数据与统计 DATA AND STATISTICS
数据统计分析管理程序(中英文)
数据统计分析管理程序Data Statistics and Analysis Management Procedure（IATF16949-2016）1.目的 Objective制定本程序是为了对适当的数据进行确认、收集和分析，找出质量管理体系中需要持续改进的地方并进行改进，以证实质量管理体系的充分性、适宜性和有效性。
Confirm, collect, and analyze appropriate data to improve the quality management system to keep the adequacy, feasibility and effectiveness of the quality management system.2.适用范围 Applicable Scope适用于在公司质量管理体系运作过程中，各部门对质量目标、过程指标等相关数据的确认、收集和分析。
Be applied to confirming, collecting and analyzing the related data of process performance and quality objective in company quality management system operation.3. 职责 Responsibilities3.1. 管理者代表负责推广有关统计技术及分析方法；The representative of the managers shall promote the related statistical techniques and analysis methods.3.2. 各部门负责选择和正确使用适当的分析方法和统计技术，对各种质量问题进行调查、分析，并做出相应的纠正和预防措施；Each department shall rightly use the appropriate analysis methods and statistical techniques to research and analyze the quality problems and implement the corresponding corrective and preventive actions.3.3. 管理者代表负责监督数据分析的应用效果，品质部负责协助。
漫谈统计学与数学的关系
4.5
报纸
10
0.050
5.0
路牌
2
0.010
1.0
推断统计
1. 内容
•总体
▪ 参数估计
▪ 假设检验
2. 目的
▪ 对总体特征作出
推断
•样
本
描述统计与推断统计的关系
•概率论
•（包括分布理论、大数定 律和中心极限定理等）
•反映客观 现象的数
据
•样本数 据
•总体数 据
•描述统计
•（统计数据的搜集、 整理、显示和分析等）
•按收集方法
•按时间状况
•分 •顺 •类 •序 •数 •数 •据 •据
•数 •值 •型 •数 •据
•观 •测 •数 •据
•实 •验
•计••数据量
•时
•间
•截
•序 •面
•列
•数
•数
•据
•据
•统计测量尺度的种类：
1.收集数据 Collecting Data 例，问卷调查Survey 2.演示数据 Presenting Data 例，图表Charts & Tables 3.刻划数据 Characterizing Data 例，平均值Average 4. 分析数据 Data Analysis
统计数据的内在规律
（一些例子）
1. 正常条件下新生婴儿 的性别比为107:100.
2. 投掷一枚均匀的硬币 ，出现正面和反面的 频率各为1/2；投掷一 枚骰子出现1～6点的 频率各为1/6
3. 农作物的产量与施肥 量之间存在相关关系
统计数据的内在规律 从大量实
（你知道的例子—讨论）
验(观察)数 据中利用统
计方法探索
STATA统计软件操作
Log(记录文件窗口)、Viewer(帮助窗口)、Results(分析结 果窗口)、Do-file Editor(编程窗口)、Data Editor(数据编辑 窗口)、Data Browse(数据浏览窗口)、Clear-moreCondition(显示更多结果)、Break(不要显示更多结果)。
名称”，keep（变量）。
数据的合并
（系统变量）
关于系统变量：_merge，它的取值限于
1＝观察值仅来自主要数据，使用数据没有匹配的样本， 2＝观察值仅来自使用数据，主要数据没有匹配的样本， 3＝观察值来自于主要数据和使用数据。
若使用update选项，还会有：
4＝观察值来自于主要数据和使用数据，且主要数据的 缺失值得到更新，
矩阵图。
生成x1、x2、x3的矩阵图，只显示一半：graph matrix x1 x2 x3, half 将图形x1和x2合并：graph combine x1 x2
区间估计
单个总体均值的区间估计：
求多个变量的置信区间，对变量的数目没限制： ci x1 x2 x3。
eg：bysort urban: ci x1 x2 x3 if age>14. mean x1 x2 x3，输出均值、标准误和95%的置信
区间。 按变量e分类来求取a、b、c三个变量的区间估
计：mean a b c，over（e）
区间估计
单个总体比例的区间估计
计算a这个二分变量的比例、标准误和95%的置 信区间：proportion a。
按b分类来计算a这个二分变量的区间估计： proportion a，over（b）。
egen avg＝rmean(b c)
生成标准数值：
SAS数据分析与统计
一、数据集的建立1.导入Excel数据表的步骤如下：1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select importtype）。
2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。
然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。
（注意Excel文件要是2003的！！）3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。
4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。
2.用INSIGHT创建数据集1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值（注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！）3）数据集的保存:•“文件”→“保存”→“数据”；•选择保存的逻辑库名，并输入数据集名；•单击“确定”按钮。
即可保存新建的数据集。
3.用VIEWTABLE窗口建立数据集1）打开VIEWTABLE窗口2）单击表头顶端单元格，输入变量名3）在变量名下方单元格中输入数据4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…4.用编程方法建立数据集DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/（用于DATA步的其它语句）Cards； /*数据行的开始*/[数据行]； /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子：data=数据集名字;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如名字，性别，科目等等)cards;rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！）louise 409 110gina 474 110mimi 410 106alice 411 106brenda 414 106brenda 414 105david 438 141betty 464 141holly 466 140;proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！二、基本统计分析1.用INSIGHT计算统计量1）在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”“Interactive Data Analysis（交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。
statistic用法
statistic用法Statistic是一个英语单词，它的意思是“统计学”，也可以指“统计数据”。
在日常生活中，我们经常会用到Statistic这个词，尤其是在工作或学习中需要进行数据分析和处理的时候。
下面将详细介绍Statistic的用法。
一、作为名词使用1.1 指统计学Statistic作为名词时，最常见的用法是指“统计学”。
例如：- Statistics is a branch of mathematics that deals with the collection, analysis, interpretation, presentation, and organization of data.（统计学是数学的一个分支，它涉及数据的收集、分析、解释、展示和组织。
）- He has a degree in statistics.（他拥有一份统计学学位。
）1.2 指统计数据Statistic还可以指“统计数据”。
例如：- The statistic shows that the unemployment rate has increased by 2% in the last quarter.（这个统计数据显示，上个季度失业率增加了2%。
）- According to the statistics, the number of tourists visiting this city has doubled in the past year.（根据统计数据，去年来访该市的游客数量翻了一番。
）二、作为形容词使用Statistic还可以作为形容词使用，表示“统计的”、“统计学的”。
例如：- The statistic analysis of the data reveals some interesting patterns.（对数据进行的统计分析揭示了一些有趣的模式。
）- She is a statistician who specializes in statistical modeling.（她是一位专门从事统计建模的统计学家。
统计学基础第一讲 统计和统计数据 中国人民大学权威版本
School of Statistics, Renmin University of China
4
课程简介：推荐书目*
• 贾俊平，2012，统计学，北京：中国人民大学出版社 • 吴喜之，2013，统计学：从数据到结论，人大社 • McClave, James et al, 2010, Statistics for Business and
（建议从教材每章“思考与练习”中随机选取2-3个题目练习）
• 通过实际操作熟悉Excel和/或SPSS统计软件 • 注意观察身边事例（报刊、网络）
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9
内容
• 简介 • 概念 • 数据 • 软件
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统计学基础
第一讲：统计和统计数据
School of Statistics, Renmin University of China
甄峰
中国人民大学统计学院 2015年3月
1
学习目标
• 什么是统计 • 描述统计和推断统计的关系 • 数据的分类 • 统计指标及其要素
School of Statistics, Renmin University of China
And so on
15
基本概念：统计学-应用举例1
• 对失业农民工数量的调查：农业部2009年2月完成的一次 抽样调查显示，春节前返乡农民工约占总数的38.5%。其 中，60.4%的农民工是正常春节回家探亲，他们在城市的 工作仍保留，节后会回去正常上班。剩余39.6%的农民工 则属于失去工作或还没找到工作而提前返乡。据此测算， 失业返乡农民工约占农民工总量的15.3%，即约2000万人。
爱丁堡大学计算机科学本科专业
留学监理服务网
算法和数据结构 编译技术 可计算性和棘手问题 计算机系统结构 计算机设计 数据库系统 语言的语义和执行 操作系统 对象和组件的软件工程 计算机安全 计算机通信与网络 初级应用机器学习 逻辑编程 第4年 荣誉学位的项目（情报学） 选8门 高级数据库 通信和并发 计算复杂性 计算机代数 计算机图形学（10 级） 并行编程语言和系统（10 级） 并行结构（10 级） 查询和存储 XML 生物信息学 2 应用数据库 生物信息学 1 算法博弈论及其应用 分布式数据库 并行算法设计与分析 概率建模和推理
院系介绍
爱丁堡大学分设三大学院（College），分别是：人文与社会科学院、科学与工程学院、医学 与兽医学院，三大学院下设有22个小学院（School），包括商学院、工程学院、经济学院、 医学院、法学院、社科学院、信息学院、生物 化学学院等。其中，经济学 、人类学、社会学、 建筑学、土木工程、电子工程学、化学、计算机科学、法律、地质 学、数学和统计学、物理 学、银行与风险学、细胞和分子生物学是爱丁堡大学的热门专业。
建筑系
£11200 约合11万 (人民币)
园林建筑学 Landscape Architecture
文学学 3,4
士,硕士
爱丁堡艺术 每年 学院 秋季 建筑与园林
建筑系
£11200 约合11万 (人民币)
情报学（5 年本硕连读） MInf Informatics
£15850
每年
5 硕士
信息学院 约合16万
园林建筑学本硕连读 Hons Landscape Architecture
人工智能 Artificial Intelligence 认知科学 Cognitive Science 计算机科学 Computer Science 计算机科学工程 Computer Science 软件工程 Software Engineering 数学与统计 Mathematics & Statistics 经济与统计学本硕连读 Hons Economics and Statistics 图形设计 Graphic Design 室内设计 Interior Design 产品设计 Production Design 会计与金融 Accounting and Finance 经济学
高二英语学科研究报告数据分析单选题50题
高二英语学科研究报告数据分析单选题50题1.The researcher analyzed a large amount of _____.Which one is correct?A.data rmation C.news D.knowledge答案：A。
data 是数据，通常指通过观察、测量等方式收集到的事实或数字；information 是信息，强调的是有意义的内容；news 是新闻；knowledge 是知识。
在这个语境中，研究者分析的是大量的数据，所以选A。
2.The report presents a detailed _____ of the experiment results.A.analysis B.explanation C.description D.summary答案：A。
analysis 是分析；explanation 是解释；description 是描述；summary 是总结。
报告中呈现的是对实验结果的详细分析，所以选A。
3.The study collected various kinds of _____.A.samples B.statisticsC.examplesD.cases答案：B。
samples 是样本；statistics 是统计数据；examples 是例子；cases 是案例。
研究中收集的是各种统计数据，所以选B。
4.The data shows a clear _____ between two variables.A.connectionB.relationshipC.linkageD.correlation答案：D。
connection、relationship、linkage 和correlation 都有联系的意思。
但是在数据分析中，correlation 更强调两个变量之间的相关性，所以选D。
5.The research aims to find the _____ factors that affect theresults.A.determining B.influencing C.controlling D.deciding答案：B。
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。
stata数据准备以及统计描述
Cross-sectional data
At least one identifier Cross-sectional time series data or panel data
Group 1
1 1 2
Group 2
2 2 3 3 3
Group 3
PU/DSS/OTR
NOTE: See: /resources/glossary/c/crossdat.php
PU/DSS/OTR
Data format (record/fixed)…
Record form (fixed) ASCII (*.txt, *.dat). For this format you need a codebook to figure out the layout of the data (it indicates where a variable starts and where it ends). See next slide for an example. Notice that fixed datasets do not have column headings.
Data Preparation & Descriptive Statistics
(ver. 2.5) Oscar Torres-Reyna
Data Consultant
otorres@
PU/DSS/OTR
/training/
Yes No Yes Yes No Yes Yes
Male Female Female Male Female Female Male
id 1 year 2000 2001 2002 2000 2001 2002 2000 2001 2002 var1 7 2 2 7 2 9 9 3 3 var2 74.03 4.6 25.56 59.52 16.95 1.2 85.85 98.85 69.2 var3 0.55 0.44 0.77 0.05 0.94 0.08 0.5 0.32 0.76
在统计方面的英语
在统计方面的英语In terms of statistics, there are several key concepts and techniques that are important to understand. These include measures of central tendency, variability, probability, and hypothesis testing. Central tendencyrefers to the typical or average value of a set of data,and can be measured using the mean, median, or mode. Variability, on the other hand, describes the spread or dispersion of the data, and is often measured using the range, variance, or standard deviation. Probability is a measure of the likelihood of a particular event occurring, and is used to make predictions and decisions based on uncertain outcomes. Hypothesis testing is a technique usedto evaluate the strength of evidence in support of a claim about a population parameter.在统计学方面，有几个重要的概念和技术需要理解。
这些包括中心趋势、变异性、概率和假设检验。
中心趋势是指一组数据的典型或平均值，可以用均值、中位数或众数来衡量。
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。
数据用英语怎么说
数据用英语怎么说数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。
数据有很多种，最简单的就是数字。
数据也可以是文字、图像、声音等。
数据可以用于科学研究、设计、查证等。
那么你知道数据用英语怎么说吗?下面来学习一下吧。
数据英语说法1：data数据英语说法2：information数据英语说法3：statistics数据的英语例句：她键入了所有的新数据。
She keyed in all the new data.我已经把数据输入到计算机中了。
I have inputted the data into a computer.这些数据应该每星期更新一次。
The data should be updated once a week.我们淹没在大量的数据中却找不到有用的信息。
We were drowning in data but starved of information.你可以使用联机打印机把数据打印出来。
You may use an online printer to print out the data.为了收集数据我们发给他们一些调查表。
We gave them some questionnaires for collecting data.存储在计算机里的数据能被保护起来。
The data stored in a computer can be protected.科学家们已经收集到了比预期更多的数据。
Scientists have collected more data than expected.他将数据抄在一个笔记本上。
He copied the data into a notebook.基因数据在法医学中的使用The use of genetic data for forensic science将数据挖掘用于处理卫星数据中的空缺数据,给出了数据挖掘中对空缺数据处理的方法;Some methods for processing missing data by applying data mining are introduced.数据管理模块实现计划数据与基础数据的集成以及数据的及时更新;The module of data management integrates and renews planning data and basic data.每个数据库可以存储来自其他数据库的相关数据或不相关数据。
统计1
(2)分层抽样是将抽样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。
(1)简单随机抽样。抽样框(sampling frame) 通常包括所有总体单位的信息， 简单随机抽样 (simple random sampling) 就是从包括总体N个单位的抽样框中随机地、一个一个地抽取n个 单位作为样褊每个单位的入样概率是相等的。；在使用随机数字表时，为克服可能的个人习惯 ，增加随机性，使用随机数字表的页号及起始点应该由随机数产生，简单随机抽样是一种最基 本的抽样方法，是其他抽样方法的基琅这种方法的
2顺序数据(rank data) 是只能归于某一有序类别的非数字型数据。数值型数据恸是按数字尺度测量的观 察值，为定性数据或品质数据(qualitative da盔)；为定量数据或数量数据(quantitative data）
个体 组成总体的每一个元素称为个体，
总体的分类根据其所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。统计上的总体是一组观测数据，而 不是一群人或一些物品的集合
样本.(sample)是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量（sample size)。
3分层抽样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，等等。
分层抽样的具体方法：等数分层抽样，等比分层抽样，最优分配法，去尾进一法
分层抽样的使用条件：1能分层，总体在某些特征上存在显著差异
整群抽样的适用条件：1每个群可以代表总体
2根据行政，地狱，自然形成群体
(4）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，这种抽样方法被称为系 统抽样(systematic sampling)先排序，再抽样
连玉君(2010) 一份不太长的Stata简介
一份不太长的Stata简介连玉君中山大学 岭南学院arlionn@2010-7-14目录1 Stata概貌 (1)2 为何选择Stata？ (2)3 如何学习Stata？ (4)4 最后的话 (7)参考文献 (7)附录A：一些有用的Stata链接 (9)附录B：43个不可不知的Stata命令 (12)附录C：Stata视频教程 (13)1Stata概貌自从2003年开始使用Stata以来，我一直把“Stata”读为“Stay-ta”。
有一次和一个从日本回来的朋友聊天，她把Stata读为“Star-ta”，让我甚感不适。
经查阅，方才发现，原来“Stata”并非数个单词的缩写（因此其正确拼写为Stata而非STATA），而是由“statistics”和“data”合成的一个新词，Stata公司的员工都将其读做“Stay-ta”。
从这个小小的趣闻中，可以看出Stata在问世之初（1985年）的主要功能在于统计分析和数据处理。
经历了二十余年的发展，Stata已经升级到第11.1版（表1），在不断强化上述功能的同时，Stata在矩阵运算、绘图、编程等方面的功能也在不断加强。
表1 Stata发展历程1.0 January 1985 6.0 January 19991.1 February 1985 7.0 December 20001.2 March 1985 8.0 January 20031.4 August 1986 8.1 July 20031.5 February 1987 8.2 October 20032.0 June 1988 9.0 April 20052.05 June 1989 9.1 September 20052.1 September 1990 9.2 April 20063.0 March 1992 10.0 June 20073.1 August 1993 10.1 August 20084.0 January 1995 11.0 July 20095.0 October 1996 11.1 June 2010Source: /support/faqs/res/history.htmlStata擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析，以及调查数据分析，但其它方面的功能也并不逊色（表2）。
统计学中英文对照表!!!!!哈哈哈,终于给我找到了
连检定法 Run test
机率密度函数 Probability density function
机率分布 Probability distribution
机率函数 Probability function
随机变数 Random variable
累积相对频率分布 Cumulative relative frequency distribution
累积百分频率分布 Cumulative percent frequency distribution
叙述统计学 Descriptive statistics
平均数 Mean
中位数 Median
A与B的联集 Union of events A and B
事后机率 Posterior probabilities
事前机率 Prior probabilities
独立事件 Independent events
不相交事件 Mutually exclusive events
条件机率 Conditional probability
超几何分布 Hypergeometric probability distribution
卜松密度 Poisson densities
卜松机率分布 Poisson probability distribution
几何密度 Geometric densities
负二项密度 Negative binomial densities
非抽样误差 Non-sampling error
随机抽样 Random sampling
数据基础学习（1）描述统计
数据基础学习（1）描述统计什么是数据(Data) ？ 我们经常说“ ⽔的温度是30℃，礼物的重量是500克，⽵竿的长度是2⽶，⼤楼的⾼度50层“。
通过⽔，温度，30℃，礼物，重量，500克，⽵竿，长度，2⽶，⼤楼，⾼度，50层这些关键词,我们的⼤脑⾥就形成了对客观世界的印象。
这些约定俗成的字符或关键词就构成了我们探讨的数据基础。
不同领域的⼈在描述同⼀事物可能会出现不同的数据描述。
⽐如中国⼈叫星期天，英语国家的⼈叫Sunday，还有教徒叫礼拜天。
最后我们对数据进⾏这样的定义：数据是使⽤约定俗成的关键词，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进⾏抽象表⽰。
数据可以是事实，例如数字、⽂字、测量、观察结果，甚⾄可以是事物的描述。
定性（Qualitative）与定量（Quantitative） 数据可以是定量或者定性的。
定量属性是指以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进⾏测量。
定性是指通过⾮量化的⼿段来探究事物的本质。
包括观测、实验和分析等。
⽐如某⼥对这个男⼈的描述，“2套房产，⼯资每⽉1万。
”这是定量分析。
“他是个好⼈，他很帅”。
这是定性分析。
定量数据可以分成离散和连续的：离散数据（Discrete data）只可以是某些既定的值（例如整数），通过计数取得。
例如职⼯⼈数。
连续数据（Continuous data）可以是在⼀个区间范围⾥的任何值，通过测量取得。
例如8⽉份的降⾬量。
数据是否⽆限可分是判断连续和离散的依据。
⾝⾼的数据是整数，如果提⾼精度可以量出⼩数点后⾯很多位，因此是连续数据。
⽽计数的、分类的、等级的数据是离散的，因为数据⽆法继续分割了。
变量 统计学中的变量（variables）⼤致可以分为数值变量 / 定量变量（numeric or quantitative variable）和分类变量 / 定性定量 / 属性变量（categorical, qualitative or attribute variable） 数值变量分为两类： 离散型变量（discrete）：值只能⽤⾃然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值⼀般使⽤计数⽅法取得。
高一英语数据统计作文
高一英语数据统计作文标题，The Importance of Data Statistics in High School Education。
In the modern world, data statistics has become an indispensable tool in various fields, and its significance in high school education cannot be overstated. In this essay, we will explore the importance of data statistics in high school education and how it prepares students for the challenges of the future.First and foremost, data statistics enhances critical thinking skills among high school students. By analyzing and interpreting data, students learn to evaluate information objectively, identify patterns, and drawlogical conclusions. This analytical mindset is essential not only in academic pursuits but also in real-life situations where informed decision-making is crucial. For example, in a science class, students may conduct experiments and analyze the results to draw conclusions,fostering a scientific approach to problem-solving.Furthermore, data statistics fosters a deeper understanding of subjects across various disciplines. Whether it's in mathematics, science, social studies, or even literature, data statistics provides students with the tools to explore concepts in greater depth. For instance, in history class, students can analyze statistical data from different time periods to gain insights into social trends, economic developments, and political movements. This interdisciplinary approach enriches the learning experience and encourages students to make connections between different areas of knowledge.Moreover, proficiency in data statistics is essential for academic and career success in the 21st century. In an increasingly data-driven world, employers seek individuals who can collect, analyze, and interpret data to make informed decisions. By introducing students to data statistics at an early age, high schools prepare them for future academic pursuits and professional endeavors. Whether pursuing a career in science, business, orhumanities, data literacy is a valuable skill that opens doors to a wide range of opportunities.In addition to academic and career benefits, data statistics also promotes digital literacy among high school students. In today's digital age, information is readily available online, but not all of it is reliable or accurate. By teaching students how to collect and analyze data from credible sources, high schools equip them with the skillsto navigate the vast sea of information on the internet. This not only helps students discern fact from fiction but also empowers them to become responsible digital citizens.Furthermore, data statistics encourages collaboration and teamwork among high school students. In group projects and assignments, students often need to work together to collect and analyze data, fostering communication skillsand teamwork. By collaborating with their peers, students learn to leverage each other's strengths, share ideas, and solve problems collectively. These collaborativeexperiences prepare students for the collaborative natureof many professions, where teamwork is essential forsuccess.In conclusion, data statistics plays a crucial role in high school education by enhancing critical thinking skills, fostering interdisciplinary understanding, promotingdigital literacy, and encouraging collaboration. By equipping students with the tools to collect, analyze, and interpret data, high schools prepare them for academic success, career readiness, and responsible citizenship inthe digital age. Therefore, integrating data statisticsinto the high school curriculum is essential for preparing students for the challenges and opportunities of the future.。
医学统计学基本内容概要
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• 发现不确定现象背后隐藏的规律性 （精神科和妇产科护士出勤率不同
• 用统计学思维方式考虑有关研究中的问题
“阳性”结果是否是虚假联系？ （感冒治愈率90%，对照） “阴性”结果是否真是阴性？ （ “阴性”结果：差别小，n小？）
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“非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错误，那么 多好的生物研究工作面临着被葬送的危险” 。
相加除以2得到。
• 频数是落在各组段内的个体数.
• 频率是频数在个体总数中所占的百分比，又称相
对频数。 • 累计频率，是否需要视情况而定。
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频率分布的两个特征
①集中趋势（central tendency）:体重值越靠近 中央部分，频率越高； ②离中趋势（tendency of dispersion）:绝大多数 个体值并不与平均水平完全重合，而是不同程度 地偏离平均水平.
Medical Statistics
Department of Health Statistics, School of Health Management, Binzhou Medical University
医学统计学
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第1讲 绪论 Introduction
统计学(statistics) “a science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data” ---- Webster's International Dictionary
也称数值变量（numerical variable） ，是统
计分析中最常见的变量。
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Applications in Business and Economics
Production A variety of statistical quality control charts are used to monitor the output of a production process. Economics Economists use statistical information in making forecasts about the future of the economy or some aspect of it.
Chapter 1 Data and Statistics
Applications in Business and Economics Data Data Sources Descriptive Statistics Statistical Inference
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Applications in Business and Economics
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Elements, Variables, and Observations
The elements are the entities on which data are collected. E.g., • IBM, Dell, Apple, etc. in the previous setting. A variable is a characteristic of interest for the elements. E.g., • Sales revenue, stock price (of a company) The set of measurements collected for a particular element is called an observation. • Sales revenue, stock price for 2003 The total number of data values in a data set is the number of elements multiplied by the number of variables.
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Scales of Measurement
Nominal • Data are labels or names used to identify an attribute of the element. • A nonnumeric label or a numeric code may be used.
Accounting Public accounting firms use statistical sampling procedures when conducting audits for their clients. Finance Financial analysts use a variety of statistical information, including price-earnings ratios and dividend yields, to guide their investment recommendations. Marketing Electronic point-of-sale scanners at retail checkout counters are being used to collect data for a variety of marketing research applications.
Data and Data Sets
Data are the facts and figures that are collected, summarized, analyzed, and interpreted. E.g., • IBM’s sales revenue is $100 bn.; stock price $80. The data collected in a particular study are referred to as the data set. E.g., • The sales revenue and stock price data for a number of firms including IBM, Dell, Apple, etc.
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Data, Data Sets, Elements, Variables, and Observations
Variak Exchange
Annual Earn/ Sales($M) Sh.($)
Dataram EnergySouth Keystone LandCare Psychemedics
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Data
Elements, Variables, and Observations Scales of Measurement Qualitative and Quantitative Data Cross-Sectional and Time Series Data
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Elements
AMEX OTC NYSE NYSE AMEX
Data Set
73.10 74.00 365.70 111.40 17.60
0.86 1.67 0.86 0.33 0.13
Datum
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Scales of Measurement
Scales of measurement include: • Nominal • Ordinal • Interval • Ratio The scale determines the amount of information contained in the data. The scale indicates the data summarization and statistical analyses that are most appropriate.