应用统计学概念整理
[应用]统计学名词解释、简答
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名词解释统计总体：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。
统计总体的特征：同质性、差异性、大量性。
总体单位：个体，指构成总体的各个单位。
统计指标：简称指标，用来反映社会经济现象总体的数量特征的概念及其数值。
任一概念都包含指标名称和指标数值。
特征有总体性、数量性、综合性、具体性。
统计标志：在统计中，总体单位所具有的属性或特征的名称。
标志是统计研究的起点，总体单位是标志的载体，是标志的承担者，统计研究是从登记标志开始的，并通过对标志的综合来反映总体的数量特征。
可分为品质标志和数量标志，或不变标志和变异标志。
统计调查：就是根据统计研究的预定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的原始资料的工作过程。
统计调查是整个统计工作的基础环节。
统计调查的好坏，将影响统计资料的正确与否，从而影响统计质量。
统计调查的要求：准确性、及时性、全面性、系统性。
普查：是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性全面调查。
调查范围：1.属于一定时点的社会经济现象的总量（如人口普查）。
2.反映一定时期现象的总量（如出生人口总数）。
优点：所获资料更详细，有较高的准确性和时效性。
缺点：工作量大，花费时间长，耗费大量的人力、物力和财力。
主要作用：在于掌握某些关系国计民生、国情国力的数据，获得比较准确的信息。
抽样调查：指从所要研究的总体中，按照随机原则，抽取部分单位进行调查，并将调查整理得出的数量特征，用以推断总体综合数量特征的一种非全面调查组织形式。
特点：随机性、推断性。
优点：经济性、时效性、准确性、灵活性。
应用范围：①对总体不可能或不必要进行全面调查，但要掌握总体某些现象的全面数值②用抽样调查资料修正全面调查资料。
作用：①承担全面调查无法或很难承担的调查任务。
如气象调查。
②与全面调查结合，可以发挥相互补充、校对的作用。
③进行生产过程的质量控制。
应用统计学必备知识点总结
应用统计学必备知识点总结1. 总体与样本在统计学中，总体是指研究者希望得到信息的全部对象的集合，而样本是从总体中抽取出来的一部分对象的集合。
在应用统计学中，我们需要了解如何进行总体和样本的描述以及如何通过样本推断总体的特征。
了解这些知识点可以帮助我们更好地设计调查问卷、确定样本量以及进行统计推断。
2. 数据的收集与整理数据的收集是应用统计学中非常重要的一步。
在数据收集过程中，我们需要关注如何设计合理的调查问卷、如何进行实地观察以及如何获取可靠的次生数据。
同时，对于已经收集到的数据，我们还需要了解如何进行数据清洗、数据转换、变量选择等工作，以确保数据的质量。
3. 描述统计描述统计是应用统计学中最为基础的方法之一。
它涉及到对数据的基本特征进行汇总和展示，包括中心趋势、离散程度等。
在描述统计中，我们需要了解如何计算各种统计指标（均值、中位数、众数、标准差等）、如何绘制各种统计图表（直方图、饼图、箱线图等）以及如何进行数据的描述性解释和比较。
4. 概率与概率分布概率是统计学中的核心概念，而概率分布则是对随机变量在各个取值上的概率进行描述的方法。
在应用统计学中，我们需要了解如何计算概率、如何根据样本估计总体的概率、以及如何利用概率分布进行统计推断和模型拟合。
5. 统计推断统计推断是应用统计学中的另一个重要内容。
它涉及到如何通过样本对总体特征进行推断。
在统计推断中，我们需要了解参数估计的方法（最大似然估计、贝叶斯估计等）、假设检验的原理和方法以及置信区间的构建和解释。
6. 相关分析与回归分析相关分析和回归分析是应用统计学中常用的数据分析方法。
相关分析主要用于研究变量之间的关系，而回归分析则用于探究自变量与因变量之间的关系。
在相关分析和回归分析中，我们需要了解如何计算相关系数、如何进行相关性检验、以及如何建立回归模型和进行回归诊断。
7. 多元统计分析在实际问题中，往往会有多个变量同时影响一个结果变量。
多元统计分析则是用于解决这种情况的一种分析方法。
《应用统计学》课程内容
《应用统计学》课程内容
《应用统计学》课程主要涵盖以下内容：
1. 统计学基础知识：包括统计学的概念、统计学的对象和目标、统计学的分类以及统计学的基本原理等。
2. 数据收集与整理：包括问卷设计、样本抽取、数据收集的方法和技巧，以及数据整理、数据清洗等。
3. 描述统计分析：包括中心趋势和离散程度的测度、频率分布、概率分布、直方图、箱线图等统计方法。
4. 探索性数据分析：包括数据可视化方法、数据的分布特征、数据之间的关系等。
5. 参数估计与假设检验：包括点估计和区间估计的方法、假设检验的基本原理、假设检验的步骤和方法等。
6. 方差分析：包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验和效应量等。
7. 回归分析：包括线性回归分析、非线性回归分析、多元回归分析、逐步回归等。
8. 非参数统计方法：包括秩和检验、符号检验、克鲁斯卡尔-
沃利斯检验等非参数检验方法。
9. 时间序列分析：包括时间序列的特征、时间序列的平稳性检验、时间序列的预测方法等。
10. 进阶统计模型：包括方差分析的进阶方法、多元回归的进
阶方法、主成分分析、聚类分析、因子分析等。
11. 统计软件应用：包括SPSS、R、Python等统计软件的基本
操作和应用。
12. 实际案例分析：通过实际案例，应用所学的统计学知识进
行分析和解决问题。
统计学概念整理 以及试题(附答案)
一基本概念、1、统计总体简称总体是我们要调查或统计某一现象全部数据的集合。
总体单位是构成总体的各个个别单位，它是组成总体的基本单位，也是调查项目的直接承担者。
如：对工业企业进行调查，全国工业企业是总体，每一个工业企业就是单位。
2标志与指标指标是反映统计总体的数量特征，标志反映的是总体单位的特征。
指标分为数量指标和质量指标。
（都可以用数量表示）数量指标，反映总体总规模或总水平，如人口数，产量，耕地面积。
质量指标，反映总体内在质量，如产品合格率，劳动生产率等。
标志分为品质标志和数量标志。
品质标志，如人的性别，籍贯等。
（只能用文字表示）数量标志，人的年龄，身高，职工工资等。
（用数量表示）关系：1）、指标反映的是总体，标志反映的是单位；2）、表示方法不同（文字还是数字）；3）、标志是构成指标的基础，指标是标志的汇总，在一定情况下可以互相转化。
如A同学，性别女，女是A的标志，B同学，性别男，男是B的标志……假设一共有5位男同学，3位女同学，男女性别比为5：3，这个5：3就是指标了。
没有前面每个同学的性别标志，就不能通过加总得到后面的5：3.3从统计学而言，理论上，一切认识的对象均可被量化。
而其量化的方法则无外乎四种－－定量、定比、定序、定类。
（定距尺度没有绝对零点，比如IQ）1、定类尺度：也称类别尺度或名义尺度，是将调查对象分类，标以各种名称，并确定其类别的方法。
它实质上是一种分类体系。
2、定序尺度：也称等级尺度或顺序尺度，是按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低或大小，确定其等级及次序的一种尺度。
3、定距尺度：也称等距尺度或区间尺度，是一种不仅能将变量（社会现象）区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离的方法。
4、定比尺度：也称比例尺度或等比尺度，是一种除有上述三种尺度的全部性质之外，还有测量不同变量（社会现象）之间的比例或比率关系的方法。
4.变异与变量在一个总体中，当某标志在每个总体单位上的具体表现都相同时，称此标志为不变标志。
3 应用统计学((教案)-统计整理
等距数列：（组中值，频数） 等距数列：（组中值，频数） ：（组中值 异距数列：（组中值，频数密度） ：（组中值 异距数列：（组中值，频数密度） 折线图 单项数列：（变量，频数） 单项数列：（变量，频数） ：（变量 向上累计分布：（变量上限，累计频数） ：（变量上限 向上累计分布：（变量上限，累计频数） 向下累计分布：（变量下限，累计频数） 向下累计分布：（变量下限，累计频数） ：（变量下限
闭口数列 首末两组上下限齐全的数列 开口数列 首组缺下限或末组缺上限 开口组 上限或下限不齐的组 开口组组距 以相邻组距近似代替 开口组组中值 上限-邻组组距/2（缺下限） 下限+邻组组距/2（缺上限）
★ 组距数列的编制 1、按数值大小顺序排列 2、确定组数、组限和组距 组数不宜过多也不宜过少 组限和组距确定要体现组与组间质的 区别，要体现组内同质组间差异 3、离散型变量，邻组上下限可重叠也可 不重叠 连续型变量，邻组上下限必须重叠 组限重叠时，按“上组限不在内”原 则达到上限值的单位数计入下一组 4、可等距、可异距
★ 分类 品质分布数列（表1） 按标志性质分类： 变量分布数列（表2） 表1 某市2000年工业企业构成表
经济类型 国有企业 集体企业 其他企业 合 计 单位数（个） 942 4892 132 5966 比重（%） 15.79 82.00 2.21 100.00
表2 某企业三月份工人日产量表
日产量（件） 工人人数（人） 比重（%） 3 10 8.7 4 15 13.0 5 30 26.1 6 40 34.8 7 20 17.4 115 100.0 合 计
向上累计
向下累计
统计表 将统计调查得来的数据资料经 过整理汇总，按一定结构顺序 系统排列在一定表格内，此表 格即统计表。 （原始数据） 分类：按用途不同 调查表 整理表 （分布数列） 分析表 （指标分析） 按分组情况 简单表（表6、7） 简单分组表（表8） 复合分组表（表9）
432应用统计学考研知识点
432应用统计学考研知识点432是考研数学中非常重要的一个知识点，它涉及到应用统计学的内容。
在考研中，432的出题频率很高，因此考生必须要掌握好这个知识点。
下面我们就来详细介绍一下432应用统计学考研知识点。
1. 第一步：理解什么是分布在统计学中，分布指的是一个数据集的分布情况。
分布分为离散分布和连续分布，它们都是应用统计学中的重要概念。
其中，离散分布通常应用于数据不连续的情况，而连续分布则适用于数据连续的情况。
2. 第二步：掌握什么是概率密度函数概率密度函数是一个定义在连续随机变量上的函数，它对应于变量落在某个区间内的概率密度。
下面就是概率密度函数的公式：f(x) = F’(x)其中，f(x)是概率密度函数，F(x)是累积分布函数，F’(x)表示F(x)的导数。
通过掌握概率密度函数的定义和计算方法，考生可以更好地理解分布的情况，并进行相关的分析。
3. 第三步：掌握概率分布的几个重要分布在应用统计学中，有几个概率分布是非常重要的，考生必须要掌握好它们。
其中，最重要的概率分布包括正态分布、t分布和χ²分布。
这些分布在应用统计学中广泛应用，并且在考研中出题频率也非常高。
4. 第四步：掌握假设检验的基本步骤假设检验是应用统计学中常用的方法，用于检验一组数据是否符合某个假设。
在考研中，假设检验也是非常重要的一个知识点。
考生需要掌握假设检验的基本步骤，包括H0与Ha的设定、显著性水平的选择、统计量的计算以及判断结论等。
通过以上四个步骤，考生可以掌握好432应用统计学考研知识点。
掌握好这些知识点，对于考生来说非常重要。
希望广大考生能够通过自己的努力，充分掌握好这些知识点，从而取得优异的考试成绩。
第四章 统计整理 《应用统计学——以Excel为分析工具》PPT课件
• （2）递减排序：可表示为： x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据，其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料，必须 妥善保管，不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的，其中，统计分组是统 计整理的基础，统计汇总是统计整理的中心内容， 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ，内容包括调查数据的审核与插补、筛选 （第三章已经介绍）、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求，按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别，使组和组之间 具有差异性，而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组，分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分，计算出各 个产业所占比重，以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上，研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系；商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时，有时需要对某些 字段按条件进行汇总，称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ，称为单字段分类汇总；如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
应用统计学的基本概念
应用统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
它使用数学和统计方法来处理和解释数据，从而帮助我们更好地理解现实世界中的现象和问题。
在各个领域中，统计学都扮演着重要的角色，帮助我们做出准确的决策和预测。
统计学的基本概念包括描述统计和推断统计。
描述统计是对数据进行总结和描述的过程，通过计算平均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的特征和规律。
推断统计是根据样本数据对总体进行推断的过程，通过假设检验和置信区间等方法来判断样本数据是否能够代表总体。
在应用统计学的过程中，我们需要注意一些重要的概念和原则。
首先是样本和总体的关系。
样本是从总体中选取的一部分观察值，通过对样本进行分析，我们可以对总体进行推断。
但是，样本必须具有代表性，即能够反映总体的特征和规律。
为了确保样本的代表性，我们需要使用随机抽样的方法来选取样本。
其次是变量的分类。
变量可以分为定量变量和定性变量。
定量变量是可以用数字表示的变量，如年龄、身高等；定性变量是描述性的变量，如性别、颜色等。
对于不同类型的变量，我们需要使用不同的统计方法进行分析。
另外，我们还需要注意数据的质量和准确性。
在收集数据时，我们应该遵循科学的方法和标准，确保数据的真实性和可靠性。
同时，在分析数据时，我们要注意排除异常值和离群值的影响，以保证结果的准确性。
在应用统计学时，我们常常会使用一些常见的统计方法和工具。
例如，均值是对数据集中心位置的度量，可以通过求取所有观察值的总和再除以观察值的个数来计算得到。
中位数是将所有观察值按大小排序后位于中间位置的值，可以用来度量数据的中心位置。
标准差是对数据离散程度的度量，可以通过计算每个观察值与均值之差的平方再求平均值再开方得到。
此外，假设检验是推断统计中常用的方法之一。
它通过对样本数据进行分析，判断某个假设是否成立。
假设检验包括设置原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算检验统计量的值，并根据检验统计量的值来判断是否拒绝原假设。
应用统计学和统计学
应用统计学和统计学
应用统计学和统计学是一种研究和应用统计方法来解决实际问题的学科。
以下是它们的一些主要应用和特点：
应用统计学：
1. 数据收集和分析：应用统计学将统计方法应用于数据的收集和分析，包括采样、调查设计、数据清洗、变量分析等，以揭示数据背后的规律和趋势。
2. 数据解释和预测：通过应用统计学，可以将收集的数据进行解释和推断，揭示数据之间的关系和影响，并进行预测和决策依据。
例如，在市场调研中，通过应用统计学，可以解析市场趋势和用户需求，为企业提供决策支持。
3. 实验设计和评估：应用统计学可以辅助实验设计和评估，通过控制变量、随机分组等方法，分析实验结果的显著性和可靠性，以及实验间和实验内的差异。
统计学：
1. 研究统计方法和理论：统计学是对统计方法和理论进行研究和发展的学科。
它研究随机变量、概率论、统计推断、假设检验等统计基本概念和方法，探索它们的数学性质和应用范围。
2. 统计推断和决策：统计学帮助人们通过概率和统计分析，推断总体的特征和参数，基于样本得出结论和决策。
它在科学研究、政策制定、市场预测等方面发挥重要作用。
3. 建立模型和预测：统计学提供了建立和验证模型的方法，通过收集数据并拟合模型，预测和解释现象。
例如，将统计学应用于经济学领域，可以建立经济模型，并预测市场趋势和经济走势。
无论是应用统计学还是统计学，都主要利用统计方法和理论来处理和分析数据，以获得有关数据背后规律的知识，并为决策和预测提供依据。
它们在各个学科和领域中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
《应用统计学》第三章：统计整理
三、次数分布数列的编制
根据变量的类型和变量值的多少确定是编 制单项数列还是编制组距数列
单项变量数列的编制方法
编制步骤
第一，将日产量按从小到大顺序排列 第二，将变量值分为若干组 第三，找出每组变量出现的次数 第四，按变量值的大小顺序编制出单项数列
【例】己知某车间有24名工人，他们的日产量（件） 资料，要求编制变量数列。
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第三节 统计数据分组与频数分布
一、统计数据分组的原则
穷尽原则：就是使总体中的每一个单位都 应有组可归，或者说各分组的空间足以容 纳总体所有的单位
互斥原则：就是在特定的分组标志下，总 体中的任何一个单位只能归属于某一组， 而不能同时或可能归属于几个组
二、统计数据分组的步骤和方法
统计分组一般经过三个步骤：即选择分组 标志、分组界限的划分、选用分组体系
组距式变量数列编制方法
第四，计算组限，指每组两端数值，分为上 限和下限 上限：每组的终点数值（最大值） 下限：每组的起点数值（最小值） 第五，计算次数和频数
组距式变量数列编制方法
第六，计算组中值，即各组中点位置所对应的变 量值。其计算公式为：
组中值= 或=
上组下限 本组下限 2
本组组距 2
（适用所有闭口组）
（2）从内容上来看，统计表是由主词栏和 宾词栏两个部分组成。 主词栏是统计表所要说明的总体及其组成 部分，一般都列在表的左半部分； 宾词栏是统计表用来说明总体数量特征的各 个统计指标及其数值，一般都列在统计表 的右半部分。 此外，统计表还有补充资料、注解、资料 来源、填表单位、填表人等附加内容。
2、统计表的分类ຫໍສະໝຸດ 三、统计分组的应用
划分社会现象的不同类型 揭示社会现象的内部结构 分析社会现象之间的依存关系
应用统计学介绍
应用统计学介绍
应用统计学是一门研究如何利用数理统计方法解决实际问题的
学科。
它是统计学的一个分支，也是管理学、经济学、社会学、医学、生物学等领域所必须掌握的一门学科。
应用统计学的基本概念包括概率、样本、统计量、假设检验、置信区间等。
其中，概率是应用统计学的基础，样本则是指从总体中取出的一部分数据，统计量则是用来表示样本特征的数值，假设检验是通过样本数据来检验一个假设的真实性，置信区间则是用来表示总体参数的范围。
应用统计学的方法包括描述统计和推断统计。
描述统计是指通过数据的图表、平均数、标准差等来描述数据的特征；推断统计则是通过样本数据来推断总体的特征。
应用统计学的应用范围广泛，可以应用于市场调查、医学研究、质量控制、环境监测等领域。
例如，市场调查可以利用统计学方法来对消费者的需求和偏好做出预测，医学研究可以利用统计学方法来评估新药的疗效和副作用，质量控制可以利用统计学方法来检验产品的合格率，环境监测可以利用统计学方法来评估环境污染的程度。
总之，应用统计学是一门非常重要的学科，可以帮助人们更好地理解和解决实际问题。
- 1 -。
应用统计学笔记
应用统计学笔记应用统计学是应用统计学概念和工具来解决实际问题的一个学科。
它是一种将数学、统计学和计算机科学与实际应用相结合的方法，可以用来分析和解释现实世界中的数据。
在许多领域，比如商业、医学、科学和工程方面，应用统计学都是非常重要的。
下面是应用统计学笔记的一些重点。
1. 数据的类型数据可以被分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据描述了某些事物的数量，比如一个人的身高、重量、年龄、收入等等。
定量数据可以被进一步分类为离散数据和连续数据。
离散数据是指只能取整数值的数据，比如一个人的孩子数量。
在另一方面，连续数据是指可以取任意值的数据，比如一个人的身高。
定性数据则描述了某些事物的特征，比如一个人的性别、种族、职业等等。
定性数据通常用于描述分类变量，也可以被用于描述顺序变量。
顺序变量是指描述一个事物的属性的大小和排名，例如，一个文学作品的评价。
2. 描述统计学和推论统计学描述统计学是一种简单的统计分析方法，用于描述和总结数据的基本特征。
它包括中心趋势、变异性和分布。
中心趋势描述了数据的集中水平，通常用平均数、中位数和众数来表示。
变异性用来描述数据的分散程度，通常用标准差或方差表示。
分布描述数据的形态，通常用直方图或箱线图表示。
推论统计学是一种利用样本数据推断总体特性的统计分析方法。
它包括假设检验和置信区间。
假设检验是一种检查假设是否正确的方法。
置信区间是一个包含总体参数的范围，具有一定的置信度。
3. 统计方法应用统计学可以用不同的统计方法来解决问题。
其中一些方法包括：- t检验：用于比较两组样本的平均值是否有显著差异。
- 相关性分析：用于分析两个变量之间的相关性程度。
- 回归分析：用于建立一个预测模型，可以根据输入变量的值预测输出变量的值。
- 主成分分析：用于降低高维数据的复杂度。
4. 数据可视化数据可视化是一个非常重要的应用统计学技能，它可以帮助人们更好地理解和解释数据。
数据可视化方法包括图表、图形和地图。
应用统计学教案-统计
一、教学目标1. 理解统计整理的概念和重要性；2. 掌握数据收集、整理和描述的基本方法；3. 学会使用图表和数学描述来展示数据；4. 能够应用统计整理方法解决实际问题。
二、教学内容1. 统计整理的概念和重要性统计整理的定义统计整理在应用统计学中的作用2. 数据收集数据收集的方法数据的可靠性及其评估3. 数据整理数据清洗和处理数据的分类和排序4. 数据描述频数分布和频率分布统计表和统计图的编制5. 数据分析数据分析的基本方法应用统计软件进行数据分析三、教学方法1. 讲授法：讲解统计整理的概念、原理和方法；2. 案例分析法：分析实际案例，让学生更好地理解统计整理的应用；3. 互动教学法：引导学生参与课堂讨论，提高学生的思考能力和解决问题的能力；4. 实践操作法：让学生利用统计软件进行数据分析和处理，提高学生的实际操作能力。
四、教学准备1. 教学PPT：制作精美的PPT，展示统计整理的相关内容和案例；2. 统计软件：安装必要的统计软件，如Excel、SPSS等；3. 实际案例数据：收集相关的实际案例数据，用于分析和讨论。
五、教学过程1. 导入：介绍统计整理的概念和重要性，激发学生的兴趣；2. 讲解：讲解数据收集、整理和描述的方法，以及数据分析的基本方法；3. 案例分析：分析实际案例，让学生了解统计整理在实际问题中的应用；4. 实践操作：让学生利用统计软件进行数据分析和处理，巩固所学知识；六、教学评估1. 课堂参与度：观察学生在课堂讨论和提问中的积极性；2. 课后作业：布置与统计整理相关的作业，评估学生对知识点的掌握程度；4. 小组讨论：组织小组讨论，评估学生在团队合作中的表现和数据分析能力。
七、教学拓展1. 介绍其他统计整理方法：除了常用的方法外，还可以介绍一些其他的统计整理方法，如聚类分析、主成分分析等；2. 应用领域：介绍统计整理在各个领域的应用，如经济学、生物学、社会科学等；3. 数据分析工具：介绍一些高级的数据分析工具，如R语言、Python等，让学生了解更多的数据分析方法。
统计学中的基本概念及其应用
统计学中的基本概念及其应用统计学是一个跨学科的领域，它涵盖了数学、计算机科学、物理学、生物学等各个领域。
统计学是一门应用性极强的学科，它的研究对象是数据及其背后的规律。
数据是现代社会中不可或缺的一部分，实践上，我们需要从数据中获得有用的信息，进而作出各种决策。
而统计学的作用就是帮助我们从数据中提取出有用信息，并对这些信息进行有效的分析和解释。
一. 基本概念1.1 样本和总体在统计学中，我们常常需要研究某一特定群体的某些属性，例如身高、体重、薪资等等。
这个群体可以是一个国家的居民，一所学校的学生，一家公司的员工，或者某一个地区的客户。
我们将研究对象称为总体。
而为了研究总体，我们需要采集可行的样本，即从总体中随机抽取一部分观察对象，这些被选中的对象组成了我们的样本。
样本应该是总体的一个代表，这样在分析样本数据的时候，我们才能够得到对于整个总体的合理推断。
1.2 参数和统计量在样本数据的分析中，我们通常需要对样本数据的某些特征进行度量，例如平均数、标准差等等。
这些度量称为统计量。
统计量主要分为两种：描绘位置的统计量和描绘变异性的统计量。
描绘位置的统计量包括平均数、中位数、众数等等；描绘变异性的统计量包括标准差、方差等等。
参数是总体特征的度量，例如总体均值、总体方差等等，而统计量是样本特征的度量。
在某些情况下，我们可以直接得到总体参数的值；在其他情况下，我们需要通过样本统计量来估计总体参数的值。
二. 统计学的应用2.1 假设检验假设检验是统计学中最基本的方法之一，它用于检验一个假设是否符合实际情况。
在假设检验中，我们提出一个假设，然后利用样本数据对这个假设进行检验。
假设检验通常分为以下步骤：提出假设、选择检验方法、计算检验统计量、设定显著水平、进行统计推断及结论。
假设检验广泛应用于社会科学、生物医学、工程学等领域。
例如，我们可以用假设检验来评估一种新药物是否有效、评估一个广告是否能够提高产品销售量。
2.2 线性回归线性回归是统计学中一个重要的应用领域，它用于建立一个解释变量与一个或多个响应变量之间的关系。
应用统计学
应用统计学
应用统计学：
1. 什么是应用统计学？
应用统计学是一种概念，它将统计学的原则和方法应用在实际问题中，用来解决商业、政府、学术和社会中的实际问题。
应用统计学可以帮助人们以有效的方式处理数据，根据现有的数据来做出决策，以解决或减少许多实际问题。
2. 应用统计学的主要方法
应用统计学的主要方法有：
3. 应用统计学的好处
应用统计学可以帮助企业和其他组织（如政府、学术机构、研究机构等）有效地处理数据，并运用现有的数据进行决策。
应用统计学的几大好处包括：
4. 结论
应用统计学旨在根据现有的数据做出有效的决策，避免过多的经济风险，减少计算成本，并及时发现未来商机。
它是一门综合科学，涉及到许多理论和实践。
它可以使企业和其他组织以有效的方式管理数据，获取有效的信息，制定有效的决策，从而帮助企业实现优胜。
统计基础知识点总结
统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。
1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。
通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。
2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。
通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。
3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。
4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。
名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。
对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。
二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。
1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。
2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。
对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。
应用统计学概念整理
应用统计学概念整理第一章：导论1.只能归类于某一类别的非数字型数据称为分类数据2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为顺序数据3.按数字尺度测量的观测值称为数值型数据4.包含所研究的全部个体的集合称为总体5.从总体中抽取的一部分的元素的集合称为样本6.用来描述总体特征的的概括性数字度量称为参数7.用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量8.说明事物类别的一个名称称为分类变量9.说明事物有序类别的一个名称称为顺序变量10.说明事物数字特征的一个名称称为数值型变量11.只能取可数值的变量称为离散型变量12.可以在一个或多个区间中取任何值的变量称为连续型变量第二章:数据收集1.从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法，称为抽样调查.2.为特定目的而专门组织的全面调查称为普查3.按照国家有关法律规定,自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本数据的调查方式称为统计报表第三章：数据的图表展示1.落在某一特定类别或组中的数据个数，称为频数2.把各个类别及其落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表示出来，称为频数分布3.一个样本或总体中各个部分的数据与全部数据之比，称为比例4.将比例乘以100得到的数值，称为百分比或百分数，用%表示5.样本或总体中各不同类别数值之间的比值，称为比率6.分类数据的图示:条形图，pareto图，对比条形图，饼图7.将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数称为累计频数8.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为累计频率9.顺序数据的图示:累计频数分布图，环形图10.根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别称为数据分组11.分组后的数据称为分组数据12.把变量值作为一组称为单变量值分组13.将全部变量值一次划分为若干个区间,并将这一区间的变量值作为一组，称为组距分组14.在组距分组中，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限15.一个组的上限与下限的差称为组距16.各组组距相等的组距分组称为等距分组17.各组组距不相等的组距分组称为不等距分组18.每一组的下限和上限之间的重点值称为组中值19. 用矩形的宽度和高度即面积来表示频数分布的图形称为直方图20. 由茎和叶两部分组成的,反应原始数据分布的图形称为茎叶图21. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的，反应原始数据分布的图形，称为箱线图第四章：数据的概括性度量1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度称为集中趋势 2.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4.低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据 5.层次由低到高：分类—顺序-数值型 6.一组数据中出现频数最多的变量值，称为众数 7.一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为中位数 8.一组数据排序后处于中间位置上的变量值，称为中位数 9.一组数据排序后处于25％和75％位置上的值称为四分位数 10.一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数 11.N 个变量值乘积的n 次平方根，称为几何平均数 12.数据分布的另一个重要特征 13.离中趋势反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度) 14.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 15.不同类型的数据有不同的离散程度测度值 16.非众数组的频数占总频数的比率，称为异众比率 17.上四分位数与下四分位数之差，称为四分位差，也称为内距或四分间距 18.一组数据的最大值与最小值只差称为极差，用R 表示 19.各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，称为平均差,叶也称为平均绝对离差 20.各变量值与其平均数离差平方的平均数称为方差 21.方差的平方根称为标准差 22. 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，也成为标准化值或z 分数 数据类型品质数据汇总表条形图饼图环形图数值型数据原始数据茎叶图箱线图分组数据直方图折线图时序数据线图多元数据散点图气泡图雷达图23.对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式,至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。
统计分析的基本概念和应用
统计分析的基本概念和应用统计学是一门运用数学方法研究数据和变异的学科，它可以帮助人们更好地理解数学和数据。
统计学在各个领域和行业中都得到了广泛的应用，例如商业、政治、环境和医学等领域。
在现代科技时代，统计学的应用变得越来越重要。
本文将主要探讨统计学的基本概念和应用。
一、统计学的基本概念1.总体和样本总体是指研究对象的全部数据集合，而样本是指从总体中选取的一部分数据，样本是用来研究总体的因素和变量的。
2.参数和统计量参数是对总体的特征描述，例如总体的平均值、方差、标准差等。
而统计量是样本的数值特征描述，例如样本的平均值、方差和标准差等。
3.假设检验假设检验是统计学中的一种方法，统计学家通过假设检验来确定一项结果是否真实。
在假设检验中，我们会提出一个假设，并根据样本数据来测试假设的可接受范围。
如果假设被拒绝，则说明结果有统计显著性。
4.置信度和置信区间在统计学中，我们经常使用置信度来描述估计值是否准确。
置信度是指在样本数据不变的情况下，我们进行多次抽样并计算出样本均值的区间。
置信区间是指在置信度下，样本均值的一个区间范围。
如果置信度为95%，则这意味着我们可以将样本均值的一个范围估计为总体均值的95%。
5.相关性和回归分析相关性是指变量之间的关系，回归分析则是试图预测一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。
如果我们能够量化自变量与因变量之间的关系，则可以使用回归分析来预测未来的结果。
二、统计学的应用1.商业和金融统计学在商业和金融领域中广泛应用，帮助企业和金融机构做决策。
例如，市场调研可以用于确定产品定价和市场营销策略，而投资银行可以通过股票收益率来预测未来市场趋势。
2.医学和生命科学统计学在医学和生命科学领域中也被广泛应用，例如，可以用统计学来确定康复方案的疗效和手术的风险。
在生物学研究中，统计学可以帮助我们确定基因变异和表达对生命过程的影响。
3.政治和社会科学统计学在政治和社会科学中也有重要的应用，例如，统计学可以用于选举结果的预测和概率分析。
统计学中的几个基本概念
统计学中的几个基本概念统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
在统计学中，有几个基本概念是非常重要的，它们是我们理解和运用统计学的基础。
下面我将介绍一下统计学中的几个基本概念。
第一个基本概念是总体和样本。
在统计学中，我们通常研究的是一个总体，总体是指我们感兴趣的所有个体或事物的集合。
而样本则是从总体中选取出来的一部分个体或事物。
通过对样本进行观察和分析，我们可以得出关于总体的推断和结论。
第二个基本概念是参数和统计量。
参数是指总体的特征或性质，比如总体的平均值、方差等。
而统计量则是根据样本数据计算得出的总体参数的估计值。
通过对样本数据进行统计分析，我们可以得到关于总体参数的估计值，并通过统计推断方法来判断这个估计值的可靠程度。
第三个基本概念是随机变量和概率分布。
随机变量是指在随机试验中可能取得不同值的变量。
而概率分布则是随机变量所有可能取值及其对应概率的描述。
在统计学中，我们经常使用概率分布来描述随机变量的性质和特征，比如正态分布、二项分布等。
第四个基本概念是假设检验和置信区间。
假设检验是用于判断总体参数是否符合某种假设的方法。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设和一个备择假设，然后根据样本数据进行统计推断，得出是否拒绝原假设的结论。
而置信区间则是对总体参数估计的一种方法，它给出了一个区间范围，我们可以有一定的置信水平认为总体参数落在这个区间内。
第五个基本概念是回归分析和相关分析。
回归分析用于研究两个或多个变量之间的关系，并建立一个数学模型来描述这种关系。
通过回归分析，我们可以预测一个变量对另一个变量的影响程度，并进行因果推断。
而相关分析则用于衡量两个变量之间的相关性，它可以帮助我们了解变量之间的关联程度和方向。
以上就是统计学中的几个基本概念。
这些概念为我们理解和运用统计学提供了重要的工具和方法。
在实际应用中，我们可以根据具体问题选择适当的统计方法，并利用这些基本概念进行数据分析和推断，从而得出科学、准确的结论。
统计的基本概念与性质总结
统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。
在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。
本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。
一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学中的基本概念。
在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。
二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。
参数和统计量是统计学中的重要概念。
参数可以通过样本统计量的估计得到。
三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。
四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。
频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。
五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。
六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。
标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。
标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。
七、相关性和回归分析相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。
相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。
八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。
它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。
假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。
九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。
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应用统计学概念整理第一章：导论1.只能归类于某一类别的非数字型数据称为分类数据2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为顺序数据3.按数字尺度测量的观测值称为数值型数据4.包含所研究的全部个体的集合称为总体5.从总体中抽取的一部分的元素的集合称为样本6.用来描述总体特征的的概括性数字度量称为参数7.用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量8.说明事物类别的一个名称称为分类变量9.说明事物有序类别的一个名称称为顺序变量10.说明事物数字特征的一个名称称为数值型变量11.只能取可数值的变量称为离散型变量12.可以在一个或多个区间中取任何值的变量称为连续型变量第二章：数据收集1.从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法，称为抽样调查。
2.为特定目的而专门组织的全面调查称为普查3.按照国家有关法律规定，自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本数据的调查方式称为统计报表第三章：数据的图表展示1.落在某一特定类别或组中的数据个数，称为频数2.把各个类别及其落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表示出来，称为频数分布3.一个样本或总体中各个部分的数据与全部数据之比，称为比例4.将比例乘以100得到的数值，称为百分比或百分数，用%表示5.样本或总体中各不同类别数值之间的比值，称为比率6.分类数据的图示：条形图，pareto图，对比条形图，饼图7.将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数称为累计频数8.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为累计频率9.顺序数据的图示：累计频数分布图，环形图10.根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别称为数据分组11.分组后的数据称为分组数据12.把变量值作为一组称为单变量值分组13.将全部变量值一次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组，称为组距分组14.在组距分组中，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限15.一个组的上限与下限的差称为组距16.各组组距相等的组距分组称为等距分组17.各组组距不相等的组距分组称为不等距分组18.每一组的下限和上限之间的重点值称为组中值19. 用矩形的宽度和高度即面积来表示频数分布的图形称为直方图20. 由茎和叶两部分组成的，反应原始数据分布的图形称为茎叶图21. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的，反应原始数据分布的图形，称为箱线图第四章：数据的概括性度量1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度称为集中趋势 2.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据5. 层次由低到高：分类-顺序-数值型6. 一组数据中出现频数最多的变量值，称为众数7. 一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为中位数8. 一组数据排序后处于中间位置上的变量值，称为中位数9. 一组数据排序后处于25%和75%位置上的值称为四分位数10. 一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数11. N 个变量值乘积的n 次平方根，称为几何平均数12. 数据分布的另一个重要特征13. 离中趋势反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度)14. 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度15. 不同类型的数据有不同的离散程度测度值16. 非众数组的频数占总频数的比率，称为异众比率17. 上四分位数与下四分位数之差，称为四分位差，也称为内距或四分间距18. 一组数据的最大值与最小值只差称为极差，用R 表示19. 各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，称为平均差，叶也称为平均绝对离差20. 各变量值与其平均数离差平方的平均数称为方差21. 方差的平方根称为标准差22. 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，也成为标准化值或z 分数 数据类型品质数据汇总表条形图饼图环形图数值型数据原始数据茎叶图箱线图分组数据直方图折线图时序数据线图多元数据散点图气泡图雷达图23.对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式，至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。
其中k是大于1的任意值，但不一定是整数24.一组数据的标准差与其相应的平均数之比，称为离散系数25.数据分布的不对称性称为偏态26.对数据分布不对称性的度量值，称为偏态系数27.数据分布的平峰或尖峰程度，称为峰态28.对数据分布峰态的度量值称为峰态系数，记做K29.第五章：概率与概率分布1.对一个或多个试验对象进行一次观察或测量的过程，称为一次试验2.试验的结果称为事件3.不能被分解为其他事件组合的基本事件，称为简单事件4.随机事件(random event)：每次试验可能出现也可能不出现的事件5.必然事件(certain event)：每次试验一定出现的事件，用表示6.不可能事件(impossible event)：每次试验一定不出现的事件，用表示7.一项试验所有可能结果的集合称为样本空间8.事件A的概率是对事件A在试验中出现的可能性大小的一种度量，介于0和1之间的一个值9.在试验中，两个事件有一个发生时另一个就不能发生，称这两个事件为互斥事件10.非负性：对任意事件A，有 0 P(A) 111.规范性：必然事件的概率为1；不可能事件的概率为0。
即P ( ) = 1； P ( )= 012.可加性：若A与B互斥，则P ( A∪B ) = P ( A ) + P ( B )，推广到多个两两互斥事件A1，A2，…，An，有 P ( A1∪A2 ∪…∪An) = P ( A1 ) + P (A2 ) + …+ P (An )13.A发生或者B发生的事件，称为A与B的并14.在事件B已经发生的条件下，求事件A发生的概率，称这种概率为事件B发生条件下事件A发生的条件概率，记为15.一个事件的发生与否并不影响另一个事件发生的概率，则称两个事件独立16.某次试验结果的数值型描述，称为随机变量17.只能取有限个或可数个值的随机变量，称为离散型随机变量18.可以去一个或多个区间中任何值的随机变量称为连续型随机变量19.离散型随机变量的概率分布：列出离散型随机变量X的所有可能取值，列出随机变量取这些值的概率，通常表格来表示20.离散型随机变量的数学期望：在离散型随机变量X的一切可能取值的完备组中，各可能取值xi与其取相对应的概率pi乘积之和，描述离散型随机变量取值的集中程度，计算公式为：21.离散型随机变量的方差：随机变量X的每一个取值与期望值的离差平方和的数学期望，记为D(X)，描述离散型随机变量取值的分散程度，计算公式为二项分布：进行n次重复试验，出现“成功”的次数的概率分布称为二项分布，设X为n 次重复试验中事件A出现的次数，X 取x的概率为22.泊松分布：用于描述在一指定时间范围内或在一定的长度、面积、体积之内每一事件出现次数的分布—给定的时间间隔、长度、面积、体积内“成功”的平均数e = 2.71828x —给定的时间间隔、长度、面积、体积内“成功”的次数23.用于描述在一指定时间范围内或在一定的长度、面积、体积之内每一事件出现次数的分布24.用于描述在一指定时间范围内或在一定的长度、面积、体积之内每一事件出现次数的分布第六章：抽样与抽样分布1.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，使得每一个容量为n 样本都有相同的机会(概率)被抽中 2.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他样本单位 3.分层抽样：将总体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 4.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 5.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 6.总体分布：总体中各元素的观测值所形成的相对频数分布，称为总体分布 7.从总体中抽取一个容量为n 的样本由这n 个观测值形成的相对频数分布，称为样本分布 8. 某个样本统计量的抽样分布，从理论上来说就是在重复选取容量为n 的样本使，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布9.样本均值的抽样分布：在重复选取容量为n的样本时，由样本均值的所有可能取值形成的相对频数分布10.当总体服从正态分布N(μ,σ2)时，来自该总体的所有容量为n的样本的均值⎺x也服从正态分布，⎺x的数学期望为μ，方差为σ2/n。
即⎺x～N(μ,σ2/n)11.中心极限定理：从均值为μ，方差为σ2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ，方差为σ2/n的正态分布12.13.样本统计量的抽样分布的标准差，称为统计量的标准误，也称为标准误差14.当计算标准误时涉及的总体参数未知时，用样本统计量代替计算的标准误，称为估计的标准误15.在重复选取容量为n的样本时，由样本比例的所有可能取值形成的相对频数分布，称为样本比例的抽样分布16.在重复选取容量为n的样本时，由样本方差的所有可能取值形成的相对频数分布，称为样本方差的抽样分布17.在两个总体中，分别独立地抽取容量为n1和n2的样本，在重复选取容量为n1和n2的样本时，由两个样本均值之差的所有可能取值形成的相对频数分布，称为两个样本均值的抽样分布18.在两个服从二项分布总体中，分别独立地抽取容量为n1和n2的样本，在重复选取容量为n1和n2的样本时，由两个样本比例之差的所有可能取值形成的相对频数分布，称为两个样本比例的抽样分布19.在两个正态总体中，分别独立地抽取容量为n1和n2的样本，在重复选取容量为n1和n2的样本时，由两个样本方差比的所有可能取值形成的相对频数分布，称为两个样本方差比的抽样分布第七章：参数估计的一般问题1.2.估计量：用于估计总体参数的随机变量3.4.点估计：用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值5.区间估计：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间由样本统计量加减估计误差而得到6.置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平7.将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平8.无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数9.有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效10.一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数11.当用原始数据构建置信区间时，置信区间的计算结果应保留的小数点位数要比原始数据中使用的小数点多一位12.单个总体参数的区间估计13.两个总体参数的区间估计第八章：假设检验1.对总体参数的具体数值所作的陈述称为假设或称为统计假设2.先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程，称为假设检验3.通常将研究者想收集证据给予支持的假设称为备择假设，或称为研究假设4.通常将研究者想收集证据给予反对的假设称为原假设，或称为研究零假设5.备择假设没有特定的方向性，并含有符号“不等于”的假设检验，称为双侧检验或双尾检验6.备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<”的假设检验，称为单侧检验或单尾检验7.备择假设的方向为“<”，称为左侧检验备择假设的方向为“>”，称为右侧检验8.9.第Ⅰ类错误(弃真错误)原假设为正确时拒绝原假设，第Ⅰ类错误的概率记为被称为显著性水平10.2. 第Ⅱ类错误(取伪错误)，原假设为错误时未拒绝原假设，第Ⅱ类错误的概率记为(Beta)11.检验统计量：根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量12.13.14.15.能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合称为拒绝域16.根据给定的显著性水平确定的拒绝域的边界值，称为临界值17.P值：如果原假设为真，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率18.决策规则：若p 值<a , 拒绝 H 019. 一个总体参数的检验总体均值的检验两个总体参数的检验两个总体均值检验方法总结n x z σμ0-=章末总结。