统计学 概念定义

1.统计学是收集，处理，分析，解释数据并且从数据中得到结论的科学。2数据分析：描述统计研究数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等的统计方法；推断统计研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。3.统计数据类型：分类数据，顺序数据，数值型数据。4.参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，他是研究者想了解的总体的特征值。

5.统计量是用来描述样本的特征的概括性的数字度量。6概率抽样是遵循随机原则进行的抽样，总体中的与每个单位都要一定的机会被选入样本。7非概率抽样指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。8.抽样误差是由于抽样的随机性引进的样本结果与总体真值之间的误差。9.非样本误差指除了样本误差之外的，由于其他原因引起的样本的观察结果与总体真值之间的差异。10.条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。11.饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值的大小的图形。12.茎叶图是反映原始数据分布的图形，它是由茎和叶两部分构成的，其图形是有数子组成的，通过茎叶图，可以看出数据的分布形状及数据的离散状况。13.集中趋势指一组数据向某一中心靠拢的程度，它反映了一组数据中心的位置所在。14.众数是一组数据中出现次数最多的变量值。众数主要用于测度分类数据的集中趋势，也可用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。15.平均数也称为均数，它是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果。16异中比率指非众数数组的频数占总频数的比例。17.方差是各变量值与其平均数离差平方的平均数。18.离散系数也称变异系数，它是一组数据的标准差与其相对应的平均数之比。19. 概率古典定义：如果某一随机试验的结果有限，而且各个结果出现的可能性相等，则某一事件A发生的概率为该事件所包含的基本事件数m与样本空间中所包含的基本事件数n的比值。20.概率的统计定义：在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次，则比值m/n称为事件A发生的频率。21.主观概率定义：对一些无法重复的验，确定其结果的概率只能根据以往的经验，人为确定这个时间的概率。22.当某一事件B已经发生时，求时间A发生的概率，称这种概率为时间B发生条件下事件A发生的条件概率。23.统计量概念：设X1,X2.。。。。。Xn是从总体X中抽取的容量为n的一个样本，如果由此样本构造一个函数T（X1,X2,…Xn），不依赖于任何未知参数，则称函数T(X1,X2,…Xn)是一个统计量。24.在参数估计中，用来估计总体参数的统计量的名称称为估计量。25.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。2

6.区间估计就是点估计的基础上，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抽样误差得到。2

7.如果将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平，也称置信度或置信系数。2

8.评价估计量的标准：无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数：有效性指对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小标准的估计量更有效：一致性指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。2

9.原假设Ho为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用a表示，称a错误或弃真错误：原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概率用B表示，称B错误或取伪错误。30.如果样本是从总体的不同类别中分别抽取，研究目的是对不同的目标量之间是否存在显著性差异进行检验，称为拟合优度检验也称一致性检验。31.在研究问题时有时会遇到要求判断两个分类之间是否存在联系的问题，使用X2检验，判断两组或多组的资料是否相互关联，如果不相互关联，就称为独立，对这类问题的处理成文独立性检验。32.方差分析就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。33.当方差分析只涉及到一个分类自变量时称为单因素方差分析。34. 当方差分析只涉及两个分类自变量时称为双因素方差分析。

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