关于均值、标准差和样本容量估计和显示不当的实例分析

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在合理地搜集资料(实验的统计设计)、准确地简化和显示资料(数据处理)以及科学地分析、解释资料(统计推断)中,数理统计都是不可缺少的重要工具。数据处理不是目的,而是一种手段,并受数据获得方法的制约。因此,虽然对于一般的数据简化和显示要求而言。均值(集中位置)、标准差(离散程度)和样本容量(估计的可靠程度)可以构成对一组数据既简单又充分的描述;但是要能准确地应用,还需将这些量的基本概念与研究或应用的具体目的及数据收集的方法密切结合起来。本文试图从分析一
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当前,我国正面临着世界新技术革命的挑战,中央领导同志和一些著名科学家都希望我们赶上这个浪潮,把我国四化建设很快搞上去。在这场新的技术革命中,数据库技术异军突起,引人注目。这是因为与物质、能源一样,信息也是重要的资源,而数据库系统是信息处理系统的核心,已广泛应用于科学研究、工业控制、军事情报、经济和资源管理等各个领域,成为现代信息
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关于最小可测限已有不少人讨论过,从统计检验来说主要的是判断限(decision limit)Lc和探测限(detection limit)L_D。现在来讨论实用问题。假设有一个标准水平Ls,凡样品中实际含量大于Ls者不希望被漏检。那么,我们如何来选取它的裁决水平LJ(Judgement Ievel)呢? 用类似于讨论最小可测限的办法,先考虑测量含量正好为Ls的样品,预计其测量值的分布情况,按此测量
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