侯英
摘 要:上?琢分位點的概念在區(qū)間估計和假設(shè)檢驗的公式推導(dǎo)中都有應(yīng)用,如果利用各分布的概率密度圖象分析有關(guān)問題,將有助于學(xué)生理解所學(xué)的內(nèi)容。
關(guān)鍵詞:上?琢分位點;置信區(qū)間;假設(shè)檢驗
上?琢分位點的概念在概率論與數(shù)理統(tǒng)計中占有重要的位置,它是教學(xué)中的一個難點,通常學(xué)生理解起來總感覺困難。如何能更好地掌握它,直接影響著對數(shù)理統(tǒng)計知識的學(xué)習(xí)。下面以正態(tài)分布為例,從幾個方面探討利用概率密度的圖象分析與上?琢分位點有關(guān)的問題。
1 結(jié)合圖形理解定義
定義:設(shè)X~N(0,1),若u?琢滿足條件P{X>u?琢}=?琢,0<?琢<1,則稱點u?琢為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上?琢分位點。
圖1 圖2
對于這個定義,我們可以結(jié)合圖1說明:根據(jù)定積分的幾何意義,P{X>u?琢}=■?漬(x)dx表示從點u?琢到正無窮,直線x=u?琢、曲線?漬(x)和x軸所夾部分的面積,其值為?琢,與u的下標(biāo)一致。而u?琢這點就稱為上?琢分位點,它的具體數(shù)值可以通過查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表求得。例如:已知X~N(0,1),P{X>u0.05}=0.05,求u0.05的值。由于P{X>u0.05}=1-P{X?燮u0.05},所以P{X?燮u0.05}=?椎(u0.05)=1-0.05=0.95。查表得?椎(1.65)≈0.95,所以上?琢分位點u0.05的值就是1.65。通過畫圖解釋定義,學(xué)生可以形象地理解它的含義,符號和數(shù)值之間的關(guān)系也一目了然;另一方面,對抽樣分布涉及的?字2分布、 t分布和F分布的上?琢分位點的概念,學(xué)生會以此類推,很容易掌握,大大化解了教學(xué)中的難點。
2 結(jié)合圖形求置信區(qū)間
首先給出置信區(qū)間的定義:設(shè)總體X的分布函數(shù)F(x;?茲)含有一個未知參數(shù)?茲。對于給定值?琢(0<?琢<1),若由樣本X1,X2,...,Xn,確定的兩個統(tǒng)計量■=■(X1,X2,…,Xn)和■=■(X1,X2,…,Xn)滿足P{■(X1,X2,…,Xn)<?茲<■(X1,X2,…,Xn}=1-?琢,則稱隨機區(qū)間(■,■)是?茲的置信度為1-?琢的置信區(qū)間。
例:設(shè)總體X~N(?滋,?滓2),?滓2已知,?滋未知,設(shè)X1,X2,…,Xn是來自X的樣本,求?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間。
解:因為■~N(0,1),由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上?琢分位點的定義和其概率密度圖象的軸對稱性,有P{■ 如圖2,即在點-z?琢/2和z?琢/2的兩側(cè),曲線和x軸所夾的面積都是■,所以直線x=-z?琢/2、x=z?琢/2、曲線f(x)和x軸所圍成的面積就是1-?琢,符合置信度為1-?琢的置信區(qū)間的定義。(1)式去掉絕對值變形為P{■-■z?琢/2<?滋<■+■z?琢/2}=1-?琢,于是得到?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間 (■-■z?琢/2,■+■z?琢/2) 這里通過上?琢分位點的定義,很容易得到(1)式,且符合置信區(qū)間的定義。同樣,若?滓2未知,求?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間,以及求?滓2的置信區(qū)間,都可以用圖象進(jìn)行分析。 3 結(jié)合圖形求假設(shè)檢驗中的拒絕域 以u檢驗中的雙側(cè)檢驗為例。 設(shè)總體X服從正態(tài)分布X~N(?滋,?滓2),X1,X2,…,Xn為一個取自總體X的樣本,樣本均值X=■■Xi,顯著性水平為?琢。當(dāng)?滓2為已知時,檢驗假設(shè)H0:?滋=?滋0,H1:?滋≠?滋0。 因為■~N(?滋,■),則U=■~N(0,1)。由P{|U|>u?琢/2}=?琢查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得臨界值u■,于是求得H0的拒絕域為(-∞,-u■)∪(u■,+∞)。這里臨界值u?琢/2的確定需要通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度圖象,借助上?琢分位點的定義。由圖2可以看出,當(dāng)x>u?琢/2時(這里的u?琢/2相當(dāng)于z?琢/2),曲線與x軸所夾的面積是■,即P{U>u?琢/2}=■,因此當(dāng)x≤u?琢/2時,曲線與x軸所夾的面積為1-■,即?椎(u?琢/2)=P{U≤u?琢/2}=1-■,這樣就可以查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表求u?琢/2的值了。 例如:已知顯著性水平?琢=0.05,則在?滓2已知,檢驗假設(shè)H0:?滋=?滋0,H1:?滋≠?滋0的條件下,由上面的公式可以得到?椎(u?琢/2)=?椎(u0.025)=1-■=1-0.025=0.975,查表得?椎(1.96)=0.975,所以u0.025=1.96,故H0的拒絕域為(-∞,-1.96)∪,(1.96,+∞)。 類似地,對于t檢驗法和?字2檢驗法都可以借助相應(yīng)分布的概率密度圖象,分析各種檢驗假設(shè)的拒絕域問題。 教學(xué)實踐表明,結(jié)合圖形分析有關(guān)上?琢分位點的問題,有助于學(xué)生更好地理解公式的由來,便于他們記憶和掌握所學(xué)的知識,從而進(jìn)一步提高了教學(xué)效果。 參考文獻(xiàn) [1]盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,1989,8.
摘 要:上?琢分位點的概念在區(qū)間估計和假設(shè)檢驗的公式推導(dǎo)中都有應(yīng)用,如果利用各分布的概率密度圖象分析有關(guān)問題,將有助于學(xué)生理解所學(xué)的內(nèi)容。
關(guān)鍵詞:上?琢分位點;置信區(qū)間;假設(shè)檢驗
上?琢分位點的概念在概率論與數(shù)理統(tǒng)計中占有重要的位置,它是教學(xué)中的一個難點,通常學(xué)生理解起來總感覺困難。如何能更好地掌握它,直接影響著對數(shù)理統(tǒng)計知識的學(xué)習(xí)。下面以正態(tài)分布為例,從幾個方面探討利用概率密度的圖象分析與上?琢分位點有關(guān)的問題。
1 結(jié)合圖形理解定義
定義:設(shè)X~N(0,1),若u?琢滿足條件P{X>u?琢}=?琢,0<?琢<1,則稱點u?琢為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上?琢分位點。
圖1 圖2
對于這個定義,我們可以結(jié)合圖1說明:根據(jù)定積分的幾何意義,P{X>u?琢}=■?漬(x)dx表示從點u?琢到正無窮,直線x=u?琢、曲線?漬(x)和x軸所夾部分的面積,其值為?琢,與u的下標(biāo)一致。而u?琢這點就稱為上?琢分位點,它的具體數(shù)值可以通過查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表求得。例如:已知X~N(0,1),P{X>u0.05}=0.05,求u0.05的值。由于P{X>u0.05}=1-P{X?燮u0.05},所以P{X?燮u0.05}=?椎(u0.05)=1-0.05=0.95。查表得?椎(1.65)≈0.95,所以上?琢分位點u0.05的值就是1.65。通過畫圖解釋定義,學(xué)生可以形象地理解它的含義,符號和數(shù)值之間的關(guān)系也一目了然;另一方面,對抽樣分布涉及的?字2分布、 t分布和F分布的上?琢分位點的概念,學(xué)生會以此類推,很容易掌握,大大化解了教學(xué)中的難點。
2 結(jié)合圖形求置信區(qū)間
首先給出置信區(qū)間的定義:設(shè)總體X的分布函數(shù)F(x;?茲)含有一個未知參數(shù)?茲。對于給定值?琢(0<?琢<1),若由樣本X1,X2,...,Xn,確定的兩個統(tǒng)計量■=■(X1,X2,…,Xn)和■=■(X1,X2,…,Xn)滿足P{■(X1,X2,…,Xn)<?茲<■(X1,X2,…,Xn}=1-?琢,則稱隨機區(qū)間(■,■)是?茲的置信度為1-?琢的置信區(qū)間。
例:設(shè)總體X~N(?滋,?滓2),?滓2已知,?滋未知,設(shè)X1,X2,…,Xn是來自X的樣本,求?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間。
解:因為■~N(0,1),由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上?琢分位點的定義和其概率密度圖象的軸對稱性,有P{■ 如圖2,即在點-z?琢/2和z?琢/2的兩側(cè),曲線和x軸所夾的面積都是■,所以直線x=-z?琢/2、x=z?琢/2、曲線f(x)和x軸所圍成的面積就是1-?琢,符合置信度為1-?琢的置信區(qū)間的定義。(1)式去掉絕對值變形為P{■-■z?琢/2<?滋<■+■z?琢/2}=1-?琢,于是得到?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間 (■-■z?琢/2,■+■z?琢/2) 這里通過上?琢分位點的定義,很容易得到(1)式,且符合置信區(qū)間的定義。同樣,若?滓2未知,求?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間,以及求?滓2的置信區(qū)間,都可以用圖象進(jìn)行分析。 3 結(jié)合圖形求假設(shè)檢驗中的拒絕域 以u檢驗中的雙側(cè)檢驗為例。 設(shè)總體X服從正態(tài)分布X~N(?滋,?滓2),X1,X2,…,Xn為一個取自總體X的樣本,樣本均值X=■■Xi,顯著性水平為?琢。當(dāng)?滓2為已知時,檢驗假設(shè)H0:?滋=?滋0,H1:?滋≠?滋0。 因為■~N(?滋,■),則U=■~N(0,1)。由P{|U|>u?琢/2}=?琢查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得臨界值u■,于是求得H0的拒絕域為(-∞,-u■)∪(u■,+∞)。這里臨界值u?琢/2的確定需要通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度圖象,借助上?琢分位點的定義。由圖2可以看出,當(dāng)x>u?琢/2時(這里的u?琢/2相當(dāng)于z?琢/2),曲線與x軸所夾的面積是■,即P{U>u?琢/2}=■,因此當(dāng)x≤u?琢/2時,曲線與x軸所夾的面積為1-■,即?椎(u?琢/2)=P{U≤u?琢/2}=1-■,這樣就可以查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表求u?琢/2的值了。 例如:已知顯著性水平?琢=0.05,則在?滓2已知,檢驗假設(shè)H0:?滋=?滋0,H1:?滋≠?滋0的條件下,由上面的公式可以得到?椎(u?琢/2)=?椎(u0.025)=1-■=1-0.025=0.975,查表得?椎(1.96)=0.975,所以u0.025=1.96,故H0的拒絕域為(-∞,-1.96)∪,(1.96,+∞)。 類似地,對于t檢驗法和?字2檢驗法都可以借助相應(yīng)分布的概率密度圖象,分析各種檢驗假設(shè)的拒絕域問題。 教學(xué)實踐表明,結(jié)合圖形分析有關(guān)上?琢分位點的問題,有助于學(xué)生更好地理解公式的由來,便于他們記憶和掌握所學(xué)的知識,從而進(jìn)一步提高了教學(xué)效果。 參考文獻(xiàn) [1]盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,1989,8.
摘 要:上?琢分位點的概念在區(qū)間估計和假設(shè)檢驗的公式推導(dǎo)中都有應(yīng)用,如果利用各分布的概率密度圖象分析有關(guān)問題,將有助于學(xué)生理解所學(xué)的內(nèi)容。
關(guān)鍵詞:上?琢分位點;置信區(qū)間;假設(shè)檢驗
上?琢分位點的概念在概率論與數(shù)理統(tǒng)計中占有重要的位置,它是教學(xué)中的一個難點,通常學(xué)生理解起來總感覺困難。如何能更好地掌握它,直接影響著對數(shù)理統(tǒng)計知識的學(xué)習(xí)。下面以正態(tài)分布為例,從幾個方面探討利用概率密度的圖象分析與上?琢分位點有關(guān)的問題。
1 結(jié)合圖形理解定義
定義:設(shè)X~N(0,1),若u?琢滿足條件P{X>u?琢}=?琢,0<?琢<1,則稱點u?琢為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上?琢分位點。
圖1 圖2
對于這個定義,我們可以結(jié)合圖1說明:根據(jù)定積分的幾何意義,P{X>u?琢}=■?漬(x)dx表示從點u?琢到正無窮,直線x=u?琢、曲線?漬(x)和x軸所夾部分的面積,其值為?琢,與u的下標(biāo)一致。而u?琢這點就稱為上?琢分位點,它的具體數(shù)值可以通過查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表求得。例如:已知X~N(0,1),P{X>u0.05}=0.05,求u0.05的值。由于P{X>u0.05}=1-P{X?燮u0.05},所以P{X?燮u0.05}=?椎(u0.05)=1-0.05=0.95。查表得?椎(1.65)≈0.95,所以上?琢分位點u0.05的值就是1.65。通過畫圖解釋定義,學(xué)生可以形象地理解它的含義,符號和數(shù)值之間的關(guān)系也一目了然;另一方面,對抽樣分布涉及的?字2分布、 t分布和F分布的上?琢分位點的概念,學(xué)生會以此類推,很容易掌握,大大化解了教學(xué)中的難點。
2 結(jié)合圖形求置信區(qū)間
首先給出置信區(qū)間的定義:設(shè)總體X的分布函數(shù)F(x;?茲)含有一個未知參數(shù)?茲。對于給定值?琢(0<?琢<1),若由樣本X1,X2,...,Xn,確定的兩個統(tǒng)計量■=■(X1,X2,…,Xn)和■=■(X1,X2,…,Xn)滿足P{■(X1,X2,…,Xn)<?茲<■(X1,X2,…,Xn}=1-?琢,則稱隨機區(qū)間(■,■)是?茲的置信度為1-?琢的置信區(qū)間。
例:設(shè)總體X~N(?滋,?滓2),?滓2已知,?滋未知,設(shè)X1,X2,…,Xn是來自X的樣本,求?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間。
解:因為■~N(0,1),由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上?琢分位點的定義和其概率密度圖象的軸對稱性,有P{■ 如圖2,即在點-z?琢/2和z?琢/2的兩側(cè),曲線和x軸所夾的面積都是■,所以直線x=-z?琢/2、x=z?琢/2、曲線f(x)和x軸所圍成的面積就是1-?琢,符合置信度為1-?琢的置信區(qū)間的定義。(1)式去掉絕對值變形為P{■-■z?琢/2<?滋<■+■z?琢/2}=1-?琢,于是得到?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間 (■-■z?琢/2,■+■z?琢/2) 這里通過上?琢分位點的定義,很容易得到(1)式,且符合置信區(qū)間的定義。同樣,若?滓2未知,求?滋的置信度為1-?琢的置信區(qū)間,以及求?滓2的置信區(qū)間,都可以用圖象進(jìn)行分析。 3 結(jié)合圖形求假設(shè)檢驗中的拒絕域 以u檢驗中的雙側(cè)檢驗為例。 設(shè)總體X服從正態(tài)分布X~N(?滋,?滓2),X1,X2,…,Xn為一個取自總體X的樣本,樣本均值X=■■Xi,顯著性水平為?琢。當(dāng)?滓2為已知時,檢驗假設(shè)H0:?滋=?滋0,H1:?滋≠?滋0。 因為■~N(?滋,■),則U=■~N(0,1)。由P{|U|>u?琢/2}=?琢查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得臨界值u■,于是求得H0的拒絕域為(-∞,-u■)∪(u■,+∞)。這里臨界值u?琢/2的確定需要通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度圖象,借助上?琢分位點的定義。由圖2可以看出,當(dāng)x>u?琢/2時(這里的u?琢/2相當(dāng)于z?琢/2),曲線與x軸所夾的面積是■,即P{U>u?琢/2}=■,因此當(dāng)x≤u?琢/2時,曲線與x軸所夾的面積為1-■,即?椎(u?琢/2)=P{U≤u?琢/2}=1-■,這樣就可以查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表求u?琢/2的值了。 例如:已知顯著性水平?琢=0.05,則在?滓2已知,檢驗假設(shè)H0:?滋=?滋0,H1:?滋≠?滋0的條件下,由上面的公式可以得到?椎(u?琢/2)=?椎(u0.025)=1-■=1-0.025=0.975,查表得?椎(1.96)=0.975,所以u0.025=1.96,故H0的拒絕域為(-∞,-1.96)∪,(1.96,+∞)。 類似地,對于t檢驗法和?字2檢驗法都可以借助相應(yīng)分布的概率密度圖象,分析各種檢驗假設(shè)的拒絕域問題。 教學(xué)實踐表明,結(jié)合圖形分析有關(guān)上?琢分位點的問題,有助于學(xué)生更好地理解公式的由來,便于他們記憶和掌握所學(xué)的知識,從而進(jìn)一步提高了教學(xué)效果。 參考文獻(xiàn) [1]盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,1989,8.