简单随机样本、样本的容量、样本值

简单随机样本、样本的容量、样本值简单随机样本 样本的容量 样本值 简单随机样本

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一般性解释

从总体中抽取一个个体,意思就是对总体X进行一次观察,并记录其结果。

在数理统计中,从总体中抽出一部分个体,根据对抽取的部分个体获得的数据来对总体进行推断,被抽取的部分个体称为总体的一个样本

在相同条件下,对总体X进行n次重复的、独立的观察,将n次观察结果按照次序记为X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}。因为这n次观察结果是在相同条件下独立进行的,因此认为X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}是相互独立的、并且与X具有相同分布的随机变量。这样得到的X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}称为来自总体X的一个简单随机样本,n称为这个样本的容量

当n次观察一经完成,便得到一组实数x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n},它们分别是随机变量X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}的观察值,称为样本值

对于有限总体,当样本的个体总数N比要得到的样本容量n大很多时,在实际中,可以将不放回抽样当做放回抽样来处理。

对于无限总体,因为抽取一个个体对总体的分布不影响,所以一般使用不放回抽样。

正式定义

设随机变量X具有分布函数F,若X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}是具有相同分布函数的、相互独立的随机变量,则称X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}为从分布函数F(也称总体F、总体X)得到的容量为n的简单随机样本,简称简单样本,它们的观察值x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n}称为样本值,也称为X的n个独立的观察值

也可以将样本看成一个随机向量(X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}),对应的样本值写为(x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n})

从上面的定义可以得到,如果X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}为分布F的一个样本,则X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n}相互独立,并且它们都具有相同的分布函数F,所以(X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n})的分布函数为

F^{*}(x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n})=\prod_{i=1}^{n}F(x_{i})

如果X的概率密度为f,则(X_{1},X_{2},\cdots ,X_{n})的概率密度为

f^{*}(x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n})=\prod_{i=1}^{n}f(x_{i})

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