统计学概念公式汇总穆慧萍
统计学概念及公式汇总
统计学概念及公式汇总统计学是研究数据收集、分析和解释的科学方法。
它是一种处理数据的方法和工具,用于研究、预测和解释数据的模式和规律。
在统计学中,有一些重要的概念和公式,对于理解和应用统计学方法非常有帮助。
1.总体和样本总体指的是研究对象的全体,样本是从总体中选取的一部分。
样本是用来代表总体的,通过对样本进行调查和研究,我们可以得出对总体的结论。
2.参数和统计量参数是总体特征的数值度量,例如总体的均值和标准差。
统计量是样本特征的数值度量,例如样本的均值和标准差。
参数可以通过统计量进行估计。
3.随机变量和概率分布随机变量是一个在随机试验中可能取得不同值的变量。
概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率。
常见的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布。
4.中心极限定理中心极限定理是统计学中的一个重要定理,它指出当样本量足够大时,样本均值的分布将近似于正态分布。
这个定理使得我们可以通过对一个样本的均值进行研究来了解总体的特征。
5.抽样误差和标准误抽样误差指的是样本估计和总体参数之间的差异,它由样本的随机性引起。
标准误是样本统计量的标准差,它能够反映估计值的精确性。
6.假设检验假设检验是通过对样本数据进行分析来判断总体参数是否满足一些特定的假设。
它包括一个原假设和一个备择假设,并通过计算统计量来判断是否拒绝原假设。
7.置信区间置信区间是对总体参数的估计范围。
它根据样本数据计算出一个区间,该区间包含了总体参数可能的取值范围。
8.相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
它通过计算两个变量的相关系数来判断它们之间的相关性。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
9.回归分析回归分析用于预测一个变量对另一个或多个变量的依赖关系。
它通过拟合一个回归方程来描述变量之间的关系,并通过回归系数来量化这种关系。
以上只是统计学中一些重要的概念和公式的简要介绍。
统计学是一个广泛而深入的学科,其中还涉及到更多的概念和方法。
统计学中的一些基本概念和重要公式
2 1
S
2 2
n1 n2
(2)大样本
,
1,
未知
2
X1 X 2 Z 2SX1X2
2 1
2时
2
,
X 1 X 2 的标准差
X1X2
(3)小样本 , 正态
X 1 X 2 t 2 S X1 X 2
2 1
2 2
n1 n2
2( 1 1 )
n1 n2
.
43 .两个总体均值之差的假
计量
:
2
n
1S
2
2
计量
:F
S
2 1
S
2 2
: 2 k f i e i 2 , df k 1
i1
ei
的期望频数 :
e ij
RT
i CT n
j
第
i 行之和 第 样本容量
j 列之和
独立性检验统计量
:
2
f ij e ij
2
, df
R 1C 1
ij
e ij
.
52 . 检验 K 个均值的相等性
.
50、标准正态分布 51、标准分数(Z分数) 52、统计量 53、总体参数 54、中心极限定理 55、样本均值的分布 56、标准误 57、卡方分布 58、t分布 59、F分布 60、点估计(有效性、无偏性、一致性、充分性)
.
61、区间估计(显著性水平、置信度、置信区间) 62、假设检验 63、错误(第一类错误) 64、错误(第二类错误) 65、单侧检验 66、双侧检验 67、假设检验中的p值 68、独立样本 69、相关样本 70、因素 71、因素的水平
m
1 ,
n! 1 2 n,
统计学公式总结
简单平均差(未分组数据)平均差越大说明数据的离散程度越大.反之.
加权平均差(分组数据)
简单样本方差(未分组数据)P99
加权样本方差(分组数据)
简单样本标准方差(未分组数据)
加权样本标准差(分组数据)
标准分数 (变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。)
离散系数(变异系数)是一组数据的标准差与其相应的平均数之比..离散系数大,数据的离散程度大.反之..它们是成正比的.
( s标准差,x平均数)
(二)抽样分布主要公式
总体均值的置信区间(正态总体, 已知)P183
注意P184例题
总体均值的置信区间(未知, 大样本)P183
总体均值的置信区间(正态总体, 未知, 小样本)
总体比例的置信区间P187( 注意P187.192例题)
估计总体均值时的样本容量P201(注意P202例题)
估计总体比例时的样本容量(三)假来自检验一个总体参数的检验
总体均值的检验
(大样本检验方法的总结)
假设
双侧检验
左侧检验
右侧检验
假设形式
H0:=
H1 :(
H1:
H0 :(
H1 :<
H1:<
H0 :(
H1 :>
H1:>
统计量
已知
( 未知:
拒绝域
(小样本检验方法的总结)
假设
双侧检验
左侧检验
右侧检验
假设形式
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H1:>
统计学概念公式汇总穆慧萍
统计学概念公式汇总穆慧萍-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1第一章一、总体和总体单位总体是指在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。
总体单位是指构成总体的个别事物。
例如:——(我们的班级、一所学校、某一地区、某一部门等)总体按其单位数是否有限,分为有限总体和无限总体。
二、标志和标志表现标志是说明总体单位特征的名称,有品质标志与数量标志之别。
品质标志表示事物质的特性,是用文字表示的。
数量标志表示事物的量的特性,是可以用数值表示的,如人的年龄、身高、体重,企业的产值、利润等。
标志表现是标志名称之后所表明的内容。
三、变异和变量在一个总体中,各单位的品质标志或数量标志的标志表现具有差异性,这种差别都称为变异。
在统计中,可变的数量标志和指标称为变量,变量的数值表现称为变量值。
变量按变量值是否连续,可以分为离散性变量和连续性变量。
离散性变量的各变量值之间都是以整位数断开的,连续性变量的数值是相邻两值之间可作无限分割。
综上所述,把总体、总体单位、标志等概念联系起来,可以概括出统计总体的三个基本特征:1、同质性。
即总体所有单位都必须具有某种共同的性质。
2、大量性。
即总体应包括全部总体单位或足够多数的总体单位3、差异性。
即所有的总体单位必须在某一方面同质,但在其他方面又必须存在差异。
四、统计指标(一)统计指标的概念及其构成要素1、统计指标是反映客观存在的社会总体现象数量特征的概念。
例如国内生产总值、人口自然增长率、劳动生产率等。
按照这种理解,统计指标包括三个构成要素:(1)指标名称,(2)计量单位,(3)计算方法。
2、统计指标是反映客观存在的社会现象总体数量特征的概念和具体数值。
例如:1998年我国国内生产总值亿元,比上年增长%;1998年末,我国总人口数为124810万人,这些都是统计指标。
按照这种理解,统计指标除包括上述三个要素外,还包括(1)时间限制,(2)空间限制,(3)指标数值三个要素。
统计知识点公式总结
统计知识点公式总结一、总体与样本1. 总体:总体是指我们想要研究的全部个体或者事物的总体。
通常情况下,总体是非常大的,难以直接观察和研究。
比如全国人口、某一批产品的质量等等。
2. 样本:样本是总体的一个子集,是总体的一部分。
通常情况下,我们是通过对样本的研究来推断总体的特征。
样本的选择应该具有代表性,这样才能保证我们得出的结论是有说服力的。
3. 样本量:样本量是指研究中所使用的样本的大小。
通常情况下,样本量越大,研究的结果越可靠。
但是,样本量过大也会增加研究的成本,因此需要在可接受的范围内选择合适的样本量。
二、描述统计1. 中心趋势指标:中心趋势指标是用来描述数据集中趋势的指标,主要包括均值、中位数和众数。
- 均值(Mean):均值是指所有数据之和除以数据的个数。
均值的计算公式为:μ = ΣXi/ n,其中,μ为均值,Xi为第i个数据,n为数据的总个数。
- 中位数(Median):中位数是指将数据集中的数据按照大小排序,处于中间位置的值。
如果数据的个数为奇数,那么中位数就是中间位置的值;如果数据的个数为偶数,那么中位数就是中间两个值的平均值。
- 众数(Mode):众数是指数据集中出现次数最多的值。
有时候,一个数据集可以有多个众数。
2. 离散程度指标:离散程度指标是用来描述数据的分散程度的指标,主要包括极差、方差和标准差。
- 极差(Range):极差是指数据的最大值和最小值之间的差异。
极差的计算公式为:Range = Max - Min,其中,Range为极差,Max为数据的最大值,Min为数据的最小值。
- 方差(Variance):方差是描述数据分布的离散程度的指标,它是每个数据与均值之差的平方的平均值。
方差的计算公式为:σ^2 = Σ(Xi - μ)^2 / n,其中,σ^2为方差,Xi为第i个数据,μ为均值,n为数据的总个数。
- 标准差(Standard Deviation):标准差是方差的平方根,它的计算公式为:σ = √σ^2,其中,σ为标准差,σ^2为方差。
统计学原理重要公式
一.加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数: ∑∑=f xf x 或 ∑∑=f fx x加权调和平均数:频数也称次数;在一组依大小顺序排列的测量值中,当按一定的将其时出现在各组内的测量值的,即落在各类别分组中的数据个数;一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数,频数与的为;频数也称“次数”,对总数据按某种标准进行分组,统计出各个组内含个体的个数;而频率则每个小组的频数与数据总数的比值;在变量分配数列中,频数频率表明对应组标志值的作用程度;频数频率数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大,反之,频数频率数值越小,表明该组标志值对于总体水平所起的作用越小;掷硬币实验:在10次掷硬币中,有4次正面朝上,我们说这10次试验中‘正面朝上’的频数是4例题:我们经常掷硬币,在掷了一百次后,硬币有40次正面朝上,那么,硬币反面朝上的频数为____.解答,掷了硬币100次,40次朝上,则有100-40=60次反面朝上,所以硬币反面朝上的频数为60.一.加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数: ∑∑=fxf x 或 ∑∑=f f x x x 代表算术平均数;∑是总和符合;f 为标志值出现的次数;加权算术平均数是具有不同比重的数据或平均数的算术平均数;比重也称为权重,数据的权重反映了该变量在总体中的相对重要性,每种变量的权重的确定与一定的理论经验或变量在总体中的比重有关;依据各个数据的重要性系数即权重进行相乘后再相加求和,就是加权和;加权和与所有权重之和的比等于加权算术平均数;加权平均数 = 各组变量值 × 次数之和 / 各组次数之和 = ∑xf / ∑f加权调和平均数:加权算术平均数以各组单位数f 为权数,加权调和平均数以各组标志总量m 为权数但计算内容和结果都是相同的;二.标准差和标准差系数的计算方法标准差:σ=()∑∑-ffxx2或公式标准差也被称为,或者实验标准差,公式如图;简单来说,标准差是一组数据分散程度的一种度量;一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值;例如,两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ,但第二个集合具有较小的标准差;标准差可以当作不确定性的一种测量;例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度;当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远同时与标准差数值做比较,则认为测量值与预测值互相矛盾;这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确;标准差应用于投资上,可作为量度回报稳定性的指标;标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高;相反,标准差数值越细,代表回报较为稳定,风险亦较小;例如,A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95、85、75、65、55、45,B组的分数为73、72、71、69、68、67;这两组的平均数都是70,但A组的标准差为分,B 组的标准差为分此数据时在R统计软件中运行获得,说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多;如是总体,标准差公式根号内除以n如是样本,标准差公式根号内除以n-1因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以n-1公式意义所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数或个数减一,再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差;标准差的意义标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确反之,标准差越低,代表实验的数据越精确离散度标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式,是表示精密确的最要指标;说起标准差首先得搞清楚它出现的目的;我们使用方法去检测它,但检测方法总是有的,所以检测值并不是其真实值;检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标;但是真实值是多少,不得而知;因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题;这也是临床工作质控的目的:保证每批实验结果的准确可靠;虽然样本的真实值是不可能知道的,但是每个样本总是会有一个真实值的,不管它究竟是多少;可以想象,一个好的检测方法,基检测值应该很紧密的分散在真实值周围;如何不紧密,那距真实值的就会大,准确性当然也就不好了,不可能想象离散度大的方法,会测出准确的结果;因此,离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标;标准差系数:标准差系数又均方差系数;反映标志变动程度的相对指标;式中:Vσ为标准差系数;σ为标准差;x为平均数;当以样本标准差系数称/离散系数估计总体标准差系数时,VS= 式中:VS为变异系数;S为样本标准差;对于不同水平的总体不宜直接用标准差指标进行对比,标准差系数能更好的反映不同水平总体的标志变动度;标准差变动系数为标志变异系数的一种;标志变异系数指用标志变异指标与其相应的平均指标对比,来反应总体各单位标志值之间离散程度的相对指标,一般用v表示;标志变异指标有全距、平均差和标准差,相对应的,便有全距系数、平均差系数和标准差系数3种;计算方法为:标志变异系数=标志变异值/相对应的平均值三.总体平均数和总体成数的区间估计;抽样平均误差的计算公式:1.总体平均数:重复抽样:n x σμ=重复抽样又称放回式抽样;每次从总体中抽取的样本单位,经检验之后又重新放回总体,参加下次,这种抽样的特点是总体中每个单位被抽中的是相等的;不重复抽样: )1(2Nn n x -=σμ 不重复抽样亦称不放回式抽样;每次从总体中抽取的样本单位,经检验之后不再放回总体,在下次时不会再次抽到前面已抽中过的样品单位;总体每经一次抽样,其样品单位数就减少一个,因此每个单位在各次抽样中被抽中的是不同的;2.总体成数:重复抽样: n p p p )1(-=μ 不重复抽样: )1()1(Nn n p p p --=μ 抽样极限误差:抽样极限误差又称“置信区间和抽样允许误差范围”,是指在一定的把握程度P 下保证样本指标与总体指标之间的抽样误差不超过某一给定的最大可能范围,记作△;抽样极限误差是指用绝对值形式表示的 样本指标与总体指标偏差的可允许的最大范围;它表明被估计的总体指标有希望落在一个以样本指标为基础的可能范围;它是由抽样指标变动可允许的上限或下限与总体指标之差的绝对值求得的;由于总体平均数和总体成数是未知的,它要靠实测的抽样平均数成数来估计;因而抽样极限误差的实际意义是希望总体平均数落在抽样平均数的范围内,总体成数落在抽样成数的范围内;基于理论上的要求,抽样极限误差需要用抽样平均误差μχ或μρ为标准单位来衡量;即把极限误差△x 或△p 相应除以μχ或μρ,得出相对的误差程度t 倍,t 称为抽样误差的概率度;于是有:1. 总体平均数: x x t μ=∆定义:总体中所有个体的平均数叫做总体平均数;原理:考察的对象中的每一个考察对象的平均数叫做总体平均数;2. 总体成数: △p =tμp总体成数;它是指总体中具有某一相同标志表现的单位数占全部总体单位数的比重,一般用P 表示;总体中具有相同标志表现的单位数用N1表示;总体平均数和总体成数的区间估计:1.总体平均数:x - tux ≤ X ≤ x + tux2.总体成数:p - tup ≤ p ≤ p + tup样本单位数的确定:1.总体平均数:重复抽样: n = t2σ2/Δ2x不重复抽样:n = t2σ2N / NΔ2x + t2σ22.总体成数:重复抽样: n = t2p1-p/Δ2p不重复抽样:n = t2p1-p N / NΔ2p+ t2p1-p 四.相关系数的计算、回归方程的建立和应用相关系数的计算:简单线性回归方程的建立:Y = a + bx其中: ∑∑∑∑∑--=22)(x x n yx xy n b五.统计指数的编制和两因素分析1. 综合指数的计算1数量指标指数:0001p q pq ∑∑ 01p q ∑ -00p q ∑2质量指标指数: ∑∑0111p q pq 11p q ∑-01p q ∑2.平均指数的计算算术平均数指数:00p q ∑.K q / 00p q ∑ 00p q ∑.K q - 00p q ∑调和平均数指数:11p q ∑ / 11p q ∑/K p 11p q ∑ - 11p q ∑/K p3.复杂现象总体总量指标变动的因素分析相对数变动分析: 0011p q pq ∑∑= 0001p q p q ∑∑× ∑∑0111p q p q绝对值变动分析:11p q ∑-00p q ∑= 01p q ∑ -00p q ∑×11p q ∑-01p q ∑六.平均发展水平的计算1.由总量指标动态数列计算序时平均数1由时期数列计算序时平均数: 2由间隔相等的时点数列计算序时平均数:3由间隔不相等的时点数列计算序时平均数:2.由相对指标或平均指标动态数列计算序时平均数:七.现象发展的速度指标的计算1.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度;公式表示为:2.逐期增长量之和等于累积增长量逐期增长量之和 累积增长量平均增长量=────────=────────逐期增长量的个数逐期增长量的个数3.增长速度 = 发展速度 - 14.平均发展速度的计算5.平均增长速度的计算平均增长速度=平均发展速度-1100%。
统计学中的一些基本概念和重要公式LE
i1
Yi Y
n
n
n i1
X
iY i
i1
X
i n
Yi i1
,
L YY
n i1
Yi Y
2
n
Y i2
i1
n
2
Y i
i1
n
,
n
n
Xi
Yi
X i1
, Y i1
n
n
可编辑版
15
10 .加权平均数
X
W iX i
Wi
11 .分组数据样本平均数
12 .分组数据样本方差 13 .排列组合公式
Z Z 2
0 1 2
2
, 用Z
代替
2
Z即为双侧检验的公式
41.独立样本时 , 两个总体均值之差的点 估计量 : X1 X 2
X
1
X
的期望值与标准差
2
:
E( X1 X 2 ) 1 2 ,
X1X2
2 1
2 2
n1 n2
可编辑版
22
42 .两个总体均值之差的区 间估计 :
(1)大样本
(n1, n2
74、多重比较
75、简单效应
76、离差平方和
77、自由度
78、均方(平均平方)
79、变异的分解
80、F值
81、临界值
82、零假设(虚无假设、原假设、无差异假设)
83、备择假设(研究假设、替换假设)
可编辑版
9
84、相关、相关系数
(1)积差相关系数(皮尔逊相关)
(2)等级相关(斯皮尔曼等级相关、和谐系数)
X ij X t
j1 i1
第5章(1—4节) 统计学课件 穆慧萍主编 立信会计出版社
三、编制时间数列的原则
时间数列的动态分析是通过同一指标不同时间的 对比,来反映现象的发展变化过程及规律性。 因此保证时间数列中各时期指标数值的可比性, 是编制时间数列应遵守的基本原则。具体是: 1、时间长短的可比性。 2、总体范围的可比性。 3、指标的计算方法要一致。 4、数列中指标的经济内容要具有可比性 5、计量单位和计价标准 要一致
第八章
时间序列分析
第二节 时间数列的水平指标
编制时间数列只是为我们进行动态分析和 研究提供了数量依据,而要对现象进行分 析和研究,则需要计算各种分析指标。 常用的动态分析指标有:发展水平、平均 发展水平、增长量、平均增长量、发展速 度、增长速度、平均发展速度和平均增长 速度等。前边四种用于现象发展的水平分 析;后边四种用于现象发展的速度分析。
(三)、循环变动(C), 指现象以若干年为周期的涨落起伏相间的 变动趋势。 (四)、不规则变动( I ), 或称为偶然变动,是指除了以上各种变动 以外,由于偶然的、意外的因素引起的非 周期性或趋势性的随机变动。
二、长期趋势及其测定
长期趋势是时间数列变动的基本形式。 测定和分析时间数列的长期趋势,常用方 法有: (一)、时距扩大法 就是将原有时距较小的数列,按照相等的 时间间隔加工整理为时距较大的时间数列, 以显示现象变动趋势的方法。 参考教材165页例题:
(2)、 间断时点数列。 第一种类型: 例如,某企业2000年 1月至4月各月初占用 流动资金如表 8 — 3 所示: 根据表中资料,计算 该企业一季度平均每 月占用的流动资金额。
时 间
1月 初
2月 3月 4月 初 初 初
占用流 动资金 (万元)
620
680 700 695
首先要计算该季度每月的平均占用额: 再计算第一季度的月平均占用额: 将上边两个步骤加以合并计算为:
第4章(1—2节) 统计学课件 穆慧萍主编 立信会计出版社
(2)、计划数为相对数的计算方法: 计划数为增长率时,计划完成情况相 对数的计算公式为:
1 + 实际增长率 计划完成情况相对数 = × 100% 1 + 计划增长率
例题2:某企业计划规定劳动生产率比上年提 高15%,实际提高了18%。则:
计划完成相对数 =
1 + 18% 1 + 15%
× 100%
比较相对数 =
某一总体的某类指标数值 另一总体的同类指标数值
比较相对数的特点是: (1)在一般情况下,分子分母数值可以互换, 从不同的角度来说明同一问题。 (2)比较相对数可以是绝对数对比,也可以 是相对数或平均数对比。 (3)比较相对指标不具有可加性。
(四)、动态相对指标 动态相对指标是反映同一现象在不同时间 上变动程度的相对数。 计算公式如下:
强度相对数= 某一总体的指标数值 另一有联系而性质不同 的总体的指标数值
强度相对指标在实际中应用非常广泛,常见 的强度相对指标主要有: (1)反映现象的经济实力强弱的强度相对指标。 (2)反映现象的密度的强度相对指标。如商业 网点密度等。 (3)反映企业经济效益和管理好坏的强度相对 指标。如资金利税率、成本利税率等。 (4)反映生产条件的相对指标。 (5)反映社会经济现象变化情况的强度相对指 标。如人口出生率、人口自然增长率等。
实际完成数 计划完成情况相对数 = × 100% 计划数
该指标反映计划的执行情况。其特点是: (1)由于计划数是衡量计划完成情况的标准, 故分子分母不得互换; (2)判断计划完成情况的好坏,要根据指标的 类型而定。
对于正指标,计划完成情况相对数大于
100%才算超额完成计划; 对于逆指标,计划完成情况相对数小于 100%才算超额完成计划;
《统计学》名词解释及公式
第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术,它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域,然后介绍统计数据的类型及其来源,最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语1. 统计学:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计:研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据:按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据:通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据:在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查: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。
12. 普查:为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合。
14. 样本:从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量:也称样本量,是构成样本的元素数目。
16. 参数:用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量:说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量:说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量:说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量:说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量:只能取可数值的变量。
23. 连续型变量:可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
四、习题答案1. D2. D3. A4. B5. A6. D7. C8. B9. A10.A11.C、12.C13.B14.A15.C16.D17.C18.A19.C20.D21.A22.C23.C24.B25.D26.C27.B28.D29.A30.D31.A32.B33.C34.A35.A36.A37.D38.B39.B40.C41.C42.D43.C44.D45.A46.B47.C48.A49.C50.D51.A52.C53.D54.A55.B第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。
统计学常用公式
统计学常用公式在我们的日常生活和各种研究领域中,统计学都发挥着重要的作用。
它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息,做出合理的决策。
而要进行有效的统计分析,就离不开各种公式的运用。
接下来,让我们一起了解一些统计学中常用的公式。
首先,要提到的是均值(Mean)的计算公式。
均值是一组数据的平均水平,对于样本数据,其计算公式为:\\bar{x} =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \其中,\(\bar{x}\)表示样本均值,\(n\)是样本数量,\(x_i\)表示第\(i\)个样本值。
例如,有一组数据:\(5\)、\(8\)、\(10\)、\(12\)、\(15\),那么这组数据的均值为:\\bar{x} =\frac{1}{5} \times (5 + 8 + 10 + 12 + 15) =10 \均值是最常用的描述数据集中趋势的指标,但它容易受到极端值的影响。
方差(Variance)和标准差(Standard Deviation)也是重要的统计量。
样本方差的计算公式为:\ s^2 =\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i \bar{x})^2\标准差则是方差的平方根,即:\s =\sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i \bar{x})^2} \方差和标准差反映了数据的离散程度,数值越大,说明数据的分布越分散;数值越小,说明数据越集中。
在概率分布中,最常见的是正态分布(Normal Distribution)。
对于正态分布,其概率密度函数为:\ f(x) =\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{\frac{1}{2}(\frac{x \mu}{\sigma})^2} \其中,\(\mu\)是均值,\(\sigma\)是标准差。
在假设检验中,经常会用到\(Z\)分数(\(Z\)Score)的公式:\ Z =\frac{x \mu}{\sigma} \通过计算\(Z\)分数,可以将原始数据标准化,以便与标准正态分布进行比较。
统计学中的基本概念和重要公式
2 σ2
(3)小样本, 正态
(X
1
− X 2 ± tα 2 S ( X 1 − X 2 )
)
43.两个总体均值之差的假设检验统计量 (1)大样本 Z =
(X − X )− (µ − µ ) ,
1 2 1 2
σ 12
n1
+
2 σ2
(2)小样本t =
(X − X )− (µ − µ ) ,
1 2 1 2
χ 2 = ∑∑
i j
(f
ij
− eij )
2
eij
, df = (R − 1)(C − 1)
52.检验K个均值的相等性 第j个处理的样本均值 : X j =
∑X
i =1
nj
ij
nj
, −Xj
第j个处理的样本方差 : S 2 = j
∑ (X
nj i =1
ij
)
2
n j −1
( x − µ )2 −
2σ 2
=
λx e −λ
1 28.正态概率密度函数f ( x) = e 2π σ x−µ 29.标准正态分布变换Z =
σ
30. X的数学期望和标准差 : E( X ) = µ, 有限总体时σ X = 无限总体时σ X = N −n σ N −1 n
σ
n
100、期望频数(理论频数) 101、观察频数(实际频数) 102、φ相关系数 103、列联系数
二、重要公式
∑X 1. 样本平均数: = X
n N 3. 四分位差: D = IQR = QU − QL Q 4.方差: ( )总体方差:σ 2 = 1 (2) 样本方差: 2 = S
∑X 2. 总体平均数: = µ
统计学原理知识点公式整理
数。
)如:产量指数、销售量指数、生产指数、人数指数、运输量指数。
说明复杂现象总体的质量指标变动程度的相对数。
(说明总体内涵数量变动情况的相对数。
)例:价格指数、成本指数、工资水平指数、股票价格指数。
:平均数指数总体:即统计总体,是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。
总体单位:即构成统计总体的个别单位。
标志:即指表明总体单位特征的名称。
可分为品质标志和数量标志。
品质标志:说明总体单位质的特征,用属性表示(如:性别、民族、籍贯、工种) 数量标志:说明总体单位量的特征,用数值表示。
(如:年龄、工资额)数量标志的具体表现,统计上称为标志值(或变量值)指标(亦称统计指标):说明总体的综合数量特征。
包括指标名称和指标数值。
数量指标如:人口数、工业增加值、货运量等。
用绝对数表示。
质量指标如:人口的性别比例、单位产品成本、劳动生产率等。
用相对数或平均数表示。
:标志是说明总体单位特征的;指标是说明总体特征的。
标志中的品质标志不能用数量表示;而所有的指标都能用数量表示。
标志(指数量标志)不一定经过汇总,可直接取得;而指标(指数量指标)一定要经过汇总才能取得。
∑∑=pqpqK q1∑∑=111qpqpKpqkk kV qqσ=pkk kV ppσ=标志一般不具备时间、地点等条件;但完整的统计指标一定要讲明时间、地点、范围。
变异:标志在各总体单位具体表现的差异 —— 一般意义上的变异。
严格地说,变异仅指品质标志的不同具体表现。
如:性别为男或女。
变量:指可变的数量标志。
变量的具体数值表现即变量值。
按取值是否连续分—— 只能取整数的变量。
(如:人数,企业数,机器台数)—— 在整数之间可插入小数的变量。
(如:身高、体重、总产值、资金、利润等)例如:搜集国有及国有控股企业生产情况的资料时,每一个国有及国有控股企业是调查单位,也是填报单位;当搜集国有及国有控股企业中高精尖设备的使用情况的资料时,国有及国有控股企业中每一台高精尖设备是调查单位,而填报单位是每一个国有及国有控股企业。
统计学公式汇总
x
n
x
xf f
n
加权
H
调和平均数
H
x
1
简单
m m x
x x
f
加权
H :调和平均数 x :单位变量值 n :总体单位数 m :权数
几何平均 数
Gn G
f
简单
加权
f
Me L
中位数
G :几何平均数 n :变量值的个数 f :变量值的次数 :连乘 Me
:中位数
2
首末折半法 间断时点 分层加权平均法
平均发展 水平
c
a b
相对数和 平均数 累计 逐期 累计增长 量/n 定基
— 1、 各逐期增长量的和 =相应的累计增长量 2、 两相邻时期累计增 长量之差 = 相应的逐 期增长量。 — 1、 各环比发展速度连 乘=相应的定基发展 速度 2、 两相邻时期定期发 展速度相除=相应的 环比发展速度 定基发展速度-1
区间估计 成数: x p X x p 抽样极 限误差
P(1 P) ; n
不重复抽样, x t
2
n
(1
n ) N
p t
平均数: nx 样本数的确定 成数: n p
P(1 P) n (1 ) n N
t 2 2 2x
t 2 P(1 P) 2p
连续时点
—
时点数列 平均发展 水平
a a1 a2 a3 .. an1 n 2 间隔相等 a 2 n 1 间隔不等
a a3 a an a1 a 2 t1 2 t 2 .. n 1 t n 1 2 2 2 a t1 t 2 .. t n 1
A.D.
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第一章一、总体和总体单位总体是指在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。
总体单位是指构成总体的个别事物。
例如:——(我们的班级、一所学校、某一地区、某一部门等)总体按其单位数是否有限,分为有限总体和无限总体。
二、标志和标志表现标志是说明总体单位特征的名称,有品质标志与数量标志之别。
品质标志表示事物质的特性,是用文字表示的。
数量标志表示事物的量的特性,是可以用数值表示的,如人的年龄、身高、体重,企业的产值、利润等。
标志表现是标志名称之后所表明的内容。
三、变异和变量在一个总体中,各单位的品质标志或数量标志的标志表现具有差异性,这种差别都称为变异。
在统计中,可变的数量标志和指标称为变量,变量的数值表现称为变量值。
变量按变量值是否连续,可以分为离散性变量和连续性变量。
离散性变量的各变量值之间都是以整位数断开的,连续性变量的数值是相邻两值之间可作无限分割。
综上所述,把总体、总体单位、标志等概念联系起来,可以概括出统计总体的三个基本特征:1、同质性。
即总体所有单位都必须具有某种共同的性质。
2、大量性。
即总体应包括全部总体单位或足够多数的总体单位3、差异性。
即所有的总体单位必须在某一方面同质,但在其他方面又必须存在差异。
四、统计指标(一)统计指标的概念及其构成要素1、统计指标是反映客观存在的社会总体现象数量特征的概念。
例如国内生产总值、人口自然增长率、劳动生产率等。
按照这种理解,统计指标包括三个构成要素:(1)指标名称,(2)计量单位,(3)计算方法。
2、统计指标是反映客观存在的社会现象总体数量特征的概念和具体数值。
例如:1998年我国国内生产总值亿元,比上年增长%;1998年末,我国总人口数为124810万人,这些都是统计指标。
按照这种理解,统计指标除包括上述三个要素外,还包括(1)时间限制,(2)空间限制,(3)指标数值三个要素。
以上两种理解方法都是成立的,合理的。
它们分别在不同的场合中使用。
我们认为,第二种理解方法更全面,更适合于实际中应用。
(二)统计指标的特点理解统计指标的两种含义,也要正确把握统计指标的特点。
1、数量性。
2、总体性{综合性} 。
3、具体性这里所讲的指标和前面学过的标志是密切相关的两个概念,它们之间既有联系,又有区别。
其联系主要表现在:①许多指标的数值是根据标志的标志值汇总得到的;②随着研究目的的改变二者是可以互相转化的。
其区别主要表现在:①标志是反映总体单位特征的,而指标是反映总体特征的;②标志有能用数值表示的数量标志和不能用数值表示的品质标志之分,而所有的指标都是可以用数值表示的。
(三)统计指标的作用每一个具体的统计指标都有它不同的作用,概括地讲,统计指标有两方面的作用:1、从认识角度讲,它能用数字表明社会经济活动中的各种实事的现状及发展过程,起到社会“指示器”的作用。
2、从管理和科学研究的角度讲,统计指标是进行国民经济管理和科学研究的基本根据之一。
无论宏观决策、微观决策还是进行科学研究,都要从客观的现实状况出发。
统计指标提供的就是用数字表现的事实。
统计指标从不同的研究目的,不同的角度出发可以分为不同的种类。
1、按统计指标说明的总体现象的内容不同,可以分为数量指标和质量指标。
数量指标:是说明现象总体绝对数量多少的指标,它反映的是总体外延的规模及其发展成果的总和。
数量指标受总体范围的影响。
它的数值随总体范围的大小而增减.质量指标:是说明总体内部数量关系和总体单位水平的指标,用来说明总体的质的属性。
质量指标的数值不随总体范围的大小而增减。
2、按统计指标的作用和表现形式不同,可以分为总量指标、相对指标和平均指标。
总量指标:是反映总体现象规模的统计指标,是说明总体现象广度的。
它表明总体现象发展的结果。
总量指标具有可加性。
相对指标:是两个有联系的总量指标相比较的结果,反映总体之间或总体内部各组成部分之间的数量关系,如产量的计划完成程度、人口密度等。
相对指标在数值上与总体范围的大小无直接的相关关系,不具有可加性。
平均指标:是按某个数量标志表明同类社会经济现象在一定时间、地点条件下所达到的一般水平。
例如:平均工资、平均计划完成程度等。
同相对指标一样,平均指标在数值上与总体范围大小无直接的相关关系,不具有可加性。
3、按统计指标在管理上所起的作用不同,可以分为考核指标和非考核指标。
考核指标是根据管理的需要,用来考核成绩、评定优劣的统计指标。
非考核指标是用于了解情况和研究问题的。
在一个单位,一般非考核指标的数量要多于考核指标的数量,因而也不能忽略。
(一)、统计指标体系的概念统计指标体系是由若干个相互联系、相互作用的统计指标组成的整体,用以说明所研究社会经济现象各方面相互依存和相互制约的关系。
(二)、统计指标体系的表现形式统计指标体系通常表现为两种情况:1、可通过数学公式表现的统计指标体系例如:工业总产值=产品产量×产品价格商品销售额=商品销售量×商品价格原材料费用=产量×单位消耗量×原材料购进单价2、指标之间不存在数学公式形式的关系,而是存在着一种相互联系、相互补充的关系例如:考核企业经济效益的指标体系:劳动生产率、人均利税率、资金利税率、流动资金周转次数等所构成的指标体系属于这类情况。
(三)统计指标体系的作用由于统计指标体系反映了指标之间的相互联系,因此,它比统计指标更重要,应用更广泛。
其作用主要表现在:1、可以认识现象的全貌和发展的全过程。
2、可以反映总体的内部联系,分析各个因素对现象总体的影响。
第二章(一)按调查对象包括的范围不同,可以分为全面调查和非全面调查全面调查是指对构成调查对象总体的所有个体,逐一进行登记的调查方式方法。
普查和全面统计报表都是全面调查。
非全面调查是指对构成调查对象总体的部分个体进行调查登记的调查方式方法。
重点调查、抽样调查、典型调查以及非全面统计报表均属于非全面调查。
(二)按调查登记的时间是否连续,分为经常性调查和一次性调查经常性调查是指随着客观现象的不断变化,随时将变化了的情况进行连续不断的登记。
其主要目的是获得现象全部发展过程及其结果的统计资料。
一次性调查是指对现象进行不连续的调查登记。
其主要目的是获得现象在某一时点上的水平、状况的资料。
这类现象短时期内变化不大,不必连续登记,只需每经过一段时间登记其某一时刻的数量。
(三)按调查的周期不同可分为定期调查和不定期调查定期调查是指按相对固定的时期进行的调查,如企业产品产量日报、季报、年报,定期反映农业生产情况的农产量抽样调查等。
不定期调查是指相邻两次调查的时间间隔不等的调查。
如大学生在校人数的调查,我国过去进行的四次人口普查等。
(四)按调查的组织方式不同,分为统计报表和专门调查统计报表是指在原始记录的基础上,按照一定的表式和要求,自上而下统一布置,自下而上提供统计资料的一种调查方式方法。
例如,农业统计报表、工业统计报表等。
专门调查是指为了某些特定的目的而专门组织的调查。
例如,普查、抽样调查、重点调查、典型调查等。
(五)按搜集资料方法不同,可分为直接观察法、采访法、报告法和通讯法直接观察法是指统计人员亲自到现场对调查对象直接观察和计量以取得资料的一种调查方法;采访法是指调查人员向被调查者提问,根据被访问者的答复来取得资料的一种调查方法。
报告法是指调查单位按隶属系统通过填写各种调查表逐级上报以取得资料的一种统计调查方法;通讯法是由调查者把调查问卷或调查表寄给被调查者,由被调查者答复以取得调查资料的一种方法。
统计调查的要求第一,准确性。
第二,及时性。
第三,全面性。
一个完整的调查方案,应包括以下几个方面的内容:一、确定统计调查目的和任务明确统计调查的目的和任务是制订统计调查方案的首要问题。
二、确定调查对象和调查单位确定调查对象和调查单位是回答向谁调查和由谁来具体提供统计资料的问题。
调查对象:就是需要调查的社会现象的总体,它是由性质相同的许多调查单位所组成。
调查单位:就是构成社会现象总体的个体,是调查项目的具体承担者,也就是在调查对象中所要调查的具体单位。
在统计调查阶段了规定调查单位外,还要规定填报单位。
而填报单位则是负责向上报告调查内容的单位。
三、确定调查内容设计调查表或调查问卷(一)统计报表的特点和种类1.统计报表的特点和优点2.统计报表的种类(1)按调查范围不同分为全面统计报表和非全面统计报表(2)按报送周期长短不同分为日报、旬报、月报、季报、半年报和年报等。
(3)按报送的单位不同分为基层报表和综合报表两种。
(4)按报表内容和实施范围不同分为国家统计报表、部门统计报表和地方统计报表(二)统计报表制度的内容 1.表式。
2.填表说明。
(三)制定统计报表制度的原则(四)统计报表的资料来源重点调查重点调查是指在调查对象范围内,只选择一部分重点单位进行调查,借以了解总体基本情况的一种非全面调查。
所谓重点单位,是指在总体中举足轻重的那些单位。
这些单位虽可能数目不多,但就调查的标志值来说,它们在总体中却占有很大的比重,能反映出总体的基本情况。
抽样调查抽样调查是按随机原则从调查对象中抽取部分单位作为样本,并根据样本资料对总体的数量特征作出科学的估计或推断的一种非全面调查方法。
抽样调查是非全面调查,但它的目的却在于取得反映全面情况的统计资料,在一定意义上可以起到全面调查的作用。
抽样调查是非全面调查中最完善,最有科学根据的方式方法。
典型调查(一)典型调查的意义和作用典型调查就是根据调查的目的和要求,在对研究对象进行全面分析的基础上,有意识地选择部分有代表性的单位进行调查,以认识事物发展变化的规律性的一种非全面调查典型调查有以下几方面的作用:1.补充全面调查的不足。
2.在一定条件下,验证全面调查资料数字的真实性。
3.可以研究新生事物,了解新情况,解决新问题。
(二)典型调查方法第三章统计资料整理的程序1.审核资料。
2.分类(分组)。
3.编码。
4.汇总。
5.用统计表和统计图来表现统计资料整理的结果。
统计资料汇总与报送的组织形式(一)统计资料汇总的组织形式1.逐级汇总。
2.集中汇总。
(二)统计资料整理报送的组织形式1.传统的报送方式。
2.计算机处理数据远程传输。
3.磁介质报送统计资料。
统计分组的概念它是根据统计研究的任务和对象特点,将统计总体的各个单位按照一定的标志区分为若干个组成部分的一种统计方法。
统计分组具有两方面的含义:从总体角度看,它是“分”的过程,是把总体中的大量个体分成一个个性质不同的、范围更小的总体;从个体角度看,它又是“合”的过程,是把总体中有共同特征的单位集合起来成为一组。
统计分组的原则与方法统计分组的关键问题是选择分组标志与划分各组的界限,它不仅直接影响分组的科学性与统计资料整理的准确性,而且最终影响统计分析结果的真实性与可靠性。