统计学名词

统计总体：是根据一定研究目的确定的所要研究事物的全体,它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

它具有同质性、大量性、变异性。

总体单位：是组成总体的各个个体。

随着研究目的的不同，总体单位可以是人物、机构等实体单位，也可以是现象、活动过程等非实体单位。

标志：总体单位所具有的属性或特征成为标志，即标志是反映总体各单位属性和特征的名称，如每个工人的性别、年龄等。

统计指标：是反映统计总体数量特征的概念和数值，例如国内生产总值、人口总数等。

构成统计指标的基本要素是指标的概念和指标的数值。

大数法则：又称为大数定律，它以数学形式表达并在一定条件下大量重复出现的随机现象的统计规律性，即频率的稳定性与平均结果的稳定性。

统计描述：是指对由试验或调查得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表达出来。

统计描述是统计研究的基础。

统计推理：是以一定的置信标准要求，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理的方法。

它主要包括参数估计法和假设检验法。

统计指标体系：由一系列相互联系的统计指标组成的有机整体，用来反映所研究现象各方面的特征以及相互依存、相互制约的关系。

统计调查：是根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际收集资料的过程。

它是统计工作的基础阶段。

普查：是专门组织的一次性的全面调查。

抽样调查：是按随机原则从调查对象中抽取一部分单位作为样本进行观察，然后根据所获得的样本数据，对调查对象总体特征做出具有一定可靠程度的推理。

重点调查：是在调查对象中，只选择一部分重点单位进行的非全面调查。

统计整理：是对统计调查所收集到的各种数据进行加工处理过程，目的是使统计数据系统化、条理化，符合统计分析的需要。

在统计研究过程中，统计整理起着承前启后的作用。

统计分组：是根据统计研究目的和客观现象的内在特点，按某个标志或几个标志把被研究的总体划分为诺干个不同性质或不同数量的部分的方法。

它不仅是统计整理的方法，而且是统计分析的方法。

频数分布：在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志归类排列，并计算各组的单位数称为频数分布或次数分布。

分布数列：在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志归类排列，并计算各组的单位数称为频数分布或次数分布。

这样形成的反映总体各单位分布情况的数列，即为分布数列。

分布数列由总体按某标志所分的组和各组所出现的单位数，即频数两个要素构成。

组中值：在组距分布数列中，上下限之间的中点值称为组中值。

直方图：是用直方形的宽度和高度来表示次数分布的图形。

集中趋势：是指一组数据向中心值靠拢的倾向，他反应一组数据中心点的位置所在。

它是数据分布的重要特证。

众数：是一组数据中出现次数最多、频率最高的标志值或属性表现。

它是一种位置平均数。

中位数：是将一组数据从小到大排列后，处于中间位置上的标志值。

它是一种位置平均数。

权数：在计算加权平均数时，各组标准值的单位数的多少对平均数的大小有权衡轻重的作用，所以，各组单位数被称为权数。

权数有两种形式：绝对数权数f和相对数f/∑f四分位数：是将全部数据按大小排列后，能将其等分为四部分的三个数值，即下四分位数、中位数、上四分位数。

变异指标：是说明总体各单位变量值远离其中心值的程度即离散程度、变异程度的指标，它是数据分布的另一个重要特征。

标准差和方差：是总体所有单位的标志值与其算数平均数的离差之平方的算术平均数的正平方根。

标准差的平方即方差。

标准差系数：是标准差与其算术平均数对比的一种相对数形式的变异指标。

动态相对指标：是某现象两个不同时间的指数数值之间的对比，用来反映现象在不同时间的发展变化情况。

结构相对指标：是总体内部各个组成部分的数值与总体数值之比，用来分析总体的内部构成情况。

统计指数：广义指数是指任何两个数值对比形成的相对数。

狭义指数仅指反映不能直接加总的多要素组成的社会经济现象（复杂现象总体）综合变动的一种特殊的相对数。

综合指数：是计算总指数的一种基本形式，它的基本方式是“先综合，后对比”，基本编制原理是：（1）引入同度量因素解决发杂现象总体不能直接加总的问题（2）同度量因素必须固定在某一时期。

它分为数量综合指数和质量综合指数。

同度量因素：将不同度量、不能直接相加的指标转换为能够直接相加的指标的共同尺度（指标），称为同度量因素，也称为权数。

（加权）平均指数：是以某一时期的总价值量为权数对个体指数加权平均计算出来的一种总指数。

其基本方式是“先对比，后平均”。

基本编制原理：1先计算个体指数2以相应的总值指标对个体指数加权。

在特定权数的情况下，平均指数是综合指数的变形。

拉式指数：将同度量因素固定在基期的综合指数，称为拉式指数。

帕氏指数：将同度量因素固定在报告期的综合指数，称为帕氏指数。

居民消费价格指数（CPI）：即消费价格指数，它是反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数。

股票价格指数：是反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数，简称股价指数，某单位一般用“点”表示。

参数估计：是以样本统计量作为未知参数的估计量，并通过对样本各单位的实际观察取得样本数据，计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值。

（是用样本统计量去估计总体的参数。

）点估计：又称定值估计，它直接以样本统计量数值作为参数的估计量。

区间估计：区间估计是根据给定的置信度要求，指出总体参数被估计的上限和下限。

抽样平均误差：是所有可能出现的样本指标值与总体指标真值之间离差平方的算术平均数的平方根，即所有可能出现的样本指标值的标准差。

它是说明抽样误差大小的主要指标。

抽样平均误差越小，说明抽样的误差越小.极限抽样误差：又称为允许误差范围，是指样本统计量与被估计的总体参数离差的绝对值可允许变动的上限或下限。

或者说，是在区间估计中，可允许的抽样误差的最大范围。

极限抽样误差越小，表明估计的准确性越高，反之，越低。

估计置信度：又称为估计推断的概率保证程度，它是在区间估计中总体参数在某区间的可靠度。

简单随机抽样：是对总体不做任何加工，按随机原则直接从总体N个单位中取n个单位作为样本。

简单随机抽样是抽样中最基本也最简单的方式。

它适合于均匀总体。

类型抽样：也称分层抽样，它是先按一定标志对总体各单位进行分类，然后分别从每一类按随机原则抽取一定单位构成样本。

通常每类中应抽取的样本单位数是按各类单位数占总体单位数的比例来确定的。

等距抽样：也称机械抽样或系统抽样，它是先按某种标志对总体各单位进行顺序排队，然后按固定间隔来抽取样本单位。

作为总体各单位排队顺序的标志，可以是与推断指标有关的标志，也可以是无关标志。

按有关标志排序，可以用半距中点取样或对称等距取样的方法抽取具体样本单位。

整群抽样：也称集团抽样，它是将总体各单位划分为若干群，然后从其中随机抽取部分群，对中选群的所有单位进行全面调查的抽样组织形式。

阶段抽样：是先抽总体中某种大范围的单位，再从中选大单位中较小范围的单位，逐次类推，最后从较小单位中抽选样本单位，分阶段完成抽样的组织工作。

实际中，有两阶段抽样、三阶段抽样等.相关关系：是指变量之间存在的不确定的数量关系，即当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。

相关系数：是度量变量之间相关程度的指标。

度量两个变量之间线性相关程度的成为单相关系数；度量三个和三个以上变量之间相关之间相关程度的称为复相关系数.最小二乘法：也称最小平方法，它是求回归方程和趋势方程中未知参数的一种方法。

它要求因变量的观察值与估计值之间的离差平方和达到最小，从而求得未知参数。

可决系数：也称判定系数，它是回归平方和占总离差平方和的比例，说明回归方程（回归直线）对观察数据的拟合程度。

它也等于相关系数的平方。

估计标准误差：说明各实际观察值与回归估计值之间离差程度的指标称为估计标准误差，它反映用估计的回归方程预测因变量Y 时预测误差的大小，也从另一个角度说明回归直线的拟合程度. 时间序列：也成为动态数列，是将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序排列而成的序列。

长期趋势：是指时间序列在长时间内呈现出某种持续向上、持续下降或持续水平起伏变动的状态或者规律，这种规律是由于某种固定的、长期的因素作用于序列而形成的。

季节变动：是指由于自然季节因素或人文习惯因素的影响，序列呈现出的短期周期的比较有规律的变动。

季节变动一般以一年、一月、一周、一日为周期。

循环变动：
是指时间序列中出现的以若干年为周期、上升与下降交替出现的循环往复变动，经济增长中繁荣—衰退—萧条—复苏—繁荣的循环也成为商业周期，是最常见的循环变动。

随机变动：是指时间序列中由于偶然因素的影响而表现出的不规则波动，也成为不规则变动、偶然变动、剩余变动。

发展速度和平均发展速度：发展速度用报告期水平除以基期水平求得，它说明报告期水平是基期水平的百分之多少。

平均发展速度是环比发展速度的几何平均数，它说明某种现象平均后期是前一期的百分之多少。

增长速度和平均增长速度：增长速度是报告期增长量与基期水平的比值，表明报告期水平比基期水平增长过降低了百分之几。

平均增长速度是反映现象在一段时期内平均增长或降低的程度，它等于平均发展速减。

移动平均法：是测定时间序列长期趋势变动的基本方法，它是将时间序列按一定项数逐项移动计算平均数，达到剔除周期变动和偶然变动，显示原序列基本趋势的方法。

时间序列预测：是指运用时间序列分析方法，找出时间序列的变动模式，对现象的未来发展状况进行测算和推断。

一次指数平滑法：是对时间序列各期实际值加权平均进行预测的一种方法，该方法使得第t+1期的预测值等于t期的实际值与第t期预测值的加权平均数。

一次指数平滑法适用于水平趋势序列的预测。

二次指数平滑法：是讲线形趋势模型的参数看成是动态的变量，利用t期的一次指数平滑值和二次指数平滑值，求出线性趋势模型的参数a(t)和b(t),从而预测t+T期值的方法。

统计综合评价：是根据统计评价的目的，建立评价指标体系，在对现象的多个方面分别给予定量描述的基础上进行综合，得出一个综合评价值，以此进行横向或纵向比较的分析方法。

总分评定法：也称综合计分法，它是根据一定的评价标准和计分方法对单个指标进行评分，然后将各指标的得分加总，得出评价对象的总分，以进行比较分析的方法. 指数综合法：首先将有量纲的指标进行无量纲化处理，然后借助平均指数的形式，把各项指标的变动程度视为个体指数，并进行加权平均求得综合评价指数，以进行综合评价的方法。

最优值距离法：实际值与最优值对比进行指标的无量纲化处理，并测定实际值与最优值的相对距离以进行综合评价的方法。

功效系数法：是确定各项指标的不容许值和满意值，计算各项指标的功效系数评分值，最后通过加权算术或加权几何平均，进行合成，得出综合评价总分—总功效分数，以进行综合评价。

模糊经济现象：现象处于亦此亦彼的中介过度状态，例如，人们对某产品的质量评价很满意、基本满意、而这两者之间的界限模糊。

模糊综合评价方法：是把社会经济现象中所出现的亦此亦彼的中间过度状态采用概念内涵清晰，但外延界限不明确的模糊思想给以描述，并进行多因素的综合评定和估价。

统计总体：是根据一定研究目的确定的所要研究事物的全体,它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

它具有同质性、大量性、变异性。

总体单位：是组成总体的各个个体。

随着研究目的的不同，总体单位可以是人物、机构等实体单位，也可以是现象、活动过程等非实体单位。

标志：总体单位所具有的属性或特征成为标志，即标志是反映总体各单位属性和特征的名称，如每个工人的性别、年龄等。

统计指标：是反映统计总体数量特征的概念和数值，例如国内生产总值、人口总数等。

构成统计指标的基本要素是指标的概念和指标的数值。

大数法则：又称为大数定律，它以数学形式表达并在一定条件下大量重复出现的随机现象的统计规律性，即频率的稳定性与平均结果的稳定性。

统计描述：是指对由试验或调查得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表达出来。

统计描述是统计研究的基础。

统计推理：是以一定的置信标准要求，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理的方法。

它主要包括参数估计法和假设检验法。

统计指标体系：由一系列相互联系的统计指标组成的有机整体，用来反映所研究现象各方面的特征以及相互依存、相互制约的关系。

统计调查：是根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际收集资料的过程。

它是统计工作的基础阶段。

普查：是专门组织的一次性的全面调查。

抽样调查：是按随机原则从调查对象中抽取一部分单位作为样本进行观察，然后根据所获得的样本数据，对调查对象总体特征做出具有一定可靠程度的推理。

重点调查：是在调查对象中，只选择一部分重点单位进行的非全面调查。

统计整理：是对统计调查所收集到的各种数据进行加工处理过程，目的是使统计数据系统化、条理化，符合统计分析的需要。

在统计研究过程中，统计整理起着承前启后的作用。

统计分组：是根据统计研究目的和客观现象的内在特点，按某个标志或几个标志把被研究的总体划分为诺干个不同性质或不同数量的部分的方法。

它不仅是统计整理的方法，而且是统计分析的方法。

频数分布：在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志归类排列，并计算各组的单位数称为频数分布或次数分布。

分布数列：在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志归类排列，并计算各组的单位数称为频数分布或次数分布。

这样形成的反映总体各单位分布情况的数列，即为分布数列。

分布数列由总体按某标志所分的组和各组所出现的单位数，即频数两个要素构成。

组中值：在组距分布数列中，上下限之间的中点值称为组中值。

直方图：是用直方形的宽度和高度来表示次数分布的图形。

集中趋势：是指一组数据向中心值靠拢的倾向，他反应一组数据中心点的位置所在。

它是数据分布的重要特证。

众数：是一组数据中出现次数最多、频率最高的标志值或属性表现。

它是一种位置平均数。

中位数：是将一组数据从小到大排列后，处于中间位置上的标志值。

它是一种位置平均数。

权数：在计算加权平均数时，各组标准值的单位数的多少对平均数的大小有权衡轻重的作用，所以，各组单位数被称为权数。

权数有两种形式：绝对数权数f和相对数f/∑f四分位数：是将全部数据按大小排列后，能将其等分为四部分的三个数值，即下四分位数、中位数、上四分位数。

变异指标：是说明总体各单位变量值远离其中心值的程度即离散程度、变异程度的指标，它是数据分布的另一个重要特征。

标准差和方差：是总体所有单位的标志值与其算数平均数的离差之平方的算术平均数的正平方根。

标准差的平方即方差。

标准差系数：是标准差与其算术平均数对比的一种相对数形式的变异指标。

动态相对指标：是某现象两个不同时间的指数数值之间的对比，用来反映现象在不同时间的发展变化情况。

结构相对指标：是总体内部各个组成部分的数值与总体数值之比，用来分析总体的内部构成情况。

统计指数：广义指数是指任何两个数值对比形成的相对数。

狭义指数仅指反映不能直接加总的多要素组成的社会经济现象（复杂现象总体）综合变动的一种特殊的相对数。

综合指数：是计算总指数的一种基本形式，它的基本方式是“先综合，后对比”，基本编制原理是：（1）引入同度量因素解决发杂现象总体不能直接
加总的问题（2）同度量因素必须固定在某一时期。

它分为数量综合指数和质量综合指数。

同度量因素：将不同度量、不能直接相加的指标转换为能够直接相加的指标的共同尺度（指标），称为同度量因素，也称为权数。

（加权）平均指数：是以某一时期的总价值量为权数对个体指数加权平均计算出来的一种总指数。

其基本方式是“先对比，后平均”。

基本编制原理：1先计算个体指数2以相应的总值指标对个体指数加权。

在特定权数的情况下，平均指数是综合指数的变形。

拉式指数：将同度量因素固定在基期的综合指数，称为拉式指数。

帕氏指数：将同度量因素固定在报告期的综合指数，称为帕氏指数。

居民消费价格指数（CPI）：即消费价格指数，它是反映一定时期内消费者所购买的生活消费品价格和服务项目价格的变动趋势和程度的一种相对数。

股票价格指数：是反映某一股票市场上多种股票价格变动趋势的一种相对数，简称股价指数，某单位一般用“点”表示。

参数估计：是以样本统计量作为未知参数的估计量，并通过对样本各单位的实际观察取得样本数据，计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值。

（是用样本统计量去估计总体的参数。

）点估计：又称定值估计，它直接以样本统计量数值作为参数的估计量。

区间估计：区间估计是根据给定的置信度要求，指出总体参数被估计的上限和下限。

抽样平均误差：是所有可能出现的样本指标值与总体指标真值之间离差平方的算术平均数的平方根，即所有可能出现的样本指标值的标准差。

它是说明抽样误差大小的主要指标。

抽样平均误差越小，说明抽样的误差越小.极限抽样误差：又称为允许误差范围，是指样本统计量与被估计的总体参数离差的绝对值可允许变动的上限或下限。

或者说，是在区间估计中，可允许的抽样误差的最大范围。

极限抽样误差越小，表明估计的准确性越高，反之，越低。

估计置信度：又称为估计推断的概率保证程度，它是在区间估计中总体参数在某区间的可靠度。

简单随机抽样：是对总体不做任何加工，按随机原则直接从总体N个单位中取n个单位作为样本。

简单随机抽样是抽样中最基本也最简单的方式。

它适合于均匀总体。

类型抽样：也称分层抽样，它是先按一定标志对总体各单位进行分类，然后分别从每一类按随机原则抽取一定单位构成样本。

通常每类中应抽取的样本单位数是按各类单位数占总体单位数的比例来确定的。

等距抽样：也称机械抽样或系统抽样，它是先按某种标志对总体各单位进行顺序排队，然后按固定间隔来抽取样本单位。

作为总体各单位排队顺序的标志，可以是与推断指标有关的标志，也可以是无关标志。

按有关标志排序，可以用半距中点取样或对称等距取样的方法抽取具体样本单位。

整群抽样：也称集团抽样，它是将总体各单位划分为若干群，然后从其中随机抽取部分群，对中选群的所有单位进行全面调查的抽样组织形式。

阶段抽样：是先抽总体中某种大范围的单位，再从中选大单位中较小范围的单位，逐次类推，最后从较小单位中抽选样本单位，分阶段完成抽样的组织工作。

实际中，有两阶段抽样、三阶段抽样等.相关关系：是指变量之间存在的不确定的数量关系，即当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。

相关系数：是度量变量之间相关程度的指标。

度量两个变量之间线性相关程度的成为单相关系数；度量三个和三个以上变量之间相关之间相关程度的称为复相关系数.最小二乘法：也称最小平方法，它是求回归方程和趋势方程中未知参数的一种方法。

它要求因变量的观察值与估计值之间的离差平方和达到最小，从而求得未知参数。

可决系数：也称判定系数，它是回归平方和占总离差平方和的比例，说明回归方程（回归直线）对观察数据的拟合程度。

它也等于相关系数的平方。

估计标准误差：说明各实际观察值与回归估计值之间离差程度的指标称为估计标准误差，它反映用估计的回归方程预测因变量Y 时预测误差的大小，也从另一个角度说明回归直线的拟合程度. 时间序列：也成为动态数列，是将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序排列而成的序列。

长期趋势：是指时间序列在长时间内呈现出某种持续向上、持续下降或持续水平起伏变动的状态或者规律，这种规律是由于某种固定的、长期的因素作用于序列而形成的。

季节变动：是指由于自然季节因素或人文习惯因素的影响，序列呈现出的短期周期的比较有规律的变动。

季节变动一般以一年、一月、一周、一日为周期。