(免费)研究生统计学考前必背(学位)

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1、正态分布（normaldistribution）：随着观察例数逐渐增多，组或特小可疑值。段不断分细，直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央基本步骤：（1）求出极差；（2）确定组段，一般设8~15个组段；（均数所在处），两侧逐渐降低且左右对称，不与横轴相交的光（3）确定组距；组距=R/组段数，但一般取一方便计算的数字；滑曲线，称频数曲线，近似于数学上的正态分布。（4）列出各个组段并确定每一组段频数。变异系数（coefficientofvariance）：是相对数没有单位，用统计工作的步骤：（1）设计；（

2、2）搜集资料；来源：医学领域的来比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料间的变统计资料主要来自三个方面，统计报表，经常性工作记录，专题异度。S调查或专题实验；要求：统计学对原始资料的要求是完整、准确、CV=×100%x及时；贮存：注意资料的时效性、磁盘备份等。（3）整理资料：抽样误差（samplingerror）：总体中各个体间存在差异，从总检查核对准确性和完整性，设计分组，拟定整理表，归表。（4）体中随机抽取一定量的样本，由样本计算的统计与总体参数之间分析资料统计分析包括统计描述和统计推断（参数估计

3、，假设检的差异或各样本统计量之间的差异，称为抽样误差。验）。第一类错误：拒绝了实际上成立的H0，即样本原本来自μ=μ0计量资料（数值变量）：集中趋势（均数、几何均数、中位数、的总体，由于抽样的偶然性得到了较大的t值，较小的P值，按众数和调和均数，是描述一组同质观察值的平均水平或中心位置α=0.05检验水准拒绝了H0，接受了H1，这类“弃真”错误称为的指标）离散趋势：极差（全距）、四分位数间距、方差（总体第一类错误。方差和样本方差）、标准差和变异系数。假设检验（hypothesistest）：亦称显著性检验，

4、其基本思想是计数资料（分类变量）：相对数（率、构成比、相对比、动态数先对总体的参数或分布做出某种假设，然后根据样本信息选用适列）当的方法，推断此假设应当拒绝或不拒绝。标准误σx=σ/n率的标准误σp=π(1−π)/n同质（homogeneity）：指被研究指标的影响因素相同；率的标准误的估计值Sp=p(1−p)/n变异（variation）：指同质基础上的各观察单位间的差异。总体方差：∑(x−µ)2样本方差：∑(x−x)222σ=S=变量（variable）：进行搜集资料时，都要有明确的观察单位，Nn然后对

5、每个观察单位的某项特征进行观测，这种被观察单位的特标准误越小，表示抽样误差越小，样本平均数对总体平均数估计征称为变量。越可靠。总体：总体是根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位t分布：总体均数可信区间估计：某种变量值的集合。（1）σ未知且n小时（n小于30或50），按分布原理计算可信样本：样本是从总体中随机抽取部分观察单位（有代表性），其区间。X−ts<µ

6、分布近似正态分布，上用符号“P”来表示。按正态分布原理估计可信区间。误差：指测定值与真实值或研究结果与实际情况之间的差别，有X−us,X+usα/2,vXα/2,vX系统误差、随机测量误差和抽样误差。参数（paramerter）：描述总体变量值特征的指标，一般未知，（3）σ已知，按正态分原理估计可信区间。需通过样本指标估计，用希腊字母表示。X−uσ,X+uσα/2,vXα/2,vX统计模型（statisticalmodel）：指以概率论为基础,采用数学统计方法建立的模型.常用的这类模型有:标准差模型,回归模

7、可信区间有两个要素：准确度（accuracy）和精密度型.（precision）。准确度反映可信度的大小，即可信区间包容总体可信区间（confidenceinterval）：是按一定的概率100（1-）%均数的概率愈接近1愈好；精密度反映可信区间的长度，区间长估计总体均数所在的范围，亦称估计区间。常取的可信度为95%度愈小精密度愈高。二者相互矛盾，常用95%可信区间。和99%。poisson分布：总体参数的估计：卡方检验（chi-squaretest）：是一种用途很广的假设检测方法，（1）查表法：当样本计数

8、X≤50，查poisson分布μ的可信适用于分类变量资料中推断两个或多个总体率（或构成比）之间区间；（2）正态近似法：当样本计数X>50，X−uX,X+uXα/2α/2有无差别，两个分类指标之间有无相关关系的检验以及检验频数分布的拟合优度。总体率的估计（二项分布）：样本例数（samplesize）：又称样本含量，样本大小，指样本中（1）查表法：当样本含量n≤50，特别是p很接近于0或1时，所包含的观察单位数。按二