统计学名词解释95007
统计学名称解释
统计学名称解释第⼀章⼀、名词解释1、参数(parameter):也叫参变量,就是⼀个变量。
如果我们引⼊⼀个或⼀些另外得变量来描述⾃变量与因变量得变化,引⼊得变量本来并不就是当前问题必须研究得变量,我们把这样得变量叫做参变量或参数。
描述总体特征得概括性数字度量,它就是研究者想要了解得总体得某种特征值。
2、统计量(statistic):描述样本特征得数,就是统计理论中⽤来对数据进⾏分析、检验得变量。
3、总体(population):根据研究⽬得确定得研究对象得全体。
当研究有具体⽽明确得指标时,总体就是指该项变量值得全体。
4、样本 (sample):从总体中随机抽取得部分观察单位,总体中有代表性得⼀部分。
5、同质 (homogeneity):就是指观察单位(研究个体)间被研究指标得影响因素相同。
6、变异 (variation):同质事物个体间得差异。
来源于⼀些未加控制或⽆法控制得甚⾄不明原因得因素。
7、概率 (probability):度量随机事件发⽣可能性⼤⼩得⼀个数值,就是⼀个在0到1之间得实数。
8、抽样误差 (sampling error):由于抽样所造成得样本统计量与总体参数得差别。
三、简答题1、统计学得基本步骤有哪些？设计、搜集、整理、分析资料2、总体与样本得区别与关系？区别:总体:根据研究⽬得确定得研究对象得全体。
当研究有具体⽽明确得指标时,总体就是指该项变量值得全体。
样本:总体中有代表性得⼀部分。
联系:总体包含样本,样本就是总体中得⼀部分3、抽样误差产⽣得原因有哪些？可以避免抽样误差吗？产⽣原因:(1)总体单位得标志值得差异程度。
差异程度愈⼤则抽样误差愈⼤,反之则愈⼩。
(2)样本单位数得多少。
在其她条件相同得情况下,样本单位数愈多,则抽样误差愈⼩。
(3)抽样⽅法。
抽样⽅法不同,抽样误差也不相同。
⼀般说,重复抽样⽐不重复抽样,误差要⼤些。
(4)抽样调查得组织形式。
抽样调查得组织形式不同,其抽样误差也不相同,⽽且同⼀组织形式得合理程度也会影响抽样误差。
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
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
统筹学统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。
总体：就是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。
参数：是描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本：是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。
变量：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。
总体参数：描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本统计量：是根据样本数据计算出来的样本指标，用来描述样本的数量特征。
普查：为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。
抽样调查：是按随机原则，从总体中抽选部分单位进行观察，并根据部分单位（样本）的调查数据，从数量方面推断总体参数的一种非全面调查。
统计分组：根据被研究现象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分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。
统计表：指显示统计整理结果的表格，就是把通过整理的调查数据，使其成为得以说明现象总体数量特征的分组数据，并按一定顺序排列而形成的表格。
时期数据：反映现象总体在一段时期内发展变化总结果的总量指标。
时点指标：反映现象总体在某一的点（瞬间）上所处状况的总量指标。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
时间序列：将反映某种现象的统计指标在不同时间上的数值，按时间顺序排列而成的序列。
发展水平：时间序列中的每一项指标数值，都称为发展水平，它反映了某种现象在一定时期或时点所达到的规模和水平。
平均发展水平：将不同时间的发展水平加以平均而得到的平均数。
发展速度：是反映现象发展变化快慢程度的动态相对指标，是根据两个不同时期的发展水平对比求得的。
环比发展速度：是时间序列中报告期发展水平与前期发展水平之比，表明现象逐期发展变化的方向和程度。
定基发展速度：是报告期发展水平与某一固定时期发展水平（最初发展水平）之比，说明现象在较长时期内总的发展变动方向与程度。
年距发展速度：反映报告期发展水平对于上年同期发展水平的变化方向与程度。
统计学 名词解释
1.统计报表:是按照国家有关法规的规定,自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据的一种调查方式。
2.长期趋势:是指现象在一段相当长的时期内所表现的沿着某一方向的持续发展变化。
3.同度量因素:是指在总指数编制中,使原来不能直接相加的现象的量过渡到可以相加的那个因素。
4.统计指数:广义上,指数是用以测定某个变量在时间或空间上变动程度和方向的相对数 狭义上,指数是一种特殊的相对数,用来表明复杂经济现象总体数量的综合变动。
5.统计分组:是数据整理中的一项重要工作,它足根据统计研究的需要,将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。
6.抽样调查:是从调查对象的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数量特征的一种非全面调查方法。
7.区间估计:就是根据样本估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围。
8.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。
9.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。
10.一致性：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。
11.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。
12.备择假设：与原假设逻辑相反的假设。
13.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。
14.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。
15.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。
16.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17.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。
18.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19.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。
统计学名词解释
1、统计学：是运用数理统计的基本原理和方法研究预防医学和卫生事业管理中资料的收集，整理和分析的一门应用科学。
具体地讲，是按照设计方案去收集、整理、分析数据，并对数据结果进行解释，从而做出比较正确的结论。
2、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。
3、变异：同一性质的事物，其观察值（变量值）之间的差异。
4、抽样研究：从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，用样本指标推论总体，最终达到了解总体的目的。
这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。
5、统计描述：用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体的某种现象或特征。
6、统计推断：根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。
7、概率：是指某事件出现可能性大小的度量，以符号P表示。
8、医学参考值范围：参考值范围又称正常值范围。
医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的参考值范围。
9、正态分布规律：实际工作中，经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数，用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数，或变量值落在该区间的频数或概率。
10、可比性：是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相同或相近。
11、动态数列：是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
12、抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。
13、标准误：表示样本均数间变异程度。
14、率的抽样误差：抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差，率之间的差异称为率的抽样误差。
15、参数估计：是指用样本指标（称为统计量）估计总体指标（称为参数）。
16、可信区间：总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间，即该区间以一定的概率（如95%或99%）包含总体参数。
统计学的名词解释
统计学的名词解释统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，旨在通过收集和解析数据来支持决策过程和了解现象。
统计学涉及一系列概念和方法，包括数据收集、数据描述性统计、概率理论、假设检验、统计推断和回归分析等。
1. 数据收集：统计学中的第一步是收集数据。
数据可以通过各种方法获得，包括实地观察、实验、调查问卷和从现有的数据集中获取等。
2. 数据描述性统计：在收集到数据后，统计学家使用描述性统计来总结和描述数据的特征。
描述性统计包括计算数据的平均数、中位数、众数、标准差和百分位数等。
3. 概率理论：概率理论是统计学的基石之一。
它研究随机现象发生的可能性，并给出事件发生的数学表达。
概率理论为统计推断和建立模型提供了理论基础。
4. 假设检验：假设检验用于确定一个观察结果是否与一个给定的假设相符。
它提供了一种确定性地评估研究或实验结果的方法，并决定是否拒绝或接受一个假设。
5. 统计推断：统计推断是通过对样本数据进行分析和推断来对总体进行推断的过程。
它使用样本数据估计总体参数，并根据这些估计进行一些统计判断。
6. 回归分析：回归分析是一种统计方法，用于建立和探索变量之间的关系。
它可以用来预测一个变量（因变量）如何随着其他变量（自变量）的变化而变化。
7. 统计模型：统计模型是由统计学方法和理论构建的数学表达式，用于描述和解释观察数据之间的关系。
统计模型可以是简单的线性模型，也可以是更复杂的非线性模型。
8. 抽样方法：在统计学中，由于往往难以调查每一个个体或观察每一个事件，人们通常采用抽样方法来从总体中选择一部分样本进行研究。
常见的抽样方法包括随机抽样和分层抽样等。
9. 统计图表：统计图表是一种可视化数据的方式，用来展示和比较数据。
常见的统计图表包括柱状图、饼图、散点图和箱线图等。
10. 多元统计分析：多元统计分析是一项通过同时考虑多个变量来分析数据的方法。
它包括主成分分析、因子分析和聚类分析等。
总之，统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它运用一系列概念和方法来帮助人们理解数据，并从中获取有关现象和决策的信息。
完整版)统计学名词解释
完整版)统计学名词解释统计学名词解释第一章绪论在统计学上，随机变量指的是取值之间不能预料到的变量。
总体，又称母全体或全域，是指具有某种特征的一类事物的全体。
构成总体的每个基本单元称为个体。
从总体中抽取的一部分个体称为样本。
次数指的是某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。
频率，又称相对次数，指某一事件发生的次数被总的事件数目除，即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。
概率指某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。
一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值。
参数，又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。
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。
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。
简单次数分布表适合数据个数和分布范围比较小的时候用，它是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。
而分组次数分布表适合数据个数和分布范围比较大的时候用。
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。
分组次数分布表的编制步骤包括求全距、定组距和组数、列出分组组距、登记次数和计算次数。
相对次数分布表用频数比率或百分数来表示次数，而累加次数分布表则把各组的次数由下而上或由上而下加在一起。
最后一组的累加次数等于总次数。
双列次数分布表用同一个表表示有联系的两列变量的次数分布。
而不等距次数分布表则适用于像工资级别和年龄分组这样的不等距数据。
需要注意的是，归组效应是分组次数分布表的缺点之一，因为原始数据不见了，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。
统计学名词解释
1、统计学统计学是一门说明怎样去收集、整理、显示、描绘、剖析数据和由数据得出结论的一系列观点、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、适用性很强的通用方法论科学。
2、指标和标记标记是说明整体单位属性或特色的名称。
指标是说明整体综合数目特色和数目关系的数字资料。
3、整体、样本和单位统计整体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、拥有某种共同性质的很多个体所构成的整体。
简称整体。
构成整体的个体则称为整体单位，简称单位。
样本是从整体中抽取的一部分单位。
4、统计检查统计检查是依据统计研究的目的和要求、采纳科学的方法，有组织有计划的收集统计资料的工作过程。
它是获得统计数据的重要手段。
5、统计绝对数和统计相对数反应整体规模的绝对数目值，在社会经济统计中称为总量指标。
统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反应现象间的联系和对照关系。
6、期间指标和时点指标期间指标是反应整体在一段期间内累计总量的数字资料，是流量。
时点指标是反应整体在某一时辰上拥有的总量的数字资料，是存量。
7、抽样预计和假定查验抽样预计是指依据所抽取的样本特色来预计整体特色的统计方法。
假定查验是先对整体的某一数据提出假定，而后抽取样本，运用样本数据来查验假定建立与否。
8、变量和变异标记的详细表现和指标的详细数值会有差异，这类差异就称为变异。
数目标记和指标在统计中称为变量。
9、参数和统计量参数是反应整体特色的一些变量，包含整体均匀数、整体方差、整体标准差等。
统计量是反应样本特色的一些变量，包含样本均匀数、样本方差、样本标准差等。
10、抽样均匀偏差样本均匀数与整体均匀数之间的均匀失散程度称之为抽样均匀偏差，简称为抽样偏差。
重复抽样的抽样均匀偏差为整体标准差的1/n 。
11、抽样极限偏差抽样极限偏差是指样本统计量和整体参数之间抽样偏差的可能范围。
我们用样本统计量改动的上限或下限与整体参数的绝对值表示抽样偏差的可能范围，称为极限偏差或同意偏差。
(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--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。
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 名词解释
1.统计学：是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考2.统计总体：根据统计研究目的确定的所研究对象的全体3.总体单位：构成总体的个别单位4.统计指标：是反映同类社会经济现象总体综合数量特征的范畴及其数值5.描述统计学：是研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工梳理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征的一门学科6.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支7.统计调查：根据统计活动的目的所确定的统计指标，把研究对象中各总体单位的某些必须了解的特征记录下来8.抽样调查：是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查并据以对于全部调查研究对象做出估计和推断的一种调查方法9.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10.普查：是为了某种特定的目的而专门组织的一次性的全面调查11.典型调查：根据调查目的和要求，在对调查对象进行初步分析的基础上，有意识的选取少数具有代表性的典型单位进行深入细致的调查研究，捷以认识同类事物的发展变化规律及本质的一种非全面调查12.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13.统计整理：根据统计研究的任务与要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行分组、汇总、使其条理化、系统化的工作过程14.统计资料：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15.复杂现象总体：各单位的标志值和单位数不可以相加的总体16.简单现象总体：各单位的标志值何单位数可以相加的总体17.统计分布：在统计分组的基础上，把总体的所有单位按组归排列18.全距：用来表示统计资料中的变异数量，其最大值与最小值之间的差距19.组中值：是上下限之间的中点数值，以代表各组标志值的一般水平20.统计表：统计调查所得来的原始资料，经过整理，得到说明社会现象及其发展过程的数据，把这些数据按一定的顺序排列在表格中，就形成“统计表”21.总量指标：是用来反映社会经济现象在一定条件下的总规模，总水平或工作总量的统计指标22.相对指标：是质量指标的一种表现形式23.平均指标：反映同质总体内某一数量标致在具体时间、地点、条件下到达的一般水平的综合指标24.中位数：代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分25.标准差：总体各单位标准值与其平均数离差平方的算数平均数的平方根26.动态数列：将某种现象在时间上变化发展的一系列同类的统计指标，按照时间先后顺序排列，就形成一个动态数列27.时期数列：在绝对数时间数列中，如果每一指标是反映某现象在一段时间内发展过程的总量28.发展速度：反映社会经济发展程度的相对指标，他是现象的报告期水平与基期水平之商29.增长速度：反映社会现象在时间上的增长程度的相对数，用百分率或倍数表示30.指数：根据某些采样股票或债券的价格所设计并计算出来的统计数据31.抽样误差：是指用样本统计值与被推断的总体参数出现的偏差。
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。
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一、名词解释总体：指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合；或者说是某一变数的全部可能值的集合；或性质相同的个体组成的整个集团。
样本：从总体中取出来用作分析、研究的个体称样本。
随机样本：总体中的每个总体单位都有同等的机会被抽取为样本单位，由这种方法抽得的样本叫随机样本。
（用随机抽样的方法，从总体中抽出一个部分；等概率抽取的样本。
）随机抽样：保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。
复置抽样：保证总体中的每个个体在每次抽样中都有同等的概率被取为样本。
样本容量：样本中包含的单位数称为样本容量。
（样本中变量的个数。
） 观察值：每一个体的某一性状测定值叫做观察值。
变数：若干有变异的观察值叫随机变数，简称变数。
连续性变数：指在任意两个变量之间都有可能存在只有微量差异的第三个变量存在，这样一类变数称为连续性变数。
间断性变数：只能取整数的一类变数。
参数：由总体获得的代表总体的特征数。
（描述总体的特征数，如μσ 。
）统计数：由样本获得的代表样本的特征数。
（描述样本的特征数。
）数量资料（数量性状资料）：以测量或称重的方式获取的试验资料称为数量资料。
计量资料、质量性状资料次数资料：凡是试验结果以次数表示的资料称为次数资料。
算术平均数、众数几何平均数：变量对数的算术平均数的反对数，(lg )lg Y G n=∑调和平均数：变量倒数的算术平均数的反倒数，1()nH Y =∑中位数：将变量顺序排列，处在中间的变量称中位数，计作M d 。
极差：一组资料中最大值与最小值的差值为极差。
方差：变数变异程度的度量，对于总体()22i Y Nμσ-=∑，对于样本22()1Y y s n -=-∑。
（描述变量平均变异程度的统计量。
定义为212()1njj Yy s n =-=-∑。
）EMS ：期望均方，是对均方MS 的期望值。
标准差：变数变异程度的度量，总体标准差：()NY ∑-=2μσ，样本标准差：()12--=∑n y Y s 。
（变数的平均变异量。
）标准误：统计数变异度的度量，12y y y s s -==。
（统计数的标准差。
）乘积和：X 变数的离均差与Y 变数的离均差的乘积之和，()()SP X x Y y =--∑。
（1()()ni i X YSP X x Y y XY n=--=-∑∑∑∑。
）平方和：离均差的平方和简称为平方和，定义为21()nj j SS Y y ==-∑。
（22()yY y =-∑∑）变异系数：变数的相对变异量。
100sCV y =⨯次数分布：由不同区间内变量出现的次数组成的分布。
次数分布图：根据变量的次数分布而绘制的图称为次数分布图，该图能直接的反应变量次数分布的情况。
样本单位：供作调查并从中得到一个观察值的由一个或多个个体组成的集团，它是一个统计单位。
样本配置：样本单位在调查区内的分布，是抽样方法研究的主要内容。
事件：把一次试验所有可能的结果称为事件。
互斥事件：如果事件A 1和A 2不能同时发生，即A 1A 2为不可能事件，则称事件A 1和A 2互斥。
对立事件：如果事件A 和事件A 1必发生其一，但不能同时发生，则称A 1为A 的对立事件。
（如果事件A 1和A 2必发生其一，但不能同时发生。
）随机事件：一次试验中可能发生也可能不发生的结果称为随机事件。
（在一定条件下，可能发生也可能不发生，可能这样发生，也可能那样发生的事件。
）随机抽样：保证总体中的每一个体，在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。
试验误差（Error ）：试验中环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的使观察值偏离真值的偶然效应，简称为误差。
（因非处理因素的偶然干扰和影响而造成的试验结果与真值的偏差。
）随机误差：在试验过程中，某些人所难以控制的偶然因素的影响造成的，由这类原因引起的误差为随机误差。
系统误差：是由于可以察觉或可以鉴别的原因造成的偏差，这类误差叫系统误差。
无偏估计：在统计上，如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计。
如：y 是μ的无偏估计。
标准误：样本平均数分布的标准差，y σ=概率的统计定义小概率事件实际不可能性原理：若事件A 发生的概率较小，如小于0.05或0.01，则认为事件A 在一次试验中不太可能发生，这称为小概率事件实际不可能性原理，简称小概率原理。
正态分布、标准正态分布t 分布、2χ分布、F 分布二项分布：每次独立抽取二项总体的n 个个体，则所得变量Y 将可能有01n L ，，，，共n+1种。
这n+1种变量有它各自的概率而组成一个分布。
这个分布就叫二项分布。
两尾概率、一尾概率统计假设测验：根据某种实际需要，对未知或不完全知道的统计总体提出一些假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，作出在概率的意义上应当接受或否定哪种假设的测验。
统计推断：根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）。
显著性检验β错误（Ⅱ型错误，第二类错误）：如果0H 是不真实的，我们通过测验却接受了它，即犯了一个接受不真实的H 的错误。
这种错误就叫β错误。
（接受一个不真实假设时所犯的错误。
接受一个错误0H 时所犯的错误。
）α错误（Ⅰ型错误，第一类错误）：否定真实假设的错误。
（否定正确的H 0所犯的错误。
）无效假设：是对研究总体提出一个假想目标，所谓“无效”是指处理效应与假设值之间没有真实差异，试验结果所得的差异乃误差所致。
备择假设（Alternative hypothesis ）：与无效假设相反，记作H A ；认为试验结果所得的差异是由总体参数不同引起的。
统计假设测验中，接受H 0，就否定H A ；接受H A ，就否定H 0。
参数估计：由样本统计数对总体参数做出点估计和区间估计。
两尾测验（Two-tailed test ）：有两个否定区，分别位于分布的两尾的测验。
（否定区在两尾的测验。
）单尾测验（一尾检验，One-tailed test ）：否定区位于分布的一尾的测验。
（只有一个否定区的假设测验。
）显著水平：否定无效假设H 0的概率标准。
Very significant ：极显著。
若试验结果由误差造成的概率0.01ρ=<，则称样本统计数的差异为极显著。
否定区：否定无效假设H 0的区间。
接受区：接受无效假设H 0的区间。
置信区间：在一定概率保证下，估计总体平均数可能存在的范围。
（若使参数θ在[]12,L L 中的概率为1α-，即：{}121P L L θα≤≤=-，则区间[]12,L L 叫做参数θ的1α-的置信区间。
）置信度：总体平均数出现于置信区间的概率称为置信度。
（若使总体参数θ在区间[]12,L L 中的概率为1α-，即：{}121P L L θα≤≤=-，则称1α-为参数θ在区间[]12,L L 的置信概率和置信度。
）（保证一定区间能覆盖参数的概率。
）（06B ） 成对比较：如果两组样本的观察值可以根据某种联系而一一配对，则以之进行的两个样本平均数的比较称为成对比较。
非配对设计、配对设计、点估计、区间估计合并均方：将具有同质的均方合并。
21212kkSS SS SSsdf df df+++=+++LL。
适合性检验适合性测验：是测验中观察的实际次数和根据于某种理论或需要预期的理论次数是否相符合。
所作的假设是H0：相符；H A：不相符。
独立性检验次数资料的独立性测验：这是测验两个因素的列联次数彼此独立还是相关的一种测验试验因素（因素）：将作为试验研究对象的因素称试验因素。
精确度：指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
（重复同一试验各次试验结果之间相接近的程度；观察值之间的接近程度。
）边际效应：因边际环境条件引起的作物生长发育上的差异称边际效应。
因素水平（水平）：将一个因素从质量方面和数量方面划分成的不同等级或状态。
水平：某一因素的不同数量或质量等级。
单因素试验：只研究一个因素的试验。
多因素试验：在一个试验中同时研究二个或两个以上的因素的试验叫多因素试验。
准确度：指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
（是指试验结果与真值相接近的程度。
）真值：试验处理的真实效果。
试验方案：根据试验目的与要求所拟订的要进行比较的一组试验处理的总称。
试验小区（小区）：一个处理在田间所占有的地段或地块。
全面试验：对所有可能的处理组合都进行试验的多因素试验，称全面试验。
部分试验：根据生物统计原理选取一部分处理组合进行的多因素试验，称部分试验。
综合试验：根据试验目的和以往经验只对少数特定处理组合进行试验的多因素试验，称综合试验。
田间试验：就是在田间进行的试验。
交互作用效应：不同因素的不同水平搭配组合在一起时还将产生一些额外的效应，这种效应称交互作用效应，简称互作。
唯一差异原则：在试验中进行比较的各个处理，除了被研究的因素（处理因素）具有的不同水平外，其余各种环境因素均应保持在某一特定的水平上，即环境一致的条件下研究处理的效应。
（试验）处理：水平和水平的组合。
（在试验小区上所实施的试验措施。
）处理效应：试验处理对所研究的性状所起到的增进或减少的作用称为处理效应。
重复：试验中同一处理种植的小区数或种植次数称为重复。
局部控制：是分范围分地段地控制非处理因素，使非处理因素对各处理的影响趋向最大程度的一致。
生长竞争：不同处理的相邻小区之间的影响。
随机排列：在一个重复内，试验方案所规定的每个处理安排在哪一个小区上要排除主观因素的影响，采取随机的方式来确定。
小区技术：一个试验处理所占据小区的面积、形状和提供试验处理较为均匀的环境的一些措施。
统计控制：利用统计方法对试验因素进行控制。
试验指标、样本容量方差分析、多重比较 交叉分组、系统分组主效应、简单效应、交互作用自由度：在统计上指独立变量的个数。
PLSD 0.05：显著水平达到0.05的最小显著差数。
同质性假定：方差分析的基本假定之一，k 个样本所估计的总体方差相等的假定。
正态性假定：方差分析的基本假定之一。
是要求观察值Y 的误差项e ～2(0,)e N σ。
)(x X i y =：矫正处理平均数，()()i X x i i y y be x x ==--矫正处理平均数：把各处理的i x 矫正为x 时的i y ，即消除X 对Y 影响后的个处理的i y 。
()()i X x i e i y y b x x ==--。
均积：两个变数的互变异数，11()()1n i i cov X x Y y n =---∑)偏回归系数：在其它自变数皆保持在一定数量水平时，任一自变数对依变数的效应。
拉丁方试验：将k 个不同的处理排成k 行k 列，使得每个处理在每一行、列都仅出现一次的方阵，这种试验方法就叫拉丁方试验。