一、什么是母体、什么是抽样

1.1 关于母体

在统计学中,样本的总体就是母体。这里不要把母体简单理解成一个集合,要理解成“全体样本集合+它们的分布”就全了。也就是“所谓母体,就是能源源不断产生抽样的源泉”。

这里举个例子:

 将一个骰子涂成{1,1,2,2,3,4},那么他的样本是{1,2,3,4},而分布是:

事件 概率分布
1 1/3
2 1/3
3 1/6
4 1/6

这里样本集合{1,2,3,4} 和分布{1/3,1/3,1/6,1/6},外加随机器具,共同作用下构成母体。

母体是啥样的?以上所举的骰子很具体,但是,大多数母体很难描述。只有少数母体能用分布函数表示,如高斯、平均分布等,而对于大多数的母体连参数都不知道,只能从抽样中大致推断。

1.2 抽样

从母体中,随机抽取N次的数据序列。原则上,从母体抽取出无穷次,得到的数据序列就是母体。然而这是不可能实现的。因此,每次样本N元素,这样重复M次,得到M组长度为N的样本组,这种方法是统计论常见的。

1.3  母体和抽样的关系

将母体看成是个类似于大炮的函数,每一个开炮就是抽样一次结果。开N炮,发出N次抽样导致一个时间序列,也称为样本集。通过对样本集的分析,可以推断到母体的参数。

二、随机变量

随机变量是个啥?首先说明,随机变量不是一个变量,而是一个函数。对于一个骰子来说,它对应的随机变量就是一个正在旋转的骰子。

一方面随机变量类同于母体,另一方面表现出数量特性,就是与实数对应。以一个骰子的点数与回报有关,如图:

随机变量F(X)就是由下边的概率空间带动下的一个函数。每次骰子掷出才能决定事件,进而通过事件决定F的值。

这里假定:

  • 骰子掷出“1”就是D1,此时F得1分;
  • 骰子掷出“2”就是D2,此时F得0.5分;
  • 骰子掷出“3”就是D3,此时F得0分;
  • 骰子掷出“4”就是D4,此时F得-1分;
  • 骰子掷出“5”就是D5,此时F得0分;
  • 骰子掷出“6”就是D6,此时F得2分;

三、随机变量特点

1)随机变量总是关联两个东西:一个概率空间、一个以事件为变量的数值函数。

2)随机变量F(X)带有随机性,那么F(X)总可以取期望。如上例,期望是:

四、总结

在随机变量表述中有random variable或stochastic variable,两者有不同,random variable倾向于随机挑选,挑选完没有后续。stochastic variable则与赌博相关,因此stochastic variable不仅有随机挑选的过程,还有获利(或叫惩罚)的函数(此函数以事件做自变量),因此,这里作者认为,随机变量以stochastic variable为更好,其表达意义用图来说明如下:

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