概率统计是研究随机现象统计规律性的一门科学。随 机现象的普遍存在性决定了它的广泛应用性

一、随机变量的函数 定义如果存在一个函数g(X),使得随机变量XY满足 Y=(X), 则称随机变量Y是随机变量X的函数. 注:在微积分中我们讨论变量间的函数关系时,主要研究函数关系的确定性特征,例 如导数、积分等而在概率论中,我们主要研究是随机变量函数的随机性特征,即由自变量 X的统计规律性出发研究因变量Y的统计性规律

1.了解统计调查的意义和作用。 2.了解统计报表的内容及编制原则。 3.要掌握普查、重点调查、抽样调查和典型调查的特点及作用

在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

1. 了解统计指数的意义和种类 2. 理解掌握统计指数的编制方法 3. 理解掌握平均指标指数的编制方法 4. 利用指数体系的原理进行因素分析

第一节 资料的分类 第二节 资料的整理 第三节 常用统计表与统计图

一.填空体 1、统计一词的涵义是 2、根据一定目的和要求,将 按照 划分为若干 性质不同而又有联系的几个部分,称为统计分组

参数估计:当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时 ,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当 取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的 估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性。 参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法

1、理解随机事件和样本空间的概念，熟练掌握事件之间的关系与基本运算； 2、理解事件频率的概念，了解随机现象的统计规律性； 3、理解古典概率的定义，了解概率的统计定义、几何概率的定义，知道概率的公理化定义；

试验资料可分为两种类型,即数量性状资料和质量性状资料。对于 质量性状资料往往难于用数量水平表示,而只能用某种属性性状出现的次数表示。例 如将有芒白粒小麦与无芒红粒小麦杂交,在后代会出现有芒白粒、有芒红粒、无芒白 粒、无芒红粒等植株类型,每一种类型代表一种属性。对于每一种类型的个体,表达 其属性程度,用量值很难测定,而统计各种类型出现的次数却显然是合理而又方便 此外,数量性状有时也能用次数表示