📝 题目
### 第302题
设 $X_{1}, X_{2}, \cdots, X_{n}$ 是取自正态总体 $N\left(0, \sigma^{2}\right)$ 的简单随机样本, $\bar{X}$ 是样本均值,记
$$ S_{1}^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}, S_{2}^{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}, S_{3}^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} X_{i}^{2}, S_{4}^{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_{i}^{2}, $$
则可以作出服从自由度为 $n-1$ 的 $t$ 分布统计量为 (A)$\displaystyle t=\frac{\bar{X}}{S_{1} / \sqrt{n-1}}$ . (B)$\displaystyle t=\frac{\bar{X}}{S_{2} / \sqrt{n-1}}$ . (C)$\displaystyle t=\frac{\bar{X}}{S_{3} / \sqrt{n}}$ . (D)$\displaystyle t=\frac{\bar{X}}{S_{4} / \sqrt{n}}$ .
📋 详细解题步骤
目标:确定样本均值的分布
由于 $X_1, X_2, \cdots, X_n$ 独立同分布于 $N(0, \sigma^2)$,样本均值 $\bar{X} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i$ 服从正态分布 $N\left(0, \frac{\sigma^2}{n}\right)$。
公式:$$\bar{X} \sim N\left(0, \frac{\sigma^2}{n}\right)$$
提示:注意方差除以n,不是乘以n。
目标:确定 $S_1^2$ 的分布及其与 $\bar{X}$ 的独立性
由正态总体样本方差的性质,$\frac{(n-1)S_1^2}{\sigma^2} = \frac{1}{\sigma^2}\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2 \sim \chi^2(n-1)$,且 $\bar{X}$ 与 $S_1^2$ 相互独立。
公式:$$\frac{(n-1)S_1^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-1)$$
提示:注意样本方差与总体方差的关系
目标:构造 $t$ 统计量的标准形式
根据 $t$ 分布的定义:若 $U \sim N(0,1)$,$V \sim \chi^2(k)$ 且 $U$ 与 $V$ 独立,则 $t = \frac{U}{\sqrt{V/k}} \sim t(k)$。这里取 $U = \frac{\bar{X}}{\sigma/\sqrt{n}} \sim N(0,1)$,$V = \frac{(n-1)S_1^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-1)$,且 $U$ 与 $V$ 独立,于是 $t = \frac{\bar{X}/(\sigma/\sqrt{n})}{\sqrt{[(n-1)S_1^2/\sigma^2]/(n-1)}} = \frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1} \sim t(n-1)$。
公式:$$t = \frac{U}{\sqrt{V/k}} \sim t(k)$$
提示:注意U和V的独立性与自由度
目标:将选项中的统计量化为标准形式
选项 (A) $t = \frac{\bar{X}}{S_1/\sqrt{n-1}} = \frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_1}$,而标准形式为 $\frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1}$,两者相差因子 $\sqrt{\frac{n-1}{n}}$,但 $\frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_1} = \frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1} \cdot \sqrt{\frac{n-1}{n}}$,由于 $\frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1} \sim t(n-1)$,乘以常数 $\sqrt{\frac{n-1}{n}}$ 后仍服从 $t(n-1)$(因为 $t$ 分布乘以常数后仍是 $t$ 分布,自由度不变)。实际上,$\frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_1} = \frac{\bar{X}}{S_1/\sqrt{n-1}}$ 正是 $t(n-1)$ 分布的标准形式,因为 $\frac{\bar{X}}{S_1/\sqrt{n-1}} = \frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_1}$,而 $\frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1} \sim t(n-1)$ 表明 $\frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_1}$ 也服从 $t(n-1)$。
公式:$$t = \frac{\bar{X}}{S_1/\sqrt{n-1}} \sim t(n-1)$$
提示:注意分母是S1/√(n-1)而非S/√n
目标:验证其他选项
选项 (B) 中 $S_2^2 = \frac{1}{n}\sum (X_i-\bar{X})^2$,则 $\frac{nS_2^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-1)$,但 $t = \frac{\bar{X}}{S_2/\sqrt{n-1}} = \frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_2}$,由于 $S_2 = \sqrt{\frac{n-1}{n}}S_1$,代入得 $\frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{\sqrt{\frac{n-1}{n}}S_1} = \frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1}$,这服从 $t(n-1)$,但选项 (B) 的表达式与标准形式不同,实际上 $\frac{\bar{X}}{S_2/\sqrt{n-1}} = \frac{\bar{X}\sqrt{n-1}}{S_2}$,而 $S_2$ 与 $S_1$ 的关系导致其分布为 $t(n-1)$,但题目要求“可以作出服从自由度为 $n-1$ 的 $t$ 分布统计量”,选项 (B) 的统计量也服从 $t(n-1)$,但通常教材中 $t$ 统计量定义为 $\frac{\bar{X}}{S/\sqrt{n}}$,其中 $S$ 为样本标准差。选项 (C) 和 (D) 中 $S_3^2$ 和 $S_4^2$ 涉及 $\sum X_i^2$,与 $\bar{X}$ 不独立,且 $\frac{\sum X_i^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n)$,但 $\bar{X}$ 与 $\sum X_i^2$ 不独立,因此不能构造 $t$ 分布。
公式:$$\frac{\bar{X}\sqrt{n}}{S_1} \sim t(n-1)$$
提示:注意S2与S1的转换关系
目标:得出结论
综合以上分析,只有选项 (A) 中的统计量 $t = \frac{\bar{X}}{S_1/\sqrt{n-1}}$ 是标准的 $t(n-1)$ 分布形式,因此正确答案为 (A)。
公式:$$t = \frac{\bar{X}}{S_1/\sqrt{n-1}} \sim t(n-1)$$
提示:注意t分布的自由度是n-1