本科“应用统计学”——第三章-统计学的基本原理
统计的两个基本原理是什么
统计的两个基本原理是什么统计学是一门研究如何收集、汇总、分析和解释数据的科学。
统计的两个基本原理是：总体与样本的关系原理和概率与推断的原理。
首先，总体与样本的关系原理是统计学的基石之一。
总体是我们感兴趣的整个群体，而样本是从总体中抽取出的代表性子集。
总体与样本的关系原理告诉我们，通过对样本进行观察和研究，可以得出关于总体的结论。
因为总体往往庞大复杂，难以直接观察和测量，所以我们通过对样本的观察，利用概率和推断方法来推断总体的特征和规律。
其次，概率与推断的原理是应用统计学的另一个基本原理。
概率是对不确定性的量化描述，是统计学中的基本概念之一。
推断是从已知样本中推断总体特征和规律的过程。
统计推断的基础是根据概率模型建立统计推断的方法。
通过对样本的观察，利用概率模型和统计方法，我们可以对总体的未知特征和规律进行推断。
具体来说，概率与推断的原理包括以下几个方面：1.概率模型：概率模型是用来描述总体的概率分布的数学模型。
概率分布是对总体中各个取值的概率进行描述的数学函数。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
通过建立适合总体的概率模型，我们可以推断总体的分布特征和参数。
2.概率统计：概率统计是建立在概率模型基础上的统计方法。
它通过对样本的观察，利用概率模型进行统计推断。
概率统计方法包括参数估计和假设检验两个主要方面。
参数估计是根据样本数据对总体的未知参数进行点估计或区间估计。
假设检验是根据样本数据来判断总体的某个假设是否成立。
3.统计推断：统计推断是根据样本数据对总体进行推断的过程。
在统计推断中，我们从样本数据中获得统计量，并利用概率模型对统计量进行分析，得出关于总体的结论。
统计推断分为点估计和区间估计。
点估计是通过样本估计总体的未知参数的一个具体值。
区间估计是通过样本给出总体参数的一个范围。
4.抽样理论：抽样理论是研究如何从总体中选取样本的原理。
在实际应用中，我们往往无法对总体进行完全观察，只能通过对样本的观察来推断总体的特征和规律。
统计学的五大基本原理
统计学的五大基本原理统计学是一门深入浅出的学科，它的基本原理贯穿于各个领域，发挥着重要作用。
在我们日常生活中，也时常能感受到统计学的影响。
下面就让我们一起来了解一下统计学的五大基本原理吧。
1.样本与总体统计学中一个重要的基本原理就是样本与总体的关系。
总体是指我们研究对象的全部集合，而样本是从总体中选取出来的一部分，通过对样本的研究来推断总体的特征。
简单来说，就好比你想知道整个果园的果实是否成熟，只需要摘下几颗果实尝一尝即可得出。
2.随机性统计学强调的另一个基本原理就是随机性。
随机性是指在观察现象或进行实验时，不能完全控制所有因素的影响，而是要以概率的方式进行推断和决策。
就像掷骰子一样，虽然我们无法确切预测每次的结果，但通过多次实验可以得出概率规律。
3.变异性统计学的基本原理之一是变异性。
变异性指的是研究对象在某方面的特征具有不同程度的差异。
在数据分析中，我们常常通过方差、标准差等指标来衡量变异性，进而进行合理的推断和决策。
4.独立性统计学的基本原理之一是独立性。
独立性是指研究对象或变量之间的相互独立，彼此之间并不产生影响。
在实际问题中，需要明确变量之间的独立性关系，以确保数据分析的可靠性和有效性。
5.中心极限定理最后一个基本原理是中心极限定理。
中心极限定理指的是在满足一定条件下，大量独立同分布的随机变量之和或平均值的分布近似服从正态分布。
这个定理在统计学中有着重要的应用，可以帮助我们更好地进行参数估计和假设检验。
统计学的五大基本原理贯穿于整个数据分析的过程中，通过对样本与总体、随机性、变异性、独立性和中心极限定理的理解和运用，我们能够更好地进行数据分析并得出合理的。
对于普通用户来说，了解这些基本原理可以帮助他们更好地理解数据背后的含义，提升数据分析的能力，做出更为明智的决策。
希望通过本文的介绍，读者能够对统计学的五大基本原理有更深入的了解，让统计学这门学科在你的生活中发挥更大的作用。
统计学基本原理概述
统计学基本原理概述统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
通过运用统计学的方法，我们可以从大量的数据中获取有关群体、现象甚至是未来趋势的相关信息。
在这篇文章中，我们将首先介绍统计学的基本概念，然后探讨统计学的应用领域和一些常见的统计方法。
一、统计学的基本概念统计学是研究数据收集和数据分析的学科，它可以帮助我们从一组数据中总结和推理出有关群体或现象的信息。
统计学的主要目标是通过使用适当的方法和技巧，准确地描述和解释数据背后的模式和关系。
在统计学中，数据被分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是可测量的，可以被计数或测量的数据，如身高、温度等；而定性数据是描述性的，不能被计数或测量的数据，如性别、种族等。
二、统计学的应用领域统计学在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的统计学应用领域：1. 生物统计学：用于医学研究、流行病学和遗传学等领域，帮助研究人员分析和解释生物数据。
2. 社会科学统计学：用于社会学、经济学和政治学等领域，帮助研究人员分析和解释社会现象和行为。
3. 工程统计学：用于质量控制、可靠性分析和工程设计等领域，帮助工程师评估和改进产品和系统。
4. 金融统计学：用于金融市场、投资组合管理和风险分析等领域，帮助投资者做出理性的金融决策。
5. 教育统计学：用于教育研究、学生评估和教育政策等领域，帮助教育工作者了解学生和学校的表现和进展。
三、常见的统计学方法在统计学中，有许多常见的方法和技术，用于收集、整理和分析数据。
以下是一些常见的统计学方法：1. 描述统计学：用于总结和描述数据的方法，包括计算均值、中位数、标准差等统计量。
2. 推论统计学：用于从样本数据中进行推断，以帮助我们对整个群体做出推断。
3. 回归分析：用于研究变量之间的关系，可以根据已知数据建立一个数学模型，以预测未知数据。
4. 方差分析：用于比较三个或更多组之间的差异性，判断差异是否具有统计显著性。
5. 假设检验：用于对给定的假设进行验证，确定是否拒绝或接受该假设。
应用统计学的基本原理
应用统计学的基本原理1. 介绍统计学是一门关于数据收集、分析和解释的学科。
它在各个领域中都具有重要的应用，包括经济学、医学、社会科学等。
应用统计学的基本原理涉及到概率、假设检验、回归分析等概念和方法。
2. 概率概率是统计学的基础，它用来描述随机事件发生的可能性。
在应用统计学中，需要根据样本数据来推断总体的概率分布。
概率可以用于计算事件的发生率、预测未来事件的可能性等。
概率的计算可以通过频率法或者主观法进行。
频率法基于观察到的数据进行概率估计，而主观法则基于个人经验和判断进行概率估计。
3. 假设检验假设检验是应用统计学中重要的一种方法，它用来验证一个关于总体的假设是否成立。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。
在假设检验中，我们可以根据样本数据来推断总体的参数，并计算得到一个统计量。
然后，我们可以基于统计量的分布来计算出一个p值（p-value），该p值用于判断原假设是否应该被拒绝。
4. 回归分析回归分析是应用统计学中常用的一种方法，它用来分析变量之间的关系。
回归分析可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并可以用来预测未来的观测值。
回归分析利用最小二乘法来拟合一个线性回归模型。
通过最小化观测值与回归模型的差异，我们可以得到最好的拟合线。
5. 统计推断统计推断是应用统计学的重要方面之一，它用来从样本数据中推断总体的性质和参数。
统计推断可以基于点估计或者区间估计来进行。
点估计用一个数值来估计总体参数的值，而区间估计则用一个区间来估计总体参数的值。
区间估计给出了一个置信水平，表示总体参数落在该区间的概率。
6. 样本调查在应用统计学中，样本调查是一种常用的数据收集方法。
样本调查可以用来获取总体的特征和信息，从而进行推断和分析。
样本调查需要合理设计样本的选取过程，以保证样本的代表性和可靠性。
在样本调查中，我们可以使用抽样方法来选择样本，并利用各种统计技术来分析样本数据。
统计学的原理
统计学的原理
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
它基于一系列的原理和方法，帮助我们理解和推断现实世界中的各种现象和问题。
首先，统计学的一个基本原理是样本和总体之间的关系。
统计学家通常从总体中选取一个样本，通过对样本的观察和测量，来推断总体的特征。
这种推断过程是建立在概率和抽样方法的基础上的。
其次，统计学的另一个重要原理是变量和数据的测量。
变量是我们希望了解的现象或问题的属性，可以是数量型或质量型的。
数据则是对这些变量进行测量或观察所得到的结果。
统计学通过选择适当的测量尺度和采集方法，来收集有效而可靠的数据。
此外，统计学还涉及到数据的整理和描述。
它可以通过统计指标如均值、中位数、方差等来概括和描述数据的分布特征。
同时，统计学还可以通过绘制图表和制作图形来直观地展示数据的变化趋势和分布规律。
另一个重要的原理是统计推断。
当我们只有样本数据，想要对总体进行推断时，统计学通过利用概率和假设检验的方法来进行推断。
这种推断过程可以帮助我们判断样本数据是否具有代表性，或者总体是否存在某种关联或差异。
最后，统计学还涉及到统计模型和预测。
统计模型是对数据和变量之间关系的数学描述，可以通过建立模型来进行预测和推
断。
统计学家可以利用已有的数据来拟合模型，并使用该模型来进行未来事件的预测和分析。
综上所述，统计学的原理包括样本与总体的关系、变量和数据的测量、数据的整理和描述、统计推断以及统计模型和预测。
这些原理为我们理解和解决各种实际问题提供了有效的工具和方法。
统计学的基本原理
统计学的基本原理统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
它涉及了一系列的原理和方法，这些原理和方法用于帮助人们理解和解释大量数据。
下面将介绍一些统计学的基本原理。
1. 抽样：在进行统计研究时，常常无法对整个总体进行全面调查，而是通过对样本的研究来对总体进行估计和推断。
抽样方法是在总体中随机选取样本，使样本具有代表性，并且可以准确地推断总体的特征。
2. 描述统计学：描述统计学是从收集到的数据中获取、整理和描述数据的过程。
它涉及了一系列统计指标，例如均值、中位数、标准差和百分位数等。
这些统计指标可以帮助我们理解数据的分布和特征。
3. 推断统计学：推断统计学是基于样本数据对总体进行推断的方法。
通过从样本中抽取得到的统计指标，例如样本均值和样本标准差，推断总体的特征。
推断统计学的方法包括参数估计和假设检验。
4. 参数估计：参数估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程。
通过样本数据的统计指标，例如样本均值和样本标准差，可以估计总体的均值、标准差和比例等参数。
5. 假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数进行假设的过程。
假设检验的目的是根据样本数据的统计显著性判断总体参数是否存在显著差异。
6. 相关性和回归分析：相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。
相关性分析用于确定两个变量之间的相关程度，而回归分析则用于确定一个或多个自变量对因变量的影响程度。
7. 抽样分布：抽样分布是指从总体中抽取多个样本得到的统计指标的分布。
通过研究抽样分布，可以帮助我们确定样本统计指标的变异范围，并获得总体参数的估计。
8. 正态分布：正态分布是一种重要的概率分布，在统计学中经常使用。
正态分布具有对称性、唯一的平均数和标准差，以及一个钟形曲线。
许多统计方法都基于正态分布的假设。
9. 统计软件：随着计算机技术的发展，统计学的应用得到了极大的推动。
统计软件的出现使得统计分析变得更加方便和快捷，使研究者能够更好地利用数据进行分析和解释。
统计学自考本科知识点总结
统计学自考本科知识点总结一、统计学概论1.1 统计学的基本概念统计学是研究数据的收集、整理、分析和解释的一门科学。
它是一门研究数据收集、整理、分析、解释的科学，它是一门运用概率论、数理逻辑、数学统计原理和方法等，对大量的数据进行分析和研究的一门科学。
1.2 统计学的发展历程统计学的发展历程主要包括古典统计学、现代统计学和统计学在应用中的发展。
1.3 统计学的基本原理统计学的基本原理有：1.数据的收集，整理和分析；2.对数据的基本描述；3.推断和判断数据的特征；4.推断和判断数据的规律性；5.推断和判断数据的相关性。
二、统计学的基本概念与方法2.1 数据的搜集数据的收集是统计学的第一步。
数据的搜集可以通过实验观察、调查和问卷调查等方式进行。
2.2 数据的整理和分类数据的整理是统计学的第二步。
数据的整理包括数据的描述、变换、排序、排列和分组。
2.3 数据的分析方法数据的分析方法主要包括描述统计学和推断统计学。
描述统计学是通过图表、频数分布、总体分布等方法对数据进行描述和分析。
推断统计学是通过推断和判断对数据进行推断和判断。
2.4 数据的可视化数据的可视化是统计学的重要方法。
数据的可视化主要包括散点图、柱状图、折线图、饼状图、雷达图等。
2.5 统计学的模型统计学的模型是对数据的描述和分析的方法。
统计学的模型主要包括概率模型、数理模型、统计模型、贝叶斯模型、机器学习模型等。
三、统计学的基本概念与方法3.1 统计学的基本概念统计学的基本概念包括总体、样本、频数、频率、比率、中心趋势、稳定性、方差等。
3.2 统计学的基本指标统计学的基本指标包括均值、中位数、众数、标准差、相关系数、回归系数、协方差等。
3.3 统计学的推断方法统计学的推断方法主要包括置信区间估计、假设检验、方差分析、卡方检验、t检验、相关分析、回归分析等。
3.4 统计学的应用方法统计学的应用方法主要包括数理统计、贝叶斯统计、时间序列分析、生存分析、图像识别等。
统计学的基本概念和原理
统计学的基本概念和原理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
通过运用数学和统计方法，统计学帮助我们理解和描述数据，揭示数据之间的关系，并从数据中获取有关现象和问题的信息。
本文将介绍统计学的基本概念和原理，帮助读者了解其核心内容。
一、统计学的定义和作用统计学可以被定义为一种通过数据的收集、整理、分析和解释来研究和描述现象的科学方法。
它对于我们理解和解释现实生活中的问题和现象至关重要。
统计学通过量化和总结数据，帮助我们从海量信息中提取有意义的结论。
二、统计学的基本概念1. 总体和样本：在统计学中，总体是指我们要研究的整体群体，而样本则是从总体中抽取出的一部分个体。
通过从样本中收集数据并进行分析，我们可以对整体总体进行推断。
2. 变量：变量是指在研究中可能会发生变化的属性或特征。
变量可以分为定性变量和定量变量。
定性变量是具有类别或标签的变量，例如性别、颜色等。
定量变量则是可以进行数值化衡量的变量，例如年龄、身高等。
3. 观测和测量：观测和测量是指对变量进行数据收集的过程。
观测是指直接观察并记录数据，例如观察某人的行为。
测量是指使用测量工具对变量进行量化，例如使用尺子测量身高。
4. 描述统计学和推论统计学：描述统计学是指通过对数据进行整理、总结和描述，来了解数据的特征和结构。
推论统计学是指通过从样本推断总体特征的过程，通过利用样本的信息来推断总体的参数。
三、统计学的原理1. 概率：概率是统计学中一个重要的概念，它描述了事件发生的可能性。
概率可以帮助我们理解和预测事件的结果，并在统计推断中起到重要的作用。
2. 样本的代表性：在统计学中，样本的代表性是指样本能够准确地反映总体的特征。
为了保证样本的代表性，我们需要进行随机抽样，并确保样本的大小足够大。
3. 统计推断：统计推断是指通过从样本中获得的信息，对总体进行统计学上的推断。
统计推断的核心方法是利用概率和抽样理论来进行参数估计和假设检验。
4. 假设检验：假设检验是统计学中的一种方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。
统计学的基本原理和应用
统计学的基本原理和应用1. 引言统计学是研究收集、整理、分析和解释数据的科学，它在各个领域都有广泛的应用。
本文将介绍统计学的基本原理和一些常见的应用。
2. 统计学的基本原理统计学的基本原理包括以下几个方面：2.1 数据收集数据收集是统计学的第一步，可以通过实地调查、问卷调查、实验设计等方式来收集数据。
收集到的数据应具备代表性，并且应保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据整理数据整理是对收集到的数据进行清理、编码和组织的过程。
这一步骤包括数据去重、数据格式化、填补缺失值等操作，以便后续的数据分析工作。
2.3 数据分析数据分析是统计学的核心内容，通过使用统计方法对数据进行分析，揭示数据中的规律和趋势。
常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
2.4 数据解释数据解释是对数据分析结果进行解释和推断的过程。
通过解释数据，我们可以得出对现象或问题的结论，为决策提供依据。
3. 统计学的应用领域统计学广泛应用于各个领域，以下列举几个常见的应用领域：3.1 医学研究在医学研究中，统计学可以用来分析临床试验数据，评估治疗效果，比较不同治疗方法的优劣，预测疾病的发病风险等。
3.2 经济学在经济学中，统计学可以用来研究经济增长、通货膨胀、失业率等经济指标的变化趋势，帮助制定经济政策和预测市场走势。
3.3 社会科学在社会科学中，统计学可以用来分析人口统计数据、民意调查数据，研究社会现象的规律，评估政策的效果等。
3.4 环境科学在环境科学中，统计学可以用来分析环境监测数据，评估环境质量，预测自然灾害的发生概率等。
3.5 生物学在生物学研究中，统计学可以用来分析基因数据，研究基因的表达和变异，探索生命的起源和进化等问题。
3.6 教育研究在教育研究中，统计学可以用来分析学生的成绩数据，比较不同教学方法的效果，评估教育政策的有效性等。
4. 总结统计学是一门研究数据的科学，在各个领域都具有重要的应用价值。
掌握统计学的基本原理和方法，有助于更好地理解和应用数据，为决策和问题解决提供支持。
统计学的五大基本原理
统计学的五大基本原理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
统计学的发展离不开一些基本原理，这些原理是统计学研究的基石。
本文将介绍统计学的五大基本原理。
一、随机性原理随机性原理是统计学的核心原理之一。
它认为在统计研究中，样本应该是随机选择的，以保证样本的代表性和可靠性。
随机性原理要求样本选择过程中不能有主观偏见，每个个体都有相等的机会被选中。
只有在样本选择过程中遵循随机性原理，才能保证统计结果的准确性和可靠性。
二、可重复性原理可重复性原理是统计学的另一个重要原理。
它要求统计研究的结果应该是可重复的，即在相同的条件下，通过相同的方法进行研究，应该得到相似的结果。
可重复性原理是科学研究的基本要求，也是统计学研究的基础。
只有在可重复性的基础上，统计学的研究结果才能被其他人所接受和验证。
三、抽样原理抽样原理是统计学中常用的一种方法。
它认为通过对样本的研究，可以推断出总体的特征。
抽样原理要求样本的选择要具有代表性，即样本要能够反映总体的特征。
在实际应用中，抽样原理可以帮助我们从大量的数据中提取出有代表性的样本，从而进行统计分析和推断。
四、变异性原理变异性原理是统计学中关于数据变异的原理。
它认为在统计研究中，数据是存在变异的，即同一总体中的个体之间会存在差异。
变异性原理要求我们要对数据的变异进行分析和解释，从而得出有关总体的结论。
在实际应用中，变异性原理可以帮助我们理解数据的分布规律，从而进行合理的统计推断。
五、相关性原理相关性原理是统计学中关于变量之间关系的原理。
它认为在统计研究中，变量之间可能存在相关关系，即一个变量的变化可能会引起另一个变量的变化。
相关性原理要求我们要通过统计方法来研究变量之间的相关关系，从而揭示变量之间的内在联系。
在实际应用中，相关性原理可以帮助我们理解变量之间的关系，从而进行合理的数据分析和预测。
综上所述，统计学的五大基本原理包括随机性原理、可重复性原理、抽样原理、变异性原理和相关性原理。
统计学的五大基本原理
统计学的五大基本原理统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
统计学的基本原理是统计学习的基石，它们为我们提供了处理数据和进行推断的方法和理论基础。
在统计学中，有五大基本原理被认为是最重要的，它们是：随机性、变异性、假设、相关性和因果性。
下面将逐一介绍这五大基本原理。
1. 随机性随机性是统计学中最基本的原理之一。
随机性指的是在一系列事件中，每个事件发生的概率是相等的，且事件之间是相互独立的。
在统计学中，我们常常通过随机抽样的方法来获取样本数据，以代表总体数据。
通过随机性原理，我们可以保证样本的代表性和数据的客观性，从而进行有效的统计推断。
2. 变异性变异性是指数据在数值上的差异和波动性。
在实际数据中，很少会出现完全相同的数值，数据之间总是存在一定的差异。
统计学通过对数据的变异性进行分析，可以帮助我们了解数据的分布规律和特征。
通过测量数据的变异性，我们可以评估数据的稳定性和可靠性，为数据分析和决策提供依据。
3. 假设假设是统计学中用来进行推断和检验的基本原理。
在统计学中，我们常常根据已知的信息和数据提出假设，并通过收集和分析数据来验证这些假设的成立性。
假设可以分为零假设和备择假设，通过对这两种假设进行检验，我们可以得出对总体的推断和结论。
假设检验是统计学中常用的方法之一，它可以帮助我们做出科学的决策和推断。
4. 相关性相关性是指两个或多个变量之间的关系和联系。
在统计学中，我们常常通过相关性分析来研究变量之间的相关程度和相关方向。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相互影响和作用，从而揭示出变量之间的规律和关联。
通过相关性分析，我们可以发现隐藏在数据背后的信息和规律，为数据的解释和应用提供支持。
5. 因果性因果性是统计学中一个重要但也较为复杂的概念。
因果性指的是一个事件或变量是由另一个事件或变量引起的关系。
在统计学中，我们常常通过实验和观察来研究变量之间的因果关系。
统计学的基本概念与原理
统计学的基本概念与原理统计学是一门关于收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在各个领域都起着不可或缺的作用，包括科学研究、经济分析、社会调查等等。
统计学的基本概念和原理是建立在数据采集和推断的基础上的，下面将介绍统计学的一些核心概念和原理。
一、总体与样本在统计学中，我们常常遇到研究对象的总体和样本的概念。
总体是指我们所关注的整体，而样本是总体的一个子集。
通过对样本的研究和分析，我们可以推断出总体的一些特征和规律。
二、变量与观测值统计学中的变量是指我们所研究的对象的某种特征或属性，它可以是数值型的，也可以是分类型的。
观测值则是在实际调查或实验中获得的具体数据。
三、描述统计学与推论统计学描述统计学是对数据进行整理、概括和描述的过程，包括计算各种统计指标、绘制图表等。
推论统计学则是基于样本对总体进行推断的过程，通过样本的抽样和分析，得出关于总体的结论。
四、参数与统计量在推论统计学中，我们常常使用参数和统计量来对总体进行描述和推断。
参数是总体的某个特征的数值度量，而统计量是样本的某个特征的数值度量，通过对统计量的计算和比较，我们可以对总体的特征进行估计和推断。
五、假设检验与显著性水平假设检验是推论统计学中的一种重要方法，用于检验统计推断的可靠性。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设和一个备择假设，然后通过样本数据对两个假设进行比较和判断。
显著性水平是用来确定是否拒绝原假设的临界值，通常设定为0.05或0.01。
六、相关与回归分析相关分析是用来衡量两个变量之间相关关系强弱的方法，它可以帮助我们了解变量之间的相互影响。
回归分析则是用来建立预测模型和解释模型的方法，通过回归分析，我们可以根据自变量的变化来预测因变量的变化。
七、抽样方法与抽样误差在统计学中，抽样方法是获取样本的重要手段。
不同的抽样方法对样本的选择有不同的原则和要求，常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样等。
抽样误差是指由于样本的随机性导致的样本估计值与总体真值之间的差异。
统计学基本原理
统计学基本原理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
它涉及到数据的收集、整理、摘要、描绘、分析和解释。
统计学的基本原理为我们提供了一种全面而系统的方法来理解和处理各种数据类型，以进行科学的决策和预测。
一、数据的收集数据收集是统计学的第一步。
通过调查、实验、观察等方法，我们可以收集到原始数据。
在数据收集过程中，我们需确保数据的准确性和可靠性。
为此，我们需要合理选择样本、设计问卷等工具，以确保数据的代表性和相关性。
二、数据的整理与描述在数据收集后，我们需要对数据进行整理和描述。
这包括数据的分类、排序、计数、计算平均值、中位数、众数等。
通过这些方法，我们可以对数据有一个直观的描述和概括，以便更好地理解数据。
三、概率与概率分布概率是统计学的核心概念之一。
概率是描述事件发生可能性的数值，范围在0到1之间。
概率分布则是描述不同事件发生概率的函数。
常见的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。
通过对概率的研究，我们可以预测事件发生的可能性，并进行相应的决策。
四、假设检验假设检验是统计学中的重要概念。
它通过收集数据并进行某些统计计算，来判断某个假设是否为真。
假设检验包括两个假设，即原假设和备择假设。
我们通过计算统计量和比较P值来进行假设检验。
如果P 值小于显著性水平，我们拒绝原假设，否则接受原假设。
五、回归与相关性分析回归分析用于研究变量之间的关系。
它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
相关性分析用于衡量变量之间的相关程度。
通过回归和相关性分析，我们可以了解变量之间的关系，并做出相关的推断和预测。
六、抽样与推断抽样是指从总体中选择一部分样本进行研究的方法。
通过合理的抽样方法，我们可以从样本数据中得到总体的信息，从而进行推断和预测。
抽样与推断是统计学中重要的技术，它们可以帮助我们更好地理解和解释数据。
总结：统计学基本原理提供了一种科学的方法来收集、整理、描述、分析和解释数据。
统计学的基本原理和应用
统计学的基本原理和应用统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
本文将介绍统计学的基本原理和应用，并探讨其在实际中的应用场景。
一、统计学的基本原理1. 数据收集与整理统计学的基本原理之一是数据的收集和整理。
收集数据可以通过问卷调查、实验观察、抽样调查等方法进行。
而整理数据则是将收集到的原始数据转化为可分析的形式，通常包括数据的分类、排序、汇总等步骤。
2. 描述统计与推论统计统计学的另一个基本原理是描述统计与推论统计。
描述统计是通过统计指标（如平均值、中位数、标准差等）对数据进行总结和描述，以便对数据的特征做出判断。
而推论统计则是通过从样本中得出结论推断总体的特征，其中包括参数估计和假设检验等方法。
3. 概率与随机性概率和随机性是统计学的核心概念之一。
概率用于描述事件发生的可能性，是统计学推断和决策的基础。
随机性则是指无法完全预测和控制的因素对数据的影响。
4. 统计模型与推断统计模型是统计学的基本工具之一，它用于描述数据背后的潜在规律和关系。
统计模型可以通过收集和分析数据来建立，并用于进行推断和预测。
在实际应用中，常用的统计模型包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。
二、统计学的应用1. 经济学在经济学中，统计学被广泛用于收集和分析经济数据，以支持经济政策的制定和评估。
例如，通过统计模型可以分析市场需求和供给的关系，预测物价的走势；利用统计方法可以评估经济政策对就业、通胀等方面的影响。
2. 医学医学研究中也离不开统计学的应用。
统计学可以帮助研究人员对疾病的发病率、死亡率等进行统计分析，从而推断疾病的风险因素和疾病的预防措施。
此外，统计学还可以用于药物疗效评估、临床试验设计等方面。
3. 社会学社会学研究需要从社会现象中收集大量的数据，并通过统计方法进行分析和解释。
例如，通过统计数据可以推断社会阶层的分布、教育水平与收入的关系等。
统计学在人口统计学、调查研究、社会心理学等领域的应用十分重要。
统计学的基本原理和应用方法
统计学的基本原理和应用方法统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
它对各行各业都有重要的应用和影响。
统计学的基本原理和应用方法，是大家需要了解的内容。
本文将从几个方面来介绍统计学的基本原理和应用方法。
一、统计学的基本原理1.概率论概率论是统计学的基础。
它研究随机事件发生的概率，并对概率进行计算和分析。
在统计学中，我们经常使用概率来描述样本的特征，并推断总体的性质。
2.数理统计数理统计是统计学的另一个重要分支。
它通过数学方法来研究统计学中的一些基本问题，例如假设检验、置信区间和方差分析等。
数理统计的结果常用于制定决策和预测未来趋势。
3.抽样理论抽样理论是统计学的核心。
它研究如何从总体中选取样本，并利用样本信息推断总体的性质。
其中，随机抽样是最为常见和有效的抽样方法之一。
二、统计学的应用方法1.描述统计分析描述统计分析是对数据进行描述和总结的方法。
它包括形状、集中趋势、离散程度和相关性等方面的指标。
描述统计分析可以直观地展示数据的特征和趋势，有助于我们更好地理解数据。
2.推断统计分析推断统计分析是一种统计推断方法，旨在从样本数据中推断总体的性质。
推断统计分析通常涉及到假设检验和置信区间等方法。
这些方法用于判断样本数据和总体数据是否有显著差异，并为数据的预测提供依据。
3.回归分析回归分析是一种关系分析方法，旨在研究自变量和因变量之间的关系。
它可以帮助我们确定自变量对因变量的影响力，或者预测因变量的值。
回归分析通常采用线性回归和非线性回归等方法。
三、统计学的应用领域1.医学统计学医学统计学是医学研究和实践中的一个重要领域。
它可以帮助我们理解人类健康和疾病的发生规律，在临床疾病诊断和治疗、流行病学研究等方面有广泛应用。
2.社会科学统计学社会科学统计学是研究人类社会及其各种现象的一门科学。
它的应用范围非常广泛，包括教育、心理学、政治学、社会学等多个领域。
社会科学统计学可以帮助我们更好地理解社会现象，指导各种社会政策和决策。
统计学的基本原理和方法
统计学的基本原理和方法统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，通过收集和分析大量的数据，帮助我们揭示事物之间的规律和关系。
本文将介绍统计学的基本原理和方法，帮助读者了解统计学在现代社会中的重要性和应用。
一、概述统计学的基本原理在于利用概率论、数理统计等数学方法对数据进行分析和推断，从而得出结论。
统计学的方法可以广泛应用于社会科学、自然科学、医学、工程等领域，为决策和预测提供科学依据。
二、数据收集数据是统计学的基础，它可以通过观察、调查或实验等方式获取。
数据的收集可以通过问卷调查、实验设计、观察等多种方式进行。
收集到的数据应当具有代表性，样本的选择要尽可能随机，以保证结果的可靠性和准确性。
三、数据描述在进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描述和总结。
数据的描述可以通过测量中心趋势和离散程度来进行。
常见的测量中心趋势包括均值、中位数和众数，反映数据集的集中程度；离散程度则可以通过范围、标准差等指标来衡量。
四、概率论概率论是统计学的重要组成部分，它用于描述事件发生的可能性。
通过概率论，我们可以计算事件发生的概率，并进行推断和预测。
概率论包括基本概念、概率分布、随机变量等，它们为统计学提供了理论基础。
五、统计推断统计推断是通过已有的样本数据，对总体特征进行推断和判断的方法。
统计推断分为参数估计和假设检验。
参数估计是通过样本数据推断总体参数的值，如平均值、方差等；假设检验用于判断样本数据与总体假设之间是否存在显著差异。
六、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间相关关系的方法。
它通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等，它们在实际问题中有着广泛的应用。
七、抽样调查抽样调查是统计学中常用的数据收集方法，通过从总体中选取一部分样本进行调查和研究，以代表总体的特征。
抽样调查需要根据总体的特征和研究目的选择合适的抽样方法，常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样等。
统计学的原理和应用
统计学的原理和应用统计学是一门研究收集、分类、整理、汇总和分析数据的学科，也是现代科学技术中不可或缺的一部分。
统计学的应用范围广泛，涉及各个领域，如商业、医学、社会科学、自然科学等。
在医学上，统计学可以帮助研究人员了解疾病的传播和治疗方法的效果；在商业上，企业可以利用统计学的方法和技术来评估市场需求和销售趋势。
本文将探讨统计学的原理和应用。
1. 统计学的基本原理统计学依靠数据来发现事物之间的联系和规律。
数据是统计学的基本要素，它必须准确、全面、可比较。
统计学的原理主要有以下三条：1.1 取样在进行统计调查时，为了节约时间和费用，往往不能对全体样本进行调查，需要从样本中抽取一部分数据来代表整体。
这就叫做“取样”。
如果取样方法不合理，可能会导致样本偏差，无法正确反映整体情况。
1.2 描述性统计描述性统计是一种通过数据的平均值、方差、标准差、中位数、众数等指标来描述和总结数据的方法。
通过描述性统计可以清晰地了解到数据的分布情况、中心趋势和离散程度等信息，从而更好地分析问题。
1.3 推论性统计推论性统计则是通过样本数据来推断总体情况的方法。
在推论性统计中，必须通过一定的概率分布来计算得出样本所代表的整体的概率，并确定推论的可信程度。
2. 统计学的应用统计学在社会的各个领域都有广泛的应用。
以下将介绍一些常见的应用。
2.1 民意调查民意调查是一种常见的调查方法，可以帮助政府或企业了解公众对某个议题或产品的看法和态度。
在进行民意调查时，必须考虑样本的合理性和调查问卷的设计，以确保结果的可靠性和准确性。
2.2 医学研究统计学在医学研究中扮演了重要的角色，可以帮助医生和研究人员分析疾病的流行趋势、治疗方法的有效性以及药物的副作用等问题。
例如，进行一项药物临床试验时，统计学可以帮助研究人员确定样本量、随机分组等实验设计，以及分析实验结果是否具有统计学意义。
2.3 市场营销分析在商业中，统计学可以帮助企业分析市场需求和销售趋势，制定合理的销售策略。
统计学的基本原理与应用
统计学的基本原理与应用统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
统计学的基本原理包括总体和样本、变量和数据类型、描述统计和推断统计等内容。
在实际应用中，统计学可以帮助我们更好地理解数据背后的规律，做出科学的决策。
本文将介绍统计学的基本原理，并探讨其在现实生活中的应用。
一、总体和样本在统计学中，总体是指我们希望研究的全部对象或个体的集合，而样本是从总体中选取的一部分个体。
总体通常很大，难以完全观察和研究，因此我们通过对样本的研究来推断总体的特征。
样本的选择应该具有代表性，以确保我们对总体的推断是准确的。
例如，如果我们想了解某个城市的居民平均收入水平，由于无法对所有居民进行调查，我们可以通过抽取一部分居民作为样本，然后对他们的收入情况进行调查和统计分析，从而推断出整个城市居民的平均收入水平。
二、变量和数据类型在统计学中，变量是指研究对象的某种特征或属性，可以分为定性变量和定量变量。
定性变量是指不能用数字表示的变量，如性别、颜色等；定量变量是可以用数字表示并进行数值比较的变量，如年龄、身高等。
根据变量的不同特征，我们可以采用不同的统计方法进行分析。
数据类型包括数值型数据和类别型数据。
数值型数据是指可以进行数值计算的数据，如身高、体重等；类别型数据是指具有类别属性的数据，如性别、颜色等。
在统计分析中，我们需要根据数据类型选择合适的统计方法，以确保分析结果的准确性和可靠性。
三、描述统计和推断统计描述统计是指通过对数据的整理、汇总和展示，来描述数据的基本特征和规律。
描述统计包括中心趋势的度量（如均值、中位数、众数）、离散程度的度量（如标准差、方差）以及数据的分布情况（如直方图、饼图等）。
描述统计可以帮助我们更直观地了解数据的特点。
推断统计是指通过对样本数据的分析，对总体特征进行推断和估计。
推断统计包括参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计，如总体均值、总体比例等；假设检验是通过样本数据对总体特征提出假设，并进行检验。
统计学基本原理及应用
统计学基本原理及应用统计学是一门研究数据分析和信息提炼的学科。
它是现代社会经济学、商业、科学技术、医学和社会科学等各个领域所必不可少的工具。
统计学让我们能够发现隐藏在数据背后的现象，帮助我们制定政策，做出决策，并帮助我们优化生产和商业过程。
统计学的基本原理统计学基本原理是如何从数据中寻找规律。
要做到这点，我们需要从以下方面考虑。
1. 样本和总体概念样本是总体的一部分，而总体是一个整体。
总体由所有我们想要研究的单位组成，而样本则是从总体中选择出来的一个子集，用来表示整体的性质。
2. 随机抽样随机抽样是指我们从总体中以概率相等的方式随机抽取样本，以便在我们的研究中准确地代表总体。
在随机抽样中，每个样本都应该具有代表性，以便整体的特征能够通过样本得到体现。
3. 描述统计学描述统计学用于概括和呈现数据的基本特征，应为我们提供以下信息：- 集中趋势：数据的平均值、中位数和众数。
- 离散程度：数据的极差、方差、标准差和变异系数。
- 分布形态：数据的分布情况和密度曲线。
4. 推断统计学推断统计学用于得出总体的特性，这种方法可以通过样本来推断总体的基本特征。
推断统计学可以帮助我们：- 计算置信区间，使我们能够估计统计量的可能范围。
- 进行假设检验，以便确定样本中的差异是否在统计上显着，从而确定我们的结论是否可行。
统计学的应用统计学有多种应用，包括：1. 企业经济学统计学在企业经济学中的应用非常广泛，帮助企业确定最佳的成本、销售模式和定价策略等。
2. 法律在法律领域，刑事调查人员使用统计学来确定试验报告的真实性，而律师则使用数据来研究案例和科学证据3. 医疗保健医疗保健领域也广泛使用统计学来分析和理解患者数据。
这可以帮助医生进行诊断和预测患者未来可能出现的医疗情况，并提出更好的治疗方案。
4. 政府政府需要使用统计学来分析制定政策的数据，比如人口普查，人口密度，和整体经济情况。
这可以帮助其制定更科学的计划，并合理分配资源。
本科“应用统计学”——统计学的基本原理课件
详细描述
统计学的基本概念包括总体与样本、变量与数据类型、概率与分布等。总体是研究对象 的全体，样本是从总体中抽取的一部分。变量是描述研究对象特征的量，数据类型则分 为定类、定序、定距和定比四种。概率是描述事件发生可能性的度量，分布则描述了随
机变量的取值概率。
02
描述性
数据收集与整理
连续随机变量
随机变量可以取任 何实数值。
离散概率分布
描述离散随机变量 的概率分布。
离散随机变量
随机变量可以取有 限个或可数个值。
概率分布函数
描述随机变量取值 概率的函数。
连续概率分布
描述连续随机变量 的概率分布。
随机变量的数字特征
数学期望
描述随机变量的平均值。
协方差
描述两个随机变量同时取 值的分散程度。
要点一
时间序列的分解
要点二
平稳化处理
时间序列数据通常由趋势、季节性和随机波动三部分组成。 通过分解，可以识别并提取各组成部分的特征。
对于非平稳时间序列，需要进行差分、对数转换等处理， 使其变为平稳序列，以便进行更准确的预测和分析。
时间序列的预测方法
线性回归模型
利用历史数据建立线性回归模型， 预测未来趋势。
指数平滑法
通过不同权重分配历史数据，预 测未来值。这种方法适用于具有 长期趋势的时间序列。
ARIMA模型
自回归积分滑动平均模型，适用 于具有季节性和趋势性的时间序 列。通过识别和建模时间序列的 内在模式，预测未来的值。
时间序列的季节性与周期性分析
季节性分析
识别时间序列中存在的季节性模式，如年度、 季度、月度等周期性变化。
通过单因素方差分析，可以判断多个样本均数是否来自同一个总体，或者判断多个样本均数间是否存 在显著差异。该方法适用于一个自变量对因变量产生的影响，且自变量水平不同的情况。
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第三章 统计学的基本原理
是一种严格的报告制度。同时，是我国统计调查的一种 重要的组织形式。其优点：a.保证数据的全面性和连续 性；b.保证数据的统一性和及时性；c.保证数据的来源 和准确性有可靠基础。不足：a.存在虚假数据，影响数 据质量；b.多重管理，报表多、重复影响效率。
⑥调查组织实施计划
调查组织实施计划包括调查活动的组织机构确定、 人员培训安排、文件准备、经费预算、调查方式方法、 资料报送方法、是否要进行试查等问题。
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三、统计调查方法
第三章 统计学的基本原理
原始数据可以通过组织多种形式的统计调查来获取。 常用的统计调查方式有：定期统计报表制度、普查、典 型调查、重点调查和抽样调查。 ①定期统计报表制度
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第三章 统计学的基本原理
明确研究目的
提出初级资料要求
提出次级资料要求
设计资料搜集方式 设计资料搜集方法
设计统计指标
设计调查表
初步提出次级资料来源 设计次级资料评价标准
设计汇总、整理方案 设计（初步）分析方案
设计次级资料加工方案
设计资料综合利用方案
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第三章 统计学的基本原理
教学目标及基本要求
1.掌握统计设计的种类、设计原则、设计内容以及指标与 指标体系的设计原则； 2.掌握统计调查的种类、调查方案设计原则和调查方法； 3.掌握统计信息整理的种类、整理方案的设计、整理方法 和统计描述方法； 4.理解统计集中趋势指标的含义以及计算方法； 5.了解指数的意义与种类，掌握指数编制方法和常用的重 要指数，会进行指数序列及指数体系分析。
第二节 统计调查 一、统计调查种类 二、统计调查方案设计 三、统计调查方法 第三节 统计信息整理 一、统计信息整理种类 二、整理方案设计 三、整理方法 四、统计信息描述
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第三章 统计学的基本原理
第四节 统计集中趋势与离散趋势 一、集中趋势及其指标 二、离散趋势及其指标 三、偏度和峰度 第五节 指数 一、指数的意义和种类 二、指数的编制方法 三、指数序列及指数体系分析 四、几种常用的重要指数
(5)对“怀疑得不到诚实回答”的问题，应当在问卷的
不同位置。设置相同、相近、相反的问题，以求相
互验证；
(6)对单选问题：备选答案必须是一个空间完整划分，
不应当是两个空间(层面)的混淆；
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第三章 统计学的基本原理
(7)但对于多选题，备选答案可以交叉，也可以处于不 同层面；
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第三章 统计学的基本原理
四、数据收集中的若干重要问题
(1)依据研究的目标，确定所需要收集的数据，从而确
定设置哪些问题；
(2)对变量(特征)之间的相互关系的猜想，是成功地设计
问卷的关键之一；
(3)预先考虑到数据处理方法，会影响问卷问题设置；
(4)不能获得诚实回答的问题，都不应设置在问卷中；
第三章 统计学的基本原理
第三章 统计学的基本原理
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第三章内容介绍
第三章 统计学的基本原理
第一节 统计设计 一、统计设计的种类 二、统计设计的原则和内容 三、统计指标和统计指标体系的设计 四、实验设计
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第三章 统计学的基本原理
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第三章 统计学的基本原理
普查的规模大，任务重，质量要求高，需要由政府 动员、组织各方面的力量配合进行。 优点：所取得的资料都更全面、更系统、更详尽。 不足：费时、费力，周期长。 适用范围：不能或不适合采用定期报表方法等的数据。
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第三章 统计学的基本原理
③典型调查 典型调查是在调查对象中有意识地选出个别或少数
设计时要慎重考虑的重要问题，它直接关系到调查的成 败，调查内容的考虑一定要周密、审慎。在确定调查内 容时主要应注意以下几点：1. 确定的调查内容应当是满 足调查目的所必需的，可有可无或备而不用的内容不必 列入；2. 既要考虑需要又要兼顾可能，内容中只应包括 确实能得到确切答案的项目；3. 调查内容表达要确切、 具体，不要模棱两可，应保证填报人对所需填写的内容 有一致的理解。
专门调查; 2.统计调查按调查对象包括的范围不同,可以分为
全面调查与非全面调查; 3.统计调查按登记时间是否具有连续性分为经常
性调查和一次性调查.
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第三章 统计学的基本原理
二、统计调查方案设计
统计调查方案是统计调查过程的指导性文件，只有
制定周密详细的方案，才能保证调查顺利地进行，取得
定期统计报表，按填报周期的不同，分为日报、周 报、旬报、月报、半年报和年报。填报周期长短与报表 内容的繁简、报送时间的快慢联系．一般而言，报告周 期越短的报表，内容越简明，越强调报送时间的迅速； 周期长的报表，内容可以详尽一些，时间可以宽松些。 适用范围：报表数据规范、完整等单位或对象的数据。
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学方法．
优点：省时、省力，成本低；能起到全面调查的作用。
不足：调查方案设计困难。（如：样本容量确定等）
适用范围：对一些无法和难以进行全面调查又必须取得
总体数据的现象。
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⑥常用的综合抽样
a、分层（分类）抽样 b、整群抽样 c、等距抽样 d、多阶段抽样
第三章 统计学的基本原理
预期的效果。
①确定调查目的和任务
就是要搞清楚调查所要解决的问题是什么，有了目
的才知道应该搜集什么样的数据。
②确定调查对象、调查单位和报告单位
调查对象是根据调查目的和任务而确定的被调查总
体；调查单位是组成调查对象的个体，即调查对象中的
一个个具体单位。如：为研究某市居民家庭收支状况，
该市所有居民户就是调查对象，其中每一个居民户便是
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第三章 统计学的基本原理
调查单位。
报告单位是负责提交调查资料的单位。报告单位与
调查单位是两个不同的概念。调查单位是调查内容的承
担者，有时也可以是报告单位。如：进行小学生健康状
况调查，身高、视力等健康指标都要从每一个小学生取
得，调查单位是每一个小学生，而负责向上提交调查资
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第三章 统计学的基本原理
⑤调查的空间标准
调查空间标准指调查单位应在什么地点接受调查。 若调查单位是不会流动的，这个问题就比较简单，但当 调查单位处于流动状态或某些地区存在交叉状况时，就 应该明确具体地作出规定。例如，人口普查调查的是不 断流动的人，就必须规定究竟是按户籍所在地登记，还 是按常住人口登记，或按现有人口登记。
第三章 统计学的基本原理
⑤ 抽样调查
抽样调查是一种非全面调查．它是在全部被调查的
总体中随机的抽选一部分单位，组成样本进行观察，并
根据从样本得到的数据来推算总体的数量特征．抽样推
断的理论基础是概率论，它不仅可以估计出抽样推断误
差的大小，而且可以通过一定方法控制这些误差，所以
这是一种既节省人、财、物力，又具备一定可靠性的科
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第三章 统计学的基本原理
本章教学内容的重点和难点
1.统计学的基本原理； 2.统计信息获取方法与统计信息整理方法； 3.统计指标的编制方法。
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第三章 统计学的基本原理
第一节 统计设计
一、统计设计种类
1.统计设计的意义
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第三章 统计学的基本原理
② 普查
普查是专门组织的一次性全面调查．所调查内容， 既可以是一定时点下的现象(如人口的状况等)，也可以 是一定时期的过程性现象(如一年的生产量等)。调查的 目的主要是搜集一些不能够或不适合采用定期全面报表 方法的数据，以搞清重要的国情国力和某些重要经济现 象全面情况。如：人口普查、工业普查、经济普查等。
2.统计设计的作用
（1）它是统计活动由定性认识向定量认识的过
度；
（2）它对统计活动起通盘安排的作用。
3.统计设计的种类
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第三章 统计学的基本原理
二、统计设计的原则和内容 1.统计设计原则 （1）可行性原则 （2）准确性原则 （3）时效性原则 （4）经济性原则 2.统计设计的内容
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第三章 统计学的基本原理
3.统计指标的设计 4.统计指标体系的设计 四、实验设计 1.实验在统计研究中的地位和作用 2.实验设计的原则