统计名词解释
统计学名词解释(超全)
统计学名词解释(超全)统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。
总体：就是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。
参数：是描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本：是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。
变量：指给所要研究的事物起的名字，包括可变的标志和所有的统计指标。
总体参数：描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本统计量：是根据样本数据计算出来的样本指标，用来描述样本的数量特征。
普查：为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。
抽样调查：是按随机原则，从总体中抽选部分单位进行观察，并根据部分单位（样本）的调查数据，从数量方面推断总体参数的一种非全面调查。
统计分组：根据被研究现象总体的内在特点以及统计研究的目的，将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。
统计表：指显示统计整理结果的表格，就是把通过整理的调查数据，使其成为得以说明现象总体数量特征的分组数据，并按一定顺序排列而形成的表格。
时期数据：反映现象总体在一段时期内发展变化总结果的总量指标。
时点指标：反应现象整体在某一的点（瞬间）上所处状况的总量指标。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
时间序列：将反映某种现象的统计指标在不同时间上的数值，按时间顺序排列而成的序列。
发展水平：时间序列中的每一项指标数值，都称为发展水平，它反映了某种现象在一定时期或时点所达到的规模和水平。
均匀发展水平：将不同时间的发展水平加以均匀而得到的均匀数。
发展速度：是反映现象发展变化快慢程度的动态相对指标，是根据两个不同时期的发展水平对比求得的。
环比发展速度：是时间序列中敷陈期发展水平与前期发展水平之比，表明现象逐期发展变化的方向和程度。
定基发展速度：是报告期发展水平与某一固定时期发展水平（最初发展水平）之比，说明现象在较长时期内总的发展变动方向与程度。
统计名词解释
1.参数(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。
统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。
2.正态分布：以均数u为中心左右完全对称的分布，记为X～N(u, )标准正态分布：以均数为0，标准差为1的正态分布，记为u～N(0,1)3.平均数：也叫平均值，这一指标体系来描述一组变量值的集中位置或平均水平。
包括算术平均数、几何平均数、中位数等。
标准差S：反映一组数据的平均离散水平。
是方差的正平方根，其量纲与原变量值相同。
它是最常用的变异指标，标准差越大，说明数据的变异程度越大。
标准误S X：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称均数的标准误。
它反映样本均数间的离散程度，也反映样本均数与相应总体均数间的差异，因而说明了均数抽样误差的大小。
S p(样本率的标准差)：也称率的标准误，可用来描述样本率的抽样误差，率的标准误越小，则率的抽样误差就越小。
变异系数（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。
它实质上是一个相对变异指标,没有度量单位，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。
4.参数检验：如果总体分布为已知的数学形式，对其总体参数进行假设检验称为参数检验。
假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量( , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数检验(parametric test)。
如t、u检验、方差分析。
非参数检验：是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和用参数估计量，直接对比较数据的分布进行统计检验的方法，称为非参数检验(nonparametric test)，又称任意分布检验.C5.率(rate)：强度相对数，用以说明某现象发生的频率或强度。
等于某时期内发生某现象的观察单位数与同期可能发生某现象的观察单位总数之比乘以比例基数。
统计名词解释
应很小，即出现大X 值概率很小。即X 越大，P越小，若P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则没有 理由拒绝H0。 29. X 用途： （1） 实际频数与拟合频数拟合优度： A推断两个或两个以上总体率或构成比有无差别 （四格表/行x列表） 。 B两变量之间有无相互关系。C频数分布的拟合优度检验（判断次样本是否来自某种分布）。 （2）某些分布可用X 近似。 （3）间接应用：如t分布和F分布就是在X 分布基础上推导出来的。 30. 方差分析的基本思想：根据研究目的和设计类型，把总体变异中离均差平方和分解成两部分或更多部 分，也把总变异中的自由度相应分成两部分或更多部分，然后再进行比较，评价由某种因素引起的变异是 否具有统计学意义。 31.假设检验中P，a,b（倍他）的关系及统计学意义： a：检验水准，即显著性检验，在此概率之下的认为是小概率事件，统计学上以为此事件“不可能发生”， 以此判断是否不拒绝H0无效假设， 在假设检验中， 按a检验水准， 拒绝了原来正确的H0， 即犯了第1类错误， 犯此错误的概率为a。 b：在T假设检验中，按照a检验标准，没有拒绝原来错误的无效假设，即犯了第2类错误，犯次错误的概率 是b。 P：是在H0成立时大于等于用样本计算的统计值出现的概率用P值与检验水准a比较，根据比较的结果作出统 计判断。如果P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则接受H0拒绝H1。P值越小只能说明作出拒绝H0， 接受H1的推论时犯错误的机会越小。 32.制定参考值步骤： （1）从正常人总体中抽样（2）控制测量误差 （3）判定是否需要分组确定参考值范围（4）决定单侧还是双侧 （5）选择合适的百分上限（6）对资料的分布进行正态性检验 （7）根据资料的分配类型选定恰当的方法进行参考值范围的估计 33. 标准差与标准误不同： （1）二者描述内容不同：前者个体变异；后者群体变异。 （2）二者与n样本含量关系不同：n很小时S不稳定，n足够大时S接近总体标准差；而S不变时，n接近无穷 大时，标准误接近0。 （3）二者用途不同：S：描述观察值的离散程度/计算CV即变异系数/估计医学参考值范围/计算标准误；标 准误：反映均数抽样误差大小/估计总体均数可信区间/用于假设检验。 34. 变量：观察指标在统计学上统称为指标变量，它反应的是生物个体间的变异情况，根据其性质可分为 定性变量（分类）和定量变量（连续）。
统计学名词解释
名词解释：1、分类数据：是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示的。
(P5)2、四分位数：也称四分位点，它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。
(P89)3、方差分析：是通过检验个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
(P264)4、相关系数：是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。
(P304)5、居民消费价格指数：是度量居民消费品和服务项目价格随时间变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品和服务价格水平的变动情况。
(420)6、顺序数据：是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
(P6)7、抽样误差：是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。
(P33)8、离散系数：也称变异系数，它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
计算公式为：(P103)1.v s= s／⎺x9、置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。
(P177)10、点估计：用样本统计量＾θ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值。
(P176)11、系统抽样：将总体中的所有单位（抽样单位）按一定的顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按后按事先规定好的规则确定其他样本单位。
(P19)12、中心极限定理：设从均值为μ、方差为σ2（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值⎺X的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2／n的正态分布。
(P165)13、回归模型：描述因变量ｙ如何依赖于自变量ｘ和误差项的方程。
对于只涉及一个自变量的一元线性回归模型可表示为ｙ=β0+β1ｘ+ε。
(P308)14、指数平滑法：是通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法是t+1期的预测值等于t期的实际观察值与t期的预测值的加权平均值。
(P378)15、非概率抽样：是相对于概率抽样而言的，指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
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完整版)统计学名词解释统计学名词解释第一章绪论在统计学上，随机变量指的是取值之间不能预料到的变量。
总体，又称母全体或全域，是指具有某种特征的一类事物的全体。
构成总体的每个基本单元称为个体。
从总体中抽取的一部分个体称为样本。
次数指的是某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。
频率，又称相对次数，指某一事件发生的次数被总的事件数目除，即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。
概率指某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。
一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值。
参数，又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。
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。
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。
简单次数分布表适合数据个数和分布范围比较小的时候用，它是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。
而分组次数分布表适合数据个数和分布范围比较大的时候用。
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。
分组次数分布表的编制步骤包括求全距、定组距和组数、列出分组组距、登记次数和计算次数。
相对次数分布表用频数比率或百分数来表示次数，而累加次数分布表则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。
双列次数分布表用同一个表表示有联系的两列变量的次数分布。
而不等距次数分布表则适用于像工资级别和年龄分组这样的不等距数据。
需要注意的是，归组效应是分组次数分布表的缺点之一，因为原始数据不见了，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。
统计名词解释
名词解释：1，总体（population）：总体指根据研究目的所确定的同质的观察单位的全体。
更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
可分为有限总体和无限总体。
总体中只包含有限个观察单位者为有限总体，反之为无限总体。
2，样本（sample）：从总体中随机抽取部分观察单位的测量结果集合称为样本。
样本应具有可靠性和代表性。
样本的可靠性是指样本的确是来自同一总体，具有同质性；代表性是必须采用随机抽样方法从总体中获得的足够多的观察单位。
3，参数（parameter）：参数是用来表示总体分布特征的统计数字。
统计中常用的总体参数有描述总体分布中心位置或集中趋势的总体平均数指标；有描述总体离散度的总体变异指标。
4，统计量（statistic）：统计量是依据样本观察值推算出的反映样本分布特征（如样本平均数、样本变异等）的一些量。
5，误差（error）：观察值与真值之差称为误差。
误差分为过失误差、系统误差和随机误差三类。
6，抽样误差（sampling error）：抽样误差是随机误差中的一种，它是由抽样所至的样本统计量与总体参数间的差异。
抽样误差愈小，用样本推算总体的精确度就愈高，反之亦然。
7，正态分布（normal distribution）和标准正态分布（）：由密度曲线f(x) = （1/√2π）×(1/σ）×EXP[(-1/2)×(x-x0)^2/σ^2]确定的中间高、两边低、左右对称的连续随机变量的分布称为正态分布。
记为N(μ，σ2) ，其中μ为总体均数σ为总体标准差；把总体均数为0，把总体标准差为1的正态分布N（0，1）称为标准正态分布。
一般正态分布可以通过μ=（x-μ）/σ转化为标准正态分布。
8，抽样误差（sampling error）：在抽样研究中，由抽样所至的样本与总体参数间的差异称为抽样误差。
9，标准误（standard error）：标准误就是样本统计量的标准差，它反映了统计量间的变异程度，也间接的反映抽样误差的大小。
统计名词解释
1.总体：根据研究目的确定的研究对象称为总体。
样本：总体的一部分。
样本具有一定的含量和代表性。
总体与样本的关系：样本来自总体；具有一定容量和代表性。
2.参数：由总体计算的特征数。
统计数：由样本计算的特征数。
总体参数由相应的统计数来估计。
3.准确性：指在试验或调查中某一实验指标或性状的观测值与气真值接近的程度。
精确性：指在试验或调查中同一实验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
正确性：精确性、准确性合称为正确性。
4.随机误差：这是由于虚度无法控制的内在和外在的偶然因素，尽管在试验中力求一致但不可能绝对一致所造成的。
带有偶然性，难以消除，影响试验的精确性。
系统误差：这是由于试验动物的初始条件不同所引起的。
容易克服，影响试验的准确性。
5.平均数：用来描述资料的集中性。
主要包括：算数平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数。
6.标准差：样本标准差s是表示资料中观测值变异程度大小的统计数，描述了资料的离中性。
7.变异系数：表示资料中观测值变异程度大小。
8.小概率事件实际不可能性原理：把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为~。
9.显著水平：用来确定无效假设是否被否定的概率标准。
10.试验指标：用来衡量结果的好坏或处理效应的高低、在试验中具体测定的性状或观测的项目。
11.卡方检验的用途：适合性检验、独立性检验、资料的分布类型检验、方差同性质检验。
12.适合性检验：判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验。
13.独立性检验：根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
14.直线回归分析：在回归分析中，只有一个自变量一个因变量，这两个变量之间的关系可以用一条直线描述，这种回归分析叫~~。
15.决定系数r2：是回归平方和与离回归平凡和的比值，表示回归直线方程估计可靠程度的高低。
相关系数r：决定系数的平方。
R2：拟合度，回归曲线的相关系数。
16.能直线化的曲线类型：双曲线函数、幂函数、指数函数、对数函数、Logistic生长曲线17.协方差（ANOCOV）：与均积相应的总体参数。
统计学名词解释资料
11、统计分组：根据研究任务的需要和事物内在的特点，将统计总体按照一定的标志划分为若干组成部分 的一种统计方法。
假设检验:是抽样推断的一项重要内容，是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设 是否可信的一种统计方法。
相关关系:两种类型： 一类是函数关系，另一类是相关关系。函数关系。函数是指现象之间有一种严格的 确定性的依存关系。相关关系。相关关系是指客观现象之间确实存在的，但数量上不是严格对应的依存关系。在这种关系中，对于某一现象的每一数值，可以有另一现象的若干数值与之相对应
7、普查：专门组织的一次性的全面调查。
8、统计调查：根据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的手机统计原始资 料的工作过程，是统计认识过程的第二个阶段，即定量认识的阶段。
9、 统计报表：按照国家统一规定的表格形式，统一规定的指标内容，统一规定的报送程序和报送时间， 由填报单位自上而下逐级提供统计资料的一种统计调查方式。
20、增长量：用来说明社会经济现象在一定时期内所增长的绝对数量的指标。
21、发展速度：以相对数形式表现的动态分析指标，是两个不同时期发展水平指标对比的结果。
22、增长速度：反映现象数量增长方向和程度的动态相对指标。
23、统计指数：指用来反映不能同度量的多种事物综合动态变化的特殊相对数。
24、个体指数：指同一种现象的报告期与基期指标数值对比得到的发展数度指标。
12、分类数列：将各组别与次数按一定的次序排列所形成的数列。
统计名词解释
第一章统计：是统计工作，统计资料，统计科学的总称统计工作：是搜集，整理和分析统计资料的实际工作的过程，这一过程具体包括统计设计，统计调查，统计整理，统计分析四个阶段统计学：是从总体上阐述客观现象数量方面的特征与相互关系的方法论科学总体：指客观存在的，在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体总体单位：是构成统计总体的个别事物或基本单位标志：是说明总体单位特征的名称，分为品质标志和数量标志指标：是说明总体数量特征的名称及其数值变异：是指标志和指标的具体表现存在的差别变量：是指可变的数量标志和统计指标第二章数量指标是说明社会经济现象总规模或总工作量的指标，一般表现为绝对数形式。
质量指标是说明总体内部数量关系和总体单位一般水平的统计指标，表现为相对数和平均数的形式统计指标体系是指若干个相互联系的统计指标所构成的总体，用以说明被研究现象各个方面相互依存和相互制约的关系，从不同角度、侧面全面反映研究对象的总体状况统计分组是根据事物的内在特点和统计研究的需要，将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的部分，从而深入认识事物的本质特征。
第三章1.统计调查：是按照预定的统计任务，运用科学的调查方法，有组织、有计划地向社会实际搜集资料的过程。
统计调查是我们认识的基础，分析的前提，决策的依据。
2.经常性调查：是随着被调查对象的连续变化，随时将变化的情况进行连续不断地登记。
3.调查对象：是我们应搜集调查资料的全部单位的总体，它是由调查目的所决定的，并由许多性质相同的调查单位所组成。
4.普查：是专门组织的一次性全面调查，可以用来搜集某些不能够或不适宜用定期全面统计报表搜集的统计资料。
5.重点调查：指在调查对象总体中，只选择其中的一部分重点单位进行调查，以了解总体基本情况的一种调查方法，是非全面调查。
6.典型调查：是一种非全面调查，是根据调查的目的与要求，在对研究对象进行全面分析的基础上，有意识的选出少数具有代表性的典型单位，进行深入的调查，借以认识事物本质及其发展变化规律的一种调查方法。
统计名词解释
统计名词解释
统计（Statistics）是一门数学科学，它研究如何收集、分析、解释和呈现数据。
统计学的应用十分广泛，几乎应用于所有领域，例如社会科学、自然科学、医学、商业、工程等等。
统计学分为描述统计和推断统计两大类。
描述统计（Descriptive Statistics）主要研究如何收集、组织、汇总和呈现数据，其目的在于描述数据的基本特征。
推断统计（Inferential Statistics）则主要研究如何根据样本数据推断总体的性质，其目的在于对总体做出推断。
常用的统计学方法包括均值、中位数、标准差、方差等，这些方法可以用来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，还有假设检验、置信区间等方法用于推断总体参数。
统计学还涉及到调查设计和实验设计等方面。
调查设计主要研究如何设计问卷、抽样等，使得获得的数据更加可靠和有效；实验设计主要研究如何设计实验方案，以得到有力的实验结果。
在现代社会中，数据已经成为一种非常重要的资源，而统计学则是处理这些数据的重要工具。
因此，掌握统计学的基本知识和方法是非常有必要的。
统计学名词解释
10、统计整理：根据统计研究目的和统计分析的要求，使统计调查所获得的原始资料进行科学的分类和汇总，或对简单加工过的资料进行再加工，使之系统化、条理化，从而得出能够反映事物总体特征资料的工作过程。
11、统计分组：根据研究任务的需要和事物内在的特点，将统计总体按照一定的标志划分为若干组成部分的一种统计方法。
A60----70分这一组B70----80分这一组C60---70或70---80两组都可以D作为上限的那一组
4、2003年-----2004年间，甲单位的商品销售额平均增长速度是乙单位的103%，这是（B）
A比例相对指标 B比较相对指标 C强度相对指标 D动态相对指标
5、变量数列中的各组（单位数）表示我们所要考察（标志值）在各组中出现的次数，所以称为次数。
6、变量数列中各组标志值出现的次数称（频数），各组单位数占单位总数的比重称（频率）。
7、所谓同度量因素，就是在计算综合指数时，吧不能直接相加的（指标）过渡到可以总的指标的那个（媒介因素）。
8、编制时间序列应遵循的基本原则就是保证构成时间数列的（各个指标值）具有（可比）性
统计整理:根据统计研究的目的，把统计调查所搜集到的资料（原始资料、次级资料）进行科学的加工，使之系统化、条理化、科学化，从而得出能够反映事物总体特 征的资料的工作过程
统计分组：根据研究的目的和现象的内在特点，按某个标志（或几个标志）把被研究的总体分为若干不同性质的组。
抽样调查：是一种非全面，按随机原则从全部研究对象中抽取部分单位进行观察，并根据样本的实际数据对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的估计和判断的一种统计调查方法。。
A相对数时间序列 B时期数列 C平均数时间数列 D时点数列
10、“首末折半法”适用于（B）
统计学名词解释
1.总体:根据研究的目的确定的同质观察单位的全体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合2.参数:描述总体数量特征的统计指标3.样本:从总体中随帆抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本，该样本中所包含的观察单位数称该样样本的样本含量。
4.误差:泛指实测值与真值之差。
按其产生的原因的性质可粗分为随机误处和非随机误差，后者又可分为系统误差和非系统误差。
5.标准误:将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称为均数的标准误(反应样本均数间的离散程度，也反应样本均数与相应总体均数间的差异，从而说明均数抽样误差的大小)6.医学参考值:指包括绝大多数的正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理级生化指标常数，也叫正常值。
由于存在个体差异，生物医学数据并非常数，而是在一定的范围内波动，故又采用医学参考值范围作为判定正常或者异常的标准。
7.医学参考值范围：7：I类错误:指拒绝了实际上成立的HO，这类“弃真”的错误称为I型错误，其架率大小用a表示。
8.II类错误:指接受了实际上不成立的HO,这类“存伪”的误称为II 型错误，其频率大小用β。
9.系统误差:在实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生的原因往往是克制的或可以掌握地。
10.医学参考值:指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种的生理及生化指标常数，也成正常值。
11.随机误差:是一类不恒定、陆机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。
脸机误差是不可避免的，在大量的重复测量中，或在抽样过程中，它可出现或大或小或正或负，呈一定规律的变化。
12.抽样误差:这种由个体变异产生，随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
13.P 值:概率又叫几率，是度量某一随机事件A发生可能性的大小的一个数值，(Λ)，P(A)越大，说明此时入事件发生的概率越大。
统计学 名词解释
统计学名词解释1. 啥是总体呀？比如说咱全校学生就是一个总体呀！总体就是包含所研究的全部个体的集合。
就像一片森林，所有的树木加起来就是总体。
2. 样本呢，就是从总体里抽出来的一部分呀！比如从全校学生里随机选出来的 100 个学生就是样本呀。
这不就像从那片森林里砍几棵树出来研究一样嘛！3. 平均数大家都懂吧？就是一组数据的平均值呀！像咱班这次考试成绩的平均数，能反映出咱班的整体水平呢！这不就像大家一起走路，平均数就是大家走的平均速度嘛。
4. 中位数呢，就是按顺序排好中间的那个数呀！比如 1、2、3、4、5，那 3 就是中位数呀。
这就好比排队，站在中间的那个人的位置就是中位数呀！5. 众数可有意思啦！就是一组数据中出现次数最多的那个数呀！比如咱班同学最喜欢的颜色，出现最多的那个颜色就是众数呀。
这就好像一堆糖果里，数量最多的那种糖果嘛！6. 方差呀，就是用来衡量数据波动大小的呀！方差大，说明数据波动大；方差小，说明数据稳定呀。
就像天气，有时晴天有时雨天，波动大；一直晴天，波动就小呀！7. 标准差呢，和方差有关系，其实就是方差的平方根呀！它也能看出数据的离散程度呢。
就好像跑步的步幅，步幅变化大，标准差就大嘛！8. 概率，哇，这个可重要啦！就是某件事发生的可能性大小呀！比如抛硬币正面朝上的概率是二分之一呀。
这不就像抽奖，中不中奖都有个概率在那嘛！9. 相关系数呢，就是衡量两个变量之间关系的呀！要是相关系数大，说明关系紧密；要是小，说明关系不那么密切呀。
就像两个好朋友，关系好的相关系数就大嘛！10. 回归分析呢，就是找变量之间的关系呀！通过一些数据，找出它们之间的规律呀。
这就像找宝藏，通过一些线索找到宝藏的位置嘛！我的观点结论：统计学的这些名词都好有意思呀，能帮助我们更好地理解和分析数据呢！。
统计学名词解释汇总
统计学名词解释汇总概述本文档收集了一些常见的统计学名词解释，旨在帮助读者更好地理解统计学领域中的相关概念和术语。
名词解释1. 总体（Population）: 指研究对象的全体，包括对研究感兴趣的所有个体或单位。
总体（Population）: 指研究对象的全体，包括对研究感兴趣的所有个体或单位。
2. 样本（Sample）: 从总体中选取的一部分个体或单位，用来代表整个总体进行研究。
样本（Sample）: 从总体中选取的一部分个体或单位，用来代表整个总体进行研究。
3. 抽样（Sampling）: 从总体中选取样本的过程，可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。
抽样（Sampling）: 从总体中选取样本的过程，可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。
4. 参数（Parameter）: 描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。
参数（Parameter）: 描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。
5. 统计量（Statistic）: 根据样本数据计算得出的数值，用来代表总体参数的估计。
统计量（Statistic）: 根据样本数据计算得出的数值，用来代表总体参数的估计。
6. 标准差（Standard Deviation）: 描述数据集合离散程度或波动性的度量，是方差的平方根。
标准差（Standard Deviation）: 描述数据集合离散程度或波动性的度量，是方差的平方根。
7. 假设检验（Hypothesis Testing）: 根据样本数据来统计推断总体参数的过程，包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。
假设检验（Hypothesis Testing）: 根据样本数据来统计推断总体参数的过程，包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。
8. 置信区间（Confidence Interval）: 用于对总体参数的估计范围进行区间估计，根据样本数据计算得出。
置信区间（Confidence Interval）: 用于对总体参数的估计范围进行区间估计，根据样本数据计算得出。
统计学名词解释
备择假设：与原假设逻辑相反的假设。
比例：一个样本中各个部分的数据占全部数据之比。
比率：样本中各不同类别数值之间的比值。
必然事件：在同一组条件下，每次试验一定出现的事件。
变量：说明现象某种特征的概念。
标准差：方差的平方根。
标准分数：也称标准化值或分数，它是变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。
标准化残差：残差除以它的标准差后得到的数值。
不规则波动：称为随机波动，指序列中的偶然性波动。
不可能事件：在同一组条件下，每次试验一定不出现的事件。
参数：用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。
残差：因变量的观测值y i与根据估计的回归方程求出的预测值y i之差，用e表示。
对于第i 个观测值，残差为e i=y i-y i。
充分统计量：在样本加工统计量的过程中不损失任何信息的统计量。
抽样分布：样本统计量的分量。
抽样框：用于抽选样本的总体单位信息，是概率抽样中所不可缺少的。
抽样误差：由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的差异。
处理：不同的因子水平。
次序统计量：设有样本，若有满足如下条件的函数：每当样本得到一组观察值x1,x2,…x n时，其由小到大的排序x(1)<=x(2)<=…<=x(n)中，第i个值x(i)就作为统计量X(i)的观测值，而X（1），X(2)，…，X(n)称为次序统计量。
β错误：原假设为伪却在检验中未拒绝原假设，又称取伪错误错误或第Ⅱ类错误，用β表示其概率。
а错误：原假设为真却在检验中原假设放弃，又称弃真错误或第Ⅰ类错误，用а表示其概率。
单因素方差分析：研究一个分类型自变量同数值型因变量之间关系的一种统计方法。
点估计：用样本估计量θ的取值直接作为总体参数θ的估计值。
独立性：两个事件中不论哪一个事件发生与否并不影响另一个事件发生的概率，则称这两个事件具有相互独立性。
独立性检验：对两个分类型变量是否存在相依关系的检验。
如果存在相依关系，有必要对这种相关性进行进一步测定。
统计名词解释
名词解释1 实验小区：指接受某种处理的材料单元。
2 实验数据：实验获得的原始资料，由于原始资料一般以数字形式表达，所以也称实验数据。
3样本：从总体中抽取一部分个体所组成的集团，也包括随机样本和偏袒样本。
4 变量：表现出变异的一群观测值总称变量。
包括连续变量和非连续变量。
5 参数：由总体的全部观测值计算得到的某一特征数。
6 统计数：由样本的观测值计算得到的某一特征数。
7田间试验：指在田间土壤，自然气候等环境条件下栽培作物，进行与作物有关的各种科学研究的实验。
8实验指导：用来衡量实验结果的好坏或处理效应的高低在实验中具体测定的形状或观测的项目。
9 因素水平：对实验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称因素水平。
10 实验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目。
11 田间实验设计：按照实验目的要求和实验地具体情况将各实验小区在实验地上作最合理的设置和排列。
12 重复：指试验中同一实验处理设置在2个或2个以上的实验单位。
13 随机排列：试验中每一个处理都有同等机会设置在一个重复中的任何一个实验小区。
14 局部控制：将整个实验环境或实验小区划分成若干个小环境或区组。
在小环境或区组内使非处理因素尽可能一致，实现实验条件的局部一致性。
15 单因素实验：指只研究一个因素对实验指标影响的实验。
16实验方案：指根据实验目的与要求而拟定的进行比较的一组实验处理总称。
17 数量性状：指能够以量测或计算的方法表示其特点的性状。
18 计量资料：指用度量衡等计量工具以量测方式直接获得数量性状资料，也称连续性变量资料。
19 计数资料：指用计数方式获得数量性状资料。
20 质量形状：也称属性形状，指能观测到而不能直接测量的形状。
21 次数分布：由不同区间内观察值出现的次数组成的分布，将次数分布作成表格形式，叫次数分布表。
22 平均数：最常用的统计数，用来描述资料的集中性，即观测值以某一数值为中心而分布的性质，并以平均数作为资料的代表进行资料间的相比较。
统计学名词解释
一、名词解释标志：统计标志简称标志，是说明总体单位属性或特征的名称。
指标：统计指标简称指标，是反映统计总体数量特征的X畴和具体数值。
变量：可以是在不同总体单位之间具体表现不尽一样的标志，也可以是在不同时间或空间上数值不尽相等的指标。
普查：为某种特定目的而专门组织的一次性全面调查。
统计报表：按统一规定的表格形式，统一的报送程序和报表时间，自下而上提供根底统计资料。
统计表：用来表现统计资料的表格，是展示统计资料的常见方式。
总量指标：反映社会经济现象开展的总规模、总水平的综合指标。
相对指标：又称相对数，它是两个有相互联系的现象数量的比率，以反映现象的开展程度、构造、强度、普遍程度或比例关系。
平均指标：是将一组数据的总和除以该组数据的项数所得到的结果，是说明同一总体各单位标志值一般水平的指标。
变异指标：测定离散程度的指标。
综合反映总体各单位标志值的差异程度和离散程度。
抽样估计：在抽样调查的根底上，用样本的实际资料计算样本指标，并据此估计或推算总体相应数量特征的一种统计推断方法。
总体：即所要认识的研究现象全体，它是由所研究X围内具有某种一样性质的全体单位所组成的整体。
总体单位：总体的单位数，用N表示。
样本：又称子样，它是从总体中随机抽取出来，代表总体的那局部单位的集合。
时间序列：把反映某种现象在不同时间上的开展变化情况的一系列统计指标志，按照时间先后顺序排列起来所形成的序列。
开展速度：将报告期开展水平与基期开展水平相比照而计算的动态相对指标，用以反映现象报告期水平比基期水平开展的相对程度。
增长速度：将报告期增长量与基期开展水平比照而计算的相对指标，用以反映现象报告期水平比基期水平纯增减的相对程度。
狭义的统计指数：是一种特殊的相对数，它是反映多种不能直接相加的现象数量总体变动的相对数。
数量指数：反映生产、经营或经济工作中数量变动的指数。
质量指标指数：说明产品或工作等质量变动的指数。
指数体系：由假设干个有联系的指数结合形成的一个整体。
统计的名词解释
统计的名词解释统计是一门应用数学学科，通过收集、整理、描述、分析和解释数据的方法研究现象规律和决策问题的一门科学。
统计作为一种基础的数据处理方法，广泛被应用在各个领域，包括经济、社会学、医学、环境科学等等。
在进行统计研究时，有一些基础的名词是需要了解并掌握的，下面将详细介绍这些名词的解释。
1. 样本：样本是从总体中抽取的一部分数据，用于代表整个总体。
在实际统计研究中，往往因为时间、经费和人力等原因不能对整个总体进行研究，因此需要抽取样本，并通过对样本数据进行分析和推断来得出总体的结论。
2. 总体：总体是指所研究的事物的全体，是一个被研究的对象。
在统计中，总体可以是一个国家的人口，一种商品的销售数量等等。
总体是确定样本的重要依据，样本的抽取应当符合总体的特征，确保样本的代表性。
3. 变量：变量是指一种现象或事物的性质或特征，它是用来描述事物状态的一个量。
在统计中，变量可以分为离散变量和连续变量两种类型。
离散变量指的是可以计数的，例如一个班级的学生人数；而连续变量指的是可以测量的，例如一个学生的身高和体重。
4. 数据：数据是指用各种方法观察和测量所得到的原始信息。
数据可以是通过文献调研、问卷调查和实验等多种方式获得，是进行统计分析的重要基础。
5. 频数：频数是指某个变量某个取值在样本内出现的次数。
频数是理解和分析样本数据的基础，它可以用来计算统计量、绘制图表和研究数据的分布特征。
6. 频率：频率是指某个变量某个取值在样本内出现的次数与样本容量之比。
频率可以用来描述某个变量某个取值在样本中的重要程度，它在统计中被广泛使用。
7. 统计量：统计量是根据样本数据计算出来的数值，用来描述某个变量的特点或总体参数的估计。
在实际统计应用中，常用的统计量有均值、方差和标准差等。
8. 参数：参数是指总体分布的某个特征值，它是由总体的整体特征决定。
参数是了解总体特征的基础，但是对于参数的估计需要进行抽样和统计分析。
9. 假设检验：假设检验是用来检验某个统计假设的一种方法。
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名词解释：
1，总体（population）：总体指根据研究目的所确定的同质的观察单位的全体。
更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
可分为有限总体和无限总体。
总体中只包含有限个观察单位者为有限总体，反之为无限总体。
2，样本（sample）：从总体中随机抽取部分观察单位的测量结果集合称为样本。
样本应具有可靠性和代表性。
样本的可靠性是指样本的确是来自同一总体，具有同质性；代表性是必须采用随机抽样方法从总体中获得的足够多的观察单位。
3，参数（parameter）：参数是用来表示总体分布特征的统计数字。
统计中常用的总体参数有描述总体分布中心位置或集中趋势的总体平均数指标；有描述总体离散度的总体变异指标。
4，统计量（statistic）：统计量是依据样本观察值推算出的反映样本分布特征（如样本平均数、样本变异等）的一些量。
5，误差（error）：观察值与真值之差称为误差。
误差分为过失误差、系统误差和随机误差三类。
6，抽样误差（sampling error）：抽样误差是随机误差中的一种，它是由抽样所至的样本统计量与总体参数间的差异。
抽样误差愈小，用样本推算总体的精确度就愈高，反之亦然。
7，正态分布（normal distribution）和标准正态分布（）：由密度曲线f(x) = （1/√2π）×(1/σ）×EXP[(-1/2)×(x-x0)^2/σ^2]确定的中间高、两边低、左右对称的连续随机变量的分布称为正态分布。
记为N(μ，σ2) ，其中μ为总体均数σ为总体标准差；把总体均数为0，把总体标准差为1的正态分布N（0，1）称为标准正态分布。
一般正态分布可以通过μ=（x-μ）/σ转化为标准正态分布。
8，抽样误差（sampling error）：在抽样研究中，由抽样所至的样本与总体参数间的差异称为抽样误差。
9，标准误（standard error）：标准误就是样本统计量的标准差，它反映了统计量间的变异程度，也间接的反映抽样误差的大小。
10，点估计（point estimation）：直接用样本统计量来估计总体参数值的统计方法称为点估计。
11，区间估计（interval estimation）：根据样本统计量，按一定的概率大小确定包含未参数的可能范围的统计方法称为区间估计。
12，可信区间（confidence interval）和可信度（confidence level）：按预先给定的概率大小确定包含未知参数的可能范围，该范围称为可信区间或置信区间。
可信区间应该以预先给定的概率包含相应的总体参数。
而预先给定的概率称为可信度或置信度。
13，参考值范围（reference range）：总体中个体值的散布范围称为参考值范围。
14，假设检验（hypothesis testing）：假设检验亦称显著检验。
它是根据研究目的，对样本的总体特征提出一个假设，然后根据样本资料所提供的信息通过选择合适的样本统计量去对该假设做出拒绝还是不拒绝的推断过程。
15，Ⅰ型错误（type Ⅰerror）和Ⅱ型错误（type Ⅱerror）：在假设检验中如果错误地拒绝了一个实际上成立的H0时所犯的错误称为Ⅰ型错误，Ⅰ型错误的概率是事先规定的，检验水准α反映了这类错误的概率；如果错误的接受了一个实际上不成立的H0时所犯的错误为Ⅱ型错误，其概率用β表示，一般是未知的。
16，检验水准（size of a test）：检验水准一般用α表示，它规定了在一个假设检验过程中错误的拒绝一个实际上成立的H0时所犯的错误概率上限，即Ⅰ型错误的概率。
17，检验效能（power of a test）：记β为Ⅱ型错误概率，则1-β称为检验效能，它反映了当总体间确有差异时，假设检验方法按规定的检验水准α发现该差异的能力。
18，完全随机设计（the completely random design）：完全随机设计是指将受试单位完全随机地分配到各处理组中进行实验研究，或分别从互相独立的不同总体里随机的抽取样本进行比较的一种设计方法。
19，随机单位组设计（the randomized completely block design）：随机单位组设计又称随机区组设计，它是将k个非处理因素相同或很接近的受试对象配成一个单位组，分别随机的接受k个处理，或同一
受试对象作k次不同的处理，为配对设计的推广。
20，非参数统计（nonparametric statistics）：非参数统计又称不拘分布（任意分布）的检验，是指不依赖于总体分布类型，也不对总体参数进行任何假设而直接采用样本分布对总体分布进行统计推断的一类假设检验方法，即这类方法不受总体参数的限制。
21，直线回归（linear regression）：建直线回归是建立一个应变量随自变量变化而变化的直线方程，并要求各实测点到该直线纵向距离的平方和最小。
直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种。
22，回归系数（regression coefficient）：回归系数即回归直线的斜率，在直线回归方程中用b表示样本回归系数，β表示总体回归系数。
b的统计意义为X每增（减）一个单位时，Y的平均该变量。
23，直线相关（linear correlation）：直线相关又称简单相关，用于双变量正态分布资料，分析两变量间的变化是否存在直线关系。
直线相关的性质可由散点图直观说明。
24，相关系数：相关系数又称积差相关系数（coefficient of product-moment cerrelation）或Pearson 相关系数，以符号r表示样本相关系数， 表示总体相关系数。
它是说明具有直线关系的两个变量相关关系的密切程度和相关方向的指标。
25，观察性研究（observational study）：观察性研究又称调查研究，它是指研究者不需对研究对象采取什么干预措施（处理因素），只是“被动”观察客观实际情况。
在调查研究中，①研究的因素（处理因素）是客观存在的；②不能用随机化分组的方法来平衡组间的混杂因素。
26，实验性研究（experimental study）：研究者根据研究目的人为的对实验单位设置干预措施（处理因素），控制非干预措施的影响，通过对实验结果的分析，评价干预措施的效果，这种研究称为实验研究。
在实验研究中，①研究者能人为设置处理因素；②受试对象接受何种处理因素或水平是由随机分配而定的。
27，对照（control）：对照是指受试对象不施加处理意因素或施加处理因素之前的状态。
对照的基本要求实验组与对照组除处理因素不同外，其它条件尽量保持一致，即保持实验条件的“均衡”性。