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[導讀]由于統(tǒng)計學在現(xiàn)實生活和“高端”科學研究中有著很高的地位,時常思考統(tǒng)計相關的問題,加深對它的基礎理論的理解應該對我們理解和研究現(xiàn)實世界有幫助。1、樣本空間與總體的關系樣本空間,在茆詩松等編著的《概率論與

由于統(tǒng)計學在現(xiàn)實生活和“高端”科學研究中有著很高的地位,時常思考統(tǒng)計相關的問題,加深對它的基礎理論的理解應該對我們理解和研究現(xiàn)實世界有幫助。

1、樣本空間與總體的關系

樣本空間,在茆詩松等編著的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程》一書中,是這樣定義的:隨機現(xiàn)象的一切可能的基本結果組成的集合稱為樣本空間,每個基本結果被稱為樣本點。首先理解一下,什么是隨機現(xiàn)象?隨機現(xiàn)象就是在一定條件下,并不總是出現(xiàn)相同結果的現(xiàn)象,稱為隨機現(xiàn)象。這里我們不去深究什么是現(xiàn)象,因為他的解釋本身是抽象的,抽象的東西相對具體的東西理解稍微困難一點,我們可以在不斷的學習過程中慢慢理解、意會這些概念。這里我們固定了某個關心的結果后,就可以產(chǎn)生樣本空間了。比如,我們研究“某個環(huán)境中,固定條件下,投擲骰子出現(xiàn)的點數(shù)”,這里我們考慮的是出現(xiàn)的點數(shù)這種結果形式,為什么不是說結果,而是說結果形式,只是微妙的一點點差別而已,結果是確定的,而結果形式是概述這些可能的結果,我這樣理解,但是由于這樣會帶來理解上的負擔,干脆用“結果”這個詞來代替了,在大多數(shù)情況下,大家都可以意會。這個例子中,我們考慮的是投擲骰子這種隨機現(xiàn)象的出現(xiàn)點數(shù)這種結果,所以樣本點有“出現(xiàn)1點”,“出現(xiàn)2點”,...,"出現(xiàn)6點",這些樣本點組成樣本空間。樣本空間還強調(diào)了“一切可能”,表征全面性。樣本空間的本質(zhì)屬性是集合,這個定義不想我們大家在代數(shù)中學到的空間一樣,代數(shù)中,空間是定義了運算以及某些限定條件的集合,他跟分析中的空間也不一樣,總之概率中的樣本空間僅僅是一個集合而已,如果你愿意,你可以叫他樣本集合。

總體,我們繼續(xù)把茆詩松等人的定義作為理解的出發(fā)點,所謂總體就是指研究對象的全體。與樣本空間不同,樣本空間是隨機現(xiàn)象的我們所關心的結果的集合,而總體是指對象的全體,它本質(zhì)也是集合的概念,每個研究對象是可以區(qū)分開來的,每一個對象我們稱之為個體,總體只說明是對象的集合,沒有說明是結果的集合,但是很多情況下,或者研究統(tǒng)計的科學家實際上是想把總體定義成結果的集合的,實際中他們也是這樣用的。他們隸屬的學科也不同,樣本空間屬于概率論的范疇,總體屬于統(tǒng)計的范疇。概率是給出某些假設本質(zhì),研究本質(zhì)后的現(xiàn)象問題,就是說概率是已知概率分布,然后研究隨機變量的關系啊,性質(zhì)啊,給一些新的變量定義啊,比如數(shù)學期望,方差,標準差啊之類的,統(tǒng)計是為了發(fā)現(xiàn)總體某種原始本質(zhì)性質(zhì),而做出的數(shù)學上的分析和理解。當然這只是我個人的理解,也許事實不是這樣的,不管事實怎樣,這樣理解并不會對我們理解統(tǒng)計學的基本原理和方法造成障礙。

既然學科不同,即使他們有聯(lián)系,我們在考慮不同學科的時候,根據(jù)上下文區(qū)分即可,不要過于糾結,糾結多了,會阻止我們前進的。


2、理解總體之后的概念和需要研究的問題

知道了什么是總體,什么是個體了么? 如果我們要研究某個區(qū)域中學生的身高,那么這個區(qū)域中所有學生的身高構成了我們研究問題的總體,每個學生的身高就是一個個體。這樣一來,我們?nèi)绻^續(xù)思考下,寫書的作者也做過討論,就是做數(shù)學理論研究,很容易想到去除實際背景,研究去除背景后的數(shù)學模型的性質(zhì)理論。這里呢,我們就去除身高這個實際名詞,我們研究的是代表身高的那一堆數(shù),這堆數(shù)有的出現(xiàn)的次數(shù)多一點,有的出現(xiàn)的次數(shù)少一點,也就是說在這堆數(shù)中任意取一個數(shù),每個數(shù)都有可能被抽到。那么我們可以把這個數(shù)看成隨機變量去研究它,是可以的,這堆數(shù)有用一個分布函數(shù)來描述它,每個數(shù)用隨機變量描述它。再插一點,什么是隨機變量呢?隨機變量是定義在樣本空間上的一個實值函數(shù)。又提到樣本空間了,另一種理解,樣本空間就是這個區(qū)域中所有學生,樣本點就是每個學生,那么不管你研究身高,還是體重,這兩個都可以給出數(shù)量指標,這個指標完全可以用實數(shù)來表示,這就是隨機變量了,如果考慮的是身高和體重,用一個二維隨機變量來表示就行了?,F(xiàn)在我們研究的是統(tǒng)計學問題,隨機變量就是定義在總體之上的實值函數(shù),但是前面我們說的總體是全體學生的身高啊,怎么不是全體學生呢?哈哈,可以根據(jù)上下文區(qū)分下,總體到底是什么,一般我們研究的是可以量化的指標,如果只考慮某一個指標的時候,我們研究的每個同學只有一個這樣的指標,所以這個指標可以認為就是這個同學了,但是我們在研究多個指標的情況下,我們只能把總體看成是全體學生了,你不把它看成全體學生也可以,可以認為每個個體只是變成了一個多維描述的指標了而已。

在糾正道正路上來,我們研究總體的性質(zhì)有很多限制,比如我們沒有那么多人力去認真統(tǒng)計某個大區(qū)域中的所有學生身高。我們又想知道總體到底是一個什么樣子的。其實我們說研究性質(zhì),不是十分準確,概率統(tǒng)計中,只要分布已知了,本質(zhì)就知道了。所以準確的說,我們是為了研究總體的分布,想知道總體到底滿足什么分布,然后某些分布具有什么性質(zhì),就是概率論研究的內(nèi)容了。

不能每個個體都研究,我們就想一個辦法來近似的研究整體,就是找一個我們認為能很好的代替總體的一個小集合來研究下,為了更好的在數(shù)學上研究呢,我們就引進了樣本的概念。關于樣本的定義大家有一點差別,但是不會影響我們后面的學習,我傾向于于寅寫的高等工程數(shù)學里的理解,當然他也許不是這個定義的創(chuàng)造者,但是我讀了他的書,學知識而已,就認為是他寫的也不會影響我們最終的收獲。樣本就是按照一定規(guī)則從總體抽取的若干個體,抽取的個體數(shù)目稱為樣本容量,有的人也就他樣本量。如果我們抽取的規(guī)則是隨機的,也就是說每個個體被抽到的機會是均等的;每一次抽取的個體跟其它次抽取行為沒有關系。這樣的到的樣本叫簡單隨機樣本。我們大多數(shù)情況下研究這樣的樣本。因為這樣的樣本才能很好的反應總體的本質(zhì)。至于為什么這樣的樣本能反應總體分布,我沒有去證明,也許有前輩已經(jīng)證明了,我們就可以站在前輩的肩膀上了。

想想,既然從總體中是隨機拿到的一個值,那么代表這個值得變量就是隨機變量了,它應該跟總體滿足相同的分布,而且他們相互獨立,所謂獨立同分布啊。所以一個樣本可以認為是一個多維隨機變量,每一維都是獨立的。試驗做畢,你會得到一組值,這組值就是樣本觀測值。試驗就是抽取個體的過程。樣本中的每個個體呢,也有個新名字,叫樣品。有的時候也不區(qū)分這個,所以有些書里面也就不介紹了。




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