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
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。
求数据的样本标准差 s:31, 11, 14, 11, 36。
考试成绩服从正态分布,平均数为 100,标准差为 8。求成绩 112 的 z 分数 z。
从 15 人中选出 5 人组成委员会,有多少种选法 N?顺序无关。
一份测试有 9 道选择题。一名靠猜的学生每题答对的概率为 0.5,相互独立。恰好答对 4 题的概率 P 是多少?
智商分数服从正态分布,均值为 100 分,标准差为 15 分。介于 96.25 和 112 分 之间的比例是多少?P 以小数表示。
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。
测量 9 名患者治疗前后的血压。差值 d = 治疗前 − 治疗后 (mmHg) 的均值为 −3.1,标准差为 1.6。 求平均差值的 99% 置信区间的下限。
30 根机加工轴的直径样本标准差为 4.7 µm。假设直径服从正态分布,求总体标准差 95% 置信区间的上限 σ。df = 29 时,χ² 分布有 2.5% 位于 16.047 以下,2.5% 位于 45.722 以上。
7 名员工在培训课程前后各参加一次打字测试。记录每人的差值 d = 培训后 − 培训前(每分钟字数)。平均差值为 −13.97,差值的标准差为 11.2。求 H₀: μd = 0 的配对检验统计量 t。
64 次测量的样本均值为 503.8。总体标准差为 12。求均值 90% 置信区间的上限 U。
表中给出 6 对观测值 x = 学习小时数 和 y = 考试成绩。 已给出它们的各项和。由这些和求皮尔逊相关系数 r。
表中给出 6 对观测值 x = 温度 (°C) 和 y = 冰淇淋销量。 使用最小二乘直线 ŷ = a + b·x。 x 取何值 x 时,直线预测 ŷ = 96?
答案: s = 11.97
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。
答案: z = 1.5
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。
答案: N = 3003
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。
答案: P = 0.2461
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。
答案: P = 0.3869
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。
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)。
答案: 下限 = −4.889 mmHg
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.
答案: σ = 6.318 µm
方差的区间:(n − 1)s²/σ² 服从自由度为 n − 1 的 χ² 分布。σ² 的 95% 区间从 (n − 1)s² 除以上侧 χ² 值(其上方占 2.5%)到 (n − 1)s² 除以下侧 χ² 值(其下方占 2.5%);σ 的区间是这两个限值的平方根。它关于 s 不对称。
σ 的 95% 区间:[3.743, 6.318] µm。
答案: t = −3.3
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
df = 6 时,双侧 5% 的临界值为 2.447;|t| 更大,所以拒绝 H₀。
答案: U = 506.3
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)。
答案: r = 0.9921
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。
答案: x = 19.49
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。
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