统计学知识点梳理
统计学知识点总结
1、统计的含义（1）统计工作：即统计实践，是指很据科学的方法从事统计设计、收集、整理、分析研究和提供各种统计资料和统计咨询意见的活动的总称。
其成果是统计资料（原始调查资料和加工处理后的系统资料）；（2）统计资料：即统计工作过程中所获得的各种有关数字资料以及与之相关的其他资料的总称。
通常以统计表、统计图和统计报告的形式变现，用以反映社会经济现象的规模、水平、速度、结构和比例关系等信息的数字和文字资料；（3）统计科学：即统计理论,是指统计工作实践的理论概括和科学总结.2、统计学统计学：是一门搜集、整理、分析数据方法的科学，其目的是探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。
3、统计学的研究对象统计学研究的对象是：社会经济现象总体的数量特征和数量关系。
其根本特征：在质与量的辩证统一中,研究大量社会经济现象总体的数量方面，反映社会现象发展变化的规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律和发展趋势。
4、统计学研究特点数量性、总体性、具体性、社会性5、统计工作的过程及基本职能统计工作的过程:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析（定性-定量-定性：循环往复）统计设计：指根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务,对统计工作的各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，是统计认识过程的第一个阶段，即定性认识的阶段;统计调查：指根据统计研究对象和目的要求，依据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的收集原始资料的工作过程，即由定性到定量认识的阶段；统计整理：指根据统计研究的目的,将统计调查得到的原始资料和通过各种方法得到的次级资料进行科学的分类和汇总,使其条理化、系统化的工作过程,即为统计分析准备在一定程度上可以反映总体特征的统计资料;统计分析：指在统计整理的基础上，根据研究的目的和任务，应用各种科学的统计方法，从静态和动态两个方面对研究对象的数量方面进行计算、分析研究，认识和揭示所研究对象的本质和规律性，做出科学的结论，进而提出建议和可预测性的意见的工作过程,即从定量到定性深入认识的阶段。
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。
统计学知识点全归纳__全面准确
统计学知识点全归纳__全面准确统计学是一门研究和应用统计原理和方法的学科。
统计学的目的是通过收集、整理、分析和解释数据来描述和推断人类活动中的规律性和不确定性。
下面将全面准确地归纳统计学的基本知识点。
1.数据收集和整理-数据的收集方法：可以通过抽样或完全普查进行数据收集。
抽样是从总体中选择一部分样本进行调查或实验，以此来推断总体的特征。
2.描述统计-数据的概括性度量：包括测量中心趋势的平均数（如算术平均值、中位数和众数）、测量离散程度的方差和标准差、测量数据分散程度的四分位数等。
-数据的可视化表示：可以使用直方图、箱线图、散点图、饼图等图表来展示数据的分布和关系。
3.概率与随机变量-概率的概念：概率是描述事件发生可能性的数值，范围从0到1、事件的概率可以通过频率或基于概率模型推断得到。
-随机变量：随机变量是随机试验结果的数值表示。
可以分为离散随机变量和连续随机变量。
4.概率分布-离散分布：包括二项分布、泊松分布等。
二项分布描述了一次试验中两个可能结果的概率分布，泊松分布描述了随机事件在固定时间或空间区域内发生的次数的概率分布。
-连续分布：包括正态分布、指数分布等。
正态分布是最常见的连续概率分布，它以钟形曲线显示数据的分布情况。
-概率密度函数和累积分布函数：概率密度函数描述了随机变量落在一些区间内的概率密度，累积分布函数描述了随机变量小于或等于一些值的概率。
5.抽样分布和统计推断-抽样分布：根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布会近似服从正态分布。
-参数估计：通过样本统计量（如样本均值、样本方差）来推断总体参数的数值。
-假设检验：用来检验一个关于总体参数的假设是否成立。
根据样本数据和给定的显著性水平，对假设进行接受或拒绝的判断。
6.相关分析和回归分析-相关分析：用来研究两个变量之间的关系。
可以通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量两个变量之间的线性相关程度。
-回归分析：用来研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
统计学知识点全归纳全面、准确
统计学知识点汇总一、统计学统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。
二、统计学的产生与发展（1）政治算术学派最早的统计学源于17世纪英国。
其代表人物是威廉·配第，代表作《政治算术》。
政治算术学派主张用大量观察和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。
其被称为“无统计学之名，有统计学之实”。
（2）记述学派亦称国势学派，创始人和代表人物是德国康令和阿亨瓦尔，主要使用文字记述方法对国情国力进行研究，其学科内容与现代统计学有较大差别。
因此被称为“有统计学之名，无统计学之实”。
（3）社会统计学派创始人和代表人物，德国恩格尔和梅尔。
该学派主张统计是实质性的研究社会现象的社会科学，认为统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象内部的联系联系和相互关系。
（4）数理统计学派创始人是比利时统计学家凯特勒，他所著的代表作《社会物理学》等将概率论和统计方法引入社会经济方面的研究，其认为统计学是一门通用的方法论科学。
从19世纪中叶到20世纪中叶，数理统计学得到迅速发展。
到20世纪中期，数理统计学的基本框架已经形成，数理统计学派成为英美等国统计学界的主流。
三、统计的特点（1）数量性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的数量方面，包括现象的数量表现、现象之间的数量关系和质量互变的数量界限。
（2）总体性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的总体的数量方面。
例如，国民经济总体的数量方面、社会总体的数量方面、地区国民经济和社会总体的数量方面、各企事业单位总体数量方面等等。
（3）具体性：社会经济统计的认识对象是具体事物的数量方面，而不是抽象的量。
这是统计与数学的区别。
（4）社会性：社会经济现象是人类有意识的社会活动，是人类社会活动的条件、过程和结果，社会经济统计以社会经济现象作为研究对象，自然具有明显的社会性。
四、统计工作过程（1）统计设计根据所要研究问题的性质，在有关学科理论的指导下，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的定义、标准。
统计学知识点
统计学知识点关键信息项1、统计学的定义和范围定义：＿___________________________范围：＿___________________________2、数据收集方法普查：＿___________________________抽样调查：＿___________________________观察法：＿___________________________实验法：＿___________________________3、数据整理与描述分类数据的整理与图示：＿___________________________顺序数据的整理与图示：＿___________________________数值型数据的整理与图示：＿___________________________ 4、集中趋势的度量均值：＿___________________________中位数：＿___________________________众数：＿___________________________5、离散程度的度量方差：＿___________________________标准差：＿___________________________极差：＿___________________________6、概率基础事件的概率：＿___________________________条件概率：＿___________________________概率的加法法则：＿___________________________概率的乘法法则：＿___________________________7、随机变量及其分布离散型随机变量：＿___________________________连续型随机变量：＿___________________________常见分布（如正态分布、二项分布等）：＿___________________________8、抽样分布样本均值的分布：＿___________________________样本比例的分布：＿___________________________样本方差的分布：＿___________________________9、参数估计点估计：＿___________________________区间估计：＿___________________________10、假设检验原假设与备择假设：＿___________________________检验统计量：＿___________________________拒绝域与接受域：＿___________________________两类错误：＿___________________________11 统计学的定义和范围统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释和表达的科学方法。
统计学知识点梳理
统计学知识点梳理统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
从科学研究到商业决策，从社会调查到医疗保健，统计学的方法和理论都发挥着重要的作用。
下面让我们来梳理一下统计学中的一些关键知识点。
一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述事物性质或特征的数据，例如性别、职业、颜色等，通常用类别或标签来表示。
定量数据则是可以用数字来衡量的数量数据，如身高、体重、年龄等，又可以进一步分为离散数据和连续数据。
离散数据只能取有限个或可数个值，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如时间、温度等。
二、数据收集数据收集是统计学的第一步。
常见的数据收集方法包括普查、抽样调查和实验。
普查是对研究对象的全体进行调查，能够获得全面准确的信息，但往往成本高、耗时长。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过合理的抽样方法，可以用样本数据来推断总体特征。
抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
实验是在控制条件下对研究对象进行观察和测量，以探究因果关系。
三、数据整理收集到的数据通常需要进行整理，以便于分析。
整理数据的方法包括数据分组、编制频数分布表和绘制统计图等。
数据分组是将数据按照一定的规则分成若干组，以便观察数据的分布特征。
频数分布表可以直观地展示每个组的数据个数，而统计图如直方图、折线图、饼图等则能更形象地呈现数据的分布和趋势。
四、描述性统计描述性统计是对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和概括。
集中趋势的度量指标包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据的算术平均值，容易受到极端值的影响；中位数是将数据排序后位于中间位置的数值，对极端值不敏感；众数是数据中出现次数最多的数值。
离散程度的度量指标有方差、标准差和极差。
方差和标准差反映了数据的离散程度，标准差是方差的平方根；极差则是数据中的最大值与最小值之差。
分布形态可以通过偏态和峰态来描述。
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。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
统计学知识点梳理
统计学第一章导论1.1.1 什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。
1.2 统计数据的类型1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示。
例如：支付方式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、工资、产量等。
统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集的数据。
例如：降雨量、GDP、家庭收入等。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3 截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1 总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
1.3.2 参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。
第二章数据的搜集2.1 数据的来源2.1.1 数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。
统计学知识点
统计学知识点关键信息项：1、统计学的定义与范围统计学的基本概念涵盖的主要领域2、数据收集方法普查与抽样调查观察法与实验法问卷设计要点3、数据整理与描述数据分类与分组集中趋势的度量（均值、中位数、众数）离散程度的度量（方差、标准差、极差）4、概率与概率分布随机事件与概率的定义常见概率分布（正态分布、二项分布等）概率计算方法5、抽样分布样本均值与样本比例的分布中心极限定理6、参数估计点估计与区间估计置信区间的构建与解释7、假设检验原假设与备择假设的设定检验统计量的选择与计算显著水平与决策规则8、方差分析单因素方差分析原理多重比较方法9、相关与回归分析相关系数的计算与解读简单线性回归模型回归系数的估计与检验11 统计学的定义与范围111 统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它通过运用数学、概率论和数理统计等方法，从数据中提取有价值的信息，以帮助人们做出决策、解决问题和发现规律。
112 统计学涵盖了多个领域，包括社会科学、自然科学、工程技术、医学、商业等。
在社会科学中，统计学可用于研究人口趋势、经济发展、社会现象等；在自然科学中，可用于实验数据分析、模型验证等；在工程技术中，可用于质量控制、可靠性分析等；在医学中，可用于临床试验、疾病监测等；在商业中，可用于市场调研、销售预测等。
12 数据收集方法121 普查是对研究对象的全体进行调查，其优点是能够获得全面、准确的信息，但成本高、耗时长，且在实际操作中往往难以实现。
抽样调查则是从研究对象的总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样，概率抽样包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等，非概率抽样包括方便抽样、判断抽样、配额抽样等。
122 观察法是通过观察研究对象的行为、现象等来收集数据，适用于无法直接询问或干预的情况。
实验法是通过控制实验条件来研究因果关系，其优点是能够更有效地确定变量之间的因果关系，但实验设计和实施较为复杂。
统计学总结知识点
统计学总结知识点1. 总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全部个体，而样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学研究的基本单位，研究者通常会通过对样本进行研究来推断总体的特征。
2. 描述统计描述统计是对数据进行整理、汇总和展示的过程，常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计，研究者可以更好地理解数据的特征和分布情况。
3. 推断统计推断统计是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
推断统计能够帮助研究者对总体特征进行推断，并做出相应的决策。
4. 概率分布概率分布是描述随机变量取值规律的数学函数，常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
概率分布在统计学中有着重要的应用，能够帮助研究者对随机现象进行建模和分析。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否相等的统计方法，通过方差分析可以判断不同处理组之间的平均差异是否显著。
方差分析在实验设计和市场调研中有着重要的应用，能够帮助研究者理解不同因素对结果的影响。
6. 回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，常见的回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
通过回归分析可以揭示变量之间的相关性和因果关系，对预测和决策提供重要参考。
7. 抽样方法抽样是从总体中选取样本的过程，常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
合适的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性，对统计推断和结论的准确性具有重要影响。
8. 数据可视化数据可视化是利用图表、图像和地图等形式将数据进行直观展示的过程，常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图和地理信息系统等。
数据可视化能够帮助研究者更直观地理解数据特征和规律。
9. 统计软件统计软件是进行数据分析和统计推断的重要工具，常见的统计软件包括SPSS、SAS、R和Python等。
统计软件能够帮助研究者进行复杂的数据处理和分析，提高工作效率和结果质量。
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。
统计学知识点整理
统计学知识点整理●绪言●资料的类型●定量资料●以定量值表达每个观察单位的某项指标，如血脂，心率等●特点●观察指标在各观察单位间只有量的差别●数据间具有连续性●定性资料●以定性的方式表达每个观察单位的某项指标，如血型，性别●特点●有质的差别之间无连续性●观察指标在各观察单位间或者相同，或者存在质的差别●等级资料●以等级的方式表达每个观察单位的某项指标，如疗效分级，血粘度，心功能分级●观察指标在各观察单位间或者相同，或者存在质的差别●各等级之间只有顺序而无数值大小，故等级之间不可度量●总体与样本●总体●参数●总体参数是事物本身固有的●样本●统计量●样本统计量随着抽取样本的不同而不同●概率与频率●概率：随机事件发生可能性大小（0《P《1）●小概率：某事件发生的概率小于或等于0.05●随机事件:在概率论中把结果具有随机性的观察或试验称为随机试验，随机试验的每种可能性的结果称为随机事件●频率“若用随机事件A发生表示观察到某个可能的结果，在n次随机试验（观察或关注某个随机现象）中随机事件A发生了m次，则A发生的比例=m/n，0《f 《1.●同质与变异●同质：研究对象在一定范畴内的各种可能影响主要观察指标的其他因素处于相同或非相似的情况。
●变异：具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标取值在其观察得之间显示的差别。
●个体变异由于观察单位通常即观察个体，故变异成为个体变异●观察单位：变量：被调查对象的某种特征或属性●基本概念●个体变异●观察单位：变量：被调查对象的某种特征或属性●个体变异●频数分布步骤：●全距 R●组段数 8-12●左闭右开最末组段应该写下限和上限●定量资料●集中位置●算数均数●适用于对称分布，无极端值●几何均数●n个变量之积开n次方●变量值不能为0●不能同时有负值和正值●若全是负值时，计算时可去除负号，得出结果后再加上●中位数●变量值中出现极个别特别大/小值●资料呈现明显的偏态分布，即大部分偏向一侧●变量值分布一端/两端无确定数，只有小于或大于某个数●资料分布不清●离散位置●全距R=最大值-最小值●方差：离均差平方和（量纲/单位发生了变化）●标准差：方差开平方（恢复了原单位）●变异系数CV：标准差与均数之比●比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度●比较度量单位相同不同的两组或多组资料的变异度●变异指标大小与平均指标值大小无关●数据分布●对称分布（均数和标准差来描述正态分布）●非对称分布（中位数和四分位数间距描述偏态分布）●左/负偏态●尾部偏向数轴负侧或左侧●算术均数<中位数<众数●右/正偏态●尾部偏向数轴正侧或右侧●众数<中位数<算术均数●定性资料级等级资料●相对数●构成比●=事物内部某一组成部分的观察单位数/同一事物各组组成部分的观察单位数（各比例构成比之和=1）●率●率=实际发生某现象的观察单位数/可能发生某现象的观察单位数xK●频率●强度●比（也叫相对比）●比=A/B，是A,B两个有关指标之比，A为B的若干倍或百分之几●相对数的注意●计算相对数的分母不宜过小●分析时，不能用构成比代替率●对观察单位不等的几个率，不能直接相加求其平均率（或称总率）●计算率时要注意资料的同质性，对比分析时应注意资料的可比性●率或构成比比较时应做假设检验●率的标准化法●直接法：已知标准年龄别人口数/年龄别人口构成比●间接法：只有某病总死亡人数和各年龄组人口数ni 缺少各年龄组的死亡率p●正态分布●μ和σ两个参数N(μ,σ2 )曲线下面积=1●σ为总体标准差●形态参数●μ为总体均数●位置参数●标准正态分布●z变换：u=X-μ）/σ●N(0,1)●二项分布（离散型随机变量）●每次试验条件不变●n个观察单位的结果相互独立●nΠ>5且n（1-Π）>5 可用正态近似法处理●n很大，Π很小二项分布逼近poission分布●每次试验的条件不变●poission分布（离散型随机变量）●单位时间，单位空间内某事件的发生数●总体方差=总体均数（只有一个参数：入）●入>50 可用正态近似法●参考值的范围●原则●选定同质的正常人作为研究对象●控制检测误差●判断是否分组●单，双侧问题●选择百分界值●确定可疑范围●方法●百分位数法。
统计知识点归纳总结
统计知识点归纳总结一、基本概念1. 总体与样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，而样本是从总体中选取的部分个体或事物的集合。
在统计学中，通常通过对样本进行分析来达到对总体的推断。
2. 参数与统计量参数是总体特征的度量值，而统计量是样本特征的度量值。
统计量通常用来估计参数，并且可以用来进行统计检验。
3. 变量变量是指调查或实验中收集的数据的特性或属性，它可以分为定性变量和定量变量。
定性变量是指不同品种或者不同性质的变量，例如性别、国籍等；定量变量是指可以进行数值化的变量，例如年龄、体重等。
4. 数据类型数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是指非数值型的数据，通常用来描述特征或属性，例如颜色、品种等；定量数据是指数值型的数据，它包括离散型数据和连续型数据。
离散型数据是指可以列举的有限个数的数据，例如人数、数量等；连续型数据是指可以取某一区间内任意值的数据，例如时间、长度等。
二、数据的描述统计1. 中心趋势度量中心趋势度量可以帮助人们了解数据的集中程度。
常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数。
- 均值是指所有数据值的平均数，它是所有数据值总和除以数据的个数。
- 中位数是指将数据值按大小排列，取中间位置的数值。
- 众数是指在一组数据中出现次数最多的数值。
2. 离散程度度量离散程度度量可以帮助人们了解数据的离散程度。
常见的离散程度度量包括极差、方差和标准差。
- 极差是指一组数据中最大值与最小值的差值。
- 方差是指数据值与均值之差的平方和的平均值- 标准差是指方差的平方根。
3. 分布形态度量分布形态度量可以帮助人们了解数据的分布形式。
常见的分布形态度量包括偏度和峰度。
- 偏度是指数据分布的不对称程度，可以用来描述数据的偏斜程度。
- 峰度是指数据分布的峰态，可以用来描述数据分布的陡峭程度。
三、概率1. 概率的基本概念概率是研究随机试验结果的可能性的数学工具。
它是从统计学的角度研究随机现象的可能性的概率。
完整版)统计学知识点总结
完整版)统计学知识点总结统计学知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的学科。
以下是一些统计学的知识点总结：1.数据类型：统计学中有两种数据类型，即定量数据和定性数据。
定量数据可以用数字表示，如年龄、身高等；定性数据则描述了某些特征，如性别、颜色等。
2.数据收集：统计学使用多种方法收集数据，包括调查问卷、实验设计和观察等。
在数据收集过程中，要注意样本的代表性和随机性，以获得可靠的结果。
3.描述统计学：描述统计学用于总结和描述数据。
常用的描述统计学方法包括平均数、中位数、众数和标准差等。
这些统计量可以帮助我们理解数据的分布和变异程度。
4.推论统计学：推论统计学用于从样本数据推断总体特征。
常用的推论统计学方法包括假设检验和置信区间。
通过这些方法，我们可以根据样本数据对总体进行推断。
5.概率：概率是统计学的基础概念，用于描述事件发生的可能性。
统计学中的概率可以分为经典概率和统计概率两种类型。
6.线性回归：线性回归是一种常见的统计学方法，用于建立自变量与因变量之间的关系模型。
通过最小二乘法，可以找到最佳拟合线，从而预测因变量的取值。
7.假设检验：假设检验用于对统计推断进行验证。
通过比较观察到的样本数据与假设的总体参数，可以判断假设是否成立。
8.方差分析：方差分析用于比较多个样本之间的差异。
通过分析组间方差和组内方差之间的关系，可以得出是否存在显著差异。
9.抽样方法：抽样方法用于从总体中选择样本。
常用的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
总结以上可以看出，统计学是一门重要的学科，对数据分析和决策具有重要意义。
掌握统计学的基本知识和方法可以帮助我们更好地理解数据，并做出可靠的推断和预测。
参考资料：1] ___。
陳黎明。
& 陳應洪。
(2015)。
統計學。
___.2] Moore。
D。
S。
& McCabe。
G。
P。
(2005)。
___。
统计学知识点梳理
统计学第一章导论1.1.1什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。
1.2统计数据的类型1.2.1分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示。
例如：支付方式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、工资、产量等。
统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集的数据。
例如：降雨量、GDP、家庭收入等。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
1.3.2参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。
第二章数据的搜集2.1数据的来源2.1.1数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。
统计学知识点
第一章1、什么是统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学2、统计方法：（1）描述统计（知道总体数据）①含义：研究数据收集、整理和描述的统计学方法②内容：搜集数据、整理数据、展示数据、描述性分析③目的：描述数据特征、找出数据的基本规律（2）推断统计①含义：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法②内容：参数估计、假设检验③目的：对总体特征作出推断3、统计应用上的两个极端：不用或几乎不用统计；简单问题复杂化4、统计的滥用：不好的样本；过小的样本；误导性图表；局部描述；故意曲解5、什么是变量：从一次观察到下一次观察会出现不同结果的某种特征6、数据：观察到的变量的结果7、数值变量：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量8、分类变量：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量，分类变量和顺序变量统称为定性变量9、顺序变量：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量10、总体：包含所研究的全部个体(数据)的集合11、样本：从总体中抽取的一部分元素的集合12、样本量：构成样本的元素的数目13、概率抽样：根据一个已知的概率来抽取样本单位，也称随机抽样特点：按一定的概率以随机原则抽取样本；抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中；每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的；当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率14、简单随机抽样含义：从总体N个单位(元素)中随机地抽取n个单位作为样本，使得总体中每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中方法：抽取元素的具体方法有重复抽样和不重复抽样特点：简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本；用样本统计量对目标量进行估计比较方便局限性：当N很大时，不易构造抽样框；抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难；没有利用其他辅助信息以提高估计的效率15、分层抽样含义：将总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本优点：保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度；组织实施调查方便；既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计16、系统抽样含义：将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他样本单位优点：操作简便，可提高估计的精度缺点：对估计量方差的估计比较困难17、整群抽样含义：将总体中若干个单位合并为组(群)，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查特点：抽样时只需群的抽样框，可简化工作量；调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施；缺点是估计的精度较差第二章18、频数：落在各类别中的数据个数19、比例：某一类别数据个数占全部数据个数的比值20、百分比：将对比的基数作为100而计算的比值21、比率：不同类别数值个数的比值22、定性数据与定量数据的表示方法（表+图）定性数据：频数分布表、条形图、帕累托图、饼图、环形图定量数据：频数分布表、直方图、茎叶图、箱线图、垂线图、误差图、散点图、雷达图、轮廓图23、环形图与饼图的区别：饼图只能显示一个总体各部分所占的比例；环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环24、生成频数分布表的步骤：确定组数、确定组距、统计出各组的频数25、直方图是用于展示分组数据分布的一种图形，用矩形的宽度和高度来表示频数分布（本质上是用矩形的面积来表示频数分布），在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图；直方图下的总面积等于1 26、直方图与条形图的区别：①条形图中的每一矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽度则表示各组的组距；②由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列；③条形图主要用于展示定性数据，而直方图则主要用于展示定量数据27、茎叶图与直方图的区别：①直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值；②茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息；③直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据28、箱线图：用于显示未分组的原始数据的分布29、垂线图：用于展示多个变量或多个样本取值的分布状况30、散点图：用于展示两个变量之间的关系；用横轴代表变量x，纵轴代表变量y，每组数据(x i，y i)在坐标系中用一个点表示，n组数据在坐标系中形成的n个点称为散点，由坐标及其散点形成的图31、雷达图：也称为蜘蛛图；用于研究多个样本在多个变量上的相似程度；当多个变量的取值相差较大或量纲不同时，可进行变换（线性变换或对数变换）处理后再做图。
统计学的重点知识点梳理
统计学的重点知识点梳理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。
无论是在科学研究、商业决策还是社会调查中，统计学都是必不可少的工具。
为了更好地理解和应用统计学，我们需要掌握一些重要的知识点。
本文将对统计学的重点知识点进行梳理和介绍。
一、概率与统计基础概率与统计是统计学的基础，它们是研究随机现象的理论基础。
概率是描述随机事件发生可能性的数学工具，统计则是通过收集和分析数据来进行推断和决策。
在学习统计学时，我们需要了解概率的基本概念，如样本空间、事件、概率公理等。
同时，还需要学习统计学的基本概念，如总体、样本、参数、统计量等。
二、数据收集与整理数据收集是统计学的第一步，它涉及到样本的选择、数据的采集和整理。
在进行数据收集时，我们需要注意样本的代表性和采样方法的选择。
数据整理包括数据的清洗、转换和归类等过程，以确保数据的准确性和可用性。
三、描述统计学描述统计学是统计学的重要分支，它通过图表和统计指标来描述和总结数据的特征。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、散点图、均值、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计学，我们可以对数据的分布、中心趋势和离散程度有一个直观的认识。
四、概率分布概率分布是描述随机变量取值概率的函数。
常见的概率分布包括二项分布、正态分布、泊松分布等。
了解不同概率分布的特点和应用场景，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
五、参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是根据样本数据对总体假设进行推断的过程。
在进行参数估计和假设检验时，我们需要选择适当的统计方法和显著性水平，并进行假设的建立和检验。
六、回归与相关分析回归分析是研究变量之间关系的统计方法，它可以用于预测和解释变量间的依赖关系。
相关分析是研究变量之间相关性的统计方法，它可以用于判断变量间的相关程度和方向。
通过回归与相关分析，我们可以建立数学模型来描述变量之间的关系，并进行预测和解释。
统计学知识点总结
统计学知识点总结统计学是一门应用广泛的学科，它涉及到数据的收集、处理、分析和解释。
以下是统计学的一些关键知识点：1. 数据收集：统计学的基础是数据。
数据可以通过实验、调查、观察等方式收集。
数据收集的准确性直接影响到后续分析的有效性。
2. 数据分类：数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据包括分类和顺序数据，而定量数据则包括间隔和比率数据。
3. 数据描述：描述性统计学用于描述和总结数据集的特征。
这包括使用平均数、中位数、众数、方差、标准差等统计量来描述数据的中心趋势和离散程度。
4. 概率论：概率是统计学的核心概念之一，它提供了一个框架来量化不确定性。
概率论包括随机事件的基本概念、概率分布、期望值和方差等。
5. 概率分布：数据的分布可以通过概率分布来描述。
常见的概率分布包括二项分布、正态分布、泊松分布等。
6. 抽样分布：当从总体中抽取样本时，样本统计量（如样本均值）的分布称为抽样分布。
抽样分布对于推断统计学至关重要。
7. 推断统计：推断统计学使用样本数据来推断总体的特征。
这包括点估计、区间估计和假设检验。
8. 假设检验：假设检验是一种统计方法，用于确定样本数据是否足以支持或反对某个假设。
常见的假设检验包括t检验、卡方检验、ANOVA 等。
9. 回归分析：回归分析是一种预测和解释变量之间关系的方法。
线性回归是最基本的回归分析形式，它研究一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。
10. 非参数统计：非参数统计不依赖于数据的分布假设，适用于样本量较小或数据分布未知的情况。
常见的非参数方法包括Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等。
11. 多变量分析：多变量分析涉及多个变量的分析，包括多元回归、主成分分析、因子分析等。
12. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示出来，以帮助理解和解释数据。
常见的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、箱线图等。
13. 统计软件：统计分析通常需要使用统计软件，如SPSS、R、Stata、SAS等，这些软件提供了强大的数据处理和分析功能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
期末考试题型：一.填空题（15*1 共15分）二.单选题（10*1 共10分）三.多选题（5*2 共10分）四.简答题（3*5 共15分）五.计算题（5*10 共50分）注：前三题会有小计算题；第四题除了答点外，要简要对其进行解释；第五题会有4道计算题和1道案例分析计算题。
老师布置过的计算题：（大家好好看看，会有我们复习的部分计算题，有助于练手感，有经历的同学除了看例题理解计算外可以做一下课后习题！）第三章：书126——三—1.3.4.5.7.8.12（2）.14.第四章：书180——三—2.5第五章：书236——三—1.13复习提纲：（计算部分全用红色标注了！其他红色的是我的推断，可能出什么题型；有下划线的重点记忆！当然整理的知识点都是重点！都要背和理解！Fighting！）第一章绪论一．统计的含义即统计工作、统计资料和统计学统计工作：统计实践活动，搜集，整理，分析和提供关于社会现象数字资料工作总称统计资料：统计实践活动过程中所取得的各项资料，包括原始资料和加工整理资料统计学：关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学二．统计工作过程就一次统计活动来讲，一个完整的认识过程一般可以分为统计调查、统计整理和统计分析三个阶段。
统计调查：第一阶段，是认识客观经济现象的起点，是统计整理和统计分析的基础。
统计整理：第二阶段，处于统计工作的中间环节，起着承前启后的作用。
统计分析：第三阶段，通过第三阶段，事物由感性认识上升到理性认识。
三．总体与总体单位（会辨析总体与总体单位即可）总体，亦称统计总体，是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体；构成总体的这些个别单位称为总体单位。
总体由总体单位构成，要认识总体必须从总体单位开始，总体是统计认识的对象。
例如：所有的工业企业就是一个总体，其中的每一个工业企业就是一个总体单位。
四．标志和指标标志是用来说明总体单位特征的名称。
指标，亦称统计指标，是说明总体的综合数量特征的。
一个完整的统计指标包括数量指标名称和指标数值两部分。
（以上内容理解即可）1.指标和标志的区别和联系（简答）指标与标志的区别：（1）指标是说明总体特征的，而标志是说明总体单位特征的；（2）指标都能用数值表示，而标志中的品质标志不能用数值表示，是用属性表示的；（3）指标数值是经过一定的汇总取得的，而标志中的数量标志不一定经过汇总，可直接取得；（4）一个完整的统计指标，一定要讲时间、地点、范围，而标志一般不具备时间、地点等条件。
指标与标志的联系：（1）有许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的；（2）两者存在着一定的变换关系，即由于研究目的不同，原来的统计总体如果变成总体单位了，则相应的统计指标也就变成数量标志了。
2.标志与标志值（会区分）标志分为品质标志和数量标志，数量标志用来说明总体单位量的特征，可以用数值表示，即为标志值（如：年龄、工资额、身高）3.变异与变量（会什么是变异，什么是变量）变异：品质标志在总体单位之间的不同具体表现。
如：性别表现为男、女，民族表现为汉、满、蒙等。
变量：数量标志抽象化即为变量，而数量标志的不同具体表现则称为变量值（或标志值）。
如：某职工的年龄是42岁，月工资2200元。
4.统计指标的划分（1）统计指标按其所反映的总体内容的不同，可分为数量指标和质量指标。
数量指标指说明总体规模和水平的各种总量指标。
质量指标指反应现象总体的社会经济效益和工作质量的各种相对指标和平均指标。
（2）统计指标按其作用和表现形式的不同，有总量指标（绝对数）、相对指标（绝对数）、平均指标（平均数）三种。
第二章统计调查与整理一.统计调查的含义统计调查是统计工作过程的第一阶段。
它是按照统计任务的要求，运用科学的调查方法，有组织的向社会实际搜索各项原始资料的过程。
统计调查是整个统计认识活动的基础，决定着统计认识过程及其结果的成败。
二.统计调查方案设计的内容+调查对象、调查单位的含义⒈确定调查目的；（为什么调查）根据实际需要和可能确定⒉确定调查对象与调查单位；（向谁调查）调查对象——社会现象的总体调查单位——调查标志的承担者（总体单位）填报单位——报告调查内容，提交统计资料⒊确定调查项目、拟定调查表格；（调查什么）调查项目——要登记的调查单位的特征（标志）确定原则：可能性、统一性、衔接性、可比性拟定调查表式——将调查项目表格化(调查问卷)⒋确定调查时间；调查时间（调查资料所属的时间、调查工作进行的时间、调查期限（工作时限））⒌制定调查工作的组织实施计划；６.选择调查方法。
方法主要有：直接观察法、报告法、采访法和网上调查法三.统计调查的分类1.统计调查按调查对象包括范围的不同，可分为全面调查和非全面调查。
2.统计调查按调查的组织形式的不同，可分为专门调查和统计报表，其中专门调查有普查、抽样调查、重点调查、典型调查、统计报表。
3.统计调查按登记事务的连续性不同，可分为经常调查和一时调查。
四.统计分组的作用1.划分现象的类型2.揭示现象内部结构3.分析现象之间的依存关系统计分组的上述三方面作用是分别从类型分组、结构分组和分析分组角度来说明的，他们不是彼此孤立的，而是相辅相成、相互补充、配合运用的。
五．分组标志的选择依据1.根据研究问题的目的来选择2.要选择最能反映被研究现象本质特征的标志作为分组标志3.要结合现象所处的具体历史条件或经济条件来选择六.分配数列的种类按品质标志分组形成为品质数列；按数量标志分组形成为变量数列；按数量标志分组时，可分为单项数列和组距数列两种；按组距是否相等，组距数列分为等距数列和异距数列两种。
七.组限确定的要求和方法+组中值的计算1.组限确定的要求和方法：对于离散变量，相邻组组限可以间断，也可重叠；对于连续变量，相邻组组限必须重叠；符合“上组限不在内”原则；首末两组可使用“××以下”及“××以上”的开口组。
2.组中值的计算（详见书54-55页，结合例题理解计算）一般公式：组中值=（上限+下限）/2开口式组距数列组中值的计算：缺上限的开口组组中值=下限+邻组组距/2缺下限的开口组组中值=上限–邻组组距/2第三章综合指标一. 总量指标1.总量指标的含义及特征（会判断总量指标）总量指标是反映社会经济现象在一定的时间、地点、条件下的总规模或总水平的统计指标。
总量指标不是抽象的绝对数，而是一个有名数。
如：2004年我国国内生产总值为136515亿元。
2.总量指标种类的划分（背划分，但也要理解各种类）（1）总量指标按其反映的内容不同，分为总体单位总量和总体标志总量（2）总量指标按其反映的时间状况不同，分为时期指标和时点指标。
时期指标：反映现象在某一时期发展过程的总数量。
如在某一段时期内的出生人数、死亡人数。
数值是连续计数的，需要连续登记汇总；具有累加性；数值大小与时期长短有直接关系时点指标：反映现象在某一时刻（瞬间）上的状况的总量，如在某一时点的总人口数。
数值是间断计数的，由一次性登记调查得到；不具有累加性；数值大小与时点间的间隔长短没有直接关系。
（时期指标和时点指标的含义和比较要求理解）二.相对指标1.计划完成相对指标的计算+累计法（详见书73-77 PPT——第四章综合指标1—12-20）（1）短期计划完成情况的检查计划数与实际数同期时考察计划执行进度情况（2）累计法：计划指标按计划期内各年的总和规定任务2.结构相对指标的含义结构相对指标利用分组法，将总体区分为不同性质的各部分，以部分数值与总体全部数值对比而得出比重或比率，来反映总体内部组成状况的综合指标。
（为无名数，可用百分数或一比几或几比几表示；同一总体各组结构相对数之和为1；可以反映总体内部结构的特征。
）3.比例相对指标的含义比例指标是同一总体内不同组成部分的指标数值对比的结果，用来表明总体内部的比例关系。
（为无名数；用来反映组与组之间的联系程度或比例关系）4.比较相对指标的含义比较相对指标又称比相对数，是将两个同类指标作静态对比得出的综合指标，表明同类现象在不同条件（如在全国、各地、各单位）下的数量对比关系。
（为无名数，一般用倍数、系数表示；用来说明现象发展的不均衡程度。
）5.强度相对指标的含义强度相对指标是分析两个不同事物（性质不同，但有一定联系）总量指标对比的数量关系。
（无名数的强度相对数：一般用﹪、‰表示。
其特点是分子来源于分母，但分母并不是分子的总体，二者所反映现象数量的状况不同。
有名数的强度相对数：为用双重计量单位表示的复名数，反映的是一种依存性的比例关系或协调关系，可用来反映经济效益、经济实力、现象的密集程度等。
）6.动态相对指标的含义动态相对指标是同类指标数值在不同时间上的对比（为无名数；用来反映现象的数量在时间上的变动程度。
）7.正确运用相对指标的原则（1）注意两个对比指标的可比性所谓可比性，主要指对比的两个指标（即分子与分母）在经济内容上要具有内在联系，在总体范围及指标口径上要求一致或相适应。
另外，计算方法、计算价格也应可比。
（2）相对指标要和总量指标结合起来运用结合运用的方法：计算分子与分母的绝对差额、计算每增长1%的绝对值（3）多种相对指标结合运用结构相对数（部分与总体关系）比例相对数（部分与部分关系）比较相对数（横向对比关系）动态相对数（纵向对比关系）计划完成相对数（实际与计划关系）强度相对数（关联指标间关系）（4）在比较两个相对指标时，是否适宜相除再求一个相对指标，应视情况而定三．平均指标1.平均指标的种类划分平均指标可分为数值平均数和位置平均数。
算术平均数、调和平均数、几何平均数是根据分布数列中各单位的标志值计算而来的，称为数值平均数；众数和中位数是根据分布数列中某些标志值所处的位置来确定的，称为位置平均数。
2.算术平均数的计算（简单算术平均数的计算+加权算术平均数的计算+理解加权算术平均数变量的作用）详见书85-91 PPT——第四章综合指标2—7-17简单算术平均数加权算术平均数式中：Xi为第i组的标志值或组中值；fi为第i组的次数。
作用：Xi决定平均数的变动范围fi起到权衡轻重的作用3.调和平均数的计算（简单调和平均数的计算+加权调和平均数的计算+理解加权调和平均数变量的作用）详见书92-96 PPT——第四章综合指标2—22-27简单调和平均数加权调和平均数式中：Xi为第i组的变量值；mi为第i组的标志总量。
作用：Xi决定平均数的变动范围mi起到权衡轻重的作用调和平均数的运用（其中m是特定权数，不是各组变量值出现的次数而是各组标志总量）→4.比值平均数的计算（详见书96-99 PPT——第四章综合指标2——29-36）设比值则有：四.标志变动度1.标志变动度的作用（1）标志变动度是评价平均数代表性的依据。