统计学复习知识点(精选.)
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统计学原理知识点及公式第一章统计总论•1.统计一词的三种含义•2.统计学的研究对象及特点•3.统计学的研究方法•4.统计学的几个基本概念：总体与总体单位、标志与标志表现、变异与变量、统计指标的概念、特点及分类。
•5.国家统计兼有的职能第二章统计调查•1.统计调查的概念和基本要求•2.统计调查的种类•3.统计调查方案的构成内容•4.统计调查方法：普查、抽样调查、重点调查、典型调查•5.调查误差的种类第三章统计整理•1.统计整理的概念和方法•2.统计分组的概念、种类•3.统计分组的关键•4.统计分组的方法：品质分组方法、变量分组的方法•5.分配数列的概念、构成及编制方法变量数列的编制基本步骤为：第一步：将原始资料按数值大小依次排列。
第二步：确定变量的类型和分组方法（单项式分组或组距分组）。
第三步：确定组数和组距。
当组数确定后，组距可计算得到：组距= 全距÷组数全距= 最大变量值－最小变量值。
第四步：确定组限。
（第一组的下限要小于或等于最小变量值，最后一组的上限要大于最大变量值。
）第五步：汇总出各组的单位数（注意：不同方法确定的组限在汇总单位数时的区别），计算频率，并编制统计表。
间断式确定组限：汇总各组单位数时，按照“上下限均包括在本组内”的原则汇总。
重叠式确定组限：汇总各组单位数时，按照“上组限不在内”的原则汇总。
因为有了“上组限不在内”的原则，实际工作中，对于离散型变量也经常采用重叠式确定组限的方法。
•6.统计表的结构和种类第四章综合指标•1.总量指标的概念、种类和计量单位•2.相对指标的概念、指标数值的表现形式、相对指标的种类。
相对指标包括：结构相对指标、比例相对指标比较相对指标、强度相对指标动态相对指标、计划完成程度相对指标●3.平均指标的概念、作用和种类。
算术平均数、调和平均数、众数、中位数●4.变异指标的概念、作用和种类。
●全距、平均差、标准差、变异系数第五章 抽样估计•1.抽样推断的概念、特点、和内容。
统计学知识点
统计学知识点(总14页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除一、总论一、概念题1．统计总体的同质性是指总体各单位具有某一共同的品质标志或数量标志；2．统计指标、可变的数量标志都是变量，变量可以是绝对数、相对数和平均数。
4．不是所有总体单位与总体之间都存在相互转换关系。
5．指标是说明总体数量特征的概念和数值，标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
6．统计指标是由总体各单位的数量标志值和品质标志表现对应的单位数汇总而成的。
7．年份、产品质量、信用等级、宾馆星级以及是非标志等是品质标志。
8．统计中的相加性是指几个数相加后具有实际意义。
二、思考题1．统计学的研究对象是什么统计学的研究对象的特点有哪些答：统计学的研究对象是社会经济现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。
统计学研究对象的特点：数量性、总体性、变异性。
2．统计学的学科性质及特点是什么统计学的研究方法有哪些答：学科性质：统计学是一门方法论科学，特点：“定性分析—定量分析—定性分析”。
研究方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、归纳推断法。
3．什么是数量指标和质量指标？举例说明。
答：数量指标是反映社会经济现象总规模水平或工作总量的统计指标，用绝对数表示。
如人。
口总数、国民生产总值。
质量指标是反映社会经济现象相对水平或工作质量的统计指标，用相对数或平均数表示。
如平均工资、人口密度等。
4．统计指标的概念和构成要素是什么？举例说明。
答：统计指标是反映总体现象数量特征概念和数值。
构成要素有：（1）时间限定；（2）空间范围；（3）指标名称；（4）指标数值；（5）计量单位；（6）计算方法。
如2009年6月全国粗钢产量4942. 5万吨。
5．什么是简单现象总体什么是复杂现象总体答：将几个小总体组成一个大总体，这时小总体变成了大总体的总体单位。
统计学各章节期末复习知识点归纳(原创整理精华,考试复习必备!)
统计学原理与实务各章节复习知识点归纳（考试复习资料精华版-根据历年考试重点以及老师画的重点原创整理）第一章总论重点在“第三节：统计学中的基本概念”考点一：掌握以下四组概念（含义及举例）——肯定考一个名词解释！①总体、总体单位（统计）总体：是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
总体单位：构成总体的个别事物。
②标志、标志值及分类标志：说明总体单位特征的名称。
分类：Ⅰ按性质不同a.品质标志：说明总体单位的品质特征，一般用文字表现。
（有些品质标志虽然以数量表现，但实质表现产品质量差异。
例如产品质量的具体表现未“一等、二等、三等”。
）b.数量标志：说明总体单位的数量特征。
只能用数值来表现。
Ⅱ按变异情况可变标志：当一个标志在各个总体单位表现不尽相同时称为可变标志不变标志：……都相同……不变标志。
标志值：标志的具体表现。
③变量、变量值变量：指数量标志。
变量值：指数量标志值，具有客观存在性。
④指标的含义及分类（统计）指标：是综合反映统计总体某一数量特征的概念和数值，简称指标。
a.按其反映总体现象内容不同：数量指标（绝对数，绝对指标，总量指标），质量指标（相对数或平均数，相对指标和平均指标）。
b.按其作用不同：总量指标，相对指标和平均指标。
c.按反映的时间特点不同：试点指标和时期指标d.计量单位的特点：实物指标、价值指标和劳动指标。
★指标和标志的区别与联系：区别：①标志是说明总体单位特征的名称；指标是说明总体的数量特征；②标志既有反映总体单位数量特征的，也有反映总体单位品质特征；而指标只反映总体的数量特征；③凡是统计指标都具有综合的性质，而标志一般不具有。
联系：①许多指标由数量标志值汇总而得；②指标与数量标志可随统计研究目的而改变；课后习题：社会经济统计学研究对象的特点是：数量性、总体性、变异性。
统计研究运用的方法主要包括：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法标志值就是标志表现。
第二章统计调查考点一：统计报表的分类①填报内容和实施范围：国家、部门和地方统计报表②调查范围：全面、非全面③报送周期长短：日报、旬报、月报、季报、半年报和年报④填报单位：基层、综合报表考点二：“普查”的含义普查：是普遍调查的简称。
统计学复习要点
1.统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学(不列颠百科全书)2.按照计量层次分: 分类数据、顺序数据、数值型数据3.按收集方法分：观测数据和实验数据4.按时间状况分：截面数据和时间序列数据5.总体：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素6.样本：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容量或样本量7.参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值，所关心的参数主要有总体均值(?)、标准差(?)、总体比例(?)等8.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数，所关心的样本统计量有样本均值(?x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等9.数据的间接来源：系统外部的数据和系统内部的数据10.二手数据的特点：搜集容易，采集成本低、作用广泛、在研究中应优先考虑11.二手数据的可靠性评估：数据是谁搜集的？为什么目的而搜集的？数据是怎样搜集的？什么时候搜集的？12.数据的直接来源：调查数据、实验数据13.概率抽样的特点：按一定的概率以随机原则抽取样本，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：从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位入抽样本的概率是相等的，最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础。
15.分层抽样：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16.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17.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它样本单位。
先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位18.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19.非概率抽样：相对于概率抽样而言。
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。
统计学各章节期末复习知识点
统计学各章节期末复习知识点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
作为一门广泛应用于各个领域的学科，统计学的知识点非常丰富。
以下是统计学各章节的期末复习知识点汇总：1.数据收集与描述-数据类型：定量数据和定性数据-数据收集方式：问卷调查、观察、实验-描述统计：中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（范围、方差、标准差）、数据分布（直方图、条形图、饼图）2.概率论基础-随机试验与样本空间-事件与事件概率-古典概型、几何概型和统计概型-条件概率与独立性-伯努利试验与二项分布3.随机变量及其分布-随机变量与分布函数-离散型随机变量与其分布律-连续型随机变量与其概率密度函数-均匀分布、正态分布、指数分布等常见分布4.多个随机变量的分布-边缘分布与条件分布-两个离散型随机变量的联合分布律-两个连续型随机变量的联合概率密度函数-相互独立的随机变量的分布5.随机变量的数字特征-数学期望与其性质-方差与标准差-协方差与相关系数-矩、协方差矩阵与相关系数矩阵6.大数定律与中心极限定理-辛钦大数定律-中心极限定理-切比雪夫不等式与伯努利不等式7.统计推断基础-参数估计：点估计、区间估计-置信区间与置信水平-假设检验：原假设与备择假设、显著性水平、拒绝域-类型Ⅰ错误和类型Ⅱ错误-样本容量与统计检验的效应大小8.单样本与双样本推断-单个总体均值的推断：正态总体与非正态总体-单个总体比例的推断-两个总体均值的推断：独立样本与配对样本-两个总体比例的推断9.方差分析与回归分析-单因素方差分析-两因素方差分析-简单线性回归分析：最小二乘法-多元线性回归分析：拟合优度、剩余平方和、变量选择10.非参数统计方法-指标：秩和检验、秩和相关检验、符号检验- 分布：符号检验、秩和检验、秩和相关检验、Kolmogorov-Smirnov检验这些是统计学各个章节的期末复习知识点的一个概述。
每个章节都拥有更加详细和复杂的内容，需要学生在复习中深入理解并进行练习。
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。
统计学原理知识点(上部分)
1.统计的特点：数量性、综合性、具体性。
2.统计的作用：是认识世界的有力武器、是治国和管理的重要手段、是科学研究的有效工具。
3.统计学研究的基本方法有大量观察法、统计分组法、统计指标法、统计模型法、统计推断法。
4.总体是指在某种共性的基础上由许多个别事物结合起来的整体。
构成总体的个别事物叫总体单位。
5.总体和总体单位是根据统计研究的目的来确定的，会随着统计研究目的的变化而变化。
6.总体的特征：同质性、大量性、差异性。
总体可分为有限总体（可以计数）和无限总体（计不了数）。
7.标志是说明总体单位特征的名称。
统计指标是说明总体数量特征的概念。
总体单位特征如每个学生个体的身高，年龄，身份证等。
总体数量特征如所有学生的成绩平均数、学生的总数量。
8.变异是指可变指标在总体各单位之间所表现出来的差异。
9.统计数据采集的基本要求：真实性、准确性、及时性、完整性。
10.统计数据采集误差可分为登记误差和代表性误差（难以避免）。
11.组距=组上限-组下限。
12.组中值=（上限+下限）÷2=组下限+（组上限-组下限）÷2=组上限-（组上限-组下限）÷213.开口组的组中值计算方法：首组（即数值最小的一组）的组中值=本组上限-1/2邻组组距首组（即数值最大的一组）的组中值=本组下限-1/2邻组组距14.总量指标，也称为绝对指标，是指反映社会经济现象在一定的时间、地点条件下所达到的总规模、总水平或工作总量的综合指标，它的表现形式是绝对数。
15.总量指标，按其反映的内容可分为：总体总量和标志总量；按其时间状态不同可分为：时期指标（也称为时期数）和时点指标（时点数）。
16.时期指标举例：国内生产总值、商品的年销售总额、工资总额等。
17.相对指标，是指两个有联系的统计指标的比值，反映社会经济现象之间数量的对比关系。
它的表现形式有2种：无名数（如倍数、百分数、系数、成数等）和有名数（分为单名数和复名数，单名数如天、次。
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。
统计学复习重点
统计学复习重点第一章统计数据信息处理的方法：1.描述统计方法;2.推断统计方法统计数据的含义：统计数据工作、统计资料、统计学政治算数学派：威廉。
配第;国势学派：康令;数理统计学派：凯特勒统计数据研究的对象具备如下特点：1.数量性2.具体性3.总体性4.社会性统计工作的基本任务：服务与监督基本方法：1.大量观察法 2.综合指标法 3.统计数据分组法总体：即统计总体，是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体总体单位：形成统计数据总体的个别单位标志：表明总体单位特征的名称品质标志：表明总体单位质的特征，用属性则表示数量标志：说明总体单位量的特征，用数量表示，数量标志的具体体现：标志值指标：表明总体的综合数量特征。
1.按结构分后：指标名称、指标数值2.按内容分：数量指标(绝对数)、质量指标(相对数、平均数)标志与指标的联系和区别：区别：1.标志(指数量标志)不一定经过汇总，可直接取得;而指标(指数量指标)一定经过汇总就可以获得。
2.标志一般不具备时间、地点等条件;但完整的统计指标一定要讲明时间、地点、范围联系：1.有些数量标志值汇总可以获得指标的数值。
既可以指总体各单位标志量的总和，也可以指总体单位数的总和2.数量标志与指标之间存在变换关系。
随着统计目的的改变，如果原来的总体单位变成了统计总体，则与之相对应的数量标志就成了统计指标变异：就是标志在各总体单位具体表现的差异——通常意义上的变异;严苛说道，变异指品质标志的不同表现变量：指气门的数量标志。
变量的具体内容数值整体表现即为变量值(线性变量、连续变量)统计指标体系：研究社会经济现象的一系列相互联系的统计指标为统计指标体系流量：即为一定时期内生产的产品和劳务而获得的总收入或开支的总量。
就是时期指标。
存量：即某一时点上过去生产与积累起来的产品、货物、存储、资产负债的结存数。
是时点的指标。
流量之比、存量之比及流量与存量之比既不是流量也不是存量。
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。
统计学知识点总结(统计知识点总结)
统计学知识点总结（统计知识点总结）
统计知识点总结
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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）（13）c)18、30、34、（1）b)51、。
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。
统计学基础必学知识点
统计学基础必学知识点1. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是以数字形式表示的数据，可以进行运算和统计分析，例如身高、体重等；定性数据是以非数字形式表示的数据，通常是描述性的，例如性别、颜色等。
2. 数据的分布：数据的分布描述了数据的值在取值上的分布情况。
常见的数据分布有正态分布、均匀分布、偏态分布等。
3. 描述统计学：描述统计学是研究如何使用统计方法来描述和总结数据的学科。
常用的描述性统计方法包括测量中心趋势的平均数、中位数、众数，以及测量数据分散程度的标准差、方差等。
4. 统计推断：统计推断是研究如何利用样本数据对总体进行推断的学科。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计是利用样本数据估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值；假设检验是对总体参数假设进行推断的方法，例如检验总体均值是否等于某个特定值。
5. 概率：概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。
概率论是研究随机现象的数学理论。
常用的概率计算方法包括计数法、频率法、几何法等。
6. 抽样方法：抽样是从总体中选择部分个体进行观察和分析的方法。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
7. 参数和统计量：参数是指总体的某种特征值，例如总体均值、总体方差等；统计量是根据样本数据计算得到的总体参数的估计值，例如样本均值、样本方差等。
8. 假设检验：假设检验是通过比较样本数据与给定假设之间的差异来判断假设是否成立的方法。
常用的假设检验方法有正态总体均值的检验、两个总体均值的检验、总体方差的检验等。
9. 相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
10. 回归分析：回归分析是研究变量之间关系的方法，可以用于预测和解释变量之间的关联关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归分析、多元线性回归等。
以上是统计学基础中的一些必学知识点，通过学习和掌握这些知识点，可以帮助我们理解和分析数据，从而做出科学的统计推断。
统计复习 知识点整理
统计学期末总复习(知识点整理)第一、二、三章☐1、P3：统计的含义统计工作、统计资料、统计学三者互相结合、密切联系形成的有机整体。
☐2、P6：统计工作过程（统计设计、统计调查、统计整理、统计分析）☐3、P7：总体与总体单位（定义、关系）/ 总体：由客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位所形成的集合。
总体单位：指构成总体的个体即个别单位。
总体与总体单位的相互关系：1）总体与总体单位是集合与元素的关系(同质性) 。
2）随着研究目的的不同, 总体与总体单位可以互相转化。
如：研究一个企业的职工情况，则企业是总体，职工是单位，若研究一个城市的企业规模时，则该市所有企业是总体，企业又成为总体单位。
☐4、P8：标志与指标（标志的定义和分类；指标的定义和分类；）统计标志定义：用来说明总体单位特征的名称。
如：职工性别、工资水平、所有制性质、职工人数等。
分类: 品质标志（表示总体单位质的特征，用文字表示）数量标志（表示总体单位单位数量的特征，用数值表示。
）统计指标定义:是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。
分类：按说明的总体内容不同：数量指标、质量指标按对比关系不同：总量指标、相对指标、平均指标按时间状况不同：时点指标、时期指标按计量单位不同：实物指标、价值指标☐5、P10：变量（变量与变量值的定义；分类：离散型和连续型）变异: 反映组成总体的各单位不同的具体表现。
变异分品质变异和数量变异。
变量值: 变量的具体取值。
变量定义：一般在数量上的变异。
分类：①连续型变量：在整数间可插入小数的变量。
如：工业总产值、身高等。
②离散型变量：变量值只能表现为整数的变量。
如工厂数、工人数等。
☐6、P18：统计调查方案设计（主体部分包括的六部分内容；调查对象、调查单位、填报单位、调查时间、调查期限等概念的理解）六部分内容：调查目的和任务；调查对象和调查单位；调查项目；调查时间和调查期限；调查的组织实施计划。
调查对象:指总体范围。
统计学复习要点
统计学复习要点第一篇：统计学复习要点第1章统计和统计数据数据类别；总体、样本；几种概率抽样（简单随机抽样，分层抽样，系统抽样，整群抽样）第2章用图表展示数据定性数据表：频数分布表，列联表图：条形图（复式），帕累托图，饼图，环形图定量数据表：频数分布表（分组）图：直方图、茎叶图、箱线图；垂线图、误差图；散点图；雷达图，轮廓图第3章用统计量描述数据水平：均值，中位数，分位数，众数（选择原则）差异：极差，四分位差；方差，标准差，标准分数（经验法则）；离散系数分布：偏态，峰态（解读）第4章概率分布重要分布：二项分布，泊松分布，超几何分布，正态分布（判断）；t分布，卡方分布，F分布统计量分布：参数，统计量，抽样分布，中心极限定理，标准误第5章参数估计点估计：原理，缺陷区间估计：置信区间，置信度评价标准：无偏，有效，一致性单个总体参数估计待估参数均值比例方差大样本小样本大样本χ2分布σ2已知σ2已知Z分布Z分布Z分布σ2未知σ2未知Z分布t分布两个总体参数估计待估参数均值差独立大样本σ12、σ22已Z分布独立小样本正态总体σ12、σ22已知Z分布σ12=σ22t分布比例差独立大样本Z分布方差比匹配样本F分布t分布σ12、σ22未知σ12、σ22未Z分布σ12≠σ22t分布第6章假设检验原假设，备择假设；如何提假设显著性水平，P值，第一、二类错误结果表述（拒绝，不拒绝）参数检验（对照参数估计）第7章分类变量的推断卡方拟合优度检验，卡方独立性检验，相关性度量（3种系数）第8章方差分析与实验设计方差分析研究的问题，基本原理，基本假设方差分析表，参数估计表实验设计3种设计以及与方差分析的对应第9、10章回归分析回归的基本流程：判断有无关系、建模、检验、预测模型好坏的评判标准：判定系数，估计标准误差多元回归特有问题：调整判定系数，多重共线性（产生的问题，识别，处理），哑变量回归（系数解读）第11章时间序列时间序列的几种成分不同类型时间序列对应的预测方法：基本原理第二篇：应用统计学复习要点(09)应用统计学期末复习要点第一章绪论1、知道统计的三种含义及关系（P1）2、知道统计总体与总体单位的概念与特征（P5）3、知道标志与指标的含义与分类(P6)第二章统计数据的搜集1、知道统计调查的方式分类（P15）2、知道统计调查的方法分类(P17)3、知道调查方案的主要内容(P18)第三章统计数据的整理与显示1、知道统计分组的原则与分组整理的步骤（P31）2、知道统计表的构成及设计原则（P38）3、会编制频数分布表（例3.2、计算题1和2）第四章数据分布特征的统计测度1、知道集中趋势的含义及常用测度指标(P63)2、知道离散程度的含义及常用测度指标(P64)3、知道偏度系数和峰度系数与数据分布特征的关系(P70、P72)4、会计算平均数和离散系数（计算题1、2和4）第八章相关与回归分析1、知道相关关系的含义及分类(P130)2、知道相关系数的含义、性质与相关程度的划分(P135)3、知道相关分析和回归分析的含义（P131）4、知道回归参数的经济意义（P138）5、能完成方差分析表并由回归分析表回答相关问题(计算题3)第九章时间序列分析1、知道时间序列的概念、分类及编制原则(P156、P157)2、知道长期趋势、季节变动、循环变动及不规则变动的含义（P169）3、会计算水平分析指标和速度分析指标(计算题1和4。
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难点：标准差和标准差系数的计算方法及具体运用。
五
抽样及抽样分布
3
1
随机变量及其概率分布概述
了解
（1）随机变量及其概率分布的概念。
（2）常见离散型随机变量的概率分布。
（3）常见连续型随机变量的概率分布。
2
抽样方法及抽样组织形式
（3）计算和应用平均指标应注意的问题。
2
分布离散程度的测度——变异指标
掌握
（1）变异指标的意义。
（2）变异指标的种类及计算：全距、平均差的概念及其计算方法；标准差的概念、计算方法及其运用；变异系数的计算方法及其运用。
3
分布偏态与峰度的测度
了解
（1）偏态系数的计算；峰度系数的计算
第四章小结：掌握算术平均数和标准差的计算方法；正确理解平均指标的应用原则。
2
抽样误差
掌握
（1）实际误差
（2）抽样平均误差的概念、计算、影响因素
（3）抽样极限误差
3
单个总体参数的区间估计
掌握
（1）总体均值的区间估计
（2）总体比率的区间估计
4
两个总体参数的区间估计
了解
（1）两个总体均值之差的区间估计
（2）两个总体比率之差的区间估计
（3）两个总体方差比的区间估计
5
样本容量的确定
2
统计数据的整理
熟悉
（1）统计数据整理的意义。
（2）统计分组的意义与关键。
（3）次数分布的概念和种类，变量数列的编制。
（4）统计表的结构、种类与设计要求。
第二章小结：统计数据的收集是统计研究的开始阶段，是进一步进行系统整理和综合分析的基础，而统计数据整理是统计研究的中间阶段，起承前启后的作用。通过本章学习，熟悉统计数据收集的主要方式和统计分组的基本理论，掌握变量数列的编制方法。
重点：平均发展水平和平均发展速度的计算；最小平方法测定长期趋势。
难点：时点数列的平均发展水平的计算；季节变动的测定方法；循环变动的测定方法。
十
统计指数
6
1
统计指数概述
了解
（1）统计指数的意义。
（2）统计指数的分类：个体指数与总指数，数量指标指数与质量指标指数，综合指数与平均指数。
2
总指数的编制方法
掌握
重点：统计的含义、统计学的含义、统计学与统计数据的关系、统计学的基本概念。
难点：统计学的含义、统计学与统计数据的关系、统计学的基本概念。
二
统计数据的搜集与整理
5
1
统计数据的搜集
熟悉
（1）统计数据搜集的意义与基本要求。
（2）统计数据搜集方式与方法的分类。
（3）主要的调查方式：普查、抽样调查等。
（4）统计数据搜集方案的主要内容。
八
相关与回归分析
5
1
相关与回归分析的基本概念
熟悉
（1）相关关系的概念和类型。
（2）相关分析与回归分析的联系与区别。
2
线性相关与回归分析
掌握
（1）简单线性相关系数的概念和计算。
（2）简单线性回归方程的求解：最小平方法。
（3）简单线性回归方程的检验。
（4）多元线性回归方程的求解：最小平方法。
3
非线性回归分析
（3）多因素指数体系分析。
（3）平均数变动的因素分析。
4
几种常用的经济指数
了解
（1）工业生产指数，消费者价格指数和零售物价指数，股票价格指数等。
5
综合评价指数
了解
（1）构建综合评价指数体系的基本问题；综合评价指数的编制方法。
第十章小结：统计指数是分析复杂现象的总变动及其影响因素而广为采用的一种重要方法，是动态分析的进一步深入和发展。通过本章学习，掌握综合指数和平均指数编制方法，掌握两因素指数体系分析和平均数变动的因素分析。
九
时间序列分析
6
1
时间序列概述
了解
（1）时间序列的概念和构成要素。
（2）时间序列的种类：绝对数时间序列、相对数时间序列、平均数时间序列。
（3）时期序列和时点序列各自的特点。
（4）时间序列的编制原则。
2
时间序列指标分析法
掌握
（1）现象发展水平分析：发展水平与平均发展水平，增长量与平均增长量。
（2）现象发展速度分析：发展速度与平均发展速度，增长速度与平均增长速度。
3
时间序列构成因素分析法
掌握
（1）现象发展变化的基本因素和组合模型。
（2）长期趋势的测定方法：移动平均法和最小平方法。
（3）季节变动的测定方法：原始资料平均法和趋势—循环剔除法。
（4）循环变动的测定方法：直接法和剩余法。
第九章小结：时间序列分析是从动态上对客观现象进行研究和推断，以揭示现象发展变化的规律性。通过本章学习，掌握现象发展的水平和速度分析指标的概念和计算方法；掌握测定长期趋势的方法。
掌握
（1）估计总体均值时必要样本容量的确定
（2）估计总体比率时必要样本容量的确定
第六章小结：了解优良估计的标准和两个总体参数的区间估计，重点掌握抽样平均误差的概念、计算、影响因素，以及单个总体参数的区间估计和必要样本容量的确定。
重点：抽样平均误差的概念、计算、影响因素，单个总体参数的区间估计和必要样本容量的确定。
难点：相对指标的计算和应用
四
统计数据分布特征的描述
5
1
分布集中趋势的测度——平均指标
掌握
（1）平均指标的意义和特点。
（2）平均指标的种类及计算方法：中位数和众数的意义、特点与确定方法；算术平均数的概念与基本算式，简单算术平均数和加权算术平均数的计算方法，算术平均数的数学性质和特点；调和平均数和几何平均数的概念及计算方法；算术平均数、中位数、众数三者的关系。
重点：统计数据搜集的意义与基本要求；普查、抽样调查的含义、特点与适用条件；统计数据搜集方案的主要内容；统计分组的概念，次数分布数列；统计表的结构与设计。
难点：组距变量数列的编制。
三
统计数据的简单描述
3
1
总量指标
熟悉
（1）总量指标的意义。
（2）总量指标的种类：总体总量与标志总量，时期指标与时点指标。
（3）总量指标的计量单位：实物单位、价值单位和劳动单位。
统计学复习知识点
（复习策略：要求中了解的一般不考，掌握的是考试的重点,，再加上对今天王老师说的些重点）今天老师说的范围确实有点大，我这里还有去年和前年的考试真题，需要的把我的试卷拿去复印哈，再对照指导书上面的题目，祝大家统计学都通过哈~~
章
节
内容要点
要求
授课学时
一
总 论
4
1
什么是统计
理解
（1）统计的含义：统计是从数量方面认识世界的科学方法，“统计”一词一般有三种含义：统计资料、统计工作与统计学。
重点：综合指数和平均指数的编制方法；两因素指数体系分析；平均数变动的因素分析。
难点：平均指数的编制和平均数变动的因素分析。
十一
常用的经济统计指标
本章教学，可以根据专业特点及要求，有选择性地融入前面相关章节中介绍；指导学生自学。
最新文件仅供参考已改成对指标的意义和表现形式。
（2）相对指标的种类和计算方法：结构相对指标、比例相对指标、比较相对指标、动态相对指标、计划完成相对指标和强度相对指标。
（3）计算和应用相对指标应注意的问题。
第三章小结：通过本章学习，熟悉总量指标和相对指标的意义、种类及计算方法
重点：总量指标和相对指标的意义、种类及计算方法。
（1）总指数编制的基本方式：先综合、后对比；先对比、后平均。
（2）综合指数的编制：综合指数的编制原理，数量指标指数的编制，质量指标指数的编制。
（3）平均指数的编制：平均指数的编制原理，加权算术平均指数的编制，加权调和平均指数的编制。
3
指数体系与因素分析
掌握
（1）指数体系的意义。
（2）两因素指数体系分析。
（2）两个总体比率之差的检验
（3）两个总体方差比的检验
4
方差分析
了解
（1）方差分析的一般问题
（2）单因素方差分析
（3）双因素方差分析
第七章小结：假设检验的一般步骤，两个总体参数的假设检验以及方差分析，重点掌握单个总体参数的假设检验。
重点：单个总体参数的假设检验。
难点：两个总体参数的假设检验和方差分析。
了解
（1）非线性回归方程的求解。
（2）非线性相关指数。
第八章小结：相关与回归分析是分析现象之间非确定性数量依存关系的基本方法之一。通过本章学习，熟悉相关关系的概念与类型，掌握简单线性相关与回归分析方法。
重点：相关系数的概念、性质与计算；最小平方法求解简单线性回归方程。
难点：简单线性回归方程的检验；多元和非线性回归方程的求解。
（2）统计的特点：数量性、总体性。统计的功能：信息、咨询与监督。
2
统计学的研究对象与性质
理解
（1）统计学的建立与发展：在统计实践活动基础上逐步建立统计科学，形成不同的学派：政治算术学派、记述学派、数理统计学派、社会统计学派。
（2）统计学的研究对象与性质：统计学是研究如何搜集、整理和分析统计数据的方法科学，目的是探索客观现象内在的数量规律。
（3）统计学的分科：描述统计学与推断统计学；理论统计学与应用统计学。
3
统计学中的几个基本概念
掌握
（1）总体、总体单位及其相互关系。
（2）标志、指标及其相互的联系与区别。
（3）变量的概念与数据的计量尺度。
（4）母体与样本。
（5）参数与统计量。
第一章小结：总论涉及的内容是统计学最基本的理论问题。通过本章学习，明确统计的含义、特点与功能，理解统计学的研究对象与性质，理论联系实际，掌握统计学中的几个基本概念，为学好以后各章打下良好基础。