统计知识
统计学基础知识
一、数据的特征值（一）数据的位置特征值 1）平均值如果从总体中抽取一个样本，得到一批数据x 1，x 2，x 3….x n ，则样本的平均值x 为：n-数据个数； x i -第i 个数据数； ∑-求和。
2）中位数有时，为减少计算，将数据x 1，x 2，x 3….x n 按大小次序排列，用位居于正中的那个数或中间两个数的平均值（当数据为偶数时）表示数据的总体平均水平。
3）中值M 测定值中的最大值x max 与最小值x min 的平均值，用M 表示。
4）众数在用频数分布表示测定值时，频数最多的值即为众数。
若测定值按区间做频数分布时，频数最多的区间代表值（一般取区间中值）也称众数。
（二）数据的离散特征值 1）极差R测定值中的最大值x max 与最小值x min 之差称为极差。
通常R 用于个数n 小于10的情况下，n 大于10时，一般采用标准偏差s 表示。
2）偏差平方和S 各测定值x i 与平均值 之差称为偏差。
各测定值的偏差平方和称为偏差平方和，简称平方和，用S 表示。
无偏方差各个测定值的偏差平方和除以（n-1）后所得的值称为无偏方差（简称方差），用s 2表示：~x _x _x ∑=--=-=n i i x x n n S s 12_2)(1112_2_22_1)(...)()(x x x x x x n -+-+-∑=-ni i x x 12_)(S = =标准偏差s2（三）变异系数以上反映数据离散程度的特征值，只反映产品质量的绝对波动大小。
在工程实践中，测量较大的产品，绝对误差一般较大，反之亦然。
因此要考虑相对波动的大小，在统计技术上上式中σ和μ为总体均值和总体标准差，当过程在受控状态下，且样本容差较大时，可用样本标准差s 和样本均值 估计。
_xCa、Cp、Cpk的计算过程准确度指数（Ca值）：表示过程特性中心位置的偏移程度，越小越好Ca=（样本平均值-规格中心值）/（规格公差/2）等级A：|Ca|≦12.5% 表示作业员遵守作业规范,并达规格要求等级B ：12.5%< |Ca|≦25% 表示必要时尽可能提升至A级等级C：25%< |Ca|≦50% 表示作业员可能看错或未按标准作业，或须修改规格及作业标准。
统计应知应会知识
统计应知应会知识
统计应知应会的知识包括以下部分：
1. 统计学的基本概念：统计学是一门研究数据的科学，其核心是利用数学方法对数据进行收集、整理、分析和解释。
在统计学中，总体是指研究对象的全体，单位是组成总体的各个个体，样本是总体的部分单位组成的集合。
此外，标志和指标也是统计学中重要的概念。
标志是表明单位属性方面的特征，可以用非数值或数值来描述，而指标则是反映现象总规模、总水平的统计指标。
2. 统计量的计算：统计量是样本的特征，它是样本观测量的一个已知函数。
常见的统计量有平均数、方差、标准差、中位数、众数等。
这些统计量可以用来描述数据的集中趋势、离散程度等特征。
3. 假设检验：假设检验是统计学中常用的方法，通过提出假设并检验假设是否成立来判断样本数据是否具有统计意义。
在假设检验中，需要选择合适的显著性水平α，并利用P值来进行判断。
P值是指观察到的概率值，如果P值小于显著性水平α，则拒绝原假设，否则接受原假设。
4. 方差分析：方差分析是用来比较不同组数据的均值是否存在显著差异的统计方法。
通过方差分析，可以判断不同组数据之间的差异是否具有统计意义。
5. 回归分析：回归分析是用来研究变量之间关系的一种统计方法。
通过回归分析，可以确定自变量和因变量之间的关系类型以及预测因变
量的值。
6. 统计图表：统计图表是用来展示数据的常用工具。
通过绘制合适的统计图表，可以直观地展示数据的分布特征、变化趋势等。
数据科学中常用的统计学知识
数据科学中常用的统计学知识统计学是数据科学的基础，它提供了一套工具和方法来分析和解释数据。
在数据科学中，统计学知识广泛应用于数据收集、数据探索、模型建立和预测分析等方面。
以下是一些常用的统计学知识：1.描述统计学描述统计学是用来总结和描述数据的方法。
常见的描述统计学指标包括平均值、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。
这些指标能够帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度、分布形状和异常值等信息。
2.概率概率是研究随机事件发生的可能性的数学分支。
在数据科学中，概率常用于描述和计算事件发生的可能性。
概率的基本概念包括样本空间、事件、概率分布和条件概率等。
概率理论为我们提供了建立模型、进行推断和预测的基础。
3.统计推断统计推断是基于样本数据对总体进行推断的方法。
常用的统计推断包括参数估计和假设检验。
参数估计是通过样本数据来估计总体特征的方法，常见的估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是用来检验关于总体特征的假设是否成立的方法，常见的假设检验包括 t 检验、卡方检验和回归分析等。
4.回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
回归分析可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
回归分析可以用来解决预测问题、因果关系分析和变量选择等任务。
5.方差分析方差分析是一种用于比较多个组别之间差异的统计方法。
方差分析可以帮助我们确定不同因素对数据的影响程度，并进行组别间的比较。
常见的方差分析模型包括单因素方差分析和多因素方差分析等。
6.时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值。
时间序列分析可以帮助我们分析和预测时间序列数据的趋势、季节性和周期性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平稳性检验、自回归移动平均模型 (ARMA)、季节性分解和指数平滑等。
7.抽样方法抽样方法是从总体中选取样本的方法。
在数据科学中，抽样方法常用于数据收集和模型训练。
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= 对称的钟形曲线；②X= 时，f(X)取得最大值；③ 有两个参数，位置参数和形态参数；④曲线下面积为1，区间土的面积为68.27% ，区间±1.96 的面积为95.00%，区间±2.58 的面积为99.00%。
4.医学参考值范围的制定方法：正态近似法：X U /2 S ；百分位数法：P2.5-P 97.5。
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:八n。
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，越小，t值越分散，t分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当逼近a ,S X逼近X, 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（Con fide nee In terval , CI ）:按预先给定的概率（1-）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：X t /2, S X或X U /2, S X。
统计学基础知识要点
统计学基础知识要点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是许多学科和领域中必不可少的工具。
在本文中，将介绍统计学的基础知识要点，帮助读者理解统计学的基本概念和应用。
一、数据类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是以数值表示的，可进行数值计算和比较的数据，如身高、体重等；定性数据则是描述个体特征的非数值数据，如性别、颜色等。
了解数据类型对于选择合适的统计方法非常重要。
二、测量尺度测量尺度指的是衡量数据的方式，常见的测量尺度包括名义尺度、序数尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度仅用于分类，如性别；序数尺度可以排序，但没有固定的数值差异，如教育程度；区间尺度具有固定的数值差异，但没有绝对零点，如温度；比率尺度具有固定的数值差异和绝对零点，如年龄。
三、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法。
其中常见的统计量包括平均数、中位数、众数和标准差等。
平均数是一组数据的算术平均值，中位数是将一组数据按大小顺序排列后的中间值，众数是数据中出现频率最高的值，标准差衡量数据的离散程度。
四、概率与概率分布概率是用来描述随机事件发生可能性的数值，常用的表示方法是百分比或小数。
概率分布是描述随机变量可能取得各个值的概率的函数或表格。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布和泊松分布等。
五、参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据来估计总体特征的方法，常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断来对总体假设进行验证的方法，常用的假设检验方法包括t检验和卡方检验等。
六、相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来描述变量之间的相关程度。
回归分析是一种用于预测和解释因果关系的统计方法，可以建立变量之间的数学模型。
七、抽样与调查抽样是从总体中选择出样本的过程，通过对样本进行研究得出对总体的结论。
调查是一种常用的数据收集方法，可以通过问卷调查、访谈等方式获取数据。
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。
统计相关知识 pdf
统计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。
统计相关的知识包括但不限于以下内容：
1.统计学基本概念：包括总体、样本、变量、统计指标等。
2.数据收集与整理：包括数据来源、数据收集方法、数据整理与清洗等。
3.描述性统计：包括数据的集中趋势、离散程度、分布形态等的描述方法。
4.概率论基础：包括概率分布、随机变量、期望、方差等。
5.推断统计：包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。
6.统计质量控制：包括过程控制图、控制界限等。
7.实验设计：包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
8.抽样调查：包括抽样方法、样本容量的确定、抽样误差等。
9.时间序列分析：包括趋势分析、季节变动分析、自相关分析等。
10.非参数统计：包括卡方检验、秩和检验等。
以上是统计相关知识的一部分内容，统计在各个领域都有广泛的应用，不同领域可能还会涉及到更专业的统计方法和技术。
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》知识点总结+典型例题+练习(含答案)
统计考纲要求1.理解总体、个体、样本等概念．2.会指出具体问题中的总体、个体、样本、样本容量．3.了解简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等三种抽样方法．4.会根据特征选用合适的抽样方法抽取样本.5.理解用样本的频率分布估计总体．6.理解用样本均值、方差和标准差估计总体的均值、方差和标准差．知识点一：总体与样本1.定义：在统计中，所研究对象的全体叫做总体，组成总体的每个对象叫做个体．2.定义：被抽取出来的个体的集合叫做总体的样本，样本所含个体的数目叫做样本容量. 知识点二：抽样1.简单随机抽样定义：我们采用抽签的方法，将总体按照某种顺序编号，写在小纸片上．将小纸片揉成小团，放到一个不透明的袋子中，充分搅拌后，再从中逐个抽出10个小纸团．最后根据编号找到个体．这种抽样叫做简单随机抽样．注意：简单随机抽样必须保证总体的每个个体被抽到的机会是相同的．也就是说，简单随机抽样是等概率抽样．2.系统抽样定义：当总体所含的个体较多时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分中抽取一定数目的个体．这种抽样叫做系统抽样（或机械抽样）．主要步骤：从容量为N的总体中，用系统抽样抽取容量为n的样本，按照下面的步骤进行：（1）编号：将总体的N个个体编号；（2）确定间隔：可以考虑用Nn（取整数）作间隔分段，将总体分成n段；（3）抽样：按照一定的规则抽取样本．如抽每段的第k个顺序号的个体(k为小于Nn的整数)，得到容量为n的样本．3.分层抽样当总体是由有明显差异的几个部分组成时，可将总体按差异情况分成互不重叠的几个部分——层，然后按各层个体总数所占的比例来进行抽样，这种抽样叫做分层抽样． 对分层抽样的每一层进行抽样时，可采用简单随机抽样或系统抽样． 知识点三：用样本估计总体 1.用样本的频率分布估计总体频率频率的定义：各组内数据的个数，叫做该组的频数．每组的频数与全体数据的个数之比叫做该组的频率．频率分布直方图：根据频数分布表中各组的频率，得到频率分布表，由频率分布表画出频率分布直方图.用样本的频率分布估计总体的步骤为： （1）选择恰当的抽样方法得到样本数据；（2）计算数据最大值和最小值、确定组距和组数，确定分点并列出频率分布表； （3）绘制频率分布直方图；（4） 观察频率分布表与频率分布直方图，根据样本的频率分布，估计总体中某事件发生的概率．2.用样本均值、标准差估计总体 （1）平均数或均值定义：如果有n 个数1x ，2x ，…，n x ，那么121()n x x x x n=+++叫做这n 个数的平均数或均值，x 读作“x 拔”． 均值反映出这组数据的平均水平． （2）样本方差定义：如果样本由n 个数1x ，2x ，…，n x 组成，那么样本的方差为 2222121()()()1n s x x x x x x n ⎡⎤=-+-++-⎣⎦-． （3）样本标准差由于样本方差的单位是数据的单位的平方，使用起来不方便．因此，人们常使用它的算术平方根来表示个体与样本均值之间偏离程度，叫做样本标准差．即(+-n s x ．题型一 总体、个体、样本、样本容量例1 某地区为了掌握7岁儿童身高状况，随机抽取200名儿童测试身高，请指出其中的总体、个体、样本与样本容量．解答：该地区所有7岁儿童的身高是总体，每一个7岁儿童的身高是个体，被抽取的200名7岁儿童的身高是样本，样本容量是200．题型二抽样例2某中职学校为了解2009级新生的身体发育情况，从1000名新生中，利用系统抽样，抽取一个容量为50的样本．请你来完成这个抽样．解答：将这1000名学生编号（也可以利用新生录取号），由于100020 50，所以取每段间隔为20，将编号分成50段，规定各段抽取第16个顺序号的学生，得到容量为50的样本．其学生号码依次为16，36，56，76， (996)题型三用样本均值、标准差估计总体例3 科研人员在研究地里的麦苗长势时，随机抽取20株，测得各株高为（单位：mm): 61675867656459625866645960635860 62606363求样本均值、样本方差、样本标准差.分析：应用公式解答：样本均值61.95，样本方差约为8.68，样本标准差约为2.95.一、选择题1.要能清楚的表示各部分在总体中所占的百分比，应选择（）.A 扇形统计图B 折线统计图C条形统计图 D 表框统计2.某社区有400个家庭，其中高等收入家庭120户，中等收入家庭180户，低收入家庭100户，为了调查社会购买力的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本记作①；某校高一年级有12名女排球运动员，要从中选出3人调查学习情况记作②.那么，完成上述2项调查应采用的抽样方法是( ).A. ①用随机抽样法，②用系统抽样法B.①用分层抽样法，②用随机抽样法C.①用系统抽样法，②用分层抽样法D.①用分层抽样法，②用系统抽样法3. 以下物征数中能反映一组数据波动大小的是（）.A极差B平均数C方差D以上都不是4.某同学参加跳远比赛前，若教练想对他10次的训练成绩进行了分析以判断他的成绩是否稳定，则教练需要知道该同学这10次成绩的( ).A平均数 B.方差 C.频数 D.频率5.数据5，7，7，8，10，11的平均值是( ).A.2B. 4C.8D. 16.一组数据：5，7，7，a，10，11，它们的平均值是8，则a的值是( ).A2 B.4 C.8 D.17.扇形统计图中，占圆面积40％的扇形的圆心角的度数是（B ）A 162°B 144°C 150°D 120°8.用随机数表法从100名学生(男生25人)中抽选20人进行问卷调查，某男生被抽到的概率是( C ).A.1100B.125C.15D.149. 为了了解1200名学生对课改试验的意见，计划从中抽取一个容量为30的样本，若采用系统抽样的方法，则分段间隔为( ).A.40B.30C.20D.1210. 数据－1，－2，0，1，2的标准差是（）A 1B 2 C、0 D二、判断题1.数据1，2，3，2 的众数是2, ( )2.为了了解某校学生早餐就餐情况，四位同学做了不同的调查：小华向初一年级的三个班级的全体同学做了调查；小明向初二年级的三个班级的全体同学做了调查；小华向初三年级的全体同学做了调查；小珍分别向初一（1）班、初二（1）、初三（1）班的全体同学做了调查，则小华同学的抽样调查较科学.（）3.要了解一批灯泡的使用寿命，从中抽取60只灯泡进行试验，在这个问题中，样本是抽取的60只灯泡.（）4.为了考查某地区初中毕业生的数学毕业会考情况，从中抽查了200名考生的数学成绩，在这个问题中总体是被抽查的200名考生.（）5.某校一个年级有12个班，每个班有50名学生，每班的学号都是1~50，为了了解学生的课外兴趣爱好，要求对每班学号为20的学生进行问卷调查，那么这里采用的抽样方法是抽签法.（）6.某职业学校高一年级有机电、财经、医护这三个专业，其学生人数之比是5∶3∶2，若用分层抽样的方法抽取容量为100的样本，则应从医护专业中抽取20个个体．（）7. 为了知道一锅汤的味道，妈妈从锅里舀了一勺汤尝尝，这种调查方式是抽样调查．（）8.若数据1，2，5，3，4的平均数为3．（）9.青年歌手大奖赛共有10名选手参赛，并请了7名评委，下表是7名评委给参加最后决赛的两位选手甲评定的成绩，去掉一个最高分和一个最低分后，甲、乙选手剩余数据的平均成绩分别为84．（）10. 有四位同学从编号为1-50的总体中抽取8个个体组成一个样本，他们选取的样本中个体编别为：①05，10，15，20，25，30，35，40；②43，44，45，46，47，48，49，50；③1，3，5，7，9，11，13，15，17；④43，25，2，17，35，9，24，19.认为样本④较具有随机性.（）三、填空题1．从某工厂生产的某一批零件中，随机抽取10件，测得长度为（单位：cm）：79、81、80、78、79、81、79、82、79、78，则总体是_______，个体是_______，样本是_______，样本容量是_______.2．0，－1，1，－2，1 的中位数是为________．3.数据2，4，6，8 的平均数是是________．4．小新家今年6月份头6天用米量如下表：请你运用统计知识，估计小新家6月份（30天）用米量为________千克。
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。
统计知识
统计的基本涵义一切客观事物都有它的质量和数量两个方面，统计是着重对事物的数量方面进行调查研究，通过数字资料的搜集、整理和分析研究，从数量上来认识客观现象总体的现状和发展过程，研究事物的数量变化规律。
统计的这种认识活动，说明了统计的基本涵义是：统计是一种对客观现象总体数量方面进行数据的搜集、整理、分析的研究活动。
同时统计还有三个具体涵义：统计工作、统计资料、统计学。
专门从事统计业务工作的单位利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作，称为统计工作。
例如,各级统计部门对所属地区的工业、农业及贸易业等方面的数据资料,进行搜集、整理、分析等工作就是统计工作。
通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的资料，包括数据资料和统计分析资料，统称统计资料。
例如，天津市统计局每年编辑出版的《天津统计年鉴》等。
研究如何对统计资料进行搜集、整理和分析的理论与方法的科学，称为统计学。
统计学的门类很多，有社会经济统计学、数理统计学和自然领域方面的统计学（如生物统计学、气象统计学等）。
统计学研究和论述的是如何认识客观现象总体数量方面的理论和方法，属于方法论科学。
统计在认识社会经济现象方面的一些原理、原则和方法，属于社会经济统计学的内容。
指标和指标体系指标是统计指标的简称。
从设计形态定义上看，统计指标是反映总体现象数量特征的概念（或名称）。
例如,国内生产总值、居民消费水平等。
从完成形态定义来说，统计指标是反映总体现象数量特征的概念和具体数值。
例如，2002年天津市钢产量为482.58万吨。
两种理解都成立。
这与通常人们对某项工作的任务数、目标值也称作指标的说法是截然不同的。
统计指标的特点：一是同质事物的可量性，没有质的规定性不能成为统计指标。
有了质的规定性而不能用数量来表示也不能成为统计指标。
如钢产量有特定的涵义又能用数量表示，才能成为指标；二是量的综合性，统计指标反映的是总体的量，它是许多个体现象的数量综合的结果。
统计学基本知识
1.总体：我们所要研究的所有基本单位（通常是人、物体、交易或事件）的总和。
2.变量：总体单位中个体单位所具有的特征或特性。
3.样本：是从总体中抽取的一部分单位。
4.描述统计：是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。
5.推断统计：是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。
6.众数、中位数和均值的关系：(1)对称统计分布M0=M e=均值（2）右偏：M0<M e<均值（3）左偏：M0>M e>均值。
7.常用抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样。
8.评价估计量的标准：（1）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（2）有效性：与总体参数的离散程度要小（3）相合性（一致性）：随着样本容量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
9.1-α含义：指置信水平，即总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
10. 置信区间：是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
11.原假设：通常是研究者想收集证据予以反对的假设。
备择假设：通常是予以支持的假设。
12.假设检验的步骤：1）陈述原假设H0和备择假设H1；2）从所研究的总体中抽出一个随机样本；3）确定一个适当的检验统计量，并利用样本数据算出其具体数值4）确定一个适当的显著性水平α，并计算出其临界值，指定拒绝域5）将统计量的值与临界值进行比较，并做出决策。
13.方差分析：是检验多个总体均值是否相等的统计方法。
它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
14.方差分析原理：【网络搜索的】方差分析作为一种统计方法，是把实验数据的总变异分解为若干个不同来源的分量。
因而它所依据的基本原理是变异的可加性。
不同来源的变异只有当它们可加时，才能保证总变异分解的可能。
具体地讲，它是将总平方和分解为几个不同来源的平方和(这里的平方和指实验数据与平均数离差的平方和)。
统计学基础知识要点
统计学基础知识要点第一章:引言1，什么是统计？统计方法可以分为哪两类？统计学是收集、分析、表达和解释数据的科学。
统计方法可分为描述性统计平方值根据收集方法，观察数据是在没有人为控制的情况下获得的。
通过控制实验对象收集的数据。
根据所描述的对象和一个地区所有人口的平均年龄，“平均年龄”是一个参数。
统计是用于描述样本特征的一般数字度量例如，应该调查一个地区所有人口的平均年抽样方法和推断统计方法。
2.统计数据可以分为哪些类型？不同类型数据的特征是什么？根据不同的测量尺度分为分类数据、顺序数据和数值数据。
根据统计数据的收集方法，分为观测数据和实验数据。
根据所描述的对象与时间的关系，将其分为区间数据和时间序列数据。
根据测量尺度，分时:在分数数据中，不同类别之间有一个相等的并列，不同类别之间的顺序可以任意改变；序列数据可以在类别之间进行比较。
数值数据结果表明，具体数字是分时的:截面数据描述了某一时刻现象的变化；时间序列数据描述了现象随时间的变化。
3，举例说明人口、样本、参数、统计和变量的概念。
群体是一个集合，包括所有被研究的个体。
例如，如果你想检查一批灯泡的使用寿命，那这组灯泡就是整体。
样本是从群体中提取的一些元素的集合。
例如，从一批灯泡中随机选择100个灯泡，这100个灯泡形成一个样本参数是用于描述总体特征的通用数值度量。
例如，为了调查256岁以上岁的人，样本中的“平均年龄”是一个统计数字。
变量是说明现象某些特征的概念。
例如，商品的销售额是不确定的，它是变量。
第2章:数据收集1。
调查计划包括哪些方面？调查的目的是实现调查的具体目标。
调查对象和单位是根据调查目的确定的总体或调查范围。
调查项目和问卷是解决调查内容的。
2年，间接数据来源(次要数据)主要是公开发表或公开报道的数据；数据的直接来源是调查或观察和实验3.统计调查方法:抽样调查、普查、统计报表等。
抽样调查是从调查对象的人群中随机选取一部分单间房间之间的空隙。
完整版)统计学知识点总结
完整版)统计学知识点总结统计学知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的学科。
以下是一些统计学的知识点总结：1.数据类型：统计学中有两种数据类型，即定量数据和定性数据。
定量数据可以用数字表示，如年龄、身高等；定性数据则描述了某些特征，如性别、颜色等。
2.数据收集：统计学使用多种方法收集数据，包括调查问卷、实验设计和观察等。
在数据收集过程中，要注意样本的代表性和随机性，以获得可靠的结果。
3.描述统计学：描述统计学用于总结和描述数据。
常用的描述统计学方法包括平均数、中位数、众数和标准差等。
这些统计量可以帮助我们理解数据的分布和变异程度。
4.推论统计学：推论统计学用于从样本数据推断总体特征。
常用的推论统计学方法包括假设检验和置信区间。
通过这些方法，我们可以根据样本数据对总体进行推断。
5.概率：概率是统计学的基础概念，用于描述事件发生的可能性。
统计学中的概率可以分为经典概率和统计概率两种类型。
6.线性回归：线性回归是一种常见的统计学方法，用于建立自变量与因变量之间的关系模型。
通过最小二乘法，可以找到最佳拟合线，从而预测因变量的取值。
7.假设检验：假设检验用于对统计推断进行验证。
通过比较观察到的样本数据与假设的总体参数，可以判断假设是否成立。
8.方差分析：方差分析用于比较多个样本之间的差异。
通过分析组间方差和组内方差之间的关系，可以得出是否存在显著差异。
9.抽样方法：抽样方法用于从总体中选择样本。
常用的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
总结以上可以看出，统计学是一门重要的学科，对数据分析和决策具有重要意义。
掌握统计学的基本知识和方法可以帮助我们更好地理解数据，并做出可靠的推断和预测。
参考资料：1] ___。
陳黎明。
& 陳應洪。
(2015)。
統計學。
___.2] Moore。
D。
S。
& McCabe。
G。
P。
(2005)。
___。
统计 知识点
统计：知识点写一篇文章统计是一门研究搜集、整理、分析和解释数据的学科。
它在各个领域中具有广泛的应用，能够为我们提供洞察力和决策依据。
本文将从统计的基本概念、数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等多个方面，逐步介绍统计的知识点。
一、统计的基本概念统计的核心概念包括总体和样本、参数和统计量、描述统计和推断统计等。
总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取出来的一部分个体。
参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值。
描述统计是通过对数据的整理、总结和可视化，从而对数据进行描述和解释。
推断统计是根据样本数据，推断总体的特征值，并对结果给出置信区间等。
二、数据收集数据的收集是统计分析的基础。
常用的数据收集方法有实验法、调查法和观察法。
实验法是在控制变量的条件下，进行人工干预来观察结果。
调查法是通过问卷调查、访谈等方式，收集来自个体的信息。
观察法是直接观察和记录事件或现象。
在数据收集过程中，我们需要注意样本的选择和抽样方法，以及确保数据的可靠性和有效性。
三、数据整理数据整理是将原始数据转化为可供分析的形式，包括数据清洗、数据转换和数据汇总。
数据清洗是检查和纠正数据中的错误、异常和缺失值，以确保数据的准确性。
数据转换是对数据进行计算、归类和编码等操作，使其适合分析。
数据汇总是将数据按照一定的规则进行分类、求和和计数等操作，得到有用的信息。
四、数据分析数据分析是统计学的核心环节，包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计是通过图表和统计量等方式，对数据的集中趋势、离散程度和分布形状等进行描述。
常用的描述统计方法有均值、中位数、标准差和频率分布等。
推断统计是根据样本数据推断总体特征，并对结果给出置信区间和假设检验等。
常用的推断统计方法有参数估计和假设检验等。
五、数据解释数据解释是对统计分析结果的解读和说明，以便为决策提供依据。
在数据解释过程中，我们需要注意结果的可靠性和有效性，并将结果与实际问题联系起来，给出合理的解释和建议。
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。
- 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)。
统计基础知识
GDP 指一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果(如果指一个地区，就称为地区生产总值)。
国内生产总值有三种表现形态，即价值形态、收入形态和产品形态。
从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常住单位在一定时期内创造并分配给常住单位和非常住单位的初次收入分配之和；从产品形态看，它是所有常住单位在一定时期内最终使用的货物和服务价值与货物和服务净出口价值之和。
在实际核算中，国内生产总值有三种计算方法，即生产法、收入法和支出法。
三种方法分别从不同的方面反映国内生产总值及其构成。
简单的说，就是一、二、三产业增加值之和。
工业增加值是指工业行业在报告期内以货币表现的工业生产活动的最终成果；是工业企业全部生产活动的总成果扣除了在生产过程中消耗或转移的物质产品和劳务价值后的余额；是工业企业生产过程中新增加的价值。
工业增加值是宏观经济核算指标，是GDP的重要组成部分，因此一般用于反映某区域或某行业的工业生产总量。
全社会固定资产投资是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称。
全社会固定资产投资包括固定资产投资和农户固定资产投资两部分。
固定资产投资包括城镇和非农户项目固定资产投资、房地产开发投资。
社会消费品零售总额指批发和零售业、住宿和餐饮业、新闻出版业、邮政业和其他服务业等，售予城乡居民用于生活消费的商品和社会集团用于公共消费的商品之总量。
城镇居民可支配收入指调查户可用于最终消费支出和其他非义务性支出以及
储蓄的总和，即居民家庭可以用来自由支配的收入。
它是家庭总收入扣除经营性支出、交纳的个人所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。
计算公式为：
可支配收入= 家庭总收入-经营性支出-交纳个人所得税-个人交纳的社会保障支出-记账补贴
农民居民人均纯收入指农村住户人均当年从各个来源得到的总收入相应地扣
除所发生的费用后的收入总和。
纯收入主要用于再生产投入和当年生活消费支出，也可用于储蓄和各种非义务性支出。
它反映的是一个地区或一个农户农村居民的平均收入水平，是反映农民收入变化的一个重要指标。
计算方法：
农民人均纯收入＝（总收入－家庭经营费用支出－税费支出－生产性固定资产折旧－赠送农村内部亲友支出）/农村居民家庭常住人口
单位GDP能耗指一定时期内，一个国家或地区每生产一个单位的国内生产总值所消耗的能源。
计算公式为：单位GDP能耗=能源消耗总量/GDP
户籍人口指公民依《中华人民共和国户口登记条例》已在其经常居住地的公安户籍管理机关登记了常住户口的人，这类人口不管其是否外出，也不管外出时间长短，只要在某地注册有常住户口，则为该地区的户籍人口。
户籍人口数一般是通过公安部门的经常性统计月报或年报取得的。
常住人口指经常居住在某一地区的人口，是在普查区内经常居住的人数。
它包括常住该地而临时外出的人口,不包括临时寄住的人口。
常住人口国际上进行人口普查时常用的统计口径之一。
常住人口=现有常住人口+暂时外出人口。
中国第三次人口普查规定，常住人口不仅指常住在普查区内并登记了长住户口的人，而且还包括普查期间无户口或户口在外地而住本地1年以上的人，但不包括在本地登记为常住户口而离开本地1年以上的人。
常住人口指实际经常居住在某地区一定时间（半年以上）的人口。
按人口普查和抽样调查规定，主要包括：除离开本地半年以上（不包括在国外工作或学习的人）的全部常住本地的户籍人口；户口在外地，但在本地居住半年以上者，或离开户口地半年以上而调查时在本地居住的人口；调查时居住在本地，但在任何地方都没有登记常住户口，如手持户口迁移证、出生证、退伍证、劳改劳教释放证等尚未办理常住户口的人，即所谓“口袋户口”的人。
第六次全国人口普查使用的常驻人口=户口在本辖区人也在本辖区居住+户口在本辖区之外但在户口登记地半年以上的人+户口待定（无户口和口袋户口）+户口在本辖区但离开本辖区半年以下的人。
城镇化率（城镇化水平）通常用市人口和镇人口占全部人口的百分比来表示，用于反映人口向城市聚集的过程和聚集程度。
人口城镇化率的统计方法，是以2000年
全国第五次人口普查得到的城镇化率为基础，以每年的人口与城镇化抽样调查结果进行推算。
国际上一般将城镇化进程分为三个阶段：城镇化率在30%以下为初级阶段，30%-70%为中级阶段，70%以上为高级阶段。
CPI（居民消费指数）是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具，以百分比变化为表达形式。
在美国构成该指标的主要商品共分八大类，其中包括：食品酒和饮品、住宅、衣着、教育和通讯、交通、医药健康、娱乐、其他商品及服务。
在美国，居民消费指数由劳工统计局每月公布，有两种不同的消费物价指数。
一是工人和职员的消费物价指数，简称CPI-W。
二是城市消费者的消费物价指数，简称CPI-U。
恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数，指食品支出金额在消费支出中所占的比重。
它在一定程度上可以用来反映人民生活水平。
恩格尔系数的一般规律为：收入越低的家庭，恩格尔系数就越大；收入越高的家庭，恩格尔系数就越小。
国际上一般认为，恩格尔系数大于0.6时，居民生活处于贫困状态；在0.5-0.6之间，居民生活水平处于温饱状态；0.4-0.5之间，居民生活水平达到小康；在0.3-0.4之间，居民生活水平处于富裕状态；小于0.3时，居民生活达到富有。
基尼系数是反映收入平均分配程度的指标，它来源于洛伦茨曲线。
意大利经济学家基尼把洛伦茨曲线中实际收入分配曲线与收入分配绝对平均曲线之间的面积设为A，实际收入分配曲线与横坐标之间的面积设为B,以A/（A+B）的商表示不平等程度，称为基尼系数。
国际上普遍把基尼系数作为衡量收入分配差异程度的指标。
一般认为：若基尼系数小于0.2表示收入绝对平均，0.2-0.3表示相对平均，0.3-0.4表示分配相对合理，0.4-0.5表示差距偏大，0.6以上表示差距悬殊。
人口普查具有普遍性。
作为全国人口普查来说，这个地域范围指的是一个国家的范围。
例如，国务院发布的《第五次全国人口普查办法》中规定的地域范围是指“中华人民共和国境内”，一般在这个地域范围内常住的人，每个人都应被调查到。
人口普查登记具有个别直接性。
从调查方法上来看，原则上个人的数据应当由当事人直接申报。
但在实际调查中并不是每个人都能自行申报，比如婴幼儿或正值到外地出差、旅游、当时不在家的人就不能自行申报，应由每户指定一位熟悉情况的人如实代为申报。
由于出生、死亡、迁移等原因，人口数是在随时变化的，所以人口普查必须以一个特定时点为标准，全国同时进行调查。
不论普查员实际入户登记时间在哪一天，都应该以标准时间为准，好比用照相机把当时的人口状况拍摄下来一样，以免重登或漏登。
此外，人口普查组织还具有一些其他特点，如具有高度集中性，人口普查必须由国家统一组织进行；具有严格统一性，全国有统一的普查方案，统一的工作步骤和进度等；具有定期性，当今世界上许多国家已规定，每隔五年或十年举行一次人口普查。
人口普查是一项重要的国情调查，对国家管理、制定各项方针政策具有重要的意义。
从新中国建立后，截止到2009年，我国在1953年、 1964年、 1982年、1990年、2000年共进行了五次全国人口普查，2010年11月1日零时开始正在进行着第六次人口普查。