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 第五节泊松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

第一节 显著性检验的基本原理 第二节 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节 两个样本平均数的差异显著性检验 第三节 百分数资料差异显著性检验 第四节 总体参数的区间估计

第一节 实验设计的基本要素 第二节 实验设计的基本原则 第三节 常用的实验设计方案 第四节 样本含量的估计 第五节 临床实验设计

一、时间序列的含义又称(动态数列),是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 二、分析方法因素分解法，趋势外推法，自回归分析法

第8章参数估计 一、参数的点估计 以总体参数的近似值作为其真值的估计 二、估计优良性的判别标准 无偏性有效性一致性充分性 三、常用的点估计量 1样本均值2样本方差3样本比率

The Completely Randomized Model One-Factor Analysis of Variance F-Test for Difference in c Means The Tukey-Kramer Procedure ANOVA Assumptions The Factorial Design Model: Two-Way Analysis of Variance Examine Effect of Factors and Interaction Kruksal-Wallis Rank Test for Differences in c Medians

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

一、数据集合 Measurements of items e.g., Yearly sales volume for your 23 salespeople e.g., Cost and number produced, daily, for the past month 二、基本单元 The items being measured e.g., Salespeople, Days, Companies, Catalogs, . 三、变量 The type of measurement being done e.g., Sales volume, Cost, Productivity, Number of defects

集中趋势的测度，平均指标反映同类现象的一般水平,是总体内各单位参差不齐的标志值的代表值,也是对变量分布集中趋势的测定

1 测量误差的基本概念 2 表达误差的几种形式 3 误差的性质和分类 4 有效数字 5 系统误差的校正 6 随机误差的统计学处理 7 粗大误差的剔除 8 测量不确定度及其评定方法