分布函数能完整地描述随机变量的统 计特性,但实际应用中,有时并不需要知道 分布函数而只需知道随机变量的某些特征 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度 又要看纤维长度与平均长度的偏离程度 平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

一、简答题 1.什么是动态数列?它有什么作用?编制动态数列应注意那些基本要求? 2.时期数列与时点数列有哪些不同特点? 3.序时平均数与一般平均数的区别和联系。 4.发展速度、增长量、增长速度平均发展速度和平均增长速度的关系如何?

第五讲大数定律与中心极限定理 内容提要 (1)依概率收敛(定义及判断) (2)Chebyshev不等式(计算及应用) (3)大数定律(Chebyshev大数定律, Bernoul li大数定律 Khinchine大数定律) (4)中心极限定理(Lindeberg--levy中心极限定理, De Moivre-Laplace-中心极限定理,近似计算)

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

第一节 变异程度（离散程度）的指标 第二节 正态分布及应用 第三节 医学参考值范围 第一节 均数的抽样误差与标准误 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义和步骤

一、相关关系的概念(注意相关关系与函数关系的区别) (一)函数关系 它反映着现象之间存在着严格的依存关系, 也就是具有确定性的对应关系,这种关系可用一 个数学表达式反映出来。 例如某种商品的销售额和销售量之间,由于 价格因素,所以两者可表现为严格的依存关系

一般的抽象系统都包含有许多影响因素多种因素共同作用的结果 决定了系统的发展态势。我们希望从众多的因素中判断出,哪些是 主要因素、哪些是次要因素。这些属于系统分析的内容,数理统计 中的回归分析、方差分析、主成分分析等都可以用来进行系统分析 这些方法的不足之处是:

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

学习目标： ⚫ 假设检验的基本思想和原理 ⚫ 假设检验的步骤 ⚫ 一个总体参数的检验 ⚫ 两个总体参数的检验 ⚫ P值的计算与应用 ⚫ 用Excel进行检验 6.1 假设检验的基本原理 6.1.1 怎样提出假设？ 6.1.2 怎样做出决策？ 6.1.3 怎样表述决策结果？ 6.2 一个总体参数的检验 6.2.1 总体均值的检验 6.2.2 总体比例的检验 6.2.3 总体方差的检验 6.3 两个总体参数的检验 6.3.1 两个总体均值之差的检验 6.3.2 两个总体比例之差的检验 6.3.3 两个总体方差比的检验

1、熟练掌握总量指标的概念、分类与计量单位。 2、熟练掌握各种相对指标的特点及计算方法。 熟练掌握各种平均指标的计算方法及应用条件。 4、理解标志变异指标的意义及计算方法