2.1 数据的计量尺度 2.2 统计数据的来源 2.3 统计数据的质量 2.4 统计数据的整理 2.5 分布集中趋势的测度 2.6 分布离散程度的测度 2.7 分布偏态与峰度的测度

1.问题的提法 众所周知,总体X的全部信息可以通过其分布 函数F(X,θ反映出来,但实际上参数θ往往未知有时 甚至F(X,0)的表达式也未知因此需要根据实际问题 的需要,对总体参数或分布函数的表达式做出某种 假设(称为统计假设),再利用从总体中获得的样本信 息来对所作假设的真伪做出判断或进行检验. 这种利用样本检验统计假设真伪的过程叫做 统计检验(假设检验)

假设检验是统计推断的另一类重要问题。对总体的分布函数的某些参数或分布函数的形 式作某种假设，然后利用样本的有关信息对所作的假设的正确性进行推断，这类统计问题称 为假设检验，所作的假设称为原假设(或统计假设)，用H0 表示

《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

在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集

本章教学目的：了解随机过程和数理统计的基本知识（因为它是分析和设计通信系统的重要 工具）。 说明：随机过程与数理统计属于数学学科的内 容。为了使大家迅速掌握随机过程与数理统计 的有关知识，本章不准备从严格的数学角度介绍随机过程与数理统计的完整内容，而将结合 本课程的特点从工程的角度有重点的介绍

1 基本概念 2 总体思路 3 计量资料的统计分析4 计数资料的统计分析 5 等级资料的统计分析 6 统计分析方法小结

众所周知,数理统计是从大量偶然的事件中寻 找内在的统计规律,因此既要根据不同的预报对 象选取合适的数字模型,又要选择有物理意义的 因子。 而长期预报中的预报对象一般认为是一些气象 要素的平均值(如月平均气温,月总降水量等) ,所以统计分析在长期预报中是必不可少的。统 计学方法在长期预报方面有其它预报方法不能代 替的作用

第9章概率论与数理统 一、计问题的计算机求解 二、概率分布与伪随机数生成 三、统计量分析 四、数理统计分析方法及计算机实现 五、统计假设检验

假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络 检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的x2检验