统计学名词解释
统计学名词解释
1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。
指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。
3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。
简称总体。
构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。
样本是从总体中抽取的一部分单位。
4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。
它是取得统计数据的重要手段。
5、统计绝对数和统计相对数反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。
统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。
6、时期指标和时点指标时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。
时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。
7、抽样估计和假设检验抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。
假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。
8、变量和变异标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。
数量标志和指标在统计中称为变量。
9、参数和统计量参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。
统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。
10、抽样平均误差样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。
重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。
11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。
我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。
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。
统计学名词解释超级大全
大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不 变的。
有效数字：指能影响测量准确性的数字。
变量：又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性，离散型，变异性，规 律性。
推断统计：又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通 过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之，就是根据 已知的情况推测未知情况。
实验设计：研究如何更加合理、有效地获得观测资料，如何更正确、更经济、 更有效地达到实验目的，以揭示试验中各种变量关系的实验计划。
统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保 持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。
次数：某一事件在某一类别中出现的数目，又叫频数，用 f 表示。 频率：指每一组的数据个数除以数据的总和，又称相对次数。用符号 p 表示。 百分频率：频率与百分数的乘积。
组中值：每一组的中点值，常用 m 或 Xc 表示。 全距：全部数据的距离，也称极差，是用一群数据中的最大值减去最小值。 组距：指每一组所包含的间隔或数据单位，用 i 表示。 组限：指每一组的起止点或每一组的界限。
统计表：以表格的形式表达统计资料数量关系的方式或工具。 统计图：以几何图形和形象图形表示统计资料数量关系的工具。
次数分布 累积次数：以简单次数为基础，从最低组开始逐级累加直至最高组，或从最 高组开始逐级累加直至最低组，用符号 cum﹒f 或 F 表示。 累积百分频率：各组累计次数与总次数的比值。
一时性资料：在一定时限内所收集的有关问题的资料为一时性资料。来源三 个方面，教育与心理调查，教育与心理测量和教育与心理实验。
统计学名词解释
名词解释●统计工作：是从数量方面对社会经济现象做调查研究的一种工作,是人们为认识客观事物而进行的搜集、整理、分析和提供统计资料的工作过程;●统计资料：是统计工作的成果,是指在统计实践活动中所取得的,反映统计研究对象有关特征的各种综合性的数字资料和分析报告;●统计学：是阐述统计理论与方法的系统性科学,是统计工作实践的理论概括和科学总结,是研究、整理、分析统计资料的理论和方法的科学;●总体：是指客观存在的,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：构成总体的个别事物●样本：从总体当中抽取出来,用从代表这一总体的部分个体组成的集合●标志：是说明总体单位属性或特征的名称●统计指标：说明总体数量特征的,简称指标;有俩种理解,一是指反映现象总体数量特征的概念;二是指反映现象总体数量特征的概念及其数量表现;●普查：是专门组织的一次性的全面调查;这种调查,主要用来搜集一些比较全面而又不能或不宜从经常调查中得出的统计资料;●重点调查：是一种非全面调查,它是从所要调查的单位中选择一部分重点单位进行调查●抽样调查：也是一种非全面调查,它是按照随机原则从被研究总体中抽取出一定数量的单位样本进行调查,根据样本指标数值来推算总体指标数值的一种调查●典型调查：是一种十分重要的、行之有效的非全面调查方法;它是从研究总体中有意识地选取若干具有代表性单位典型单位进行调查,用来了解总体的详细情况●统计调查：根据统计工作任务和统计设计的要求,用科学的方法,有计划有组织地向调查单位搜集调查资料的过程●统计分组：根据统计研究的需要,将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法●分配数列：又称分布数列、次数数列,是在统计分组的基础上形成的,用来反映总体单位在各组中分布状况的统计数列●总量指标：是反映社会经济现象的总体规模和水平的统计指标;总量指标通常是将总体单位数相加或总体单位某一数量标志值相加得到的,大多数是统计整理的直接成果,是用绝对数的形式表示的,因此也称统计绝对数●相对指标：是将两个有联系的反映社会经济现象的统计指标相互对比得到的一种抽象的比值,是反映社会经济现象间数量对比关系的综合指标●平均指标：是反映总体各单位某一数量标志值一般水平的综合指标,又称统计平均数●标志变异指标：是反映总体各单位标志值的差异程度的,即反映分配数列中各标志值的变动范围或离差程度的综合指标,也叫标志变动度,简称变异指标●成数：具有某种表现或不具有某种表现的单位数占全部总体单位数的比重●时间数列：是将说明社会经济象在各个不同时期或时点上某种数量特征的指标数值,按时间的先后顺序排列起来而形成的统计数列; 时间数列中每项数值是与时间相对应的,所以又称动态数列●时期数列：在绝对数动态数列中,各项指标都是反映某种现象在一段时间内发展过程的总量●时点数列：在绝对数动态数列中,每个指标所反映的事现象在某一时点上瞬间所处状态的数量水平●发展水平：社会经济现象在某时期或某时点达到的指标数值●统计指数：广义指同类社会经济现象数量对比的相对数,包括动态相对数、比较相对数、计划完成程度相对数等;狭义指用来反映由不能直接加总的多要素所构成的复杂社会经济现象综合变动程度的特殊相对数●抽样误差：指在遵守随机原则的条件下,用抽样指标代表总体所产生的不可避免的误差;●简单随机抽样：又称纯随机抽样;它是对全及总体的所有单位不进行任何分类或排队处理,而是完全按照随机原则从总体中抽出样本单位加以观察,以保证总体中每个单位有相等被抽中的机会●类型抽样：也称分层抽样或分类抽样;它首先把全及总体按某一标志分成若干组,然后分别在各组内按随机原则抽取一定数目的样本单位构成样本的抽样方式●等距抽样：又称机械抽样或系统抽样,它是先将总体各单位按某一标志排队,然后按固定的顺序和间隔来抽选样本单位的一种抽样组织形式●整群抽样：将总体各单位划分成若干群或组,然后以群或组为单位从中随机抽取一些群,对中选群的所有单位进行全面调查的抽样组织形式●相关关系：是现象之间确实存在有数量上的依存关系,但这种数量上的关系式不确定的●相关表：指按照相关现象的数量对应关系以及一定的逻辑顺序编制成的一种统计表。
统计学名词解释
1、统计学：是运用数理统计的基本原理和方法研究预防医学和卫生事业管理中资料的收集，整理和分析的一门应用科学。
具体地讲，是按照设计方案去收集、整理、分析数据，并对数据结果进行解释，从而做出比较正确的结论。
2、总体：是根据研究目的确定同质的所有观察单位某种变量的集合。
3、变异：同一性质的事物，其观察值（变量值）之间的差异。
4、抽样研究：从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，用样本指标推论总体，最终达到了解总体的目的。
这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。
5、统计描述：用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体的某种现象或特征。
6、统计推断：根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。
7、概率：是指某事件出现可能性大小的度量，以符号P表示。
8、医学参考值范围：参考值范围又称正常值范围。
医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的参考值范围。
9、正态分布规律：实际工作中，经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数，用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数，或变量值落在该区间的频数或概率。
10、可比性：是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相同或相近。
11、动态数列：是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
12、抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。
13、标准误：表示样本均数间变异程度。
14、率的抽样误差：抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差，率之间的差异称为率的抽样误差。
15、参数估计：是指用样本指标（称为统计量）估计总体指标（称为参数）。
16、可信区间：总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间，即该区间以一定的概率（如95%或99%）包含总体参数。
统计学名词解释
1第一章1.统计数据：即统计信息，是指通过统计工作过程中取得的各项数据资料以及与之相关的其他资料的总称。
2．统计学：即统计理论，是指系统地阐述统计实践活动根本原理和研究方法的理论。
它是一门研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论和方法论科学。
4.统计学的研究对象：客观事物中的数量特征、数量关系和数量变化。
5．统计学包括商务管理统计的研究对象特点：数量性〔根本特点〕、总体性、变异性。
7.商务管理统计研究方法大量观察法统计分组法比照分析法综合指标法统计推断法动态测定法8.统计总体。
又称“调查总体〞简称“总体〞，在数理统计中又称母体，与样本相对应。
但凡客观存在的、具有共同性质的个体所构成的整体就是统计总体。
其形成必须具备以下条件：客观性：即统计总体必须是客观存在的，并且能实际观察到的。
同质性：即构成统计总体的所有单位至少具有某一个共同性质是统计总体的前提条件。
变异性：即构成统计总体的各总单位至少在某一性质上具有共同特征外，在其他性质上应具有差异性，变异性是统计研究的重点。
9.总体单位：构成统计总体的每个根本单位称为总体单位，简称单位或个体，它是各项统计特征的原始承当者。
10.统计总体分类：按其包含的单位数是否可计分为有限总体与无限总体按总体单位的形态分为实体总体和行为总体。
11.总体与总体单位的关系：a.总体是由总体单位组成，总体单位是组成总体的个别事物。
b．根据研究目的不同，总体和总体单位是可以相互转化的。
12.标志：表示总体单位特征的名称。
如性别、年龄、籍贯、企业所有制、规模等。
13.标志表现：即标志特征在各单位的具体表现。
如性别标志的表现有“女〞、“男〞，年龄标志用“30〞岁“50〞岁等数量来表现。
14.标志的分类a.根据标志表现的形式不同。
数量标志，说明总体单位数量特征的标志，是可以用数值表示的。
品质标志，说明总体单位属性特征的标志，不能用数值表现。
b.按照各总体单位标志的具体表现是否一样。
不变标志：某一标志的具体表现在总体中各总体单位都一样。
统计学的名词解释
统计学的名词解释统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，旨在通过收集和解析数据来支持决策过程和了解现象。
统计学涉及一系列概念和方法，包括数据收集、数据描述性统计、概率理论、假设检验、统计推断和回归分析等。
1. 数据收集：统计学中的第一步是收集数据。
数据可以通过各种方法获得，包括实地观察、实验、调查问卷和从现有的数据集中获取等。
2. 数据描述性统计：在收集到数据后，统计学家使用描述性统计来总结和描述数据的特征。
描述性统计包括计算数据的平均数、中位数、众数、标准差和百分位数等。
3. 概率理论：概率理论是统计学的基石之一。
它研究随机现象发生的可能性，并给出事件发生的数学表达。
概率理论为统计推断和建立模型提供了理论基础。
4. 假设检验：假设检验用于确定一个观察结果是否与一个给定的假设相符。
它提供了一种确定性地评估研究或实验结果的方法，并决定是否拒绝或接受一个假设。
5. 统计推断：统计推断是通过对样本数据进行分析和推断来对总体进行推断的过程。
它使用样本数据估计总体参数，并根据这些估计进行一些统计判断。
6. 回归分析：回归分析是一种统计方法，用于建立和探索变量之间的关系。
它可以用来预测一个变量（因变量）如何随着其他变量（自变量）的变化而变化。
7. 统计模型：统计模型是由统计学方法和理论构建的数学表达式，用于描述和解释观察数据之间的关系。
统计模型可以是简单的线性模型，也可以是更复杂的非线性模型。
8. 抽样方法：在统计学中，由于往往难以调查每一个个体或观察每一个事件，人们通常采用抽样方法来从总体中选择一部分样本进行研究。
常见的抽样方法包括随机抽样和分层抽样等。
9. 统计图表：统计图表是一种可视化数据的方式，用来展示和比较数据。
常见的统计图表包括柱状图、饼图、散点图和箱线图等。
10. 多元统计分析：多元统计分析是一项通过同时考虑多个变量来分析数据的方法。
它包括主成分分析、因子分析和聚类分析等。
总之，统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它运用一系列概念和方法来帮助人们理解数据，并从中获取有关现象和决策的信息。
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在统计学上，随机变量指的是取值之间不能预料到的变量。
总体，又称母全体或全域，是指具有某种特征的一类事物的全体。
构成总体的每个基本单元称为个体。
从总体中抽取的一部分个体称为样本。
次数指的是某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。
频率，又称相对次数，指某一事件发生的次数被总的事件数目除，即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。
概率指某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。
一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值。
参数，又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。
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。
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。
简单次数分布表适合数据个数和分布范围比较小的时候用，它是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。
而分组次数分布表适合数据个数和分布范围比较大的时候用。
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。
分组次数分布表的编制步骤包括求全距、定组距和组数、列出分组组距、登记次数和计算次数。
相对次数分布表用频数比率或百分数来表示次数，而累加次数分布表则把各组的次数由下而上或由上而下加在一起。
最后一组的累加次数等于总次数。
双列次数分布表用同一个表表示有联系的两列变量的次数分布。
而不等距次数分布表则适用于像工资级别和年龄分组这样的不等距数据。
需要注意的是，归组效应是分组次数分布表的缺点之一，因为原始数据不见了，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。
统计学名词解释
统计学名词解释1.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.描述统计：研究数据收集、处理、汇总、图标描述、概括与分析等统计方法3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值7.观察数据：通过调查或观测收集到的数据8.实验数据：实验中控制实验对象而收集到的数据9.截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据10.时间序列数据：在不同时间收集的数据11.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合12.样本量：构成样本元素的数目13.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量14.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量15.变量：说明现象某种特征的概念16.离散型变量：只能取可数值的变量17.连续性变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量18.概率抽样：（随机抽样）遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定机会被选入样本19.抽样框：包括所有形体单位信息20.分层抽样：将抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层，从不同层中独立、随机抽取样本21.整群抽样：将总体中若干单位合并为组（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22.系统抽样：将总体中所有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23.非概率抽样：抽取样本时根据研究目的对数据的要求采取某种方式从总体中抽取部分单位对其实施调查24.抽样误差：抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差25.累积频数：将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数26.集中趋势：一组数据向某一中心值靠拢的程度27.自由度：样本个数减128.统计量：样本构造函数，不依赖于任何未知参数，此函数为一个统计量29.次序统计量：30．充分统计量：对样本加工处理过程中信息部损失的统计量31．抽样分布：在总体分布类型已知时，若对任一自然数n都能到处统计量的分布数学表达式32.中心极限定理：33.估计量：用来估计总体参数的统计量34.估计值：根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值35.点估计：用样本统计量的某个取值直接作为总体参数的估计值36.区间估计：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37.置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间38.置信水平：（置信系数）若果将构造置信区间的步骤重复多次，置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例。
(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。
统计学 名词解释
1.统计工作: 又称统计实践。
是对社会经济现象存在的现实数量方面进行搜集、整理和分析的工作过程。
2.统计资料:指在统计实践过程中，取得的数学资料和其它实际资料的总称。
3.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。
4.统计学的研究对象：是指社会经济现象总体的数量特征和数量关系，且通过这些数量方面反映社会经济现象规律性的表现。
社会性：是研究人们从事社会生产的条件、过程和结果，是社会活动的产物。
总体性：是以社会经济现象总体作为研究对象的。
变异性：是指总体内各单位存在着不同的差异。
5.总体：又称统计总体。
是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个个别事物所组成的整体。
6.总体单位：构成总体的个体单位或基本单位。
通常将所要研究的事务的全体构成的总体称为全及总体。
从全及总体中抽取出来作为代表这一总体的部分单位的集合体被称为样本。
单位标志7.简称标志：是总体中各单位所共同具有的属性和特征，或是说明总体单位属性和特征的名称。
8.总体单位：标志的直接承担者，标志依附于单位。
9.标志的分类：品质标志：表明总体单位属性方面的特征。
数量标志：表明总体单位数量方面的特征。
10.标志表现：标志特征在各单位的具体表现。
11.品质标志表现：只能用文字描述的标志表现。
12.数量标志表现：具体的数值，又称为标志值、变量值13.不变标志：在一个总体中，不论是品质标志还是数量标志，它们的具体表现都是相同的。
14.可变标志：在一个总体中，一个标志在各个单位的具体表现不尽相同时，又称为变异标志。
15.连续变量：变量的取值连续不断，既可用整数又可用小数表示。
16.离散变量：变量按一定顺序取值，但必须为整数。
17.指标：全称为统计指标。
是指反映客观存在的，社会经济现象总体某一综合数量特征的经济范畴。
18.指标与标志的区别（1）标志是说明总体单位特征的，不具备综合性，指标是说明总体综合数量特征的，具有综合性特点。
（2）标志分为数量标志和品质标志，品质标志只能用文字表示，指标分为数量指标和质量指标，全用数量表示。
统计学名词解释
1.总体:根据研究的目的确定的同质观察单位的全体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合2.参数:描述总体数量特征的统计指标3.样本:从总体中随帆抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本，该样本中所包含的观察单位数称该样样本的样本含量。
4.误差:泛指实测值与真值之差。
按其产生的原因的性质可粗分为随机误处和非随机误差，后者又可分为系统误差和非系统误差。
5.标准误:将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称为均数的标准误(反应样本均数间的离散程度，也反应样本均数与相应总体均数间的差异，从而说明均数抽样误差的大小)6.医学参考值:指包括绝大多数的正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理级生化指标常数，也叫正常值。
由于存在个体差异，生物医学数据并非常数，而是在一定的范围内波动，故又采用医学参考值范围作为判定正常或者异常的标准。
7.医学参考值范围：7：I类错误:指拒绝了实际上成立的HO，这类“弃真”的错误称为I型错误，其架率大小用a表示。
8.II类错误:指接受了实际上不成立的HO,这类“存伪”的误称为II 型错误，其频率大小用β。
9.系统误差:在实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生的原因往往是克制的或可以掌握地。
10.医学参考值:指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种的生理及生化指标常数，也成正常值。
11.随机误差:是一类不恒定、陆机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。
脸机误差是不可避免的，在大量的重复测量中，或在抽样过程中，它可出现或大或小或正或负，呈一定规律的变化。
12.抽样误差:这种由个体变异产生，随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
13.P 值:概率又叫几率，是度量某一随机事件A发生可能性的大小的一个数值，(Λ)，P(A)越大，说明此时入事件发生的概率越大。
统计学名词解释
统计学名词解释1.标志：说明总体单位特征或属性的名称；指标：是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。
2.统计调查：是根据统计研究预定的目的和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地向调查对象搜集各种真实、可靠的原始资料的工作过程。
3.统计分组：就是根据统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干个组成部分的一种统计方法。
4.相对指标：就是将两个有直接联系的指标数值对比形成的一种比率，是用来反映现象之间数量对比关系和联系程度的综合指标。
5.标志变异指标：又称标志变动指标，它是综合地反映社会经济现象总各单位标志值之间差异程度的综合指标。
6.动态数列：它是指各个不同时间的社会经济统计指标，按照时间先后顺序排列而形成的数列。
7.平均发展水平：对各个不同时间上的指标数值求平均数，将指标在各个时间上表现的差异加以抽象，以一个数值来代表现象在这一段时间上的一般发展水平。
8.综合指数：是两个总量指标对比形成的指数。
9.平均发展速度：是各个时期环比发展速度的序时平均数，说明社会经济现象的较长时期内速度变化的平均程度。
10.次数分布数列：在统计分组的基础上，将总体的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中各个单位在各组间的分布。
11.统计分组的作用：（1）区分社会经济现象的类型；（2）反映社会经济总体的内部结构；（3）反映社会经济现象的依存关系。
12.总量指标的作用：（1）总量指标是认识社会经济现象总体的起点；（2）总量指标是进行科学管理的依据；（3）总量指标是计算相对指标和平均指标的基础，也是反映社会经济活动绝对效果的工具。
13.相对指标的作用：（1）进行数量指标分析，就可以充分反映社会经济现象之间的联系程度、发展速度、有助于鉴别好坏，分析其效益；（2）它是一个抽象化的数值，所以他能深入、概括的说明总量指标所不能反映的问题，便于比较和分析事物。
14.动态数列的编制原则：最基本的原则是保证数列中各个指标数值之间的可比性。
统计学名词解释
第1章统计与统计数据1. 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. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
第2章数据的图表展示24. 频数：落在某一特定类别（或组）中的数据个数。
25. 频数分布：数据在各类别（或组）中的分配。
26. 比例：一个样本（或总体）中各个部分的数据与全部数据之比。
27. 比率：样本（或总体）中各不同类别数值之间的比值。
28. 累积频数：将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数。
29. 数据分组：根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别。
30. 组距分组：将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
统计学名词解释
1、统计学：有关统计数据的搜集、整理、归纳和分析的方法论科学。
2、统计总体：根据统计研究目的确定的所研究对象的全体。
样本：从总体中抽取出来的，作为总体的代表，由部分单位组成的集合体。
3、总体单位：指构成总体的个别单位。
统计总体的特征：同质大量差异4、标志：总体各单位所具有的属性或特征。
5、指标：说明总体单位数量特征的科学概念和具体数值。
7、普查：专门组织的一次性的全面调查。
8、统计调查：根据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的手机统计原始资料的工作过程，是统计认识过程的第二个阶段，即定量认识的阶段。
9、统计报表：按照国家统一规定的表格形式，统一规定的指标内容，统一规定的报送程序和报送时间，由填报单位自上而下逐级提供统计资料的一种统计调查方式。
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：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，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。
12、分类数列：将各组别与次数按一定的次序排列所形成的数列。
13、统计表：以表格来表现统计数据资料的一种形式。
14、总量指标：反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。
15、平均指标：平均指标又称平均或均值，反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况。
变异指标：综合反映总体各单位标志值变异程度的指标。
16、时期指标：指反映某种社会经济现象在一段时间发展变化结果的总量指标。
17、时点指标：反映社会经济现象在某一时间状况上的总量指标。
18、时间序列：指社会经济现象在不同时间生的一系列同类指标值按时间先后顺序加以排列后形成的数列19、发展水平：动态数列中的每一项具体指标数值。
20、增长量：用来说明社会经济现象在一定时期内所增长的绝对数量的指标。
统计学名词解释
统计学名词解释统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学方法的学科。
它可以帮助我们理解和掌握数据，并从中获得有关群体和现象的知识。
以下是一些常见的统计学名词及其解释。
1. 总体（Population）：指研究对象的全体，可以是人群、事物或过程等。
例如，全国所有成年人的收入水平就构成了一个总体。
2. 样本（Sample）：总体的一个子集，用来代表总体，通常在实际研究中可以通过抽样获得。
例如，从全国所有成年人中抽取1000个人的收入数据作为样本。
3. 描述性统计（Descriptive Statistics）：对数据进行整理、概括和描述的方法，包括测量中心趋势（如均值、中位数和众数）和离散程度（如标准差和方差）等。
4. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）：通过可视化和统计方法来分析数据，并发现其中的模式、关联和异常值等。
这有助于提供初步的见解，并指导后续的推断统计分析。
5. 推断统计学（Inferential Statistics）：根据样本数据对总体进行推断的方法。
通过推断统计学，我们可以从样本的一部分数据中推断出总体的特征并作出相应的结论。
6. 参数（Parameter）：总体的数值特征，如总体均值和总体比例等。
由于通常无法直接观察到总体参数，我们需要通过样本的统计量来估计总体参数。
7. 统计量（Statistic）：样本的数值特征，如样本均值和样本比例等。
统计量是从样本中计算得到的，用来估计总体参数，并且可以用来做关于总体的推断。
8. 假设检验（Hypothesis Testing）：用来进行统计推断的方法。
在假设检验中，我们提出一个关于总体的假设，并根据样本数据对其进行检验，判断其是否成立。
9. 显著性水平（Significance Level）：假设检验中的一个事先指定的阈值，用来判断检验结果是否具有统计显著性。
通常使用的显著性水平是0.05，表示有95%的把握我们的结论是正确的。
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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《统计学基础》期末复习资料第一章导论统计学：一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
教育统计学：专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门科学。
描述统计：对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均，如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等等。
推断统计：又称抽样统计。
它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。
换言之，就是根据已知的情况推测未知情况。
统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。
这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。
小数永存法则：第一个样本中所表现出的特性，在其他样本中也会存在，这就是小数永存法则。
此处“小数”是指小数量的意思。
大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。
有效数字：指能影响测量准确性的数字。
变量：又称随机变量。
具有变异性的数据。
三个特性，离散型，变异性，规律性。
数据：某个数值一旦被取定了，则称这个数值为随机变量的一个观察值。
即数据。
总体：性质相同的一类事物的全体。
个体：构成总体的每一基本单位或单元。
样本：总体抽出的部分个体。
参数：表示总体特征的量数。
统计量：直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。
名称变量：指一事物与其他事物在属性、类别上不同。
顺序变量：事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。
既无相等的单位又无绝对的零点的变量。
等距变量：只具有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。
比率变量：既有相等的单位，又有绝对的零点的变量。
连续变量：指取值可以是某区间内任一数值的随机变量，它是指测量单位之间可以划分成无限多个细小单位，其数字形式多取小数。
离散变量：指测量单位之间不能再细分的数字资料，其数字形式常取整数。
计数数据：计算人或物的个数所获得的数据。
度量数据：用一定的测量工具或测量标准测量时所获得的数据。
指标：表明总体数量特征的概念和具体数值，又称统计指标，它是把各个个体的特征加总起来的综合结果。
标志：指统计总体中各个个体共同具有的属性和特征，它是说明个体属性和特征的名称。
绝对数：用来表明在一定时间、地点条件下某种教育、心理现象的总体规模和发展水平的统计指标，又称总量指标。
相对数：指教育与心理现象中两个单位相同的相互联系的指标数值的比率。
品质标志：是表明个体属性特征的，不能用数量说明，只能用文字说明。
数量标志：是表明个体数量特征的标志，是用数值表示的。
第二章数据的搜集、整理与表达次数：某一事件在某一类别中出现的数目，又叫频数，用f表示。
（冷叶顷）频率：指每一组的数据个数除以数据的总和，又称相对次数。
用符号p表示。
百分频率：频率与百分数的乘积。
组中值：每一组的中点值，常用m或X c表示。
全距：全部数据的距离，也称极差，是用一群数据中的最大值减去最小值。
组距：指每一组所包含的间隔或数据单位，用i表示。
组限：指每一组的起止点或每一组的界限。
统计表：以表格的形式表达统计资料数量关系的方式或工具。
统计图：以几何图形和形象图形表示统计资料数量关系的工具。
累积次数：以简单次数为基础，从最低组开始逐级累加直至最高组，或从最高组开始逐级累加直至最低组，用符号cum﹒f或F表示。
累积百分频率：各组累计次数与总次数的比值。
一时性资料：在一定时限内所收集的有关问题的资料为一时性资料。
来源三个方面，教育与心理调查，教育与心理测量和教育与心理实验。
经常性资料：主要是日常工作中的记录和统计报表等。
直条图：用直条（或矩形）的长短表示统计数据多少的图形。
直方图：以矩形面积表示连续变量的统计图。
折线图：以纵轴的高度表示次数，并将各点用线段连接的统计图形。
散点图：表示事物相互关系的图形。
圆形图：用圆的面积表示一组数据的整体，用扇形表示各组成部分所占比重或百分比的统计图。
茎叶图：把首位数字或首几位数字定位枝，其他位数定为叶的一种数字图。
第三章集中量数集中量数：一组数据的代表值，用以说明一组数据分布的典型情况或一般水平，它比个别数据更能反映客观现象或事物的实际情况。
（冷叶顷）集中趋势：在实验、测量或调查中获得的大量观测数据，具有一种向数据中央某一点靠拢的趋势。
平均数：所有观测值（或变量值）的总和除以总个数所得的商。
中数：按一定顺序排列的一组数的中央位置的数值。
众数：一群数据中出现次数最多的那个数值，又称范数。
几何平均数：几个变量值乘积的n次方根。
调和平均数：指一群数据倒数的算术平均数的倒数，又称倒数平均数。
百分位数：任意百分位上的数值。
四分位数：1/4位置上的数值和3/4位置上的数值。
方差（S2/V/MS）：一列数据离差平方的算术平均数。
一列数据平均差距地平方。
标准差（S/SD）：方差的算术平方根。
一列数据的平均差距。
平均差（AD）：离差绝对值的平均数。
全距（R g）：最大值与最小值的差。
第四章概率分布及其应用二项分布：二项试验结果的概率分布。
正态分布：就是中间量数次数分布多，两端量数次数分布少，呈对称型的概率分布。
又叫高斯分布。
t分布：由小样本统计量形成的概率分布。
频率：一种随机事件发生的次数与总试验次数的比值。
概率：随机事件在试验中发生可能的程度或可能性的大小，用P表示。
概率的统计定义是指通过频率来计算的概率；又称经验概率。
概率的古典定义是根据问题本身所具有的“对称性”特点直接计算事件的概率；又称先验概率。
中心极限定理：推断统计中最基本的理论与方法，用极限的方法所求得随机变量分布的一系列定理。
随机抽样：（冷叶顷）随机样本：指按照概率的规律抽取的样本，即随机样本所包含的研究对象不是由某个人或集体的意向所决定的，只能凭各研究对象相互独立的机会而定。
抽样误差：由于抽样的随机性所引起的样本统计量与总体参数之间的不同。
标准误：样本统计量分布的标准差或某统计量在抽样分布上的标准差。
用符号SE或σx表示。
自由度：在推断统计中，把一群数据或观测值可以独立自由变动的数目称为自由度。
df /n’确定性事件：指在一定条件下必然会发生或必然不会发生的事件。
分为必然事件和不可能事件。
必然事件：指在一定条件下必然会发生的事件。
不可能事件：指在一定条件下必然不会发生的事件。
随机事件：在一定条件下，可能发生，也可能不发生的事件。
模糊事件：指对象类属边界和性态不确定的事件。
第五章参数估计参数估计：根据样本统计量去估计相应总体的参数。
总体平均数估计：用样本的均数去估计总体的均数。
点估计：在参数估计中直接以样本的统计量作为总体参数的估计值。
区间估计：以统计量的区间值来估计相应总体。
置信系数：指被估计的总体参数落在置信区间内的概率D，或以1－α表示，又叫置信水平，置信度，可靠性系数，置信概率。
置信区间：指在特定的可靠性（即置信系数）要求下，估计总体参数所落得区间范围，亦即进行估计的全距。
置信限：被估计的总体参数所落区间的上、下界限。
推断统计：指由样本资料区推测相应总体情况的理论与方法，也就是部分推全体，由已知推未知的过程。
无偏估计量：用统计量估计总体参数必然存在一定误差，恰好相等的情形是极少见的，当然，无偏性并不是说没有一点误差，而是要求用各个样本的统计量作为估计值，其偏差为0。
即∑（X－μ）＝0。
这时的统计量被称为无偏估计量。
第六章参数检验假设检验：由于在进行差异检验时需要先对事物是否存在差异作出假设，然后再作统计检验，因此称为假设检验，又称差异的显著性检验。
α错误：指虚无假设本身是正确的，但由于抽样的随机性而使检验值落入了拒绝虚无假设的区域，致使做出了拒绝虚无假设的结论，又称Ⅰ型错误。
β错误：指虚无假设本身不正确，但由于抽样的随机性而使检验值落入了接受虚无假设的区域，致使作出了接受虚无假设的结论，又称Ⅱ型错误。
双侧检验：把拒绝性概率值置于理论分布的两端或两侧。
单侧检验：把拒绝性概率值置于理论分布的一尾或一侧。
显著性水平：拒绝虚无假设，接受研究假设的小概率值。
独立样本：指从两个无关的总体中随机抽取的两个或多个样本，或者说是独立抽取的，彼此间的数据不存在对应关系的样本。
相关样本：从具有一定程度相关的总体中抽取的两个或多个样本，亦即彼此的观测值之间存在一一对应的关系的样本。
方差分析：就是对多个平均数进行比较的一种统计方法，又称变异数分析。
回归分析：根据一个已知变量来预测另一个变量平均值的统计方法。
回归线：分别用两列变量做横、纵轴描点。
如没有随机误差的影响，这些点将落在一条直线上，此直线叫回归线。
回归系数：线性回归方程中自变量的系数。
最小二乘法：找到这样一条直线，使所有的点到直线的垂直距离（与X轴垂直）的平方和最小。
预测标准误：能够估计自变量与因变量接近程度的统计值就是预测的标准误。
测定系数：相关系数的平方，用于说明一个变量由另一个变量解释的程度。
偏相关：排除一个（或两个）变量后再求另两个变量的相关。
多元测定系数：多元相关系数R是指三个或更多变量之间相互关联的程度，又称复相关系数。
其平方（R2）则为多元测定系数。
（冷叶顷）复相关：三个及三个以上的变量相关。