统计名词解释
统计学名词解释(超全)
统计学名词解释(超全)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：反应现象整体在某一的点（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。
均匀发展水平：将不同时间的发展水平加以均匀而得到的均匀数。
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：是时间序列中敷陈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。
统计名词解释
1.参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。
2.正态分布：以均数u为中心左右完全对称的分布，记为X～N(u, )标准正态分布：以均数为0，标准差为1的正态分布，记为u～N(0,1)3.平均数：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。
这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数、几何平均数、中位数等。
标准差S：将方差开方，得到标准差，它是最常用的变异指标，标准差越大，说明数据的变异程度越大。
标准误S X：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量均数抽样误差的大小。
据此，样本均数的标准差称为标准误。
S p(样本率的标准差)：率的标准误，用来描述样本率的抽样误差。
4.参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。
这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。
参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量( , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。
如t、u检验、方差分析。
非参数检验：是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和用参数估计量，直接对比较数据的分布进行统计检验的方法，称为非参数检验(nonparametric test).5.率(rate)：强度相对数，用以说明某现象发生的频率或强度。
是某事物或现象发生的实际数与可能数的比例关系。
构成比(proportion)：结构相对数，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示，其计算公式为：比(ratio):又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明A为B的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。
其计算公式为：比=A/B。
6.相关系数：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数。
统计学名词解释
统计总体：在一定研究目的下所要研究事物的全体。
是有客观存在的、具有某种共同性质的众多个别事物构成的整体。
变量值：是变量的具体表现，是可变数量标志的数值表现。
统计调查：根据统计调查的目的与任务的要求，采用科学的调查方法有组织、有计划、有步骤地收集统计资料的工作过程。
统计数据：人们对现象进行调查研究所收集、整理、分析和解释的事实和数字，对各种客观现象的信息进行观察、计量的结果。
统计整理：根据统计研究的目的和任务的要求，对统计调查得到的资料进行科学得分和汇总，使大量零碎的、分散的、无规律性反映总体单位数量特征的资料系统化、条理化，使之成为反映总体资料的工作过程。
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。
形成总体中各个单位在各组间的分布。
（百度）相对指标:指两个有联系的统计指标数值之比，反应现象之间所固有的数量对比关系。
变异系数;反映标志变异程度的相对指标。
抽样推断：根据随机原则从总体中抽取部分实际数据的基础上，运用数理统计方法，对总体某一现象的数量性做出具有一定可靠程度的估计判断。
整群抽样：从总体中成群成组地抽取调查单位，而不是一个一个地抽取调查样本。
时间数列：是将同一社会经济现象的统计指标在不同时间上的数值按照时间先后顺序排列而成的序列。
发展速度：报告期水平和基期水平之比，是表明社会经济现象发展变化的相对程度。
数量指标指数：说明数量指标总变动的相对数，即反应现象总规模的变动的程度的指数。
统计指数：广义：泛指一切说明社会经济现象数量变动或者差异程度的相对数。
狭义：仅指不能直接相加对比的复杂社会经济现象综合变动程度的相对数。
（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。
统计名词解释
名词解释：1，总体（population）：总体指根据研究目的所确定的同质的观察单位的全体。
更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
可分为有限总体和无限总体。
总体中只包含有限个观察单位者为有限总体，反之为无限总体。
2，样本（sample）：从总体中随机抽取部分观察单位的测量结果集合称为样本。
样本应具有可靠性和代表性。
样本的可靠性是指样本的确是来自同一总体，具有同质性；代表性是必须采用随机抽样方法从总体中获得的足够多的观察单位。
3，参数（parameter）：参数是用来表示总体分布特征的统计数字。
统计中常用的总体参数有描述总体分布中心位置或集中趋势的总体平均数指标；有描述总体离散度的总体变异指标。
4，统计量（statistic）：统计量是依据样本观察值推算出的反映样本分布特征（如样本平均数、样本变异等）的一些量。
5，误差（error）：观察值与真值之差称为误差。
误差分为过失误差、系统误差和随机误差三类。
6，抽样误差（sampling error）：抽样误差是随机误差中的一种，它是由抽样所至的样本统计量与总体参数间的差异。
抽样误差愈小，用样本推算总体的精确度就愈高，反之亦然。
7，正态分布（normal distribution）和标准正态分布（）：由密度曲线f(x) = （1/√2π）×(1/σ）×EXP[(-1/2)×(x-x0)^2/σ^2]确定的中间高、两边低、左右对称的连续随机变量的分布称为正态分布。
记为N(μ，σ2) ，其中μ为总体均数σ为总体标准差；把总体均数为0，把总体标准差为1的正态分布N（0，1）称为标准正态分布。
一般正态分布可以通过μ=（x-μ）/σ转化为标准正态分布。
8，抽样误差（sampling error）：在抽样研究中，由抽样所至的样本与总体参数间的差异称为抽样误差。
9，标准误（standard error）：标准误就是样本统计量的标准差，它反映了统计量间的变异程度，也间接的反映抽样误差的大小。
统计名词解释
参数(Parameter)：描述总体的统计指标:μ、 、π等。
统计量(Statistic)：描述样本的统计或分析指标。
如χ、s、p；u值、t值等。
随机误差：由于偶然因素引起的测量误差和抽样误差随机测量误差（random measurement error）——由于偶然的因素所引起的测定误差。
它没有固定的倾向，是不可避免的，但可提高操作者熟练程度、增加重复测定使其减少。
随机抽样误差(random Sampling error)因总体中各个体之间的差异，由抽样所造成的样本统计量与总体参数之差（以及样本统计量之差），为～。
通常计算统计指标是：平均数（反映集中趋势）变异指标（反映离散趋势）正态分布：频数分布以均数为中心，靠近均数两侧频数较多，离均数愈远，频数愈少，形成一个中间多、左右两侧逐渐减少、呈基本对称的钟型分布资料统计学处理作：参数检验：u / t检验（两个均数）、F检验（两个以上均数）非参数检：验秩和检验(两个及以上均数)二平均指标：算术均数、几何均数、中位数变异指标：极差、百分位数与四分位间距\ 方差、标准差、变异系数﹡标准差用途：1. 表示同质计量变量值的离散程度；2. 与均数结合，表示均数的代表性(x ±s)，同时描述正态分布特征、估计频数、确定医学参考值范围；3. 与均数结合，计算变异系数；4. 与样本含量(n)结合，计算标准误。
计量资料(数值变量)用定量的方法测定同质观察单位某项指标测定值的集合，亦称~。
计数资料(二项分类、多项无序分类变量)按性质和类别进行分组所得的资料。
其变量值是定性的。
区间估计：考虑抽样误差的影响、在一定可信度（Confidence level）下，计算出包含有未知总体均数的一个范围，即为～。
相对数：计数资料常用的统计指标，又称相对指标（Relation number标准化率（Standardized rate）：又称调整率(Adjusted rate), 是把原率资料按影响因素的标准构成调整后计算出来的率。
统计名词解释
1.总体：根据研究目的确定的研究对象称为总体。
样本：总体的一部分。
样本具有一定的含量和代表性。
总体与样本的关系：样本来自总体；具有一定容量和代表性。
2.参数：由总体计算的特征数。
统计数：由样本计算的特征数。
总体参数由相应的统计数来估计。
3.准确性：指在试验或调查中某一实验指标或性状的观测值与气真值接近的程度。
精确性：指在试验或调查中同一实验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
正确性：精确性、准确性合称为正确性。
4.随机误差：这是由于虚度无法控制的内在和外在的偶然因素，尽管在试验中力求一致但不可能绝对一致所造成的。
带有偶然性，难以消除，影响试验的精确性。
系统误差：这是由于试验动物的初始条件不同所引起的。
容易克服，影响试验的准确性。
5.平均数：用来描述资料的集中性。
主要包括：算数平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数。
6.标准差：样本标准差s是表示资料中观测值变异程度大小的统计数，描述了资料的离中性。
7.变异系数：表示资料中观测值变异程度大小。
8.小概率事件实际不可能性原理：把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为~。
9.显著水平：用来确定无效假设是否被否定的概率标准。
10.试验指标：用来衡量结果的好坏或处理效应的高低、在试验中具体测定的性状或观测的项目。
11.卡方检验的用途：适合性检验、独立性检验、资料的分布类型检验、方差同性质检验。
12.适合性检验：判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验。
13.独立性检验：根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
14.直线回归分析：在回归分析中，只有一个自变量一个因变量，这两个变量之间的关系可以用一条直线描述，这种回归分析叫~~。
15.决定系数r2：是回归平方和与离回归平凡和的比值，表示回归直线方程估计可靠程度的高低。
相关系数r：决定系数的平方。
R2：拟合度，回归曲线的相关系数。
16.能直线化的曲线类型：双曲线函数、幂函数、指数函数、对数函数、Logistic生长曲线17.协方差（ANOCOV）：与均积相应的总体参数。
(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。
统计名词解释
第一章统计：是统计工作，统计资料，统计科学的总称统计工作：是搜集，整理和分析统计资料的实际工作的过程，这一过程具体包括统计设计，统计调查，统计整理，统计分析四个阶段统计学：是从总体上阐述客观现象数量方面的特征与相互关系的方法论科学总体：指客观存在的，在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体总体单位：是构成统计总体的个别事物或基本单位标志：是说明总体单位特征的名称，分为品质标志和数量标志指标：是说明总体数量特征的名称及其数值变异：是指标志和指标的具体表现存在的差别变量：是指可变的数量标志和统计指标第二章数量指标是说明社会经济现象总规模或总工作量的指标，一般表现为绝对数形式。
质量指标是说明总体内部数量关系和总体单位一般水平的统计指标，表现为相对数和平均数的形式统计指标体系是指若干个相互联系的统计指标所构成的总体，用以说明被研究现象各个方面相互依存和相互制约的关系，从不同角度、侧面全面反映研究对象的总体状况统计分组是根据事物的内在特点和统计研究的需要，将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的部分，从而深入认识事物的本质特征。
第三章1.统计调查：是按照预定的统计任务，运用科学的调查方法，有组织、有计划地向社会实际搜集资料的过程。
统计调查是我们认识的基础，分析的前提，决策的依据。
2.经常性调查：是随着被调查对象的连续变化，随时将变化的情况进行连续不断地登记。
3.调查对象：是我们应搜集调查资料的全部单位的总体，它是由调查目的所决定的，并由许多性质相同的调查单位所组成。
4.普查：是专门组织的一次性全面调查，可以用来搜集某些不能够或不适宜用定期全面统计报表搜集的统计资料。
5.重点调查：指在调查对象总体中，只选择其中的一部分重点单位进行调查，以了解总体基本情况的一种调查方法，是非全面调查。
6.典型调查：是一种非全面调查，是根据调查的目的与要求，在对研究对象进行全面分析的基础上，有意识的选出少数具有代表性的典型单位，进行深入的调查，借以认识事物本质及其发展变化规律的一种调查方法。
统计名词解释
统计名词解释
统计（Statistics）是一门数学科学，它研究如何收集、分析、解释和呈现数据。
统计学的应用十分广泛，几乎应用于所有领域，例如社会科学、自然科学、医学、商业、工程等等。
统计学分为描述统计和推断统计两大类。
描述统计（Descriptive Statistics）主要研究如何收集、组织、汇总和呈现数据，其目的在于描述数据的基本特征。
推断统计（Inferential Statistics）则主要研究如何根据样本数据推断总体的性质，其目的在于对总体做出推断。
常用的统计学方法包括均值、中位数、标准差、方差等，这些方法可以用来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，还有假设检验、置信区间等方法用于推断总体参数。
统计学还涉及到调查设计和实验设计等方面。
调查设计主要研究如何设计问卷、抽样等，使得获得的数据更加可靠和有效；实验设计主要研究如何设计实验方案，以得到有力的实验结果。
在现代社会中，数据已经成为一种非常重要的资源，而统计学则是处理这些数据的重要工具。
因此，掌握统计学的基本知识和方法是非常有必要的。
统计名词解释
名词解释：1总体（population）：是同质的所有观察单位某种变量值的集合，可分为有限总体和无限总体。
总体中的所有观察单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。
样本（sample）：从总体中抽取部分观察单位，其观测结果的集合称为~，具有代表性。
2同质：一个总体中有许多个体，他们之所以汇集起来成为人们的研究对象，必定存在共性，即他们具有同质性。
个体的同质性是构成研究总体的必备条件。
研究内容不同，对同质性要求不同。
变异（variation）：个体差异是生物医学研究领域普遍存在的现象。
即使是同质总体的个体观察值之间也存在差异，这种现象称为~。
总体内没有差异性就无需统计学。
3变量（variable）：指取值不能事先确定的观察结果。
可分为定性变量【分类变量（多分类变量和二分类变量）和有序变量】和定量变量（离散型定量变量和连续型定量变量）。
变量只能由“高级”向“低级”转化：定量→有序→分类→二值。
4资料：变量的实际观测结果构成资料。
①定量资料：也称数值变量，其变量值是定量的，表现为数值大小，有度量衡单位。
对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为~。
②定性资料：将观察单位的观察结果按某种属性或类别分组，分别统计各组的观察单位数所得的资料称为~，亦称为计数资料或分类资料。
其观察值是定性的，表现为两个或多个互不相容的类别或属性。
可分为无序分类资料和有序分类资料（等级资料）。
③等级资料：将观察单位的观察结果按某种属性的程度或等级分组，分别统计各组的观察单位数所得的资料。
与定性资料不同：属性分组有程度或等级差别，各组按大小顺序排列。
与定量资料不同：每个观察单位的观察结果未确切定量。
5参数（parameter）：是反映总体特征的统计指标。
总体参数是未知的、固有的、不变的。
统计量（statistic）：与参数对应，通过样本计算的统计指标。
样本统计量是已知的、变化的、有误差的。
6抽样误差（sampling error）：是指由抽样引起的样本统计量之间以及样本统计量与总体参数之间的差别，是不可避免的。
统计学名词解释
10、统计整理：根据统计研究目的和统计分析的要求，使统计调查所获得的原始资料进行科学的分类和汇总，或对简单加工过的资料进行再加工，使之系统化、条理化，从而得出能够反映事物总体特征资料的工作过程。
11、统计分组：根据研究任务的需要和事物内在的特点，将统计总体按照一定的标志划分为若干组成部分的一种统计方法。
A60----70分这一组B70----80分这一组C60---70或70---80两组都可以D作为上限的那一组
4、2003年-----2004年间，甲单位的商品销售额平均增长速度是乙单位的103%，这是（B）
A比例相对指标 B比较相对指标 C强度相对指标 D动态相对指标
5、变量数列中的各组（单位数）表示我们所要考察（标志值）在各组中出现的次数，所以称为次数。
6、变量数列中各组标志值出现的次数称（频数），各组单位数占单位总数的比重称（频率）。
7、所谓同度量因素，就是在计算综合指数时，吧不能直接相加的（指标）过渡到可以总的指标的那个（媒介因素）。
8、编制时间序列应遵循的基本原则就是保证构成时间数列的（各个指标值）具有（可比）性
统计整理:根据统计研究的目的，把统计调查所搜集到的资料（原始资料、次级资料）进行科学的加工，使之系统化、条理化、科学化，从而得出能够反映事物总体特 征的资料的工作过程
统计分组：根据研究的目的和现象的内在特点，按某个标志（或几个标志）把被研究的总体分为若干不同性质的组。
抽样调查：是一种非全面，按随机原则从全部研究对象中抽取部分单位进行观察，并根据样本的实际数据对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的估计和判断的一种统计调查方法。。
A相对数时间序列 B时期数列 C平均数时间数列 D时点数列
10、“首末折半法”适用于（B）
统计名词解释
1.样本（sample）：是总体中抽取的有代表性的一部分。
样本含量（sample size）：样本中包含的研究单位数。
2.总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。
更确切地说是同质研究单位某种变量值的集合。
3.计量资料(measurement data) ：由一群个体的数值变量值构成的资料，即一群变量值。
4.). 计数资料(enumeration data)：一群个体按无序分类变量的类别清点每类有多少个个体，即分类个体数。
5.算术均数：简称均数（mean）可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平或者说是集中位置的特征值。
6.几何均数（geometric mean）：可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平7.中位数中位数（median）：是将变量值从小到大排列，位置居于中间的那个变量值。
8.百分位数（percentile）是一种位置指标，用来表示。
一个百分位数将全部变量值分为两部分，在不包含的全部变量值中有的变量值比它小，变量值比它大。
9.极差极差，用R表示：即一组变量值最大值与最小值之差。
10.方差（variance）也称均方差（mean square deviation），反映一组数据的平均离散水平。
11.变异系数:记为CV多用于观察指标单位不同时，如身高与体重的变异程度的比较；或均数相差较大时，如儿身高与成人身高变异程度的比较12.医学参考值（reference value）是指包括绝大多数正常人的人体形态、机能和代谢产物等各种生理及生化指标常数，也称正常值。
13.抽样误差：由个体变异产生的、抽样造成的样本统计量与总体参数的差别14.单样本t 检验:即样本均数（代表未知总体均数μ）与已知总体均数μ0(一般为理论值、标准值或经过大量观察所得稳定值等)的比较15:假设检验的步骤：（1）建立假设检验和确定检验水准。
（2）选择检验方法和计算检验统计量。
统计 名词解释
1、推论统计:主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体的情形。
包括以下几个方面：（1）如何对假设进行检验，如大样本检验（Z检验），小样本检验（t检验），各种计数资料的检验（如χ2检验）等。
（2）总体参数特征值的估计方法。
（3）各种非参数的统计方法等。
2、差异量数：差异量数是对一组数据的变异性，即离中趋势特点进行度量和描述的统计量，也称为离散量数，用来表示数据之间的差异程度。
3、四分位差：百分位差的一种，通常用符号Q来表示，指在一个次数分配中，中间50%次数距离的一半。
就是第三四分位与第一四分位之差的一半。
4、标准分数：又称基分数或Z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。
是原始量数与其平均数的差数，除以标准差所得的商，称之为标准分数。
用公式表示：sxxz-=5、先验概率：先验概率是通过古典概率模型加以定义的，故又称古典概率。
先验概率是在特定条件下计算出来的是随机事件的真实概率，不是由频率估计出来的。
古典概率要求满足两个条件:①试验的所有可能结果(即基本事件)是有限的；②每一种基本事件出现的可能性相等。
如果基本事件的总次数为n，事件A包括m个基本事件，则事件A的概率为P(A)=nm6、后验概率：以随机事件A 在大量重复试验中出现的稳定频率值作为随机事件A 的概率估计值，这样求得的概率叫做后验概率。
在对随机事件进行n 次观测时，其中某一随机事件A 出现了m次，则m/n 称为事件A 出现的频率。
随着试验次数的增加，事件A 的频率将稳定在某一常数p ，则此常数p 就是事件A 出现概率的近似值，可表示为：P(A)n m7、二项分布：二项分布是指试验仅有两种不同性质结果的概率分布8、置信区间：也称置信间距，指在一定可靠程度（置信度）上，总体参数所在的区域距离或区域长度9、显著性水平：指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号α表示。
有时也称意义阶段、信任系数等10、置信度：（置信水平）：用1 -α表示11、Ⅰ类错误：假设0H 本来正确，但我们却拒绝它，这种“弃真”错误称为第Ⅰ类错误。
描述统计名词解释
描述统计名词解释统计名词是指用于描述数据、事物和现象的术语或词汇，它们帮助我们理解和分析数据，并从中提取有用的信息和见解。
统计名词在数据分析、调查研究、市场研究、社会科学、经济学等领域中起着重要的作用。
下面将对常见的统计名词进行解释。
1. 总体（population）：指研究对象的全体，可以是人群、物品、事件等。
2. 样本（sample）：指从总体中选择的一部分个体或事物，用来代表整体，以便进行统计推断。
3. 参数（parameter）：指总体的某种特征或属性的度量，如总体平均数、总体方差等。
4. 统计量（statistic）：指样本的某种特征或属性的度量，如样本平均数、样本方差等。
统计量可以用来估计总体的参数。
5. 抽样（sampling）：指从总体中选择样本的过程，常用的抽样方法有随机抽样、分层抽样等。
6. 总体分布（population distribution）：指总体中各个可能取值的概率分布，如正态分布、泊松分布等。
7. 样本分布（sample distribution）：指样本统计量的分布，如样本均值的分布、样本比例的分布等。
8. 假设检验（hypothesis testing）：指根据样本数据对总体做出推断的过程，包括设立假设、选择显著性水平、计算统计量、做出决策等步骤。
9. 置信区间（confidence interval）：指用样本数据对总体参数做出估计的区间范围，包括下限和上限。
10. 样本误差（sampling error）：指样本统计量与总体参数之间的差异，由于抽样的随机性造成。
11. 回归分析（regression analysis）：指通过建立数学模型，分析自变量和因变量之间的关系，量化自变量对因变量的影响程度。
12. 方差分析（analysis of variance）：指通过比较不同样本组之间的差异，判断总体之间是否存在显著差异。
13. 相关分析（correlation analysis）：指通过计算变量之间的相关系数，研究它们之间的线性关系强度和方向。
统计名词解释
名词解释1 实验小区：指接受某种处理的材料单元。
2 实验数据：实验获得的原始资料，由于原始资料一般以数字形式表达，所以也称实验数据。
3样本：从总体中抽取一部分个体所组成的集团，也包括随机样本和偏袒样本。
4 变量：表现出变异的一群观测值总称变量。
包括连续变量和非连续变量。
5 参数：由总体的全部观测值计算得到的某一特征数。
6 统计数：由样本的观测值计算得到的某一特征数。
7田间试验：指在田间土壤，自然气候等环境条件下栽培作物，进行与作物有关的各种科学研究的实验。
8实验指导：用来衡量实验结果的好坏或处理效应的高低在实验中具体测定的形状或观测的项目。
9 因素水平：对实验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称因素水平。
10 实验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目。
11 田间实验设计：按照实验目的要求和实验地具体情况将各实验小区在实验地上作最合理的设置和排列。
12 重复：指试验中同一实验处理设置在2个或2个以上的实验单位。
13 随机排列：试验中每一个处理都有同等机会设置在一个重复中的任何一个实验小区。
14 局部控制：将整个实验环境或实验小区划分成若干个小环境或区组。
在小环境或区组内使非处理因素尽可能一致，实现实验条件的局部一致性。
15 单因素实验：指只研究一个因素对实验指标影响的实验。
16实验方案：指根据实验目的与要求而拟定的进行比较的一组实验处理总称。
17 数量性状：指能够以量测或计算的方法表示其特点的性状。
18 计量资料：指用度量衡等计量工具以量测方式直接获得数量性状资料，也称连续性变量资料。
19 计数资料：指用计数方式获得数量性状资料。
20 质量形状：也称属性形状，指能观测到而不能直接测量的形状。
21 次数分布：由不同区间内观察值出现的次数组成的分布，将次数分布作成表格形式，叫次数分布表。
22 平均数：最常用的统计数，用来描述资料的集中性，即观测值以某一数值为中心而分布的性质，并以平均数作为资料的代表进行资料间的相比较。
统计学名词解释
统计学名词解释总体：统计总体的简称，是根据一定的目的确定的索要研究的事物的全体，它是由客观存在的，具有某种共同性的许多个别事物构成的整体。
样本：是总体中抽出的一部分总体单位构成的集合。
标志：是说明总体单位特征的名称，有品质标志和数量标志两种。
指标：统计学是反映统计总体数量特征的概念和数值。
变异：是指在选定的标志下，总体单位的表现不完全相同，而是存在差异的，这种差异叫变异。
统计设计：就是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。
统计数据：是统计活动过程中所取得的反映社会经济现象的数字资料以及与之相联系的其他资料的总称，是对客观现象进行计量的结果。
统计调查：是指统计部门按照法定的程序，依据科学的统计指标体系和科学的调查方法，有组织、有计划地向被调查者搜集统计资料的工作过程。
回归分析：通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。
时间数列：是指将同类指标在不同时间上的数值按时间的先后顺序排列起来形成的统计数列。
平均发展水平：是不同时间上发展水平的平均数，它可以消除不同时间上数量的差异，说明现象在一段时期的一般水平。
发展速度：是用相对数表示的报告期发展水平与基期发展水平之比，用于描述现象在观察期内相对的发展变化程度，常用百分数或者倍数表示。
平均发展速度：是各个时期环比发展速度的平均数，用于描述现象在整个观察期内平均发展变化的程度。
指数：是一种对比分析的指标，是统计指数的简称，广义凡事两个数值对比而形成的相对数都可称为指数，狭义的指数是一种特殊的相对数，它反映的是由上不能直接加总的多个个体组成的现象总体的综合变动程度。
综合指数的一般编制原则：找到能够使全部个体的数量得以综合起来的因素、固定同度量因素。
指标和标志的区别：标志反映总体单位的属性和特征，而指标则是反映总体的数量特征，标志和指标的关系是个别和整体的关系，需要通过对各单位标志的具体表现进行汇总和计算才能得到相应的指标计划完成相对指标=实际完成数/计划任务数×100%结构相对指标=总体的部分数值/总体的全部数值×100%比例相对指标=总体的一部分数值/总体的另一部分数值×100%比较相对指标=甲总体的某一指标数据/乙总体的同一指标数值×100%强度相对指标=某一总量指标数值/另一有联系的总量指标数量×100%动态相对指标=报告期水平/基期水平×100%。
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应很小，即出现大X 值概率很小。即X 越大，P越小，若P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则没有 理由拒绝H0。 29. X 用途： （1） 实际频数与拟合频数拟合优度： A推断两个或两个以上总体率或构成比有无差别 （四格表/行x列表） 。 B两变量之间有无相互关系。C频数分布的拟合优度检验（判断次样本是否来自某种分布）。 （2）某些分布可用X 近似。 （3）间接应用：如t分布和F分布就是在X 分布基础上推导出来的。 30. 方差分析的基本思想：根据研究目的和设计类型，把总体变异中离均差平方和分解成两部分或更多部 分，也把总变异中的自由度相应分成两部分或更多部分，然后再进行比较，评价由某种因素引起的变异是 否具有统计学意义。 31.假设检验中P，a,b（倍他）的关系及统计学意义： a：检验水准，即显著性检验，在此概率之下的认为是小概率事件，统计学上以为此事件“不可能发生”， 以此判断是否不拒绝H0无效假设， 在假设检验中， 按a检验水准， 拒绝了原来正确的H0， 即犯了第1类错误， 犯此错误的概率为a。 b：在T假设检验中，按照a检验标准，没有拒绝原来错误的无效假设，即犯了第2类错误，犯次错误的概率 是b。 P：是在H0成立时大于等于用样本计算的统计值出现的概率用P值与检验水准a比较，根据比较的结果作出统 计判断。如果P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。若P>a则接受H0拒绝H1。P值越小只能说明作出拒绝H0， 接受H1的推论时犯错误的机会越小。 32.制定参考值步骤： （1）从正常人总体中抽样（2）控制测量误差 （3）判定是否需要分组确定参考值范围（4）决定单侧还是双侧 （5）选择合适的百分上限（6）对资料的分布进行正态性检验 （7）根据资料的分配类型选定恰当的方法进行参考值范围的估计 33. 标准差与标准误不同： （1）二者描述内容不同：前者个体变异；后者群体变异。 （2）二者与n样本含量关系不同：n很小时S不稳定，n足够大时S接近总体标准差；而S不变时，n接近无穷 大时，标准误接近0。 （3）二者用途不同：S：描述观察值的离散程度/计算CV即变异系数/估计医学参考值范围/计算标准误；标 准误：反映均数抽样误差大小/估计总体均数可信区间/用于假设检验。 34. 变量：观察指标在统计学上统称为指标变量，它反应的是生物个体间的变异情况，根据其性质可分为 定性变量（分类）和定量变量（连续）。
1.样本（sample） ：是总体中抽取的有代表性的一部分。 样本含量（ sample size） ：样本中包含的研究单位数。 2.总体（population） ：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。更确切地说是同质研究单位某种变量 值的集合。 3. 计量资料(measurement data) ：由一群个体的数值变量值构成的资料，即一群变量值。 4.计数资料(enumeration data)： 一群个体按无序分类变量的类别清点每类有多少个个体， 即分类个体数。 5.算术均数：简称均数（mean）可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平或者说是集中位 置的特征值。 6.几何均数（geometric mean） ： 可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平 7.中位数（median） ：是将变量值从小到大排列，位置居于中间的那个变量值。 8.百分位数（percentile）是一种位置指标。一个百分位数将全部变量值分为两部分，在不包含的全部变 量值中有的变量值比它小，变量值比它大。 9.极差:用 R 表示：即一组变量值最大值与最小值之差。 10.方差（variance）也称均方差（mean square deviation） ，反映一组数据的平均离散水平。 11.变异系数: 记为 CV 多用于观察指标单位不同时，如身高与体重的变异程度的比较；或均数相差较大 时，如儿身高与成人身高变异程度的比较 12. 医学参考值（reference value）是指包括绝大多数正常人的人体形态、机能和代谢产物等各种生理及 生化指标常数，也称正常值。 13. 抽样误差：由个体变异产生的、抽样造成的样本统计量与总体参数的差别 14. 单样本 t 检验: 即样本均数 （代表未知总体均数）与已知总体均数0(一般为理论值、标准值或经 过大量观察所得稳定值等)的比较 15: 假设检验的步骤： （1）建立假设检验和确定检验水准。 （2）选择检验方法和计算检验统计量。 （3）确定概率值作出推断（包 括统计专业推断） 用F 检验 (1) 建立检验假设，确定检验水准 (2) 计算检验统计量 (3) 确定P值，作出推断结论 16.完全随机设计: (completely random design)是采用完全随机化的分组方法，将全部试验对象分配到g 个处理组（水平组） ，各组分别接受不同的处理，试验结束后比较各组均数之间的差别有无统计学意义，推 论处理因素的效应。 17. 随机区组设计(randomized block design)又称为配伍组设计，是配对设计的扩展。具体做法是：先按 影响试验结果的非处理因素（如性别、体重、年龄、职业、病情、病程等）将受试对象配成区组(block)， 再分别将各区组内的受试对象随机分配到各处理或对照组。 18.率：说明某现象发时 期 内 发 生 某 现 象 的 观 察 单 位 数 比 例 基 数 同 期 可 能 发 生 某 现 象 的 观 察 单 位 总 数
19.构成比：表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，用来说明各构成部分在总 体中所占的比重或分布。 20. 标准化法的意义和基本思想:当比较的两组或多组资料， 其内部各小组率明显不同， 且各小组观察例数 的构成比，诸如年龄、性别、工龄、病情轻重、病程长短等也明显不同时，直接比较两个或多个合计率是 不合理的。因为其内部构成不同，往往影响合计率大小。 21.标准化方法 1、直接法 2、间接法 22.动态数列(dynamic series)：是一系列按时间顺序排列起来的统计指标（可以为绝对数，相对数或平均 数） ，用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势 23.最小二乘法(least sum of squares)，即可保证各实测点至直线的纵向距离的平方和最小
24.直线相关(linear correlation)又称简单相关(simple correlation)，用于双变量正态分布资料。 25.决定系数：回归平方和与总平方和之比， 26. 四格表X2检验注意： （1）1≤T＜S，而n≥40时，需要计算校正X2值或改用四格表资料的确切概率法计算。 （2）T＜1，或n＜40时，改用四格表确切。。。。 （3）n≥40且T ≥S时用基本或专用公式，但当P约等于a时，用Fisher确切 （4）X2连续性校正只用于四格表资料。 27. 同质：影响研究指标的主要因素易控制的因素基本上相同。 28. 卡方基本思想：X 分布是一种连续型分布，可用于检验资料的实际频数和按检验假设计算的理论频数 是否相等等问题。X 反应实现了实际频数与理论频数的吻合程度。如果检验假设成立，则A-T一般不大，X