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
253035404550

求数据的样本标准差 s:47, 52, 33, 44, 21。

n = 5
s =
2.描述统计困难
z −2−1012

考试成绩服从正态分布,平均数为 100,标准差为 15。求成绩 92.5 的 z 分数 z。

μ = 100σ = 15x = 92.5
z =
3.概率中等
P(至少一个六点) = ??1?2每次掷出 P(六点) = 1/6

一颗均匀骰子掷 2 次。至少掷出一次六点的概率 P 是多少?

n = 2
P =
4.概率困难
xp(x)00.310.3520.35μ

X 的分布如图所示,Y = 3X + 1。求 Y 的标准差 σY。

x: 0, 1, 2p(x): 0.3, 0.35, 0.35Y = 3X + 1
σY =
5.正态分布中等
−3−2−10123zz 右侧的阴影面积 = 0.8888

拖动 z,使标准正态曲线下 z 右侧的阴影面积为 0.8888。求 z,保留两位小数。

A = 0.8888
z =
6.正态分布困难
380420460500540580620h底部 95%

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,使阴影的后 95% 位于其左侧。求截断值 x。

μ = 500 hσ = 40 h95%
x = h
7.置信区间中等
n = 10, sd​ = 3.70L = ?Ud̄ = 8.4E90%

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 8.4,标准差为 3.7。 求平均差值的 90% 置信区间的下限。

n = 10d̄ = 8.4sd = 3.790%t(9) = 1.833
下限 = mmHg
8.置信区间困难
σ = 23, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 595%

总体标准差为 23。样本量 n 至少要多大,才能使均值的 95% 置信区间的误差范围不超过 5?

σ = 23E = 595%
n =
9.假设检验与置信区间中等
t −1.9901.99

81 名学生的样本平均分为 73.62,样本标准差为 4。求 H₀: μ = 75 的检验统计量 t。

μ₀ = 75x̄ = 73.62s = 4n = 81
t =
10.假设检验与置信区间困难
z −1.64501.645

16 次测量的样本均值为 76.9。总体标准差为 4。求均值 90% 置信区间的上限 U。

x̄ = 76.9σ = 4n = 1690%
U =
11.线性回归与相关中等
xy12322331941451269xy246101520

表中给出 6 对观测值 x = 车龄(年) 和 y = 价格 (k€)。 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
xy150256366466576686xy2466080x = 5.5

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。 预测 x = 5.5 时的 ŷ。

n = 6x = 5.5
ŷ =

3溶液

1.描述统计

答案: s = 12.42

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 = 197/5 = 39.4

离差平方

Σ(x − x̄)² = 7.6² + 12.6² + (−6.4)² + 4.6² + (−18.4)² = 617.2

标准差

s = √(617.2/4) = 12.42

答案

s = 12.42
2.描述统计

答案: z = −0.5

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。

标准化

z = (92.5 − 100)/15 = −0.5

答案

z = −0.5
3.概率

答案: P = 0.3056

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)2 = 0.6944
P = 1 − 0.6944 = 0.3056

答案

P = 0.3056
4.概率

答案: σY = 2.414

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 = 1.05, Var(X) = 0.6475, σX = 0.8047

线性变换

σY = |3|·0.8047 = 2.414

答案

σY = 2.414

均值确实会改变:E(Y) = 3·1.05 + 1 = 4.15。

5.正态分布

答案: z = −1.22

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 − 0.8888 = 0.1112

反向查 z 表

在表中找到 0.1112,读出 z。

z = −1.22

答案

z = −1.22
6.正态分布

答案: x = 566 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) = 0.95

由表得到的 z

z ≈ 1.64

回到原来的单位

x = 500 + 1.64·40 = 566 h

答案

x = 566 h
7.置信区间

答案: 下限 = 6.255 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 = 1.833

误差范围

E = 1.833·3.7/√10 = 2.145

区间

8.4 ± 2.145 → [6.255, 10.54]

答案

下限 = 6.255 mmHg
8.置信区间

答案: n = 82

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 = (1.96·23/5)² = 81.29

向上取整

样本量是整数,向下取整会使误差范围过大。

n = 82

答案

n = 82
9.假设检验与置信区间

答案: t = −3.105

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/√81 = 4/9 = 0.4444

检验统计量

t = (73.62 − 75)/0.4444 = −3.105

答案

t = −3.105
t0.025; df = 80 = 1.99

|t| > 1.99,所以在 5% 水平下拒绝 H₀(双侧)。

10.假设检验与置信区间

答案: U = 78.55

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)。

误差范围

E = 1.645·4/√16 = 1.645

区间端点

U = 76.9 + 1.645 = 78.55

答案

U = 78.55
11.线性回归与相关

答案: r² = 0.9613

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 = 100/6 = 16.67

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −54
Syy = Σ(y − ȳ)² = 173.3

决定系数

r² = −54²/(17.5·173.3) = 0.9613

答案

r² = 0.9613

y 的变异中约有 96.13% 可由该直线解释。

12.线性回归与相关

答案: ŷ = 80.38

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 = 400/6 = 66.67

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 120

回归直线

b = 120/17.5 = 6.857
a = 66.67 − 6.857·3.5 = 42.67
ŷ = 42.67 + 6.857·x

预测

ŷ = 42.67 + 6.857·5.5 = 80.38

答案

ŷ = 80.38

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