我们在第一章就已经知道，推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验

一、简介 对于正态总体，其参数无非是两个：均值(期望) µ 和方差 ，如果加上两总体的参数 比较，概括起来，对参数的假设一般只有如下四种情形：

一、最佳选择题 1.(C)小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。 A.B.C.od..四分位数间距 2.两样本均数比较的t检验,差别有统计意义时,P越小,说明(C) A两样本均数差别越大 B两总体均数差别越大 C越有理由认为两总体均数不同 D越有理由认为两样本均数不同 E越有理由认为两总体均数相同

本文运用多元逐步回归、t——检验、分布检验等统计方法和金属学理论对4Cr9Si2钢种进行分析,确定了合理的控制成分,显著提高了产品合格率。文中对原冶标(YB11-59)所提出的修改意见在新标准内已被采纳

关于总体特征的随机变量的概率分布的一个陈述称为 统计假设，如果这个陈述只涉及到总体的参数则称为参数 假设。否则称为非参数假设,验证统计假设的方法叫做统计 假设检验

在专业的统计研究文献中,我们经常会见到一个p统计值作为研究结果的一部分。在SPSS 软件中,运算结果中也经常有p统计值给出。这里的p统计值实际上是一个与统计假设检验相 联系的概率 专业的定义是:p统计值是在零假设成立的情况下,检验统计量的取值等于或超过所观察到 的值的概率,从而p统计值即为否定H0的最低显著性水平

统计推断包括参数估计和假设 检验,即通过样本统计量来估计和 检验总体的参数。统计推断的目的 在于认识未知的总体参数及其分布 特征

【教学目的】熟悉验证性因子分析方法；理解研究问题与统计分析方法的匹配，熟悉各类统计分析技术；理解理论构建中的中介效应和调节效应，掌握中介 和调节效应检验技术；理解结构方程模型及其适用条件，掌握结构方程模型研究方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析；统计分析技术；中介和调节效应检验；

统计推断是根据样本分布规律和概率理论，由样本结果去推断总体特征。它主要包括假设检验 （ test of hypothesis） 和参数估计（parametric estimation）两部分内容

一、总体可分为有限类，且总体分布不含未知参数 二、总体可分为有限类，但总体分布中含有未知参数 三、总体为连续分布的情形