主要内容：（1）变异指标；（2）全距和四分位差；（3）平均差、标准差和标准分；（4）绝对离势和相对离势；（5）偏度（及峰度）所谓离中趋势，是指数列中各变量值之间的差距和离散程度。离势小，平均数的代表性高；离势大，平均数代表性低

第一节 抽样调查的概念及程序 第二节 概率抽样调查 按照随机原则，从总体中抽取一定数目的单位作为样本，用样本数据来推断总体数量的特征，并控制抽样误差。 第三节 非概率抽样调查 从总体中非随机地选择部分单位构成样本，说明总体的特征。 第四节 样本单位数的确定 第五节 调查误差及其控制 调查误差的概念 调查误差的分类 调查误差的控制

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

◼ 7.1 参数估计的一般问题 ◼ 7.2 一个总体参数的区间估计 ◼ 7.3 两个总体参数的区间估计 ◼ 7.4 样本量的确定

§3.1 自发变化的共同特征 §3.2 热力学第二定律 §3.3 Carnot定理 §3.4 熵的概念 §3.5 Clausius不等式与熵增加原理 §3.6 热力学基本方程与T-S图 §3.7 熵变的计算 §3.8 熵和能量退降 §3.9 热力学第二定律的本质和熵的统计意义 §3.10 Helmholtz和Gibbs自由能 §3.11 变化的方向与平衡条件 §3.13 几个热力学函数间的关系 §3.12 G的计算示例 §3.14 热力学第三定律及规定熵 *§3.15 绝对零度不能到达的原理 *§3.16 不可逆过程热力学简介 *§3.17 信息熵浅释

◼ 1. 相关关系的分析方法 ◼ 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计 ◼ 3. 回归直线的拟合优度 ◼ 4. 回归方程的显著性检验 ◼ 5. 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.1 变量间关系的度量 ◼ 11.2 一元线性回归 ◼ 11.3 利用回归方程进行估计和预测 ◼ 11.4 残差分析

1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法

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一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调 查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为 单位按月调查取得有关收入