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环境统计,总结 ：统计 环境 十一黄金周总结 保护校园环境的作文 我们应该怎样保护环境 篇一：环境统计学总结doc 总体：一个统计问题研究对象的全体，具有某种共同特性的元素集合 个体：组成总体的每个基本单元的个体 样本：从总体中按一定方法抽取部分具有代表性的个体所组成的群体 抽样：按相等的时间间隔抽取样值的过程 误差：测量结果与被测量真值之差。 残差：指实际观察值与模型值的差异。 过失误差：观测中某种不应有错误而造成的所得数据与事实显著不符的误差。例如记录误差、读数误差、试剂误差、样品错误以及仪器出了毛病而未被发觉所带来的错误。不管是何种原因造成过失误差，只要明确所得测量值是上类性质，就应将该值作为异常值予以舍弃 偶然误差：（也称随机误差或或然误差）观测中因环境中不易察觉的随机因素而导致的误差。÷。在同样条件下，虽经多次重复观测。但观测总是存在差异，这种差异就是偶然误差，它们出现一般有确定的概率。随着观测次数的增多，偶然误差的平均值逐步趋近于零 系统误差：在一定条件下因某种原因引起有确定性规律的误差。例如：试验中因方法不够完善而导致的误差，或因环境有显著改变而引起的误差等。系统误差分为固定系统误差和有周期性变化的系统误差。系统误差数值常常是可估计的 精密度：观测某一定值时所得观测值的离散程度。它常用标准差或变异系数来量度 准确度：在一定条件下度量观测平均值与真值间一致性接近程度，它常用系统误差来表示 连续变量：取值精度至少在理论是无限的。即在连续量的任意两个取值之间可以插入无穷多个中间值。换言之，只要测定手段允许，一个连续量得任意两个取值不可能相等。自然科学中遇到的大多数变量，如温度，压力，体积，重量，浓度，ph值，噪声强度都是连续变量 离散变量：其特点在于其可能的取值仅限于如0、1、2、3、。。。。。这样的正整数，即计数值。人口、植株和菌落等都是典型的离散变量 顺序变量：在没有高水平测量手段的情况下，只能借助肉眼观察或类似方法对样本进行考察，得到的结果是按大小顺序排列的顺序值（即秩），秩只有相对顺序意义而绝无大小意义， 二元变量：所观察的实体对象仅仅具有两个对立的属性。通常用0和1来表示这种存在与否或两种对立的状态，故也称0-1变量。例如人类性别，只有男女两种对立状态，则分别记为0与1 无序多元变量：指具有两个以上状态且每个状态互为独立而又无一定顺序的属性。如颜色、季节、岩石类型等，其若干取值只有相同和不同的区别而无任何与大小相关的顺序变量 双侧概率（两尾概率）：把随机变量x落在平均数μ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率，记作α 单侧概率（一尾概率）：对应于双侧概率可以求得随机变量x小于μ-kσ或大于μ+ kσ的概率，记作α/2 大小特征参数（位置特征参数：它是表示环境观测集中趋势的一类参数，常见的大小特征参数包括平均值、中位数和众数 离散特征参数：所谓离散特征，是指个体的聚集或分散程度，或者说它们距离分布中心的远近程度。可以表示离散特征的参数很多，常用的有平方和、方差、标准差、变异系数、几何标准差、范围等 分布特征参数：用于描述总体或样本的分布特征，即偏锋系数或分位数 类型变换：对环境研究的变量类型进行转换，一般是高测量水平的变量向低测量水平进行变换，尽管这种变换会造出数据信息的损失，但在某些情况下，这种变换又是必需的 线性变换：指对观测数据进行加减乘除的运算 分布变换：是指对观测样本的分布形态进行变换。最常见的是正态变换，它将非正态分布数据转化成正态分布数据 相似系数：用于定量比较两个变量或两个样本之间相似程度的指标。当两个变量或两个样本完全不同时，其相似性为零，表征相似性的系数主要是内积系数，它包括离差系数、协方差系数与相关系数 相异系数：是相似系数的补数，其数值大小反映的是变量间或样本间的差异程度。当两个变量或两个样本完全一致时，其相异性为零。常用的相异系数是距离系数 区间估计：是从样本统计量去估计、研究总体参数的可能取值范围 点估计：是估计、研究总体参数的可能取值情况 置信水平：置信度的互补概率，1-α 显著性水平：落在拒绝域的小概率，用α表示 原假设（零假设）：是指对检验的直接对象作出的假设，记为H0. 对立假设（备择假设）：如果检验结果拒绝原假设时必须接受的另一种可能假设称为对立 H1:备择假设，一旦否定原假设就接受它 双侧检验：假设检验的否定域分别位于检验统计量抽样分布的两个尾部 单侧检验：否定域在检验统计量分布的一侧 第一类错误：当原假设实际上是正确的，而依据某一样本作出拒绝原假设的判断，将正确的假设误认为是错误的，（以真为假） 第二类错误：当原假设实际上是错误的，而依据某一样本作出接受原假设的判断，将错误的假设误认为是正确