尽管在一般情况下,要确定某个统计量的分布是非常困难 的,但在总体服从正态分布时,可以确定某些统计量的分布 定理3.1设总体X~N(u,o2),X,X2,X为其 样本,则样本均值ⅹ与样本方差S2独立,且有

前面介绍的各种统计假设的检验方法,几乎都假定了总 体服从正态分布,然后再由样本对分布参数进行检验。 但在实际问题中,有时不能预知总体服从什么分布,这 里就需要根据样本来检验关于总体分布的各种假设,这 就是分布的假设检验问题。在数理统计学中把不依赖于 分布的统计方法称为非参数统计方法

尽管在一般情况下,要确定某个统计量的分布是非常困难的,但在总体服从正态分布时,可以确定某些统计量的分布定理3.1设总体X~N(u,o2),X,X2,X为其样本,则样本均值ⅹ与样本方差S2独立,且有

《医学统计学》课程教学资源：第二章 计量资料的统计描述（2.4-2.5）正态分布（Normal distribution）、医学参考值范围的制定

《医学统计学》课程教学资源：第二章 统计描述（2.4-2.5）正态分布（Normal distribution）、医学参考值范围的制定

一、均数向量与离差矩阵 二、协方差矩阵 三、相关矩阵 四、多元正态分布

第一节正态分布 第二节偶然误差的规律性

多元统计分析的理论基础 一、矩阵 二、多元正态分布

2.1误差的分类 2.2误差的表示 2.3测量值和随机误差的正态分布 2.4少量数据的统计处理 2.5提高分析结果准确度的方法 2.6有效数字及运算规则

教学目标明确统计的一些基本概念,如均值、方差、标准差和相关系数等 了解正态分布;掌握原始分数与标准分数的转换方法;理解信度、效度、难度、 区分度的含义,了解常用的计算方法