统计学
件在一次抽样或实验中是不应该出现的，而现实却出现了，说明我们的前提假设很可能是不成立的。 13． 小概率标准 即显著性水平 在抽样前依需要确定； 多小的概率为小，即小概率“小”的程度由我们事先规定，当样本这种情况出现的概率小于我们想象的概率时就拒绝原假设。 即 pα时，就可以拒绝原假设。 14． 假设检验的结果 的正确表述。 假设检验的结果 只能是拒绝或不拒绝原假设 ,而不能证明原假设成立；
我国历次人口普查资料 普查年份 总人口（单位：万人） 1953 59435 1964 69458 1982 100818 1990 113368 2020 126583 增长的真快。 普查真重要，就是支出太高了。 时间步骤： 2020年 12月底前准备； 2020年 1月至 5月填报； 2月至 8月数据处理和上报； 9月至年底数据评估和发布； 9月至
或社团活动 C 有自己事情，如兼职 D：身边同学影响 E： 其它。 这个问题被调查者可以多选。 调查结果如下表 4 表 4 不上晚自习理由调查的原始数据 大三 大四 男 女 总计 A 26 20 29 17 46 B 13 8 12 9 21 C 12 11 15 8 23 D 28 20 20 28 48 E 15 16 17 14 31 （一）从整体上分析不上晚自习理由 首先看图 6 和图
多变量的图表示法 目录 上页 下页 返回 结束 人们往往会碰到通过划分同种属性的对象很好地解决问题的情形，而不论这些对象是个体、公司、产品甚至行为。 如果没有一种客观的方法，基于在总体内区分群体的战略选择，比如市场细分将不可能。 其他领域也会遇到类似的问题，从自然科学领域（比如为多种动物群体 —昆虫、哺乳动物和爬行动物的区分建立生物分类学）到社会科学领域（比如分析不同精神病的特征）。 所有情况下
上页 下页 返回 结束 在确定主成分个数之前，与例 spss操作，得出软件输出结果如下： 2020/10/5 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 67 167。 主成分分析的应用 目录 上页 下页 返回 结束 2020/10/5 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 68 167。 主成分分析的应用 目录 上页 下页 返回 结束 从上表及上图可看出，前 3个主成分解释了全部方差的 %
riptive栏中选Means项，要求对各组的各变量作均数与标准差的描述；在Function Coefficients栏中选 Unstandardized项（注意，不是Fisher’s项。 ），要求显示费歇尔判别法建立的非标准化系数。 2020/10/5 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 52 167。 判别分析应用的几个例子 目录 上页 下页 返回 结束 之后，点击“
返回 结束 2020/10/5 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 73 167。 预测和控制 目录 上页 下页 返回 结束 2020/10/5 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 74 167。 预测和控制 二、区间预测 目录 上页 下页 返回 结束 2020/10/5 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 75 167。 预测和控制 1．因变量新值的区间预测 目录 上页 下页 返回 结束
它为变量 (variable)。 167。 变量和数据 当变量按照随机规律所取的值是数量时该变量称为定量变量或 数 量 变 量 (quantitative variable)； 因为是随机的 ， 也称为随机变量 (random variable)。 如身高体重 ， 购买某商品的人数等等 167。 变量和数据 象性别 ， 观点之类的取非数量值的变量就称为定性变量或属性变量或分类变量
累计频数） 向下累计分布：（变量下限，累计频数） 变量的组数无限增多时，折线便趋于一条光滑的曲线。 图形 0102030405060708090第一季度 第二季度 第三季度 第四季度0102030405060708090100第一季度 第二季度 第三季度 第四季度东部第一季度第二季度第三季度第四季度01020304050607080901000 2 4 6东部返回 综合指标概述 总量指标
025 1921 101835 310505 170094 2x2y xy解：（ 1）绘制散点图 （ 2）建立简单直线回归方程： )1025(101835121921102517009412222 XXnYXXYnb 24121 02 54 20 121 92 11 XbYXbYna00ˆ bxay 其中 a＝