商务统计学最新版重点名词解释
商务统计知识点总结
商务统计知识点总结一、数据的搜集和整理商务统计的第一步是对数据进行搜集和整理。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可以用数字来表示的数据，比如销售额、利润等。
定性数据是指无法用数字来表示的数据，比如产品质量、客户满意度等。
在搜集和整理数据时，需要注意数据的来源、准确性和完整性等问题。
为了保证数据的准确性，可以采用抽样调查的方法，通过对部分样本进行调查，来推断整体的情况。
二、数据的分析和解释数据的分析和解释是商务统计的核心内容。
在数据分析中，需要使用一些统计方法，比如平均值、标准差、相关系数等，来对数据进行量化描述。
此外，还可以使用图表来对数据进行可视化呈现，比如柱状图、折线图等。
通过数据的分析和解释，可以得出一些结论，帮助商务决策者做出正确的决策。
三、市场分析市场分析是商务统计中的一个重要内容。
通过对市场规模、市场结构、市场需求等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解市场的潜在机会和威胁，从而做出正确的市场分析和预测。
四、产品分析产品分析是商务统计中的另一个重要内容。
通过对产品销售额、销售成本、产品质量等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解产品的市场表现和竞争力，从而做出正确的产品决策。
五、客户分析客户分析是商务统计中的一个重要内容。
通过对客户购买习惯、购买偏好、客户满意度等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解客户的需求和反馈，从而做出正确的市场营销决策。
六、风险分析风险分析是商务统计中的一个重要内容。
通过对市场风险、产品风险、经营风险等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解风险的大小和影响，从而做出正确的风险管理决策。
七、决策分析决策分析是商务统计中的最终目的。
通过对上述各种数据进行统计分析，可以帮助企业决策者做出正确的商务决策，比如产品定价、市场拓展、营销策略等。
总之，商务统计是一门非常重要的学科，它通过对数据的搜集、整理和分析，帮助企业了解市场、产品和客户等方面的情况，从而做出正确的商务决策。
商务统计学第二章
统简
普整
计单
报随
表机
查群
典 分
等
型
调
查 层
距
抽样调查(sampling survey)
1.简单随机抽样又叫做纯随机抽样，是指从总体N个单位中 抽取n个单位组成的样本，保证每一个单位被抽到的可能性完 全相等的一种抽样方法。
简单随机样本的抽取可以有多种具体办法，抽签、摸球都 是基本的做法。
抽样调查(sampling survey)
Sampling
Survey
抽样调查(sampling survey)
1.样本单位是按随机原则抽取的 2.目的是用样本数据推断总体的数量特征 3.误差是不可避免的，但可以计算和控制
具有经济性、时效性强、适 应面广、准确性高等特点。
☺ ☺
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总体
随机样本
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抽样调查(sampling survey) 抽样调查
商务统计学
第二章
全面调查
1. 普查 2. 统计报表
全面调查
全面调查是指凡属于调查对象的所有单位都逐一接受 调查，具体方式有普查、统计报表等；非全面调查则是仅 就调查对象中的部分单位进行调查，常见方式有抽样调查、 典型调查和重点调查等。
普查(census)
普查是为了某种特定的目的而专门组织的一次性或周期性的 全面调查，用以搜集重要国情国力和资源状况的全面资料，为政 府制定规划、方针政策提供依据。
4. 等距抽样（机械抽样、系统抽样）： 将总体各单位按某一标志排队， 按一定的间隔抽取样本单位。
排队： 无标志排队：如对人按姓氏笔划排队； 有标志排队：如调查收入时，按收入水平排队。
第1个样本的位置： 无标志排队：在第一间隔内抽取； 有标志排队：从第一间隔内中间位置抽取。
商务统计章节知识点总结
商务统计章节知识点总结第一章：统计学基础概念1.1 统计学的概念和作用统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，通过统计学的方法可以对数据进行分析和推断，以便做出科学决策。
在商务领域，统计学可以帮助企业分析市场、预测销售和制定营销策略。
1.2 统计学的基本原理统计学的基本原理包括总体和样本、变量、数据类型、测度尺度等内容。
理解这些基本原理对于进行商务统计分析非常重要。
1.3 统计学的应用范围统计学在商务领域有广泛的应用，包括市场调研、销售预测、风险评估、财务分析等方面。
第二章：数据类型和数据收集2.1 数据的类型数据可以分为定量数据和定性数据，定量数据可以进一步分为禺式数据和顺序数据，定性数据可以进一步分为名义数据和区间数据。
理解不同类型的数据对于选择合适的统计分析方法非常重要。
2.2 数据的收集方法数据的收集方法包括问卷调查、访谈、实地观察、记录和外部数据收集等。
在商务统计分析中，选择合适的数据收集方法对于数据的质量至关重要。
第三章：统计描述与概率分布3.1 描述统计描述统计是对数据进行整理、描述、总结和展示的过程，包括中心位置测度、离散程度测度、分布形态测度等内容。
在商务统计分析中，描述统计可以帮助我们了解数据的特征和规律。
3.2 概率分布概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率，包括离散型概率分布和连续型概率分布。
在商务统计分析中，概率分布可以帮助我们理解不同变量之间的关系和规律。
第四章：抽样与估计4.1 抽样方法抽样是指从总体中选取样本的过程，常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
在商务统计分析中，选择合适的抽样方法对于大规模数据的分析非常重要。
4.2 估计估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程，包括点估计和区间估计两种方法。
在商务统计分析中，通过估计可以得到总体参数的近似值，用于制定决策和预测。
第五章：假设检验与单因素方差分析5.1 假设检验假设检验是用来检验统计结论的正确性的方法，包括参数假设检验和非参数假设检验两种方法。
商务统计学-常用词汇整理表
商务统计学词汇表Chapter 1Categorical variables 分类变量Continuous variables 连续变量Data 数据Descriptive statistics 描述统计学Discrete variables 离散变量Focus group焦点小组方法，小组访谈法，焦点讨论方法Inferential statistics 推断统计学Numerical variables 数值变量Operational definition 运算定义Parameter 参数Population 总体Primary sources 原始（数据）来源Sample 抽样、样本secondary sources 二手（数据）来源statistic 统计量statistics 统计学、统计数据statistical packages 统计（软件）包variables 变量Chapter 2Bar chart 柱形图、条形图Cells 单元、元素Chartjunk 图表垃圾Class boundaries 组限Class grouping 分组Class midpoint 组中值Contingency table 列联表Cross-classification table 交叉分类表Cumulative percentage distribution累计百分比分布Cumulative percentage polygon累计百分比多边形图Frequency distribution 频数分布Histogram 直方图Ogive (cumulative percentage polygon)卵形图、累积曲线图Ordered array 有序的数列Pareto diagram 帕累托图Pareto principle 帕累托准则percentage distribution 百分比分布percentage polygon 百分比多边形图pie chart 饼图、圆形图range 全距relative frequency distribution相对频数分布scatter diagram 散点图stem-and-leaf display 茎叶图summary table 汇总表time-series plot 时间数列图width of class interval 组距Chapter 3Arithmetic mean 算术均值Box-and-whisker plot 箱线图Central tendency 集中趋势Chebyshev rule 切比雪夫法则Coefficient of correlation 相关系数Coefficient of variation 变异系数Covariance 协方差Dispersion 离散离差Empirical rule 经验法则Extreme value 极端值Five-number summary 五数（值）概括法Geometric mean 几何平均Interquartile range （IQR）四分间距、内距Left-skewed 左偏Mean 均值Median 中位数Midspread 中间离散、中间离差Mode 众数Outlier 异常值Population mean 总体均值Population standard deviatio总体标准差Population variance 总体方差Q1:first quartile 下四分位数Q3：third quartile 上四分位数Quartile 四分位数Range 全距Resistant measures 抗性测度值Right-skewed 右偏Sample coefficient of correlation样本相关系数Shape (分布)形状Skewed 偏斜（度）Spread 离散（分布）Standard deviation 标准差Sum of squares 平方和Symmetrical 对称的Variance 方差Variation 变异Z scores 标准分数Chapter 4A priori classical probability先验古典概率Bayes’theorem 贝叶斯定理Certain event 必然事件Collectively exhaustive 完备穷尽Combination 组合Complement of event 事件的补A’Conditional probability 条件概率Contingency table 列联表Decision tree 决策树Empirical classical probability经验古典概率Event 事件General addition rule 一般加法法则General multiplication rule一般乘法法则Impossible event 不可能事件Intersection of event 事件的交Joint event 联合事件Joint probability 联合概率Marginal probability 边际概率Multiplication rule for independent events 独立事件的乘法法则Mutually exclusive 互斥Permutation 排列Sample space 样本空间Simple event 简单事件Statistical independence 统计独立性Subjective probability 主观概率Table of cross-classifications交叉分类表Union 联合Venn diagram 韦恩图Chapter 5Area of opportunity 机会域Binomial probability distribution二项概率分布Expected value of a discrete random variable 离散随机变量的期望值Mathematical model 数学模型Poisson distribution 泊松分布Probability distribution for a discrete random variable离散随机变量的概率分布Rule of combination 组合定律Standard deviation of a discrete random variable 离散随机变量的标准差Chapter 6Continuous probability density function连续概率密度函数Cumulative standardized normal distribution 累积标准正态分布Normal distribution 正态分布Normal probability density function正态概率密度函数Normal probability plot 正态概率图Quantile-quantile plotQ-Q图，分位数图Standardized normal random variable标准正态随机变量Transformation formula 转换公式Chapter7Central Limit Theorem 中心极限定理Clusters 群Cluster sampling 整群抽样Convenience sampling 方便抽样、便利抽样Coverage error 涵盖误差Frame 抽样框Judgement sample 判断抽样（样本）Measurememnt error 测量误差Nonprobability sample 非概率抽样Nonreponse error 无回答误差Probability sample 概率抽样Sampling distribution 抽样分布Sampling distribution of the sample mean样本均值的抽样分布Sampling distribution of the sample proportion 样本比例的抽样分布Sampling error 抽样误差Sampling with replacement 重置抽样Sampling without replacement 不重置抽样Selection bias 选择偏差Simple random sample 简单随机抽样Standard error of the mean均值的标准误差nxσσ= Standard error of the proportion比例的标准误差np)1(ππσ-=Strata 层 Stratified sample 分层抽样、分类抽样 Systematic sample 系统抽样 Table of random numbers 随机数表 Unbiased 无偏的 Chapter 8Confidence interval estimat置信区间估计Critical value 临界值 Degrees of freedom 自由度 Level of confidence 置信水平 Point estimate 点估计 Sampling error 抽样误差 Chapter9Level of significance α 显著性水平 Alternative hypothesis 备择假设 Confidence coefficient 置信系数 Confidence level 置信水平 Data snooping 数据探测法 Directional test方向性检验（左或右单侧检验）Hypothesis testing 假设检验 Null hypothesis 原假设 One-tail test 单尾检验、单侧检验 P-value P 值 Power of a statistical test统计检验功效Randomization 随机性、随机选择 Region of nonrejection 非拒绝域 Region of rejection 拒绝域 Test statistic t 检验统计量 Two-tail test 双尾检验、双侧检验 Type Ⅰerror 第一类错误 Type Ⅱerror 第二类错误 Chapter 10 (第五版的10、11章)Among-group variation 组间方差 Analysis of variance (ANOVA)方差分析 Critical range 临界区域 F distribution F 分布 f-test statistic for testing the equality of two variances两个方差相等的F 检验 Factor 因素grand mean X 总平均数 homogeneity of variance 方差齐性 Levene test 方差齐性检验 Matched 匹配 Paired 配对 Mean square 均方 MSA 组间均方差 MST 总均方差 MSW 组内均方差 Multiple comparisons 多重比较 One-way ANOVA 单因素方差分析 Paired t test for the mean difference in related populations有关总体均值之差的配对t 检验Pooled-variance t test 合并方差的t 检验 Post hoc 验后比较 Random error 随机误差 Randomness and independence随机性和独立性Repeated measurements 重复测量 Robust test 稳健性检验 Separate-variance t test分离方差的t 检验Studentized range distribution学生（氏）全距或极差分布Sum of squares among groups （SSA ）组间平方和Sum of squares total(SST) 总平方和 Sum of squares within groups (SSW)组内平方和Tatal variation 总方差 Treatment effect 处理效应 Tukey-Kramer multiple comparison procedureTukey-Kramer 多重比较方法 Within-group variation 组内方差 Chapter 11 （第五版的12章）Assumptions of regression 回归假设 Autocorrelation 自相关 Coefficient of determination 决定系数 Confidence interval estimate for the mean response因变量（响应变量）均值的置信区间估计 Confidence interval estimate for the slope 斜率的置信区间估计Correlation coefficient 相关系数Dependent variable 因变量Durbin-Watson statistic D-W统计量Error sum of squares (SSE)随机误差平方和Equal variance 等方差Explained variation 可解释的变差Explanatory 解释变量Homoscedasticity 同方差性，方差齐性Independence of errors随机误差的独立性Least-squares method 最小平方法Linearity 线性Normality 正态性Prediction interval for an individual response Y因变量Y个别值的预测区间Prediction line 预测线Regression line 回归线Regression analysis 回归分析Regression coefficient 回归系数Regression sum of squares(SSR)回归平方和Residual analysis 残差分析Response variable 因变量Scatter diagram 散点图Simple linear regression简单（一元）线性回归Slope 斜率Standard error of the estimate估计标准误差Y intercept 因变量Y的截距Unexplained variation不可解释的方差Chapter 12 (第五版13章)Adjusted r2修正的决定系数Coefficient of multiple determination多重决定系数Cross-product term 交叉乘积项Dummy variables 虚拟变量Interaction term 交叉项Multiple regression models多元回归模型Net regression coefficient净回归系数，偏回归系数Overall F test总体（回归方程）的F检验Quadratic regression model二次回归模型。
商务统计学知识要点
商务统计学知识要点
一、统计资料。
指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。
统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料，一般反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。
也称统计信息，是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。
包括刚刚调查取得的原始资料和经过一定程度整理、加工的次级资料，其形式有：统计表、统计图、统计年鉴、统计公报、统计报告和其他有关统计信息的载体。
二、统计科学。
也称统计学，是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系。
指研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政客用来研究参考。
商务统计考试重点
【商务统计题型】英译汉10×2' 汉译英10×2' 名词解释10×2' 计算40'——概率、区间估计、假设检验、方差分析、简单线性回归1.离散变量Discrete variables produce numerical responses that arise from a counting process.离散变量产生数值反应,引起计数过程。
2.连续型变量Continuous variables produce numerical responses that arise from a measuring process.连续变量产生数值反应,产生于一个测量过程。
3.统计量A Statistics is a numerical measure that describes a characteristic of a sample.一个统计是一个数值,描述了一个特性的一个示例。
4.参数A parameter is a numerical measure that describes a characteristic of a population.一个参数是一个数值,它描述了一个人口的特点。
5.总体A population consists of all of the members of a group about which you want to draw a conclusion.一个人口包含所有的组的成员哪些你想得出一个结论。
6.样本A sample is the portion of the population selected for analysis.一个示例是一部分人选择进行分析。
7.方差(见29标准差的解释)Variance8.变量Variables are characteristics of items or individuals.变量是特征的物品或个人。
商务统计缩印
0 和 1 两个不同数值的离散型变量。 通常记变量值 1 出现的概率为 p， 变量值 0 出现的概率为 q=1-p 15. 正态分布：是统计分析推断中 最常见的一种连续随机变量概率 分布模型，其概率密度函数的图形， 像摆在平面直角坐标系内的一座 钟，所以正态分布也称为钟形分布。 正态分布的概率密度函数中的两 个参数������和σ2 对于其分布密度曲线 的位置和形状有着重要的决定作 用，其中参数μ决定了正态分布概 率密度区现在横轴上的位置，称为 位置参数； 而参数σ 则决定了正态 分布概率密度曲线的胖瘦高矮，称 为尺度参数。如果随机变量 x 服从 正态分布，则就可记为是 x∼N （μ，σ ）. 16. 数学期望：随机变量的数学期 望就是根据随机变量的理论概率 分布所计算的算术平均数，是理论 上的算术平均数。 17. 极差：又称全距，是观测变量 的最大取值与最小取值之间的离 差，也就是观测变量的最大观测值 与最小观测值之间的区间跨度。 18. 中位数：中位数是在按观测变 量值的大小顺序排列所形成的变 量值数列中点位置上的变量值。 19. 标准差：标准差是随机变量各 个取值偏差平方的平均数的算术 平方根，是最常用的反应随机变量 分布离散程度的指标。 20. 相关系数：相关系数是两个随 机变量的协方差对其两标准差之 积的比率，是专门用来测定两个随 机变量线性相关方向和密切程度 的相对指标。 21. 估计量：集中了样本中有关总 体参数的样本指标称为统计量，可 用来估计总体指标的数值。这种用 来估计总体指标数值的统计量就 成为该总体指标的估计量，该估计 量的数值就称为该总体指标的估 计值。 22. 标准误：样本估计量的标准差 通常称为该估计量的标准误差，简 称标准误。标准误是衡量样本估计 量抽样估计误差大小的尺度。 23. 稳健估计量：所谓稳健估计量
商务与经济统计关键术语与重要公式
关键术语统计学(Statistics)收收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。
数据( Data)收被收集、分析和解释的事实与数字。
数据集(Data set)一特定研究中所有收集的数据。
个体( Elements )从中收集数据的实体。
变量( Variable)个体的某种令人感兴趣的属性。
观测值( Observation )为单个个体获取的度量集。
品质数据(Qualitative data)为一个体的性质提供标记或名称的数据。
品质数据可能是非数值或数值型的。
品质变量(Qualitative variable)有关品质数据的变量。
数量数据(Quantitative data)表明某事多少的数据。
数量数据总是数值型的。
数量变量(Quantitative variable)有关数量数据的变量。
截面数据(Cross-sectional data)在同时或近似相同时点收集的数据。
时间序列数据( Time series data)在几个连续期间收集的数据。
描述统计学(Descriptive statistics)用于汇总数据的表、图和数值方法。
总体(Population )一特定研究中所有感兴趣个体的集合。
样本( Sample )总体的一个子集。
统计推断(Statistical inference)利用从一个样本获得的数据对总体性质进行估计或假设检验的过程。
频数分布(Frequency distribution) 对一数据集的表格汇总法，显示若干无重叠组别中每一组的项目频数（或个数）。
相对频数分布(Relative frequency distribution) 一数据集的表格汇总法，显示在若干无重叠组别中每一组的项目总数的相对频数，即分数或比例。
百分数频数分布(Percent frequency distribution) 一数据集的表格汇总法，显示几个无重叠组别中每一组的项目总数的百分率。
条形图(Bar graph) 一种图形方法，描述在品质数据的频数分布、相对频数据分布或百分数频数分布中表示的信息。
商务统计考试内容总结(精华-删掉好多不考的)
统计学的性质（一）统计活动的内容与阶段对各种数据资料的搜集、整理、分析和推断的活动过程称为统计活动，一项完整的统计活动过程可分为统计资料的搜集整理和统计资料的分析推断两大阶段。
（二）统计学的定义与分科统计学就是关于数据资料的搜集、整理、分析和推断的科学。
关于统计资料的搜集整理和分析推断的理论与方法构成了统计学的全部内容。
（1）理论统计学与应用统计学（2）描述统计学与推断统计学统计学的基本概念（一）总体和个体组成统计活动研究对象的全部事物的全体集合，就称为统计总体，简称总体或母体；而总体中的各个事物则称为个体，总体中个体的数量称为总体容量。
1、自然物体总体与人为划定个体的总体；2、有限总体与无限总体；3、具体总体与设想总体（抽象总体）。
统计指标体系及其设计（一）统计指标体系的定义反映总体及其所含个体的各个方面特征数量的一系列相互联系、相互补充的统计指标所形成的体系，称为统计指标体系。
（二）构建统计指标体系的意义（三）指标体系中指标的分类1、水平指标——（1）存量指标与流量指标，（2）实物指标与价值指标。
2、比率指标——（1）比例相对指标，（2）比值相对指标，（3）动态相对指标，（4）弹性相对指标，（5）强度相对指标。
（四）指标体系设计的内容1、确定统计指标体系的框架；2、确定每一个指标的内涵和外延；3、确定每个统计指标的计量单位；4、确定每个统计指标的计算方法。
（五）指标体系设计的原则1、目的性原则2、科学性原则3、可行性原则4、联系性原则数据采集的方式与程序（一）数据采集——根据统计指标体系的要求，对所研究总体中个体的相应指标进行观测记录取得数据的活动过程。
（二）数据采集活动的基本要求——采集到的数据资料要具有代表性和真实性。
所谓代表性，是要求所观测到的样本必须对所研究总体具有代表性；而所谓真实性，则是要求所采集到的数据必须是真实的实际数据。
（三）数据采集方式的分类——现场调查和试验观测试验观测（一）试验观测设计的原则1、均衡分散性原则2、整齐可比性原则（二）试验观测的方法1、完全随机试验观测2、随机区组试验观测3、拉丁方试验观测4、正交试验观测次数分布的概念（一）次数分布：观测变量的各个不同取值及其出现次数的顺序排列，称为变量的次数分布。
统计学名词解释与重点
统计学名词解释与重点统计学名词解释与重点1、数据类型：分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行匪类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述。
（定性数据或品质数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
有类别，但类别是有序的。
（定性数据或品质数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
现实中所处理的大多数都是数值型数据。
(定量数据或数量数据)2、截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。
3、总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成。
可分为有限总体和无限总体。
4、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量。
5、参数（对应总体）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解总体的某种特征值。
6、统计量（对应样本）是用来描述样本特征的概括性数字度量。
是根据样本数据计算出来来的一个量，由于抽样时随机的，因此统计量是样本的函数。
7、调查方法：普查，抽样调查，统计报表8、抽样采集数据的方式分为概率抽样和非概率抽样。
9、概率抽样：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样。
10、非概率抽样：方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样。
11、搜集数据的基本方法：自填式、面访式、电话式12、数据的误差：抽样误差和非抽样误差抽样误差：是有抽样的随机性引起的样本结果与总体真值的误差。
非抽样误差：相对抽样误差而言的，初抽样误差之外的，由于其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。
13、集中趋势：一组数据向某一中心值靠拢的程度，反映了一组数据中心点的位置所在14、众数（分类数据）：是一组数据中出现次数最多的变量值，用M0表示。
众数主要用于测度分类数据的集中趋势，当然也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。
统计学重点名词解释
什么叫因素或因子：所要检验的对象。
因素的不同表现成为水平或处理，每个因子水平下得到的数据称为观察值。
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。
有效性：对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小估计差得估计量更有效。
一致性：随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
原假设：提出一个或两个参数是否等于或大于、小于某个特殊值的命题。
备择假设：与原假设逻辑相反的假设。
点估计:就是用样本统计量的某个取值直接作为总体参数的估计值。
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，该区间通常由样本统计量加减误差得到。
置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包括总体参数真值的次数所占的比例。
方差分析就是通过检验个总体的均值是否相等来判断分类自变量对数值型因变量是否有相助影响假设检验：利用样本信息，对提出的命题进行检验的一套程序和方法。
显著性水平：是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险单因素方差分析：研究一个分类型自变量同数值型自变量之间关系的一种统计方法。
离散系数：也称为变异系数，一组数据的标准差与其相应的平均数之比，是测度数据离散程度的相对值。
离散程度：它反映的是各变量值远离其中心值的程度。
统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得到结论的科学。
统计量：描述样本特征的概括性数字度量。
误差的控制主要方法有：改变样本容量、构造不同的抽样框、注意问卷中得措辞方式以及对调查过程的质量控制。
估计量：用来估计总体参数的统计量的名称。
根据一个具体样本计算出来的估计量数值称为估计值。
抽样调查的作用：应用范围广、调查结果准确可靠、调查速度快、节省调查费中位数：将所研究的总体中的各单位标志值按大小顺序排列，位于中点位置的那个标志值就是中位数小概率原理：是指在发生概率很小的随机事件再一次试验中几乎是不可能发生的。
根据这一原理可以做出是否拒绝原假设的决定。
《商务统计学》总论
而另外一些人因为各种原因回答时并没 有真实反映他们的观点，这称为响应误 差（response error）。
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1.5 描述统计和统计推断 1.5.1 描述统计
描述统计（descriptive statistics） 是指如何从已知的观察资料中，搜集、 整理、分析、研究并提供统计资料的理 论和方法，用以说明研究对象的情况或 特征。
13
（2）二手数据 来源于国家统计局出版的统计汇编刊物
，以及其他政府机构及研究部门出版的 统计资料汇编刊物，如《中国统计年鉴 》、《中国证券统计年鉴》等。 来源于国际组织和外国政府公布的，或 由权威统计机构公开发表的资料及汇编 ，如《联合国统计年鉴》等。
14
1.4.2 总体和样本
总体（population）是根据一定目的确 定的所要研究对象的全体。
而专门组织的一次性的全面调查。
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定期统计报表是收集统计资料的一种主 要方式。它是按照国家有关规定，自上 而下布置调查任务，自下而上逐级按照 统一要求提供统计资料的一种报告制度 。
抽样调查（sample survey）是从全部调 查研究对象中，抽选一部分单位进行调 查，并据以对全部调查研究对象做出估 计和推断的一种调查方法。
描述统计是统计推断的前提，而统计推 断是描述统计的发展。
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搜集数据资料的目的主要是为了认识总 体的情况。但是，由于时效、费用和其 他条件的制约，无法得到总体的全部资 料，而是只能从总体中抽取一部分元素 构成样本，通过对样本数据的搜集和分 析，进而上升到对总体的认识。
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1 总论
商务统计学
1,统计描述是统计分析的最基本内容，是指应用统计指标、统计表、统计图等方法，对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述；而统计推断是指通过抽样等方式进行样本估计总体特征的过程，包括参数估计和假设检验两项内容统计是对社会自然现象客观存在的现实数量方面进行搜集、整理和分析的活动过程。
推断统计是统计的方法之一，统计的方法大致如下：(1、大量观察法大量观察法指统计研究社会经济现象和过程，要从总体上加以考察，就总体中的全部或足够多数的单位进行调查观察并加以综合研究。
统计调查中的普查、统计报表、抽样调查、重点调查等都是观察研究对象的大量单位，来了解社会经济现象发展情况的。
(2、综合分析法综合分析法是指对于大量观察所获得的资料，运用多种综合指标以反映总体一般数量特征。
运用分组法，以显示现象的不类型。
在分组的基础上，运用多种数量分析方法探讨总体内部的各种数量关系。
(3、归纳推断法即统计推断法，指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方法。
2, 连续型数据是有规律的，离散型数据是没有规律的3,。
多边形图和直方图的形状一样，但是用线而不是条柱连接频率,多边形图和直方图相似。
不同的是：不是用条柱而是用点表示个数，用线连拉这些点，结果分布形状的轮廓是多边形。
有时多边形图也被称为直方图，尤其当数据很多以致线条变得平滑时4,. 条形:体现每组中的具体数据易比较数据之间的差别,轴标签过长。
显示的数值是持续型的..帕累托图是进行优化和改进的有效工具，尤其应用在质量检测方面。
饼图仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。
饼图显示一个数据系列，要绘制的数值没有负值。
要绘制的数值几乎没有零值。
类别数目无限制。
工作中如果遇到需要计算总费用或金额的各个部分构成比例的情况，可以使用一种饼形图表工具，能够直接以图形的方式直接显示各个组成部分所占比例，更为重要的是，由于采用图形的方式，更加形象直观。
5，众数是一组数据中出现次数最多的标志值，用M0表示。
常用商务统计术语
Management Statistics 常用统计术语alternative hypothesis 备择假设Bienayme-Chebyshev-rule比内米－切贝谢夫准则Bernoulli distribution 贝努里分布Binomial distribution 二项分布box-and-whisker plot 盒须图categorical date 类型(属性)数据central limit theorem 中心极限定理central location 集中趋势chunk sampling 取段(整批)抽样cluster sampling 聚类抽样coding 编码coefficient of variation 离散系数collectively exhaustive 集体完备的combination 组合complement 互补confidence interval 置信区间confidence level 置信度contingency table 列联表correlation 相关cumulative percentage distribution累积百分数分布cumulative percentage polygon累积百分数多边形discrete random variable 离散随机变量distributions of parameters 参数分布exponential smoothing 指数平滑法finite population correction factor有限总体修正系数frequency distribution 频数分布histogram 直方图hypergeometric distribution 超几何分布hypothesis testing 假设检验interquartile range 四分位间距intersection 交interval estimator 区间估计interval-scale 定距尺度joint event 联合事件judgment s ampling 判断抽样level of significance 显著性水平mean 均值 (平均数) median 中位数midhinge 值域中点midrange 中轴数mode 众数moving averages 移动平均值multiple regression model 多元回归模型mutually exclusive 互相排它的nominal-scaled 定类尺度normal distribution 正态分布null hypothesis 原假设(零假设) numerical data 数值数据ogive 累积曲线图ordered array 有序数组ordinal-scaled 定序尺度parameter 参数Pareto diagram 帕累托图形percentage difference 百分数差percentage distribution 百分数分布percentage histogram 百分数直方图percentage polygon 百分数多边形图permutation 排列point estimator 点估计Poisson distribution 泊松分布Poisson random variable 柏松随机变量population mean 总体均值population parameter 总体参数population proportion 总体比例power of test 检验能力prediction interval 预测区间probability distribution 概率分布relative frequency distribution 频率分布random sample 随机样本range 区间ratio-scaled 比例尺度raw data 原始数据residual 残差right skewed distribution 右偏分布sample size 样本容量sampling with replacement 有放回抽样sampling without replacement 不放回抽样scatter diagram 散点图sequence 序列。
电商统计分析常用术语
一、基本术语1.Ad Views（广告浏览）:网上广告被用户浏览的次数。
2.PV(访问量)：即Page View。
页面浏览量，用户每次刷新即被计算一次。
网站各网页被浏览的总次数。
一个访客有可能创造十几个甚至更多的浏览量。
或者这样理解：用户在你的网站上打开网页的次数，浏览了多少个页面，或者刷新了的次数。
3.Impression (印象数):指受用户要求的网页每一次的显示，就是一个Impression；广告主希望10万人次看到广告，即10万次Impression；也是评估广告效果的元素之一。
4.UV（独立访客数）：即Unique Visitor,访问网站或看到广告的一台电脑客户端为一个访客。
24小时内相同的客户端只被计算一次。
5.IP (独立IP)：即Internet Protocol,指独立IP数。
24小时内相同IP地址之被计算一次。
6.URL（统一资源定位器）: URL给出任何服务器、文件、图象在网上的位置。
用户可以通过超文本协议链接特定的URL而找到所需信息。
也就是着陆页网址。
7.Key Word(关键字)8.HTML（超文本标识语言）: 一种基于文本格式的页面描述语言，是网页通用的编辑语言。
9.Band Width (带宽):在某一时刻能够通过传播线路传输的信息(文字、图片、音、视频)容量。
带宽越高，网页的调用就越快。
有限的带宽导致了尽可能地要使网页中的图片文件小。
10.Browser Cache(浏览器缓存):为了加速网页的浏览，浏览器在硬盘中储存了最近访问的页面，如果重新访问该站点，浏览器就从硬盘中显示这个页面，而不是从服务器中。
11.Cookie:电脑中记录用户在网络中的行为的文件；网站可通过Cookie来识别用户是否曾经访问过该网站。
12.Database(数据库):通常指的利用现代计算机技术，将各类信息有序分类整理，便于查找和管理。
在网络营销中，指利用互联网收集用户个人信息，并存档、管理；如：姓名、性别、年龄、地址、电话、兴趣爱好、消费行为等等。
（完整版）统计学名词解释
（完整版）统计学名词解释统计学名词解释第⼀章绪论1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。
2.总体：⼜称母全体、全域，指具有某种特征的⼀类事物的全体。
3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。
4.样本：从总体中抽取的⼀部分个体，称为总体的⼀个样本。
5.次数：指某⼀事件在某⼀类别中出现的数⽬，⼜称为频数。
6.频率：⼜称相对次数，即某⼀事件发⽣的次数被总的事件数⽬除，亦即某⼀数据出现的次数被这⼀组数据总个数去除。
7.概率：某⼀事物或某⼀情在某⼀总体中出现的⽐率。
8.观测值：⼀旦确定了某个值。
就称这个值为某⼀变量的观测值。
9.参数：⼜称为总体参数，是描述⼀个总体情况的统计指标。
10.统计量：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1.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。
2.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。
3.简单次数分布表：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，适合数据个数和分布范围⽐较⼩的时候⽤。
4.分组次数分布表：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，适合数据个数和分布范围⽐较⼤的时候⽤。
5.分组次数分布表的编制步骤：（1）求全距（2）定组距和组数（3）列出分组组距（4）登记次数（5）计算次数6.分组次数分布的意义：（1）优点：A．可将杂乱⽆章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。
B．可显⽰⼀组数据的集中情况和差异情况等。
（2）缺点：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，即归组效应。
统计学名词解释新
统计学名词解释新 The document was finally revised on 20211、统计包括三方面的涵义：统计活动、统计资料、统计学；2、统计活动：是在一定的理论指导下，采用适宜的科学方法搜集、处理统计资料的一系列调查研究过程。
3、统计资料：即统计信息，它集中、全面、综合地反应国民经济和社会发展的现象和过程4、统计学：即统计理论，是一门独立的方法论科学，它根据自己的研究对象，系统的阐述统计理论的方法5、统计总体：是根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别单位构成的整体。
6、总体单位：是指构成总体的个体单位，它是总体的基本单位。
（又称个体）7、同质性：指总体各单位在某一标志上的共同性8、变异性：指总体所有单位至少有一个以上的可变品质标志或数量标志9、大量性：指统计总体中的单位应有足够的数量，如果总体单位应有足够的数量，如果总体单位数量很少，就难以揭示总体的规律性10、标志：是指统计总体中各单位所具同具有的属性和特征11、品质标志：表明总体单位属性方面的特征，用文字表示12、数量标志：数量方面的特征13、指标：是反映社会经济现象总体数量特征的概念和数值。
14、变异：统计中的标志和指标都是可变的15、变量：可以取不同值得量，在社会经济统计学中，各种数量标志和全部统计指标都是变量16、连续变量：数值是连续不断的，相邻两值之间可作无限分割，即可去无限数值17、离散变量：数值都是以整数位断开的，其数值要用计算的方法取得18、确定性变量：变量值的变动受制于某种决定性因素，致使其沿着一定的方向变动19、随机变量：影响变量值变动的因素有很多，作用不同，因而变量值变动无确定方向20、统计法：国家制定和认可的调整参与统计活动的各方面——统计主体、客体、宿体在统计活动中形成的社会关系的法律规范的总称21、统计设计：对一个完整的统计工作涉及各个方面和各个环节的通盘考虑和适当安排22、统计指标体系：将反映社会经济现象数量特征的一系列相互依存、相互联系的统计指标有机结合所组成的整体；23、指标名称：指标质的规定，它反映一定的社会经济范畴24、指标数值：根据指标的内容所计算出来的具体数值25、数量指标：反映总体总规模、总水平或总工作量的统计指标，又称总量指标26、质量指标：反映总体内部数量关系、单位一般水平、工作质量的统计指标27、描述指标：对总体及其组成部分的规模水平和数量关系进行客观描述的统计指标28、评价指标：反映社会经济总体的结构、比例、速度以及利用状况和效益、效果的统计指标29、监测指标：对社会经济总体运行进行跟踪监测，看其是否偏离既定目标，是否保持平衡的统计指标30、预警指标：可以对总体运行中出现的偏离进行及时的调控31、统计调查：是按照统计的任务和调查的目的要求，运用科学的方法搜集或者收集被研究对象的各个标志值的过程。
[资料]商务统计学概念
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基本概念一、数理统计的概念：数理统计学是研究怎样有效的收集整理和分析带有随机性的数据，以对所考察问题作出推论或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议。
（收集、整理、研究、分析）二、简单随机抽样：从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
随机样本：从总体抽取的每一个样本容量为n 的每个样本有相同的机会。
三、中心趋势（均值、中位数、众数）四、离散程度（四分位差、方差、标准差）即各个观测变量取值之间的差异程度。
五、相对位置：描述了某个测量值（数据）对照其他测量值（数据）的相对位置（百分位、Z-scores）六、参数(parameter)对于总体的概括性度量。
七、统计量Statistic 对于样本的概括性度量。
八、抽样分布：从已知总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计量所对应的概率分布称为抽样分布。
三大抽样分布是指卡方分布、t分布、F分布。
九、估计未知的总体参数，手写稿。
十、点估计：用实际样本指标数值作为总体参数的估计值的估计方法。
（基于样本的单一值、没有给出关于这个值与未知总体参数的近似程度。
）方法：例如: 样本均值x = 3 是未知总体均值的点估计十一、区间估计：通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，来作为总体的分布参数的真值所在范围的估计。
（提供了一个値域、给出了关于估计与未知总体参数的近似程度。
）方法：十二、置信度：也称置信水平，未知总体参数落在区间的概率。
即总体参数与估计值在一定允许的误差范围之内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
表示为(1 – a)%，a是参数不在区间的概率。
典型值是99%, 95%, 90%。
十三、假设检验：根据一定的假设条件由样本推断总体的一种方法。
假设是一种对总体参数的信念。
十四、显著水平：是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用a表示。
十五、I 类错误：拒绝真的原假设有严重结果，I 类错误的概率是a(alpha)，叫做显著性水平。
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1. standard error of the mean
The value of the standard deviation of all possible sample means, called the standard error of the mean , expresses how the sample mean varies from sample to sample. n x /σσ=
2.Population
A population consists of all of the members of a group about which you want to draw a conclusion.
3.Parameter
A parameter is a numerical measure that describes a characteristic of a population.
4. Frequency distribution
A frequency distribution is a summary table in which the data are arranged into numerically ordered class groupings.
5.Range
The range is the simplest numerical descriptive measure of variation in a set of data.
smallest est l X X Range -=arg
6.conditional probability p 81
conditional probability refers to the probability of event A ,given information about the occurrence of another event B .
()()()
B P AandB P =B \A P 7. sampling with replacement
The sampling with replacement means that after you select an item, you return it to the frame where it has the same probability of being selected again.
8. Sampling distribution
To use the sample statistic to estimate the population parameter, you should examine every possible sample that could occur. A sampling distribution is the distribution of the results if you actually selected all possible samples.
18. Type Ⅰ error
A Type I error occurs if you reject the null hypothesis H 0 when it is true and should not be rejected.The probability of a Type I error occurring is α.
9. Type Ⅱ error
A Type 2 error occur s if you do not reject the null hypothesis H 0 when it is false and should be rejected.The probability of a Type 2 error occurring is β.
10. SSW
The within-group variation, usually called the Sum of squares within groups(SSW),measures the difference between each value and the mean of its own group and sums the squares of these differences over all groups.
11. Variables
Variables are characteristics of items or individuals.
12.Sample
A sample is the portion of the population selected for analysis.
13.Statistic
A Statistics is a numerical measure that describes a characteristic of a sample. 1 6. Coefficient of variation
The coefficient of variation,denoted by the symbol CV ,measures the scatter in the data relative to the mean.It is equal to the standard deviation divided by the mean, multiplied by 100％.
()
00100S/CV X = 19. SSR (可解释变量的总方差)
The Regression sum of squares(SSR) is equal to the sum of the squared differences between the predicted value of Y and Y , the mean value of Y .
20. Residual
The residual is equal to the difference between the observed value of i Y and the predicted value of i Y . i i Y -E i Y =
21.stratified sample
In stratified sample ,first subdivide the N items in the frame into separate subpopulations, or strata. A strata is defined by some common characteristic. Then select a simple random sample within each of the strata, and combine the results from the separate simple random samples.
22.one-tail test
When the entire rejection region is contained in one tail of the sampling distribution of the test statistic, the test is called a one-tail or directional test.
23.one-way ANOVA
The ANOVA is used to compare the means of more than two groups. When the groups are different levels of one factor, as is the case in this section, the ANOVA procedure used is referred to as a one-way ANOVA.
24.simple linear regression
Sample standard deviation is the square root of the sum of the squared differences around the mean divided by the sample size minus one.。