1.大样本,n=100,x=26.56,0=5.2,a=0.1 H0:μ=26

1.令X1,2为具有均值μ,方差2的总体X的一个样本,考虑以下的估计量

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

第一节简单随机抽样概述 第二节参数估计 第三节样本容量的确定

一、抽样调查的一般问题 二、抽样计划的步骤 三、概率抽样方法 四、非概率抽样方法 五、抽样误差和样本容量 六、有关抽样设计的几个问题

第一节分层抽样概述 第二节总体参数的估计 第三节总样本量的分配 第四节分层与提高精度

第一节有关基本概念 第二节样本统计量的抽样分布 第三节抽样误差 第四节抽样估计

一、假设检验的基本概念 二、One- Sample Tests(单样本检验)

第一节集中位置量数 第二节离中位置量数

二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计