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
2530354045505560

求数据的样本标准差 s:22, 21, 52, 60, 37, 36。

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 70,标准差为 8。数值高于 74.8 的比例 P 是多少?

μ = 70σ = 8x = 74.8
P =
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)10.220.2530.240.35μ

X 的分布如图所示,Y = 3X + 20。求 Y 的标准差 σY。

x: 1, 2, 3, 4p(x): 0.2, 0.25, 0.2, 0.35Y = 3X + 20
σY =
5.正态分布中等
174.85190.6P = ?

成年男性的身高服从正态分布,均值为 178 cm,标准差为 7 cm。介于 174.85 和 190.6 cm 之间的比例是多少?P 以小数表示。

μ = 178σ = 7x1 = 174.85x2 = 190.6
P =
6.正态分布困难
0.03 mm0D − d?

孔径 D 服从均值 25.03 mm、标准差 0.015 mm 的正态分布。轴径 d 独立,服从均值 25 mm、标准差 0.015 mm 的正态分布。随机选取的一根轴在 D − d > 0 时能装入。求它能装入的概率 P。z 取两位小数。

孔: μ = 25.03 mm, σ = 0.015 mm轴: μ = 25 mm, σ = 0.015 mm
P =
7.置信区间中等
n = 20, sd​ = 5.50LUd̄ = 6.6E = ?99%

测量 20 名患者治疗前后的血压。差值 d = 治疗前 − 治疗后 (mmHg) 的均值为 6.6,标准差为 5.5。 求平均差值的 99% 置信区间的误差范围 E。

n = 20d̄ = 6.6sd = 5.599%t(19) = 2.861
E = mmHg
8.置信区间困难
σ = 18, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

总体标准差为 18。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 3?

σ = 18E = 395%
n =
9.假设检验与置信区间中等
−2.5712.571t = ?df = 5

6 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 2.65,差值的标准差为 5.4。求 H₀: μd = 0 的配对检验统计量 t。

n = 6d̄ = 2.65sd = 5.4
t =
10.假设检验与置信区间困难
z −1.9601.96

16 次测量的样本均值为 502.4。总体标准差为 8。求均值 95% 置信区间的上限 U。

x̄ = 502.4σ = 8n = 1695%
U =
11.线性回归与相关中等
xy125226322419522618xy2462025

表中给出 6 对观测值 x = 车龄(年) 和 y = 价格 (k€)。 已给出它们的各项和。由这些和求皮尔逊相关系数 r。

n = 6Σx = 21Σy = 132Σx² = 91Σy² = 2954Σxy = 437
r =
12.线性回归与相关困难
xy16711885209322972411426125xy202580100120ŷ = 99

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 = 99?

n = 6ŷ = 99
x =

3溶液

1.描述统计

答案: s = 15.68

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 = 228/6 = 38

离差平方

Σ(x − x̄)² = (−16)² + (−17)² + 14² + 22² + (−1)² + (−2)² = 1230

标准差

s = √(1230/5) = 15.68

答案

s = 15.68
2.描述统计

答案: P = 0.2743

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 = 0.6

标准正态分布表

Φ(0.6) = 0.7257
P = 1 − 0.7257 = 0.2743

答案

P = 0.2743
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 = 3.434

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 = 2.7, Var(X) = 1.31, σX = 1.145

线性变换

σY = |3|·1.145 = 3.434

答案

σY = 3.434

均值确实会改变:E(Y) = 3·2.7 + 20 = 28.1。

5.正态分布

答案: P = 0.6377

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 = (174.85 − 178)/7 = −0.45
z₂ = (190.6 − 178)/7 = 1.8

中间面积

P = Φ(1.8) − Φ(−0.45) = 0.9641 − 0.3264 = 0.6377

答案

P = 0.6377
6.正态分布

答案: P = 0.9207

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 = 25.03 − 25 = 0.03 mm, σ = 0.02121 mm

标准化

z = (0 − 0.03)/0.02121 = −1.41

概率

P = 1 − Φ(−1.41) = 0.9207

答案

P = 0.9207
7.置信区间

答案: E = 3.519 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 = 19, t = 2.861

误差范围

E = 2.861·5.5/√20 = 3.519

答案

E = 3.519 mmHg
8.置信区间

答案: n = 139

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 = (1.96·18/3)² = 138.3

向上取整

样本量是整数,向下取整会使误差范围过大。

n = 139

答案

n = 139
9.假设检验与置信区间

答案: t = 1.202

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).

平均差值的标准误

SE = 5.4/√6 = 2.205

检验统计量

t = 2.65/2.205 = 1.202

答案

t = 1.202

df = 5 时,双侧 5% 的临界值为 2.571;|t| 更小,所以不拒绝 H₀。

10.假设检验与置信区间

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)。

误差范围

E = 1.96·8/√16 = 3.92

区间端点

U = 502.4 + 3.92 = 506.3

答案

U = 506.3
11.线性回归与相关

答案: r = −0.8452

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。

中心化后的和

Sxy = 437 − 21·132/6 = −25
Sxx = 91 − 21²/6 = 17.5
Syy = 2954 − 132²/6 = 50

相关系数

r = −25/√(17.5·50) = −0.8452

答案

r = −0.8452
12.线性回归与相关

答案: x = 21.29

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 = 126/6 = 21
ȳ = 585/6 = 97.5

平方和与乘积和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 361

回归直线

b = 361/70 = 5.157
a = 97.5 − 5.157·21 = −10.8
ŷ = −10.8 + 5.157·x

解出 x

x = (99 − (−10.8))/5.157 = 21.29

答案

x = 21.29

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