數學統計法中實驗多少次數據有效

⑴ 在數學統計里，什麼叫頻數什麼叫頻率

1、頻數：

頻數又稱「次數」。指變數值中代表某種特徵的數（標志值）出現的次數。頻數也稱次數。在一組依大小順序排列的測量值中，當按一定的組距將其分組時出現在各組內的測量值的數目，即落在各類別（分組）中的數據個數。

2、頻率：

落在不同小組中的數據個數為該組的頻數，頻數與總數的比為頻率。在變數分配數列中，頻數（頻率）表明對應組標志值的作用程度。

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頻數（頻率）數值越大表明該組標志值對於總體水平所起的作用也越大，反之，頻數（頻率）數值越小，表明該組標志值對於總體水平所起的作用越小。

對於有序分類變數，除了給出各類別的頻數和頻率外，還有一個很重要的一方面：低於或者高於某類別的取值的案例的頻數和頻率。因為，個案之間是有等級的，知道比它們高的或者比它們低的頻數或者頻率，是有用的。

特別注意的是統計軟體只能按照類別編碼從小到大進行頻數和百分比的累計，如果編碼不符合要求，就需要手工統計。

⑵ 大量統計多少次概率才准確

用大量統計結果來求概率的方法，做多少次也不能保證絕對准確，只能團陪說：在有概率的情況下，碰或物笑液做得次數越多，得到比較准確的值的可能性越大！

不是所有的事都有概率！！

⑶ 統計學處理數據中，多少組數據才有比較意義

多少個比較都是有意義的 只是結論可靠性問題 例如每組兩個數據得到結論的可靠性肯定沒有每組兩百個數據的可靠性高
但是統計學中並沒有硬性規定要多少個才可以 因為統計學本身就是研究概率問題 樣本數量大小也是影響概率的一個因素
但是在社會學調查里 一般需要360個樣本以上 例如針對某一問題的問卷調查 總體數很大的時候 基於大數定理可以運用標准正態分布簡化計算

⑷ 在DOE實驗中相對應的因子水平要做多少次實驗（重復和仿行）才可以說明我的取樣數據真實有效。

在試驗設計中，仿行測量值取自相同但不同次的試驗運行。這是與重復相比而言，重復只是相同設置下的重復觀測值。可以使用仿行估計由略微不同的試驗條件導致的變化（試驗誤差）。試驗誤差作為基準，確定數據中觀測到的差異是否為統衫宏頌計學意義的不同。為確保絕渣觀測並量化所有試驗變異性，應對仿行隨機化，以覆蓋試驗條件的整個范圍。如果試驗次數太多，或鄭以致無法在穩定的狀態條件下完成，則可對仿行劃分區組。通過劃分區組可以獨立於試驗誤差估計區組效應。

⑸ 統計學的研究方法有哪些

統計學作為一門方法論科學，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在後續課程中學習，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

二、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

四、統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

五、統計推斷法
在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。