统计
统计方法有哪几种
统计方法有哪几种
统计方法有多种，下面列举了一些常见的统计方法：
1. 描述统计分析：用于描述和总结数据的基本特征，如均值、中位数、众数、标准差、百分位数等。
2. 探索性数据分析(EDA)：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图形，分析数据的分布、异常值等特征。
3. 统计推断：通过从样本中获得的信息来对总体进行推断，包括参数估计、假设检验和置信区间等。
4. 方差分析(ANOVA)：用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。
5. 回归分析：用于研究自变量对因变量的影响程度和方向。
6. 时间序列分析：用于分析时间上的动态变化，如趋势、周期性和季节性等。
7. 网络分析：用于分析网络结构和关系，如社交网络分析、网络流分析等。
8. 因子分析和聚类分析：用于数据降维和分类，发现变量间的关联性。
9. 非参数统计方法：不依赖于总体参数的分布，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
10. 多元统计分析：包括主成分分析、因子分析、判别分析等方法，用于研究多维数据集之间的关系。
这只是一部分常见的统计方法，实际应用中还有很多其他方法，具体使用哪种方法取决于研究问题和数据的性质。
统计方法有哪些
统计方法有哪些统计方法是统计学中用来收集、整理、分析和解释数据的一系列技术和工具。
在研究和实践中，人们经常使用统计方法来帮助他们理解数据，从而做出准确的推断和预测。
一、描述性统计方法：描述性统计方法用于总结和揭示数据的基本特征。
常见的描述性统计方法包括：1. 频数统计：通过计算每个变量的出现次数，了解数据中不同值的分布情况。
2. 百分比统计：通过计算每个变量的百分比，显示每个类别在总体中的比例。
3. 平均数：计算一组数据的算术平均值，反映数据的集中趋势。
4. 中位数：将一组数据从小到大排序，找到位于中间位置的数值，反映数据的中间位置。
5. 众数：一组数据中出现次数最多的数值，反映数据集中分布情况。
6. 极差：计算最大值减去最小值的差值，反映数据的变异程度。
二、推断性统计方法：推断性统计方法用于通过样本数据推断总体的特征和进行统计推断。
常见的推断性统计方法包括：1. 参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，如平均值、方差等。
2. 假设检验：基于样本数据进行假设检验，判断统计结论是否具有显著性。
3. 置信区间：通过对样本数据的分析，估计总体参数的置信区间，反映估计结果的精确程度。
4. 方差分析：用于比较两个或多个总体平均值差异的统计方法。
5. 回归分析：用于建立变量之间关系的模型，预测和解释因变量的变化。
三、抽样方法：抽样方法是在总体中选择一部分样本，以代表整体进行数据分析和推断。
常见的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：从总体中随机选取若干个样本，保证每个样本被选中的概率相等。
2. 分层抽样：将总体分为若干层，按照一定比例从每一层中抽取样本。
3. 系统抽样：按照固定间隔从总体中选取样本。
4. 整群抽样：将总体按照某种特征分为若干个群体，从中选择若干个群体进行抽样。
5. 随机整群抽样：在整群抽样的基础上，对选取的群体进行随机抽样。
综上所述，统计方法是为了有效地收集和分析数据而发展的一系列技术和工具。
描述性统计方法可以帮助我们更好地了解数据的基本特征，而推断性统计方法则用于从样本数据推断总体特征。
统计的 三个含义
统计的三个含义：统计工作、、统计资料、统计科学。
关系：统计工作的成果是统计资料，统计科学是统计实践经验的理论概括和科学总结，它来源于统计实践，又高于统计实践，反过来又指导统计实践。
统计研究的对象：统计科学和统计工作的对象是一致的。
统计研究对象是大量社会经济现象总体数量方面，其根本特征是在资与量的辩证统一中研究大量社会经济现象总体的数量方面，反应社会经济现象发展变化规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律性和发展趋势。
两者的区别在于：统计科学是从理论角度进行研究阐述，统计工作是从实践上进行具体研究。
其特点：数量性、总体性、具体性和社会性。
统计的作用：统计是社会认识的一种有力武器；统计是制定计划，实行宏观调控的基础；统计是制定政策的依据；统计是经济管理的手段；统计是认世界，开展国际交流和科学研究的工具。
理论基础：哲学、经济学、毛泽东思想、邓小平理论，以及“三个代表”重要思想。
统计总体（总体）：根据一定目的确定的所要研究事物的全体，它是客观存在，并在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物组成的整体。
可分为有限总体和无限总体、静态总体和动态总体。
总体单位（单位）：构成统计总体的每个独立的个别事物。
标志（品质标志、数量标志）：说明总体单位特征的。
指标：说明总体特征的。
变异：可变标志在总体各个单位具体表现上的差别；变量：可变的数量标志；变量值：变量的数值表现。
基本方法：大量观察法、分组法、综合指标法及其他相关的方法。
工作过程：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。
统计的基本任务：我国《统计法》规定：“统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。
”统计的管理体制（组织）：我国《统计法》规定：“国家建立统一的统计系统，实行统一领导、分级负责的统计管理体制。
”统计设计的概念：根据统计研究对象的性质和研究目的，对统计工作各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，制订各种设计方案的过程。
统计的含义和特点
统计的含义和特点统计是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学，它在社会科学、自然科学以及各个领域中起着至关重要的作用。
统计的含义和特点是我们探讨的重点，在本文中，我们将深入探讨统计的含义以及其所具有的特点。
一、统计的含义统计是通过对一定数量的样本数据进行测量、整理、分析和解释，来揭示变异规律、推断总体特征和进行决策的一种科学方法。
统计数据是通过实证观察和实证研究而得到的，它使我们能够从大量的数据中找到有用的信息，帮助我们做出决策和推断总体情况。
统计不仅可以描述事物的现状，还可以预测未来的发展趋势。
统计的主要任务包括：数据的采集和整理、数据的分析和解释、总体特征的推断以及决策的制定。
通过统计方法的运用，我们可以更好地理解事物的本质，揭示事物之间的关系，为决策提供科学依据。
二、统计的特点1.客观性：统计是客观存在的，其数据来源于实际观察和实证研究。
统计数据的获取过程要尽量避免主观干扰，以确保数据的客观真实性。
2.数量性：统计要求数据是可量化的，能够用数值进行度量。
只有通过数量化，才能进行准确的计算和推断。
3.标度性：不同数据可以按照一定的标度进行分类，标度有序、无序和等距等不同类型，不同类型的标度在统计分析中会采用不同的方法和技巧。
4.相对稳定性：统计数据的相对稳定性是指在一定时间和空间范围内，数据的变异程度相对较小。
通过统计数据的分析，可以找出数据的规律和趋势。
5.代表性：统计数据的样本需要具有代表性，即能够很好地反映总体的特征和规律。
通过合理的采样和样本量的确定，可以保证数据的代表性。
6.综合性：统计分析通常是多指标、多层次的，涉及到多个变量之间的关系。
综合性是统计的一个重要特点，通过综合分析能够揭示多个变量之间的综合规律。
总之，统计作为一门科学，具有客观性、数量性、标度性、相对稳定性、代表性和综合性等特点。
通过统计的方法和技巧，我们可以对数据进行有效地分析和解释，帮助我们更好地理解事物，做出科学的决策。
统计的三个含义概念
统计的三个含义概念统计是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它的三个含义概念分别是描述统计、概率统计和推断统计。
描述统计是统计学中的一个重要概念，它主要描述和总结数据的基本特征和变异情况，以便更好地理解和解释数据。
描述统计的主要方法包括测量和图形展示。
其中测量方法包括测量中心趋势和测量离散程度。
测量中心趋势主要反映数据的集中程度，常用的测量方法包括平均值、中位数和众数。
测量离散程度则用来反映数据的变异程度，常用的测量方法包括方差、标准差和离散系数。
图形展示主要通过绘制折线图、柱状图、饼图等图形来直观地展示数据的分布和趋势。
概率统计是统计学中的另一个重要概念，它主要通过概率模型和概率分布来研究和描述数据的随机性和不确定性。
概率统计可以用来研究和描述随机变量之间的关系，例如相关性、联合分布和条件分布。
在概率统计中，常用的概念和方法包括概率密度函数、概率质量函数、期望、方差和协方差等。
概率统计的应用非常广泛，例如在金融、医学、工程等领域都有重要的应用。
推断统计是统计学中的第三个重要概念，它主要通过从样本中获取信息，来推断和判断总体的特征和性质。
推断统计的核心思想是从样本中得到的统计量可以用来推断总体参数的值。
推断统计中的常用方法包括估计和假设检验。
估计方法主要用来估计总体的参数值，例如点估计和区间估计。
假设检验则用来对总体参数的假设进行检验，例如对均值是否等于某个值进行检验。
推断统计在科学研究、市场调查、医学实验等领域中都有重要的应用。
总结而言，统计学的三个含义概念分别是描述统计、概率统计和推断统计。
描述统计主要用来描述和总结数据的基本特征和变异情况，概率统计用来研究和描述数据的随机性和不确定性，推断统计则用来通过从样本中获取信息来推断和判断总体的特征和性质。
这三个概念相辅相成，在实际应用中都有重要的作用。
统计方法有哪些
统计方法有哪些第一篇：常见的统计方法统计方法是数据处理和分析的基础，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、教育学、社会学等等。
本文将介绍常见的统计方法，可供读者参考和学习。
一、描述性统计分析描述性统计分析是指通过图表和数字描述数据的总体特征和分布情况。
其中常用的统计指标有：中心趋势度量（如平均数、中位数、众数）、离散程度度量（如方差、标准差、四分位差）和数据形态度量（如偏度、峰度）。
描述性统计分析可以对数据进行简要的总结和比较，是其他统计方法的基础。
二、参数检验参数检验是统计学中的一种方法，可用于验证研究假设。
在参数检验中，我们通过假设一个总体参数来检验样本统计量是否符合这个假设，从而得出对研究假设的结论。
参数检验分为单样本检验、双样本检验和方差分析等。
其中，单样本检验是检验一个样本的总体均值是否等于一个固定值；双样本检验是检验两个样本的总体均值是否相等；方差分析是多个样本的均值是否相等。
三、相关分析相关分析主要是研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
其中，皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性、斯皮尔曼等级相关系数则适用于非线性关系。
判定系数是用来说明自变量对因变量的解释能力。
四、回归分析回归分析是一种探究因变量和自变量之间关系的统计方法。
其基本思想是将多个自变量线性加权组合作为预测因变量的值，以探寻因变量与自变量之间的关系。
常见的回归方法有：线性回归、非线性回归、多元回归等。
线性回归通常应用在两个变量之间的关系上，而非线性回归通常应用在非线性的变量关系上。
五、时间序列分析时间序列分析是用来研究一组连续时间点上的数据的方法。
其目的是利用时间序列的特征来预测未来或分析过去。
时间序列分析主要包括趋势分析、季节性分析、循环性分析和随机性分析等。
其中，趋势分析是研究数据的长期变化趋势的方法，季节性分析是研究数据在不同季节之间的周期性变化的方法。
什么是统计
统计
什么是统计？一般有以下几种解释：
1．统计资料，就是反映自然、科学技术、生产建设以及各种社会现象等实际情况的数
字资料，也就是人们常说的统计数字资料．
2．统计工作，就是把调查、收集、整理、分析、研究数字资料的过程，叫做统计．也
就是人们常说的统计工作．
3．统计学，就是把如何收集、整理、分析、研究统计数字资料的方法和理论，叫做统
计．实际上指的是统计科学．
统计学是对工农业生产建设、科学实验以及自然和社会现象中得到的大量数据资料，进
行整理、分析和研究，用数字说明问题，并通过数据资料发现问题，找出其中具有规律性的现象，从而做出相应的推断和决策．因此，统计在生产、工作和科学研究各方面应用非常广泛．根据研究对象的不同，统计学又分出许多不同的分支．例如，数理统计是以随机试验观测取得的资料为出发点，以概率论为基础，来研究随机现象．根据试验资料中的随机现象，选择和检验数学模型，并且在此基础上，对随机现象的性质、特点和统计规律性做出推断．又如，教育统计是以数理统计为工具，以教育或教学实验所取得的资料为出发点，研究教育情况，探索教育规律，检查教学效率和教学质量等方面的教育问题．。
统计学有哪些统计方法
统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。
2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。
5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。
6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。
7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。
8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。
10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。
常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有以下几种：
1. 描述统计：用来对样本数据进行概括和描述，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过图表和可视化手段，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的分布、关系和异常情况。
3. 参数统计：假设样本数据符合某个概率分布，通过估计概率分布的参数，然后进行假设检验、置信区间估计等统计推断。
4. 非参数统计：不对数据的概率分布做出特定的假设，通过秩次、排列、分组等方法进行统计推断，例如Wilcoxon签名检验、Mann-Whitney U检验等。
5. 相关分析：用来研究变量之间的相关性，常用的有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。
6. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异，例如单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量的变化，包括
线性回归、逻辑回归、多元回归等。
8. 生存分析：用于研究时间至事件发生的概率和风险因素，例如生存曲线、危险比等方法。
以上只是统计学中的一部分常用方法，根据具体问题和数据类型的不同，还有其他更专门的统计方法可供选择。
统计基础知识
重点讲组距式变量数列
• 考试一般考组距时变量数列，而且是等距数列 （如果题目中出现许多组都是等距的，而只有个 别组不等距，要求算平均数和标准差时，要会把 不等距的化为等距的，课上讲过一个例题）。 • 每个组中最大值与最小值之差，称为组距。 组限是指每组的上限（最大值）与下限（最小值）。 组距＝上限-下限。组中值＝（上限+下限）/2
• 指标与标志联系，由于总体与个体的叫法 不是固定的，因此指标跟标志也不是固定 的。记住，许多指标的数值是从数量标志 那里汇总来的。 • 三、变异与变量. • 首先明白：构成总体的个体一定要有共同 之处，这就是总体的同质性；其次总体中 的个体肯定还会有所不同，即差异性，这 才需要研究；最后，要构成总体要有许多 单位，这是大量性。
第四节 统计资料的搜集方法
• 会区分初级资料，也叫原始资料和此即资 料。初级资料就是第一手资料，是调查者 会研究者亲自取得的，没有用现成的、已 有的资料！原始记录（P23)就是一种初级 资料！ • 初级资料的搜集方法，课堂上讲过，并已 经举例，自己按照我讲的去理解，不懂再 打电话来！
第三章 统计整理
• 统计指标分类（具体见书51页）：数量指标 和质量指标（前面已讲）；还可分为总量指 标、相对指标（有相除的）、平均指标和标 志变异指标（后面会讲如方差、平均差）。 • 统计指标体系：相互联系的指标，或多角度 衡量总体的指标组合在一起。
第二节 总量指标
• 总量指标：反映现象的总体水平、规模， 用绝对数表示。 • 分类：一、总体单位总量指标和总体标志 总量指标。注意：前者指总体中单位数量， 后者值总体中某一指标值。二、时期指பைடு நூலகம் 和时点指标，前者可以相加，后者不能。
这里其它不讲了，重点讲发展速度 和增长速度，及时间数列计算
统计的四个过程
统计的四个过程
统计的四个过程是：
1. 数据收集：这是统计的第一步，涉及到收集相关的数据。
数据可以通过各种方式收集，包括问卷调查、实地观察、实验、抽样调查等。
收集到的数据可以是定量数据（如年龄、身高、收入）或定性数据（如性别、职业、喜好）。
2. 数据整理：在这个过程中，收集到的数据需要进行整理和清洗，以便于后续的分析。
这包括检查数据的完整性、一致性和准确性，删除重复或错误数据，并对数据进行分类和归类。
3. 数据分析：在这个过程中，收集到的数据被用来进行统计分析。
统计分析的目的是揭示数据中的模式、趋势和关系，并从中提取有用的信息。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计、相关分析、回归分析、因子分析等。
4. 结果解释：在数据分析之后，研究者需要将结果进行解释和解读，以便于给出有意义的结论。
解释结果需要考虑数据的背景和目标，并将统计结果与现实情况相结合。
解释的结果可以用来支持决策、预测趋势、验证假设等。
统计和统计数据分析
分层抽样
亦可称为类型抽样
方法：将总体全部单位分类，形成若干个类型组，后 从各类型中分别抽取样本单位，合成样本。
N1 n1
n1 n2 nk
等额
总体 N
n ni
i 1
k
N2
n2
样本 n
等比例
Ni n1 n N
Nk
· · ·
nk
· · ·
最优 n1
N
i
N i i2
系统抽样
亦可称为等距抽样
方法：抽样框中的N个单位被分成k个系统，k等于抽样 框的容量N除以所需的样本容量n，在抽样框中前面的k 个个体或单位中随机抽出第一个样本单位，然后，可在 其后的每隔k个单位抽取样本中其余的部分。
·· ·· ··
·
·
· ·
·
·
一种是利用原有的顺序或编号 。 编号有两 如学生的注册名单，或者是从生产流水线上 种方法： 下来的、有编号的产品等。 对所研究的总体已有所了解，则可用已知 的相关变量对抽样框中的单位进行编号。
3.统计报表制度
是按一定的表式和要求，自上而下统一布置，自下而 上提供统计资料的一种统计调查方法。 这种搜集统计数据方法是伴随着计划经济而产生的， 并曾在我国占主导地位。现在，在社会主义市场经济 条件下，仍是我国搜集统计数据的组织方式之一。
4.重点调查 特点： 在总体中选择个别或部分重点单位进行调查。 重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位， 其标志值在总体标志总量中占有绝大比重。
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
原则：规定统一的标准时点。
规定统一的普查期限。 规定统一的调查的项目和指标。
统计学ppt(全)
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
统计指标体系
由若干个相互联系相互制约的统计指标组成的一个统计指标系统 基本统计指标体系 专题统计指标体系
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 了解统计学的产生与发展过程
第一节 统计与统计学
一. 统计与统计学的含义 二. 统计学的性质和作用
统计数据的内在规律 （一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) anthropology (人类学) archaeology (考古学) auditing (审计学) crystallography (晶体学) demography (人口统计学) dentistry (牙医学) ecology (生态学) econometrics (经济计量学) education (教育学) election forecasting and projection (选举预测和策划) engineering (工程) epidemiology (流行病学) finance (金融) fisheries research (水产渔业研究) gambling (赌博) genetics (遗传学) geography (地理学) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
5种常用的统计方法
5种常用的统计方法
1简单统计方法
简单统计方法是指从总体中抽取一部分数据，进行集中趋势、分布特性、离散程度等方面的统计。
它是一种基础统计方法，也是统计分析中最基本的手段，其常见的应用包括：计算平均数、众数、中位数、方差、标准差等。
2抽样技术
抽样技术是指在一定的空间与时（S＆T）范围内从样本容器中抽取一定数量的个体，从而获得抽样分布具有代表性，而这种采样抽样方法则需要依据不同情形采用不同思路，常见的抽样技术包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、蒙特卡洛抽样等。
3判别分析
判别分析是一种利用自变量来预测因变量的分析方法，它将样本先按照类别归类，然后按照性状的差异，利用某种统计模型来判别类别间的差异，从而有效地处理多个类别的差异问题。
常见的判别分析包括线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）等。
4回归分析
回归分析是一种统计分析方式，其对象为两个变量之间的存在着某种因果或联系关系的研究。
它探究的是实际变量之间的关系的准确
性，包括具体的影响幅度、比例和分布。
常见的回归分析有线性回归、多项式回归、逻辑回归、Poisson回归等。
5因子分析
因子分析是一种统计技术，用于探究一组变量之间的相关性，以提取出共有或相关的变量，并揭示其中的主要趋势。
通常，因子分析会先将个别变量进行融合，以发现变量组合时发挥的作用，获得一组有效的统计变量或因子，这样可以简化数据，加快分析过程的完成速度。
常见的因子分析有做出PCA因子分析和移位因子分析。
统计学知识点总结
1、统计的含义（1）统计工作：即统计实践，是指很据科学的方法从事统计设计、收集、整理、分析研究和提供各种统计资料和统计咨询意见的活动的总称.其成果是统计资料（原始调查资料和加工处理后的系统资料)；（2）统计资料：即统计工作过程中所获得的各种有关数字资料以及与之相关的其他资料的总称。
通常以统计表、统计图和统计报告的形式变现，用以反映社会经济现象的规模、水平、速度、结构和比例关系等信息的数字和文字资料；（3）统计科学：即统计理论，是指统计工作实践的理论概括和科学总结。
2、统计学统计学：是一门搜集、整理、分析数据方法的科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识.3、统计学的研究对象统计学研究的对象是：社会经济现象总体的数量特征和数量关系.其根本特征：在质与量的辩证统一中，研究大量社会经济现象总体的数量方面,反映社会现象发展变化的规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律和发展趋势。
4、统计学研究特点数量性、总体性、具体性、社会性5、统计工作的过程及基本职能统计工作的过程:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析（定性—定量—定性:循环往复) 统计设计:指根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务，对统计工作的各个方面和各个环节的通盘考虑和安排,是统计认识过程的第一个阶段，即定性认识的阶段;统计调查：指根据统计研究对象和目的要求，依据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的收集原始资料的工作过程,即由定性到定量认识的阶段；统计整理：指根据统计研究的目的，将统计调查得到的原始资料和通过各种方法得到的次级资料进行科学的分类和汇总，使其条理化、系统化的工作过程，即为统计分析准备在一定程度上可以反映总体特征的统计资料；统计分析:指在统计整理的基础上，根据研究的目的和任务,应用各种科学的统计方法，从静态和动态两个方面对研究对象的数量方面进行计算、分析研究，认识和揭示所研究对象的本质和规律性,做出科学的结论，进而提出建议和可预测性的意见的工作过程，即从定量到定性深入认识的阶段.统计工作的基本职能:信息、咨询、监督6、统计学研究的基本方法大量观察法、统计分组法、综合指标法、时间数列分析法、指数法、抽样推断法、相关分析法。
统计
1.统计的含义：统计工作、统计资料和统计学。
2.统计的研究方法：大量观察法（统计的特有方法）；统计分组法；综合指标法；归纳推断法。
3.统计标志的分类：品质标志和数量标志。
4.统计数据的质量要求：准确性、及时性和完整性。
5.统计调查的组织形式（一）统计报表①统计报表的意义②统计报表的特点③统计报表的种类。
（二）专门调查①普查②重点调查③典型调查④抽样调查。
6.统计分组的种类：①按照分组标志的个数多少不同，统计分组可分为简单分组和复合分组两种类型②按照分组标志的性质不同，统计分组可分为品质分组和变量分组两类。
7.统计表的构成:(1)从结构来看，统计表分为五个部分构成：①总标题②横行标题③纵栏标题④统计（数字）资料⑤说明（2）从统计表反应的内容来看，由两部分构成：①主词②宾词概念1.什么是统计总体：简称总体，是指客体存在的、具有相同性质的许多个体事物集合起来构成的整体。
2.统计标志：是说明总体单位特征的名称，有品质标志与数量标志之别。
3.统计分组：是指按照统计研究目的和任务的要求，根据统计对象的特点，采用一定的标准把总体划分为不同部分的活动或过程。
4.分布数列：是对总体结构、比例等统计分析的直接依据，也是对总体进行其他分析的重要基础。
5.抽样调查：是一种非全面调查，他是从总体中按照随机原则抽选出部分单位样本进行调查，并根据样本的调查结果资料利用一定的方法从数量上推断出总体特征。
6.重点单位：就是只被调查单位的标志量占总体标志量得比重相对较大，因此显得重要的单位。
7.时期指标：又称时期数，反映社会经济现象在某段时期内达到的规模或水平，其值等于该时期各个时间的值得连续累加。
8.时点指标：又称时点数，反映现象在某一时点（时刻）所具有的规模或水平。
9.时间数列：又称动态数列，是指某种现象在时间上的发展变化，把放映某种现象的同一指标，在不同时间上的指标数值，按时间（如年、月、日）先后顺序编排所形成的数列。
10.同度量因素：引入的媒介因素，就是将不能同度量的现象转变为可以同度量的现象，统计中将引入的媒介因素，称为同度量因素。
五种统计方法
五种统计方法统计方法是一种可以通过收集和分析数据来获取信息和发现规律的技术手段。
在各个领域中，统计方法都发挥着重要作用。
本文将介绍五种常用的统计方法：频数统计法、平均数统计法、标准差统计法、相关系数统计法和回归分析统计法。
1. 频数统计法频数统计方法通过统计数据中不同分类或数值的出现频率，来分析和总结数据特征。
它可以用于描述某种特征在数据中出现的次数，并以图表的形式展示出来。
常见的频数统计法包括条形图、饼图和直方图等。
通过频数统计法，我们可以直观地了解到不同类别或数值的分布情况，从而有助于进一步分析和决策。
2. 平均数统计法平均数统计方法是一种用于描述数据集中趋势的方法。
它可以通过计算数据集中数值的平均值来代表整体特征。
常见的平均数统计法有算术平均数、几何平均数和加权平均数等。
其中，算术平均数是将数据集中所有数值相加后再除以总个数，几何平均数是将数据集中所有数值相乘后再开方，而加权平均数则是根据不同数值的权重来计算平均值。
通过平均数统计法，我们可以获得数据集中的典型值，以便更好地理解数据。
3. 标准差统计法标准差统计方法是在平均数的基础上，用于描述数据集中数据分布的离散程度。
标准差的计算公式可以通过求每个数据与平均数之间的差值平方的平均值，再开方得到。
标准差越大，代表数据的分布越分散；标准差越小，代表数据的分布越集中。
通过标准差统计法，我们可以对比不同数据集的离散程度，以及判断数据集中是否存在异常值。
4. 相关系数统计法相关系数统计方法用于量化两个变量之间的相关程度。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示没有线性相关，1表示完全正相关。
通过计算相关系数，我们可以判断和量化两个变量之间的关联关系的强弱。
常见的相关系数统计法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
5. 回归分析统计法回归分析统计方法用于建立自变量和因变量之间的关系模型，并通过回归方程来预测因变量。
回归分析可以分为简单线性回归和多元线性回归。
统计基本概念
统计基本概念统计是一门研究数据收集、分析和解释的科学，广泛应用于各个领域，包括经济学、社会学、生物学等。
统计的基本概念对于我们理解和运用统计学至关重要。
本文将介绍一些统计学中常用的基本概念。
1. 总体和样本在统计学中，所研究的对象称为总体。
总体可以是一个人群、一个国家，也可以是一组物品等。
由于总体往往较大，不可能对其进行全面的研究，因此我们需要从总体中选取一部分作为研究对象，这部分被称为样本。
样本的特征可以代表整个总体，通过对样本的统计分析，可以推断出总体的特征。
2. 参数和统计量统计学中常常关注总体的某些特征，比如均值、方差等。
总体的特征称为参数，用符号表示。
然而，由于总体往往无法取得，我们无法直接计算参数的值。
为了研究总体的特征，我们通过样本来间接估计参数的值。
样本的特征称为统计量，用符号表示。
通过分析样本的统计量，我们可以推断出总体的参数。
3. 数据类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示的，可以进行数值计算，如身高、体重等。
定性数据是用描述性词语表示的，不能进行数值计算，如性别、颜色等。
根据数据类型的不同，我们采用不同的统计方法进行分析。
4. 抽样和抽样误差在进行统计研究时，我们需要从总体中选取一部分样本作为代表。
这个过程称为抽样。
合理的抽样方法可以尽量保证样本的代表性。
然而，由于样本只是总体的一个子集，样本统计量与总体参数之间会存在差异，这种差异称为抽样误差。
通过对抽样误差的估计，我们可以评估样本数据对总体的代表性。
5. 频数和频率在统计学中，频数是指某一特征出现的次数。
频数可以用来描述一个离散变量的分布情况。
频率是指某一特征出现的相对次数，即频数除以样本容量。
频率可以用来描述一个离散变量或连续变量的分布情况。
通过对频数或频率的统计分析，我们可以揭示数据的分布规律。
6. 中心趋势和变异程度在统计学中，中心趋势是指数据集中的一个代表值。
常见的中心趋势指标包括平均数、中位数和众数。
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3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。
调查结果如下：B EC C AD C B AED A C B C DE C EEA DBC C A ED CBB ACDE A B D DCC B C ED B C C BCD A C B C DE C EBB EC C AD C B AEB AC E E A BD DCA DBC C A ED CBC B C ED B C C BC要求：(1)指出上面的数据属于什么类型。
顺序数据(2)用Excel制作一张频数分布表。
用数据分析——直方图制作：接收频率E 16D 17C 32B 21A 14(3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
用数据分析——直方图制作：(4)绘制评价等级的帕累托图。
逆序排序后，制作累计频数分布表：接收频数频率(%) 累计频率(%)C 32 32 32B 21 21 53D 17 17 70E 16 16 86A 14 14 1003．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下：152 124 129 116 100 103 92 95 127 104105 119 114 115 87 103 118 142 135 125117 108 105 110 107 137 120 136 117 10897 88 123 115 119 138 112 146 113126要求：(1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。
1、确定组数：，取k=62、确定组距：组距＝( 最大值- 最小值)÷组数=（152-87）÷6=10.83，取103、分组频数表销售收入频数频率% 累计频数累计频率%80.00 - 89.00 2 5.0 2 5.090.00 - 99.00 3 7.5 5 12.5100.00 - 109.00 9 22.5 14 35.0110.00 - 119.00 12 30.0 26 65.0120.00 - 129.00 7 17.5 33 82.5130.00 - 139.00 4 10.0 37 92.5140.00 - 149.00 2 5.0 39 97.5150.00+ 1 2.5 40 100.0总和40 100.0(2)按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115～125万元为良好企业，105～115 万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
频数频率% 累计频数累计频率%先进企业 10 25.0 10 25.0良好企业 12 30.0 22 55.0一般企业 9 22.5 31 77.5落后企业 9 22.5 40 100.0总和40 100.03．3 某百货公司连续40天的商品销售额如下：单位：万元41 25 29 47 38 34 30 38 434046 36 45 37 37 36 45 43 334435 28 46 34 30 37 44 26 384442 36 37 37 49 39 42 32 3635要求：根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并绘制直方图。
1、确定组数：，取k=62、确定组距：组距＝( 最大值- 最小值)÷组数=（49-25）÷6=4，取53、分组频数表销售收入（万元）频数频率% 累计频数累计频率%<= 25 1 2.5 1 2.526 - 30 5 12.5 6 15.031 - 35 6 15.0 12 30.036 - 40 14 35.0 26 65.041 - 45 10 25.0 36 90.046+ 4 10.0 40 100.0总和40 100.03．4 利用下面的数据构建茎叶图和箱线图。
57 29 29 36 3123 47 23 28 2835 51 39 18 4618 26 50 29 3321 46 41 52 2821 43 19 42 20data Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf3.00 1 . 8895.00 2 . 011337.00 2 . 68889992.00 3 . 133.00 3 . 5693.00 4 . 1233.00 4 . 6673.00 5 . 0121.00 5 . 7Stem width: 10Each leaf: 1 case(s)3．6一种袋装食品用生产线自动装填，每袋重量大约为50g，但由于某些原因，每袋重量不会恰好是50g。
下面是随机抽取的100袋食品，测得的重量数据如下：单位：g57 46 49 54 55 58 49 61 514951 60 52 54 51 55 60 56 474753 51 48 53 50 52 40 45 575352 51 46 48 47 53 47 53 444750 52 53 47 45 48 54 52 484649 52 59 53 50 43 53 46 574949 44 57 52 42 49 43 47 464851 59 45 45 46 52 55 47 495054 47 48 44 57 47 53 58 524855 53 57 49 56 56 57 53 4148要求：(1)构建这些数据的频数分布表。
(2)绘制频数分布的直方图。
(3)说明数据分布的特征。
解：(1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。
1、确定组数：，取k=6或72、确定组距：组距＝( 最大值- 最小值)÷组数=（61-40）÷6=3.5，取3或者4、5组距＝( 最大值- 最小值)÷组数=（61-40）÷7=3，3、分组频数表组距3，上限为小于频数百分比累计频数累积百分比有效40.00 - 42.00 3 3.0 3 3.043.00 - 45.00 9 9.0 12 12.046.00 - 48.00 24 24.0 36 36.049.00 - 51.00 19 19.0 55 55.052.00 - 54.00 24 24.0 79 79.055.00 - 57.00 14 14.0 93 93.058.00+ 7 7.0 100 100.0合计100 100.0直方图：组距4，上限为小于等于频数百分比累计频数累积百分比有效<= 40.00 1 1.0 1 1.041.00 - 44.00 7 7.0 8 8.045.00 - 48.00 28 28.0 36 36.049.00 - 52.00 28 28.0 64 64.053.00 - 56.00 22 22.0 86 86.057.00 - 60.00 13 13.0 99 99.061.00+ 1 1.0 100 100.0合计100 100.0直方图：组距5，上限为小于等于频数百分比累计频数累积百分比有效<= 45.00 12 12.0 12.0 12.046.00 - 50.00 37 37.0 49.0 49.051.00 - 55.00 34 34.0 83.0 83.056.00 - 60.00 16 16.0 99.0 99.061.00+ 1 1.0 100.0 100.0合计100 100.0直方图：分布特征：左偏钟型。
3.8 下面是北方某城市1——2月份各天气温的记录数据：-3 2 -4 -7 -11 -1 7 8 9 -614 -18 -15 -9 -6 -1 0 5 -4-96 -8 -12 -16 -19 -15 -22 -25 -24-19-8 -6 -15 -11 -12 -19 -25 -24 -18 -17-14 -22 -13 -9 -6 0 -1 5 -4 -9-3 2 -4 -4 -16 -1 7 5 -6 -5要求：(1)指出上面的数据属于什么类型。
数值型数据(2)对上面的数据进行适当的分组。
1、确定组数：，取k=72、确定组距：组距＝( 最大值- 最小值)÷组数=（14-（-25)）÷7=5.57，取53、分组频数表温度频数频率% 累计频数累计频率%-25 - -21 6 10.0 6 10.0-20 - -16 8 13.3 14 23.3-15 - -11 9 15.0 23 38.3-10 - -6 12 20.0 35 58.3-5 - -1 12 20.0 47 78.30 - 4 4 6.7 51 85.05 - 9 8 13.3 59 98.310+ 1 1.7 60 100.0合计60 100.0(3)绘制直方图，说明该城市气温分布的特点。
3.11 对于下面的数据绘制散点图。
x 2 3 4 1 8 7y 25 25 20 30 16 18解：3．12 甲乙两个班各有40名学生，期末统计学考试成绩的分布如下：考试成绩人数甲班乙班优良中及格不及格 361894 615982要求：(1)根据上面的数据，画出两个班考试成绩的对比条形图和环形图。
(2)比较两个班考试成绩分布的特点。
甲班成绩中的人数较多，高分和低分人数比乙班多，乙班学习成绩较甲班好，高分较多，而低分较少。
(3)画出雷达图，比较两个班考试成绩的分布是否相似。
分布不相似。
3.14 已知1995—2004年我国的国内生产总值数据如下(按当年价格计算)：单位：亿元年份国内生产总值第一产业第二产业第三产业1995199619971998199920002001200220032004 58478.167884．674462．678345．282067．589468．197314．8105172.3117390．2136875．9 1199313844.214211．214552．414471．9614628．215411．816117．316928．120768．07 28538336133722338619405584493548750529806127472387 17947204282302925174270382990533153360753918843721要求：(1)用Excel绘制国内生产总值的线图。
(2)绘制第一、二、三产业国内生产总值的线图。
(3)根据2004年的国内生产总值及其构成数据绘制饼图。
第四章统计数据的概括性描述4．1 一家汽车零售店的10名销售人员5月份销售的汽车数量(单位：台)排序后如下：2 4 7 10 10 10 12 12 14 15要求：（1）计算汽车销售量的众数、中位数和平均数。