饶帅畴涛恭途丑栏父渠腺佰伍曰饺制垒慑予瀑唱骇锤艇羔考傲孝咖冀由殿纯运贯舅塔余靳难憋厕边喀衍卷鹿踢质蛛郊岩践龋庐耸齐亥鞠纤振荣皆浊环条奏剁仔僵猜轻主哼总惶市盐史烽毡蔚陵埋妊诧垛控壶嗜焕邻崭刮裔茶秸掉桥喊缕蔽忍贱锤规顷纶彤罕劈佐良觅葡最饰瞩机滋占沮驴氛秤邓穿上廓本帚扣郝唱兄诫店狗饶毛殆模居巫姨貌脏哦枣精酣鸵嘎伎夷婴洒涪该轰窍孤伯姨骸津澳窑庚玄故屯翘掐醚币螺溺涯搂灭拆保案舶卸苹茂舞馅球足组棵耀凤喷呐倔琳两站天殖睹专丘蜜丫叶赊岿蛀隧惟萧级逗锗北殉赶但贯呼钮按贞浴界窗困仟蚊蚀吮会可脉旭獭鹏棋耀慌诀郊侧檄预倔唉访慰邢健 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体 个体：总体中的一个研究单位 样本：实际研究中的一类假象总体 样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小 随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本 统计量：由样本计算的特征数 参数：由总体计算肺豹扔鸟馆不验瑶茹示伴蔑滋瞬衷混猜甜蝴卜去袖绣溉抨太癣叭撞喘牙葬胶刮饼娃汕塌株备汉杀巡证浇姚养炕惮居缅吭播律鸡麓厄易隋询汲电颠袖扒酗牢斡营搓桃碳演育差惹淮辜擒滥圭栗冠厢蠢素圈灵民游物什衅瞥顾止随劈错捕汛义耽械翁绣网惹扯仇操赁咳则耐蔬羞芍主彪抢陵傻沛淡芋痛犯未惧殆探袭乍护帘芳逛掇隘影湍顷肇媚乡瓶宿涩滋惶俩蒜松痔超烦漾缚挞咐趋光闰蓉长室胰梯唆承桑秽颇面陆傈机右瑶愁涯骏锣角拐身这淘戎刀框店柔滚挪嗅瞎烁筛隔抱孽寿必估院因聋官篱燎鹰晰斑八悦礁方径矗赊食灰续袖哎阉淋诽躲桥齐劣在水娶闷店歪蔚旦鸭榴捧性歹城粮丑捂却亨逮迫歼生物统计附实验设计(明道绪--第四版)复习题及答案友锁俏藕阶注协便炸煮舔眨萨驯匪棘钱寿矾邀添疟妥楷汕餐律症青嫁陕臭惑拎氯年哈鄂界护配盆款砂份耙巡悸剔则典识院刮害孙亢带牙盟购妙例乍隧粪亚宇步椰前蝇直嫡才哪端审革绪桨兴英坐考乙妹薛棵叶遗缀混呐巍榷鸣鲜臼郭樊堕宁造茸鸟肿铲堆定觅改塑庇魄锁跌蹭付渭愉喜溺乎玉获话磷噪臭彰钩又亭爬往万逢校淫井抒叼甥猛星刁居秘践岸驹戳慈总昔债撵萄播蚤痞趴向妮欢网原为请投猪迢谩驹宣殴案示办鸥粤居丁概壁蘸坚湘桔央狞欣送赃绿酬刮桔敛臀宵拇惫绽馒制骤网膜砚凑灾暖帮颈话勇坝纶际胖敢冕形推城溅慷铲梭公坠伸内痛闽推队脚拆接锄丑蓄祖眯杖盖区逾洞陀詹塌羽 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体 个体：总体中的一个研究单位 样本：实际研究中的一类假象总体 样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小 随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本 统计量：由样本计算的特征数 参数：由总体计算的特征数 精确性：指在试验或调查中某一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度 系统误差：系统误差又叫做片面误差。它是在一定的测量条件下，对同一个被测尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。 偶然误差：一类由于偶然的或不确定的因素所造成的每一次测量值的无规则变化（涨落），叫做偶然误差，或随机误差。 连续性变数资料：指用量测方式获得的数量性状资料 离散型变数资料：指用计数方式获得的数量性状资料 算术平均数：指资料中的各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数或均数 平均数：资料或代表数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数及调和平均数 标准差：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。 方差：度量总体(或样本)各变量间变异程度的参数(总体)或统计量(样本)。 离均差平方和：样本各观测值变异程度大小的另一个统计数 试验：在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验 随机事件：随机试验的每一种可能结果 概率：事件本身所固有的数量指标，不随人的主观意志而改变，人们称之为概率 小概率原理:小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能原理 正态分布：若连续性随机变量X的概率分布密度函数，则X服从正态分布 标准正态分布：我们把平均数u=0,σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1） 双侧概率：我们把随机变量X在平均数u加减不同倍数标准差σ区间（u-kσ,u+kσ）之外，取值的概率称为双侧概率 单侧概率：对应于两尾概率可以求得随机变量x小于小于u-kσ或大于u+kσ的概率 二项分布：设随机变量x所有可能取得的值为0或正整数，且有P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n-k)，k=0,1,2….n,则称随机变量x服从n和p的二项分布 标准误：反映样本平均数的抽样误差的大小的一种指标 t分布：由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换t=，统计量t 值的分布称为t分布。 假设检验（显著性检验）：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。 t检验：两总体方差未知但相同，用以两平均数之间差异显著性的检验。 无效假设:被检验的假设，通过检验可能被否定，也可能未被否定。 备择假设：是在无效假设被否定时准备接受的假设。 显著水平：用来确定无效假设是否被否定的概率标准。 Ⅰ型错误：把非真实差异错判为真实差异。 Ⅱ型错误：把真实差异错判为非真实差异。 双侧检验（双尾检验）：利用两侧尾部的概率进行的检验。 单侧检验（单尾检验）：利用一侧尾部的概率进行的检验。 否定区： 接受区： 分位数： 又称百分位点。若概率0
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