Chandra Observations of the Anomalous X-ray Pulsar 1E 2259+58.6
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Chandra Observations of the Anomalous X-ray Pulsar 1E 2259+586Sandeep K.Patel 1,Chryssa Kouveliotou 1,2,Peter M.Woods 1,Allyn F.Tennant 2,Martin C.Weisskopf 2,Mark H.Finger 1,Ersin G¨o ?g ¨u ?s 3,Michiel van der Klis 4,Tomaso Belloni 5ABSTRACT We present X-ray imaging,timing,and phase resolved spectroscopy of the anomalous X-ray pulsar 1E 2259+586using the Chandra X-ray Observatory .The spectrum is well described by a power law plus blackbody model with Γ=3.6(1),kT BB =0.412(6)keV,and N H =0.93(3)×1022cm ?2;we ?nd no evidence for spectral features (0.5?7.0keV).We derive a new,precise X-ray position for the source and determine its spin period,P =6.978977(24)s.Time resolved X-ray spectra show no signi?cant variation as a function of pulse phase.We have detected excess emission beyond 4′′from the central source extending to beyond 100′′,due to the supernova remnant and possibly dust scattering from the interstellar medium.Subject headings:pulsars:individual (1E 2259+586)—stars:neutron —X-rays:stars 1.Introduction X-ray pulsars,typically,have hard spectra and a broad range of observed spin peri-
ods (2ms –3hr).There is,however,a group of at least 5X-ray pulsars (4U 0142+61,1E 1048.1?5937,1RXS J170849?40091,1E 1841?045,1E 2259+586)that have character-istics similar to one another,but distinct from those known to be accreting binary pulsars.
The existence of this class of pulsars,dubbed the‘Anomalous X-ray Pulsars’(AXPs),was ?rst identi?ed as such6years ago(Mereghetti&Stella1995;van Paradijs et al.1995).AXP characteristics include:(i)predominantly constant X-ray luminosities of order～1035ergs s?1;(ii)relatively soft,two-component X-ray spectra(blackbody kT BB～0.5keV;power-law photon indices～2.5?4);(iii)small Galactic scale height(z rms～56pc);(iv)association of2out of5(1E1841?045,1E2259+586)with young(～104?5year)supernova remnants (SNRs)(Gaensler et al.2001);(v)pulse periods within a narrow range(5–12s);(vi)rapid, nearly constant spin-down rates(10?11?10?13s s?1);and(vii)no clear evidence for a binary companion?lling its Roche lobe(see e.g.Mereghetti1999,for a review).
1E2259+586was discovered by Gregory&Fahlman(1980)and lies along the line of sight of an X-ray and radio bright galactic supernova remnant G109.1-1.0(CTB109)(Rho &Petre1997;Hughes et al.1984).There is no accurate distance measurement for the SNR; Sofue et al.(1983)and Hughes et al.(1984)have estimated distances of4.1and5.6kpc, respectively,using the surface brightness-diameter relation in di?erent wave bands.The X-ray properties of1E2259+586(and the associated SNR G109.1-1.0)have been investigated using BeppoSAX,ROSAT,BBXRT,and ASCA(Parmar et al.1998;Rho&Petre1997; Corbet et al.1995).The pulsar spectrum has often been described as an absorbed powerlaw (PL)with a photon spectral index ofΓ=4.0and a blackbody(BB)component with a characteristic temperature of kT BB=0.43keV with galactic absorption column density of N H=0.9×1022cm?2(Rho&Petre1997).
The best previous position for1E2259+586wasα=23h01m08s.44,δ=58?52′44′′.1 (J2000)with a95%con?dence error radius of2′′.2established by Hulleman et al.(2000) using ROSAT HRI observations.They found no optical counterpart with the Keck,down to limiting magnitudes of R=25.7and I=24.3.Coe et al.(1994)set an upper limit with the VLA to the1.5GHz?ux of50μJy.
We present here an analysis of our Chandra observation of the source.In§2we describe the observations and present imaging,timing and spectral results.The analysis and deriva-tion of a new precise position ofα=23h01m08s.295,δ=+58?52′44′′.45(J2000)with a 99%con?dence error radius of0′′.60,together with the K-band identi?cation of1E2259+586 is discussed in the companion paper by Hulleman et al.(2001).
2.Observations and Results
1E2259+586was observed on11January2000using the Advanced CCD Imaging Spectrometer(ACIS).Data were collected sequentially in two di?erent observing modes:
timed exposure(TE)mode(19ks)and continuous clocking(CC)mode(12ks).Data obtained in TE mode allow for two-dimensional imaging.Accurate spectroscopy of the bright pulsating target is limited due to pulse pile up.Pulse-phased spectroscopy is further limited by the3.24s time resolution.In CC mode the amount of pileup is negligible due to its2.85ms time resolution,allowing for both accurate time integrated and phase-resolved spectroscopy.Furthermore,one can exploit the one-dimensional image to search for extension of the central source.
The source was positioned on the nominal target position of ACIS-S3,a back illuminated CCD on the spectroscopic array(ACIS-S)with good charge transfer e?ciency and spectral resolution(Townsley et al.2000).In addition to S3,four front illuminated CCDs were active (I2,I3,S2and S4,see also Figure1).The focal plane operating temperature was?110?C.
Standard processing of the data was performed by the Chandra X-ray Center.The data were?ltered to exclude events with ASCA grades1,5,and7,hot pixels,bad columns, and events on CCD node boundaries.We removed the serial clocking noise streaks from S4using the destreak program.We examined the processed data and found no times with bad aspect.The S3light curve was inspected in a region o?set from the AXP to identify periods of high background rates:we removed segments where the background exceeded a 3σthreshold about the mean.The resulting useful observing times are15600s and9000s for TE and CC mode data,respectively.
2.1.Extended Emission Search
Searching for extended emission in the vicinity of1E2259+586was di?cult.One must account for numerous contributions to the observed?ux.These contributions include not only the bright source itself and the instrumental background,but also the SNR,stars in the ?eld,and di?use emission from the galactic plane.One must also account for the possibility of a dust scattering halo and/or an X-ray nebula.
To avoid issues related to the e?ects of pileup in the TE mode data,we?rst utilized the one dimensional image from the CC mode.We generated a time-integrated image(0.5?7.0 keV)minus any point sources other than1E2259+586.We then subtracted an average count rate intended to remove instrumental and cosmic di?use X-ray background,as measured by S3(Markevitch&Vikhlinin2001,and references therein).Next,we constructed what will be referred to as the“pulsed”image.We took the observed pulse pro?le,normalized it to a mean of zero and convolved it with the event list of S3.Each count recorded on S3was assigned a phase.Events with a phase near pulse maximum,regardless of their position
on the chip,received a positive weight and likewise,those near pulse minimum,a negative weight.In doing so,we remove all emission components in our image that do not vary in phase(i.e.,everything except the central pulsar).Note that the time delay for photons scattered by the interstellar dust is on average minutes,much longer than the pulsar period.
To improve statistics,we folded the one-dimensional images about the common cen-troid and accumulated“quasi-radial”pro?les.The time-integrated(CC t)and pulsed(CC p) pro?les are shown in Figure2.We?nd that the pulsed radial pro?le is consistent with the MARX(Wise et al.1997,v3.01)derived point spread function(PSF).
Next,we collapsed the TE mode observation to mimic the1-D CC image(Figure2, TE).We?nd that the TE pro?le completely overlaps the CC t pro?le beyond～4′′,marking the radius beyond which the e?ects of pile-up are negligible.In both pro?les we?nd excess emission beyond～4′′which is likely due to the combination of the underlying SNR,a dust-scattering halo and potentially an X-ray plerion.We conclude that the majority of the1E2259+586X-ray?ux is contained within a radius of～4′′.Inspection of the spectra extracted from S3in?ve annuli,centered on the pulsar position,and with inner and outer radii of4′′?20′′,indicates the presence of continuum radiation in the vicinity of the pulsar. Detailed modeling of the angular and spectral distribution is underway for an accurate accounting of the light,to establish the relative contributions from the SNR,dust scattered light from the pulsar,and any possible plerionic emission.This work will be presented elsewhere.
2.2.Timing Results
High resolution timing with ACIS is only possible using CC-mode data.The CC mode event times denote when the event was read out of the frame store,not when it was detected. We corrected for this e?ect by assuming that all photons were originally detected at the nominal target position.We removed the variable time delay due to spacecraft dither and telescope?exure using the ACIS CC mode absolute time corrector6.The event arrival times were then corrected to the solar system barycenter using axbary which utilizes the JPL planetary ephemeris DE-200.
The data were divided into ten～1200s intervals and individual pulse pro?les were derived using epoch folding.These ten pro?les were compared to the pulse pro?le using all the data and the relative phases were?t with a linear function.The resulting pulse period
of6.978977(24)s is referred to epoch MJD51555.0.This period is consistent with the spin history of the source(Gavriil&Kaspi2001).The pulse pro?le is shown in Figure3a;the 0.5?7.0keV background subtracted peak-to-peak pulse fraction,as de?ned in Ozel et al. (2001),is35.8±1.4%.
Previously,Mereghetti et al.(1998)have established limits as to the existence of a binary companion.They concluded that a putative companion must be a white dwarf or a He-burning star with M 0.8M⊙(for a companion star?lling its Roche lobe).We have also searched for evidence of binarity.Binning the data in50s intervals,a total of177 pulse pro?les were cross-correlated to the average pulse pro?le,and pulse phase o?sets were determined.We then searched for the sinusoidal signature of a circular binary orbit,for periods ranging from100to5×104s using the method described by Wilson et al.(1999). We found no evidence for binarity and set a99%con?dence limit of a x sin i<70lt-ms for orbital periods in the range from170to5000s(see also Mereghetti et al.1998).
2.3.Spectral Analysis
2.3.1.Phase Averaged Spectroscopy
We use CC mode data to obtain an X-ray spectrum.We assume that the CC and TE spectral responses are identical.To test this assumption,we compared low count rate data from a particular region in both CC and TE mode and found reasonable agreement.We de?ne the source by selecting an interval±8pixels(±～4′′)(see also§2.1)around the peak?ux along the collapsed CC mode axis.The background was determined using two adjacent segments12pixels wide for a total area1.5times the source area;the background ?ux provides～2%of the total?ux in the source region.Source and background spectra and response?les were generated using the CIAO(v2.1.1)tools dmextract,mkrmf,and mkarf. The extraction was performed in pulse invariant(PI)space(i.e.,after the instrument gains were applied).The spectrum was grouped into bins that contained at least25events.
All spectral?ts were limited to the0.5?7.0keV band and use XSPECv11.01(Ar-naud1996),the photo-electric absorption coe?cients of Ba l uci′n ska-Church&McCammon (1992),and abundances of Anders&Grevesse(1989).We?t the data to a PL+BB model (χ2/d.o.f.=316.1/272);the?t is signi?cantly improved(χ2/d.o.f.=262.5/258)by ig-noring the1.9-2.1keV band,which contains the iridium-edge structure in the telescope response.The best?t PL+BB parameters areΓ=3.6±0.1,kT BB=0.412±0.006keV, and N H=0.93±0.03×1022cm?2,consistent with the same model results of Rho&Petre (1997).Assuming a source distance of4kpc,the2-10keV unabsorbed?ux and X-ray lumi-
nosity are2.0±0.2×10?11ergs s?1cm?2and3.8±0.4×1034ergs s?1respectively.The PL component contributes50%of the total2-10keV unabsorbed?ux.Figure4shows the data,the best-?t model,and the residuals.We have also investigated single component PL, BB,and bremsstrahlung(BS)models and a combined PL+BS model and found that they are all statistically unacceptable at>99.9,>99.9,>99.7,and>96.4%con?dence levels, respectively.
We have searched for spectral lines.Features that appear below～1keV and in the Ir edge,are likely due to uncertainty in the spectral response.To set upper limits,we examined two small deviations at0.7and5.0keV.The addition of a line,modeled by a Gaussian with an intrinsic width of40eV at5.0keV to the PL+BB model,results in an F statistic of 3.3;the90%con?dence upper limit on the line?ux is8.6×10?13ergs cm?2s?1.Similarly, including a“line”at0.7keV gives an F statistic of1.3.We conclude that there are no signi?cant line features.
2.3.2.Phase Resolved Spectroscopy
We?t the data from each of the ten pulse phase bins(Figure3)with a PL+BB model parameters free to obtain their best?t values and with N H constrained to be identical at each phase.The?tting gave a column density of0.93±0.04×1022cm?2(and is identical to the time averaged value found in§2.3.1).For the remaining?ts,N H is constrained to be identical at each phase(i.e.,linked).We next?t all phase bins with kT BB constrained to be identical at each phase and allowΓand the normalizations to vary.The decrease in χ2was not signi?cant indicating the?ts were statistically equivalent.However,there were signi?cant variations inΓ(±0.2).The?ts were repeated withΓconstrained with respect to phase and with kT BB and normalizations allowed to vary.Again this resulted in a statistically equivalent?t but with signi?cant variations of kT BB(±0.02keV).The evolution of spectral parameters is shown as a function of pulse phase in Figures3b and3c.We?t the spectra with kT BB andΓconstrained to be identical at each phase with only the normalizations free to vary with phase and?nd that the?ts are not statistically equivalent.These results indicate that there is marginal(～3σ)evidence for evolution in eitherΓ,kT BB or some combination thereof with phase,but we are unable to determine which.Finally,we impose an additional constraint where the ratio of the PL and BB model normalizations(PL Norm, BB Norm)are constant.Our?ts show no statistical improvement in complicating the model by allowing the normalizations to be independent.Fit statistics for the models discussed are given in Table1.
3.Discussion
We have observed the anomalous X-ray pulsar,1E2259+586with Chandra and deter-mined a new,precise position of the source ofα=23h01m8s.295,δ=+58?52′44′′.45 (J2000)with a99%con?dence error radius of0′′.60.We report in the accompanying paper (Hulleman et al.2001)the details of the derivation,which led to the identi?cation of a near infrared(NIR)counterpart at the Chandra position.This is the second AXP counterpart to be found in NIR wavelengths(Hulleman et al.2000).
We?nd that of the spectral models we have considered,the PL+BB one is statistically preferred for the pulsar spectrum.In addition,the superb Chandra spatial resolution allows us to determine that there is emission extending up to100′′from the pulsar,but we are unable to determine its precise origin-whether from the supernova remnant,and/or a dust scattering halo,and/or a plerion.
We acknowledge support from the following grants:MX-0101(C.K.),NAG5-9350(P.W.), GO0-1018X(S.P.).We thank F.Paerels and J.Vink for many useful discussions.
REFERENCES
Anders,E.&Grevesse,N.1989,Geochim.Cosmochim.Acta,53,197
Arnaud,K.1996,in ASP Conf.Ser.101:Astronomical Data Analysis Software and Systems V,G.H.Jacoby&J.Barnes(eds),5,17
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Coe,M.J.,Jones,L.R.,&Letho,H.1994,MNRAS,270,178
Corbet,R.H.D.,Smale,A.P.,Ozaki,M.,Koyama,K.,&Iwasawa,K.1995,ApJ,443,786 Gaensler,B.M.,Slane,P.O.,Gotthelf,E.V.,&Vasisht,G.2001,ApJ,599,963
Gavriil,F.P.&Kaspi,V.M.2001,in Submitted to ApJ,astro-ph/0107422
Hughes,V.A.,Harten,R.H.,Costain,C.H.,Nelson,L.A.,&Viner,M.R.1984,ApJ,283, 147
Hulleman,F.,van Kerkwijk,M.H.,&Kulkarni,S.R.2001,ApJ,this volume
Hulleman,F.,van Kerkwijk,M.H.,Verbunt,F.W.M.,&Kulkarni,S.R.2000,A&A,358, 605
Markevitch,M.&Vikhlinin,A.2001,in Submitted to ApJ,astro-ph/010593 Mereghetti,S.1999,in The NS-BH Connection,astro–ph/9912207
Mereghetti,S.,Israel,G.L.,&Stella,L.1998,MNRAS,296,689
Mereghetti,S.&Stella,L.1995,ApJ,442,L17
Ozel,F.,Psaltis,D.,&Kaspi,V.M.2001,ApJ in press,astro-ph/0105372
Parmar,A.N.,Oosterbroek,T.,Favata,F.,Pightling,S.,Coe,M.J.,Mereghetti,S.,& Israel,G.L.1998,A&A,330,175
Rho,J.&Petre,R.1997,ApJ,484,828
Sofue,Y.,Takahara,F.,&Hirabayashi,H.1983,PASJ,35,447
Townsley,L.K.,Broos,P.S.,&Nousek,J.A.2000,in preparation
van Paradijs,J.,Taam,R.E.,&van den Heuvel,E.P.J.1995,A&A,299,L41 Weisskopf,M.C.et al.2000,ApJ,536,L81
Wilson,C.A.,Dieters,S.,Finger,M.H.,Scott,D.M.,&van Paradijs,J.1999,ApJ,513, 464
Wise,M.W.,Huenemoerder,D.P.,&Davis,J.E.1997,in ASP Conf.Ser.125:Astronomical Data Analysis Software and Systems VI,Vol.6,477
Table1.Phase Resolved Spectral Fit Results for1E2259+586
Model Settings a
PL Norm∝BB Norm kT BB LinkedΓLinkedχ2/νF?Statistic b
a Model normalizations for each phase bin are free(unconstrained)to obtain its best ?t value while N H is linked(constrained to be identical at each phase)for all model variations.
b The numbers in parenthesis correspond to the F?statisti
c neede
d to claim that th
e given model is signi?cantly better at the95%and99%con?dence levels,respectively.
Fig. 1.—Chandra ACIS0.5?7.0keV image processed as described in§2.3.The bright line that passes throught the source is the ACIS transfer(or trailed)image(Weisskopf et al. 2000).The false grey scale represents the number of counts detected.The ROSAT image (Rho&Petre1997)is superimposed for comparison and to give a better view of the SNR.
Fig. 2.—Radial surface brightness pro?les of the total(CC t)and pulsed(CC p)emission (0.5?7.0keV).The dashed lines are the simulated Chandra point spread function.Downward pointing arrows denote2σupper limits to the count rate.The triangles are TE mode data.
Note the agreement between the total CC pro?le and the TE pro?le at radii 4′′.
Fig. 3.—Top panel(a):The pulse pro?le(0.5?7.0keV).Middle panel(b):Variation of the blackbody temperature from?tting each phase bin with a PL+BB model.The time averaged value is denoted by the dashed line.Bottom panel(c):Variation of the PL index. All errors shown denote1σ.
Fig. 4.—The best ?t spectral model (PL+BB)and residuals in units of σ.The feature at ～2.0keV appears to be due to a small shift of the location of the Ir absorption edge between the response and the data.
尊重的素材
尊重的素材（为人处世） 思路 人与人之间只有互相尊重才能友好相处 要让别人尊重自己，首先自己得尊重自己 尊重能减少人与人之间的摩擦 尊重需要理解和宽容 尊重也应坚持原则 尊重能促进社会成员之间的沟通 尊重别人的劳动成果 尊重能巩固友谊 尊重会使合作更愉快 和谐的社会需要彼此间的尊重 名言 施与人，但不要使对方有受施的感觉。帮助人，但给予对方最高的尊重。这是助人的艺术，也是仁爱的情操。—刘墉 卑己而尊人是不好的，尊己而卑人也是不好的。———徐特立 知道他自己尊严的人，他就完全不能尊重别人的尊严。———席勒 真正伟大的人是不压制人也不受人压制的。———纪伯伦 草木是靠着上天的雨露滋长的，但是它们也敢仰望穹苍。———莎士比亚 尊重别人，才能让人尊敬。———笛卡尔 谁自尊，谁就会得到尊重。———巴尔扎克 人应尊敬他自己，并应自视能配得上最高尚的东西。———黑格尔 对人不尊敬，首先就是对自己的不尊敬。———惠特曼
每当人们不尊重我们时，我们总被深深激怒。然而在内心深处，没有一个人十分尊重自己。———马克·吐温 忍辱偷生的人，绝不会受人尊重。———高乃依 敬人者，人恒敬之。———《孟子》 人必自敬，然后人敬之；人必自侮，然后人侮之。———扬雄 不知自爱反是自害。———郑善夫 仁者必敬人。———《荀子》 君子贵人而贱己，先人而后己。———《礼记》 尊严是人类灵魂中不可糟蹋的东西。———古斯曼 对一个人的尊重要达到他所希望的程度，那是困难的。———沃夫格纳 经典素材 1元和200元 （尊重劳动成果） 香港大富豪李嘉诚在下车时不慎将一元钱掉入车下，随即屈身去拾，旁边一服务生看到了，上前帮他拾起了一元钱。李嘉诚收起一元钱后，给了服务生200元酬金。 这里面其实包含了钱以外的价值观念。李嘉诚虽然巨富，但生活俭朴，从不挥霍浪费。他深知亿万资产，都是一元一元挣来的。钱币在他眼中已抽象为一种劳动，而劳动已成为他最重要的生存方式，他的所有财富，都是靠每天20小时以上的劳动堆积起来的。200元酬金，实际上是对劳动的尊重和报答，是不能用金钱衡量的。 富兰克林借书解怨 （尊重别人赢得朋友）
那一刻我感受到了幸福_初中作文
那一刻我感受到了幸福 本文是关于初中作文的那一刻我感受到了幸福，感谢您的阅读！ 每个人民的心中都有一粒幸福的种子，当它拥有了雨水的滋润和阳光的沐浴，它就会绽放出最美丽的姿态。那一刻，我们都能够闻到幸福的芬芳，我们都能够感受到幸福的存在。 在寒假期间，我偶然在授索电视频道，发现(百家讲坛)栏目中大学教授正在解密幸福，顿然引起我的好奇心，我放下了手中的遥控器，静静地坐在电视前，注视着频道上的每一个字，甚至用笔急速记在了笔记本上。我还记得，那位大学教授讲到了一个故事：一位母亲被公司升职到外国工作，这位母亲虽然十分高兴，但却又十分无奈，因为她的儿子马上要面临中考了，她不能撇下儿子迎接中考的挑战，于是她决定拒绝这了份高薪的工作，当有人问她为什么放弃这么好的机会时，她却毫无遗憾地说，纵然我能给予儿子最贵的礼物，优异的生活环境，但我却无当给予他关键时刻的那份呵护与关爱，或许以后的一切会证明我的选择是正确的。听完这样一段故事，我心中有种说不出的感觉，刹那间，我仿拂感觉那身边正在包饺子的妈妈，屋里正在睡觉的爸爸，桌前正在看小说的妹妹给我带来了一种温馨，幸福感觉。正如教授所说的那种解密幸福。就要选择一个明确的目标，确定自已追求的是什么，或许那时我还不能完全诠释幸福。 当幸福悄悄向我走来时，我已慢慢明白，懂得珍惜了。 那一天的那一刻对我来说太重要了，原本以为出差在外的父母早已忘了我的生日，只有妹妹整日算着日子。我在耳边唠叨个不停，没想到当日我失落地回到家中时，以为心中并不在乎生日，可是眼前的一切，让我心中涌现的喜悦，脸上露出的微笑证明我是在乎的。
爸爸唱的英文生日快乐歌虽然不是很动听，但爸爸对我的那份爱我听得很清楚，妈妈为我做的长寿面，我细细的品尝，吃出了爱的味道。妹妹急忙让我许下三个愿望，嘴里不停的唠叨：我知道你的三个愿望是什么?我问：为什么呀!我们是一家人，心连心呀!她高兴的说。 那一刻我才真正解开幸福的密码，感受到了真正的幸福，以前我无法理解幸福，即使身边有够多的幸福也不懂得欣赏，不懂得珍惜，只想拥有更好更贵的，其实幸福比物质更珍贵。 那一刻的幸福就是爱的升华，许多时候能让我们感悟幸福不是名利，物质。而是在血管里涌动着的，漫过心底的爱。 也许每一个人生的那一刻，就是我们幸运的降临在一个温馨的家庭中，而不是降临在孤独的角落里。 家的感觉就是幸福的感觉，幸福一直都存在于我们的身边!
统计学名词解释
统计学名词解释 第一章绪论 1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。 2.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。 3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。 4.样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。 5.次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。 6.频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。 7.概率：某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。 8.观测值：一旦确定了某个值。就称这个值为某一变量的观测值。 9.参数：又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。 10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。 第二章统计图表 1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。 2.统计图：一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。纵轴表示事物出现的次数或因变量，称为数值轴。一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。 3.简单次数分布表：依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围比较小的时候用。 4.分组次数分布表：数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围比较大的时候用。 5.分组次数分布表的编制步骤： （1）求全距 （2）定组距和组数 （3）列出分组组距 （4）登记次数 （5）计算次数 6.分组次数分布的意义： （1）优点：A．可将杂乱无章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。B．可显示一组数据的集中情况和差异情况等。 （2）缺点：原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差，即归组效应。 7.相对次数分布表：用频数比率或百分数来表示次数 8.累加次数分布表：把各组的次数由下而上，或由上而下加在一起。最后一组的累加次数等于总次数。 9.双列次数分布表：对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。
统计学符号及读音
统计学符号意义及读音 按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写，常用如下: (1) 样本的算术平均数用英文小与x (中位数仍用M) ; (2) 标准差用英文小与s; (3) 标准误用英文小写Sx; (4) t检验用英文小写t; (5) F检验用英文大写F; (6) 卡方检验用希文小写字X2; (7) 相关系数用英文小写r; (8) 白由度用希文小写u; (9) 概率用英文大写P (P值前应给出具体检验值，如t值、字2值、q 值等)。 以上符号均用斜体。 拉丁字母 假定均数X样本均数Y Y变量；变量值，观察值；回归中的应（因）变量y Y变换后的变量或变量值
Y样本均数 希腊字母 符号名称符号名称 α检验水准，显着性水准；第一类错误的概率1-α可信度，置信度 β第二类错误的概率；总体回归系数1-β检验效能，把握度 ν（n′）自由度π总体率 μ总体均数ρ总体相关系数 Σ求和的符号σ总体标准差 σ2总体方差χ2χ2检验的统计量 符号名称符号名称 A X2检验中的实际频数A,b,c,d四格表中的实际频 a样本回归直线在Y轴上的截距b样本回归系数 C校正数；常量；x2检验中的列（栏）数CI可信区间 -------------------------------------------------------------------------------- CL可信限CV变异系数 --------------------------------------------------------------------------------
d两数之差值d差值的均数 f（X）连续型分布密度函数，密度f观察频数，实际频数 G几何均数；对数似然比检验的统计量H调和均数；H检验的统计量 Hg检验假设，无效假设H1备择假设 i组距；行次L下限 M中位数N有限总体含量；各样本含量的总和 n样本含量；各样本含量的总和P概率 P（1）单侧检验的概率P（2）双侧检验的概率 Px第x百分位数P样本率 R极差；样本复相关系数；x2检验中的行数r样本相关系数 RR相对危险度s样本标准差 S2样本方差sb样本回归系数的标准误 S02合并样本方差sd（样本）差值的标准差 s-d（样本）差值均数的标准误sp样本率的标准误 Sp1-p2两样本率差的标准误sX样本均数的标准误 SD标准差SE标准误
关于我的幸福作文八篇汇总
关于我的幸福作文八篇汇总 幸福在每个人的心中都不一样。在饥饿者的心中，幸福就是一碗香喷喷的米饭；在果农的心中，幸福就是望着果实慢慢成熟；在旅行者的心中，幸福就是游遍世界上的好山好水。而在我的心中，幸福就是每天快快乐乐，无忧无虑；幸福就是朋友之间互相帮助，互相关心；幸福就是在我生病时，母亲彻夜细心的照顾我。 幸福在世间上的每个角落都可以发现，只是需要你用心去感受而已。 记得有一次，我早上出门走得太匆忙了，忘记带昨天晚上准备好的钢笔。老师说了：“今天有写字课，必须要用钢笔写字，不能用水笔。”我只好到学校向同学借了。当我来到学校向我同桌借时，他却说：“我已经借别人了，你向别人借吧！”我又向后面的同学借，可他们总是找各种借口说：“我只带了一枝。”问了三四个人，都没有借到，而且还碰了一鼻子灰。正当我急的像热锅上的蚂蚁团团转时，她递给了我一枝钢笔，微笑的对我说：“拿去用吧！”我顿时感到自己是多么幸福！在我最困难的时候，当别人都不愿意帮助我的时候，她向我伸出了援手。 幸福也是无时无刻都在身旁。 当我生病的时候，高烧持续不退时，是妈妈在旁边细心
的照顾我，喂我吃药，甚至一夜寸步不离的守在我的床边，直到我苏醒。当我看见妈妈的眼睛布满血丝时，我的眼眶在不知不觉地湿润了。这时我便明白我有一个最疼爱我的妈妈，我是幸福的！ 幸福就是如此简单！不过，我们还是要珍惜眼前的幸福，还要给别人带来幸福，留心观察幸福。不要等幸福悄悄溜走了才发现，那就真的是后悔莫及了！ 这就是我拥有的幸福，你呢？ 悠扬的琴声从房间里飘出来，原来这是我在弹钢琴。优美的旋律加上我很强的音乐表现力让一旁姥爷听得如醉如痴。姥爷说我是幸福的，读了《建设幸福中国》我更加体会到了这一点。 儿时的姥爷很喜欢读书，但当时家里穷，据姥爷讲那时上学可不像现在。有点三天打鱼两天晒网，等地里农活忙了太姥爷就说：“别去念书了，干地里的活吧。”干活时都是牛马拉车，也没机器，效率特别低。还要给牲口拔草，喂草，拾柴火，看书都是抽空看。等农闲时才能背书包去学校，衣服更是老大穿了，打补丁老二再接着穿，只有盼到过年时才有能换上件粗布的新衣服。写字都是用石板，用一次擦一次，那时还没有电灯，爱学习的姥爷在昏暗的煤油灯下经常被灯火不是烧了眉毛就是燎了头发。没有电灯更没有电视，没有电视更没有见过钢琴，只知道钢琴是贵族家用的。
统计学名词解释简答
名词解释 统计总体：指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。统计总体的特征：同质性、差异性、大量性。 总体单位：个体，指构成总体的各个单位。 统计指标：简称指标，用来反映社会经济现象总体的数量特征的概念及其数值。任一概念都包含指标名称和指标数值。特征有总体性、数量性、综合性、具体性。 统计标志：在统计中，总体单位所具有的属性或特征的名称。标志是统计研究的起点，总体单位是标志的载体，是标志的承担者，统计研究是从登记标志开始的，并通过对标志的综合来反映总体的数 量特征。可分为品质标志和数量标志，或不变标志和变异标志。 统计调查：就是根据统计研究的预定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的原始资料的工作过程。 统计调查是整个统计工作的基础环节。统计调查的好坏，将影响统计资料的正确与否，从而影 响统计质量。统计调查的要求：准确性、及时性、全面性、系统性。 普查：是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性全面调查。调查范围：1.属于一定时点的社会经济现象的总量（如人口普查）。2.反映一定时期现象的总量（如出生人口总数）。优点：所获资料 更详细，有较高的准确性和时效性。缺点：工作量大，花费时间长，耗费大量的人力、物力和 财力。主要作用：在于掌握某些关系国计民生、国情国力的数据，获得比较准确的信息。 抽样调查：指从所要研究的总体中，按照随机原则，抽取部分单位进行调查，并将调查整理得出的数量特征，用以推断总体综合数量特征的一种非全面调查组织形式。特点：随机性、推断性。优点： 经济性、时效性、准确性、灵活性。应用范围：①对总体不可能或不必要进行全面调查，但要 掌握总体某些现象的全面数值②用抽样调查资料修正全面调查资料。作用：①承担全面调查无 法或很难承担的调查任务。如气象调查。②与全面调查结合，可以发挥相互补充、校对的作用。 ③进行生产过程的质量控制。④用来检验总体特征的某些假设，为行动决策提供依据。抽样调 查的组织形式：纯随机抽样、机械抽样、类型抽样、整群抽样、阶段抽样。 典型调查：根据调查目的和要求，在对研究总体作全面分析后，有意识地从中选取少数具有代表性的单位进行深入调查研究的一种非全面调查。优点：节省人力、物力，既可搜集统计资料，又可分析 研究问题。缺点：资料不齐全，缺乏代表性。主要作用：1.弥补全面调查不足（获取其它统计调 查方法不能得到的统计资料；补充完善统计报表；验证全面调查数据的真实性。2.进行估算某些 指标数值。 重点调查：是一种非全面调查，是在调查对象中选择重点单位进行的调查，但这部分重点单位占总体的绝大比重。优点：省事、省力，能用较少的代价及时搜集到总体的基本情况和基本趋势。缺点： 资料受重点单位影响大，资料一般不齐全。 统计整理：就是根据统计研究的预定目的，对所搜集到的资料进行科学加工，使之条理化、系统化，建立统计数据库，以满足多方面、多层次的反复需要的工作过程。作用：统计整理是统计工作过程 的重要阶段，它是实现从个体单位标志值过渡到总体数量特征值的必经阶段，是统计分析的前 提。其质量的好坏会直接影响统计分析的效果。 绝对指标：又称总量指标，有时也称绝对数。是用来说明一定社会经济现象的规模、水平的总量。它包括总体总量和标志总量。 相对指标：又称相对数，是两个相联系指标的比值。作分母的指标为基数，分子为表数。通过相对指标可反映现象间的相互关系和对比关系。一般分为有名数和无名数。种类有：计划完成相对指标、 结构相对指标、比较相对指标、动态相对指标、强度相对数。 平均指标：又称统计平均数，它是度量频率分布集中趋势或中心位置的指标。也是社会经济统计中最常用的综合指标。它是在同质总体内各总体单位某一数量标志的一般水平。一般有两种分类：静态 平均数、动态平均数。
小学生作文《感悟幸福》范文五篇汇总
小学生作文《感悟幸福》范文五篇 小草说,幸福就是大地增添一份绿意;阳光说,幸福就是撒向人间的温暖;甘露说,幸福就是滋润每一个生命。下面是为大家带来的有关幸福650字优秀范文，希望大家喜欢。 感悟幸福650字1 生活就像一部壮丽的交响曲，它是由一篇一篇的乐章组成的，有喜、有怒、有哀、有乐。每一个人都有自己丰富多彩的生活，我也有自己的生活。我原本以为，吃可口的牛排，打电脑游戏，和朋友开心玩乐就是幸福。可是，我错了，幸福并不仅仅如此。 记得有一次，我放学回到家里放下书包就拿起一包饼干来吃。吃着吃着，突然我觉得牙齿痛了起来，而且越来越痛，痛得我连饼干也咬不动了。我放下饼干，连忙去拿了一面镜子来看。原来这又是那一颗虫牙在“作怪”。“哎哟哟，哎哟哟，痛死我了……”我不停地说着。渐渐地，那牙疼得越来越厉害，疼得我坐立不安，直打滚。后来在妈妈的陪伴下去了医院，治好了那颗虫牙。跨出医院大门时，我觉得心情出奇的好，天空格外的蓝，路边的樟树特别的绿，看什么都顺眼，才猛然一悟，幸福是简单而平凡的，身体健康就是一种幸福! 这学期我发现我的英语退步了，我决定要把这门功课学好，于是，我每天回
家做完作业后，都抽出半小时时间复习英语，在课上也听得特别认真，一遇到不懂的题目主动请教老师。经过一段时间的努力，终于，在上次考试的时候，我考了97分。妈妈表扬了我，我心里美滋滋的。我明白了经过自己的努力享受到成功的喜悦，这也是一种幸福。 …… 每个人都无一例外的渴望幸福。不同的人有不同的感受，其实，幸福就是那种能在平凡中寻找欢乐、能在困境中找到自信的一种心境。同学们，幸福其实很简单，就在我们的身边，触手可及。用心去认真地品味吧，它一直未曾离开我们身边! 感悟幸福650字2 有的人认为幸福就是腰缠万贯，有的人认为幸福就是找到意中人，“采菊东篱下，悠然见南山”是陶渊明对邪恶幸福，“从明天起做一个幸福人，喂马、劈柴、周游世界。从明天起，关心蔬菜和粮食，我有一所房子，面朝大海，春暖花开。”这是海子的幸福。一千种人就有一千种对幸福的理解。 我对幸福的理解就是幸福使简单而平凡的，是无处不在的! 我的牙疼得奇怪而顽强不是这颗牙疼就是那颗牙疼;不是吃冷的疼就是吃热
统计学名词解释
1、统计学 统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 2、指标和标志 标志是说明总体单位属性或特征的名称。指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。 3、总体、样本和单位 统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。简称总体。构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。样本是从总体中抽取的一部分单位。 4、统计调查 统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。它是取得统计数据的重要手段。 5、统计绝对数和统计相对数 反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。 6、时期指标和时点指标 时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。 7、抽样估计和假设检验 抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。 8、变量和变异 标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。数量标志和指标在统计中称为变量。 9、参数和统计量 参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。 10、抽样平均误差 样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。 11、抽样极限误差 抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。 12、重复抽样和不重复抽样 重复抽样也称为回置抽样，是从总体中随机抽取一个样本时，每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。不重复抽样也叫不回置抽样，它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式。13、点估计和区间估计 点估计也叫定值估计，就是直接用抽样平均数代替总体平均数，用抽样成数代替总体成数。区间估计是在一定概率保证下，用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法。 14、统计指数 广义上来说，它是表明社会经济现象的数量对比关系的相对指标。狭义上来说，它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。 15、综合法总指数 凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时，将其中一个或一个以上的因素指
非参数统计实验报告 南邮
实验报告 （ 2012 / 2013学年第一学期） 课程名称非参数统计 实验名称1、数据的描述性统计 2、中心位置的检验问题 3、多样本问题和区组设计问题的比较 4、相关分析 实验时间2012 年10 月15-22 日 学生姓名班级学号 学院(系) 通达学院专业统计学
实验一 一、实验题目 某航空公司为了解旅客对公司服务态度的满意程度，对50名旅客作调查，要求他们写出对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度，满意程度评分从0到100.分数越大，满意程度越高。下表是收集到得数据。 50名旅客对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度的评分 乘机服务机上服务到达机场服务乘机服务机上服务到达机场服务 71 49 58 72 76 37 84 53 63 71 25 74 84 74 37 69 47 16 87 66 49 90 56 23 72 59 79 84 28 62 72 37 86 86 37 59 72 57 40 70 38 54 63 48 78 86 72 72 84 60 29 87 51 57 90 62 66 77 90 51 72 56 55 71 36 55 94 60 52 75 53 92 84 42 66 74 59 82 85 56 64 76 51 54 88 55 52 95 66 52 74 70 51 89 66 62 71 45 68 85 57 67 88 49 42 65 42 68 90 27 67 82 37 54 85 89 46 82 60 56 79 59 41 89 80 64 72 60 45 74 47 63 88 36 47 82 49 91 77 60 75 90 76 70 64 43 61 78 52 72 1、对50名旅客关于乘机服务的满意程度数据作描述性统计分析； 2、对50名旅客关于机上服务的满意程度数据作描述性统计分析； 3、对50名旅客关于到达机场服务的满意程度数据作描述性统计分析； 4、对50名旅客关于这三个方面服务的满意程度数据作一个综合比较的描述性 统计分析。 二、实验步骤 1、乘机服务 1）、直方图
关于以幸福为话题的作文800字记叙文5篇
关于以幸福为话题的作文800字记叙文5篇 ----WORD文档，下载后可编辑修改---- 下面是作者为各位家长学生收集整理的作文（日记、观后感等）范本，欢迎借鉴参考阅读，您的努力学习和创新是为了更美好的未来，欢迎下载！ 以幸福为话题的作文800字记叙文1： 那是我生病后的第三天，妈妈从早上五点就起来为我准备早点。她蹑手蹑脚地走着“针步”，下楼煮早点，“啪”的一声，妈妈打开了煤气。在拿肉丝，打鸡蛋的她全然不知我正躲在楼梯口“监视”着她的一举一动。不一会儿，蛋炒好了。 她开始切肉丝，一不小心，妈妈的手指切破皮了，鲜血正一滴一滴地流下来，为了不影响我的睡眠，她把手指放在嘴里吸了一下，坚持把剩下的肉丝切完。 此时的我，心中犹如打翻了五味瓶，眼里的泪像断了线的珍珠般掉了下来，我再也忍不住了，一个劲地冲到妈妈面前，她赶紧把手背了过去，生怕让我知道了什么。 她吃惊地问我：“妈妈太吵了，吵到你了?”“不，不，没有”她见我这么早起来就让我再回去补个觉。我关心地问：“妈，你的手没事吧?”她吱唔着说：“没事，擦破点皮，不碍事!”我仔细地帮她清洗了伤口，贴了一片创可贴。 吃饭时，妈妈一直地往我碗里夹肉，“孩子，病刚好，多吃点!”可是我见她始终都没吃一块肉。我也夹了两块放在她的碗里。“儿子懂事了，你自己快点吃吧!补身体要紧!”我冲她点点头笑了笑，“嗯。” 这就是幸福，一份简简单单的幸福!我祈祷这幸福能伴我成长。 以幸福为话题的作文800字记叙文2： 在我眼中，成长就是记录我们长大过程中一点一滴的小事情的，而幸福就在这点点滴滴中。 在我的成长记忆中，永不磨灭的是2017年11月的一天。妈妈要去云南，妈妈早上四点半要到指定地点集合，这么早，妈妈要两三点就起来，可是最近我咳嗽比较严重，所以天天给我煮萝卜汤喝。 “叮铃铃，叮铃铃”闹钟叫了起来，把我从睡梦中吵醒，一醒来，去找妈妈，
医学统计学名词解释复习资料
1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。 12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。 13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。 16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。 17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。 18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。 19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。100%X s/CV ?=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值 22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。 描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。 23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。 25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ?= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。 26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。 28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。 30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。它包括两种：点估计和区间估计。 点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。 区间估计：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。 34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。 35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。 36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t 、u 检验、方差分析。 39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。其计算公式为： 40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B 。 统计学（Statistics ）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达 的科学。 总体（population ）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本（sample ）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。
尊重议论文
谈如何尊重人尊重他人，我们赢得友谊；尊重他人，我们收获真诚；尊重他人，我们自己也 获得尊重；相互尊重，我们的社会才会更加和谐. ——题记 尊重是对他人的肯定，是对对方的友好与宽容。它是友谊的润滑剂，它是和谐的调节器， 它是我们须臾不可脱离的清新空气。“主席敬酒，岂敢岂敢？”“尊老敬贤，应该应该！”共和 国领袖对自己老师虚怀若谷，这是尊重；面对许光平女士，共和国总理大方的叫了一 声“婶婶”，这种和蔼可亲也是尊重。 尊重不仅会让人心情愉悦呼吸平顺，还可以改变陌生或尖锐的关系，廉颇和蔺相如便是 如此。将相和故事千古流芳:廉颇对蔺相如不满，处处使难，但蔺相如心怀大局，对廉颇相 当的尊重，最后也赢得了廉颇的真诚心，两人结为好友，共辅赵王，令强秦拿赵国一点办法 也没有。蔺相如与廉颇的互相尊重，令得将相和的故事千百年令无数后人膜拜。 现在，给大家举几个例子。在美国，一个颇有名望的富商在散步 时，遇到一个瘦弱的摆地摊卖旧书的年轻人，他缩着身子在寒风中啃着发霉的面包。富 商怜悯地将8美元塞到年轻人手中，头也不回地走了。没走多远，富商忽又返回，从地摊上 捡了两本旧书，并说：“对不起，我忘了取书。其实，您和我一样也是商人！”两年后，富商 应邀参加一个慈善募捐会时，一位年轻书商紧握着他的手，感激地说：“我一直以为我这一生 只有摆摊乞讨的命运，直到你亲口对我说，我和你一样都是商人，这才使我树立了自尊和自 信，从而创造了今天的业绩??”不难想像，没有那一 句尊重鼓励的话，这位富商当初即使给年轻人再多钱，年轻人也断不会出现人生的巨变， 这就是尊重的力量啊 可见尊重的量是多吗大。大家是不是觉得一个故事不精彩，不够明确尊重的力量，那再 来看下一个故事吧！ 一家国际知名的大企业，在中国进行招聘，招聘的职位是该公司在中国的首席代表。经 过了异常激烈的竞争后，有五名年轻人，从几千名应聘者中脱颖而出。最后的胜出者，将是 这五个人中的一位。最后的考试是一场面试，考官们都 作文话题素材之为人处世篇：尊重 思路 人与人之间只有互相尊重才能友好相处 要让别人尊重自己，首先自己得尊重自己 尊重能减少人与人之间的摩擦 尊重需要理解和宽容 尊重也应坚持原则 尊重能促进社会成员之间的沟通 尊重别人的劳动成果 尊重能巩固友谊 尊重会使合作更愉快 和谐的社会需要彼此间的尊重 名言 施与人，但不要使对方有受施的感觉。帮助人，但给予对方最高的尊重。这是助人的艺 术，也是仁爱的情操。———刘墉 卑己而尊人是不好的，尊己而卑人也是不好的。———徐特立 知道他自己尊严的人，他就完全不能尊重别人的尊严。———席勒 真正伟大的人是不压制人也不受人压制的。———纪伯伦 草木是靠着上天的雨露滋长的，但是它们也敢仰望穹苍。———莎士比亚
最新整理高中关于幸福的议论文800字范文3篇
最新整理高中关于幸福的议论文800字范文3篇 范文一 什么是幸福?当我把一个棒棒糖递给六岁的邻居小妹妹时，她满足的笑容告诉我，这是她的幸福。当我轻轻地走过妹妹的写字台时，我瞥见埋在桌上的妹妹的僵硬的表情。我笑笑，走近，她抬头，水汪汪的眼睛望着我，似乎带着某种渴求。我说：出去玩吧!她笑了，蹦蹦跳跳地跑了出去。我诧异，这么真诚的笑。玩耍是她的幸福。 暑假到了，马上面临实习的哥哥回来了。可没过几天，就不见人影了，好容易盼他回来，暑假也结束了。他说他去了内蒙的好多地方。我关切的问他累吗?他说：累啊!随后又骄傲地说：“可是我学会了许多东西，我相信那对我以后的人生路是有帮助的。”我笑，大声地喊：哥，你是我的榜样。在他看来，他的暑假是充实的，他是幸福的! 夜幕降临，繁星点点。隔着一层帘，我看见常年劳作的父亲坐在那里，默默地吸着一支烟。灯光打在他的脸上，我看不清他的表情，只有那斑白的鬓角依稀可见。父亲真的老了，每天早出晚归来支撑这个家，他一定很累了。眼泪盈满了眼眶，最后还是不争气的流了下来……“咳、、咳、、”一阵剧烈的咳嗽声传来。我擦干眼泪，走到父亲旁边，父亲把那支烟熄灭，慈祥的笑笑，说：爸爸老了，不中用了。我说：没有啊!父女两开怀的笑了，笑声混着一个个烟圈飘向远方……我问父亲：爸，这么多年付出，这么多年劳作，你幸福吗?他坚定地告诉我，幸福!他说：“只要你们开开心心快快乐乐地成长，我做的一切都值得。”他又说：“霞，好好读书，爸爸赚钱供你上大学，我还没老呢，至少还能干XX年，20年……然后是一片寂静，我和父亲看着远方，那里有希望。 年迈的姥姥是家里的大长辈，他常常念叨：平安就是福。那也许是经历了人生的酸甜苦辣后的感悟吧!每逢新春，一大家人在姥姥家围着看电视时，那应该是她的幸福吧! 幸福是什么?它不是你一个人拥有一座豪宅，它是一家人在并不宽敞的屋子里谈笑风生。它不是你一个人有拥山珍海味，它是一家人和和乐乐的吃一些普通
统计学专业
统计学专业 专业简介 学科：理学 门类：统计学类 专业名称：统计学专业 本专业培养具有良好的教学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，具有较好的科学素养，能熟练地运用计算机分析数据，能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
专业信息 培养目标：本专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 培养要求：本专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力，毕业生应获得以下几方面的知识和能力： ◆具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练； ◆掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力； ◆了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术某一领域的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力； ◆了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景； ◆对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，熟悉国家经济发展的方针、政策和统计法律、法规，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力； ◆掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。 主干学科：数学、统计学、经济学、管理学。 主要课程：数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策、风险管理等，以及根据应用方向选择的基本课程(如经济统计方向可选择社会调查方法、经济与社会统计等)。 实践教学：包括学年论文、社会调查、生产实习和毕业论文等，一般安排10—20周。 修业年限：4年。 授予学位：理学或经济学学士学位。 相近专业：数学与应用数学、信息与计算科学。 原专业名：统计学、统计与概率(部分)。 就业数据
感受幸福作文(15篇)
感受幸福作文(15篇) 感受幸福作文第1篇： 幸福是什么？这是许多同学要问的问题。 很小的时候，我就明白钱能够买来一大盒巧克力；钱能够买来玩具汽车；钱能够买许多的美丽的洋娃娃；钱能够买来一个大楼…… 我以为有钱就是幸福。 倡我错了，钱虽然能够买来一屋子巧克力，但买了甜蜜，钱虽然能买到房子，可是却买来家庭幸福；钱虽然能买来药，可是却买来健康，钱虽然能买来闹钟，可是买来时间……那时，我又明白了有钱必须幸福。 以前，我总是为了一条连衣裙而朝思暮想，盼望有一天能够穿上裙子，去放风筝。那时候，我以为拥有就是幸福。 最终有一天，妈妈给我买了这条连衣裙，我高兴的一宿都没有睡觉。可是几天的新鲜劲没有了，穿上裙子后，我并没有什么改变，依然是一个黄毛丫头。于是把它扔到箱子里。几个月后，我又把它翻出来，可是已经小了，穿下了。我又明白了，虽然裙子很美，但都是暂时的，完美的时光总是转瞬消失。 “幸福是什么？”我依然没有感受到。 几年后，我在街上看到了一对耄耋老人，他们虽然履蹒跚，可是互相搀扶，有时抬头看看天上的云卷云舒，有时望望西天如血的残阳，她们脸上洋溢着的是满足和幸福。 噢，我明白幸福就是真情。虽然他们很穷，可是他们很
相爱。他们彼此珍惜，从感叹世界对他们的公平。往往有的有钱人，他们虽然很有钱，可是他们并幸福，因为他们的心总是被金钱和权势所占据了，根本享受了这天伦之乐。 幸福其实很简单，就是和爸爸、妈妈吃一顿饭，和他在一齐聊聊天。 感受幸福作文第2篇： 夜，悄悄地打开了黑暗，散布着一如既往的宁静，天上的繁星披上了闪装，正对着我的眼，似乎害怕我听到它们之间的悄悄话。 知何时，甘寂寞的虫儿起劲地奏起了动听的乐曲，清凉的微风夹杂着泥土的芳香悄悄地将白天的烦闷与喧嚣赶跑。夜，显得更加宁静而诗意了。 静静的，左思，右想，就这样静静地坐在楼顶上，感受着夜馈赠我的美妙。就连天上偶尔飘过的云朵，也像是怕惊动了夜的宁静，如绒毛在平静水面滑过般，显得那么轻柔而迷人。 今夜独处在空旷的夜空下，感受着夜带给我的美妙，幸福惬意溢满于心。原先自我一向以来苦苦追寻的幸福其实就在自我的身边。 以往，有人努力打拼，渴望生活富裕来获得幸福，可一辈子的艰辛拼搏使自我逐渐沦为金钱的奴隶，苦苦追寻的幸福也越寻越远，最终留给自我的是岁月无情地染白的头发。其实，幸福并非是追寻能得到的，幸福是一种感受，仅有用心感受身边的一切，你就能发现，幸福无处在，譬如，管贫
统计学名词解释超级大全
统计学名词解释超级大全第一章导论 统计学：一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 教育统计学：专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门科学。 描述统计：对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均，如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等等。 推断统计：又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之，就是根据已知的情况推测未知情况。 实验设计：研究如何更加合理、有效地获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效地达到实验目的，以揭示试验中各种变量关系的实验计划。 统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。 小数永存法则：第一个样本中所表现出的特性，在其他样本中也会存在，这就是小数永存法则。此处“小数”是指小数量的意思。 大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。
有效数字：指能影响测量准确性的数字。 变量：又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性，离散型，变异性，规律性。 数据：某个数值一旦被取定了，则称这个数值为随机变量的一个观察值。即数据。 总体：性质相同的一类事物的全体。 个体：构成总体的每一基本单位或单元。 样本：总体抽出的部分个体。 参数：表示总体特征的量数。 统计量：直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。 名称变量：指一事物与其他事物在属性、类别上不同。 顺序变量：事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。既无相等的单位又无绝对的零点的变量。 等距变量：只具有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。 比率变量：既有相等的单位，又有绝对的零点的变量。 连续变量：指取值可以是某区间内任一数值的随机变量，它是指测量单位之间可以划分成无限多个细小单位，其数字形式多取小数。 离散变量：指测量单位之间不能再细分的数字资料，其数字形式常取整数。 计数数据：计算人或物的个数所获得的数据。 度量数据：用一定的测量工具或测量标准测量时所获得的数据。 指标：表明总体数量特征的概念和具体数值，又称统计指标，它是把各个个体的特征加总起来的综合结果。