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正态分布下的估计、置信区间和检验

正态分布下的估计、置信区间和检验
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2018-11-27 19:33
函数解析几何微积分概率统计
所属专题 Pearson Maths A level Further Statistics 2
①本范例演示了如何使用正态分布进行参数估计、构建置信区间以及执行假设检验；②涉及的核心数学概念包括正态分布、样本均值、样本方差、置信区间、假设检验等；③作图要点——从下方『构造摘要』提炼用到了 Sequence, Point, Integral, Intersect, OrthogonalLine, Segment, Vector, RandomNormal, Sum, SampleVariance 等GeoGebra命令和对象；④适合高中及以上数学学习者，用于理解统计推断的基本方法。

GeoGebra 命令及参数

  1. Sequence(Segment[(-100, i), (100, i)], i, -50, 50, 1) → list2
  2. Sequence(Segment[(i, -100), (i, 100)], i, -50, 50, 1) → list4
  3. Point(g) → A
  4. Point(g) → B
  5. Integral(f, x(A), x(B)) → b
  6. Intersect(f, i, (-2, 0.12098536225957168)) → D
  7. Intersect(f, h, (2, 0.12098536225957168)) → E
  8. Integral(f, -30, x(B)) → a
  9. OrthogonalLine(D, g) → j
  10. OrthogonalLine(E, g) → l
  11. Intersect(j, g) → C
  12. Intersect(f, l, (2, 0.12098536225957168)) → F
  13. Intersect(l, g) → G
  14. Segment(D, C) → m
  15. Segment(E, G) → n_3
  16. OrthogonalLine(A, g) → p
  17. OrthogonalLine(B, g) → q
  18. Intersect(f, p, (-2.930333438686662, 0.06819101473948343)) → H
  19. Intersect(f, q, (0.847407925433364, 0.1823461932923673)) → I
  20. Segment(H, A) → r
  21. Segment(I, B) → s
  22. Integral(f, ((-k) * σ) + μ, (k * σ) + μ) → o
  23. Intersect(f, f_1, (0, 0.19947114020071635)) → J
  24. Point(f_1) → K
  25. Intersect(j, f_1) → L
  26. Intersect(g, f_1) → M
  27. Vector(M, K) → v
  28. Segment(M, J) → g_1
  29. RandomNormal(μ, σ) → r1
  30. Sequence((RandomNormal[μ, σ], 0), i, 1, n) → l1
  31. Sum(l2) → s1
  32. Segment(P5, X) → h_1
  33. SampleVariance(l2) → w