已知总体均值,标准差和样本容量,怎么求样本均值大于某个值的概率

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根据中心极限定理,样本均值的标准差等于总体的标准差除以根号n,n为抽样的样本容量,算下来就是0.79057;

Z值只是一个临界来值,他是标准化的结果,本身没源有意义,有意义的在于在标准正态分布模型中它代表的概率值。通过查正态分布概率表便可以知道,也可以通过excel计算,也可以通过mintab中的概率分布图计算。

95%的置信水平,也就是允许5%的误差,知正态分布是双侧的,所以是用5%(1-95%,即0.05)除以2,Z(0.05/2)表达的意思是在标准正态概率分布图中(均值等0,标准差等于1),概率面积为0.025%或1-0.025%)是对应的数值的绝对值,称为道Z值。

扩展资料:

样本均值的抽样分布是所有的样本均值形成的分布,即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布,其分布的数学期望为总体均值μ,方差为总体方差的1/n。这就是中心极限定理。 

设总体共有N个元素,从中随机抽取一个容量为n的样本,在重置抽样时,共有N·n 种抽法,即可以组成N·n不同的样本,在不重复抽样时,共有N·n个可能的样本。每一个样本都可以计算出一个均值,这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来,因此,样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。

参考资料来源:百度百科-样本均值

Sievers分析仪
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