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样本平均数分布|生态数据分析与建模

【摘要】:样本平均数的分布与其他分布一样,有两个重要参数,一个是样本平均数的平均数,记作μ,另一个是样本平均数的方差,记作。标准误大,各样本平均数间差异程度大,样本平均数的精确性低。从某特定总体抽样,因为σ是一定值,所以只有增大样本容量,才能降低样本平均数的抽样误差。

由于从总体中抽出的样本为每一个可能样本,且每个样本中的变量均为随机变量,所以其样本平均数也为随机变量,也形成一定的理论分布,这种理论分布称为样本平均数的概率分布,或称样本平均数的分布(distribution of the sample mean)。

样本平均数的分布与其他分布一样,有两个重要参数,一个是样本平均数的平均数,记作μ,另一个是样本平均数的方差,记作。根据抽样试验,可得出样本平均数分布的基本性质有:

进而有样本平均数的标准误差(standard error),简称平均数的标准误(standard error ofmean):

标准误反映了样本平均数抽样误差,即精确性的高低。

标准误大,各样本平均数间差异程度大,样本平均数的精确性低。

标准误小,各样本平均数间差异程度小,样本平均数的精确性高。(www.chuimin.cn)

标准误的大小与原总体的标准差σ成正比,与样本含量n的平方根成反比。

从某特定总体抽样,因为σ是一定值,所以只有增大样本容量,才能降低样本平均数的抽样误差。

3.如果从正态分布总体N(μ,σ2)进行抽样,其样本平均数是一具有平均数μ,方差σ2/n的正态分布,记作N(μ,σ2/n)。

4.如果被抽总体不是正态分布总体,但具有平均数μ和方差σ2,当随样本容量n的不断增大,样本平均数的分布也越来越接近正态分布,且具有平均数μ,方差σ2/n,这被称为中心极限定理。不论总体为何种分布,只要是大样本,就可运用中心极限定理,认为样本平均数的分布是正态分布,在计算样本平均数出现的概率时,样本平均数可按下式进行标准化: