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统计学名词解释(超全)

统计学名词解释(超全)

统计学名词解释(超全)统计学:是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。

总体:就是统计所要研究的事物或现象的全体,即由客观存在的,具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。

参数:是描述总体数量特征的指标,又称总体指标。

样本:是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。

变量:指给所要研究的事物起的名字,包括可变的标志和所有的统计指标。

总体参数:描述总体数量特征的指标,又称总体指标。

样本统计量:是根据样本数据计算出来的样本指标,用来描述样本的数量特征。

普查:为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。

抽样调查:是按随机原则,从总体中抽选部分单位进行观察,并根据部分单位(样本)的调查数据,从数量方面推断总体参数的一种非全面调查。

统计分组:根据被研究现象总体的内在特点以及统计研究的目的,将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。

统计表:指显示统计整理结果的表格,就是把通过整理的调查数据,使其成为得以说明现象总体数量特征的分组数据,并按一定顺序排列而形成的表格。

时期数据:反映现象总体在一段时期内发展变化总结果的总量指标。

时点指标:反应现象整体在某一的点(瞬间)上所处状况的总量指标。

众数:是一组数据中出现次数最多的变量值。

时间序列:将反映某种现象的统计指标在不同时间上的数值,按时间顺序排列而成的序列。

发展水平:时间序列中的每一项指标数值,都称为发展水平,它反映了某种现象在一定时期或时点所达到的规模和水平。

均匀发展水平:将不同时间的发展水平加以均匀而得到的均匀数。

发展速度:是反映现象发展变化快慢程度的动态相对指标,是根据两个不同时期的发展水平对比求得的。

环比发展速度:是时间序列中敷陈期发展水平与前期发展水平之比,表明现象逐期发展变化的方向和程度。

定基发展速度:是报告期发展水平与某一固定时期发展水平(最初发展水平)之比,说明现象在较长时期内总的发展变动方向与程度。

(完整)统计学名词解释

(完整)统计学名词解释

名词解释:医学统计学:用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科.变量(variable ):观察单位的某项特征变量值(value of variable ):变量的观察结果(测量值)总体(population ):是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。

样本(sample)从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位,其测量值的集合称为样本。

随机抽样(random sample ):按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。

同质(homogeneity ):是针对被研究指标来讲,其影响因素相同.简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。

变异(variation):指在自然地状态下,个体测量结果在同质基础上的差异。

等级资料(ordinal data ):将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组,所得各组的观察单位称为等级资料,如患者的治疗结果可分为治愈,好转,有效,无效,死亡.有序变量(定性变量的一种)。

概率(probability):是度量某一随机事件A 发生可能性大小的一个数值,记为P (A ),P (A )越大,说明A 事件发生的可能性越大,0〈P(A)<1,小概率事件.频率(frequency ):在相同的条件下,独立重复做n 次实验,事件A 出现了m 次,比值m/n 称为随机事件A 在n 次实验中出现的频率。

随机误差(random error):排除了系统误差后的尚存的误差,受多种因素影响,使观察值不按照方向性和系统性而随机的变化,误差变量一般服从正态分布,可以通过统计处理来估计.系统误差(system error ):由于受试对象,研究者,仪器设备,研究方法等非实验因素影响等确定性原因造成,有一定倾向性或规律性的误差,可以避免.随机变量(random variable ):是指取值不能事先确定的观察结果,不能用一个正常数来表示,每个变量的取值服从特定的概率分布。

统计学名词解释

统计学名词解释
16.统计调查:是根据统计研究的任务与要求,对统计调查阶段所搜集到的大量原始资料进行加工汇总,使其系统化、条理化、科学化,以得出反映事物总体综合资料的工作过程;
17.相对指标:也称相对数,就是将两个有联系指标的数值进行对比的结果;
18.时期数列:是由时期指标形成的,数列中的每个指标数值都是反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程的总量;
29.简单随机抽样:这是按随机原则从总体N个单位中直接抽取n个单位做样本,使总体中每一个单位都有同等的可能性被抽中;
30.简单相关表:是资料未经分组的相关表,它是相关因素的标志值按照大小顺序并配合结果标志值一一对应而平行排列起来的统计表;
31.常住单位:是指在我国的经济领土上具有经济利益中心的经济单位;
88.组中值:指本组的上限与下限之间的中点值。它代表组内所有单位的标准值的平均水平。
89.次数分布:是指在统计分组的基础上,将总体的所有单位按组归类整理,并按一定顺序排列,形成总体单位在各组间的分布。
90.总体:按数量标志分组就形成变量分配数列,简称变量数列。
91.统计表就是用来表现统计资料汇总整理结果的汇总表。
92.累计次数:是指数列中高于或低于某一变量值的次数总和。
93.强度相对指标:是两个性质不同但是存在一定联系的指标的对比,用来反映事物的强度、密度和普遍程度的指标。
94.众数:是指总体中出现次数最多的标志值。
95.平均发展水平:将不同时期的发展水平加以平均而得的平均数叫平均发展水平,在统计上又称为序时平均数或动态平均数。
44.资本形成
:是指各机构单位通过经济交易获得或处理生产资产的行为;
45.因素分析法:它是利用指数体系,对现象的综合变动从数量上分析其受各因素影响的一种分析方法。

统计学名词解释超级大全

统计学名词解释超级大全
小数永存法则:第一个样本中所表现出的特性,在其他样本中也会存在,这 就是小数永存法则。此处“小数”是指小数量的意思。
大量惰性原则:某一事物的某一性质或状态,在反复观察或试验中是保持不 变的。
有效数字:指能影响测量准确性的数字。
变量:又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性,离散型,变异性,规 律性。
推断统计:又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息,通 过概括性的分析、论证,在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之,就是根据 已知的情况推测未知情况。
实验设计:研究如何更加合理、有效地获得观测资料,如何更正确、更经济、 更有效地达到实验目的,以揭示试验中各种变量关系的实验计划。
统计常态法则:从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本,差不多可以保 持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。
次数:某一事件在某一类别中出现的数目,又叫频数,用 f 表示。 频率:指每一组的数据个数除以数据的总和,又称相对次数。用符号 p 表示。 百分频率:频率与百分数的乘积。
组中值:每一组的中点值,常用 m 或 Xc 表示。 全距:全部数据的距离,也称极差,是用一群数据中的最大值减去最小值。 组距:指每一组所包含的间隔或数据单位,用 i 表示。 组限:指每一组的起止点或每一组的界限。
统计表:以表格的形式表达统计资料数量关系的方式或工具。 统计图:以几何图形和形象图形表示统计资料数量关系的工具。
次数分布 累积次数:以简单次数为基础,从最低组开始逐级累加直至最高组,或从最 高组开始逐级累加直至最低组,用符号 cum﹒f 或 F 表示。 累积百分频率:各组累计次数与总次数的比值。
一时性资料:在一定时限内所收集的有关问题的资料为一时性资料。来源三 个方面,教育与心理调查,教育与心理测量和教育与心理实验。

统计学名词解释

统计学名词解释

名词解释●统计工作:是从数量方面对社会经济现象做调查研究的一种工作,是人们为认识客观事物而进行的搜集、整理、分析和提供统计资料的工作过程;●统计资料:是统计工作的成果,是指在统计实践活动中所取得的,反映统计研究对象有关特征的各种综合性的数字资料和分析报告;●统计学:是阐述统计理论与方法的系统性科学,是统计工作实践的理论概括和科学总结,是研究、整理、分析统计资料的理论和方法的科学;●总体:是指客观存在的,在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体●总体单位:构成总体的个别事物●样本:从总体当中抽取出来,用从代表这一总体的部分个体组成的集合●标志:是说明总体单位属性或特征的名称●统计指标:说明总体数量特征的,简称指标;有俩种理解,一是指反映现象总体数量特征的概念;二是指反映现象总体数量特征的概念及其数量表现;●普查:是专门组织的一次性的全面调查;这种调查,主要用来搜集一些比较全面而又不能或不宜从经常调查中得出的统计资料;●重点调查:是一种非全面调查,它是从所要调查的单位中选择一部分重点单位进行调查●抽样调查:也是一种非全面调查,它是按照随机原则从被研究总体中抽取出一定数量的单位样本进行调查,根据样本指标数值来推算总体指标数值的一种调查●典型调查:是一种十分重要的、行之有效的非全面调查方法;它是从研究总体中有意识地选取若干具有代表性单位典型单位进行调查,用来了解总体的详细情况●统计调查:根据统计工作任务和统计设计的要求,用科学的方法,有计划有组织地向调查单位搜集调查资料的过程●统计分组:根据统计研究的需要,将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法●分配数列:又称分布数列、次数数列,是在统计分组的基础上形成的,用来反映总体单位在各组中分布状况的统计数列●总量指标:是反映社会经济现象的总体规模和水平的统计指标;总量指标通常是将总体单位数相加或总体单位某一数量标志值相加得到的,大多数是统计整理的直接成果,是用绝对数的形式表示的,因此也称统计绝对数●相对指标:是将两个有联系的反映社会经济现象的统计指标相互对比得到的一种抽象的比值,是反映社会经济现象间数量对比关系的综合指标●平均指标:是反映总体各单位某一数量标志值一般水平的综合指标,又称统计平均数●标志变异指标:是反映总体各单位标志值的差异程度的,即反映分配数列中各标志值的变动范围或离差程度的综合指标,也叫标志变动度,简称变异指标●成数:具有某种表现或不具有某种表现的单位数占全部总体单位数的比重●时间数列:是将说明社会经济象在各个不同时期或时点上某种数量特征的指标数值,按时间的先后顺序排列起来而形成的统计数列; 时间数列中每项数值是与时间相对应的,所以又称动态数列●时期数列:在绝对数动态数列中,各项指标都是反映某种现象在一段时间内发展过程的总量●时点数列:在绝对数动态数列中,每个指标所反映的事现象在某一时点上瞬间所处状态的数量水平●发展水平:社会经济现象在某时期或某时点达到的指标数值●统计指数:广义指同类社会经济现象数量对比的相对数,包括动态相对数、比较相对数、计划完成程度相对数等;狭义指用来反映由不能直接加总的多要素所构成的复杂社会经济现象综合变动程度的特殊相对数●抽样误差:指在遵守随机原则的条件下,用抽样指标代表总体所产生的不可避免的误差;●简单随机抽样:又称纯随机抽样;它是对全及总体的所有单位不进行任何分类或排队处理,而是完全按照随机原则从总体中抽出样本单位加以观察,以保证总体中每个单位有相等被抽中的机会●类型抽样:也称分层抽样或分类抽样;它首先把全及总体按某一标志分成若干组,然后分别在各组内按随机原则抽取一定数目的样本单位构成样本的抽样方式●等距抽样:又称机械抽样或系统抽样,它是先将总体各单位按某一标志排队,然后按固定的顺序和间隔来抽选样本单位的一种抽样组织形式●整群抽样:将总体各单位划分成若干群或组,然后以群或组为单位从中随机抽取一些群,对中选群的所有单位进行全面调查的抽样组织形式●相关关系:是现象之间确实存在有数量上的依存关系,但这种数量上的关系式不确定的●相关表:指按照相关现象的数量对应关系以及一定的逻辑顺序编制成的一种统计表。

统计学名词解释

统计学名词解释

1、统计学:是运用数理统计的基本原理和方法研究预防医学和卫生事业管理中资料的收集,整理和分析的一门应用科学。

具体地讲,是按照设计方案去收集、整理、分析数据,并对数据结果进行解释,从而做出比较正确的结论。

2、总体:是根据研究目的确定同质的所有观察单位某种变量的集合。

3、变异:同一性质的事物,其观察值(变量值)之间的差异。

4、抽样研究:从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究,用样本指标推论总体,最终达到了解总体的目的。

这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。

5、统计描述:用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体的某种现象或特征。

6、统计推断:根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断,常用方法是参数估计和假设检验。

7、概率:是指某事件出现可能性大小的度量,以符号P表示。

8、医学参考值范围:参考值范围又称正常值范围。

医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的参考值范围。

9、正态分布规律:实际工作中,经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数,用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数,或变量值落在该区间的频数或概率。

10、可比性:是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相同或相近。

11、动态数列:是一系列按时间顺序排列起来的统计指标,包括绝对数、相对数或平均数,用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。

12、抽样误差:在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时,样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。

13、标准误:表示样本均数间变异程度。

14、率的抽样误差:抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差,率之间的差异称为率的抽样误差。

15、参数估计:是指用样本指标(称为统计量)估计总体指标(称为参数)。

16、可信区间:总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间,即该区间以一定的概率(如95%或99%)包含总体参数。

统计学名词解释汇总

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统计学名词解释汇总(总9页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除1什么是统计学统计方法可分为哪两大类统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

方法有描述统计和推断统计两类2统计数据可分为哪几种类型不同类型数据各有什么特点按采取计量尺度,分类、顺序、数值型数据;按统计数据收集方法,观测、实验数据;按被描述对象与时间关系,截面、时间序列数据统计数据;按所采用的计量尺度不同分;(定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。

它也是有类别的,但这些类别是有序的。

(定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。

统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。

实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。

统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。

时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。

3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念:对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。

4什么是有限总体和无限总体?举例说明有限总体指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的,如若干个企业构成的总体,一批待检查的灯泡。

无限总体指总体包括的元素是无限不可数的,如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素,而试验可无限进行下去,因此由试验数据构成的总体是无限总体5变量可分为哪几类?变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

统计学的名词解释

统计学的名词解释

统计学的名词解释统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,旨在通过收集和解析数据来支持决策过程和了解现象。

统计学涉及一系列概念和方法,包括数据收集、数据描述性统计、概率理论、假设检验、统计推断和回归分析等。

1. 数据收集:统计学中的第一步是收集数据。

数据可以通过各种方法获得,包括实地观察、实验、调查问卷和从现有的数据集中获取等。

2. 数据描述性统计:在收集到数据后,统计学家使用描述性统计来总结和描述数据的特征。

描述性统计包括计算数据的平均数、中位数、众数、标准差和百分位数等。

3. 概率理论:概率理论是统计学的基石之一。

它研究随机现象发生的可能性,并给出事件发生的数学表达。

概率理论为统计推断和建立模型提供了理论基础。

4. 假设检验:假设检验用于确定一个观察结果是否与一个给定的假设相符。

它提供了一种确定性地评估研究或实验结果的方法,并决定是否拒绝或接受一个假设。

5. 统计推断:统计推断是通过对样本数据进行分析和推断来对总体进行推断的过程。

它使用样本数据估计总体参数,并根据这些估计进行一些统计判断。

6. 回归分析:回归分析是一种统计方法,用于建立和探索变量之间的关系。

它可以用来预测一个变量(因变量)如何随着其他变量(自变量)的变化而变化。

7. 统计模型:统计模型是由统计学方法和理论构建的数学表达式,用于描述和解释观察数据之间的关系。

统计模型可以是简单的线性模型,也可以是更复杂的非线性模型。

8. 抽样方法:在统计学中,由于往往难以调查每一个个体或观察每一个事件,人们通常采用抽样方法来从总体中选择一部分样本进行研究。

常见的抽样方法包括随机抽样和分层抽样等。

9. 统计图表:统计图表是一种可视化数据的方式,用来展示和比较数据。

常见的统计图表包括柱状图、饼图、散点图和箱线图等。

10. 多元统计分析:多元统计分析是一项通过同时考虑多个变量来分析数据的方法。

它包括主成分分析、因子分析和聚类分析等。

总之,统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它运用一系列概念和方法来帮助人们理解数据,并从中获取有关现象和决策的信息。

完整版)统计学名词解释

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完整版)统计学名词解释统计学名词解释第一章绪论在统计学上,随机变量指的是取值之间不能预料到的变量。

总体,又称母全体或全域,是指具有某种特征的一类事物的全体。

构成总体的每个基本单元称为个体。

从总体中抽取的一部分个体称为样本。

次数指的是某一事件在某一类别中出现的数目,又称为频数。

频率,又称相对次数,指某一事件发生的次数被总的事件数目除,即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。

概率指某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。

一旦确定了某个值,就称这个值为某一变量的观测值。

参数,又称为总体参数,是描述一个总体情况的统计指标。

样本的那些特征值叫做统计量,又称特征值。

第二章统计图表统计表是由纵横交叉的线条绘制,并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。

一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。

统计图一般采用直角坐标系,通常横轴表示事物的组别或自变量x,称为分类轴。

纵轴表示事物出现的次数或因变量,称为数值轴。

一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。

简单次数分布表适合数据个数和分布范围比较小的时候用,它是依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表。

而分组次数分布表适合数据个数和分布范围比较大的时候用。

数据量很大时,应该把所有的数据先划分在若干区间,然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内,分别统计各个组别中包括的数据个数,再用列表的形式呈现出来。

分组次数分布表的编制步骤包括求全距、定组距和组数、列出分组组距、登记次数和计算次数。

相对次数分布表用频数比率或百分数来表示次数,而累加次数分布表则把各组的次数由下而上或由上而下加在一起。

最后一组的累加次数等于总次数。

双列次数分布表用同一个表表示有联系的两列变量的次数分布。

而不等距次数分布表则适用于像工资级别和年龄分组这样的不等距数据。

需要注意的是,归组效应是分组次数分布表的缺点之一,因为原始数据不见了,从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入,出现误差。

(完整版)统计学名词解释

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统计学名词解释第一章绪论1.随机变量:在统计学上,把取值之间不能预料到什么值的变量。

2.总体:又称母全体、全域,指具有某种特征的一类事物的全体。

3.个体:构成总体的每个基本单元称为个体。

4.样本:从总体中抽取的一部分个体,称为总体的一个样本。

5.次数:指某一事件在某一类别中出现的数目,又称为频数。

6.频率:又称相对次数,即某一事件发生的次数被总的事件数目除,亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。

7.概率:某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。

8.观测值:一旦确定了某个值。

就称这个值为某一变量的观测值。

9.参数:又称为总体参数,是描述一个总体情况的统计指标。

10.统计量:样本的那些特征值叫做统计量,又称特征值。

第二章统计图表1.统计表:是由纵横交叉的线条绘制,并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。

一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。

2.统计图:一般采用直角坐标系,通常横轴表示事物的组别或自变量x,称为分类轴。

纵轴表示事物出现的次数或因变量,称为数值轴。

一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。

3.简单次数分布表:依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表,适合数据个数和分布范围比较小的时候用。

4.分组次数分布表:数据量很大时,应该把所有的数据先划分在若干区间,然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内,分别统计各个组别中包括的数据个数,再用列表的形式呈现出来,适合数据个数和分布范围比较大的时候用。

5.分组次数分布表的编制步骤:(1)求全距(2)定组距和组数(3)列出分组组距(4)登记次数(5)计算次数6.分组次数分布的意义:(1)优点:A.可将杂乱无章数据排列成序,以发现各数据的出现次数及分布状况。

B.可显示一组数据的集中情况和差异情况等。

(2)缺点:原始数据不见了,从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入,出现误差,即归组效应。

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总概述本文档收集了一些常见的统计学名词解释,旨在帮助读者更好地理解统计学领域中的相关概念和术语。

名词解释1. 总体(Population): 指研究对象的全体,包括对研究感兴趣的所有个体或单位。

总体(Population): 指研究对象的全体,包括对研究感兴趣的所有个体或单位。

2. 样本(Sample): 从总体中选取的一部分个体或单位,用来代表整个总体进行研究。

样本(Sample): 从总体中选取的一部分个体或单位,用来代表整个总体进行研究。

3. 抽样(Sampling): 从总体中选取样本的过程,可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。

抽样(Sampling): 从总体中选取样本的过程,可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。

4. 参数(Parameter): 描述总体特征的数值,例如总体均值、总体方差等。

参数(Parameter): 描述总体特征的数值,例如总体均值、总体方差等。

5. 统计量(Statistic): 根据样本数据计算得出的数值,用来代表总体参数的估计。

统计量(Statistic): 根据样本数据计算得出的数值,用来代表总体参数的估计。

6. 标准差(Standard Deviation): 描述数据集合离散程度或波动性的度量,是方差的平方根。

标准差(Standard Deviation): 描述数据集合离散程度或波动性的度量,是方差的平方根。

7. 假设检验(Hypothesis Testing): 根据样本数据来统计推断总体参数的过程,包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。

假设检验(Hypothesis Testing): 根据样本数据来统计推断总体参数的过程,包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。

8. 置信区间(Confidence Interval): 用于对总体参数的估计范围进行区间估计,根据样本数据计算得出。

置信区间(Confidence Interval): 用于对总体参数的估计范围进行区间估计,根据样本数据计算得出。

统计学名词解释

统计学名词解释

1.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。

2.随机抽样:随机抽样(random sampling)是指按照随机化的原则(总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中),从总体中抽取部分观察单位的过程。

随机抽样是样本具有代表性的保证。

3.变异:在自然状态下,个体间测量结果的差异称为变异(variation)。

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。

4.计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小,所得的资料称为计量资料(measurement data)。

计量资料亦称定量资料、测量资料。

.其变量值是定量的,表现为数值大小,一般有度量衡单位。

如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏(次/分)、血压(KPa)等计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组,所得的观察单位数称为计数资料(count data)。

计数资料亦称定性资料或分类资料。

其观察值是定性的,表现为互不相容的类别或属性。

如调查某地某时的男、女性人口数;治疗一批患者,其治疗效果为有效、无效的人数;调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。

等级资料:将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组,所得各组的观察单位数,称为等级资料(ordinal data)。

等级资料又称有序变量。

如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡,各种结果既是分类结果,又有顺序和等级差别,但这种差别却不能准确测量;一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。

统计学重点名词解释

统计学重点名词解释

1、数据类型:分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行匪类的结果,数据表现为类别,是用文字来表述。

(定性数据或品质数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。

有类别,但类别是有序的。

(定性数据或品质数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。

现实中所处理的大多数都是数值型数据。

(定量数据或数量数据)2、截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据,这类数据通常是在不同的空间上获得的,用于描述现象在某一时刻的变化情况。

3、总体:是包含所研究的全部个体(数据)的集合,它通常由所研究的一些个体组成。

可分为有限总体和无限总体。

4、样本:从总体中抽取的一部分元素的集合,构成样本的元素的数目称为样本量。

5、参数(对应总体)是用来描述总体特征的概括性数字度量,是研究者想要了解总体的某种特征值。

6、统计量(对应样本)是用来描述样本特征的概括性数字度量。

是根据样本数据计算出来来的一个量,由于抽样时随机的,因此统计量是样本的函数。

7、调查方法:普查,抽样调查,统计报表8、抽样采集数据的方式分为概率抽样和非概率抽样。

9、概率抽样:简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样。

10、非概率抽样:方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样。

11、搜集数据的基本方法:自填式、面访式、电话式12、数据的误差:抽样误差和非抽样误差抽样误差:是有抽样的随机性引起的样本结果与总体真值的误差。

非抽样误差:相对抽样误差而言的,初抽样误差之外的,由于其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。

13、集中趋势:一组数据向某一中心值靠拢的程度,反映了一组数据中心点的位置所在表示。

众数主要用于14、众数(分类数据):是一组数据中出现次数最多的变量值,用M测度分类数据的集中趋势,当然也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。

众数是一个位置代表值,他不受数据中极端值的影响。

统计学名词解释

统计学名词解释

统计学名词解释1.标志:说明总体单位特征或属性的名称;指标:是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。

2.统计调查:是根据统计研究预定的目的和任务,运用各种科学的调查方法,有计划、有组织地向调查对象搜集各种真实、可靠的原始资料的工作过程。

3.统计分组:就是根据统计研究的需要,将统计总体按照一定的标志区分为若干个组成部分的一种统计方法。

4.相对指标:就是将两个有直接联系的指标数值对比形成的一种比率,是用来反映现象之间数量对比关系和联系程度的综合指标。

5.标志变异指标:又称标志变动指标,它是综合地反映社会经济现象总各单位标志值之间差异程度的综合指标。

6.动态数列:它是指各个不同时间的社会经济统计指标,按照时间先后顺序排列而形成的数列。

7.平均发展水平:对各个不同时间上的指标数值求平均数,将指标在各个时间上表现的差异加以抽象,以一个数值来代表现象在这一段时间上的一般发展水平。

8.综合指数:是两个总量指标对比形成的指数。

9.平均发展速度:是各个时期环比发展速度的序时平均数,说明社会经济现象的较长时期内速度变化的平均程度。

10.次数分布数列:在统计分组的基础上,将总体的所有单位按组归类整理,并按一定顺序排列,形成总体中各个单位中各个单位在各组间的分布。

11.统计分组的作用:(1)区分社会经济现象的类型;(2)反映社会经济总体的内部结构;(3)反映社会经济现象的依存关系。

12.总量指标的作用:(1)总量指标是认识社会经济现象总体的起点;(2)总量指标是进行科学管理的依据;(3)总量指标是计算相对指标和平均指标的基础,也是反映社会经济活动绝对效果的工具。

13.相对指标的作用:(1)进行数量指标分析,就可以充分反映社会经济现象之间的联系程度、发展速度、有助于鉴别好坏,分析其效益;(2)它是一个抽象化的数值,所以他能深入、概括的说明总量指标所不能反映的问题,便于比较和分析事物。

14.动态数列的编制原则:最基本的原则是保证数列中各个指标数值之间的可比性。

统计学名词解释完整版

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统计学名词解释HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】名词解释●统计工作:是从数量方面对社会经济现象做调查研究的一种工作,是人们为认识客观事物而进行的搜集、整理、分析和提供统计资料的工作过程。

●统计资料:是统计工作的成果,是指在统计实践活动中所取得的,反映统计研究对象有关特征的各种综合性的数字资料和分析报告。

●统计学:是阐述统计理论与方法的系统性科学,是统计工作实践的理论概括和科学总结,是研究、整理、分析统计资料的理论和方法的科学。

●总体:是指客观存在的,在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体●总体单位:构成总体的个别事物●样本:从总体当中抽取出来,用从代表这一总体的部分个体组成的集合●标志:是说明总体单位属性或特征的名称●统计指标:说明总体数量特征的,简称指标。

有俩种理解,一是指反映现象总体数量特征的概念。

二是指反映现象总体数量特征的概念及其数量表现。

●普查:是专门组织的一次性的全面调查。

这种调查,主要用来搜集一些比较全面而又不能或不宜从经常调查中得出的统计资料。

●重点调查:是一种非全面调查,它是从所要调查的单位中选择一部分重点单位进行调查●抽样调查:也是一种非全面调查,它是按照随机原则从被研究总体中抽取出一定数量的单位(样本)进行调查,根据样本指标数值来推算总体指标数值的一种调查●典型调查:是一种十分重要的、行之有效的非全面调查方法。

它是从研究总体中有意识地选取若干具有代表性单位(典型单位)进行调查,用来了解总体的详细情况●统计调查:根据统计工作任务和统计设计的要求,用科学的方法,有计划有组织地向调查单位搜集调查资料的过程●统计分组:根据统计研究的需要,将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法●分配数列:又称分布数列、次数数列,是在统计分组的基础上形成的,用来反映总体单位在各组中分布状况的统计数列●总量指标:是反映社会经济现象的总体规模和水平的统计指标。

名词解释--统计学

名词解释--统计学

名词解释:分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,使用文字来表述的。

顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。

数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。

截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据,这类数据通常是在不同的空间上获得的,用于描述现象在某一时刻的变化的情况。

时间序列:在不同的时间上收集到的数据,这类数据是按时间顺序收集到的,用于所描述想爱你相随时间变化的情况。

参数:用来描述总体特征的概括性数字度量,它是研究者想要了解的总体的某种特征值。

非概率抽样:收取样本时不是依据随机原则,而是根据研究目的对数据的要求,采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。

系统抽样:将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列,在规定的范围内随机的抽取一个单位作为初始单位,然后按事先规定好的规则确定其他样本单位。

抽样误差:由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。

四分位数:也称四分位点,它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。

标准差:方差的平方根。

离散系数:也称变异系数,它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。

点估计:用样本统计量ˆθ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值。

置信区间:在区间估计中,由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。

β错误(取为错误):原假设为伪我们却没有拒绝,犯这种错误的概率用β表示。

方差分析:通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。

相关系数:根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。

回归模型:描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程。

指数平滑法:通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法,该方法使t+1期的预测值等于t期的实际观察值与t期的预测值的加权平均。

指数(统计指数):分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。

居民消费价格指数:度量居民消费品和服务项目价格水平随时间变动的相对数,反映居民家庭购买的消费品和服务价格水平的变动情况。

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总1.统计学是一门科学,它涉及到收集、处理、分析和解释数据,并从数据中得出结论的过程。

统计方法可分为描述统计和推断统计两类。

2.统计数据可分为分类、顺序和数值型数据。

分类数据只能归于某一类别的非数字型数据,顺序数据只能归于某一有序类别的非数字型数据,而数值型数据则是按数字尺度测量的观察值。

此外,统计数据还可按采取计量尺度、收集方法和被描述对象与时间关系等不同方式进行分类。

3.总体是指研究对象的全体,样本是从总体中抽取的一部分,参数是描述总体特征的数值,而统计量则是描述样本特征的数值。

变量则是用来说明现象某种特征的概念,比如灯泡的寿命就是一个变量。

4.有限总体指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的;无限总体则指总体包括的元素是无限不可数的。

5.变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。

变量也可以分为随机变量和非随机变量,经验变量和理论变量。

6.离散型变量只能取有限个值,取值以整数位断开,比如企业数;连续型变量则取之连续不断,不能一一列举,比如温度。

数据的预处理包括数据审核、数据筛选和数据排序等内容。

3.抽样方法可以分为重复抽样和不重复抽样。

重复抽样是从总体中抽取一个元素后,将其放回到总体中再抽取下一个元素,直至抽取n个元素。

不重复抽样是一个元素被抽中后不再放回总体,然后再从所剩下的元素中抽取下一个元素,直到抽取n个元素为止。

4.抽样分布是指重复选取容量为n的样本时,由每一个样本算出的统计量数值的相对频数分布或概率分布。

它是一种理论分布,与总体分布有密切关系。

以样本均值为例,如果原有总体是正态分布,那么,无论样本容量的大小,样本均值也服从正态分布。

其分布的数学期望为总体均值,方差为总体方差的1/n。

如果原有总体的分布不是正态分布,就要看样本容量的大小了。

当n为大样本时(n≥30),根据中心极限定理可知,当样本容量n增大时,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服从正态分布。

统计学名词解释

统计学名词解释

1、统计学:有关统计数据的搜集、整理、归纳和分析的方法论科学。

2、统计总体:根据统计研究目的确定的所研究对象的全体。

样本:从总体中抽取出来的,作为总体的代表,由部分单位组成的集合体。

3、总体单位:指构成总体的个别单位。

统计总体的特征:同质大量差异4、标志:总体各单位所具有的属性或特征。

5、指标:说明总体单位数量特征的科学概念和具体数值。

7、普查:专门组织的一次性的全面调查。

8、统计调查:根据统计设计的内容、指标和指标体系的要求,有计划、有目的、有组织的手机统计原始资料的工作过程,是统计认识过程的第二个阶段,即定量认识的阶段。

9、统计报表:按照国家统一规定的表格形式,统一规定的指标内容,统一规定的报送程序和报送时间,由填报单位自上而下逐级提供统计资料的一种统计调查方式。

10、统计整理:根据统计研究目的和统计分析的要求,使统计调查所获得的原始资料进行科学的分类和汇总,或对简单加工过的资料进行再加工,使之系统化、条理化,从而得出能够反映事物总体特征资料的工作过程。

11、统计分组:根据统计研究的目的和客观现象的内在特点,将统计总体按照一定的标志划分为若干组成部分的一种统计方法。

12、分类数列:将各组别与次数按一定的次序排列所形成的数列。

13、统计表:以表格来表现统计数据资料的一种形式。

14、总量指标:反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。

15、平均指标:平均指标又称平均或均值,反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况。

变异指标:综合反映总体各单位标志值变异程度的指标。

16、时期指标:指反映某种社会经济现象在一段时间发展变化结果的总量指标。

17、时点指标:反映社会经济现象在某一时间状况上的总量指标。

18、时间序列:指社会经济现象在不同时间生的一系列同类指标值按时间先后顺序加以排列后形成的数列19、发展水平:动态数列中的每一项具体指标数值。

20、增长量:用来说明社会经济现象在一定时期内所增长的绝对数量的指标。

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1什么是统计学?统计方法可分为哪两大类?统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

方法有描述统计和推断统计两类2统计数据可分为哪几种类型?不同类型数据各有什么特点?按采取计量尺度,分类、顺序、数值型数据;按统计数据收集方法,观测、实验数据;按被描述对象与时间关系,截面、时间序列数据统计数据;按所采用的计量尺度不同分;(定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。

它也是有类别的,但这些类别是有序的。

(定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。

统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。

实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。

统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。

时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。

3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念:对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。

4什么是有限总体和无限总体?举例说明有限总体指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的,如若干个企业构成的总体,一批待检查的灯泡。

无限总体指总体包括的元素是无限不可数的,如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素,而试验可无限进行下去,因此由试验数据构成的总体是无限总体5变量可分为哪几类?变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

变量也可以分为随机变量和非随机变量。

经验变量和理论变量。

6举例说明离散型变量和连续型变量离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比如企业数连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比如温度”1数据的预处理包括哪些内容?数据审核(完整性和准确性;适用性和实效性),数据筛选和数据排序。

2直方图和条形图有什么区别?①条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少,其宽度固定,直方图用面积表示各组频数,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度表示组距,②直方图各矩形连续排列,条形图分开排列, ③条形图主要展示分类数据,直方图主要展示数值型数据。

3饼图和环形图有什么不同?饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例,环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列,其图形中间有个空洞”每个样本或总体的数据系类为一个环。

4茎叶图和直方图相比有什么优点?茎叶图既能给出数据的分布情况,又能给出每一个原始数据,即保留了原始数据的信息。

在应用方面,直方图通常适用于大批量数据,茎叶图适用于小批量数据。

5使用图标应注意哪些问题?①合理安排统计表结构②表头一般包括表号,总标题和表中数据的单位等内容③表中的上下两条横线一般用粗线,中间的其他用细线④在使用统计表时,必要时可在下方加注释,注明数据来源。

1•一组数据的分布特征可以从哪几方面进行测度。

一是分布的集中趋势,反映数据向其中心靠拢或聚集的程度;二是分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势;三是分布的形状,反映数据分布偏斜程度和峰度。

2.简述四分位数的计算方法:首先对数据进行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数值就是四分位数。

(设25%的四分位数为Q25%,75%四分位数为Q75%,根据四分位数定义有:Q25% 位置二n/4,Q75% 位置=3n/4。

3.对于比率数据为什么采用几何平均。

在实际应用中,对于比率数据的平均采用几何平均要比算数平均更合理。

从公式"a已G中也可看出,G就是平均增长率。

4.简述众数、中位数、和平均数的特点和应用场合。

众数是一组数据分布的峰值,不受极端值的影响,缺点是具有不唯一性。

众数主要作为分类数据的集中趋势测度值。

中位数是一组数据中间位置上的代表值,不受数据极端值的影响。

中位数以及其他分位数主要适合于作为顺序数据的集中趋势测度值。

均值是就数值型数据计算的,具有优良的数学性质,缺点是易受数据极端值的影响。

均值主要适合于作为数值型数据的集中趋势测度值。

5.为什么要计算离散系数。

第一,极差、平均差、方差和标准差等都是反映数据分散程度的绝对值,其数值的大小取决于原变量值本身水平高低的影响。

第二,它们与原变量值的计量单位相同,采用不同计量单位计量的变量值,其离散程度的测度值也就不同。

因此,为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度的测度值的影响,需要计算离散系数。

6.简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合对于顺序数据,但主要使用四分位差来测量其离散程度;对于数值型数据,虽然可以计算异众比率和四分位差,但主要使用方差或标准差来测量其离散程度。

7.标准分数有哪些用途?标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。

在对多个具有不同量纲的变量进行处理时,常需要对各变量进行标准化处理。

它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。

1.抽样推断的含义:是在根据随机原则从总体中抽取部分实际数据的基础上,运用数理统计方法,对总体某一现象的数量性作出具有一定可靠程度的估计判断。

2.简单随机抽样:①含义:从含有N个元素的总体中,抽取n个元素作为样本,使得每一个容量为n的样本都有相同的机会被抽中,这样的方式称为简单随机抽样。

②特点:简单随机抽样是其他抽样方法的基础。

有两种抽取元素的方式:重复臭氧和不重复抽样。

分层抽样:①含义:在抽样之前先将总体的元素划分为若干层,然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本,这样的样本抽样方式称为分层抽样,也成分类抽样。

②特点:⑴除了可以对总体进行评估外,还可以对各层的子总体进行评估。

⑵可以按自然区域或行政区域进行分层,使抽样的组织和实施都比较方便。

⑶分层抽样的样本分布在各个层内,从而使样本在总体中的分布比较均匀。

⑷可以提高估计的精度。

系统抽样:①含义:先将总体个元素按照某种顺序排列,并按某种规则确定一个随机起点,然后,每隔一定的间隔抽取一个元素,直至抽取n个元素形成一个样本。

②特点:⑴简单易行⑵在总体中的分布一般也比较均匀,由此估计的误差通常要小于简单随机抽样。

整群抽样:①含义:先将总体划分成若干群,然后以群作为抽样单位从中抽取部分群,再对抽中的各个群中所包含的所有元素进行观察。

②特点:不需要有总体元素的具体名单而只要有群的名单就可以进行抽样。

整群抽样时群内各元素比较集中,对样本进行调查比较方便,节约费用。

在群内各元素存在差异时,整群抽样可以提供较好的结果,理想的情况是每一群都是整个总体的一个缩影。

3•重复抽样:从总体中抽取一个元素后,把这个元素放回到总体中再抽取第二个元素,直至抽取n个元素为止。

不重复抽样:一个元素被抽中后不再放回总体,然后再从所剩下的元素中抽取第二个元素,直到抽取n个元素为止。

4.抽样分布:重复选取容量为n的样本时,由每一个样本算出的统计量数值的相对频数分布或概率分布,称为样本统计量的抽样分布。

5.样本统计量的分布与总体分布的关系?由于现实中我们不可能将所有的样本都抽出来,因此,统计量的抽样分布实际上是一种理论分布,但它与总体分布存在着密切的关系,以均值x的抽样分布为例,其抽样分布与原有总体的分布有关,如果原有总体是正态分布,那么,无论样本容量的大小,样本均值也服从正态分布。

其分布的数学期望为总体均值,方差为总体方差的1/n,即00。

如果原有总体的分布不是正态分布,就要看样本容量的大小了,当n为大样本时(n > 30)根据统计上的中心极限定理可知,当样本容量n增大时,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服从正态分布。

其分布的数学期望为总体均值,方差为总体方差的1/n。

CT6.Z a2n的含义:是估计误差。

za2的值和样本量n共同确定了估计误差的大小,一旦确定了置信水平1- a, za2的值就确定了。

对于给定的Z a/2的值和总体标准差(To可以确定任一允许的估计误差所需要的样本量。

7.样本均值抽样分布的两个主要特征值:与总体参数的关系:1.理解原假设与备择假设的含义:原假设:通常将研究者想收集证据予以反对的假设称为原假设或零假设,用H0表示;备择假设:通常将研究者想收集证据予以支持的假设称为备择假设或研究假设,用H1表示。

2.统计检验量:根据样本观测结果计算得到的,并据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量,称为检验统计量。

标准化检验统计量:是将统计检验量标准化,标准化的统计检验量二(点估计量-假设值)/点估计量的抽样标准差。

3.第I类错误:当原假设为真时拒绝原假设,所犯的错误称为I 类错误。

犯第I类错误的概率通常记为a第H类错误:当原假设为假时没有拒绝原假设,所犯的错误称为第H类错误,又称取伪错误。

犯第H类错误的概率通常记为B。

它们发生概率之间的关系:在样本量不变的情况下,要减小a就会使潍大,而要增大a就会使B减小,这两类错误此消彼长。

4.显著性水平:假设检验中犯的第I类错误的概率,称为显著性水平,记为a它对于假设检验决策的意义:显著性水平是人们事先制定的犯第I类错误的概率a的最大允许值,在实际应用中,显著性水平往往是人们事先给出的一个值。

5.P值:在原假设为真的条件下,检验统计量的观察值大于或等于其计算值的概率,称为P值,也称为观察到的显著性水平。

利用P值决策的准则:如果P值V a,拒绝H0 ;如果P值〉a, 不拒绝H0.6.单侧检验与双侧检验的区别:单侧检验中,P值位于抽样分布的一侧,而双侧检验P值位于分布的两侧,每一侧的P值为1/2. 7.大样本情形下总体均值左侧检验的拒绝域:Z V- Z a;右侧检验的拒绝域:Z>Z;双侧检验的拒绝域:|Z| > Za/2。

8.小样本情形下总体均值检验应该构造的检验统计量t应用前提:服从正态分布9.小样本情形下总体均值左侧检验拒绝域:t V- t a n-1);右侧检验拒绝域:t>t a (n-1);双侧检验的拒绝域:|t| >t a/2 (n-1)10.假设检验的一般步骤:①依照题意建立原假设H0与备择假设H1②判断样本大小并计算检验统计量③根据显著水平进行判断原假设是否成立。

1、相关关系:变量之间存在的不确定的数量关系。

相关关系的特点:一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定,当变量x取某个值时,变量y的取值可能有几个2、相关系数的取值和意义:取值范围:一1<r<1o若0<r <1, x、y 之间存在正线性相关关系;一1 <r<0,负线性相关关系;若r=+1,x、y之间为完全正相关关系;r二一1,为完全负线性相关关系。

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