秋课件统计学基础复习

名医学统计学:是用统计学原理和方法物医学问题的一门学科。他包括了研究设计、数据随机抽样：随机抽样（randomsampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都资料（measurementdata）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表现数，称为等级资料（ordinaldata）。频率：在相同的条件下，独立重复做n次试验，A出现了m次，则比值m/n称为随An次试验中出现的频率(freqency)P（A）m/n。随机误差（randomerror）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素抽样误差（samplingerror）是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情况下，总体系统误差：系统误差(systematicerror)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌随量：随量（randomvariable）是指取指不能事先确定的观察结果。随量的具（频数）算术均数（arithmeticmean）描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用μ表示，样本X表示。中位数（median）Md将一组观察值由小到大排列，n为奇数时取位次居中的变量值；为偶数百分位数（percentile）是将n个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分四分位数间距（inter-quartilerange）是由第3四分位数和第1四分位数相减计算而得，常与标准差（standarddeviation）是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正变异系数（coefficientofvariation）用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程CV表示。计算：标准差/均数*100%（statisticalinference）（samplingerror）Xs：通常将样本统计量的标准差称为标准误（standarderrorofmean，SEM），信区间（confidenceinterval，CI）。P的含义H0规定的总体随机抽得等于及大于（或等于及小于）现有样本型错误（typeIerror），指了实际上成立的H0，这类“弃真”的错误称为I型错误，其α表示。型错误（typeIIerror），H0，这类“存伪”II型错误，β表示。检验效能：1-β称为检验效能（poweroftest），它是指当两总体确有差别，按规定的检验水a所能发现该差异的能力。比（ratio）A、BAB的若干倍或百分之几。计算为：A/B，表示方式有：倍数或分数等。总体参数（如总体均数）进行估计和检验，称为参数统计(parametricstatistics)直线回归（linearregression）建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程，并要求称简单回归（simpleregression）。回归系数（regressioncoefficient）即直线的斜率(slope)b表示，bX每增（减）一个单位时，Y平均改变b个单位。二A和最小值下限（lowerlimit）（upper[--，--XGMN各观察值的乘积 变异系数（coefficientofvariation）nnnn比较均数相差悬殊的资料的变异度差；偏态分布：中位数、四分位间距centrallimit②随着样本量的增大,t同一自由度下，|t|越大，概率P值越小同一自由度下，双侧概率为单侧概率的2t界值相等；当自由度趋向于∞时的t界值即为相应概率下的Z值。近似值2——（近似范围）——按预先给定的概率（1-α）所确定的包含未知总体参数的m的可能范a=0.05时，95%CI估计正确的概率为0.95，估计错误的s未知ns已知s正态分布：偏态分布：PX~P100-PH0和H1的涵义及注意事H0和H1是互相对立，不是可有可无，而是假设检验主要是围绕H0进行的，当H0被时，则接受数据所代表的现实。H1的内容反映出单侧还是双侧H0不H0成I型错误H1Ia值。II型错误的主要方法：提高检验效能。 参数统计(parametric、＞样本：从总体随机抽取的n（X1,Y1）,（X2,Y2）…,（Xn,Yn）目的：研究XY的数量关系Pearson积矩相关系数，说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关r＞0表示正相关，r＜0表示负相关，r=1r=-1为完全相关，r=0为零相关即无直线关系r只表示两个