导图社区 统计量及其抽样分布
t分布,f分布,卡方分布,以思维导图的形式系统地介绍了统计学中的几个核心概念及其相关的抽样分布。首先,它从基本的统计量定义开始,包括样本均值、样本方差、样本变异系数等常用统计量,以及样本k阶矩和样本k阶中心矩等更高级的统计量。这些统计量用于从样本数据中提取信息,并对总体进行推断。
统计学第七章,参数估计(Parameter Estimation)是统计推断的一种重要方法,它指的是根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。这一过程在统计学、机器学习、数据分析等领域中都有广泛应用。以下是对参数估计的详细解析。
离散型和连续型,清晰地展示了这些概念之间的逻辑关系,使得读者能够更容易地理解和记忆这些复杂的概率论和统计学知识。一张图带你完全了解相关内容,通过思维导图帮你提高效率,赶紧来试一试吧~
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统计量及其抽样分布
统计量
定义
常用统计量
样本均值
样本方差
样本变异系数
样本k阶矩
样本k阶中心矩
样本偏度
样本丰度
由正态分布导出的几个重要分布
抽样分布
定义:指样本估计量分布,也指统计量分布
卡方分布
数学特征
期望
方差
p分位数
性质
可加性
自由度足够大时,卡方分布近似于正态分布
t分布
F分布
样本均值的分布与中心极限定理
样本均值分布
中心极限定理
定义:设从均值 为μ,方差为 的任意一个总体中抽取样本量为n的样本,当n充分大时,样本均值 的抽样分布近似服从 均值为μ,方差为 的正态分布
通常要求n≥30
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