原始分数X减去其平均数,再除以标准差.这种转换过程叫做线性转换.
纵坐标 zòngzuòbiāo 〖ordinate〗平面笛卡尔坐标系中一个点的竖直的坐标,由平行于y轴的线段来度量 也称x坐标，纵坐标与横坐标构成笛卡尔坐标系（直角坐标系）以表示函数的图像。
累计频数可以是向上累计频数，也可以是向下累计频数。向上累计频数分布是先列出各组的上限，然后由标志值低的组向标志值高的组依次累计频数。向下累计频数分布是先列出各组的下限，然后由标志值高的组向标志值低的组依次累计频数。
【简介】 郑州大学统计十二户由于郑州大学统计学专业2006级十四名男生的入住而得名，统计十二户的全部成员对统计学的发展做出了应有的贡献，将近三年的时间，做出了多项社会调查，在学校获得多项荣誉。其中2009年全体成员走遍郑州市，访问了500多家企业，就关于现在大学生就业的社会需求调查征求了企业的人力资源部经理关于大学生目前存在的问题及给大学生就业有哪些建议。2009年统计十二户对收集的27份社会调查问卷作了进一步的分析，为高校生提供了有用的就业信息。统计十二户联合在著名杂志上发表了多篇文章。2009年郑州大学统计学计划招生30人，全部为河南考生，其中理科15人，文科15人。【统计十二户成员】 杜云峰 李毕业 刘坚坚 刘汉洲 卢洋 卢寅锋 聂红岩 彭贵林 苏海林 王凯 王盟 吴迪 杨传中 余从
简介 统计功效(Stat ist ical Pow er)是统计学中的一个重要概念, 也是一个十分有用的测度指标。 国外的许多教科书中对统计功效有过比较详细的讨论, 国内出版的教科书中对此也有涉及(参见: 袁卫等编著《新编统计学教程》 , 经济科学出版社, 1999 年 2月)。相关资料 实践中, 统计功效大量地应用于医学、生物学、 生态学和人文社会科学等方面的统计检验中。 例如, 在国外抽样调查设计方案中, 对统计功效的要求如同对显著性水平 Α一样, 是不可缺少的内容。这是有道理的。因为在统计推论中, 既要控制 Α错误, 又要控制 Β错误, 满足双重控制条件下的样本量才是更有效的样本量。统计功效的大小取决于多种因素, 包括: 检验的类型、 样本容量、 Α水平, 以及抽样误差的状况。统计功效分析应是上面诸因素结合在一起的综合分析。 一些统计软件, 如SA S、 SPSS等虽都有计算统计功效的功能, 但由于它们不是功效分析的专用统计软件, 因而在使用中有不少局限,如在使用范围、 检验类型、 文件切换、 提供的使用说明等方面与专门的功效分析统计软件相比, 都有一定的差距。且一般统计软件在计算统计功效时也不够简便, 这使功效的应用受到了限制。 鉴于统计功效在推论统计中的重要地位, 国外科研学术机构和商业公司对统计功效的软件开发进行了大量投入, 已研制出不少专门的分析软件。 这当中有些是免费提供的, 可以从互联网上查到, 并下载使用。
统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。 运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
概述 在此以前，人们对数理统计，主要是着眼于其推断的功能，亦即从观测数据出发对总体作出某种论断（见统计推断）。至于由此应该采取什么决策或行动，会产生什么后果，则被认为不属于统计的范畴。瓦尔德的理论则把后面这一部分内容也纳入统计的范围之内，这在数理统计学上是一项革新，有较大的实际意义。 在一个统计问题中，统计工作者掌握的资料是样本X＝(x1,x2…,xn),X所来自的总体的分布Fθ中包含的参数θ为未知,而只知道θ所属的集合（为θ所有可能取值的集合，称为参数空间）。但是，采取什么决策最好，则取决于未知的θ值。用形象化的说法，θ是由大自然在参数空间中选定的，人们力图去找到它。大自然掌握了θ的秘密，而这个秘密又通过样本泄露出来,统计工作者的任务就是根据样本 X中所包含的关于θ的信息,去作出良好的决策。例如，一家商店根据抽样决定是否接受一批来货，一个工厂根据市场调查的结果决定某种产品生产多少等,希望所采取的行动取得尽可能好的效果,或者说，使“行动不当”所造成的损失尽可能小。统计决策三要素 可以通过三个要素把一个统计决策问题表达出来。样本空间 ① 样本空间 H与样本分布族{Fθ：θ∈}这个要素规定了问题的概率模型。样本空间是样本可能的取值范围，而样本分布族是样本所可能遵从的分布的集合。行动空间 ② 行动空间A 它是统计工作者可以采取的单纯策略（或称行动）的集合。例如，设 θ为一维参数，要对θ作区间估计，则实轴上任一区间【α,b)】构成一个单纯策略，这时行动空间为所有【α,b)】构成的集合,即{【α,b)】：-∞<α≤b<∞}。若问题是要检验有关 θ的假设，则行动空间 A由α0（接受假设）和α1（拒绝假设）两个元素构成。损失函数 ③ 损失函数L 统计决策理论有一个基本出发点：所采取的行动的后果可以数量化。设参数真值为 θ，统计工作者采取的行动为α，则所遭受的损失可表为 α与θ的函数L(θ, α)，称之为损失函数。在一个具体问题中,采取什么损失函数最好，是一个需要进行大量调查研究以至理论工作的问题，这也是在使用决策理论时的一个困难点。 统计决策函数 当三个要素都已给定时，统计工作者采取什么行动，取决于他所掌握的样本。求一个统计决策问题的解，就是制定一个规则，以便对样本空间中每一点，在行动空间中都有一个元素与之对应，也就是找一个定义于样本空间 H而取值于行动空间A的函数或分布函数δ，当有了样本X=尣，就按δ(尣)采取行动，称δ为决策函数。用对策论的语言,δ就是统计工作者所采取的策略。选择决策函数的准则 对一个统计决策问题，为选定一个较优的决策函数，需要建立反映决策函数优劣的指标。风险函数R(θ,δ)就是这样的指标,定义为R(θ,δ)=Eθ 【L(θ，δ(X))】，即采取决策函数δ而参数真值为θ时所遭受的平均损失。风险函数愈小，决策函数愈好。在这个原则下，可以引进种种更具体且可行的准则。容许性准则 ① 容许性准则 设δ为一决策函数，若存在另一决策函数δ，使对一切θ∈有R(θ,δ)≤R(θ,δ),且不等号至少在中的某一点成立,则称δ为不可容许的，否则为可容许的。从风险愈小愈好的原则出发,当δ不可容许时，便没有理由使用它。判定一个决策函数是否可容许，是统计决策理论中一个重要而且困难的问题。在风险函数愈小愈好的原则下，若存在决策函数δ0，对一切θ∈必成立R(θ,δ0)≤R(θ,δ)，其中δ为任一决策函数，则δ0是最好的决策函数，称为一致最优决策函数。但这种决策函数一般不存在，因而不得不放宽条件，常采用的有两种方法：一种是不对风险函数在上作逐点比较，而采用某种综合性指标；另一种方法是先从一定角度对允许使用的决策函数加以一定限制，然后再找一致最优的，从而又引出下列准则。最小化最大准则 ② 最小化最大准则 最大风险是一种综合性指标，若存在使最大风险最小的决策函数δ,使得对一切决策函数δ都有：M(δ)≥M(δ)，则称δ是最小化最大决策函数，它反映了一种较稳健或保守的策略思想。贝叶斯准则 ③ 贝叶斯准则 它以贝叶斯风险为指标, 在参数空间上选定一概率测度ξ，称ξ为θ(θ∈)的先验分布，而称为决策函数δ的相对于ξ的贝叶斯风险,它也是一个综合性指标。若对一切决策函数δ都成立,称δ为ξ的贝叶斯决策函数。最优同变性准则 ④ 最优同变性准则 这是一种在限制决策函数有同变性的条件下，求一致最优决策函数的准则。同变性是指当问题由于平移、刻度等变换而发生变化时，相应的决策(对策)也能有同步地变换的性质。例如,在正态总体N(μ,1)中抽样x1,x2,…,xn以估计μ,若将度量原由零点(O)移到с处，则样本在新坐标系下变为x1+с,x2+с…,xn+с,而参数变为μ+с,如果接受“估计结果不应与坐标原点的取法有关”的原则,则所用的决策δ应满足：对任何实数с,有；称这样的 δ在平移变换下有同变性。可以在样本空间H上考虑更复杂的一一变换群，而定义在这个变换群之下的同变性，在所有具有同变性的决策函数类中，风险一致最小的决策函数被称为最优同变决策函数。 在点估计中，限制使用的估计量有无偏性，采用平方损失函数，在这个限制下,一致最优估计量就是一致最小方差无偏估计。这是另一个在限制决策函数下，求一致最优策略的例子。 一旦选定了优良性标准，统计决策问题的解决，就相当于一个数学上的最优化问题。1950年后的几十年来在这方面做了不少工作，这不仅使统计问题有了严格的数学提法，同时也在形式上部分地突出了瓦尔德的想法，把形式不一样的统计问题归并在一个模式下统一处理。决策函数的观点使统计更注重了所采取行动的效果，也使统计问题提法更加多样化，从而开拓了某些新的研究领域，例如前面提到的关于容许性及最小化最大准则的研究。因此,瓦尔德的理论受到统计学界的重视,成为二次大战后统计学史上一个重大事件。但是，在这个问题上的看法也并不一致，英国统计学家M.肯德尔认为“损失的数量化”并非在任何情况下都合理可行，而且他还认为，把统计问题归之于统计工作者与大自然之间的博弈的观点，是值得怀疑的。
将抽样所得之样本资料与假设母群体之母数值加以比较,并判断该样本结果是否提供足够证据以说明假设是否正确.即在建立一套方法,以判定接受或拒绝统计假设.
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