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医学统计学复习题-名词解释
1.总体和样本 总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体。 样本：从总体中随机抽取的部分个体。
2.随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等机会进入样本。
3.变异：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异。 4.抽样误差：由个体变异和抽样造成的统计量与参数之间的差别，称为抽样误差。 5.概率与频率
频率：在n次随机试验中，事件A发生了m次，则比值
f
mA发生的试验次数称为事件A在n次试验中出现的频率。m称为出现的频数。 n试验的总次数
概率：在重复试验中，事件A的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，这个常数p就称为事件A出现的概率，记作P(A)或P。
描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P来表示。 6.随机变量
变量：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量，简称变量。 7.参数和统计量
(总体)参数：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 统计量：由样本所算出的统计指标或特征值。
8.百分位数：是一种位置指标，以Px表示，一个百分位数Px将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px小，有(1-x%)的观察值大于Px。
9.标准差：是描述个体值变异程度的指标，为方差的算术平方根。
10.变异系数：亦称离散系数，为标准差与均数之比，常用百分数表示。CVs/X100%, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 11.频数表(频数分布)：表示各组及它们对应的组频数的表格称为频数表或频数分布。
12.四分位数间距：上四分位数与下四分位数之差，即QQUQL。其间包含了全部观察值的一半。 13.正态分布：又称高斯分布，如果随机变量X的分布服从概率密度函数f(X)
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e(Xμ)/2σ(-∞
σ2π
＜X＜+∞)，则称X服从正态分布，记作X~N(μ, σ2)，μ为X的总体均数，σ2为总体方差。 14.标准正态分布：任何正态分布的X值通过u值转换后，称为标准化的正态分布，即u ~N(μ=0, σ2=1)。
u(Xμ)/σ
15.标准化变换：若原分布服从正态分布，则Z或u=(x-μ)/σ～N(0,1)就服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。 16.统计推断：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。
17.标准误：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差σX称为标准误。
18.可信区间：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。
19.检验效能：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 20.均方：离均差平方和除以相应自由度，其比值称为均方差，简称均方。
21.平均数：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数、几何平均数、中位数等。 22.相对数：是两个有联系的数据的比值。
23.率：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。
24.比：又称相对比，是两个有关的指标之比，说明两者的对比水平, 以倍数或百分数表示。 25.标准化法：采用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比的方法，称为标准化法。调整后的率为标准化率，简称为标化率，亦称调整率。
26.动态数列：是一系列按时间顺序排列起来的统计指标(可以为绝对数、相对数或平均数)，用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势。
27.构成比：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 28.率的标准误：即样本率的标准差，用来描述样本率的抽样误差，率的标准误越小，则率的抽样误差越小。sp
p(1p)/n
29.拟合优度：是指回归直线对观测值的拟合程度。
30.非参数统计：适用于任意分布的统计方法，这种方法称为非参数统计。
31.参数统计：统计推断的目的就是对未知参数进行估计或检验，这类统计推断方法称为参数统计。 32.秩和检验：通过秩次的排列求出秩和，从而对总体的分布进行假设检验的方法。 33.直线回归：又称简单回归，是用直线方程来描述两个变量之间的线性关系。
ˆ= a+bX，其中系数b称为回归系数，也就是回归直线的斜率，表示X 34.回归系数：直线回归方程Y
每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。
35.直线相关：又称简单相关，用以描述呈二元正态分布的变量之间的线性共变关系，常简称为相关。 36.零相关：如果一个变量的增加或减少并不伴随着另一个变量的线性规律性改变，则它们之间没有相关关系，称为零相关，此时r=0。
37.相关系数：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数。
38.决定系数：回归平方和与总平方和之比，R2=SS回/SS总。
39.秩相关：或称等级相关，是用双变量等级数据作直线相关分析，这类方法由于对原变量分布不作要求，故而属于非参数统计方法。
40.多元线性回归：用回归方程定量地描述一个因变量Y与多个自变量X1、X2、…间的线性依存关系，称为多元线性回归。 41.偏回归系数：多元线性回归模型Y=β0+β1X1+β2X2+…+βmXm+e，其中系数β1, β2,…, βm称为偏回归系数，简称回归系数。 42.复相关系数：R
R2称为复相关系数，可用来度量Y与多个自变量间的线性相关程度，亦即
ˆ之间的相关程度。 观察值Y与估计值Y
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2023-03-14
