《统计学》名词解释及公式
第1章统计与统计数据
一、学习指导
统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语
1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推
断总体特征的数据收集方法。
12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
四、习题答案
1. D
2. D
3. A
4. B
5. A
6. D
7. C
8. B
9. A
10.A
11.C、12.C
13.B
14.A
15.C
16.D
17.C
18.A
19.C
20.D
21.A
22.C
23.C
24.B
25.D
26.C
27.B
28.D
29.A
30.D
31.A
32.B
33.C
34.A
35.A
36.A
37.D
38.B
39.B
40.C
41.C
42.D
43.C
44.D
45.A
46.B
47.C
48.A
49.C
50.D
51.A
52.C
53.D
54.A
55.B
第2章数据的图表展示
一、学习指导
数据的图表展示是应用统计的基本技能。本章首先介绍数据的预处理方法，然后介绍不同类型数据的整理与图示方法，最后介绍图表的合理使用问题。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语
24. 频数：落在某一特定类别（或组）中的数据个数。
25. 频数分布：数据在各类别（或组）中的分配。
26. 比例：一个样本（或总体）中各个部分的数据与全部数据之比。
27. 比率：样本（或总体）中各不同类别数值之间的比值。
28. 累积频数：将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数。
29. 数据分组：根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别。
30. 组距分组：将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
31. 组距：一个组的上限与下限的差。
32. 组中值：每一组的下限和上限之间的中点值，即组中值＝(下限值+上限值)/2。
33. 直方图：用矩形的宽度和高度（即面积）来表示频数分布的图形。
34. 茎叶图：由“茎”和“叶”两部分组成的、反应原始数据分布的图形。
35. 箱线图：由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的、
反应原始数据分布的图形。
四、习题答案
1. C
2. A
3. B
4. C
5. D
6. B
7. C 8. B
9. B
10.C
11.A
12.B
13.B
14.C
15.C
16.B
17.D
18.D
19.C
20.B
21.C
22.D
23.D
24.B
25.D
26.B
27.B
28.D
29.D
30.C
31.B
32.C
33.C
34.A
35.B
第3章数据的概括性度量
一、学习指导
数据分布的特征可以从三个方面进行描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布偏斜程度和峰度。本章将从数据的不同类型出发，分别介绍集中趋势测度值的计算方法、特点及其应用场合。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语和公式
（一）主要术语
M表示。
1. 众数：一组数据中出现频数最多的变量值，用
o
M表示。
2. 中位数：一组数据排序后处于中间位置上的变量值，用
e
3. 四分位数：一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。
4. 平均数：一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果。
G表示。
5. 几何平均数：n个变量值乘积的n次方根，用
m
6. 异众比率：非众数组的频数占总频数的比率。
7. 四分位差：也称为内距或四分间距，上四分位数与下四分位数之差。
8. 极差：也称全距，一组数据的最大值与最小值之差。
9. 平均差：也称平均绝对离差，各变量值与其平均数离差绝对值的平均数。
10. 方差：各变量值与其平均数离差平方的平均数。
11. 标准差：方差的平方根。
12. 标准分数：变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。
13. 离散系数：也称为变异系数，一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
14. 偏态：数据分布的不对称性。
15. 偏态系数：对数据分布不对称性的度量值。
16. 峰态：数据分布的平峰或尖峰程度。
17. 峰态系数：对数据分布峰态的度量值。
（二）主要公式
四、习题答案
1. A
2. C
3. B
4. C
5. D
6. B
7. D
8. A
9. A
10.C
11.B
12.C
13.A
14.B
15.A
16.B
17.A
18.B 19.C
20.A
21.B
22.C
23.C
24.C
25.C
26.D
27.A
28.A
29.B
30.B
31.A
32.A
33.B
34.B
35.A
36.B
37.A
38.C
39.B
40.A
41.A
42.B
43.B
44.A
45.B
46.A
47.C
48.D
49.B
50.A
51.C
52.D
53.B
54.D
55.B
56.A
57.B
58.D
59.A
60.B
61.C
62.D
63.A
64.C
65.D
66.D
67.C
68.B
69.D
70.D
71.A
72.B
73.D
74.C
75.A
76.D
77.D
78.A
79.A
80.C
81.D
82.D
83.A
84.A
85.A
86.D
第4章抽样与参数估计
一、学习指导
参数估计是推断统计的重要内容之一，它是在抽样及抽样分布的基础上，根据样本统计量来推断我们所关心的总体参数。本章首先介绍抽样分布的有关知识，然后讨论参数估计的一般问题，最后介绍一个总体参数估计的基本方法和参
二、主要术语和公式
（一）主要术语
36. 简单随机抽样：也称纯随机抽样，它是从含有N个元素的总体中，抽取n个
元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中。
37. 简单随机样本：从含有N个元素的总体中，抽取n个元素作为样本，使得总
体中每一个样本量为n的样本都有相同的机会（概率）被抽中。
38. 重复抽样：从总体中抽取一个元素后，把这个元素放回到总体中再抽取第二
个元素，直至抽取n个元素为止。
39. 不重复抽样：一个元素被抽中后不再放回总体，而是从所剩元素中抽取第二
个元素，直到抽取n个元素为止。
40. 分层抽样：也称分类抽样，它是在抽样之前先将总体的元素划分为若干层
（类），然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。
41. 系统抽样：也称等距抽样或机械抽样，它是先将总体中的各元素按某种顺序
排列，并按某种规则确定一个随机起点；然后，每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素形成一个样本。
42. 整群抽样：先将总体划分成若干群，然后以群作为抽样单位从中抽取部分群，
随后再对抽中的各个群中所包含的所有元素进行观察。
43. 抽样分布：在重复选取样本量为n的样本时，由样本统计量的所有可能取值
形成的相对频数分布。
44. 样本均值的抽样分布：在重复选取样本量为n的样本时，由样本均值的所有
可能取值形成的相对频数分布。
45. 样本比例抽样分布：在重复选取样本量为n的样本时，由样本比例的所有可
能取值形成的相对频数分布。
46. 标准误差：也称为标准误，它是样本统计量的抽样分布的标准差。
47. 估计标准误差：若计算标准误时所涉及的总体参数未知，可用样本统计量代
替计算的标准误。
48. 估计量：用来估计总体参数的统计量的名称，用符号θ?表示。
49. 估计值：用来估计总体参数时计算出来的估计量的具体数值。
50. 点估计：用样本统计量θ?的某个取值直接作为总体参数θ的估计值。
51. 区间估计：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个范围。
52. 臵信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
53. 臵信水平：也称为臵信系数，它是将构造臵信区间的步骤重复多次后，臵信
区间中包含总体参数真值的次数所占的比率。
四、习题答案
87.A
88.B
89.A
90.B
91.B
92.C
93.D
94.C
95.A
96.C
97.A
98.A
99.C 100. A 101. D 121. B
122. A
123. B
124. D
125. B
126. A
127. C
128. A
129. B
130. A
131. C
132. D
133. C
134. B
135. D
155. A
156. B
157. C
158. C
159. D
160. B
161. D
162. D
163. C
164. C
165. B
166. C
167. D
168. D
169. A
189. C
190. A
191. B
192. C
193. A
194. D
195. A
196. B
197. C
198. A
199. A
200. A
201. A
202. A
203. C
223. B
224. A
225. A
226. D
227. C
228. B
229. A
230. A
231. B
232. B
233. B
234. C
235. B
236. B
237. D
102. B 103. D 104. B 105. B 106. B 107. A 108. A 109. A 110. D 111. D 112. B 113. C 114. C 115. B 116. B 117. B 118. D 119. D 120. C 136. C
137. A
138. A
139. D
140. A
141. B
142. C
143. A
144. C
145. B
146. A
147. A
148. A
149. A
150. A
151. A
152. A
153. B
154. A
170. B
171. C
172. A
173. A
174. C
175. C
176. C
177. B
178. A
179. B
180. B
181. A
182. D
183. C
184. A
185. B
186. B
187. C
188. B
204. B
205. B
206. A
207. C
208. C
209. B
210. C
211. C
212. B
213. C
214. B
215. A
216. B
217. A
218. A
219. A
220. C
221. C
222. D
238. A
239. B
240. B
241. C
242. D
第5章假设检验
一、学习指导
假设检验是推断统计的另一项重要内容，它是利用样本信息判断假设是否成立的一种统计方法。本章首先介绍有关假设检验的一些基本问题，然后介绍一个总体参数的检验方法。
二、主要术语和公式
（一）主要术语
18. 假设：对总体参数的具体数值所做的陈述。
19. 假设检验：先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。 20. 备择假设：也称研究假设，是研究者想收集证据予以支持的假设，用1H 或a H 表示。 21. 原假设：也称零假设，是研究者想收集证据予以反对的假设，用0H 表示。
22. 单侧检验：也称单尾检验，是指备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<”
的假设检验。
23. 双侧检验：也称双尾检验，是指备择假设没有特定的方向性，并含有符号“≠”的假设
检验。
24. 第Ⅰ类错误：当原假设为正确时拒绝原假设，犯第Ⅰ类错误的概率记为α。 25. 第Ⅱ类错误：当原假设为错误时没有拒绝原假设，犯第Ⅱ类错误的概率通常记为β。 26. 显著性水平：假设检验中发生第Ⅰ类错误的概率，记为α。 27. 检验统计量：根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设做出决策的某
个样本统计量。
28. 拒绝域：能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合。
29. 临界值：根据给定的显著性水平确定的拒绝域的边界值。
H是正确的，那么所得的样本结果出现30. P值：也称观察到的显著性水平，如果原假设
实际观测结果那么极端的概率。
（二）主要公式
四、习题答案
1. A
2. D
3. C
4. A
5. B
6. C
7. A
8. B
9. A
10. B
11. A
12. C
13. A
14. C
15. D
16. C
17. A
18. B
19. A
20. B
21. B
22. A
23. B
24. B
25. A
26. D
27. D
28. D
29. A
30. B
31. B
32. C
33. B 34. A
35. C
36. B
37. A
38. D
39. D
40. C
41. C
42. C
43. C
44. A
45. B
46. A
47. B
48. D
49. A
50. A
51. B
52. D
53. C
54. A
55. B
56. C
57. A
58. C
59. D
60. C
61. C
62. A
63. D
64. B
65. A
66. D
67. D
68. A
69. C
70. D
71. A
72. C
73. B
74. A
75. A
76. B
77. C
78. D
79. A
80. C
81. D
82. B
83. A
84. A
85. C
86. B
87. A
88. C
89. A
90. A
91. A
92. A
93. A
94. B
95. C
96. B
97. A
98. A
99. A
100.B
101.D
102.C
103.B
104.D
105.B
106.B
107.A
108.A
109.B
110.A
111.B
112.A
113.A
114.B
115.B
116.B
117.B
118.A
119.B
120.B
121.B
122.D
123.A
第6章方差分析
一、学习指导
本章主要介绍检验多个总体均值是否相等的一种统计方法，即方差分析。它
是通过对各观察数据误差来源的分析来判断多个总体均值是否相等。本章首先介绍方差分析中的一些基本问题，包括方差分析中的一些术语、方差分析的基本思想和基本假设，然后介绍单因素方差分析方法，最后介绍方差分析中的多重比较。
二、主要术语和公式
（一）主要术语
31. 方差分析( ANOVA)：检验多个总体均值是否相等的统计方法。
32. 因素：也称因子，是方差分析中所要检验的对象。
33. 水平：也称处理，是因素的不同表现。
34. 组内误差：来自水平内部的数据误差。
35. 组间误差：来自不同水平之间的数据误差。
36. 总平方和：反映全部数据误差大小的平方和，记为SST。
37. 组内平方和：反映组内误差大小的平方和，记为SSE。
38. 组间平方和：反映组间误差大小的平方和，记为SSA。
39. 单因素方差分析：只涉及一个分类型自变量的方差分析。
40. 组内方差：组内平方和除以相应的自由度。
41. 组间方差：组间平方和除以相应的自由度。
四、习题答案
1. C
2. B
3. B
4. D
5. A
6. A
7. C
8. D
9. D
10.C
11.C
12.A
13.A
14.B
15.A
16.A
17.A
18.A
19.D 20.D
21.B
22.A
23.B
24.C
25.D
26.C
27.A
28.B
29.A
30.C
31.A
32.C
33.B
34.C
35.C
36.B
37.D
38.D
39.C
40.A
41.A
42.B
43.A
44.A
45.B
46.A
47.D
48.C
49.B
50.B
51.D
52.B
53.B
54.A
55.D
56.A
57.B
58.A
59.B
60.C
61.D
62.B
63.A
第7章相关与回归分析
一、学习指导
相关与回归是研究变量之间关系的统计方法，该方法广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域。本章首先介绍相关分析方法，然后介绍一元线性回归和多元线性回归分析方法。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语和公式
（一）主要术语
42. 相关关系：变量之间存在的不确定的数量关系。 43. 相关系数：也称Pearson 相关系数，是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系
强度的统计量。
44. 因变量：被预测或被解释的变量，用y 表示。
45. 自变量：用来预测或用来解释因变量的一个或多个变量，用x 表示。 46. 回归模型：描述因变量y 如何依赖于自变量x 和误差项ε的方程。 47. 回归方程：描述因变量y 的期望值如何依赖于自变量x 的方程。 48. 估计的回归方程：根据样本数据求出的回归方程的估计。
49. 最小二乘法：也称最小平方法，使因变量的观察值i y 与估计值i y
?之间的离差平方和达到最小来求得0
?β和1?β的方法。 50. 判定系数：回归平方和占总平方和的比例，记为2
R 。
51. 估计量的标准误差：均方残差（MSE ）的平方根，用e s 来表示。
52. y 的平均值的点估计：利用估计的回归方程，对于x 的一个特定值0x ，求出y 的平均
值的一个估计值)(0y E 。
53. y 的个别值的估计值：利用估计的回归方程，对于x 的一个特定值0x ，求出y 的一个
个别值的估计值0?y
。 54. y 的平均值的置信区间估计：对x 的一个给定值0x ，求出y 的平均值的区间估计。 55. y 的个别值的预测区间估计：对x 的一个给定值0x ，求出y 的一个个别值的区间估计。 56. 多元线性回归模型：描述因变量y 如何依赖于自变量k x x x ，，， 21和误差项ε的方
程。
57. 多元线性回归方程：描述y 的期望值如何依赖于k x x x ，，， 21的方程。
58. 估计的多元线性回归方程：根据样本数据得到的多元线性回归方程的估计。
59. 多重判定系数：在多元回归中，回归平方和占总平方和的比例。 60. 修正的多重判定系数：用模型中自变量的个数和样本量进行调整的多重判定系数，记为
2
a
R 。
（二）主要公式
统计学 贾俊平 考研 知识点总结材料
统计学重点笔记 第一章导论 一、比较描述统计和推断统计： 数据分析是通过统计方法研究数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计。 （1）描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证研究中最常用的方法，也是统计分析中必不可少的一步。容包括取得研究所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所研究现象的一般性特征。 （2）推断统计学：是研究如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支。研究者所关心的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量，有时我们得到的数据往往需要破坏性试验，这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计所要解决的问题。其容包括抽样分布理论，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析，时间序列分析等等。 （3）两者的关系：描述统计是基础，推断统计是主体 二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据： 根据所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。 （1）分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据。它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表达的，它是由分类尺度计量形成的。 （2）顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据。也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。 （3）数值型数据是按数字尺度测量的观察值。其结果表现为具体的数值，现实中我们所处理的大多数都是数值型数据。 总之，分类数据和顺序数据说明的是事物的本质特征，通常是用文字来表达的，其结果均表现为类别，因而也统称为定型数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此可称为定量数据或数量数据。 三、比较总体、样本、参数、统计量和变量：
贾俊平 统计学(第六版)思考题答案
1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？ 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 变量也可以分为：随机变量和非随机变量；经验变量和理论变量 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
谓词逻辑习题及答案
谓词逻辑习题 1. 将下列命题用谓词符号化。 （1）小王学过英语和法语。 （2）2大于3仅当2大于4。 （3）3不是偶数。 （4）2或3是质数。 （5）除非李键是东北人，否则他一定怕冷。 解： (1) 令)(x P ：x 学过英语，Q(x)：x 学过法语，c ：小王，命题符号化为)()(c Q c P ∧ (2) 令),(y x P ：x 大于y, 命题符号化为)3,2()4,2(P P → (3) 令)(x P ：x 是偶数，命题符号化为)3(P ? (4) 令)(x P ：x 是质数，命题符号化为)3()2(P P ∨ (5) 令)(x P ：x 是北方人；)(x Q ：x 怕冷；c ：李键；命题符号化为)()(x P c Q ?→ 2. 设个体域}{c b a D ，， =，消去下列各式的量词。 （1）))()((y Q x P y x ∧?? （2）))()((y Q x P y x ∨?? （3）)()(y yQ x xP ?→? （4）))()((y yQ y x P x ?→?， 解： (1) 中))()(()(y Q x P y x A ∧?=，显然)(x A 对y 是自由的，故可使用UE 规则，得到 ))()(()(y Q y P y y A ∧?=，因此))()(())()((y Q y P y y Q x P y x ∧?∧?? ，再用ES 规则， )()())()((z Q z P y Q y P y ∧∧? ，D z ∈，所以)()())()((z Q z P y Q x P y x ∧∧?? （2）中))()(()(y Q x P y x A ∨?=，它对y 不是自由的，故不能用UI 规则，然而，对 )(x A 中约束变元y 改名z ，得到))()((z Q x P z ∨?，这时用UI 规则，可得： ))()((y Q x P y x ∨?? ))()((z Q x P z x ∨??? ))()((z Q x P z ∨? （3）略 （4）略 3. 设谓词)(y x P ，表示“x 等于y ”，个体变元x 和y 的个体域都是}321 {，，=D 。求下列各式的真值。 （1）)3(，x xP ? （2）)1(y yP ，? （3）)(y x yP x ，?? （4）)(y x yP x ，?? （5）)(y x yP x ， ?? （6）)(y x xP y ， ?? 解：
贾俊平 统计学 总结
第一章导论 概念： 统计学：收集、处理、分析、解释数据井从数据中得出结论的科学。 统计的分类： 描述统计：研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，文字概括与分析等统计方法。 推断统计：是研究如何利用样木数据进行推断总体特征。 数据： 1.分类数据：对事物进行分类的结果数据，表现为类别，用文字来表述。例如，人口按性别分为男、女两类 2.顺序数据对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 3.数值型数据对事物的精确测度，结果表现为具体的数值。例如:身高为175cm，190cm，200cm 参数:描述总体特征。有总体均值（μ）、标准差（）总体比例(T) 统计量:描述样本特征，样本标准差(s)，样木比例（p） 统计方法 描述统计推断统计 参数估计假设检验
第二章 数据的搜集 1. 数据来源包括直接来源（一手数据）和间接来源（二手数据） 2. 抽样方式包括概率抽样与非概率抽样 3. 概率抽样:也称随机抽样。按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时使每个单位都 有一定的机会被抽中。 4. 5.抽样误差：是由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。抽样误差并不是针对某个样本的检测结果与总体真是结果的差异而言，抽样误差描述 的是所有样本可能的结果与总体真值之间的平均差异。 统计数据的分类 按计量层次 分类的 数据 顺序的数据 数值型数 据 按时间状况 截 面 的 数 据 时序的 数据 按收集方法 观察的数 据 实验的数 据
6.抽样误差的大小与样本量的大小和总体的变异程度有关。 第三章数据的图表展示 计算机实训内容， 要求： 1.数据筛选，自动筛选 2.高级筛选， 3.数据排序 4.分类汇总-利用数据透视表 5.对比条形图 6.环形图 7.累计频数图 8.散点图 9.雷达图 等等 频数分布图两种方法：工具-数据分析-直方图数值型和顺序数据 数据-数据透视表数据透视表 第四章数据的概括性度量
《应用离散数学》谓词公式及其解释
§2.2 谓词公式及其解释 习题2.2 1. 指出下列谓词公式的指导变元、量词辖域、约束变元和自由变元。 （1）))()((y x Q x P x ，→? （2）)()(y x yQ y x xP ，，?→? （3）)())()((z y x xR z y Q y x P y x ，，，，?∨∧?? 解 （1）x ?中的x 是指导变元；量词x ?的辖域是),()(y x Q x P →；x 是约束变元，y 是自由变元。 （2）x ?中的x ，y ?中的y 都是指导变元；x ?的辖域是)(y x P ，，y ?的辖域是)(y x Q ，；)(y x P ，中的x 是x ?的约束变元，y 是自由变元； )(y x Q ，中的x 是自由变元，y 是y ?的约束变元。 （3）x ?中的x ，y ?中的y 以及x ?中的x 都是指导变元；x ?的辖域是))()((z y Q y x P y ，，∧?，y ?的辖域是)()(z y Q y x P ，，∧，x ?的辖域是)(z y x R ，，；)(y x P ，中的x ，y 都是约束变元；)(z y Q ，中的y 是约束变元；z 是自由变元， )(z y x R ，，中的x 为约束变元，y ，z 是自由变元。 2. 设个体域}21 {，=D ，请给出两种不同的解释1I 和2I ，使得下面谓词公式在1I 下都是真命题，而在2I 下都是假命题。 （1）))()((x Q x P x →? （2）))()((x Q x P x ∧? 解（1）解释1I ：个体域}21 {，=D ，0:)(,0:)(>>x x Q x x P 。 （2）解释2I ：个体域}21 {，=D ，2:)(,0:)(>>x x Q x x P 。 3. 对下面的谓词公式，分别给出一个使其为真和为假的解释。 （1）)))()(()((y x R y Q y x P x ，∧?→? （2）)),()()((y x R y Q x P y x →∧?? 解 （1）成真解释：个体域D ＝{1,2,3},0:)(
贾俊平 统计学(第六版)思考题答案
第一章： 1、什么是统计学 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。） 5、变量可以分为哪几类 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 变量也可以分为：随机变量和非随机变量；经验变量和理论变量 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
(完整版)贾俊平统计学[第六版]思考题答案解析.docx
第一章： 1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？ 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特 征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数 值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 变量也可以分为：随机变量和非随机变量；经验变量和理论变量 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。
统计学(贾俊平)第五版课后习题答案(完整版)
亲爱的，一章一章来，肯定能弄完的，你是最棒的！ 统计学（第五版）贾俊平课后习题答案（完整版） 第一章思考题 1.1 什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 1.2 解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类 别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4 解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同 1.3 1.5 举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就 是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的 寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比 如说灯泡的寿命。 1.6 变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7 举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1.8 统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9 统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第二章思考题 2.1 什么是二手资料？使用二手资料应注意什么问题 与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。使用时要进
贾俊平统计学知识点
统计学知识点 导论部分 描述统计与推断统计概念比较，举例说明。 统计数据的类型：有三种分类方式，重点关注（分类数据、顺序数据、数值型数据）这三种的概念和特点。 几个基本概念：总体和样本、参数和统计量、变量（分类变量、顺序变量、数值型变量）概念及举例明。 数据搜集部分 数据的间接来源：二手数据的特点 数据的直接来源：调查数据和实验数据（实验数据相关知识参见风笑天笔记） 调查数据：概率抽样和非概率抽样的比较。简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样、方便抽样、判断抽烟、滚雪球抽样、配额抽样的概念、优缺点及抽样过程的简单描述。 搜集数据的基本方法：自填式、面谈时、电话式优缺点。 数据误差：抽样误差和非抽样误差（系统误差和随机误差）。抽样框误差、回答误差、无回答误差、测量误差概念。误差的控制方法。 数据的概括性度量 集中趋势：众数、中位数、平均数概念、计算方法、分布上的关系、各自特点和应用场合。离散趋势：异众比率、四分位差、方差和标准差、离散系数的概念、计算、特点等。 偏态和峰态的概念。 概率部分（全部是概念） 随机事件及其概率：随机事件、必然事件、不可能事件、基本事件、独立事件和条件概率。离散型随机变量及其分布：随机变量及其分类、泊松分布。 连续型随机变量及其分布：概率密度、正态分布的曲线及其性质 统计量和抽样分布部分（参数估计的基础） 常用统计量 抽样分布的概念 正态分布及由正态分布导出的几个分布及其特点（正态、卡方、t、F）。另外标准正态分布和正态分布的概念特点，条件分布的概念。 中心极限定理 样本均值的分布、样本比例的分布、样本均值之差的分布、样本方差的分布 从下面开始就要做题了，每章的例题都要做三遍，课后习题有选择的做一些。
统计学公式 贾俊平 精华版
() ()()()() 扁平 尖峰分布；,3s *n 组数 *X -分组峰态系数正值，右偏分布越大偏斜越大， ，该组的中值；s *n 组数 *X -SK 分组s *2-n 1-n X -n SK 未分组偏态系数04.%99/%95/%68个标准差3/2/1经验法则：.03，越大，离散系数越大 X s 小） 离散系数（衡量差异大-离散程度标准差 /数值型数据：方差顺序数据：四分位差 总频数 （众数频数） f -1V 分类数据：异众比率 离散程度 02.x 几何平均X 加权平均数.014 4 3 33 3 s m r n <>= = = ±=== =∑∑∑∏∑∑i i i i i i i M K SK M M X V G W X W PS ：()0.3P x μ-≤=1919x P n σ?? -≤≤ ? ?? 双侧：H 0≠A 无显著差异，同α/2比较 左单侧：希望数值越大越好H 0 μ ≥A 右单侧：希望数值越小越好 H 0 μ ≤A ；同α比较 P 值检验方法，求出Z ，若x ＞μ,计算P （Z>Z 值）值 双侧：P<α/2 拒绝原假设 单侧P<α 拒绝原假设 运用置信区上下限比较 n Z σα2 （边际误差）=?（单侧为α） n 总体标准差 抽样标准误差= 若?>0-x μ，则拒绝H 若σ未知，用s 代替，使用t 分布 ()() 遇小数点向前进一）() 1(定 估计比例时样本量的确.22（边际误差）: 定一个估计时样本量的确.211 -n 自由度s ）1n （s ）1n （总体方差.13) 1(总量）的区间估计 （样本样本比率.12)1(方差未知,小样本,总体正态)2(置信区间为。。 即，该样本平均或:未知/大样本且方差已知)1(计 一个总体均值的区间估.112 2 2 222 22 22 2 /122 22 /22 22E P P Z n n Z E E Z n n P P Z P P n S n t X n S Z X -?= ???? ? ?== -≤≤--±÷-±?±-αααααααασσ λλσλσ
统计学复习概念重点-贾俊平
简单样本平均数 n ' X i i丄 X 二 n 总体均值的置信区间（正 态总体，◎已知） 总体均值的置信区间（a 未 知，大样本） CT _ s —2「亠｛ 几何平 均数 总体比例的置信区间 异众比 V r f m f i f m f i 总体方差的置信区间 简单加 权 平均差M d k S |Mi -x|fi i 4 n 估计总体均值时的样本容 量 简单样本方差标准方s2 n ' (X i -x)2 i =4 n —1 n '(X -X)2 i -1 n —1 估计总体比例时的样本容 量 加权样 k 2 (M i -x) f i i A n —1 总体均值检验的统计量 （正态总体，匚已 知） 加权样本标准差 ’ (M i -X)2f i 『广n—1 总体比例检验的统计量 判定系数 相关系数检验的统计量 标准分数 指数平滑法预测 移动平均法预测 R2 SSR「(?i -y)2 SST「、⑶-y)2 总体方差检验的统计量 t ~ t(n - 2) -X 一 S Xi - 散 数 离 ?系 F t 1 T t (1 -〉)F t 拉氏 权 均 数 售 q 1 又 加 平 指 销 P1q 划 Y* 丫一 2 ?…匕Y t F t 1 二Y t k I P P(1 - P) 1」 N 2 2 (n -1)s 岂_2 岂(n -1)s P-乙.2 ' pg ' qp o P0q0q' q°P0 q P1 z q1 1 p P1 2 //_2 估计标准 误差 线性关系 检验的统 计量 2 2 (乙2)二 n = _______ E2 (Z-.2)2二(1 - 二) —E2 X _ J 匚/Jn x z 二 s/\ n t _ X _ "0 s/\Tn 兀0（1一兀0） n Z2(n-1)s2 2 -0 p 0 I q 2 pg 瓦P°q1 q1 P1 q°P1 q 为 加 权 平 均 指 数 销 售 M o 权 O q o p SSR1 SSE n-2 ~ F (n - 2) MSA=SSA/k-1 MSE=SSE/n-k
第七次作业(谓词公式类型及等值演算)
一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y))) 一. 利用代换实例判断下列公式的类型 (1) (?xA(x)→?xA(x))→(??yB(y)∨?yB(y)) (2) ?(?xF(x)→?xB(x))∧?xB(x) 二. 利用等值演算, 求证?x?y(P(x)→Q(y))??xP(x)→?yQ(y) 三. 利用等值演算, 求证??x?y(F(x) ∧(G(y) →H(x,y))) ??x?y((F(x) →G(y))∧( F(x) →? H(x,y)))
统计学(贾俊平版)重点
第一章 统计:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论得科学。 数据1、分类数据对事物进行分类得结果数据,表现为类别,用文字来表述、例如,人口按性别分为男、女两类 2、顺序数据对事物类别顺序得测度,数据表现为类别,用文字来表述例如,产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 3、数值型数据对事物得精确测度,结果表现为具体得数值、例如:身高为175cm ,168cm,183cm 总体–所研究得全部元素得集合,其中得每一个元素称 为个体–分为有限总体与无限总体、有限总体得范围能够明确确定,且元素得数目就是有限得、无限总体所包括得元素就是无限得,不可数得 样本–从总体中抽取得一部分元素得集合–构成样本得元素数目称为样本容量 参数:描述总体特征。有总体均值( )、标准差(σ)总体比例(π)统计量:描述样本特征。样本标准差(s),样本比例(p) 变量:说明现象某种特征,分类,顺序,数值型:离散型,连续型。经验,理论变量 描述统计研究得就是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。推断统计就是研究如何利用样本数据进行推断总体特征
第二章 间接数据(查询得)与直接数据:调查(通常就是对社会现象而言得)普查信息全面完整。再一个就是实验。 概率抽样:也称随机抽样。按一定得概率以随机原则抽取样本,抽取样本时使每个单位都有一定得机会被抽中–每个单位被抽中得概率就是已知得,或就是可以计算出来得–当用样本对总体目标量进行估计时,要考虑到每个样本单位被抽中得概率 简单随机抽样:从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本,每个单位入抽 样本得概率就是相等得 分层抽样: 优点:保证样本得结构与总体得结构比较相近将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同得层,然后从不同得层中独立、随机地抽取样本,从而提高估计得精度–组织实施调查方便–既可以对总体参数进行估计,也可以对各层 得目标量进行估计 整群抽样:将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽取群,然后对中选群中得所有单位全部实施调查 优点:抽样时只需群得抽样框,可简化工作量–调查得地点相对集中,节省调查费用,方便调查得实施–缺点就是统计得精度较差 系统抽样:将总体中得所有单位(抽样单位)按一定顺序排列,在规定得范围内随机地抽取一个单位作为初始单位,然后按事先规定好得 规则确定其它样本单位–先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位,以后依次取r+k,r+2k…等单位
谓词公式的分类与解释
第二节 谓词公式的分类与解释 为了给出谓词公式的定义，先给出项和原子公式的定义。 定义2.1 项： （1） 个体常项和个体变项是项； （2） 设),...,,(21n x x x ?是任意的n 元函数，n t t t ,...,,21是项，则),...,,(21n t t t ?是项； （3） 有限地使用（1），（2）形成的符号串是项。 定义2.2 设),...,,(21n x x x R 是任意的n 元谓词，n t t t ,...,,21是项，则称),...,,(21n t t t R 是原子公式。 定义2.3合式公式： （1） 原子公式是合式公式； （2） 若A 是合式公式，则)(A ?也是合式公式； （3） 若B A ,是合式公式，则)(),(),(),(B A B A B A B A ?→∨∧也是合式公式； （4） 若A 是合式公式，则(),()xA xA ??也是合式公式。其中x 为任意的个体变项； （5） 有限次地应用（1）～（4）形成的字符串是合式公式。 这样定义的合式公式又称作谓词公式，简称公式。合式公式的最外层括号可以省去。 定义2.4 （1） 在公式xA ?和xA ?中，A 是相应量词的辖域，x 称为指导变量。 （2） 在公式xA ?和xA ?中，x 的所有出现都是约束出现的，不是约束出现的变项称 为自由出现的。 例如：在公式))),,()((),((z y x L y G y y x F x ∧?→?中，?的辖域为 ))),,()((),((z y x L y G y y x F ∧?→ ?的辖域为 )),,()((z y x L y G ∧ x ?中的x 和y ?中的y 都是指导变量。x 的出现都是约束的，),(y x F 中的y 是自由出现的，)(y G 与),,(z y x L 中的y 是约束出现的，z 的出现是自由的。 一般情况下，在一个谓词公式A 中，除了可能含若干个个体常项，函数常项，谓词常 项外，还可能含个体变项，函数变项，谓词变项等。用下面定义对公式进行解释。 定义2.5 一个解释I 由下面4个部分构成： （1） 非空的个体域D ； （2） D 上一部分特定的元素； （3） D 上一些特定的函数；
统计学原理贾俊平期末考试重点
统计学期末 （单选、10个填空、5个判断、三个计算、一道论述） 第一章导论 1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 分析数据：分为描述统计方法和推断统计方法两种方法。 描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 推断统计内容包含参数估计和假设检验 2、统计数据的类型： （1）按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据与数值型数据。注意：分类数据和顺序数据都是表现事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此可以通称为定性数据或品质数据(qualitative data)。 数值型数据说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现，因此可以统称为定量数据或数量数据(quantitative data)。 (2)按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。 (3)按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据、时间序列数据（和面板数据 panal data）。 3、抽样独立性问题：总体区分为有限总体和无限总体，目的是为了判别在抽样中每次抽取是否独立（类似抽小球是否放回的问题）。 在统计推断中，通常是针对无限总体的，因而通常把总体看做随机变量（random variable）。统计上的总体通常是一组观测数据，而不是一群人或者一些物品的简单集合。 4、统计指标按其所反映的数量特点和作用不同，分为数量指标、质量指标。 样本（sample）是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量（sample size）。抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。 5、总体参数（parameter）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的某种特征值。样本统计量（statistic）是用来描述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数量计算出来的一个量。
统计学公式 贾俊平 精华版
() ()()()() 扁平 尖峰分布；,3s *n 组数 *X -分组峰态系数正值，右偏分布越大偏斜越大， ，该组的中值；s *n 组数 *X -SK 分组s *2-n 1-n X -n SK 未分组偏态系数 04.%99/%95/%68个标准差3/2/1经验法则：.03，越大，离散系数越大 X s 小） 离散系数（衡量差异大-离散程度标准差 /数值型数据：方差顺序数据：四分位差总频数 （众数频数）f -1V 分类数据：异众比率离散程度 02.x 几何平均X 加权平均数.014 4 33 3 3 s m r n <>= = = ±= ===∑∑∑∏∑∑i i i i i i i M K SK M M X V G W X W PS ：()0.3P x μ-≤ =x P ?? ≤≤ 双侧：H 0≠A 无显著差异，同α/2比较 左单侧：希望数值越大越好H 0 μ ≥A 右单侧：希望数值越小越好 H 0 μ ≤A ；同α比较 P 值检验方法，求出Z ，若x ＞μ,计算P （Z>Z 值）值 双侧：P<α/2 拒绝原假设 单侧P<α 拒绝原假设 运用置信区上下限比较 n Z σα2 （边际误差）=?（单侧为α） n 总体标准差 抽样标准误差= 若?>0- x μ，则拒绝H 若σ未知，用s 代替，使用t 分布 ()() 遇小数点向前进一）() 1(定 估计比例时样本量的确.22（边际误差）: 定一个估计时样本量的确.211 -n 自由度s ）1n （s ）1n （总体方差.13) 1(总量）的区间估计 （样本样本比率.12)1(方差未知,小样本,总体正态)2(置信区间为。。 即，该样本平均或:未知/大样本且方差已知)1(计 一个总体均值的区间估.112 2 2 222 22 22 2 /122 22 /22 22E P P Z n n Z E E Z n n P P Z P P n S n t X n S Z X -?= ???? ? ?== -≤≤--±÷-±?±-αααααααασσ λλσλσ()()() ，则不拒绝1-n 1-n 1总体方差的检验：.33) 1(:总体比例检验统计量321 自由度,/:未知小样本，, /已知小样本，,/或:大样本一个参数的假设检验.3122/222/12 22 ααλλλσλπππ μσσμσσμ≤≤-= --= -=-= -= -= -S n n P Z n n S X t n X Z n S X Z
谓词逻辑练习及答案
第二章谓词逻辑 练习一 1、指出下列谓词公式中的量词及其辖域，指出各自由变元和约束变元，并回答它们是否是命题： （1）?x(P(x)∨Q(x))∧R （R为命题常元） （2）?x(P(x)∧Q(x))∧?xS(x)→T(x) （3）?x(P(x)→?y(B(x,y)∧Q(y))∨T(y)) （4）P(x)→(?y?x(P(x)∧B(x,y))→P(x)) 解（1）全称量词?，辖域P(x)∨Q(x)，其中x为约束变元，?x(P(x)∨Q(x))∧R是命题。 （2）全称量词?，辖域P(x)∨Q(x)，其中x为约束变元。 存在量词?，辖域S(x) ，其中x为约束变元。 T(x)中x为自由变元。?x(P(x)∧Q(x))∧?xS(x)→T(x)不是命题。 （3）全称量词?，辖域P(x)→?y(B(x,y)∧Q(y))∨T(y)，其中x为约束变元，T(y)中y为自由变元。存在量词?，辖域B(x,y)∧Q(y)，其中y为约束变元。?x(P(x)→?y(B(x,y)∧Q(y))∨T(y))是命题。 （4）全称量词?，辖域?x(P(x)∧B(x,y))，其中y为约束变元。 存在量词?，辖域P(x)∧B(x,y)，其中x为约束变元。 不在量词辖域中的P(x)中的x为自由变元。P(x)→(?y?x(P(x)∧B(x,y))→P(x)) 不是命题。 2、对个体域{0，1}判定下列公式的真值, E(x)表示“x是偶数”： （1）?x(E(x)→┐x=1) （2）?x(E(x)∧┐x=1) （3）?x(E(x)∧x=1) （4）?x(E(x)→x=1) 再将它们的量词消去,表示成合取或析取命题公式，鉴别你所确定的真值是否正确。
排列组合公式排列组合计算公式.
排列组合公式/排列组合计算公式 2008-07-08 13:30 公式P是指排列，从N个元素取R个进行排列。 公式C是指组合，从N个元素取R个，不进行排列。 N-元素的总个数 R参与选择的元素个数 ！-阶乘，如9！＝9*8*7*6*5*4*3*2*1 从N倒数r个，表达式应该为n*（n-1)*(n-2)..(n-r+1); 因为从n到（n-r+1)个数为n－（n-r+1)＝r 举例： Q1:有从1到9共计9个号码球，请问，可以组成多少个三位数？ A1: 123和213是两个不同的排列数。即对排列顺序有要求的，既属于“排列P”计算范畴。 上问题中，任何一个号码只能用一次，显然不会出现988,997之类的组合，我们可以这么看，百位数有9种可能，十位数则应该有9-1种可能，个位数则应该只有9-1-1种可能，最终共有9*8*7个三位数。计算公式＝P（3，9)＝9*8*7,(从9倒数3个的乘积） Q2: 有从1到9共计9个号码球，请问，如果三个一组，代表“三国联盟”，可以组合成多少个“三国联盟”？ A2: 213组合和312组合，代表同一个组合，只要有三个号码球在一起即可。即不要求顺序的，属于“组合C”计算范畴。 上问题中，将所有的包括排列数的个数去除掉属于重复的个数即为最终组合数C(3,9)=9*8*7/3*2*1 排列、组合的概念和公式典型例题分析 例1设有3名学生和4个课外小组．（1）每名学生都只参加一个课外小组；（2）每
名学生都只参加一个课外小组，而且每个小组至多有一名学生参加．各有多少种不同方法？ 解（1）由于每名学生都可以参加4个课外小组中的任何一个，而不限制每个课外小组的人数，因此共有种不同方法． （2）由于每名学生都只参加一个课外小组，而且每个小组至多有一名学生参加，因此共有种不同方法． 点评由于要让3名学生逐个选择课外小组，故两问都用乘法原理进行计算． 例2 排成一行，其中不排第一，不排第二，不排第三，不排第四的不同排法共有多少种？ 解依题意，符合要求的排法可分为第一个排、、中的某一个，共3类，每一类中不同排法可采用画“树图”的方式逐一排出： ∴ 符合题意的不同排法共有9种． 点评按照分“类”的思路，本题应用了加法原理．为把握不同排法的规律，“树图”是一种具有直观形象的有效做法，也是解决计数问题的一种数学模型． 例３判断下列问题是排列问题还是组合问题？并计算出结果． （1）高三年级学生会有11人：①每两人互通一封信，共通了多少封信？②每两人互握了一次手，共握了多少次手？ （2）高二年级数学课外小组共10人：①从中选一名正组长和一名副组长，共有多少种不同的选法？②从中选2名参加省数学竞赛，有多少种不同的选法？ （3）有2，3，5，7，11，13，17，19八个质数：①从中任取两个数求它们的商可以有多少种不同的商？②从中任取两个求它的积，可以得到多少个不同的积？ （4）有8盆花：①从中选出2盆分别给甲乙两人每人一盆，有多少种不同的选法？②从中选出2盆放在教室有多少种不同的选法？ 分析（1）①由于每人互通一封信，甲给乙的信与乙给甲的信是不同的两封信，所以与顺序有关是排列；②由于每两人互握一次手，甲与乙握手，乙与甲握手是同一次握手，与顺序无关，所以是组合问题．其他类似分析． （1）①是排列问题，共用了封信；②是组合问题，共需握手（次）． （2）①是排列问题，共有（种）不同的选法；②是组合问题，共有种不同的选法． （3）①是排列问题，共有种不同的商；②是组合问题，共有种不同的积． （4）①是排列问题，共有种不同的选法；②是组合问题，共有种不同的选法． 例４证明． 证明左式