4.4 抽样分布正态总体的抽样分布

关注点:总体是正态分布,抽样,样本所构造的统计量的分布的相关研究。

单正态总体的抽样分布定理

正态总体\(X\sim N(\mu,\sigma^2)\)\((X_1,X_2,\cdots,X_n)\)是样本,样本均值为\(\overline{X}\),样本方差为\(S^2\).

其中

\[\overline{X}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nX_i,\]\[S^2 = \frac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\overline{X})^2\]

  1. \(\overline{X}\sim N(\mu,\frac{\sigma^2}{n})\)

证明

\[E\overline{X}=E(\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nX_i) = \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nEX_i=\frac{1}{n}n\mu = \mu\]\[D\overline{X}=D(\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^nX_i)=\frac{1}{n^2}\sum\limits_{i=1}^nDX_i=\frac{1}{n^2}n\sigma^2=\frac{\sigma^2}{n}\]

由于\(\overline{X}=\frac{1}{n}(X_1+X_2+\cdots+X_n)\),且\((X_1+X_2+\cdots+X_n)\)服从正态分布,所以\(\overline{X}\)也服从正态分布。

再结合\(E\overline{X}\)\(D\overline{X}\)的值,所以\(\overline{X}\)服从参数为\((\mu,\frac{\sigma^2}{n})\)的正态分布。

理解

样本均值的方差比总体的方差小,并且样本容量(\(n\))越大,方差越小。

假设有100个随机数,

  • 当样本容量\(n=2\)时,可能刚好抽出两个很大的数,于是样本均值很大;也可能刚好抽出两个很小的数,于是样本均值很小,所以样本容量小会导致样本均值的方差大。
  • 当样本容量\(n=98\)时,每次抽样可能都是那么些数字,每次抽样可能就和上次抽样相差一两个数字,于是样本均值都差不多,也就是说样本均值的方差比较小。

推论

\[U=\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}\sim N(0,1)\]

因为\(\overline{X}\)服从正态分布,所以标准化之后就服从标准正态分布

  1. \(\frac{n-1}{\sigma^2}S^2=\frac{1}{\sigma^2}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\overline{X})\sim \chi^2(n-1)\)

  2. \(\overline{X}\)\(S\)相互独立。


另外一些定理

  1. \(\frac{1}{\sigma^2}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\mu)^2\sim\chi^2(n)\)
  • \(\frac{1}{\sigma^2}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\overline{X})\sim \chi^2(n-1)\)
  • \(\frac{1}{\sigma^2}\sum\limits_{i=1}^n(X_i-\mu)^2\sim\chi^2(n)\)

这样两个定理的区别在于上面用的\(\overline{X}\)样本均值,下面的\(\mu\)总体期望

上面的卡方分布的自由度是\(n-1\),下面的自由度是\(n\)

简单理解记忆:上面的定理有\(\overline{X}=\frac{1}{n}(X_1+\cdots+X_n)\),比下面的定理多出一个约束(方程)。

联系线性方程组的知识点,多一个方程就少一个自由未知量,因此自由度就比下面的少1.

  1. \(\frac{\overline{X}-\mu}{S/\sqrt{n}}\sim t(n-1)\)

证明

前置知识:

  • 标准正态分布和卡方分布构成\(t\)分布:\[X\sim N(0,1),Y\sim \chi^2(n) \]\[\frac{X}{\sqrt{Y/n}}\sim t(n)\]

结合上文的推论与定理:

\[\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}\sim N(0,1) \]\[\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}\sim \chi^2(n-1)\]

因此

\[\frac{\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}}{\sqrt{\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}/n-1}}\sim t(n-1)\]

又因为

\[\frac{\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}}{\sqrt{\frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}/n-1}}=\frac{\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}}{\frac{S}{\sigma}}=\frac{\overline{X}-\mu}{S/\sqrt{n}}\]

所以

\[\frac{\overline{X}-\mu}{S/\sqrt{n}}\sim t(n-1)\]


双正态总体的抽样分布

  • 两个总体:\(X\sim N(\mu_1,\sigma_1^2),Y\sim N(\mu_2,\sigma_2^2)\)

  • 分别抽样:\((X_1,\cdots,X_{n_1})\)\((Y_1,\cdots,Y_{n_2})\),(两个样本的容量不一样,分别是\(n_1\)\(n_2\))

  • 样本均值:\(\overline{X},\overline{Y}\)

  • 样本方差:\(S_1^2,S_2^2\)

定理

\[U=\frac{(\overline{X}-\overline{Y})-(\mu_1-\mu_2)}{\sqrt{\frac{\sigma_1^2}{n_1}+\frac{\sigma_2^2}{n_2}}}\sim N(0,1)\]

证明

根据上面单正态总体关于样本均值的定理,有

  • \(\overline{X}\sim N(\mu_1,\frac{\sigma_1^2}{n_1})\)
  • \(\overline{Y}\sim N(\mu_2,\frac{\sigma_2^2}{n_2})\)

再根据正态分布的线性可加性,有

\[\overline{X}-\overline{Y}\sim N(\mu_1-\mu_2,\frac{\sigma_1^2}{n_1}-\frac{\sigma_2^2}{n_2})\]

标准化,就得到了上面的定理。

\[F=\frac{S_1^2/\sigma_1^2}{S_2^2/\sigma_2^2}\sim F(n_1-1,n_2-2)\]

证明

前置知识点:

\(F\)分布

\(X\sim \chi^2(n_1),Y\sim \chi^2(n_2)\)

\(\frac{X/n_1}{Y/n_2}\sim F(n_1,n_2)\)

根据上面单正态总体关于样本方差的定理,有

  • \(\frac{(n_1-1)S_1^2}{\sigma_1^2}\sim \chi^2(n_1-1)\)
  • \(\frac{(n_2-1)S_2^2}{\sigma_2^2}\sim \chi^2(n_2-1)\)

于是

\[\frac{\frac{(n_1-1)S_1^2}{\sigma_1^2}/(n_1-1)}{\frac{(n_2-1)S_2^2}{\sigma_2^2}/(n_2-1)}\sim F(n_1-1,n_2-1)\]

因此

\[\frac{S_1^2/\sigma_1^2}{S_2^2/\sigma_2^2}\sim F(n_1-1,n_2-2)\]

使用教材:
《概率论与数理统计》第四版 中国人民大学 龙永红 主编 高等教育出版社