乳酸菌的概念及其分布

乳酸菌的概念及其分布

乳酸菌一词并非生物分类学名词，而是指能够利用发酵性糖类产生大量乳酸的一类微生物的统称．虽然有些霉菌也能产生大量乳酸。但以乳酸细菌为主要类群。因而通常将乳酸细菌称之为乳酸菌。

乳酸菌在自然界中广泛分布。它们不仅栖息在人和各种动物的肠道及其他器官中．而且在植物表面和根际．人类食品．动物饲料．有机肥料．土壤．江．河．湖．海中都发现大量乳酸菌的存在；这类细菌在工业．农业．医药等领域具有很高的应用价值．

(二)乳杆菌属

1.乳杆菌属的形态特征

细胞呈多样形杆状：长或细长杆状．弯曲形短杆状及棒形球杆状，一般成链排列。革兰氏染色阳性，有些菌株革兰氏染色或甲烯蓝染色显示两极体，内部有颗粒物或呈现条纹。通常不运动．有的能够运动具有周生鞭毛。无芽孢。无细胞色素，大多不产色素．

2.乳杆菌属的生理生化特点

化能异氧型，营养要求严格，生长繁殖需要多种氨基酸．维生素、肽、核酸衍生物，根据碳水比合物发酵类型，可将乳杆菌属划外力三个类群，即1.同型发酵群：发酵葡萄糖产生85%以上的乳酸，不能发酵戊糖和葡萄糖酸盐。2.兼异性发酵群：发酵葡萄糖产生85%以上的乳酸，能发酵某些戊糖和葡萄糖酸盐。3.异型发酵群：发酵葡萄糖产生等物质量的乳酸．乙酸和或乙醇．CO2、PH6．o以上可还原硝酸盐，不液化叫胶．不分解酪素．联苯胺反应阴性，不产生吲哚和H2S，多数菌株可产生少量的可溶性氮；微好氧性，接触酶反应阴性，厌氧培养生长良好，生长温度范围5.5~6.2，最适生长温度30~40℃。耐酸性强，生长最适PH为5.5~6.2，在PH<=5的环境中可生长．而中性或初始碱性条件下生长速率降低。自然界分布广泛，极少有致病性菌株。

3.乳杆菌属的代表种

（1）保加利亚乳杆菌。细胞形态长杆状，两端钝圆。固体培养基生长的菌落量棉花状。易与其他乳酸菌区别．能利用葡萄糖．果糖．乳糖进行同型乳酸发酵产生D型乳酸(有酸涩味，适口性差），不能利用蔗糖。该菌是乳酸菌中产酸能力最强的菌种，其产酸能力气菌体形态有关，菌形越大，产酸越多，最高产酸量2%。如果菌形为颗状或细长链状，产酸较弱，最高产酸量1.3％

~2.0%。。蛋白质分解力较弱．发酵乳中可产生香味物质乙醛。最适生

长温度37~45℃，温度高于50℃或低于20℃不生长。常作为发酵酸奶的生产

菌。

（2）嗜酸乳杆菌。细胞形态比保加利亚乳杆菌小，呈细长杆状，能利用葡萄糖．果糖．乳糖．蔗糖进行同型乳酸发酵产生DL型乳酸，生长繁殖需要一定的维生素等生长因子．37℃培养生长缓慢，2一3d可使牛乳凝固。因而，在发酵剂制造及嗜酸菌乳生产中．常在原料乳培养基中添加5%的番茄汁或胡萝卜汁。蛋白质分解力较弱。最适生长温度37℃，20℃以下不生长，耐热性差。最适生长PH5.5~6.0，耐酸性强，能在其他乳酸菌不能生长的酸性环境中生长繁殖。

嗜酸乳杆菌是能够在人体肠道定殖的少数有益微生物菌群之一。其代谢产物有机酸和抗菌物质——乳杆菌素、嗜酸乳素、酸菌素可抑制病原菌和腐败菌的生长．另外，该菌在改善乳糖不耐症．治疗便秘、痢疾．结肠炎，激活免跃系统，抗肿瘤．降低胆固醇水平等方面都具有一定的功效。

1.链球菌属的形态特征

细胞呈球形或卵圆形，成对或成链排列；革兰氏染色阳性，无芽孢，一般不远动，不产生色素。但肠球菌群中某些种能运动或产色素。

2．链球菌属的生理生化特点

化能异养型，同型乳酸发酵产生右旋乳酸，兼性厌氧型，接触酶反应阴性，厌氧培养生长良好。根据生理生化特性可将链球菌属分为4个种群.

3．链球菌属的代表种

（1）嗜热链球菌。细胞形态呈长链球状。某些菌株若不经过中间牛乳培养则在固体培养基上得不到菌落；能利用葡萄糖，果糖．乳糖和蔗糖进行同型乳酸发酵产生L型乳酸。在石蕊牛乳中不还原石蕊，可使牛乳凝固。蛋白质分解力较弱。在发酵乳中可产生香味物质双乙酰。该菌主要特征是能在高温条件下产酸．最适生长温度40~45℃，温度低于20℃不产酸。耐热性强．能耐65~68℃的高温。常作为发酵酸乳．瑞士于酪的生产菌。

（2）乳酸链球菌．细胞形态呈双球．短链或长链状。同型乳酸发酵。在石蕊牛乳中可使牛乳凝固、牛乳随便放置时，牛乳的凝固90%是由该菌所致，产酸能力弱，最大乳酸生物量0.9%~1.0%。可在4%Nacl 肉汤培养基和0.3%亚甲基蓝牛乳中生长。能水解精氨酸产生NH3，对温度适应范围广泛，10~40℃均产酸，最适生长温度30℃，而对热抵抗力弱，60℃30min全部死亡。常作为干酪．配制奶油从乳酒发酵剂菌种。

（3）乳脂链球菌。细胞形态呈双球、短链或长链状；同型乳酸发酵。产酸和耐酸能力均较弱。产酸温

度较低，约18一20℃，37℃以上不产酸．不生长，由于该菌耐酸能力差，菌种保藏非常困准．需每周转接菌种一次或在培养基中添加CaCO31%~3%保藏．不能在4% Nacl肉汤培养基和o．3%亚曱基蓝牛乳中生长，不水解精氨酸。此菌常作为干酪．酸制明油发酵剂菌种。

明串珠菌属

(1）明串珠菌属的形态特征，细胞球形或豆状，成对或成链排列。革兰氏染色阳性，不运动．无芽孢。（2）明串珠菌属的生理生化特点：化能异养型，生长繁殖需要复合生长因子有：畑酸．硫胺素．生物素和氨基酸，不需要泛酸及其衍生物；利用葡萄糖进行异型乳酸发酵产生D型乳酸、乙酸或醋酸．CO2，可使苹果酸转化为L型乳酸。通常不酸化和凝固牛乳，不水解精氨酸，不水解蛋白，不还原硝酸盐，不溶血，不产吲哚。兼性厌氧型，接触酶反应阴性。生长温度范围5~30℃，最适生长温度25℃。

（3）明串珠菌属的培养特征：固体培养，菌落一般小于1.0mm、光滑．圆形．灰白色；液体培养．通常混浊均匀，但长链状菌株可形成沉淀。

（4）代表种—肠膜状明串珠菌：细胞球形或豆状，成对或短链排列；固体培养，菌落直径小于

1.0mm；液体培养，混浊均匀。利用葡萄糖进行异型乳酸发酵，在高浓度的蔗糖溶液中生长合成大量的荚膜物质——葡聚糖，形成特征性黏液，最适生长温度25℃，生长的PH范围3.0~6.5，具有一定嗜渗压性，可在含4%~6%的NaCL培养基中生长。该菌不仅是酸泡菜发酵重要的乳酸菌，而且已被用于生产右旋糖苷的发酵菌株，右旋糖苷是代血浆的主要成分。

片球菌属

（1）片球菌属的形态特征：细胞球形，成对或四联状排列。革兰氏染色阳性，无芽孢，不运动，固体培养，菌落大小可变，直径1.0~2.5mm；无细胞色素。

（2）片球菌属的生理生化特点：化能异养型，生长繁殖需要复合生长因子：烟酸．泛酸．生物索和氨基酸，不需要硫胺素．对-氨基苯甲酸和钴胺素，利用葡萄糖进行同型乳酸发酵产生DL型或L型乳酸；通常不酸化和凝固牛乳，不分解蛋白质，不还原硝酸盐，不

水解马尿酸钠。不产吲哚。兼性厌氧，接触酶反应阴性。生长温度范围25~40℃，最适生长温度30℃。该属中，嗜盐片球菌和嗜盐四联球菌是叁与酱油酿造的重要乳酸菌，耐NaCL浓度18%~20%，嗜盐片球菌、啤酒片球菌、乳酸片球菌是酸泡菜发酵中重要的乳酸菌，可在含6%~8%的NaCL环境中生长，耐NaCL浓度13%~20%.

乳酸菌-双歧杆菌属

（1）双歧杆菌属的形态特征：细胞呈多样形态：Y字形．v字形．弯曲状．勺形，典形形态为分叉杆菌，因而取名bifidus。革兰氏染色阳性，亚甲基蓝染色菌体着色不规则。无芽孢和鞭毛。不运动。

（2）双歧杆菌属的生理生化特点及其功能性：化能异养型，对营养要求苛刻，生长繁殖需要多种双歧因子(能促进双歧杆菌生长，不被人体吸收利用的天然或人工合成的物质，能利用葡萄糖、果糖．乳糖和半乳糖．通过果糖—6—磷酸支路生成摩尔比2：3的乳酸和乙

酸及少量的甲酸和琥珀酸．蛋白质分解力微弱，能利用铵盐作为氮源，不还原硝酸盐，不水解精氨酸，不液化明胶．不产生吲哚．联苯胺反应阴性。专性厌氧，接触酶反应阴性，对氧的敏感性存在不同菌种或菌株的差异，多次传代培养后，菌株的耐氧性增强。生长温度范围25~45℃，最适生长温度37℃。生长pH 范围4．5~8．5，最适生长起始PH6.5~7.0，不耐酸，酸性环境（PH<5.5）对菌体存活不利。

1986年出版的《伯杰氏手统细菌学手册》中，双歧杆菌属共有24个种.目前为止，己报道丁28个种.人体肠道中共有8种．其中数量最多的5种为：两歧双歧杆菌．婴儿双歧杆菌

、青春双歧杆菌、长双歧杆菌、短双歧杆菌。

双歧杆菌是人体肠道有益菌群，它可定殖在宿主的肠黏膜上形成生物学屏障．具有拮抗致病菌．改善微生态平衡．合成多种微生素．提供营养．抗肿瘤．降低内毒素．提高免疫力．保护造血器官．降低胆固醇水平等重要生理功能．其促进人体健康的有益作用，远远超过其他乳酸菌．

传播学复习题5(1)

《传播学》复习题绿色字体表示没有找到 第一章关于传播的基本概念 1、关于传播概念的几种学说——共享说、传递行为说、影响说、社会互动性说，具体含义。答;共享说：着眼于传播的内容信息的共享。 传递行为说：着眼于思想情感的交换，传播就被描述为信息的“传递行为或过程”。 影响说或劝服说：把传播描述为影响他人的过程，认为传播是有意识地影响他人的劝服行为或过程 社会互动性说：传播必然使双方互相联系，相互作用（传播是社会关系的体现） 2、按照信息传受范围的大小，传播学通常把传播分为哪五种类型？ 答：人内传播人际传播群体传播组织传播大众传播 3、传播媒介的发展是一个不断体外化的过程：示现的媒介系统，即人们面对面传递信息的媒介；再现的媒介系统，在这一类系统中，对信息的生产和传播者来说需要使用物质工具或机器，但对信息接收者来说则不需要；机器媒介系统，这些媒介，不但传播一方需要使用机器，接收一方也必须使用机器。 4、传播学的四大先驱及其主要理论。施拉姆对传播学的主要贡献。 1拉斯韦尔的宣传与传播研究现代政治科学的倡始人之一，提出社会传播的三项基本功能：环境监控，社会协调，文化传承。 SW模式：搭建了传播学的理论框架 《社会传播的结构和功能》中提出 Who 谁控制分析 Say what 说什么内容分析 In which channel 通过的渠道媒介分析 To whom 对谁说受众 With what effect 产生什么效果效果分析 2卢因“把关人”研究 提出了信息传播中的“把关人”（gatekeeper）概念。 “把关人”理论成为揭示新闻或信息传播过程内在的控制和机制的一种重要理论。 3霍夫兰与劝服效果实验 把心理试验方法引进传播学领域。揭示了传播效果形成的条件性和复习杂性，以否认早起的“枪弹论”效果观提供了重要依据。 4拉扎斯菲尔德与经验性传播学研究 他是对穿鼻血影响最大的奠基人；“两级传播”理论的提出，不断改进抽样调查技术和量化分析方法，把传播学引向了经验性研究的方向（实证主义方向） 施拉姆对传播学的贡献 传播学科的创立《大众传播学》《传播学概论》《报刊的四种理论》 ①他使传播科学从梦想变成了现实，他是传播学的创立者； ②他是集大成者； ③是第一个具有创建“传播学”这样一个独立学科的明确意识并为之奋斗终生的人； ④他建立4个专门传播研究机构、编辑、出版了近30部的著作； ⑤1949年出版《大众传播学》；

正态分布的性质及实际应用举例

华北水利水电学院 正态分布的性质及实际应用举例 课程名称：概率论与数理统计 专业班级：电气工程及其自动化091班 成员组成：姓名：邓旗学号： 2 姓名：王宇翔学号：1 姓名：陈涵学号：2 联系方式： 2012年5月24日

1 引言：正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在 统计学的许多方面有着重大的影响力。本文就从正态分布的实际性质应用举例等各个方面进行简单阐述并进行探讨，使同学们能够对所掌握的知识有更清楚地认识。 2 研究问题及成果： 正态分布性质； 3原则及标准正态分布； 实际应用举例说明 摘要：正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国数学家与天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究，故此正态分布又称高斯分布。在许多实际问题中遇到的随机变量都服从或近似服从正态分布：在生产中，产品的质量指标，如电子管的使用寿命，电容器的电容量，零件的尺寸。铁水含磷量，纺织品的纤度和强度等一般都服从正态分布。在测量中，如大地测量，天平称量物体，化学分析某物之中某元素的含量等，测量结果一般服从正态分布。在生物学中，同一群体的某种特性指标，如某地同龄儿童的身高，体重，肺活量，在一定条件下生长的农作物的产量等一般服从正态分布。在气象学中，某地每年7月份的平均气温，平均温度以及降水量等一般也服从正态分布。总之。正态分布广泛存在于自然现象，社会现象以及生产，科学技术的各个领域中。本文就从正态分布的实际性质应用举例等各个方面进行简单阐述并进行探讨，使同学们能够对所掌握的知识有更清楚地认识。 关键词：正态分布 The nature of the normal distribution and the example of practical application

二项分布概念与图表和查表方法

二项分布概念及图表 二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。 目录 1 定义 ?统计学定义 ?医学定义 2 概念 3 性质 4 图形特点 5 应用条件 6 应用实例

）。如果进行次伯努利试验，取得成功次数为的概率可用下面的二项分布概率公式来描述： 二项分布公式 二项分布公式 P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中C(n, k) =n!/(k!(n-k)!)，注意：第二个等号后面的括号里的是上标，表示的是方幂。

二项分布

以用于可靠性试验。可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验T小时，而只允许k个式样失败，应用二项分布可以得到通过试验的概率。

正面向上的平均次数为5次(μ= np=)，正面向上的散布程度为√10×（1/2）×（1/2)= 1.58(次)，这是根据理论的计算，而在实际试验中，有的人可得10个正面向上，有人得9个、8个……，人数越多，正面向上的平均数越接近5，分散程度越接近1.58。 图形特点 （1）当（n+1）p不为整数时，二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值； （2）当（n+1）p为整数时，二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。 注：[x]为不超过x的最大整数。 应用条件 1．各观察单位只能具有相互对立的一种结果，如阳性或阴性，生存或死亡等，属于两分类资料。 2．已知发生某一结果（阳性）的概率为π，其对立结果的概率为1-π，实际工作中要求π是从大量观察中获得比较稳定的数值。 二项分布公式 3．n次试验在相同条件下进行，且各个观察单位的观察结果相互独立，即每个观察单位的观察结果不会影响到其他观察单位的结果。如要求疾病无传染性、无家族性等。 应用实例 二项分布在心理与教育研究中，主要用于解决含有机遇性质的问题。所谓机遇问题，即指在实验或调查中，实验结果可能是由猜测而造成的。比如，选择题目的回答，划对划错，可能完全由猜测造成。凡此类问题，欲区分由猜测而造成的结果与真实的结果之间的界限，就要应用二项分布来解决。下面给出一个例子。 已知有正误题10题，问答题者答对几题才能认为他是真会，或者说答对几题，才能认为不是出于猜测因素?

正态分布的概念

1. 正态分布的概念 随机变量X 的概率密度2()2(),()x f x x μσ--=-∞<<+∞， 称X 服从正态分布， 记作),(~2σμN X 。 标准正态分布(0,1)N ，其概率密度22 (),()x x x ?- =-∞<<+∞，分布函数 为 2 2 ()t x x e dt φ- -∞ = 。 2. 设 ) ,(~2σμN X ， 则 {}x P X x μφσ-?? ≤= ? ?? ， {}b a P a X b μμφφσσ--???? <≤=- ? ????? ，()x φ的数值有表可查，特别有 (0)0.5,()1,()1()x x φφφφ=+∞=-=-。 3. 设),(~2σμN X ，则2(),()E X D X μσ==。 4. 设),(~2σμN X ，则),(~22σμb b a N bX a Y ++=)0(≠b 。 若),(~211σμN X ，),(~2 22σμN Y ，X 与Y 相互独立，则 ),(~2 22121σσμμ+++N Y X 。 若12,,,n X X X 相互独立，),,2,1)(,(~2n i N X i i i =σμ，则 ∑∑∑===n i n i n i i i i n i i i c c c c c N X c 1 1 21221 )(,(~为常数） ，，， σμ 5. 二维随机变量(,)X Y 服从二维正态分布，记作 ），，，，（），（γσσμμ222121~N Y X ，其中12(),() E X E Y μμ==， 2212(),()D X D Y σσ==，(,)r R X Y =。 设(,)X Y 服从二维正态分布，则X 与Y 相互独立的充分必要条件是0r =。 6. 当n 充分大时，独立同分布的随机变量12,,,n X X X 的和1n i i X =∑近似服从正态 分布2(,)N n n μσ。 特别是当n 充分大时，若相互独立的随机变量12,,,n X X X 都服从“0-1”分

二项分布

【模块标题】二项分布 【模块目标】★★★★★☆ 迁移 【模块讲解】 知识回顾： 1.定义：在n 次独立重复试验中，事件A 发生的次数ξ是一个随机变量，其所有可能取的值为0,1,2,,n ???， 并且()() 1n k k k n P k C p p ξ?==?（其中0,1,2,,k n =???），即分布列为 ()n p B ，2.二项分布的期望与方差：若()n p B ξ ，，则()=E np ξ，()()1D np p ξ=? 【教材内容1】利用二项分布的计算式求解问题(3星) <讲解指南> 一.题型分类： 1.二项分布基本概念题型； 2.根据二项分布求某一事件的概率；

3.根据二项分布求某一范围的概率； 4.根据二项分布求EX 、DX 及其变形； 5.根据EX 求概率 p 及某一事件的概率 6.根据EX 和DX 求np 二.方法步骤： 1.根据条件判断是否服从二项分布； 2.根据二项分布的性质列出相应的分布列 3. 根据二项分布的公式求解数学期望及方差； 三.难点： 本节的难点在于根据二项分布的公式进行某一事件或某一范围求概率的题型，需要教会学生求解二项分布里面的参数，然后套用公式进行求解。 <题目讲解> 例1. 下列随机变量ξ服从二项分布的是（ ）。 （1）随机变量ξ表示重复抛掷一枚骰子n 次中出现点数是3的倍数的次数； （2）某射手击中目标的概率为0.9，从开始射击到击中目标所需的射击次数ξ； （3）有一批产品共有N 件，其中M 件为次品，采用有放回抽取方法，ξ表示n 次抽取中出现次品的件数 ()M N ＜； （4）有一批产品共有N 件，其中M 件为次品，采用不放回抽取方法，ξ表示n 次抽取中出现次品的件数()M N ＜ A. ()2 ()3 B. ()1 ()4 C. ()3 ()4 D. ()1 ()3 练1. 下面随机变量 X 的分布列不属于二项分布的是（ ） A 、据中央电视台新闻联播报道，一周内在某网站下载一次数据，电脑被感染某种病毒的概率是0.65，设 在这一周内，某电脑从该网站下载数据n 次中被感染这种病毒的次数为 X B 、某射手射击击中目标的概率为p ，设每次射击是相互独立的，从开始射击到击中目标所需要的射击次

传播学概论基础知识吐血大整理(修订版)

传播学概论基础知识吐血大整理 （修订版） 第一章 1.传播的三种定义 ①共享说 ②劝服说 ③反应说（生理学原理来自俄罗斯生理学家巴甫洛夫） 2.信息、符号、媒介的概念 ①信息：产生于主体对客体的认知过程中，如果获悉的某一事物的表征，使人感到对这件事物的不确定性减少了，那么这种表征就是信息。 ②符号：指有意义的代表物或象征形式。符号是信息的外在形式。 ③媒介：信息、知识的载体。也包括与媒介相关的媒介组织。 3.媒介技术发展的四个时代 口语媒介→文字媒介→电子媒介→网络媒介 4.传播的四种类型 自我传播、人际传播、组织传播、大众传播 5.印刷术的影响 1、印刷品数量增多，广泛传播、廉价供应 2、促进知识和思想的传播与扩散 3、导致了近代报刊的产生 4、形成生机勃勃、自由平等的公共文化，为民主政治创造了环境。

第二章 一、施拉姆 1、创立传播学博士课程的时间：1943 2、传播研究所的时间：1947 二、拉斯韦尔 1.5W模式 传者（控制分析） 内容（内容分析） 媒介（媒介分析） 受者（受众分析） 效果（效果分析） 2.传播三功能说 社会雷达（环境监视）、使社会各部分适应、环境传承社会遗产 三、拉扎斯菲尔德 1.伊利县研究 背景：伊利县位于大城市克利夫兰和托莱多之间，人口4.3万，主要为工人和农民。居民多阅读克利夫兰日报、收听克利夫兰、托莱多及全国广播公司的节目；在历届总统选举中，此县投票结果与全国大选结果相近，具有典型性；调查从5月开始，到11月罗斯福击败威尔基结束。 调查结果：大众传播对改变选民投票意向并没有什么用。 2.二级传播论 选民中存在一些意见领袖，大众传播内容基本上是从大众传媒流向意见领袖，然后由他们传给他们想要影响的人们，即人际传播扩大了大众传播内容的传播范围，且比大众传播更有

正态分布的概念和特征

第一节正态分布的概念和特征 一、正态分布的概念 由表1.1的频数表资料所绘制的直方图，图3.1（1）可以看出，高峰位于中部，左右两侧大致对称。我们设想，如果观察例数逐渐增多，组段不断分细，直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央（均数所在处），两侧逐渐降低且左右对称，不与横轴相交的光滑曲线图3.1（3）。这条曲线称为频数曲线或频率曲线，近似于数学上的正态分布（normal distribution）。由于频率的总和为100%或1，故该曲线下横轴上的面积为100%或1。 图3.1频数分布逐渐接近正态分布示意图 为了应用方便，常对正态分布变量X作变量变换。 （3.1） 该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布 (standard normal distribution)，亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差（standard normal deviate）。 二、正态分布的特征： 1．正态曲线（normal curve）在横轴上方均数处最高。

2．正态分布以均数为中心，左右对称。 3．正态分布有两个参数，即均数和标准差。是位置参数，当固定不变时，越大，曲线沿横轴越向右移动；反之，越小，则曲线沿横轴越向左移动。 是形状参数，当固定不变时，越大，曲线越平阔；越小，曲线越尖峭。 通常用表示均数为，方差为的正态分布。用N（0，1）表示标准正态分布。 4．正态曲线下面积的分布有一定规律。 实际工作中，常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数，以便估计该区间的例数占总例数的百分数（频数分布）或观察值落在该区间的概率。正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得。对于正态或近似正态分布的资料，已知均数和标准差，就可对其频数分布作出概约估计。 查附表1应注意：①表中曲线下面积为-∞到u的左侧累计面积；②当已知μ、σ和X时先按式（3.1）求得u值，再查表，当μ、σ未知且样本含量n足够大时，可用样本均数和标准差S分别代替μ和σ，按式求得u 值，再查表；③曲线下对称于0的区间面积相等，如区间（-∞，-1.96）与区间（1.96，∞）的面积相等，④曲线下横轴上的总面积为100%或1。 正态分布曲线下有三个区间的面积应用较多，应熟记：①标准正态分布时区间（-1,1）或正态分布时区间（μ-1σ,μ+1σ）的面积占总面积的68.27%；②标准正态分布时区间（-1.96,1.96）或正态分布时区间（μ-1.96σ,μ+1.96σ）的面积占总面积的95%；③标准正态分布时区间（-2.58,2.58）或正态分布时区间（μ-2.58σ,μ+2.58σ）的面积占总面积的99%。如图3.2所示。 图3.2 正态曲线与标准正态曲线的面积分布

郭庆光传播学教程(第二版)笔记

《传播学教程》第二版郭庆光 第一章传播学的研究对象与基本问题 第一节从传播的定义看传播学的研究对象 一、如何把握传播概念 美—库利社会学传统 社会互动理论倡始人。强调传播的社会关系性，把传播看做是人与人关系得以成立和发展的基础。 美—皮尔士符号学或语义学传统 符号学的创始人，强调符号作为精神内容的载体在传播中所起的特殊作用。 他们开创了界定传播概念的两传统，一是社会学的传统，一是符号学或语义学的传统。后来，这两传统逐渐发生融合 传播的实质：是一种社会互动行为，人们通过传播保持着相互作用和影响的关系。 两个传统的融合：传播是通过符号或象征手段而进行的社会互动。/通过社会互动而共享意义。 信息概念引入后，人与人之间的社会互动行为的介质是作为意义和符号、精神内容和物质载体之统一体的信息。 施拉姆：当我们从事传播的时候，也就是在试图与其他人共享信息——某个观点或某个态度。传播至少有三个要素：信源、讯息和信宿。 阿耶尔：传播在广义上指的是信息的传递，它不仅包括接触新闻，而且包括表达感情、期待、命令、愿望或其他任何什么。 二、传播与信息 传播学考察的主要对象—始终都是人类的社会信息及其传播活动 社会信息与自然界的其他信息的联系和区别 联系（共同点）以质、能波动的形式表现出来。精神内容的载体都表现为一定的物质讯号，作用于人的感觉系统 并引起反馈。因此，社会信息也具有物质属性(至少就精神内容与载体的不可分离性而言)。 区别:为什么说“信息是物理载体和意义构成的统一整体”? （特殊性质）第一，它并不单纯地表现为人的生理层次上的作用和反作用，而伴随着人复杂的精神和心理活动，伴随着人的态度、感情、价值和意识形态；（两个伴随） 第二，作为社会信息的物质载体——符号系统本身，也是与物质劳动密切相关的人的精神劳动的创造物。（一个创造物）在此意义上，我们把社会信息看做是物质载体和精神内容的统一，主体和客体的统一，符号和意义的统一。 （传播学与信息科学是相互影响和相互渗透的）信息科学对传播学的巨大贡献 一．把信息概念引进了传播学领域，提高了传播学理论表述的科学性和严谨性；（提高两性） 二．拓宽了传播学的视野，使它能够把人类传播活动放在更大的系统和环境中加以考察，这有助于探索人类社会传播的一般和特殊规律。（一宽一大） 信息：信息是物质的普遍属性，是一种客观存在的物质运动形式。它在物质运动过程中所起的作用是表述它所属的物质系统，在同其他任何物质系统全面相互作用的过程中，以质、能波动的形式所呈现的结构、状态和历史。——最广义的信息概念。一切表述事物的内部或外部互动状态或关系的东西都是信息。 社会信息：除人的生物和生理信息以外的、与人类的社会活动有关的一切信息。 社会信息是物质载体和精神内容的统一，主体和客体的统一，符号和意义的统一。 信息是由物理载体和意义构成的统一整体。 社会学视点和信息科学视点结合的传播概念：传播是社会信息的传递或社会信息系统的运行。 社区：由地缘关系和社会关系构成的共同体。 三．传播的定义和特点 什么是传播？它的基本特点是什么？] (定义)即社会信息的传递或社会信息系统的运行。（递行—地形） 它的基本特点是什么？ 社会传播是一种信息共享活动。独有—多人共有。共享意味着社会信息的传播具有交流、交换和扩散的性质。 (传播是在一定社会关系中进行的，又是一定社会关系的体现。如何理解这个观点?) 社会传播是在一定社会关系中进行的，又是一定社会关系的体现。

《传播学教程》试题汇总 题库

传播学教程 Chapter One：传播学研究对象的基本问题 一、名解 1、传播：是指社会信息的传播或社会信息系统的运行 2、传播学：研究社会信息系统及其运行规律的科学 3、信息：是物质的普遍属性，是一种客观存在的物质运动形式。信息既不是物质，也不是能量，它在物质运动过程中所起的作用是表述它所属的物质系统，在同其他任何物质系统全面相互作用（或联系）的过程中，以质、能波动的形式所呈现的结构、状态和历史。 4、双重偶然性：是德国社会学家鲁曼提出的概念，指的是传播的双方都存在着不确定性，因此，通过传播所做出的选择有受到拒绝的可能性。 5、传播障碍：包括结构与功能障碍，如传播制度是否合理，传播渠道是否畅通，信息系统的各部分的功能是否正常等等。 6、传播隔阂：包括个人之间的隔阂，个人与群体的隔阂，成员与组织的隔阂，以及群体与群体、组织与组织、世代与世代、文化与文化间的隔阂等等。由于社会信息系统的参与者，无论是个人、群体还是组织，都是具有特定利益、价值、意识形态和文化背景的主体，这里的传播隔阂，既包括无意的误解，也包括有意的曲解。 二、简答 1、传播的基本特点? 答：（1）社会传播是一种信息共享活动； （2）社会传播是在一定社会关系中进行的，又是一定社会关系的体现； （3）从传播的社会关系性而言，它又是一种双向的社会互动行为； （4）传播成立的重要前提之一，是传受双方必须要有共通的意义空间； （5）传播是一种行为，是一种过程，也是一种系统。 2、社会信息系统的特点? 答：（1）是一个开放性系统；（2）是由各种子系统相互连结、相互交织而构成的整体；（3）是一个具有双重偶然性的系统；（4）是一个自我创造、自我完善的系统 Chapter Two：人类传播活动的历史与发展 一、名解 1、信息社会::是指信息成为与物质和能源同等重要甚至比之更加重要的资源，整个社会的政治、经济和文化以信息为核心价值而得到发展的社会。 二、简答 1、信息社会的经济结构特点? 答：信息社会是在农业社会和工业社会充分发展的基础上到来的。媒介技术或社会信息系统的发达是它诞生的基本条件。信息社会的经济结构特点是: （1）社会经济的主体由制造业转向以高新科技为核心的信息和知识产业； （2）劳动力主体不再是体力劳动者，而是信息的生产和传播者； （3）交易结算不再主要依靠现金，而是主要依靠信用； （4）贸易不再主要局限于国内，跨国贸易和全球贸易成为主流。

概率论的基本概念

第一章概率论的基本概念 第一节随机事件、频率与概率 一、教学目的： 1.通过本节起始课序言简介,使学生初步了解概率论简史、特色，从 而引导学生了解本课程概况及学习本课程的思想方法 2.通过本次课教学，使学生理解随机事件概念、频率与概率的概念， 了解随机试验、样本空间的概念，掌握事件的关系和运算，掌握 概率的基本性质及其运算 二、教学重点：概率的概念 三、教学难点：事件关系的分析与运算 四、教学内容： 1.序言：⑴简史⑵学法 2.§1.随机试验: ⑴实例⑵确定性现象⑶随机现象 3.§2.样本空间、随机事件: ⑴样本空间⑵随机事件⑶事件关系 与运算 4.§3. 频率与概率⑴频率定义、性质⑵概率定义、性质 五、小结： 六、布置作业： 标准化作业第一章题目 第二节古典概型、条件概率 一、教学目的： 通过本节教学使学生了解古典概型的定义，理解条件概率的概念，并能够解决一些古典概型、条件概率的有关实际问题． 二、教学重点：古典概率、条件概率计算 三、教学难点：古典概型与条件概率分析与建模 四、教学内容： 1.§４.古典概型 2.§５.条件概率（一） 五、小结： 六、布置作业： 标准化作业第一章题目 第三节乘法公式、全概率公式、Bayes公式、独立性 一、教学目的： 1.通过本节教学使学生在理解条件概率概念的基础上,掌握乘法公

式、全概率公式、Bayes公式以及能够运用这些公式进行概率计算。 2.理解事件独立性概念，掌握用独立性概念进行计算． 二、教学重点： 1.乘法公式及其使用 2.独立性概念及其应用 三、教学难点：应用公式分析与建模 四、教学内容： １.§５.条件概率（二、三）２.§６.独立性 五、小结： 六、布置作业： 标准化作业第一章题目 第四节习题课 一、教学目的： 通过本习题课教学使学生全面系统对概率论的基本概念进一步深化，同时熟练掌握本章习题类型，从而提高学生的分析问题与解决问题的能力． 二、教学重点： 1.知识内容系统化 2.几类问题解决方法 三、教学难点：实际问题转化为相应的数学模型 四、教学内容： 1.本章知识内容体系归纳 2.习题类型： ⑴古典概型计算 ⑵事件关系与运算 ⑶条件概率计算 ⑷乘法公式、全概率公式、Bayes公式使用与计算． ⑸独立性问题的计算 五、讲练习题 第二章随机变量及其分布 第一节随机变量、离散型随机变量的概率分布 一、教学目的： 通过本节教学使学生理解随机变量的概念，理解离散型随机变量的分布及其性质，掌握二项分布、泊松分布，并会计算有关事件的概率及其分布．

(完整版)样本及抽样分布.doc

第六章样本及抽样分布 【基本要求】 1、理解总体、个体和样本的概念； 2、理解样本均值、样本方差和样本矩的概念并会计算； 3、理解统计量的概念，掌握几种常用统计量的分布及其结论； 4、理解分位数的概念，会计算几种重要分布的分位数。 【本章重点】样本均值、样本方差和样本矩的计算；抽样分布—— 2 分布，t分布， F分布；分位数的理解和计算。 【本章难点】对样本、统计量及分位数概念的理解；样本矩的计算。 【学时分配】 4 学时 【授课内容】 §6.0前言 前面五章我们研究了概率论的基本内容，从中得知：概率论是研究随机现象统计规律性的一 门数学分支。它是从一个数学模型出发（比如随机变量的分布）去研究它的性质和统计规律性； 而我们下面将要研究的数理统计，也是研究大量随机现象的统计规律性，并且是应用十分广泛的 一门数学分支。所不同的是数理统计是以概率论为理论基础，利用观测随机现象所得到的数据来 选择、构造数学模型（即研究随机现象）。其研究方法是归纳法（部分到整体）。对研究对象的客观规律性做出种种合理性的估计、判断和预测，为决策者和决策行动提供理论依据和建议。数理 统计的内容很丰富，这里我们主要介绍数理统计的基本概念，重点研究参数估计和假设检验。 § 6.1随机样本 1

一、总体与样本 1.总体、个体 在数理统计学中，我们把所研究的全部元素组成的集合称为总体；而把组成总体的每个元素称为个体。 例如：在研究某批灯泡的平均寿命时，该批灯泡的全体就组成了总体，而其中每个灯泡就是 个体；在研究我校男大学生的身高和体重的分布情况时，该校的全体男大学生组成了总体，而每 个男大学生就是个体。 但对于具体问题，由于我们关心的不是每个个体的种种具体特性，而仅仅是它的某一项或几 项数量指标 X ( 可以是向量 ) 和该数量指标X在总体的分布情况。在上述例子中 X 是表示灯泡的寿命或男大学生的身高和体重。在试验中，抽取了若干个个体就观察到了X 的这样或那样的数值，因而这个数量指标X 是一个随机变量（或向量），而 X 的分布就完全描写了总体中我们所关心的那个数量指标的分布状况。由于我们关心的正是这个数量指标，因此我们以后就把总体和数量指标 X 可能取值的全体组成的集合等同起来。 定义 1：把研究对象的全体（通常为数量指标X 可能取值的全体组成的集合）称为总体；总体中的每个元素称为个体。 我们对总体的研究，就是对相应的随机变量X 的分布的研究，所谓总体的分布也就是数量指 标 X 的分布，因此， X 的分布函数和数字特征分别称为总体的分布函数和数字特征。今后将不区分总体与相应的随机变量，笼统称为总体 X 。根据总体中所包括个体的总数，将总体分为：有限总体 和无限总体。 例 1：考察一块试验田中小麦穗的重量： X =所有小麦穗重量的全体（无限总体）；个体——每个麦穗重x 2

传播学概论试题及答案解析

1.1948年，拉斯韦尔提出了著名的5W传播模式，确定了传播学的研究范围。 2.香农——韦弗第一次提出“噪音”的概念，噪音在信息传递过程中可造成干扰，由此产生信息的衰减和失真。 3．传播学的两大阵营包括：传统学派和批评学派。 4.传播学的定量研究方法主要有：调查研究法、内容分析法、实验法、个案研法 5.传播学的四位奠基人:拉斯韦尔、拉扎斯菲尔德、库尔特卢因、霍夫兰 6.被称为“传播学之父”的学者是威尔伯施拉姆。 7.传播的英文是communication 8.传播的四种基本类型:人内传播、人际传播、组织传播、大众传播 9.美国（传统学派）欧洲（批判学派） 10.三论：信息论、控制论、系统论 11.能动性和创造性是人类语言区别于动物信号系统的最根本特征 名词解释 1.大众传播学 大众传播学是研究大众传播事业的产生、发展、及其与社会的关系、

研究大众传播的内容、过程、功能与效果的学问。 2.“麻醉精神” 麻醉精神指大大小小的传媒给人们带来的讯息，其数量之多已达到令人难以招架的地步。而且人们花费许多时间从事这种视听活动，自认为已经充分了解周围的社会，实际上他们已没有多少机会直接投身社会活动，与社会的关系反而日趋疏远和冷漠了。 3.受众 传播学中的“受众”一词，是社会信息传播的接受者群体的总称。大众传播的受众，则指报刊读者、广播听众和电视观众，是通称这些信息接受者的集合名称。 4.意见领袖：指在人际传播网络中经常为他人提供信息，同时对他 人施加影响的“活跃分子”。在大众传播效果的形成过程中起着重要的中介或过滤的作用，将信息扩散给受众，形成信息传递的两级传播。 5.传播效果：“传播效果”这一概念具有双重含义：1指带有说服动 机的传播行为在受传者身上引起的心理、态度和行为的变化；2指传播活动，尤其是报刊、广播、电视等大众传播媒介对受传者和社会所产生的一切影响和结果（直接+间接+潜在）的总体。 6.拟态环境：就是我们所说的由大众传播活动形成的信息环境，并 不是现实环境的镜子式的再现，而是传播媒介通过对象征性事件或信息进行选择和加工、重新加以结构化以后向人们提示的环境。 7.议程设置功能：指传媒的新闻报道和信息传达活动以赋予各种议

正态分布定义 (2)

正态分布 科技名词定义 中文名称：正态分布 英文名称：normal distribution 定义1：概率论中最重要的一种分布，也是自然界最常见的一种分布。该分布由两个参数——平均值和方差决定。概率密度函数曲线以均值为对称中线,方差越小，分布越集中在均值附近。 所属学科：生态学（一级学科）；数学生态学（二级学科） 定义2：一种最常见的连续性随机变量的概率分布。 所属学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科） 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 百科名片

编辑本段 正态分布的由来 normal distribution 正态分布 一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。 正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中

二项分布概念及图表和查表方法

目录 1定义 ?统计学定义 ?医学定义 2概念 3性质 4图形特点 5应用条件 6应用实例 定义 统计学定义 在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当 时，二项分布就是伯努利分布，二项分布是显著性差异的二项试验的基础。 医学定义 在医学领域中，有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件，称为二项分类变量（dichotomous variable），如对病人治疗结果的有效与无效，某种化验结果的阳性与阴性，接触某传染源的感染与未感染等。二项分布（binomial distribution）就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。

考虑只有两种可能结果的随机试验，当成功的概率（）是恒定的，且各次试验相互独立，这种试验在统计学上称为伯努利试验（Bernoulli trial）。如果进行次伯努利试验，取得成功次数为 的概率可用下面的二项分布概率公式来描述：P=C(X,n)*π^X*(1-π)^(n-X) 二项分布公式 式中的n为独立的伯努利试验次数，π为成功的概率，（1-π）为失败的概率，X为在n次伯努里试验中出现成功的次数，表示在n次试验中出现X的各种组合情况，在此称为二项系数（binomial coefficient）。 所以的含义为：含量为n的样本中，恰好有X例阳性数的概率。 概念 二项分布（Binomial Distribution），即重复n次的伯努利试验（Bernoulli Experiment），用ξ表示随机试验的结果。 二项分布公式 如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1-p，N次独立重复试验中发生K次的概率是P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中C(n, k) =n!/(k!(n-k)!)，注意：第二个等号后面的括号里的是上标，表示的是方幂。 那么就说这个属于二项分布。其中P称为成功概率。记作ξ~B(n,p) 期望：Eξ=np； 方差：Dξ=npq； 其中q=1-p 证明：由二项式分布的定义知，随机变量X是n重伯努利实验中事件A发生的次数，且在每次试验中A发生的概率为p。因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和。 设随机变量X（k）(k=1,2,3...n)服从（0-1）分布，则X=X(1)+X(2)+X(3)....X(n). 因X(k)相互独立，所以期望：

传播学基础 常识

一，传播学基本概念 一，传播学基本概念 传播 传播学 二，传播类型 自我传播形式核心 米德的主我与客我理论 人际传播特点基础动机 “镜中自我” 两级传播与舆论领袖 组织传播形式方向功能怎样改进 大众传播特点功能（基本，负面） “电视人”（容器人） 三，传播学者 杜威 C*H*库利（镜中自我） R*E*帕克（社会进化论案例研究） G*H*米德（主我与客我） W*李普曼（拟态环境刻板成见） 哈罗德*拉斯韦尔（传播功能五W模式宣传分析） 库尔特*卢因（把关） 保罗*拉扎斯菲尔德（舆论领袖两级传播） 卡尔*霍夫兰（说服与态度改变研究） 威尔伯*施拉姆 麦克卢汉（媒介是人体的延伸媒介即信息冷媒介和热媒介） dym123_dym2006-03-15 14:21 四，传播学研究对象 五，传播研究方法 定性研究 定量研究 实地调查法 内容分析法 实验法 控制实验法 个案研究法 受众调查

六，传播学派 经验学派（传统） 批判学派 批判学派与传统学派的差异 法兰克福学派 芝加哥学派 dym123_dym2006-03-15 14:22 七，传播材料 信息特征功能 社会信息化 信息社会 信息技术 讯息 符号基本属性基本功能类型 C*E香农信息论香农—韦佛模式 N*维纳控制论反馈 前馈 系统论 符号互动论 八，传播内容（说什么怎么说） 传播方式的研究成果一面与两面都说 信源的特征 情感诉求与理性诉求 防疫论 内容分析过程与方法作用 dym123_dym2006-03-15 14:22 九，传播过程 传播过程及特征 传播模式 线性传播模式缺陷 拉斯韦尔模式 申农—韦佛模式 控制论传播模式缺陷 奥斯古德—施拉姆模式 梅尔文*德弗勒模式 韦斯特利*麦克莱恩模式 纽科姆的对称模式 格伯纳的模式 系统传播模式

I 基本概念与抽样分布1-8#

应用数理统计概述 不确定性数学：1 . 概率论、数理统计),,(P F Ω 2 . 模糊数学 )}(,{x x ?M 3 . 灰色数学 ],[b a H 4 . 未确知数学 )}(],,{[x F b a 对于上述各个数学分支，各自有相应的运算法则和适用范围。 （一） 概率论： 1．),,(P F Ω： E 是一个随机试验，Ω 为E 的全体基本事件的集合 F 由Ω的一些子集为元素 所构成的集合 人们通过对某事件A 的频率)(A f 的研究，发现了概率 )(A P 和性质及运算 2．讨论的一般方法： 随机变量 → 分布 → 数学期望、方差等（宏观指标） ① 对于一维 ： )(ωξξ= )(i i x ωξ= ∑ <= <=x x i i p x P x F }{)(ξ, i i p x P ==}{ξ ； ? ∞ -= <=x dt t p x P x F )(}{)(ξ, 0)(≥x p . ? ∑ ∞ +∞ -∞ == dx x xp p x E i i i )(1 或 ξ； 2)(ξξξE E D -= ② 对于n 维 ： 随机变量),,,(21n ξξξ → 实数),,,(21n x x x },{})({),,(22111 21n n n i i i n x x x P x p x x x F <<<=<==ξξξωξω ； （二） 数理统计： 1．基础：统计量?? ?? ? =∑=数据分区间处理经验型，如：公式型，n i i n 11ξξ 及其分布 ???经验分布（直方图） 分布 如：统计分布2 χ 2. 样本的处理：① 参数估计； ② 假设检验（参数假设检验<本科>、非参数假设检 验<分布拟合 与 两总体相等性检验>）； ③ 回归分析； ④ 方差分析 与 正交试验设计．

传播学基本理论

中国人民大学新闻学院硕士研究生入学考试复习资料系列 （一）传播学基本理论笔记 第一章绪论一、名词解释１、双重偶然性２、传播障碍和传播隔阂３、社会信息４、传播（99新）二、简述1、传播的基本特点2、社会信息系统的特点是什么？第二章传播历史与发展一、名词解释1、信息社会2、信息革命3、信息4、大众社会5、大众文化二、简述１、哈特的媒介系统分类２、信息社会的特点。第三章符号与意义一、名词解释１、语义空间２、符号３、意义４、象征性互动理论二、简述1、人类传播的发展阶段第四章传播过程与系统一、名词解释１、反馈２、“５Ｗ”模式（９８）３、香农－韦弗的数学模式４、奥斯古德和施拉姆的循环模式５、噪音（００传）6、信源7、传播过程（02新名）8、单向传播、双向传播（00新名）9、前馈10、信宿二、简述１、传播过程的基本构成要素。（０２新）２、传播过程的特点。３、简评社会传播总过程理论。4、传播过程直线模式与循环模式的区别。（００传）5、简评赖利夫妇的传播系统模式。第五章人内传播和人际传播第六章群体传播和组织传播一、名词解释１、人内传播２、人际传播3、组织传播4、群体传播5、传播基本形态6、从众行为7、库利的“镜中我”理论第七章大众传播一、名词解释１、大众传播２、拟态环境（02传名）３、信息环境（０２传）４、廉价报纸、大众报纸（99传名）5、社会地位赋予功能（０１传）6、社会雷达（99传名）7、预言的自我实现8、信息环境的环境化（00传论）9、象征性现实二、简述１、大众传播有哪些特点。2、拉斯维尔“三功能说”。３、赖特“四功能说”。４、施拉姆的社会功能观。５、拉扎斯菲尔德和默顿的功能观。6、大众传播的信息特点三、论述1、试述现代社会中“信息环境的环境化”现象。（００传）2、试析关于大众传播社会影响的观点。第八章传播制度和媒介规范一、名词解释１、极权主义理论２、自由主义理论（９６名）３、社会责任理论（９５名）４、民主参与理论５、发展中国家媒介理论（０１新名）６、“意见的公开市场”（９９传）、“自我修正过程”（０２新）7、报刊四种理论二、简述１、国家和政府对媒介的政治控制方式。２、垄断资本控制传播事业的方式。３、受众对媒介进行社会监督控制的手段。４、我国目前基本传播制度。三、论述１、试析资本主义制度下的媒介规范理论。第九章传播媒介的性质与作用一、名词解释１、媒介即讯息（９８名）这是麦克卢汉在《媒介即讯息》中提出的概念，是对传播媒介在人类社会发展中的地位和作用的一种高度概括，其含义是：媒介本身才是真正有意义的讯息，即人类有了某种媒介才能从事与之相应的传播或其他活动，因此，真正有意义的、有价值的讯息不是各个时代的传播内容，而是这个时代所用的传播工具的性质、它们所开创的可能性及其带来的社会变革。在麦克卢汉看来，每一种新媒介产生都开创了社会生活和社会行为的新方式、媒介是社会发展的基本动力，也是区分不同社会形态的标志。２、地球村这是麦克卢汉在《理解媒介：人的延伸》中提出的概念。他认为，媒介是社会发展的基本动力，是区分不同社会形态的标志。在原始社会，口语是主要的传播媒介，由于听力的物理限制，人们必须生活在小空间的部落群体中，相互保持着近距离的密切联系。文字和印刷媒介产生后，人类由“耳朵的社会”转向了“眼睛的社会”，由于交往和传播不再以物理空间的接近性为前提，人与人的关系变得疏远，部落社会便发生了解体。电子媒介尤其是电视的普及再次改变了这种情况，它们把遥远的世界拉得很近，人与人之间的感觉距离大大缩小，于是人类在更大的范围内重新部落化，整个世界变成了一个新的“地球村”。无论在国际政治、经济还是跨文化交流领域，“地球村”已成为形容当今世界的一个普遍的概念。３、媒介即人体的延伸这是麦克卢汉在《理解媒介：人的延伸》中提出的概念。他认为，媒介是人的感觉能力的延伸或扩展。印刷媒介是视觉的延伸，广播是听觉的延伸，电视则是视听觉的综合延伸。每种媒介的使用都会改变人的感觉平衡状态，产生不同的心理作用和对外部世界的认识和反应方式。这个观点说明，不同的媒介具有不同性质的社会影响，但它并不是严密的科学考察

正态分布的概念及表和查表方法

正态分布概念及图表 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A·棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P·S·拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ= 0,σ= 1时的正态分布是标准正态分布。 目录 1历史发展 2定理 3定义 ?一维正态分布 ?标准正态分布 4性质 5分布曲线 ?图形特征 ?参数含义 6研究过程 7曲线应用 ?综述 ?频数分布 ?综合素质研究 ?医学参考值

历史发展 正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究，故正态分布又叫高斯分布，高斯这项工作对后世的影响极大，他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称，后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他，也是出于这一工作。但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票，其上还印有正态分布的密度曲线。这传达了一种想法：在高斯的一切科学贡献中，其对人类文明影响最大者，就是这一项。在高斯刚作出这个发现之初，也许人们还只能从其理论的简化上来评价其优越性，其全部影响还不能充分看出来。这要到20世纪正态小样本理论充分发展起来以后。拉普拉斯很快得知高斯的工作，并马上将其与他发现的中心极限定理联系起来，为此，他在即将发表的一篇文章（发表于1810年）上加上了一点补充，指出如若误差可看成许多量的叠加，根据他的中心极限定理，误差理应有高斯分布。这是历史上第一次提到所谓“元误差学说”——误差是由大量的、由种种原因产生的元误差叠加而成。后来到1837年，海根（G.Hagen）在一篇论文中正式提出了这个学说。 其实，他提出的形式有相当大的局限性：海根把误差设想成个数很多的、独立同分布的“元误差”之和，每只取两值，其概率都是1/2，由此出发，按狄莫佛的中心极限定理，立即就得出误差（近似地）服从正态分布。拉普拉斯所指出的这一点有重大的意义，在于他给误差的正态理论一个更自然合理、更令人信服的解释。因为，高斯的说法有一点循环论证的气味：由于算术平均是优良的，推出误差必须服从正态分布；反过来，由后一结论又推出算术平均及最小二乘估计的优良性，故必须认定这二者之一（算术平均的优良性，误差的正态性）为出发点。但算术平均到底并没有自行成立的理由，以它作为理论中一个预设的出发点，终觉有其不足之处。拉普拉斯的理论把这断裂的一环连接起来，使之成为一个和谐的整体，实有着极重大的意义。 定理 由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x 的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。 为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。 若 服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例）。