体育统计学

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体育统计学课程第1讲体育统计的概念

进一步的逻辑检查，以便找出逻辑性错误的数据。逻辑检查需要以专业知识从理论上、常识上和指标之间的关系上进行逻辑推理。 3 复核经过前两步的检查后，还需要进行抽样符合，抽样的多少可以根据数据卡片的数目进行选择。
第五节统计资料的整理
二频数整理收集的原始材料，经过审查后，仍是一堆杂
据如下，试作频数分布表和直方图。
随机事件的数量表现称为随机变量。换言之，随机事件所对应的随机变化量就是随机变量，用X 表示。随机变量有两种类型：（1）连续型变量——变量的所有的可能取值不能一一列举出来（2）离散型变量——变量所有的可能取值能一一列举出来的。
第三节体育统计中的若干基本概念
五总体参数与样本统计量反映总体的一些数量特征称为总体参数，如总体平均数μ和总体方差等；而由样本所获得的一些数量特征称为样本统计量，如样本的算术平均数和样本的方差等。
第三节体育统计中的若干基本概念
六概率 1古典概率
设在实验中全部等可能的独立的基本结果有n个，其中有m个属于事件A，则在实验中称事件A出现的概率P等于m与n的比，它是反映事件A出现可能性大小的指标。
第三节体育统计中的若干基本概念
六概率
2 统计概率设在一定的条件下，重复进行某随机实验且能
第五节统计资料的整理
一资料的审核审核的基本内容是审核数据资料的准确性和
完整性。 1 初审认真检查全部原始记录表格或卡片，重点核
对性别、年龄等项是否清楚，然后逐项测试数据是否有“缺、疑、误”的。
第五节统计资料的整理
一资料的审核 2 逻辑检查对收集到的原始数据进行初审后，还要进行
（二）确定分组数： k=9。确定分组数，本例n=100，参考分组表，可取k=9。

体育统计学概念

体育统计学概念体育统计学是应用统计学原理和方法，对体育领域中的数据进行分析、解释和预测的一门学科。

它为体育科研、训练和决策提供了重要的参考依据。

以下是对体育统计学主要内容的简要介绍。

1.描述性统计描述性统计是体育统计学的基础，它通过对数据的概括和描述，使我们能够更好地理解数据。

描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

2.推论性统计推论性统计是从样本数据推断总体特征的方法。

在体育领域中，我们通常无法直接对总体进行全面调查，因此推论性统计就成为了一种重要的数据分析工具。

推论性统计方法包括参数估计和假设检验等。

3.变量的测量与分类变量的测量与分类是数据分析的前提。

在体育领域中，我们需要对各种变量进行测量和分类，例如运动员的技术水平、体能状态、比赛成绩等。

这些变量的测量和分类必须具有可靠性、有效性和可重复性。

4.数据分布特征数据分布特征是描述数据分布规律和特征的方法。

在体育统计学中，我们通常需要了解数据的分布特征，以便更好地选择合适的统计方法进行分析。

数据分布特征包括正态分布、偏态分布、分布的离散程度等。

5.置信区间与样本大小置信区间与样本大小是数据分析的重要概念。

在体育领域中，我们需要确定一个合适的置信区间和样本大小，以便对总体参数进行准确的估计和预测。

置信区间表示总体参数落在一定范围内的概率，而样本大小则表示样本的代表性程度。

6.假设检验假设检验是体育统计学中常用的方法，用于验证对总体参数的某种假设是否正确。

在体育科研和实践中，我们需要通过对样本数据的分析来检验某种假设或推论是否正确，进而做出科学决策。

7.方差分析方差分析是一种常见的实验设计方法，用于比较不同组之间的差异。

在体育科研和训练中，我们经常需要对不同组之间的差异进行分析，例如比较不同训练方法对运动员成绩的影响、分析不同营养补给对运动员表现的影响等。

方差分析可以对多组数据进行比较，判断各组之间的差异是否具有统计学意义。

8.相关与回归相关与回归是描述两个变量之间关系的方法。

体育统计学

体育统计学1、体育统计是运用数理统计和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础运用学科，属方法论范畴。

2、从性质上看，统计分为描述性统计和推断性统计。

①描述性统计是对事物的某些特征及状态进行实际的数量描述。

②推断性统计是通过样本的数量特征以一定的估计，推断总体的特征。

3、体育统计的基本过程：统计资料的搜集、统计资料的整理、统计资料的分析。

4、体育统计研究对象的特征：①运动性特征②综合性特征③客观性特征。

5、总体是根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。

6、样本（样本分为随机样本和非随机样本）是根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。

抽样是从总体中按照某种方法抽取一部分个体作为样本的方式。

7、一般认为：n≥ 45为大样本，n＜45为小样本，最小样本为8。

8、在统计研究中随机事件需由数值来表示，我们把把随机事件的数量表现称为随机变量（随机变量分为连续性型变量和离散型变量）。

9、在统计学中，对总体和样本的数字特征的提法是有区别的，一般来说：反映总体的一些数量特征称为总体参数。

而样本所获得的一些数量特征称为样本统计量。

10.表示事件发生可能性大小的数值称为随机事件的概率。

（0≤p≤1）11、概率的主要性质：①概率p为非负值，因m≥0.故任何随机事件的概率p≥0.②当m=n时，p(A)=1,事件A为必然事件，当m=0,p(A)=0,则事件A为不可能发生的事件。

③若A、B两事件相互排斥，则p(A)+p(A)=p(A+B)12、收集资料的基本要求：资料的准确性、资料的齐同性、资料的随机性。

资料收集的方法：日常累积、全面普查、专题研究。

资料的审核：初审、逻辑检查、复核。

13、集中常用的抽样方法：（一）简单随机抽样：抽签法（最常用适用于小样本）和随机数表法。

（二）分层抽样：（分类形式有：年龄、性别、城市或乡村、丘陵或平原、南方或北方、汉族或少数民族、或以运动项目、运动年限等分类。

体育统计学

源自三、体育统计在体育中的作用
1. 体育统计是研究者从事体育教育科研活动的基础。 2. 有利于运动训练工作的科学化。 3. 有利于研究者合理地制定研究设计。 4. 帮助研究者阅读体育科研的文献。
四、体育统计学的学习方法
五、体育统计学发展趋势
复习思考题
1、什么是体育统计学？它的研究对象是什么？ 2、简述体育统计的工作步骤。 3、简述体育统计的任务。
二、体育统计工作的步骤
1、统计资料的搜集：根据研究目的而制定的研究设计的要求,去获取有关数据资料的过程。 2、统计资料的整理：按照统计分析的要求，对所获数据资料进行审核、分类，使之条理化、系统化的过程。 3、统计资料的分析：根据研究目的，对整理后数据资料进行统计处理，并根据统计结果和专业知识，分析揭示体育领域内各事物的关系及发展趋势的过程。
绪论
主讲教师：主讲教师：王丽艳徐栋
一、体育统计的研究对象
1、统计学：研究统计原理和统计方法的一门学、统计学：科。包括数理统计学和应用统计学两大分支。大分支。 2、体育统计学：是运用数理统计的理论和方法，、体育统计学：是运用数理统计的理论和方法，对体育领域和非体育领域但与体育的发展有关的各种随机现象的规律性进行研究的一门基础应用学科。学科。 3、研究对象：体育领域和非体育领域但与体育有、研究对象：着一定联系的各种随机现象的数量规律。规律。

体育统计学

体育统计学1、体育统计：是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科，属方法论学科范畴。

2、总体：是根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体3、样本：是根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集（n≧45为大样本，n＜45为小样本）4、随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件5、随机变量：随机事件所对应的随机变化量，用X表示；分为连续型变量和离散型变量6、总体参数：反映总体的数量特征；样本统计量：由样本所获得的一些数量特征7、常用的抽样方法：①简单随机抽样（1、抽签法2、随机数表法）②分层抽样③整群抽样8、资料的审核：审核的基本内容是审核数据资料的准确性和完整性，分为初审（缺、疑、误）、逻辑检查、复核三个步骤9、集中位置量：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标10、中位数：将样本的观察值按其数值大小顺序排列起来，处于中间位置的那个数值（注意样本含量是奇数或者偶数）众数：是样本观测值在频数分步表中频数最多的那一组的组中值11、离中位置数：描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标12、变异系数：是反映变量离散程度的统计指标，它是以样本标准差与平均数的百分数来表示的，没有单位，记作CV。

13、统计推断①参数估计：用样本统计量来估计总体参数②假设检验：通过样本的统计指标来判定总体参数是否相等的问题14、区间估计①参数的点估计：是选定一个适当的样本统计量作为参数的估计量，计算出估计值②参数的区间估计：是指以变量的概率分布规律来确定未知参数值的可能范围的方法。

15、假设检验是要依据小概率事件原理来判定偏差是属于抽样误差还是非抽样误差16、当所要比较的两样本统计量的总体参数事先无法肯定大于哪个时，就要采用双侧检验的手段进行检验；事先预知某样本所属的总体均数只能大于另一个样本所属的总体均数时，采用单侧检验17、方差分析：又称变异数分析，是分析实验数据的一种常用的统计方法18、相关关系：变量间既存在着密切关系，可又无法以自变量的值去精确地求得因变量的值，又称相关。

体育统计学

体育统计学第一章绪论第一节体育统计学及其研究对象一、统计学的概念：运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科，属于方法学科范畴。

二、体育统计学的分类：从性质上来分为：描述性统计：对事物的某些特征及状态进行实际的数量描述推断性统计：通过样本的数量特征以一定方式估计、推断总体的特征三、体育统计工作的基本过程：统计资料的收集—统计资料的整理—统计资料的分析第二节育统计在体育活动中的作用1、体育统计是体育教育科研活动的基础2、体育统计有助于训练工作的科学化3、体育统计能够帮助研究者制定研究设计4、体育统计能帮助研究者有效地获取文献资料第三节体育统计中的若干基本概念一、总体：根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体二、样本：根据需要与能从总体抽取的部分研究对象所形成的子集三、随机事件四、随机变量：分为连续型变量和离散型变量五、概率古典概率：P（A）=m/n概率：统计概率：P(A)=m/n第二章统计资料繁荣收集和整理第一节统计资料的收集一、收集的基本要求：1.资料的准确性2.资料的齐同性3.资料的随机性二、收集资料的方法1.日常积累2.全面普查3.专题研究三、几种常见的抽样方法1.简单随机抽样：抽签法和随机数表法抽签法的操作过程是将总体中的每个个体进行编号,逐个写在签条或卡片上，将签条或卡片完全混乱放置后，不加任何选择地在全部签条或卡片中完全随机抽出所需含量，然后逐个测试并登记其指标数据，形成研究样本。

随机数表法2.分层抽样3.整体抽样四、统计资料的整理（一）资料的审核1.初审2.逻辑检查3.复核（二）频数分布表的制作步骤1. 求极差（或全距R）R=最大值（）—最小值（）2 .确定组数3.确定组距（I）和组限值（L）I=极差/分组数=R/K第一组下限（L1）=X最大—1/2*I4.列频数分布表本组下限<=X<次组下限组中值=（该组下限+该组上限）/2第三章样本特征数一、样本特征数的两种形式：集中位置量数和离中位置量数二、集中位置量数的概念：反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中水平趋势的统计指标。

《体育统计学》课件

详细描述
总结词
通过分析运动队的技战术数据，评估其整体表现和改进方向。
详细描述
选取某运动队在比赛中的技战术数据，包括进攻、防守、组织等方面的数据，进行统计分析，评估其整体表现和优缺点，提出针对性的改进建议，帮助运动队提高比赛水平。
总结词
通过分析赛事成绩，评估运动员和运动队的综合实力。
详细描述
选取某项赛事中的所有参赛运动员和运动队，对其成绩进行统计分析，包括胜负场次、得分、失分等方面的数据，评估运动员和运动队的综合实力和表现，为今后的训练和比赛提供参考。
现状
02
CHAPTER
体育统计基本概念
研究对象的全体集合，具有广泛性和全面性。
从总体中抽取的一部分个体，用于推断总体的特征。
样本
总体
变量
表示研究对象某一特征或属性的度量值。
数据类型
根据变量的性质和取值范围进行分类，如定类、定序、定距和定比等。
描述性统计
对数据进行整理、分类、描述和呈现，以反映数据的分布特征。
详细描述
THANKS
感谢您的观看。
促进体育产业的可持续发展
体育统计学的起源可以追溯到20世纪初，随着数理统计学的发展和普及，其原理和方法逐渐被引入到体育领域。
起源
在20世纪中叶以后，随着计算机技术的进步和应用，体育统计学得到了迅速发展，应用范围不断扩大。
发展
目前，体育统计学已经成为体育科学研究、训练和比赛以及体育产业发展的重要支撑学科。
运动员选材
运动员配置
营养需求分析
通过统计分析确定不同年龄、性别、运动项目的运动员的营养需求，为运动员提供科学合理的饮食建议。
体重控制
运用统计学方法对运动员的体重变化进行监测和分析，以保持运动员的最佳体重和体脂比例，提高找出容易导致运动损伤的因素和风险人群，为预防措施提供科学依据。

体育统计学

体育统计学Prepared on 21 November 2021一．名词解释1.体育统计：是运用数据统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性尽兴研究的一门基础应用学科，属方法论学科范畴。

2.体育统计工作的基本过程：1统计资料的搜集；2统计资料的整理；3统计资料的分析。

3.体育统计研究对象的特征：1运动性；2综合性；3客观性。

4.体育统计在体育活动中的作用：1体育统计是体育教育科研活动的基础；2体育统计有助于训练工作的科学化；3体育统计能帮助研究者制定研究设计；4体育统计能帮助研究者有效地获取文献资料。

5.总体：根究统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。

6.总体可分为假想总体和现存总体。

现存总体又分为有限总体和无限总体。

7.有限总体：指基本研究单位的边界是明晰的，并且基本研究单位的数量是有限的总体。

8.无限总体：指基本研究单位的数量是无限多的总体。

9.样本：根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。

可分为随机样本和肥随机样本。

10.随机样本：指采用随机取样方法获得的样本。

非随机样本：指研究者根据研究的需要，寻找具备一定条件的对象所形成的样本。

11.样本含量用n表示，n大于等于45为大样本；n小于45为小样本。

12.等距随机抽样：机械随机抽样是先将总体中的个体按照与研究目的无关的任一特征进行排列，然后根据要求按一定间隔抽取个体组成样本的方法。

13.必然事件：事先能够预言一定会发生的事件。

14.随机事件：在一定的实验条件下，有可能发生也有可能不发生的事件。

15.随机变量：在统计研究中随机事件需由数值来表示，我们把随机事件的数量表现成为随机变量。

随机变量分连续型变量和离散型变量。

16.连续型变量：在一定的范围里，变量的所有的可能取值不能一一列举出来。

17.离散型变量：变量所有的可能取值能一一列举出来。

18.总体参数：反映总体的一些数量特征。

19.样本统计量：样本所获得的一些数量特征。

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体育统计所有加粗字体都就是重点内容1.进行统计学得目得就是研究大量事物,现象数量方面(包括数量多少,现象之间得数量关系,数量得分布特征以及质与量互变得数量界限等)得某些规律。

2.体育统计概念:体育统计就是运用数理统计得原理与方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究得一种基础应用学科,属方法论学科范畴。

3.统计从性质上瞧分为两类:描述性统计与推断类统计。

4.体育统计得基本过程:收集整理分析5.体育统计得研究对象主要就是体育领域里得各种可量化得随机现象,还包括非体育领域但对体育得发展有关得各种随机现象。

6.体育统计所研究得数量方面特征:运动性特征综合性特征客观性特征研究对象得特点:数量性总体性差异性7.体育统计在体育活动中得应用:○1就是体育科研活动得基础○2有助于训练工作得科学化○3能帮助研究者制定研究实际○4能帮助研究者有效地获取文献资料8.总体:根据统计研究目得而确定得同质研究对象得全体称为总体。

总体分为假象总体与现存总体;现存总体分为有限总体与无限总体样本:根据需要与可能从总体抽取得研究对象所形成得子集为样本。

样本分为随机样本与非随机样本9.随机事件得数量表现称为随机变量;反映总体得一些数量特征称为总体参数;有样本所获得得一些数量特征称为样本统计量。

10.概率得主要性质:○1概率P为非负值,因m≥n,故任何随机事件得概率P≥0;○2当M=N时,P(A)=1,事件A为必然事件;当M=N时,P(A)=0,则事件A为不可能发生得事件;○3若A B两事件互相排斥,则有:P(A)+P(B)=P(A+B)、11.收集资料可直接收集,也可间接收集;收集资料得基本要求:1、资料得准确性2、资料得齐同性 3、资料得随机性。

收集资料得方法:日常累积全面普查专题研究。

几种简单得随机抽样:简单随机抽样分层抽样整群抽样12.资料得审核1初审2逻辑检查3复核频数分布表制作步骤1、求极差或全距2、确定分组数3、确定组距与组限值4、列频数分布图频数分布可用直方图与多边形图表示。

这样具有图形表示法得优点,使我们直接了解数据得某些突出性质,且直观得了解数据分布得变化特征。

13.集中位置量数 1、定义:反应一群性质相同得得平均水平或集中趋势得统计指标。

2、种类及公示:A、中位数 M=x(n+1/2)奇M=1/2[x(n/2)+x(n+1/2)]偶B众数C几何平均数lgG=1/n(lgx1+lgx2+、、、、+lgxn) D算术平均数 -x=∑x/n3、算术平均数得简捷求法？规则1:若每一条原始观察值都加上或减去某常数T,可得一组新得数据x’1,x’2,、、、x’n,若要以这组新得数据去求解原始观察值得平均数,则有x=x’±T、规则2:若每一条原始观察值都乘上或除以某常数T,可得一组新得数据x’1,x’2,、、、x’n,若要以这组新得数据去求解原始观察值得平均数,则有x=x’×÷T、先加减后减加先乘除后除乘14.离中位置量数:1、定义:描述一群性质相同得观察值得离散程度得统计指标。

2、种类及公式:A全距 R=Xmax—Xmin B绝对值绝对值=∑\Xi—x-\ C 平均数平均数= ∑\Xi—x-\/n D 方差 S2=∑(x—x-)2/n-1 E标准差 S=√∑(x—x-)2/n-1 3、标准差得简捷求法规则:1,若每个原始观察值都加上或减去同一常数T,可得一组新数据,x’1、x’2、、、x’n,若要以这组新数据去求解原始观察值得标准差,则S=S’、 2,若每个原始观察值都乘上或除以某一常数T, 可得一组新数据,x’1、x’2、、、x’n,若要以这组新数据去求解原始观察值得标准差,则有S=S’/T S=S’*T15.变异系数就是反应变量离散程度得统计指标,它就是以样本标准差与平均数得百分数表示。

变异系数(CV)其数学表达式为:CV=S/x-*100%16.X(平均数)±3S法得应用:P4017.正态分布也称常态分布,它就是连续型随机变量得概率分布中就是最常见,也就是最重要得一种分布。

当某随机试验受到相对独立得多种随机因素影响,又难以肯定哪种因素起主要作用时,该随机试验得观测值就是符合正态分布得。

18.标准正态分布得峰值出现在μ=0处,U变量服从参数为μ=0,σ=1得正态分布,记为U~N(0,1^2)19.正态分布曲线得性质:1、曲线成单峰型,在横轴上方,x=μ处有最大值,称峰值。

2、曲线关于直线x=μ左右对称,在区间(-∞,μ)上,f(x)单调上升,而在(μ,+∞)区间上,f(x)单调下降,当x→±∞时,曲线以x轴为渐近线。

3、变量x可在全横轴上(-∞＜x＜∞)取值,曲线覆盖得区域里得概率为1、 4、因极大值为1/√2πσ,故σ越大,最大值越小, 峰下降,曲线平缓,σ越小则结论相反。

(正态分布表得使用以及正态分布理论在体育中得应用P66 需了解)20.综合评价:指根据一定得目得,采用合理得方法,从多角度(或多因素)衡(度)量被判别事物得价值与水平得过程。

综合评价得定量模型:1、平均型综合评价模型 2、加权平均型综合评价模型21.几种同一变量单位得方法及公式:1、U分法公式u=x—x-/S2、Z分法3、累进计分法公式 y=kD^2-Z4、百分位数法xi成绩得百分位数=(xi-组下限)组内数/组距+组前累计频数/n*100%。

22.1、统计研究得根本目得在于由样本特征来推断总体情况。

基本任务1用样本统计量来估计总体参数,即参数估计2通过样本得统计指标来判定总体参数就是否相等得问题,即假设检验。

2、推断统计两个内容1参数估计2假设检验23.误差:统计学上得误差:泛指测得值与真值之差以及样本指标与总体指标之差。

常见误差分1随机误差2系统误差3抽样误差(4过失误差)24.参数得点估计就是选定一个适当得样本统计量作为参数得估计量,并计算出估计值。

参数得区间估计就是指以变量得概率分布规律来确定未知参数得可能范围得方法。

(置信区间:=0、05时,)均数(或率)得抽样误差:由描述造成得样本均数(或样本率)与总体均数(或总体率)得偏差,称为均数(或率)得抽样误差均数得标准误:用来表示均数与总体均数间偏差度得标准差。

参数得区间估计:就是指以变量得概率分布规律来确定未知参数值得可能范围得方法。

在区间估计中,预选规定得概率称为置信概率。

25.统计假设两种类型1原假设:2备选假设:原假设:(或称无效假设),用Ho表示。

该假设就是肯定性假设,即假定所比较得样本统计量得总体参数相等。

备选假设:常用H4表示,该假设就是否定性假设,即假设所比较得样本统计量得总体参数相等假设检验方法两大类1参数检验(U,T,F检验)2非参数检验(秩与检验。

符号检验)否定域对称分布于曲线两侧得检验称双侧检验。

否定域仅存在于分布曲线一侧得检验称单侧检验。

当所要比较得两样本统计量得总体参数事先无法确定哪个大时,采用双侧检验;事先预知某样本所属得总体均数只能大于另一样本所属得总体均数时,采用单侧检验。

假设检验得两类错误:(1)、错否定,即“原假设”实际就是正确得,而检验结论就是否定,此时犯下‘‘弃真”错误,统计上称第Ⅰ类错误。

(2)、错接受,即“原假设”实际上就是不正确得,而结论却接受了,此时犯了“取伪”错误,统计上称为第Ⅱ类错误。

样本均数与总体均数得T检验1H0:Y=y0 2计算t值3查表4比较26.为啥用方差分析:体育统计工作中,有时会碰到需要对两个以上得总体均数就是否存在显著性差异进行检验得问题,如果采用t检验,则需要做此可能组合得检验。

若在=0、05得显著性水平上检验,则将降低统计结论效度。

所以要用方差分析。

27.方差分析又称变异数分析,就是一种常见得分析实验数据得统计方法。

常用于解决一下4种问题。

1单因素多水平组之间得差异分析2多因素多水平组之间得差异分析及交互影响得差异分析3回归效果分析4方差效果分析。

28.指标:方差分析中,我们通常把实验中所要考察得结果称为指标。

把影响指标得条件称为因素或因子。

把因素在实验时所分得等级(或因素得各种状态)称为水平29.试验误差:由于随机抽样或试验过程中随机因素得影响,引起实验结果存在偏差,我们称这种偏差为试验误差或随机误差;如果就是试验条件得不同引起得试验结果得不同,我们称这种差异为条件误差。

30.方差分析得目得:把影响指标得条件误差与随机误差区别开来,从而判断条件误差对指标影响得显著性。

31.方差分析得几个前提条件:1、来自每个总体得样本都就是随机样本 2、不同总体得样本就是相互独立得 3、每个样本都取自正态总体 4、每个总体得方差都相等(即方差齐性)。

32.单因素实验:观察得因素只有一个得实验叫单因素实验。

对单因素实验结果进行方差分析得方法叫单因素方差分析33.平均数得多从比较:F检验就是一种整体性检验,当方差分析鉴别多个正态分布总体得平均数有差异显著时,则还需要进行均数得多重比较。

34.变量之间得关系一般可分为两类:即函数关系与相关关系35.相关:变量间既存在着密切关系,可又无法以自变量得值去精确地求得因变量得值,我们称这类变量之间得关系为相关关系,简称相关36.变量之间得关系就是双向得。

37.相关分析:就是指用适当得统计量来描述两个变量或多个变量之间得相互关系,也就就是定量显示变量之间得相关程度得方法。

38.线性相关系数得概念及性质:(1)、线性相关系数就是表示两个变量(X与Y)之间线性相关得密切程度与相关方向得统计指标,简言之,相关系数就就是两个变量之间相互关系得定量比描述,用符号r表示。

(2)相关系数没有单位,其值在-1与+1之间,|r|越接近1表明变量之间得直线关系越密切,|r|值越接近0,则表明变量之间得线性关系越不密切。