能性最大的取值,这叫做点估计;另一种是给出一个区间,并给出指定参数落入这一区间的 概率,这叫做区间估计。参数估计与假设检验所依据的统计学理论其实是一样的,它们的区 别只是以不同形式给出结果而己。本章主要介绍统计推断的一般原理及对总体均值和方差进 行统计推断的方法。 统计学常用术语: 个体:可以单独观测和研究的一个物体,一定量的材料或服务。也指表示上述物体,材料或 服务的一个定量或定性的特性值 总体:一个统计问题中所涉及的个体的全体 特性:所考查的定性或定量的性质或指标。 总体分布:当个体理解为定量特性值时,总体中的每一个个体可看成是某一确定的随机变量 的一个观测值,称这个随机变量的分布为总体分布 样本:按一定程序从总体中抽取的一组(一个或多个)个体。 样本量:样本中所包含的个体数目 观测值:作为一次观测结果而确定的特性值。 统计量:样本观测值的函数,它不依赖于未知参数。例如: 样本均值:x=∑x 样本方差:S2= 样本协方差 Vi=) 样本k阶属点矩:∑x 样本k阶中心矩:∑(x1-x 分位数:对随机变量X,满足条件P(X≤xn)≥p的最小实数x称为X或其分布的P分位数。 几点说明: 1°对每次观察来说,样本是确定的一组数。但在不同的观察中,它会取不同的值。因此作 为一个整体,应把样本视为随机变量,也有自己的分布。样本全部可能值的集合称为样本 空间 2°样本的任何函数,只要不含有未知参数,都可称为统计量。例如x2+x2,x1-3都是统 计量,x1+x2一/不是统计量,因为μ,o是总体参数,一般是未知数。构造统 计量的目的是把样本中我们关心的信息集中起来以便加以检验,因此针对不同的问题需要 构造不同的统计量。 3°为了使样本能真正反映总体的特性,我们要求它有代表性和随机性。即要求样本中的每能性最大的取值，这叫做点估计；另一种是给出一个区间，并给出指定参数落入这一区间的 概率，这叫做区间估计。参数估计与假设检验所依据的统计学理论其实是一样的，它们的区 别只是以不同形式给出结果而已。本章主要介绍统计推断的一般原理及对总体均值和方差进 行统计推断的方法。 二、统计学常用术语： 个体：可以单独观测和研究的一个物体，一定量的材料或服务。也指表示上述物体，材料或 服务的一个定量或定性的特性值。 总体：一个统计问题中所涉及的个体的全体。 特性：所考查的定性或定量的性质或指标。 总体分布：当个体理解为定量特性值时，总体中的每一个个体可看成是某一确定的随机变量 的一个观测值，称这个随机变量的分布为总体分布。 样本：按一定程序从总体中抽取的一组（一个或多个）个体。 样本量：样本中所包含的个体数目。 观测值：作为一次观测结果而确定的特性值。 统计量：样本观测值的函数，它不依赖于未知参数。例如： 样本均值： = = n i i x n x 1 1 样本方差： = − − = n i i x x n S 1 2 2 ( ) 1 1 样本协方差： = − − − n i i i x x y y n 1 ( )( ) 1 1 样本 k 阶原点矩： = n i K i x n 1 1 样本 k 阶中心矩： = − n i K i x x n 1 ( ) 1 分位数：对随机变量 X，满足条件 P(X≤xp）≥p 的最小实数 xp 称为 X 或其分布的 P 分位数。 几点说明： 1°对每次观察来说，样本是确定的一组数。但在不同的观察中，它会取不同的值。因此作 为一个整体，应把样本视为随机变量，也有自己的分布。样本全部可能值的集合称为样本 空间。 2°样本的任何函数，只要不含有未知参数，都可称为统计量。例如 , 1 3 2 2 2 x1 + x x − 都是统 计量，而   x x x , 2 1 2 − + 不是统计量，因为μ，σ是总体参数，一般是未知数。构造统 计量的目的是把样本中我们关心的信息集中起来以便加以检验，因此针对不同的问题需要 构造不同的统计量。 3°为了使样本能真正反映总体的特性，我们要求它有代表性和随机性。即要求样本中的每