统计学基础:速成包

公式表、每个专题的关键方法步骤和 12 道练习题,完整解答附在最后。

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1公式与方法

描述统计

平均数
x̄ = Σx/n
样本标准差
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
中位数
排序后数据的中间值
z 分数
z = (x − μ)/σ
正态分布
68% 落在 ±1σ 内,95% 落在 ±2σ 内

概率

补事件
P(not A) = 1 − P(A)
加法公式
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
独立事件
P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
条件概率
P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
二项分布
P(X = k) = C(n,k)·pk(1 − p)n−k

正态分布

z 分数
z = (x − μ)/σ
小于 x
P(X < x) = Φ(z)
大于 x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
介于两者之间
Φ(z2) − Φ(z1)
百分位数
x = μ + z·σ

方法

  1. 把数值换算为 z 分数:z = (x − μ)/σ。
  2. 查 Φ(z),即 z 左侧的面积。
  3. 右侧面积用 1 − Φ(z);区间面积用两个左侧面积相减。
  4. 求百分位数时反向计算:先由面积求 z,再求 x = μ + z·σ。

置信区间

σ 已知
x̄ ± z·σ/√n
σ 未知
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
临界 z 值
90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
样本量
n = (z·σ/E)², rounded up

方法

  1. 在 z(已知总体 σ)和 t(只有样本 s,自由度为 n − 1)之间作出选择。
  2. 求该置信水平下的临界值。
  3. 误差限:E = 临界值 × 标准差/√n。
  4. 区间:x̄ ± E。

假设检验与置信区间

均值的 z 检验
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
均值的 t 检验
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
5% 双侧
若 |z| > 1.96 则拒绝 H0
置信区间
x̄ ± z·σ/√n

方法

  1. 写出 H₀ 和 H₁,并确定是单侧检验还是双侧检验。
  2. 计算检验统计量:(x̄ − μ₀)/(σ/√n),或者用 s 和 t。
  3. 与临界值比较,或求出 p 值。
  4. 若统计量超出临界值(p 小于 α),则拒绝 H₀,并用文字写出结论。

线性回归与相关

平方和
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
斜率
b = Sxy/Sxx
截距
a = ȳ − b·x̄
相关系数
r = Sxy/√(SxxSyy)
残差
e = y − ŷ

2练习题

1.描述统计中等
15202530354045

求数据的样本标准差 s:14, 25, 16, 36, 48。

n = 5
s =
2.描述统计困难
z −2−1012

某量服从正态分布,平均数为 500,标准差为 25。数值低于 537.5 的比例 P 是多少?

μ = 500σ = 25x = 537.5
P =
3.概率中等
P(至少一个六点) = ??1?2?3?4?5每次掷出 P(六点) = 1/6

一颗均匀骰子掷 5 次。至少掷出一次六点的概率 P 是多少?

n = 5
P =
4.概率困难
n = 10, p = 0.6: P(X = 1) = ?k012345678910

一份测试有 10 道选择题。一名靠猜的学生每题答对的概率为 0.6,相互独立。恰好答对 1 题的概率 P 是多少?

n = 10p = 0.6k = 1
P =
5.正态分布中等
100127.75P = ?

智商分数服从正态分布,均值为 100 分,标准差为 15 分。介于 100 和 127.75 分 之间的比例是多少?P 以小数表示。

μ = 100σ = 15x1 = 100x2 = 127.75
P =
6.正态分布困难
10 cm0X − Y?

一组人中男性的身高 X 与女性的身高 Y相互独立且服从正态分布:X 的均值为 180 cm,标准差为 10 cm,Y 的均值为 170 cm,标准差为 12 cm。求 X 大于 Y 的概率 P。z 取两位小数。

μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
7.置信区间中等
n = 11, s = 17LUx̄ = 105E = ?90%

一个包含 11 个个体的样本,均值为 105,标准差 s = 17。总体近似服从正态分布。 求均值的 90% 置信区间的误差范围 E。

n = 11x̄ = 105s = 1790%t(10) = 1.812
E =
8.置信区间困难
μ₁ − μ₂, t(15) = 2.9470L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

对两种肥料进行试验。地块组 1:7 块地,平均产量 49.5 kg,标准差 8 kg。地块组 2:10 块地,均值 50.5 kg,标准差 2 kg。假设方差相等(合并 t,df = n₁ + n₂ − 2)。 求 μ₁ − μ₂ 的 99% 置信区间的下限。

n₁ = 7x̄₁ = 49.5s₁ = 8n₂ = 10x̄₂ = 50.5s₂ = 299%t(15) = 2.947
下限 = kg
9.假设检验与置信区间中等
t −1.98401.984

100 名学生的样本平均分为 498.8,样本标准差为 4。求 H₀: μ = 500 的检验统计量 t。

μ₀ = 500x̄ = 498.8s = 4n = 100
t =
10.假设检验与置信区间困难
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2.5α = 0.05βσ = 12, 功效 95%, n = ?

在 α = 0.05 下的单侧 z 检验,必须以 95% 的功效检测出均值 2.5 个单位的偏移。标准差为 12。求最小样本量 n。

α = 0.05功效 = 95%δ = 2.5σ = 12zα = 1.645zβ = 1.645
n =
11.线性回归与相关中等
xy21241762883610421249xy5102040

表中给出 6 对观测值 x = 荷载 (kN) 和 y = 伸长量 (mm)。 求最小二乘直线的决定系数 r²。

n = 6
r² =
12.线性回归与相关困难
xy154258366474582681xy246607080x = 3.5

表中给出 6 对观测值 x = 学习小时数 和 y = 考试成绩。 使用最小二乘直线 ŷ = a + b·x。 新得到一个观测值 (3.5, 66)。求其残差 e = y − ŷ。

n = 6(3.5, 66)
e =

3溶液

1.描述统计

答案: s = 14.25

描述统计:平均数是总和除以 n;中位数是排序后数据的中间值(n 为偶数时取中间两个数的平均)。样本标准差 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z 分数 z = (x − μ)/σ 表示某个值离平均数多少个标准差。

平均数

x̄ = 139/5 = 27.8

离差平方

Σ(x − x̄)² = (−13.8)² + (−2.8)² + (−11.8)² + 8.2² + 20.2² = 812.8

标准差

s = √(812.8/4) = 14.25

答案

s = 14.25
2.描述统计

答案: P = 0.9332

描述统计:平均数是总和除以 n;中位数是排序后数据的中间值(n 为偶数时取中间两个数的平均)。样本标准差 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z 分数 z = (x − μ)/σ 表示某个值离平均数多少个标准差。

标准化

z = 1.5

标准正态分布表

Φ(1.5) = 0.9332
P = 0.9332

答案

P = 0.9332
3.概率

答案: P = 0.5981

概率:在等可能结果下,P(A) = 有利结果数/总数。独立事件相乘:P(A 且 B) = P(A)·P(B)。补事件常常有用:P(至少一个) = 1 − P(一个都没有)。二项分布:在 n 次独立试验中,成功概率为 p,P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ。

补事件

P(没有六点) = (5/6)5 = 0.4019
P = 1 − 0.4019 = 0.5981

答案

P = 0.5981
4.概率

答案: P = 0.001573

概率:在等可能结果下,P(A) = 有利结果数/总数。独立事件相乘:P(A 且 B) = P(A)·P(B)。补事件常常有用:P(至少一个) = 1 − P(一个都没有)。二项分布:在 n 次独立试验中,成功概率为 p,P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ。

二项分布公式

P(X = 1) = 10·0.61·0.49 = 10·0.6·0.0002621 = 0.001573

答案

P = 0.001573
5.正态分布

答案: P = 0.4678

正态分布:把数值 x 换算成 z 分数 z = (x − μ)/σ,它表示离均值有多少个标准差。z 表(或 Φ(z))给出 z 左侧的面积,即 P(X < x)。右侧面积为 1 − Φ(z),两个值之间的面积等于它们左侧面积之差。

z 分数

z₁ = (100 − 100)/15 = 0
z₂ = (127.75 − 100)/15 = 1.85

中间面积

P = Φ(1.85) − Φ(0) = 0.9678 − 0.5 = 0.4678

答案

P = 0.4678
6.正态分布

答案: P = 0.7389

正态变量的和与差:若 X 和 Y 相互独立且服从正态分布,则 X + Y 与 X − Y 也服从正态分布。均值相加或相减:E(X ± Y) = μX ± μY。方差总是相加,差也是如此:Var(X ± Y) = σX² + σY²,所以 σ = √(σX² + σY²)。标准差从不直接相加。n 个独立同分布项的总和,均值为 n·μ,标准差为 σ·√n。然后照常标准化:z = (x − 均值)/σ,再查 Φ(z)。

差的分布

μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15.62 cm

标准化

z = (0 − 10)/15.62 = −0.64

概率

P = 1 − Φ(−0.64) = 0.7389

答案

P = 0.7389
7.置信区间

答案: E = 9.288

均值的置信区间:x̄ ± 误差范围。总体 σ 已知时,误差范围为 z·σ/√n;只有样本标准差 s 时,用自由度为 n − 1 的 t:t·s/√n。临界值:z = 1.645(90%)、1.96(95%)、2.576(99%)。要使误差范围不超过 E,需要 n ≥ (z·σ/E)²,并向上取整。

临界值

df = n − 1 = 10, t = 1.812

误差范围

E = 1.812·17/√11 = 9.288

答案

E = 9.288
8.置信区间

答案: 下限 = −8.685 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

合并标准差

sp² = (6·8² + 9·2²)/15 = 28
sp = 5.292

误差范围

E = 2.947·5.292·√(1/7 + 1/10) = 7.685

区间

−1 ± 7.685 → [−8.685, 6.685]

答案

下限 = −8.685 kg
9.假设检验与置信区间

答案: t = −3

均值检验:检验统计量衡量样本均值离 H₀ 所声称的值有多少个标准误:σ 已知时 z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n),由样本估计时 t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。置信区间为 x̄ ±(临界值)·(标准误)。

标准误

SE = 4/√100 = 4/10 = 0.4

检验统计量

t = (498.8 − 500)/0.4 = −3

答案

t = −3
t0.025; df = 99 = 1.984

|t| > 1.984,所以在 5% 水平下拒绝 H₀(双侧)。

10.假设检验与置信区间

答案: n = 250

检验的样本量:在水平 α 下的单侧 z 检验中,要以功效 1 − β 检测出真实偏移 δ,标准误必须满足 δ = (z_α + z_β)·σ/√n,所以 n = ((z_α + z_β)·σ/δ)²,向上取整。

解出 n

n = ((1.645 + 1.645)·12/2.5)² = 249.4

向上取整

n = 250

答案

n = 250
11.线性回归与相关

答案: r² = 0.991

最小二乘回归:设 x̄ 和 ȳ 为均值,Sxx = Σ(x − x̄)²,Syy = Σ(y − ȳ)²,Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ),则直线 ŷ = a + b·x 的斜率 b = Sxy/Sxx,截距 a = ȳ − b·x̄,因此它总是通过 (x̄, ȳ)。皮尔逊相关系数 r = Sxy/√(Sxx·Syy) 介于 −1 与 1 之间;r² 是 y 的变异中能被该直线解释的比例。

均值

x̄ = 42/6 = 7
ȳ = 184/6 = 30.67

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 268
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1035

决定系数

r² = 268²/(70·1035) = 0.991

答案

r² = 0.991

y 的变异中约有 99.1% 可由该直线解释。

12.线性回归与相关

答案: e = −3.167

最小二乘回归:设 x̄ 和 ȳ 为均值,Sxx = Σ(x − x̄)²,Syy = Σ(y − ȳ)²,Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ),则直线 ŷ = a + b·x 的斜率 b = Sxy/Sxx,截距 a = ȳ − b·x̄,因此它总是通过 (x̄, ȳ)。皮尔逊相关系数 r = Sxy/√(Sxx·Syy) 介于 −1 与 1 之间;r² 是 y 的变异中能被该直线解释的比例。

均值

x̄ = 21/6 = 3.5
ȳ = 415/6 = 69.17

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 107.5

回归直线

b = 107.5/17.5 = 6.143
a = 69.17 − 6.143·3.5 = 47.67
ŷ = 47.67 + 6.143·x

预测值

ŷ = 47.67 + 6.143·3.5 = 69.17

残差

e = 66 − 69.17 = −3.167

答案

e = −3.167

该点位于直线下方。

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