中文 水文统计学英文 hydrologic statistics简介 水文现象除受由日地关系所确定的周期性因素、由物理关系所制约的确定性因素的影响外，还受到大量随机因素的影响。因此，概率统计方法便成为分析水文现象，揭示其统计规律的重要手段。水文统计学为工程水文、水文分析与计算提供计算的基本理论与方法。通过工程水文及水文分析与计算，水文统计学对工程的水文设计数据的合理性有很大影响，从而有重要的社会经济意义。基本内容 包括随机变量、分布函数、参数估计、假设检验、回归分析、多变量分析、随机过程基础理论、水文时间序列分析以及水文资料生成等。研究目的 主要在于确定水文随机变量的分布函数、几个随机变量的统计关系或其联合分布函数，进而做出有关推断。研究途径 确定随机变量的分布函数，通常包括两个方面。 ①假设检验：即用假设检验的方法选择分布函数的类型。先选择一种假设，然后根据样本资料对于所选的假设，算出有关的统计量的数值。将这一数值与由相应表格查得的临界值进行比较，从而决定接受或拒绝所选的假设。常用的检验分布函数的统计量有:柯尔莫哥洛-斯米尔诺夫统计量、库泊统计量、克莱姆－冯·米赛斯统计量、瓦特逊统计量及安德逊－达令统计量等。假设检验，可能出现两种错误，水文学中称为模型不确定性。第一种错误，是假设为真，决定拒绝；第二种错误，是假设不真，决定接受。采用的统计量应使在给定的第一种错误的概率下，出现第二种错误的概率最小。 ②参数估计：选用某种参数估计方法，根据样本资料计算出分布函数中所含的参数值，称为参数的估计值。因为它一般不等于参数的真值，有一误差，称为抽样误差，或称为参数不确定性。选用的参数估计方法，应使其抽样误差较小且计算简便。常用的参数估计方法有矩法、极大似然法、概率加权矩方法、适线法等。中国在水文统计的实际工作中，长期使用一种图解适线法。在此基础上，20世纪70年代初，中国水文学者提出了一种客观适线法，用于皮尔逊－Ⅲ型曲线(见水文随机变量)，有较其他方法为好的性能。此种方法于1987年被写进中国参数估计方法的国家标准。80年代，美国水文学家在这一领域又有新的发展。参数估计的工作在水文学中常称为频率分析。 模型不确定性和参数不确定性一方面与所用的方法有关，另一方面与所用资料的数量有关。一般资料数量越多，不确定性越小；反之，资料数量越少，不确定性越大。由于水文资料的数量往往有限,很少超过百年,在统计上属于小样本。因此，加强小样本假设检验与参数估计理论的研究是十分必要的。水文统计学目前主要属于统计学范畴，难以考虑水文现象的物理联系，通过引进随机微分方程的有关内容，可将水文统计学发展到一个新的阶段。参考书目 华东水利学院主编：《水文学的概率统计基础》，水利出版社，北京，1981。 V.T.Chow,Handbook of Applied Hydrology,McGraw-Hill,New York,1964. C.T.Haan, Statistical Methods in Hydrology，The Iowa State University Press,Iowa,1977
水产品产量 指人工养殖的水产品和天然生长的水产品的捕捞量。包括海水的鱼类、虾蟹类、贝类和藻类以及内陆水域的鱼类、虾蟹类和贝类，不包括淡水生植物。水产品产量是通过各级水产和统计部门逐级上报取得数据。1995年及以前，贝类中牡蛎按鲜肉计算；蚶、蛤、蛙按５斤鲜品折１斤计算。1996年以后则统一按鲜品计算。
结构相对指标是总体中部分数值于总体中全部数值对比的结果，表明总体中某部分占总体的比重，故常被称为比重指标。
??数学与统计学院前身是数学系。该系创建于1973年，是湖北师范学院创办最早的系之一。现设有数学与应用数学、信息与计算科学、统计学三个本科专业和会计学一个专科专业，设有6个教研室及1个应用数学研究所。应用数学学科在2001年、2006年两度被评为省级重点学科；数学与应用数学专业2006年被评定省级品牌专业; 概率论被评为省级精品课程。 现有在校生1000余名，专职教师49名，其中教授9名、副教授22名、讲师10人、助教10人，博士12名（含在读）、硕士20人（含在读），享受国务院特殊津贴专家2人、享受省政府专项津贴专家1人，外聘教师11人。是一支职称、学历、年龄结构合理的教学科研队伍。近5年来在《中国科学》、《科学通报》、《数学学报》、《数学年刊》、《系统科学与数学》、《Nonline .Analysis》、《IEEE Trans.》等国内外权威刊物发表学术论文260余篇，承担国家自然科学基金项目和省教育厅重大、重点项目20余项。该系资料室藏书丰富，资料齐全，现有中外专业图书2万余册。数学系为湖北省以及北京、上海、广东、浙江等地输送了大批优秀师资，每年应届毕业生一次就业率就达95%以上，毕业生的素质和能力受到社会广泛好评。该院从1986年起接受研究生培养任务。 ??统计学专业简介 ??一、业务培养目标：本专业培养具有良好数学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济管理部门从事统计调查、统计信息管理，数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 ??二、业务培养要求：本专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，受到应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。 ??毕业生应获得以下几方面的知识和能力： ??1．具有良好的数学基础知识，掌握统计学专业所必需的基础理论；了解统计学有关的理论与方法的发展动态及应用背景。 ??2．本专业强调学生解决实际问题的能力，要求学生具有采集数据、设计调查问卷和处理数据的基本能力及较强的自学能力。 ??3．掌握计算机操作技能，能够熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力。 ??4．了解统计在自然科学、社会科学、工程技术某一领域的应用，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。 ??5．掌握文献检索，资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。能够运用一门外语阅读专业书刊。 ??三、主干学科：数学、统计学 ??主要课程：数学基础课（数学分析、高等代数）、概率论、数理统计、应用随机过程、运筹学、 计算机基础、高级程序语言、时间序列分析、实用回归分析、多元统计分析，统计预测与决策、非参数统计、抽样调查、国民经济统计学、统计计算。 ??四、学制与学分：学制为四年，学生应修读完本专业必修课程（包括公共必修课、专业基础和专业必修课），获得118个学分；还必须修完7门专业选修课，获16个学分，在跨系、跨专业任意选修课中至少获10个学分，完成毕业实习和毕业论文等获15个学分，总计修满159个学分，才能毕业。 ??五、授予学位：理学学士
流行病学模型是指应用数学语言表述疾病在人群中的表现和分布形式，是现代流行病学对疾病认识的高级阶段。数学模型不同于单纯的观测，它具有逐级抽象的特点。客观实际、现实世界中的抽象只是数学模型的初级抽象。流行病学工作者在流行病学的调查过程中便完成初级抽象，用各种相应的指标来描述疾病在人群中的现象。此阶段称为分析流行病学。
fluidization number 气固流化床操作速度U0与最小流化速度Umf的比值。即n=U0/Umf。有人用n来表征流化床的流动状态。根据颗粒物料的粒径及其分布、形状、强度和工艺过程以及设备结构等的不同，流化数可以有极为不同的选择，从n=2～5直至n=200～300，甚至更高。
指一定范围内土地上全部树木蓄积的总量，包括森林蓄积、疏林蓄积、散生木蓄积和四旁树蓄积。
简介波松 波松，法国数学家。1781 年6月21日生于法国卢瓦法国著名数学家泊松雷省的皮蒂维耶，1840年4月25日卒于法国索镇。 1798年入巴黎综合工科学校深造。在毕业时，因优秀的研究论文而被指定为讲师。受到P.-S.拉普拉斯、J.-L.拉格朗日的赏识。1800年毕业后留校任教，1802年任副教授,1806年接替J.-B.-J.傅里叶任该校教授。1808年任法国经度局天文学家,1809年任巴黎理学院力学教授。1812年当选为巴黎科学院院士。 泊松的科学生涯开始于研究微分方程及其在摆的运动和声学理论中的应用。他工作的特色是应用数学方法研究各类力学和物理问题，并由此得到数学上的发现。他对积分理论、行星运动理论、热物理、弹性理论、电磁理论、位势理论和概率论都有重要贡献。泊松过程 用数学语言说,满足下列三条件的随机过程X={X(t),t≥0}叫初级书中，泊松过程是定义在时间上的过程做泊松过程。①P(X(0)=0)=1。②不相交区间上增量相互独立，即对一切0≤t1<t2<…<tn,X(t1),X(t2)-X(t1),…,X(tn)-X(tn-1)相互独立。③增量X(t)-X(s) (t>s)的概率分布为泊松分布,即，式中Λ(t)为非降非负函数。若X还满足④X(t)-X(s)的分布仅依赖于t-s，则称X为齐次泊松过程；这时Λ(t)=λt，式中常数λ>0称为过程的强度，因为EX(t)=Λ(t)=λt,λ等于单位时间内事件的平均发生次数。非齐次泊松过程可通过时间尺度的变换变为齐次泊松过程。对泊松过程,通常可取它的每个样本函数都是跃度为1的左(或右)连续阶梯函数。可以证明，样本函数具有这一性质的、随机连续的独立增量过程必是泊松过程，因而泊松过程是描写随机事件累计发生次数的基本数学模型之一。直观上,只要随机事件在不相交时间区间是独立发生的,而且在充分小的区间上最多只发生一次，它们的累计次数就是一个泊松过程。在应用中很多场合都近似地满足这些条件。例如某系统在时段[0,t)内产生故障的次数,一真空管在加热t秒后阴极发射的电子总数,都可假定为泊松过程。 泊松过程的定义泊松过程的定义泊松过程的定义齐次泊松过程的特征 描述随机事件累计发生次数的过程通常称为计数过程（见点过程）。一个简单而且局部有限的计数过程｛X(t)，t≥0｝，往往也可以用它依次发生跳跃(即发生随机事件)的时刻{Tn，n≥1}来规定，即取T0=0，Tn＝inf{t:X(t)≥n}，n≥1，而当Tn<t≤Tn+1时，X（t）＝n。若以，表示X(t)发生相邻两次跳跃的时间间距，则计数过程是齐次泊松过程的充分必要条件为{τn，n≥1}是相互独立同分布的，且，其中λ为某一非负常数。齐次泊松过程的另一个特征是:固定t,X(t)是参数为λt的泊松分布随机变量，而当X(t)=k已知的条件下,X的k个跳跃时刻与 k个在［0,t)上均匀分布且相互独立的随机变量的次序统计量（见统计量）有相同的分布。泊松过程的这一特征常作为构造多指标泊松过程的出发点。从马尔可夫过程来看，齐次泊松过程是时间空间都为齐次的纯生马尔可夫链。从鞅来看，齐次泊松过程X是使{X(t)-λt,t≥0}为鞅的跃度为1的计数过程。 泊松过程的基本性质泊松过程的基本性质泊松过程的基本性质泊松过程定理泊松过程定理例题泊松过程的推广 较泊松过程稍为广泛的计数过程是更新过程，更新过程的跳跃时间间非齐次泊松过程距是相互独立同分布的，但不一定是指数分布。这类过程常被用来描写某些设备的累计故障次数。若对跳跃时间间距不作任何假定，就成为一般的计数过程或称一维点过程。假如某设备在【0，t)时段内故障的累计次数N(t)是泊松过程，而每次故障造成的耗损不尽相同,用随机变量Yi表示第i次耗损，则在【0,t)内总的耗损为。当{N(t)，t≥0}为齐次泊松过程，{Yi,i≥1}又是相互独立同分布且与｛N(t)｝独立时,X=｛X(t)，t≥0｝称为复合泊松过程。由于{N(t),t≥0}可以用其跳跃时刻{Ti,i≥1}来规定,因而复合泊松过程可用{(TnYn),n≥1}来规定,即。若对{(Tn,Yn),n≥1}的统计特性不作任何假定，这样规定的X 便是一种一般地描述系统跳跃变化的随机过程，常称为标值点过程，也称多变点过程或跳跃过程。 泊松过程除作为计数过程的一种重要数学模型外，又是众多重要随机过程的特例。独立增量过程的莱维－伊藤分解表明,利用它还可构成一般的独立增量过程,因而它在随机过程中占有特殊地位，也有人把它与布朗运动一起称之为随机过程的基石。
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