第三章统计基础 第一节几个基本概念 第二节异常数据的剔除 第三节统计假设检验 第四节Exc在统计假设检验中的应用
第三章 统计基础 第一节 几个基本概念 第二节 异常数据的剔除 第三节 统计假设检验 第四节 Excel在统计假设检验中的应用
第一节几个基本概念 、数学期望 二、方差 总体和样本 四、统计量 五、变异系数
第一节 几个基本概念 一、数学期望 二、方 差 三、总体和样本 四、统计量 五、变异系数
第一节几个基本概念 在重复测定某种食品的糖度时,由于种种偶然的 因素的影响,测定结果是一个随机变量。在这种情况 下,我们关心的是: (1)测定的平均值是多少? (2)测定的精密度如何?即测定值与平均值的离散程 度如何?离散程度越小。测定结果越精确
第一节 几个基本概念 在重复测定某种食品的糖度时，由于种种偶然的 因素的影响，测定结果是一个随机变量。在这种情况 下，我们关心的是： （1）测定的平均值是多少？ （2）测定的精密度如何？即测定值与平均值的离散程 度如何？离散程度越小。测定结果越精确
随机变量的平均值和离散程度虽然不能完整地描述随机 变量,但是它们能描述随机变量某些特征。常用来描述随机 变量特征的量为数学期望和方差。 、数学期望 例:对某种食品的水分进行了n次测定,m次测定的结果 为X1,m2次测定的结果为X2,…,m次测定的结果为X, 则测定结果的平均值为 2=(X1*m1+X2m2+……+xk*m)n 其中n=m1+m2+…+m,m为X出现的频数,m/n为X 出现的频率
随机变量的平均值和离散程度虽然不能完整地描述随机 变量，但是它们能描述随机变量某些特征。常用来描述随机 变量特征的量为数学期望和方差。 一、数学期望 例：对某种食品的水分进行了n次测定，m1次测定的结果 为X1， m2次测定的结果为X2，……， mk次测定的结果为Xk， 则测定结果的平均值为 = (X1*m1+X2*m2+……+Xk*mk )/n 其中n=m1+m2+……+mk，mi为Xi出现的频数， mi /n为Xi 出现的频率。
因此,平均值就是随机变量所取值与对应的频率 乘积之和。由于频率具有偶然性,通常用频率的稳定 值——概率来代替频率,这样就消除了偶然性,从本 质上反映了随机变量的平均值。习惯上,把这个平均 结果叫做数学期望或均值。 数学期望的含义就是通过大量观察,可以期望这 个随机变量取这个值
因此，平均值就是随机变量所取值与对应的频率 乘积之和。由于频率具有偶然性，通常用频率的稳定 值——概率来代替频率，这样就消除了偶然性，从本 质上反映了随机变量的平均值。习惯上，把这个平均 结果叫做数学期望或均值。 数学期望的含义就是通过大量观察，可以期望这 个随机变量取这个值