感謝分享。

學習了，有用

問題的分歧關鍵是標準上文字描述是正確的（那句話沒說錯），但是公式符號表達有問題：即u（y平）=u（y），樣本全體的平均值的標準差=單個樣本值的標準差。而各類專業書籍既此各有各的表述。

我也贊同崔老師，盡信書不如無書。樣本算術平均值的標準差就是原列標準差的根號1/n。估計老外這有些差異，誰叫中國沒有原創理論。

謝謝分享。

yzjl3420646 發表于 2016-3-14 17:06
崔老師還是得認真審題啊

這個崔先生，呵呵。。。

http://wenku.baidu.com/link?url= ... VSRMOay242gdiNlzST_

學習了，謝謝各位了啊！！！

yzjl3420646 發表于 2016-3-24 13:22
如上，所謂的“恰恰說明均值的方差等于樣本方差除以樣本容量”，不正是你想要努力證明的嗎？如今為何將 ...

樣本均值的方差等于樣本方差除以樣本容量這一結論隨便一本概率書中都有。我證明有點畫蛇添足

崔偉群 發表于 2016-3-24 10:19
您原帖說：假設以h為間隔分為n組，所以總數量h*n
我理解您這個帖子說：以h為間隔分為m組，所以n=h*m
我的 ...

如上，所謂的“恰恰說明均值的方差等于樣本方差除以樣本容量”，不正是你想要努力證明的嗎？如今為何將此偽命題偷換到我身上？

yzjl3420646 發表于 2016-3-24 08:43
但是你看，明顯的在我舉的例子里n≠h且n≠m，而n=h×m

您原帖說：假設以h為間隔分為n組，所以總數量h*n
我理解您這個帖子說：以h為間隔分為m組，所以n=h*m
我的意思是，以1為間隔分為n組，顯然其均值的方差就是樣本方差除以n，實際上這一結論大部分概率書上都有，相應求均值方差的例子也有。
如果您能證明樣本均值的方差就是樣本方差，那我覺得您說得就會有道理。

崔偉群 發表于 2016-3-21 14:46
同意您1的說法
您2的說法恰恰說明均值的方差等于樣本方差除以樣本容量，這是因為沒1組可以只有1個樣本點 ...

但是你看，明顯的在我舉的例子里n≠h且n≠m，而n=h×m

yzjl3420646 發表于 2016-3-19 14:18
崔老師，不知您注意到沒有。公式16、17與公式20的數學模型是不同的。
為了便于表示，我用同一個樣本來解 ...

同意您1的說法
您2的說法恰恰說明均值的方差等于樣本方差除以樣本容量，這是因為沒1組可以只有1個樣本點。

史錦順 發表于 2016-3-18 18:43
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       崔偉群先生注意到，蒙特卡洛法中的不確定度定義式（17）與GUM通常講的不確定度定義式不同。這是重 ...

同意您的結論1，2，結論3保留看法

崔偉群 發表于 2016-3-18 11:07
您畫紅線的公式和標準中式（16）類似，顯然式（20）表示的是均值的方差；式（17）是樣本方差。

計量人員 ...

崔老師，不知您注意到沒有。公式16、17與公式20的數學模型是不同的。
為了便于表示，我用同一個樣本來解釋這兩個數學模型的不同。
說：通過實驗獲得了分布（或者說總體）Y的這么一個樣本y，y1，y2，。。。。。yn，n接近無窮大

      1.公式16是通過取樣本的均值，來估計Y的期望；
         公式17是通過評價樣本的標準偏差，來估計Y的方差，因此公式17時1/n

      2.然后我們不這么評價了，我們將樣本以h為間隔，分為n個組，這樣同樣的樣本就表示為 y1,1   ，y 2,1   。。。yh，1 。。。。。yh，m
         我們分別對每個組求均值，獲得各組的均值，以各組均值的均值估計Y的期望；
         以各數據與其所在組的期望之方和根作為各組的標準偏差。然后將m個標準偏差合成，方為樣本總體的標準偏差。因此公式20是 1/hm 。

那么，直接評價標準偏差與分組評價標準偏差然后合成有什么區別呢？
答案是米有區別！
更迷惑的是不是？
崔老師可以試著搞個樣本算算試試。

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       崔偉群先生注意到，蒙特卡洛法中的不確定度定義式（17）與GUM通常講的不確定度定義式不同。這是重要的。
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       崔先生認為是（17）式出錯；我卻認為：對統計測量來說，恰恰（17）式是正確的；而GUM是錯誤的。
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       在經典測量中，被測量是常量，儀器有隨機誤差。用平均值的西格瑪來表征測得值平均值的分散性是正確的。
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       在統計測量中，被測量是隨機變量，用平均值當統計變量量值的表征量，而分散性的表征量是單值的西格瑪，并不是平均值的西格瑪。
       在測量次數很大很大時，隨機變量的單值的西格瑪趨于常數，是量值分散性的表征量；而平均值的西格瑪趨于零。趨于零的量是不能當分散性的表征量的。
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       GUM與蒙特卡洛法，共同的話題是統計測量。對統計測量，（17）式是正確的；而在統計測量中，A類不確定度評定規定“除以根號N”是錯誤的。
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       先生的發現，將導致人們重新認識不確定度論的某些根本內容。
       1  GUM定義的標準不確定度是平均值的標準偏差；蒙特卡洛法定義的標準不確定度是單值的標準偏差。到底不確定度是什么？應該怎樣定義？
       2  據說蒙特卡洛法可以驗證GUM評定結果的正誤。如果二者定義都不同，還怎么驗證？
       3  如果蒙特卡洛法定義的不確定度是正確的，那A類不確定度評定，還能除以根號N嗎？

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下面的照片是JCGM的原文。說明：JJF文本沒錯。
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yzjl3420646 發表于 2016-3-18 09:13
崔老師，在公式（20）下面有對此公式中“y”的定義

您畫紅線的公式和標準中式（16）類似，顯然式（20）表示的是均值的方差；式（17）是樣本方差。

計量人員得到了一個真值的估計（樣本均值），但是您認為這個估計（樣本均值）所來源的樣本的方差表示了真值估計（樣本均值）的分散程度？
不知道我的理解對不對？

崔偉群 發表于 2016-3-17 16:41
按照您的說法，是否說標準中的公式（20）也錯了？

崔老師，在公式（20）下面有對此公式中“y”的定義

yzjl3420646 發表于 2016-3-16 23:26
在符號上，可能我們看的并非同一本書。
我找了本浙大的，同樣可以說明這種關系

按照您的說法，是否說標準中的公式（20）也錯了？

崔偉群 發表于 2016-3-16 11:48
概率書上說:
一般情況下大寫字母Y是隨機變量，小寫字母y表示任一樣本點。
樣本由樣本點組合而成。

在符號上，可能我們看的并非同一本書。
我找了本浙大的，同樣可以說明這種關系


以上是浙大版121頁~122頁“ 中心極限定理一”的部分
我認為蒙特卡洛定理中：
     所定義的Y即為“X1，X2，...Xn”所服從的分布，這個分布的期望即我們要測量的真值；
     所定義的y即為對這個分布無限多測量的分布，這個分布的期望是真值的最佳估計
     所定義的有限個yi是y中的一部分，即為因現實影響而無法無限多測量的樣本片段。當我們用有限個yi來估計y時，即為y的最佳估計，亦Y的最佳估計。
     在這里，必須認清yi的均值并不服從分布y，因此公式是沒有錯誤的，也不用除以樣本量M。而等號前使用yi的均值代表yi中的某個個體應該是不恰當的。

yzjl3420646 發表于 2016-3-16 09:59
你可以理解為Y是真值 ，y是無限次測量Y的樣本，而yx是有限次測量的數據。yx 用來估計y，而y用來估計Y。或 ...

概率書上說:
一般情況下大寫字母Y是隨機變量，小寫字母y表示任一樣本點。
樣本由樣本點組合而成。
也百度了一下：
研究中實際觀測或調查的一部分個體稱為樣本(sample)，把隨機實驗的一切可能結果的全體稱為樣本空間,其中實驗的每個結果就稱做樣本點.
　例如：拋擲一枚骰子，可能出現的點數，其樣本空間S：{1,2,3,4,5,6}，其中的1,2,3,4,5,6，就是六個樣本點。  

崔偉群 發表于 2016-3-15 16:41
您說y是個Y的樣本，又說y是Y的估計，感覺混亂了

你可以理解為Y是真值 ，y是無限次測量Y的樣本，而yx是有限次測量的數據。yx 用來估計y，而y用來估計Y。或者你可以找本《概率論與數理統計》讀讀。

yzjl3420646 發表于 2016-3-15 16:10
崔老師應知道,Y通常表示被測量的總體；而y代表從總體中所取得的樣本，樣本量是無窮大；我們再通過有限個的 ...

您說y是個Y的樣本，又說y是Y的估計，感覺混亂了

您說y是個Y的樣本，又說y是Y的估計，感覺混亂了