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
10152025303540

求数据的样本标准差 s:43, 16, 15, 10, 39, 26。

n = 6
s =
2.描述统计困难
z −2−1012

某量服从正态分布,平均数为 170,标准差为 15。数值高于 140 的比例 P 是多少?

μ = 170σ = 15x = 140
P =
3.概率中等
n = 6k = 4N = ?

从 6 人中选出 4 人组成委员会,有多少种选法 N?顺序无关。

n = 6k = 4
N =
4.概率困难
xp(x)10.2520.330.140.150.25μ

X 的分布如图所示,Y = 10X + 4。求 Y 的标准差 σY。

x: 1, 2, 3, 4, 5p(x): 0.25, 0.3, 0.1, 0.1, 0.25Y = 10X + 4
σY =
5.正态分布中等
−3−2−10123zz 右侧的阴影面积 = 0.9251

拖动 z,使标准正态曲线下 z 右侧的阴影面积为 0.9251。求 z,保留两位小数。

A = 0.9251
z =
6.正态分布困难
380420460500540580620h顶部 85%

电池寿命 服从正态分布,均值为 500 h,标准差为 40 h。拖动截断值,使阴影的前 85% 位于其右侧。求截断值 x。

μ = 500 hσ = 40 h85%
x = h
7.置信区间中等
n = 10, sd​ = 0.50LU = ?d̄ = 7.8E95%

测量 10 名患者治疗前后的血压。差值 d = 治疗前 − 治疗后 (mmHg) 的均值为 7.8,标准差为 0.5。 求平均差值的 95% 置信区间的上限。

n = 10d̄ = 7.8sd = 0.595%t(9) = 2.262
上限 = mmHg
8.置信区间困难
σ = 40, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 490%

总体标准差为 40。样本量 n 至少要多大,才能使均值的 90% 置信区间的误差范围不超过 4?

σ = 40E = 490%
n =
9.假设检验与置信区间中等
−1.961.96z = ?

两条生产线生产同一种零件。生产线 1:50 个零件的样本平均长度为 105 mm,该生产线的已知标准差为 17 mm。生产线 2:60 个零件的样本均值为 114.1 mm,已知标准差为 17 mm。取差值为 x̄₁ − x̄₂(生产线 1 减生产线 2),求 H₀: μ₁ = μ₂ 的检验统计量 z。

n₁ = 50x̄₁ = 105 mmσ₁ = 17 mmn₂ = 60x̄₂ = 114.1 mmσ₂ = 17 mm
z =
10.假设检验与置信区间困难
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1.599%

样本至少要多大,才能使均值的 99% 置信区间的误差范围不超过 1.5?标准差为 8。求最小样本量 n。

σ = 8E = 1.599%
n =
11.线性回归与相关中等
xy2114136238261033xy510102030

表中给出 5 对观测值 x = 荷载 (kN) 和 y = 伸长量 (mm)。 求皮尔逊相关系数 r。

n = 5
r =
12.线性回归与相关困难
xy33955575996611641377xy510406080x = 6

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 (6, 58)。求其残差 e = y − ŷ。

n = 6(6, 58)
e =

3溶液

1.描述统计

答案: s = 13.61

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 = 149/6 = 24.83

离差平方

Σ(x − x̄)² = 18.17² + (−8.833)² + (−9.833)² + (−14.83)² + 14.17² + 1.167² = 926.8

标准差

s = √(926.8/5) = 13.61

答案

s = 13.61
2.描述统计

答案: P = 0.9772

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 = −2

标准正态分布表

Φ(−2) = 0.02275
P = 1 − 0.02275 = 0.9772

答案

P = 0.9772
3.概率

答案: N = 15

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。

组合

C(6, 4) = (6·5·4·3)/(4·3·2·1) = 15

答案

N = 15
4.概率

答案: σY = 15.36

离散随机变量:概率分布列出变量能取的每个值 x 及其概率 p(x);概率介于 0 和 1 之间,且总和为 1。期望值(均值)是 E(X) = Σx·p(x),即长期平均值。方差为 Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²,标准差为 σ = √Var(X)。对线性变换 Y = aX + b:E(Y) = a·E(X) + b,Var(Y) = a²·Var(X),σY = |a|·σX;加上常数不会改变离散程度。

X 的离散程度

μ = 2.8, Var(X) = 2.36, σX = 1.536

线性变换

σY = |10|·1.536 = 15.36

答案

σY = 15.36

均值确实会改变:E(Y) = 10·2.8 + 4 = 32。

5.正态分布

答案: z = −1.44

由面积反求 z:Φ(z) 是 z 左侧的面积。对于左尾面积 A,在表中找出使 Φ(z) = A 的 z。右尾面积 A 意味着 Φ(z) = 1 − A。−z 与 z 之间的中间面积 A 使每个尾部剩下 (1 − A)/2,所以 Φ(z) = (1 + A)/2。对于数值 x,用 x = μ + zσ。

z 左侧的面积

Φ(z) = 1 − 0.9251 = 0.0749

反向查 z 表

在表中找到 0.0749,读出 z。

z = −1.44

答案

z = −1.44
6.正态分布

答案: x = 458 h

由面积反求 z:Φ(z) 是 z 左侧的面积。对于左尾面积 A,在表中找出使 Φ(z) = A 的 z。右尾面积 A 意味着 Φ(z) = 1 − A。−z 与 z 之间的中间面积 A 使每个尾部剩下 (1 − A)/2,所以 Φ(z) = (1 + A)/2。对于数值 x,用 x = μ + zσ。

左侧的面积

Φ(z) = 0.15

由表得到的 z

z ≈ −1.04

回到原来的单位

x = 500 − 1.04·40 = 458 h

答案

x = 458 h
7.置信区间

答案: 上限 = 8.158 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.

临界值

df = 9, t = 2.262

误差范围

E = 2.262·0.5/√10 = 0.3577

区间

7.8 ± 0.3577 → [7.442, 8.158]

答案

上限 = 8.158 mmHg
8.置信区间

答案: n = 271

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。

解出 n

n = (1.645·40/4)² = 270.6

向上取整

样本量是整数,向下取整会使误差范围过大。

n = 271

答案

n = 271
9.假设检验与置信区间

答案: z = −2.795

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

差值的标准误

SE = √(17²/50 + 17²/60) = √10.6 = 3.255

检验统计量

z = (105 − 114.1)/3.255 = −2.795

答案

z = −2.795

|z| > 1.96,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 = 189

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)。

解出 n

n = (2.576·8/1.5)² = 188.8

向上取整

n = 189

答案

n = 189
11.线性回归与相关

答案: r = 0.9822

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 = 30/5 = 6
ȳ = 106/5 = 21.2

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 114
Syy = Σ(y − ȳ)² = 336.8

相关系数

r = 114/√(40·336.8) = 0.9822

答案

r = 0.9822
12.线性回归与相关

答案: e = 4.4

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 = 48/6 = 8
ȳ = 360/6 = 60

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 224

回归直线

b = 224/70 = 3.2
a = 60 − 3.2·8 = 34.4
ŷ = 34.4 + 3.2·x

预测值

ŷ = 34.4 + 3.2·6 = 53.6

残差

e = 58 − 53.6 = 4.4

答案

e = 4.4

该点位于直线上方。

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