就随机现象而言，仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的，更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

第六章数理统计的基本概念 一、描述统计学对随机现象进行观测、试验,以取得有代表性的观测值。 二、推断统计学对已取得的观测值进行整理、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性

◼ 研究内容：  搜集  整理  分析  推断 ◼ 目的：处理数据中的变异性，求得可靠的结果 ◼ 工作内容：  参与随机现象研究的设计观察和资料的搜集，处理研究阶段与统计相关的问题并提出建议  根据统计学原理对资料进行统计分析和推断

《概率论与数理统计》(Probability Theory and Mathematical Statistics),由概率论和数理统计两部分组成。它是研究随机现象并 找出其统计规律的一门学科,是广泛应用于社会、经济、科学等各个领 域的定量和定性分析的科学体系

前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

在前一章,我们学习了随机试验和随机事件概率大小的计算。随机现象大量存在,基本结果的描述也 千变万化

概率统计是从数量上来研究随机现象统计规律的,为了便于 数学上的推导和计算,必须把随机事件数量化,由于随机因素 的影响,使试验出现各种不同的结果,因而用来描述随机事件 量也随着以偶然的方式取不同的值,当把一个随机试验的不同 结果用一个变量来表示时,便得到随机变量。 引入随机变量之后,使我们有可能利用数学分析 的方法来研究随机试验。随机变量是研究随机试验 的有效工具

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

二、 随机现象 四、 小结 一、 概率论的诞生及应用 三、 随机试验