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统计学5章习题汇报人：AA2024-01-26

目录CONTENTS描述性统计概率论基础统计推断方差分析回归分析

01描述性统计CHAPTER

设计调查问卷，收集指定主题的数据。对收集到的数据进行清洗和处理，包括缺失值、异常值和重复值的处理。对数据进行分组和整理，以便进行后续的统计分析。数据的收集与整理

使用适当的图表类型（如柱状图、折线图、饼图等）展示数据的分布和趋势。根据数据的特征和需求，选择合适的图表元素（如颜色、形状、大小等）进行可视化。对图表进行适当的标注和解释，以便读者更好地理解数据。数据的图表展示

计算数据的中心趋势度量（如均值、中位数、众数等），以描述数据的平均水平。计算数据的离散程度度量（如方差、标准差、四分位距等），以描述数据的波动情况。根据数据的特征和需求，选择合适的概括性度量指标进行分析和解释。数据的概括性度量

02概率论基础CHAPTER

事件与概率事件的定义与分类了解事件的概念，掌握事件的分类方法，如不可能事件、必然事件和随机事件等。概率的定义与性质理解概率的定义，掌握概率的基本性质，如非负性、规范性、可加性等。等可能概型与古典概型熟悉等可能概型和古典概型的概念，掌握其计算方法和应用场景。

03独立重复试验与二项概率公式熟悉独立重复试验的概念，掌握二项概率公式的应用，如计算成功次数和等待时间等。01条件概率的定义与计算理解条件概率的概念，掌握条件概率的计算方法，如乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式等。02事件的独立性了解事件独立性的概念，掌握判断事件独立性的方法，如两两独立和相互独立等。条件概率与独立性

随机变量的定义与分类理解随机变量的概念，掌握随机变量的分类方法，如离散型随机变量和连续型随机变量等。了解离散型随机变量的分布律的概念，掌握常见的离散型随机变量的分布律，如0-1分布、二项分布、泊松分布等。理解连续型随机变量的概率密度的概念，掌握常见的连续型随机变量的概率密度函数，如均匀分布、指数分布、正态分布等。熟悉随机变量的数字特征的概念和计算方法，如数学期望、方差、协方差和相关系数等。离散型随机变量的分布律连续型随机变量的概率密度随机变量的数字特征随机变量及其分布

03统计推断CHAPTER

样本方差的分布与卡方分布样本均值的分布与中心极限定理抽样分布的概念及种类样本比例的分布与二项分布t分布和F分布的概念及性质抽样分布0103020405

参数估计点估计的概念及方法区间估计的概念及步骤单个总体参数的区间估计估计量的评价标准

假设检验单侧检验和双侧检验两个总体参数的假设检验假设检验的基本思想及步骤单个总体参数的假设检验配对样本的假设检验

04方差分析CHAPTER

掌握单因素方差分析的基本原理，理解因素、水平、观测值等概念。概念理解假设检验方差分析表熟悉单因素方差分析的假设检验步骤，包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择等。能够编制单因素方差分析表，理解其中各项指标的含义和计算方法。030201单因素方差分析

无交互作用的双因素方差分析理解无交互作用的双因素方差分析的基本原理，掌握其假设检验和方差分析表的编制方法。有交互作用的双因素方差分析理解有交互作用的双因素方差分析的基本原理，掌握其假设检验和方差分析表的编制方法，能够识别和处理交互作用。双因素方差分析

了解实验设计的基本原则和方法，能够运用方差分析对实验结果进行分析和解释。实验设计掌握数据分析的基本方法和技术，能够运用方差分析对实际数据进行处理和分析，得出有意义的结论。数据分析了解方差分析的局限性和适用条件，能够根据实际情况选择合适的统计方法进行分析。方差分析的局限性方差分析的应用

05回归分析CHAPTER

根据给定的样本数据，建立一元线性回归模型，并求解模型的参数。题目1对一元线性回归模型进行显著性检验，判断自变量和因变量之间是否存在显著的线性关系。题目2利用一元线性回归模型进行预测，并给出预测值的置信区间。题目3一元线性回归分析

题目1题目2题目3题目4多元线性回归分析根据给定的样本数据，建立多元线性回归模型，并求解模型的参数。利用多元线性回归模型进行预测，并给出预测值的置信区间。对多元线性回归模型进行显著性检验和共线性诊断，判断自变量之间是否存在多重共线性问题。比较一元线性回归模型和多元线性回归模型的预测效果，说明多元线性回归模型的优点。

题目1题目2题目3题目4非线性回归分据给定的样本数据，建立合适的非线性回归模型，并求解模型的参数。对非线性回归模型进行显著性检验，判断模型是否合适。利用非线性回归模型进行预测，并给出预测值的置信区间。比较线性回归模型和非线性回归模型的预测效果，说明非线性回归模型的适用场景。

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