统计学题： 样本单位数的多少可以影响抽样误差的大小，而总体标志变异程度的大小和抽样误差无关。 判

抽样误差是指由于随机抽样的偶然周素使样本各单位的结构对总体各单位结构的代表性差别，而引起的抽样指标和全及指标之间的绝对离差。如抽样平均数与总体平均数的绝对离差，抽样成数与总体成数的绝对离差等等。必须指出，抽样误差是抽样所特有的误差。凡进行抽样就一定会产生抽样误差，这种误差虽然是不可避免的，但可以控制，所以又称为可控制误差。抽样误差与另外两种误差不同。一种是调查误差，即在调查过程中，由于观察测量、登记、计算上的差错所引起的误差：另一种是系统偏误，即由于违反随机原则，有意地选择较好或较差单位进行调查，造成样本代表性不足所引起的误差。这两种误差是可以防止和避免的。
影响抽样误差大小的因素主要有：
(1)总体单位的标志值的差异程度。 差异程度愈大则抽样误差愈大，反之则愈小。
(2)样本单位数的多少。 在其他条件相同的情况下，样本单位数愈多，则抽样误差愈小。
(3)抽样方法。 抽样方法不同，抽样误差也不相同。一般说，重复抽样比不重复抽样，误差要大些。
(4)抽样调查的组织形式。 抽样调查的组织形式不同，其抽样误差也不相同，而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差。
综上所述：不仅仅样本单位数的多少可以影响抽样误差的大小，而且总体标志变异程度的大小和抽样误差也有关。

统计学研究设计内容有哪些

统计是要分析数据的，但首先需要考察的是，数据的是否合适，实验采集的数据是否符合分析的目的和要求。
　　所谓实验设计就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论。它主要适用于自然科学研究和工程技术领域的统计数据搜集。
　　实验设计要遵循的三个基本原则：
　　（1）重复性原则：即允许在相同条件下重复多次实验。好处是：其一可以获得更加精确的有效估计量；其二，可以获得实验误差的估计量。这些都是提高估计精度或缩小误差范围所需要的。
　　（2）随机化原则：是指在实验设计中，对实验对象的分配和实验次序都是随机安排的。是实验设计的重要原则。
　　（3）区组化原则：即利用类型分组技术，对实验对象按有关标志顺序排除，然后依次将各单位随机地分配到各处理组，使各处理组组内标志值的差异相对扩大，而处理组组间的差异相对缩小，这种实验设计安排称为随机区组设计。
　　2．大量观察
　　大量观察法是统计学所特有的方法。所谓大量观察法，是指对所研究的事物的全部或足够数量进行观察的方法。统计描述
　　统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表示出来。是统计研究的基础。它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征，揭露客观事物内在数量规律性，达到认识的目的。

应用统计专业课432统计学考研该用什么参考书

432统计学（150分）
1.统计学导论，李勇，张淑梅编著，人民邮电出版社
2.概率论与数理统计教程，茆诗松、程依明、濮晓龙编著，高等教育出版社
3.抽样调查，南开大学樊鸿康编著，高等教育出版社

数学与应用数学专业的主要课程有哪些？

我是吉大数学专业的一名同学，学数学学到头秃的那种，接下来给大家介绍一下数学与应用数学的课程。
主干课程有数学分析、高等代数、空间解析几何、实变函数、复变函数、常微分方程、数学物理方程、泛函分析、微分几何、拓扑学、抽象代数。
数学分析、高等代数、空间解析几何这三门课程是在大一上的，是最基础的三门课程，是其他课程的根基，直接点说，就是这三门学不明白，接下来的其他课程将更加学不懂。其中数学分析内容较多，也较为重要，初学可能较为困难，多用些功夫，就会渐入佳境了。下图即为我们院所用的数学分析的教材，也是我们学院老师编著的。

大二会学复变函数、常微分方程和抽象代数，复变函数和数学分析的好多知识都是相关联的，如果大一基础打的好，这个时候学复变函数就会事半功倍。常微分方程是一门很重要的课，应用十分广泛，同时，也需要数学分析中会学到的微积分的知识和高等代数中矩阵的相关知识。由此可见，学好数学分析和高等代数多么重要。

同时，大一、大二还有C语言和物理这两门课，它们对今后数学的学习影响不大，但是C语言也很重要，它差不多是多数大学生都要学的一个基础课程。

因为我现在是大二下学期，所以对后面的课程还不是特别了解，就不一一为大家介绍了。
最后，我想说，数学各个课程之间关联非常强，大家想学好数学，基础一定要打牢。

怎样用Excel求数学期望？

假设A1：A10十个数的权值（或函数密度)B1：B10 都为1/10
　　C1    输入
　　=SUMPRODUCT(A1：A10，B1：B10)
　　也就是说权重相同的一组数求期望可以用
　　=AVERAGE(A1:A10)