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1、第二章 统计一、简单随机抽样1总体和样本 在统计学中 , 把探讨对象的全体叫做总体把每个探讨对象叫做个体把总体中个体的总数叫做总体容量为了探讨总体的有关性质，一般从总体中随机抽取一局部：， ， ， 探讨，我们称它为样本其中个体的个数称为样本容量2简单随机抽样，就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单位被抽中的可能性一样概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无肯定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其它各种抽样形式的根底。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采纳这种方法。3简单随机抽样常用的方法： 1抽签法；随机数表法；计算机模拟法4抽签法:
2、 1给调查对象群体中的每一个对象编号； 2打算抽签的工具，实施抽签 3对样本中的每一个个体进展测量或调查 5随机数表法： 例：利用随机数表在所在的班级中抽取10位同学参与某项活动。二、系统抽样1系统抽样也叫等距离抽样：把总体的单位进展排序，再计算出抽样距离，然后依据这一固定的抽样距离抽取样本。第一个样本采纳简单随机抽样的方法抽取。K抽样距离=N总体/n样本个数前提条件：总体中个体的排列对于探讨的变量来说，应是随机的，即不存在某种及探讨变量相关的规那么分布。可以在调查允许的条件下，从不同的样本开场抽样，比照几次样本的特点。假如有明显差异，说明样本在总体中的分布有某种循环性规律，且这种循环和抽样距
3、离重合。2系统抽样是实际中最为常用的抽样方法之一。因为它对抽样框的要求较低，实施也比拟简单。三、分层抽样1分层抽样：先将总体中的全部单位依据某种特征或标记性别、年龄等划分成假设干类型或层次，然后再在各个类型或层次中采纳简单随机抽样或系用抽样的方法抽取一个子样本，最终，将这些子样本合起来构成总体的样本。两种方法：1先以分层变量将总体划分为假设干层，再依据各层在总体中的比例从各层中抽取。2先以分层变量将总体划分为假设干层，再将各层中的元素按分层的依次整齐排列，最终用系统抽样方法抽取样本。2分层抽样是把差异性较强的总体分成一个个同质性较强的子总体，再抽取不同的子总体中的样本分别代表该子总体。分层标准
4、：1以调查所要分析和探讨的主要变量或相关的变量作为分层的标准。2以保证各层内部同质性强、各层之间差异性强、突出总体内在构造的变量作为分层变量。3以那些有明显分层区分的变量作为分层变量。3分层的比例问题： 1按比例分层抽样：依据各种类型或层次中的单位数目占总体单位数目的比重来抽取子样本的方法。 2不按比例分层抽样：有的层次在总体中的比重太小，其样本量就会特别少，此时采纳该方法，主要是便于对不同层次的子总体进展特地探讨或进展相互比拟。假如要用样本资料推断总体时，那么须要先对各层的数据资料进展加权处理，调整样本中各层的比例，使数据复原到总体中各层实际的比例构造。四、用样本的数字特征估计总体的数字特征
5、1、样本均值：2、样本标准差：标准差是方差的算术平方根3用样本估计总体时，假如抽样的方法比拟合理，那么样本可以反映总体的信息，但从样本得到的信息会有偏差。在随机抽样中，这种偏差是不可防止的。虽然我们用样本数据得到的分布、均值和标准差并不是总体的真正的分布、均值和标准差，而只是一个估计，但这种估计是合理的，特殊是当样本量很大时，它们确实反映了总体的信息。41假如把一组数据中的每一个数据都加上或减去同一个共同的常数，标准差不变2假如把一组数据中的每一个数据乘以一个共同的常数k，标准差变为原来的k倍，五、两个变量的线性相关1、概念:1回来直线方程 2回来系数2回来直线方程的应用 1描述两变量之间的依
6、存关系；利用直线回来方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系 2利用回来方程进展预料；把预报因子即自变量x代入回来方程对预报量即因变量Y进展估计。 3利用回来方程进展统计限制规定Y值的变化，通过限制x的范围来实现统计限制的目标。如已经得到了空气中NO2的浓度和汽车流量间的回来方程，即可通过限制汽车流量来限制空气中NO2的浓度。4在生活中应用直线回来的考前须知不要求： 1做回来分析要有实际意义； 2回来分析前,最好先作出散点图； 3回来直线不要外延。 第三章 概 率一、随机事务的概率及概率的意义1、根本概念：1必定事务：在肯定条件下，必定会发生的事务，叫做必定事务；2不可能事务：在肯定条件下，肯
7、定不会发生的事务，叫做不可能事务；3确定事务：必定事务和不可能事务统称为确定事务；4随机事务：在肯定条件下可能发生也可能不发生的事务，叫做随机事务；5频数及频率：在一样的条件S下重复n次试验，视察某一事务A是否出现，称n次试验中事务A出现的次数为事务A出现的频数；称事务A出现的比例(A)=为事务A出现的概率。对于给定的随机事务A，假如随着试验次数的增加，事务A发生的频率(A)稳定在某个常数上，那么把这个常数记作P(A)，称为事务A的概率。6频率及概率的区分及联系：随机事务的频率，指此事务发生的次数及试验总次数n的比值，它具有肯定的稳定性，总在某个常数旁边摇摆，且随着试验次数的不断增多，这种摇摆
8、幅度越来越小。我们把这个常数叫做随机事务的概率，概率从数量上反映了随机事务发生的可能性的大小。频率在大量重复试验的前提下可以近似地作为这个事务的概率二、 概率的根本性质1、根本概念：1事务的包含、并事务、交事务、相等事务；2假设AB为不可能事务，即AB=，那么称事务A及事务B互斥；3假设AB为不可能事务，且AB为必定事务，那么称事务A及事务B互为对立事务；留意：对立事务肯定是互斥事务，但互斥事务不肯定是对立事务！4当事务A及B互斥时，满意加法公式：P(AB)= P(A)+ P(B)；假设事务A及B为对立事务，那么AB为必定事务，所以P(AB)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1P(
9、B)2、概率的根本性质：1必定事务概率为1，不可能事务概率为0，因此0P(A)1；2当事务A及B互斥时，满意加法公式：P(AB)= P(A)+ P(B)；3假设事务A及B为对立事务，那么AB为必定事务，所以P(AB)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1P(B)；4互斥事务及对立事务的区分及联系，互斥事务是指事务A及事务B在一次试验中不会同时发生，其详细包括三种不同的情形：1事务A发生且事务B不发生；2事务A不发生且事务B发生；3事务A及事务B同时不发生，而对立事务是指事务A及事务B有且仅有一个发生，其包括两种情形；1事务A发生B不发生；2事务B发生事务A不发生，对立事务是互斥事务的特殊情形。三、古典概型及随机数的产生1、1古典概型的运用条件：试验结果的有限性和全部结果的等可能性。2古典概型的解题步骤；求出总的根本事务数；求出事务A所包含的根本事务数，然后利用公式PA=四、几何概型及匀称随机数的产生1、根本概念：1几何概率模型：假如每个事务发生的概率只及构成该事务区域的长度面积或体积成比例，那么称这样的概率模型为几何概率模型；2几何概型的概率公式：PA=；3几何概型的特点：1试验中全部可能出现的结果根本事务有无限多个；2每个根本事务出现的可能性相等