在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的

一、数据的种类 1.计量值数据 (长度、重量、电流、温度等。测量结果的数据可以是连续的,也可以是不连续的)

一、前言 1 变量的相关性 2 公共因子? 3 将多个实测变量转换成少数几个不相关的综合指数

一 熵与无序 热力学第二定律的实质:自然界一切与热现象 有关的实际宏观过程都是不可逆的

前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO

一、相关关系的概念 现象之间的数量关系存在着两 种不同的类型:一种是函数关系, 另一种是相关关系

一、自然地理 二、土地资源 三、矿产资源 四、地质灾害 五、国土空间生态保护修复 六、不动产登记 七、测绘地理信息 八、科技及信息化 九、法治建设 十、全面从严治党

1.半导体载流子的近似玻耳兹曼统计 半导体中的电子和金属中的电子一样服从费密一一狄拉克统计。在金属中,电子填充空带的部分形 成导带,相应的费密能级位于导带中。 对于掺杂不太多的半导体,在热平衡下,导带中有从施主能级激发到导带中的电子,价带中还有少量的空穴

第一节统计指数的意义和种类 一、统计指数的概念 广义指数是指同类事物变动程度的相对数,包括 动态相对数、比较相对数、计划完成相对数,即所有 的动态比较指标。 狭义指数是综合反映多种不同事物在不同时间上 的总变动的特殊的相对数

非自相关假定 自相关的来源与后果 自相关检验 自相关的解决方法 克服自相关的矩阵描述（不讲） 自相关系数的估计