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高等教育自学考试 概率论与数理统计期末自学 复习重要知识点

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概率论与数理统计期末复习重要知识点第二章知识点:1.离散型随机变量:设X 是一个随机变量,如果它全部可能的取值只有有限个或可数无穷个,则称X 为一个离散随机变量。

2.常用离散型分布:(1)两点分布(0-1分布): 若一个随机变量X 只有两个可能取值,且其分布为12{},{}1(01)P X x p P X x p p ====-<<,则称X 服从12,x x 处参数为p 的两点分布。

两点分布的概率分布:12{},{}1(01)P X x p P X x pp ====-<<两点分布的期望:()E X p =;两点分布的方差:()(1)D X p p =-(2)二项分布:若一个随机变量X 的概率分布由式{}(1),0,1,...,.k kn k n P x k C p p k n -==-=给出,则称X 服从参数为n,p 的二项分布。

记为X~b(n,p)(或B(n,p)).两点分布的概率分布:{}(1),0,1,...,.k k n kn P x k C p p k n -==-= 二项分布的期望:()E X np =;二项分布的方差:()(1)D X np p =-(3)泊松分布:若一个随机变量X 的概率分布为{},0,0,1,2,...!kP X k ek k λλλ-==>=,则称X 服从参数为λ的泊松分布,记为X~P (λ)泊松分布的概率分布:{},0,0,1,2,...!kP X k ek k λλλ-==>=泊松分布的期望:()E X λ=;泊松分布的方差:()D X λ=4.连续型随机变量:如果对随机变量X 的分布函数F(x),存在非负可积函数()f x ,使得对于任意实数x ,有(){}()xF x P X x f t dt-∞=≤=⎰,则称X 为连续型随机变量,称()f x 为X 的概率密度函数,简称为概率密度函数。

5.常用的连续型分布: (1)均匀分布:若连续型随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它,0,1)(bx a a b x f ,则称X 在区间(a,b )上服从均匀分布,记为X~U(a,b)均匀分布的概率密度:⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它,0,1)(b x a a b x f 均匀分布的期望:()2a bE X +=;均匀分布的方差:2()()12b a D X -= (2)指数分布:若连续型随机变量X 的概率密度为00()0xe xf x λλλ-⎧>>=⎨⎩,则称X 服从参数为λ的指数分布,记为X~e (λ)指数分布的概率密度:00()0xe xf x λλλ-⎧>>=⎨⎩指数分布的期望:1()E X λ=;指数分布的方差:21()D X λ=(3)正态分布:若连续型随机变量X的概率密度为22()2()x f x x μσ--=-∞<<+∞则称X 服从参数为μ和2σ的正态分布,记为X~N(μ,2σ)正态分布的概率密度:22()2()x f x x μσ--=-∞<<+∞正态分布的期望:()E X μ=;正态分布的方差:2()D X σ=(4)标准正态分布:20,1μσ==,2222()()x t xx x e dtϕφ---∞=标准正态分布表的使用: (1)()1()x x x φφ<=--(2)~(0,1){}{}{}{}()()X N P a x b P a x b P a x b P a x b b a φφ<≤=≤≤=≤<=<<=-(3)2~(,),~(0,1),X X N Y N μμσσ-=故(){}{}()X x x F x P X x P μμμφσσσ---=≤=≤={}{}()()a b b a P a X b P Y μμμμφφσσσσ----<≤=≤≤=-定理1: 设X~N(μ,2σ),则~(0,1)X Y N μσ-=6.随机变量的分布函数: 设X 是一个随机变量,称(){}F x P X x =≤为X 的分布函数。

自考04183《概率论数理统计(经管类)》考前密训复习资料

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考前复习资料代码:04183科目:概率论数理统计(经管类)目录1、随机事件的关系与计算 (1)2、利用概率的性质计算概率 (1)3、条件概率的定义和公式 (1)4、事件的独立性(概念与性质) (1)5、n重贝努利试验中事件A恰好发生k次的概率公式 (1)6、利用分布函数计算概率的公式 (1)7、连续型随机变量及其概率密度 (1)8、正态分布和一般正态分布的标准化 (2)9、维离散型随机变量联合分布律和边缘分布律 (2)10、二维连续型随机变量的概率密度和边缘概率密度 (2)11、二维随机变量的独立性 (2)12、二维均匀分布、二维正态分布 (3)13、两个随机变量函数的分布 (3)14、随机变量的方差的概念、性质及计算 (3)15、协方差和相关系数 (3)16、独立同分布序列的中心极限定理 (4)17、样本均值、样本方差 (4)18、三大抽样分布 (5)19、参数的矩法估计 (5)20、大似然估计的方法与步骤 (5)21、估计量的无偏性 (5)22、估计量的有效性和相合性 (5)23、假设检验的两类错误 (6)24、用最小二乘法估计回归模型中的未知参数 (6)25、随机事件及其概率 (7)26、概率的定义及其计算 (7)27、分部函数性质 (8)28、离散型随机变量 (8)29、连续型随机变量 (8)30、离散型二维散随机变量边缘分布 (8)31、离散型二维随机变量条件分布 (9)32、连续性二维随机变量的联合分布函数 (9)33、连续型二维随机变量边缘分布函数与边缘密函数 (9)39、二维随机变量的条件分布 (9)40、数学期望 (9)41、数学期望的性质 (9)42、方差 (10)43、方差的性质 (10)44、协方差 (10)45、相关系数 (10)46、协方差和相关系数的性质 (10)47、常见数字分布的期望和方差 (10)48、切比雪夫不等式 (11)49、大数定律 (11)50、中心极限定理 (12)51、总体和样本 (12)52、统计量 (12)53、三大抽样分布 (12)54、参数估计 (13)55、点估计中的矩估计法(总体矩=样本矩) (13)56、点估计中的最大似然估计 (14)1、随机事件的关系与计算事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念2、利用概率的性质计算概率)()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃,)()()(AB P B P A B P -=-3、条件概率的定义和公式)(B A P )()(B P AB P =4、事件的独立性(概念与性质)定义:若)()()(B P A P AB P =,则称A 与B 相互独立。

概率论与数理统计复习资料

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自考04183概率论与数理统计(经管类)笔记-自考概率论与数理统§1.1 随机事件1.随机现象:确定现象:太阳从东方升起,重感冒会发烧等;不确定现象:随机现象:相同条件下掷骰子出现的点数:在装有红、白球的口袋里摸某种球出现的可能性等;其他不确定现象:在某人群中找到的一个人是否漂亮等。

结论:随机现象是不确定现象之一。

2.随机试验和样本空间随机试验举例:E1:抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况。

E2:掷一枚骰子,观察出现的点数。

E3:记录110报警台一天接到的报警次数。

E4:在一批灯泡中任意抽取一个,测试它的寿命。

E5:记录某物理量(长度、直径等)的测量误差。

E6:在区间[0,1]上任取一点,记录它的坐标。

随机试验的特点:①试验的可重复性;②全部结果的可知性;③一次试验结果的随机性,满足这些条件的试验称为随机试验,简称试验。

样本空间:试验中出现的每一个不可分的结果,称为一个样本点,记作。

所有样本点的集合称为样本空间,记作。

举例:掷骰子:={1,2,3,4,5,6},=1,2,3,4,5,6;非样本点:“大于2点”,“小于4点”等。

3.随机事件:样本空间的子集,称为随机事件,简称事件,用A,B,C,…表示。

只包含一个样本点的单点子集{}称为基本事件。

必然事件:一定发生的事件,记作不可能事件:永远不能发生的事件,记作4.随机事件的关系和运算由于随机事件是样本空间的子集,所以,随机事件及其运算自然可以用集合的有关运算来处理,并且可以用表示集合的文氏图来直观描述。

(1)事件的包含和相等包含:设A,B为二事件,若A发生必然导致B发生,则称事件B包含事件A,或事A包含于事件B,记作,或。

性质:例:掷骰子,A:“出现3点”,B:“出现奇数点”,则。

注:与集合包含的区别。

相等:若且,则称事件A与事件B相等,记作A=B。

(2)和事件概念:称事件“A与B至少有一个发生”为事件A与事件B的和事件,或称为事件A与事件B的并,记作或A+B。

自考04183概率论与数理统计(经管类) 自考核心考点笔记 自考重点资料

自考04183概率论与数理统计(经管类) 自考核心考点笔记 自考重点资料

《概率论与数理统计(经管类)》柳金甫、王义东主编,武汉大学出版社新版第一章随机事件与概率第二章随机变量及其概率分布第三章多维随机变量及其概率分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律及中心极限定理第六章统计量及其抽样分布第七章参数估计第八章假设检验第九章回归分析前言本课程包括两大部分:第一部分为概率论部分:第一章至第五章,第五章为承前启后章,第二部分为数理统计部分:第六章至第九章。

第一章随机事件与概率本章概述.内容简介本章是概率论的基础部分,所有内容围绕随机事件和概率展开,重点内容包括:随机事件的概念、关系及运算,概率的性质,条件概率与乘法公式,事件的独立性。

本章内容§1.1 随机事件1.随机现象:确定现象:太阳从东方升起,重感冒会发烧等;不确定现象:随机现象:相同条件下掷骰子出现的点数:在装有红、白球的口袋里摸某种球出现的可能性等;其他不确定现象:在某人群中找到的一个人是否漂亮等。

结论:随机现象是不确定现象之一。

2.随机试验和样本空间随机试验举例:E1:抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况。

E2:掷一枚骰子,观察出现的点数。

E3:记录110报警台一天接到的报警次数。

E4:在一批灯泡中任意抽取一个,测试它的寿命。

E5:记录某物理量(长度、直径等)的测量误差。

E6:在区间[0,1]上任取一点,记录它的坐标。

随机试验的特点:①试验的可重复性;②全部结果的可知性;③一次试验结果的随机性,满足这些条件的试验称为随机试验,简称试验。

样本空间:试验中出现的每一个不可分的结果,称为一个样本点,记作。

所有样本点的集合称为样本空间,记作。

举例:掷骰子:={1,2,3,4,5,6},=1,2,3,4,5,6;非样本点:“大于2点”,“小于4点”等。

3.随机事件:样本空间的子集,称为随机事件,简称事件,用A,B,C,…表示。

只包含一个样本点的单点子集{}称为基本事件。

必然事件:一定发生的事件,记作不可能事件:永远不能发生的事件,记作4.随机事件的关系和运算由于随机事件是样本空间的子集,所以,随机事件及其运算自然可以用集合的有关运算来处理,并且可以用表示集合的文氏图来直观描述。

《概率论与数理统计》综合复习资料全

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《概率论与数理统计》综合复习资料一、填空题1、一个盒子中有10 个球,其中有 3 个红球, 2 个黑球, 5 个白球,从中取球两次,每次取一个(无放回),则:第二次取到黑球的概率为;取到的两只球至少有一个黑球的概率为。

2、 X 的概率密度为 f ( x)1 e x2 2 x 1(x) ,则DX。

3、已知随机变量X ~N(1,1),Y~N(3,1) 且 X 与Y 相互独立,设随机变量Z 2X Y 5,则EX;DX。

4、已知随机变量X 的分布列为X-102P k0.40.2p则: EX=;DX =。

5、设X与Y独立同分布,且X~N(2,22) ,则D( 3X2Y) =。

6、设对于事件A、B、 C有 P(A)P(B)1,P(ABC)1P(C),412P( AB) P( BC )P(AC)1。

,则 A 、 B、 C 都不发生的概率为87、批产品中一、二、三等品各占60% 、30%、 10%,从中任取一件,结果不是三等品,则取到的是二等品的概率为。

8、相互独立,且概率分布分别为1,1 y 3f (x)e ( x 1)x) ;( y)(,其它则:E(X Y)=;E(2X3 2 )=。

Y9 、已知工厂A、 B 生产产品的次品率分别为2%和1%,现从由A、 B 工厂分别占30%和70%的一批产品中随机抽取一件,发现是次品,则该产品是 B 工厂的概率为。

10、设X、Y的概率分布分别为, 1 x 54e4 y,y01/ 4( x);( y),,其它0y0则: E(X 2Y) =;(X 2 4 ) =。

E Y二、选择题1、设X 和 Y 相互独立,且分别服从N(1,22) 和N (1,1),则。

A .P{ X Y 1}1/ 2B.P{ X Y0}1/ 2C .P{ X Y0}1/ 2D.P{ X Y 1}1/ 22、已知P( A)0.4,P(B)0.6,P(B | A)0.5 ,则P( A B)。

A .1B.0.7C .0.8D .0.53、设某人进行射击,每次击中的概率为1/3,今独立重复射击10 次,则恰好击中 3 次的概率为。

高等教育自学考试概率论与数理统计(经管类04183)复习资料

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概率论与数理统计(经管类04183)第一章 随机事件与概率复习要点:一、事件的关系和运算 1.常用表示公式A ,B ,C .至少发生一个;都发生;都不发生;恰好发生一个;至多发生一个. 2.互不相容与对立 3.差的不同表示法 4.特殊关系事件间的运算(1),B A ⊂则.,,,不相容与B A ,A B B A B B A A AB ⊂=-=+=Φ (2)A ,B 互不相容,则.,,,,B A B A B A B A B A AB ⊂=+=-=-=ΩΦ 5.对偶律 画图.二、概率的性质 1.基本性质 2.推论(1)有限可加性 (2))(1)(A P A P -=;(3))()()(,A P B P A B P B A -=-⊂;(4))()()()(AB P B P A P B A P -+=+, )()()(AB P A P B A P -=-,)()()()()()()()(ABC P BC P AC P AB P C P B P A P C B A P +---++=++ 三、古典概型注意:1.上下一致;2.不重复,不遗漏;3. 事件复杂时考虑对立事件. 四、条件概率 1.条件概率)()()|(A P AB P A B P =2.乘法公式)()()()(),|()()(AB |C P A |B P A P ABC P A B P A P AB P == 3.全概率公式和贝叶斯公式n A A ,,1 —原因,在先,B —结果,在后.时间上的先后,逻辑上的先后.五、事件的独立性 1.定义 2.等价条件 3.n 个事件 4.性质(1)B ,A B A,B A B A ;;;,,独立性等价;(2)n A A ,,1 相互独立.其中一部分必相互独立;若干个换成对立事件仍相互独立;分成几组,各组的运算结果间相互独立.5.利用独立性计算概率),(()()()()(1)(B A)P P B P A P B P A P B A P -+=-=+)()()(B P A P B A P =- )()1)(11n n A P A P(A A P -=++最终化为事件乘积的概率. 6.n 重贝努利试验概率的计算:1.推算题 独立性→条件概率→互不相容→包含→一般2.文字题 独立性→全、逆概公式→条件概率→古典概型第二章 随机变量及其概率分布复习要点: 一、分布函数 1.定义 2.性质3.计算概率二、离散型随机变量 1.概率分布 2.性质求概率分布:(1)先找X 的取值;(2)求X 取每个值的概率(可少求一个). 3.求概率利用概率的可加性. 4.分布函数三、连续型随机变量 1.密度 2.性质求密度中的参数. 3.求概率 4.分布函数 (1)求参数(2)与密度的关系 四、重要分布 1.0—1分布 2.二项分布 3.泊松分布 4.均匀分布6.正态分布对称性,概率的计算.五、随机变量函数的分布1.离散型Y=g(X).先找Y的取值,再利用X的分布律和可加性计算Y的分布概率.2.连续型了解分布函数法第三章多维随机变量及其概率分布复习要点:一、多维随机变量及其分布函数二、离散型随机变量1.概率分布2.性质求概率分布:(1)先找X、Y的取值,得(X,Y)的取值(交叉);(2)求(X,Y)取每个值的概率(可少求一个).3.求概率利用概率的可加性.三、连续型随机变量1.密度2.性质求密度中的参数.3.求概率四、边际分布与独立性1.离散型表上作业.2.连续型注意逆问题:由独立性及边际分布找联合分布.五、重要分布1.二维均匀分布知道何时两分量独立.2.二维正态分布知道边际分布.五、两个随机变量的函数的分布1.离散型Z=X+Y,Z=XY.先找Z的取值,再利用(X,Y)的分布律和可加性计算Z的分布概率.2.两个独立连续型随机变量之和的分布了解卷积公式独立的正态分布的线性组合仍为正态分布.第四章随机变量的数字特征复习要点:1.单个随机变量(1)离散型 (2)连续型n nn p x X E ∑=)( ⎰+∞∞-=xf(x)dx X E )(n nn p x g X g E )()]([∑= ⎰+∞∞-=dx x f x g X g E )()()]([n nnp x X E ∑=22)( ⎰+∞∞-=dx x f x X E )()(222.两个随机变量 (1)离散型ij ij i j p y x g Y X,g E ),()]([∑∑= ij ijij p yx XY E ∑∑=)(∙∑∑∑==i ii ijii jpx p x X E )(j j jij ij jp yp y E(Y ∙∑∑∑==)(2)连续型dy dx y x f y x g Y X,g E ⎰⎰+∞∞-+∞∞-=),(),()]([ dy dx y x f y x XY E ⎰⎰+∞∞-+∞∞-=),()(==⎰⎰+∞∞-+∞∞-dxdy y x xf X E ),()(⎰+∞∞-dx x xf X )( ==⎰⎰+∞∞-+∞∞-dxdy y x f y Y E ),()(⎰+∞∞-dy y f y Y )(建议:用边际分布求各分量的期望及其函数的期望. 3.性质 二、方差 1.定义2.等价公式3.性质随机变量的标准化.三、重要分布的期望、方差 四、协方差 1.定义Cov (X ,Y )=E [X -E (X )]E [Y -E (Y )]),(2)()()(Y X Cov Y D X D Y X D ++=+),(2)()()(Y X abCov Y D b X D a bY aX D 22++=+2.等价公式Cov (X ,Y )=E (XY )-E (X )E (Y )3.性质 五、相关系数 1.定义2.性质3.不相关独立⇒E (XY )=E (X )E (Y )⇔⇔+=±)()()(Y D X D Y X D Cov (X ,Y )=0⇔不相关二维正态分布的特殊性.第五章 大数定律与中心极限定理复习要点:一、切贝雪夫不等式二、大数定律 知道结论.三、中心极限定理1.独立同分布序列的中心极限定理).,(~2n1i i n n N X σμ∑=)()(21σμΦn n a a X P ni i -≈≤∑=2.棣—拉中心极限定理X ~B (n ,p ).X ~N (np ,np (1-p )).).)1(()(p np np a a X P --≈≤Φ第六章 统计量及其抽样分布复习要点:一、概念 1.总体与样本 2.统计量定义;样本均值、样本方差、样本标准差、样本矩(了解). 二、几种统计量的分布 1.2χ分布(1)构造;(2)可加性;(3)分位数. 2.t 分布(1)构造;(2)对称性;(3)分位数. 3.F 分布(1)构造;(2)倒数;(3)分位数. 三、正态总体的抽样分布 单正态总体第七章 参数估计本章重点: 一、点估计 1.矩估计一个参数θ.(1))(θμg EX ==;(2) )ˆ(ˆθμg =;(3)解出θˆ. 2.极大似然估计一个参数θ.(1));(θ∏==n1i i x p L ;(2) lnL ;(3)0d dlnL=θ;(4)解出θˆ. 3.评判标准(1)无偏性.2σμ与的无偏估计;(2)有效性;(3)相合性. 二、区间估计1.概念2.单个正态总体的置信区间第八章 假设检验复习要点: 一、概念 1.基本概念2.步骤3.两类错误二、单个正态总体的假设检验 1.已知方差,检验均值 (u ) (1)双边;(2)单边.2.未知方差,检验均值 (t ) (1)双边;(2)单边.3.未知均值,检验方差 (χ2) (1)双边;(2)单边.三、两个正态总体的假设检验 1.已知方差,检验均值 (u ) (1)双边;(2)单边.2.未知方差但相等,检验均值 (t ) (1)双边;(2)单边.3.未知均值,检验方差 (F ) (1)双边;(2)单边.四、大样本下任意总体的参数检验第九章 回归分析复习要点:回归系数和回归常数的估计公式,了解F 检验.。

自考概率论与数理统计基础知识

自考概率论与数理统计基础知识

一、《概率论及数理统计(经管类)》考试题型分析:题型大致包括以下五种题型,各题型及所占分值如下:由各题型分值分布我们可以看出,单项选择题、填空题占试卷的50%,考查的是基本的知识点,难度不大,考生要把该记忆的概念、性质和公式记到位。

计算题和综合题主要是对前四章基本理论及基本方法的考查,要求考生不仅要牢记重要的公式,而且要能够灵活运用。

应用题主要是对第七、八章内容的考查,要求考生记住解题程序和公式。

结合历年真题来练习,就会很容易的掌握解题思路。

总之,只要抓住考查的重点,记住解题的方法步骤,勤加练习,就能够百分百达到过关的要求。

二、《概率论及数理统计(经管类)》考试重点说明:我们将知识点按考查几率及重要性分为三个等级,即一级重点、二级重点、三级重点,其中,一级重点为必考点,本次考试考查频率高;二级重点为次重点,考查频率较高;三级重点为预测考点,考查频率一般,但有可能考查的知识点。

第一章随机事件及概率1.随机事件的关系及计算P3-5 (一级重点)填空、简答事件的包含及相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念2.古典概型中概率的计算P9(二级重点)选择、填空、计算记住古典概型事件概率的计算公式3. 利用概率的性质计算概率P11-12(一级重点)选择、填空)+((=⋃,)(AB)B=-(考得多)等,要能P-BPAPB)(P-))()(BAPAPP(AB灵活运用。

4. 条件概率的定义 P14(一级重点)选择、填空记住条件概率的定义和公式:5. 全概率公式及贝叶斯公式 P15-16(二级重点)计算记住全概率公式和贝叶斯公式,并能够运用它们。

一般说来,如果若干因素(也就是事件)对某个事件的发生产生了影响,求这个事件发生的概率时要用到全概率公式;如果这个事件发生了,要去追究原因,即求另一个事件发生的概率时,要用到贝叶斯公式,这个公式也叫逆概公式。

6. 事件的独立性(概念及性质) P18-20(一级重点)选择、填空定义:若)()()(B P A P AB P =,则称A 及B 相互独立。

自考04183概率论与数理统计(经管类)总结2-数理统计部分

自考04183概率论与数理统计(经管类)总结2-数理统计部分

高等教育自学考试辅导《概率论与数理统计(经管类)》第二部分数理统计部分专题一统计量及抽样的分布I.考点分析近几年试题的考点分布和分数分布II.内容总结一、总体与样本1.总体:所考察对象的全体称为总体;组成总体的每个基本元素称为个体。

2.样本:从总体中随机抽取n个个体x1,x2…,x n称为总体的一个样本,个数n称为样本容量。

3.简单随机样本如果总体X的样本x1,x2…,x n满足:(1)x1与X有相同分布,i=1,2,…,n;(2)x1,x2…,x n相互独立,则称该样本为简单随机样本,简称样本。

得到简单随机样本的方法称为简单随机抽样方法。

4.样本的分布(1)联合分布函数:设总体X的分布函数为F(x),x1,x2…,x n为该总体的一个样本,则联合分布函数为二、统计量及其分布1.统计量、抽样分布:设x1,x2…,x n为取自某总体的样本,若样本函数T=T(x1,x2…,x n)不含任何未知参数,则称T为统计量;统计量的分布称为抽样分布。

2.样本的数字特征及其抽样分布:设x1,x2…,x n为取自某总体X的样本,(2)样本均值的性质:①若称样本的数据与样本均值的差为偏差,则样本偏差之和为零,即②偏差平方和最小,即对任意常数C,函数时取得最小值. (5)样本矩(7)正态分布的抽样分布A.应用于小样本的三种统计量的分布的为自由度为n的X2分布的α分位点.求法:反查X 2分布表.III.典型例题[答疑编号918020101]答案:D[答疑编号918020102]答案:[答疑编号918020103]答案:B[答疑编号918020104]答案:1[答疑编号918020105]答案:B[答疑编号918020106]故填20.[答疑编号918020107]解析:[答疑编号918020108]答案:解析:本题考核正态分布的叠加原理和x2-分布的概念。

根据课本P82,例题3-28的结果,若X~N(0,1),Y~N(0,1),且X与Y相互独立,则X+Y~N(0+0,1+1)=N(0,2)。

数理统计自考复习资料

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判断题1. 研究人员测量了100例患者外周血的红细胞数,所得资料为计数资料。

X2. 统计分析包括统计描述和统计推断。

3. 计量资料、计数资料和等级资料可根据分析需要相互转化。

4. 均数总是大于中位数。

X5. 均数总是比标准差大。

X6. 变异系数的量纲和原量纲相同。

X7. 样本均数大时,标准差也一定会大。

X8. 样本量增大时,极差会增大。

9. 若两样本均数比较的假设检验结果P 值远远小于,则说明差异非常大。

X10. 对同一参数的估计,99%可信区间比90%可信区间好。

X11. 均数的标准误越小,则对总体均数的估计越精密。

12. 四个样本率做比较,2)3(05.02χχ> ,可认为各总体率均不相等。

X13. 统计资料符合参数检验应用条件,但数据量很大,可以采用非参数方法进行初步分析。

14. 对同一资料和同一研究目的,应用参数检验方法,所得出的结论更为可靠。

X15. 等级资料差别的假设检验只能采用秩和检验,而不能采用列联表χ2检验等检验方法X 。

16. 非参数统计方法是用于检验总体中位数、极差等总体参数的方法。

X17. 剩余平方和SS 剩1=SS 剩2,则r 1必然等于r 2。

X18. 直线回归反映两变量间的依存关系,而直线相关反映两变量间的相互直线关系。

19. 两变量关系越密切r 值越大。

X20. 一个绘制合理的统计图可直观的反映事物间的正确数量关系。

21. 在一个统计表中,如果某处数字为“0”,就填“0”,如果数字暂缺则填“…”,如果该处没 有数字,则不填。

X22. 备注不是统计表的必要组成部分,不必设专栏,必要时,可在表的下方加以说明。

23. 散点图是描写原始观察值在各个对比组分布情况的图形,常用于例数不是很多的间断性分组资料的比较。

24. 百分条图表示事物各组成部分在总体中所占比重,以长条的全长为100%,按资料的原始顺序依次进行绘制,其他置于最后。

X25. 用元参钩藤汤治疗80名高血压患者,服用半月后比服用前血压下降了,故认为该药有效( X )。

自考概率论与数理统计(经管类)自学资料

自考概率论与数理统计(经管类)自学资料

自考概率论与数理统计(经管类)自学资料第一章随机事件与随机事件的概率1.1 随机事件例一,掷两次硬币,其可能结果有:{上上;上下;下上;下下}则出现两次面向相同的事件A与两次面向不同的事件B都是可能出现,也可能不出现的。

引例二,掷一次骰子,其可能结果的点数有:{1,2,3,4,5,6}则出现偶数点的事件A,点数≤4的事件B都是可能出现,也可能不出现的事件。

从引例一与引例二可见,有些事件在一次试验中,有可能出现,也可能不出现,即它没有确定性结果,这样的事件,我们叫随机事件。

(一)随机事件:在一次试验中,有可能出现,也可能不出现的事件,叫随机事件,习惯用A、B、C表示随机事件。

由于本课程只讨论随机事件,因此今后我们将随机事件简称事件。

虽然我们不研究在一次试验中,一定会出现的事件或者一定不出现的事件,但是有时在演示过程中要利用它,所以我们也介绍这两种事件。

必然事件:在一次试验中,一定出现的事件,叫必然事件,习惯用Ω表示必然事件。

例如,掷一次骰子,点数≤6的事件一定出现,它是必然事件。

不可能事件:在一次试验中,一定不出现的事件叫不可能事件,而习惯用φ表示不可能事件。

例如,掷一次骰子,点数>6的事件一定不出现,它是不可能事件。

(二)基本(随机)事件随机试验的每一个可能出现的结果,叫基本随机事件,简称基本事件,也叫样本点,习惯用ω表示基本事件。

例如,掷一次骰子,点数1,2,3,4,5,6分别是基本事件,或叫样本点。

全部基本事件叫基本事件组或叫样本空间,记作Ω,当然Ω是必然事件。

(三)随机事件的关系(1)事件的包含:若事件A发生则必然导致事件B发生,就说事件B包含事件A ,记作。

例如,掷一次骰子,A表示掷出的点数≤2,B表示掷出的点数≤3。

∴A={1,2},B={1,2,3}。

所以A发生则必然导致B 发生。

显然有(2)事件的相等:若,且就记A=B,即A与B相等,事件A等于事件B,表示A与B实际上是同一事件。

概率论与数理统计自考历年真题考点归纳

概率论与数理统计自考历年真题考点归纳

概率论与数理统计自考历年真题考点归纳
概率论
(一)随机事件和概率
1.样本空间、事件的关系和运算
2.概率的基本概念一概率的基本性质一古典概型、几何概型
3•条件概率-乘法公式-全概率公式-贝叶斯公式事件的独立性-独立重复试验、贝努利
概型
(二)随机变量及其概率分布
1.离散型随机变量分布及其性质
2•离散型常见分布
(1)0-1分布;(2)二项分布B(n^) ;(3)泊松分布PQ).
3.连续型随机变量分布密度及其性质
4.连续型常见分布
(1)均匀分布17|>#上(2)正态分布NJG卄(3》指
I
数分布E(A),
5.简单随机变量函数的分布
(三)二维随机变量及其概率分布
1.二维离散型随机变量分布及其性质
2.二维连续型随机变量分布函数及其性质
3.概率密度和边缘概率密度一随机变量的独立性两个独立随机变量简单函数的分布(四)随机变量的数字特征
1.数学期望-- 常见分布的期望
2.方差- 常见分布的方差
3.协方差、相关系数
(五)大数定律与中心极限定理
1.大数定律-- 切比雪夫不等式
2.大数定律、贝努利大数定律
3.中心极限定理
(1) 独立同分布的中心极限定理:(2) 棣莫佛一拉普拉斯定理。

自考数理统计复习资料之简答题

自考数理统计复习资料之简答题

自考数理统计复习资料之简答题1.简述二项分布、Poisson 分布和正态分布间的联系。

答:二项分布、Poisson 分布和正态分布间的联系为:(1)在n 很大,而π很小,且n π=λ为常数时,二项分布的极限分布为Poisson 分布;(2)在n 较大、π不接近0也不接近1时,二项分布B (n ,π)近似正态分布(,(1))N n n πππ-,而相应的样本率P 的分布也近似正态分布2(,)P N πσ。

(3)当λ增大时,Poisson 分布渐近正态分布。

一般而言,λ≥20时,Poisson 分布资料可作为正态分布处理。

2、假设检验中α与P 的区别何在?答:α和P 均为概率,其中α是指拒绝了实际上成立的H 0所犯错误的最大概率,是进行统计推断时预先设定的一个小概率事件标准。

P 值是由实际样本获得的,在H 0成立的前提条件下,出现等于及大于(或/和等于及小于)现有样本获得的检验统计量值的概率。

在假设检验中通常是将P 与α对比来得到结论,若P ≤α,则拒绝H 0,接受H 1,有统计学意义,可以认为……不同或不等;否则,若P >α,则不拒绝H 0,无统计学意义,还不能可以认为……不同或不等。

3、均数、几何均数、和中位数的适用范围?均数:适用于对称分布,特别是正态分布资料。

几何均数:适用于成等比级数的资料,特别是对数正态分布资料中位数:各种分布类型的资料,特别是偏态分布资料和开囗资料4、均数的可信区间与参考值范围有何不同?答:均数的可信区间与参考值范围的区别主要体现在含义、计算公式和用途三方面的不同,具体如下表所示。

区别点均数的可信区间 参考值范围 意义 按预先给定的概率所确定的未知参数的可能范围。

实际上一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数,要么不包含。

但可以说:该可信区间有多大(如当α=0.05时为95%)的可能性包含了总体均数。

“正常人”的解剖、生理、生化某项指标的波动范围。

计算公式 σ未知:/2,X t αν±σ已知:/2X u α±** σ未知但n >60:/2X u α± 正态分布:/2X u S α±**偏态分布:P X ~P 100-X用途 估计总体均数 判断观察对象的某项指标正常与否5、简述回归系数与相关系数的区别与联系。

自考统计基础复习参考资料

自考统计基础复习参考资料

第一讲1.国势学派的主要代表人是德国的康令和阿亨瓦尔,他们在大学开设了“国势学”课程,对国家重要事项进行记录。

该学派被称为“有统计学之名,无统计学之实”。

2.政治算术学派,主要代表人物是英国的约翰·格朗特和威廉·配第,威廉·配第在他所著的《政治算术》一中书中,对当时的英国,荷兰,法国三国的实力进行数量上的计算和比较,从数量方面来研究社会经济学现象,在某种程度上可以说是统计学的创始人,该学派被称为“无统计学之名,有统计学之实”。

3.数理统计学派,主要代表人物是比利时的阿道夫·凯特勒,他完成了统计学和概率论的结合。

4.社会统计学派,主要代表人物是恩格尔和梅尔,目的在于明确社会现象内部的联系和相互关系。

5.统计一般具有统计工作,统计资料和统计学三种含义。

6.统计工作即统计实践,是结社会经济现象以及自然现象的总体数量进行搜集,整理和分析的活动过程。

包括统计设计,统计调查,统计整理,统计分析等环节。

7.统计资料,是统计工作的成果,是统计工作进程中所取得的反映社会经济实际情况和变化进程的数字资料,是社会经济信息的主体,也是国家制度政策,计划和实行科学管理的重要依据。

8.统计学是研究统计工作的理论与方法的一门方法论科学,是长期统计工作实践经验和相关理论的科学概论和总结。

9.统计的三种含义之间有着密切的联系,统计资料是统计工作实践的成果,统计学来源于统计工作,是统计工作经验的理论概括,又用理论和方法指导统计工作,推动统计工作不断提高。

10.统计学的性质从原理在看,主要研究关于统计学的基本理论,基本原则和基本统计方法。

11.统计学的性质从经常学角度看,是在统计学的发展过程产生,分离出来的,主要包括微观经济统计和宏观经济统计。

12.统计学的性质从社会角度看,主要以社会现象为研究对象。

第二讲1.统计学的特点:(1)数量性(2)总体性3(3)变异性(4)具体性2.一项完整的统计工作过程一般可以分为统计设计,统计调查,统计整理和统计分析四个阶段。

全国自学考试04183概率论与数理统计(经管类)-考试复习速记宝典

全国自学考试04183概率论与数理统计(经管类)-考试复习速记宝典

概率论与数理统计(经管类)(04183适用全国)速记宝典命题来源:围绕学科的基本概念、原理、特点、内容。

答题攻略:(1)不能像名词解释那样简单,也不能像论述题那样长篇大论,但需要加以简要扩展。

(2)答案内容要简明、概括、准确,即得分的关键内容一定要写清楚。

(3)答案表述要有层次性,列出要点,分点分条作答,不要写成一段;(4)如果对于考题内容完全不知道,利用选择题找灵感,找到相近的内容,联系起来进行作答。

如果没有,随意发挥,不放弃。

考点1:随机事件。

在随机试验中,产生的各种结果叫做随机事件(random Events),简称事件(Events).随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示.如观察马路交叉口可能遇上的各种颜色交通灯,这是随机试验,而“遇上红灯”则是一个随机事件。

例:投掷一个骰子,观察其朝上的点数。

A={朝上的点数为2}B={朝上的点数为偶数点}都是随机事件。

必然事件Certainty Events必然事件——样本空间Ω本身也是事件,它包含了所有可能的试验结果,因此不论在哪一次试验它都发生,称为必然事件。

也将它记为Ω。

如:“抛掷一颗骰子,出现的点数不大于6”不可能事件Impossible Event不可能事件——不包含任何样本点的事件,记为φ,每次试验必定不发生的事件.如:“抛掷一颗骰子,出现的点数大于6”考点2:古典概型。

设某随机试验具有如下特征:(1)试验的可能结果只有有限个;(2)各个可能结果出现是等可能的。

则称此试验为古典(等可能)概型。

古典概型中概率的计算:n=进行试验的样本点总数ΩK=所考察的事件A含的样本点数P(A)=k/n=A的样本点数/样本点总数P(A)具有如下性质:(1)0≤P(A)≤1;(2)P(Ω)=1;P(φ)=0(3)AB=φ,则P(A∪B)=P(A)+P(B)考点3:乘法公式。

若抽取是不放回地,求以上三问?设A、B∈Ω,P(A)>0,则P(AB)=P(A)P(B|A).(1)式(1)就称为事件A、B的概率乘法公式。

概率论与数理统计自学考试复习提纲-附件

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《概率论与数理统计(经管类)》(代码4183)自学考试复习提纲-附件2(总29页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《概率论与数理统计(经管类)》(4183) 自考复习题目(按照章节题型归类)第一章 随机事件与概率一、选择题设A 与B 是任意两个互不相容事件,则下列结论中正确的是( ) A .P (A )=1-P (B ) B .P (A -B )=P (B ) C .P (AB )=P (A )P (B )D .P (A -B )=P (A )设A 、B 为两事件,已知P (B )=21,P (B A )=32,若事件A ,B 相互独立,则P (A )=( )A .91 B .61 C .31D .21对于事件A ,B ,下列命题正确的是( )A .如果A ,B 互不相容,则B ,A 也互不相容 B .如果B A ⊂,则B A ⊂C .如果B A ⊃,则B A ⊃D .如果A ,B 对立,则B ,A 也对立 设随机事件A 与B 互不相容,且P (A )>0,P (B )>0,则( ) (B |A )=0(A |B )>0(A |B )=P (A ) (AB )=P (A )P (B )设A ,B ,C 为随机事件,则事件“A,B ,C 都不发生”可表示为( ) A . C .ABC D. 设随机事件A 与B 相互独立, 且P (A )=51, P (B )=53, 则P (A ∪B )= ( ) A .253 B .2517 C .54D .2523 设A 、B 为随机事件,且A B ⊂,则AB =( ) A .A B. B C. A B ⋃D. AB8- 对于任意两事件A ,B ,()P A B -=( ) A . ()()P A P B -B. ()()()P A P B P AB -+C. ()()P A P AB -D. ()()()P A P A P AB -- 设A ,B 为随机事件,则(A-B )∪B 等于( )C.AB ∪B设A ,B 为随机事件,B ⊂A ,则( ) (B-A )=P (B )-P (A ) (B |A )=P (B ) (AB )=P (A )(A ∪B )=P (A )设A,B 为B 为随机事件,且A B ⊂,则AB 等于( ) A .AB B.B C.AD.A设A ,B 为随机事件,则()P A B -= ( ) A.()()P A P B - B.()()P A P AB - C.()()()P A P B P AB -+D.()()()P A P B P AB +-已知事件A ,B ,A ∪B 的概率分别为,,,则P (A B )=( )设A,B 为随机事件,则事件“A ,B 至少有一个发生”可表示为( )B.ABC.A BD.A B答案:二、填空题设A ,B 为两个随机事件,若A 发生必然导致B 发生,且P (A )=,则P (AB ) =______.设随机事件A 与B 相互独立,且P (A )=,P (A -B )=,则P (B ) = ______。

《概率论与数理统计》总复习资料

《概率论与数理统计》总复习资料

《概率论与数理统计》总复习资料概率论部分1.古典概型中计算概率用到的基本的计数方法。

例1:袋中有4个白球,5个黑球,6个红球,从中任意取出9个球,求取出的9个球中有1个白球、3个黑球、5个红球的概率.解:设B ={取出的9个球中有1个白球、3个黑球、5个红球}样本空间的样本点总数:915C n ==5005事件B 包含的样本点:563514C C C r ==240,则P (B )=240/5005=0.048例2:在0~9十个整数中任取四个,能排成一个四位偶数的概率是多少?解:考虑次序.基本事件总数为:410A =5040,设B ={能排成一个四位偶数}。

若允许千位数为0,此时个位数可在0、2、4、6、8这五个数字中任选其一,共有5种选法;其余三位数则在余下的九个数字中任选,有39A 种选法;从而共有539A =2520个。

其中,千位数为0的“四位偶数”有多少个?此时个位数只能在2、4、6、8这四个数字中任选其一,有4种选法;十位数与百位数在余下的八个数字中任选两个,有28A 种选法;从而共有428A =224个。

因此410283945)(A A A B P -==2296/5040=0.4562.概率的基本性质、条件概率、加法、乘法公式的应用;掌握事件独立性的概念及性质。

例1:事件A 与B 相互独立,且P (A )=0.5,P (B )=0.6,求:P (AB ),P (A -B ),P (A B )解:P (AB )=P (A )P (B )=0.3,P (A -B )=P (A )-P (AB )=0.2,P (A B )=P (A )+P (B )-P (AB )=0.8例2:若P (A )=0.4,P (B )=0.7,P (AB )=0.3,求:P (A -B ),P (A B ),)|(B A P ,)|(B A P ,)|(B A P 解:P (A -B )=0.1,P (A B )=0.8,)|(B A P =)()(B P AB P =3/7,)|(B A P =)()()()()(B P AB P B P B P B A P -==4/7,|(B A P =)(1)()()(B P B A P B P B A P -==2/33.准确地选择和运用全概率公式与贝叶斯公式。

数理统计复习提纲

数理统计复习提纲

1. 基本概念个体,总体,样本(简单随机样本),样本容量,样本n X X X ,,21的联合分布,统计量2.样本均值∑==ni i X nX 11,性质:nX D X D X E X E )()(),()(==样本方差212)(11X Xn Sni i--=∑=,性质:)()(2X D S E =注意:必须学会用计算器计算样本均值X 和样本方差2S ,考试时在没有得到监考教师允许时使用他人的计算器可视为作弊,因此考试时务必带好计算器3.2χ分布,t 分布,F 分布的定义,上α分位点的含义及查表4.抽样分布定理定理1(教材P147)定理2、3、4(教材P148)第七章1.矩估计法(用样本的矩作为总体的矩的估计) (1)样本均值∑==ni i X nX 11是总体均值)(X E 的矩估计(2)21)(1X Xnni i-∑=是总体方差)(X D 的矩估计注意:样本方差2S 不是总体方差)(X D 的矩估计2.极大似然估计法极大似然估计法的步骤:(1)写出似然函数),()(1θθ∏==ni i x f L 或),()(1θθ∏==ni i x p L ,(2)似然函数取对数,化简)(ln θL ,(3)求导数θθd L d )(ln ,(4)令0)(ln =θθd L d ,解得参数θ的极大似然估计L θˆ3.估计的无偏性和有效性 (1)样本均值∑==ni i X nX 11是总体均值)(X E 的无偏估计(2)样本方差=2S 21)(11X Xn ni i--∑=是总体方差)(X D 的无偏估计注意:21)(1X X nni i-∑=不是总体方差)(X D 的无偏估计,样本标准差=S 21)(11X X n ni i--∑=不是总体标准差)(X D 的无偏估计(见教材P165例1(3))估计的有效性重点参考相关练习以及老师讲课用的PPT4.参数的区间估计单个正态总体均值μ的置信区间(①方差2σ已知,②方差2σ未知)单个正态总体方差2σ的置信区间(③均值μ未知) 两个正态总体均值之差21μμ-的置信区间(④方差2221,σσ已知,⑤方差2221,σσ未知但2221σσ=)两个正态总体方差之比2221σσ的置信区间(⑥均值21,μμ未知) 上述6种置信区间的公式附在试卷上,重点训练如何选择正确的公式第八章1.假设检验的原理及其含义,两类错误2.(1)方差2σ未知时,单个正态总体均值μ的假设检验(①00:μμ=H ,01:μμ≠H ; ②00:μμ≤H ,01:μμ>H ;③00:μμ≥H ,01:μμ<H ;) (2)方差2221,σσ未知但2221σσ=时两个正态总体均值21,μμ的假设检验 (④210:μμ=H ,211:μμ≠H ;⑤210:μμ≤H ,211:μμ>H ; ⑥210:μμ≥H ,211:μμ<H ;)(3)均值21,μμ未知时两个正态总体方差2221,σσ的假设检验(⑦22210:σσ=H ,22211:σσ≠H ;⑧22210:σσ≤H ,22211:σσ>H ;⑨22210:σσ≥H ,22211:σσ<H )上述9种假设检验的原假设0H ,备择假设1H 及其相应的统计量,拒绝域附在试卷上,重点训练如何选择正确的公式 注意:(1)根据题意选择双边或单边检验(2)在单边检验中,应选择与事实一致的作为备择假设1H ,然后再确定原假设0H ,也就是说应该选择与事实相反的作为原假设0H3.拟合优度检验法检验总体的分布(了解)第九章1.相关分析,样本相关系数及其性质样本相关系数r 是总体相关系数XY ρ的矩估计2.一元线性回归,最小二乘法21121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==n i i ni i xx x n x L ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑∑===n i i ni i ni i i xy y x n y x L 1111, 21121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==n i i ni i yy y n y L , (记)xxxyL L b =ˆ,x b y aˆˆ-=,得到y 关于x 的一元线性回归方程x b a y ˆˆˆ+=3.线性相关假设检验的t 检验法和F 检验法(了解)。

【自考】《概率论与数理统计》复习重点

【自考】《概率论与数理统计》复习重点

第一章随机变量及其变量分布§2.1离散型随机变量(一)随机变量引例一:掷骰子。

可能结果为Ω={1,2,3,4,5,6}.我们可以引入变量X,使X=1,表示点数为1;x=2表示点数为2;…,X=6,表示点数为6。

引例二,掷硬币,可能结果为Ω={正,反}.我们可以引入变量X,使X=0,表示正面,X=1表示反面。

引例三,在灯泡使用寿命的试验中,我们引入变量X,使a<X<b,表示灯泡使用寿命在a(小时)与b(小时)之间。

例如,1000≤X≤2000表示灯泡寿命在1000小时与2000小时之间。

0<X<4000表示灯泡寿命在4000小时以内的事件。

定义1:若变量X取某些值表示随机事件。

就说变量X是随机变量。

习惯用英文大写字母X,Y,Z表示随机变量。

例如,引例一、二、三中的X都是随机变量。

(二)离散型随机变量及其分布律定义2 若随机变量X只取有限多个值或可列的无限多个(分散的)值,就说X是离散型随机变量。

例如,本节中的引例一、引例二的X是离散型随机变量。

定义3 若随机变量X可能取值为且有(k=1,2,…,n,…)或有其中,第一行表示X的取值,第二行表示X取相应值的概率。

就说公式(k=1,2,…,n,…)或表格是离散型随机变量x的(概率)分布律,记作分布律有下列性质(1);(2)由于事件互不相容。

而且是X全部可能取值。

所以反之,若一数列具有以上两条性质,则它必可以作为某随机变量的分布律。

例1 设离散型随机变量X的分布律为求常数c。

解由分布律的性质知1=0.2+c+0.5,解得c=0.3.例2 掷一枚质地均匀的骰子,记X为出现的点数,求X的分布律。

解X的全部可能取值为1,2,3,4,5,6,且则X的分布律为在求离散型随机变量的分布律时,首先要找出其所有可能的取值,然后再求出每个值相应的概率。

例3 袋子中有5个同样大小的球,编号为1,2.,3,4,5。

从中同时取出3个球,记X为取出的球的最大编号,求X的分布率。

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复习资料(资料总结,仅供参考)判断题1.研究人员测量了100例患者外周血的红细胞数,所得资料为计数资料。

X 2.统计分析包括统计描述和统计推断。

3.计量资料、计数资料和等级资料可根据分析需要相互转化。

4.均数总是大于中位数。

X 5.均数总是比标准差大。

X 6.变异系数的量纲和原量纲相同。

X 7.样本均数大时,标准差也一定会大。

X 8.样本量增大时,极差会增大。

9.若两样本均数比较的假设检验结果P 值远远小于0.01,则说明差异非常大。

X 10.对同一参数的估计,99%可信区间比90%可信区间好。

X 11.均数的标准误越小,则对总体均数的估计越精密。

12. 四个样本率做比较,2)3(05.02χχ> ,可认为各总体率均不相等。

X 13.统计资料符合参数检验应用条件,但数据量很大,可以采用非参数方法进行初步分析。

14.对同一资料和同一研究目的,应用参数检验方法,所得出的结论更为可靠。

X 15.等级资料差别的假设检验只能采用秩和检验,而不能采用列联表χ2检验等检验方法X 。

16.非参数统计方法是用于检验总体中位数、极差等总体参数的方法。

X 17.剩余平方和SS 剩1=SS 剩2,则r 1必然等于r 2。

X 18.直线回归反映两变量间的依存关系,而直线相关反映两变量间的相互直线关系。

19.两变量关系越密切r 值越大。

X 20.一个绘制合理的统计图可直观的反映事物间的正确数量关系。

21.在一个统计表中,如果某处数字为“0”,就填“0”,如果数字暂缺则填“…”,如果该处没 有数字,则不填。

X 22.备注不是统计表的必要组成部分,不必设专栏,必要时,可在表的下方加以说明。

23.散点图是描写原始观察值在各个对比组分布情况的图形,常用于例数不是很多的间断性分组资料的比较。

24.百分条图表示事物各组成部分在总体中所占比重,以长条的全长为100%,按资料的原始顺序依次进行绘制,其他置于最后。

X 25.用元参钩藤汤治疗80名高血压患者,服用半月后比服用前血压下降了2.8kPa ,故认为该药有效( X )。

26. 在实验设计中,样本含量越大,越符合其重复原则,越能降低实验误差(X )。

填空题1、 X ±1.96S 表示:———————————————————。

2、 S X X 58.2±表示———————————————————3、 配对四格表资料的χ2检验采用校正公式的条件为————。

4、四格表资料的χ2检验采用校正公式的条件为————。

5、横轴上,正态曲线下,从μ-1.96σ到μ+1.96σ的面积为————。

6、横轴上,正态曲线下,从μ-1.96σ到μ+2.58σ的面积为————。

7、随机区组设计的方差分析,可将总变异分解为:———————————。

8、完全随机设计的方差分析,可将总变异分解为:———————————。

9、表示计量资料集中趋势的统计指标有————、————、————。

10、表示计量资料离散趋势的统计指标有:————、————、————、————。

11、回归系数b的假设检验,H0表示为———————。

12、相关系数b的假设检验,H0表示为———————。

13、两样本均数比较的假设检验,H0表示为———————。

14、配对t检验,H0表示为———————。

15、两样总体率比较的χ2检验,H0表示为———————。

16、两样本率比较的χ2检验,其自由度为————。

17、单样本t检验,其自由度为————。

18、成组(两样本)t检验,其自由度为————。

19、回归(相关)假设检验,其自由度为————。

20、四格表资料的χ2检验的基本条件是——————————————。

21、两个样本均数比较的u检验,其应用条件为:—————————————————————————————————。

22、F检验的条件为―――――――――――――――――――23、t检验的条件为―――――――――――――――――――24、在直线相关分析中,用积差法计算相关系数的条件是:———————————————————————————。

25、用百分位数法计算某指标的95%正常值范围,如取单侧界限,需计算的统计指标是————————。

26、用百分位数法计算某指标的99%正常值范围,如取单侧界限,需计算的统计指标是————或————。

27、完全随机设计多组差别比较的秩和检验的检验统计量为:———————————。

28、常用的相对数有————、————、————。

29、 医学资料的类型有————、————、————。

30、 统计学中所指的误差,主要有————、————、————、————。

31、 σx 小表示———————————————————。

32、 比较甲乙两地血型的构成比有无差别,宜用————检验。

33、 总体———————————————————————。

34、 概率———————————————————————。

35、 平均数是——————————————————,常用平均数有————、————、————。

36、 中位数和四分位数间距适用—————————分布资料,各反映该分布的—————————————特征。

37、 变异系数用于①———————————————————————;②———————————————————————。

38、 可信区间是指—————————————————————————。

39、 率的抽样误差—————————————————————————。

40、 σ是指———对μ的离散程度;X σ是指———对μ的离散程度。

41、 X 服从N (8,22)的正态分布,X 的5.97P 为:———。

42、 统计分析包括————和————。

43、 完全随机设计多组差别比较的秩和检验,计算统计量H 的公式为: ∑+-+=)1(3)1(122N n R N N H ii 式中i R 表示———————————;i n 表示———————————;N 表示———————————。

44、 用最小二乘法原理确定回归直线是使———————————————————为最小。

45、 两样本率比较的2χ检验中,结果为P<0.05,则在α=0.05水准上拒绝0H ,接受1H ,P 愈小则———————————————————————。

名词解释总体:总体(population )是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。

总体可分为有限总体和无限总体。

总体中的所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。

样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其测量结果的集合称为样本(sample )。

样本应具有代表性。

所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。

变异:个体间测量结果的差异称为变异。

变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。

严格的说,在自然状态下,任何两个患者或研究群体间都存在差异,其表现为各种生理测量值的参差不齐。

标准差(standard deviation )是方差的正平方根,使用的量纲与原量纲相同,适用于近似正态分布的资料,大样本、小样本均可,最为常用。

(S :样本标准差,σ:总体标准差) 标准误:通常将样本统计量的标准差称为标准误。

许多样本均数的标准差X σ称为均数的标准误(standard error of mean ,SEM ),它反映了样本均数间的离散程度,也反映了样本均数与总体均数的差异,说明均数抽样误差的大小。

(p σ:率的标准误,X σ:均数的标准误,X S :标准误的点估计值)中位数:将一组观察值由小到大排列或从大到小排列,位次居中的那个数。

四分位数间距(inter-quartile range )是由第3四分位数和第1四分位数相减计算而得,常与中位数一起使用,描述偏态分布资料的分布特征,较极差稳定。

极差(range )亦称全距,即最大值与最小值之差,用于资料的粗略分析,其计算简便但稳定性较差。

统计推断:通过样本指标来说明总体特征,这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断(statistical inference )。

抽样误差(均数/率的误差):由个体变异产生的,由于抽样造成的样本统计量与总体参数的差异,称为抽样误差(sampling error )。

参数估计:指用样本统计量估计总体参数。

参数估计有两种方法:点估计和区间估计。

可信区间:按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。

该范围称为总体参数的可信区间(CI )。

它的确切含义是:可信区间包含总体参数的可能性是1-α,而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α。

I 型和II 型错误:I 型错误(type I error ),指拒绝了实际上成立的H 0,这类“弃真”的错误称为I 型错误,其概率大小用α表示;II 型错误(type II error ),指接受了实际上不成立的H 0,这类“存伪”的错误称为II 型错误,其概率大小用β表示。

假设检验中P 的含义:指从H 0规定的总体随机抽得等于及大于(或等于及小于)现有样本获得的检验统计量值的概率。

完全随机设计:只考虑一个处理因素,将全部受试对象随机分配到各处理组,然后观察实验效应,这种设计叫做完全随机设计。

随机区组设计:事先将全部受试对象按自然属性分为若干区组,原则是各区组内的受试对象的特征相同或相近,且受试对象数与处理因素的水平数相等。

然后再将每个区组内的观察对象随机地分配到各处理组,这种设计叫做随机区组设计。

率:又称频率指标,说明一定时期内某现象发生的频率或强度。

计算公式为:, 表示方式有:百分率(%)、千分率(‰)等。

构成比(proportion )又称构成指标,说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。

计算公式为: ,通常以百分数表示。

比(ratio )又称相对比,是A 、B 两个有关指标之比,说明A 是B 的若干倍或百分之几。

计算公式为:比 ,表示方式为倍数或分数。

二项分布:若一个随机变量X ,它的可能取值是0,1,…,n ,且相应的取值概率为k n k n k k X P --==)1()()(ππ 则称此随机变量X 服从以n 、π为参数的二项分布(Binomial Distribution ),记为 X ~B (n ,π)。

Poisson 分布:若离散型随机变量X 的取值为0,1,…,n ,且相应的取值概率为μμ-==e k k X P k!)((μ>0)则称随机变量X 服从以μ为参数的Poisson 分布(Poisson Distribution ),记为X ~P (μ)。

直线回归(linear regression )建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程,并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。

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