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时间:2020-09-17
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1、.统计学公式汇总2(1)αβδμσνπρυtuFXsX1X2XnX(2)均数(mean):X式中X表示样本均数,X1,X2,nnXn为各观察值。(3)几何均数(geometricmean,G):1lgX1lgX2lgXn1lgXGnX?XXlg()lg()12n式中nnG表示几何均数,X1,X2,Xn为各观察值。(4)中位数(median,M)n为奇数时,MXn1()2n为偶数时,M[XnXn]/2()(1)22式中n为观察值的总个数。i(5)百分位数PxL(nx%fL)式中L为Px所在组段的下限,fx为其频fx数,i为其组距,fL
2、为小于L各组段的累计频数。(6)四分位数(quartile,Q)第25百分位数P25,表示全部观察值中有25%(四分之一)的观察值比它小,为下四分位数,记作QL;第75百分位数P75,表示全部观察值中有25%(四分之一)的观察值比它大,为上四分位数,记作QU。(7)四分位数间距等于上、下四分位数之差。22(X)(8)总体方差N2(X)(9)总体标准差N222(XX)X(X)/n(10)样本标准差sn1n1s(11)变异系数(coefficientofvariation,CV)CV100%Xs(12)样本均数的标准误理论值估计值s式中
3、σ为总体标准差,sXXnn'..为样本标准差,n为样本含量。(1)p(1p)(13)样本率的标准误理论值p估计值sp式中π为总nn体率,p为样本率,n为样本含量。(14)总体率的估计:正态分布法,(pup(1p)/n,pup(1p)/n)式中p为样本均数,s为样本标准差,n为样本含量。ss(15)总体均数的估计t分布法:(Xt,,Xt,)式中X为样本均数,snn为样本标准差,n为样本含量,ν为自由度。(16)总体均数的估计u分布法:ss总体标准差σ未知但较大时,(Xu,Xu)式中X为样本均数,nns为样本标准差,n为样本含量。总体标
4、准差σ已知时,(Xu,Xu)式中X为样本均数,σ为nn总体标准差,n为样本含量。X0(17)样本均数与总体均数比较的t检验:tn1式中X为样本均数,s/n0为欲比较的总体均数,s为样本标准差,n为样本含量,ν为自由度。X0(18)样本均数与总体均数比较的u检验:u式中X为样本均数,0为欲s/n比较的总体均数,s为样本标准差,n为样本含量。X0(19)样本均数与总体均数比较的u检验:u式中X为样本均数,0为欲比/n较的总体均数,σ为总体标准差,n为样本含量。(20)配对设计差值的符号秩和检验正态近似法公式:Tn(n1)/4u式中T为秩
5、和,求秩和方法:差值d=(X-3n(n1)(2n1)(tjtj)2448μ0);依差值的绝对值从小到大编秩;差值为0者,舍去不计;如果差值相等,取平均秩次;分别求出正、负秩次之和T(+)、T(-);T为二者绝对值较小者;n为样本含量,但不包括差值等于0者;tj(=1,2,···)为第j个相同差值的个数。d0(21)配对设计两样本均数比较的t检验:tn1式中d为差值d的均数,sd/n'..sd为差值d的标准差,n为样本含量(即样本对子数),差值d=各对子数据之差(含正负号!),ν为自由度。(22)成组设计两样本均数比较的t检验:X1X
6、2X1X2ts2222X1X2X1(X1)/n1X2(X2)/n211()n1n22n1n2n1n22式中X1和X2分别为两个样本均数,n1和n2为两个样本含量,ν为自由度。Xn0(23)样本率与总体率的比较:未校正的正态近似法u或n0(10)p0u式中X为样本阳性数,π0为欲比较的总体率,p为样本率,n0(10)/n为样本含量。
7、Xn0
8、0.5(24)样本率与总体率的比较:校正的正态近似法u或n0(10)
9、p0
10、1/2nu式中X为样本阳性数,π0为欲比较的总体率,p为样本率,n0(10)/n为样本含量。(25)样本率与总体率的比较
11、:直接计算概率法:首先按照二项分布的原理计算从0到nn!nXX各个X的概率值P(X)=(10)0。左单侧:PL表示从0到XsX!(nX)!的累计概率;右单侧:PR表示从Xs到n的累计概率;单侧概率P=MIN(PL,PR);双侧概率P的计算方法有三种:A,单侧概率乘2;B,当X大于nπ0时,双侧概率=P(≥X)+P(≤(2nπ0-X));当X小于nπ0时,双侧概率=P(≤X)+P(≥(2nπ0-X));C,将P(X)≤P(Xs)的各个概率值相加,即得双侧累计概率,即P=∑P(X),X满足条件P(X)≤P(Xs)。式中X为样本阳性数,π
12、0为欲比较的总体率,Xs为样本阳性数,n为样本含量。p1p2p1p2(26)两个样本率的比较:正态近似法u式22sp1sp2p1(1p1)p2(1p2)n1n2中p1和p2分别为两个样本率,n1和n2为两个样本含量。p1p2n1p1n
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