1、众 数：频率分布直方图中最高矩形的底边中点的横坐标 。2、算术平均数：频率分布直方图每组数值的中间值乘以频数相加。3、加权平均数：加权平均数就是所有的频率乘以数值后的和相加  。4、中位数：把频率分布直方图分成两个面积相等部分的平行于Y

标准差公式：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)²+(x2-x)²+……(xn-x)²)（n-1）)。总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)²+(x2-x)²+……(xn-x)²)n)。 什么是

标准差公式是一种数学公式。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如下所示：样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +(xn-x)^2)（n-1))总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^

例个简单的例子说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。如果研究的对象是100人，这100人就是总体。从中抽取10人做研究，那就是样本。参数是反映总体统计特征的数字，如这100人的平均身高，方差等等。变量就是反应总体的某些特性的量，

t—检验法在小样本（n＜30）的情况下，检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法。设x1，x2，xn是正态随机变量X的一个小样本，期望Mx等于某个已知值m0。根据统计理论，若假设成立时，统计量如右图。服从自由度n—1的

如果X、Y独立，则：E(XY)=E(X)E(Y)。如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)E(Y)。D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2C

表达式：(a+b)(a-b)=a^2-b^2，两个数的和与这两个数差的积，等于这两个数的平方差，这个公式就叫做乘法的平方差公式（英文：formula for the difference of square）。 平方差公式是由多项式乘法直接

单因素就是研究对某个事件或指标的影响因素只有1个。logistic回归，又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率

平均数公式为：3，4，5的平均数为：(3+4+5)3=4中位数 是数据排序后,位置在最中间的数值比如有 1 4 7 11 13 中位数就是7 M的位置=(1+n)2众数 就是在一排数字中，出现次数最多的数字方差=(每个样本-平均值)的平

怎样求解布朗运动的期望和方差布朗运动（Brownian motion）是一种正态分布的独立增量连续随机过程。它是随机分析中基本概念之一。其基本性质为：布朗运动W（t）是期望为0方差为t（时间）的正态随机变量。对于任意的r小于等于s，W（t）

dx表示x变化无限小的量，其中d表示“微分”，是“derivative(导数)”的第一个字母。当一个变量x，越来越趋向于一个数值a时，这个趋向的过程无止境的进行，x与a的差值无限趋向于0，就说a是x的极限。这个差值，称它为“无穷小”，它是一

看了补充的图，可以回答了。分两种情况讨论。第一种，长方形板块。四块板的平面顺序（相对位置）等同于它们的顺序排列，一共有4!=24种情形。而每块板又有2种方向，四块状态组合，有 2^4=16种状态。两者叠加，一共是 2416=384种排列方案

计算工资差的办法：等比级差，各等级工资之间以相同的级差百分比逐级递增；累进级差，各等级工资之间以累进的百分比逐级递增；累退级差，各工资等级之间以累退的比例逐级递增；不规则级差，各等级工资之间按照“分段式”来确定级差百分比和级差绝对额的变化。

问题一：相关系数的取值范围及意义相关系数取值范围如下： 1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动； 2、取值为0，这是极端，表示不

两点分布期望是Ex等于p，方差是Dx等于p乘1减p。在概率论和统计学中，期望值或数学期望，或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值是指在一个离散性随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据

返回与学生 t 检验相关的概率。可以使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的总体。语法TTEST(array1,array2,tails,type)Array1为第一个数据集。Array2为第二个数

obs：观测数目。Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归

多重共线性的典型表现是，线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后

证明：因为X,Y 相互独立，则左边：DXY=E(X^2Y^2)-[E(XY)]^2 = E(X^2)E(Y^2)-[E(X)E(Y)]^2 =E(X^2)E(Y^2)-E(X)^2E(Y)^2右边DX=E(X^2