统计学复习含公式
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。
统计学公式总结期末
统计学公式总结期末一、概率论1. 加法法则:P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)加法法则用于计算两个事件同时发生或其中一个事件发生的概率。
2. 乘法法则:P(A ∩ B) = P(A) × P(B|A)乘法法则用于计算两个事件同时发生的概率。
3. 条件概率:P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)条件概率用于计算在已知某个事件发生的情况下,另一个事件发生的概率。
4. 贝叶斯定理:P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)贝叶斯定理用于计算在已知某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。
5. 期望值:E(X) = ∑(x × P(X = x))期望值用于计算随机变量X的平均值。
6. 方差:Var(X) = E((X - μ)^2) = E(X^2) - (E(X))^2方差用于度量随机变量X的离散程度。
7. 协方差:Cov(X, Y) = E((X - μ_x)(Y - μ_y))协方差用于度量两个随机变量X和Y之间的线性关系。
二、描述统计学1. 样本均值:x̄= ∑(x) / n样本均值用于估计总体均值。
2. 样本方差:s^2 = ∑((x - x̄)^2) / (n - 1)样本方差用于估计总体方差。
3. 样本标准差:s = √s^2样本标准差用于度量样本数据的离散程度。
4. 权重平均:x̄_w = ∑(x × w) / ∑(w)权重平均用于估计带有不同权重的样本数据的平均值。
5. 百分位数:P_p = ((p/100) × (n + 1))th value百分位数是将数据按升序排列后,某个百分比处的数值。
三、推断统计学1. 样本标准误:SE = s / √n样本标准误用于估计样本均值与总体均值之间的误差。
2. 置信区间:CI = x̄± (Z × SE)置信区间用于估计总体均值的范围。
统计学复习(含公式)
1、统计学:是收集、汇总和分析统计数据的科学和艺术。
2、统计数据的分析是统计学的核心内容,它是通过统计描述和统计推断的方法探索数据内在规律的过程。
3、普查:是为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查,如人口普查、工业普查、农业普查等。
4、抽样调查的特点:经济性;时效性高;适应面广;准确性高。
5、调查方案:是指导整个过程的纲领性文件,其内容包括调查目的、调查对象和调查单位、调查项目和调查表等内容。
6、组距分组的几个步骤:一、确定组数二、确定组距三、确定组限和进行次数分配四、绘制统计图五、分析。
)7、为消除组距不同对频数分布的影响,需要计算频数密度,即频数密度=频数/组距,用频数密度才能准确反映频数分布的实际情况。
8、以组中值作为代表值有一个必要的假定条件,即各组数据在本组内呈均匀分布或在组距中值两侧呈对称分布。
9、描述统计的内容也包括频数分布、但主要是关于集中趋势和离中趋势的描述问题。
10、众数:是一组数据中出现次数最多的变量值。
从分布的角度看,众数是具有明显集中趋势点的数值,一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为众数,记为M。
11、众数是一组数据中心位置的一个代表值。
当然,如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点,众数也可以不存在;如果有多个高峰点,实际上也可以认为有多个众数。
12、协方差的大小会受到计量单位和数据均值水平的影响,从而使不同相关总体之间的相关程度缺乏可比性。
13、时间系列:是反映现象随时间的变化而变化的数据系列,也称为时间数列或动态数列。
14、用报告期水平减去基期水平,就等于增长量。
其中,当基期水平为上期水平时,就称为逐期增长量,当基期水平为某个时期的固定发展水平时,就称为累计增长量。
15、报告水平与基期水平之比,称为发展速度。
其中,当基期水平为上期水平时,就称为环比发展速度;当基期水平为某个时期的固定发展水平时,就称为定基发展速度。
16、序时平均数也称为动态平均数,它反映现象在一定时期内发展水平达到的一般水平。
统计学原理知识点公式整理
数。
)如:产量指数、销售量指数、生产指数、人数指数、运输量指数。
说明复杂现象总体的质量指标变动程度的相对数。
(说明总体内涵数量变动情况的相对数。
)例:价格指数、成本指数、工资水平指数、股票价格指数。
:平均数指数总体:即统计总体,是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。
总体单位:即构成统计总体的个别单位。
标志:即指表明总体单位特征的名称。
可分为品质标志和数量标志。
品质标志:说明总体单位质的特征,用属性表示(如:性别、民族、籍贯、工种) 数量标志:说明总体单位量的特征,用数值表示。
(如:年龄、工资额)数量标志的具体表现,统计上称为标志值(或变量值)指标(亦称统计指标):说明总体的综合数量特征。
包括指标名称和指标数值。
数量指标如:人口数、工业增加值、货运量等。
用绝对数表示。
质量指标如:人口的性别比例、单位产品成本、劳动生产率等。
用相对数或平均数表示。
:标志是说明总体单位特征的;指标是说明总体特征的。
标志中的品质标志不能用数量表示;而所有的指标都能用数量表示。
标志(指数量标志)不一定经过汇总,可直接取得;而指标(指数量指标)一定要经过汇总才能取得。
∑∑=pqpqK q1∑∑=111qpqpKpqkk kV qqσ=pkk kV ppσ=标志一般不具备时间、地点等条件;但完整的统计指标一定要讲明时间、地点、范围。
变异:标志在各总体单位具体表现的差异 —— 一般意义上的变异。
严格地说,变异仅指品质标志的不同具体表现。
如:性别为男或女。
变量:指可变的数量标志。
变量的具体数值表现即变量值。
按取值是否连续分—— 只能取整数的变量。
(如:人数,企业数,机器台数)—— 在整数之间可插入小数的变量。
(如:身高、体重、总产值、资金、利润等)例如:搜集国有及国有控股企业生产情况的资料时,每一个国有及国有控股企业是调查单位,也是填报单位;当搜集国有及国有控股企业中高精尖设备的使用情况的资料时,国有及国有控股企业中每一台高精尖设备是调查单位,而填报单位是每一个国有及国有控股企业。
统计学公式大全
Z=max,min(X1,X2,…Xn)
若 相互独立,其分布函数分别为 ,则Z=max,min(X1,X2,…Xn)的分布函数为:
分布
设n个随机变量 相互独立,且服从标准正态分布,可以证明它们的平方和
的分布密度为
我们称随机变量W服从自由度为n的 分布,记为W~ ,其中
所谓自由度是指独立正态随机变量的个数,它是随机变量分布中的一个重要参数。
(2)
连续型
对于二维随机向量 ,如果存在非负函数 ,使对任意一个其邻边分别平行于坐标轴的矩形区域D,即D={(X,Y)|a<x<b,c<y<d}有
则称 为连续型随机向量;并称f(x,y)为 =(X,Y)的分布密度或称为X和Y的联合分布密度。
分布密度f(x,y)具有下面两个性质:
(1)f(x,y)≥0;
这种试验称为伯努利概型,或称为 重伯努利试验。
用 表示每次试验 发生的概率,则 发生的概率为 ,用 表示 重伯努利试验中 出现 次的概率,
, 。
第二章 随机变量及其分布
(1)离散型随机变量的分布律
设离散型随机变量 的可能取值为Xk(k=1,2,…)且取各个值的概率,即事件(X=Xk)的概率为
P(X=xk)=pk,k=1,2,…,
,( , ,…, ),通常叫先验概率。 ,( , ,…, ),通常称为后验概率。贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律,并作出了“由果朔因”的推断。
(17)伯努利概型
我们作了 次试验,且满足
每次试验只有两种可能结果, 发生或 不发生;
次试验是重复进行的,即 发生的概率每次均一样;
每次试验是独立的,即每次试验 发生与否与其他次试验 发生与否是互不影响的。
,
统计学原理常用公式汇总
统计学原理常用公式汇总第2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e)组数k=1+3.322Lg n n为数据个数第3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3调和平均数:åå=fXfX h11式中:,hXf Xf mX Xmf XfX Xmm Xf fX======ååååååiii.标志变动度1.全距=最大标志值-最小标志值2.标准差: 简单σ= ;加权σ=3.标准差系数:iiii 抽样推断1. 抽样平均误差:重复抽样: nx σμ=np p p )1(-=μ 不重复抽样: )1(2Nn nx -=σμ 2.抽样极限误差 x x t μ=∆3.重复抽样条件下:平均数抽样时必要的样本数目222x t n ∆=σ成数抽样时必要的样本数目22)1(pp p t n ∆-=不重复抽样条件下:平均数抽样时必要的样本数目22222σσt N Nt n x +∆=第4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na a ∑=②由时点数列计算在间断时点数列的条件下计算:若间断的间隔相等,则采用“首末折半法”计算。
公式为: 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。
公式为:(2)由相对指标或平均指标动态数列计算序时平均数 基本公式为:式中:c 代表相对指标或平均指标动态数列的序时平均数;a 代表分子数列的序时平均数;b 代表分母数列的序时平均数;逐期增长量之和 累积增长量二、平均增长量=─────────=─────────逐期增长量的个数 逐期增长量的个数计算平均发展速度的公式为: (2)平均增长速度的计算平均增长速度=平均发展速度-1(100%)第5章 统计指数一、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。
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。
统计学复习资料整理
极差:一组数据的最大值与最小值之差称为极差,也称全距,用R表示。
其计算公式为:R=max (xi)-min(xi)离散系数:也称为变异系数,它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。
其计算公式为:V=S/X。
离散系数是测量数据离散程度的相对统计量,主要是用于比较不同样本数据的离散程度。
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。
三大统计分布:卡方分布、T分布、F分布卡方分布(χ2)定理:设n个相互独立并且都服从正态N(0,1)分布的随机变量X1、X2,……Xn,记则随机变量χ2服从自由度为n的χ2分布。
统计变量服从卡方分布,其含义是:在给定概率α的条件下,满足或者说表达式的概率为α。
T分布定理:设随机变量x,y相互独立,X~N(0,1),Y~χ2(n)记。
则随机变量T服从自由度为n的t分布。
设T~t(n),0<α<1,对于满足下列等式的数t a(n),称为t(n)分布的上侧分位数。
对于较大的n(>45)可以同标准正态分布的上侧分位数u a作为t(n)分布的上侧分位数F分布定理:设随机变量x,y相互独立,X~χ2(n1),Y~χ2(n2)记,则随机变量F服从第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布,记作:F~F(n1,n2)若F~F(n1,n2),易知:,若则统计量:描述样本特征的概括性数字度量。
完全由样本决定的量,叫做统计量;或者说不含有其他未知量的样本的函数称为统计量。
统计量可以看做是对样本的一种加工,它吧样本中所包含的关于总体的其一方面的信息集中起来.最常用的统计量是样本均值和样本方差S2。
自由度:随机变量所包含的独立变量的个数。
参数估计:就是用样本统计量去估计总体的参数。
在参数估计中,用来估计总体参数的统计量的名称称为估计量,用符号θ表示。
样本均值、样本比例、样本方差等都可以是一个估计量。
而根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。
参数估计的方法有点估计和区间估计两种.点估计:就是用样本统计量θ的某个取值直接作为总体参数θ的估计值.区间估计:是在点估计的基础上,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估计误差得到。
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。
统计学重要公式
X Y
S
X
S
Y
L
X X
=
∑ (X
n i = 1
i
X
)
2
=
∑
n
X
2 i
i = 1
i = 1
L
X Y
=
∑ (X
n i = 1
i
X
) (Y
2
i
Y
)= ∑
n 2 i
X
X
n
i = 1
i
Y
i = 1
i
Y
i = 1
i
i
n
L
Y Y
=
∑ (Y
n
X
=
∑
i = 1
i
Y
)
=
n
∑
Y
i
n
Y
∑
Y n
i = 1
i
,
n
X n
=
∑
k
(
i=1
fi ei ei :
)
2
,df = k 1
=
i
×
j
:
=
∑ ∑
i j
(f
ij
e ij e ij
)
2
,df =
(R
1 ) (C 1 )
值均本样的理处个j第 差方本样的理处个j第
: X
t
验检
: X
j
=
∑
n n
j
j
X n
j
i=1
ij
, X 1
: S X
2 j
=
∑ (X
i=1
ij
j
45.两 个 总 体 比 率 之 差 的 区 间 估 计 : 大 样 本 n1 p1 , n1 (1 p1 ), n 2 p 2 , n 2 (1 p 2 ) ≥ 5时 , ) ) ( p1 p 2 ) ± Z α S p1 p2
高等统计学常用公式汇总
高等统计学常用公式汇总.txt 高等统计学常用公式汇总本文档汇总了高等统计学中常用的一些公式,以供参考和使用。
1.概率与统计1.1.概率公式概率密度函数(PDF)公式。
$f(x) = \frac{dF(x)}{dx}$,表示连续型随机变量的概率密度函数。
概率密度函数(PDF)公式。
$f(x) = \frac{dF(x)}{dx}$,表示连续型随机变量的概率密度函数。
概率密度函数(PDF)公式。
$f(x) = \frac{dF(x)}{dx}$,表示连续型随机变量的概率密度函数。
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概率密度函数(PDF)公式。
$f(x) =\frac{dF(x)}{dx}$,表示连续型随机变量的概率密度函数。
概率密度函数(PDF)公式。
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$f(x) =\frac{dF(x)}{dx}$,表示连续型随机变量的概率密度函数。
概率密度函数(PDF)公式。
$f(x) = \frac{dF(x)}{dx}$,表示连续型随机变量的概率密度函数。
累积分布函数(CDF)公式。
$F(x) = P(X \leq x)$,表示随机变量的累积分布函数。
累积分布函数(CDF)公式。
$F(x) = P(X \leq x)$,表示随机变量的累积分布函数。
累积分布函数(CDF)公式。
$F(x) = P(X \leq x)$,表示随机变量的累积分布函数。
累积分布函数(CDF)公式。
$F(x) = P(X \leq x)$,表示随机变量的累积分布函数。
累积分布函数(CDF)公式。
$F(x) = P(X \leq x)$,表示随机变量的累积分布函数。
统计学原理重要公式大全
一.加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数:∑∑=fxf x 或 ∑∑=f f x x加权调和平均数: ∑∑∑∑==f xf xm m x频数也称次数。
在一组依大小顺序排列的测量值中,当按一定的组距将其分组时出现在各组内的测量值的数目,即落在各类别(分组)中的数据个数。
再如在3.14159265358979324中,…9‟出现的频数是3,出现的频率是3/18=16.7% 一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数,频数与总数的比为频率。
频数也称“次数”,对总数据按某种标准进行分组,统计出各个组内含个体的个数。
而频率则每个小组的频数与数据总数的比值。
在变量分配数列中,频数(频率)表明对应组标志值的作用程度。
频数(频率)数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大,反之,频数(频率)数值越小,表明该组标志值对于总体水平所起的作用越小。
掷硬币实验:在10次掷硬币中,有4次正面朝上,我们说这10次试验中…正面朝上‟的频数是4例题:我们经常掷硬币,在掷了一百次后,硬币有40次正面朝上,那么,硬币反面朝上的频数为____.解答,掷了硬币100次,40次朝上,则有100-40=60(次)反面朝上,所以硬币反面朝上的频数为60.一.加权算术平均数和加权调和平均数的计算加权算术平均数:∑∑=f xf x 或 ∑∑=f f x xx 代表算术平均数;∑是总和符合;f 为标志值出现的次数。
加权算术平均数是具有不同比重的数据(或平均数)的算术平均数。
比重也称为权重,数据的权重反映了该变量在总体中的相对重要性,每种变量的权重的确定与一定的理论经验或变量在总体中的比重有关。
依据各个数据的重要性系数(即权重)进行相乘后再相加求和,就是加权和。
加权和与所有权重之和的比等于加权算术平均数。
加权平均数 = 各组(变量值 × 次数)之和 / 各组次数之和 = ∑xf / ∑f加权调和平均数: ∑∑∑∑==fxf xmm x加权算术平均数以各组单位数f 为权数,加权调和平均数以各组标志总量m 为权数但计算内容和结果都是相同的。
《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=⨯=⨯=。
统计学期末考试必背公式 考点汇总
统计学期末考试必背公式 考点汇总相对指标的计算 计划完成相对指标%100实际水平⨯=计划水平 结构相对指标%100总体的一部分⨯=总体的全部 比例相对指标%100总体中的某一部分⨯=总体中的另一部分 比较相对指标%100某一总一总体某一⨯=另一总体同一现象强度相对指标=某一总体某一现象/同一总体另一现象×100% 动态相对指标%100⨯=基期当前期 算术平均数{∑∑∑==fxfX n X X 调和平均数{∑∑∑==x m m H x nH 1 几何平均数{f f n X G X G ∏=∏= 众数()()d f f f f f f L M m m m m m m o ⨯-+-+=+---111 中位数d f S fL M m m ⨯-+=-∑1e 2平均差{∑∑∑-=-=ffX X AD n X X AD 极差最小值最大值-=R方差{()()∑∑∑-=-=ff X X X X 222nσσ 标准差{ ()()∑∑∑-=-=f f X X n X X 22σσ 变异系数{标准差系数方差系数平均差系数极差系数算术平均数标志变动度平均数标志变动度XV X V X AD V XR V V σσ======2 相关系数ρ()()2222n ∑∑∑∑∑∑∑-⨯-⨯-=Y Y n X X n YX XY回归关系bx a y +=()xb y a X X n YX Y X n -=-*-*=∑∑∑∑∑22b指数分类个体指数{0101q p p K q K p q ==总指数{00110011pq p q p q q p q p K ∑∑∑∑-=综合指数 数量指标综合指数{00100010q qp q p q p qp K ∑∑∑∑-= 质量指标综合指数{∑∑∑∑-=10111011qp q p q p q p K p()()()∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑-⨯-=-⨯=000101100011000100100011p q p q p q p q p q p q p qp qp q p q p q p q 平均发展水平(一)绝对数时间序列1.时期序列(1)等间隔na ∑=a (2)不等间隔∑∑=f af a2.时点序列连续时点(天)1、等间隔k ∑=aa2、不等间隔∑∑=f af a间断时点 1、等间隔1-a 时间项数期半项首末留半+= 2、不等间隔12111232121....2....22a ---+++++++++=n n n n f f f f a a f a a f a a 相对数(平均数)时间序数ba C = 增减量 逐期增减量1--=i i a a 累计增减量1a a i -= 总增减量1a a n -==∑∑逐期增减量 平均增减量1a 1--==∑n a n 增减的时期个数总增减量发展速度 环比发展速度1a -=i i a 定基发展速度1a a i = 总发展速度1a a n =∏=环比发展速度 平均发展速度20132018201320181-n 1a -===a a a R n 发展的次数总发展速度增长速度 增长速度⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-===-1a 1-1a 1-%)100(1-11a a i i i 定基增长速度定基发展速度环比增长速度环比发展速度发展速度平均增长速度%)100(11-1n 1-==-a a n 平均发展速度。
统计学常用公式
统计学常用公式在我们的日常生活和各种研究领域中,统计学发挥着至关重要的作用。
它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息,做出合理的决策,并揭示隐藏在现象背后的规律。
而要进行有效的统计分析,就离不开一系列常用的公式。
接下来,让我们一起了解一些统计学中常见且重要的公式。
首先,不得不提的是均值(平均数)的计算公式。
对于一组数据$x_1, x_2, \cdots, x_n$ ,均值$\bar{x}$的计算公式为:$\bar{x} =\frac{x_1 + x_2 +\cdots + x_n}{n}$。
均值是描述数据集中趋势的最常用指标之一,它能让我们对数据的中心位置有一个直观的了解。
方差也是一个重要的统计量,用于衡量数据的离散程度。
其公式为:$s^2 =\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i \bar{x})^2}{n 1}$。
方差越大,说明数据的分布越分散;方差越小,数据越集中在均值附近。
标准差是方差的平方根,公式为:$s =\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i \bar{x})^2}{n 1}}$。
标准差在实际应用中更为常见,因为它与原始数据的单位相同,更便于理解和比较。
在概率统计中,经常会用到条件概率的公式。
假设事件 A 和事件B ,条件概率$P(A|B)$表示在事件 B 发生的条件下,事件 A 发生的概率,其计算公式为:$P(A|B) =\frac{P(A \cap B)}{P(B)}$。
全概率公式在解决复杂的概率问题时非常有用。
如果事件 B 可以被分解为互斥的事件$B_1, B_2, \cdots, B_n$ ,那么对于事件 A ,全概率公式为:$P(A) =\sum_{i=1}^{n}P(A|B_i)P(B_i)$。
贝叶斯公式则是基于条件概率和全概率公式推导出来的。
它在已知先验概率和条件概率的情况下,计算后验概率。
贝叶斯公式为:$P(B_i|A) =\frac{P(A|B_i)P(B_i)}{\sum_{j=1}^{n}P(A|B_j)P(B_j)}$。
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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统计学复习含公式 Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.1、统计学:是收集、汇总和分析统计数据的科学和艺术。
2、统计数据的分析是统计学的核心内容,它是通过统计描述和统计推断的方法探索数据内在规律的过程。
3、普查:是为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查,如人口普查、工业普查、农业普查等。
4、抽样调查的特点:经济性;时效性高;适应面广;准确性高。
5、调查方案:是指导整个过程的纲领性文件,其内容包括调查目的、调查对象和调查单位、调查项目和调查表等内容。
6、组距分组的几个步骤:一、确定组数二、确定组距三、确定组限和进行次数分配四、绘制统计图五、分析。
)7、为消除组距不同对频数分布的影响,需要计算频数密度,即频数密度=频数/组距,用频数密度才能准确反映频数分布的实际情况。
8、以组中值作为代表值有一个必要的假定条件,即各组数据在本组内呈均匀分布或在组距中值两侧呈对称分布。
9、描述统计的内容也包括频数分布、但主要是关于集中趋势和离中趋势的描述问题。
10、众数:是一组数据中出现次数最多的变量值。
从分布的角度看,众数是具有明显集中趋势点的数值,一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为众数,记为M。
11、众数是一组数据中心位置的一个代表值。
当然,如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点,众数也可以不存在;如果有多个高峰点,实际上也可以认为有多个众数。
12、协方差的大小会受到计量单位和数据均值水平的影响,从而使不同相关总体之间的相关程度缺乏可比性。
13、时间系列:是反映现象随时间的变化而变化的数据系列,也称为时间数列或动态数列。
14、用报告期水平减去基期水平,就等于增长量。
其中,当基期水平为上期水平时,就称为逐期增长量,当基期水平为某个时期的固定发展水平时,就称为累计增长量。
15、报告水平与基期水平之比,称为发展速度。
其中,当基期水平为上期水平时,就称为环比发展速度;当基期水平为某个时期的固定发展水平时,就称为定基发展速度。
16、序时平均数也称为动态平均数,它反映现象在一定时期内发展水平达到的一般水平。
由于指标形式分绝对数、相对数和平均数等,所以对其平均的方法存在差异性。
17、绝对数有时期数和时点数之分,两者的区别主要在于是否具有可加性。
18、几何平均法的应用条件是要求现象呈现均匀变动。
如果现象发生大起大落的变化,用几何平均法所计算的平均发展速度将失去代表性。
19、累计法考虑各时期的发展状况,不只是受最初和最末两个极端值的影响。
20、移动平均法是趋势变动分析的一种较简单的常用方法。
该方法的基本思想和原理是,通过扩大原时间序列的时间间隔,并按一定的间隔长度逐期移动,分别计算出一系列移动平均数,这些平均数形成的新的时间序列对原时间序列的波动起到一定的修匀作用,削弱了原序列中短期偶然因素的影响,从而呈现出现象发展的变动趋势。
该方法可以用来分析预测销售情况、库存、股价或其他趋势。
移动平均法的优点在于计算简便,运用灵活,不受现象复杂性影响。
其缺点主要有三个:一是失去首尾两头的数据;二是不能较好地进行长期趋势的预测;三是对周期性处理不好就会影响数列的趋势性。
21、我们应该先剔除趋势值的影响,再计算季节指数。
(第一步:对原数据计算移动平均数;第二步:计算具体的季节比率;第三步:计算月平均值,消除不规则波动;第四步:计算季节比率;第五步:使用季节比率进行预测。
)22、指数作为一种对比性的统计指标具有相对数的形式,通常表现为百分数。
23、统计指数在经济分析上具有十分广阔的应用领域,它可以是不同时间的现象水平的对比,也可以是不同空间(如不同国家、地区、部门、企业等)的现象水平的对比,或者,是现象的实际水平与计划(规划或目标)水平的对比。
24、统计指数可分为个体指数和总指数。
25、总指数是考察整个总体现象的数量对比关系的指数。
总指数与个体指数的区别不仅在于考察范围不同,还在于考察方法不同。
26、如果一个指数的指数化指标具有质量指标的特征,也即表现为平均数或相对数的形式,它就属于“质量指标指数”。
物价指数、股份指数和成本指数等都是质量指标指数;如果一个指数的指数化指标具有数量指标的特征,也即具有总量或绝对数的形式,它一般就属于“数量指标指数”。
销售旦指数和生产指数则是数量指标指数。
27、常规的综合评价方法有两种:一种是“简易计分法”,另一种是常规方法是“参数指标法”。
28、构建标准比值综合评价指数的步骤:1、建立综合评价指标体系; 2、确定评价公式样 3、确定各项指标的评价标准和权数学 4、计算企业的个体指数和综合评价指数。
29、概率分布是一种数学模型,它反映变量取值与其发生的概率之间的关系。
其特点是:变量取值的精确度越高,相应的概率越小;变量取值的误差越大,相应的概率也越大。
30、二项分布主要描述只有两种结果可能出现的事件的分布。
这两种结果分别用“是”和“非”来区别。
31、泊松分布是主要描述稀有事件的分布。
例如,在单位时间内电话交换台收到电话呼叫的次数、来到公共汽车站的乘客人数、布上的疵点、啤酒中的杂质等,也称为计点分布或疵点分布。
32、完成简单随机样本的选择过程中,当我们并不想将一个管理人员多次先入时,就可以忽略已出现过的随机数,这种选择样本的方式叫做“无放回抽样”。
33、出现过的随机数仍选入样本,则我们进行的是“放回抽样”。
抽样程序中,放回抽样是一种取得简单随机样本的有效途径,然而,无放回抽样更为常用。
34、大样本:在抽样过程中,把抽样数目大于30的样本。
而把抽样数目小于30的样本称为小样本。
35、必要的抽样数目受以下因素影响:1、总体方差点;2、允许误差范围;3、置信度假 4、抽样方法; 5、抽样组织方式。
36、分层抽样是通过分组来提高样本样本的代表性的。
37、等距抽样最显着的优越性是能提高样本单位分布的均匀性,样本代表性较强。
38、在整群抽样过程中,划分群体的原则是:应合群间差异尽可能小,使各群体内的总体单位之间的差异尽可能大。
39、假设检验主要的两个特点:1、假设检验所采用的逻辑推理方法是反证法。
2、这里的合理与否,所依据的是“小概率事件实际不可能发生的原理”。
40、原假设和备择假设不是随意提出的,应根据所检验问题的具体背景而定。
常常是采取“不轻易拒绝原假设”的原则,即把没有充分理由不能轻易否定的命题作为原假设,而相应地把没有足够把握就不能轻易肯定的命题作为备择假设。
41、左侧检验和右侧检验统称为单侧检验。
采用哪种假设,要根据所研究的实际问题而定。
如果对所研究问题只需判断有无显着差异或要求同时注意总体参数偏大或偏小的情况,则采用双侧检验。
42、当原假设H0为真,但由于样本的随机性使样本统计量落入了拒绝区域,这时所作的判断是拒绝原假设。
这类错误称为第一类错误,亦称真错误。
43、当原假设H0不为真,但由于样本的随机性使样本统计量落入接受区域,这时的判断是接受原假设。
这类错误称为第二类错误,亦称取伪错误。
44、当N 固定时,减少A 必然导致B 增大;反之,减少B 必然增大A 。
若要同时减少A 和B ,或给定A 而使B 减少,就必须增大样本容量N 。
45、区间估计与假设检验的关系:1、抽样估计或称参数估计是根据样本资料估计总体参数的真值,而假设检验是根据样本资料来检验对总体参数的先验假设是否成立。
2、区间估计通常求得的是以样本估计值为中心的双侧置信区间,而假设检验不仅有双侧检验也常常采用单侧检验,视检验的具体问题而定。
3、区间估计六足于大概率,通常以较大的把握程度1-a 去估计总体参数的置信区间。
而假设检验立足于小概率,通常是给定很小的显着性水平a 去检验对总体参数的先验假设是否成立。
在假设检验中,人们更重视拒绝区域。
所以假设检验运用的是概率意义上的反证法,在建立假设时本着“不轻易拒绝原假设”的原则。
区间估计中的置信区间对应于假设检验中的接受区域,置信敬意之外的区域就是拒绝区域。
46、假设检验的结论是在给定的显着性水平下作出的。
因此,在不同的显着性水平下,对同一检验问题所下的结论可能完全相反。
47、相关分析:就是用一个指标来表明现象间相互依存关系的密切程度。
48、回归分析:就是根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型,来近似地表达变量间的平均变化关系。
49、相关分析和回归分析只是定量分析的手段。
通过相关与回归分析,虽然可以从数量上反映现象之间的联系形式及其密切程度,但是,现象内在联系的判断和因果关系的确定,必须以有关学科的理论为指导,结合专业知识和实际经验进行分析研究,才能正确解决。
因此。
在应用时要把定性分析和定量分析结合起来,在定性分析的基础上开展定量分析。
50、样本回归子函数与总体回归子函数的区别:1、总体回归线是未知的,它只有一条;而样本回归线则是根据样本数据拟合的,具有大量性。
2、总体回归子函数中的B1和B2是未知的参数,表现为常数,而样本回归子函数中的B1和B2是随机变量,其具体数值随所抽取的样本观测值不同而变动。
3、总体回归子函数中的误差项U1是不可直接观测的,而样本回归子函数中的残差项E1可以计算出具体数值。
51、理论意义检验主要涉及参数估计值的符号和取值区间,如果它们与实质性科学的理论以及人们的实践经验不相符,就说明 能很好地解释现实的现象。
52、一级检验:又称为统计学检验,它是利用统计学中的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体双可分为拟合程度评价和显着性检验。
53、二级检验:又称为经济计量学检验,它是对标准线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验,具体包括序列相关检验、异方差性检验等。
54、拟合程度:是指样本观测值聚集在样本回归线周围的紧密程度。
55、可决系数是对回归模型拟合程度的综合度量,可决系数越大,模型拟合程度越高;可决系数越小,则 样本拟合程度越差。
56、回归分析中的显着性检验包括两方在同的内容:一是对各回归系数的显着检验;二是对整个回归方程的显着性检验。
57、对回归系数B2进行显着性检验的基本步骤:首先,提出假设;其次,计算回归系数的t 值;第三,确定显着水平a=5%和临界值;最后,作出判断。
一、某车间工人日产量资料如下 :计算该车间平均每个工人的日产量及标准差 .平均日产量 标准差甲、乙两班同时对《统计学原理》课程进行测试,甲班平均成绩为70分,标准差为分;乙班的成绩分组资料如下 :(计算乙班学生的平均成绩,并比较甲、乙两班哪个班的平均成绩更有代表性) 乙班学生的平均成绩 日产量(件)1020304010-1213-1516-1819-21工人数(人)171001700===∑∑f xf x 3)(2=-=∑∑f f x x σ2570261260以下60-70-8080-90学生人数(人)按成绩分组4.77503870===∑∑f xf x乙班学生的标准差 甲班学生的变异系数 乙班学生的变异系数 因为 〉,所以乙班学生的平均成绩更具有代表性 二、时间序列计算已知某商店1997年销售额比1992年增长64%,1998年销售额比1992年增长86%,问1998年销售额比1997年增长多少1992 1998年间,平均增长速度是多少1998年销售额比1997年增长的百分数 1992 1998年平均增长速度 三、统计指数计算某农贸市场三种商品的价格和销售量资料如下:试根据上表资料计算:拉氏形式的价格指数;派氏形式的价格指数拉氏价格指数派氏价格指数 四、区间估计计算 1、当总体方差已知时,求μ的置信区间 。