统计学概论计算公式汇总
统计学概论计算公式汇总
回归方程
统计指数
公式名称
抽样元素计算
公式
样本均值标准误差（S）与总体均值标准差（）的关系
抽样平均误差
参数估计
数学公式
G N
N!
n!(N n)!
G N N n
2
x
不重置
抽样
重置
抽样
不重置
抽样
说明
G N :可抽取的样本数
N :样本元素
n :容量样本数
N!:代表（例如4个样本元素其代表的意思
就是4*3*2*1）
n!:代表（例如抽取样本容量为2的样本其
意思是2*1）
重置
抽样
前提是在样本均值x为正态分布
或样本容量足够大（即n 30）
u
x
不重置
抽样
平均数:
成数：U p
.p(1 p)
i1n
重置
抽样
1、不重置抽样比重置抽样多加个
（1 -），此项为修正系数。
N
2、抽样平均数为样本标准差，抽样
成数为样本成数*（1-样本成数）。
(完整版)统计学公式大全
(完整版)统计学公式大全统计学公式大全本文档旨在提供统计学领域常用的公式大全，便于大家在研究和实践中进行参考和应用。
描述统计学公式中心趋势度量1. 平均数（Mean）：$\bar{x} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}x_i}}{n}$2. 中位数（Median）：若数据个数为奇数，中位数为排序后的中间值；若数据个数为偶数，中位数为排序后的中间两个值的平均值。
3. 众数（Mode）：出现频率最高的数值。
离散趋势度量1. 方差（Variance）：$Var(x) = \frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}}{n}$2. 标准差（Standard Deviation）：$SD(x) = \sqrt{Var(x)}$3. 极差（Range）：$Range(x) = \max(x) - \min(x)$分布形状度量1. 偏度（Skewness）：$\text{Skewness} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^3}}{n \cdot SD(x)^3}$2. 峰度（Kurtosis）：$\text{Kurtosis} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^4}}{n \cdot SD(x)^4}$ 推断统计学公式参数估计1. 样本均值的抽样分布标准差（Standard Error of the Mean）：$SE(\bar{x}) = \frac{{SD(x)}}{\sqrt{n}}$2. 双侧置信区间公式（Confidence Interval）：$\bar{x} \pm Z\cdot SE(\bar{x})$3. 样本比例的抽样分布标准差（Standard Error of Proportion）：$SE(p) = \sqrt{\frac{{p(1-p)}}{n}}$4. 双侧置信区间公式（Confidence Interval）：$p \pm Z \cdotSE(p)$假设检验1. 样本均值和总体均值的差异（t检验）：$t = \frac{{\bar{x} -\mu}}{{SE(\bar{x})}}$2. 双侧拒绝域临界值（t分布）：$t_{\text{critical}} = \pmt_{\alpha/2, df}$3. 样本比例和总体比例的差异（z检验）：$z = \frac{{\hat{p} - p}}{{SE(p)}}$4. 双侧拒绝域临界值（z分布）：$z_{\text{critical}} = \pmz_{\alpha/2}$回归分析公式简单线性回归模型1. 回归方程（Simple Linear Regression）：$y = \beta_0 +\beta_1x + \epsilon$2. 线性预测公式（Simple Linear Regression）：$\hat{y} =\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1x$3. 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：$r_s = 1 - \frac{6\sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}$4. 相关系数的显著性检验（t检验）：$t = \frac{r}{\sqrt{\frac{1 - r^2}{n-2}}}$结论本文档列举了统计学领域常用的公式，包括描述统计学中的中心趋势度量、离散趋势度量和分布形状度量，推断统计学中的参数估计和假设检验，以及回归分析中的简单线性回归模型等相关公式。
统计学常用公式
统计学常用公式统计学是一门研究数据收集、分析、解释和表达的科学。
在统计学中，有许多常用的公式被广泛应用于数据处理和推断分析。
本文将介绍一些统计学常用公式，并对其进行说明和用途解释。
一、描述统计学公式1. 平均值（Mean）平均值是一组数据的总和除以数据的个数，即：$\bar{X} = \frac{X_1 + X_2 + \cdots + X_n}{n}$其中，$\bar{X}$表示平均值，$X_i$表示第i个数据，n表示数据的个数。
2. 中位数（Median）中位数是将一组数据按照大小排列后，处于中间位置的数值。
当数据个数为奇数时，中位数即为排列后正中间的数；当数据个数为偶数时，中位数为排列后中间两个数的平均值。
3. 众数（Mode）众数是一组数据中出现频率最高的数值。
4. 标准差（Standard Deviation）标准差衡量数据的离散程度，其计算公式为：$SD = \sqrt{\frac{(X_1 -\bar{X})^2 + (X_2 -\bar{X})^2 + \cdots + (X_n -\bar{X})^2}{n-1}}$5. 方差（Variance）方差是标准差的平方，即：$Var = SD^2$6. 百分位数（Percentile）百分位数是指一组数据中某个特定百分比处的数值。
比如，第25百分位数是将一组数据从小到大排列后，处于前25%位置的数值。
二、概率与统计公式1. 随机变量期望（Expectation）随机变量期望是描述随机变量平均值的指标，也称为均值。
对于离散型随机变量X，其期望计算公式为：$E(X) = \sum_{i=1}^{n} X_i \cdot P(X_i)$对于连续型随机变量X，其期望计算公式为：$E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x \cdot f(x)dx$其中，$X_i$表示随机变量X的取值，$P(X_i)$表示对应取值的概率，$f(x)$表示X的概率密度函数。
统计学公式汇总
统计学公式汇总统计学是研究数据收集、分析、解释和预测的一门学科。
在统计学中，有许多重要的公式被广泛应用于数据的处理和分析过程中。
本文将汇总一些常见的统计学公式，并简要介绍其应用场景和使用方法。
1. 均值（Mean）均值是统计学中最常用的概念之一，用于衡量一组数据的集中趋势。
对于一个样本集合，均值可以通过将所有观测值相加，然后除以样本容量来计算。
其数学公式如下：均值= ∑(观测值) / 样本容量2. 方差（Variance）方差是用于衡量一组数据的离散程度的指标。
方差越大，表示数据的离散程度越高；方差越小，表示数据的离散程度越低。
方差的计算公式如下：方差= ∑((观测值-均值)^2) / 样本容量3. 标准差（Standard Deviation）标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度，并且具有和原始数据相同的单位。
标准差的计算公式如下：标准差 = 方差的平方根4. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数用于衡量两组变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全的负相关，1表示完全的正相关，0表示无相关。
相关系数的计算公式如下：r = Cov(X,Y) / (σX * σY)5. 回归方程（Regression Equation）回归方程用于建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。
回归方程的一般形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xn表示自变量，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数，ε表示模型的误差项。
6. 样本容量和置信水平（Sample Size and Confidence Level）在统计学中，样本容量和置信水平是决定实验或调查结果可靠性的重要因素。
样本容量是指从总体中抽取的样本大小，而置信水平是指对总体参数的估计值的信任程度。
统计学主要计算公式
统计学主要计算公式统计学是研究数据收集、整理、分析、解释和呈现的科学。
在统计学中，有许多重要的计算公式被广泛应用于统计分析和推断，以下是一些常见的计算公式:1.平均值:平均值是一组数据的总和除以数据的数量。
公式:平均值=总和/数据数量2.中位数:中位数是一组有序数据中的中间值，将数据从小到大排列，若数据的数量为奇数，则中位数为中间的数值；若数据的数量为偶数，则中位数为中间两个数值的平均值。
3.众数:众数是一组数据中出现最频繁的值。
4.方差:方差是一组数据与其平均值的差的平方的平均值。
公式: 方差= (∑(xi-平均值)^2) / 数据数量5.标准差:标准差是方差的平方根，用于衡量一组数据的离散程度。
公式:标准差=√方差6.相关系数:用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。
公式: r = Cov(X,Y) / (SD(X) * SD(Y))其中，Cov(X,Y)表示X和Y的协方差，SD(X)和SD(Y)分别表示X和Y的标准差。
7.正态分布概率密度函数:正态分布是统计学中最重要的分布之一，其概率密度函数可以描述随机变量的分布。
公式:f(x)=(1/(σ*√(2π)))*e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))其中，μ表示均值，σ表示标准差，e表示自然常数。
8.合并概率公式:用于计算多个事件同时发生的概率。
公式:P(A∩B)=P(A)*P(B，A)其中，P(A)表示A事件发生的概率，P(B，A)表示在A事件发生的条件下B事件发生的概率。
9.条件概率公式:用于计算在已知其中一事件发生的条件下另一事件发生的概率。
公式:P(A，B)=P(A∩B)/P(B)其中，P(A，B)表示在B事件发生的条件下A事件发生的概率。
10.抽样误差公式:用于计算样本估计值与总体参数之间的误差。
公式:误差=Z*(标准误差)其中，Z表示置信水平对应的标准正态分布的分位数，标准误差表示样本估计的标准差。
这些计算公式是统计学中非常重要的工具，用于帮助我们理解和解释数据的特征和关系。
统计学常用公式汇总
《统计学原理》常用公式汇总（一）第三章统计整理a) 组距＝上限－下限b) 组中值＝（上限+下限）÷2c) 缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距d) 缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距第四章综合指标i. 相对指标1.结构相对指标＝各组（或部分）总量/总体总量2.比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值3.比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同类指标值4.强度相对指标＝某种现象总量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标5.计划完成程度相对指标＝实际数/计划数＝实际完成程度（%）/计划规定的完成程度（%）ii.平均指标1.简单算术平均数：2.加权算术平均数或iii.变异指标1.全距＝最大标志值－最小标志值2.差: 简单σ= ；加权σ=3.差系数:第五章抽样估计1.平均误差：重复抽样：不重复抽样：2.抽样极限误差3.重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目成数抽样时必要的样本数目4.不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目第七章相关分析1.相关系数2.配合回归方程ｙ＝ａ＋ｂｘ3.估计误：第八章指数分数一、综合指数的计算与分析(1)数量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体数量指标综合变动的方向和程度。
( - )此差额说明由于数量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。
(2)质量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体质量指标综合变动的方向和程度。
（ -）此差额说明由于质量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。
加权算术平均数指数=加权调和平均数指数=(3)复杂现象总体总量指标变动的因素分析相对数变动分析：= ×绝对值变动分析：- = ( - )×（ -）第九章动态数列分析一、平均发展水平的计算方法：(1)由总量指标动态数列计算序时平均数①由时期数列计算②由时点数列计算在间断时点数列的条件下计算：a.若间断的间隔相等，则采用“首末折半法”计算。
公式为：b.若间断的间隔不等，则应以间隔数为权数进行加权平均计算。
统计学原理常用公式
统计学原理常用公式1.样本均值公式:样本均值是用来估计总体均值的一种方法，公式为：\bar{x} = \frac{{\sum_{i=1}^n x_i}}{n}\]其中，\(\bar{x}\) 是样本均值，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值，\(n\) 是样本容量。
2.样本方差公式:样本方差是用来估计总体方差的一种方法，公式为：s^2 = \frac{{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}}{n-1}\]其中，\(s^2\) 是样本方差，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值，\(\bar{x}\) 是样本均值，\(n\) 是样本容量。
计算样本方差时使用的是无偏估计公式。
3.标准差公式:标准差是样本方差的平方根，公式为：s = \sqrt{s^2}\]其中，\(s\)是样本标准差。
4.离差平方和公式:离差平方和是指每个观察值与均值之差的平方的总和，公式为：\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\]5.切比雪夫不等式：切比雪夫不等式给出了随机变量与其均值之间的关系，公式为：P(，X-\mu，\geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}\]其中，\(X\) 是随机变量，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差，\(k\) 是大于零的常数。
6.二项分布的期望值和方差公式:二项分布用于描述在\(n\)次独立重复试验中成功的次数的概率分布。
其期望值和方差分别为：E(X) = np\]Var(X) = np(1-p)\]其中，\(X\)是二项分布随机变量，\(n\)是试验次数，\(p\)是单次试验成功的概率。
7.正态分布的概率密度函数和累积分布函数公式:正态分布描述了大部分自然现象中的连续性随机变量的分布。
f(x) = \frac{1}{{\sqrt{2\pi}\sigma}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]F(x) = \frac{1}{2}\left[1 + \text{erf}\left(\frac{x -\mu}{\sqrt{2}\sigma}\right)\right]\]其中，\(x\) 是正态分布的随机变量，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差，\(\text{erf}\) 是误差函数。
统计学公式汇总
统计学公式汇总（1） αβδμσνπρυt u F X s 2χ（2） 均数（mean ）：nX nX X X X n∑=+⋅⋅⋅++=21式中X 表示样本均数，X 1，X 2，Xn为各观察值。
（3） 几何均数（geometric mean, G ）：)lg (lg )lg lg lg (lg 121121nX n X X X X X X G n nn ∑--=+⋅⋅⋅++=⋅⋅⋅∙=式中G 表示几何均数，X 1，X 2，X n 为各观察值。
（4） 中位数（median, M ）n 为奇数时，)21(+=n X Mn 为偶数时，2/][)12()2(++=n n XX M式中n 为观察值的总个数。
（5） 百分位数 )%(L xx f x n f iL P ∑-⋅+= 式中Ｌ为Ｐx 所在组段的下限，f x 为其频数，i 为其组距，L f ∑为小于Ｌ各组段的累计频数。
（6） 四分位数(quartile, Q ) 第25百分位数P 25，表示全部观察值中有25%（四分之一）的观察值比它小，为下四分位数，记作Q L；第75百分位数P 75，表示全部观察值中有25%（四分之一）的观察值比它大，为上四分位数，记作Q U。
（7） 四分位数间距 等于上、下四分位数之差。
（8） 总体方差 NX 22)(μσ-∑=（9） 总体标准差 NX 2)(μσ-∑=（10）样本标准差 1/)(1)(222-∑-∑=--∑=n nX X n X X s （11）变异系数(coefficient of variation, CV ) %100⨯=X sCV （12）样本均数的标准误 理论值nX σσ=估计值ns s X =式中σ为总体标准差，s为样本标准差，n 为样本含量。
（13）样本率的标准误 理论值np )1(ππσ-=估计值np p s p )1(-=式中π为总体率，p 为样本率，n 为样本含量。
（14）总体率的估计：正态分布法，（n p p u p n p p u p /)1(,/)1(-⋅+-⋅-αα） 式中p为样本均数，s 为样本标准差，n 为样本含量。
统计学常用公式总结
心理统计常用公式总结1 、组数 K（总体分布为正态）（ N 为数据个数， K 取近似整数）2 、算术平均数3 、中数4 、众数5 、加权平均数，其中 W i 为权数，其中为各小组的平均数， n i 为各小组人数6 、几何平均数，其中 n 为数据个数， X i 为数据的值7 、调和平均数8 、方差与标准差，其中9 、变异系数，其中 S 为标准差， M 为平均数10 、标准分数，其中 X 为原始数据，为平均数， S 为标准差11 、全距R＝最大数－最小数12 、平均差13 、四分差，其中 L b 为该四分点所在组的精确下限， F b 为该四分点所在组以下的累加次数，和为该四分点所在组的次数， i 为组距， N 为数据个数14 、积差相关基本公式：，其中N 为成对数据的数目， S x 、 S y 分别为 X 和 Y 的标准差变形：差法公式：用估计平均数计算：用相关表计算：15 、斯皮尔曼等级相关，其中 D 为各对偶等级之差直接用等级序数计算：，其中 R X 、 R Y 分别为二变量各等级数有相同等级时：16 、肯德尔等级相关有相同等级：17 、点二列相关，其中是两个二分变量对偶的连续变量的平均数， p 、 q 是二分变量各自所占的比率， p+q=1 ， S t 是连续变量的标准差18 、二列相关，其中 S T 与是连续变量的标准差与平均数， y 为 P 的正态曲线的高度19 、多系列相关，其中 P i 为每系列的次数比率， y 1 为每一名义变量下限的正态曲线高度，y h 为每一名义变量上线的正态曲线高度，为每一名义变量对偶的连续变量的平均数， S t 为连续变量的标准差20 、总体为正态，σ 2 已知：21 、总体为正态，σ 2 未知：22 、23 、24 、。
统计学公式总结
简单平均差(未分组数据)平均差越大说明数据的离散程度越大.反之.
加权平均差(分组数据)
简单样本方差(未分组数据)P99
加权样本方差(分组数据)
简单样本标准方差(未分组数据)
加权样本标准差(分组数据)
标准分数 （变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。）
离散系数(变异系数)是一组数据的标准差与其相应的平均数之比..离散系数大,数据的离散程度大.反之..它们是成正比的.
( s标准差,x平均数)
（二）抽样分布主要公式
总体均值的置信区间（正态总体, 已知）P183
注意P184例题
总体均值的置信区间（未知, 大样本）P183
总体均值的置信区间（正态总体, 未知, 小样本）
总体比例的置信区间P187（ 注意P187.192例题）
估计总体均值时的样本容量P201(注意P202例题)
估计总体比例时的样本容量（三）假来自检验一个总体参数的检验
总体均值的检验
(大样本检验方法的总结)
假设
双侧检验
左侧检验
右侧检验
假设形式
H0:=
H1 :(
H1：
H0 :(
H1 :<
H1：<
H0 :(
H1 :>
H1：>
统计量
已知
( 未知:
拒绝域
(小样本检验方法的总结)
假设
双侧检验
左侧检验
右侧检验
假设形式
H0:=
H1 :(
H1：
H0:(
H1 :<
H1：<
H0 :(
H1 :>
H1：>
统计学计算公式大全
统计学计算公式大全统计学是数学中一个重要的分支，它利用分析数据，抽象出具有相似特征的概念，研究其变化规律、发展趋势，为决策提供重要的依据。
统计学涉及的范畴较广，涉及统计数据的收集、分析处理、描述抽象、模型建立、推理预测等数学计算技术，其中重要的组成部分就是计算公式，下面就是统计学计算公式大全。
一、抽样调查统计1、样本量的计算公式：n=N/ (1+N*e2/δ2)其中：n为样本量，N为总体量，e为期望的标准误差，δ为期望的置信度。
2、样本抽取a)取系统抽样公式:Pi=Di/n其中：Pi为抽取的概率，Di为分层抽样时的各层系统抽样量，n 为总体量。
b)层抽样公式:Di=ni/ni+N1+…+Nk其中：Di为分层抽样时的各层系统抽样量，ni为各层抽样量，N1+…+Nk为总体量。
3、数据分析a)差、方差、标准差极差X=Xmax-Xmin方差S2=G2S/(n-1)标准差S=根号[G2S/(n-1)]其中：Xmax，Xmin为所有样本数据的最大值和最小值，G1S和G2S分别为样本一阶矩和二阶矩，n为样本量。
b)值、中位数均值：X=G1S/n中位数：中位数=X((n+1)/2)其中：G1S为样本一阶矩，n为样本量。
c)分位数百分位数：Xp=(n+1)P/100其中：P为百分位数，n为样本量二、两个样本的比较1、大样本检验a) t检验t=X1-X2/S其中：X1，X2分别为样本1和样本2的均值，S为两个样本总体方差的平均值。
b) F检验F=S12/S22其中：S12，S22分别为样本1和样本2的方差。
2、小样本检验a) Z检验z=X1-X2/S其中：X1，X2分别为样本1和样本2的均值，S为样本1和样本2的总体标准差的平方根。
b)2检验χ2=∑[(Oi-Ei)2/Ei]其中：Oi，Ei分别为样本的实际频数和期望频数。
三、数据回归分析1、回归分析公式Y=a+bX其中：Y，X分别为回归变量，a，b分别为回归系数。
统计学计算公式范文
统计学计算公式范文统计学是一门研究数据收集、数据整理、数据分析和数据解释的科学。
它涵盖了许多数学和概率的知识，应用于各个领域，包括经济学、社会学、心理学等等。
在统计学中，有许多常用的计算公式，本文将会介绍一些常见的统计学计算公式。
一、描述统计学计算公式1.平均数平均数（Mean）是一组数据的算术平均值，计算公式为：Mean = (X1 + X2 + X3 + ... + Xn) / n2.中位数中位数（Median）是将数据按升序排列后，位于中间位置的值（如果数据个数为奇数），或位于中间两个位置的值的平均值（如果数据个数为偶数）。
计算公式为：Median = (X[(n+1)/2] + X[(n+1)/2+1]) / 2 （数据个数为偶数）Median = X[(n+1)/2] （数据个数为奇数）3.众数众数（Mode）是一组数据中出现次数最多的值。
计算公式为：找到出现次数最多的值即可。
4.方差方差（Variance）度量了一组数据的离散程度。
计算公式为：Variance = Σ((Xi - Mean)²) / (n-1)5.标准差标准差（Standard Deviation）是方差的平方根，用于衡量一组数据的离散程度。
计算公式为：Standard Deviation = √Variance二、概率论计算公式1.随机变量的期望随机变量的期望是衡量随机变量的平均值，计算公式为：E(X)=Σ(X*P(X))2.随机变量的方差随机变量的方差是衡量随机变量的离散程度，计算公式为：Var(X) = Σ(X² * P(X)) - [E(X)]²3.协方差协方差（Covariance）刻画了两个变量间的线性关系程度，计算公式为：Cov(X, Y) = Σ((Xi - Mean(X)) * (Yi - Mean(Y))) / (n-1)4.相关系数相关系数（Correlation Coefficient）度量了两个变量之间的线性关系强度和方向，计算公式为：Corr(X, Y) = Cov(X, Y) / (Standard Deviation(X) * Standard Deviation(Y))三、假设检验计算公式1.标准误差标准误差（Standard Error）衡量样本统计量与总体参数之间的差异。
统计学原理重要公式
统计学原理重要公式1.样本均值公式：样本均值是样本数据的总和除以样本的大小。
它的公式是：$$ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i $$其中，n是样本的大小，xi是第i个观测值。
2.总体均值公式：总体均值是从总体中取得的全部样本数据的总和除以总体的大小。
它的公式是：$$ \mu = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i $$其中，N是总体的大小，xi是第i个观测值。
3.样本方差公式：样本方差是样本数据与样本均值差的平方和的平均值。
它的公式是：$$ s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 $$其中，n是样本的大小，xi是第i个观测值，$ \bar{x} $是样本均值。
4.总体方差公式：总体方差是总体数据与总体均值差的平方和的平均值。
它的公式是：$$ \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2 $$其中，N是总体的大小，xi是第i个观测值，$ \mu $是总体均值。
5.样本标准差公式：样本标准差是样本方差的平方根。
它的公式是：$$ s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} $$其中，n是样本的大小，xi是第i个观测值，$ \bar{x} $是样本均值。
6.总体标准差公式：总体标准差是总体方差的平方根。
它的公式是：$$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2} $$其中，N是总体的大小，xi是第i个观测值，$ \mu $是总体均值。
7.样本比例公式：样本比例是样本中具有一些特征的观测值的比例。
$$ p = \frac{x}{n} $$其中，n是样本的大小，x是具有特征的观测值的数量。
国民经济统计与概论常用公式
国民经济统计与概论常用公式国民经济统计与概论包含了很多常用的公式，这些公式对于研究和分析国民经济的发展和改善非常重要。
以下是一些常用的公式：1.GDP（国内生产总值）：GDP表示一个国家在一定时间内生产的所有最终商品和服务的价值。
它可以通过以下公式计算：GDP=C+I+G+(X-M)其中，C表示消费支出，I表示投资支出，G表示政府支出，X表示出口，M表示进口。
2.GDP增长率：GDP增长率表示一个国家经济增长的速度，可以通过以下公式计算：GDP增长率=(当前年份的GDP-前一年份的GDP)/前一年份的GDP3.GDP平减指数：GDP平减指数是用于进行国民经济统计的常用指标，可以通过以下公式计算：GDP平减指数=(当前年份的GDP/基年份的GDP)*100其中，基年份的GDP被设置为100。
4.人均GDP：人均GDP表示一个国家每个人的平均收入水平，可以通过以下公式计算：人均GDP=GDP/总人口数5.通货膨胀率：通货膨胀率是一个国家货币购买力减少的速度，可以通过以下公式计算：通货膨胀率=(当前年份的物价指数-前一年份的物价指数)/前一年份的物价指数6.就业率：就业率表示一个国家的劳动力参与就业的比例，可以通过以下公式计算：就业率=就业人口数/劳动力人口数7.失业率：失业率表示一个国家的劳动力中没有就业的比例，可以通过以下公式计算：失业率=失业人口数/劳动力人口数8.劳动生产率：劳动生产率表示一个人的单位劳动时间内创造的价值，可以通过以下公式计算：劳动生产率=GDP/就业人口数以上是一些国民经济统计与概论中常用的公式。
这些公式可以帮助我们更好地理解和分析一个国家的经济状况，为制定经济政策和评估经济提供基础数据。
《统计学原理》公式
《统计学原理》公式大全一、统计整理1．组距=上限 - 下限 2．组中值（1）闭口组2下限上限组中值+= （2）开口组组中值①2相邻组组距上限值缺下限的开口组的组中-= ②2相邻组组距下限值缺上限的开口组的组中+= 二、综合指标1．计划完成相对数 ＝计划任务数实际完成数2．计划执行进度 =计划期计划任务累计数数一时间的实际完成累计自计划执行之日起至某3．结构相对数 ＝总体总量总体中某部分数值4．总体中另一部分数值总体中某部分数值比例相对数=5．值另一总体的同类指标数某总体的某指标数值比较相对数=6．的总量指标数值另一性质不同但有联系某一总量指标数值强度相对数=7．基期指标数值报告期指标数值动态相对数=8．总体单位总量总体标志总量算术平均数=9．简单算术平均数 x —=nxn x x x n ∑=+++ 21 10．加权算术平均数 x —=∑∑=∑+++f xf f f x f x f x n n 2211 11．简单调和平均数 ∑=-xN x H 112．加权调和平均数 ∑∑=-mxmx H 113．极差（R ）= 最大标志值 — 最小标志值14．简单平均差 D A ⋅=nx x∑-—15．加权平均差 D A ⋅=∑-fx x —16．简单标准差 nx x ∑-=)(—2σ17．加权标准差 ∑∑-=ffx x )(—2σ三、抽样推断1．重复抽样条件下的抽样平均数的抽样平均误差 nx σμ2=2．重复抽样条件下的抽样成数的抽样平均误差 nP P p )1(-=μ 3．不重复抽样条件下的抽样平均数的抽样平均误差 )1(2N nn x -=σμ4．抽样成数的抽样平均误差 )1()1(Nnn P P p --=μ 5．抽样平均数的抽样极限误差 =∆xμ-⋅x t 6．抽样成数的抽样极限误差=∆pμp t ⋅7．概率度 t =μxx ∆ t = μpp ∆8．总体均值的区间估计 x __±∆x9．总体比例的区间估计 p ±∆P四、统计指数1．个体价格指数 p pk p 01=2．个体产量指数 q q k q 01=3．个体成本指数 z z k z 01=4．数量指标综合指数 ∑∑=p q p q k q 00015．质量指标综合指数 ∑∑=p q p q k p 01116．加权算术平均数指数 ∑∑⋅=p q p q k k q q 0007．加权调和平均数指数 ∑⋅∑=p q k p q k pp 111118．可变构成指数 ∑∑∑∑⋅⋅==)()(00011101_________f x f f x x x k 可变9．固定构成指数 ∑∑∑∑⋅⋅=)()(110111___f f x f x k 固定10．结构影响指数 ∑∑∑∑⋅⋅=)()(00110___f x f f x k 结构11．指数体系相对数形式 k k k p q qp ⨯= 即∑∑⨯∑∑=∑∑p q p q p q p q p q p q 011100010011 绝对数形式：)()(011100010011∑∑-+∑∑-∑∑=-p q p q p q p q p q p q五、动态数列1．根据时期数列计算平均发展水平 n a na a a a n ∑=+++=21—2．根据间隔相等的连续时点数列计算平均发展水平n a na a a a n ∑=+++=21—3．根据间隔不等的连续时点数列计算平均发展水平∑∑=ffa a —4．根据间隔相等的间断时点数列计算平均发展水平1221222132113221—-++++=-++++++=--n n a a a a a a a a a a a a nn nn5．根据间隔不等的间断时点数列计算平均发展水平f f f f aa f a a f a a a n n n n 12111232121—222---+++++++++= 6．根据相对数动态数列或平均数动态数列计算平均发展水平ba c ———=7．增长量 = 报告期水平 一 基期水平 8．逐期增长量=报告期水平一前一期水平，用符号表示为：a a ，，a a ，a a ，a a n n 1231201----- 9．累计增长量 = 报告期水平一某一固定基期水平用符号表示为：a a ，，a a ，a a ，a a n 0030201---- 10．各期的逐期增长量之和等于最后一个时期的累计增长量，用公式表示为： a a a a a a a a a a n n n 01231201)()()()(-=-++-+-+--11．相邻两个时期的累计增长量之差等于相应时期的逐期增长量，用公式表示为： a a a a a a n n n n 1010)()(---=---12．年距增长量 = 本期发展水平 - 去年同期发展水平 13．1-==时间数列的项数累计增长量逐期增长量的个数逐期增长量之和平均增长量14．基期水平报告期水平发展速度=15．前一期水平报告期水平环比发展速度=用符号表示为：a a a a a a a a n n 1231201,,,,- 16．某一固定基期水平报告期水平定基发展速度=用符号表示为：a a a a a a a a no o 03201,,,,17．定基发展速度等于相应时期内的各环比发展速度的连乘积，用符号可表示为：a a a a a a a a n n 1231201-⨯⨯⨯⨯ =aa n 018．相邻两个定基发展速度之比等于相应时期的环比发展速度，用符号可表示为：a a a a a a n nn n 1010--=÷19．去年同期发展水平本期发展水平年距发展速度=20．11-=-=-==发展速度基期水平报告期水平基期水平基期水平报告期水平基期水平报告期增长量增长速度21．1-=-==环比发展速度前一期水平前一期水平报告期水平前一期水平逐期增长量环比增长速度 22．1-=-==定基发展速度某一固定基期水平某一固定基期水平报告期水平某一固定基期水平累计增长量定基增长速度23．()1-==年距发展速度月或季去年同期发展水平年距增长量年距增长速度24．平均发展速度的计算公式为：ninnx x x x x x ∏=⋅⋅⋅⋅= 321—由于环比发展速度的连乘积等于相应定基发展速度，因此平均发展速度的公式可写成：non a a x =—25．平均增长速度 = 平均发展速度 一1 26．100100100%1前一期水平前一期水平期增长量逐期增长量环比增长速度逐期增长量的绝对值增长=⨯=⨯=。
数据分析入门：必须掌握的15个统计学公式
数据分析入门：必须掌握的15个统计学公式算数平均数通过算术平均数，可以求出一定观察期内预测目标的时间数列的算术平均数，以作为下期预测值。
调和平均数调和平均数又称倒数平均数，是变量倒数的算术平均数的倒数。
(1)简单平均式(2)加权平均式几何平均数几何平均数多用于计算平均比率和平均速度。
(1) 简单几何平均法(2) 加权几何平均法众数众数是指社会经济现象中最普遍出现的标志值。
从分布角度看，众数是具有明显集中趋势的数值。
L——众数所在组下限；U——众数所在组上限；▲1——众数所在组次数与其下限的邻组次数之差；▲2——众数所在组次数与其上限的邻组次数之差；d——众数所在组组距。
中位数中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。
在数列中出现了极端变量值的情况下，用中位数作为代表值要比用算术平均数更好，因为中位数不受极端变量值的影响。
极差极差是指总体各单位的两个极端标志值之差。
R＝最大标志值－最小标志值四分位差四分位差是指将各个变量值按大小顺序排列，然后将此数列分成四等份，所得第三个四分位上的值与第一个四分位上的值的差。
主要用于测度顺序数据的离散程度。
Q = Q3 − Q1其中：Q1的位置=(n+1)/4Q3的位置=3(n+1)/4方差/标准差方差和标准差也是根据全部数据计算的，它反映了每个数据与其均值相比平均相差的数值，因此它能准确地反映出数据的离散程度。
设总体方差为σ2，对于未经分组整理的原始数据，方差的计算公式为：对于分组数据，方差的计算公式为：方差的平方根即为标准差，其相应的计算公式为：(1) 未分组数据(2) 分组数据平均差平均差是总体各单位标志对其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。
它综合反映了总体各单位标志值的变动程度。
平均差越大，则表示标志变动度越大，反之则表示标志变动度越小。
在资料未分组的情况下，平均差的计算公式为：变异系数变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。
统计学计算公式总结
第三章 平均指标 题型1.计算平均指标（算术、调和、几何平均数）2.比较平均数代表性大小3、计算变异指标（主要是平均差、标准差, 变异系数的计算）ff iff nf f n n n i n x xx xG x x x x G ∑∑∏=⋅⋅⋅=∏=⋅⋅⋅= 212121::加权几何平均数简单几何平均数第四章 抽样估计1.区间估计（总体均值、总体成数区间估计以及总体总量指标的区间估计）2.样本容量的确定重复抽样的抽样平均误差 1.抽样平均数的平均误差 2.抽样成数的平均误差不重复抽样的平均误差 1.抽样平均数的平均误差:22xx -=σx AD n n x σσσ==2)(nP P p )1()(-=σ)1()(2Nnn x -=σσ2.抽样成数的平均误差:重复抽样 不重复抽样估计总体平均数估计总体成数或第七章相关和回归1.相关分析（相关系数的计算）2.一元线性回归模型的建立3.r 、b 含义及关系回归)1()1()(Nnn P P p --=σ)(2x Z x σα=∆p p x x p P p x X x ∆+≤≤∆-∆+≤≤∆-2220x t n ∆=σ22222σσt N Nt n x +∆=220)1(pp p t n ∆-=)1()1(222p p t N p p Nt n p -+∆-=N n n n 001+=2222)()(y y x x y x xy r -⋅--=⎪⎩⎪⎨⎧-=--=∑∑∑∑∑xb y a x x n y x xy n b 22)(xxxyL L x x n y x xy n b =--=∑∑∑∑∑22)(xyrb σσ=Np PN N p N x N X N x p p x x )()()()(∆+≤≤∆-∆+≤≤∆-)(2p Z p σα=∆第八章 时间数列 1.序时平均数的计算 2.长期趋势的测定3.水平指标和速度指标的结合（增长量、平均增长量、平均发展水平、发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度、增长1%的绝对值）间隔相等的时点数列 间隔不相等的时点数列相对数或平均数时间数列一般方法 N简捷法N第九章 指数1.综合指数计算和因素分析2.平均数指数计算和因素分析n a a ∑=→时期数列12111232121222---+++++++=n n n n f f f f a a f a f a ∑∑=1011qp q p K p ∑∑=01pq p q K q )(0010000001∑∑∑∑=⋅=q p q p q p q p q q K q )(101111111∑∑∑∑=⋅=qp q p pp q p qp K p。
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二次曲线方程（抛物线）
说明：该b的计算公式与相关系数r的计算公式极为相似，可结合记忆。
相关系数：
统计指数
公式名称
数学公式
说明
综合指数
总指数
相对数综合指标联系：
即：
＝ *
绝对数综合指标联系：
即：
＝ +
数量指数
（拉氏）
价格指数
（派氏）
字母含义
报告期价格， 基期价格；
报Hale Waihona Puke 期数量， 基期数量；相关说明：
：众数所在组的次数与后一组次数之差
上限公式
平均差
简单平均
：平均差
加权平均
公式名称
数学公式
说明
说明
字母含义
标准差
标准差：开（ ）根号
方差：不开（ ）根号
简单平均
：标准差
总体：
加权平均
样本：
方差
简单平均
：方差
加权平均
全距系数
分母均为
：全距系数
：全距
：平均差系数
：平均差
平均差系数
标准差系数
时期数列平均发展水平
2、两相邻时期定期发展速度相除＝相应环比发展速度
＝报告期水平/前一期水平
环比
增长速度
定基
定基发展速度-1
环比
环比发展速度-1
平均发展速度
1、等于各环比发展速度连乘开n次方根
2、等于n次方根下报告期水平/基期水平
平均增长速度
平均发展速度-1
回归方程
公式名称
数学公式
说明
说明
回归方程
（方程式）
直线回归
当 时：
不重置抽样
前提是在样本均值 为正态分布或样本容量足够大（即 ）
重置
抽样
抽样平均误差
平均数
不重置抽样
1、不重置抽样比重置抽样多加个（ ），此项为修正系数。
2、抽样平均数为样本标准差，抽样成数为样本成数*（1-样本成数）
成数：
平均数：
重置
抽样
成数：
抽样极限误差
平均数：
不重置抽样
成数：
平均数：
重置
抽样
成数：
：平均发展水平
：各期的发展水平
：时期数
：对应指标数值持续的天数
时点数列平均发展水平
连续时点
间隔相等
间隔不等
平均发展水平
相对数和平均数
增长量
逐期增长量之合＝累计增长量
累计
报告期-基期
逐期
平均增长量
累计增长量/n-1
公式名称
数学公式
说明
说明
发展速度
＝报告期水平/基期水平
定基
1、各环比发展速度连乘＝定基发展速度
公式名称
数学公式
说明
样本数的确定
平均数：
不重置抽样
成数：
平均数：
重置
抽样
成数：
拉氏指标体系，把同度量因素固定在基期，派氏指标体系把同度量因素固定在报告期。
参数估计
公式名称
数学公式
说明
抽样元素计算公式
不重置抽样
：可抽取的样本数
：样本元素
：容量样本数
：代表（例如4个样本元素其代表的意思就是4*3*2*1）
：代表（例如抽取样本容量为2的样本其意思是2*1）
重置
抽样
样本均值标准误差（ ）与总体均值标准差( )的关系
公式名称
数学公式
说明
字母含义
次数密度
各组次数/组距
组距
（最大值-最小值）/组数
全距/1+3.322*lgN
全距/组数
组中值
（上限+下限）/2
上限-相邻组的组距/2
开口组只有上限
下限+相邻组的组距/2
开口组只有下限
算术平均数
简单
：平均数
：单位变量值
：总体单位数
：权数
加权
调和平均数
简单
：平均数
：单位变量值
：总体单位数
：权数
加权
几何平均数
简单
：平均数
：项数
：连乘
加权
中位数
下限公式
：中位数
：中位数所在的下限
：中位数所在的下限
：中位数所在的上限
：中位数所在组前各组累计数
：中位数所在后各组累计数
：中位数所在组的次数
：中位数所在组的组距
上限公式
众数
下限公式
：众数
：中位数所在的下限
：中位数所在的上限
：众数所在组的次数与前一组次数之差