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

在多元统计分析中,多元正态分布占有相当重要的地位。这是因为,许多随机向量服从正态分布, 或近似服从正态分布,而且目前对于多元正态分布已有一整套统计推断方法,并且得到了许多满意的结果。下面介绍多元正态总休参数的统计推断问题

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

1、动态数列是() A、将一系列统计指标排列起来而形成 B、将同类指标排列起来而形成 C、将同一空间、不同时间的统计指标数值按时间先后顺序排列起来而形成 D、将同一时间、不同空间的统计指标数值排列起来而形成

2.1 数据的计量尺度 2.2 统计数据的来源 2.3 统计数据的质量 2.4 统计数据的整理 2.5 分布集中趋势的测度 2.6 分布离散程度的测度 2.7 分布偏态与峰度的测度

1 基本概念 2 总体思路 3 计量资料的统计分析4 计数资料的统计分析 5 等级资料的统计分析 6 统计分析方法小结

本章教学目的：了解随机过程和数理统计的基本知识（因为它是分析和设计通信系统的重要 工具）。 说明：随机过程与数理统计属于数学学科的内 容。为了使大家迅速掌握随机过程与数理统计 的有关知识，本章不准备从严格的数学角度介绍随机过程与数理统计的完整内容，而将结合 本课程的特点从工程的角度有重点的介绍

在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集

众所周知,数理统计是从大量偶然的事件中寻 找内在的统计规律,因此既要根据不同的预报对 象选取合适的数字模型,又要选择有物理意义的 因子。 而长期预报中的预报对象一般认为是一些气象 要素的平均值(如月平均气温,月总降水量等) ,所以统计分析在长期预报中是必不可少的。统 计学方法在长期预报方面有其它预报方法不能代 替的作用

假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络 检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的x2检验