 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能

前面讨论的简单随机抽样和分层抽样，我们所关心的参 数都是单指标的，给出的估计量也是线性形式。这一章我们 将要讨论比较复杂的情况，我们关心的参数不再是单指标的 而是两个或两个以上的指标。此时，遇到的统计量不再是线 性形式，往往呈现出非线性形式，比如两个变量之比，或呈 现变量之间的回归关系

§3.1 测验的统计指标 §3.2 编制数学测验的步骤 §3.3 数学题的拟造 §3.4 题库

工序质量波动及其规律性，质量波动，质量波动形式。工序质量的影响因素“5MIE 质量波动的统计规律和数据类型 ，受控状态下的观测结果呈现的统计意义上的 规律性。 数据类型:计数值(计件值,计点值) 计量值

一、假设检验的概念 假设(hypothesis)，又称统计假设，是对总体参数 的具体数值所作的陈述。 假设检验(hypothesis test) 是先对总体参数提出 某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。 ㈠ 原假设与备择假设 原假设(null hypothesis)，又称零假设，用 表示，是指研究者想收集证据予以反对的假设

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t 分布

从本章开始,我们将讲述数理统计的基本内容.数理统计作为一门学科诞生于19世纪 末20世纪初,是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为基础,根据试验或观察得到 的数据,来研究随机现象,以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性故理论上只要对随机现象进行足够多次观 察,则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来,但实际上人们常常无法对所研究的对象 的全体(或总体)进行观察

本章前四节所介绍的各种检验法,是在总体分布类型已知的情况下,对其中的未知参数 进行检验,这类统计检验法统称为参数检验.在实际问题中,有时我们并不能确切预知总仁 服从何种分布,这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进行推断,以判断总体服从何 种分布.这类统计检验称为非参数检验.解决这类问题的工具之一是英国统计学家K.皮尔 逊在1900年发表的一篇文章中引进的一x2检验法,不少人把此项工作视为近代统计学 的开端

第一章 绪论 第二章 基本概念 一、 基本概念 二、 学习目的、内容及方法 第一节 电子计算器的使用 二、 分类及特性 三、 使用注意事项 四、 常用键符及其功能简介 五、 典型运算操作实例 第二章 定量资料的统计描述 一、基本概念 二、公式及应用条件 三、习题 四、思考题 第三章 总体均数的区间估计和假设检验 第四章 方差分析 第五章 定性资料的统计描述 第六章 总体率的区间估计和假设检验 第七章 二项分布与 Poisson 分布 第八章 秩和检验 第九章 直线相关与回归 第十章 实验设计 第十一章 调查设计 第十二章 统计表与统计图

我们在第一章就已经知道，推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验