应用统计学 知识点考点汇总
应用统计学期末复习重点
应用统计学期末复习重点（按题型整理）一、填空题（10分）1.统计学的三种含义:统计工作；统计数据或统计信息；统计学2.统计学的研究对象是群体现象3.根据统计方法的构成不同，可将统计学分为描述统计学和推断统计学，根据统计方法研究和应用的侧重不同，可将统计学分为理论统计学和应用统计学.4.统计研究的基本方法：大量观察法，实验设计法,统计描述法和统计推断法5.标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的，6.标志按其性质不同分为数量标志和品质标志两种。
按其变异情况可以分为不变标志和可变标志，可变标志称为变量。
7.统计总体具有三个基本特征，即同质性、大量性和变异性.8.统计指标按其作用可分为总量指标、相对指标、平均指标,按所反映总体的内容不同,可以分为数量指标和质量指标.9.总量指标指在一定时间、地点条件下说明现象总体的规模和水平的指标，其表现形式为绝对数。
10.总量指标按其反映时间状况不同，可以分为时点指标和时期指标，按指标数值采用的计量单位不同可以分为实物指标,价值指标，劳动量指标。
总量指标按其说明总体内容不同，可分为总体标志总量和总体单位总量11.平均指标说明分配数列中各变量值分布的集中趋势，变异指标说明各变量值分布的离中趋势12.计量尺度的类型有定类尺度，定序尺度，定距尺度,定比尺度，根据四种计量尺度计量结果，可将统计数据分为三种类型：名义级数据，顺序级数据,刻度级数据。
13.对名义级数据通常是计算众数，对顺序级数据，通常可以计算众数、中位数;对刻度级数据，同样可以计算众数和中位数,还可以计算平均数.14.全面调查方式有统计报表制度，普查；非全面调查有重点调查、典型调查、抽样调查。
15.常用的抽样调查组织形式有简单随机抽样，类型随机抽样，机械随机抽样，整群随机抽样，阶段随机抽样.16.统计分组的关键在于正确选择分组标志和合理划分各组界限17.按分组标志的多少，统计分组可以分为简单分组和复合分组；按分组标志性质不同，统计分组可以分为品质分组和数量分组;按分组作用和任务不同，有类型分组、结构分组和分析分组。
应用统计 知识点总结
应用统计知识点总结一、概率论与数理统计概率论和数理统计是应用统计的基础，它们是应用统计的数学基础。
概率论是研究随机现象的数学理论，数理统计是研究利用样本数据对总体进行推断的数学理论。
其中，概率论涉及概率空间、随机变量及其分布、数学期望和方差、协方差等概念；数理统计涉及总体分布的估计和检验、假设检验、参数估计、方差分析等内容。
掌握概率论与数理统计对于应用统计工作至关重要。
二、随机变量及其分布随机变量是应用统计中十分重要的概念，它是指在一次试验中可能取到的不同数值，而这些数值是不确定的。
在应用统计中，我们面对的往往是随机现象，因此需要将这些随机现象进行抽象，用随机变量来描述。
随机变量按照其取值的规律分布，可分为离散型随机变量和连续型随机变量。
离散型随机变量的分布包括伯努利分布、二项分布、泊松分布等；连续型随机变量的分布包括正态分布、指数分布、均匀分布等。
对于不同类型的随机变量及其分布，我们需要掌握其概率密度函数、概率质量函数、期望和方差等概念，以便在实际工作中灵活运用。
三、统计推断统计推断是应用统计中的重要方法，它是指根据样本数据对总体进行估计和检验的一种方法。
统计推断包括点估计和区间估计两个方面。
点估计是指利用样本数据对总体参数进行估计，常用的点估计方法包括最大似然估计、矩估计等。
区间估计是指用样本数据对总体参数形成一个区间，以便对总体参数进行估计，常用的区间估计方法包括置信区间估计等。
另外，假设检验也是统计推断的一部分，它是指在总体分布的某些参数值已知的情况下，利用样本数据对总体参数进行检验的一种方法。
假设检验包括原假设和备择假设，以及显著性水平、拒绝域等概念。
掌握统计推断方法对应用统计工作至关重要，它可以帮助我们进行风险评估、质量检验、医疗诊断、市场调研等工作。
四、回归分析回归分析是应用统计中的一种重要方法，它是指用来研究两个或两个以上变量之间相互依赖关系的一种方法。
常用的回归分析方法包括线性回归分析、非线性回归分析、多元回归分析等。
应用统计学重点知识(word)
应用统计学重点内容1.时点指标和时期指标的区别。
时期指标反映现象在某一时期内发展过程的总数量；时点指标反映现象在某一时刻（瞬间）上状况的总量。
时期指标和时点指标各有不同的特点：（1）时期指标的数值时连续计数的，它的每个数值是表示现象在某一点时期内发生的总量；而时点指标的数值是间断计数的，它的每个数值是表示现象发展到某一时点上所处的水平。
（2）时期指标具有累加性，即各个时期值相加可以说明现象在较长时期内发生的总量；而时点指标不具有累加性；（3）时期指标的大小受时期的长短的制约；而时点指标数值的大小与时点间的间隔长短无直接的关系。
2.什么叫统计分组？统计分组有哪些分类？（1）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。
其目的是把同质总体中的具有不同性质的单位分开，把性质相同的单位合在一起，保持各组内统计资料的一致性和组间资料的差异性，以便进一步运用各种统计方法研究现象的数量表现和数量关系，从而正确地认识事物的本质及其规律。
（2）①简单分组，又称为单一分组，就是对被研究现象总体只按照一个标志进行的分组；②复合分组，就是对同一总体选择两个或两个以上标志层叠起来进行的分组；③分组体系，采用一系列相互联系，相互补充的标志对现象进行分组，这些分组结合起来构成一个体系，在统计学上叫做分组体系。
4.单项式分组和组距式分组分别在什么情况下应用？变量数值不多，变动范围不大，即总体单位的不同标志值较少，这时可做成单项式分组；变量数值较多，变动范围较大，即总体单位的不同标志值较多，则应该作组距式分组。
5.什么是同度量因素，在编制指数时如何确定同度量因素的所属时间。
（1）同度量因素是使若干由于度量单位不同不能直接相加的指标，过渡到可以加总和比较而使用的媒介因素。
（2）确定同度量因素的一般原则是:质量指标指数应当以报告期的数量指标作为同度量因素,即使用派氏公式,而数量指标指数则应以基期的质量指标作为同度量因素,即使用拉氏公式。
复习应用统计分析要点和解答
复习应用统计分析要点和解答本文档旨在复应用统计分析的要点和解答相关问题。
以下是一些重要的要点和解答，供参考：统计分析要点1. 数据收集和整理- 收集和整理数据是统计分析的第一步。
- 确保数据的准确性和完整性，排除异常值和缺失值。
2. 描述性统计分析- 描述性统计分析用于总结和描述数据的特征。
- 常见的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
3. 探索性数据分析- 探索性数据分析旨在发现数据中的模式、趋势和异常。
- 可以使用可视化方法如直方图、散点图、箱线图等来帮助分析。
4. 假设检验和推断统计- 假设检验用于判断样本数据是否能代表总体数据。
- 推断统计则用于基于样本数据进行总体的估计和推断。
5. 回归分析和相关分析- 回归分析用于探究变量之间的关系，并预测因变量的值。
- 相关分析用于衡量变量之间的相关性。
6. 抽样和统计推断- 抽样是从总体中选择样本的过程。
- 统计推断是基于样本数据进行总体推断的方法。
7. 实验设计和因子分析- 实验设计用于控制和观察变量对因果关系的影响。
- 因子分析用于确定数据中的潜在因素和变量之间的关系。
问题解答1. 什么是描述性统计分析？- 描述性统计分析用于总结和描述数据的特征，包括中心趋势和离散程度等。
2. 怎样进行探索性数据分析？- 可以使用可视化方法如直方图、散点图、箱线图等来探索数据的模式、趋势和异常。
3. 什么是假设检验和推断统计？- 假设检验用于判断样本数据是否能代表总体数据。
- 推断统计用于基于样本数据进行总体的估计和推断。
4. 为什么抽样和统计推断很重要？- 抽样是从总体中选择样本的过程，能代表总体进行分析。
- 统计推断基于样本数据进行总体推断，可以通过样本推断总体。
5. 回归分析和相关分析有什么区别？- 回归分析用于探究变量之间的关系，并预测因变量的值。
- 相关分析用于衡量变量之间的相关性，不涉及预测。
6. 实验设计和因子分析的作用是什么？- 实验设计用于控制和观察变量对因果关系的影响。
应用统计学总结
一．统计学性质统计学：收集、分析、表述和解释数据的科学1.数据搜集：取得数据；2.数据分析：分析数据；3.数据表述：图表展示数据；4.数据解释：结果的说明（一）现代统计学的性质可归纳为如下几个方面：1.统计学是方法论科学，而不是实质性科学它研究的是事物普遍存在的数量关系的计量和数量分析的方法，并通过数量分析来认识特定事物的内在规律性，但不是研究规律本身。
2.统计学的应用范围不局限于社会科学,也不局限于自然科学。
由于其方法来自于社会科学也来自于自然科学，所以它可以用于社会现象也可以用于自然现象，即统计学是一种通用的方法论科学。
同时统计学也不是依服于实质性科学而存在的方法论，它是独立的方法论科学。
3.统计学的研究对象既包括确定性现象的总体数量关系，也包括随机现象的总体数量关系，即统计学是研究各类事物总体数据的方法论科学。
统计学是为探索事物数量所反映的客观规律性，而对事物总体的大量数据进行收集、整理和分析研究的方法论科学。
它以大量的客观事物的量化描述、特征推算及关系分析为其主要研究对象。
（二）描述统计学与推断统计学：描述统计学（Descriptive Statistics）研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，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。
内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。
推断统计学（1nferential Statistics）则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。
统计研究过程的起点是统计数据，终点是探索出客观现象内在的数量规律性。
在这一过程中，如果搜集到的是总体数据（如普查数据），则经过描述统计之后就可以达到认识总体数量规律性的目的了；如果所获得的只是研究总体的一部分数据（样本数据），要找到总体的数量规律性，则必须应用概率论的理论并根据样本信息对总体进行科学的推断。
应用统计知识点总结-第一章统计与统计数据收集
2.茎叶图：
2.3
当数据量很大时，排序和茎叶图都很难得出结论。此时需要使用图表。有多种不同类型的图表可以用来精确描述数值数据，包括频数分布表、折线图、面积图、柱形图、条形图、直方图、频数多边形、圆饼图、散点图、时间序列、曲线图以及对数图等等。
4.测量误差：测量误差是指由于样本数据测量程序的设计和应用不当所引起的误差。
1.3.6
优势：及时性和共享性 ，便捷性和低成本 ，可靠性和客观性 ，更好的接触性 ，穿越时空性 。
1.4
问卷是一种特殊形式的调查表。其特点是表中用一系列按照严密逻辑结构组成的问题，向被调查者调查具体事实和个人对某问题的反映、看法，它不要求被调查者填写姓名。问卷设计一般要遵循以下原则。
3组限：组限也即各组区间的上、下限。确定各组区间的上限和下限时，应保证各组之间既不重叠，又不能遗漏任一数据，使每一个数据都属于某一确定的分组。
重叠和组限不重叠组限
重叠组限——相邻组的上下限重合。
适用于连续型变量。但各组上、下限中有一个不包含再内。通常按“上限不在内”处理，即组区间是 [a, b)的形式。
例：第七次全国人口普查
1.3.3
在总体中选择部分重点单位进行调查，以了解总体基本情况的一种非全面调查。
重点调查的特点：
(1) 重点调查适用于调查对象的标志值比较集中于某些单位的场合，这些单位的管理比较健全，统计力量比较充实，能够及时取得准确资料。
(2) 重点调查的目的在于了解总体现象某些方面的基本情况，而不要求全面准确地推算总体数字。
应用统计学侧重于阐明统计学的基本原理，并将理论统计学的成果作为工具应用于各个领域。
应用统计学复习重点
应用统计学定义：统计学是研究数据收集、整理、显示与分析方法(或公式)的科学。
目的是探索数据内在数量规律性，以达到对客观事物总体的科学认识。
1、参数(parameter)：指用于说明总体的指标。
均值—μ, 标准差—σ,方差—σ2,率—P2、统计量(statistics)：指用于说明样本的指标。
均值—。
标准差— s。
方差— s2 ，率—p数据的计量尺度1列名尺度nominal scale（1）定义：按事物的某种属性对事物进行平行分类或分组。
划分的各类别之间无大小或优劣之分，且次序可以改变。
（2）适用：取值只能大体进行平行分类的品质型标志（变量）。
（3）记录方式：变量名称：类别名罗列或用无意义数字表示。
例：性别：男/ 女性别：（1）男（2）女2顺序尺度ordinal scale（1）定义：按事物的某种属性对事物进行分类或分组基础上，再将类别等级由大到小或由小到大排序。
（2）适用：取值可以进行分类且各类别具有等级差异的品质型标志（变量）。
（3）记录方式：品质变量名：类别名序号由大到小或由小到大排列。
例：文化程度（1）文盲（2）小学（3）初中（4）高中以上3间隔尺度interval scale（1）定义：选定一个测量单位，对数值变量在分类排序基础上测量其间距（差距）。
测量出的数值有加、减意义，无乘除意义。
（2）适用：可用数值记录其值而无比率意义的数值型标志。
（3）记录形式：数值变量名：________例：语文成绩：________**表述语：甲(60分)比乙(30分)高30分4比例尺度ratio scale（1）定义：选定一个测量单位，对数值型标志（变量）在测量间距基础上，测量其比率。
（2）适用：可用数值记录其值且有比率意义的数值型变量。
（3）记录形式：数值变量名：_______例：家庭人口数：_______**表述语：甲家庭(6人)比乙家庭(3人)多3人,甲家庭人口与乙家庭人口之比为2:1问卷结构：表头、表体和表外附加3部分。
应用统计学考点
应用统计学考点：第一章绪论（重点：统计数据的分类，参数、统计量的定义）一、统计数据的分类1.(按计量尺度分)（1）分类数据：对事物进行分类的结果；数据表现为类别，用文字来表述；例如，人口按性别分为男、女两类。
（2）顺序数据：对事物类别顺序的测度；数据表现为类别，用文字来表述；例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等（3）数值型数据：对事物的精确测度；结果表现为具体的数值；例如：身高为175cm 、168cm 、183cm2.(按收集方法分)（1）观测的数据：通过调查或观测而收集到的数据；在没有对事物人为控制的条件下而得到的；有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据（2）试验的数据：在试验中控制试验对象而收集到的数据；比如，对一种新药疗效的试验，对一种新的农作物品种的试验等；自然科学领域的数据大多数都为试验数据3.(按时间状况分)（1）截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据；描述现象在某一时刻的变化情况；比如，2002年我国各地区的国内生产总值数据（2）时间序列数据：在不同时间上收集到的数据；描述现象随时间变化的情况；比如，1996年至2002年国内生产总值数据二、参数和统计量1.参数：研究者想要了解的总体的某种特征值。
所关心的参数主要有总体均值( )、标准差()、总体比例()等。
总体参数通常用希腊字母表示 。
2.统计量：根据样本数据计算出来的一个量。
所关心的样本统计量有样本均值( x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等。
样本统计量通常用小写英文字母来表示三、变量：说明现象某种特征的概念。
如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等。
变量的具体表现称为变量值，即数据变量可以分为：1.分类变量：说明事物类别的一个名称;2.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称;3.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称(离散变量：取有限个值;连续变量：可以取无穷多个值 )第2章 统计数据的搜集(重点：五方法的区别、定义)统计调查的五中方式：1.抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位(样本)进行调查；目的是推断总体的未知数字特征；最常用的调查方式；具有经济性、时效性强、适应面广、准确性高等特点2.普查：为特定目的专门组织的非经常性全面调查。
应用统计学笔记
应用统计学笔记第一章统计方法一、统计依其功能分成「理论统计学」（pure statis tics）和「应用统计学」（applie d statis tics）：(一) 理论统计学：指的是创造出一个可以用于统计的定理或公式、或对于现有统计的定理或公式作更合理的解释。
是偏向理论的推论过程和结果。
(二) 应用统计学：指的是如何正确使用理论统计学者所创造出来的统计定理或公式，达到评估某一事件的目的，我们只要了解在何种状况下该用那一个数学方程式或定理，以及该如何解出所需要的数学方程式就可以了。
是偏向解决实际问题的推论过程和结果，协助各行各业判断或预测某一特定事件、在未来产生某种结果的机会有多大，是预测未来的有效工具。
二、统计方法的应用是为了发现或解决某一特定群体的问题，这一产生或需要解决问题的特定群体称为母体（popula tion）、群体或母群体。
母体所包含个体数量通常都很庞大、或数量具有不确定性，在正常的状况下，是不可能让母体内的每一个个体在统计过程中适时出现，因此只能选择某些个体当作评估或研究的对象，选择个体的过程称为抽样（sampli ng），所抽到的个体称为样本（sample）或样品。
三、搜集资料的方法有很多种，视情况而定，大致上可分为三类：(一) 直接从样本而又不干扰或影响样本的情况下得到数据的方法，称为调查法（survey）。
(二) 直接从样本而且必须加入干扰或影响样本因素的情况下得到数据的方法，称为实验法（experi ment）。
(三) 间接得到所要评估或研究的群体或特性数据的方法，称为文件（docmen ts）应用法。
四、用简短的文字、统计表、统计图或方程式等方式，只能显示样本数据整体分布的特性，但还够具体。
应用统计学 考试重点归纳
第一章 统计和统计数据1、举例说明分类变量、顺序变量、数值变量。
分类变量，是说明事物类别的一个名称，例如性别、职业等。
顺序变量，是说明事物有序类别的一个名称，例如等级、学历等。
数值变量，是说明事物数字特征的一个名称，例如产品产量、商品销售量和年龄等都是数值变量。
第三章 用统计量描述数据1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行描述。
数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述：一是：分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是：分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是：分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
2、说明众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
主要用于测度分类数据的集中趋势，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。
一般情况下，只有在数据量较大的情况下，众数才有意义。
中位数：是一组数据排序后处于中间位置上的变量值，主要用于测度顺序数据当然也适用于作为数值型数据的集中趋势，但不适用于分类数据。
平均数：是一组数据相加后除以数据的个数得到的结果，主要适用于数值型数据，而不适用于分类和顺序数据。
3、标准分数有哪些用途？有了平均数和标准差之后，可以计算一组数据中每个数值的标准分数，以测度每个数值在该组数据中的相对位置，并可以用它来判断一组数据是否有离群点。
4、为什么要计算离散系数？离散系数，是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
是对数据相对离散程度的测度，消除了数据水平高低和计量单位的影响，主要用于对不同组别数据离散程度的比较。
离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。
第五章 参数估计1、说明区间估计的基本原理。
区间估计，是在点估计的基础上给出总体参数估计的一个估计区间，该区间通常是由样本统计量加减估计误差得到的。
与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布，可以对统计量与总体参数的接近程度给出的一个概率度量。
应用统计学考试重点
应用统计学考试重点第一篇：应用统计学考试重点第一章1、什么是统计？统计学：是收集、分析、表述和解释数据的科学。
2、如何理解统计的职能？统计的只能有信息职能、咨询职能、监督职能。
（1）信息职能：是指统计部门根据科学的指标体系和统计调查方法，灵活、系统的采集、处理、传输、存储和提供大量的以数量描述为基本特征的信息。
（2）咨询职能：是利用已掌握的统计信息资源，运用科学的分析方法和先进的技术手段，深入展开综合分析和专题研究，威科学决策和管理提供各种可供选择的咨询建议和对策方案。
（3）监督职能：是根据统计调查和统计分析，从总体上反映国民经济和社会的运行状态，并对其实行全民、系统的定量检查、监测和预警，以促进经济、社会按照客观规律的要求，持续、协调、稳定的发展。
三者是相互作用、相互促进、相辅相成的。
3统计学与数学有何区别与联系？联系：数学科学的每一步发展，都为统计学的进一步发展打下了基础，统计学的发展过程，从某种程度上说也就是数学科学在统计学中应用的过程，这就说明统计学与数学有着没密切的关系。
区别：首先，数学的研究是抽象的数量规律，而统计学则研究具体的、实际现象的数量规律。
其次，统计学与数学研究中所使用的逻辑方法也是不同的，数学研究所使用的是纯粹的演绎，而统计学研究中所使用的则是逻辑与演绎的结合占主导地位的是归纳。
4、统计学研究对象的特点：数量性、大量性、客观性。
5、统计学的分类：按统计方法的研究和应用分：理论统计学、应用统计学按统计方法的构成分：描述统计学、推断统计学。
6、统计活动过程包括：统计设计、统计资料搜集、统计资料整理、统计资料分析、统计资料的提供与信息开发五个环节。
7、统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、动态数列法、指数法、抽样推断法。
8、统计的任务：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，进行统计监督。
9、统计总体：就是指作为统计研究对象的全部事物。
应用统计分析复习要点和复习资料
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2•方差分析：是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单因素方差分析和双因素方差分析。
3•假设检验：是事先对总体参数或分布形式做出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。
分为参数假设检验和非参数假设检验。
一般采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。
4.置信区间：是指由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。
在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的成都。
5•置信水平：是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
6•抽样分布：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率分布称为抽样分布。
抽样分布是统计推断的理论基础。
7•方差分析：是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单因素方差分析和双因素方差分析。
（重复啦）8•相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
应用统计分析复习要点
《应用统计学》复习要点（要求：每人携带具有开方功能的计算器）一、名词解释1.统计学收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.方差分析方差分析是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单因素方差分析和双因素方差分析。
3.假设检验假设检验是事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。
分为参数假设检验和非参数假设检验。
一般采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。
4.置信区间置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。
在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。
5.置信水平置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
6.抽样分布抽样分布：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率分布称为抽样分布。
抽样分布是统计推断的理论基础。
7.方差分析方差分析是通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等，研究分类型自变量对数值型因变量的影响，分为单因素方差分析和双因素方差分析。
8.相关分析相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
9.推断统计推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
包含两个内容：参数估计，即利用样本信息推断总体特征；假设检验，即利用样本信息判断对总体的假设是否成立。
二、计算题1.计算。
解答：2.某银行为缩短顾客到银行办理业务等待的时间，准备了两种排队方式进行试验。
为比较哪种排队方式使顾客等待的时间更短，两种排队方式各随机抽取9名顾客，得到第一种排队方式的平均等待时间为7.2分钟，标准差为1.97分钟，第二种排队方式的等待时间（单位：分钟）如下：(1)(2)比较两种排队方式等待时间的离散程度。
应用统计分析经典复习笔记(doc 10页)
应用统计分析经典复习笔记(doc 10页)14、典型的统计软件：SPSS、MINITAB、STATISTICA、Excel 和SAS。
第二章参数估计1、估计量：用于估计总体参数的随机变量。
如样本均值，样本比例、样本方差等。
例如：样本均值就是总体均值的一个估计量。
参数用θ表示，估计量用θˆ表示。
估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值。
如果样本均值x=80，则80就是μ的估计值。
2、估计方法：点估计和区间估计。
其中点估计的方法包括矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法。
3、点估计：用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值，例如：用样本均值直接作为总体均值的估计。
一个点估计量的可靠性是由它的抽样标准误差来衡量的，这表明一个具体的点估计值无法给出估计的可靠性的度量。
4、评价估计量的标准：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点估计量，有更小标准差的估计量更有效）和一致性（随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数）。
5、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，该区间由样本统计量加减估计误差而得到。
根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。
7、置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平。
表示为)1(α-，α为是总体参数未在区间内的比例，常用的置信水平值有99%, 95%, 90%，相应的α为0.01，0.05，0.10。
8、置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。
用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个。
9、影响区间宽度的因素：（1）总体数据的离散程度，用σ 来测度。
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（1）约有68%的观测值落于 ( x , x ) 的区间内； （2）约有95%的观测值落于 ( x 2 , x 2 ) 的区间内； （3）约有99.7%的观测值落于 ( x 3 , x 3 )的区间内；
3.数据的分布形状 偏斜度（Pearson偏态系数、矩法求偏态系数的计算及
第八章 相关与回归分析
1.函数关系与相关关系
2.简单线性相关分析
n
n
n
总体相关系数、样本相关系数n（简xi y便i 公 式xi ）y、i 相关
3. 系一数元的线假性设回检归验分、析相关分析r 中n应in1注xi2 意i(1i的n1 x问i )2题in1 （in1 i虚y1i2 假( i相n1 y关i )2 ）
登记性误差和代表性误差 重点：各种统计调查方式的特点和区别。
第三章 数据整理
1.数据分组（分组的目的、原则） 2.统计分组的方法
品质分组的方法 变量分组的方法：单项式分组、组距式分组（等距 和不等距 ）
根据统计数据编制次数分配表（也称频数分配 表）、绘制直方图、计算累计次数（向上累计、向 下累计）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
因素B SB
s1
SB
SB s1
FB
SB SE
误 差 SE
(r 1) (s 1)
SE
SE (r 1)(s 1)
总 和 ST rs 1
第七章 卡方检验
1.卡方检验的基本原理 比较理论频数与实际频数吻合的程度. 2.卡方检验的具体应用（拟合度检验、独立性
检验、同质性检验） 3.列联表的简单计算公式
分位数、几何平均数、调和平均数等的计算；（注 意应用条件及分组数据的计算）
均值、中位数、众数之间的关系（数量、位置） 2. 离中趋势的计量
极差、方差和标准差、变异系数、四分位差、 异众比率、平均差系数等的计算
Chebishev定理： 对任何一组资料，观测值落于均值左右k个标准差的区
间内的比例，至少为（1-1/k2）。 经验法则：
含义）；峰度（峰度系数的计算及含义）
重点：集中趋势、离中趋势、数据的分布形状等相关测度量 的计算及含义
第五章 参数估计与假设检验
1.点估计量的评价准则 无偏性、有效性、最小均方误差、一致性
具有最小的均方误差的估计量是最优的估计量
E[( )2] D( ) [E( )- ]2
2.总体比例的估计及其区间估计 3.样本容量的确定
决定样本容量的因素：总体变异程度、允许误 差大小、可靠性高低、抽样方式（重复抽样、不重 复抽样）
简单随机样本容量的计算
第六章 方差分析
1.方差分析的概念、基本思想、基本假定 比较两类误差以检验均值是否相等（随机误差和系统
误差）
比较的基础是方差比（组内方差、组间方差）
组间方差与组内方差的比值大到某种程度时，就可以 说不同水平之间存在着显著差异。 基本假定： （1）每个总体都应服从正态分布 （2）各个总体的方差必须相同 （ 3）不同水平下的样本相互独立
销售额指数＝拉氏销售量指数 ×帕氏价格指数
多因素分析
一般是先数量指标，后质量指标。
分析第一个数量因素时，其他因素全部固定在基期； 从第二个因素分析开始，凡是分析过了的因素都固 定在报告期，而还未分析过的因素则全部固定在基 期，这样直到最后一个质量指标，这时所有的其他 因素都固定在报告期。
6.平均指标变动的因素分析
第九章 时间序列分析
1.时间序列分解（长期趋势、季节变动、循环波动、不 规则变动的具体含义）
长期趋势分析 数学曲线拟合法 、移动平均法、指数平滑法
季节变动分析 季节指数测定方法：简单平均法、移动平均趋势剔除法
循环波动分析：剩余法 2.时间序列的动态分析指标
发展水平和平均发展水平、增长量和平均增长量、 发展速度和增长速度、平均发展速度和平均增长速度
分布与方差齐性、改进数据的正态性或方差齐性）
3.有交互作用的双因素方差分析
数学模型、平方和的分解、假设检验、完成有 交互作用的双因素方差分析表并理解EXCEL方差分 析的输出结果。
4.无交互作用的双因素方差分析
数学模型、平方和的分解、假设检验、完成 无交互作用的双因素方差分析表并理解EXCEL方差 分析的输出结果。
2.单因素方差分析
数学模型、平方和的分解、参数估计、假设检 验、完成单因素方差分析表并理解EXCEL方差分析 的输出结果。
方差来源 平方和 自由度 均 方
F比
因 素A S A 误 差 SE 总 和 ST
s1 n s n1
SA
SA s1
SE
SE n s
F SA SE
单因素方差分析中的其它问题（多重比较、正态
可变构成指数＝固定结构指数×结构变动影响指数
x1 f1 : x0 f0 f1 f0
＝
x1 f1 : f1
x0 f1 f1
x0 f1 : f1
x0 f0 f0
重点：总指数的编制（拉氏指数、帕氏指数的计算） 、指标变动的因素分析
误 差 SE
rs(t 1)
S AB
(r
S AB 1)(s 1)
F A B
S AB SE
SE
SE rs(t 1)
总 和 ST
rst 1
表2 无交互作用的双因素方差分析表
方差 平方 自由度 来源 和
均方
F比
因素A S A r 1
SA
SA r 1
FA
SA SE
重点：方差分析的基本思想、基本假设、平方和的 分解、假设检验、方差分析表
表 1 有交互作用的双因素方差分析表
方差来源 平方和 自由度
均方
F比
因素 A S A
r 1
SA
SA r 1
FA
SA SE
因素 B S B
s1
SB
SB s1
FB
SB SE
交互作用 S AB (r 1)(s 1)
重点：时间序列分解、时间序列的动态分析指标
第十章 指数
1.指数的概念、性质
拉氏指数、
2.总指数的编制
帕氏指数
简单指数、加权综合指数（质量指标综合指数、数 量指标综合指数）、加权平均指数
3.消费价格指数的编制和使用
消费价格指数、实际收入、货币购买力
4.指数基期改换的方法
5.总量指标变动的因素分析
两因素分析
一元线性回归模型、假定条件、参数估计（最小二乘法）
ˆ1
i
( xi x)(Yi Y ) ( xi x)2
i
ˆ0 Y ˆ1 x
n xiYi xi Yi
ˆ1＝
i
n
i
xi2 (
i
xi )2
i
i
ˆ0 Y ˆ1 x
回归模型的检验(拟合优度的检验——判定系数， 回归系数的显著性检验——t检验、回归方程的显著 性检验——F检验)、回归预测 4.相关分析与回归分析的区别与联系 5.理解EXCEL回归分析的输出结果及其含义。 6.变量间非线性关系的回归--非线性关系的线性化处理 重点：相关分析、回归分析、非线性关系的线性化 处理
总复习
第一章 导言
1.统计学的概念 统计活动、统计资料、统计学三个角度
统计学是一门对群体现象的数量特征进行计 量描述和分析推断的科学 2.统计学的产生与发展 3.统计学的分类:描述统计学和推断统计学 描述统计学： 对数据资料的整理、汇总、归纳 和计算， 通过对数据特征的描述，结合统计 图表把结果表现出来。
推断统计学： 通过抽样调查得到样本，利用样 本数据推断总体特征。
4.统计学中的常用概念 总体、总体单位、样本、统计标志、统计
指标与统计变量
第二章 数据搜集
1.原始数据的搜集方法 定期报表制度、普查、抽样调查（简单随机抽
样、等距抽样、分层抽样、整群抽样）非抽样调查 （典型调查、重点调查、就近抽样、配额抽样） 2.次级资料的搜集 3.调查误差
3.常见的四种次数曲线：正态分布曲线，偏态 曲线，U形曲线和J形曲线
4.洛伦茨（Lorens）曲线： 描述一个国家或 一个地区收入分配平均程度
5.统计指标（概念、种类及计算） 总量指标、平均指标、相对指标
重点：统计数据的分组、统计指标
第四章 集中趋势和离中趋势
1.集中趋势的计量 算术平均、加权算术平均、中位数、众数、