1. 상관 분석: 평행 관계를 사용하여 관련 변수 간의 관계를 연구합니다.
2. 생물통계학: 통계학 원리를 생물실험연구에 적용한다.
3. 샘플링: 연구할 모든 샘플에서 일부 샘플 단위를 추출합니다.
4. 층화: 전체 군체의 단위를 일정한 특징에 따라 몇 개의 하위 군체 (층) 로 나눈다.
테스트 계획: 테스트 설계 계획을 개발하십시오.
6. 극차: 데이터의 각 관찰이 변경되는 정도를 나타내는 가장 간단한 통계, 즉 관찰의 최대값에서 최소값을 뺀 값입니다.
7. 빈도 분포: 전체 셀 수를 특정 기호로 그룹화한 후 각 그룹의 총 셀 수를 형성하는 분포를 빈도 분포라고 합니다.
8. 요소 레벨: 질적 유형 또는 양적 척도에서 요소 레벨을 나눕니다.
9. 전형적인 샘플링: 대표적 샘플링이라고 하며, 연구 목적에 따라 특정 수의 대표적인 샘플 단위를 의식적으로 선택하여 샘플을 형성하는 샘플링 방법입니다.
10. 대우: 서로 다른 요소, 계층 간에 형성된 대우조합.
1 1. 회귀 분석: 인과 관계를 사용하여 관련 변수 간의 관계를 연구합니다.
12. 임의 샘플링: 동일 확률 샘플링 또는 확률 샘플링이라고도 하며, 모든 샘플링 단위가 동일한 기회 (동일한 확률) 를 가지고 샘플에 추출되는 샘플링 방법입니다.
13. 계수 상호 작용: 두 계수 간의 상호 작용으로 한 계수 수준 간의 정렬은 다른 계수 수준에 따라 달라집니다.
14. 변동 계수: 샘플 평균에 대한 샘플 표준 편차의 비율입니다 (퍼센트로 표시).
15. 표준 편차: 데이터 변화의 통계를 나타내며 변수 데이터의 변화를 측정하는 가장 좋은 지표입니다.
분산: 데이터의 모든 관찰에 대한 총 분산을 나타내며 밀리초 또는 S2 로 기록됩니다.
16. 임의 샘플링: 모든 샘플 단위가 샘플에 들어갈 확률이 같습니다. 일반적으로 모든 샘플 샘플에 번호를 매긴 다음 추첨이나 난수를 통해 필요한 수의 샘플 단위를 추출하여 샘플을 만듭니다. 이 샘플을 무작위 샘플이라고 합니다.
17. 무한군: 시간과 공간의 제한이 없어 개체 수를 결정할 수 없습니다.
18. 샘플 양: 샘플 전체의 샘플 엔티티 수입니다.
19. 통계 추론: 전문 지식과 통계 지식을 이용하여 샘플의 특징에서 전체적인 특징을 추론한다.
20. 통계적 가설 검사: 먼저 통계적 가설 H0 과 하를 제시한 다음 변수를 계산하여 0.0 1 또는 0.05 의 현저한 변화를 결정하고 변수가 구간에 떨어지는 것을 판단하여 H0 양수 또는 음수 판단을 내린다. 이 과정을 통계적 가설 검사라고 한다.
2 1. 분산 분석: 서로 비교할 수 있는 여러 데이터 세트 간에 변화의 원인을 구분하는 방법 및 기술입니다.
22. 샘플 분포: 전체적으로 같은 용량의 임의 샘플을 추출합니다. 이러한 샘플에서 계산된 통계 중 하나에서 가능한 모든 값의 확률 분포를 해당 통계의 샘플 분포라고 합니다.
23. 다중성: 관찰값 중 가장 빈도가 높은 값입니다.
24. 중앙값: 정렬 후 중간에 있는 숫자 세트 (홀수 수); 또는 중간 두 숫자의 평균 (짝수).