2.1 频率分布表与频率分布图
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.引言一般统计分析分为参数分析与非参数分析,参数分析是指,知道总体分布,但其中几个参数的值未知,用统计量来估计参数值,但大部分情况,总体是未知的,这时候就不能用参数分析,如果强行用可能会出现错误的结果。
例如:分析下面的供应商的产品是否合格?合格产品的标准长度为(8.5±0.1),随即抽取n=100件零件,数据如下:表1.18.503 8.508 8.498 8.347 8.494 8.500 8.498 8.500 8.502 8.501 8.491 8.504 8.502 8.503 8.501 8.505 8.492 8.497 8.150 8.496 8.501 8.489 8.506 8.497 8.505 8.501 8.500 8.499 8.490 8.493 8.501 8.497 8.501 8.498 8.503 8.505 8.510 8.499 8.489 8.496 8.500 8.503 8.497 8.504 8.503 8.506 8.497 8.507 8.346 8.310 8.489 8.499 8.492 8.497 8.506 8.502 8.505 8.489 8.503 8.492 8.501 8.499 8.804 8.505 8.504 8.499 8.506 8.499 8.493 8.494 8.490 8.505 8.511 8.502 8.505 8.503 8.782 8.502 8.509 8.499 8.498 8.493 8.897 8.504 8.493 8.494 7.780 8.509 8.499 8.503 8.494 8.511 8.501 8.497 8.493 8.501 8.495 8.461 8.504 8.691经计算,平均长度为cm x 4958.8=,非常接近中心位置8.5cm ,样本标准差为()1047.0112=--=∑=ni in x x s cm.一般产品的质量服从正态分布,),(~2δμN X 。
第一章绪论1.统计学(statistics)是一门处理数据中变异性的科学与艺术,内容包括收集、分析、解释和表达数据,目的是求得可靠的结果。
2.▲总体(population)用来表示大同小异的对象全体,例如一个国家的所有成年人;某地的所有小学生。
可分为目标总体和研究总体。
若试图对某个总体下结论,这个总体便称为目标总体(target population);资料常来源于目标总体中的一个部分,它称为研究总体(study population)。
需要谨慎的是,就研究总体所下的结论未必适用于目标总体。
3.▲样本(sample)是指从研究总体中抽取的一部分有代表性的个体。
获取样本的过程称为抽样(sampling)。
抽样研究的目的是用样本数据推断总体的特征。
需要注意的是,统计学的结论从来就不是完全肯定或完全否定的,能不能成功地达到从样本推断总体的目的,关键是抽样的方法、样本的代表性和推断的技术。
4.▲同质(homogeneity)是指同一总体中个体的主要性质相同。
5.▲变异(variation)是指同质的个体之间存在的差异。
6.▲变量的类型二分类变量分类变量或名义变量定性变量多分类变量变量有序变量或等级变量定量变量离散型变量连续型变量变量的转化:只能由“高级”向“低级”转化,即由信息量多的向信息量少的类型转化,如:定量有序分类二值7.▲参数(parameter)是反映总体特征的指标,参数的大小是客观存在的,是一个常数,不会发生变化,然而往往是未知的,需要通过样本资料来估计,如总体均数μ,总体标准差σ。
8.▲统计量(statistic)又称样本统计量,是反映样本特征的指标,是由观察资料计算出来的,如样本均数 X,样本标准差S。
统计学的任务就是依据样本统计量来推断总体参数。
9.▲概率与频率的区别:概率是参数,频率是统计量;频率总是围绕概率上下波动。
当某事件发生的概率≤0.05时,即P≤0.05,统计学习惯上称该事件为小概率事件。