計(jì)決策。數(shù)理統(tǒng)計(jì)是以概率為基礎(chǔ)，以統(tǒng)計(jì)為手段利用抽樣方法對(duì)樣本進(jìn)行測(cè)試，并根據(jù)對(duì)測(cè)試結(jié)果的分析研究得出總體情況的判斷的一門(mén)科學(xué)。在研究樣本時(shí)有的是在大規(guī)模生產(chǎn)線(xiàn)上抽樣，有的是破壞性的研究，因此要避免浪費(fèi)人力、物力及資源，必須用局部代替全局。用局部的各種值估計(jì)全局的各種值，用局部具有的性質(zhì)代替全局的性質(zhì)，這種作法可能會(huì)有誤差，但大量取樣時(shí)，這個(gè)誤差不會(huì)太大，甚至于取樣個(gè)數(shù)趨于無(wú)窮時(shí)，這個(gè)誤差為零的概率為1。二、有關(guān)的概念1.總體、個(gè)體：研究對(duì)象的某項(xiàng)數(shù)量指標(biāo)的值的全體。總體中每個(gè)元素稱(chēng)為個(gè)體。2.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣：從總體中一個(gè)個(gè)體，稱(chēng)為一次試驗(yàn)。每個(gè)個(gè)體在一次試驗(yàn)中被抽到的機(jī)會(huì)均相等，而且從總體中抽取一個(gè)個(gè)體后，余下部分的分布和原總體的分布是一樣的。當(dāng)總體中有無(wú)限個(gè)個(gè)體時(shí)，認(rèn)為是不放回取樣 ；當(dāng)總體中有有限個(gè)個(gè)體時(shí)，認(rèn)為是放回取樣。3.樣本、樣本值、容量：從總體中用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法抽出n個(gè)個(gè)體，這n個(gè)個(gè)體相互之間是相互獨(dú)立的，即抽取第一個(gè)時(shí)不影響第二個(gè)，抽取第二個(gè)時(shí)不受第一個(gè)影響，同時(shí)也不影響第三個(gè)。每一個(gè)個(gè)體可以看作一個(gè)隨機(jī)變量，因?yàn)榭醋鞯谝粋€(gè)個(gè)體在總體中哪一個(gè)都有資格同時(shí)也都有可能被抽到，因此不是固定的。且每一個(gè)都與總體同分布，其他個(gè)體也是如此，這n個(gè)個(gè)體稱(chēng)為一個(gè)樣本，容量為n，用來(lái)表示，當(dāng)取得具體值時(shí)用表示，如同函數(shù)和函數(shù)值一樣。但學(xué)習(xí)了一段時(shí)間之后，也就不區(qū)分了，一律用小寫(xiě)表示，表示雙重含義，也就自然了。4.樣本矩：定義為樣本的k階原點(diǎn)矩，k=1時(shí)稱(chēng)為樣本均值，即，定義為樣本的k階中心矩，k=2時(shí)是方差的極大似然估計(jì)，稱(chēng)為不常用的樣本方差而稱(chēng)為常用的樣本方差。5.統(tǒng)計(jì)量：用樣本作成的實(shí)函數(shù)形式（一般是連續(xù)函數(shù)形式），不含未知參數(shù)。上述的樣本矩都是統(tǒng)計(jì)量。到參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)中，出現(xiàn)了含有未知參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量，是否與統(tǒng)計(jì)量的本意相矛盾，其實(shí)是建立了除被估計(jì)參數(shù)之外不含有未知參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量，這是權(quán)宜之計(jì)。三、幾種統(tǒng)計(jì)分布1.u分布在中抽取一個(gè)樣本，它們相互獨(dú)立，且與總體同分布，故，，2. 分布在抽取一個(gè)樣本，作平方和，相互獨(dú)立， 也獨(dú)立，于是分布的自由度為n。常用的是(n-1).3.t分布t分布是由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)作分子，分布除以其自由度后再開(kāi)方作分母，即t=，其中，~(n)，t的自由度為n。常用的是 ，兩個(gè)總體的t分布，，，，， ，，，其中4. F分布， ，相互獨(dú)立，則 ，上述四個(gè)分布的密度函數(shù)不必深究，知道其定義、性質(zhì)、查表就可以。U分布和t分布關(guān)于y軸對(duì)稱(chēng)，分布和F分布只在x軸正方向。四、幾種分布中應(yīng)注意的問(wèn)題1.單個(gè)總體中已知方差u的分布，為知方差時(shí)的t分布，表面看來(lái)只是與 s 的區(qū)分，其實(shí)是兩個(gè)不同的分布，使用時(shí)一定注意條件。而且還要注意查表的不同，正態(tài)分布查表是 ，而t分布查表是 .2. 分布的期望和方差的推導(dǎo)過(guò)程。因?yàn)椋?，?， ，=.，（相互獨(dú)立，之間也獨(dú)立），其中 ， ， 令，，故 ，3. 分布自由度的確定是根據(jù)分布中有無(wú)相互制約的隨機(jī)變量而確定，例如，是由于中，；因此少了一個(gè)自由度，而，中沒(méi)有這個(gè)約束條件，故自由度為n。分布自由度有如下性質(zhì)，若與獨(dú)立，其和+=4. t分布自由度超過(guò)45，可以用正態(tài)分布代替，分布當(dāng)自由度超過(guò)45，由一個(gè)關(guān)系式轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布 。 。5. f分布當(dāng)很大時(shí)，在表中不出現(xiàn)，可以倒數(shù)關(guān)系轉(zhuǎn)換[典型例題]例1 在總體隨機(jī)抽一容量為5的樣本，(1).求樣本均值與總體均值之差的絕對(duì)值大于1的概率。(2).求概率 (3). 求概率解 (1).X~N（12，4），(2).= (3).例2已知。解 由，可知由X分子是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)，分母是分布組成，即.例3 設(shè)為來(lái)自泊松分布的一個(gè)樣本，分別為樣本均值和樣本方差，求 ，。解 ====例4 設(shè)在總體中抽取一容量為16的樣本，這里均為未知，(1).求 其中為樣本方差，(2).求。解 (1).==(2).，例5 設(shè)是一樣本值，令=0，=，證明遞推公式=證明 ：，故 ，兩邊分別除以k得例 6 設(shè)總體X~是來(lái)自總體的一個(gè)樣本，為樣本均值，試問(wèn)樣本大小應(yīng)取多大，才能使以下各式成立：(1).(2).(3).解 (1). =，(2). X~設(shè)故取n=255(3). ，查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)表0.95對(duì)應(yīng)1.96，n，取n=16例7設(shè)且相互獨(dú)立，記為前幾個(gè)樣本的均值與方差，求證：T=解 ，，
解放軍文職人員招聘考試-新聞考試內(nèi)容：新聞攝影定義-解放軍文職人員招聘-軍隊(duì)文職考試-紅師教育
發(fā)布時(shí)間：2017-12-04 21:11:35新聞攝影的定義：是一種運(yùn)用攝影手段進(jìn)行新聞報(bào)道的形式，是一種以新聞圖片及其不可分割的文字說(shuō)明為載體的視覺(jué)傳播方式。攝影術(shù)誕生于1839年8月19日1842年5月5日是世界上第一次新聞攝影活動(dòng)和第一張新聞?wù)掌娜兆有侣剶z影狹義的定義：專(zhuān)指以相機(jī)為工具，以攝影圖片為手段，以印刷品為媒介的新聞攝影報(bào)道活動(dòng)。新聞攝影的基本特性一、新聞性二、真實(shí)性三、形象性新聞攝影的優(yōu)勢(shì)一、視覺(jué)直觀(guān)性二、現(xiàn)場(chǎng)可證性三、瞬間永久性新聞攝影的主題是指畫(huà)面形象所揭示的新聞事實(shí)的社會(huì)意義，以及作者對(duì)所拍新聞事實(shí)的認(rèn)識(shí)與評(píng)價(jià)。新聞攝影采訪(fǎng)的特點(diǎn)概括：通過(guò)形象積累和形象觀(guān)察發(fā)現(xiàn)線(xiàn)索，用形象思維進(jìn)行判斷、推理，抓取最富于特點(diǎn)的典型瞬間形象報(bào)道新聞?，F(xiàn)場(chǎng)抓拍的特點(diǎn)：在新聞現(xiàn)場(chǎng)觀(guān)察新聞主體的規(guī)律和特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)慕嵌?，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)按動(dòng)快門(mén)。第九章：震撼世界的新聞?dòng)跋裨u(píng)述世界新聞攝影比賽（WORLDPRESSPHOTO，簡(jiǎn)稱(chēng) WPP ，通稱(chēng) 荷賽 ），由總部設(shè)在荷蘭的世界新聞攝影基金會(huì)主辦。該會(huì)成立于1955年，自1957年舉辦第一屆世界新聞攝影比賽以來(lái)，截至2012年，已經(jīng)舉辦了55屆。中國(guó)國(guó)際新聞攝影比賽（華賽）是由中國(guó)新聞攝影學(xué)會(huì)主辦的大型國(guó)際新聞攝影比賽。是中國(guó)目前最具權(quán)威性的國(guó)際新聞攝影大賽。普利策獎(jiǎng)由美國(guó)著名記者約瑟夫 普利策創(chuàng)立，主要分為新聞獎(jiǎng)和文化藝術(shù)獎(jiǎng)。目前，普利策獎(jiǎng)中包括14項(xiàng)新聞獎(jiǎng)和7項(xiàng)文學(xué)藝術(shù)獎(jiǎng)86年來(lái)，普利策獎(jiǎng)象征了美國(guó)最負(fù)責(zé)任的寫(xiě)作和最優(yōu)美的文字。特別是新聞獎(jiǎng)，更是美國(guó)新聞界的最高榮譽(yù)。每一個(gè)希望有所作為的美國(guó)記者無(wú)不以獲得普利策新聞獎(jiǎng)作為奮斗的目標(biāo)。首屆普利策攝影獎(jiǎng)是1942年頒發(fā)的。此后，除1946年外，每年頒發(fā)一次。從1968年開(kāi)始，攝影類(lèi)增設(shè)了專(zhuān)題新聞攝影獎(jiǎng)，獲獎(jiǎng)作品通常由一組照片組成。
解放軍文職招聘考試新聞符號(hào)世界與新聞事實(shí)世界的關(guān)系-解放軍文職人員招聘-軍隊(duì)文職考試-紅師教育
發(fā)布時(shí)間：2017-12-27 12:26:47新聞符號(hào)世界與新聞事實(shí)世界的關(guān)系一、兩個(gè)性質(zhì)不同的世界首先，新聞事實(shí)世界與符號(hào)世界是兩個(gè)存在屬性根本不同的世界。其次，屬性不同的兩個(gè)世界，其真實(shí)在性質(zhì)上也不相同。再次，對(duì)于真實(shí)性不同的兩個(gè)世界來(lái)說(shuō)，事實(shí)世界的真實(shí)需要發(fā)現(xiàn)，符號(hào)世界的真實(shí)需要證實(shí)。二、兩個(gè)相互作用的世界事實(shí)世界與符號(hào)世界是兩個(gè)可以相對(duì)獨(dú)立的世界，是兩個(gè)性質(zhì)不同的世界，但又是兩個(gè)互相聯(lián)系、互相作用的世界。事實(shí)世界是符號(hào)世界的源頭，但由源而來(lái)的符號(hào)活水、精神之流，會(huì)經(jīng)過(guò)千回百轉(zhuǎn)重新滲透進(jìn)事實(shí)的源頭，循環(huán)往復(fù)，在歷史的時(shí)空中不斷改變它們相互作用的面目。三、兩個(gè)變化發(fā)展的世界今天的新聞事實(shí)，就是明天歷史事實(shí)的磚瓦；今天的新聞符號(hào)，就是明天歷史篇章的簡(jiǎn)牘：新聞事實(shí)與新聞符號(hào)一起在人類(lèi)歷史發(fā)展的道路上樹(shù)立那些引人注目的路碑。新聞媒介創(chuàng)造的符號(hào)世界也會(huì)在人們觀(guān)念的變革中、理性的提升中、科學(xué)技術(shù)的發(fā)展中，與現(xiàn)實(shí)世界的距離靠得越來(lái)越近，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的反映會(huì)越來(lái)越真實(shí)全面、合理公正，人們可以從新聞傳播中，真正把握到事實(shí)世界最新的、最有意義的變動(dòng)景象。
