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变异系数：描述数据离散程度的相对指标，是标准差与均值之比，常用百分比表示。
样本容量：在一个总体X中抽取n个个体组成集合，所含个体的数目 n称~。
点估计：以某个适当统计量的观测值作为未知参数的估计值。
相关分析：在统计中，用相关指标来表明相交变量之间的密切程度，其理论、计算和分析称 ~。
相关系数：在相关分析中，用来度量随机变量 X与丫之间线性相关密切程度统计指标。
方差：各数据观测值与均值间离差的平方和的平均。
极差：又称全距，是一组数据的最大值与最小值之差，用 R来表示。
统计概率：设在相同的条件下进行大量重复试验，若事件 A的频率逐渐稳定地趋于某个确定的常数 P， 则称P为事件A的--
离散型随机变量：如果随机变量X的取值仅为有限个或可列无穷多个数值，即可以一一列举出来， 则称
X是—
总体：在数理统计中，讲研究的对象全体称为总体。
回归分析：研究具有相关关系的变量之间数量关系式的统计方法。
方差分析：对全部样本观测值的差异进行分解，将某种因素下各组样本观测值之间可能存在的因素所造 成的系统性误差，与随机抽样所造成的随机误差加以区分比较，以推断该因素对试验结果的影响是否显 著。原理：当各总体均服从正态分布，且方差相同时，各总体之间的差异，就简单地体现在它们各自均 值之间的差异，这就是方差分析的出发点。
显著性水平：在假设检验中，将事先给定的小概率称 a~。
第一类错误：当原假设H0为真时，拒绝了 H0的结论，称~。
第二类错误：当假设H0不为真时，却没有拒绝H0的结论，称~。
必然事件：每次试验中一定会发生的事件。
随机事件：在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的 事件叫做随
机事件
随机试验：在相同条件下可重复进行，试验所有结果是事先明确可知的，且不只一个，每次试验恰好出 现其中之一，但无法预测是一个试验。
小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生
显著性水平：在假设检验中，将事先给定的小概率又称为显著性水平。
区间估计：通过从总体中抽取的样本，根据一定的 正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为 总体的分布参数（或参数的函数）的真值所在范围的估计。
统计量：样本XI, X2,…，Xn的不含任何未知参数的函数 书（XI，X2
， ，
Xn）称为----
抽样分布：是指统计量作为随机变量所服从的概率分布
置信区间：是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。是用来估计参数的 取值范围的 假设检验：亦称显著性检验，是用来判断 样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差 别造成的统计推断方法。单因素试验：试验中只有一个因素取不同的水平进行试验，而其他因素保持不 变，这样的试验称为---
简单线性回归模型：在回归分析中，一元线性回归模型是描述两个变量之间相关关系的最简单的线性回 归模型，故又称为----
正交表：是一套规格化的表格它能够使每次试验