①确定性现象：在一定条件下必然发生的现象 例 抛一石子必然落下； （结果可以事先预言的） ②随机现象： 在个别试验中其结果呈现出不确定性 在大量的重复观察中又具有某种统计 规律性的现象

第一节 统计指数的意义和种类 第二节 总指数的编制 第三节 总量指标指数的因素分析 第四节 平均指标指数的因素分析 第五节 包含平均指标指数的多因素分析

前面讨论的简单随机抽样和分层抽样，我们所关心的参 数都是单指标的，给出的估计量也是线性形式。这一章我们 将要讨论比较复杂的情况，我们关心的参数不再是单指标的 而是两个或两个以上的指标。此时，遇到的统计量不再是线 性形式，往往呈现出非线性形式，比如两个变量之比，或呈 现变量之间的回归关系

上一节讨论的分配原则主要是在 n 给定的条件下对各 层中的抽样容量的合理分配。本节面临的问题是在分层抽样 下如何确定 n 。显然它与调查所要求的精度、调查的统计 量、如何分层、各层的样本容量如何分配以及各层单位抽样 花费等等因素有关

在生物统计学的第一部分,我们讨论了临床试验中统计学的作用,生物统计学家的作用, 以及在不同类型的临床试验中比较结果的一些方法。在这部分我们将学习无效假设一些基本 原则，统计学显著性和 P 值的概念，并简要谈一下样本量。 让我们从无效假设开始谈起。无效假设就是认为被比较的项目之间无差别。在临床试验 中就是两组:一组是应用一种药物的治疗组，另一组是使用对照药物治疗组。的确，统计的 常规就是用来判断差异是由偶然性或样本偏差造成的，还是存在真实的差异

◼ 第一节 环境影响的定量分析 ◼ ——定量表述和分析环境影响 ◼ 第二节 环境保护活动的产业关联分析 ◼ ——从产业角度确定环境保护活动的规模，分析其 与国民经济其他产业之间的关联。 ◼ 第三节 废弃物/污染物排放的结构分解分析 ◼ ——分析各要素变化对排放量动态变化的影响程度

生物统计学的原理能指导我们在从事科学研究中,从被动走向主动,从盲目走向理智,用最小的工作量完 成科学研究,并使研究结果正确可靠 试验结果的表达方法及有效数字的确定 34m≠3.40cm 在表达科学数据结果时,既要把握数据的准确度,又要把握其精确度(准确度表示按近事物真值的程度 精确度,观测值彼此接近的程度)在科学实验中,总是在保证准确度的条件下,来提髙精确度

一、目的要求 1.熟悉非参数检验的基本概念及其优缺点 2.掌握各种设计类型资料秩和检验的编秩方法，以及如何确定统计量 3.了解多个样本的两两比较

通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析

❖ 1、什么是因子分析？ ❖ 2、理解因子分析的基本思想 ❖ 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、 因子载荷变量共同度的统计意义 ❖ 4、因子旋转的意义 ❖ 5、结合SPSS软件进行案例分析