统计学整理
统计学各章练习——统计整理
第三章统计整理一、名词1、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。
统计整理包括对原始资料和次级资料的整理。
2、统计分组：根据统计研究的目的和现象总体内在的特点，将总体按某个标志(或几个标志)划分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。
总体这组成部分称为“组”。
3、分配数列：在统计分组的基础上，将总体中所有单位按组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体中各个单位在各组间的分布状况，称为分配数列。
4、变量数列：按数量标志分组形成的分配数列。
二、填空1、统计分组有两方面的含义：对总体而言是（分），对总体单位而言是（合）。
通过统计分组，既要体现（组内的同质性），又要体现（组间的差异性）。
2、统计分组按分组标志的性质不同，分为按（品质标志）分组和按（数量标志）分组。
3、统计分组的作用是划分（现象类型）、研究（现象总体的内部结构）、揭示（现象之间的依存关系）。
4、统计分组的关键在于（分组标志的选择）。
5、分配数列中的（次数）表示标志值在各组中出现的次数，称之为（频数），（各组次数与总次数之比）叫做比重，也称为频率。
6、人口按性别、民族、文化程度分组，属于按（品质标志）分组，而工人按年龄、工资水平分组，则属于按（数量标志）分组。
7、在变量分组中，（离散变量）可以进行单项分组，也可以进行组距分组，而（连续变量）只能进行组距分组。
8、变量数列有（单项数列）和（组距数列）两种，其中（组距数列）又可分为（等距数列）和（异距数列）两种。
9、从外表形式看，统计表是由（总标题）、（横行标题）、（纵栏标题）、（指标数值）等构成；从内容看，统计表包括（主词）和（宾词）两部分。
10、按主词是否分组和分组的程度，统计表可以分为（简单表）、（简单分组表）、（复合分组表）。
11、统计分析报告的结构一般可分为四个部分，即：（基本情况与背景资料）、（成绩和经验）、（问题与原因）、（建议与措施）。
统计学基础第三章统计整理
第三章统计整理【教学目的】1. 深刻理解统计分组的作用，并且能够对不同的社会经济现象进行统计分组2. 运用分配数列对原始数据进行系统整理3. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学重点】1. 能够对不同的社会经济现象进行统计分组2. 运用分配数列对原始数据进行系统整理3. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学难点】1. 运用分配数列对原始数据进行系统整理2. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学时数】教学学时为8 课时【教学内容参考】第一节统计整理的意义一、统计整理的意义统计整理，就是根据统计研究的目的和任务的要求，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，从而得到表现总体特征的综合统计资料的工作过程。
对于已整理过的初级资料进行再整理，也属于统计整理。
统计调查取得的各种原始资料是分散的、不系统的，只能表明各个被调查单位的具体情况，反映事物的表面现象或一个侧面，不能说明事物的总体情况与全貌。
因此，只有对这些资料进行加工、整理，才能认识事物的总体及其内部联系。
例如，工业企业普查中，所调查的每个工业企业资料，只能说明每个工业企业的经济类型、注册资本、职工人数、工业总产值、工业增加值、实现利税等具体情况。
必须通过对所有资料进行分组、汇总等加工处理后，才能得到全国工业企业的综合情况，从而分析工业企业的构成、经营状况等，达到对全国工业企业的全面的、系统的认识。
统计整理是统计调查的继续，也是统计分析的前提，它在统计研究中起着承前启后的作用。
因此，资料整理得是否正确，直接决定着整个统计研究任务的完成，不恰当的加工整理，不完善的整理方法，往往使调查得来的丰富、完备的资料失去价值。
因此，必须十分重视统计整理工作。
二、统计整理的步骤统计整理的基本步骤是：（一）对原始资料进行审查。
1. 审查被调查单位的资料是否齐全；2. 应审查数据是否准确。
审查的办法主要有：①逻辑审查：主要是从定性角度审查数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数量之间有无相互矛盾的现象。
统计学重点整理
参数(parameter)：描述总体特征的概括性数字度量，是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统计量(statistic)：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数。
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表示1、概率抽样：简单随机抽样（SRS）、系统抽样（SYS）、分层抽样（STS）、整群抽样（STS）、多阶段抽（MSS）简单随机抽样（SRS）特点：总体中每一个样本点均有相同机率被抽中、抽出某个样本后不影响另一个样本抽出的机率（独立性）、经常先列样本名册后用计算机产生随机数或随机表抽选放回和不放回：放回（重复）抽样；无放回（不重复）抽样系统抽样（SYS）等距抽样：将所有样本列册以序号排列，先随机抽取第一个样本，接着每隔Ｋ个样本抽取下一个样本；间隔K 的求法：Population size/ Sample size；常用于电话抽样（类似于简单随机抽样）分层抽样（STS）将总体区分为数个层（strata）：层之间互斥且周延、层内性质相近、层与层之间差异明显从每一层中简单随机抽取若干样本作为该层的代表，再将所有层总结集合整群抽样（STS）将总体区分为多个群集clusters：群集间互斥且周延、群集与群集间差异小、群集内类似总体随机抽取数个clusters将抽中的群集内每个样本均调查多阶段抽样（MSS）第一阶段：分群——整群抽样第二阶段：分层——分层抽样第三阶段……整群抽样的优点是实施方便、节省经费；整群抽样的缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。
抽样方法优点缺点简单随机抽样操作简便易行，总体个数多时，工作量太大系统抽样操作便简易行，可以提高效率如不了解样本总体，抽出的样本有偏差分层抽样充分保证样本结构与总体的一致整体差异不明显时不适用，在使用时提高样本的代表性需要与其他抽样方法综合使用。
3 应用统计学((教案)-统计整理
等距数列：（组中值，频数） 等距数列：（组中值，频数） ：（组中值 异距数列：（组中值，频数密度） ：（组中值 异距数列：（组中值，频数密度） 折线图 单项数列：（变量，频数） 单项数列：（变量，频数） ：（变量 向上累计分布：（变量上限，累计频数） ：（变量上限 向上累计分布：（变量上限，累计频数） 向下累计分布：（变量下限，累计频数） 向下累计分布：（变量下限，累计频数） ：（变量下限
闭口数列 首末两组上下限齐全的数列 开口数列 首组缺下限或末组缺上限 开口组 上限或下限不齐的组 开口组组距 以相邻组距近似代替 开口组组中值 上限-邻组组距/2（缺下限） 下限+邻组组距/2（缺上限）
★ 组距数列的编制 1、按数值大小顺序排列 2、确定组数、组限和组距 组数不宜过多也不宜过少 组限和组距确定要体现组与组间质的 区别，要体现组内同质组间差异 3、离散型变量，邻组上下限可重叠也可 不重叠 连续型变量，邻组上下限必须重叠 组限重叠时，按“上组限不在内”原 则达到上限值的单位数计入下一组 4、可等距、可异距
★ 分类 品质分布数列（表1） 按标志性质分类： 变量分布数列（表2） 表1 某市2000年工业企业构成表
经济类型 国有企业 集体企业 其他企业 合 计 单位数（个） 942 4892 132 5966 比重（%） 15.79 82.00 2.21 100.00
表2 某企业三月份工人日产量表
日产量（件） 工人人数（人） 比重（%） 3 10 8.7 4 15 13.0 5 30 26.1 6 40 34.8 7 20 17.4 115 100.0 合 计
向上累计
向下累计
统计表 将统计调查得来的数据资料经 过整理汇总，按一定结构顺序 系统排列在一定表格内，此表 格即统计表。 （原始数据） 分类：按用途不同 调查表 整理表 （分布数列） 分析表 （指标分析） 按分组情况 简单表（表6、7） 简单分组表（表8） 复合分组表（表9）
统计学整理
选择和判断：统计学含义：统计学是一门认识方法论科学，它是研究如何收集数据、整理数据、分析数据，以便从中作出正确推断的认识方法论科学。
描述统计学和推断统计学的区别：描述统计学是研究如何反映客观现象的数据资料，对所收集的数据进行加工整理，通过图、表等读者易于理解的形式汇总显示。
推断统计学是研究如何根据样本数据推断总体数量特征的理论和方法，具体包括：抽样调查、假设检验、相关回归分析等。
描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的核心和主要内容。
选择：统计学的基本概念：总体:指客观存在的、在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体。
总体单位：构成总体的每个个别单位称为总体单位。
标志：说明总体单位的属性和特征的名称。
标志分为:品质标志 (只能用文字来说明总体属性，eg：文化程度)数量标志（说明总体单位数量的特征，eg：职工人数，销售额，工资额等）不变标志（某个标志上的答案都相同）可变标志（一定有一个标志是可变的）数量标志的答案叫数量标志表现，也叫标志值指标：说明总体数量特征（分为指标名称和指标数量两部分）eg:男性比重，英语平均成绩，学生人数。
按计算方法不同分：数量指标：说明总体规模大小和数量多少的指标。
（总量指标）质量指标：说明总体内部数量对比关系和一般水平的指标。
（相对指标，平均指标）按其数值的表现形式分：总量指标：也就是数量指标，数值是绝对数形式相对指标：数值是相对形式。
平均指标：数值是平均数形式。
名称说明对象表示方式标志总体单位的属性特征或数量特征文字或数值指标总体的数量特征数值四个数据的区别：定性数据：品质变量的答案就是定性数据，定性数据本身是文字。
eg：性别为品质变量，它的答案“男”“女”就是定性数据。
名义级数据：品质变量的一种答案，仅是一种代码来表示品质变量的不同类型。
不能比较大小四则运算eg：“性别”是品质变量，用变量值“1”表示男性，“2”表示女性，这是“1”“2”或“男”“女”就是名义级数据。
大一统计学笔记整理
大一统计学笔记整理1. 统计学导论- 统计学的定义：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学- 统计学的应用领域：从商业到医学、社会科学到自然科学等各个领域都需要统计学的应用- 统计学的基本概念：总体、样本、参数和统计量- 统计学的研究方法：描述统计和推断统计- 数据的收集方式：观察法和试验法- 数据的分类：定量数据和定性数据- 描述统计的主要指标：频数、频率、平均数、中位数、众数、标准差和方差2. 数据的整理与呈现- 数据的整理：数据表、频数分布表和频数分布图- 数据的呈现：直方图、饼图、折线图、散点图和箱线图- 数据的处理：缺失数据的处理、异常值的处理和数据的变换3. 正态分布与抽样分布- 正态分布的性质：钟形曲线、对称性、均值和标准差的关系- 标准正态分布：Z分数和Z表的使用- 中心极限定理：大样本时抽样分布近似服从正态分布- 抽样分布的概念：样本均值的抽样分布、样本比例的抽样分布等- 样本均值的抽样分布：抽样误差、标准误和置信区间4. 统计推断与假设检验- 统计推断的基本思想：从样本推断总体- 参数估计：点估计和区间估计- 假设检验：零假设和备择假设、显著性水平、P值和拒绝域- 单样本检验：均值的假设检验和比例的假设检验- 双样本检验：两个独立样本均值的假设检验和配对样本均值的假设检验5. 回归与相关分析- 简单线性回归：回归方程、回归系数的估计和拟合优度- 多重线性回归：多元回归方程、多重共线性和变量选择- 相关分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和点双相关系数注意：以上内容仅为大一统计学的基础知识，详细内容和推导公式可参考相关教材和课堂讲义。
统计学统计数据的整理和显示
组数
组中值：各组中点位置所对应的变量值。其计算公式为：
01
或= （适用上开口组）
03
组中值= （适用所有闭口组）
02
或= （适用下开口组）
表3—2 三次产业增加值结构变化 资料来源：《中国统计年鉴》《2003年中国发展报告》，国家统计局2003年版，中国统计出版社。
从表中可以看出，我国1998—2002年，GDP年均增长7.7%，其中第一产业增加之年均增加2.9%，第二产业、第三产业增加值分别增长8.9%和8.0%。反映在结构中，第一产业比重下降，二、三产业比重上升。其中第一产业比重从1997年的19.1%下降到2002年的14.5%，下降了4.6个百分点；第二产业从50%提高到51.8%，上升了1.8个百分点；第三产业从30.9%提高到33.7%，上升了2.8个百分点。它反映着我国产业结构的变化发展过程。
举例说明：
1
某工厂生产车间３０人工人日产量原始数据如下：
第三章 统计数据的整理和显示
本章主要内容
肆
叁
贰
壹
统计整理及其类型 统计整理：就是对搜集得到的初始数据进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的综合数据的工作过程。包括（1）对统计调查所搜集到的各种数据进行分类和汇总；（2）对现成的综合统计资料的整理。本章指的是第一种整理。
第一节 统计数据整理概述
3.历史资料的审核：在利用历史资料（或其他间接资料）时，应审核资料的可靠程度、指标含义、所属时间与空间范围、计算方法和分组条件与规定的要求是否一致。一般可以从调查资料的历史背景、调查者搜集资料的目的以及资料来源等，来判断资料的可靠程度，也可以从指标间的相互关系以及指标的变动趋势来检查它的正确性。
统计学c第三章统计整理
合计
经济、管理类 基础课程
统计学
第三节 分布数列—变量数列
第五、绘制频数直方图和折线图
我一眼就看出 来了，大多数 人的日加工零 件数在120～ 125之间!
直方图下的面 积之和等于1
频 15
数
12
(人) 9
6 3 105 110 115 120 125 130 135 140 日加工零件数(个) 某车间工人日加工零件数的直方图
统计学
第三节 分布数列—变量数列
第四步，编制变量数列 某车间50名工人日加工零件数分组表 按零件数分组(件）
105~110 110~115 115~120 120~125 125~130 130~135 135~140
频数（人）
3 5 8 14 10 6 4 50
频率（%）
6 10 16 28 20 12 8 100
目前我国有的地方性别比为120:100,这是不正常的现象
2.划分现象的类型：如我国经济成份划分为国有经济
和非国有经济，工业化分为轻、重工业。
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第二节 统计分组
3 揭示现象的内部结构：如我国人员结构、产业结构。 新交通法中,正确处理机动车司机和过路行人之间的关系 体现以人为本的理念.
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第三节 分布数列—变量数列
（1）组距数列的几个常用概念
A. 组限：各组的界限，有上限和下限之分。
B. 组距：上限与下限之差 。 C. 组中值：上、下限之和的半数，即：
D. 次数密度：单位组距分配的次数。即：
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第三节 分布数列—变量数列
E. 开口组与开口数列：第一组无下限或最后一组无 上 限的组称开口组。含开口组的数列称开口数列。 注意：a. 开口组的组距按相邻组的组距推算； b. 分组时正好等于组限的数应按“归下限原则”处 理。 缺上限的组中值= 下限+相临组组距的一半 缺下限的组中值= 上限—相临组组距的一半
统计学第三章 统计数据的整理
汇总技术：
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
（1）手工汇总。常用的汇总方式有四种： • 划记法。划“正”字符号计数，多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中，可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记，一张 一张的重叠在一起，再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总，故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上，再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物，特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
（2）电子计算机汇总。其数据处理程序如下： • 第一步，编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步，数据录入。计算机自动按程序进行数据处理，并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 （分）
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 （人） （%）
向上累计
人
统计学所有统计方法应用整理
统计学所有统计方法应用整理一、描述性统计描述性统计是统计学的基础，主要用于收集、整理、展示数据的统计方法。
主要方法包括：均值、中位数、众数、标准差等，以及直方图、箱线图等图形化表示方法。
该方法的主要目的是概括数据的分布特征，为后续的统计分析和决策提供基础。
二、推论性统计推论性统计是从已知的数据分布推断出未知的总体分布的统计方法。
主要方法包括：大样本理论、中心极限定理、置信区间估计等。
该方法的主要目的是从样本数据推断总体特征，进行预测和决策。
三、参数估计参数估计是推论性统计的一个重要组成部分，主要方法是通过样本数据来估计总体的参数值。
主要方法包括：点估计、区间估计等。
该方法的主要目的是利用样本数据来估计总体的参数值，进一步推断总体的特征。
四、假设检验假设检验是推论性统计的另一个重要组成部分，主要用于检验关于总体的某个假设是否成立。
主要方法包括：单侧检验、双侧检验等。
该方法的主要目的是通过样本数据来判断总体特征是否存在差异或某个假设是否成立。
五、方差分析方差分析是一种比较多个总体均值差异的统计方法。
主要方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析等。
该方法的主要目的是通过比较不同组别的数据来分析它们之间的差异是否显著。
六、相关与回归分析相关与回归分析是研究变量之间关系的统计方法。
主要方法包括：简单相关分析、多重回归分析等。
该方法的主要目的是通过变量之间的关系来进行预测和解释。
七、时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。
主要方法包括：时间序列预测、时间序列分解等。
该方法的主要目的是通过分析时间序列数据来预测未来的趋势和模式。
八、统计决策理论统计决策理论是将统计学的知识和方法应用于决策过程中的理论体系。
主要方法包括：贝叶斯决策理论、期望效用理论等。
该方法的主要目的是通过统计学的知识和方法来帮助决策者做出更优的决策。
九、非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法。
主要方法包括：核密度估计、非参数核回归等。
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。
统计学课件 第三章 统计整理
2013-7-26
人数（人） 男 1 4 9 7 2 23 女 1 6 9 5 1 22 合计 2 10 18 12 3 45
9
（四）编表（或绘图）
编表是把汇总的资料按一定的规则在表格 上表现出来。
成绩 50～60 60～70 70～80 80～90 90以上 合计 人数 (人) 2 7 11 8 2 30
（一）数据的预处理
包括数据的审核 、筛选、 排序等． 数据的审核：
1. 数据的审核
检查数据中的错误
2. 数据的筛选
找出符合条件的数据
3. 数据排序
升序和降序 寻找数据的基本特征
2013-7-26 7
（二）统计分组
• 分组是根据研究任务的要 求，对调查所得的原始资 料，确定要进行哪些分组 或分类。 • 如右表是对统计学考试成 绩进行分组。
2013-7-26 4
二、统计整理的意义
统计工作
统计调查
统计整理
统计分析
作用：是统计调查的继续，是统计分 析的前提和基础，在整个统计工作中 发挥着承上启下的作用。
2013-7-26 5
三、统计整理的步骤
1．数据的预处理
2.统计分组
3．编制分配数列
4．汇总统计资料
5．制作统计表或统计图
2013-7-26 6
组别
2013-7-26
øÔýËý ½¶ÊÈÊ 30 10 40
次数
È × (%) ±Ö 75 25 100
频率
28
变量数列
±3-6 Ä ³ Ú ¶ » ¶ ¸ Ë Æ ½ È ² Á í ³ §µ þ ½ È ¤È ¼ ù Õ ú ¾ ¤È ¼ ù Õ ú Á þ ¸ Ë Æ ½ È ² ¾ (» ) ¸ Ë Ê ¤È ý ø Ô ý ½ ¶ Ê È × ±Ö (%) 2 10 8.7 3 15 13.0 4 30 26.1 5 40 34.8 6 20 17.4 Ï Æ ¹ » 115 100.0
统计学第一章整理
第一章、总论一、什么是统计学统计的含义与本质：用数字说明现象的本质1•统计活动2•统计数据3•统计学厂政府统计统计的含义及关系单位统计经营性统计匕其他原始数据：未加工价值更大-次级数据统计学的产生和发展1•古典统计学时期（萌芽——17世纪末到18世纪末）描述为主国势学派：德国的康令和阿亨瓦尔偏重事物性质的解释而不注重数量分析有名无实政治算数学派：英国的威廉配第和约翰格朗特主张以数字、重量和尺度来研究社会经济现象及其相互关系有实无名2•近代统计学时期（18世纪末到19世纪末）统计推断方法体系基本确立数理统计学派：比利时的凯特莱主张用研究自然科学的方法来研究社会现象，正式把概率论引入统计学，并最先用大数定律论证了社会生活中随机现象的规律性，还提出了“误差理论”和“平均人”思想奠定统计学理论基础社会统计学派：德国的克尼斯认为统计学是一门社会学科，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，其显著特点是强调对总体进行大量观察和分析，通过研究其内在联系来揭示社会现象的规律德国恩格尔提出的恩格尔系数美国经济学家库兹涅茨和英国经济学家斯通等人研究的国民收入和国内生产总值的核算方法3•现代统计学时期（19世纪末到现在）统计方法与应用全面发展显著特点：数理统计学由于同自然科学、工程技术科学紧密结合及被广泛应用于各个领域而获得迅速发展，各种新的统计理论与方法、尤其是推断统计理论与方法得以大量涌现。
统计学的学科性质1•研究对象：数量性（用数字说明现象本质，包括数量特征、数量关系、数量规律）、总体性（统计只研究总体不研究个体）、差异性（构成总体的个体必须存在差异） 2•学科范畴： 方法性、层次性、通用性 3•研究方式： 描述性、推断性统计学的作用――统计学的职能：信息职能（提供各种信息资料） 、咨询职能（提供信息整理）、监督职能（监督经济运行状况）、服务职能（服务社会） 1•统计学为我们认识自然和社会提供了必须的方法和途径 2•统计学在指导生产活动过程中发挥着重要作用 3•统计学在社会经济管理活动中的作用更为显著 4•统计学为科学研究提供了有力的手段1•计量尺度不同：定性数据和定量数据――定型数据：只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据 —定类数据：对事物属性进行平行分类或分组 特点：只测度量事物类别差异，各类别地位相等。
统计复习 知识点整理
统计学期末总复习(知识点整理)第一、二、三章☐1、P3：统计的含义统计工作、统计资料、统计学三者互相结合、密切联系形成的有机整体。
☐2、P6：统计工作过程（统计设计、统计调查、统计整理、统计分析）☐3、P7：总体与总体单位（定义、关系）/ 总体：由客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位所形成的集合。
总体单位：指构成总体的个体即个别单位。
总体与总体单位的相互关系：1）总体与总体单位是集合与元素的关系(同质性) 。
2）随着研究目的的不同, 总体与总体单位可以互相转化。
如：研究一个企业的职工情况，则企业是总体，职工是单位，若研究一个城市的企业规模时，则该市所有企业是总体，企业又成为总体单位。
☐4、P8：标志与指标（标志的定义和分类；指标的定义和分类；）统计标志定义：用来说明总体单位特征的名称。
如：职工性别、工资水平、所有制性质、职工人数等。
分类: 品质标志（表示总体单位质的特征，用文字表示）数量标志（表示总体单位单位数量的特征，用数值表示。
）统计指标定义:是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。
分类：按说明的总体内容不同：数量指标、质量指标按对比关系不同：总量指标、相对指标、平均指标按时间状况不同：时点指标、时期指标按计量单位不同：实物指标、价值指标☐5、P10：变量（变量与变量值的定义；分类：离散型和连续型）变异: 反映组成总体的各单位不同的具体表现。
变异分品质变异和数量变异。
变量值: 变量的具体取值。
变量定义：一般在数量上的变异。
分类：①连续型变量：在整数间可插入小数的变量。
如：工业总产值、身高等。
②离散型变量：变量值只能表现为整数的变量。
如工厂数、工人数等。
☐6、P18：统计调查方案设计（主体部分包括的六部分内容；调查对象、调查单位、填报单位、调查时间、调查期限等概念的理解）六部分内容：调查目的和任务；调查对象和调查单位；调查项目；调查时间和调查期限；调查的组织实施计划。
调查对象:指总体范围。
《统计学》_第三章_统计整理
第三章统计整理（一）填空题1、统计整理是统计工作的第三阶段。
在这一阶段，通过对原始资料进行科学的加工，可以得出反映事物总体特征的资料。
2、统计整理在统计分析中起着承前启后的作用，它既是统计调查的必然继续，又是统计分析的基础和前提条件。
3、统计分组实质上是在统计总体内部进行的一种定性分类。
4、对原始资料审核的重点是真实性。
5、区分现象质的差别是统计分组的根本作用。
6、标志是统计分组的依据，是划分组别的标准。
7、根据分组标志的特征不同，统计总体可以按品质分组，也可以按数量分组。
8、对所研究的总体按两个或两个以上的标志结合进行的分组，称为复合分组。
9、次数分布数列根据分组标志特征的不同，可以分为品质分布数列和数量分布数列两种。
10、变量数列是单项变量分组、组距式分组所形成的次数分布数列。
11、按品质标志分组的结果，形成品质分布数列。
12、组限是组距变量数列中表示各组数量界限的变量值，其中下限是指最小值的变量值，上限是指最大值的变量值。
13、组距变量数列的组距大小与组数的多少成反比。
与全距的大小成正比。
14、组距变量数列的分布可以用次数分布曲线图表示。
15、划分连续变量的组限时，相邻组的组限必须重叠；划分离散型变量的组限时，相邻组的组限可以重叠，也可以不重叠。
16、统计资料的整理方法主要有统计分组和统计汇总两种。
17、钟形分布、U形分布和J形分布是次数分布的三种主要类型。
18、统计分组体系有品质标志分组和数量标志分组两种。
19、统计表按主词是否分组和分组的程度可分为简单表、简单分组表和复合分组表三种。
20、统计表从内容结构上看，是由主词和宾词两部分构成。
（二）单项选择题（在每小题备选答案中，选出一个正确答案）1、统计分组的结果表现为( A )A. 组内同质性，组间差异性B. 组内差异性，组间同质性C. 组内同质性，组间同质性D. 组内差异性，组间差异性2、统计分组的依据是（ A ）A、标志B、指标C、标志值D、变量值3、下面属于按品质标志分组的有( C )A. 企业按职工人数分组B. 企业按工业总产值分组C. 企业按经济类型分组D. 企业按资金占用额分组4、统计分组的关键在于（ A ）A、正确选择分组标志B、正确划分各组界限C、正确确定组数和组限D、正确选择分布数列种类5、下面属于按数量标志分组的有( B )A. 工人按政治面貌分组B. 工人按年龄分组C. 工人按工种分组D. 工人按民族分组6、在全距一定的情况下，组距的大小与组数的多少成（B）A、正比B、反比C、无比例关系D、有时成正比有时成反比7、某地区商业企业按所有制形式分组，然后在各种所有制形式中再按销售额多少分组，这样的分组属于( C )A. 按数量标志分组B. 简单分组C. 复合分组D. 平行分组体系8、次数分配中，靠近中间的变量值分布的次数少，靠近两端的变量值分布的次数多，这种次数分布的类型是( B )A. 钟形分布B. U形分布C. J形分布D. 洛伦茨分布9、变量数列中的各组频率（以百分比表示）的总和应该( D )A. 大于100%B. 小于100%C. 不等于100%D.等于100%10、等距分组适合于（ B ）A、一切变量B、变量变动比较均匀的情况C、呈急剧升降变动的变量D、按一定比率变动的变量11、单项数列中，某组的向上累计次数是80，这表示总体中( C )A. 低于该组标志值的单位有80个B. 等于该组标志值的单位有80个C. 等于和低于该组标志值的单位有80个D. 高于该组标志值的单位有80个12、确定连续型变量的组限时，相邻的组限要求（ B）A、不重叠B、重叠C、不等D、重叠或不重叠13、在编制等距数列时，如果全距等于56，组数为6。
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统计学含义：统计学是一门认识方法论科学，它是研究如何收集数据、整理数据、分析数据，以便从中作出正确推断的认识方法论科学。
研究对象:客观事物的数量特征(数量水平、数量规模)和数量关系(比例、平均数、速度等). 统计学研究的特点: 1、数量性2、总体性3、变异性总体:指客观存在的、在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体。
总体单位：构成总体的每个个别单位称为总体单位。
标志：说明总体单位的属性和特征的名称。
标志分为:品质标志 (只能用文字来说明总体属性，eg：文化程度)数量标志（说明总体单位数量的特征，eg：职工人数，销售额，工资额等）不变标志（某个标志上的答案都相同）可变标志（一定有一个标志是可变的）数量标志的答案叫数量标志表现，也叫标志值指标：说明总体数量特征（分为指标名称和指标数量两部分）eg:男性比重，英语平均成绩，学生人数。
按计算方法不同分：数量指标：说明总体规模大小和数量多少的指标。
（总量指标）质量指标：说明总体内部数量对比关系和一般水平的指标。
（相对指标，平均指标）按其数值的表现形式分：总量指标：也就是数量指标，数值是绝对数形式相对指标：数值是相对形式。
平均指标：数值是平均数形式。
标志与指标的区别：变量：说明现象某种属性和特征的名称（包括指标和标志）eg:人的性别，籍贯文化程度等；品质变量：说明现象品质特征的名称，用文字表示。
eg:企业所有制性质，文化程度，人的性别。
数值变量：说明现象数量特征的名称，用数字表示，（包括：数量标志和指标）eg：年龄，身高，体重，产值利润等。
数值变量分为：连续变量：就是一个变量的取值与另一个取值是连续不断的。
表现为无穷小数。
eg：增加值、销售额、固定资产原值等。
离散变量：就是一个变量的取值与另一个取值是间断的。
只用整数来定义，不能用小数。
eg：职工人数、企业个数、设备台数等。
定性数据：品质变量的答案就是定性数据，定性数据本身是文字。
eg：性别为品质变量，它的答案“男”“女”就是定性数据。
名义级数据：品质变量的一种答案，仅是一种代码来表示品质变量的不同类型。
不能比较大小四则运算eg：“性别”是品质变量，用变量值“1”表示男性，“2”表示女性，这是“1”“2”或“男”“女”就是名义级数据。
次序级数据：品质变量的一种答案。
次序级数据可以比较大小判断优劣。
eg：产品等级“1”为合格“0”为不合格。
定量数据：数值变量的答案是定量数据，定量数据的本身是数值。
间距及数据：本身可以为0,0有意义。
可以进行加减运算，但不能乘除，eg:今天的气温比昨天高了多少度，不能说今天的气温是昨天的几倍。
比率级数据：本身不能为0，0没有意义，可以进行加减乘除运算。
eg：100米比50米长50米，100米事50米的两倍。
调查问卷的作用：方便调查工作的开展和实施；易于对资料进行整理和分析；节省调查时间，提供调查效率。
调查问卷的形式：1、开放式调查问卷（多以问答题形式，回答不供具体答案）2、封闭式调查问卷（答案已确定，选择题）3、半开放式调查问卷（给出部分答案，选择题里面多了个其他选项）调查问卷的基本结构：1、问卷的题目2、说明信3、被调查者的基本情况4、调查事项5、填写说明统计报表：按照国务院或国家统计局颁发的表格，由各级调查单位按照一定日期和程序向上级提交统计报告的一种制度。
专门调查；普查、重点调查、典型调查、抽样调查普查特点；特点1：普查是一次性调查，其主要用来调查属于一定时点上的社会经济现象的总量。
特点2：普查是专门组织的全面调查。
其主要用来全面、系统地掌握重要的国情国登记性误差：调查过程中各个环节的工作不准确而造成的。
不能说非全面调查的误差一定比全面调查的大。
代表性误差：用部分调查单位的统计资料计算出指标值（样本统计量）来估计总体指标值（总体参数）所产生的误差。
统计数据整理的概念：根据统计研究目的，将统计调查所得的原始数据进行科学的分组和汇总，使之系统化，条理化的工作过程。
统计数据整理的步骤：（一）设计和编制统计数据整理汇总方案。
（二）对调查的统计数据进行审核。
（三）统计数据的分组和汇总。
（四）将汇总整理的结果编制成统计表或统计图，以反映社会经济现象的数量特征和数量关系。
（五）做好统计数据的系统积累和保管。
统计分组的概念：“分”：就是把同一总体中性质不同的总体单位分配到不同的组里，突出组与组之间的差异性。
“组”：就是把同一总体中性质相同的总体单位归并到同一组里，突出组内的同质性。
穷尽原则：就是使总体中的每一个单位都应有组可归。
互斥原则：就是使总体中的任何一个单位只能归属于某一个组，而不能同时或可能归属于几个组。
统计分组的作用：1、划分社会经济现象的类型。
2、揭示社会经济现象的内部构成。
3、分析社会经济现象之间的依存关系。
统计分组的种类：按分组标志的多少，可分为简单分组和复合分组。
按分组标志性质的不同，分为品质分组和数量分组。
按分组的作用和任务不同，分为类型分组、结构分组和分析分组。
如何选择分组标志：1、根据研究问题的目的和任务；2、选择最能反映现象本质特征的标志；3、要结合现象所处的具体历史条件或经济条件来选择。
品质标志分组的方法：按品质标志分组，有的比较简单，分组的标志一经确定，组的名称和组数也随之确定了。
如：人口按性别分组，就分为“男”与“女”两组。
有的就比较复杂。
如：国民经济的部门划分，就有三次产业分类、行业分类、机构部门分类。
这种比较复杂的分类，一般会有国家统计局和国家标准局统一制定分类标志，代码等。
数量标志分组的方法：分组时各组数量界限的确定必须能反映事物质的差别。
根据被研究的现象总体的数量特征，采用适当的分组形式，确定相应的组距、组限。
分组的形式：单项式分组：一个变量值代表一组。
一般适用于离散变量且变异范围较小。
eg：工人按日产量分组：组距式分组：用一段距离代表一组。
一般适用于连续变量或变异范围较大的离散变量。
eg：学生按学习成绩分组：Array（1）等距分组：各组的组距都相等。
适用于标志值的变动比较均匀的情况下。
（2）异距分组：各组的组距不完全相同。
适用：a、标志值分布很不均匀b、标志值相等的量具有不同意义c、标志值按一定比例发展变化组距分组的组限确定：间断组距分组：如：儿童按年龄分组：未满周岁，1~2岁，3~4岁，5~9岁，10~14岁。
连续组距分组：如：工厂按完成任务的程度分组：100%以下，100%~110%，110%~120%，120%以上。
注：在连续组距的分组时，相邻两组的上、下限是重叠的，如110%。
统计中按“上限不在内”原则处理。
即，110%统计到作为下限的第三组而不是统计到作为上限的第二组。
分组中的几个基本概念：全距(R)= 数列中的最大值-最小值组距(R)=一组中的较大值-较小值或上限-下限n = 1 + 3 . 3 lg N（不必记住）n：组数 N：总体单位数在实际操作中数组在5~10之间组限：组距两端的变量值上限：一组中的最大值。
下限：一组中的最小值组中值：上、下限之间的中点数值开口组：缺少上限或下限的组。
如：60分以下；60—70 ；…80—90； 90分以上。
闭口组：上、下限都齐备的组。
如：70—80分； 500—600公斤； 90—100岁开口组的组中值计算：缺少上限：1、计算假定上限：假定上限=下限+相邻组的组距如：假定上限=90+10=100（分）；2、计算组中值：组中值=（90+100）÷2 = 95（分）缺少下限：1、计算假定下限：假定下限=上限－相邻组的组距如：假定下限=60－10=50（分）；2、计算组中值：组中值=（50+60）÷2 = 55（分）分配数列的概念；在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志进行归类排列。
可分为：品质数列和变量数列。
分布数列的两个要素：一是总体按某标志所分的组；二是各组所出现的单位数，即频数，亦称次数（一般用 f 来表示）。
频数：分布在各组的总体单位数叫次数，又叫频数。
频数的表现形式：绝对数形式：即次数（f ）相对数形式：即频率，各组次数与总次数之比（f/∑f ）。
在加权算术平均数的计算中，次数亦称为权数。
分配数列的种类：品质分配数列：品质分配数列是按品质标志分组成为品质数列。
编制品质数列时，只要分组标志一旦确定，组数和各组的界限也就随之确定了。
品质数列一般比较稳定，能准确地反映总体的分布 特征。
变量分配数列：变量分配数列是按数量标志分组形成为变量数列。
编制变量 数列与编制品质数列相比较，其编制就要复杂些。
等距数列的编制步骤： 第一步：将考试分数按大小顺序排列。
第二步：根据数列的数量特征确定分组的形式。
考试成绩是连续变量且分布比较均匀，确定采用等距分组的形式。
第三步：找出数列中的最大值和最小值，再计算全距。
第四步：确定组数。
在实际操作中数组在5~10之间第五步：确定组距。
为了方便计算和绘制统计图，组距一般取5或10的整倍数，因此确定组距为10 。
第六步：确定首组的下限和末组的上限。
注：首组的下限一般应小于数列中的最小值，末组的上限应大于数列中的最大值。
具体考虑到考试成绩中，60分为一个重要的量的界限，即及格线。
因此，首组应为60以下，末组应为90以上。
第七步：统计总体单位在各组的次数分配，并编制统计表或统计图。
异距数列的编制：频数密度 = 频数 / 组距频率密度 = 频率 / 组距标准组距次数=频数密度× 标准组组距（最小组的组距）累计频数与累计频率：向上累计：由标志值小的方向向标志值大的方向累计。
表示的意义是： 上限以下。
向下累计：由标志值大的方向向标志值小的方向累计。
表示的意义是： 下限以上。
频数分布的类型：正态分布的特征：两头小，中间大。
即靠近中间的变量值分布的次数多，靠近两边的变量值分布的次数少。
1020。