1.一组样本与总体的比较 2.两组样本的比较(成组设计) 3.两组样本的比较(配对设计) 4.单因素多组样本的比较(成组设计) 5.双因素多组样本的比较(配伍组设计) 6.三因素三组及以上设计(拉丁方设计) 7.三个或以上因素并交互作用(正交设计)

第一节计量资料的频数分布 第二节集中趋势 第三节离散趋势 第四节正态分布 第五节医学正常值范围的估计

统计推断问题可以分为两大类,一类是估计问 题,一类是假设检验问题.本章讨论总体参数 的点估计和区间估计 设总体X的分布函数的形式为已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体X的的一个 样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题

一． 概率的统计定义 若事件 A 在 n 次试验中出现了 m 次，称nm 为 A 出现的频率

统计推断的另一类重要问题是假设检验问题. 在总体的分布函数完全未知或只知其形式,但 不知道参数的情况,为了推断总体的某些未知 特性,提出某些关于总体的假设.例如,提出总 体服从泊松分布的假设,又如,对正态总体提 出数学期望等于μ的假设等.我们是要根据样 本对所提出的假设作出是接受,还是拒绝的决 策.假设检验是作出这一决策的过程

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

一、主要内容： 1、随机事件的定义、关系及其运算； 2、随机事件概率的定义（统计定义、古典概型定义、几何定义、公理化）；

二维随机变量的边际分布假设二维离散随机变量

一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题