Populacja generalna: zbiorowość statystyczna, tzn zbiór dowolnych elementów nie identycznych z punktu widzenia badanej cechy.

Próba: podzbiór populacji podlegający bezpośrednio badaniu ze względu na ustaloną cechę w celu osiągnięcia wniosku o kształtowaniu się wartości tej cechy w populacji.

Liczebność próby: liczba elementów populacji generalnej wybranej do próby. Liczebność oznacza się n n<30 to próba małej liczebności.

Próba losowa: jest to próba której dobór z całej populacji dokonany był w drodze losowania tzn, w taki sposób, że jedynie przypadek decyduje o tym który element populacji generalnej wchodzi do próby a który nie.

Próba reprezentatywna: to próba której struktura pod względem badanej cechy nie różni się istotnie od struktury populacji generalnej. Próba ta jest miniaturą populacji generalnej daje więc podstawę do wysuwania prawidłowych o niej wniosków. Uzyskiwaniu próby repr. sprzyja dobór właściwego schematu losowania próby.

Schemat losowania próby: praktyczny sposób losowania elementów populacji generalnej, uwzględnia możliwości techniczne koszt i efektywność uzyskiwanych wyników. Metoda repr zajmuje się szczegółowo różnymi schematami losowania próby.

Losowanie niezależne: schemat losowania próby ze zwracaniem każdego wylosowanego elementu w trakcie losowania, tak że jeden element może zostać wylosowany więcej niż raz do próby.

Losowanie zależne: schemat losowania próby bez zwracania każdego wylosowanego elementu populacji generalnej, tak że jeden element może zostać wylosowany tylko raz do próby.

Wyniki próby: są to zaobserwowane wartości badanej cechy w tych elementach populacji generalnej, które zostały wybrane do próby. Wyniki próby losowej o liczebności n stanowia wartość n-wymiarowej zmiennej losowej. Wyniki dużej próby grupuje się zwykle w klasy, tworząc szereg rozdzielony.

Przestrzeń próby: zbiór wszystkich możliwych wyników próby o liczebności n

Statystyka z próby: zmienna losowa będąca dowolna funkcją wyników próby losowej

Estymator: dowolna statystyka Z służąca oszacowaniu nieznanej wartości parametru Θ populacji generalnej.

Rozkład estymatora: jest to rozkład prawdopodobieństwa statystyki będącej estymatorem

Parametry rozkładu estymatora: najważniejsze to wartość oczekiwana E(Z) oraz wariancja D²(Z) w rozkładzie statystyki Z będącej estymatorem jakiegoś parametru Θ populacji

Błąd przeciętny szacunku: pierwiastek z wariancji, tzn odchylenie standardowe D(Z) w rozkładzie estymatora Z za pomocą którego szacuje się parametr Θ pop. gen.

Estymacja punktowa: metoda szacunku nieznanego par.Θ polegająca na tym że jako wartość parametru Θ przyjmuje się wartość estymatora Z tego parametru otrzymaną z danej n-elementowej próby losowej.

Estymator nieobciążony: Z spełnia równość E(Z)=Θ oznaczającą że estymator szacuje parametr bez błędu systematycznego

Estymator efektywny: Z o możliwie małej wartości D²(Z) stosowanie estymatora efektywnego oznacza popełnienie małego błędu przeciętnego szacunku D(Z)

Estymator zgodny : Z parametru Θ spełnia warunek

Estymator który jest statystycznie zbieżny do parametru Θ czyli jest to estymator podlegający działaniu prawa wielkich liczb

Estymacja przedziałowa: estymacja parametru Θ polegająca na badaniu tzw. przedziału ufności dla tego parametru.

Przedział ufności: losowy przedział wyznaczony za pomocą przedziału estymatora a mający tę własność że z dużym z góry danym prawdopodobieństwem pokrywa wartość szacowanego parametru Θ : P{a<Θ<b} = 1- α a,b-dolna i górna granica przedziału ufności, 1-α dane z góry

Współczynnik ufności: to prawdopodobieństwo 1-α występujące po prawej stronie wzoru na przedział ufności oznaczające prawdopodobieństwo z jakim parametr Θ jest pokryty tym przedziałem. Współczynnik ufności w praktyce wybiera się jako dowolnie duże prawdopodobieństwo najczęściej przyjmowanymi wartościami są liczby 0,90 0,95 0,99.

Im bliższy 1 jest współczynnik ufności tym szerszy otrzymuje się przedział ufności. Dlatego też bez specjalnej potrzeby nie należy przyjmować zbyt wysokich wartości współczynnika ufności.

Zmienna losowa: nazywamy funkcję określoną dla przestrzeni zdarzeń elementarnych która każdemu zdarzeniu elementarnemu przyporządkowuje liczbę rzeczywistą z określonym prawdopodobieństwem. Jeżeli zbiór wartości zmiennej jest zbiorem przeliczalnym lub skończonym zmienną nazywamy dyskretną. Jeżeli zmienna przyjmuje wartości z pewnego przedziału liczbowego to nazywamy ją zmienną losową ciągłą.

Wariancja zmiennej losowej: to miara rozproszenia wartości zmiennej wokół wartości średniej którą obliczamy przy pomocy wzoru

V(X)=E(X - E(X))²

---