体育统计学填空题.doc

二、填空：
1.统计学中，一般用大写字母A、B、C……表示 事件 ，用μ表示 总体平均数 。
2.一般认为，n ≥45 时为大样本，n <45 时为小样本。
3.抽取样本时，总体含量越大，则n应 越大 ，反之，样本含量应 越小 。
4.对一性质相同、单位相同的一组数据，一般来讲，S越大，说明数据的 离散程度 越大；反之，说明数据的 离散程度 越小。
5.在统计学中，表示 样本平均数 ，S表示 样本标准差 。
6.在统计学中，μ表示 总体平均数 ，σ表示 总体标准差 。
7.平均数是描述一组数据 平均水平 的统计量，它的定义式为。
8.在统计学中，样本平均数一般是指样本数据的 算术 平均数，它属于 集中 趋势统计量。
9.统计学中，总体平均数用 μ 表示，总体方差用 σ 表示。
10.样本标准差的定义式为，它是描述数据 离散程度 的统计量。
11.总体标准差的定义式为，总体平均数的定义式为 。
12.组序差的计算式为，其中A表示 假定平均数 。
13.变异系数越大，说明数据的 离散程度 越大，说明运动员成绩越 不稳定 。
14.在总体均数的假设检验过程中，一般，数据应服从 正态 分布。
15.标准正态分布密度函数曲线的对称轴为 直线x=0 ，曲线与x围城的面积为 1 。
16.符号X~N（μ，σ）表示随机变量X服从 参数为μ和σ的 正态 分布。
17.符号X~N（0，1）表示随机变量X服从 标准正态 分布；若X~N（μ，σ），则~N（0，1）。
18.正态分布中，σ越大，则密度函数曲线的最高点越 低 ，曲线越 平缓 。
19.若X~N（μ，σ），则P（a<X<b）-。(用符号表示)
20.若X~N（0，1），则Ф（+∞）= 1 ，Ф（-∞）= 0 。
21.正态分布理论应用的过程中， 总体平均数（μ） 和 总体标准差（σ） 参数往往得不到或不容易得到。
22.假设检验的基本思想是 带有概率性质的反证法思想 ，主要依据是 实际推断原理（小概率事件原理） 。
23.符号H0:μ1=μ2表示的统计学意义是 假设任意两总体的平均数相同 ，其中HO表示 原 假设。
24.在假设检验过程中， 单 侧检验比 双 侧检验更容易检验出显著性差异来。
25.假设检验结论有两种可能，一种是 拒绝 原假设，一种是 接受 原假设。
26.假设检验过程中的第一类错误为 “弃真” 错误，用 “纳伪” 表示。
27.在假设检验过程中，小概率α值越大，则其对应的右侧临界值应 越小 ，则越容易得到 拒绝原假设 结论。
28.甲乙两名同一项目的运动员的标准差，S甲>S乙则说明： 乙运动员 的运动成绩稳定， 甲运动员 的运动成绩的离散程度大。
29.正态分布密度函数曲线呈 单 峰型，且在 x=μ 处达到最高点。
30.标准正态分布中，Φ（μ）表示 -∞到u 范围内的 概率值（标准正态分布函数的数值 。
31.若X~N（0，1），则P（ -1 <X< 1 ）=0.6826。
32.抽取样本进行实验时， 抽样误差 和 随机 误差是不可避免的。
33.假设检验结论中，若|t|>tα，说明P < α，应做出 拒绝原假设 结论。
34.假设检验结论中的两类错误是 “弃真” 和 “纳伪” 。
35.在假设检验结论中，常用的显著性水平有 0.05 和 0.01 。
36.在假设检验结论中，用0.01可以得到 拒绝原假设 结论，不能得到 接受原假设 结论。
37.在假设检验结论中，用0.05比0.01更容易得到 拒绝原假设 结论，此时结论的 说服力 较弱。
38、假设检验的结论有两种，一种是拒绝原假设，一种是 接受 原假设。
39、假设检验结论中的第一类错误是 弃真 错误。
40、假设检验结论中的第二类错误是 纳伪 错误。
41、在假设检验过程中，小概率α值越大，则比α小时越容易得到 拒绝 结论。
42、抽取样本进行实验时， 抽样误差 和随机误差是不可避免的。
43、在假设检验过程中，用0.01可以得到 拒绝 结论。
1.从性质上看，统计可分为两类：一类是描述性统计；一类是推断性统计。
2.体育统计的基本工作过程是：统计资料的收集、统计资料的整理、统计资料的分析。
3.常用的集中位置量数包括：中位数、众数、平均数等。
4.离中位置量数的种类：全距、绝对差、平均差、方差和标准差。
全距：即极差，就是一组观察值中最大值与最小值之差。
绝对差：指所有样本观察值与其平均数的绝对差之和。
平均差：指样本中所有观测值与平均数绝对差距的平均数。
标准差：

5..根据正态分布的规定，可以证明，原始数据在[x-3S,x+3S]区间中所占数目可占所有原始数据的99.74%。
6.正态分布：X～N(μ，σ²)
标准正态分布：U～N（0,1²）
7．统计上所指的误差，泛指测得值与真值之差，以及样本与总体指标之差，常见有三种：随机误差、系统误差、抽样误差。
8.参数估计分为点估计与区间估计。
参数的点估计是选定一个适当的样本统计量作为参数的估计量，并计算出估计值。
参数的区间估计是指以变量的概率分布规律来确定未知参数值的可能范围的方法。
9.标准差与标准误的区别：

符号
描述对象
意义
用途
标准差
S
各个体值
反应个体值间的变异
表示个体值间的波动大小，反应观察值的离散程度
标准误
S
样本均数
反应均数的抽样误差
表示样本均数在判断估计时的可靠程度

10.配对试验数据的差异显著性检验：检验实验组和对照组的测试数据有无显著差异，或者是对同一批研究对象进行试验前后的情况进行差异显著性检验。这两种样本数据的比较，往往样本含量小，须采用配对数据的t检验。
卡方检验：用卡方作为检验量的假设检验称为卡方检验，该检验所依据的分布称为卡方分布。常用与对两个或两个以上样本率之间差别的显著性检验。
11．自由度=（行-1）（列-1） P99
12.在对自由度为1的四格表计算时，应注意一下两点：
第一，采用χ²=∑（A-T）²/T式计算时，当理论数据T很小，T<5，且n>40时，则需采用如下校正后的χ²公式：
χ²=∑（|A-T|-0.5）²/T
第二，当理论数T<5且总观察数n<40时，或理论数T<1时，χ²检验需采用以下公式计算：
χ²=（ad-bc）²n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
13.方差分析中，我们通常把试验所要的考察的结果称为指标；
把影响指标的条件称为因素或因子；
把因素在试验时所分的等级（或因素的各种状态）称为水平。
14.回归分析法的功能：预测功能和控制功能。