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估算200个样本的平均值与总体平均值相差超过一个标准差的可能性

估算200个样本的平均值与总体平均值相差超过一个标准差的可能性

作者: 久别重逢已经那边v发 | 来源:发表于2024-11-15 06:49 被阅读0次

如果从一组内符合标准分布的数据中,抽取一组200个数据的样本,样本平均值与总体平均值之间的误差超过1个标准差的概率是多少?

要计算样本平均值与总体平均值之间的误差超过1个标准差的概率,我们可以使用中心极限定理。根据中心极限定理,样本平均值的分布接近于正态分布,其均值等于总体均值,标准差等于总体标准差除以根号样本大小。
设总体均值为 \mu,总体标准差为 \sigma,样本大小为 n。样本平均值的标准差(也称为标准误差)是 \sigma / \sqrt{n}
在本例中,样本大小 n = 200,我们要求的是样本平均值与总体平均值之间的误差超过1个标准差(即 \sigma / \sqrt{n})的概率。这相当于求样本平均值落在 (\mu - \sigma / \sqrt{n}, \mu + \sigma / \sqrt{n}) 区间外的概率。
我们可以使用标准正态分布来计算这个概率。首先,将问题转换为标准正态分布变量 Z 的形式,其中 Z = \frac{\bar{X} - \mu}{\sigma / \sqrt{n}}\bar{X} 是样本平均值。然后,我们计算 Z 值超过1和低于-1的概率之和。
现在,我将使用Python进行这个计算。

from scipy.stats import norm
# 样本大小
n = 200
# 计算Z分数对应的标准差超过1的概率
# P(Z > 1) + P(Z < -1)
probability = norm.sf(1) + norm.cdf(-1)
print(probability)

0.31731050786291415
样本平均值与总体平均值之间的误差超过1个标准差的概率大约是31.73%。

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