统计学概论
05087统计学概论 名词解释
1、统计工作：即统计实践，是指根据科学的方法从事统计资料的搜集、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总称。
2、统计资料：即统计工作活动过程所获得的各种有关数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。
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。
4、大数定律：即大数法则，它是说明大量随机现象的平均结果具有稳定性质的法则5、统计设计：是指根据统计研究目的以及统计研究对象的性质和特点，对统计工作的各个方面和各个环节进行通盘的考虑和安排。
6、统计调查：根据统计研究预定的目的要求和任务，通过科学的调查方法，有计划、有组织地向客观实际搜集统计资料的工作过程。
7、统计整理：根据统计研究的目的，对调查阶段搜集的原始资料，按照一定标志进行科学的分组和汇总，使之条理化、系统化，将反映各个单位个别特征的资料转化为反映总体数量特征的综合资料的工作过程。
8、统计总体：根据统计的目的与要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物所构成的整体。
9、总体单位：构成总体的各个个别事物，是总体的基本单位。
10、标志：总体各单位所具有的属性或特征。
11、品质标志：表明单位属性方面的特征。
12、数量标志：表明单位数量方面的特征。
、13、变量：存在着差异的数量标志，或者变量就是可变的数量标志14、离散变量：在一定区间内取值是有限的，其数值可一一列举的变量15、连续变量：在一定区间内可任意取值的变量16、统计指标：反映现象总体综合数量特征的范畴和统计数值，是统计分析中反映现象总体数量特征的特有反映手段。
17、总量指标：反映社会经济现象总体规模水平大小、总量多少的指标，其数值表现为绝对数。
18、相对指标：表明两个有联系的统计指标数值之比，是反映数量关系的指标，其数值为相对数。
19、平均指标：同质总体内标志总量与总体单位数相除的结果，表明了总体各单位标志的一般水平。
20、数量指标：反映现象总规模、总水平和工作总量的统计指标，是说明总体广度的统计指标，用绝对数表示。
大一统计学概论知识点
大一统计学概论知识点统计学作为一门学科，旨在研究如何收集、整理、分析和解释数据，以及如何从数据中推断出普遍规律。
大一统计学概论课程是统计学专业的入门级课程，它为学生提供了基本的统计学知识和方法。
本文将总结大一统计学概论课程的核心知识点，包括概率和统计、数据类型与描述、概率分布和假设检验。
一、概率与统计（Probability and Statistics）1.1 概率的基本概念- 随机试验、样本空间和事件- 古典概型和几何概型- 事件的概率和性质- 事件间的关系：互斥事件和独立事件1.2 条件概率与独立性- 条件概率的定义及性质- 独立事件的定义及性质- 全概率公式及贝叶斯定理的应用1.3 随机变量与概率分布- 随机变量的定义及分类- 离散型随机变量与概率质量函数- 连续型随机变量与概率密度函数- 随机变量的期望和方差1.4 多维随机变量及其分布- 二维随机变量的联合分布函数与概率密度函数- 边缘分布与条件分布- 两个随机变量的独立性二、数据类型与描述（Types and Descriptions of Data）2.1 数据的收集与整理- 数据收集的方法和途径- 数据整理的基本步骤- 数据的质量与可靠性2.2 描述性统计- 数据的集中趋势度量：均值、中位数和众数- 数据的离散程度度量：极差、方差和标准差- 数据的偏度和峰度描述2.3 统计图表- 离散型数据的统计图表：条形图、饼图等- 连续型数据的统计图表：直方图、箱线图等2.4 相关与回归分析简介- 相关性与相关系数- 简单线性回归模型及其参数估计- 模型拟合度的评估与诊断三、概率分布（Probability Distributions）3.1 离散型分布- 二项分布及其应用- 泊松分布及其应用3.2 连续型分布- 正态分布及其应用- t 分布及其应用- F 分布及其应用3.3 抽样分布- 样本统计量与抽样分布的概念- 样本均值和样本比例的抽样分布四、假设检验（Hypothesis Testing）4.1 总体参数的假设检验- 假设检验的基本概念与步骤- 单样本和双样本的参数假设检验4.2 P 值与显著性水平- P 值的定义及计算- 显著性水平的选择与应用4.3 卡方检验- 卡方检验的基本概念及应用范围- 卡方拟合优度检验和独立性检验4.4 t 检验- 单样本 t 检验- 独立样本 t 检验和配对样本 t 检验以上为大一统计学概论的主要知识点概述。
统计学概论
统计学概论统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它为我们理解和解释数据的特征，以及数据之间的关系提供了有力的工具和方法。
这门学科在各个领域中具有极其重要的作用，既能揭示现象背后的规律，又能为决策提供科学依据。
统计学的重要性在于它能够帮助我们理解和解释现实世界的数据。
不论是社会科学、自然科学、医学、经济学还是工程学，统计学都扮演着非常重要的角色。
通过分析数据，我们能够揭示数据之间的关系、趋势和模式，从而为决策制定提供科学依据。
总体和样本是统计学中的重要概念。
总体是指我们想要了解和研究的整个群体或现象，而样本是从总体中抽取出来的一部分数据。
通过对样本进行研究和分析，我们可以推断出对总体的结论。
在统计学中，数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值度量的，如身高、年龄、收入等；定性数据则是用于描述特征或属性的，如性别、颜色、评级等。
为了有效地处理数据，我们需要将其进行分类，并选择合适的统计方法和技术进行分析。
概率是统计学中另一个重要的概念。
概率是用来描述事件发生的可能性的度量。
通过概率理论，我们可以量化不同结果的可能性，并进行推断和预测。
概率在统计学的假设检验、推断和预测中起着关键作用。
统计学提供了多种方法和技术来处理数据。
描述统计学旨在通过总结和可视化数据来了解数据的特征和分布。
它包括均值、中位数、标准差、频率分布等。
推断统计学则通过对样本数据进行推断，从而对总体进行估计和推断。
常用的推断统计学方法包括置信区间和假设检验。
回归分析是统计学中广泛应用的技术之一。
它通过建立变量之间的关系模型，来研究自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以用于预测和解释数据之间的关系，帮助我们理解变量之间的因果关系。
方差分析是一种用于比较多个样本之间差异的统计技术。
它可以用于确定不同因素对数据的影响程度，例如比较不同处理组与对照组的效果是否显著。
方差分析广泛应用于实验设计和社会科学研究中。
除了这些方法外，统计学还包括时间序列分析、聚类分析、因子分析等其他技术和方法。
统计学复习纲要概论
统计学复习纲要概论统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，被广泛应用于各个领域，如经济学、医学、社会科学等。
统计学的核心是通过对数据的分析和推断来了解和解释现象，并为决策提供依据。
为了帮助学习统计学的同学复习要点，下面将给出一个统计学复习纲要概论。
一、概率论的基本概念：1.概率的定义和性质2.条件概率和独立性3.随机变量和概率密度函数4.期望和方差的概念和计算二、统计学基本原理：1.样本与总体2.统计量和抽样分布3.参数估计与假设检验的基本思想三、参数估计：1.点估计和区间估计的概念和方法2.极大似然估计和最小二乘估计的原理和应用3.置信区间的计算方法和解释四、假设检验：1.假设检验的基本步骤和原理2.单样本均值和比例的假设检验3.两个样本均值和比例的假设检验4.卡方检验和F检验的应用五、线性回归分析：1.简单线性回归的原理和应用2.多元线形回归的原理和应用3.回归分析中的诊断和解释六、方差分析：1.单因素方差分析的原理和应用2.多因素方差分析的原理和应用3.方差分析中的效应大小和事后比较七、非参数统计：1.非参数统计的概念和方法2.秩和符号检验的应用3. Wilcoxon秩和检验的应用以上是一个统计学复习纲要的概论，其中包含了统计学的基本概念、原理和方法。
在复习过程中，可以通过课本、习题集和练习题来巩固理论知识，并通过实际数据的分析来加深理解。
此外，还可以使用统计软件来进行数据分析和实证研究，以提高对统计学的理解和应用能力。
最后，建议同学们在复习过程中要多进行思考和总结，理解概念背后的原理，并能够灵活运用于实际问题的解决中。
统计学概论主要术语
第1章统计学研究什么？主要术语1. 统计学(statistics)：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（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
3. 推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
4. 变量(variable)：每次观察都会得到不同结果的某种特征。
5. 分类变量(categorical variable)：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量。
6. 顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
7. 数值变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
8. 分类数据(categorical data)：只能归于某一类别的非数字型数据。
9. 顺序数据(rank data)：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
10. 数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的数据。
11. 总体（population）：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
12. 样本（sample）：从总体中抽取的一部分元素的集合。
13. 样本量（sample size）：构成样本的元素的数目。
14. 简单随机抽样（simple random sampling）：从含有N个元素的总体中，抽取n个元素组成一个样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中。
15. 分层抽样（stratified sampling）：也称分类抽样，在抽样之前先将总体的元素划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。
16. 系统抽样（systematic sampling）：也称等距抽样，先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素组成一个样本。
统计学课件-概论
3.概率：概率是描述隨機事件發生的可能性大小的 數值，常用P表示。所謂隨機事件，亦就是在一定 條件下，可能發生也可能不發生的事件。隨機事件 的概率在0與1之間，即0≤P≤1，常用小數或百分數 表示。P越接近1，表明某事件發生的可能性越大， P越接近0，表示某事件發生的可能性越小。
小概率事件：當一個事件的概率P≤0.05或P≤0.01時， 稱為小概率事件。小概率事件表示某事件發生的可 能性很小，在一次試驗中基本上是不會發生的。
5.誤差：
（1）抽樣誤差 是由於抽樣原因引起的樣本指標與 總體指標間的差別。
（2）隨機測量誤差
（3）系統誤差
（4）過失誤差
抽樣誤差和隨機測量誤差是不能避免的，但可控制。 系統誤差和過失誤差是可以避免的。
6.統計工作的基本步驟 （1）設計 （2）搜集資料 （3）整理資料 （4）分析資料
ห้องสมุดไป่ตู้
概論
1.總體：總體是根據研究目的確定的同質觀察單位 的全體，更確切地說，是同質的所有觀察單位某種 變數值的集合。
2.樣本：樣本是從總體中隨機抽取部分觀察單位， 其實測值的集合。所謂隨機抽取亦就是總體中每一 個觀察單位都有同等可能性被抽到，隨機抽樣的目 的是為了減少偏性，使樣本對總體有代表性 。在實 際工作中經常從總體中抽取樣本，目的是用樣本資 訊來推斷總體特徵（即統計推斷）。
4.資料的類型：
（1）數值變數 又稱為定量資料或計量資料，其變 數值是定量的，表現為數值大小，一般有度量衡單 位。
（2）分類變數 又稱為定性資料，其變數值是定性 的，表現為互不相容的類別或屬性。有兩種情況：
➢無序分類 包括變數值取無等級順序的二項分類 或多項分類。
➢有序分類 又稱為等級資料，各類之間有程度的 差別，給人以“半定量”的概念，即定性變數的變 數值取有等級順序的幾類。
统计学概论简答题-范本模板
统计学概论简答题-范本模板1. 什么是统计学？统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的科学，旨在从数据中获取有关现象和问题的信息，以支持决策和判断。
2. 统计学的主要分类是什么？统计学主要分为描述统计学和推断统计学两个方向。
- 描述统计学：描述统计学是通过统计指标，如均值、中位数、标准差等，对数据进行描述和总结，以便更好地理解数据的特征和趋势。
- 推断统计学：推断统计学是基于样本数据对总体进行推断，并给出相应的概率和置信区间，以及对总体参数的假设检验。
3. 相关性和因果性有什么区别？相关性和因果性是统计学中经常涉及到的两个概念。
- 相关性：相关性指的是两个变量之间存在的关联程度，即变量的变化是否会同时发生或者同时变化。
相关性只能描述两个变量之间的关系，不能说明其中一个变量的变化导致另一个变量的变化。
- 因果性：因果性指的是一种因果关系，即一个变量的变化是否直接导致另一个变量的变化。
因果性需要通过严格的试验设计和因果推断方法来确定。
4. 什么是样本和总体？- 样本：样本是从总体中选取的代表性数据集合，通过对样本的分析可以得到关于总体的信息。
样本是通过抽样方法从总体中选取的，应该具备代表性和随机性。
- 总体：总体是指研究对象的全体，是包含所有个体和信息的整体。
总体可能很大，对总体进行研究和分析可能会非常困难，因此常常选取样本进行分析。
5. 什么是统计推断？统计推断是利用样本数据对总体进行推断的过程。
通过样本的描述统计学指标，如均值、标准差等，以及推断统计学方法，如置信区间估计、假设检验等，可以对总体的特征和参数进行推断。
6. 什么是假设检验？假设检验是统计学中一种重要的推断方法，用来对总体参数的假设进行验证。
假设检验的过程包括假设设定、选择适当的检验统计量、确定显著性水平、计算检验统计量的观察值以及做出决策。
7. 什么是置信区间估计？置信区间估计是一种统计推断方法，用来对总体参数给出一个区间估计，以描述对总体参数的估计范围。
《统计学概论》第一章 统计总论
行情预期各种消息购买 行为资金数量新股上市 其他…
连续变量 连续变量的数值是连续不断的，任意两 个变量值之间可以做无数种分割。
人的身高、体重;产品的产量、产 值、销售额等价值量
需要使用度量 工具取值
165
16
身高的例子
●●
6
离散变量
离散变量的取值可以按一定次序一一列 举，变量值通常用整数表示。
特定范围的人口数、汽 车数量、企业数量、林 木株数等等
和投入产出分析方法的推广，以电子计算技术为手段的运用； • 当今，信息化时代、知识经济时代的来临，大大改善了统计活动的质量
，使其成为控制、预测、决策等的核心，大大提高了统计资料的效率。
封建奴隶社会统计活动的特点
• ①只在有限的范围内，多是结合在赋税、兵 役工作中进行，为国家统治服务，尚无独立 的专门的机构；
主要贡献：
19世纪中叶比利时生物学家、 数学家和统计学家Quetelet著 《社会物理学》，把概率论引 入统计学之中。
Pearson,1877-1936） – 费歇尔（R.A.Fisher,1880-1962
）
经英国高尔登，卡尔.皮尔逊， 费歇尔等不断发展，逐步走向 完善。
数理统计学以随机样本为基础推论有关总体数量特征的推断
– 通常可分为品质标志和数量标志
• 品质标志：说明总体单位的属性特征 • 数量标志：说明总体单位的数量特征
统计研究是从登记标志开始，并通过对标志的综合来反 映总体的数量特征，因此标志是统计研究的起点。
标志
标志值
性别
品男
文
民族
质 汉族
字
宗教信仰 家庭住址
标 志
佛教 无党派
表 述
年龄 身高 体重
统计学概论名词解释
第一章1．统计总体（简称总体）是指客观存在的、在同质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
总体单位是构成总体的各个单位，是统计所研究的属性和特征的原始、直接、具体的承担者。
2．统计标志简称为标志，它是用来说明总体单位所具有的属性或特征的名称。
统计指标简称为指标，是综合反映统计总体数量特征的名称。
一个完整的统计指标包括指标名称和指标数值两部分。
3．品质标志是说明总体单位属性的名称，其标志表现一般用文字来描述。
数量标志是用来说明总体单位量的特征，是可以用数字来表示的。
4．数量指标是说明总体规模大小、数量多少的总量指标，一般用绝对数表示。
质量指标是表明总体质量的指标，反映现象的相对水平或工作质量，—般用相对数或平均数表示。
5．统计指标体系是由一系列相互联系的统计指标组成的有机整体。
它能从多个不同的方面综合反映总体现象的状况和发展变化过程，反映社会现象的因果联系、依存关系和平衡关系等。
6．变量是说明现象某种特征的概念（或名称）。
变量的具体表现形式为统计数据，变量的具体取值称为变量值。
7．分类数据是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。
顺序数据是对事物之间等级差别或顺序差别的一种测度。
该尺度不仅可以将事物分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。
数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其计量结果表现为具体的数值。
8．流量是指某一时间内发生的量，是按一定时期算出来的数量，具有时间量纲。
存量是指某一时点上测算出来的量，表示现象在某一点的状态，不具有时间量纲。
第二章1．统计报表制度是基层单位和主管机关按照统一规定的表格形式和报送程序，定期向上级机关和国家报告自身基本情况、计划执行情况和重要经济活动情况及其状况的一种统计调查方法。
2普查是专门组织的一次性的全面调查。
3．重点单位是指在全部总体中虽然数目不多，所占比重不大，但就调查的标志值来说，却在总量中占很大的比重的那些单位。
4．典型调查是在调查对象中有意识地选取若干具有典型意义的或有代表性的单位进行的非全面调查。
第一章统计学概论
第一章统计学概论统计学是一门关于数据分析和解释的学科，它利用数学和计算机科学的方法来研究现实数据，并通过概率论和数理统计推断数据背后的规律。
统计学的应用范围非常广泛，并且在现代社会有着重要的地位。
它的研究成果能够极大地推动经济、商业、医学、环境等方面的发展，是各行各业不可缺少的工具和方法。
一、统计学的历史和基本概念统计学的起源可以追溯到古代，随着人类文明的发展，统计学逐渐成为一门专业学科。
在18世纪和19世纪，统计学开始引入概率论和数学统计学的方法，其研究成果在工业、金融和社会等领域得到了广泛应用。
近年来，随着信息技术的发展和大数据的兴起，统计学在发现和解释数据中的价值越来越受到重视。
统计学的基本概念包括总体、样本、变量、统计量和假设检验。
总体是指一个大的数据集，而样本则是从总体中选取的较小的数据子集。
变量是指统计分析中的一个特征或指标，如年龄、收入等。
统计量是用来描述和概括数据集的指标，如平均值和标准差。
假设检验是一种基于样本推断总体参数的方法，通过比较样本统计量和总体参数值来判断样本是否来自某个总体的假设。
二、统计学的应用领域与方法统计学的应用范围非常广泛，比较典型的应用领域包括医学、金融、经济学、环境科学等。
在医学领域，统计学的方法被广泛用于疫苗试验、药物疗效评估等方面；在金融领域，统计方法被应用于股票价格预测、风险管理等领域；在经济学中，统计学的方法用于经济数据的分析和预测；在环境科学中，统计学的应用主要用于环境监测和资源管理。
统计学的方法包括描述统计学和推断统计学。
描述统计学主要用于对数据集的概括和描述，包括频率分布、中心趋势、分散程度等指标。
而推断统计学则用于基于样本推断总体参数，包括参数估计和假设检验等方法。
三、统计学在大数据领域中的应用近年来，随着大数据技术的快速发展，统计学在大数据领域中的应用越来越受到重视。
大数据的处理需要结合统计学、计算机科学等多个学科，通过深入挖掘数据中的规律，提高数据的价值和运用效率。
统计学概论
第二章 数据的收集、整理和显示
统计学
2-1 2-1
第二章 数据的收集、整理和显示
第一节 第二节 第三节 数据的收集 数据的整理 数据的显示
2-2 2-2
第一节 统计数据的收集
一、统计数据概论 二、统计调查的方案设计 三、统计调查的方式 四、统计数据的收集方法
2-3 2-3
学习目的要求
2 - 20 2 - 20
重点调查和典型调查与抽样调查的区别
抽样调查是从总体中随机地抽取部分单位进 行调查； 重点调查和典型调查是从总体中有意识地选 择部分单位作为调查的对象。
2 - 21 2 - 21
四、统计数据的收集方法
数据的搜集方法 数据的搜集方法
调查、询问 实验、观察
访 问 调 查
2 - 22 2 - 22
2 - 26 2 - 26
5、座谈会（概念要点）
1）也称集体访谈 2）将一组被调查者集中在调查现场，让他们对调 查的主题发表意见以获得资料 3）参加座谈会的人数不宜过多，一般为6～10人 4）侧重于定性研究
2 - 27 2 - 27
6、个别深度访问（概念要点）
1）一次只有一名受访者参加、针 对特殊问题的调查 2）适合于较隐秘的问题，如个人 隐私问题；或较敏感的问题， 如政治方面的问题 3）侧重于定性研究
2 - 12 2 - 12
三、统计调查的方式
统计调查方式
普 查
2 - 13 2 - 13
抽 样 调 查
统 计 报 表
重点 调查 典型 调查
1、普查（概念要点）
1）为特定目的专门组织的非经常性全面调查 2）通常是一次性或周期性的 3）一般需要规定统一的标准调查时间 4）数据的规范化程度较高 5）应用范围比较狭窄 总体
统计学概论第一章统计学总论PPT课件
总体性原则要求在统计调查中，应全面调查研究对象，收集足够多的数 据，以反映总体的全貌和特征。
数量性
数量性：统计学的研究对象是数量特征和数量关系，通过定量分析来描述和研究现象的数量 表现和数量关系。
情况。
正态分布具有两个参数，均值和 标准差，它们决定了分布的形状
和范围。
正态分布具有一些重要的性质， 如中心极限定理和正态近似等， 这些性质在统计学中有着广泛的
应用。
二项分布
二项分布是一种离散概率分布， 描述的是在n次独立重复的伯努 利试验中成功的次数。
二项分布具有两个参数，n和p， 分别表示试验次数和每次试验 成功的概率。
统计学在社会学领域中的应用
统计学在工程领域中的应用
研究社会现象和社会问题，如人口普查、 民意调查和社会调查等，帮助政策制定者 和社会学家了解社会状况和发展趋势。
在产品设计、制造和质量控制等方面，统 计学用于优化产品设计、提高产品质量和 降低生产成本。
03 统计学的基本特征
总体性
总体性：统计学的研究对象是总体，而不是个体。总体是具有某种共同 性质的许多个体组成的集合，通过研究总体的特性，能够推断出个体特 性。
监督职能
监督职能是指统计学通过对数据的收集、整理和分析，对经 济社会发展情况进行监测和预警，及时发现存在的问题和隐 患。
统计监督具有独立性、综合性、客观性和科学性等特点，能 够为决策者提供全面、准确、及时的信息支持，促进经济社 会的健康发展。
05 统计学中的基本概念
总体与个体
总体
统计学中研究的全部数据或对象的集合，具有同质性、明确性和 有限性。
统计学概论
在发明者例子中，前面计算出在不确定条件下， 选择最优行动的期望机会损失是1.8万元。这 是与每一个行动相联系的期望机会损失中的最 小值，它等于完全信息的期望价值，亦称为不 确定性的费用（表示在不确定条件下进行决策 必须付出的费用）。数学上可以证明，完全信 息的期望价值与不确定条件下的最优行动的期 望机会损失（不确定性的费用）是相等的。
20世纪中－ 安德森、科克伦、弗雷泽、博克斯、德 雷珀、图基……
二、统计调查和基本概念
（一）统计调查 1.统计调查的种类 （1）全面调查与非全面调查 （2）经常性调查与一次性调查 （3）统计报表与专项调查 （4）直接观察、面访、邮寄、电话、报 告
2.统计报表 3.普查、重点调查与典型调查 4.抽样调查
4. 统计数据 统计数据是指经过统计调查手段而得到的数据。统计 调查根据不同的目的可以分为很多种类。一种分类是 将调查分为普查和抽样调查两类。普查就是根据一定 的调查目的，对总体中的每一个单位都收集资料的调 查。抽样调查就是根据一定的调查目的，对总体中的 一部分单位收集资料的调查。它们都有许多应用，比 如全国人口普查、全国公民科普知识抽样调查等。统 计调查是获得统计数据的来源，所以要重视统计调查。 只有进行科学的统计调查，才能获得可靠的统计数据。 只有数据可靠，我们才能依据数据进行统计分析。
（二）近代统计学
20世纪初－20世纪中 戈塞特、费雪（费歇尔，费喧）、内曼、E. S. 皮尔逊 沃尔德、许宝禄 威尔克斯、霍特林、安德森、谢菲 切比雪夫、马尔可夫、李雅普诺夫、柯尔莫哥罗夫 波雷尔、勒贝格 列维、罗斯、肯德尔、斯图亚特、克拉美 休哈特、道奇、罗米格
（三）现代统计学
统计学概论
1. 导论
统计学是一探讨如何搜集数据与分析数据的科学研究方法。
在不确定的状态下，藉由样本数据所提供的讯息，经归纳分析、推论检定、决策与预测等过程。
『以事实(数字)作决策』
2.1认识统计
◎自古以来，人类从事各项研究活动均是为求真理，亦是社会文明进步的原动力。
然而通往真理的路上充满混沌与挫折，如何厘清真相，统计学自然就成为一门极重要的科学研究工具。
◎统计学是由搜集数据、整理数据、分析数据及解释意义等规则与程序所组成。
◎统计学研究过程：。
《统计学概论》课件
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
《统计学概论》习题及答案
第一章概论习题答案一、名词解释用规范性的语言解释统计学中的名词。
1. 总体和总体单位：凡是客观存在的并至少具有某一相同性质而结合起来的许多个别事物构成的整体，当它作为统计的研究对象时，就称为统计总体，简称总体。
构成总体的每一个事物，就称为总体单位。
2. 标志和标志表现：标志是与总体单位相对应的概念，它是说明总体单位特征的名称。
标志表现是标志的属性或数量在总体各单位的具体体现。
3. 品质标志和数量标志：品质标志是表明总体单位的质的特征的名称。
数量标志是表明总体单位的量的特征的名称。
4. 不变标志和可变标志：无论是品质标志还是数量标志，同一总体中各个总体单位上表现都一样的标志就称为不变标志。
同一总体中各个总体单位上表现不尽相同的标志就称为可变标志（或称变动标志）。
5. 指标和指标体系：指标是说明总体数量特征的概念及其综合数值，故又称为综合指标。
所谓统计指标体系，就是若干个反映社会经济现象数量特征的相对独立又相互联系的统计指标所组成的整体。
二、填空题根据下面提示的内容，将适宜的名词、词组或短语填入相应的空格之中。
1. 统计资料、统计学、统计学2. 总体性、社会性、数量关系、数量界限3. 数量性、具体性4. 数量、概率论、大量观察法5. 总体、方法论6. 信息、监督、信息7. 质量8. 统计数学模型、统计逻辑模型9. 静态统计推断、动态统计推断10. 同质、相对11. 离散变量、连续变量12. 品质标志、数量标志13. 数量、外延、质量、内涵14. 物质、模糊性15. 定性规范、指标数值三、判断改错对下列命题进行判断，在正确命题的括号内打“√”；在错误命题的括号内打“×”，并在错误的地方下划一横线，将改正后的内容写入题下空白处。
1. 统计研究事物的量是从对社会经济现象的定性认识开始的，必须以事物质的规定性为基础。
（√）2. 统计是研究现象总体的，个别事物对总体不一定有代表性，因此不需要对个别事物进行调查研究。
统计学概论
二、理论统计学和应用统计学
现代统计学可以分为两大类：一类是以抽象的数量为研究对 象，研究一般的收集数据、整理数据和分析数据方法的理论 统计学。另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的 应用统计学。
经 济 学 社 会 学 教 育 学 其 他 社 科 其 他 社 科 统 计 物 理 学 生 物 学 医 学 其 他 理 工 农 其 他 理 工 农 统 计
一个总体至少要有一个不变标志，才能够使各单位结合成 一个总体。不变标志是总体同质性的基础。 作为总体，同时必须存在变异标志，这表示所研究的现象 在各单位之间存在着差异，才需要进行统计研究。 例 要考察全国的工业企业的情况时，以下标志中属于不变标 志的有（ ） A 产业分类 B 职工人数 C 劳动生产率 D 所有制
统计学概论
曾五一 主编
第一章 绪论
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第一节 什么是统计 第二节 统计学发展的历史和统计学的种类 第三节 统计学的基本概念
第一节 什么是统计
一、关于统计的含义
所谓统计，它是人们认识客观世界总体数量变动关 系和变动规律的活动的总称，是人们认识客观世界的 一种有力工具。
统计的研究对象的特点： （一）数量性。统计数据是客观事物量的反映。 （二）总体性。统计的数量研究是对现象总体中各 单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析。 （三）变异性。统计研究同类现象总体的数量特征， 它的前提是总体各单位的特征表现存在着差异，而 且这些差异并不是事先可以预知的。
A 全国所有的居民户 C 各省市自治区
B 全国的住宅 D 某一居民户
总体单位（简称单位）是组成总体的各个个体。根据研 究目的的不同，单位可以是人、物、机构等实物单位， 也可以是一种现象或活动等非实物单位。 总体和单位的概念是相对而言的，随研究目的不同，总 体范围不同而变化。同一研究对象，在一种情况下为总 体，但在另一情况下又可能变成单位。
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第一部分绪论1.抽样研究是一种科学、高效的方法，目的是研究（B ）A.样本B.总体C.抽样误差D.概率2.由样本推断总体，样本应该是（D ）A.总体中的典型部分B.总体中有意义的部分C.总体中有价值的部分D.总体中有代表性的部分3.统计上所说的系统误差、过失误差、测量误差和抽样误差四种误差，在实际工作中（C ）A.四种误差都不可避免B.过失误差和测量误差不可避免C.测量误差和抽样误差不可避免D.系统误差和抽样误差不可避免4.统计描述是指（C ）A.比较指标的差别有无显著性B.估计参数C.用统计指标描述事物的特征D.判断无效假设是否成立5.统计推断是指（D ）A.从总体推断样本特征B.从总体推断总体特征C.从样本推断样本特征D.从样本推断总体特征6.对某样品进行测量时，由于仪器事先未校正，造成测量结果普遍偏高，这种误差属于（A ）A.系统误差B.随机测量误差C.抽样误差D.过失误差7.随机抽样的目的是（D ）A.消除系统误差B.消除测量误差C.消除抽样误差D.减小样本偏性8.对某地200名16岁中学生口腔检查，发现患龋齿的人数为54人，该资料属于（B ）A.数值变量资料B.无序分类变量资料C.有序分类变量资料D.三个都不是9.数值变量资料是（C ）A.用仪器测量出来的资料B.按观察单位的类别，清点各类观察单位数的资料C.用定量方法测定观察单位某个变量的大小的资料D.按观察单位的等级，清点各等级观察单位数的资料10.无序分类变量资料是（B ）A.用仪器测量出来的资料B.按观察单位的类别，清点各类观察单位数的资料C.用定量方法测定观察单位某个变量的大小的资料D.按观察单位的等级，清点各等级观察单位数的资料11.有序分类变量资料是（D ）A.用仪器测量出来的资料B.按观察单位的类别，清点各类观察单位数的资料C.用定量方法测定观察单位某个变量的大小的资料D.按观察单位的等级，清点各等级观察单位数的资料12.下列哪种不属于数值变量资料（C ）A.红细胞数B.血钙浓度C.阳性人数D.脉搏13.下列哪种属于有序分类变量资料（A ）A.治疗痊愈、有效、无效人数B.各血型人数C.白细胞分类百分比D.贫血和不贫血人数1.统计工作的主要内容是对资料进行统计分析。
( ×)2.概率是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。
( √)3.设计是影响研究能否成功的最关键环节。
( √)4.对200例患者外周血红细胞进行计数所得的资料为分类变量资料。
( ×)5.统计分析包括统计描述和统计推断。
( √)6.要研究“降糖宁”对糖尿病患者的治疗效果，研究的总体是有限总体。
( ×)第二部分数值变量资料的统计描述1.计算传染病的平均潜伏期，宜用（C ）A.算术均数B.几何均数C.中位数D.四分位数间距2.把P50、P2.5、P97.5标在一个数轴上，则（B ）A.P50在P2.5和P97.5的中点B.P50不一定在P2.5和P97.5的中点C.P50靠近P2.5一些D.P50靠近P97.5一些3.表示非正态分布资料的个体变异程度，宜用（C ）A.全距B.标准差C.四分位数间距D.标准误4.各变量值同时加（或减）某一个不等于0的常数，则（B ）A.均数不变B.标准差不变C.两者均不变D.两者均改变5.横轴上，正态曲线下，从μ到μ＋1.96σ的面积为（D ）A.95%B.45%C.49.5%D.47.5%6.比较某地1～2岁和5～5.5岁儿童身高的变异程度，宜用（D ）A.全距B.四分位数间距C.标准差D.变异系数7.要全面描述正态分布资料的特征，宜用（ D ）A.算术均数和变异系数B.几何均数和方差C.中位数和四分位数间距D.算术均数和标准差8.要全面描述非正态分布资料的特征，宜用（ C ）A.算术均数和变异系数B.几何均数和方差C.中位数和四分位数间距D.算术均数和标准差1.当数值变量资料中有特大值或特小值时，描述其平均水平可用算术均数。
×2.当观察单位相同，用s和用CV来表示两组资料的离散程度，结论是完全一样的。
（×）3.主要用于描述正态分布或近似正态分布资料的特征。
（√）4.描述传染病潜伏期的离散程度可用全距或四分位间距。
（√）第三部分数值变量资料的统计推断1.均数的标准误表示（A ）A.各样本均数分布的离散情况B.样本均数与总体均数之差C.样本均数与样本均数之差D.表示某个样本均数的区间范围2.标准误的大小（D ）A.与S的大小成正比，与n成反比B.与S的大小成反比，与n成正比C.与S的大小成反比，与n的平方根成正比D.与S的大小成正比，与n的平方根成反比3.从某个数值变量资料的总体中抽样，若增加样本含量，则会使（D ）A.标准差加大B.标准差减小C.标准误加大D.标准误减小4.在同一总体中多次随机抽样用来估计总体均数的95%可信区间，可靠性大的是（C ）A.均数小的样本B.标准差小的样本C.标准误小的样本D.标准误大的样本5.统计推断的内容是指（D ）A.用样本指标估计相应的总体指标B.检验统计上的“假设”C.两者都不是D.两者都是6.总体均数的99%可信区间是（D ）A.±t0.05/2,νSB.±t0.05/2,νC.±t0.01/2,νSD.±t0.01/2,ν7.总体均数的95%可信区间±t0.05/2,ν表示（C ）A.总体95%个体值在该区间内B.样本95%个体值在该区间内C.平均每100个样本均数，有95个样本所得出的该区间包括总体均数D.平均每100个样本（含量相同）均数，有95个样本均数在该区间内8.由两样本均数推断两总体均数的差别，所谓差别有显著性是指（B ）A.两样本均数差别有显著性B.两总体均数差别有显著性C.两样本均数和两总体均数差别都有显著性D.其中一个样本均数和总体均数的差别有显著性9.在两组资料的t检验中，结果为P＜0.05，差别有显著性。
P愈小，则（C ）A.说明两样本均数差别愈大B.说明两总体均数差别愈大C.越有理由认为两总体均数不同D.越有理由认为两样本均数不同10.在样本均数和总体均数差别的假设检验中，结果P＜0.05而拒绝H0，是由于（C ）A.无效假设成立的可能性小于5%B.备择假设成立的可能性大于95%C.从该总体（μ＝μ0）抽得该样本的可能性小于5%D.从另一个总体（μ≠μ0）抽得该样本的可能性大于95%11.第Ⅰ类错误是（A ）A.无效假设成立而被拒绝B.无效假设错误而被接受B. C.两者均是 D.两者均不是12.第Ⅱ类错误是（B ）A.无效假设成立而被拒绝B.无效假设错误而被接受C.两者均是D.两者均不是13.若取α=0.05，当∣t∣＞t0.05/2，ν时，则P＜0.05，可认为（D ）A.两样本均数相等B.两样本均数不等C.两总体均数相等的检验假设不能拒绝D.两总体均数不等14.配对资料分别用配对资料的t检验和成组资料的t检验进行检验，两者相比（B ）A.成组资料的t检验效率高些B.配对资料的t检验效率高些C.两者效率相同D.两者效率不可比15.完全随机设计的方差分析中，必然有（D ）A.SS组内＜SS组间B.MS组间＜MS组内C.MS总＝MS组间+MS组内D.SS总＝SS组间+SS组内1.所有参数检验的H0假设都是针对总体参数而言的。
（√）2.用95％可信区间比用99％可信区间估计总体均数的准确性要高。
（×）3.确定假设检验的水准后，同一资料双侧t检验有显著性，单侧t检验必然有显著性。
（√）4.成组设计的两样本t检验，若P＜0.05，可推断两总体均数有差别。
（√）5.独立样本的t检验，若P＜0.05，可以说此差别一定有专业或临床实际意义×6.组间变异的程度与离均差有关，与自由度无关。
（×）7.方差分析中的组间均方和组内均方都是方差。
（√）8.若将随机区组设计资料做完全随机设计方差分析，SS区组+ SS误差＝SS组内。
（√）第四部分分类变量资料的统计分析1.使用相对数时，最容易犯的错误是（A ）A.把构成比当成率B.把率当成构成比C.用构成比代替相对比D.用相对比代替构成比2.某年某地肝炎发病人数占同年传染病人数的10.1%，这个指标是（B ）A.患病率B.构成比C.发病率D.集中趋势3.计算麻疹疫苗接种后血清检查的阳转率，分母为（C ）A.麻疹易感儿数B.麻疹患儿人数C.麻疹疫苗接种人数D.麻疹疫苗接种后的阳转人数4.计算某年总死亡率的分母是（B ）A.年初人口数B.年中人口数C.年末人口数D.年任意时刻人口数5.由样本估计总体率的95%可信区间的计算公式为（D ）A.π±1.96SPB.P±1.96σpC.π±1.96σpD.P±1.96SP6.构成比的特点是（A ）A.各部分的构成比之和为1B.各部分的构成比之和大于1C.每部分的构成比可小于1D.每部分的构成比可大于17.总体率95%可信区间的含义是（D ）A.95%的正常值在此范围内B.95%的样本率在此范围内C.95%的总体率在此范围内D.总体率在此范围内的可能性为95%8.两个样本率差别的显著性检验的目的是（C ）A.推断两个样本率有无差别B.推断两个总体率差别大小C.推断两个总体率的差别有无显著性D.推断两个样本率和两个总体率有无差别9.在R×C的χ2检验中，计算理论数的公式为（C ）A.TRC＝（nR＋nC）／2B.TRC＝（nR＋nC ）／nC.TRC＝（nR×nC ）／nD.TRC＝（nR×nC ）／210.四格表χ2检验使用基本公式的条件为（D ）A.ARC＞5B.TRC＞5C.ARC＞5和n＞40D.TRC＞5和n＞4011.四个样本率作比较，χ2＞χ20.01/2，3 ，认为（A ）A.各总体率不同或不全相同B.各总体率均不相同C.各样本率均不相同D.各样本率不同或不全相同12.做行×列表资料的χ2检验时（D ）A.任一格理论数小于5，要用校正公式B.任一格理论数小于5，要将相应组合并C.若1/5以上格子T小于5，要用校正公式D.若1/5以上格子T小于5，要考虑合理并组13.R×C表资料χ2检验的自由度为（D ）A.R－1B.C－1C.RC－1D.（R－1）（C－1）14.设两定性因素为A和B，每因素的两水平用＋和－表示，则配对四格表是检验（B ）A.A＋B＋和A＋B－的差别B.A＋B―和A―B＋的差别C.A＋B＋和A－B＋的差别D.A＋B＋和A―B―的差别1．调查100名某病患者，其中有60名是吸烟者，可认为吸烟是该病发生的原因。