医药数理统计

李福元

目录

  • 1 课程导入
    • 1.1 课程介绍
    • 1.2 教学日历
    • 1.3 授课计划
    • 1.4 实训计划
    • 1.5 教学教案
    • 1.6 课程标准
    • 1.7 考核评价
    • 1.8 统计附表
  • 2 课程教学前基础知识
    • 2.1 希腊字母
    • 2.2 排列组合
    • 2.3 集合
    • 2.4 积分学
  • 3 传播科学，创造未来
    • 3.1 发奋为雄-华罗庚
    • 3.2 永不放弃-陈景润
    • 3.3 数学强国梦-丘成桐
  • 4 模块一 随机事件与概率
    • 4.1 项目一 随机事件
    • 4.2 项目二 事件的关系及其运算
    • 4.3 项目三 概率的定义及性质
    • 4.4 项目四 概率的运算
    • 4.5 综合测验
    • 4.6 思维导图
    • 4.7 知识拓展
  • 5 模块二 应用基础 项目一 随机变量的概率分布与数字特征
    • 5.1 任务一 离散型随机变量及概率分布
    • 5.2 任务二 连续型随机变量及概率分布
    • 5.3 任务三 正态分布
    • 5.4 任务四 数字特征
      • 5.4.1 数学期望
      • 5.4.2 方差
    • 5.5 综合测验
    • 5.6 思维导图
    • 5.7 知识拓展
  • 6 模块二 应用基础 项目二抽样分布
    • 6.1 任务一 随机抽样
    • 6.2 任务二 抽样分布
      • 6.2.1 卡方分布
      • 6.2.2 t分布
      • 6.2.3 F分布
    • 6.3 任务三 常见正态总体统计量的分布
      • 6.3.1 单个正态总体统计量的分布
      • 6.3.2 两个正态总体统计量的分布
    • 6.4 综合测验
    • 6.5 思维导图
    • 6.6 知识拓展
  • 7 模块三 实验设计
    • 7.1 项目一 实验设计
    • 7.2 项目二 统计指标
    • 7.3 项目三 统计表和统计图
    • 7.4 综合测验
    • 7.5 思维导图
    • 7.6 知识拓展
  • 8 模块四 统计应用 项目一 参数估计
    • 8.1 任务一 点估计
      • 8.1.1 矩估计法
      • 8.1.2 评价标准
    • 8.2 任务二 区间估计
      • 8.2.1 区间估计认知
      • 8.2.2 均值的区间估计
      • 8.2.3 方差的区间估计
      • 8.2.4 单侧置信区间
    • 8.3 综合测验
    • 8.4 思维导图
    • 8.5 知识拓展
  • 9 模块四 统计应用 项目二 假设检验
    • 9.1 任务一 假设检验认知
      • 9.1.1 基本概念
      • 9.1.2 两类错误
    • 9.2 任务二 单个正态总体参数的假设检验
      • 9.2.1 方差已知的假设检验
      • 9.2.2 方差未知的假设检验
      • 9.2.3 方差的假设检验
    • 9.3 任务三 两个正态总体参数的假设检验
      • 9.3.1 配对比较的假设检验
      • 9.3.2 方差齐性检验
      • 9.3.3 成组比较的假设检验
    • 9.4 综合测验
    • 9.5 思维导图
    • 9.6 知识拓展
  • 10 模块四 统计应用 项目三 方差分析
    • 10.1 任务一 方差分析认知
    • 10.2 任务二 单因素方差分析
    • 10.3 任务三 双因素方差分析
      • 10.3.1 无重复试验的双因素方差分析
      • 10.3.2 有重复试验的双因素方差分析
    • 10.4 综合测验
    • 10.5 思维导图
    • 10.6 知识拓展
  • 11 模块四 统计应用 项目四 线性相关与回归
    • 11.1 任务一 线性相关
    • 11.2 任务二 线性回归
    • 11.3 综合测验
    • 11.4 思维导图
    • 11.5 知识拓展
  • 12 模块五 试验设计 项目一 正交设计
    • 12.1 任务一 正交表认知
    • 12.2 任务二 正交设计基本步骤
    • 12.3 任务三 直观分析法
    • 12.4 任务四 有交互作用的正交设计
    • 12.5 任务五 多指标正交设计
      • 12.5.1 综合评分法
      • 12.5.2 综合平衡法
    • 12.6 综合测验
    • 12.7 思维导图
    • 12.8 知识拓展
  • 13 模块五 试验设计 项目二 均匀设计
    • 13.1 任务一 均匀设计认知
    • 13.2 任务二 使用表
    • 13.3 任务三 使用均匀设计表
    • 13.4 综合测验
    • 13.5 思维导图
    • 13.6 知识拓展
  • 14 模块六 SPSSS统计分析
    • 14.1 项目一 频数表编制和直方图绘制
    • 14.2 项目二 统计描述和区间估计
    • 14.3 项目三 假设检验
      • 14.3.1 任务一 正态性检验
      • 14.3.2 任务二 单个样本均值 t 检验
      • 14.3.3 任务三 配对设计样本 t 检验
      • 14.3.4 任务四 两个独立样本 t 检验
    • 14.4 项目四 方差分析
      • 14.4.1 任务一 单因素方差分析及两两比较
      • 14.4.2 任务二 双因素方差分析
    • 14.5 项目五 线性相关和回归分析
    • 14.6 项目六 卡方检验
      • 14.6.1 任务一 四格表资料的卡方检验
      • 14.6.2 任务二 行*列资料的卡方检验
    • 14.7 综合测验
    • 14.8 思维导图
  • 15 课程测试试卷
    • 15.1 课程测试试卷一
    • 15.2 课程测试试卷二
    • 15.3 课程测试试卷三
任务四 数字特征

随机变量的分布函数固然全面描述了这个随机变量的统计规律性，但在实际问题中，我们常常关心的只是随机变量的取值在某些方面的特征，而不是它的全貌，这类特征往往通过一个或几个实数来反映，在概率论中称它们为随机变量的数字特征，因为我们主要研究的是正态分布，所以数字特征仅研究期望值和方差即可。 

常见连续型随机变量分布的期望与方差

分布

  E（X）

  D（X）

均匀分布

（a+b）/2

（b-a）2/12

正态分布

   μ

  σ2