在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

本书从描述统计和推断统计两大方面系统地介绍了统计学的基本理论、方法和应用。全书内容包括：统计学绪论、统计数据的收集、整理与显示、统计数据分布特征的描述、统计指数分析、时间序列分析、抽样分布与参数估计、统计假设检验、列联分析、方差分析、相关与回归分析、统计综合评价、Excel在统计中的应用案例十二个章节

7-1引言 7-2 Boltzmann统计分布定律 7-3配分函数及计算 7-4配分函数与热力学函数的关系 7-5单原子理想气体热力学函数的计算 7-6双原子及多原子理想气体 7-7热力学定律的统计诠释 7-8波色一爱因斯坦和费米一狄拉克分布

一. 随机变量的定义： 例 2.1.考虑“抛硬币”试验: Ω = {正面 H，反面 T}； 引入变量：

12-3随机变量及分布 一、随机变量的概念 例1:五台电冰箱中有2台是优质品,从中任取3台,考 察取到的3台含有优质品台数的各种可能性。 方法1:取到的优质品台数有三种情况,可以用三个事 件来表示

田间试验的观察、测量和记载而得到的试验数据一般称为试验资料 用编制次数分布表、绘制次数分布图等形式,对资料进行科学的整理,从而初步揭示 试验研究对象的本质及规律 然后,概括出反映试验资料特征的数量指标,为试验资料的统计分析提供基础 第一节统计学的几个基本概念 为学习从本章开始的生物统计内容,首先要了解统计学的几个基本名词术语

假设检验是统计推断的另一类重要问题。对总体的分布函数的某些参数或分布函数的形 式作某种假设，然后利用样本的有关信息对所作的假设的正确性进行推断，这类统计问题称 为假设检验，所作的假设称为原假设(或统计假设)，用H0 表示

1. 粒子和系统的微观运动状态 2. 玻色分布和费米分布 3. 热力学量的统计表达式 4. 量子统计的经典极限 5. 弱简并量子理想气体 6. 玻色－爱因斯坦凝结 7. 光子气体 8. 自由电子气体

一、基本术语与基本假设 二、最概然分布与Boltzmann分布 三、热力学量的统计热力学关系式 四、粒子配分函数的计算 五、理想气体的热力学性质

1、粒子和系统的微观运动状态 2、玻色分布和费米分布 3、热力学量的统计表达式 4、量子统计的经典极限 5、弱简并量子理想气体 6、玻色一爱因斯坦凝结 7、光子气体 8、自由电子气体