参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

7-1物质的微观模型统计规律性 7-2理想气体的压强公式 7-3理想气体分子的平均平动动能于温度的关系 7-4能量均分定理理想气体内能 7-5麦克斯韦气体分子速率分布律 7-7气体的平均碰撞次数和平均自由程 7-8气体的迁移现象 7-10热力学第二定律的统计意义

第一节两项百分数资料的假设测验 一、单个样本百分数(或成数)的统计假设测验 这是测验一个样本百分数的总体百分数P与某一理论 值或期望值P的差异显著性。由于np和nq都大于5时二项 分布趋近于正态,所以可用u测验,但需进行连续性矫正; 如果np和nq都大于30,则可不进行连续性矫正;如果np 或nq小于5,则宜用二项式展开直接计算或进行连续性矫 正后的t测验,按df=n-1查表

一、方差的概念 引例:现有甲、乙两位射手,甲射手射击中命中的环数 工用X表示,乙射手射击中命中的环数用Y表示,甲、乙两射 手射击中命中的环数分布分别为:

第2.1节随机变量 例2.1.1(1)随机的掷一颗骰子,ω表示所有的样本点, 0:出现1点出现2点出现3点出现4点出现5点出现6点

前边我们介绍的假设检验都属于参数检验,也就是说检验目标是判断总体参数是否等于 某一指定值,或两个总体的某一参数是否相等。本节主要介绍另一类检验,这就是非参数检 验。它检验的目标一般与参数无关,而是总体分布的某种性质,例如是否服从某种指定的分 布,两个事件是否独立等等 x2检验在非参数检验中应用相当广泛

集中量 描述集中趋势的统计量,叫做“集中量数”,简称“集中量”。 常用的集中量数有三种:算术平均数,中(位)数和众数。 差异量 差异量数是描述数据分布中“离中趋势”这一特征的统计量,简称“差异量

第一节均数的抽样误差 第二节t分布与可信区间 第三节t检验 第四节假设检验的步骤及其有关概念

t检验,亦称 student检验( Student'’sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 一、样本均数与总体均数的比较 二、配对资料的比较 三、两样本均数的比较 四、大样本均数比较的u检验 五、正态性检验与两方差齐性检验

5.1抽样与抽样分布 5.2参数估计的基本方法 5.3总体均值的区间估计 5.4总体比例的区间估计 5.5样本容量的确定