名词解释：
组变量值：
按顺序一一列出的观测变量的每一个不同的取值就形成了一个组，称为次数分布表 的组变量值。
组次数：
每个组变量值的次数是该组变量值在总体或样本中出现的次数，称为组次数
等距分组：
采用组距分组对变量的取值进行分组，各组的区间长度可以相等，也可以不相等， 各组区间长度相等的称为等距分组
组限：
在组距分组中，每组的最大值称为该组的上限，每组的最小值称为该组的下线，上 限和下限统称为组限。
离散型随机变量：
若随机变量的的所有可能取值是有限个或可列无限个多，则这种变量称为离散型随 机变量
第一节次数分布的编制与显示
识 记： 次数分布的概念；次数分布表及其种类；次数分不同及其种类
领 会： 次数分布表的编制方法；次数分不同的绘制方法
简单应用： 利用识记数据资料编制次数分布表和绘制次数分布图
次数分布的概念（P60）
在统计活动中，人们对总体的所观测的数值，有大有小，有的完全相等，为了
对这部分数值大小的分布情况有一个清楚的了解，就要计算出每个不同数值出 现的次数多少，并将各个不同的数值及每个不同数值的出现次数进行排序，称 为变量的次数分布。
编制次数分布表的方法通常有单指分组次数分布表和组距分布次数分布表两种形式
（1）单值次数分布表
（2）组距次数分布表
步骤1 确定组数 m=1+3.32lg*数值数量
步骤2 确定组距 最大值-最小值/M
步骤3 去顶组限 离散选相邻， 连续选相同称为（上限不在内原则）
(3) 计算频数（次数）
第二节：分布特征的测度
识记： 次数分布理论模型的概念；随机变量概论分布模型的表示方法
次数分布理论模型的概念和意义
在统计分析中，掌握观测变量的次数分布式分析推断的基础和出发点。但是在实践中，对于不同的观测变量，往往有不同的次数分布，各个变量的次数分布互不相同，这给分析研究带来了很大的不变。因此，若能够对实践中遇到的各种变量的次数分布加以分类整理，每类变量的次数分布能用一个数学模型加以描述，那么将会进一步的分析研究带来极大的便利
离散型随机变量的概率分布（p70 72）
\ 1. 两点分布
2. 超几何分布
3. 二项分布
4. 泊松分布 （是对随机变量对于一个特定时间内发生某件事情的次数）
连续性随机变量的概论分布
1. 均匀分布
2. 正态分布
3. 指数分布
名词解释：
组变量值：
按顺序一一列出的观测变量的每一个不同的取值就形成了一个组，称为次数分布表 的组变量值。
组次数：
每个组变量值的次数是该组变量值在总体或样本中出现的次数，称为组次数
等距分组：
采用组距分组对变量的取值进行分组，各组的区间长度可以相等，也可以不相等， 各组区间长度相等的称为等距分组
组限：
在组距分组中，每组的最大值称为该组的上限，每组的最小值称为该组的下线，上 限和下限统称为组限。
离散型随机变量：
若随机变量的的所有可能取值是有限个或可列无限个多，则这种变量称为离散型随 机变量
第一节次数分布的编制与显示
识 记： 次数分布的概念；次数分布表及其种类；次数分不同及其种类
领 会： 次数分布表的编制方法；次数分不同的绘制方法
简单应用： 利用识记数据资料编制次数分布表和绘制次数分布图
次数分布的概念（P60）
在统计活动中，人们对总体的所观测的数值，有大有小，有的完全相等，为了
对这部分数值大小的分布情况有一个清楚的了解，就要计算出每个不同数值出 现的次数多少，并将各个不同的数值及每个不同数值的出现次数进行排序，称 为变量的次数分布。
编制次数分布表的方法通常有单指分组次数分布表和组距分布次数分布表两种形式
（1）单值次数分布表
（2）组距次数分布表
步骤1 确定组数 m=1+3.32lg*数值数量
步骤2 确定组距 最大值-最小值/M
步骤3 去顶组限 离散选相邻， 连续选相同称为（上限不在内原则）
(3) 计算频数（次数）
第二节：分布特征的测度
识记： 次数分布理论模型的概念；随机变量概论分布模型的表示方法
次数分布理论模型的概念和意义
在统计分析中，掌握观测变量的次数分布式分析推断的基础和出发点。但是在实践中，对于不同的观测变量，往往有不同的次数分布，各个变量的次数分布互不相同，这给分析研究带来了很大的不变。因此，若能够对实践中遇到的各种变量的次数分布加以分类整理，每类变量的次数分布能用一个数学模型加以描述，那么将会进一步的分析研究带来极大的便利
离散型随机变量的概率分布（p70 72）
\ 1. 两点分布
2. 超几何分布
3. 二项分布
4. 泊松分布 （是对随机变量对于一个特定时间内发生某件事情的次数）
连续性随机变量的概论分布
1. 均匀分布
2. 正态分布
3. 指数分布