统计名词解释
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★总体:根据研究目的确定同质观察观察单位的全体总称,分有限/无限总体(看是否标识). ★样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其测量值集合,样本要具有代表性.
★计量资料:变量值表现为有数值大小和单位的数据,用工具可测其指标.
★计数资料:观察单位按某属性或类别分组.★等级资料:观察单位按某属性程度或等级分组. 概率:描述随机事件发生可能性大小.
★参数:总体统计指标,希纳,固常数,总均μ总标σ.
★统计量:样本统计指标,拉丁,在参数附近波动.
★小概率事件:某事发生概率小于或等于0.05时的概率,该事件发生可能性很小,认为在一次抽样中不可发生.
★中位数M:将一同质计量资料按小到大排序,(奇)居中的数(偶)中间两数平均.集中趋势指标. ★四分位间距Q:通过P25 50 75把全部观察值分四部分,是P25 75之间的差值.
★百分位数P x:将观察值从小到大排列后处于第x百分位的数值.
★标准差:方差的开方,常用的变异指标.
★变异系数CV:在正态分布资料中用于比较均数相差较大或度量单位不同观察值变异程度. 正态分布:一种重要连续性随机变量分布.
★标准正态分布:均数为0,标准差为1的正态分布,记μ~N(0,1).
率:某现象发生数与可能发生某现象的总数之比,用以说明某现象发生的频率或强度.
★构成比:事物内部某一部分观察单位与事物内部各部分观察单位总数之比,以百分数表示. 相对比:两个有关指标之比,说明一个指标是另一个指标的几倍或百分之几.
★P值:在H0所规定总体中随机抽样,获得等于及大于或等于及小于现有样本统计量的概率. 精密度:(1-α)的大小,即可信区间宽度,越小越好.
★检验效能(1-β):当两总体确有差别时,按规定的效验水准α发现该差别的能力.
★效验水准α:事先规定的小概率值,α一般取值0.05或0.01.
★Ⅰ型错误:拒绝实际成立的H0〝弃真〞,概率α.
★Ⅱ型错误:不拒绝实际不成立的H0〝存伪〞,概率β.
方差分析:把全部观察值之间的变异按设计和需求分解两个或多个部分,再统计分析的方法. 条图→相互独立资料圆图\百分图→分类变量各类所占构成比
线图→连续性资料随另连续数值变而变的趋势直方图→连续变量资料频数分布。