1统计学及其基本概念
统计学 笔记
以下是统计学中的一些基本概念和知识，供参考：
统计学基本概念
总体与样本：总体是研究对象全体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
变量：用来描述数据的名称或符号。
数值变量与分类变量：数值变量是可度量的数据，如身高、体重等；分类变量是定性数据，如性别、血型等。
参数与统计量：参数是描述总体特征的指标，如总体均值、总体方差等；统计量是从样本中计算出来的指标，如样本均值、样本方差等。
描述性统计
频数分布表：将数据分为若干个组，统计每个组内的数据个数。
直方图：用直条矩形面积代表各组频数，矩形的面积总和代表频数的总和。
平均数：描述数据集中趋势的指标，计算方法有算术平均数、几何平均数、调和平均数等。
标准差：描述数据离散程度的指标，表示数据分布的宽窄程度。
概率与概率分布
概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值。
概率分布：描述随机变量取值的概率规律的函数。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
参数估计与假设检验
点估计：用单一的数值估计未知参数的值。
区间估计：用一定的置信水平估计未知参数的范围。
假设检验：根据样本数据对未知参数进行检验，判断假设是否成立。
常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
相关分析与回归分析
相关分析：描述两个变量之间的线性关系的强度和方向。
回归分析：基于自变量和因变量之间的相关关系建立数学模型，用于预测因变量的值。
常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归等。
统计学的基本概念和含义
统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
它涵盖了数据收集、数据处理、数据分析和数据解释等方面的知识和方法。
以下是统计学中的一些基本概念和含义：1. 总体与样本：在统计学中，总体（population）指的是我们感兴趣的全体个体或对象的集合。
样本（sample）则是从总体中选取出来的一部分个体或对象的集合。
通过对样本进行观察和分析，可以推断出关于总体的特征。
2. 参数与统计量：参数（parameter）是描述总体特征的数值指标，例如总体的平均值、标准差等。
统计量（statistic）是从样本中计算得到的数值指标，用于估计总体参数。
3. 数据类型：统计学中的数据可以分为两种主要类型：定性数据（qualitative data）和定量数据（quantitative data）。
定性数据是以分类或描述性方式呈现的数据，如性别、颜色等。
定量数据是以数值形式呈现的数据，如身高、年龄等。
4. 描述统计学与推论统计学：描述统计学（descriptive statistics）是通过对数据进行整理、概括和可视化，来描述和总结数据的特征。
推论统计学（inferential statistics）则是基于样本数据，通过推断和估计总体特征，以及进行假设检验和置信区间的建立。
5. 数据收集与抽样：数据收集是指获取数据的过程，可以通过实地调查、问卷调查、实验等方法进行。
抽样是从总体中选择出样本的过程，以确保样本代表总体，并使统计推断成为可能。
6. 统计分析方法：统计学提供了一系列分析方法，如描述性统计、频率分布、概率论、假设检验、回归分析、方差分析等。
这些方法用于处理和分析数据，从中得出结论或作出决策。
统计学在各个领域中具有广泛的应用，包括科学研究、经济学、社会学、医学、市场营销等。
通过统计学的方法和技术，我们能够更好地理解和利用数据，从中发现规律、做出预测，并支持决策和问题解决。
统计学的基本概念
样 本
3.标志与指标
标志 即指说明总体单位特征或属性的名称。
品质标志——只能用文字表示的属性 不能用数量表示 按表现形式分类 例如，性别、民族、 工种、学历等 数量标志——可用数量表示的特征 例如，年龄、工资、 工龄等
不变标志——各单位具体表现相同
例如，学生总体中，学生 的身份
按有无差异分类
变异标志——各单位具体表现不同
• 变量按其取值是否连续可分为连续型变 量和离散型变量。 • 连续型变量是指其取值可以连续不断， 相邻两个整数变量值之间可以作多次分 割的变量。连续型变量的数值靠测量或 计算取得，表现为整数或小数。 • 离散型变量是指只能取整数值的变量， 它的取值是一一可数的，离散型变量的 数值只能用计数的方法取得。
例 专家建议：构建循环经济统计 指标体系。 该套统计指标体系拟由国民生 产、国际贸易、产业结构、资 源利用、人民生活、生态修复 和和谐社会等7组共52项指标 组成。
联系：
①有些数量标志值汇总可以得到指标的数值。既可指总
体各单位标志量的总和，也可指总体单位数的总和。
②数量标志与指标之间存在变换关系。随着统计目的的
改变，如果原来的总体Байду номын сангаас位变成了统计总体，则与之相 对应的数量标志就成了统计指标。
4 变量与参数
• 变量——指的是总体单位的数量标志或统计 总体的统计指标。 • 参数——描述总体特征的概括性数字度量。
例如，学生总体中，身高
例: 总体： 黄河科技学院大一年级全体在校大学生 总体单位：每个一年级大学生
品质标志 数量标志
不变标志 在校大学生 年 级
可变标志 性别、籍贯 年龄、入学成绩
例：标志的表现形式 各单位的属性或特征的具体表现
统计学1
一、名词解释1、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据。
（定类数据是对事物进行分类的结果，表现为类别，由定类尺度计量而成。
定序数据是对事物按照一定的排序进行分类的结果，表现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成。
）2、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。
（定距数据是一种不仅能反映事物所属的类别和顺序，还能反映事物类别或顺序之间数量差距的数据，由定距尺度计量而成。
定比数据是一种不仅能体现事物之间数量差距，还能通过对比运算，即计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成。
）3、长期趋势是指时间数列中指标值在较长一段时间内，由于受普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用，使发展水平沿着一个方向持续向上或向下发展或持续不变的基本态势。
4、季节变动是指数列中各期指标值随着季节交替而出现周期性的、有规则的重复变动，这里的时间通常指一年。
5、循环变动是指时间数列中各项指标值随着时间变动发生周期性的重复变化，但循环变动所需的时间更长，重复变动的规律性、变动周期和时间也不像季节变动来得稳定、可以预测。
6不规则变动是由未能得到解释的一些短期波动所组成的，常指时间数列由于受偶然因素或意外条件影响，在一段时间内（通常指短期内）呈现不规则的或自然不可预测的变动。
7、相关关系，也称统计相关，是指现象之间存在的非确定性的数量依存关系。
8、点估计也称定值估计，就是以样本观测数据为依据，对总体参数做出确定值的估计，也就是用一个样本的具体统计值去估计总体的未知参数。
9、区间估计，就是指用一个具有一定可靠程度的区间范围来估计总体参数，即对于未知的总体参数9,想办法找出两个数值Qi和他（B i v他），使B处于区间（0|， 9）内的概率为1- a，即n （ 9iv 9V 9）=1- a区间（9i， 9）为总体参数的估计区间或置信区间，91为估计下限或置信下限，9为估计上限或置信上限。
统计学基概本念与方法
间的相关性。
时间序列的预测方法
移动平均法
通过计算历史数据的移动平均值进行预测， 适用于短期预测。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平稳和非平稳 时间序列的预测，可捕捉线性关系。
指数平滑法
对历史数据进行加权平均，给予近期数据更 大权重，适用于短期预测。
SARIMA模型
季节性自回归移动平均模型，适用于具有季 节性特征的时间序列预测。
05
统计推断
抽样分布
抽样分布的概念
描述从总体中随机抽取的样本统计量的概率分布。
常见抽样分布类型
正态分布、t分布、F分布、卡方分布等。
抽样分布的性质
期望、方差、偏度、峰度等。
参数估计
参数估计的概念
利用样本数据对总体参数进行估计的过程。
点估计与区间估计
点估计给出参数的近似值，区间估计给出参 数所在的可能范围。
一元线性回归分析
估计回归参数
通过最小二乘法等方法，估计回归方程的参 数。
建立一元线性回归模型
根据自变量和因变量的数据，建立一元线性 回归方程。
检验回归方程
对回归方程进行显著性检验，判断自变量对 因变量的影响是否显著。
多元线性回归分析
建立多元线性回归模型
根据多个自变量和因变量的数据，建立多元线性回归方程。
统计数据的收集方法
问卷调查
通过设计问卷，向目标人群发放并收集回答 数据的方法。
访谈调查
通过面对面或电话等方式，与被调查者进行 深入交流并收集数据的方法。
观察法
通过观察目标人群的行为、态度等特征，并 记录相关数据的方法。
实验法
通过控制实验条件，对目标人群进行干预并 收集数据的方法。
统计学 第一章 总论
（三）现代统计学时期（从19世纪末到现 在，是现代统计学时期 ）
这一时期的显著特点是数理统计学由于同 自然科学、工程技术科学紧密结合及被广泛应 用于各个领域而获得迅速发展，各种新的统计 理论与方法、尤其是推断统计理论与方法得以 大量涌现。现代统计学时期是统计学发展最辉 煌的时期。
三、统计学的学科性质
截面数据
又称静态数据，是指在相同或近似相同的时点 上获得的数据，通常是在不同空间上获得的。
二、统计数据研究过程
统计设计
统计设计要在有关学科理论指导下，根据研究问题的性质、目 的和任务，科学地确定统计研究的总体对象，明确所要搜集数 据的种类，确定相应的统计指标及其体系并给出统一的定义和 标准，确定统计数据搜集、整理、推断和分析的基本方法，规 定研究工作的进度安排和质量要求，拟定研究工作的资源配置 和组织实施方式等。 数据搜集就是按照统计设计的要求，有针对地获取所需的统计 数据的环节，也就是说，要通过统计观测或实验的方式、方法 去搜集各种各类计算统计指标所需的原始数据，以及其他已经 存在的各种相关数据。 数据整理就是对通过统计观测或实验所获得的原始数据，进行 必要的系统化处理，使之条理化、综合化，成为能反映总体特 征的统计数据的环节，也称为统计整理环节。 数据分析是在数据整理的基础上，运用各种统计方法对数据进 行各种统计分析，得出某些有用的定量结论的环节，也称为统 计分析环节。
定序数据
是对事物按照一定的顺序进行分类的结果，表 现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成，各 类别之间有大小优劣之分。 表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数 据与定比数据两种。
定量数据： 也称数量数据，用数值来表现。是指用数值来
一、统计数据类型 定距数据 是一种不仅能反映事物所属的的类别和
1统计学基本内容及统计图表
概率(probability) 描述随机事件发生的 可能性大小的数值
频率(frequency) 指一次试验结果得到 的样本率
频率与概率间的关系：
1. 样本频率总是围绕概率上下波动 2. 样本含量n越大，波动幅度越小，频率越接近概率。
与概率相关的几个概念
随机事件
–在同样条件下可能会出现两种或多种结果，究竟会 发生哪种结果，事先不能确定。0﹤P﹤1 – 肯定会发生某种结果的事件。 – P=1 –肯定不发生某种结果的事件。 – P=0
二、搜集资料
搜集资料(collection of date) —— 是根 据设计的要求，获取准确可靠的原始资料，是 统计分析结果可靠的重要保证。 医学统计资料的来源主要有以下三个方面： 1.统计报表 统计报表是医疗卫生机构根据国家 规定的报告制度，定期逐级上报的有关报表。 如法定传染病报表、出生死亡报表、医院工作 报表等，报表要完整、准确、及时。
统计表与统计图
第一节 统计表
第二节统计图
第一节
统计表
统计表（statistical table）--- 把统计分 析资料及其指标用表格列出，称为统计表。它 可以代替冗长的文字叙述，便于计算、分析和 对比。 统计图（statistical graph）---- 是用点、 线、面等表达统计资料中数量及其变化趋势， 使统计资料更形象、更易懂，可直观地反映出 事物间的数量关系。
3.线条 线条应尽量减少，除顶线、标目线、合 计线和底线外，其余线条均可省略。特别是表 的左上角的斜线和两侧的边线应一律不用 。 4.数字 表内的数字一律用阿位伯数字，同一指 标位数要对齐，小数点的位数要一致，一般保 留1～2位小数。无数字的空格用“—”表示，暂 缺或未记录用“…”表示。 5.备注 表内不应有其他文字出现，需要说明的 备注用“*”号标出，写在表的底线下面。
统计一到三章重点
第一章概述重点第一节统计的含义和特点1、统计概念：统计是人们正确运用统计理论和方法采集数据、整理数据、分析数据和由数据得出结论的实际操作过程，是人们从数据上对客观世界的一种认识活动和结果。
2、统计学的研究对象：大量社会经济现象总体的数量方面3、社会经济统计的特点：数量性、总体性、具体性、社会性4、统计工作过程：统计设计阶段、统计调查阶段、统计整理阶段、统计分析阶段、统计数据提供与管理阶段5、统计职能：信息、咨询、监督6、统计研究的具体方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计推断法第二节统计中常用的基本概念1、统计总体及总体单位的概念：统计总体是根据研究目的确定的所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。
构成总体的个体则称为总体单位。
2、统计总体的特点：同质性、大量性、差异性3、统计标志概念及分类：标志是说明总体单位属性或特征的名称。
按其性质不同可分为品质标志和数量标志。
品质标志的具体表现用文字表示；数量标志的具体表现用数值来表示。
4、统计指标概念、六要素及种类：统计指标是各种说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。
六要素：时间限制、空间限制、指标名称、计量单位、计算方法、指标数值。
种类：数量指标（又分为总体单位总量和总体标志总量）、质量指标5、标志与指标的区别与联系：区别：（1）标志是表明总体单位特征的；指标是表明总体特征的（2）标志可以用数量表示为数量标志，也可以用文字表示为品质标志；指标都是用数量表示联系：（1）统计指标的基础是总体单位及其标志值，总体单位及数量标志值的汇总与综合（2）由于统计研究目的和任务不同，确定的总体和总体单位不同，标志与指标也不同6、变异的概念及种类：变异是标志的具体表现在总体个单位间的差异。
种类：品质变异和数量变异7、变量的概念及种类：变量是可变的数量标志和所有的统计指标。
种类：按变量值是否连续分为离散变量（只能用整数表示）和连续变量（可用小数表示）；按性质不同可以分为确定性变量和随机变量。
统计学(第1章)
排序
－
排 序 相对指标
量的差距
×
加减
有绝对0点
÷
乘除
第三章 统计数据的整理
28
三、统计指标和指标体系
（一）统计指标(Indicaton)的含义
统计指标简称指标，是反映同类社会 经济现象总体某一综合数量特征的概 念和数值。
统计指标的基本要素：时间限定、空 间范围、指标名称、指标数值、计量 单位、计算方法。
31
3、按计算方法和作用不同
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第一章 总论
32
（三）统计指标的特点
数量性 综合性：反映的是总体特征 质的规定性：统计指标应该具有实际
意义，包括时间、地点、条件等等。
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第一章 总论
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（四）统计指标与标志的区别与联系
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第一章 总论
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第一章 总论
4
四、统计学在商务和经济中的应用
会计 财务 营销 生产 经济
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第一章 总论
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第二节 统计学分类及研究方法
一、统计学的学科性质
方法论科学：定性－定量－定性 从数量方面来认识客观现象总体
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第一章 总论
6
二、描述统计学与推断统计学
对其进行分析的统计量主要是频数或 频率。
第三章 统计数据的整理
23
（2）定序尺度（顺序尺度 ordinal scale）
是把各类事物按一定特征的大小、高低、 强弱等顺序排列起来，构成定序数据，是 对事物之间等级或顺序差别的一种测度。
特征：
计量精度要优于定类尺度。它不仅可以测度 类别差，还可以测度次序差，并可比较大小， 但不能进行加减乘除计算。
统计学基础知识
统计学基础知识统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
它提供了一种方法，能够更好地理解和应用各种数据。
统计学在各个领域都有重要的应用，不论是在科学研究、商业决策还是社会科学中，都离不开统计学的支持。
本文将介绍统计学的基础知识，包括统计学的定义、常见的统计术语以及常用的统计方法。
一、统计学的定义统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据以及从数据中得出结论的学科。
它包括描述性统计和推论统计两个方面。
描述性统计用来总结和描述数据的特征，如平均数、中位数、频率分布等；推论统计则用来根据样本数据推断总体的特征，如置信区间、假设检验等。
二、常见的统计术语1. 总体与样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。
通过对样本进行统计分析，可以得到对总体的推断。
2. 变量：研究对象的属性或特征，可以是数量型（如身高、年龄）或质量型（如性别、颜色）。
3. 数据类型：数据可以分为定性和定量两种类型。
定性数据用来描述特征或分类，如性别、颜色；定量数据用来表示数量或程度，如身高、温度。
4. 频数和频率：频数是指数据中某个取值出现的次数，频率是指某个取值出现的频率，即频数除以总数。
5. 中心趋势：用来描述数据的集中程度，包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排序后的中间值，众数是出现次数最多的值。
6. 离散程度：用来描述数据的离散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之差，方差是观测值与平均数之差的平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
三、常用的统计方法1. 描述性统计：描述性统计用来总结和描述数据的特征。
常见的描述性统计方法包括计数、百分比、平均数、中位数、众数、极差、方差和标准差。
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。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布等。
3. 推论统计：推论统计用来从样本数据中推断总体的特征，并进行统计推断。
统计学的基本概念和原理
统计学的基本概念和原理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
通过运用数学和统计方法，统计学帮助我们理解和描述数据，揭示数据之间的关系，并从数据中获取有关现象和问题的信息。
本文将介绍统计学的基本概念和原理，帮助读者了解其核心内容。
一、统计学的定义和作用统计学可以被定义为一种通过数据的收集、整理、分析和解释来研究和描述现象的科学方法。
它对于我们理解和解释现实生活中的问题和现象至关重要。
统计学通过量化和总结数据，帮助我们从海量信息中提取有意义的结论。
二、统计学的基本概念1. 总体和样本：在统计学中，总体是指我们要研究的整体群体，而样本则是从总体中抽取出的一部分个体。
通过从样本中收集数据并进行分析，我们可以对整体总体进行推断。
2. 变量：变量是指在研究中可能会发生变化的属性或特征。
变量可以分为定性变量和定量变量。
定性变量是具有类别或标签的变量，例如性别、颜色等。
定量变量则是可以进行数值化衡量的变量，例如年龄、身高等。
3. 观测和测量：观测和测量是指对变量进行数据收集的过程。
观测是指直接观察并记录数据，例如观察某人的行为。
测量是指使用测量工具对变量进行量化，例如使用尺子测量身高。
4. 描述统计学和推论统计学：描述统计学是指通过对数据进行整理、总结和描述，来了解数据的特征和结构。
推论统计学是指通过从样本推断总体特征的过程，通过利用样本的信息来推断总体的参数。
三、统计学的原理1. 概率：概率是统计学中一个重要的概念，它描述了事件发生的可能性。
概率可以帮助我们理解和预测事件的结果，并在统计推断中起到重要的作用。
2. 样本的代表性：在统计学中，样本的代表性是指样本能够准确地反映总体的特征。
为了保证样本的代表性，我们需要进行随机抽样，并确保样本的大小足够大。
3. 统计推断：统计推断是指通过从样本中获得的信息，对总体进行统计学上的推断。
统计推断的核心方法是利用概率和抽样理论来进行参数估计和假设检验。
4. 假设检验：假设检验是统计学中的一种方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。
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。
统计学的基本概念与原理
统计学的基本概念与原理统计学是一门关于收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在各个领域都起着不可或缺的作用，包括科学研究、经济分析、社会调查等等。
统计学的基本概念和原理是建立在数据采集和推断的基础上的，下面将介绍统计学的一些核心概念和原理。
一、总体与样本在统计学中，我们常常遇到研究对象的总体和样本的概念。
总体是指我们所关注的整体，而样本是总体的一个子集。
通过对样本的研究和分析，我们可以推断出总体的一些特征和规律。
二、变量与观测值统计学中的变量是指我们所研究的对象的某种特征或属性，它可以是数值型的，也可以是分类型的。
观测值则是在实际调查或实验中获得的具体数据。
三、描述统计学与推论统计学描述统计学是对数据进行整理、概括和描述的过程，包括计算各种统计指标、绘制图表等。
推论统计学则是基于样本对总体进行推断的过程，通过样本的抽样和分析，得出关于总体的结论。
四、参数与统计量在推论统计学中，我们常常使用参数和统计量来对总体进行描述和推断。
参数是总体的某个特征的数值度量，而统计量是样本的某个特征的数值度量，通过对统计量的计算和比较，我们可以对总体的特征进行估计和推断。
五、假设检验与显著性水平假设检验是推论统计学中的一种重要方法，用于检验统计推断的可靠性。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设和一个备择假设，然后通过样本数据对两个假设进行比较和判断。
显著性水平是用来确定是否拒绝原假设的临界值，通常设定为0.05或0.01。
六、相关与回归分析相关分析是用来衡量两个变量之间相关关系强弱的方法，它可以帮助我们了解变量之间的相互影响。
回归分析则是用来建立预测模型和解释模型的方法，通过回归分析，我们可以根据自变量的变化来预测因变量的变化。
七、抽样方法与抽样误差在统计学中，抽样方法是获取样本的重要手段。
不同的抽样方法对样本的选择有不同的原则和要求，常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样等。
抽样误差是指由于样本的随机性导致的样本估计值与总体真值之间的差异。
统计学1
一、名词解释1、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据。
（定类数据是对事物进行分类的结果，表现为类别，由定类尺度计量而成。
定序数据是对事物按照一定的排序进行分类的结果，表现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成。
）2、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。
（定距数据是一种不仅能反映事物所属的类别和顺序，还能反映事物类别或顺序之间数量差距的数据，由定距尺度计量而成。
定比数据是一种不仅能体现事物之间数量差距，还能通过对比运算，即计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成。
）3、长期趋势是指时间数列中指标值在较长一段时间内，由于受普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用，使发展水平沿着一个方向持续向上或向下发展或持续不变的基本态势。
4、季节变动是指数列中各期指标值随着季节交替而出现周期性的、有规则的重复变动，这里的时间通常指一年。
5、循环变动是指时间数列中各项指标值随着时间变动发生周期性的重复变化，但循环变动所需的时间更长，重复变动的规律性、变动周期和时间也不像季节变动来得稳定、可以预测。
6、不规则变动是由未能得到解释的一些短期波动所组成的，常指时间数列由于受偶然因素或意外条件影响，在一段时间内（通常指短期内）呈现不规则的或自然不可预测的变动。
7、相关关系，也称统计相关，是指现象之间存在的非确定性的数量依存关系。
8、点估计也称定值估计，就是以样本观测数据为依据，对总体参数做出确定值的估计，也就是用一个样本的具体统计值去估计总体的未知参数。
9、区间估计，就是指用一个具有一定可靠程度的区间范围来估计总体参数，即对于未知的总体参数θ，想办法找出两个数值θ1和θ2（θ1＜θ2），使θ处于区间（θ1，θ2）内的概率为1-α，即π（θ1＜θ＜θ2）=1-α。
区间（θ1，θ2）为总体参数的估计区间或置信区间，θ1为估计下限或置信下限，θ2为估计上限或置信上限。
统计学的基本概念简介
统计学的基本概念简介统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是现代科学和社会科学的基石之一。
统计学主要包括描述统计学和推断统计学两个方面，通过运用数学和概率论的方法，为我们提供了一种了解和解释现象、做出决策的有效工具。
统计学的基本概念包括如下几个方面：1. 总体和样本：统计学的研究对象是总体，即研究对象的全体；而样本是从总体中选取出来的一小部分，用来代表和推断总体的特征。
2. 变量：统计学关注的是可变动的特征，即变量。
变量可以是定量的，如身高、体重等；也可以是定性的，如性别、颜色等。
通过对变量进行测量和观察，我们可以得到有关总体的信息。
3. 数据收集：统计学的一个重要环节是数据的收集。
数据可以通过调查问卷、实验观察、统计报表等方式获得。
数据的质量和多样性对统计学的分析和结论的准确性至关重要。
4. 描述统计学：描述统计学是统计学的第一步，它通过图表、表格、平均值、方差等指标对数据进行整理、概括和描述。
描述统计学为我们提供了全面了解数据的手段，可以对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行定量描述。
5. 参数和统计量：参数是总体特征的度量，统计量是样本特征的度量。
通过对样本进行分析和推断，我们可以估计出总体的参数，进而研究和理解总体的特征。
6. 概率：概率是统计学的重要概念之一，它用来描述事件发生的可能性。
概率可以从频率或主观信念等角度来定义。
概率论提供了统计学推断和决策的理论基础，可以帮助我们评估风险、做出合理的决策。
7. 推断统计学：推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断的学科。
推断统计学通过抽样方法和概率理论，从样本的统计量出发，通过假设检验、置信区间等方法，对总体特征进行估计和推断，从而对总体做出有关性质、差异、关联等方面的推断。
统计学的应用广泛，几乎涉及到所有学科领域，如自然科学、社会科学、商业管理等。
在自然科学中，统计学可以帮助我们分析天气变化、疾病传播、物种分布等问题；在社会科学中，统计学可以帮助我们研究人口统计、调查数据、社会经济等问题；在商业管理中，统计学可以帮助我们分析市场需求、销售趋势、风险评估等问题。
统计学第一章整理
第一章、总论一、什么是统计学统计的含义与本质：用数字说明现象的本质1•统计活动2•统计数据3•统计学厂政府统计统计的含义及关系单位统计经营性统计匕其他原始数据：未加工价值更大-次级数据统计学的产生和发展1•古典统计学时期（萌芽——17世纪末到18世纪末）描述为主国势学派：德国的康令和阿亨瓦尔偏重事物性质的解释而不注重数量分析有名无实政治算数学派：英国的威廉配第和约翰格朗特主张以数字、重量和尺度来研究社会经济现象及其相互关系有实无名2•近代统计学时期（18世纪末到19世纪末）统计推断方法体系基本确立数理统计学派：比利时的凯特莱主张用研究自然科学的方法来研究社会现象，正式把概率论引入统计学，并最先用大数定律论证了社会生活中随机现象的规律性，还提出了“误差理论”和“平均人”思想奠定统计学理论基础社会统计学派：德国的克尼斯认为统计学是一门社会学科，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，其显著特点是强调对总体进行大量观察和分析，通过研究其内在联系来揭示社会现象的规律德国恩格尔提出的恩格尔系数美国经济学家库兹涅茨和英国经济学家斯通等人研究的国民收入和国内生产总值的核算方法3•现代统计学时期（19世纪末到现在）统计方法与应用全面发展显著特点：数理统计学由于同自然科学、工程技术科学紧密结合及被广泛应用于各个领域而获得迅速发展，各种新的统计理论与方法、尤其是推断统计理论与方法得以大量涌现。
统计学的学科性质1•研究对象：数量性（用数字说明现象本质，包括数量特征、数量关系、数量规律）、总体性（统计只研究总体不研究个体）、差异性（构成总体的个体必须存在差异） 2•学科范畴： 方法性、层次性、通用性 3•研究方式： 描述性、推断性统计学的作用――统计学的职能：信息职能（提供各种信息资料） 、咨询职能（提供信息整理）、监督职能（监督经济运行状况）、服务职能（服务社会） 1•统计学为我们认识自然和社会提供了必须的方法和途径 2•统计学在指导生产活动过程中发挥着重要作用 3•统计学在社会经济管理活动中的作用更为显著 4•统计学为科学研究提供了有力的手段1•计量尺度不同：定性数据和定量数据――定型数据：只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据 —定类数据：对事物属性进行平行分类或分组 特点：只测度量事物类别差异，各类别地位相等。
统计学的基本概念
参数：统计学中总体的指标称为参数 如总体均数 μ、总体标准差 σ、总体率 π
统计量：样本的指标称为统计量 如样本均数x、样本标准差 S、样本率 p
观察或实验的各种可能结果为随机变量，记为X；X的各种取值的概率的分布称为 概率分布规律，简称分布。
年龄
12
10
8
6
4
2
0 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 年龄
0
P ≤ 0.05（5％）称为小概率事件，统计学上认为在一次试验中几乎不会发生
假如治疗200例患者，120名患者痊愈，治愈率为60% 60%是一个频率。实际工作中，当概率不易求得时，只要观察单位数
充分多，可以将频率作为概率的估计值。 但当观察单位数较少时，频率的波动性是很大的，用于估计概率是不
定量数据 定性数据 有序数据
总体与样本
总体：所有同质观察单位中观察值（变量值）的全体。 样本：从总体中抽取的部分观察单位的观察值集合。
研究目的 总体
观察单位 观察值
样本
真实值
随机误差
不恒定、随机变化、不可避免 实测值无方向性地围绕着某一数值
左右波动，一般服从正态分布 抽样误差即为随机误差，即由于随
绘制分布表、直方图
P-P图、Q-Q图
步骤：分析——描述统计——P-P图、Q-Q图——选择变量——检验分布：正态
K-S检验
步骤：分析——非参数检验——单样本——（目标）定制分析——（字段）选择需要检 验分布的变量——（设置）检验实测分布和假设分布——选项——正态
统计学基础知识概念
统计学基础知识概念
统计学是数量研究的学科，最初用于收集和研究人类行为和事件，例如工资水平，构成社会特征和关系的密度等。
它还是收集、储存、分析和反映人类活动的数字形式或信息的数学工具，可以用来帮助人们在关键的决策中作出更好的准确决定。
与一般意义上的统计学有关的基本概念包括数据集、样本、概率、变量、统计描述等。
数据集是关于某个主题的观察或测量，它是根据测量模型而收集的信息。
在数据集之内，可以识别出样本的存在，样本是关于该主题的一组观察。
概率则是统计学的基础，即样本中某一事件发生的可能性。
变量是指一组数据中容易变化的量，它们通常分为定性和定量变量两大类。
统计描述则是一种通过数据的分析和利用，用来反映量测数据的特性和趋势。
对于有兴趣学习该学术领域的人来说，了解这些基本概念是非常重要的，因为它们能够帮助你去解决实际问题，并且还能让你找出合适的解决方案。
但是，这些概念的理解不是一件容易的事情，需要经过深入的学习和掌握，才能将其应用于实际问题的解决中。
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两个案例
案例1：在西方零售业，广泛流传着一个关于 “纸尿裤与啤酒”的故事。
沃尔玛早年利用数据仓库技术，对商品进行市场 类组分析，即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。 沃尔玛利用自动数据挖掘工具对一年多详细的原始交 易数据进行分析和挖掘发现：跟纸尿裤一起购买最多 的商品竟是啤酒！ 原来美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小 孩买纸尿裤，而丈夫们在买纸尿裤后又随手带回了两 瓶啤酒。于是，沃尔玛就将它们并排摆放在一起，结 果是纸尿裤与啤酒的销售量双双增长。
“某县是贫困县．”
“某抽样调查结果的误差为±3%”
如果碰到这些问题：
大学排名是一个非常敏感的问题。不同的机构得出不同的结果；各自都说 自己是客观、公正和有道理的。到底如何理解这些不同的结果呢？ 疾病传播时，如何能够通过感染者入院前后的各种因素得到一个疾病传染 方式的模型呢？ 如何通过大众调查来得到性别、年龄、职业、收入等各种因素与公众对某 项事物（比如商品或政策）的态度的关系呢？ 在同一年级中，同样统计学的课程可能由一些不同教师讲授。教师讲课 方式当然不一样，考试题目也不一定相同。那么如何比较不同班级的统计 学成绩呢？ 一台电视时，被告知三年内可以免费保修。厂家这个保修期是怎样决定 的呢？ 如何才能够客观地得到某个电视节目的收视率，以确定广告的价格是 否合理呢？
许多统计学家在第二次世界大战中发挥了重大的作用。沃德是 其中之一。他发明的一些统计方法，在战时被视为军事机密。沃德 在被咨询飞机上什么部位的钢板需要加强时，画了飞机的轮廓，并 且标出返航的战斗机上受敌军创伤的弹孔位置。资料积累一段时间 后，机身各部位几乎都被填满了。于是沃德建议，把剩下少数几个 没有弹孔的位置加强。因为这些部位被击中的飞机都没有返航。
《The Taming of Chance》 （《驯服偶然》）
[加]伊恩.哈金著，刘钢 译.中央编译出版社.2000年1月 20世纪100部英语写成的最佳作品之一！ 20世纪物理学最具决定意义的观念变革， 是发现世界不是决定论意义下的。因果性这座 由形而上学长期占据的堡垒，终于垮了下来， 或至少倾斜了：过去的事情并不精确地决定未 来将要发生的事情。19世纪，人们能够看到， 世界可能是有规则的，但不服从自然的普泛定 律……社会成为统计学意义下的了。 20世纪的哲学家和科学家认为宇宙是概率性的，因而偶然 便是实在的。统计定律反映出宇宙的本质，虽然有的事物有其 固有的不可预测的一面，但是统计规律的实在性最终被认为是 理性的。本书则通过曲折复杂的历史佚事反映出统计规律是何 以登堂入室的。内容的丰富使作者的哲学思想难于把握，但正 是奋争在这扑朔迷离之中才是值得一试的。
3，是一种哲学。
一则报道
“据某权威部门的一次民意调查显示，春节期间市 民对节日商品供应的满意率达到95% ……”
1、满意率95％是指受访群体还是指商品的供应 品种，还是指服务质量？ 2、民意调查的样本是如何生成的？ 3、样本容量有多大？ 4、权威部门的名称为什么不直接点名？
警惕：统计的误用与滥用！
一些人使用统计就像喝醉酒的人使用街灯 柱------支撑的功能多于照明。 ——历史学家安德鲁· 兰 统计的两个极端使用：
不用或几乎不用统计； 简单问题复杂化。
参 考 书 目
1、《统计学（第二版）》袁 卫等，高等教育出版社， 2005年8月 2、《统计学（第四版）》贾俊平 等，中国人民大学出 版社，2009年7月 3、《统计学：在经济和管理中的应用（第六版）》， 凯勒 ，沃拉克，中国人民大学出版社，2006年12月 4、《爱上统计学》，萨尔金徳，重庆大学出版社， 2008年1月 5、《调查研究中的统计分析法》柯惠新等 ，北京广播 学院出版社， 2005年8月第2版 6、《漫画玩转统计学》（美）拉里· 戈尼克（Larry Gonick），中国人口出版社 ，2010年
《统 计 学》
授 课 教 师：陈 晓 慧
Mathematics as to statistics is something like hammer, nails, wood as to a house, it„s just the material and tools but not the house itself 。
如果看到这些说法： 不结婚的男性会早逝１０年。 身材高的父亲，其子女的身材也较高。 第二个出生的子女没有第一个聪明，第三个出生的子女 没有第二个聪明，依次类推。 身体超重30％会使寿命减少1300天。 每天摄取500毫升维生素C，生命可延长6年。 两天服一片阿司匹林会减少心脏病第二次发作的机会。 怕老婆的丈夫得心脏病的机会较大。 学生们在听了莫扎特钢琴曲10分钟后所做的推理测试 会比他们听10分钟娱乐磁带或其他曲目做得更好。 上课坐在前面的学生平均考试分数比坐在后面的学生高。
六西格玛运动 The Six Sigma Campaign
Six Sigma is Three Things.
A statistical measurement. A business strategy.
A philosophy.
六西格玛是下面三个方面的总和： 1，是一种运用数理统计的测量工具。
2，是一个商业策略。
《关于死亡表的自然观察和政治观察》
国势学派：
康 令（ H· Conring）
18世纪
德国
开设“国势学”课程 阿亨瓦尔（G· Achenwall）
首次使用“统计学”一词
威廉· 配第
配第著作《政治算术》 中，对当时的英国、荷兰、 法国之间的财富进行数量 上的计算和比较 。 马克思称配第是“政 治经济学之父，在某种程 度上也可以说是统计学的 创始人”
在终极的分析中，一切知识都是历史； 在抽象的意义下，一切科学都是数学;
在理性的基础上，所有的判断都是统计学！
when you analyse any topic, you are involved in statistics. when you eat, you are involved in agriculture.
These are basic examples of statistics we see every day, but do we really understand what they mean? With the study of statistics, these “facts” that we hear every day can hopefully become a little more clear.
7、《漫画统计学》（日）高桥 编著，（日）株式会社 TREND-PRO 漫画创作，陈 刚 译 . 科学出版社 2009年 8、 《统计数字会撒谎》（How to lie with statistics） 达莱尔. 哈夫 ，中国城市出版社，2009年3月 9、《让数据告诉你》陆立强，复旦大学出版社， 2008年2月 10、《为什么数字使我们失去理性》（The sum of our Discontent ：why numbers make us irrational） David Boyle，西南财经大学出版社，2004年5月 11、《深入浅出数据分析》（Head first data analysis） Michael Milton著 李芳译，电子工业出版社，2010年 12、《统计学》David . Freedom 著 魏宗舒等译，中国 统计出版社，1997年 13、《统计学》(Statistics：the conceptual approach） Gudmund R. Iversen 等著 吴喜之 等译，高等教育出版社， 2000年
健康部门的一位官员看到一个统计学者提供的 报告，报告中提到上一年由于某种疾病，平均1000 人中死亡人数为3.2人．这位官员对这个数字发生了 兴趣． 他问他的私人秘书，3.2个人是如何死法？ 他的秘书说：“领导，当一个统计学家说死了 3.2个人时，意味着3个人已经死了，2个人正要 死！”
老兄，赶快学点统计吧！！！
§1
总
论
一、统计学的产生和发展
1、 统计实践活动
原 始 社 会：
奴 隶 社 会：
简单的计数，出现统计的萌芽;
人口、土地、财产的统计;
封 建 社 会：
统计发展比较缓慢;
资本主义社会： 统计扩展到更多领域 ；
社会要的统计学派
政治算术学派：
17世纪
英国
威廉· 配第（William Petty） 《政治算术》 约翰· 格朗特（John Graunt）
案例2：质量管理中的6σ
6σ质量管理是近年来一些著名国际大企业积极采用的质量管理方 法。美国通用电器公司（GE）在推广6σ质量管理策略不到10年的时间 内，其公司总市值从世界排名第十位跃升到第二位。摩托罗拉公司实现 6σ质量标准后，三年中节省资金超过9.4亿美元。 GE前首席执行官（CEO）杰克· 韦尔奇说：“6σ培训计划是GE二十 一世纪领导层得以产生、繁衍的园地， 6σ是我们曾经尝试过的最重 要的管理培训方法，它胜过到哈佛工商学院就读，也胜过到克顿维尔 （GE公司内部的质量培训部）进修，它教会你一种完全与众不同的思 维方式。” 6σ的含义是指偏离正态分布的中心6个标准差。就产品生产或服 务而言，它意味着产品的合格率要达到99.99966％或更高，代表每一 百万件产品只有3.4件次品，非常接近“零缺陷”的要求。如果用在 服务领域，某企业的服务流程是6σ水平，则为100万个客户服务，只 会有3.4个不满意的客户。
《Statistics:Concepts and Controversies》 《统计学的世界：统计学在工作生活中的应用》
戴维.S.穆尔 著，郑惟厚 译 中信出版社 2003年11月 统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作 和日常生活都产生着直接的影响，这种影响可能远远超乎你的 想像。通过阅读本书，你将对我们这个世界有一个更完整、更 清晰的认识。本书一点儿也不枯燥乏味，恰恰相反，它是那样 生动有趣，深入浅出地把统计学的概念和分析方法呈现在你面 前。通过一个个真实的小故事，本书能让你在会心的微笑中不 知不觉地增长专业知识，提高分析水平。这是一本能给你带来 乐趣的书，也是一本能让你更加睿智的书。 如此经典的教材，一改统计学狰狞面目！