统计基础知识
统计基础知识
统计基础知识第一章总论统计，是指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等的活动。
统计资料的具体表现形式为：统计图、统计表、统计公报、统计年鉴、统计手册及统计分析报告等。
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事物的整体，亦称统计总体。
具有“同质性”统计的工作过程：统计设计，统计调查（统计工作的基础），统计整理，统计分析。
第二章统计调查统计调查是按照预定的目的和任务，运用科学的统计调查方法，有计划有组织地向客观实际搜集统计资料的过程。
统计调查包括搜集原始资料和搜集次级资料两种。
原始资料是原始的统计信息，次级资料是经过加工整理的二手资料。
统计调查搜集的主要是原始资料。
统计调查可按不同标志分类：按调查对象范围不同，分为全面调查和非全面调查；调查对象是根据调查目的、任务确定的调查的范围，即所要调查的总体，调查单位是所要调查的现象总体中的个体，即调查对象中的一个一个具体单位，报告单位是负责向统计调查机关提交调查资料的单位。
调查单位和报告单位有时是一致的，有时则不一致。
调查时间是指调查资料所属的时间。
时点统计调查的方式：一、定期统计报表、二、普查、普查是专门组织的一次性的全面调查，用来调查属于一定时点上或时期内的现象的总量。
普查比任何其他调查方式所搜集的资料都更全面、更系统，但普查工作牵涉面广，统计工作量大，所需较多的人力、物力、财力。
第一，确定普查的标准时间。
第二，普查的登记工作应在整个普查范围内同时进行，以确保普查资料的时效性、准确性，避免资料的搜集工作拖得太久。
第三，同类普查的内容和时间在历次普查中应尽可能保持连贯性。
普查的组织方式有两种：一是组织专门的普查机构；二是被调查单位填写。
三、重点调查、重点调查是一种非全面调查，它是在所要调查的总体中选择一部分重点单位进行的调查。
所选择的重点单位虽然只是全部单位中的一小部分，但就调查的标志值来说在总体中占绝大比重。
四、抽样调查、抽样调查是从研究的总体中按随机原则抽取部分单位作为样本进行观察研究，并根据这部分单位的调查结果来推断总体，以达到认识总体的一种统计调查方法。
统计基础必学知识点
统计基础必学知识点1. 数据的分类：数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述性的，如性别、颜色等；定量数据是可量化的，如年龄、身高等。
2. 数据的度量尺度：数据的度量尺度分为四种类型，分别是名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度是无序的分类数据，顺序尺度是具有次序关系的数据，间隔尺度是具有固定间隔的数据，比例尺度是具有固定比例关系的数据。
3. 频数与频率：频数是指某个数值出现的次数，频率是指某个数值出现的次数与总数的比值。
4. 数据的中心趋势度量：数据的中心趋势度量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的总和除以数据个数，中位数是将数据按照大小排列后的中间值，众数是一组数据中出现次数最多的数值。
5. 数据的离散程度度量：数据的离散程度度量包括范围、方差和标准差。
范围是一组数据的最大值与最小值之差，方差是数据与其均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
6. 直方图和箱线图：直方图是将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内数据的频数或频率，在坐标系上绘制柱状图。
箱线图是通过四分位数和异常值来描绘一组数据的分布情况。
7. 相关系数：相关系数是用来描述两组数据之间的相关性强度和方向的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 概率与统计分布：概率是事件发生的可能性，统计分布是对数据的概率分布进行描述的函数。
常见的统计分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
9. 抽样与统计推断：抽样是从总体中选取一部分样本进行研究，统计推断是通过样本数据对总体进行推断。
常用的统计推断方法包括点估计和区间估计。
10. 假设检验：假设检验是对统计推断的一种方法，通过构建假设、选择显著性水平和计算检验统计量，判断样本数据是否能够拒绝原假设。
常见的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
统计基础知识培训
汇报人：可编辑 2023-12-19
目 录
• 统计概述 • 描述性统计 • 推论性统计 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实操
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是一种收集、整理、分析和解释 数据的科学方法，旨在揭示数据背后 的规律和趋势。
统计作用
区间估计
根据样本统计量的抽样分布，构造出总体参数的一个置信区间，并 给出该区间包含总体参数真值的概率。
评价估计量的标准
无偏性、有效性和一致性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
先对总体参数提出一个假设， 然后利用样本信息来判断该假
设是否成立。
假设检验的步骤
建立假设、选择检验统计量、 确定拒绝域、计算p值并作出决 策。
SAS
SAS是统计分析软件的另一巨头，它是一个模块化、集成化的大型统计软件包。其功能包 括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法 、计量经济学与预测等等。
R语言
R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。它提供了广泛的统 计和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法。
数据处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准 化等步骤，以消除数据中的噪声和不规则因素，提高数据质 量。
时间序列预测方法
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趋势外推法
通过拟合时间序列的趋势成分 ，预测未来趋势的发展。
移动平均法
利用历史数据的移动平均值进 行预测，适用于具有周期性波
动的时间序列。
指数平滑法
通过加权平均历史数据，预测 未来值，适用于具有趋势和周
统计学理论基础知识(史上最全最完整)
统计学理论基础知识(史上最全最完整)统计学是一门关于收集、分析、解释和展示数据的学科。
它在许多领域中都发挥着重要作用，包括自然科学、社会科学、商业和医学等。
基本概念- 数据：统计学的研究对象，可以是数值、文字或图像等。
- 总体与样本：总体是我们想要研究的所有个体或事物，而样本是从总体中选择的一部分。
- 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。
- 频数与频率：频数是某个数值出现的次数，频率是频数与样本大小之比。
描述统计学- 中心趋势：用于衡量数据集中的位置，常用的统计量有平均数、中位数和众数。
- 变异程度：用于衡量数据集中的离散程度，常用的统计量有标准差、方差和四分位数。
- 数据分布：用于描述数据集中每个值的频率分布情况，常用的图表有直方图和箱线图。
推断统计学- 参数估计：通过样本统计量对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
- 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行推断性统计分析，包括设置原假设和备择假设，并进行显著性检验。
相关分析- 相关系数：用于衡量两个变量之间的关联程度，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
- 回归分析：用于建立变量之间的数学关系，常用的回归分析有线性回归和多元回归。
统计学软件- 常用统计软件：如SPSS、R、Excel等。
- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等。
这份文档提供了统计学的基础知识概述，包括基本概念、描述统计学、推断统计学、相关分析和统计学软件。
它将帮助读者理解统计学的核心概念和方法，为进一步探索统计学打下坚实的基础。
统计基础知识培训
综合案例：某公司销售额影响因素分析
案例背景介绍
了解某公司的销售情 况和市场环境。
数据收集与整理
收集相关数据并进行 预处理。
描述性分析
通过图表和数值方式 展示销售额的分布、 趋势和影响因素。
推断性分析
利用统计方法分析各 因素对销售额的影响 程度和显著性。
数据类型与来源
数据类型
统计数据可分为定量数据和定性数据 。定量数据具有数值特征，如身高、 体重等；定性数据则描述事物的属性 或特征，如性别、职业等。
数据来源
统计数据可来自各种渠道，如调查、 实验、观测、记录等。在选择数据来 源时，需要考虑数据的可靠性、有效 性和代表性。
统计指标与体系
统计指标
统计指标是反映总体数量特征的数值，如平均数、中位数、 众数等。选择合适的统计指标对于准确描述数据特征至关重 要。
统计体系
统计体系是由一系列相互联系的统计指标所构成的整体。构 建合理的统计体系有助于全面、系统地反映研究对象的数量 特征和规律性。
统计分析方法简介
描述性统计
描述性统计是对数据进行整理和描述的方法，包括数据的集中趋势、离散程度、 分布形态等。通过描述性统计，我们可以初步了解数据的基本特征。
推断性统计
方差
极差
各数据与均值之差的平方的平均数， 反映数据的离散程度。
最大值与最小值之差，反映数据的波 动范围。
标准差
方差的平方根，与原始数据单位相同， 更便于比较不同数据的离散程度。
数据分布形态：偏态与峰度
偏态
数据分布的不对称性。正偏态表 示数据向右偏，负偏态表示数据 向左偏。偏态系数可用于量化偏 态程度。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的科学。
它提供了一种用来了解和解释各种数据的方法和工具。
统计学的基础知识点是学习统计学的基础，下面是一些重要的基础知识点总结：1. 数据类型：统计学中的数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据是可以量化的，例如身高、温度等，而定性数据是描述性质和特征的，例如性别、颜色等。
2. 数据收集：数据收集是统计学的基础，它包括设计问卷、调查、实验等方法来收集数据。
收集数据时需要注意样本的代表性，并尽量避免抽样偏差。
3. 描述性统计：描述性统计是用来总结和描述数据的方法。
常用的描述性统计包括计算平均数、中位数、范围和标准差等指标来衡量数据的集中趋势和离散程度。
4. 概率：概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。
它可以用来计算事件发生的概率，从而预测未来事件的可能性。
概率可以分为古典概率和条件概率等不同类型。
5. 概率分布：概率分布是描述随机变量的分布规律的数学模型。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
概率分布可以用来计算随机变量的期望、方差等统计指标。
6. 假设检验：假设检验是统计学中用来验证关于总体参数的假设的方法。
通过对样本数据进行统计分析，可以得出关于总体参数是否符合假设的结论。
假设检验包括设定假设、选择检验统计量、计算显著性水平和做出决策等步骤。
7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的方法。
它可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关性，并判断相关性是否显著。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 回归分析：回归分析是研究因果关系的统计方法。
它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并可以用来预测因变量的取值。
常见的回归分析包括线性回归和多元回归等。
9. 抽样分布：抽样分布是指统计量在不同样本中的分布情况。
它可以用来计算统计量的置信区间和显著性水平等，从而对总体参数进行推断。
10. 统计软件：统计软件是进行统计分析的工具。
统计分析学基础知识点总结
统计分析学基础知识点总结一、统计学的基本概念1.总体和样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，样本是从总体中抽取的部分个体或事物的集合。
在统计学中，我们通常通过对样本进行分析来进行总体的推断。
2.变量和数据类型变量是指在研究中所测量的特定属性或属性，它可以是数量变量（比如身高、体重）也可以是分类变量（比如性别、职业）。
数据类型包括定量数据和定性数据，定量数据是指其取值可以进行数值运算，定性数据是指其取值为某种类别或符号。
3.测度尺度在统计学中，我们通常将变量分为不同的测度尺度，包括名义尺度（仅仅表示事物标识的意义）、顺序尺度（表示顺序关系）、区间尺度（表示等距关系）和比率尺度（表示等比关系），不同的尺度对于统计分析的方法和技术有重要的影响。
4.概率概率是描述不确定事件发生可能性的一种数值。
在统计学中，我们通过概率来对随机事件进行描述和预测，并且使用统计概率来进行统计推断。
5.统计量统计量是指从样本数据中计算得到的数值指标，比如均值、方差、标准差等。
统计量可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，并且在假设检验、参数估计等统计推断中起到重要的作用。
6.概率分布在统计学中，我们通常通过概率分布来描述随机变量的取值概率规律。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等，它们在统计分析中都有重要的应用。
7.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的一种方法。
它包括参数估计和假设检验两种基本方法，通过这些方法，我们可以对总体参数进行估计和推断。
8.统计学的应用统计学在科学研究、社会调查、市场调查、生物医学等领域都有重要的应用，它可以帮助我们从数据中获取信息，揭示事物规律，为决策提供依据。
二、常用的统计方法和分析技术1.描述统计描述统计是指通过对数据的整理和描述来获取数据特征的一种方法。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等指标，它们可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
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
统计基础知识
统计基础知识编者娄庆松目录第一章概述第一节统计的涵义和特点第二节统计学中的几个基本概念第二章数据的采集与整理第一节统计数据的采集第二节统计数据的整理第三节统计数据的显示第三章总体变量分布特征描述第一节统计绝对数第二节变量分布集中趋势描述第三节变量分布离中趋势描述第四章抽样技术概述第一节抽样技术概念第二节抽样调查和抽样误差第三节参数估计第五章统计对比与因素分析第一节统计相对数第二节统计指数的概念和种类第三节综合法总指数的编制第四节指数体系及其因素分析第五节平均法总指数的编制第六章时间数列分析第一节时间数列的概念和种类第二节时间数列的水平指标第三节时间数列的速度分析第四节长期趋势和季节变动第七章相关与回归分析第一节相关分析第二节回归分析第一章概述学习要点本章是全书的总领，重点应掌握以下几点：一、统计与统计学的涵义，统计学的研究对象及性质。
二、社会经济统计学的研究方法及特点。
三、统计学中的几个基本概念。
第一节统计的涵义和特点一、统计与统计学统计是一门研究数据的艺术，取调查或试验的数值称为统计数据。
（一）统计统计的涵义：人们正确运用统计理论和方法，采集数据、整理数据、分析数据和由数据得出结论的实际操作活动过程。
是人们从数据方面对客观世界的一种认识活动过程和结果。
因此，统计活动的中心问题就是要获取数据和得出结论，来向人们提供信息。
统计信息是统计数据加工的结果。
例如，学习委员在期末考试后，都要统计全班考试人数、各科总成绩、平均分、及格率、优秀率等，这些数字就是来自调查的统计数据。
（二）统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技巧的方法论科学。
它是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
它源于实践、升华实践、指导实践，从而使统计实践活动更科学、严谨、标准和规范。
二、统计学的研究对象和特点统计学的研究对象是统计研究所要研究的客体，它决定着统计学的研究领域和研究方法。
统计学基础知识
统计学基础知识统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
它提供了一种方法，能够更好地理解和应用各种数据。
统计学在各个领域都有重要的应用，不论是在科学研究、商业决策还是社会科学中，都离不开统计学的支持。
本文将介绍统计学的基础知识，包括统计学的定义、常见的统计术语以及常用的统计方法。
一、统计学的定义统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据以及从数据中得出结论的学科。
它包括描述性统计和推论统计两个方面。
描述性统计用来总结和描述数据的特征，如平均数、中位数、频率分布等；推论统计则用来根据样本数据推断总体的特征，如置信区间、假设检验等。
二、常见的统计术语1. 总体与样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。
通过对样本进行统计分析，可以得到对总体的推断。
2. 变量：研究对象的属性或特征，可以是数量型（如身高、年龄）或质量型（如性别、颜色）。
3. 数据类型：数据可以分为定性和定量两种类型。
定性数据用来描述特征或分类，如性别、颜色；定量数据用来表示数量或程度，如身高、温度。
4. 频数和频率：频数是指数据中某个取值出现的次数，频率是指某个取值出现的频率，即频数除以总数。
5. 中心趋势：用来描述数据的集中程度，包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排序后的中间值，众数是出现次数最多的值。
6. 离散程度：用来描述数据的离散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之差，方差是观测值与平均数之差的平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
三、常用的统计方法1. 描述性统计：描述性统计用来总结和描述数据的特征。
常见的描述性统计方法包括计数、百分比、平均数、中位数、众数、极差、方差和标准差。
2. 概率分布：概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布等。
3. 推论统计：推论统计用来从样本数据中推断总体的特征，并进行统计推断。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结1.数据与变量数据是指收集到的一组数字或符号，而变量是指可以变化的数值。
在统计学中，常用的变量类型有两种：定量变量和定性变量。
定量变量是用数字表示的，如身高、体重等；而定性变量是用非数字表示的，如性别、血型等。
2.数据的描述在统计学中，常用的描述性统计方法有中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量包括均值、中位数和众数，用来衡量数据的集中程度；离散程度度量包括极差、方差和标准差，用来衡量数据的分散程度。
3.概率与概率分布概率是指在一定条件下某事件发生的可能性，它是统计学中的重要概念。
概率分布是用来描述随机变量可能取值的分布情况的概率分布函数，常见的概率分布有正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布等。
4.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的方法，它包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据估计总体参数的数值，而区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。
5.假设检验假设检验是统计学中用来检验总体参数假设的方法，它包括参数假设检验和非参数假设检验两种。
参数假设检验是对总体参数的假设进行检验，常用的方法有t检验、F检验等；非参数假设检验是对总体分布形式的假设进行检验，常用的方法有卡方检验、秩和检验等。
6.相关性与回归分析相关性是指两个变量之间的关系程度，常用的相关性指标有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数；回归分析是用来分析自变量与因变量之间的关系的方法，常用的回归分析方法有一元线性回归分析和多元线性回归分析。
7.贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它与频率统计学有所不同。
在贝叶斯统计学中，统计推断是基于先验概率和似然函数进行的，而不是基于频率分布进行的。
8.实验设计实验设计是指在统计实验中如何设计实验方案，以达到准确、可靠、有效地进行统计分析的目的。
常用的实验设计方法有完全随机设计、区组设计和受试者设计等。
以上就是统计学基础知识点的总结，通过学习这些知识点，可以帮助人们更好地理解和应用统计学在各种领域中的实际问题。
统计学基础知识
统计学基础知识一、概述统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在科学研究、决策制定和社会经济发展中发挥着重要的作用。
本文将介绍统计学的基础知识，包括数据类型、数据收集和整理、统计分析方法等内容。
二、数据类型1. 定性数据定性数据是用描述性词语或符号表示的数据，不能进行数学计算。
例如，性别、国籍、喜好等。
在统计分析中，常用频数和比例来描述定性数据。
2. 定量数据定量数据是用数值表示的数据，可以进行数学计算。
例如，身高、体重、温度等。
在统计分析中，可以使用中心趋势和离散程度等统计指标来描述定量数据。
三、数据收集1. 抽样调查抽样调查是从总体中选择一部分样本进行观测和测量，以推断总体的特征。
常见的抽样方法有随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
2. 观察法观察法是通过观察和记录来收集数据，常用于实地调查和实验研究中。
观察法可以采用自然观察、人工观察和实验观察等方式。
四、数据整理1. 数据清理数据清理是指对收集到的数据进行检查、删除错误和不完整数据以及处理缺失值的过程。
数据清理可以提高数据的质量和可靠性。
2. 数据编码数据编码是将收集到的原始数据转化为适合计算机处理的形式。
常用的数据编码方法有数值编码、字符编码和二进制编码等。
五、统计分析方法1. 描述统计描述统计是指根据数据的分布特征，从集中趋势、离散程度和分布形状等角度描述和概括数据。
常用的描述统计方法有频数分布、直方图、均值和标准差等。
2. 推断统计推断统计是指使用样本数据对总体进行统计推断，从而得出结论。
常用的推断统计方法有假设检验、置信区间和方差分析等。
六、应用场景统计学广泛应用于各个领域，如市场调研、医学研究、经济决策等。
统计学可以帮助整理并分析数据，为决策提供科学依据。
七、总结统计学是一门重要的学科，掌握基础知识对于正确理解和应用统计分析方法至关重要。
本文介绍了统计学中的基础知识，包括数据类型、数据收集和整理、统计分析方法等内容。
通过学习和运用统计学，我们可以更好地理解和解释数据，为科学研究和社会发展提供支持。
统计法重要基础知识点
统计法重要基础知识点统计法是一门研究统计原理、方法和应用的学科，它在现代社会中发挥着重要的作用。
以下是统计法的一些重要基础知识点：1. 统计法的起源与发展：统计法作为一门学科具有悠久的历史，早在古代社会就有了一些统计的形式。
随着社会的发展，统计法逐渐成为一门独立的学科，并且在近现代得到了进一步的发展与完善。
2. 统计数据的搜集与整理：统计法的核心工作之一就是搜集和整理数据。
这包括如何选择样本、设计合理的调查问卷、搜集数据等方面的技巧与方法。
只有准确、可靠的数据才能为后续的统计分析提供坚实的基础。
3. 描述统计与推断统计：统计法主要包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计是通过对数据的分类、整理和描述，总结数据的特征和分布情况；而推断统计则通过对样本数据进行推断，从而对总体进行估计、检验或进行预测。
4. 基本统计量：在统计分析中，我们常常关注一些基本统计量，如平均数、中位数、众数、标准差等。
这些统计量可以从不同的角度揭示数据的特点和规律，为我们对数据进行分析与解释提供依据。
5. 概率与统计分布：统计法中的概率与统计分布是重要的基础知识。
概率理论为统计法提供了严密的理论基础，用于描述随机现象的规律；而统计分布则用于描述一组数据的分布方式，如正态分布、泊松分布等。
6. 抽样与调查设计：在实际的统计调查中，抽样与调查设计是重要的环节。
合理的抽样方法和调查设计可以充分利用有限的资源，获取准确的数据，并且能够减小样本误差，提高统计的可靠性。
这些都是统计法的重要基础知识点，掌握了这些知识，可以帮助我们更好地理解和应用统计法，为决策提供科学依据，推动社会的发展与进步。
统计学基本知识
1.总体：我们所要研究的所有基本单位（通常是人、物体、交易或事件）的总和。
2.变量：总体单位中个体单位所具有的特征或特性。
3.样本：是从总体中抽取的一部分单位。
4.描述统计：是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。
5.推断统计：是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。
6.众数、中位数和均值的关系：(1)对称统计分布M0=M e=均值（2）右偏：M0<M e<均值（3）左偏：M0>M e>均值。
7.常用抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样。
8.评价估计量的标准：（1）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（2）有效性：与总体参数的离散程度要小（3）相合性（一致性）：随着样本容量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。
9.1-α含义：指置信水平，即总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。
10. 置信区间：是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
11.原假设：通常是研究者想收集证据予以反对的假设。
备择假设：通常是予以支持的假设。
12.假设检验的步骤：1）陈述原假设H0和备择假设H1；2）从所研究的总体中抽出一个随机样本；3）确定一个适当的检验统计量，并利用样本数据算出其具体数值4）确定一个适当的显著性水平α，并计算出其临界值，指定拒绝域5）将统计量的值与临界值进行比较，并做出决策。
13.方差分析：是检验多个总体均值是否相等的统计方法。
它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
14.方差分析原理：【网络搜索的】方差分析作为一种统计方法，是把实验数据的总变异分解为若干个不同来源的分量。
因而它所依据的基本原理是变异的可加性。
不同来源的变异只有当它们可加时，才能保证总变异分解的可能。
具体地讲，它是将总平方和分解为几个不同来源的平方和(这里的平方和指实验数据与平均数离差的平方和)。
统计基础的知识点总结
统计基础的知识点总结统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的科学。
它是各种学科中的重要基础，如经济学、医学、社会学、心理学等。
统计学广泛应用于各种领域，从商业到政府，从科学研究到医学诊断。
本文将对统计学的基础知识点进行总结，包括数据类型、数据收集、描述统计、概率、推断统计等内容。
一、数据类型1. 根据变量的性质，数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示，并且可以进行各种数学运算，如年龄、身高、成绩等；定性数据是用描述性词语表示的，如性别、颜色、好坏等。
2. 根据数据的测量尺度，数据可以分为名义数据、序数数据、区间数据和比率数据。
名义数据是表示对象不同之处的，仅表明事物的种类，如性别、颜色等；序数数据是数据的排列顺序有意义的，如学历、职位等；区间数据表示数据之间的间隔是有意义的，但没有零点，如温度；比率数据是有意义的零点，可以进行比较的，如比率、百分数等。
二、数据收集1. 数据的收集方式主要包括调查、实验和观察。
调查是采用问卷、访谈等方式获取信息；实验是通过控制变量来观察和测量影响结果的因素；观察是直接观察对象的状态和行为来获取数据。
2. 数据的收集过程中需要考虑样本的选择、样本量的确定、数据的准确性和可靠性等因素。
三、描述统计描述统计是研究数据分布的综合统计分析方法，主要包括中心趋势和离散程度两个方面。
1. 中心趋势主要包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据的平均值，具有良好的代表性；中位数是将数据按大小排序后位于中间的数值；众数是数据集中出现频率最高的值。
2. 离散程度主要包括极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之差；方差是各个数据与均值的差的平方和的平均值；标准差是方差的平方根，用来度量数据的波动程度。
四、概率概率是统计学中的一个重要概念，用来描述事物发生的可能性。
概率的计算方法主要包括古典概率、几何概率和条件概率。
1. 古典概率是指事件发生的概率等于有利事件的数量除以样本空间的数量，即P(A) =n(A)/n(S)。
统计基础知识
第一部分，统计表统计表是统计用数字说话的一种最常用的形式。
统计表是我们在工作中常用的，不论是做什么管理工作的，都经常用到各种各样的统计表。
什么是统计表，概括起来说：把统计调查得来的数字资料，经过汇总整理后，得出一些系统化的统计资料，将统计资料按照一定顺序填列在一定的表格内，这个表格就是统计表。
一、统计表的作用统计表既是调查整理的工具，又是分析研究的工具。
广义的统计表包括统计工作各个阶段中所用的一切表格，如，调查表、整理表、计算表等，它们都是用来提供统计资料的重要工具。
统计表有以下四个作用：1、能使大量的统计资料系统化、条理化，因而能更清晰地表述统计资料的内容。
2、利用统计表便于比较各项目（指标）之间的关系，而且也便于计算（如有些计算表比用公式更简易、明了）3、采用统计表格表述统计资料比用叙述的方法表述统计资料显得紧凑、简明、醒目，使人一目了然。
4、利用统计表易于检查数字的完整性（是否有遗漏）和正确性。
统计表的作用主要就这四条。
二、统计表的结构统计表的形式多种多样，根据使用者的要求和统计数据本身的特点，可以绘制形式多样的统计表。
如表1就是一种比较常见的统计表。
表1：集团公司主要指标统计表统计表一般由四个主要部分组成，即表头、行标题、列标题和数字资料，必要时可以在统计表的下方加上表外附加。
表头应放在表的上方，它所说明的是表的主要内容。
行标题和列标题通常安排在统计表的第一列和第一行，它所表示的主要是所研究问题的类别名称和指标名称，通常也称为“类”。
如果是时间序列数据，行标题和列标题也可以是时间，当数据较多时，通常将时间放在行标题的位臵。
表的其余部分是具体的数字资料。
表外附加通常放在统计表的下方，主要包括资料来源、指标的注释和必要的说明等内容。
从统计表的内容上看，可以分为主词和宾词两部分，如表2所示。
主词是统计表所要说明的总体，它可以是各个总体单位的名称，总体的各个组成部分，总体单位的全部。
宾词是说明总体的统计指标，包括指标名称和指标数值。
统计学基础必学知识点
统计学基础必学知识点1. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是以数字形式表示的数据，可以进行运算和统计分析，例如身高、体重等；定性数据是以非数字形式表示的数据，通常是描述性的，例如性别、颜色等。
2. 数据的分布：数据的分布描述了数据的值在取值上的分布情况。
常见的数据分布有正态分布、均匀分布、偏态分布等。
3. 描述统计学：描述统计学是研究如何使用统计方法来描述和总结数据的学科。
常用的描述性统计方法包括测量中心趋势的平均数、中位数、众数，以及测量数据分散程度的标准差、方差等。
4. 统计推断：统计推断是研究如何利用样本数据对总体进行推断的学科。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计是利用样本数据估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值；假设检验是对总体参数假设进行推断的方法，例如检验总体均值是否等于某个特定值。
5. 概率：概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。
概率论是研究随机现象的数学理论。
常用的概率计算方法包括计数法、频率法、几何法等。
6. 抽样方法：抽样是从总体中选择部分个体进行观察和分析的方法。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
7. 参数和统计量：参数是指总体的某种特征值，例如总体均值、总体方差等；统计量是根据样本数据计算得到的总体参数的估计值，例如样本均值、样本方差等。
8. 假设检验：假设检验是通过比较样本数据与给定假设之间的差异来判断假设是否成立的方法。
常用的假设检验方法有正态总体均值的检验、两个总体均值的检验、总体方差的检验等。
9. 相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
10. 回归分析：回归分析是研究变量之间关系的方法，可以用于预测和解释变量之间的关联关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归分析、多元线性回归等。
以上是统计学基础中的一些必学知识点，通过学习和掌握这些知识点，可以帮助我们理解和分析数据，从而做出科学的统计推断。
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一、总论1、总体：一个统计问题研究对象的全体，是具有某种(或某些)共同特征的元素的集合。
2、总体单位：总体单位是构成总体的各个个别单位，它是组成总体的基本单位，也是调查项目的直接承担者。
如：对工业企业进行调查，全国工业企业是总体，每一个工业企业就是单位。
3、指标：指的是衡量目标的单位或方法。
4、标志：统计标志又称标识，总体各单位所具有的属性或特征称为标志。
5、指标与标志的区别：首先标志是说明单位属性的，一般不具有综合的特征。
指标是说明总体的综合数量特征的。
具有综合的性质。
其次，统计指标分为数量指标和质量指标，它们都是可以用数量来表示的。
标志分为数量标志和品质标志，它们不是都可以用数量来表示，品质标志只能用文字表示。
6、统计指标和标志的联系表现为：统计指标数值是由各单位的标志值汇总或计算得来的。
数量标志可以综合为数量指标和质量指标，品质标志只有对它的标志表现所对应的单位加以总计才能形成统计指标。
总体单位的某一标志往往是总体某一统计指标的名称；随研究目的不同，指标与标志之间可以互相转化。
二者体现这样的关系：指标在标志的基础上形成，指标又是确定标志的依据。
二、统计调查1、统计调查的概念统计调查是根据调查的目的与要求,运用科学的调查方法,有计划、有组织地搜集数据信息资料的统计工作过程。
2、统计调查的种类：（1）、按调查对象包括的范围不同可分为全面调查和非全面调查；（2）、按登记时间是否连续，可分为经常性调查与一次性调查；（3）、按调查的组织方式不同，可分为统计报表制度和专门调查（专门调查：是为了某一特定目的而专门组织的统计调查。
包括：普查、抽样调查、重点调查、典型调查等）。
3、统计调查方案的内容（1）、调查目的；（2）、调查对象、调查单位和报告单位；（3）、调查项目和调查表；（4）、调查时间和调查期限；（5）、调查的组织计划。
4、统计调查的方式（1）、定期统计报表；（2）、普查；（3）、重点调查；（4）、抽样调查；（5）、典型调查；（6）、各种统计调查方式的结合运用。
三、统计整理1、统计整理的概念所谓统计整理，就是根据统计研究任务的要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行科学的加工整理，使之条理化、系统化，把反映总体单位的大量原始资料，转化为反映总体的基本统计指标，统计工作的这一过程。
2、统计整理的内容（1）设计整理方案；（2）、对调查资料进行审核、订正（3）、进行科学的统计分组（4）、统计汇总（5）、编制统计表3、统计分组体系包括简单分组与平行分组体系以及复合分组与复合分组体系。
4、次数分布：是统计分组的分布结构，将总体中各单位按组归类整理，按一定顺序排列，形成总体中各单位在各组间的分布，叫次数分布或变量分布。
5、分配数列的种类：（1）、根据分组标志的不同，分配数列可分为品质（属性）数列和变量数列。
a.品质数列：按品质标志分组，观察总体各单位分布情况的分配数列；b.变量数列：按某一数量标志分组，观察总体各单位分布情况的分配数列。
（2）、变量数列的分类：离散变量数列、连续变量数列a.连续变量数列，一般是组距式的，每个组包含若干变量值；b.离散变量数列，如果变量值数目不多，可编成单项式，即以一个变量值作为一个组（或每个组只包含一个变量值），如果变量值很多，应编制成组距式。
6、次数分布的表示方法：列表法和图示法。
四、统计指标1、统计指标的涵义：统计指标简称指标，是反映同类社会经济现象总体综合数量特征的范畴及其具体数值。
统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式，可以分为总量指标、相对指标和平均指标三种。
2、总量指标：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。
3、总量指标的种类：（1）、按指标所反映的内容不同可分为总体单位总量和总体标志总量；（2）、按总量指标所反映的时间状况不同可分为时期指标和时点指标；（3）、按总量指标所采用计量单位不同可分为实物指标、价值指标和劳动指标。
4、总量指标的计量单位：实物单位、货币单位、劳动单位。
5、相对指标：相对指标是质量指标的一种表现形式。
它是通过两个有联系的统计指标对比而得到的，其具体数值表现为相对数。
6、相对指标的作用：（1）能够表明现象的相对水平、普遍程度及比例关系；（2）可以使某些不能直接对比的现象总量找到对比的基础；（3）可以比较事物的发展程度、内部结构及比例；（4）可以使不能用总量指标直接对比的非同类现象之间能够进行比较；（5）是进行计划管理和考核企业经济活动成果的重要指标之一。
7、相对指标的分类：结构相对指标，比较相对指标、比例相对指标、强度相对指标、动态相对指标。
8、平均指标：平均指标可以是同一时间的同类社会经济现象的一般水平。
平均指标的作用与意义：1、平均指标可以反映现象总体的综合特征。
2、平均指标可以反映分配数列中各变量值分布的集中趋势。
3、平均指标经常用来进行同类现象在不同空间、不同时间条件下的对比分析，从而反映现象在不同地区之间的差异，揭示现象在不同时间之间的发展趋势。
9、平均指标的种类：数值平均数（算术平均数、调和平均数、几何平均数）和位置平均数（众数、中位数）。
10、标志变异指标：标志变异指标又称为标志变动度，是反映总体各单位标志值之间差异程度大小的综合指标。
标志变异指标说明的是变量的离中趋势。
测量标志变异的主要指标有极差、平均差、方差、标准差和标志变异系数等。
极差：又称为全距，是总体单位中变量的最大值与最小值之差。
平均差：平均差是总体各单位的标志值与其平均数的离差绝对值的算术平均数。
它能反映总体各单位标志值的变动程度。
其计算有两种形式，简单平均差和加权平均差。
标准差：标准差是总体各单位标志值与平均数离差平方的算术平均数的平方根。
它是最常用、最重要的标志变异指标，是反映标志变动度最合理的指标。
离散系数：离散系数是指全距、平均差和标准差与其算术平均数的比值，分别称为极差系数、平均差系数和标准差系数，其中标准差系数是应用最广的一种。
标志变异指标：标志变异指标是反映总体各单位标志值变动程度或差异程度，度量统计分布集中趋势的综合指标。
五、时间数列1、时间数列是一种统计数列，它是将某一现象或统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。
由于时间数列表现了现象在时间上的动态变化，故又称动态数列。
时间数列可以分为：水平型时间数列、季节型时间数列、循环型时间数列、直线趋势型时间数列、曲线趋势型时间数列。
时间数列还可以按其所排列的指标值的性质不同，可分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列。
2、增长量与平均增长量：①增长量，增长量是报告期发展水平与基期发展水平之差，增长量的指标数值可正可负，它反映的是报告期相对基期增加或减少的绝对数量，用公式表示为：增长量＝报告期水平－基期水平根据基期的不同确定方法，增长量可分为逐期增长量和累计增长量。
a.逐期增长量：是报告期水平与前一期水平之差，用公式表示为：（i=1,2,…,n）当i=1时，表示时间数列的最初水平，而称为研究范围的起始期水平b.累计增长量：是报告期水平与某一固定时期水平（通常是时间序列最初水平）之差，用公式表示为：（i=1,2,…,n）c.年距增长量：对于按月（季）编制的时间序列，为了消除季节变动的影响，还可以计算年距增长量，它等于本期发展水平比上年同期发展水平增加（减少）的数量。
即：年距增长量＝报告期某月（季）发展水平－上年同月（季）发展水平②平均增长量平均增长量是时间序列中的逐期增长量的序时平均数，它表明现象在一定时段内平均每期增加（减少）的数量。
六、统计指数1、统计指数的分类：（1）、统计指数按照不同的研究目的和要求，可分为个体指数和总指数；（2）、按所表示的特征不同，可分为数量指标指数和质量指标指数；（3）按其涵义分，可分为动态指数和静态指数；（4）按在指数数列中所采用的基期不同，可分为定基指数和环比指数。
2、几种常用的统计指数：A.居民消费价格指数（CPI）：CPI的计算公式是CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）×100%。
CPI 告诉人们的是，对普通家庭的支出来说，购买具有代表性的一组商品，在今天要比过去某一时间多花费多少，cpi是什么意思，例如，若1995年某国普通家庭每个月购买一组商品的费用为800元，而2000年购买这一组商品的费用为1000元，那么该国2000年的消费价格指数为（以1995年为基期）CPI= 1000/800×100%=125%，也就是说上涨了25%。
在日常中我们更关心的是通货膨胀率，它被定义为从一个时期到另一个时期价格水平变动的百分比，公式为T=（P1—P0）/ P0，式子中T为1时期的通货膨胀率，P1和P0分别表示1时期和0时期的价格水平。
如果用上面介绍的消费价格指数来衡量价格水平，则通货膨胀率就是不同时期的消费价格指数变动的百分比。
假如一个经济体的消费价格指数从去年的100增加到今年的112，那么这一时期的通货膨胀率就为T=（112—100）/100×100%=12%，就是说通货膨胀率为12%，表现为物价上涨12%。
B．国房景气指数：国房景气指数也称国房指数，是“全国房地产开发业综合景气指数”的简称，它是借鉴景气指数体系的原理，由属于超前、同步、滞后性质的指数指标（注意：这里仅指性质，而不是理论上真正起超前、同步、滞后作用的指标）组成，根据合成指数的计算方法，在计算分类指数的基础上，而得到的一个加权平均综合指数。
例如：“国房景气指数”以100为临界值，指数值高于100为景气空间，低于100则为不景气空间。
今年一季度，“国房景气指数”逐月下跌，4月份开始止跌回升，从3月份的101．22上升到102．65，5月份继续回升，达到103．32。
C．消费者信心指数：消费者信心指数（Consumer Confidence Index ，CCI）是反映消费者信心强弱的指标，是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受，是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济周期变化不可缺少的依据。
它受国家或地区的经济发展形势、失业率、物价水平、利率等影响。
D．企业家信心指数（宏观经济景气指数）：经济景气指数目前主要通过两个指标来反映，一是企业家信心指数，是根据企业家对企业外部市场经济环境与宏观政策的认识看法、判断与预期(主要是通过对“乐观”、“一般”、“不乐观”的选择)而编制的指数，用以综合反映企业家对宏观经济环境的感觉与信心。
二是企业景气指数：是根据企业家对本企业综合生产经营情况的判断与预期(主要是通过对“好”、“一般”、“不佳”的选择)而编制的指数，用以综合反映企业的生产经营状况。