1.1 样本 样本分布 统计推断
1 样本 样本分布
样本 样本空间 样本分布
样本具有二重性; 在实用眼光下,它是已知的数据; 在概率论眼光下,它是随机变量.
样本空间
样本分布指样本的概率分布.
例子
- 如果逐个抽出不放回,则我们令废品对应
, 合格品对应 ,设样本空间为 , 且 (代表取样的 个样品中有 个废品), 则样本分布为 (也即要从 件废品中挑出 件,再从剩下 件合格品中挑出 件). - 如果有放回,则为
很大时,不放回、有放回近似等价.
例子
- 设
彼此不同. 这样,如果不放回, 样本分布为
有放回,为 - 若
中有重复值, 设有 个 , …, 个 . 则无放回时, 记 中有 个 , ..., 个 , 有
有放回时为
统计模型 总体 总体分布
统计模型: 研究某一问题时, 所抽样本的分布;
总体: 研究问题所涉及对象全体的集合;
总体分布: 样本大小为
2 统计推断
参数 参数空间 分布族 统计推断
参数: 出现在样本分布中的未知常数;
参数空间: 参数值所在的范围;
分布族: 不同参数下的样本构成,构成一个分布族.
统计推断: 在样本分布族规定了统计模型后,依据样本来推断样本分布的未知参数.