均数的抽样误差和标准误课件.ppt

关于均数的抽样误差和标准误
第一页，本课件共有26页
计量资料的统计推断
统计推断
根据样本资料所提供的信息，对总体的特征作出推断
参数估计
根据样本资料所提供的信息，对总体指标的大小或所在范围作出估计 ,分为点估计和区间估计两种 .
假设检验
首先对总体参数提出假设，再根据样本信息及有关统计量分布理论，对该假设作出拒绝或不拒绝的判断。
第二页，本课件共有26页
课时目标
掌握标准误的概念，计算及用途
比较标准差与标准误的区别
能利用标准误进行参数估计
能对参数可信区间进行正确解释
第三页，本课件共有26页
均数的抽样误差
例如：欲了解在淄博市居住的年满10岁的男童的身高情况，进行抽样调查。假设每次随机抽取100个儿童，共抽取100次，每次测得的平均身高（ ）可能都是不等或不全相等的，而且与总体平均身高（ ）相比也存在着差异。这种样本指标与样本指标之间，样本指标与总体指标之间的差异称为抽样误差。
变异的存在---样本均数不等于总体均数
由于随机抽样，个体差异造成的样本统计量与总体参数之间的差异。
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标准误
， ，…
样本均数总体的特点
如果原分布是正态分布，新分布呈正态。
如果原分布呈偏态，当样本含量足够大时，新分布也呈正态。
样本均数的均数等于总体均数。
样本均数的标准差称为标准误,
=
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标准误与标准差的区别与联系
标准差越大，标准误越大
n越大，标准误越小。n趋向无穷大时，标准误趋向0。但标准差是一固定值。
标准差越大，变量值的离散趋势越大，均数的代表性越差；标准误越大，样本均数的离散趋势越大，样本均数估计总体均数的可靠性越小。
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标准误的用途
参数估计
假设检验
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t值及t分布
u=
t值的分布是以0为中心，两侧对称的类似正态分布的一种分布，即t分布。
自由度越大，t分布曲线峰越高 ,反之越低
自由度趋向于无穷时，t分布曲线即为正态分布曲线 。
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