经验分布函数(Empirical Distribution Functions)
设 (X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn) 为样本的中位数。
二、经验分布函数(EDF,Empirical Distribution Functions)
设 x1,x2,⋯,xnx1,x2,⋯,xn 出现的频率。
经验分布函数 Fn(x)Fn(x) 的图形。若把经验分布函数的图形连成折线,那么它实际就是累积频率直方图的上边。
这和概率分布函数的性质是一致的。
三、格利文科定理(Glivenko Theorem)
根据大数定理可知,当试验次数增大时,事件的频率稳定于概率。那么,当试验次数增大时,表示事件 {X≤x}{X≤x} 出现概率的总体分布函数呢?这个问题可由格利文科定理来回答。
格利文科定理:设总体 XX 相差的最大值也可以足够小,这就是用样本来推断总体的数学依据。
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参考文献
[1] 葛余博,概率论与数理统计,清华大学出版社
[2] 李时,应用统计学,清华大学出版
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