样本值就是样本的观察值

样本的观测值:若是从总体X中获得的样本,那么是独立同分布的随机变量.所以样本是一个随机向量,它的每个可能值称为样本观测值,用xn表示样本观测值.样本的观测值用xn表示,也就是常说的数据.有时为方便起见,不分大写与小写,样本及其观测值都用xn表示,今后将采用这一方法表示. 观察值即观测值许多指标的观测值具有直观的唯一确定性,此观测值即是指标值.举例:周期指标观测值是几个月就是几个月.但是,有一部分指标如精度等级.公差等级.表面粗糙度等是面向加工所需的工程语义信息,即加工特征,对它们的要求是精度高.

气象台发布的明天的气温就是预测值,而实测的气温是观察值,而根据实测数据和经验模型计算出的气温是拟合值.没有观测就没有拟合,没有拟合也就无法预测.

总体是指由若干个体组成的事物.根据研究目的而确定的同质观察单位的全体称为总,更确切的说,它是同质的所有观察单位某种观察值的集合. 个体通常是数字的名称,或者是某个物体的计量单位.一般指一个生物个体或是一个群体中的特定主体. 样本是研究中实际观测或调查的一部分个体.

研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本,研究对象的全部称为总体.为了使样本能够正确反映总体情况,对总体要有明确的规定:总体内所有观察单位必须是同质的:在抽取样本的过程中,必须遵守随机化原则:样本的观察单位还要有足够的数量.又称"子样".按照一定的抽样规则从总体中取出的一部分个体.样本中个体的数目称为"样本容量". 举例:如果调查一个学校的学生成绩,可随机选取每个班一组人学生的学生成绩.选出的这些学生成绩的全体就是这个学校所有学生成绩的一个样本.

方差大小意味着:每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异.为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度. 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量.概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数.在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义. 方差是衡量源数据和期望值相差的度量值. 统计学意义 当数据分布比较分散(即数

1.提出虚无假设和备择假设.同时,与备择假设相应,指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验. 2.构造检验统计量,收集样本数据,计算检验统计量的样本观察值. 3.根据所提出的显著水平 ,确定临界值和拒绝域. 4.计算检验统计量的值. 5.作出检验决策. 把检验统计量的样本观察值和临界值比较,或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较,最后按检验规则作出检验决策.当样本值落入拒绝域时,表述成"拒绝原假设""显著表明真实的差异存在".当样本值落入接受域时,表述成&qu

中位数(Median)又称中值,统计学中的专有名词,是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,代表一个样本.种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分.对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数.如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数.

1.中位数又称中值,统计学中的专有名词,是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,代表一个样本.种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分. 2.对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数.如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数.

中数又称中位数,中数是按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数,即在这组数据中,有一半的数据比它大,有一半的数据比它小.对一组数进行排序后,正中间的一个数:或者中间两个数的平均数.这个数可能是数据中的某一个,也可能根本不是原有的数. 什么是中位数 中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,统计学中的专有名词,代表一个样本.种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分.对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数.如果观察值有偶数个,通常取