概统笔记

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+# 七、抽样分布
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+设 $X_1, X_2, ..., X_n$ 是来自总体的简单随机样本
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+**样本均值**：$\bar{X} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i$
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+**样本方差**：$S^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^2$
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+**样本标准差**：$S = \sqrt{S^2}$
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+**常用结论**（设总体$E(X)=\mu$，$D(X)=\sigma^2$）：
+1. $E(X_i) = \mu$，$D(X_i) = \sigma^2$
+2. $E(\bar{X}) = \mu$，$D(\bar{X}) = \frac{\sigma^2}{n}$
+3. $E\left(\sum_{i=1}^{n}X_i\right) = n\mu$，$D\left(\sum_{i=1}^{n}X_i\right) = n\sigma^2$
+4. $E(S^2) = \sigma^2$
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+---
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+## 0. 中心极限定理
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+设$X_1, X_2, ..., X_n$独立同分布，且$E(X_i)=\mu$，$D(X_i)=\sigma^2$，则当n充分大时，
+$$\sum_{i=1}^{n}X_i \approx N(n\mu, n\sigma^2), \quad \bar{X} \approx N\left(\mu, \frac{\sigma^2}{n}\right)$$
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+**二项分布特例**：若$X \sim B(n,p)$且n充分大，则$X \approx N(np, np(1-p))$
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+## 1. χ²分布 (卡方分布)
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+**定义**：设 $X_1, X_2, ..., X_n$ 独立同分布于 N(0,1)，则
+$$\chi^2 = \sum_{i=1}^{n}X_i^2 \sim \chi^2(n)$$
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+**期望与方差**：
+- $E(\chi^2) = n$
+- $D(\chi^2) = 2n$
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+**可加性**：$\chi_1^2(n_1) + \chi_2^2(n_2) \sim \chi^2(n_1+n_2)$（独立时）
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+**重要定理**：设总体 $X \sim N(\mu, \sigma^2)$
+$$\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2} = \frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\bar{X})^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-1)$$
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+## 2. t分布（学生t分布）
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+**定义**：设 $X \sim N(0,1)$，$Y \sim \chi^2(n)$，X与Y独立，则
+$$t = \frac{X}{\sqrt{Y/n}} \sim t(n)$$
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+**性质**：
+- 关于0对称
+- n→∞ 时趋近于 N(0,1)
+- 比正态分布"矮胖"（尾部更厚）
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+**重要定理**：设总体 $X \sim N(\mu, \sigma^2)$
+$$\frac{\bar{X} - \mu}{S/\sqrt{n}} \sim t(n-1)$$
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+**应用**：总体方差未知时，对均值的推断
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+## 3. F分布
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+**定义**：设 $X \sim \chi^2(n_1)$，$Y \sim \chi^2(n_2)$，X与Y独立，则
+$$F = \frac{X/n_1}{Y/n_2} \sim F(n_1, n_2)$$
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+**性质**：
+- $\frac{1}{F(n_1,n_2)} \sim F(n_2, n_1)$
+- $F_{1-\alpha}(n_1, n_2) = \frac{1}{F_\alpha(n_2, n_1)}$
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+**重要定理**：设两个正态总体 $X \sim N(\mu_1, \sigma_1^2)$，$Y \sim N(\mu_2, \sigma_2^2)$
+$$\frac{S_1^2/\sigma_1^2}{S_2^2/\sigma_2^2} \sim F(n_1-1, n_2-1)$$
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+**应用**：两总体方差比的推断
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+## 4. 正态总体的抽样分布总结
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+设 $X \sim N(\mu, \sigma^2)$，$X_1, ..., X_n$ 为样本
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+| 条件 | 统计量 | 分布 |
+|------|--------|------|
+| σ²已知 | $\frac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}$ | N(0,1) |
+| σ²未知 | $\frac{\bar{X}-\mu}{S/\sqrt{n}}$ | t(n-1) |
+| μ已知 | $\frac{\sum(X_i-\mu)^2}{\sigma^2}$ | χ²(n) |
+| μ未知 | $\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}$ | χ²(n-1) |
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+## 5. **重点：单正态抽样分布（整体背熟）**
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+设 $X_1, X_2, \ldots, X_n$ 来自正态总体 $X \sim N(\mu, \sigma^2)$，则
+1. $\bar{X} \sim N\left(\mu, \frac{\sigma^2}{n}\right)$
+2. $\bar{X}$ 与 $S^2$ 相互独立
+3. $\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2} = \frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\bar{X})^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-1)$
+4. $\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\mu)^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n)$
+5. $\frac{\bar{X}-\mu}{S/\sqrt{n}} \sim t(n-1)$