常用统计术语
统计术语知识点总结
统计术语知识点总结1. 总体和样本总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。
统计学中常使用样本来推断总体的性质和特征。
在进行统计分析时，样本的代表性和可靠性至关重要。
2. 参数和统计量参数是用来描述总体特征的指标，如总体均值、总体方差等。
而统计量是描述样本特征的指标，如样本均值、样本方差等。
统计学中常使用统计量来估计参数，并进行假设检验。
3. 随机变量和概率分布随机变量是随机实验结果的数字描述，可以是离散的也可以是连续的。
概率分布描述了随机变量的取值和取值的概率分布规律。
常见的概率分布有正态分布、泊松分布、指数分布等。
4. 抽样误差和非抽样误差抽样误差是由于样本抽取过程中引入的误差，通常是由于样本代表性不足或抽样方法不当引起的。
而非抽样误差是由于调查过程中产生的误差，如测量误差、回答错误等。
5. 描述统计和推断统计描述统计是对样本数据进行总结和描述，如计算均值、标准差、频数分布等。
推断统计是从样本推断总体的特征，如参数估计、假设检验等。
6. 假设检验假设检验是用来对总体参数进行推断的统计方法。
通常包括设立原假设和备择假设、选择统计检验方法、计算检验统计量、确定显著性水平、做出判断等步骤。
7. 回归分析回归分析是用来研究两个或两个以上变量之间关系的统计方法。
线性回归分析和多元回归分析是常见的回归方法，用来建立变量之间的数学模型。
8. 相关分析相关分析是用来研究两个变量之间相关程度和方向的统计方法。
通过计算相关系数来描述两个变量之间的关系强度和方向。
9. 抽样方法抽样方法是用来从总体中抽取样本的方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、群体抽样等。
不同的抽样方法适用于不同研究情境。
10. 贝叶斯统计贝叶斯统计是一种对参数进行推断的统计方法，它基于贝叶斯定理，将先验概率和样本信息相结合，得到后验概率分布，并进行参数估计和假设检验。
以上是统计学中常见的一些术语，通过对这些术语的理解和掌握，读者可以更好地运用统计学方法进行数据分析和研究。
常用统计术语
常用统计术语一、总体与样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是指从总体中选取的一部分个体。
总体的特征称为参数，样本的特征称为统计量。
总体参数常用符号表示，如总体均值用μ表示，总体方差用σ²表示。
二、抽样与抽样误差抽样是指从总体中选取样本的过程，目的是通过样本推断总体的特征。
抽样误差是指由于样本的随机性导致的样本统计量与总体参数之间的差异。
三、描述统计与推断统计描述统计是对收集到的数据进行整理、总结和描绘的过程，常用的描述统计指标有平均数、中位数、标准差等。
推断统计是根据样本数据对总体进行推断的过程，通过样本推断总体的特征。
四、频数与频率频数是某个数值在数据中出现的次数，频率是某个数值在数据中出现的相对比例。
频率可以通过频数除以总样本量得到，通常以百分数或小数形式表示。
五、参数估计与假设检验参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计的过程，常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验等。
六、相关与回归相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法，常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
回归分析是研究自变量与因变量之间关系的统计方法，常用的回归模型有线性回归、多项式回归等。
七、方差分析与卡方检验方差分析是用于比较两个或多个样本均值之间差异的统计方法，常用的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
卡方检验是用于比较观察频数与期望频数之间差异的统计方法，常用的卡方检验有卡方拟合优度检验、卡方独立性检验等。
八、正态分布与偏态分布正态分布是一种对称的连续概率分布，符合正态分布的数据呈钟形分布，均值、中位数和众数相等。
偏态分布是一种不对称的概率分布，偏态分布的数据在均值两侧的分布不对称。
九、标准化与归一化标准化是将数据按照一定的比例进行缩放，使得数据具有相同的尺度，常用的标准化方法有Z-score标准化、Min-Max标准化等。
统计学词汇及符号 第1部分
统计学词汇及符号第1部分
统计学涉及许多词汇和符号，这些术语和符号对于理解和应用统计学非常重要。
以下是一些常见的统计学词汇及符号：
1. 总体（Population），指某一特定群体的所有个体或观察对象的集合。
2. 样本（Sample），从总体中抽取的部分个体或观察对象的集合。
3. 总体参数（Population Parameter），用来描述总体特征的数值，如总体均值、总体标准差等。
4. 样本统计量（Sample Statistic），用来描述样本特征的数值，如样本均值、样本标准差等。
5. 总体分布（Population Distribution），总体中个体或观察对象的分布情况，如正态分布、均匀分布等。
6. 样本分布（Sample Distribution），样本中个体或观察对
象的分布情况，通常用来推断总体分布。
7. 假设检验（Hypothesis Testing），一种统计推断方法，用于判断总体参数的假设是否成立。
8. 显著性水平（Significance Level），在假设检验中，用来判断是否拒绝原假设的临界值。
9. P值（P-value），在假设检验中，表示观察到的样本结果或更极端结果出现的概率，用来判断原假设的可信度。
10. 置信区间（Confidence Interval），用来估计总体参数的区间估计值，通常与置信水平相关。
这些是统计学中的一些常见词汇和符号，理解它们对于学习和应用统计学至关重要。
希望这些信息对你有所帮助。
常用统计术语
常用统计术语1，国土指中华人民共和国国家管辖下的领土、领海和领空。
2，气候指地球与大气之间长期能量交换与质量交换所形成的一种自然环境状态，它是多种因素综合作用的结果。
气候既是人类生活和生产的环境要素之一，又是供给人类生活和生产的重要资源。
气温、降水、湿度等气象要素的多年平均值是用来描述一个地区气候状况的主要参数，而各种气象要素某年、某月的平均值(或总量)则可以反映出该时期天气气候状况的重要特征。
3，自然资源指人类可以直接从自然界获得，并用于生产和生活的物质资源。
自然资源一般可以分成可再生资源和非再生资源两大类。
可再生资源指在较短时间内可以再生、可以循环利用的资源，包括土地资源、水资源、气候资源、生物资源和海洋资源等。
非再生资源指在使用后不能再生的资源，包括矿产资源和地热能源。
4，土地资源土地指陆地的表层部分，它主要由岩石、岩石的风化物和土壤构成。
土地资源按利用类型可以分为农用地、建筑用地和未利用地。
农用地包括耕地、园地、林地、牧草地和水面。
建筑用地包括居民点及工矿用地、交通用地和水利设施用地。
未利用地指农用地和建筑用地以外的土地，包括滩涂、荒漠、戈壁、冰川和石山等。
5，耕地面积指经过开垦用以种植农作物并经常进行耕耘的土地面积。
包括种有作物的土地面积、休闲地、新开荒地和抛荒未满三年的土地面积。
6，林业用地面积指生长乔木、竹类、灌木、沿海红树林等林木的土地面积，包括有林地、灌木林、疏林地、未成林造林地、迹地、苗圃等。
7，草地面积指牧区和农区用于放牧牲畜或割草，植被盖度在5%以上的草原、草坡、草山等面积。
包括天然的和人工种植或改良的草地面积。
8，森林资源指森林、林木、林地以及依托森林、林木、林地生存的野生动物、植物和微生物。
林木指树木和竹子。
森林指以乔木为主体的植物群落，是集生的乔木及与共同作用的植物、动物、微生物和土壤、气候等的总体。
9，森林面积指由乔木树种构成，郁闭度0.2以上(含0.2)的林地或冠幅宽度10米以上的林带的面积，即有林地面积。
常用统计术语
常用统计术语统计术语在现代社会中扮演着重要的角色，它们被广泛运用于各个领域，如经济学、社会学、医学等等。
对于研究人员、决策者和普通公众来说，了解和掌握常用的统计术语是至关重要的。
本文将介绍一些常用的统计术语，帮助读者更好地理解和运用统计数据。
1. 样本（Sample）：从总体中选取的一部分观察对象，以代表总体。
选择样本的目的在于降低调查成本和时间，并且在一定程度上能够提供总体的真实情况。
2. 总体（Population）：研究对象的全体。
总体可以是人群、产品、事件等等。
3. 随机抽样（Random Sampling）：一种抽样方法，所有样本具有相同的机会被选中的概率，从而保证样本的代表性和可靠性。
4. 样本容量（Sample Size）：样本中的观察对象数量。
样本容量的选择应根据研究目的和研究对象的特点来确定，样本容量越大，结果越可靠。
5. 参数（Parameter）：总体的数值指标，如总体均值、总体方差等。
参数通常用希腊字母表示，如μ表示总体均值，σ表示总体标准差。
6. 统计量（Statistic）：样本的数值指标，如样本均值、样本方差等。
统计量是通过样本来估计参数。
7. 平均值（Mean）：一组数据的加权平均数，可以代表数据的集中趋势。
常用符号X表示样本平均值，μ表示总体平均值。
8. 中位数（Median）：把一组数据从小到大排列，位于中间位置的数值。
中位数可以代表数据的中间位置。
9. 众数（Mode）：一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以代表数据的峰值。
10. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度，是每个数据与该组数据平均值的差异的平方和的平均值的平方根。
11. 偏度（Skewness）：衡量数据的偏斜程度，描述数据分布偏向左侧或右侧的程度。
偏度为正表示数据分布向右偏，为负表示数据分布向左偏。
12. 峰度（Kurtosis）：衡量数据的峰态程度，描述数据分布的尖锐程度。
统计专业术语
统计专业术语
统计学：作为一门学科，统计学涉及收集、整理、分析和解释数据的方法和技巧。
样本：被用于进行统计分析的数据子集。
总体：指整个群体或研究对象的集合，统计学中的分析结果通常是关于总体的。
抽样：从总体中选择以获得样本的过程。
标本误差：样本结果与总体结果之间的差异。
均值：一组数值的平均值，通过将所有数值相加并除以数值的总数来计算得到。
中位数：将一组数值按顺序排列后，位于中间位置的数值。
众数：一组数值中出现次数最多的数。
方差：度量一组数值离其均值的差异程度。
标准差：方差平方根，度量一组数值的离散程度。
相关性：指两个变量之间的关联程度。
回归分析：用于预测一个变量与其他变量之间关系的统计方法。
假设检验：用于评估统计推断中的假设的方法，通常将一个观察结果与一个预期结果进行比较。
置信区间：对一个估计值的不确定性进行度量的区间。
显著性水平：用于判断一个结果是否足够令人信服的概率阈值。
p值：表示观察到的统计数据在假设为真的情况下出现的概率。
设计效应：抽样过程中的某些因素对样本结果的影响。
统计显著性：指在统计学中观察到的差异超出了偶然误差的程度。
SPSS：一种常用的统计软件，用于数据分析和统计建模。
R语言：一种开源统计计算和图形化工具，广泛用于统计学和
数据分析。
这只是统计学中的一些常见专业术语，还有许多其他概念和方法，可以进一步探索和研究。
常用统计术语
一、常用统计术语1、三次产业：我国的划分规定是：农、林、牧、渔为第一产业；工业（包括采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业）和建筑业为第二产业；第一、第二产业以外的其它各业为第三产业。
2、三驾马车：从统计的角度来说，完整意义上的“三驾马车”，是指支出法GDP核算中的：A、最终消费支出（是指由购买者向出售者购买货物和服务所支付的价值。
）B、固定资本形成总额（是指常住单位购置、转入和自产自用的固定资产，扣除固定资产的销售和转出后的价值，分有形固定资产形成总额和无形固定资产形成总额。
）C、产品和服务出口3、三上企业：A、规模以上工业企业B、限额以上批发零售住宿餐饮企业C、资质以内的建筑业企业规模以上工业企业是指年主营业务收入2000万元以上的工业企业限额以上批发企业，是指年主营业务收入2000万元以上的企业限额以上零售企业，是指年主营业务收入500万元以上的企业限额以上住宿、餐饮业企业，是指年主营业务收入200万元以上的企业。
4、循环经济：是以资源的高效利用和循环利用为核心，以“咸量化（Reduce）、再利用(Reuse)、再循环(Recycle)”为原则，以低消耗、低排放、高效率为基本特征的社会生产和再生产模式，其实质是以尽可能少的资源消耗及环境代价实现最大的发展效益。
其理论基础是生态学规律。
5、绿色GDP：是指从现行GDP中扣除环境资源成本和对环境资源保护服务费用后得出的结果，反映扣除生态成本之后形成的真实的国民财富。
人类的经济活动通常产生着正反两方面的效应：A、一方面是为社会创造财富B、另一方面又消耗或破坏资源环境现行的国民经济核算制度只反映了经济活动的下面效应，而没有反映负面效应，因此是不完整的、有局限性的。
绿色GDP的提出，是为弥补GDP的缺陷，以提醒人们在关注经济增长的同时，也关注资源环境的保护。
绿色GDP占GDP的比重越高，表明国民经济增长的正面效应越高，负面效应越低，反之亦然。
6、T&D：直译为“科学研究与试验发展”。
统计学概论主要术语
第1章统计学研究什么？主要术语1. 统计学(statistics)：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（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
3. 推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
4. 变量(variable)：每次观察都会得到不同结果的某种特征。
5. 分类变量(categorical variable)：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量。
6. 顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
7. 数值变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
8. 分类数据(categorical data)：只能归于某一类别的非数字型数据。
9. 顺序数据(rank data)：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
10. 数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的数据。
11. 总体（population）：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
12. 样本（sample）：从总体中抽取的一部分元素的集合。
13. 样本量（sample size）：构成样本的元素的数目。
14. 简单随机抽样（simple random sampling）：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。
15. 分层抽样（stratified sampling）：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。
16. 系统抽样（systematic sampling）：也称等距抽样，先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素组成一个样本。
统计学术语
统计学术语1. 平均数：平均值，又称平均算术，是统计学中分析数据及描述数据特征的常用统计量。
2. 中位数：中位数是一组有序数据中居于中间位置的数据项。
3. 众数：一组数据中出现次数最多的数据项即为众数。
4. 极差：极差是最大值减去最小值的结果，用来表示一组数据范围大小的统计量。
5. 标准差：标准差是一组数据离均值偏差程度的反映，用来衡量一组数据离散程度。
6. 方差：方差是一组数据平均分布情况的反映，用来衡量一组数据离散度。
7. 协方差：协方差是一组数据关联和变化特征的反映，用来统计数据间的线性相关程度。
8. 相关系数：相关系数是对数据关联程度的反映，用来统计数据间的线性相关性。
9. 相关分析：相关分析是统计学中的研究方法，用来研究两个或两个以上变量之间的关系和联系。
10. 误差估计：误差估计是统计学及其应用中经常使用的统计量，用来研究某统计量的估计值和真实值之间的差异。
11. 测度：测度是衡量变量本质特征的方法，可以用来研究变量的取值范围大小、数据的分布特点等。
12. 抽样技术：抽样技术是指在样本中抽取部分数据进行定量研究的方法，使用的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多方抽样等。
13. 模拟：模拟是指根据现实中或实验中的相关数据，以近似真实环境的方式模拟出理论模型，计算机模拟是应用最广泛的一种数学模拟方法。
14. 回归分析：回归分析是指研究两变量或多变量之间相互关系，并用线性等数学模型对该关系进行拟合和估计的统计学分析方法。
15. 分类分析：分类分析是对对象进行分组的统计学分析方法，可以使用适当的统计方法进行分类比较，以揭示不同群体之间的差异。
16. 抽象数量分析：抽象数量分析是指使用抽象的统计模型分析实验数据的方法，准确确定模型参数，有效地估计观察值。
17. 分位数：分位数是一组有序数据中，从最小到最大排列后比例所处位置的数值，它可以用来衡量数据中位置分布的特点。
18. 箱线图：箱线图是一种用来表示数据分布特征的统计图，可以观察分布的中位数、四分位数等重要信息。
统计术语(Word最新版)
统计术语通过整理的统计术语相关文档，渴望对大家有所扶植，感谢观看！第一节统计术语一、增长类相关 1.百分数与百分点：百分数表示两个量的比例关系，百分点表示百分数的变更。
2.斜率≠增长率。
3.增长了，增长到，翻番：①增长（了）r倍=是原来的r+1倍。
②增长到n倍=就是原来的n倍。
③翻n番代表变成2的n次方倍。
4. 几成相当于特殊之几。
二、比例类相关（一）比重 1. 产销率，产销率=销量/产量。
2. 增长贡献率=部分增量/总体增量。
三次产业贡献率是指三次产业对国内生产总值增长速度的贡献率，等于各产业增量与GDP的增量之比。
（二）倍数注：倍数与增长率可以相互转化，若2021年粮食产量与2021年之间的倍数关系为n，2021年的同比增长率为r，则有n=r+1。
（三）平均数平均数=总数÷个数平均数一般用后面的量除以前面的量。
三、其他相关术语（一）顺差、逆差顺差：在一个时期内，一个国家（或地区）的出口商品额大于进口商品额，叫作对外贸易顺差（又称出超）。
逆差：在一个时期内，一个国家（或地区）的出口商品额小于进口商品额，叫作对外贸易逆差（又称入超）。
（二）三大产业（三）GDP（国内生产总值）（四）GNP（国民生产总值）（五）恩格尔系数（六）基尼系数衡量一个国家或地区人民收入差距。
基尼系数介于0～1，基尼系数越大，表示不同等程度越高。
（七）特定历史时期表述“新中国成立初”指“1949年”之后的几年。
“改革开放以来”指：“1978年”至今。
新中国成立以来的十二个“五年支配”：12.“十二五”时期：2021-2021。
其次节速算技巧一、计算类【留意】计算留意：（1）A.0.11、B.0.21、C.0.31、D.0.41 答：0相当于没有意义，选项首位不同，“首位”指的是有效数字。
（2）假如选项出现13.17和13.18，此类选项不能用套路，要么放弃要么硬算，考试的时候没有时间计算到四位，建议放弃。
(3) 不建议抄数。
常用统计术语解读
3 2
...... a n
a
n 1
n
a a
n 0
7
根据发展水平计算：
公式中， 代表平均发展 速度， 表示历年的环比 发展速度，n表示基年以 后各年的项数， 表示报 告期发展水平， 表示基 期发展水平。
X
nLeabharlann GnX X X
1 2
3
......X n
Xi
n
a .a .a a a a
1 2 0 1
12
14、权数
权数
在统计计算中，用来衡 量总体中各单位标志值在总体 中作用大小的数值叫权数。
13
15、番与倍
番与倍
“番”是按几何级数计算的， “倍”是按算术级数计算的。增加 一倍，就是增加100%；翻一番， 也是增加100%，但除了“一倍” 与“一番”相当外，两倍与两番以 上的数字含义就不同了，而且数字 越大，差异越大。
3 2
...... a n
a
n 1
n
a a
n 0
8
10、平均增长速度
平均增长速度
用来说明社会经济 现象逐期增、减的一般程度。平 均增长速度不能根据各项的环比 增长速度指标直接求出，在数额 上，它等于平均发展速度减1，即 平均增长速度=平均发展速度-1。
9
11、百分点
百分点
百分点是指不同时 期以百分数形式表示的相 对指标（如：速度、指数、 构成等）的变动幅度，是 百分数中相当于1%单位， 通常用于两个百分数相减 的场合。
GDP的局限性在上面已经提到。
38
思考：excel
39
误区 调查对象选择不同； 物价承受能力不同； 对比基期不同； 权数不同； 混淆了价格指数和绝对价格直接的区别； CPI里面不包含购房价格；但包含了居住 类的价格。
一般统计术语与用于概率的术语
一般统计术语与用于概率的术语统计学是研究数据收集、分析和解释的学科，而概率论则是研究随机现象的可能性的学科。
在统计学和概率论中，有许多常用的术语被广泛应用于描述和解释数据和概率的特征。
本文将介绍一些常见的一般统计术语和用于概率的术语，并对其进行解释和应用。
一般统计术语：1. 样本（Sample）：指代从总体中选取的一部分数据，用于对总体进行分析和推断。
2. 总体（Population）：指代研究对象的全体，可以是人群、产品、事件等。
3. 参数（Parameter）：指代总体的特征或属性，如总体的平均值、标准差等。
4. 统计量（Statistic）：指代从样本中计算得出的数值，用于对总体参数进行估计。
5. 抽样（Sampling）：指从总体中选择样本的过程，以代表总体进行研究。
6. 假设检验（Hypothesis testing）：通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否符合某个假设。
7. 置信区间（Confidence interval）：用于估计总体参数真值的范围，通常以置信水平表示。
8. 方差（Variance）：衡量数据分散程度的统计量，是各观察值与均值之差的平方和的平均值。
9. 标准差（Standard deviation）：方差的正平方根，用于度量数据的离散程度。
10. 相关性（Correlation）：用于描述两个变量之间关系的统计指标，可为正相关、负相关或无关。
用于概率的术语：1. 随机变量（Random variable）：描述随机试验结果的数学变量，可以是离散型或连续型。
2. 概率（Probability）：用于度量随机事件发生的可能性，取值范围为0到1。
3. 概率分布（Probability distribution）：描述随机变量可能取值的概率情况。
4. 期望值（Expected value）：随机变量的平均值，表示随机变量的平均水平。
5. 方差（Variance）：度量随机变量取值在期望值附近的离散程度。
统计学相关术语
统计学相关术语关键信息项：1、统计学术语定义名称：＿___________________解释：＿___________________2、术语应用场景场景描述：＿___________________具体示例：＿___________________3、术语的重要性对数据分析的影响：＿___________________在决策中的作用：＿___________________11 术语定义111 均值（Mean）均值是一组数据的算术平均值。
计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
例如，对于数据集合{2, 4, 6, 8, 10}，均值为(2 ＋ 4 ＋ 6 ＋ 8 ＋ 10) ／ 5 ＝ 6。
112 中位数（Median）将一组数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则中间的那个数就是中位数；如果数据个数是偶数，则中间两个数的平均值就是中位数。
例如，对于数据集合{1, 3, 5, 7, 9}，中位数是 5；对于数据集合{2, 4, 6, 8}，中位数是(4 ＋ 6) ／ 2 ＝ 5。
113 众数（Mode）一组数据中出现次数最多的数。
例如，对于数据集合{1, 2, 2, 3, 3, 3}，众数是 3。
114 方差（Variance）用来衡量一组数据的离散程度。
方差越大，说明数据的离散程度越大；方差越小，说明数据越集中。
115 标准差（Standard Deviation）方差的平方根，与原始数据的单位相同，更直观地反映数据的离散程度。
12 术语应用场景121 市场调研在市场调研中，均值可用于了解消费者对某产品的平均评价得分；中位数可用于确定大多数消费者的评价水平；众数可帮助发现最常见的消费者意见。
122 质量控制在生产过程中，通过计算产品质量指标的方差和标准差，来判断生产过程是否稳定，是否需要进行调整。
123 教育评估学生考试成绩的分析中，利用这些术语来评估学生的整体表现、成绩的分布情况等。
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。
统计术语
1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。
总体可分为有限总体和无限总体。
总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。
2.随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。
随机抽样是样本具有代表性的保证。
3.变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。
变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。
严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。
4.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。
计量资料亦称定量资料、测量资料。
.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。
计数资料亦称定性资料或分类资料。
其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。
等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。
等级资料又称有序变量。
如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。
统计学常用术语
食品研发试验设计统计学基础知识总体、个体和样本总体：在数理统计中，根据研究目的确定的研究对象的全体集合称为总体，总体具有大量性、同质性、差异性。
其中每一研究单元称为个体。
样本：依据统计原理由总体中抽取的部分个体组成的集合称为样本。
样本是测定、分析、研究的直接对象，要求具有一定的数量和代表性。
样本容量与样本个数：例如采用不重复抽样方法，从1、2、3这3个数字组成的总体中抽取2个组成样本。
则样本容量是2，样本个数是6。
参数和统计量用来描述总体特征的量称为参数，常用希腊字母表示，如用μ表示总体平均数。
用来描述样本特征的量称为统计量，常用拉丁字母表示。
总体参数通常无法获得，常由相应的统计量来估计，如用S2估计σ2。
准确性与精确性准确性也称准确度，是指试验中某一指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
精确性也称精确度，是指同一指标在重复试验中，其观测值之间彼此接近的程度。
随机误差和系统误差随机误差也叫抽样误差，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的。
随机误差影响试验结果的精确性。
统计上提到的试验误差通常指随机误差，其越小，试验的精确性越高。
系统误差也称片面误差，这是由于试验对象相差较大，或实验周期较长，试验条件控制不一致以，或测量仪器不准，或标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起的。
其影响试验结果的准确性。
统计特征数算数平均数:算术平均数=总体标志值（数据）总和/总体单位的总数。
加权算术平均数：计算公式为：分组数据中，x表示各组水平值，f代表各组变量值出现的频数。
算术平均数的性质：1 离差之和等于零；2 离差平方和最小。
调和平均数：计算如平均速率时需要用调和平均数，用H表示。
调和平均数就是变量倒数的算术平均数的倒数。
几何平均数：在统计分析中，当资料中的观测值呈几何级数变化趋势，需要计算平均增长率时，常以几何平均数表示其平均值，以G标记。
计算公式：简单几何平均数加权几何平均数中位数：中位数是指资料中的观测值由大到小（或由小到大）依次排列后，居于中间位置的那个观测值。
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常用统计术语1、统计指标是反映总体现象数量特征的概念和具体数值。
2、基期统计上通常把作为比较的基础时期称为基期。
3、报告期统计上通常把和基期对比的时期称为计算期或报告期。
4、发展速度是反映某种社会经济现象发展程度的相对指标，它是报告期发展水平与基期发展水平之比，用来说明报告期水平已发展到基期水平的若干倍或百分之几，即说明社会经济现象发展变化的快慢。
其计算公式为：发展速度＝某指标报告期数值∕该指标基期数值。
发展速度一般用百分数（以基期水平为100）表示，当比例数较大时，则用倍数表示较为合适。
5、定基发展速度是报告期发展水平与某一固定基期发展水平之比，反映社会经济现象在较长时间内总的发展速度。
6、环比发展速度是报告期发展水平与前一时期发展水平之比，反映社会经济现象逐期的发展程度。
7、增长量增长量是时间数列中两个发展水平之差，它反映社会经济现象在一定时期内增长（或减少）的绝对量，即报告期水平与基期水平之差。
8、增长速度是根据增长量与基期水平对比而求得的一种相对数，它表明现象在一定时期内增长的速度，说明报告期水平比基期水平增长了百分之几（或若干倍）。
其计算公式为：增长速度=（某指标报告期数值－该指标基期数值）∕该指标基期数值。
计算结果若为正值，则称为增长速度或增长率；若是负值，则称为降低速度或降低率。
9、平均发展速度指一定时期内各单位时期环比发展速度的序时平均数，表明社会经济现象在一个较长时期内发展的平均速度。
平均发展速度常用的计算方法有两种：根据环比发展速度计算：= =根据发展水平计算：=公式中，代表平均发展速度，表示历年的环比发展速度，n表示基年以后各年的项数，表示报告期发展水平，表示基期发展水平。
10、平均增长速度用来说明社会经济现象逐期增、减的一般程度。
平均增长速度不能根据各项的环比增长速度指标直接求出，在数额上，它等于平均发展速度减1，即平均增长速度=平均发展速度-1。
11、百分点百分点是指不同时期以百分数形式表示的相对指标（如：速度、指数、构成等）的变动幅度，是百分数中相当于1%单位，通常用于两个百分数相减的场合。
12、现行价格也称当年价格，就是报告期当年的实际价格，如工业品出厂价格、农产品收购价格、商品零售价格等。
13、可比价格是指在不同时期的价值指标对比时，扣除了价格变动的因素，以确切反映实物量的变化的价格。
按可比价格计算有两种方法：一种是直接用产品产量乘某一年的不变价格计算；另一种是用价格指数换算。
一般来说，可比价格主要用来计算某指标的可比价增长速度。
14、权数在统计计算中，用来衡量总体中各单位标志值在总体中作用大小的数值叫权数。
15、番与倍“番”是按几何级数计算的，“倍”是按算术级数计算的。
增加一倍，就是增加100%；翻一番，也是增加100%，但除了“一倍”与“一番”相当外，两倍与两番以上的数字含义就不同了，而且数字越大，差异越大。
例如“增加两倍”，说明报告期水平相当于基期水平的300%，也就是增加了200%；而“翻两番”，就说明报告期水平相当于基期的400%（一番是二，二番是四，三番就是八），即增加了300%。
同样，翻三番就是增加了700%，翻四番就是增加了1500%。
翻番的计算公式为：n＝[lg(报告期数÷基数)]÷lg2n表示翻番数lg是常用对数符号1、GDP、国内生产总值、地区生产总值是否属于同一指标？GDP、国内生产总值以及地区生产总值属于同一概念指标，但在具体使用上有不同之处。
GDP是国内生产总值Gross Domestic Product的英文缩写，我国习惯上将国家和地区的GDP统称为国内生产总值。
考虑到Domestic一词有“国内、地区、当地、家里”等多种涵义，故国内外一些专家和学者认为，将全国和地区的GDP一律称为国内生产总值不恰当。
为了解决这个问题，国家统计局印发了“国统字[2004]4号文《关于改进和规范地区GDP核算的通知》”，对GDP中文名称的表述作了进一步规范，全国的GDP 称为“国内生产总值”，地区GDP 改称为“地区生产总值”，特定地区的GDP用行政区的名字作定语，如“XX省生产总值”，简称为“XX省GDP”。
按照这一规定，常州市的GDP应称为“常州市生产总值”，如果在应用数据时不带“常州市”，则称为地区生产总值。
2、国内生产总值是如何产生的？核算资料主要来源于哪些方面？我国国内生产总值（GDP）的核算基本上是按国际通行的核算原则，对各种类型的资料进行加工计算得出的。
主要资料来源包括三个部分，第一部分是统计资料，包括国家统计局系统的统计资料，如农业、工业、建筑业、批发零售贸易餐饮业、固定资产投资、劳动报酬、价格、住户收支统计资料，国务院有关部门的统计资料，如交通运输、货物和服务进出口、国际收支统计资料；第二部分是行政管理资料，包括财政决算资料、工商管理资料等；第三部分是会计决算资料，包括银行、保险、航空运输、铁路运输、邮电通信系统的会计决算资料等。
我市自90年代初开始进行GDP的核算，当时完全按照国家和省制定的有关方法制度开展。
经过多年的实践，我市GDP核算的方法制度、资料来源、数据质量等方面不断趋于成熟和完善，目前已基本建立了符合我市实际的，能够全面、客观反映我市经济运行状况的核算体系，特别是近年来随着统计手段不断完善和统计自动化建设的快速推进，越来越多的专业和领域采用了抽样调查、超级汇总等方法，避免了中间层次的干扰和影响，从源头上保证了GDP数据的真实性和可靠性。
3、目前国家对GDP数据的核算和发布有哪些具体规定？2003年11月，国家统计局下发了国统字［2003］70号文，提出了我国GDP核算和数据发布制度的改革办法，对年度和季度GDP核算和数据发布程序作出了明确的规定。
（1）年度GDP核算，按初步核算、初步核实和最终核实三个步骤进行：初步核算数：在当年12个月进度统计资料的基础上计算，于次年1月20日左右发布，并在2月和5月出的《统计公报》、《中国统计摘要》上使用；初步核实数：在统计年报资料的基础上计算，于次年9月在《中国统计年鉴》上发布；最终核实数：在统计年报、部门会计、财政决算资料的基础上计算，于隔年5月和9月在《中国统计摘要》、《中国统计年鉴》及其他出版物上发布。
（2）季度GDP核算，按初步核算、初步核实和最终核实三个步骤进行：初步核算数：在主要进度统计资料的基础上计算，于季后15日公布计算结果；初步核实数：在所获取的更加全面的资料基础上计算，于季后45日公布调整结果；最终核实数：根据年度GDP最终核实数对全年各季度GDP初步核实数进行调整，形成各季度GDP，并对外公布。
初步核实和最终核实过程中，都要对上一步骤公布的数字进行修订，既要修订GDP总量，也要相应修订增长速度。
目前我市年度、季度GDP核算数据的发布严格按照省统计部门的规定执行。
一般来说，季度GDP按初步预计数和省局评估数两个步骤发布，年度GDP按初步预计数、省局评估数、年报核实数三个步骤发布。
季度GDP初步预计数一般在4、7、10月份《常州统计信息》（上册）中发布，省局评估数一般通过分析、信息的形式发布；年度GDP省局评估数一般在“常州市国民经济和社会发展统计公报”和下年度的《统计手册》上发布，年报核实数则在下年度的《常州统计年鉴》上发布。
4、为什么我市各辖市区的GDP相加不等于全市的地区生产总值？根据统计方法制度规定，我市各辖市区GDP主要按隶属关系进行核算，各辖市区GDP相加不等于全市地区生产总值，主要有下列几个方面的原因：一是我市GDP核算尚未实行“在地统计”，一些部省属企业、市属企业以及银行、保险、通信等行业的增加值，均由市局统一核算，不包括在辖市区的核算范围内。
二是目前我国实行“统一领导、分散管理”的统计体制，国民经济核算体系基本执行“方法统一、分级核算、各负其责”的模式，即从国家到省、市、县(区)，均作为一个独立的总体单独进行核算，相互之间不存在简单的加总关系。
而各级在核算过程中，都会由于资料来源、核算方法、人员素质等方面的问题，使得GDP核算数据出现偏差。
同时，GDP是一个相对宏观的指标，区域范围越大，资料收集越全面，核算的准确性也就越高，而市级以下由于资料收集的局限性，核算难度相对较大，准确性也会受到一定影响。
三是近年来随着统计方法制度改革步伐的加快，抽样调查、重点调查、典型调查等非全面调查方法得到了越来越广泛的运用，调查数据代表性的高低也会对统计数据质量产生一定的影响，从而带来GDP核算数据的偏差。
例如目前规模以下工业、限额以下批零贸易业的数据主要通过抽样调查方式取得，就全市范围来说，由于样本数量较多，代表性相对较高，基本可以满足GDP核算的需要，而辖市区样本数量相对较少，代表性也相对较低，有可能对总体数据的推算产生影响，从而影响到GDP核算数据的准确性。
四是我国国民经济核算体系正在加快与国际接轨的步伐，在新旧核算体系的转变过程中，核算知识需要不断地更新和充实，核算方法需要不断地改进和完善。
而个别地区由于业务人员对核算知识和方法掌握不够充分，也会使GDP核算产生偏差。
当然，也不排除个别地区受不正确政绩观的影响，人为抬高GDP核算数据。
5、人均国内生产总值如何计算？为什么应当按常住人口计算人均国内生产总值？人均GDP是一定时期内GDP与同期人口平均数的比值。
按照国际标准，人口平均数应当采用同期平均常住人口，我国在核算制度中也规定，无论是国家还是地区，计算人均GDP都应以常住人口作为分母。
在计划经济时代，由于户籍管理比较严格，流动人口规模很小，常住人口与户籍人口的数值十分接近，因此，采用户籍人口计算人均GDP，对于客观地反映一个地区的发展水平和富裕程度影响不大。
随着改革开放的迅速推进和市场经济的快速发展，地区之间的人口流动日趋频繁，各地户籍人口与常住人口之间的差异越来越大，采用户籍人口计算人均GDP，已经难以准确地反映客观实际，人口大量流入的地区，人均GDP容易被高估；人口大量流出的地区，人均GDP 又往往被低估，影响了地区人均GDP的可比性和准确性。
因此，为了准确反映各地人均GDP水平，保证地区之间数据的可比性，应当使用人口统计中的常住人口计算人均GDP。
在实际工作中，由于常住人口数据的取得比较困难，主要依靠逢0年份的人口普查、逢5年份的1%人口抽样调查和每年一次的1‰人口变动情况抽样调查获得，而抽样调查只对国家和省级有代表性，省级以下地区大多数年份提供不出常住人口数据。
因此，各地区在计算人均GDP时，使用的人口数据口径也不尽相同，一般来讲，国家及省采用常住人口，而省级以下地区按照户籍人口计算。
2003年，国家统计局出台文件，改进和规范地区人均GDP的计算方法，文件规定从2004年1月1日起，各地区要统一使用常住人口计算人均GDP，并对历史数据作同口径调整。