统计学知识点梳理
统计学复习要点
1.统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学(不列颠百科全书)2.按照计量层次分: 分类数据、顺序数据、数值型数据3.按收集方法分：观测数据和实验数据4.按时间状况分：截面数据和时间序列数据5.总体：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素6.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本容量或样本量7.参数：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，所关心的参数主要有总体均值(?)、标准差(?)、总体比例(?)等8.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数，所关心的样本统计量有样本均值(?x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等9.数据的间接来源：系统外部的数据和系统内部的数据10.二手数据的特点：搜集容易，采集成本低、作用广泛、在研究中应优先考虑11.二手数据的可靠性评估：数据是谁搜集的？为什么目的而搜集的？数据是怎样搜集的？什么时候搜集的？12.数据的直接来源：调查数据、实验数据13.概率抽样的特点：按一定的概率以随机原则抽取样本，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率14.简单随机抽样：从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位入抽样本的概率是相等的，最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础。
15.分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本16.整群抽样：将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查17.系统抽样：将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其它样本单位。
先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位18.多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查19.非概率抽样：相对于概率抽样而言。
统计学原理大一知识点梳理
统计学原理大一知识点梳理1.统计学的定义和目标：-统计学是一门学科，研究如何收集、分析、解释和推断数据。
-统计学的主要目标是从已有的数据中得出有关总体的推断，并为决策提供依据。
2.数据类型：- 数据可以分为定性数据（qualitative data）和定量数据（quantitative data）。
-定性数据是描述性的，通常是非数值型的，如性别、种族等。
-定量数据是可计量的，通常是数值型的，如身高、体重等。
3.数据收集：-数据收集可以通过调查问卷、实验、观察等方式进行。
-数据的收集要保证样本的代表性，以及数据的准确性和真实性。
4.描述统计：-描述统计是对收集到的数据进行整理、总结和展示的过程。
-描述统计包括计数、柱状图、饼图、均值、中位数等方法。
5.概率与概率分布：-概率是描述随机事件发生可能性的数值。
-概率分布是描述随机变量取值和其对应的概率的函数。
6.统计推断：-统计推断是通过样本数据对总体进行推断的过程。
-参数估计是通过样本数据估计总体参数的值。
-假设检验是根据样本数据判断总体参数是否满足一些假设。
7.抽样与抽样方法：-抽样是从总体中选取部分个体作为样本的过程。
-简单随机抽样是每个个体被选中的概率相等，且无关的抽样方法。
-系统抽样是按照一定规则选取个体作为样本的抽样方法。
-分层抽样是将总体划分为若干层，然后在每一层内进行简单随机抽样的方法。
8.正态分布：-正态分布（也称为高斯分布）是一种对称的连续概率分布。
-正态分布的特点是均值、中位数和众数相等，且有68-95-99.7规则。
9.点估计与区间估计：-点估计是通过样本数据估计总体参数的一个具体值。
-区间估计是通过样本数据给出总体参数的一个范围，即置信区间。
10.相关分析与回归分析：-相关分析是研究两个变量之间的相关关系的统计方法。
-回归分析是研究一个自变量和一个因变量之间的函数关系的统计方法，其中包括简单线性回归和多元线性回归。
11.方差分析：-方差分析是研究两个或两个以上样本均值差异的统计方法。
统计学原理考试知识点整理
第1章绪论1、统计的含义统计一词最基本的含义是对客观事物的数量方面进行核算和分析，是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动.2、统计的特点P3数量性具体性综合性3、统计学的若干基本概念总体与总体单位P１0:总体是指在某种共性的基础上由许多个别事物结合起来的整体,构成总体的个别事物叫总体单位;总体的特征:同质性,大量性,差异性;总体的分类:有限总体与无限总体;标志、变异与变量Ｐ1０:标志,是指说明总体单位特征的名称。
变异:总体单位之间品质和数量上的差异,即可变标志在总体各单位之间所表现出的差异.变量:可变的数量标志。
连续型变量与离散型变量联系和区别：连续型:变量值可作无限分割的变量离散型：变量值只能以整数出现的变量指标与标志P１1（指标,说明总体数量特征的概念）区别：第一,指标说明总体的特征,而标志则说明总体单位的特征.第二,指标只反映总体的数量特征,所有指标都要用数字来回答问题，没有用文字回答问题的指标。
而标志既有反映数量也有反映品质.第2章统计调查1、统计调查的含义及其在统计工作中的地位Ｐ13含义:根据统计研究的目的,有组织、有计划地搜集统计资料的过程地位:是统计工作的第一阶段,是整个统计工作的基础一环2、统计调查的基本原则P13-１4一、要实事求是,如实反映情况二、要及时反映,及时预报三、要数字与情况相结合３、统计调查的组织形式:普查P１4:含义:为搜集某种社会经济现象在某时某地的情况而专门组织的一次性全面调查、优缺点：,适用场合:主要用于一些重要项目呢的调查，如人口普查、耕地普查、基本单位普查、工业普查和库存普查等;随机抽样调查P14：含义(按随机原则（机会均等原则）从总体中抽取部分单位进行调查,并借以推断和认识总体的一种统计方法）以及具体的抽样方法【第七章】(简单随机、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样)及适用场合；非随机抽样:含义（调查者有意识地或随意而非随机地从总体中抽取部分单位进行调查的统计方法)以及具体的抽样方法P15(重点抽样:只对总体中为数不多但影响颇大的重点单位进行研究的一种非全面调查、典型抽样:根据对调查对象的初步了解,有意识地从中挑选有代表性的单位进行研究的一种非全面调查,灵活方便，反映迅速,省时省力，深入具体、任意抽样：方便抽样或随意抽样,点插着随意抽取调查单位进行调查的一种方法，如市场调查,民意调查，柜台访客调查,街头路边拦人调查、配额抽样:在对总体作若干种分类和样本总容量既定的情况下,按配额（按一定要求给定的样本单位数）从总体各部分抽取调查单位进行调查的方法【权重】)及适用场合4、统计调查方案的内容（调查对象、调查单位和报告单位)P21调查对象和调查单位就是统计调查中的总体和总体单位报告单位又叫填报单位，是指按照调查方案的要求负责向上级报送调查结果的单位5、调查误差P２4：含义与分类:调查所得的统计数字与调查对象的实际数量之间的差异(数量之差),工作误差:由于调查工作中的食物所造成的的误差,代表性误差:以部分推断总体时必然存在的误差;产生原因P25;防止和减少调查误差的方法P２５：一．要正确周密地制订统计调查方案二．健全原始记录,完善统计台账三．加强对统计人员的培训,提高统计人员的素质四．要加强对统计调查资料的审核五．要科学地抽取样本和选择典型六．加强统计司法，严惩弄虚作假第3章统计整理1、统计整理的意义和程序统计整理的含义P27根据统计研究的目的要求，对统计调查所取得的各项资料进行科学的分组和汇总的工作过程。
统计学理论基础知识(史上最全最完整)
统计学理论基础知识(史上最全最完整)统计学是一门关于收集、分析、解释和展示数据的学科。
它在许多领域中都发挥着重要作用，包括自然科学、社会科学、商业和医学等。
基本概念- 数据：统计学的研究对象，可以是数值、文字或图像等。
- 总体与样本：总体是我们想要研究的所有个体或事物，而样本是从总体中选择的一部分。
- 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。
- 频数与频率：频数是某个数值出现的次数，频率是频数与样本大小之比。
描述统计学- 中心趋势：用于衡量数据集中的位置，常用的统计量有平均数、中位数和众数。
- 变异程度：用于衡量数据集中的离散程度，常用的统计量有标准差、方差和四分位数。
- 数据分布：用于描述数据集中每个值的频率分布情况，常用的图表有直方图和箱线图。
推断统计学- 参数估计：通过样本统计量对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
- 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行推断性统计分析，包括设置原假设和备择假设，并进行显著性检验。
相关分析- 相关系数：用于衡量两个变量之间的关联程度，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
- 回归分析：用于建立变量之间的数学关系，常用的回归分析有线性回归和多元回归。
统计学软件- 常用统计软件：如SPSS、R、Excel等。
- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等。
这份文档提供了统计学的基础知识概述，包括基本概念、描述统计学、推断统计学、相关分析和统计学软件。
它将帮助读者理解统计学的核心概念和方法，为进一步探索统计学打下坚实的基础。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
统计学知识点梳理
统计学第一章导论1.1.1 什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。
1.2 统计数据的类型1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：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。
例如：支付方式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、工资、产量等。
统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集的数据。
例如：降雨量、GDP、家庭收入等。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3 截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1 总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
1.3.2 参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。
第二章数据的搜集2.1 数据的来源2.1.1 数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。
统计学期末知识点总结
1.多重共线性：当回归模型中存在两个或两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性。
2.相关关系：变量之间存在的不确定的数量关系，称为相关关系。
3.五个相关关系：正线性相关，负线性相关，完全正线性相关，完全负线性相关，非线性相关，不相关。
若 0＜r≤1，表明 x 与 y 之间存在正线性相关关系；若－1≤r ＜0，表明 x 与 y 之间存在负线性相关关系；若 r＝＋1，表明 x 与 y 之间为完全正线性相关关系；若 r＝－1，表明 x 与 y 之间为完全负线性相关关系。
|r|→1 说明两个变量之间的线性关系越强；|r|→0 说明两个变量之间的线性关系越弱。
4.回归直线的拟合优度：回归直线与各观测点的接近程度称为回归直线对数据的拟合优度。
判定系数 R2测度了回归直线对观测数据的拟合程度。
5.最小二乘估计法：通过使因变量的观测值 yi 与估计值yi ∧之间的离差平方和，即残差平方和，达到最小来估计β0和β1的方法。
6. F 检验和 t 检验各有什么作用：F 检验是检验自变量 x 和因变量 y 之间的线性关系是否显著；t 检验是检验自变量对因变量的影响是否显著，也就是回归系数的检验。
7.8.正态分布—Z分布：大样本或小样本总体标准差σ已知。
9.N-1的T分布：小样本σ未知。
10.参数估计：点估计与区间估计11.置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
12.置信水平：置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例。
置信水平越大，所需的样本量也就越大，置信区间越宽。
13.评价估计量的标准：无偏性：是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性：是指对同一参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量越有效。
一致性：是指随着样本量n的增大，估计量的值越来越接近总体参数的真值。
14.样本量越大，样本均值的抽样标准差就越小。
15.总体数据的方差越大，估计时所需的样本量越大。
16.数据概括性度量：（数据分布特征的测量）集中趋势，离散程度，分布形态（偏态与峰态）17.三个分布：对称分布—众数=中位数=平均数左偏分布—平均数<中位数<众数右偏分布—众数<中位数<平均数18.标准分数的用途：①变量值与其平均数的离差除以标准差后的值称为标准分数，用Z表示。
统计学各章节期末复习知识点
统计学各章节期末复习知识点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
作为一门广泛应用于各个领域的学科，统计学的知识点非常丰富。
以下是统计学各章节的期末复习知识点汇总：1.数据收集与描述-数据类型：定量数据和定性数据-数据收集方式：问卷调查、观察、实验-描述统计：中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（范围、方差、标准差）、数据分布（直方图、条形图、饼图）2.概率论基础-随机试验与样本空间-事件与事件概率-古典概型、几何概型和统计概型-条件概率与独立性-伯努利试验与二项分布3.随机变量及其分布-随机变量与分布函数-离散型随机变量与其分布律-连续型随机变量与其概率密度函数-均匀分布、正态分布、指数分布等常见分布4.多个随机变量的分布-边缘分布与条件分布-两个离散型随机变量的联合分布律-两个连续型随机变量的联合概率密度函数-相互独立的随机变量的分布5.随机变量的数字特征-数学期望与其性质-方差与标准差-协方差与相关系数-矩、协方差矩阵与相关系数矩阵6.大数定律与中心极限定理-辛钦大数定律-中心极限定理-切比雪夫不等式与伯努利不等式7.统计推断基础-参数估计：点估计、区间估计-置信区间与置信水平-假设检验：原假设与备择假设、显著性水平、拒绝域-类型Ⅰ错误和类型Ⅱ错误-样本容量与统计检验的效应大小8.单样本与双样本推断-单个总体均值的推断：正态总体与非正态总体-单个总体比例的推断-两个总体均值的推断：独立样本与配对样本-两个总体比例的推断9.方差分析与回归分析-单因素方差分析-两因素方差分析-简单线性回归分析：最小二乘法-多元线性回归分析：拟合优度、剩余平方和、变量选择10.非参数统计方法-指标：秩和检验、秩和相关检验、符号检验- 分布：符号检验、秩和检验、秩和相关检验、Kolmogorov-Smirnov检验这些是统计学各个章节的期末复习知识点的一个概述。
每个章节都拥有更加详细和复杂的内容，需要学生在复习中深入理解并进行练习。
统计学知识点
统计学知识点关键信息项：1、统计学的定义与范围统计学的基本概念涵盖的主要领域2、数据收集方法普查与抽样调查观察法与实验法问卷设计要点3、数据整理与描述数据分类与分组集中趋势的度量（均值、中位数、众数）离散程度的度量（方差、标准差、极差）4、概率与概率分布随机事件与概率的定义常见概率分布（正态分布、二项分布等）概率计算方法5、抽样分布样本均值与样本比例的分布中心极限定理6、参数估计点估计与区间估计置信区间的构建与解释7、假设检验原假设与备择假设的设定检验统计量的选择与计算显著水平与决策规则8、方差分析单因素方差分析原理多重比较方法9、相关与回归分析相关系数的计算与解读简单线性回归模型回归系数的估计与检验11 统计学的定义与范围111 统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它通过运用数学、概率论和数理统计等方法，从数据中提取有价值的信息，以帮助人们做出决策、解决问题和发现规律。
112 统计学涵盖了多个领域，包括社会科学、自然科学、工程技术、医学、商业等。
在社会科学中，统计学可用于研究人口趋势、经济发展、社会现象等；在自然科学中，可用于实验数据分析、模型验证等；在工程技术中，可用于质量控制、可靠性分析等；在医学中，可用于临床试验、疾病监测等；在商业中，可用于市场调研、销售预测等。
12 数据收集方法121 普查是对研究对象的全体进行调查，其优点是能够获得全面、准确的信息，但成本高、耗时长，且在实际操作中往往难以实现。
抽样调查则是从研究对象的总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样，概率抽样包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等，非概率抽样包括方便抽样、判断抽样、配额抽样等。
122 观察法是通过观察研究对象的行为、现象等来收集数据，适用于无法直接询问或干预的情况。
实验法是通过控制实验条件来研究因果关系，其优点是能够更有效地确定变量之间的因果关系，但实验设计和实施较为复杂。
统计学总结知识点
统计学总结知识点1. 总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全部个体，而样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学研究的基本单位，研究者通常会通过对样本进行研究来推断总体的特征。
2. 描述统计描述统计是对数据进行整理、汇总和展示的过程，常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计，研究者可以更好地理解数据的特征和分布情况。
3. 推断统计推断统计是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
推断统计能够帮助研究者对总体特征进行推断，并做出相应的决策。
4. 概率分布概率分布是描述随机变量取值规律的数学函数，常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
概率分布在统计学中有着重要的应用，能够帮助研究者对随机现象进行建模和分析。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否相等的统计方法，通过方差分析可以判断不同处理组之间的平均差异是否显著。
方差分析在实验设计和市场调研中有着重要的应用，能够帮助研究者理解不同因素对结果的影响。
6. 回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，常见的回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
通过回归分析可以揭示变量之间的相关性和因果关系，对预测和决策提供重要参考。
7. 抽样方法抽样是从总体中选取样本的过程，常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
合适的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性，对统计推断和结论的准确性具有重要影响。
8. 数据可视化数据可视化是利用图表、图像和地图等形式将数据进行直观展示的过程，常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图和地理信息系统等。
数据可视化能够帮助研究者更直观地理解数据特征和规律。
9. 统计软件统计软件是进行数据分析和统计推断的重要工具，常见的统计软件包括SPSS、SAS、R和Python等。
统计软件能够帮助研究者进行复杂的数据处理和分析，提高工作效率和结果质量。
统计学知识点(完整)
基本统计方法第一章概论1. 总体（Population）：根据研究目的确定的同质对象的全体（集合）；样本（Sample）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。
2. 参数（Parameter）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量（Statistic）：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。
3. 统计资料分类：定量（计量）资料、定性（计数）资料、等级资料。
第二章计量资料统计描述1. 集中趋势：均数（算术、几何）、中位数、众数2. 离散趋势：极差、四分位间距（QR=P75-P25）、标准差（或方差）、变异系数（CV）3. 正态分布特征：①X轴上方关于X=μ对称的钟形曲线；②X=μ时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数μ和形态参数σ；④曲线下面积为1，区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。
4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：；百分位数法：P2.5-P97.5。
第三章总体均数估计和假设检验1. 抽样误差（Sampling Error）：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。
抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。
2. 均数的标准误（Standard error of Mean, SEM）：样本均数的标准差，计算公式：。
反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。
3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n；②通过设计减少S。
4. t分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度ν，ν越小，t值越分散，t分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当ν逼近∞,逼近, t分布逼近u分布，故标准正态分布是t分布的特例。
5. 置信区间（Confidence Interval, CI）：按预先给定的概率（1-α）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：或。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结1.数据与变量数据是指收集到的一组数字或符号，而变量是指可以变化的数值。
在统计学中，常用的变量类型有两种：定量变量和定性变量。
定量变量是用数字表示的，如身高、体重等；而定性变量是用非数字表示的，如性别、血型等。
2.数据的描述在统计学中，常用的描述性统计方法有中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量包括均值、中位数和众数，用来衡量数据的集中程度；离散程度度量包括极差、方差和标准差，用来衡量数据的分散程度。
3.概率与概率分布概率是指在一定条件下某事件发生的可能性，它是统计学中的重要概念。
概率分布是用来描述随机变量可能取值的分布情况的概率分布函数，常见的概率分布有正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布等。
4.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的方法，它包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据估计总体参数的数值，而区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。
5.假设检验假设检验是统计学中用来检验总体参数假设的方法，它包括参数假设检验和非参数假设检验两种。
参数假设检验是对总体参数的假设进行检验，常用的方法有t检验、F检验等；非参数假设检验是对总体分布形式的假设进行检验，常用的方法有卡方检验、秩和检验等。
6.相关性与回归分析相关性是指两个变量之间的关系程度，常用的相关性指标有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数；回归分析是用来分析自变量与因变量之间的关系的方法，常用的回归分析方法有一元线性回归分析和多元线性回归分析。
7.贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它与频率统计学有所不同。
在贝叶斯统计学中，统计推断是基于先验概率和似然函数进行的，而不是基于频率分布进行的。
8.实验设计实验设计是指在统计实验中如何设计实验方案，以达到准确、可靠、有效地进行统计分析的目的。
常用的实验设计方法有完全随机设计、区组设计和受试者设计等。
以上就是统计学基础知识点的总结，通过学习这些知识点，可以帮助人们更好地理解和应用统计学在各种领域中的实际问题。
统计学---知识要点
统计学---知识要点知识结构1. 掌握统计学的几个基本概念（1）总体：所谓总体，是指研究所关注的全部单元组成的集合。
（2）总体单位：即构成总体的每一个单元。
（3）标志：总体单位的特征，分为品质标志和数量标志。
品质标志只能用文字表示，数量标志只能用数字表示。
（4）指标：数量标志汇总之后就成为指标。
指标只能用数字表示，可相加。
（如，我国2009年国民生产总值为3335353亿元）指标分为数量指标和质量指标，数量指标一般用绝对数表示；质量指标一般用相对数或者平均数表示。
质量指标一般以倍数、系数、% 结尾且不带单位。
（5）变量：一般可以分为连续变量和离散变量两种。
连续变量可分割，可用小数表示，如身高、体重、降雨量、土地面积、金额等；离散变量不可分割，不能用小数表示，如职工人数、设备台数等。
2．数据类型P7（1）数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据用文字表示，定量数据用数字表示。
（2）定性数据又可分为定类数据（不能排序）和定序数据（可排序，如满意度数据）（3）实验数据、观察数据；截面数据、历时数据（略）3. 抽样方法P9（1）简单随机抽样（2）分层抽样：分层抽样后的数据可以排列大小，如：优秀、一般、差；老年、中年、青年；100-200元、200-300元、300-400元等。
（3）整群抽样：整群抽样一般以当下划分的标准进行，如地域：广东、广西、河南、山东等；如企业性质：国有企业、中外合资、私人企业等（4）等距抽样（也叫系统抽样）4. 统计学的研究对象为数据。
知识要点一、构建频数分布表（1）定性频数分布表P15-16（2）定量频数分布表，理解等距分组与不等距分组P18-20（3）若某组上限与邻组的下限重合，采用“上限不在本组”原则。
二、组中值（1）组中值=（上限+下限）/ 2（2）缺上限开口组的组中值=下限+ （相邻组的组距/2）缺下限开口组的组中值=上限—（相邻组的组距/2）例题1.在进行组距式分组时，凡遇到某单位的标志值正好等于相邻两组上下限的数值时，一般是（）Ａ．将此值归入上限所在组Ｂ．将此值归入下限所在组Ｃ．将此值归入上限或下限所在组均可Ｄ．另行分组选【Ｂ】例题２.某连续变量，其末组为“５００”以上，又知其邻组的下限为４００，则末组的组中值为（）Ａ．６００Ｂ．４５０Ｃ．５００Ｄ．５５０选【Ｄ】三、集中趋势和离散程度P271.平均数可以用来表示一组数列的集中趋势，包括众数、中位数和均值（算数平均数、调和平均数、几何平均数），其中，众数和中位数是位置平均数。
统计学高考备考知识点全面梳理
统计学高考备考知识点全面梳理统计学是研究数据收集、处理、分析和解释的科学。
在高考中，统计学知识是文科和理科生的必考内容。
以下是对统计学高考备考知识点的全面梳理。
一、统计学基本概念1.1 统计学的定义统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
1.2 统计数据的类型统计数据分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可以度量的数据，如身高、体重；定性数据是指不能直接度量的数据，如颜色、性别。
1.3 统计学的基本任务统计学的四大基本任务是：描述性统计、推断性统计、概率论和实验设计。
二、数据的收集与整理2.1 数据的收集数据的收集是统计学的基础，常用的数据收集方法有调查、观察、实验等。
2.2 数据的整理数据的整理包括数据清洗、数据排序、数据汇总等步骤，目的是使数据更加清晰、易于分析。
三、描述性统计分析3.1 频数与频率频数是指某个数值出现的次数，频率是指某个数值出现的次数与总次数的比值。
3.2 图表法图表法是描述性统计分析的重要手段，常用的图表有柱状图、折线图、饼图等。
3.3 统计量度统计量度是用来描述数据集中趋势和离散程度的一系列指标，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
四、概率论基础4.1 概率定义概率是指某个事件发生的可能性，通常用0到1之间的实数表示。
4.2 概率计算概率计算包括组合、排列、条件概率、独立事件等概念。
4.3 概率分布概率分布是描述随机变量取值的概率分布情况，常用的概率分布有二项分布、正态分布、泊松分布等。
五、推断性统计分析5.1 估计方法估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据来估计总体参数的值，区间估计是给出总体参数估计值的不确定性范围。
5.2 假设检验假设检验是用来判断样本数据是否支持某个统计假设的方法，包括单样本检验、两样本检验和方差分析等。
5.3 相关与回归分析相关分析是研究两个变量之间线性关系的方法，回归分析是研究一个变量对另一个变量的影响程度的方法。
统计学知识点汇总
统计学知识点汇总第一章:统计学是收集、处理、分析、解析数据并从数据中得出结论的科学。
分类：描述统计、推断统计。
描述统计是研究数据收集、处理和描述的统计学方法. 推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法(内容包括参数估计和假设检验）。
变量:每次观察都会得到不同结果的某种特征. 分类变量:又称无序分类变量,观测结果表现为某种类别的变量. 顺序变量:又称有序分类变量,观测结果表现为某种有序类别的变量。
数值变量:又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
数据：1、分类数据2、顺序数据3、数值型数据总体：包含所研究的全部个体（数据)的集合.样本:从总体中抽取的一部分元素的集合.样本量：构成样本元素的数目。
抽样方法:1、简单随机抽样2、分层抽样3、系统抽样4、整群抽样简单随机抽样：从含有N个元素的总体中，抽取n个元素组成一个样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率)被抽中。
分层抽样:也称分类抽样,在抽样之前先将总体的元素划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。
软件应用：用Excel抽取简单随机样本.第二章:一、定性数据的图示：1、条形图2、帕累托图3、饼图4、环形图条形图:是用宽度相同的条形来表示数据多少的图形,用于观察不同类别的多少或分布状况。
帕累托图：是按各类别出现的频数多少排序后绘制的条形图.通过对条形的排序,容易看出哪类频数出现的多,哪类出现的少。
饼图：主要用于表示一个样本(或总体）中各类别的频数占全部频数的比例。
用图表展示定量数据：生成定量数据的频数分布表时,需要先将原始数据按照某种标准分成不同的组别，然后统计出各组别的数据频数即可。
一组数据所分的组数K应不少于5组且不多于15组。
组距=（最大值—最小值)/组数组数=全距 /组距每组组距均相等称为等距数列，反之则为异距数列在比较等距数列与异距数列的次数分布时常用：次数密度=本组次数/本组组距2。
组中值 class midpoint组中值=（本组上限+本组下限）/2或组中值=（本组假定上限+本组假定下限)/2二、定量数据的图示：1、分组数据看分布:直方图2、未分组数据看分布：茎叶图和箱线图、垂线图和误差图最小值 25％四分位数中位数 75%四分位数最大值箱线图的示意图：Array3、两个变量间的关系：散点图是用二维坐标展示两个变量之间关系的一种图形。
统计学知识点梳理
统计学第一章导论1.1.1什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。
1.2统计数据的类型1.2.1分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：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。
例如：支付方式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、工资、产量等。
统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集的数据。
例如：降雨量、GDP、家庭收入等。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
1.3.2参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。
第二章数据的搜集2.1数据的来源2.1.1数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。
统计学的重点知识点梳理
统计学的重点知识点梳理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。
无论是在科学研究、商业决策还是社会调查中，统计学都是必不可少的工具。
为了更好地理解和应用统计学，我们需要掌握一些重要的知识点。
本文将对统计学的重点知识点进行梳理和介绍。
一、概率与统计基础概率与统计是统计学的基础，它们是研究随机现象的理论基础。
概率是描述随机事件发生可能性的数学工具，统计则是通过收集和分析数据来进行推断和决策。
在学习统计学时，我们需要了解概率的基本概念，如样本空间、事件、概率公理等。
同时，还需要学习统计学的基本概念，如总体、样本、参数、统计量等。
二、数据收集与整理数据收集是统计学的第一步，它涉及到样本的选择、数据的采集和整理。
在进行数据收集时，我们需要注意样本的代表性和采样方法的选择。
数据整理包括数据的清洗、转换和归类等过程，以确保数据的准确性和可用性。
三、描述统计学描述统计学是统计学的重要分支，它通过图表和统计指标来描述和总结数据的特征。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、散点图、均值、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计学，我们可以对数据的分布、中心趋势和离散程度有一个直观的认识。
四、概率分布概率分布是描述随机变量取值概率的函数。
常见的概率分布包括二项分布、正态分布、泊松分布等。
了解不同概率分布的特点和应用场景，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
五、参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是根据样本数据对总体假设进行推断的过程。
在进行参数估计和假设检验时，我们需要选择适当的统计方法和显著性水平，并进行假设的建立和检验。
六、回归与相关分析回归分析是研究变量之间关系的统计方法，它可以用于预测和解释变量间的依赖关系。
相关分析是研究变量之间相关性的统计方法，它可以用于判断变量间的相关程度和方向。
通过回归与相关分析，我们可以建立数学模型来描述变量之间的关系，并进行预测和解释。
统计学基础必学知识点
统计学基础必学知识点1. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是以数字形式表示的数据，可以进行运算和统计分析，例如身高、体重等；定性数据是以非数字形式表示的数据，通常是描述性的，例如性别、颜色等。
2. 数据的分布：数据的分布描述了数据的值在取值上的分布情况。
常见的数据分布有正态分布、均匀分布、偏态分布等。
3. 描述统计学：描述统计学是研究如何使用统计方法来描述和总结数据的学科。
常用的描述性统计方法包括测量中心趋势的平均数、中位数、众数，以及测量数据分散程度的标准差、方差等。
4. 统计推断：统计推断是研究如何利用样本数据对总体进行推断的学科。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计是利用样本数据估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值；假设检验是对总体参数假设进行推断的方法，例如检验总体均值是否等于某个特定值。
5. 概率：概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。
概率论是研究随机现象的数学理论。
常用的概率计算方法包括计数法、频率法、几何法等。
6. 抽样方法：抽样是从总体中选择部分个体进行观察和分析的方法。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
7. 参数和统计量：参数是指总体的某种特征值，例如总体均值、总体方差等；统计量是根据样本数据计算得到的总体参数的估计值，例如样本均值、样本方差等。
8. 假设检验：假设检验是通过比较样本数据与给定假设之间的差异来判断假设是否成立的方法。
常用的假设检验方法有正态总体均值的检验、两个总体均值的检验、总体方差的检验等。
9. 相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
10. 回归分析：回归分析是研究变量之间关系的方法，可以用于预测和解释变量之间的关联关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归分析、多元线性回归等。
以上是统计学基础中的一些必学知识点，通过学习和掌握这些知识点，可以帮助我们理解和分析数据，从而做出科学的统计推断。
统计复习 知识点整理
统计学期末总复习(知识点整理)第一、二、三章☐1、P3：统计的含义统计工作、统计资料、统计学三者互相结合、密切联系形成的有机整体。
☐2、P6：统计工作过程（统计设计、统计调查、统计整理、统计分析）☐3、P7：总体与总体单位（定义、关系）/ 总体：由客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位所形成的集合。
总体单位：指构成总体的个体即个别单位。
总体与总体单位的相互关系：1）总体与总体单位是集合与元素的关系(同质性) 。
2）随着研究目的的不同, 总体与总体单位可以互相转化。
如：研究一个企业的职工情况，则企业是总体，职工是单位，若研究一个城市的企业规模时，则该市所有企业是总体，企业又成为总体单位。
☐4、P8：标志与指标（标志的定义和分类；指标的定义和分类；）统计标志定义：用来说明总体单位特征的名称。
如：职工性别、工资水平、所有制性质、职工人数等。
分类: 品质标志（表示总体单位质的特征，用文字表示）数量标志（表示总体单位单位数量的特征，用数值表示。
）统计指标定义:是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。
分类：按说明的总体内容不同：数量指标、质量指标按对比关系不同：总量指标、相对指标、平均指标按时间状况不同：时点指标、时期指标按计量单位不同：实物指标、价值指标☐5、P10：变量（变量与变量值的定义；分类：离散型和连续型）变异: 反映组成总体的各单位不同的具体表现。
变异分品质变异和数量变异。
变量值: 变量的具体取值。
变量定义：一般在数量上的变异。
分类：①连续型变量：在整数间可插入小数的变量。
如：工业总产值、身高等。
②离散型变量：变量值只能表现为整数的变量。
如工厂数、工人数等。
☐6、P18：统计调查方案设计（主体部分包括的六部分内容；调查对象、调查单位、填报单位、调查时间、调查期限等概念的理解）六部分内容：调查目的和任务；调查对象和调查单位；调查项目；调查时间和调查期限；调查的组织实施计划。
调查对象:指总体范围。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
型;有下划线的重点记忆！当然整理的知识点都就是重点！都要背与理解！Fighting！)第一章绪论一．统计的含义即统计工作、统计资料与统计学统计工作:统计实践活动,搜集,整理,分析与提供关于社会现象数字资料工作总称统计资料:统计实践活动过程中所取得的各项资料,包括原始资料与加工整理资料统计学:关于认识客观现象总体数量特征与数量关系的科学二．统计工作过程就一次统计活动来讲,一个完整的认识过程一般可以分为统计调查、统计整理与统计分析三个阶段。
统计调查:第一阶段,就是认识客观经济现象的起点,就是统计整理与统计分析的基础。
统计整理:第二阶段,处于统计工作的中间环节,起着承前启后的作用。
统计分析:第三阶段,通过第三阶段,事物由感性认识上升到理性认识。
三.总体与总体单位(会辨析总体与总体单位即可)总体,亦称统计总体,就是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体;构成总体的这些个别单位称为总体单位。
总体由总体单位构成,要认识总体必须从总体单位开始,总体就是统计认识的对象。
例如:所有的工业企业就就是一个总体,其中的每一个工业企业就就是一个总体单位。
四.标志与指标标志就是用来说明总体单位特征的名称。
指标,亦称统计指标,就是说明总体的综合数量特征的。
一个完整的统计指标包括数量指标名称与指标数值两部分。
(以上内容理解即可)1、指标与标志的区别与联系(简答)指标与标志的区别:(1)指标就是说明总体特征的,而标志就是说明总体单位特征的;(2)指标都能用数值表示,而标志中的品质标志不能用数值表示,就是用属性表示的;(3)指标数值就是经过一定的汇总取得的,而标志中的数量标志不一定经过汇总,可直接取得;(4)一个完整的统计指标,一定要讲时间、地点、范围,而标志一般不具备时间、地点等条件。
指标与标志的联系:(1)有许多统计指标的数值就是从总体单位的数量标志值汇总而来的; (2)两者存在着一定的变换关系,即由于研究目的不同,原来的统计总体如果变成总体单位了,则相应的统计指标也就变成数量标志了。
2、标志与标志值(会区分)标志分为品质标志与数量标志,数量标志用来说明总体单位量的特征,可以用数值表示,即为标志值(如:年龄、工资额、身高)3、变异与变量(会什么就是变异,什么就是变量)变异:品质标志在总体单位之间的不同具体表现。
如:性别表现为男、女,民族表现为汉、满、蒙等。
变量:数量标志抽象化即为变量,而数量标志的不同具体表现则称为变量值(或标志值)。
如:某职工的年龄就是42岁,月工资2200元。
4、统计指标的划分(1)统计指标按其所反映的总体内容的不同,可分为数量指标与质量指标。
数量指标指说明总体规模与水平的各种总量指标。
质量指标指反应现象总体的社会经济效益与工作质量的各种相对指标与平均指标。
(2)统计指标按其作用与表现形式的不同,有总量指标(绝对数)、相对指标(绝对数)、平均指标(平均数)三种。
第二章统计调查与整理一、统计调查的含义统计调查就是统计工作过程的第一阶段。
它就是按照统计任务的要求,运用科学的调查方法,有组织的向社会实际搜索各项原始资料的过程。
统计调查就是整个统计认识活动的基础,决定着统计认识过程及其结果的成败。
二、统计调查方案设计的内容+调查对象、调查单位的含义⒈确定调查目的;(为什么调查)根据实际需要与可能确定⒉确定调查对象与调查单位;(向谁调查)调查对象——社会现象的总体调查单位——调查标志的承担者(总体单位)填报单位——报告调查内容,提交统计资料⒊确定调查项目、拟定调查表格;(调查什么)调查项目——要登记的调查单位的特征(标志)确定原则:可能性、统一性、衔接性、可比性拟定调查表式——将调查项目表格化(调查问卷)⒋确定调查时间;调查时间(调查资料所属的时间、调查工作进行的时间、调查期限(工作时限))⒌制定调查工作的组织实施计划;６、选择调查方法。
方法主要有:直接观察法、报告法、采访法与网上调查法三、统计调查的分类1、统计调查按调查对象包括范围的不同,可分为全面调查与非全面调查。
2、统计调查按调查的组织形式的不同,可分为专门调查与统计报表,其中专门调查有普查、抽样调查、重点调查、典型调查、统计报表。
3、统计调查按登记事务的连续性不同,可分为经常调查与一时调查。
四、统计分组的作用1、划分现象的类型2、揭示现象内部结构3、分析现象之间的依存关系统计分组的上述三方面作用就是分别从类型分组、结构分组与分析分组角度来说明的,她们不就是彼此孤立的,而就是相辅相成、相互补充、配合运用的。
五.分组标志的选择依据1、根据研究问题的目的来选择2、要选择最能反映被研究现象本质特征的标志作为分组标志3、要结合现象所处的具体历史条件或经济条件来选择六、分配数列的种类按品质标志分组形成为品质数列;按数量标志分组形成为变量数列;按数量标志分组时,可分为单项数列与组距数列两种;按组距就是否相等,组距数列分为等距数列与异距数列两种。
七、组限确定的要求与方法+组中值的计算1、组限确定的要求与方法:对于离散变量,相邻组组限可以间断,也可重叠;对于连续变量,相邻组组限必须重叠;符合“上组限不在内”原则;首末两组可使用“××以下”及“××以上”的开口组。
2、组中值的计算(详见书54-55页,结合例题理解计算)一般公式:组中值=(上限+下限)/2开口式组距数列组中值的计算:缺上限的开口组组中值=下限+邻组组距/2缺下限的开口组组中值=上限–邻组组距/2第三章综合指标一. 总量指标1、总量指标的含义及特征(会判断总量指标)总量指标就是反映社会经济现象在一定的时间、地点、条件下的总规模或总水平的统计指标。
总量指标不就是抽象的绝对数,而就是一个有名数。
如:2004年我国国内生产总值为136515亿元。
2、总量指标种类的划分(背划分,但也要理解各种类)(1)总量指标按其反映的内容不同,分为总体单位总量与总体标志总量(2)总量指标按其反映的时间状况不同,分为时期指标与时点指标。
时期指标:反映现象在某一时期发展过程的总数量。
如在某一段时期内的出生人数、死亡人数。
数值就是连续计数的,需要连续登记汇总;具有累加性;数值大小与时期长短有直接关系时点指标:反映现象在某一时刻(瞬间)上的状况的总量,如在某一时点的总人口数。
数值就是间断计数的,由一次性登记调查得到;不具有累加性;数值大小与时点间的间隔长短没有直接关系。
(时期指标与时点指标的含义与比较要求理解)二、相对指标1、计划完成相对指标的计算+累计法(详见书73-77 PPT——第四章综合指标1—12-20)(1)短期计划完成情况的检查计划数与实际数同期时考察计划执行进度情况(2)累计法:计划指标按计划期内各年的总与规定任务2、结构相对指标的含义结构相对指标利用分组法,将总体区分为不同性质的各部分,以部分数值与总体全部数值对比而得出比重或比率,来反映总体内部组成状况的综合指标。
(为无名数,可用百分数或一比几或几比几表示;同一总体各组结构相对数之与为1;可以反映总体内部结构的特征。
)3、比例相对指标的含义比例指标就是同一总体内不同组成部分的指标数值对比的结果,用来表明总体内部的比例关系。
(为无名数;用来反映组与组之间的联系程度或比例关系)4、比较相对指标的含义比较相对指标又称比相对数,就是将两个同类指标作静态对比得出的综合指标,表明同类现象在不同条件(如在全国、各地、各单位)下的数量对比关系。
(为无名数,一般用倍数、系数表示;用来说明现象发展的不均衡程度。
)5、强度相对指标的含义强度相对指标就是分析两个不同事物(性质不同,但有一定联系)总量指标对比的数量关系。
(无名数的强度相对数:一般用﹪、‰表示。
其特点就是分子来源于分母,但分母并不就是分子的总体,二者所反映现象数量的状况不同。
有名数的强度相对数:为用双重计量单位表示的复名数,反映的就是一种依存性的比例关系或协调关系,可用来反映经济效益、经济实力、现象的密集程度等。
)6、动态相对指标的含义动态相对指标就是同类指标数值在不同时间上的对比(为无名数;用来反映现象的数量在时间上的变动程度。
)7、正确运用相对指标的原则(1)注意两个对比指标的可比性所谓可比性,主要指对比的两个指标(即分子与分母)在经济内容上要具有内在联系,在总体范围及指标口径上要求一致或相适应。
另外,计算方法、计算价格也应可比。
(2)相对指标要与总量指标结合起来运用结合运用的方法:计算分子与分母的绝对差额、计算每增长1%的绝对值(3)多种相对指标结合运用结构相对数(部分与总体关系)比例相对数(部分与部分关系)比较相对数(横向对比关系)动态相对数(纵向对比关系)计划完成相对数(实际与计划关系)强度相对数(关联指标间关系)(4)在比较两个相对指标时,就是否适宜相除再求一个相对指标,应视情况而定三.平均指标1、平均指标的种类划分平均指标可分为数值平均数与位置平均数。
算术平均数、调与平均数、几何平均数就是根据分布数列中各单位的标志值计算而来的,称为数值平均数;众数与中位数就是根据分布数列中某些标志值所处的位置来确定的,称为位置平均数。
2、算术平均数的计算(简单算术平均数的计算+加权算术平均数的计算+理解加权算术平均数变量的作用)详见书85-91 PPT——第四章综合指标2—7-17简单算术平均数加权算术平均数式中:Xi为第i组的标志值或组中值; fi为第i组的次数。
作用:Xi决定平均数的变动范围fi起到权衡轻重的作用3、调与平均数的计算(简单调与平均数的计算+加权调与平均数的计算+理解加权调与平均数变量的作用)详见书92-96 PPT——第四章综合指标2—22-27简单调与平均数加权调与平均数式中:Xi为第i组的变量值; mi为第i组的标志总量。
作用:Xi决定平均数的变动范围mi起到权衡轻重的作用调与平均数的运用(其中m就是特定权数,不就是各组变量值出现的次数而就是各组标志总量)→4、比值平均数的计算(详见书96-99 PPT——第四章综合指标2——29-36)设比值则有:四、标志变动度1、标志变动度的作用(1)标志变动度就是评价平均数代表性的依据。
标志变动度愈大,平均数代表性愈小;标志变动度愈小,平均数代表性愈大。
(2)标志变动度可用来反映社会生产与其她社会经济活动过程的均衡性或协调性,以及产品质量的稳定性程度。
2、全距的含义指总体各单位标志的最大值与最小值之差,又称极差。
3、标准差的计算(详见书117-121 PPT——第四章综合指标4—20-25)简单标准差加权标准差第四章动态数列一、动态数列的基本构成要素1、动态数列由两个基本要素构成:一个就是资料所属的时间;另一个就是各时间上的统计指标就是数值(动态数列中的发展水平)。