医学统计知识点整理
医学统计学题库1
绪论知识点1. 只要增加例数就可以避免抽样误差。
A。
+ B. –2. 等级资料也可认为是一种计数资料。
A。
+ B. -3。
概率的取值一定在0～1范围内,频率的取值则不一定。
A。
+ B。
—4. 客观事物中同质是相对的，变异是绝对的。
A。
+ B。
—5. 观察单位数不确定的总体称为有限总体。
A. +B. —6。
统计量针对于样本，参数针对于总体。
A. +B. —7. 统计描述就是用样本推断总体的统计过程。
A。
+ B。
—8. 有序分类资料就是等级资料。
A。
+ B。
—9。
统计分析一般包括统计描述和统计推断。
A。
+ B. -10。
如果对全部研究对象都进行了调查或测定就没有抽样误差.A。
+ B。
-11. 对于统计资料的描述可用统计指标和统计图表两种手段。
A. +B. —12。
有序变量也称连续型变量，变量值可取连续不断的实数。
A。
+ B. —13。
分类资料中的各类别必须互相排斥,不能相互包含。
A。
+ B。
—14。
离散变量在数值很大时可以取小数值，可近似地看成连续型变量。
A. +B. -15。
统计指标是用来综合说明总体某一特征的，而标志是说明个体某一特征的.A。
+ B. -16. 若以舒张压>90mmHg为高血压，调查某地1000人中有多少个高血压患者, 这是________。
a．计量资料b．还不能决定是计量资料还是计数资料c．计数资料d．既可作计量也可作计数资料e．等级资料17。
某医院用一种中草药治疗9名高血压病人，治疗前后的舒张压见下表。
病人号1 2 3 4 5 6 7治疗前1151112911116109109治疗后116 90108 92 90110 87 欲比较治疗前后有无差异, 这是_________。
a．计量资料b．还不能决定是计量资料还是计数资料c．计数资料d．既可作计量也可作计数资料e．等级资料18. 一批病人的血球沉降率(%）是________。
a．计量资料b．还不能决定是计量资料还是计数资料c．计数资料d．既可作计量也可作计数资料e．等级资料19。
医学统计学绪论
绪论
第一章
一、重ห้องสมุดไป่ตู้内容
一、重点内容
医学统计学的定义 统计工作的基本步骤 统计资料的变量类型 统计学中的几个基本概念
医学统计学的定义 医学统计学（medical statistics）是运用概率论和数理统计的基本原理
和方法，结合医学实践，研究医疗卫生领域中资料的收集、整理和分析 的一门应用科学。
的影响因素相同或基本相同。 变异（variation）：是指同质观察单位个体间某项指标数值上存在的
差异。
总体（population）：是根据研究目的所确定的同质观察单位某项变 量值的集合。
样本（sample）：是根据随机性原则从总体中抽取出部分具有代表性 的观察单位某项指标变量值的集合。
参数（parameter）：就是用来描述总体特征的统计指标，一般是未 知的常数。
随机误差（random error）：受偶然因素的影响，对同一对象的多次 测量结果不完全一致。
抽样误差（sampling error）：是指在抽样过程中所产生的样本统计量 与总体参数或样本同一统计量之间的差异。
概率（probability）：是描述随机事件发生可能性大小的数值。 频率（frequency）：是在相同的条件下进行了n次试验，在这n次试 验中事件A发生的次数m称为事件A发生的频数，其比值m/n称为事件A 发生的频率，记为fn(A)=m/n。
第一章
二、疑难知识点
二、疑难知识点
资料类型的判断 三种误差的区分 参数与统计量的区分 小概率事件的认识
第一章
三、常考知识点
三、常考知识点
统计工作的基本步骤 统计资料类型的判别 总体与样本的概念 统计分析的内容 统计推断的内容
第一章
医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
统计学的知识点
统计学的知识点统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
它在各个领域都有着广泛的应用，从社会科学到自然科学，从商业决策到医学研究，都离不开统计学的支持。
接下来，让我们一起深入了解一些重要的统计学知识点。
一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据两大类。
定性数据是描述事物性质或类别的数据，例如性别（男、女）、职业（教师、医生、工程师等）。
定量数据则是可以用数字来度量的数据，又进一步分为离散数据和连续数据。
离散数据只能取有限个或可数个值，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如身高、体重等。
二、数据收集方法常见的数据收集方法包括普查和抽样调查。
普查是对研究对象的全体进行调查，能得到全面、准确的信息，但往往成本高、耗时费力。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
简单随机抽样保证了每个个体被抽到的概率相等；分层抽样将总体按某些特征分成若干层，然后在各层中独立抽样；系统抽样则是按照一定的规律抽取样本。
三、数据的整理与展示收集到数据后，需要对其进行整理和展示，以便更直观地理解数据的分布和特征。
常用的图表有柱状图、折线图、饼图、直方图等。
柱状图用于比较不同类别之间的数据量；折线图适合展示数据随时间或其他顺序变量的变化趋势；饼图用于展示各部分在总体中所占的比例；直方图则能展示数据的分布情况。
四、集中趋势的度量描述数据集中趋势的统计量主要有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的总和除以数据的个数，它容易受到极端值的影响。
中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。
众数是数据中出现次数最多的数值。
五、离散程度的度量离散程度反映了数据的分散程度。
常见的度量指标有极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之间的差值，它只考虑了极端值。
方差是每个数据与平均数之差的平方的平均值，标准差则是方差的平方根。
统计学知识点梳理
统计学知识点梳理统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
从科学研究到商业决策，从社会调查到医学研究，统计学都发挥着重要的作用。
接下来，让我们一起梳理一下统计学中的一些关键知识点。
一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述事物属性或特征的数据，例如性别（男、女）、职业（教师、医生、工程师等）。
定量数据则是可以用数值来衡量的数据，又进一步分为离散数据和连续数据。
离散数据是只能取有限个或可数个值的数据，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如身高、体重。
二、数据的收集数据收集是统计学的第一步。
常见的数据收集方法包括普查和抽样调查。
普查是对研究对象的全体进行调查，能够获取全面、准确的信息，但成本高、耗时长。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
简单随机抽样是从总体中随机地抽取样本，每个个体被抽到的概率相等。
分层抽样是将总体按照某些特征分成不同的层次，然后从每个层次中分别抽样。
系统抽样是按照一定的规律从总体中抽取样本。
三、数据的整理与展示收集到的数据需要进行整理和展示，以便更好地理解和分析。
整理数据的方法包括分类、排序等。
数据的展示方式有表格、图形等。
常见的图形展示方法有柱状图、折线图、饼图、直方图等。
柱状图用于比较不同类别之间的数据差异；折线图适合展示数据随时间或其他顺序变量的变化趋势；饼图用于显示各部分在总体中所占的比例；直方图则用于展示数据的分布情况。
四、数据的集中趋势度量集中趋势是指数据分布的中心位置，常用的度量指标有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的总和除以数据的个数，它对数据中的极端值比较敏感。
中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，中位数就是中间的那个数；如果数据个数为偶数，中位数是中间两个数的平均值。
新版医学统计学知识点归纳总结
新版医学统计学知识点归纳总结医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、分析和解释，帮助医学工作者从大量数据中提取有价值的信息。
以下是新版医学统计学的知识点归纳总结：1. 研究设计：研究设计是统计分析的前提，包括观察性研究和实验性研究。
观察性研究如队列研究、病例对照研究，而实验性研究如随机对照试验（RCT）。
2. 数据类型：医学统计学中的数据可分为定性数据和定量数据。
定性数据如性别、血型，定量数据如血压、体重。
3. 描述性统计：描述性统计用于描述数据集的特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。
4. 概率分布：在统计学中，概率分布描述了随机变量取值的概率。
常见的分布有正态分布、二项分布和泊松分布。
5. 假设检验：假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个假设。
常见的检验方法有t检验、卡方检验和F检验。
6. 置信区间：置信区间提供了一个范围，用以估计总体参数的可能值。
95%的置信区间意味着有95%的把握认为总体参数落在这个区间内。
7. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响。
简单线性回归和多元线性回归是常见的回归分析方法。
8. 生存分析：生存分析关注个体生存时间的分布和相关因素，常用于肿瘤学和流行病学研究。
Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型是生存分析中的重要工具。
9. 诊断试验评价：诊断试验评价涉及敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标，用于评估诊断方法的准确性。
10. 样本量计算：样本量计算是研究设计的重要环节，它决定了研究的可行性和结果的可靠性。
样本量计算需要考虑效应大小、显著性水平和检验力。
11. 多变量分析：多变量分析用于同时考虑多个变量对结果的影响，如多元回归分析和判别分析。
12. 统计软件的应用：统计软件如SPSS、SAS和R在医学统计分析中扮演着重要角色，它们提供了数据处理和统计分析的功能。
医学统计学第三版仇丽霞知识点
医学统计学第三版仇丽霞知识点
《医学统计学第三版》是由仇丽霞编写的医学统计学教材。
以下是一些该书的知识点：
1. 医学研究设计与数据的收集方法：介绍了医学研究的不同设计类型，如前瞻性研究、回顾性研究和试验研究，并介绍了数据的收集方法。
2. 数据的描述性统计学：介绍了描述性统计学的概念和方法，包括测量尺度、集中趋势和离散程度的度量以及数据分布的形态。
3. 参数统计学的基本概念：介绍了参数、统计量、抽样分布和置信区间的概念，以及与参数估计和假设检验相关的方法。
4. 两种或多个样本之间比较的统计方法：介绍了两个或多个样本之间比较的统计方法，包括t检验、方差分析和非参数检验。
5. 相关与回归分析：介绍了相关与回归分析的基本概念和方法，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、线性回归和多元
回归分析。
6. 生存分析与生存率估计：介绍了生存分析的基本概念和方法，包括生存函数、生存率、危险比和生存曲线的估计。
7. 统计学软件的应用：介绍了常用的统计学软件，如SPSS和
R的基本操作和分析方法。
以上是《医学统计学第三版》的一些知识点，该书还涵盖了更多医学统计学相关的知识，如统计学的假设检验、重复测量数据的分析和非参数统计方法等。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
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医学统计学知识点整理 第一节 统计学中基本概念 一、同质与变异 同质：统计研究中,给观察单位规定一些相同的因素情况; 如儿童的生长发育,规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童; 变异：同质的基础上个体间的差异; “同质”是相对的,是客观事物在特定条件下的相对一致性,而“变异”则是绝对的 二、总体与样本 1、总体：是根据研究目的所确定的,同质观察对象个体所构成的全体; 2、样本：是从总体中随机抽取的部分观察单位变量值的集合; 三、参数与统计量 总体参数：根据总体个体值统计计算出来的描述总体的特征量;用希腊字母表示; μ.δ.π 样本统计量：根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量;用拉丁字母表示; 总体参数一般是不知道的,抽样研究的目的就是用样本统计量来推断总体参数,包括区间估计和假设检验 四、误差：实测值与真值之差★ 1.随机误差：是一类不恒定的、随机变化的误差,由多种尚无法控制的因素引起;随机测量误差、抽样误差; 2.系统误差：是一类恒定不变或遵循一定变化规律的误差,其产生原因往往是可知的或可能掌握的; 3.非系统误差：过失误差,可以避免或清除; 五、概率 是用来描述事件发生可能性大小的一个量值,常用P表示;概率取值0~1; 统计上一般将P≤或P≤的事件称为小概率事件,表示其发生的概率很小,可以认为在一次抽样中不会发生; 第二节 统计资料的类型★ 变量：确定总体之后,研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察或测量,这种特征能表现观察单位的变异性,称为变量; 一、数值变量资料 又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料;表现为数值大小,带有度、量、衡单位;如身高cm、体重kg、血红蛋白g等; 二、无序分类变量资料 又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数,分组汇总各组观察单位后得到的资料; 分类：二分类：+ -；有效,无效； 多分类：ABO血型系统 特点：没有度量衡单位,多为间断性资料 例题单选某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是 A.定量资料 B.计量资料 C.计数资料 D.等级资料 答案C 解析ABO血型系统人数分布资料属于无序分类变量资料,又称为计数资料;因为是按照变量的血型分类,血型表现为互不相容的属性;所以本题选C; 例题单选测量正常人的脉搏数所得的变量是 A.二分类变量 B.多分类变量 C.定量变量 D.定性变量 答案C 解析脉搏数有数值大小,有度量衡,所以这个资料属于定量资料;本题选C; 三、有序分类变量资料 半定量资料或等级资料：将观察对象按观察对象的某种属性的不同程度分成等级后分组计数,分组汇总各组观察单位后得到的资料; 特点：每一个观察单位没有确切值,各组之间有性质上的差别或程度上的不同 举例：- + ++ +++ 第三节 统计工作的基本步骤★ 1.统计设计 2.收集资料 3.整理资料 4.分析资料： 统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律; 统计推断：是使用样本信息来推断总体特征;统计推断包括区间估计和假设检验; 第四节 统计表与统计图★ 一、统计表 统计表的基本结构与要求 标题：高度概括表的主要内容,时间、地点、研究内容,位于表的上方,居中摆放,左侧加表的序号; 标目：横标目和纵标目; 线条：通常采用三线表和四线表的形式;没有竖线或斜线; 数字：表内数字一律用阿拉伯数字;同一指标,小数位数应一致,位次对齐;无数字用“—”表示;暂缺用“…”表示;“0”为确切值; 备注：位于表的下面,通常是对表内数字的注解和说明,必要时可以用“”等标出;一张统计表的备注不宜太多; 二、制表原则 重点突出,一个表一个中心内容 主谓分明,层次清楚 简单明了,一切文字数字线条尽量从简 例题单选统计表内不列的项是 A.标目 B.线条 C.数字 D.备注 答案D 解析统计表内备注位于表的下面,不列在统计表内,所以本题选择D; 三、统计图 1.1标题 2标目3刻度4图例：不同颜色或者不同线条表示,需要说明; 2.常用统计图的适用条件与要求 1条图：适用于比较、分析独立的或离散变量的多个组或多个类别的统计指标; 2圆图和百分比条图：构成比的比较 3线图：描述某统计量随另一连续性数值变量变化而变化的趋势; 4直方图：数值变量的频数分布; 5散点图：用点的密集程度和趋势描述2个变量间的数量关系 6箱式图：多组数据分布的比较 7统计地图：用不同的颜色和花纹表示统计量的在地理分布上的变化,适宜描述研究指标的地理分布; 例题填空描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图; 答案线图 数值变量资料的统计分析 第一节 数值变量资料的统计描述 一、频数分布表★ 1. 编制步骤 （1） 计算全距2确定组距3划分组段3统计频数4确定频率与累计频率 2. 频数分布表的主要用途：
1 揭示资料的分布类型 2观察资料的集中趋势和离散趋势3 便于发现某些特大或特小离群值 4便于进一步计算统计指标和作统计处理 二、集中趋势指标★ 数值变量资料的集中趋势指标是用平均数来描述的,代表一组同质变量值的平均水平;常用的有算术均数、几何均数和中位数; 1.算数均数 适用于对称分布正态分布或者近似对称分布的资料;习惯上以μ表示总体均数,以 表示样本均数; 2.几何均数 数值变量呈倍数关系或者呈对数正态分布,如抗体效价及抗体滴度,某些传染病的潜伏期、细菌计数等,宜用几何均数G;几何均数常用于等比资料或对数正态分布资料; 3.中位数 是指将一组变量值从小到大排列,位次居中的观察值就是中位数;适用条件：变量值中出现个别特别大或特别小的数值 ；偏态分布资料；数值一端或两端无确定数值 ；资料类型不明; 4.百分位数 是一种位置指标,以Px表示,把一组数据从小到大排列后,理论上有x%的变量比Px小,有100-x% 的变量值比Px大 ; 例题单选描述正态分布资料集中趋势的指标是 A.中位数 B.几何均数 C.算术平均数 D.标准差 答案C 解析算数均数适用于对称分布或者近似对称分布的资料;几何均数常用于等比资料或对数正态分布资料;中位数适用条件：变量值中出现个别特别大或特别小的数值 ；偏态分布资料；数值一端或两端无确定数值 ；资料类型不明;标准差描述数据的离散趋势指标;所以本题选择C; 三、离散趋势指标★ 1.极差和四分位数间距 极差：简记为R,亦称全距,即一组变量值中最大值与最小值之差,反应变量值的离散范围; 四分位数间距Q：一般和中位数一起描述偏态分布资料的分布离散趋势; 3. 方差和标准差: 方差表示样本观察值的离均差平方和的均值;表示一组数据的平均离散情况;标准差是方差的正平方根; 用途： 1用于表示正态或近似正态分布资料的离散度； 2反映均数的代表性 标准差越小,数据离散程度越小,均数的代表性越好; 3确定医学参考值范围 95%医学参考值范围 3.变异系数CV适用条件：①观察指标单位不同,如身高、体重 ②同单位资料,但均数相差悬殊 四、正态分布与参考值范围的制定★ 一正态分布 1.概念：也称高斯分布,是医学和生物学最常见、最重要的一种连续性分布; 2.特征：1在直角坐标的横轴上方呈钟型曲线,两端与X轴永不相交,且以X=μ为对称轴左右完全对称2在x=μ处,fX取最大值 3正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ;均数μ描述了正态分布的集中趋势位置,若固定σ,改变μ值,曲线沿着X轴平行移动,其形状不变,故μ称为位置参数;标准差σ描述了正态分布的离散程度,若固定μ,σ越小,曲线越陡峭；反之,σ越大,曲线越平坦．故σ称为形状参数或离散度参数;4正态曲线下的面积分布有一定的规律;
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sn
X
sx96.14.正态曲线下面积的分布规律 二医学参考值范围的制定 医学参考值：是指绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标常数,也称正常值; 第二节 数值变量资料的统计推断★ 一、 均数的抽样误差与标准误 抽样误差：由于个体变异和抽样造成的样本统计量与总体参数和样本统计量之间的差异;
均数的抽样误差：由于抽样造成的样本均数与总体均数和样本均数间的差异;
标准误：样本均数的标准差,用来表示;
nx
σ未知 二、t分布 t分布曲线以0为中心,t分布为一簇单峰分布曲线,υ不同,曲线形状不同 t分布与υ有关,υ越小, t值越分散,t分布的峰部越低,而两侧尾部翘得越高 t界值表中一侧尾部面积称单侧概率 α 两侧尾部面积之和称双侧概率α/2 如：2,9= , ,9=在相同自由度时,〡t〡 值增大,α减小 在相同α 时,单尾α 对应的t值比双尾α 的小 三、总体均数的区间估计 统计描述 统计分析 参数估计---用样本指标估计总体指标 统计推断 假设检验 总体均数置信区间可信区间的计算 区间估计:是按预先给定的概率1-α所确定的包含未知总体参数的一个范围;
（一） 小样本或 σ 未知----按 t 分布
二1.已知σ ----- u分布
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