n(元)维随机变量(向量) 称同一个样本空间Ω上的n个随机变量 X1,2,…,Xn构成的n维向量(X1,2,Xn) 为Ω上的n维随机变量(向量) 注:一维随机变量即为上一节介绍的随机变量, 二维及二维以上的随机变量称为多维随机变量

就像读写能力一样,统计能力有一天会成为 每一个公民必备的能力,。” H.G. Wells 统计推断: 根据从总体中抽取的样本信息来得出总体情况 的方法。 点估让:估计一个未知总体的参数。 置信区间佔计:找到以预先指定概率包含参数 的区间。 假设检验:对一个未知的总体参数的假设的检 验

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

湖北省统计局基本单位名录库及调查样本框维护更新专项经费2017年度绩效自评报告

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例

绪言 不论是试验型的还是观察型的统计学研究,其多数是属于比较性的。最简单的比较研究是比较两个总体。 比较研究的两个基本原则: 一使用独立样本。 一使用配对

9.1.1审计抽样的定义 1.定义:指在实施审计程序时,从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试,并根据测试结果,推断总体特征的一种方 2.适用范围:审计抽样对控制测试和实质性测试都适用,但并不是对于这些测试中的所有程序都适用

双变量计量资料:每个个体有两个变量值 总体:无限或有限对变量值 样本:从总体随机抽取的n对变量值 (,Y1),(2,Y2),(XnYn) 目的:研究和Y的数量关系 方法:回归与相关 简单、基本直线回归、直线相关

EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象

基本概念 采样理论( sampling theory)是指如何进行试样 采集的数学统计理论。怎样通过局部采样在统计 意义上尽可能代表总体,是采样理论和方法所研 究的内容。分析化学中常用的采样方法包括固体 物质的采样方法、动态过程的采样方法和质量检 验的采样方法。 采样常数(sampling constants)为表征实验室样 本的均衡性,或考虑样本的分隔效应, Ingamell和 Visman分别定义了几个采样常数,以便更好的描 述采样特征