统计学名词解释.docx

一、名词解释
总体：指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合；或者说是某一变数的全部可 能值的集合；或性质相同的个体组成的整个集团。
样本：从总体中取出来用作分析、研究的个体称样本。 随机样本：总体中的每个总体单位都有同等的机会被抽率而组成一个分布。这个分布就叫二项分布。
两尾概率、一尾概率
统计假设测验：根据某种实际需要，对未知或不完全知道的统计总体提出一些假设，然 后由样本的实际结果，经过一定的计算，作出在概率的意义上应当接受或否定哪种假设的测 验。
统计推断：根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）。 显著性检验
卩错误（II型错误，第二类错误）：如果H0是不真实的，我们通过测验却接受了它，
即犯了一个接受不真实的H0的错误。这种错误就叫卩错误。（接受一个不真实假设时所犯
的错误。接受一个错误曰0时所犯的错误。）
a错误（I型错误，第一类错误）：否定真实假设的错误。（否定正确的H0所犯的错误。） 无效假设：是对研究总体提出一个假想目标，所谓“无效”是指处理效应与假设值之间 没有真实差异，试验结果所得的差异乃误差所致。
备择假设（Alternative hypothesis）：与无效假设相反，记作HA;认为试验结果所得的差 异是由总体参数不同引起的。统计假设测验中，接受H0，就否定Ha;接受Ha，就否定H。。
参数估计：由样本统计数对总体参数做出点估计和区间估计。
两尾测验（Two-tailed test）:有两个否定区，分别位于分布的两尾的测验。（否定区在两 尾的测验。）
单尾测验（一尾检验，One-tailed test）：否定区位于分布的一尾的测验。（只有一个否定 区的假设测验。）
显著水平：否定无效假设H0的概率标准。
Very significant:极显著。若试验结果由误差造成的概率P _< ，则称样本统计数 的差异为极显著。
否定区：否定无效假设H0的区间。
接受区：接受无效假设H0的区间。
置信区间:在一定概率保证下，估计总体平均数可能存在的范围。（若使参数。在S' T 中的概率为i，即：P SL2人I，则区间S' T叫做参数0的I的置信 区间（）
置信度：总体平均数出现于置信区间的概率称为置信度（ （若使总体参数 0在区间 [l ,L ] 1 料 P{l <0 <L } = 1 -a 1 c 0 [l ,L ]
1' 2」中的概率为—J即：1 / ，则称1-°为参数0在区间1' 2」
的置信概率和置信度。）（保证一定区间能覆盖参数的概率。）（06B）
成对比较：如果两组样本的观察值可以根据某种联系而一一配对，则以之进行的两个样 本平均数的比较称为成对比较（
非配对设计、配对设计、点估计、区间估计
SS + SS + + SS
合并均方：将具有同质的均方合并。
1
df + df +
12
k
+叭。
适合性检验
适合性测验:是测验中观察的实际次数和根据于某种理论或需要预期的理论次数是否相 符合。所作的假设是H。：相符；HA:不相符。
独立性检验 次数资料的独立性测验：这是测验两个因素的列联次数彼此独立还是相关的一种测验
试验因素（因素）：将作为试验研究对象的因素称试验因素。
精确度：指调查或试验中同一试验指标或性状