应用统计学概念整理
[应用]统计学名词解释、简答
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名词解释统计总体：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。
统计总体的特征：同质性、差异性、大量性。
总体单位：个体，指构成总体的各个单位。
统计指标：简称指标，用来反映社会经济现象总体的数量特征的概念及其数值。
任一概念都包含指标名称和指标数值。
特征有总体性、数量性、综合性、具体性。
统计标志：在统计中，总体单位所具有的属性或特征的名称。
标志是统计研究的起点，总体单位是标志的载体，是标志的承担者，统计研究是从登记标志开始的，并通过对标志的综合来反映总体的数量特征。
可分为品质标志和数量标志，或不变标志和变异标志。
统计调查：就是根据统计研究的预定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的原始资料的工作过程。
统计调查是整个统计工作的基础环节。
统计调查的好坏，将影响统计资料的正确与否，从而影响统计质量。
统计调查的要求：准确性、及时性、全面性、系统性。
普查：是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性全面调查。
调查范围：1.属于一定时点的社会经济现象的总量（如人口普查）。
2.反映一定时期现象的总量（如出生人口总数）。
优点：所获资料更详细，有较高的准确性和时效性。
缺点：工作量大，花费时间长，耗费大量的人力、物力和财力。
主要作用：在于掌握某些关系国计民生、国情国力的数据，获得比较准确的信息。
抽样调查：指从所要研究的总体中，按照随机原则，抽取部分单位进行调查，并将调查整理得出的数量特征，用以推断总体综合数量特征的一种非全面调查组织形式。
特点：随机性、推断性。
优点：经济性、时效性、准确性、灵活性。
应用范围：①对总体不可能或不必要进行全面调查，但要掌握总体某些现象的全面数值②用抽样调查资料修正全面调查资料。
作用：①承担全面调查无法或很难承担的调查任务。
如气象调查。
②与全面调查结合，可以发挥相互补充、校对的作用。
③进行生产过程的质量控制。
应用统计学必备知识点总结
应用统计学必备知识点总结1. 总体与样本在统计学中，总体是指研究者希望得到信息的全部对象的集合，而样本是从总体中抽取出来的一部分对象的集合。
在应用统计学中，我们需要了解如何进行总体和样本的描述以及如何通过样本推断总体的特征。
了解这些知识点可以帮助我们更好地设计调查问卷、确定样本量以及进行统计推断。
2. 数据的收集与整理数据的收集是应用统计学中非常重要的一步。
在数据收集过程中，我们需要关注如何设计合理的调查问卷、如何进行实地观察以及如何获取可靠的次生数据。
同时，对于已经收集到的数据，我们还需要了解如何进行数据清洗、数据转换、变量选择等工作，以确保数据的质量。
3. 描述统计描述统计是应用统计学中最为基础的方法之一。
它涉及到对数据的基本特征进行汇总和展示，包括中心趋势、离散程度等。
在描述统计中，我们需要了解如何计算各种统计指标（均值、中位数、众数、标准差等）、如何绘制各种统计图表（直方图、饼图、箱线图等）以及如何进行数据的描述性解释和比较。
4. 概率与概率分布概率是统计学中的核心概念，而概率分布则是对随机变量在各个取值上的概率进行描述的方法。
在应用统计学中，我们需要了解如何计算概率、如何根据样本估计总体的概率、以及如何利用概率分布进行统计推断和模型拟合。
5. 统计推断统计推断是应用统计学中的另一个重要内容。
它涉及到如何通过样本对总体特征进行推断。
在统计推断中，我们需要了解参数估计的方法（最大似然估计、贝叶斯估计等）、假设检验的原理和方法以及置信区间的构建和解释。
6. 相关分析与回归分析相关分析和回归分析是应用统计学中常用的数据分析方法。
相关分析主要用于研究变量之间的关系，而回归分析则用于探究自变量与因变量之间的关系。
在相关分析和回归分析中，我们需要了解如何计算相关系数、如何进行相关性检验、以及如何建立回归模型和进行回归诊断。
7. 多元统计分析在实际问题中，往往会有多个变量同时影响一个结果变量。
多元统计分析则是用于解决这种情况的一种分析方法。
应用统计学
（3）准确性，即按古典概率方法计算的概率是没有误差的。
概率统计：
研究自然界中随机现象统计规律的数学方法，叫做概率统计，又称数理统计方法
（1）可以对随机现象进行科学分析
（2）可以对出现的可能性做出数量上的描述
主观概率：
以概率估计人的个人信念为基础。主观概率可以定义为根据确凿有效的证据对个别事件设计的概率。这里所说的证据，可以是事件过去的相对频率的形式，也可以是根据丰富的经验进行的推测
质量指标：反映的是现象相对水平或平均水平的变动
(3)按指数采用的基期不同，统计指数可分为环比指数和定基指数
4、同度量因素起什么作用，如何使用
同度量因素：能使不同度量不能加总的现象转化为可以同度量可加总的另一现象的媒介因素。
同度量因素在分子分母同时出现，需选择同期水平，基期水平，报告水平。
5、统计”一词有哪几种含义？它们之间是什么关系？
2、从指标变量的性质和数列形态来分,时间数列有哪几种,如何区分
有总量指标组成的时间数列称为绝对数列，又分为相对时间数列和对数数列，相对时间数列是有不同时间的同类相对指标，在时间数列中的各项指标，若是以平均数指标出现，则称为平均数时间数列。
3、什么是指数，它有哪几种分类，各自的定义和作用是什么
1 两事件对立，必定互斥，但互斥未必对立
2 互斥的概念适用于多个事件，但对立概念只适用于两个事件
3 两个事件互斥只说明这两个事件不能同时发生，即之多只能发生其中一个，但可以都不发生；两事件对立则表示有且仅有一个发生。
时间数列是一种统计数列，它是将某一现象或统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。由于时间数列表现了现象在时间上的动态变化，故又称动态数列。
考研应用统计学知识点精讲
考研应用统计学知识点精讲统计学是一门研究数据收集、分析和解释的科学，广泛应用于各个领域，如经济学、生物学、医学和社会科学等。
在考研中，应用统计学是一个重要的科目，掌握其知识点对于考生来说至关重要。
本文将重点讲解考研应用统计学的知识点，帮助考生更好地准备考试。
一、概率论与数理统计概率论与数理统计是应用统计学的基础，它们主要研究随机事件的规律性及其数学描述。
在考研中，概率论与数理统计占据了很大的比重，考生需要掌握以下知识点：1.概率论的基本概念概率论研究随机事件发生的可能性，并给出相应的数学描述。
考生需要了解概率的定义、基本性质、加法定理、乘法定理等。
2.随机变量及其分布随机变量是概率试验结果的数值描述，它可以是离散的或连续的。
在考研中，考生需要熟悉常见的离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如正态分布、指数分布）的定义、性质和应用。
3.数理统计的基本概念数理统计是利用样本信息对总体特征进行推断的一门学科。
考生需要了解总体、样本、统计量、抽样分布等基本概念，并掌握重要统计量的抽样分布（如样本均值的正态分布、样本比例的二项分布）。
二、统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行估计和推断的方法。
在考研中，统计推断是应用统计学的重要内容，考生需要掌握以下知识点：1.点估计点估计是利用样本数据对总体参数进行估计的方法。
考生需要了解点估计的基本原理，以及常用的点估计方法（如最大似然估计、矩估计）和估计量的性质（如无偏性、有效性）。
2.区间估计区间估计是指对总体参数给出一个区间范围，以一定的置信水平保证这一区间包含真值的概率。
考生需要了解区间估计的原理，以及如何构造置信区间（如正态总体均值的置信区间、两样本均值差的置信区间）。
3.假设检验假设检验是对总体参数提出某种假设并根据样本数据进行检验的方法。
考生需要了解假设检验的基本步骤、拒绝域的确定和错误类型的概念，以及常用的假设检验方法（如正态总体均值的检验、两样本均值差的检验）。
统计学概念整理 以及试题(附答案)
一基本概念、1、统计总体简称总体是我们要调查或统计某一现象全部数据的集合。
总体单位是构成总体的各个个别单位，它是组成总体的基本单位，也是调查项目的直接承担者。
如：对工业企业进行调查，全国工业企业是总体，每一个工业企业就是单位。
2标志与指标指标是反映统计总体的数量特征，标志反映的是总体单位的特征。
指标分为数量指标和质量指标。
（都可以用数量表示）数量指标，反映总体总规模或总水平，如人口数，产量，耕地面积。
质量指标，反映总体内在质量，如产品合格率，劳动生产率等。
标志分为品质标志和数量标志。
品质标志，如人的性别，籍贯等。
（只能用文字表示）数量标志，人的年龄，身高，职工工资等。
（用数量表示）关系：1）、指标反映的是总体，标志反映的是单位；2）、表示方法不同（文字还是数字）；3）、标志是构成指标的基础，指标是标志的汇总，在一定情况下可以互相转化。
如A同学，性别女，女是A的标志，B同学，性别男，男是B的标志……假设一共有5位男同学，3位女同学，男女性别比为5：3，这个5：3就是指标了。
没有前面每个同学的性别标志，就不能通过加总得到后面的5：3.3从统计学而言，理论上，一切认识的对象均可被量化。
而其量化的方法则无外乎四种－－定量、定比、定序、定类。
（定距尺度没有绝对零点，比如IQ）1、定类尺度：也称类别尺度或名义尺度，是将调查对象分类，标以各种名称，并确定其类别的方法。
它实质上是一种分类体系。
2、定序尺度：也称等级尺度或顺序尺度，是按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低或大小，确定其等级及次序的一种尺度。
3、定距尺度：也称等距尺度或区间尺度，是一种不仅能将变量（社会现象）区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离的方法。
4、定比尺度：也称比例尺度或等比尺度，是一种除有上述三种尺度的全部性质之外，还有测量不同变量（社会现象）之间的比例或比率关系的方法。
4.变异与变量在一个总体中，当某标志在每个总体单位上的具体表现都相同时，称此标志为不变标志。
统计量的基本概念及其应用
统计量的基本概念及其应用统计学是指以收集、整理、分析、解释和抽样等方法，研究群体总体特征和个体间关系的一门学科。
而统计量就是指统计学研究中所使用的各种数字指标和计算结果，是对数据的描述和度量。
本文将从统计量的基本概念和应用方面进行讨论。
一、统计量的基本概念1.1 样本与总体在统计学研究中，数据的来源通常是从总体中随机选择一些样本来进行研究。
总体是指具有一定特征的全部个体，如全国所有人口；而样本是指从总体中随机抽取的一部分，如全国人口中的一部分。
1.2 中心趋势指标中心趋势指标用于描述数据分布的中心，通常包括平均数、中位数、众数等指标。
平均数是指数据的算术平均值，是最常见的中心趋势指标；中位数是指数据排序后中间的数值；众数是指数据中出现最频繁的数值。
1.3 离散程度指标离散程度指标用于描述数据的分布程度，通常包括方差、标准差、极差等指标。
方差是指数据离平均数的距离的平方和与数据个数的比值；标准差是方差的正平方根，用于描述数据的离散程度，越大说明数据分布越分散；极差是指数据的最大值与最小值之差。
1.4 偏态和峰态偏态用于描述数据分布的不对称程度，通常包括正偏态和负偏态。
正偏态是指数据分布呈现右偏的形态，即数据的平均数大于中位数；负偏态则是呈现左偏的形态，即数据的平均数小于中位数。
峰态用于描述数据分布的峰度，通常包括正峰态和负峰态。
正峰态是指数据分布的波峰较高，呈现比较尖锐的形态；负峰态则是波峰较平缓的形态。
二、统计量的应用2.1 假设检验假设检验是统计学中常用的应用之一，用于验证某个假设是否成立，如判断一个新的药品是否有效。
在进行假设检验时，需要确定一个零假设和一个替代假设，通过计算统计量的值来决定是否拒绝零假设。
2.2 方差分析方差分析也是统计学中的一种应用，主要用于分析多个样本间的差异，如比较不同地区、不同年龄段和不同性别的人口数据。
在进行方差分析时，通常需要计算F值和P值，以判断不同样本间的方差是否有显著性差异。
[应用]统计学名词解释
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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。
第四章 统计整理 《应用统计学——以Excel为分析工具》PPT课件
• （2）递减排序：可表示为： x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据，其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料，必须 妥善保管，不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的，其中，统计分组是统 计整理的基础，统计汇总是统计整理的中心内容， 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ，内容包括调查数据的审核与插补、筛选 （第三章已经介绍）、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求，按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别，使组和组之间 具有差异性，而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组，分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分，计算出各 个产业所占比重，以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上，研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系；商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时，有时需要对某些 字段按条件进行汇总，称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ，称为单字段分类汇总；如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
应用统计学和统计学
应用统计学和统计学
应用统计学和统计学是一种研究和应用统计方法来解决实际问题的学科。
以下是它们的一些主要应用和特点：
应用统计学：
1. 数据收集和分析：应用统计学将统计方法应用于数据的收集和分析，包括采样、调查设计、数据清洗、变量分析等，以揭示数据背后的规律和趋势。
2. 数据解释和预测：通过应用统计学，可以将收集的数据进行解释和推断，揭示数据之间的关系和影响，并进行预测和决策依据。
例如，在市场调研中，通过应用统计学，可以解析市场趋势和用户需求，为企业提供决策支持。
3. 实验设计和评估：应用统计学可以辅助实验设计和评估，通过控制变量、随机分组等方法，分析实验结果的显著性和可靠性，以及实验间和实验内的差异。
统计学：
1. 研究统计方法和理论：统计学是对统计方法和理论进行研究和发展的学科。
它研究随机变量、概率论、统计推断、假设检验等统计基本概念和方法，探索它们的数学性质和应用范围。
2. 统计推断和决策：统计学帮助人们通过概率和统计分析，推断总体的特征和参数，基于样本得出结论和决策。
它在科学研究、政策制定、市场预测等方面发挥重要作用。
3. 建立模型和预测：统计学提供了建立和验证模型的方法，通过收集数据并拟合模型，预测和解释现象。
例如，将统计学应用于经济学领域，可以建立经济模型，并预测市场趋势和经济走势。
无论是应用统计学还是统计学，都主要利用统计方法和理论来处理和分析数据，以获得有关数据背后规律的知识，并为决策和预测提供依据。
它们在各个学科和领域中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
应用统计学(ppt 23页)
（4）离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望（均值）代表了X 概率分布的集中趋势，是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质： E(C) = C，C为常数；E(CX) = C E(X)；E(XY) = E(X) E(Y) ； 若X与Y相互独立，则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p；二项分布X的均值E(X) = np； Poisson分布X的均值E(X) = t；几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况，即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质： D(C) = 0，C为常数；D(CX) = C2 D(X)； 若X与Y相互独立，则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布（贝努里分布，或（0，1）分布） 分布律：P{X=1}= p，P{X=0}= q =1- p
分布函数：
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布（n重贝努里分布）B(n, p)：相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律： B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象，研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知，且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果，结果不能够预
统计的基本概念与性质总结
统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。
在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。
本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。
一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学中的基本概念。
在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。
二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。
参数和统计量是统计学中的重要概念。
参数可以通过样本统计量的估计得到。
三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。
四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。
频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。
五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。
六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。
标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。
标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。
七、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。
相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。
八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。
它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。
假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。
九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。
统计学中的基本概念及其应用
统计学中的基本概念及其应用统计学是一个跨学科的领域，它涵盖了数学、计算机科学、物理学、生物学等各个领域。
统计学是一门应用性极强的学科，它的研究对象是数据及其背后的规律。
数据是现代社会中不可或缺的一部分，实践上，我们需要从数据中获得有用的信息，进而作出各种决策。
而统计学的作用就是帮助我们从数据中提取出有用信息，并对这些信息进行有效的分析和解释。
一. 基本概念1.1 样本和总体在统计学中，我们常常需要研究某一特定群体的某些属性，例如身高、体重、薪资等等。
这个群体可以是一个国家的居民，一所学校的学生，一家公司的员工，或者某一个地区的客户。
我们将研究对象称为总体。
而为了研究总体，我们需要采集可行的样本，即从总体中随机抽取一部分观察对象，这些被选中的对象组成了我们的样本。
样本应该是总体的一个代表，这样在分析样本数据的时候，我们才能够得到对于整个总体的合理推断。
1.2 参数和统计量在样本数据的分析中，我们通常需要对样本数据的某些特征进行度量，例如平均数、标准差等等。
这些度量称为统计量。
统计量主要分为两种：描绘位置的统计量和描绘变异性的统计量。
描绘位置的统计量包括平均数、中位数、众数等等；描绘变异性的统计量包括标准差、方差等等。
参数是总体特征的度量，例如总体均值、总体方差等等，而统计量是样本特征的度量。
在某些情况下，我们可以直接得到总体参数的值；在其他情况下，我们需要通过样本统计量来估计总体参数的值。
二. 统计学的应用2.1 假设检验假设检验是统计学中最基本的方法之一，它用于检验一个假设是否符合实际情况。
在假设检验中，我们提出一个假设，然后利用样本数据对这个假设进行检验。
假设检验通常分为以下步骤：提出假设、选择检验方法、计算检验统计量、设定显著水平、进行统计推断及结论。
假设检验广泛应用于社会科学、生物医学、工程学等领域。
例如，我们可以用假设检验来评估一种新药物是否有效、评估一个广告是否能够提高产品销售量。
2.2 线性回归线性回归是统计学中一个重要的应用领域，它用于建立一个解释变量与一个或多个响应变量之间的关系。
统计学名词解释汇总
统计学名词解释汇总概述本文档收集了一些常见的统计学名词解释，旨在帮助读者更好地理解统计学领域中的相关概念和术语。
名词解释1. 总体（Population）: 指研究对象的全体，包括对研究感兴趣的所有个体或单位。
总体（Population）: 指研究对象的全体，包括对研究感兴趣的所有个体或单位。
2. 样本（Sample）: 从总体中选取的一部分个体或单位，用来代表整个总体进行研究。
样本（Sample）: 从总体中选取的一部分个体或单位，用来代表整个总体进行研究。
3. 抽样（Sampling）: 从总体中选取样本的过程，可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。
抽样（Sampling）: 从总体中选取样本的过程，可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。
4. 参数（Parameter）: 描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。
参数（Parameter）: 描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。
5. 统计量（Statistic）: 根据样本数据计算得出的数值，用来代表总体参数的估计。
统计量（Statistic）: 根据样本数据计算得出的数值，用来代表总体参数的估计。
6. 标准差（Standard Deviation）: 描述数据集合离散程度或波动性的度量，是方差的平方根。
标准差（Standard Deviation）: 描述数据集合离散程度或波动性的度量，是方差的平方根。
7. 假设检验（Hypothesis Testing）: 根据样本数据来统计推断总体参数的过程，包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。
假设检验（Hypothesis Testing）: 根据样本数据来统计推断总体参数的过程，包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。
8. 置信区间（Confidence Interval）: 用于对总体参数的估计范围进行区间估计，根据样本数据计算得出。
置信区间（Confidence Interval）: 用于对总体参数的估计范围进行区间估计，根据样本数据计算得出。
统计学基本概念与方法
统计学基本概念与方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中起着重要的作用。
本文将介绍统计学的基本概念和常用方法，帮助读者了解统计学在实际生活和研究中的应用。
一、统计学的基本概念统计学的基本概念包括总体、样本、变量和数据。
总体是指我们要研究的整体，可以是人口、产品或其他感兴趣的对象。
样本是从总体中选取的一部分个体，通过对样本的统计分析，我们可以推断出总体的特征。
变量是研究对象中具有可测量或可记录的特征。
变量可以是定量的，如身高、体重，也可以是定性的，如性别、职业等。
数据是指对变量进行观察或测量得到的信息，可以是数字或文字形式。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示的，可以进行数学运算和统计分析。
而定性数据通常是描述性的，无法进行数值运算。
二、基本统计方法统计学中常用的基本方法包括描述统计和推断统计。
1. 描述统计描述统计通过收集、整理和总结数据来描述和分析问题。
常见的描述统计方法有：（1）测量中心趋势：通过计算平均数、中位数和众数来描述数据的集中程度。
（2）测量离散程度：通过计算极差、方差和标准差来描述数据的离散程度。
（3）数据分布：通过绘制直方图、散点图或箱线图等图形来展示数据的分布情况。
2. 推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断和判断的方法。
常见的推断统计方法有：（1）参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，如均值、比例等。
（2）假设检验：通过对样本数据进行假设检验来判断总体参数是否符合某种假设。
（3）相关与回归分析：通过分析变量之间的相关性和建立回归模型来探究变量之间的关系。
三、统计学在实际应用中的重要性统计学在各个领域中具有重要的应用价值。
下面以几个典型实例为例进行说明：1. 财务管理：企业通过统计学方法对财务数据进行分析，帮助做出财务决策和预测未来发展趋势。
2. 医学研究：统计学在医学研究中起着至关重要的作用，例如临床试验的设计和数据分析。
3. 市场调研：通过统计学方法对市场调研数据进行分析，可以了解消费者需求和市场趋势，从而指导产品开发和营销策略。
统计整理的概念和程序
一、统计整理的概念
统计调查取得的大量原始资料，只能反映总体单位个体 特征，是分散的、不系统的，属于反映事物表面现象和 外部联系的感性材料。
搜集的原始资料即使是十分丰富、正确和详尽的，如果 不按科学的原则和方法进行加工整理，或者整理不当， 可能使丰富的材料失去其价值，也不可能进行科学的统 计分析。
统计学
一、统计整理的概念
统计整理就是根据统计研究的目的和任务，将调查取得的 大量原始资料进行科学的分类（或分组）、汇总，为统计 分析提供条理化、系统化的综合统计资料的工作过程。
有时，为了特定的目的，对已经整理过的统计资料（即 次级资料）进行加工，以满足统计分析的要总体，即
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二、统计整理的程序
统计整理按以下程序进行： （一）对调查资料的审核 （二）统计分组 （三）统计汇总 （四）编制统计表
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二、统计整理的程序
（一）对调查资料的审核 为了确保统计工作的质量，在统计整理过程中首先要做
好原始资料的审核工作。 主要包括以下几点： 1. 准确性审核 2．完整性审核 3．及时性审核 4．适用性审核
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二、统计整理的程序
（二）统计分组 只有按照最基本的、最能说明问题本质特征的统计分组
和相应的统计指标对统计资料进行加工整理，才能对被 研究的社会经济现象进行准确的数量描述和数量分析， 因此，统计分组是统计整理的基础，分组科学与否直接 影响到统计整理工作的质量。
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二、统计整理的程序
（三）统计汇总 选择适当的汇总组织形式和技术方法，按分组要求对原
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二、统计整理的程序
统计整理既有理论性的问题，又有综合汇 总的技术问题，是一项细致的工作。
正确制订整理纲要（或称汇总方案）是保 证统计整理有计划、有组织地进行的依据。
应用统计学第2章 数据的搜集与整理
掌握数掌握数据的测量尺度及常用类型； 了解统计数据搜集的意义； 掌握统计分组、分配数列的编制方法； 掌握数据图表展示方法。
本章教学目的
第2章 数据的搜集与整理
第2章
统计分组、分配数列的编制方法数据图表展示方法
本章重点和难点
第2章 数据的搜集与整理
第2章
2.4 分配数列
第2章
1．列表法
2.4 分配数列
2.4.3 品质分配数列的表示方法
第2章
2．图示法(1)条形图。条形图是指用宽度相同、高度不同的条形来表示数据变化的图形。条形图可以横向展示，也可以纵向展示，纵向展示时又称柱形图。
2.4.3 品质分配数列的表示方法
2.4 分配数列
第2章
2．图示法(2)饼图。饼图是用圆形及圆形面积的大小来表示数据数值大小的图形。饼图通常用来表示研究总体中各个组成部分的比例分布，对于结构性的研究问题非常实用。
2.5.2 统计表的分类
2.5 统计表
第2章
2．分组表 统计表的主词按照某种标志进行分组后所形成的表称为分组表，利用分组表可以展示统计总体不同现象的特征，说明各个分组之间的内部结构和相互关系，如表2-13所示。
2.5.2 统计表的分类
2.5 统计表
第2章
3．复合表统计表的主词按照两个或两个以上的标志进行分组的表称为复合表，如表2-14所示。
2.1.1 数据的测量尺度
第2章
2.1 数据的测量尺度与常用类型
第2章
1．绝对数、相对数和平均数绝对数是数据最基本的表现形式，是其他数据指标形成的基础。相对数反映了研究对象的相对水平，由两个相互联系的绝对数的对比而得到。平均数反映了研究对象的总体表现水平，是一个抽象了的研究对象总体各单位在某一数量标志下的表现差异，表示研究对象的总体各单位的一般水平，而不是某个单位的具体水平。
《应用统计学》课件
相关性、回归分析和假设 检验
分析数据之间的相关性、进行回 归分析和假设检验来得出结论。
推断统计学
1
基本概念和原理
理解推断统计学的基本概念和原理，如
参数估计和置信区间
2
抽样和总体参数估计。
使用样本数据进行总体参数估计，并构
建置信区间来推断总体特征。
3
假设检验和错误控制
进行假设检验来验证研究假设，并控制
《应用统计学》PPT课件
应用统计学是一门关于数据分析和决策的重要学科。这个PPT课件将帮助您了 解统计学的基本概念和应用领域。
统计概论
定义和背景
了解统计学的定义、发展历史和实践背景。
分类和基本概念
介绍统计方法的分类以及基本概念，如总体和 样本等。
重要性和应用领域
探究统计学在各行各业中的重要性和广泛应用。
常见问题解决方法
解决统计软件中常见问题的技巧和方法，如运 行错误和数据不一致。
总结
课程总结和回顾
小结和建议
总结课程的重点内容和学习成果， 回顾学生们所学到的知识。
提供对学生们的小结和进一步学 习的建议，以便巩固知识和提升 技能。
课程反馈和意见收集
邀请学生们提供对课程的反馈和 意见，以便不断改进教学和内容。
方差分析和实验设计
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犯错的概率。
使用方差分析和实验设计来比较不同组 之间的差异和效果。
统计软件应用概述和分类Fra bibliotek了解统计软件的基本概述和常见分类，如SPSS、 Excel和R等。
数据输入和数据处理
掌握统计软件中的数据输入和数据处理技巧， 如数据清洗和变量转换。
安装和使用
学习如何安装和使用统计软件来进行数据分析 和结果展示。
统计基本概念
统计基本概念统计是一门研究数据收集、分析和解释的科学，广泛应用于各个领域，包括经济学、社会学、生物学等。
统计的基本概念对于我们理解和运用统计学至关重要。
本文将介绍一些统计学中常用的基本概念。
1. 总体和样本在统计学中，所研究的对象称为总体。
总体可以是一个人群、一个国家，也可以是一组物品等。
由于总体往往较大，不可能对其进行全面的研究，因此我们需要从总体中选取一部分作为研究对象，这部分被称为样本。
样本的特征可以代表整个总体，通过对样本的统计分析，可以推断出总体的特征。
2. 参数和统计量统计学中常常关注总体的某些特征，比如均值、方差等。
总体的特征称为参数，用符号表示。
然而，由于总体往往无法取得，我们无法直接计算参数的值。
为了研究总体的特征，我们通过样本来间接估计参数的值。
样本的特征称为统计量，用符号表示。
通过分析样本的统计量，我们可以推断出总体的参数。
3. 数据类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示的，可以进行数值计算，如身高、体重等。
定性数据是用描述性词语表示的，不能进行数值计算，如性别、颜色等。
根据数据类型的不同，我们采用不同的统计方法进行分析。
4. 抽样和抽样误差在进行统计研究时，我们需要从总体中选取一部分样本作为代表。
这个过程称为抽样。
合理的抽样方法可以尽量保证样本的代表性。
然而，由于样本只是总体的一个子集，样本统计量与总体参数之间会存在差异，这种差异称为抽样误差。
通过对抽样误差的估计，我们可以评估样本数据对总体的代表性。
5. 频数和频率在统计学中，频数是指某一特征出现的次数。
频数可以用来描述一个离散变量的分布情况。
频率是指某一特征出现的相对次数，即频数除以样本容量。
频率可以用来描述一个离散变量或连续变量的分布情况。
通过对频数或频率的统计分析，我们可以揭示数据的分布规律。
6. 中心趋势和变异程度在统计学中，中心趋势是指数据集中的一个代表值。
常见的中心趋势指标包括平均数、中位数和众数。
应用统计学概念整理
应用统计学概念整理第一章：导论1.只能归类于某一类别的非数字型数据称为分类数据2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为顺序数据3.按数字尺度测量的观测值称为数值型数据4.包含所研究的全部个体的集合称为总体5.从总体中抽取的一部分的元素的集合称为样本6.用来描述总体特征的的概括性数字度量称为参数7.用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量8.说明事物类别的一个名称称为分类变量9.说明事物有序类别的一个名称称为顺序变量10.说明事物数字特征的一个名称称为数值型变量11.只能取可数值的变量称为离散型变量12.可以在一个或多个区间中取任何值的变量称为连续型变量第二章:数据收集1.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，称为抽样调查.2.为特定目的而专门组织的全面调查称为普查3.按照国家有关法律规定,自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本数据的调查方式称为统计报表第三章：数据的图表展示1.落在某一特定类别或组中的数据个数，称为频数2.把各个类别及其落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表示出来，称为频数分布3.一个样本或总体中各个部分的数据与全部数据之比，称为比例4.将比例乘以100得到的数值，称为百分比或百分数，用%表示5.样本或总体中各不同类别数值之间的比值，称为比率6.分类数据的图示:条形图，pareto图，对比条形图，饼图7.将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数称为累计频数8.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为累计频率9.顺序数据的图示:累计频数分布图，环形图10.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称为数据分组11.分组后的数据称为分组数据12.把变量值作为一组称为单变量值分组13.将全部变量值一次划分为若干个区间,并将这一区间的变量值作为一组，称为组距分组14.在组距分组中，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限15.一个组的上限与下限的差称为组距16.各组组距相等的组距分组称为等距分组17.各组组距不相等的组距分组称为不等距分组18.每一组的下限和上限之间的重点值称为组中值19. 用矩形的宽度和高度即面积来表示频数分布的图形称为直方图20. 由茎和叶两部分组成的,反应原始数据分布的图形称为茎叶图21. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的，反应原始数据分布的图形，称为箱线图第四章：数据的概括性度量1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度称为集中趋势 2.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4.低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据 5.层次由低到高：分类—顺序-数值型 6.一组数据中出现频数最多的变量值，称为众数 7.一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为中位数 8.一组数据排序后处于中间位置上的变量值，称为中位数 9.一组数据排序后处于25％和75％位置上的值称为四分位数 10.一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数 11.N 个变量值乘积的n 次平方根，称为几何平均数 12.数据分布的另一个重要特征 13.离中趋势反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度) 14.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 15.不同类型的数据有不同的离散程度测度值 16.非众数组的频数占总频数的比率，称为异众比率 17.上四分位数与下四分位数之差，称为四分位差，也称为内距或四分间距 18.一组数据的最大值与最小值只差称为极差，用R 表示 19.各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，称为平均差,叶也称为平均绝对离差 20.各变量值与其平均数离差平方的平均数称为方差 21.方差的平方根称为标准差 22. 变量值与其平均数的离差除以标准差后的值，称为标准分数，也成为标准化值或z 分数 数据类型品质数据汇总表条形图饼图环形图数值型数据原始数据茎叶图箱线图分组数据直方图折线图时序数据线图多元数据散点图气泡图雷达图23.对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式,至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。
应用统计学 知识点考点汇总
SA
SA r 1
FA
SA SE
因素 B S B
s1
SB
SB s1
FB
SB SE
交互作用 S AB (r 1)(s 1)
S AB
(r
S AB 1)(s 1)
F A B
S AB SE
误 差 SE
rs(t 1)
SE
SE rs(t 1)
总 和 ST
rst 1
表2 无交互作用的双因素方差分析表
第十章 指数
1.指数的概念、性质 2.总指数的编制
拉氏指数、 帕氏指数
简单指数、加权综合指数（质量指标综合指数、数 量指标综合指数）、加权平均指数
3.消费价格指数的编制和使用
消费价格指数、实际收入、货币购买力
4.指数基期改换的方法
5.总量指标变动的因素分析
• 两因素分析
销售额指数＝拉氏销售量指数 ×帕氏价格指数
第四章 集中趋势和离中趋势
1.集中趋势的计量 算术平均、加权算术平均、中位数、众数、
分位数、几何平均数、调和平均数等的计算；（注 意应用条件及分组数据的计算）
均值、中位数、众数之间的关系（数量、位置） 2. 离中趋势的计量
极差、方差和标准差、变异系数、四分位差、 异众比率、平均差系数等的计算
• Chebishev定理：
一元线性回归模型、假定条件、参数估计（最小二乘法）
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应用统计学概念整理第一章：导论1.只能归类于某一类别的非数字型数据称为分类数据2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为顺序数据3.按数字尺度测量的观测值称为数值型数据4.包含所研究的全部个体的集合称为总体5.从总体中抽取的一部分的元素的集合称为样本6.用来描述总体特征的的概括性数字度量称为参数7.用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量8.说明事物类别的一个名称称为分类变量9.说明事物有序类别的一个名称称为顺序变量10.说明事物数字特征的一个名称称为数值型变量11.只能取可数值的变量称为离散型变量12.可以在一个或多个区间中取任何值的变量称为连续型变量第二章：数据收集1.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，称为抽样调查。
2.为特定目的而专门组织的全面调查称为普查3.按照国家有关法律规定，自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本数据的调查方式称为统计报表第三章：数据的图表展示1.落在某一特定类别或组中的数据个数，称为频数2.把各个类别及其落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表示出来，称为频数分布3.一个样本或总体中各个部分的数据与全部数据之比，称为比例4.将比例乘以100得到的数值，称为百分比或百分数，用%表示5.样本或总体中各不同类别数值之间的比值，称为比率6.分类数据的图示：条形图，pareto图，对比条形图，饼图7.将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数称为累计频数8.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为累计频率9.顺序数据的图示：累计频数分布图，环形图10.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称为数据分组11.分组后的数据称为分组数据12.把变量值作为一组称为单变量值分组13.将全部变量值一次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组，称为组距分组14.在组距分组中，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限15.一个组的上限与下限的差称为组距16.各组组距相等的组距分组称为等距分组17.各组组距不相等的组距分组称为不等距分组18.每一组的下限和上限之间的重点值称为组中值19. 用矩形的宽度和高度即面积来表示频数分布的图形称为直方图 20. 由茎和叶两部分组成的，反应原始数据分布的图形称为茎叶图21. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的，反应原始数据分布的图形，称为箱线图第四章：数据的概括性度量1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度称为集中趋势2. 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据5. 层次由低到高：分类-顺序-数值型6. 一组数据中出现频数最多的变量值，称为众数7. 一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为中位数 8. 一组数据排序后处于中间位置上的变量值，称为中位数 9. 一组数据排序后处于25%和75%位置上的值称为四分位数 10. 一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数 11. N 个变量值乘积的n 次平方根，称为几何平均数 12. 数据分布的另一个重要特征13. 离中趋势反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度) 14. 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 15. 不同类型的数据有不同的离散程度测度值16. 非众数组的频数占总频数的比率，称为异众比率17. 上四分位数与下四分位数之差，称为四分位差，也称为内距或四分间距 18. 一组数据的最大值与最小值只差称为极差，用R 表示19. 各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，称为平均差，叶也称为平均绝对离差 20. 各变量值与其平均数离差平方的平均数称为方差 21. 方差的平方根称为标准差22.变量值与其平均数的离差除以标准差后的值，称为标准分数，也成为标准化值或z 分数数据类型品质数据汇总表条形图饼图环形图数值型数据原始数据茎叶图箱线图分组数据直方图折线图时序数据线图多元数据散点图气泡图雷达图23.对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式，至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。
其中k是大于1的任意值，但不一定是整数24.一组数据的标准差与其相应的平均数之比，称为离散系数25.数据分布的不对称性称为偏态26.对数据分布不对称性的度量值，称为偏态系数27.数据分布的平峰或尖峰程度，称为峰态28.对数据分布峰态的度量值称为峰态系数，记做K29.第五章：概率与概率分布1.对一个或多个试验对象进行一次观察或测量的过程，称为一次试验2.试验的结果称为事件3.不能被分解为其他事件组合的基本事件，称为简单事件4.随机事件(random event)：每次试验可能出现也可能不出现的事件5.必然事件(certain event)：每次试验一定出现的事件，用表示6.不可能事件(impossible event)：每次试验一定不出现的事件，用表示7.一项试验所有可能结果的集合称为样本空间8.事件A的概率是对事件A在试验中出现的可能性大小的一种度量，介于0和1之间的一个值9.在试验中，两个事件有一个发生时另一个就不能发生，称这两个事件为互斥事件10.非负性：对任意事件A，有0 P(A) 111.规范性：必然事件的概率为1；不可能事件的概率为0。
即P ( ) = 1；P ( ) = 012.可加性：若A与B互斥，则P ( A∪B ) = P ( A ) + P ( B )，推广到多个两两互斥事件A1，A2，…，An，有P ( A1∪A2 ∪…∪An) = P ( A1 ) + P (A2 ) + …+ P (An )13.A发生或者B发生的事件，称为A与B的并14.在事件B已经发生的条件下，求事件A发生的概率，称这种概率为事件B发生条件下事件A发生的条件概率，记为15.一个事件的发生与否并不影响另一个事件发生的概率，则称两个事件独立16.某次试验结果的数值型描述，称为随机变量17.只能取有限个或可数个值的随机变量，称为离散型随机变量18.可以去一个或多个区间中任何值的随机变量称为连续型随机变量19.离散型随机变量的概率分布：列出离散型随机变量X的所有可能取值，列出随机变量取这些值的概率，通常表格来表示20.离散型随机变量的数学期望：在离散型随机变量X的一切可能取值的完备组中，各可能取值xi与其取相对应的概率pi乘积之和，描述离散型随机变量取值的集中程度，计算公式为：21.离散型随机变量的方差：随机变量X的每一个取值与期望值的离差平方和的数学期望，记为D(X)，描述离散型随机变量取值的分散程度，计算公式为二项分布：进行n次重复试验，出现“成功”的次数的概率分布称为二项分布，设X为n 次重复试验中事件A出现的次数，X 取x的概率为22.泊松分布：用于描述在一指定时间范围内或在一定的长度、面积、体积之内每一事件出现次数的分布— 给定的时间间隔、长度、面积、体积内“成功”的平均数e = 2.71828x —给定的时间间隔、长度、面积、体积内“成功”的次数23.用于描述在一指定时间范围内或在一定的长度、面积、体积之内每一事件出现次数的分布24.用于描述在一指定时间范围内或在一定的长度、面积、体积之内每一事件出现次数的分布第六章：抽样与抽样分布1. 简单随机抽样：从总体N 个单位中随机地抽取n 个单位作为样本，使得每一个容量为n 样本都有相同的机会(概率)被抽中2. 系统抽样：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3. 分层抽样：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4. 整群抽样：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5. 多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查6. 总体分布：总体中各元素的观测值所形成的相对频数分布，称为总体分布7. 从总体中抽取一个容量为n 的样本由这n 个观测值形成的相对频数分布，称为样本分布8.某个样本统计量的抽样分布，从理论上来说就是在重复选取容量为n 的样本使，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布9.样本均值的抽样分布：在重复选取容量为n的样本时，由样本均值的所有可能取值形成的相对频数分布10.当总体服从正态分布N(μ,σ2)时，来自该总体的所有容量为n的样本的均值⎺x也服从正态分布，⎺x的数学期望为μ，方差为σ2/n。
即⎺x～N(μ,σ2/n)11.中心极限定理：从均值为μ，方差为σ2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ，方差为σ2/n的正态分布12.13.样本统计量的抽样分布的标准差，称为统计量的标准误，也称为标准误差14.当计算标准误时涉及的总体参数未知时，用样本统计量代替计算的标准误，称为估计的标准误15.在重复选取容量为n的样本时，由样本比例的所有可能取值形成的相对频数分布，称为样本比例的抽样分布16.在重复选取容量为n的样本时，由样本方差的所有可能取值形成的相对频数分布，称为样本方差的抽样分布17.在两个总体中，分别独立地抽取容量为n1和n2的样本，在重复选取容量为n1和n2的样本时，由两个样本均值之差的所有可能取值形成的相对频数分布，称为两个样本均值的抽样分布18.在两个服从二项分布总体中，分别独立地抽取容量为n1和n2的样本，在重复选取容量为n1和n2的样本时，由两个样本比例之差的所有可能取值形成的相对频数分布，称为两个样本比例的抽样分布19.在两个正态总体中，分别独立地抽取容量为n1和n2的样本，在重复选取容量为n1和n2的样本时，由两个样本方差比的所有可能取值形成的相对频数分布，称为两个样本方差比的抽样分布第七章：参数估计的一般问题1.2.估计量：用于估计总体参数的随机变量3.4.点估计：用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值5.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，该区间由样本统计量加减估计误差而得到6.置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平7.将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平8.无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数9.有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效10.一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数11.当用原始数据构建置信区间时，置信区间的计算结果应保留的小数点位数要比原始数据中使用的小数点多一位12.单个总体参数的区间估计13.两个总体参数的区间估计第八章：假设检验1.对总体参数的具体数值所作的陈述称为假设或称为统计假设2.先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程，称为假设检验3.通常将研究者想收集证据给予支持的假设称为备择假设，或称为研究假设4.通常将研究者想收集证据给予反对的假设称为原假设，或称为研究零假设5.备择假设没有特定的方向性，并含有符号“不等于”的假设检验，称为双侧检验或双尾检验6.备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<”的假设检验，称为单侧检验或单尾检验7.备择假设的方向为“<”，称为左侧检验备择假设的方向为“>”，称为右侧检验8.9.第Ⅰ类错误(弃真错误)原假设为正确时拒绝原假设，第Ⅰ类错误的概率记为被称为显著性水平10. 2.第Ⅱ类错误(取伪错误)，原假设为错误时未拒绝原假设，第Ⅱ类错误的概率记为(Beta)11.检验统计量：根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量12.13.14.15.能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合称为拒绝域16.根据给定的显著性水平确定的拒绝域的边界值，称为临界值17.P值：如果原假设为真，所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率18.决策规则：若p 值<a , 拒绝 H 019. 一个总体参数的检验总体均值的检验两个总体参数的检验两个总体均值检验方法总结n x z σμ0-=章末总结。