§7.1 点估计 §7.2 基于截尾样本的最大似然估计 §7.3 估计量的评选标准 §7.4 区间估计 §7.5 正态总体均值和方差的区间估计 §7.6 (0－1)分布参数的区间估计 §7.7 单侧置信区间

§8.1 假设检验 §8.2 正态总体均值的假设检验 §8.3 正态总体方差的假设检验 §8.6 分布拟合检验

第一节 定性变量的分布特征 第二节 死亡率的标准化 第三节 动态数列及其分析指标 第四节 医学常用的相对数指标

1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数； 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望

本章将分别介绍对次数资料、等级资料进行统计分析的方法。 第一节 x2统计量与x2分布 第二节 适合性检验 第三节 独立性检验

·描述性统计(Descriptive Statistics) ·算数平均值(Arithmetic Mean) ·中位值(Median) ·样本方差(Sample Variance) ·直方图(Histogram) ·概率质量函数(Probability Mass Function) ·正态分布(Normal Distribution) ·相关性(Correlation)

1. 粒子和系统的微观运动状态 2. 等概率原理 3. 玻耳兹曼分布 5. 单原子分子理想气体 6. 能量均分定理 4. 热力学量的统计表达式

1.1.1 随机事件 1.1.2 事件的运算与关系 1.1.3 概率的统计定义 1.1.4 概率的古典定义 1.1.5 加法定理 1.1.6 乘法定理 1.1.7 全概率公式

一.概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类，一类称为必然现象如：水在一 个大气压下加热到摄氏100 必然沸腾，同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象，即带有随机性、偶然性的现象。如：抛掷一枚均匀的硬 币，其结果可能是整面朝上，也可能是反面朝上，事先无法肯定

抽样推断既然必须处理收集来的数据，因此数学知识是必不可少的。下面仅就抽样调查中一些最基本的常用数学知识和概念以直观简洁的方式做一些介绍