统计学基础

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统计学基础

答：统计工作即统计实践，是对社会经济现象以及自然现象的总体数量进行搜集、整理和分析的活动过程，包括统计涉及、统计调查、统计整理、统计分析等环节。统计工作是统计一词最基本的含义，是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。
2、统计学研究对象的特点？
答：1)数量性 2）总体性 3）变异性 4）具体性
8. 抽样调查：是按随即原则从总体中选取以部分单位进行观察，用以推算总体数量的一种非全面调查。
9. 重点调查：是专门组织的一种非全面调查，它是对所要调查的全部单位选择一部分重点单位进行调查。
10、典型调查：是根据调查的任务目的，对所研究的现象总体进行初步分析的基础上，有意识的选择若干具有代表性的单位进行调查，借以认识事物发展变化的规律。（注意P30的典型调查要全面掌握）
二、名词解释
1. 标志：是用来说明总体单位特征或属性的名称。
2. 变量：变量标志在总体单位之间的数量差异称为变量，是可变的数量标志的概念，变量所表现得具体数值称为变量值。
3. 不变标志：是在不同的总体单位之间不发生变化的标志。
4. 定性变量：变量的变化呈现一定的规律性，在一定程度上人们可以预知的变量称为定性变量，也称确定性变量。
54、指数体系：在统计中，若干个指数由经济上的相互联系以及数量上保持一定的对等关系而组成的整体，称为指数体系。
55、统计表：是指用纵横交叉的线条所绘制的用以表现统计资料的表格。
56、时点标志：是反映现象在某一时点（或瞬间）上所处状况的总量指标。
57、结构相对指标：是在总体分组的基础上，将总体划分为若干组成部分，以各部分的数值与总体指标数值对比而计算的比重或比率。
9、统计调查的要求是什么？

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离散型随机变量的概率分布模型
超几何分布
描述每次实验只有两种可能特征，（通常称为”成功 “失败”），不同实验相互影响，在n次实验中成功的次数为x次的概率函数为：
P(x)
C C x n x S NS
C
S N
n：样本量 N：总体数量 S：总体中成功的数量
累积概率为：
P( x X )
与茎叶图对应的频数和相对频数分布
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连续型随机变量频数分布图形描述
直方图
频数
电阻的直方图
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
580
590
600
610
620
630
640
电阻
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频数分布的数学模型
根据以下的方式可以推导出随机变量频数分布所遵循的数学模型：数学精确推导大样本观察模拟
随机变量频数分布的数学模型为随机变量所服从的概率分布模型。典型的离散型随机变量的概率分布模型如下：
事件的概率
9
事件的概率
设有1000件产品,其中850件是正品,150件是次品,从中依此抽取2件,2件都是次品的概率是多少?
A1为第一次抽到次品,A2为第二次抽到次品,则:
150 P( A1)
1000
149 P( A2 | A1)
999
运用乘法法则可得
150 149
P( A1A2) P( A2 | A1) P( A1)
二项分布泊松分布超几何分布典型的连续型随机变量的概率分布模型如下：正态分布均匀分布指数分布对数指数分布威布尔分布
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概念回顾
通常主要通过以下方面来描述一个分布：形态是属于何种分布类型？位置或者中心趋势反映了分布的中心或者分布数据的中点。离散程度反映了分布数据的变化范围。

统计学基础知识要点

第一章：导论1、什么是统计学？统计方法可以分为哪两大类？统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。

统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法。

2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。

按计量尺度分时：分数数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。

按收集方法分时：观测数据是在没有对事物进行人为控制的条件下等到的；实验数据的在实验中控制实验对象而收集到的数据。

按被描述的对象与时间关系分时：截面数据所描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据所描述的是现象随时间而变化的情况。

3、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含研究的全部个体的集合。

比如要检验一批灯泡的使用寿命，这一批灯泡构成的集合就是总体。

样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。

比如从一批灯泡中随机抽取100个，这100个灯泡就构成了一个样本。

参数是用来描述总体特征的概括性数字度量。

比如要调查一个地区所有人口的平均年龄，“平均年龄”即为一个参数。

统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。

比如要抽样调查一个地区所有人口的平均年龄，样本中的“平均年龄”即为一个统计量。

变量是说明现象某种特征的概念。

比如商品的销售额是不确定的，这销售额就是变量。

第二章：数据的收集1、调查方案包括哪几个方面的内容？调查目的，是调查所要达到的具体目标。

调查对象和调查单位，是根据调查目的确定的调查研究的总体或调查范围。

调查项目和调查表，要解决的是调查的内容。

2、数据的间接来源（二手数据）主要是公开出版或公开报道的数据；数据的直接来源一是调查或观察，二是实验。

3、统计调查方式：抽样调查、普查、统计报表等。

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统计学的含义一.什么是统计学统计学是一门研究数据的科学，按大百科全书的定义：统计学是用以收集数据，分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。

统计分析数据分两种：描述统计和推断统计描述统计是研究数据搜集、处理和描述的统计学方法。

其内容包括如何取得研究所需要的数据，如何用图表形式对数据进行处理和展示，如何通过对数据的综合、概括与分析，得出所关心的数据特征。

统计描述是指对由实验或调查而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示出来。

是统计研究的基础。

它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征，揭露客观事物内在数量规律性，达到认识的目的。

分组法是研究总体内部差异的重要方法，通过分组可以研究总体中不同类型的性质以及它们的分布情况综合指标法是指运用各种统计指标来反映和研究客观总体现象的一般数量特征和数量关系的方法统计模型法是综合指标法的扩展。

它是根据一定的理论和假定条件，用数学方程去模拟现实客观现象相互关系的一种研究方法。

推断统计则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两大类。

所谓统计推断就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。

统计推断是逻辑归纳法在统计推理的应用，所以称为归纳推理的方法。

(1)参数估计法：当总体的界限已划定，总体某一数量特征(如总体平均数、方差等)的数值就是唯一确定的，所以把总体的数量特征称为总体参数。

但是总体参数通常不知道，这就需要通过样本数据计算样本统计量，并以此作为总体参数的估计量来估计总体参数的取值或取值区间，这种方法称之为参数估计法。

(2)假设检验法：假设检验的特点是，由于对总体的变化情况不了解，不妨先对总体的状况作某种假设，然后根据样本实际观察的资料对所作假设进行检验，来判断这种假设的真伪，以决定行动的取舍。

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第一章统计和统计数据的收集一、什么是统计？（一）统计包含三种涵义，两重关系1. 统计工作：对统计数据进行搜集、整理和分析的过程。

2. 统计数据：统计工作所产生的成果，用以描述我们所研究现象的属性和特征。

如统计图表，统计分析报告等。

3. 统计学：一门研究总体数量特征的方法论科学。

（二）四个重要的术语总体:所研究的具有某些相同性质的全部单位或事件的整体。

无限总体：含无限多个单位。

有限总体：含有限个单位。

样本：亦可称为抽样总体,是从总体中抽取部分单位所组成的整体，用以分析总体。

参数：亦可称为总体指标,是综合测量的整个总体的某个数量特征。

统计量：亦可称为样本指标,是根据样本数据计算的综合测量值，可用以反映或估计、推断总体的某个数量特征。

（三）统计学的内容1.描述统计关于搜集、展示一批数据，并反映这批数据特征的各种方法，其目的是为了正确地反映总体的数量特点。

2.推断统计根据样本统计量估计和推断总体参数的技术和方法。

描述统计是推断统计的前提，推断统计是描述统计的发展。

二、数据（一）为何需要数据？统计学要研究各种随机变量，通过对这些随机变量的观察所获取的数据包含了我们所需的信息，这些信息能有助于我们在许多场合中做出更为正确的决策。

（二）数据分类的原则互斥原则：每一个数据只能划归到某一类型中，而不能既是这一类，又是那一类。

穷尽原则：所有被观察的数据都可被归属到适当的类型中，没有一个数据无从归属。

（三）数据的类型1. 定性数据和定量数据定性数据：用文字描述的。

定量数据：用数字描述的。

a 2. 离散型数据和连续型数据变量:若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同的数值，则可称这种数据为变量。

类型离散型变量：数据只能取整数。

连续型变量的数据可以取介于两个数值之间的任意数值。

3. 数据的四个等级定类数据:也称定名数据，这种数据只对事物的某种属性和类别进行具体的定性描述。

能够进行的唯一运算是计数，即计算每一个类型的频数或频率（即比重）。

统计学基础知识

1.1 统计学的定义统计学是一门涉及数理统计学、计算机统计学、统计计量学和统计应用研究等多个学科的综合学科。

它既是一门基础学科，又是一门应用学科。

统计学研究的基本目标是分析和描述实际情况，并从中推导出概率规律，以及对现实问题进行科学决策。

1.2 统计学研究的基本方法统计学研究的基本方法包括观察法、实验法、回归分析法、卡方检验等。

二、观察法观察法是统计学研究的常用方法，它的基本步骤是:收集数据、分析数据、绘制图形、推导概率结论。

观察法的终目标是掌握现实社会和自然果的发展规律，以及社会和自然果中某一现象的发生概率三、实验法实验法是统计学研究的重要方法，它的基本步骤是:确定实验目的、设定实验方案、选择实验样本、进行实验、数据分析、结论总结。

实验法的终目标是堂握现实社会和自然界中某一现象的发生概率，以及解决实际问题的可能性。

四、回归分析法回归分析是一种统计学研究方法，它的基本步骤是:观察数据、定义回归模型、拟合回归模型、识别回归模型、检验回归模型、推断回归模型。

回归分析法的终目标是探索影响实际现象发生的原因，以及实际现象的发展趋势。

五、卡方检验卡方检验是统计学研究的重要方法，它的基本步骤是:收集数据、构建假设模型、计算卡方值、比较卡方值、得出结论。

卡方检验的终目标是检验某种假设模型是否满足统计学的要求，以便可以用来推断实际现象。

1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。

2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。

指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料3、总体、样本和单位统计总体是统计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。

简称总体。

构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。

样本是从总体中抽取的一部分单位4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过它是取得统计数据的重要手段程。

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。

统计学基础知识

统计学基础知识统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

无论是在科学研究、经济管理、医学领域还是社会科学等领域，统计学都扮演着重要的角色。

本文将介绍统计学的基础知识，包括数据的类型、统计描述、概率与概率分布以及假设检验等内容。

一、数据的类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。

定量数据是用数值表示的，可以进行数学运算，如身高、体重等；而定性数据则是描述性的，通常用文字或符号表示，如性别、职业等。

了解数据的类型对于选择合适的统计方法非常重要。

二、统计描述统计描述是对数据进行概括和总结的过程。

其中最常见的统计描述指标包括均值、中位数、众数、标准差和方差等。

其中，均值是指所有观测值的平均值，中位数是将数据按大小排列后位于中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。

标准差和方差是用来衡量数据的离散程度。

通过统计描述指标，我们可以更好地了解数据的分布和趋势。

三、概率与概率分布概率是统计学中一个重要的概念，它用来描述一个事件发生的可能性。

概率值介于0和1之间，0表示不可能事件，1表示必然事件。

概率分布则是对所有可能事件及其对应概率的描述。

常用的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。

正态分布是一种最为常见的连续性概率分布，它的特点是均值和标准差完全确定了分布的形状。

二项分布是一种离散性概率分布，用于描述在给定次数的独立重复试验中成功次数的概率。

泊松分布则是一种用于描述单位时间或单位空间内事件发生次数的概率分布。

了解概率与概率分布对于统计学分析和预测具有重要意义。

四、假设检验假设检验是统计学中常用的方法之一，用于通过对样本数据进行分析来对总体进行推断。

假设检验通常包括两类假设：零假设和备择假设。

零假设是一种关于总体参数的陈述，备择假设则是对零假设的否定。

通过对样本数据进行统计分析，我们可以进行假设检验来判断零假设是否成立。

常见的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。

统计学基础

变量的测量尺度

测量(measurement) 统计测量(statistic measurement) 测量的主要步骤变量的测量尺度 (Levels of Measurement)
（一）测量(measurement)

用仪器确定空间、时间、温度、速度、功能等的有关数值。
（二）统计测量 (statistic measurement)
3、定距尺度 Interval Scale

例如年份、摄氏温度变量的取值表现为“数值” 可以进行加减运算 “0”是只是尺度上的一个点，不代表“不存在”
4、定比尺度 Ratio Scale

例如体重、身高变量的取值表现为“数值” 可以进行加减、乘除运算 “0”表示“没有”或“不存在”
统计学

统计学是一系列从数据中获取有用信息以帮助决策的原理和方法。 Statistics is a collection of procedures and principles for gathering data and analyzing information in order to help people make decisions when faced with uncertainty.
定距尺度与定比尺度的区别

定距尺度中“0”表示一个具体数值，不表示“没有”或“不存在”，定比尺度中“0”表示“没有”或“不存在” 。
定距尺度 0℃ - 273.15℃ 26.85℃ 定比尺度 -123.15 ℃
定距尺度与定比尺度的区别
在实际应用中定距尺度与定比尺度差别微不足道，往往不作区分。例如在SPSS中，数据的测量尺度被分为3类：

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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 s12_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。

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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。

《统计学基础》课程教学大纲

《统计学基础》课程教学大纲《统计学基础》课程教学大纲、课程基本信息二、课程内容及基本要求第一早绪论课程内容：1统计与统计学2、统计学的研究对象和方法3、统计学的基本概念4、常用统计软件简介基本要求：1认识统计学，掌握统计的含义、研究对象和研究方法2、掌握统计学的特点以及总体、总体单位、标志、指标、指标体系和变量等基本概念3、了解常用统计软件的使用方法I本章重点：统计的含义；统计学的基本概念本章难点：总体、总体单位；标志、指标的区别与联系第二章统计数据的调查与方案课程内容：1数据的分类与计量2、统计数据的调查3、调查方案与问卷设计i -----------------------------------------------------------------------基本要求：1了解并掌握统计数据的分类和计量2、掌握并区分常见的统计调查方法I3、掌握调查方案的基本内容以及问卷设计的基本要领本章重点：常见的统计调查方法；调查方案的基本内容以及问卷设计的基本要领本章难点：统计调查方法的选择；问卷调查的设计第三章数据的整理与显示课程内容：1统计整理概述2、统计分组3、分配数列4、统计整理的显示基本要求：1明白统计整理的定义和程序2、掌握统计分组的概念、要领和程序3、掌握分配数列的编制4、运用统计表或统计图显示出统计整理的资料本章重点：统计整理的程序；统计分组的标志选择；分配数列的编制；统计整理的显示本章难点：统计分组的标志选择；统计整理的显示第四章综合指标课程内容：1总量指标2、相对指标3、平均指标4、变异指标基本要求：1掌握总量指标的概念及其分类2、掌握并区分相对指标中的比较相对数、比例相对数、结构相对数和强度相对数i ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 13、理解并掌握平均指标的常见表现形式和计算方法]4、掌握变异指标的概念、分类和计算i-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1本章重点：总量指标的分类；相对指标的分类及区别；平均指标的常见表现形式和计算方法；变异指标的概念、分类和计算本章难点：时期指标与时点指标的区别；比较相对数、比例相对数、结构相对数和强度相对数的区别；强度指标与平均指标的区别；平均指标的常见表现形式和计算方法；变异指标的计算第五章抽样推断与假设检验课程内容：1抽样推断的基本概念2、抽样误差3、抽样调查的组织形式及抽样方案设计4、参数估计5、假设检验基本要求：1 了解抽样推断及其相关概念2、理解抽样平均误差的概念和分类并掌握简单随机抽样误差的计算3、理解四种抽样方式以及各自的误差计算I-4、掌握参数估计的要点以及区间估计的计算I-5、掌握假设检验的步骤及其应用I-本章重点：抽样平均误差的理解；四种抽样方式抽样误差的计算；区间估计的计算；假设检验的步骤本章难点：抽样平均误差；简单随机抽样误差的计算；假设检验的应用第六章时间数列分析课程内容：1时间数列概述2、时间数列水平分析指标3、时间数列速度分析指标4、时间序列长期趋势分析i-5、时间序列季节变动分析i-基本要求：1理解并掌握时间数列的概念、作用、种类和编制原则2、理解并掌握时间数列的各种水平指标的含义和计算方法i--------------------------------------------------------------------------------------- ---------- ---------------------------------------------------------------------------------- 13、理解并掌握时间数列的各种速度指标的含义和计算方法I------------------------------------------------------------------------------------------- -----------------------------------------------------------------------------------------4、了解时间数列长期变动趋势的含义和测定方法I--------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------5、了解时间数列季节变动趋势的含义和测定方法本章重点：时间数列的各种水平指标的含义和计算方法；时间数列的各种速度指标的含义和计算方法本章难点：时间数列水平指标与速度指标之间的相互关系及推算第七章统计指数课程内容：1统计指数概述2、综合指数3、平均指数4、平均指标对比指数5、指数体系6、几种常见的经济指数I------------------------ ----------- ----------------------------------基本要求：1了解统计指数的概念和分类2、掌握综合指数的编制原则和方法I-3、掌握平均指数的编制原则和方法I-4、掌握平均指标对比指数的编制原则和方法I-5、掌握指数体系概念、计算和应用I-6、了解几种常见的统计指数本章重点：统计指数的概念和分类；综合、平均和平均指标对比指数的编制原则和方法；指数体系概念、计算和应用本章难点：指数编制中的同度量因素的选择；综合指数与平均指数的关系；平均指标对比指数的分解和编制；指数体系的计算三、实践环节及基本要求实践环节」1 :要求学生拟定出一份合规的调查方案和调查表实践环节」2:要求学生在调查资料的基础上进行统计整理并将这些整理好的资料显示出来实践环节3:根据统计指数中的消费者指数的情况，简单地计算一下当地的消费者价格指数五、课程教学的有关说明1、本课程教学方法：课堂讲授；多媒体课件；案例教学；师生互动2、对学生能力培养的要求对经济现象进行统计调查、统计整理和统计分析六、考核方式考核方式：平时考核与期末闭卷考试相结合考核成绩构成：平时成绩占30%（课堂考勤10%课堂讨论和课后作业成绩占10%,案例分析和社会调查报告10%，期末考试成绩占70%。

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。

统计学基础知识

统计学基础知识统计学是一门重要的学科，它运用数理统计方法研究和解释数据，并为决策提供科学依据。

在现代社会中，统计学扮演着重要的角色，许多领域都需要统计学的支持，包括经济学、社会学、医学等。

本文将介绍统计学的基础知识，包括数据类型、描述统计、概率论以及统计推断等。

一、数据类型我们首先要了解不同的数据类型，数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。

定性数据是描述性的，如性别、口味偏好等；定量数据则是可量化的，如年龄、收入等。

在统计学中，应根据具体情况选择合适的数据类型进行分析。

二、描述统计描述统计是统计学中最基本的部分，它通过对数据进行整理、分析和展示，揭示数据的规律和特征。

描述统计常用的方法包括频数分布表、直方图、条形图和饼图等。

这些方法能够帮助我们直观地了解数据的分布情况和集中趋势。

三、概率论概率论是统计学中的重要理论基础，它研究随机现象的概率规律。

在概率论中，我们需要了解一些基本概念，如样本空间、事件、概率等。

通过概率论的知识，我们可以预测随机事件的发生概率，并进行合理的决策。

四、统计推断统计推断是通过对样本数据进行分析，推断总体数据的统计特征。

在统计推断中，我们需要了解抽样方法、置信区间、假设检验等概念。

通过统计推断，我们可以根据样本推断总体的特征，并对决策进行科学评估。

五、常见统计方法统计学中有许多常见的统计方法，其中包括相关分析、回归分析、方差分析等。

相关分析用于衡量变量之间的关联程度，回归分析用于研究变量之间的因果关系，方差分析则用于比较不同组之间的差异。

这些方法在实际问题中具有广泛的应用。

六、统计软件为了更好地进行数据分析，许多统计学家和研究人员开发了各种各样的统计软件。

这些软件可以帮助我们进行复杂的统计计算和数据可视化，如SPSS、R、Python等。

掌握合适的统计软件，能够提高工作效率和数据分析的准确性。

七、应用领域统计学在各个领域中都有广泛的应用。

在经济学中，统计学可以用于预测经济发展趋势和分析市场需求；在社会学中，统计学可以用于研究社会现象和调查民意；在医学中，统计学可以用于分析疾病传播规律和评估药物疗效等。

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。

统计学基础

统计学基础第一章1、统计的含义答：统计有三种含义：统计工作、统计数据、统计理论统计工作指的是统计数据的采集、整理和描述，以及根据经过整理的统计数据进行分析和推断的整个过程。

统计数据是统计工作的结果，是依靠大量实际观测取得或根据既定要去搜集的、反映客观事实和现象的数据和资料。

统计理论又称统计学，是一门搜集、整理和分析统计数据的方法论科学。

2、统计学的概念答：广义统计学史研究社会现象、经济现象和自然现象的数量表现和数量关系，以通用统计理论和方法为主要研究内容。

狭义统计学包括数理统计学以及由其派生的应用统计学，社会经济统计学以及由其派生的专业统计学或部门统计学等。

3、统计研究的治本方法答：①大量观察法②统计分组法③综合指标法④归纳推断法4、数据计量的尺度答：①定类尺度。

定类尺度又称类别尺度或列明尺度，他是最粗略的、计量层次最低的计量尺度。

这种尺度只能按照事物的一定属性对其进行平行分类。

②定序尺度。

定序尺度又称顺序尺度，它是事物之间等级差或顺序差的一种测度，势必定类尺度更高一级的计量尺度。

它不仅可以将事物分为不同类别，而且可以确定各类的优劣、量的大小或顺序。

③定距尺度。

定距尺度也称间隔尺度，它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别之间的差距是多少。

定距尺度是对事物类别或次序之间间距的测度，该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度，如收入用元、考试成绩用分、温度用度、重量用克、长度用米等等。

因此，定距尺度的计量结果表现为数值。

由于这种尺度的每一间隔都是相等的，只要给出一个度量单位，就可以准确地指出两个计数之间的差值。

④定比尺度。

定比尺度也称比率尺度，它是在定距尺度的基础上还存在可以作为比较的共同起点或基数。

它除了具有定类、定序、定距三种计量尺度的全部特性外，还具有一个特性，那就是可以计算两个测度值之间的比值。

5、统计总体的特点答：①同质性②大量性③差异性6、标志是反映总体单位的单位属性和特征的名称7、变量是指可变标志中的可变数量标志，例如，居民的年龄、收入等。