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统计学名词解释

名词解释：医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。

变量（variable）：观察单位的某项特征变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。

样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。

随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。

同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。

简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。

变异（variation）：指在自然地状态下，个体测量结果在同质基础上的差异。

等级资料（ordinal data）：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称为等级资料，如患者的治疗结果可分为治愈，好转，有效，无效，死亡。

有序变量（定性变量的一种）。

概率（probability）：是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大，0<P(A)<1,小概率事件。

频率（frequency）：在相同的条件下，独立重复做n次实验，事件A出现了m次，比值m/n称为随机事件A在n次实验中出现的频率。

随机误差（random error）：排除了系统误差后的尚存的误差，受多种因素影响，使观察值不按照方向性和系统性而随机的变化，误差变量一般服从正态分布，可以通过统计处理来估计。

系统误差（system error）：由于受试对象，研究者，仪器设备，研究方法等非实验因素影响等确定性原因造成，有一定倾向性或规律性的误差，可以避免。

随机变量（random variable）：是指取值不能事先确定的观察结果，不能用一个正常数来表示，每个变量的取值服从特定的概率分布。

统计学名词解释

1、总体与总体单位：总体亦称统计总体，是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。

构成总体的这些个别单位称为总体单位。

2、变异与变量：数量标志就是变量，指标志表现由一种状态到另一种状态称为变异。

3、重点调查：是指在全体调查对象中选择一部分重点单位进行调查，以取得统计数据的一种非全面调查方法。

4、统计分组：是指根据事物内在的特点和统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法。

5、分配数列：在统计分组的基础上，把总体的所有单位按组归并排列，形成总体中各个单位在各组间的分布，称为分配数列，也称分布数列或次数分布。

6、总量指标：是反映某种社会经济现象在一定时间、空间和条件下的总规模、总水平或工作总量的综合指标。

7、平均指标：又称平均或均值，反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况。

8、时期数列和时点数列：时期数列是指每一指标所反映的是某种社会经济现象在某一定时期内发展过程及其发展水平的绝对数动态数列。

时点数列是指每个指标所反映的都是某种社会经济现象在某一时点(或时刻)上的状态及发展水平时折绝对数动态数列。

9、发展水平：P13610、发展速度：P14811、总指数：是反映全部现象总体（即复杂现象总体）数量变动的相对数。

12、综合指数：是两个总量指标对比形成的指数，在总量指标中包含两个或两个以上的因素，将其中被研究因素以外的一个或一个以上的因素固定下来，仅观察被研究因素的变动，这样编制的指数，称为综合指数，它的特点是先综合后对比。

13、抽样平均误差：是反映抽样误差一般水平的指标，它的实质含义是指抽样平均数（或成数）的标准差。

即它反映了抽样指标与总体指标的平均离差程度。

14、样本：按一定方法从总体中随机抽取的部分个体。

15、相关系数：是变量之间相关程度的指标。

简答题12：回归分析：对具有相关关系的两个或两个以上变量之间数量变化的一般关系进行测定，确定因变量和自变量之间数量变动关系的数学表达式，以便对因变量进行估计或预测的统计分析方法。

统计学名词解释

统计学名词解释、总体：是特定研究中所关注的所有个体的集合样本是指那些从总体中选出的个体，通常在研究中是被用来代表的总体的。

参数是一个值，通常是一个描述总体的数值。

统计量：是一个值，通常是一个描述样本的数值。

描述统计用来总结、整理和简化数据的统计方法。

推论统计用来研究样本并对样本所来自的总体做出推论的技术。

抽样误区：是一种差异，是一些存在于样本统计量和相应的总体参数间的误差。

变量是指因个体不同而可以改变的，有不同值的特征。

连续数据是指任意两个数据点之间都可以无限地划分出大小不同的数值，在数轴上用一段距离表示离散数据是指不连续的，任意两个数据点所取得的数值个数是有限的，在数轴上用一个点表示。

集中趋势是一种类型的统计指标，用来描述一组数据分布的中心。

离散趋势是描述和度量一组数据变异或分散程度的统计指标。

百分等级是指一个数据分布中，低于某个分数的数据个数在总数据中所占的百分比。

概率的古典定义如果某随机现象包含的基本事件的个数为n，且每个基本事件发生的可能性相同，随机事件A包括有m个基本事件，则随机事件A发生（成功）的概率表示为P101概率的统计定义：当观测次数很大时。

事件的估计概率或经验概率被理解为事件发生的频率中心极限定理：P120简答题平均值的特征1 改变一个数据2 引入一个新的数据或去除一个原始数据3从每一个数据中增加或减去一个常数4每个数据乘以或除以一个常数（PS 补充一个公式P54）方差和标准差的意义P80标准化分布1 在分布形状上，Z分数的分布与原始分数的最初分布是一样的2对于平均数，Z分数分布的平均数总为03 对于标准差，Z分数分布的标准差总是为1 正太分布特点P109填空题中位数众数全距百分等级计算P88总体方差及标准差公式P76样本方差以及标准差公式P77 P78标准分数P91二项分布公式P106。

统计名词解释

1统计学：运用概率论、数理统计的原理与方法研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。

2医学统计学：就是运用统计学的基本原理和方法来研究医学问题的一门学科，它包括设计，数据收集，整理，分析以及分析结果的正确解释和表达。

3总体：是根据研究目的所确定的同质观察单位某种观察值（即变量值）的全体。

4参数：医学研究通常都想了解关于总体某些数值特征，这些数值特征称为参数。

5统计量：根据样本算得的某些数字特征称为统计量。

6抽样误差：在抽样研究中，由于变异的存在，即使在同一总体中抽取的几个样本，各样本统计量往往不等。

样本统计量与总体参数也不等，这种由于抽样研究所至样本之间和样本与总体之间的差异称为抽样误差。

7样本：从总体中抽出供研究的观察单位就称为样本。

8变量：观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是所谓的变量值，有时也称为数据或资料。

9误差：泛指实测值与真实值之差，一般可区分为随机误差和非随机误差两大类。

10系统误差（非随机误差）（偏性或偏倚）：最常见的非随机误差即所谓系统误差，是指使实测值系统偏离真实值的，具有方向性的误差，因此也常称为偏性或偏倚。

11随机事件：根据某一研究目的，在一定条件下对某一随机事件（不确定现象）进行观测，其结果在事先是不确定的，将其称为随机事件，简称事件。

12小概率事件；把概率很小的随机事件称为小概率事件，一般P小于等于0.05或p小于等于0.01的事件。

13观察性研究是一种客观地观察，记录和描述事物或现象的认识活动。

14目标总体：调查目的所确定的总体称为目标总体。

15样本含量：确定调查对象和观察单位后，还要确定需要调查多少观察单位，即样本含量。

16抽样调查：是一种非全面调查，即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本，对样本进行调查。

17同质：是指观察单位（研究个体）间被研究指标的影响因素相同。

18统计资料：也称统计信息，是统计部门或单位进行工作所搜集，整理，编制的各种统计数据资料的总称。

统计学名词解释

名词解释1.统计学：是应用概率论和数理统计的基本原理和方法,研究数据的收集、整理、分析、表达和解释的一门科学.2.医学统计学：是应用统计学的基本原理和方法,研究医学及其有关领域数据信息的搜集整理、分析、表达和解释的一门科学.3.抽样：是从研那个研究总体抽取少量有代表性的个体,称为抽样.4.统计推断：是根据已知的样本信息来推断未知的总体,是统计分析的目的,包括参数估计和假设检验.5.总体：是根据研究目的确定的同质研究对象的全体.6.概率：是随机事件发生可能性大小的数值度量.7.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征.8.变异：是同质个体的某项指标之间的差异,即个体差异.9.正态分布：频数分布的高峰在中间,两端基本对称,逐步减少,这种分布称为近似正态分布,如果两端完全对称则称为正态分布.10.医学参考值范围：又称正常值范围,医学上常将包括绝大多数正常人的某指标值的波动范围称为该指标的正常值范围.11.动态数列dynamic series：是按照一定的时间顺序,将一系列描述某事物的统计指标依次排列起来,观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势,这些统计指标可以为绝对数、相对数或平均数.12.人口金字塔：将人口的性别与年龄资料结合起来以图形的方式表达人口的性别与年龄结构,以年龄为纵轴,人口百分比为横轴,左侧为男,右侧为女,两个对应的直方图,其形似金字塔.13.负担系数dependency ratio:又称抚养比或抚养系数,是指人口中非劳动年龄人数与劳动年龄人数之比.14.标准化死亡比SMR:实际死亡人数与期望死亡人数之比称为标准化死亡比.15.统计图：是用点的位置、线段的升降、直条的长短和面积的大小等来表达数据的一种形式.16.半对数线图semi-logarithmic linear chart:横轴是算数尺度,纵轴是对数尺度,使线图上的数量关系变为对数关系.适用于描述某项指随某个连续型数值变量变化而变化的速度相对变化趋势.17.直方图histogram：一般用横轴表示连续性数值变量,纵轴表示表示频数或频率,每个矩形的宽度等于各组段的组距,高度等于相应组段的频数或频率.常适用于描述连续性数值变量的频数或频率分布了解一组数据的分布类型和分布特征.18.散点图scatter plot：是用直角坐标上点的密集程度或趋势表示两变量间的相关关系.19.箱式图box plot:箱式图用于描述练箱连续型变量的分布特征,它表现连续型变量的5个特征值,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值.20.统计地图statistical map:是运用统计数据反应制图对象数量特征的一种图形,主要用于某种现象的数量在地域空间上的分布.21.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.22.抽样误差sampling error of mean:是抽样产生的由于个体差异所导致的样本均数与样本均数之间、样本均数与总体均数之间的差异.23.统计推断statistical inference：通过样本指标来说明总体特征,这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断.24.四分位数间距inter-quartile range, IQR：是由第三上四分位数减去第一下四分位数所得,常常与中位数一起使用,用来描述偏态分布资料的分布特征,较极差稳定.25.变异系数coefficient of variation：用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较.用CV 表示.24．第Ⅰ类错误typeⅠerror：是指拒绝了实际上成立的H0,这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误,其概率大小用α表示.25. II 型错误type II error：是指接受了实际上不成立的H0,这类“存伪”的错误称为II 型错误,其概率大小用β表示,未知.26. 检验效能：1- β称为检验效能power of test,也称把握度,它是指当两总体确有差别,按规定的检验水准a 能发现它们有差异的能力.27. 随机区组设计randomized block design：是事先将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征分为若干个区组block,使每一区组内的受试对象例数与处理因素的分组数相等,使每个实验组从每一区组得到一例受试对象.28.完全随机设计completely random design：是采用完全随机化的分组方法,将全部试验对象分配到g个处理组水平组,各组分布接受不同的处理,试验结束后比较各组均数之间的差别有无统计学意义,推论处理因素的效应.29.配对设计：是将受试对象按一定条件配成对子,再随机分配每对中的两个受试对象到不同的处理组,或者比较受试者实验前后的变量值改变情况,甚至比较同一标本接受两种不同测定方法的检查结果的差别.29．析因设计factorial design实验：凡同时配置两个或两个以上处理因素,这些因素的各水平又具有完全组合的实验,统称为析因设计factorial design实验.30.方差分析analysis of variance ANOVA的基本思想：是把全部观察值的总变异按设计和需要分解成两个或多个组成部分,再进行分析.31 . LSD-t检验：即最小显着性差异t检验,适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较.32. SNKstudent-Newman-Keuls法：又称q检验,是根据q 值的抽样分布作出统计推论,适用于多个样本均数两两之间的全面比较.33．Dunnett-t检验：适用于g-1个实验组与一个对照组均数差别的多重比较.34. 二项分布binorminal distribution：是指每次试验有且仅有两个可能结果如“阳性或“阴性“之一的n次独立重复试验中,每次试验的发生”阳性“概率“π保持不变,出现”阳性“数x=0,1,2,3…,n的一种概率分布.35.率的抽样误差standard error of rate:由于个体差异的存在,在抽样研究中表现出来的样本率与总体率或样本率的之间的差异称为率的抽样误差.分布：是一种离散型分布,二项分布的一种极限情况,用于描述单位时间、空间、面积等小概率事件发生次数的概率分布.它是由法国人首先提出来.37. 2χ分布：是一种以2χ分布为基础的连续型分布,可用于检验资料的实际频数和按检验假设计算的理论频数是否相符等问题,以2χ值为检验统计量的计数资料的假设检验方法.标准正态分布：对任意一个服从正态分布U,的随机变量,可经Z变换后的Z值仍然服从正态分布,且其总体均数为0、总体标准差为1.我们称此正态分布为标准正态分布,用N0,1表示.statistics：非参数检验,针对某些资料的总体分布难以用某种函数式来表达,或者资料的总体分布函数式是未知的,只知道总体分布是连续型的或离散型的,用于解决这类问题需要一种不依赖总体分布的具体形式的统计分析方法.由于该方法不受总体参数的限制,故称为非参数检验,或称为不拘分布的统计分析方法,又称为无分布形式假定的统计分析方法.39.参数检验parametric text：通常要求样本来自总体分布型是已知的如正态分布,在这种假设的基础上,对总体参数如总体均数进行估计和检验,称为参数检验.两样本秩和检验的基本思想：如果Ho成立,则两样本来自分布相同的总体,两样本的平均秩次T1/n1与T2/n2应相等或接近,含量n1的样本的秩和T1应在n1N+1/2的左右变化.若T值偏离此值太远,H0成立的可能性就很小.若偏离出给定值所确定的范围时,则P<,拒绝H0.的M检验的基本思想：在H0成立的条件下,各区组内观察值取秩次为1,2,…,k的概率相等,则各处理组的秩和应接近R平均=nk+1/2,而M值反映了实际获得的k个处理组的秩和与偏离的程度.M值越大,越有理由怀疑各处理组的总体分布不同.随着b和k的增大,M值近似服从自由度为k-1的2χ分布.42.直线相关：是分析服从正态分布的两个随机变量x与y有无线性相关关系的一种统计分析方法.43.相关系数：是描述两个变量间线性相关关系的密切程度与方向的统计指标.44.直线回归linear regression：建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程,并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小.直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种,故又称简单回归.45. 回归系数regression coefficient ：即回归直线的斜率slope,表示自变量x每改变一个单位时,应变量y平均变化b个单位.46.可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围.该范围称为总体参数的可信区间confidence interval,CI.它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是1- α ,而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α .47.四分位数间距inter-quartile range, IQR：是由第三上四分位数减去第一下四分位数所得,常常与中位数一起使用,用来描述偏态分布资料的分布特征,较极差稳定.48.标准正态分布：均数为0,标准差为1的正态分布被称为标准正态分布standard normal distribution,通常记为N0, 12.49.偏回归系数：多元线性回归中的偏回归系数表示在其他自变量固定不变的情况下,自变量Xj每改变一个单位时,单独引起应变量Y的平均改变量.50.系统抽样systematic sampling：又称机械抽样和等矩抽样,现将总体的观察单位按照某一顺序分成n个部分,再从第一部分随机抽取第k号观察单位,依次用相等的间隔,从每一部分抽取一个观察单位组成样本.51.分层抽样stratified sampling:又称分类抽样,先按影响观察值变异较大的某种特征将总体分为若干层,再将从每层内随机抽取一定数量的观察单位组成的样本.r称为决定系数coefficient of determination,表示由x与y的直线关系导致的y的变异SS回在总变异SS总中所占的比重,即回归效果的好坏,rr越接近1,即回归的效果越好.53.抽样调查sampling survey：是从总体中随机抽取一部飞的研究对像组成样本,对样本进行调查,然后根据样本信息来推断总体特征.54.典型调查typical survey：典型调查又称案例调查,是有目的的选着典型的人和单位进行调查.55.变异系数coefficient of variation用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较.用CV 表示.analysis：残差分析,旨在通过残差深入了解数据与模型之间的关系,评价实际资料是否符合回归模型假设,识别异常点等.57.最小二乘原则least squares method:所有的数据点到回归直线的纵线距离的平方和最小.58.拟合优度检验：是判断样本实际频数分布与拟合的理论频数分布是否符合,或者说判断此样本是否来自某种分布.59.回归直线的置信带confidence band:以相应的X为横坐标,Y为纵坐标,将置信区间的上下线分别连接起来形成的两条弧形线的区域,称为回归直线的置信带.60.标准化残差standardized residual:将每个残差值减去所有残差值的均数,再除以所有残差值的标准差,便得标准化残差.·61.随机化：是采用随机的方式,使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组或对照组.62.双盲double blind:指受试对象和研究者均不知道受试对象在哪一组,称为双盲.63.定群寿命表cohort life table：亦称队列寿命表,它是对某特定人群中的每一个人,从进入该特定人群直到最后一个人死亡记录的实际死亡过程.由于人的生命周期很长,如果用现时寿命表方法研究人群的生命或死亡过程．不仅随访人数要很多,而且随访时间要上百年.1.算术均数arithmetic mean描述一组数据在数量上的平均水平.总体均数用μ表示,样本均数用X 表示.2.几何均数geometric mean用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平.记为G.3.中位数medianMd将一组观察值由小到大排列,n 为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时,取位次居中的两个变量的平均值.反映一批观察值在位次上的平均水平.4.极差range亦称全距,即最大值与最小值之差,用于资料的粗略分析,其计算简便但稳定性较差.5.方差variance：方差表示一组数据的平均离散情况,由离均差的平方和除以样本个数得到.6.标准差standard deviation是方差的正平方根,使用的量纲与原量纲相同,适用于近似正态分布的资料,大样本、小样本均可,最为常用.7.构成比proportion又称构成指标,说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布.。

统计学名词解释

统计包括统计工作，统计资料，统计学。

统计学的研究对象是客观事物总体的数量方面，其特征是：数量性，总体性。

总体：统计所要研究的事物或现象的全体。

特征：同质性，大量性，变异性。

样本：指从总体中抽取出来作为代表这一总体，由部分个体组成的集合体。

标志是说明个体的属性或特征的具体名称。

指标是反映现象总体数量特征的概念及其具体数值。

特征：数量性，综合性，具体性。

变量是指给所要研究的事物起的名字，包括可变的标志和所有的统计指标。

数据是对变量进行计量的结果。

参数是描叙总体数量特征的指标。

统计数据的来源：直接来源，间接来源。

统计调查：按统计调查的组织形式不同分为统计报表和专门调查，按调查对象包括的范围不同分为全面调查和非全面调查，按调查登记的时间是否连续分为经常性调查和一次性调查。

统计调查方案的设计：1调查任务和目的2调查对象，调查单位和填报单位3,拟定调查项目，设计调查表或问卷4调查时间5制定调查工作的组织实施计划。

统计调查的主要组织形式：普查，抽样调查。

搜集数据的具体方法：询问调查法，观察法，实验法。

统计数据的误差包括登记性误差，代表性误差（又可以分为随机性误差和系统性误差）。

统计分组就是根据被研究总体的内在特点以及统计研究的目的，将总体按照一定的标志划分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。

统计分组的作用：划分现象的类型，揭示现象的内部结构，分析现象之间的依存关系。

统计分组的原则：穷尽原则，互斥原则。

上下限之间的中点数值称为组中值，闭口组的组中值=（上限+下限）/2，缺下限的开口组组中值=上限—邻组组距/2，缺上限的开口组组中值=下限+邻组组距/2。

频数的构成要素：各组变量值，总体单位在各组中出现的次数。

计算累计频数的方法：1，从变量值最小的频数或频率开始依次向变量值最高的频数或频率进行累计，称为向上累计。

2从变量值最大组的频数或频率开始依次向变量值最低组的频数或频率进行累计。

统计表的结构：形式上，由总标题，横行标题，纵栏标题，数字资料构成，内容上由主词和宾词构成。

统计学重点名词解释

什么叫因素或因子：所要检验的对象。

因素的不同表现成为水平或处理，每个因子水平下得到的数据称为观察值。

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。

有效性：对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小估计差得估计量更有效。

一致性：随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。

原假设：提出一个或两个参数是否等于或大于、小于某个特殊值的命题。

备择假设：与原假设逻辑相反的假设。

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。

区间估计：在点估计的基础上，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误差得到。

置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包括总体参数真值的次数所占的比例。

方差分析就是通过检验个总体的均值是否相等来判断分类自变量对数值型因变量是否有相助影响假设检验：利用样本信息，对提出的命题进行检验的一套程序和方法。

显著性水平：是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险单因素方差分析：研究一个分类型自变量同数值型自变量之间关系的一种统计方法。

离散系数：也称为变异系数，一组数据的标准差与其相应的平均数之比，是测度数据离散程度的相对值。

离散程度：它反映的是各变量值远离其中心值的程度。

统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得到结论的科学。

统计量：描述样本特征的概括性数字度量。

误差的控制主要方法有：改变样本容量、构造不同的抽样框、注意问卷中得措辞方式以及对调查过程的质量控制。

估计量：用来估计总体参数的统计量的名称。

根据一个具体样本计算出来的估计量数值称为估计值。

抽样调查的作用：应用范围广、调查结果准确可靠、调查速度快、节省调查费中位数：将所研究的总体中的各单位标志值按大小顺序排列，位于中点位置的那个标志值就是中位数小概率原理：是指在发生概率很小的随机事件再一次试验中几乎是不可能发生的。

根据这一原理可以做出是否拒绝原假设的决定。

统计名词解释

统计学(statistics):是运用概率论、数理统计的原理和方法，研究数据资料的收集、整理、分析、推断的一门应用科学。

是处理数据变异的方法学、工具学。

总体Population：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体样本Sample：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。

参数(parameter)：由总体计算出来的量，刻画了总体特征，如总体均数、总体标准差；统计量(statistics) ：由样本计算出来的量，反映了样本的特征，如样本均数、样本标准差；概率描述了随机事件发生的可能性的大小。

同质（homogeneity）：指同一总体中个体的性质、影响条件或背景相同或非常相近。

变异（va riation）：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异。

变量Variable:可以测量的任何特征或属性（不同个体结果可能不同），能表现观察单位变异性的某种特征随机变量random variable:在概率论中称变量为随机变量。

指取值事先不能确定的结果。

从理论上讲，每个随机变量的取值服从特定的概率分布。

定量变量Quantitative variable:其变量值是用定量方法测得的，变量值有大小之分，一般有度量衡单位。

定性变量Qualitative variable:定性方法得到的，通常将观察单位按某种属性或类别分组，不同的属性或类别即定性变量。

定量资料（Quantitative data）：定量资料是以数字形式表现出来的研究资料。

定性资料（Qualitative Data)：定性资料是以文字、图形、录音、录象等非数字形式表现出来的研究资料。

频率(frequency)：在相同的条件下，独立重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率。

当试验重复很多次时P（A）= m/n。

概率Probability:描述了随机事件发生的可能性的大小。

0≤P ≤1频数（frequency）:在一批样本中，相同情形出现的次数称该情形的频数。

统计学名词解释、简答

名词解释统计总体：指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。

统计总体的特征：同质性、差异性、大量性。

总体单位：个体，指构成总体的各个单位。

统计指标：简称指标，用来反映社会经济现象总体的数量特征的概念及其数值。

任一概念都包含指标名称和指标数值。

特征有总体性、数量性、综合性、具体性。

统计标志：在统计中，总体单位所具有的属性或特征的名称。

标志是统计研究的起点，总体单位是标志的载体，是标志的承担者，统计研究是从登记标志开始的，并通过对标志的综合来反映总体的数量特征。

可分为品质标志和数量标志，或不变标志和变异标志。

统计调查：就是根据统计研究的预定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的原始资料的工作过程。

统计调查是整个统计工作的基础环节。

统计调查的好坏，将影响统计资料的正确与否，从而影响统计质量。

统计调查的要求：准确性、及时性、全面性、系统性。

普查：是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性全面调查。

调查范围：1.属于一定时点的社会经济现象的总量（如人口普查）。

2.反映一定时期现象的总量（如出生人口总数）。

优点：所获资料更详细，有较高的准确性和时效性。

缺点：工作量大，花费时间长，耗费大量的人力、物力和财力。

主要作用：在于掌握某些关系国计民生、国情国力的数据，获得比较准确的信息。

抽样调查：指从所要研究的总体中，按照随机原则，抽取部分单位进行调查，并将调查整理得出的数量特征，用以推断总体综合数量特征的一种非全面调查组织形式。

特点：随机性、推断性。

优点：经济性、时效性、准确性、灵活性。

应用范围：①对总体不可能或不必要进行全面调查，但要掌握总体某些现象的全面数值②用抽样调查资料修正全面调查资料。

作用：①承担全面调查无法或很难承担的调查任务。

如气象调查。

②与全面调查结合，可以发挥相互补充、校对的作用。

③进行生产过程的质量控制。

统计学--名词解释

1、什么是统计学？它的发展过程统计学是关于数据的一门科学，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1统计学的产生很形成阶段2统计学推断方法和理论体系确立的阶段3，20世纪50年代进入了一个全面发展的阶段2、统计学、统计数据、统计活动之间又怎样的关系，并具例说明。

统计活动直接影响统计数据的数量和质量。

统计学是统计活动的理论概括，反过来，它又用理论和方法研究分析统计活动。

统计学和统计活动是理论和实践的关系。

例如在债券交易所要统计交易额就是统计活动，上证指数就是统计数据，而研究统计指数的方法就是统计学。

3、统计学的研究法法有哪些，它们有怎样的关系？并具列说明描述统计和推断统计。

描述统计得出可靠的统计数据为推断统计提供有效的样本信息。

4、总体：是根据研究目的确定同质的所有观察单位某种变量的集合。

样本：从总体中随机抽取的热感单位构成的集合。

变量：把可变的数量称为变量。

5、数据分布的特征可以从哪些方面进行度量和描述集中程度，离散程度，偏度和峰度6、简述中位数、四分位数、十分位数的概念中位数是将数据大小按大小顺序排列后，位于中间位置上的变量。

四分位数就是将排列后的数据4等分的三个值。

十分位数是将排列后的数据10等分。

7、简述众数、中位数和均值的特点和关系众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。

众数容易计算，但不是总是存在，应用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。

8、什么是离散系数？为什么要计算离散系数一组数据的标准差与其相应的平均数之比。

在比较二组数据的差异程度时，由于方差和标准差受变量值水平和计量单位的影响不能直接比较，由此需计算离散系数作为比较的指标。

9、什么是统计指数？统计指数与数学上的指数函数有何区别？一种特殊的相对数，它是综合反映复杂社会经济现象总体数量变动方向和程度的相对数10，什么事简单随机抽样简单随机抽样是从总体中抽取n个单位作为样本时，使得每一个总体单位都有相同的机会被抽中，是最基本的抽样方法之一。

(完整版)统计学名词解释

统计学名词解释第一章绪论1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。

2.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。

3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。

4.样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。

5.次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。

6.频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。

7.概率：某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。

8.观测值：一旦确定了某个值。

就称这个值为某一变量的观测值。

9.参数：又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。

10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。

第二章统计图表1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。

一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。

2.统计图：一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。

纵轴表示事物出现的次数或因变量，称为数值轴。

一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。

3.简单次数分布表：依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围比较小的时候用。

4.分组次数分布表：数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围比较大的时候用。

5.分组次数分布表的编制步骤：（1）求全距（2）定组距和组数（3）列出分组组距（4）登记次数（5）计算次数6.分组次数分布的意义：（1）优点：A．可将杂乱无章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。

B．可显示一组数据的集中情况和差异情况等。

（2）缺点：原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差，即归组效应。

统计学名词解释

统计学名词解释1、统计包括三方面的涵义：统计活动、统计资料、统计学；2、统计活动：是在一定的理论指导下，采用适宜的科学方法搜集、处理统计资料的一系列调查研究过程。

3、统计资料：即统计信息，它集中、全面、综合地反应国民经济和社会发展的现象和过程4、统计学：即统计理论，是一门独立的方法论科学，它根据自己的研究对象，系统的阐述统计理论的方法5、统计总体：是根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别单位构成的整体。

6、总体单位：是指构成总体的个体单位，它是总体的基本单位。

（又称个体）7、同质性：指总体各单位在某一标志上的共同性8、变异性：指总体所有单位至少有一个以上的可变品质标志或数量标志9、大量性：指统计总体中的单位应有足够的数量，如果总体单位应有足够的数量，如果总体单位数量很少，就难以揭示总体的规律性10、标志：是指统计总体中各单位所具同具有的属性和特征11、品质标志：表明总体单位属性方面的特征，用文字表示12、数量标志：数量方面的特征13、指标：是反映社会经济现象总体数量特征的概念和数值。

14、变异：统计中的标志和指标都是可变的15、变量：可以取不同值得量，在社会经济统计学中，各种数量标志和全部统计指标都是变量16、连续变量：数值是连续不断的，相邻两值之间可作无限分割，即可去无限数值17、离散变量：数值都是以整数位断开的，其数值要用计算的方法取得18、确定性变量：变量值的变动受制于某种决定性因素，致使其沿着一定的方向变动19、随机变量：影响变量值变动的因素有很多，作用不同，因而变量值变动无确定方向20、统计法：国家制定和认可的调整参与统计活动的各方面——统计主体、客体、宿体在统计活动中形成的社会关系的法律规范的总称21、统计设计：对一个完整的统计工作涉及各个方面和各个环节的通盘考虑和适当安排22、统计指标体系：将反映社会经济现象数量特征的一系列相互依存、相互联系的统计指标有机结合所组成的整体；23、指标名称：指标质的规定，它反映一定的社会经济范畴24、指标数值：根据指标的内容所计算出来的具体数值25、数量指标：反映总体总规模、总水平或总工作量的统计指标，又称总量指标26、质量指标：反映总体内部数量关系、单位一般水平、工作质量的统计指标27、描述指标：对总体及其组成部分的规模水平和数量关系进行客观描述的统计指标28、评价指标：反映社会经济总体的结构、比例、速度以及利用状况和效益、效果的统计指标29、监测指标：对社会经济总体运行进行跟踪监测，看其是否偏离既定目标，是否保持平衡的统计指标30、预警指标：可以对总体运行中出现的偏离进行及时的调控31、统计调查：是按照统计的任务和调查的目的要求，运用科学的方法搜集或者收集被研究对象的各个标志值的过程。

统计学的名词解释

统计学的名词解释统计学是一门关于数据收集、分析和解释的学科。

它提供了一种研究和理解事物之间关系的方法，通过收集、整理和分析数据来推断出可能的规律和趋势。

统计学的应用范围广泛，涵盖了各个领域，包括社会科学、自然科学、工程学以及商业领域等。

数据是统计学的基础，它可以是数字、文字或符号等形式的观察结果。

统计学通过对数据的收集和整理，将其转化为有意义的信息。

数据可以分为两种类型：定性数据和定量数据。

定性数据是一种描述性数据，不用数字表示，比如人类的性别、颜色偏好等。

而定量数据则是用数字表示的数据，可以进行数值计算和统计分析。

抽样是统计学中常用的一种数据收集方法。

由于很难收集到全部的数据，统计学中常采用抽样方法来代表整体。

简单随机抽样和系统抽样是其中两种常用的方法。

简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，而系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择个体。

通过抽样，统计学家可以通过对样本进行观察和分析，推断出总体的特征。

描述统计是统计学中重要的一个分支，它的目标是对收集到的数据进行总结和描述。

描述统计常用的几个概念包括中心趋势和离散程度。

中心趋势是用来描述数据集中、典型或平均的值的指标，最常见的包括平均数、中位数和众数。

而离散程度用来描述数据集中的变异程度，最常见的指标包括标准差和方差。

统计推断是统计学中另一个重要的分支，它通过从样本中推断总体的特征。

统计推断主要包括参数估计和假设检验。

参数估计是通过样本数据，对总体参数的值进行估计。

常见的参数估计方法包括置信区间估计和最大似然估计。

而假设检验是通过对样本数据进行统计推断，对某个假设的真实性进行检验。

假设检验常用的方法包括t检验和方差分析等。

回归分析是统计学中一种重要的方法，它用来研究变量之间的关系。

回归分析通过建立数学模型，来揭示自变量和因变量之间的关系。

简单线性回归分析是一种最基本的回归分析方法，它研究的是一个自变量和一个因变量之间的关系。

而多元回归分析则是研究多个自变量和一个因变量之间的关系。

统计学重点名词解释

1、数据类型：分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行匪类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述。

（定性数据或品质数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

有类别，但类别是有序的。

（定性数据或品质数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。

现实中所处理的大多数都是数值型数据。

(定量数据或数量数据)2、截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。

3、总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成。

可分为有限总体和无限总体。

4、样本：从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量。

5、参数（对应总体）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解总体的某种特征值。

6、统计量（对应样本）是用来描述样本特征的概括性数字度量。

是根据样本数据计算出来来的一个量，由于抽样时随机的，因此统计量是样本的函数。

7、调查方法：普查，抽样调查，统计报表8、抽样采集数据的方式分为概率抽样和非概率抽样。

9、概率抽样：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样。

10、非概率抽样：方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样。

11、搜集数据的基本方法：自填式、面访式、电话式12、数据的误差：抽样误差和非抽样误差抽样误差：是有抽样的随机性引起的样本结果与总体真值的误差。

非抽样误差：相对抽样误差而言的，初抽样误差之外的，由于其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。

13、集中趋势：一组数据向某一中心值靠拢的程度，反映了一组数据中心点的位置所在表示。

众数主要用于14、众数（分类数据）：是一组数据中出现次数最多的变量值，用M测度分类数据的集中趋势，当然也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。

众数是一个位置代表值，他不受数据中极端值的影响。

统计学名词解释

备择假设：与原假设逻辑相反的假设。

比例：一个样本中各个部分的数据占全部数据之比。

比率：样本中各不同类别数值之间的比值。

必然事件：在同一组条件下，每次试验一定出现的事件。

变量：说明现象某种特征的概念。

标准差：方差的平方根。

标准分数：也称标准化值或分数，它是变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。

标准化残差：残差除以它的标准差后得到的数值。

不规则波动：称为随机波动，指序列中的偶然性波动。

不可能事件：在同一组条件下，每次试验一定不出现的事件。

参数：用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。

残差：因变量的观测值y i与根据估计的回归方程求出的预测值y i之差，用e表示。

对于第i 个观测值，残差为e i=y i-y i。

充分统计量：在样本加工统计量的过程中不损失任何信息的统计量。

抽样分布：样本统计量的分量。

抽样框：用于抽选样本的总体单位信息，是概率抽样中所不可缺少的。

抽样误差：由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的差异。

处理：不同的因子水平。

次序统计量：设有样本，若有满足如下条件的函数：每当样本得到一组观察值x1,x2,…x n时，其由小到大的排序x(1)<=x(2)<=…<=x(n)中，第i个值x(i)就作为统计量X(i)的观测值，而X（1），X(2)，…，X(n)称为次序统计量。

β错误：原假设为伪却在检验中未拒绝原假设，又称取伪错误错误或第Ⅱ类错误，用β表示其概率。

а错误：原假设为真却在检验中原假设放弃，又称弃真错误或第Ⅰ类错误，用а表示其概率。

单因素方差分析：研究一个分类型自变量同数值型因变量之间关系的一种统计方法。

点估计：用样本估计量θ的取值直接作为总体参数θ的估计值。

独立性：两个事件中不论哪一个事件发生与否并不影响另一个事件发生的概率，则称这两个事件具有相互独立性。

独立性检验：对两个分类型变量是否存在相依关系的检验。

如果存在相依关系，有必要对这种相关性进行进一步测定。

统计学名词解释完整版

统计学名词解释HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】名词解释●统计工作：是从数量方面对社会经济现象做调查研究的一种工作，是人们为认识客观事物而进行的搜集、整理、分析和提供统计资料的工作过程。

●统计资料：是统计工作的成果，是指在统计实践活动中所取得的，反映统计研究对象有关特征的各种综合性的数字资料和分析报告。

●统计学：是阐述统计理论与方法的系统性科学，是统计工作实践的理论概括和科学总结，是研究、整理、分析统计资料的理论和方法的科学。

●总体：是指客观存在的，在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体●总体单位：构成总体的个别事物●样本：从总体当中抽取出来，用从代表这一总体的部分个体组成的集合●标志：是说明总体单位属性或特征的名称●统计指标：说明总体数量特征的，简称指标。

有俩种理解，一是指反映现象总体数量特征的概念。

二是指反映现象总体数量特征的概念及其数量表现。

●普查：是专门组织的一次性的全面调查。

这种调查，主要用来搜集一些比较全面而又不能或不宜从经常调查中得出的统计资料。

●重点调查：是一种非全面调查，它是从所要调查的单位中选择一部分重点单位进行调查●抽样调查：也是一种非全面调查，它是按照随机原则从被研究总体中抽取出一定数量的单位（样本）进行调查，根据样本指标数值来推算总体指标数值的一种调查●典型调查：是一种十分重要的、行之有效的非全面调查方法。

它是从研究总体中有意识地选取若干具有代表性单位（典型单位）进行调查，用来了解总体的详细情况●统计调查：根据统计工作任务和统计设计的要求，用科学的方法，有计划有组织地向调查单位搜集调查资料的过程●统计分组：根据统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法●分配数列：又称分布数列、次数数列，是在统计分组的基础上形成的，用来反映总体单位在各组中分布状况的统计数列●总量指标：是反映社会经济现象的总体规模和水平的统计指标。

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总1.统计学是一门科学，它涉及到收集、处理、分析和解释数据，并从数据中得出结论的过程。

统计方法可分为描述统计和推断统计两类。

2.统计数据可分为分类、顺序和数值型数据。

分类数据只能归于某一类别的非数字型数据，顺序数据只能归于某一有序类别的非数字型数据，而数值型数据则是按数字尺度测量的观察值。

此外，统计数据还可按采取计量尺度、收集方法和被描述对象与时间关系等不同方式进行分类。

3.总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分，参数是描述总体特征的数值，而统计量则是描述样本特征的数值。

变量则是用来说明现象某种特征的概念，比如灯泡的寿命就是一个变量。

4.有限总体指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的；无限总体则指总体包括的元素是无限不可数的。

5.变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。

变量也可以分为随机变量和非随机变量，经验变量和理论变量。

6.离散型变量只能取有限个值，取值以整数位断开，比如企业数；连续型变量则取之连续不断，不能一一列举，比如温度。

数据的预处理包括数据审核、数据筛选和数据排序等内容。

3.抽样方法可以分为重复抽样和不重复抽样。

重复抽样是从总体中抽取一个元素后，将其放回到总体中再抽取下一个元素，直至抽取n个元素。

不重复抽样是一个元素被抽中后不再放回总体，然后再从所剩下的元素中抽取下一个元素，直到抽取n个元素为止。

4.抽样分布是指重复选取容量为n的样本时，由每一个样本算出的统计量数值的相对频数分布或概率分布。

它是一种理论分布，与总体分布有密切关系。

以样本均值为例，如果原有总体是正态分布，那么，无论样本容量的大小，样本均值也服从正态分布。

其分布的数学期望为总体均值，方差为总体方差的1/n。

如果原有总体的分布不是正态分布，就要看样本容量的大小了。

当n为大样本时(n≥30)，根据中心极限定理可知，当样本容量n增大时，不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于服从正态分布。

统计学名词解释

统计学名词解释统计学名词解释1. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。

2. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。

3. 离散型变量：只能取可数值的变量。

4. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。

5. 频数：落在某一特定类别（或组）中的数据个数。

6. 比率：样本（或总体）中各不同类别数值之间的比值。

7. 组中值：每一组的下限和上限之间的中点值，即组中值＝(下限值+上限值)/2。

8. 几何平均数：n个变量值乘积的n次方根，用表示。

9. 离散系数：也称为变异系数，一组数据的标准差与其相应的平均数之比。

10. 偏态系数：对数据分布不对称性的度量值。

11. 简单随机抽样：也称纯随机抽样，它是从含有个元素的总体中，抽取个元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中。

12. 简单随机样本：从含有个元素的总体中，抽取个元素作为样本，使得总体中每一个样本量为的样本都有相同的机会（概率）被抽中。

13. 重复抽样：从总体中抽取一个元素后，把这个元素放回到总体中再抽取第二个元素，直至抽取个元素为止。

14. 不重复抽样：一个元素被抽中后不再放回总体，而是从所剩元素中抽取第二个元素，直到抽取个元素为止。

15. 分层抽样：也称分类抽样，它是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：也称等距抽样或机械抽样，它是先将总体中的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，直至抽取个元素形成一个样本。

17. 整群抽样：先将总体划分成若干群，然后以群作为抽样单位从中抽取部分群，随后再对抽中的各个群中所包含的所有元素进行观察。

18. 标准误差：也称为标准误，它是样本统计量的抽样分布的标准差。

19. 置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。