统计学重要公式
(完整版)统计学公式大全
(完整版)统计学公式大全统计学公式大全本文档旨在提供统计学领域常用的公式大全，便于大家在研究和实践中进行参考和应用。
描述统计学公式中心趋势度量1. 平均数（Mean）：$\bar{x} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}x_i}}{n}$2. 中位数（Median）：若数据个数为奇数，中位数为排序后的中间值；若数据个数为偶数，中位数为排序后的中间两个值的平均值。
3. 众数（Mode）：出现频率最高的数值。
离散趋势度量1. 方差（Variance）：$Var(x) = \frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}}{n}$2. 标准差（Standard Deviation）：$SD(x) = \sqrt{Var(x)}$3. 极差（Range）：$Range(x) = \max(x) - \min(x)$分布形状度量1. 偏度（Skewness）：$\text{Skewness} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^3}}{n \cdot SD(x)^3}$2. 峰度（Kurtosis）：$\text{Kurtosis} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^4}}{n \cdot SD(x)^4}$ 推断统计学公式参数估计1. 样本均值的抽样分布标准差（Standard Error of the Mean）：$SE(\bar{x}) = \frac{{SD(x)}}{\sqrt{n}}$2. 双侧置信区间公式（Confidence Interval）：$\bar{x} \pm Z\cdot SE(\bar{x})$3. 样本比例的抽样分布标准差（Standard Error of Proportion）：$SE(p) = \sqrt{\frac{{p(1-p)}}{n}}$4. 双侧置信区间公式（Confidence Interval）：$p \pm Z \cdotSE(p)$假设检验1. 样本均值和总体均值的差异（t检验）：$t = \frac{{\bar{x} -\mu}}{{SE(\bar{x})}}$2. 双侧拒绝域临界值（t分布）：$t_{\text{critical}} = \pmt_{\alpha/2, df}$3. 样本比例和总体比例的差异（z检验）：$z = \frac{{\hat{p} - p}}{{SE(p)}}$4. 双侧拒绝域临界值（z分布）：$z_{\text{critical}} = \pmz_{\alpha/2}$回归分析公式简单线性回归模型1. 回归方程（Simple Linear Regression）：$y = \beta_0 +\beta_1x + \epsilon$2. 线性预测公式（Simple Linear Regression）：$\hat{y} =\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1x$3. 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：$r_s = 1 - \frac{6\sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}$4. 相关系数的显著性检验（t检验）：$t = \frac{r}{\sqrt{\frac{1 - r^2}{n-2}}}$结论本文档列举了统计学领域常用的公式，包括描述统计学中的中心趋势度量、离散趋势度量和分布形状度量，推断统计学中的参数估计和假设检验，以及回归分析中的简单线性回归模型等相关公式。
统计学常用公式
统计学常用公式统计学是一门研究数据收集、分析、解释和表达的科学。
在统计学中，有许多常用的公式被广泛应用于数据处理和推断分析。
本文将介绍一些统计学常用公式，并对其进行说明和用途解释。
一、描述统计学公式1. 平均值（Mean）平均值是一组数据的总和除以数据的个数，即：$\bar{X} = \frac{X_1 + X_2 + \cdots + X_n}{n}$其中，$\bar{X}$表示平均值，$X_i$表示第i个数据，n表示数据的个数。
2. 中位数（Median）中位数是将一组数据按照大小排列后，处于中间位置的数值。
当数据个数为奇数时，中位数即为排列后正中间的数；当数据个数为偶数时，中位数为排列后中间两个数的平均值。
3. 众数（Mode）众数是一组数据中出现频率最高的数值。
4. 标准差（Standard Deviation）标准差衡量数据的离散程度，其计算公式为：$SD = \sqrt{\frac{(X_1 -\bar{X})^2 + (X_2 -\bar{X})^2 + \cdots + (X_n -\bar{X})^2}{n-1}}$5. 方差（Variance）方差是标准差的平方，即：$Var = SD^2$6. 百分位数（Percentile）百分位数是指一组数据中某个特定百分比处的数值。
比如，第25百分位数是将一组数据从小到大排列后，处于前25%位置的数值。
二、概率与统计公式1. 随机变量期望（Expectation）随机变量期望是描述随机变量平均值的指标，也称为均值。
对于离散型随机变量X，其期望计算公式为：$E(X) = \sum_{i=1}^{n} X_i \cdot P(X_i)$对于连续型随机变量X，其期望计算公式为：$E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x \cdot f(x)dx$其中，$X_i$表示随机变量X的取值，$P(X_i)$表示对应取值的概率，$f(x)$表示X的概率密度函数。
统计学公式汇总
统计学公式汇总统计学是研究数据收集、分析、解释和预测的一门学科。
在统计学中，有许多重要的公式被广泛应用于数据的处理和分析过程中。
本文将汇总一些常见的统计学公式，并简要介绍其应用场景和使用方法。
1. 均值（Mean）均值是统计学中最常用的概念之一，用于衡量一组数据的集中趋势。
对于一个样本集合，均值可以通过将所有观测值相加，然后除以样本容量来计算。
其数学公式如下：均值= ∑(观测值) / 样本容量2. 方差（Variance）方差是用于衡量一组数据的离散程度的指标。
方差越大，表示数据的离散程度越高；方差越小，表示数据的离散程度越低。
方差的计算公式如下：方差= ∑((观测值-均值)^2) / 样本容量3. 标准差（Standard Deviation）标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度，并且具有和原始数据相同的单位。
标准差的计算公式如下：标准差 = 方差的平方根4. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数用于衡量两组变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全的负相关，1表示完全的正相关，0表示无相关。
相关系数的计算公式如下：r = Cov(X,Y) / (σX * σY)5. 回归方程（Regression Equation）回归方程用于建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。
回归方程的一般形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xn表示自变量，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数，ε表示模型的误差项。
6. 样本容量和置信水平（Sample Size and Confidence Level）在统计学中，样本容量和置信水平是决定实验或调查结果可靠性的重要因素。
样本容量是指从总体中抽取的样本大小，而置信水平是指对总体参数的估计值的信任程度。
统计学公式总结
统计学公式总结统计学是一门关于收集、分析、解释和表达数据的科学。
它通过具体的数学模型和公式来描述和理解数据中的规律和关系。
在统计学中，有许多重要的公式被广泛应用于各种数据处理和分析的情况。
本文将会总结一些常见和重要的统计学公式。
1. 均数公式：均数是一组数据的平均值，用于反映一组数据的中心位置。
计算均数的公式是：mean = sum(data) / n其中，data表示数据集，n表示数据的个数，sum表示求和。
2. 中位数公式：中位数是将一组数据按照大小排列后，位于中间位置的数值。
计算中位数的公式有两种情况：- 当数据集的个数n为奇数时，中位数的公式是：median = data[(n+1)/2]- 当数据集的个数n为偶数时，中位数的公式是：median = (data[n/2] + data[(n/2)+1]) / 23. 众数公式：众数指一组数据中出现频率最高的数值。
计算众数的公式是：mode = value with maximum frequency4. 方差公式：方差是一组数据与其均值之间差异的平方的平均值。
方差可以用于衡量数据的离散程度，公式如下：variance = sum((data - mean)^2) / n5. 标准差公式：标准差是方差的正平方根，用于衡量数据集的离散程度。
标准差的公式是：standard deviation = sqrt(variance)6. 协方差公式：协方差用于衡量两个变量之间的相关性。
协方差的公式为：covariance = sum((X - mean_X) * (Y - mean_Y)) / n其中，X和Y表示两个变量，mean_X和mean_Y表示X和Y的均值，n表示变量的个数。
7. 相关系数公式：相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性，其取值范围为-1到1。
相关系数的公式是：correlation = covariance / (std_X * std_Y)其中，std_X和std_Y表示X和Y的标准差。
统计学主要计算公式
统计学主要计算公式统计学是研究数据收集、整理、分析、解释和呈现的科学。
在统计学中，有许多重要的计算公式被广泛应用于统计分析和推断，以下是一些常见的计算公式:1.平均值:平均值是一组数据的总和除以数据的数量。
公式:平均值=总和/数据数量2.中位数:中位数是一组有序数据中的中间值，将数据从小到大排列，若数据的数量为奇数，则中位数为中间的数值；若数据的数量为偶数，则中位数为中间两个数值的平均值。
3.众数:众数是一组数据中出现最频繁的值。
4.方差:方差是一组数据与其平均值的差的平方的平均值。
公式: 方差= (∑(xi-平均值)^2) / 数据数量5.标准差:标准差是方差的平方根，用于衡量一组数据的离散程度。
公式:标准差=√方差6.相关系数:用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。
公式: r = Cov(X,Y) / (SD(X) * SD(Y))其中，Cov(X,Y)表示X和Y的协方差，SD(X)和SD(Y)分别表示X和Y的标准差。
7.正态分布概率密度函数:正态分布是统计学中最重要的分布之一，其概率密度函数可以描述随机变量的分布。
公式:f(x)=(1/(σ*√(2π)))*e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))其中，μ表示均值，σ表示标准差，e表示自然常数。
8.合并概率公式:用于计算多个事件同时发生的概率。
公式:P(A∩B)=P(A)*P(B，A)其中，P(A)表示A事件发生的概率，P(B，A)表示在A事件发生的条件下B事件发生的概率。
9.条件概率公式:用于计算在已知其中一事件发生的条件下另一事件发生的概率。
公式:P(A，B)=P(A∩B)/P(B)其中，P(A，B)表示在B事件发生的条件下A事件发生的概率。
10.抽样误差公式:用于计算样本估计值与总体参数之间的误差。
公式:误差=Z*(标准误差)其中，Z表示置信水平对应的标准正态分布的分位数，标准误差表示样本估计的标准差。
这些计算公式是统计学中非常重要的工具，用于帮助我们理解和解释数据的特征和关系。
统计学原理重要公式
一．加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数： ∑∑=fxf x 或 ∑∑=ffxx加权调和平均数： ∑∑∑∑==fxf x m m x频数也称次数。
在一组依大小顺序排列的测量值中，当按一定的组距将其分组时出现在各组内的测量值的数目，即落在各类别（分组）中的数据个数。
再如在3.14159265358979324中，…9‟出现的频数是3，出现的频率是3/18=16.7% 一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数，频数与总数的比为频率。
频数也称“次数”，对总数据按某种标准进行分组，统计出各个组内含个体的个数。
而频率则每个小组的频数与数据总数的比值。
在变量分配数列中，频数（频率）表明对应组标志值的作用程度。
频数（频率）数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大，反之，频数（频率）数值越小，表明该组标志值对于总体水平所起的作用越小。
掷硬币实验：在10次掷硬币中，有4次正面朝上，我们说这10次试验中…正面朝上‟的频数是4例题：我们经常掷硬币，在掷了一百次后，硬币有40次正面朝上，那么，硬币反面朝上的频数为____.解答，掷了硬币100次，40次朝上，则有100-40=60（次）反面朝上，所以硬币反面朝上的频数为60.一．加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数： ∑∑=fxf x 或 ∑∑=ffxxx 代表算术平均数；∑是总和符合；f 为标志值出现的次数。
加权算术平均数是具有不同比重的数据（或平均数）的算术平均数。
比重也称为权重，数据的权重反映了该变量在总体中的相对重要性，每种变量的权重的确定与一定的理论经验或变量在总体中的比重有关。
依据各个数据的重要性系数(即权重)进行相乘后再相加求和，就是加权和。
加权和与所有权重之和的比等于加权算术平均数。
加权平均数 = 各组（变量值 × 次数）之和 / 各组次数之和 = ∑xf / ∑f加权调和平均数： ∑∑∑∑==fxf xm m x加权算术平均数以各组单位数f 为权数，加权调和平均数以各组标志总量m 为权数但计算内容和结果都是相同的。
统计学原理常用公式
统计学原理常用公式1.样本均值公式:样本均值是用来估计总体均值的一种方法，公式为：\bar{x} = \frac{{\sum_{i=1}^n x_i}}{n}\]其中，\(\bar{x}\) 是样本均值，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值，\(n\) 是样本容量。
2.样本方差公式:样本方差是用来估计总体方差的一种方法，公式为：s^2 = \frac{{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}}{n-1}\]其中，\(s^2\) 是样本方差，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值，\(\bar{x}\) 是样本均值，\(n\) 是样本容量。
计算样本方差时使用的是无偏估计公式。
3.标准差公式:标准差是样本方差的平方根，公式为：s = \sqrt{s^2}\]其中，\(s\)是样本标准差。
4.离差平方和公式:离差平方和是指每个观察值与均值之差的平方的总和，公式为：\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\]5.切比雪夫不等式：切比雪夫不等式给出了随机变量与其均值之间的关系，公式为：P(，X-\mu，\geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}\]其中，\(X\) 是随机变量，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差，\(k\) 是大于零的常数。
6.二项分布的期望值和方差公式:二项分布用于描述在\(n\)次独立重复试验中成功的次数的概率分布。
其期望值和方差分别为：E(X) = np\]Var(X) = np(1-p)\]其中，\(X\)是二项分布随机变量，\(n\)是试验次数，\(p\)是单次试验成功的概率。
7.正态分布的概率密度函数和累积分布函数公式:正态分布描述了大部分自然现象中的连续性随机变量的分布。
f(x) = \frac{1}{{\sqrt{2\pi}\sigma}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]F(x) = \frac{1}{2}\left[1 + \text{erf}\left(\frac{x -\mu}{\sqrt{2}\sigma}\right)\right]\]其中，\(x\) 是正态分布的随机变量，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差，\(\text{erf}\) 是误差函数。
统计学贾俊平重要公式
方差未知 :Z = X − μ S/ n
38.小 样 本 总 体 均 值 的 检 验 统 计 量 : t = X − μ , df = n − 1
S/ n
39.总 体 比 率 检 验 统 计 量 : Z =
p) − p0
p0 (1 − p0 )
n
40.总 体 均 值 的 单 侧 检 验 中 所 需 样 本 容 量 :
32.估计μ时的抽样误差: X − μ
E(X ) = μ,
33.总体均值的区间估计
有限总体时σ = X
N −n⎛ σ ⎞ N −1 ⎜⎝ n ⎟⎠
无限总体时σ = σ 31.比例P)的数学X 期望n和标准差 : E( p)) = p,
(1)大样本且方差已知: X ± Zα 2
σ, n
(2)大样本且方差未知: X ± Zα 2
X
)2
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n
∑ i=1
X
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∑ ⎛ n
⎜⎝ i = 1 X n
⎞2 i ⎟⎠
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L XY
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( n
∑ Xi− i=1
X
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L YY=Βιβλιοθήκη ( ) n∑2
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n
n
∑ Xi
∑ Yi
X = i=1
概率与统计学中的关键公式整理
概率与统计学中的关键公式整理在概率与统计学中，有许多重要的公式被广泛应用于数据分析、推断和决策过程中。
这些公式能够帮助我们对数据进行有效的统计分析，并从中获取有用的信息。
本文将对概率与统计学中的关键公式进行整理和介绍，帮助读者更好地理解和运用这些公式。
一、概率公式1. 条件概率公式条件概率是指在给定某个条件下，事件发生的概率。
条件概率可以使用以下公式计算：P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中，P(A|B)表示在事件B发生的条件下，事件A发生的概率；P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率；P(B)表示事件B发生的概率。
2. 边际概率公式边际概率是指在多个事件中某一个事件发生的概率。
边际概率可以使用以下公式计算：P(A) = ∑ P(A∩Bi)其中，P(A)表示事件A发生的概率；P(A∩Bi)表示事件A和事件Bi同时发生的概率；∑表示对所有可能的事件Bi求和。
3. 联合概率公式联合概率是指多个事件同时发生的概率。
联合概率可以使用以下公式计算：P(A∩B) = P(A|B) * P(B) = P(B|A) * P(A)其中，P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率；P(A|B)表示在事件B发生的条件下，事件A发生的概率；P(B)表示事件B发生的概率；P(B|A)表示在事件A发生的条件下，事件B发生的概率。
二、统计学公式1. 期望值公式期望值是指随机变量的平均值，可以用来衡量数据的中心趋势。
期望值可以使用以下公式计算：E(X) = ∑ (xi * P(xi))其中，E(X)表示随机变量X的期望值；xi表示随机变量X可能取的值；P(xi)表示随机变量X取值为xi的概率；∑表示对所有可能的取值xi求和。
2. 方差公式方差是衡量数据的离散程度，可以用来评估数据的分散程度。
方差可以使用以下公式计算：Var(X) = E((X-μ)^2)其中，Var(X)表示随机变量X的方差；E表示期望值；X表示随机变量X的取值；μ表示随机变量X的期望值。
统计学重要公式ttt
统计学重要公式()()D 22221. X X2. N3. Q4. 1 (2) S 1U L iiXnIQ R Q Q XN Xn μμσμ====--=-=-∑∑∑∑样本平均数：总体平均数：四分位差：方差：（）总体方差：样本方差：225. 1 2 S S6.100%100%100%C V S C V X σσσμ==⎛⎫⎛⎫=⨯=⨯ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫=⨯ ⎪⎝⎭标准差：（）总体标准差：（）样本标准差：变异系数标准差总体：平均数样本：()()()()()22121111117.() ,8. (,)19. ,,,iii iiiX YX YX Y X YXYX X Y Y ninni X Xiii i nnii nni i X Yii i i i i Y Yi XX XZ Z ZSXXYYC o v X Y S n S L r SS L L X L XXXnXY L XXY YX Y nL Y μσ=======--==--==-==⎛⎫ ⎪⎝⎭=-=-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=--=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑标准分数分数或样本协方差皮尔逊相关系数()22121111,,ni nni ii i nniii i Y YY nXY XYn n=====⎛⎫⎪⎝⎭=-==∑∑∑∑∑30. X :(), 131.:(),(1)1(1)XXPPE X N n N n nP E p p N n p p N n p p nμσσσσσσ=-⎛⎫= ⎪-⎝⎭==⎛⎫--= ⎪ ⎪-⎝⎭-=的数学期望和标准差有限总体时无限总体时比例的数学期望和标准差有限总体时无限总体时2222222232.:33.(1):,(2):,(3),,,(4),,34.:X X Z n S X Z nX Z n S X t nZ n αααααμμσσσμ-±±±±=∆估计时的抽样误差总体均值的区间估计大样本且方差已知大样本且方差未知总体正态小样本方差已知总体正态小样本方差未知估计时所需的样本容量222200(1)35.(1)36.37.::,/:/38.:,1/39.:(1)p p P p Z n Z p p p n X Z nX Z S nX t df n S np p Z p p nααμσμμ-±⋅-=∆-=-=-==--=-总体比率的区间估计的区间估计时所需的样本容量大样本总体均值的检验统计量方差已知方差未知小样本总体均值的检验统计量总体比率检验统计量()()()12222211212121222121240.:,41.,::(),X X Z Z n Z Z X X X X E X X n n αβαασμμμμσσσ--=----=-=+总体均值的单侧检验中所需样本容量用代替即为双侧检验的公式独立样本时两个总体均值之差的点估计量的期望值与标准差()()()()()()()()()()12121212121212121222212121212222222121212121212242.:(1)(,30),,:(2),, 11,()(3),X X X X X X X X X X X X n n XX Z S S S n n X X Z SX X n n n n XX t Sααασσσσσσσσσσσσ------≥-±=+-±=-=+=+-±两个总体均值之差的区间估计大样本已知的点估计量为大样本未知时的标准差小样本正态()()()()()12121222121212122121212121211221112143.X(1) Z ,X(2),11(3)44.:(1)(1)(1)p d dp p Xn n Xt S n n d t S np p p p E p p p p p p p p p p p n n n μμσσμμμσ----=+---=⎛⎫+ ⎪⎝⎭-=---=----=+=+两个总体均值之差的假设检验统计量大样本小样本相关样本两个比率之差的点估计量的期望值与标准差1212222112212(1)(1)(1):p p p p p n p p p p S n n σ-----=+的点估计量 ()()()()()()12121212111122221221212112212121245.:,(1),,(1)5,46.::11:(1)pp pp pp pp n p n p n p n p p p Z S p p p p Z n p n p p n n p p S p p n n ασσ------≥-±---=+=+⎛⎫==-+ ⎪⎝⎭两个总体比率之差的区间估计大样本时两个总体比率之差的检验统计量总体比率合并估计时的点估计量()()()()()22222/2(1/2)2222122221221147.:148.:49.:50.:,151.::ki ii ii jij ij ijjijn Sn SnSS F S f e d f k e R T C T i j e nf e e αασχχχσχχ-=--≤≤-==-==-⨯⨯==-=∑一个总体方差的区间估计一个总体方差的检验统计量两个总体方差的检验统计量拟合优度检验统计量独立假设条件下列联表的期望频数第行之和第列之和样本容量独立性检验统计量()(),11id f R C =--∑∑()()()()01010121220157.::::m in:,iii i i i i y x Ey x y b b x y y x y x y n b x xnb y b xββεββ=++=+=+--=-=-∑∑∑∑∑∑简单线性回归模型简单线性回归方程估计的简单线性回归方程最小二乘法估计的回归方程的斜率和截距()()()()()()()()()222222222222221122::::()::():i i i ii ii iiii i iixy S S T S S R S S ES S E y y y S S T yyy n X S S R y ybX nXY X Y nX XnS S R R rS S Tr b b rS M σ=+=-=-=-⎡⎤⎢⎥=-=-⎢⎥⎣⎦⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎣⎦=-=====∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑平方和分解误差平方和总平方和回归平方和判定系数决定系数样本相关系数的符号判定系数的符号均方误差的估计量2:2S S E S E n S S E S M S E n =-==-估计量的标准误差()()()()()111001221221202200/20::::1:1:():1:1b i i b i i b y i i y y y b X X n Sb S X X nb t t S SSRSSR M SR SSRM SR F F M SEXXy S S n X X n E y y t S XXS S nασσ-=-=-=====-=+⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎣⎦±⋅-=++∑∑∑∑∑∑的标准差的估计的标准差统计量回归均方自变量的个数检验统计量的估计的标准差的置信区间估计一个个别值估计的标准差()0022200/2:i i yy X X n y y t S α-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎣⎦±⋅∑∑的预测区间估计()()()0112201122222258.::::m in,,::1:111::1p p p pii a y x x x E y x x x y y SST SSR SSE SST SSR SSE SSR RSSTn R R n p SSR M SR p SSE M SE n p F ββββεββββ=+++⋅⋅⋅++=+++⋅⋅⋅+-=+=-=--⋅--==--∑ 多元线性回归模型多元回归方程估计的多元回归方程最小二乘法之间的关系多元决定系数修正的多元决定系数回归均方误差均方检::ii b M SR F M SEb t t S ==验统计量检验统计量。
概率论及统计学地重要公式和解地题目思路
一、基本概率公式及分布 1、概率常用公式：P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) ;P(A-B)=P(A)-P(AB) ; 如A 、B 独立，则P(AB)=P(A)P(B) ; P(A )=1-P(A) ; B 发生的前提下A 发生的概率==条件概率 ：P(A|B)=P (AB )P (B );或记 ： P(AB)=P(A|B)*P(B) ;2、随机变量分布律、分布函数、概率密度 分布律：离散型X 的取值是x k (k=1,2,3...), 事件X=x k 的概率为： P{X=x k }=P k , k=1,2,3...; --- 既 X 的分布律；X 的分布律也可以是上面的表格形式，二者都可以。
分布函数：F(x)=P(X ≤x ), -∞<x <+∞ ; 是概率的累积！ P(x1<X<x2)=F(x2)-F(x1) ;离散型rv X; F(x)= P{X ≤x }=∑p k x k <x ;(把X<x 的概率累加） 连续型rvX ；F(x)=∫f (x )dx x −∞, f(x)称密度函数；既分布函数F(X)是密度函数f(x)和X 轴上的(-∞,x)围成的面积！ 性质：F(∞)=1; F(−∞)=0;二、常用概率分布：①离散：二项分布：事件发生的概率为p,重复实验n 次，发生k 次的概率（如打靶、投篮等）,记为B(n,p) P{X=k}=(n k)p k (1−p )n −k ，k=0,1,2,...n; E(X)=np,D(X)=np(1-p);②离散：泊松分布：X ～Π(λ) P{X=k}=λk e−λk !,k=0,1,2,...; E(X)=λ, D(X)=λ ;③连续型：均匀分布：X 在(a,b)上均匀分布，X ～U(a,b),则：密度函数：f(x)={1b −a,a <x <x0,其它分布函数F(x)=∫f (x )dx x−∞={0, x <x x −ab −a 1,x ≥b,a <x <x④连续型：指数分布，参数为θ，f(x)= {1θe −xθ,0<x0,其它F(x)={1−e −xθ0,x >0 ;⑤连续型：正态分布：X ～N(μ,σ2), most importment! 密度函数 f(x),表达式不用记！一定要记住对称轴x=µ, E(X)=µ,方差D(X)=σ2; 当µ=0，σ2=1时，N(0,1)称标准正态，图形为：分布函数F(x)为密度函数f(x)从(-∞,x)围成的面积。
统计学计算公式大全
统计学计算公式大全统计学是数学中一个重要的分支，它利用分析数据，抽象出具有相似特征的概念，研究其变化规律、发展趋势，为决策提供重要的依据。
统计学涉及的范畴较广，涉及统计数据的收集、分析处理、描述抽象、模型建立、推理预测等数学计算技术，其中重要的组成部分就是计算公式，下面就是统计学计算公式大全。
一、抽样调查统计1、样本量的计算公式：n=N/ (1+N*e2/δ2)其中：n为样本量，N为总体量，e为期望的标准误差，δ为期望的置信度。
2、样本抽取a)取系统抽样公式:Pi=Di/n其中：Pi为抽取的概率，Di为分层抽样时的各层系统抽样量，n 为总体量。
b)层抽样公式:Di=ni/ni+N1+…+Nk其中：Di为分层抽样时的各层系统抽样量，ni为各层抽样量，N1+…+Nk为总体量。
3、数据分析a)差、方差、标准差极差X=Xmax-Xmin方差S2=G2S/(n-1)标准差S=根号[G2S/(n-1)]其中：Xmax，Xmin为所有样本数据的最大值和最小值，G1S和G2S分别为样本一阶矩和二阶矩，n为样本量。
b)值、中位数均值：X=G1S/n中位数：中位数=X((n+1)/2)其中：G1S为样本一阶矩，n为样本量。
c)分位数百分位数：Xp=(n+1)P/100其中：P为百分位数，n为样本量二、两个样本的比较1、大样本检验a) t检验t=X1-X2/S其中：X1，X2分别为样本1和样本2的均值，S为两个样本总体方差的平均值。
b) F检验F=S12/S22其中：S12，S22分别为样本1和样本2的方差。
2、小样本检验a) Z检验z=X1-X2/S其中：X1，X2分别为样本1和样本2的均值，S为样本1和样本2的总体标准差的平方根。
b)2检验χ2=∑[(Oi-Ei)2/Ei]其中：Oi，Ei分别为样本的实际频数和期望频数。
三、数据回归分析1、回归分析公式Y=a+bX其中：Y，X分别为回归变量，a，b分别为回归系数。
统计学原理重要公式
一.加权算术平均数与加权调与平均数得计算加权算术平均数:或加权调与平均数:频数也称次数。
在一组依大小顺序排列得测量值中,当按一定得组距将其分组时出现在各组内得测量值得数目,即落在各类别(分组)中得数据个数。
再如在３.14932４中,‘９’出现得频数就是3,出现得频率就是3/１8=16。
7％一般我们称落在不同小组中得数据个数为该组得频数,频数与总数得比为频率、频数也称“次数”,对总数据按某种标准进行分组,统计出各个组内含个体得个数、而频率则每个小组得频数与数据总数得比值。
在变量分配数列中,频数(频率)表明对应组标志值得作用程度。
频数(频率)数值越大表明该组标志值对于总体水平所起得作用也越大,反之,频数(频率)数值越小,表明该组标志值对于总体水平所起得作用越小。
掷硬币实验:在10次掷硬币中,有4次正面朝上,我们说这10次试验中‘正面朝上’得频数就是4例题:我们经常掷硬币,在掷了一百次后,硬币有40次正面朝上,那么,硬币反面朝上得频数为____、解答,掷了硬币100次,4０次朝上,则有10０-4０=60(次)反面朝上,所以硬币反面朝上得频数为60。
一。
加权算术平均数与加权调与平均数得计算加权算术平均数:或代表算术平均数;∑就是总与符合;f为标志值出现得次数。
加权算术平均数就是具有不同比重得数据(或平均数)得算术平均数。
比重也称为权重,数据得权重反映了该变量在总体中得相对重要性,每种变量得权重得确定与一定得理论经验或变量在总体中得比重有关。
依据各个数据得重要性系数(即权重)进行相乘后再相加求与,就就是加权与、加权与与所有权重之与得比等于加权算术平均数。
加权平均数＝各组(变量值 ×次数)之与 / 各组次数之与＝∑xf ／∑f加权调与平均数:加权算术平均数以各组单位数f为权数,加权调与平均数以各组标志总量m为权数但计算内容与结果都就是相同得。
二.标准差与标准差系数得计算方法标准差:σ=公式标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,公式如图、简单来说,标准差就是一组数据平均值分散程度得一种度量。
统计学原理重要公式
统计学原理重要公式1.样本均值公式：样本均值是样本数据的总和除以样本的大小。
它的公式是：$$ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i $$其中，n是样本的大小，xi是第i个观测值。
2.总体均值公式：总体均值是从总体中取得的全部样本数据的总和除以总体的大小。
它的公式是：$$ \mu = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i $$其中，N是总体的大小，xi是第i个观测值。
3.样本方差公式：样本方差是样本数据与样本均值差的平方和的平均值。
它的公式是：$$ s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 $$其中，n是样本的大小，xi是第i个观测值，$ \bar{x} $是样本均值。
4.总体方差公式：总体方差是总体数据与总体均值差的平方和的平均值。
它的公式是：$$ \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2 $$其中，N是总体的大小，xi是第i个观测值，$ \mu $是总体均值。
5.样本标准差公式：样本标准差是样本方差的平方根。
它的公式是：$$ s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} $$其中，n是样本的大小，xi是第i个观测值，$ \bar{x} $是样本均值。
6.总体标准差公式：总体标准差是总体方差的平方根。
它的公式是：$$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2} $$其中，N是总体的大小，xi是第i个观测值，$ \mu $是总体均值。
7.样本比例公式：样本比例是样本中具有一些特征的观测值的比例。
$$ p = \frac{x}{n} $$其中，n是样本的大小，x是具有特征的观测值的数量。
初级统计学公式大全
初级统计学公式大全统计学是研究收集、整理、分析和解释数据的科学，广泛应用于各个领域。
以下是一些初级统计学中常用的公式，供参考：1. 均值（Mean）均值是统计数据的平均值，计算公式为：mean = (x1 + x2 + ... + xn) / n其中，xi为数据集中的每个观察值，n为数据集中的总观察数。
2. 中位数（Median）中位数是将数据集按照从小到大顺序排列后，位于中间位置的值，计算公式为：若n是奇数，中位数=第(n+1)/2个观察值若n是偶数，中位数=(第n/2个观察值+第(n/2+1)个观察值)/23. 众数（Mode）众数是数据集中出现频率最高的值，可能有多个众数。
4. 方差（Variance）方差是衡量数据集观察值与其均值差异的平均数，计算公式为：variance = (Σ(xi - mean)²) / (n-1)其中，xi为数据集中的每个观察值，mean为数据集的均值，n为数据集的总观察数。
5. 标准差（Standard Deviation）标准差是方差的平方根，用于衡量数据集观察值与均值的离散程度，计算公式为：std_deviation = sqrt(variance)6. 离散系数（Coefficient of Variation）离散系数是标准差与均值之比的绝对值，通过比较不同数据集的离散性，计算公式为：CV = (std_deviation / mean) × 100%7. 百分位数（Percentile）百分位数是将数据集按照从小到大顺序排列后，一些特定百分比位置的值。
8. 四分位数（Quartile）四分位数将数据集分割为四个等份，将数据集按照从小到大顺序排列后，计算公式为：Q1=第(n+1)/4个观察值Q2=中位数Q3=第3(n+1)/4个观察值9. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数度量两个变量之间线性关系的强度和方向，常用的是皮尔逊相关系数，计算公式为：correlation = (Σ((xi - mean_x) /std_deviation_x) × ((yi - mean_y) / std_deviation_y)) / (n - 1)其中，xi为第一个变量的观察值，mean_x为第一个变量的均值，std_deviation_x为第一个变量的标准差；yi为第二个变量的观察值，mean_y为第二个变量的均值，std_deviation_y为第二个变量的标准差。
统计学原理公式
第二章数据描述1、组距=上限—下限2、简单平均数：x=Σx/n3、加权平均数：x=Σxf/Σf4、全距： R=x max-x min5、方差和标准差：方差是将各个变量值和其均值离差平方的平均数。
其计算公式：未分组的计算公式：σ2=Σ（x-x）2/n分组的计算公式：σ2=Σ（x-x）2f/Σf样本标准差则是方差的平方根：未分组的计算公式：s=[Σ（x-x）2/（n-1）]1/2分组的计算公式：s=[Σ（x-x）2f/(Σf-1)] 1/2σ=[Σ（x-x）/n] 1/26、离散系数：总体数据的离散系数：Vσ=σ/x样本数据的离散系数：V s=s/x10、标准分数：标准分数也称标准化值或Z分数，它是变量值与其平均数的离差除以标准差后的值，用以测定某一个数据在该组数据的相对位置。
其计算公式为：Z i=（x i-x）/s标准分数的最大的用途是可以把两组数组中的两个不同均值、不同标准差的数据进行对比，以判断它们在各组中的位置。
第三章参数估计1、统计量的标准误差：（样本误差）（1）在重复抽样时；样本标准误差：σx=σ/n或σx=s/n样本的比例误差可表示为：σp=[π(1-π)/n]1/2或σp=[p（1-p）/n] 1/2（2）不重复抽样时：σ2x=σ2/n×(N-n/N-1)σ2p=p（1-p）/n×(N-n/N-1)2、估计总体均值时样本量的确定，在重复抽样的条件下：n= Z2σ2/E23、估计总体比例时样本量的确定，在重复抽样的条件下：n=Z2×p（1-p）/E24、（1）在大样本情况下，样本均值的抽样分布服从正态分布，因此采用正态分布的检验统计量，当总体方差已知时，总体均值检验统计量为：Z=(x-μ)/( σ/n)（2）当总体方差未知时，可以用样本方差来代替，此时总体均值检验的统计量为：Z=(x-μ)/( s/n)5、小样本的检验：在小样本（n＜30）情况下，检验时，首先假定总体均值服从正态分布。
初级统计学公式大全
初级统计学公式大全描述统计学公式1. 平均数平均数是一组数据的总和除以数据个数的结果。
公式：$\bar{X} = \frac{\sum_{i=1}^{n}X_i}{n}$2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后的中间值。
公式：$Me= X_{(\frac{n+1}{2})}$3. 众数众数是一组数据中出现频率最高的数值。
4. 标准差标准差是一组数据的离散程度的度量。
公式：$s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^2}{n-1}}$5. 四分位数四分位数是将一组数据按照大小顺序排列后，将其分为四等分的三个数值。
公式：$Q_1 = X_{(\frac{n+1}{4})}$，$Q_2 =X_{(\frac{2n+2}{4})}$，$Q_3 = X_{(\frac{3n+3}{4})}$概率公式1. 事件概率事件概率是指某一事件发生的可能性大小。
公式：$P(A) = \frac{\text{事件A发生的次数}}{\text{总事件发生次数}}$2. 条件概率条件概率是在已知某一条件下事件发生的概率。
公式：$P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}$3. 独立事件概率独立事件概率指的是两个事件互不影响时同时发生的概率。
公式：$P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)$统计推断公式1. 置信区间置信区间是通过样本估计总体参数的范围。
2. 单样本假设检验单样本假设检验是通过样本数据判断总体参数是否满足某种假设。
公式：$t = \frac{\bar{X} - \mu_0}{\frac{s}{\sqrt{n}}}$3. 双样本假设检验双样本假设检验是通过两个样本数据判断两个总体参数是否满足某种假设。
回归分析公式1. 简单线性回归简单线性回归模型用于描述因变量与一个自变量之间的线性关系。
公式：$Y = \beta_0 + \beta_1X + \varepsilon$2. 多元线性回归多元线性回归模型用于描述因变量与多个自变量之间的线性关系。
统计学公式
（一）频数分布中变量数列相关公式1、全距=最大标志值－最小标志值2、组距=各组最大标志值（上限） －各组最小标志值（下限） =全距÷组数3、组数、组距确定的斯特杰斯经验公式：4、重合式(指相邻两组中，前一组的上限和后一组的下限数值重合)组距=上限－下限组中值=（上限＋下限）÷2 =下限＋组距/2=上限－组距/25、不重合式(指前一组的上限与后一组的下限，两值紧密相连而不相重复)组距=下组下限－本组下限=本组上限－前组上限 组中值=(本组下限＋下一组下限) ÷2 =本组下限＋组距/2 =下组下限－组距/2 6、闭口式分组的组中值求法：（二）综合指标相关公式<1>相对指标之计划完成相对数1.（分子分母位子不能换）超额完成（或未完成）绝对数=实际完成数－计划数 2 . 短期检查：(1)产量、产值增长百分数：1 3.3lg max min 1 3.3lg :max min n N R X X d n N n N d R X X =+-==+组数，：总体单位数，：组距，：全距：最大变量值，：最小变量值2下限上限下限或 2组的下限组的上限组中值-+=+=100%计划完成数实际完成数计划完成相对数⨯=%100%%100%%100⨯++=计划增长实际增长计划完成相对数(2)产品成本降低百分数3.中长期检查（1） 水平法（注意提前完成时的相关问题）（2）累计法4.执行进度检查<2>相对指标之结构相对数<3>相对指标之比例相对数<4>相对指标之比较相对数<5>相对指标之强度相对数（注意与平均数的区别）%100%%100%%100⨯--=计划规定降低实际降低计划完成相对数%100⨯=计划期末年应达水平计划期末年实达水平计划完成相对数100%=⨯计划期内各年累计完成数同期计划规定的累计数计划完成相对数%100⨯=本期计划数成数计划期内某月止累计完计划执行进度%100⨯=总体的数值总体某部分的数值结构相对数同一总体另一部分数值总体中某一部分数值比例相对数=%100)()(⨯=同一现象数值单位另一地区某一现象数值单位某地区比较相对数另一现象数值某一现象数值强度相对数=<6>相对指标之动态相对数<7>平均指标之算术平均数nx ∑=x （简单算术平均）∑∑=fxf x （加权算术平均）<8>平均指标之调和平均数（注意其应用条件）∑∑==xn nx H 111（简单调和平均）∑∑∑∑==fx f ff x H 111（加权调和平均）<9>平均指标之几何平均数（简单几何平均）（加权几何平均）<10>平均指标之众数 （1）上限公式（2 %100⨯=基期数值报告期数值动态相对数注：U 为众数所在组组距的上限，L 为众数所在组组距的下限，f 为众数所在组的次数，f-1 为众数所在组前一组次数， f+1 为众数所在组后一组次数，i 为组距。
统计学贾俊平重要公式
− 1 e 2π σ
μ xe− μ
λ xe−λ
( x − μ )2
2σ 2
x−μ
σ
32.估计μ时的抽样误差 : X − μ 33.总体均值的区间估计 (1)大样本且方差已知 : X ± Zα 2 (2)大样本且方差未知 : X ± Zα 2
=
∑
k
(
i=1
fi − ei ei
)
2
,df = k − 1
5 1 .独 立 假 设 条 件 下 列 联 表 的 期 望 频 数 : R Ti × C T j 第 i行 之 和 × 第 j列 之 和 e ij = = 样 本 容 量 n 独 立 性 检 验 统 计 量 :
χ
2
=
∑ ∑
i j
(f
ij
− e ij e ij
38.小 样 本 总 体 均 值 的 检 验 统 计 量 : t = 39.总 体 比 率 检 验 统 计 量 : Z =
) p − p0 p 0 (1 − p 0 ) n
40.总 体 均 值 的 单 侧 检 验 中 所 需 样 本 容 量 :
(Z n=
α
− Zβ
)
2
σ
2
2
( μ 0 − μ1 )
, 用 Zα 2代 替 Zα即 为 双 侧 检 验 的 公 式
) 无限总体时σ P =
34.估计μ时所需的样本容量 : n =
2 Zα 2σ 2
Δ2
) ) p (1 − p ) 2 n ) ) 2 Z α 2 ⋅ p (1 − p ) 36. p的 区 间 估 计 时 所 需 的 样 本 容 量 n = Δ2 37.大 样 本 总 体 均 值 的 检 验 统 计 量 : ) 35.总 体 比 率 P的 区 间 估 计 p ± Z α 方差已知 : Z = 方差未知 : Z = X −μ , σ / n X −μ S/ n X −μ , df = n − 1 S/ n
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1.样本平均数： X 统计学重要公式5.标准差：(1总体标准差：2. 总体平均数：3. 四分位差：QIQR Q u Q L 4.方差: (1总体方差: (2) 样本方差: S 2 X i 7.标准分数 X i(2)样本标准差： S6.变异系数总体：CV100% 标准差 100%平均数样本：CVS X 100%(Z 分数 )Z8.样本协方差 Cov ( X9.皮尔逊相关系数 n2L XXi 1 X iXnLXYi 1 X i X Yn2Y )S XYS XY X iX Y iYn1LXYS X S YnX 2L XX L YY2nX ii1i1J nX iX iS,或Z irXYnnnXi丫丫一X i Y i i 1i 1i 1nYYY iY i 2Y i1Y i10. 加权平均数11. 分组数据样本平均数F i X i F i12. 分组数据样本方差 13. 排列组合公式n ! C mn m !2P m厂nm !C mnC n m n14.事件补的概率 P(A) 1 P(A)15.加法公式 P(A B) P(A) P(B)-P(AB) 16.条件概率 P(A|B)P(A (B)B),P(A B)P(B)P(A) 17.乘法公式 P(A B) P(B) P(A|B) P(A) P(B|A)18.独立事件 P(A B)P(A)P(B)19.全概率公式P(B)nP(A i ) P(B|A i )i 120•贝叶斯公式P(A i |B)P(A )P(B|A i ).啥小叫)P(B)P(A j ) P(B|A j )j i33总体均值的区间估计21. 离散型随机变量的数学期望 E(X) 22. 离散型随机变量的方差 Var(X) 223. 二项分布的概率函数 p(x) C ；p x q24. 二项分布的数学期望和方差E (X ) xxe e x!x!x n xC C25.泊松分布p(x)27.超几何分布p(x),x xp(x) 2x p(x)0,1,2,..., n,q 1 pnp,Var(X) 2 n p(1 p) 28.正态概率密度函数 29.标准正态分布变换x 2f (x) ^2— e 2 2Z x30. X 的数学期望和标准差32估计时的抽样误差:XE(X)有限总体时 (1)大样本且方差已知:X无限总体时31比例P 的数学期望和标准差 E(p)p, 有限总体时无限总体时 Pp(1 p) n ⑵大样本且方差未知:X Vn , "JI(3) 总体正态,小样本，方差已知X Z 2 —— S(4) 总体正态,小样本，方差未知X t 22 2Z 234估计 时所需的样本容量:nX N n N 1.nN n N 142. 两个总体均值之差的区间估计：(1)大样本(n 1, n ， 30), 1, 2已知(3)小样本,正态X 1 X 2 t 2S X 1 X235.总体比率 P 的区间估计36. p 的区间估计时所需的样本容量 nZ 22 P(1 P)：237.大样本总体均值的检验统计量方差已知:Z X ,/ “n方差未知:Z X -S/庙38.小样本总体均值的检验统计量 39.总体比率检验统计量:ZX,df n 1SI 、, nP 0P o (1 P o )耳 n40. 总体均值的单侧检验中所需样本容量2Z Zn ------------------------------------- 20 141. 独立样本时 ，两个总体均值之差的点估计量X 1X 2的期望值与标准差:2-,用Z 2代替Z 即为双侧检验的公式:X 1 X 2E(X 1 X 2)12,XT X 22212n ?X 1X 2厶 2Z 2 X1X 2(2)大样本,X X的点估计量为：S XXIX 21, 2未知 X 143. 两个总体均值之差的假设检验统计量Sd /J n44. 两个比率之差的点估计量P 2的期望值与标准差 P i45. 两个总体比率之差的区间估计:大样本 n i P i , n i (i P i ),门2卩2, ^(i P 2)P2 Z S P i P 22(2)小样本t (1)大样本 Z S p in ii n 246. 两个总体比率之差的检验统计量 P 2 P iP 2总体比率合并估计 :Pn i P i n 2 n〔 n 2P iP 2时P i P 2的点估计量:S P i P 2P(i P)丄丄n 〔 n 2(3)相关样本P i (i P i ) P 2(i P 2)n iP 2(i P 2)n ?2 p i p 2(1i)p P的点估计量 ：Sp p2(i P 2)门 247. 一个总体方差的区间估计n 1 S 2 ------- 2(1 / 2)48. 一个总体方差的检验统计量S249. 两个总体方差的检验统计量50. 拟合优度检验统计量s： s；2ei——,df e i51.e ij 独立假设条件下列联表的期望频数RT i CT jn第i行之和第j列之和样本容量独立性检验统计量ije ij2e j,df52.检验K个均值的相等性第j个处理的样本均值n jX •• ij i 1n jn j第j个处理的样本方差X iji 1X ij总样本均值处理均方:MSTR处理平方和:SSTR 误差均方:MSEn t 1 SSTR_k V~kn jj 1 SSE5k误差平方和:SSEk个均值相等检验统计量总平方和:SSTijX t)2MSTR MSE平方和分解多重比较方法:SSTi 1SSTR SSEFisher LSD 的检验统计量:tMSE54.随机化区组设计 总平方和 :SS t X j X t ,df tn t1, 处理平方和 区组平方和 误差平方和 SS b aj 1 X .j X t ,df bk1, SS r ak i 1X i.X t2,df ra 1, SS e SS tSS b SS r , df ek1 j 1 i 1k 2a总平方和:SS t X2ij2X j ak, df tak处理平方和 :SS b X ■- ij 22X ij,dfa ak区组平方和 :SS rXij2 2Xij,dfkak误差平方和 :SS e SS t SS bSS r , df ek 1a求平方和的另一种方法 11, bk 1, 「a 1,155.析因试验: a b r总平方和 ：SST i 1 j 1 k 1a 因子A 平方和：SSA br i 1b 因子B 平方和：SSB ar j 1交互作用平方和 ：SSAB 误差平方和 ：SSE SST ___ 2X jk X t,df t n t 1------ ——2X i. X t ,df Aa 1,____ ______ 2 X .j X t ,df B b 1, a br X ij X i.X .j i 1 j 1SSA SSB SSAB , df e------2X t , df ABabr aba 1b 1 ab(r 1)57.简单线性回归模型 ：y ° 1X 简单线性回归方程 ：E y ° 1 x 估计的简单线性回归方程 ：2 b ° b 1 x 最小二乘法 ：min y i 2i 2 估计的回归方程的斜率和截距 ：X i y ib 12 X b ° y b 1 xx i y i n2X in平方和分解 :SST SSR SSE 误差平方和:SSE y i2i $总平方和 : SST 一 2 2y i y y i回归平方和 :SSR 2i y b 2X i Y i X i2Y inX i 2------------ 2X i2y iX i 2判定系数 (决定系数):R2样本相关系数 ：r xy 力的符号 SSR SST「判定系数均方误差 (2的估计量 估计量的标准误差 :S X 22X i ^的估计的标准差 :S b i X i 2 2X it 统计量:t 2 回归均方 ：MSR SSRF 检验统计量 ：F 自变量的个数MSR MSESSRSSR 1。
的估计的标准差 :s y 。
S—2X o XXi 22X iE(y 0)的置信区间估计 0 t/2s y°一个个别值估计的标准差 :S y 。
yo—2X o XX i 22X iy 0的预测区间估计0 t /2 S y o y o58.多元线性回归模型 多元回归方程 :y 估计的多元回归方程 1X 1 2X 2 pX p最小二乘法 :min SST, SSR, SSE 之间的关系 SSR SST多元决定系数 :R 2 修正的多元决定系数 回归均方 :MSR 误差均方:MSEy i :SST :Ra 1 SSR p SSE n p 1 MSR 1X 1 2X2pX pSSR SSER 2 :tSbMSE bt 检验统计亘F 检验统计量。