第1章 概率统计基础
环境的理论和实践对统计信息的需求急剧增加,对统计分析的理论和方法提出了更高的要求。在自然、社会与环境关系的基础上,用统计方法对环境问题予以量化分析已成为环境科学工作者的迫切需要。环境统计学的产生与发展使人们能够利用数理统计方法处理或解决环境中的不确定性问题,使其定量化,其中包括寻找变量之间的定量关系、从数据中发现环境趋势、探索环境系统变化规律。为了能深刻理解和分析环境数据的数量特征和内在关系,需要我们首先掌握数理统计的基础知识。本章**阐述环境统计分析的概率统计基础。
本章的主要内容是:
四种重要的概率分布;
随机向量的数字特征;
参数估计;
参数假设检验;
方差分析与试验设计初步。
1.1 四种重要的概率分布
在环境科学中,弄清统计分析对象的理论分布是关键的一环。土壤中的某些污染物、重金属的分布,大气中若干种微粒的浓度分布、监测值的误差分布等均服从正态分布或接近正态分布或取对数后服从正态分布。r2分布、t分布、F分布是统计推断中经常碰到的另外三种分布。研究污染物在环境中的分布规律已是当前环境科学研究中重要的课题之一。
1.1.1 正态分布
市场上的食品很多是1 kg袋装,袋上标有“净含量1kg的字样。但当用稍微**一些的天平称那些食品的重量时,会发现有些可能会重些,有些可能会轻些,但都在1kg左右。其中,多数离1kg不远,离1kg越近就越可能出现,离1kg越远就越不可能。一般认为这种重量分布近似地服从正态分布(normaldistribution)。
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