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数理统计

参考资料​

引入​

概率论 是「已知分布、推断样本」；数理统计 是反过来「已知样本、推断分布」。

两大基本任务：

  • 参数估计：用样本估计未知参数。
  • 假设检验：用样本判断关于总体的命题是否成立。

基本概念​

总体与样本​

  • 总体 XX：研究对象的全体，由其分布描述。
  • 样本 X1,…,XnX_1,\dots,X_n：从总体独立同分布抽取的 nn 个观测值。
  • 样本容量：nn。

统计量​

样本的 函数 T(X1,…,Xn)T(X_1,\dots,X_n)（不含未知参数）。常见统计量：

名称定义
样本均值Xˉ=1n∑i=1nXi\bar X=\dfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i
样本方差S2=1n−1∑i=1n(Xi−Xˉ)2S^2=\dfrac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(X_i-\bar X)^2
样本标准差S=S2S=\sqrt{S^2}
kk 阶样本原点矩Ak=1n∑i=1nXikA_k=\dfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i^k
kk 阶样本中心矩Bk=1n∑i=1n(Xi−Xˉ)kB_k=\dfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(X_i-\bar X)^k
提示

样本方差分母是 n−1n-1 而不是 nn，这是为了让 S2S^2 是 σ2\sigma^2 的 无偏估计——这一点详见参数估计。

三大抽样分布​

设 X1,…,XnX_1,\dots,X_n 来自 N(0,1)N(0,1)。

χ2\chi^2 分布​

χ2=∑i=1nXi2∼χ2(n)\chi^2=\sum_{i=1}^{n}X_i^2\sim\chi^2(n)

nn 为 自由度。E(χ2)=nE(\chi^2)=n，D(χ2)=2nD(\chi^2)=2n。

tt 分布（学生氏分布）​

设 X∼N(0,1)X\sim N(0,1)，Y∼χ2(n)Y\sim\chi^2(n)，X,YX,Y 独立，则：

T=XY/n∼t(n)T=\frac{X}{\sqrt{Y/n}}\sim t(n)

tt 分布关于 00 对称，n→∞n\to\infty 时趋于 N(0,1)N(0,1)。

FF 分布​

设 U∼χ2(m)U\sim\chi^2(m)，V∼χ2(n)V\sim\chi^2(n)，独立，则：

F=U/mV/n∼F(m,n)F=\frac{U/m}{V/n}\sim F(m,n)

正态总体的抽样分布​

设 X1,…,XnX_1,\dots,X_n i.i.d. ∼N(μ,σ2)\sim N(\mu,\sigma^2)，则：

Xˉ∼N ⁣(μ,σ2n),(n−1)S2σ2∼χ2(n−1)\bar X\sim N\!\left(\mu,\frac{\sigma^2}{n}\right),\quad \frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}\sim\chi^2(n-1)

Xˉ\bar X 与 S2S^2 相互独立。

Xˉ−μS/n∼t(n−1)\frac{\bar X-\mu}{S/\sqrt n}\sim t(n-1)

参数估计​

点估计​

用一个数估计未知参数。两大方法：

方法思想
矩估计用样本矩去估计总体矩，列方程求参数
极大似然估计选使 样本观测值出现概率最大 的参数值

估计量的评价​

  • 无偏性：E(θ^)=θE(\hat\theta)=\theta。
  • 有效性：在无偏估计中方差最小。
  • 一致性：θ^→Pθ\hat\theta\xrightarrow{P}\theta（依概率收敛）。

区间估计​

给出参数的 置信区间 [θ^1,θ^2][\hat\theta_1,\hat\theta_2]，使：

P(θ^1≤θ≤θ^2)=1−αP(\hat\theta_1\le\theta\le\hat\theta_2)=1-\alpha

1−α1-\alpha 称为 置信水平（常取 0.950.95 或 0.990.99）。

正态总体均值 μ\mu 的置信区间（方差未知）：

[Xˉ−Sntα/2(n−1), Xˉ+Sntα/2(n−1)]\left[\bar X-\frac{S}{\sqrt n}t_{\alpha/2}(n-1),\,\bar X+\frac{S}{\sqrt n}t_{\alpha/2}(n-1)\right]

假设检验​

基本思路​

  1. 提出 原假设 H0H_0 与 备择假设 H1H_1。
  2. 构造合适的 检验统计量。
  3. 给定 显著性水平 α\alpha，确定 拒绝域。
  4. 由样本计算统计量，判断是否落入拒绝域；若落入则拒绝 H0H_0。

两类错误​

H0H_0 为真H0H_0 为假
拒绝 H0H_0第一类错误（弃真），概率 α\alpha判断正确
接受 H0H_0判断正确第二类错误（取伪），概率 β\beta

α\alpha 越小，越「保守」（不轻易拒绝 H0H_0），但 β\beta 越大。

正态总体均值检验​

条件统计量服从
ZZ 检验σ2\sigma^2 已知Z=Xˉ−μ0σ/nZ=\dfrac{\bar X-\mu_0}{\sigma/\sqrt n}N(0,1)N(0,1)
tt 检验σ2\sigma^2 未知T=Xˉ−μ0S/nT=\dfrac{\bar X-\mu_0}{S/\sqrt n}t(n−1)t(n-1)

方差检验用 χ2\chi^2 分布，两总体方差比较用 FF 分布。