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抽样分布渐近正态近似计算中最小自由度的估计与教学思考 被引量:2

Estimation and Teaching Thinking of the Minimum Degree of Freedom in the Asymptotic Norma Approximation of Sampling Distribution
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摘要 通过等距采样和随机采样方式分别计算不同自由度下抽样分布与其渐近正态分布在分布函数上的绝对偏差,并建立绝对偏差平方和均值或平均绝对偏差与抽样分布自由度之间的非线性回归方程,结合各种直观有效的图形趋势分析,最终给出满足指定偏差要求时可用正态分布近似计算的最小自由度的估计. The absolute deviations between sampling distribution with different degrees of freedom and asymptotic normal distribution were calculated based on equidistant sampling and random sampling. We established a nonlinear regression between the sum of the square of absolute deviation or the average of absolute deviation and degree of freedom of sampling distribution. Combining with the effective graphical trend analysis, we gave out the estimation of the minimum degree of freedom by using normal distribution approximation under certain condition or specified deviation requirements.
出处 《大学数学》 2017年第3期81-88,共8页 College Mathematics
基金 福建省本科高校教育教学改革研究项目(JAS151395) 国家自然科学基金青年基金(11301084) 福州大学第九批高等教育教学改革工程(52001024 52001069) 研究生优质课程建设项目(52004634 52004612)
关键词 随机模拟 抽样分布 自由度 非线性回归 stochastic simulation sampling distribution degree of freedom nonlinear regression
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献2

  • 1李开灿.矩阵非中心Г-分布[J].应用数学,1996,9(2):158-161. 被引量:4
  • 2中山大学数学力学系《概率论及数理统计》编写小组.概率论及数理统计[M]人民教育出版社,1980.

共引文献13

同被引文献11

引证文献2

二级引证文献6

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