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1、數(shù)理統(tǒng)計(jì)建模數(shù)理統(tǒng)計(jì)建模一、直方圖:頻率直方圖(是連續(xù)性隨機(jī)變量的分布密度曲線的較好擬合),累積頻率直方圖(是隨機(jī)變量的分布函數(shù)曲線的較好擬合)二、抽樣方法:三、統(tǒng)計(jì)推斷方法:參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)例題1:從一個(gè)池塘里撈出1000尾魚,將其尾部標(biāo)以紅點(diǎn),仍然放入水中。經(jīng)過一段時(shí)間,再?gòu)某刂袚瞥?000尾魚,其中有紅點(diǎn)的魚有100尾。試估計(jì)池中有多少尾魚?例題2:由廠方提出的一箱產(chǎn)品計(jì)1000件,從中取出100件,發(fā)現(xiàn)其中有2件不合格品。經(jīng)約
2、定:如果一箱的廢品率超過1%,那么買方就不接受此(整)箱產(chǎn)品;否則買方就得接受。問此箱產(chǎn)品應(yīng)否接收?1.從生活常識(shí)角度分析一下:從生活常識(shí)角度分析一下:例題1的分析:將1000尾魚再放入水中以后,魚的總數(shù)不變。經(jīng)過一段時(shí)間,這些魚在池中應(yīng)該分布“均勻”了,而第二次撈出的魚中,有紅點(diǎn)者占撈出魚總數(shù)的1001000=10%,所以從比例的觀點(diǎn)看,池中魚的總數(shù)x應(yīng)該滿足10%x=1000所以x=10000,因而可以認(rèn)為池中的魚大約在萬(wàn)尾左右。例
3、題2的分析:按上例,從比例出發(fā),認(rèn)為此箱產(chǎn)品的廢品率為2100=2%,它大于1%,因而按照約定,買方可以拒絕接收。你覺得合理嗎?2.先將上述模型一般化:先將上述模型一般化:(1)在上述兩個(gè)例題中,所考察的個(gè)體(魚,產(chǎn)品)的全體(總體)個(gè)數(shù)都是一個(gè)有限數(shù)N。我們不妨將所考察的個(gè)體通稱為“球”,并且認(rèn)為都在一個(gè)”袋”中。(2)在兩個(gè)問題中,總體的元(個(gè)體)都分成兩類(有紅點(diǎn)或無紅點(diǎn);廢品或合格品),將前者通稱為“紅球”,后者通稱為“黑球”記
4、紅球個(gè)數(shù)為M(3)在兩個(gè)問題中,都從總體中抽出若干個(gè)體(一個(gè)樣本),樣本容量為n(4)在兩個(gè)問題中,樣本中含有紅球的個(gè)數(shù)為m如何建立這種方案呢?假設(shè)例題2中所檢驗(yàn)的那箱產(chǎn)品的廢品率為1%,則易計(jì)算得3030.98767mPXPXm??????也就是說,抽到3個(gè)以上的廢品的概率(可能性)是很小的(1.23%);而且還可以證明,當(dāng)廢品率小于1%時(shí),抽到3個(gè)以上的廢品的可能性更小。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)知道:概率很小的事件是難于發(fā)生的。所以從賣方希望盡
5、量將合格箱交出的觀點(diǎn)看:從一箱產(chǎn)品中抽取100個(gè)產(chǎn)品,抽到的廢品數(shù)大于3時(shí),就沒有理由交給對(duì)方;抽到的廢品數(shù)小于或等于3時(shí),就可以認(rèn)為此箱產(chǎn)品合格,買方應(yīng)該接收。于是按照賣方的觀點(diǎn)應(yīng)該約定:從一箱產(chǎn)品中抽取100個(gè)產(chǎn)品,抽到廢品數(shù)大于3時(shí),賣方應(yīng)該自己留下;抽到廢品數(shù)小于或等于3時(shí),就應(yīng)該認(rèn)為該箱產(chǎn)品合格,買方應(yīng)該接收;這種“概率很小的事件在實(shí)踐中難于發(fā)生”在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中稱為“實(shí)際推斷原理”:一個(gè)事件如果發(fā)生的概率很小(如1%或5%),
6、那么在一次試驗(yàn)中,就認(rèn)為它不會(huì)發(fā)生;反之,一個(gè)事件如果發(fā)生的概率很大(如99%或95%),那么在一次試驗(yàn)中,就認(rèn)為它必定發(fā)生。上述做法會(huì)犯錯(cuò)誤吧?5.抽樣推斷的兩類錯(cuò)誤抽樣推斷的兩類錯(cuò)誤事實(shí)上,事件發(fā)生的可能性小、難于發(fā)生,并不等于不發(fā)生。所以存在這樣的情況:抽到的廢品數(shù)雖然大于3,但該箱的廢品率不超過1%.此時(shí),雖然此箱產(chǎn)品合格,但是按照約定,還得作為不合格處理而招致?lián)p失。于是賣方損失的可能性達(dá)到1.23%.在統(tǒng)計(jì)學(xué)中稱為犯第一類錯(cuò)誤
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