内容发布更新时间 : 2024/5/12 11:58:52星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
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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)。
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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。
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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
配对设计：是指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配对成子的两个实验单位随机分配到两个处理组中。
区间估计：是指在一定概率保证下指出总体参数的可能范围。 置信区间：是指在进行区间估计时所给出的可能范围。
置信度（置信概率）：是指在进行区间估计时所给出的概率保证。 方差分析：实质上是关于观测值变异原因的数量分析。
试验指标：用来衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具有测定的性状或观测的项目。
试验因素：实验中所研究的影响试验指标的因素。 因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。
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