统计学课后思考
统计学基础课后思考题答案(仅供参考)前六章
第一章概论1、“统计”一词有统计工作、统计资料、统计学三种涵义。
统计资料是统计工作的成果，统计工作和统计资料是过程与成果的关系。
2、统计学的研究对象是客观现象（包括社会现象和自然现象）总体的数量方面。
它具有数量性、总体性、变异性、具体性、社会性的特点。
3、统计学的性质是属于方法论学科，统计学是一门研究客观现象总体数量方面的独立的方法论科学。
4、统计学的基本研究方法：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。
5、统计学的基本职能有：信息职能、咨询职能、监督职能。
6、统计的基本任务：一方面是以国民经济和社会发展为统计调查的对象，在对其数量方面进行科学的统计分析的基础上，为党和国家制定政策、各部门编制计划，指导经济和社会发展及进行科学管理提供信息和咨询服务；另一方面则是对国民经济和社会的运行状态、国家政策，计划的执行情况等进行统计监督。
7、统计工作的过程包括：统计设计、统计调查、统计整理和统计分析。
8、统计总体是指客观存在的，在同一性质的基础上结合起来的许多个别事物构成的整体，简称总体。
总体单位是指构成总体的个别事物，简称个体。
总体和总体单位是整体与部分、集合与元素的关系，它们互为存在条件。
总体是界定总体单位的前提条件，总体单位是构成总体的基本元素。
9、标志按性质不同可分为品质标志和数量标志，按变异情况可分为不变标志和可变标志。
10、统计指标的特点：数量性、综合性、具体性。
统计指标按其说明总体特征的性质不同，可分为数量指标和质量指标；按表现形式不同，可分为总量指标、相对指标，平均指标；按计量单位的不同，可分为实物量指标、价值指标和劳动量指标；按指标功能的不同，可分为描述指标、评价指标和预警指标。
11、（简）指标与标志的联系，具有对应关系、汇总关系、转换关系；指标与标志的区别，说明对象范围的不同，具体表现形式不同。
（详）指标与标志有哪些区别及联系？区别：①指标和标志的概念明显不同，标志是说明个体特征的，一般不具有综合的特征：指标是说明总体特征的，具有综合的性质。
统计学课后思考
1.1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1.2解释描述统计和推断统计描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）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，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同1.31.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
2.1什么是二手资料？使用二手资料应注意什么问题与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。
《统计学》课后思考题
《统计学》课后思考题《统计学》课后思考题第⼀章导论1、解释描述统计和推断统计描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计⽅法。
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。
2、统计数据可分为哪⼏个类型？不同类型的数据各有什么特点？3、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这⼏个概念总体：所研究的全部元素的集合，其中的每⼀个元素称为个体。
eg.要检验⼀批灯泡的使⽤寿命，这批灯泡构成的集合就是总体。
样本：从总体中抽取的⼀部分元素的集合。
eg.从⼀批灯泡中随机抽取100个，这100个灯泡就构成了⼀个样本。
参数：研究者想要了解的总体的某种特征值。
eg.总体平均数⽤µ表⽰，总体标准差⽤σ表⽰。
统计量：根据样本数据计算出来的⼀个量。
eg.样本标准差⽤s表⽰变量：说明现象某种特征的概念。
eg.商品销售额、受教育程度等第三章数据的图表展⽰1、分类数据和顺序数据的整理和图⽰⽅法各有哪些分类数据整理：频数、⽐例、百分⽐、⽐率图⽰：条形图、帕累托图、饼图、环形图顺序数据整理：累计频数、累计频率（累计百分⽐）图⽰：累计频数分布图和累计频率分布图分类数据的整理和图⽰⽅法同样适⽤于顺序数据2、茎叶图与直⽅图相⽐有什么优点？它们的应⽤场合是什么？茎叶图是由“茎”和“叶”两部分组成的、反映原始数据分布的图形，其图形是由数字组成的。
通过茎叶图，可以看数据的分布形状及数据的离散状况。
与直⽅图相⽐，茎叶图既能给出数据的分布状况，⼜能给出⼀个原始数值，即保留了原始数据的信息。
⽽直⽅图不能给出原始数值。
在应⽤⽅⾯，直⽅图⼀般适⽤于⼤批量数据，茎叶图通常适⽤于⼩批量数据。
第四章数据的概括性度量1、⼀组数据的分布特征可以从哪⼏个⽅⾯进⾏测度？⼀是分布的集中趋势，反映各数据向其中⼼值靠拢或聚集的程度；⼆是分布的离散程度，反映各数据远离其中⼼值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
2、简述众数、中位数和平均数的特点和应⽤场合（1）众数特点：是⼀组数据分布的峰值，不受极端值影响。
贾俊平统计学 第七版 课后思考题
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
《统计》教学片断与反思范文
统计学是应用数学的一个分支，它对我们理解各种数据和信息的含义和统计规律性有着至关重要的作用。
在当前信息大爆炸的时代，我们需要更加深入地掌握统计学的知识来进行有意义的分析和决策。
因此，在教学过程中，教师的角色非常关键，教师需要设计合理的课程和授课方式来激发学生的兴趣，激发他们的学习欲望和能力。
，并将统计概念的复杂性化繁为简，深度浅显地达到最终的教学效果。
本篇文章旨在分享一段我所认为的教学片断，以及我作为一名学习者的反思和思考。
在大学一年级的统计学课堂上，我的教师使用了一个有趣的视频片段来解释统计数据的概念和应用。
该片段主要利用生活中的例子来阐述统计概念和应用，如何理解数据和当今社会中的数据文化。
片段一开始，讲师成为了一个普通的企业家，在创业之初需要经营一家垃圾桶制造工厂，并且希望在创业之初用帮助他的邻居来订货来获取市场技巧和较为准确地判断出售的垃圾桶大小。
在课程中，讲师突出了这种数据在通过客户订单来预测投资范围等方面的重要作用。
他通过该视频片段来说明了数据的复杂性和我们如何将其转化为更有意义的知识来进行分析工作，在课堂中，讲师对于数据的相关性和数据相关性，如何识别“伪相关性“，将数据的统计概念和应用做到了简单明了的解读。
在该片段中，我学到了很多新的东西。
例如，当我了解到如何通过多元线性回归来预测股票价格的时候，我感到非常震惊。
在以前，我常常认为股票价格是随机的，并由人类无法预测的因素控制。
然而，通过该视频片段中的说明，我意识到数字数据和经验数据的概念是如此的成功，而且它们可以帮助我们透彻地理解股票价格变化的原因。
这就是让我深爱统计学的原因，因为它提供了一种强力工具来理解数据内容。
当然，该视频片段并不是完美的，对于弱势群体在统计学中的地位和概念的解读存在不足。
然而，我认为，很大程度上它比其他的讲述方式更具有吸引力和可读性，更加容易被学生接受和记住，通过在课堂中交叉对比和纵向教学与讨论，可以更好地达到有效的教学效果和多元教育。
贾俊平统计学第三章课后思考题答案
一、思考题1．数据的预处理包括哪些内容？答：数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，内容包括数据的审核、筛选、排序等。
（1）数据审核就是检查数据中是否有错误。
对于通过调查取得的原始数据，主要从完整性和准确性两个方面去审核；对于通过其他渠道取得的二手数据，则应着重审核数据的适用性和时效性（2）数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。
（3）数据排序是按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。
除此之外，排序还有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供方便。
2．分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？答：（1）分类数据的整理方法：首先列出分类数据所分的类别，然后计算出每一类别的频数、频率或比例、比率等，即可形成一张频数分布表。
图示方法：条形图、帕累托图、饼图和环形图。
（2）顺序数据的整理方法：首先按照一定的顺序将数据进行分类，然后计算出每一类别的频数、比例、百分比、比率等，对于顺序数据，除了可使用分类数据的整理和图示技术外，还可以计算累积频数和累积频率（百分比）。
图示方法：条形图、饼图、帕累托图、累积频数分布图和环形图。
3．数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。
答：（1）数据分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。
①单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组通常只适合离散变量，且变量值较少的情况下使用；②在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组。
它是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。
在组距分组中，一个组的最小值称为下限；一个组的最大值称为上限。
（2）组距分组步骤①确定组数。
组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。
一般情况下，一组数据所分的组数不应少于5组且不多于15组，即5≤K≤15；②确定各组的组距。
组距是一个组的上限与下限的差。
组距可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即组距＝（最大值－最小值）÷组数；③根据分组编制频数分布表。
卫生统计学课后思考题答案
《卫生统计学》思考题参考答案第一章绪论1、统计资料可以分为那几种类型？举例说明不同类型资料之间是如何转换的？答：（1）1定量资料（离散型变量、连续型变量）、2无序分类资料（二项分类资料、无序多项分类资料）、3有序分类资料（即等级资料）；（2）例如人的健康状况可分为“非常好、较好、一般、差、非常差”5个等级，应归为等级资料，若将该五个等级赋值为5、4、3、2、1，就可按定量资料处理。
2、统计工作可分为那几个步骤？答：设计、收集资料、整理资料、分析资料四个步骤。
3、举例说明小概率事件的含义。
答：某人打靶100次，中靶次数少于等于5，那么该人一次打中靶的概率≤0.05，即可称该人一次打中靶的事件为小概率事件，可以视为很可能不发生。
第二章调查研究设计1、调查研究有何特点？答：（1）不能人为施加干预措施（2）不能随机分组（3）很难控制干扰因素（4）一般不能下因果结论2、四种常用的抽样方法各有什么特点？答：（1）单纯随机抽样：优点是操作简单，统计量的计算较简便；缺点是当总体观察单位数量庞大时，逐一编号繁复，有时难以做到。
（2）系统抽样：优点是易于理解、操作简便，被抽到的观察单位在总体中分布均匀，抽样误差较单纯随机抽样小；缺点是在某些情况下会出现偏性或周期性变化。
（3）分层抽样：优点是抽样误差小，各层可以独立进行统计分析，适合大规模统计；缺点是事先要进行分层，操作麻烦。
（4）整群抽样：优点是易于组织和操作大规模抽样调查；缺点是抽样误差大。
3、调查设计包括那些基本容？答：（1）明确调查目的和指标（2）确定调查对象和观察单位（3）选择调查方法和技术（4）估计样本大小（5）编制调查表（6）评价问卷的信度和效度（7）制定资料的收集计划（8）指定资料的整理与分析计划（9）制定调查的组织措施4、调查表中包含那几种项目？答：（1）分析项目直接整理计算的必须的容；（2）备查项目保证分析项目填写得完整和准确的容；（3）其他项目大型调查表的前言和表底附注。
2023年人教版数学四年级下册统计反思(精选3篇)
人教版数学四年级下册统计反思（精选３篇）〖人教版数学四年级下册统计反思第【1】篇〗分类统计属于“统计与概率”的知识领域，这是学生第三次接触统计知识，有了前面的基本统计知识做基础，本节课对于学生来说，掌握起来难度不大。
本节课以“我是体育小明星”为主题，学习有关分类统计的知识。
主要目的是让学生进一步体验数据的收集与整理的过程，要求学生能按照不同的标准或选择某个标准（如数量，形状，颜色）对物体进行比较，分类；在比较、分类的活动中，体验活动结果在同一标准下的一致性，不同标准下的多样性。
根据统计表中的数据提出并回答简单的问题，能和同伴交换自己的想法。
1、导入环节联系生活、激发兴趣。
以＂体育运动会＂引入，并很用心的收集了学生参加运动会的照片，学生回忆运动会上的精彩瞬间，瞬间激发起了学生学习的兴趣，气氛活跃。
2、经历自主分类统计的过程。
统计在生活中有着广泛的应用，教师注重让学生自觉经历需要统计、进行统计的过程。
学生意识到信息比较杂乱时需要整理统计，所以教师因势利导，让学生小组合作交流如何统计，从而得出可以分类统计，并自主思考出能按照很多种标准进行分类。
随即学生自主进行数据的整理和分类，然后进行展示汇报，教师抓住重难点进行点拨指导，例如：使学生理解什么是“合计”；分类标准不同，结果不同，合计相同的道理。
〖人教版数学四年级下册统计反思第【2】篇〗1、创设情境，让学生主动看、想、问、做低年级的统计教学，应根据学生的年龄特点与认知规律，重视学生的操作活动，让学生在直接的操作和感知的基础上，逐步体会统计的必要性。
因此，我紧密的联系了学生的生活实际，创设了学生感兴趣的情境：我利用班会课举行联谊会，问要买什么水果？学生比较感兴趣，而且乐于关注。
有了这样的情感，学生学起数学知识来，当然是事半功倍了。
让学生自己去调查，，如此以来不仅能调动学生学习的兴趣，而且通过学生自主地参与学习，亲身体会调查的过程，有助于学生对统计知识的进一步理解，并懂得如何把所学的知识运用到实际中去。
人教版数学四年级下册统计反思(精推3篇)
人教版数学四年级下册统计反思（精推３篇）〖人教版数学四年级下册统计反思第【1】篇〗折线统计图是小学阶段统计知识的一个重要内容，该课是在学生已经学习过统计表和条形统计图，对基本的统计过程和描述数据的方法有一定体验的基础上学习的。
学习折线统计图有利于提高学生应用数学知识的能力，同时也为进一步学习稍复杂的统计图奠定基础。
反思本节课的教学，我认为有以下成功之处：1、注重数学与现实生活的联系，使德育渗透潜移默化。
在这节课的教学设计中，我改变了教材的预设，播放了“上海世博会宣传片”和“某地年汛情报道”两个视频，使学生在生活化的情境中认识折线统计图，会根据折线统计图上的`数据去分析、预测事件的发展，并且使学生初步体会到折线统计图的优势和作用。
体现”数学从生活中来，并服务与生活”的课标理念。
在教学中，结合具体情境，我还对学生进行了爱国主义教育，通过上海世博会的举行及抗洪抢险取得胜利，潜移默化的培养了学生们的爱国情操，让他们体会到祖国的强大。
2、注重新旧知识的迁移和对比，使学生的主体作用得以体现。
在“议一议”这个环节，把前面学过的条形统计图和要学习的折线统计图进行比较，分析它们的异同点，使学生在比较中认识了折线统计图，知道了各部分的名称，明确了折线统计图的特征。
让学生在体会到了折线统计图的优势：不仅能清楚地反映数据的多少，而且能更好地看出数据的增减变化情况，既培养了学生的统计意识，又巩固了所学的新知。
本节课，通过电脑媒体提供大量的能主动探索的、能利用已有知识经验的、能体验感悟的素材，使学生在用眼观察、动口交流、动脑思考的主动性的个人学习和小组学习中，掌握了折线统计图的特点和作用，发展了他们利用所学知识进行简单的分析和预测的能力。
3、注重学生思维的层次性，使他们能可持续发展。
学生认识事物是由表及里认识，培养学生的思维也应是由浅入深。
在读“某地年8月1日至8月6日水位变化统计图”时，先让学生认真读图，交流从这张折线统计图中获得的数学信息。
统计教学反思范文
作为一名统计教学工作者，我一直有着对自己工作的反思和探索，希望能够为学生提供更好的教学体验和教学效果。
在这篇文章中，我想分享一下我的一些反思和想法。
一、教学目标的设定在统计教学中，设定合理的教学目标至关重要。
然而，在很多情况下，我们容易忽略学生的学习需求和能力，将统计教学变为简单的知识点的传递和操作技巧的讲解。
这不仅仅浪费学生的时间和精力，而且会给学生留下极为消极的学习体验，甚至会阻碍他们在之后学习过程中的进一步学习和思考。
因此，我们需要通过梳理统计学的基本概念和原理，让学生了解到统计学的本质，明白其作为一门科学的特点和要素，从而形成学生对统计学的整体把握和深层理解。
在教学目标的设定上，需要注重学生自主、探究性的学习方式，鼓励学生在学习过程中积极参与，从而真正掌握和应用到实际生活中。
二、教学方法的选择统计学是一门理论和实践相结合的科学，因此，在教学过程中需要通过丰富的实例和数据来强化和巩固理论知识。
我们需要结合具体的实例展开讲解，让学生通过学习、分析这些实例的数据，从而形成对统计学物理概念和本质的理解。
在案例研究中，要结合学生自身的情况进行差异化选择，以保证在实践中学习效果的最大化。
同时，在教学过程中，还需要采用多元化的教学方式，比如PPT课件讲解、图表解说、互动讨论等方法，以缓解学生学习过程中的单调性和枯燥性。
三、教学评价的反思在许多统计课程中，教学评价的重要性往往被低估。
然而，教学评价是教学成果的重要衡量标准，不仅能够帮助教师了解学生的学习成果和问题，更能够帮助教师对其自身的教学方法和技巧进行反思和提升。
因此，学生的自我评价和教师的教学评价应当相互补充和结合。
在评价方面，需要注意评价标准的科学性和公正性，鼓励学生在学习过程中保持品质，克服懈怠、浮躁等消极情绪。
四、课程设置的规划统计学是一门非常全面和广泛的科学，它涉及到了很多方面的领域和应用，但很多课程只是单纯的强调传统统计学的概念和技能，没有引导学生深度探索和学习实际应用。
《统计与可能性》数学教后反思
《统计与可能性》数学教后反思数学是一门重要的学科，它不仅能锻炼学生的逻辑思维能力，还能培养学生的分析问题和解决问题的能力。
作为一名数学教师，我一直致力于提高学生的数学素养和兴趣，但在教授《统计与可能性》这门课程时，我发现自己还有很多可以改进的地方。
首先，我认识到教师要把握好课程的重点和难点。
在《统计与可能性》这门课程中，统计的概念和方法是学生容易困惑的地方。
由于统计的内容比较抽象，对于学生来说很难直观地理解。
因此，我在讲解统计的过程中，应该注重将抽象的概念和具体的例子结合起来，让学生能够更好地理解和应用统计的方法。
其次，我还要加强对学生的引导和激励。
在教授《统计与可能性》这门课程时，我发现学生对统计的学习兴趣普遍不高，他们认为统计是一门枯燥的学科。
为了改变学生对统计的看法，我需要通过生动有趣的讲解和丰富多样的实践活动来激发学生的学习兴趣。
同时，我还要对学生进行个别辅导和鼓励，帮助他们克服困难，提高学习效果。
另外，我还要不断扩充教学资源，丰富教学内容。
在教学中，教师要善于利用各种资源，提供多样化的学习材料和案例，帮助学生深入理解和掌握统计的基本概念和方法。
为此，我会积极参加教师培训和学术交流，不断更新自己的教学知识和教学方法。
我还会积极借鉴其他数学教师的教学经验和好的教学资源，丰富教学内容，提高教学质量。
除了以上几个方面的改进，我还要注意与学生的互动交流。
在授课中，我应该注重培养学生的合作学习和探究精神。
通过小组讨论、问题解决等方式，引导学生主动思考和探索，提高他们的学习独立性和自主性。
同时，我还要加强与学生的互动交流，及时了解学生的学习情况和困惑，及时给予他们指导和帮助。
总之，通过对教授《统计与可能性》这门课程的反思，我认识到我在教学中存在的问题和不足之处。
作为一名数学教师，我要不断改进自己的教学理念和教学方法，不断提高自己的教学能力，为学生的数学学习提供更好的帮助。
我相信，通过不断的努力和改进，我一定能够成为一名优秀的数学教师，培养出更多热爱数学的学生。
统计学心得体会（通用10篇）
统计学心得体会统计学心得体会（通用10篇）我们得到了一些心得体会以后，写心得体会是一个不错的选择，这样可以帮助我们分析出现问题的原因，从而找出解决问题的办法。
那么心得体会到底应该怎么写呢？下面是小编整理的统计学心得体会，仅供参考，希望能够帮助到大家。
统计学心得体会篇1统计学是我们班这个学期开设的课程，虽然只有短短一个学期的课程，但是通过这一学期的学习，我们对统计学应用领域及其内性和基本概念有了一个基本的了解，可以说，这一学期我的收获颇丰。
就统计学这门课程来说，了解到统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析、处理数据并利用其进行推断的科学，只要有数据的地方，就会用到统计学；是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的规模、水平、速度、比例和效益，以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件的作用下，描述其现象数量之间的关系和变动规律。
其实这门学科有两大难点：统计有许多相似的概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。
对于公示不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是理解公示整体和每个符号的统计含义，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。
通过老师上课授教和课后不断的学习，对这两大难点已经克服。
结合到平时的工作学习，我能比较快的理解并能掌握统计学的一些知识。
我们学习统计学的目的是运用统计思想进行分析，在实践工作中，要善于利用统计的思维方式思考，在纷繁复杂的社会实践中，要学会发现数字、分析数字、并使用数字说话；掌握基本的统计方法，要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义，同时，能够自己处理常见的统计问题，锻炼统计的计算能力。
以上就是我的学习体会，我要树立终身学习的理念，不断学习，不断充实，积极探索，逐步成熟。
在日常的生活学习中，要学会自己运用统计学知识处理各种问题，为生活提供便利。
统计学心得体会篇2花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。
《统计》教学反思
《统计》教学反思
《统计》这单元是在学生已经初步学会用分一分、排一排、数一数的方法整理简单数据，初步认识了象形统计图和简单统计表的基础上，继续学习分类整理数据的方法，并把经过整理的数据填在简单的统计表里。
这节课，我从学生的实际出发，为学生营造了有效的学习环境,让学生对知识的学习产生了强烈的好奇，然后去探索、去质疑、去寻找答案，通过一系列的活动，解决了学生认知上的冲突，让学生主动地构建了知识，提高了课堂教学的效率，达到了教学效果的最优化。
1、用好教材，拓展教材
本课以教材为依据，活化书本知识，使教学内容贴近学生的生活实际，不断拓展教学内容，拓宽学生的视野，进行挖掘开发，并且进行深化创造性地使用教材，为学生创造宽松，和谐的教学环境，课堂成为师生共同参与，愉快合作，探索发现的天地。
2、注重数学知识与现实生活的密切联系
“数学来源与生活，而又应该为生活服务。
”通过学生熟悉的“超市购物”获得数学问题，并把获得的数学问题，应用在超市中，通过这个超市购物的经历过程中，使学生感到数学就在身边，有利于学生之间情感交流，融洽同学之间的关系，激发学生学习数学的兴趣。
3、自主参与，合作探究
合作学习是新一轮课程改革中所倡导的一种学习方法。
学生首先自己动手收集和整理数据基础上获得自己的象形统计图，在这个基础上，让学
生小组合作交流，此时，学生在独立思考的基础上，有了想说出自己想法和倾听别人意见的欲望，同学间互相帮助，共同探讨，碰撞出智慧的火花，学习效果极佳；再者注意引导学生学会合作，培养学生合作意识和初步的合作能力；并且引导学生促进合作交流，探索进取，促使学生得到全面而富有个性化的发展。
《统计学》教学反思
《统计学》教学反思教学是一项重要的工作，通过教学能够传递知识，培养学生的能力和素质。
作为一名《统计学》教师，我深感责任重大。
在本次教学过程中，我遇到了一些挑战，同时也有了一些反思和改进的想法。
首先，我发现学生对于统计学的学习兴趣不高。
在我进行知识讲解的过程中，有些学生显得不够专注，他们缺乏对统计学的实际运用和应用的认识。
因此，我意识到在教学中应该更加注重理论与实践结合，将理论知识与实际案例相结合，提升学生的兴趣。
其次，我注意到学生对于数学基础不够扎实。
统计学作为一门数学科目，需要一定的数学基础作为支撑。
然而，有些学生在数学基础方面存在欠缺，这给他们的学习带来了不小的困难。
因此，我决定在下次教学中加强对数学基础知识的复习，帮助学生巩固基础、理解概念。
另外，我意识到在教学中应该更加注重启发式教学方法的运用。
统计学作为一门理论性较强的学科，需要学生具备一定的思辨和探究能力。
在我之前的教学中，我过于强调知识的传授，忽略了培养学生的分析和解决问题的能力。
因此，在下次教学中，我会采用更多的案例分析、问题引导的方式，引导学生主动思考，培养他们的分析能力。
此外，我还在教学中发现了一些小问题，例如教学内容的组织不够清晰，导致学生对于知识的理解和掌握存在困难；另外，有些学生在课堂上不够活跃，缺乏与老师和同学的互动。
对于这些问题，我会在下次教学中加以改进，通过优化教学内容的结构，设计更多的互动环节，激发学生的学习热情和积极性。
通过对本次教学的反思，我认识到了自身在教学中存在的不足和可以改进的地方。
我将根据这些反思和想法，努力提高自己的教学水平，为学生提供更好的学习体验和知识传递。
教学是一门艺术，需要不断地学习与提高，我相信通过反思和改进，我能够成为一名更好的《统计学》教师。
通过这次教学反思，我意识到了教学的重要性以及自身在教学中的不足之处。
在今后的教学中，我将更加注重培养学生的兴趣，巩固数学基础，引导学生主动思考，并采用更加清晰和有趣的教学方式。
《统计》数学教学反思
《统计》数学教学反思数学教学是中小学教育中的重要组成部分，对于学生的综合素质和思维能力的培养起着至关重要的作用。
然而，在数学教学中，我们也不可避免地会遇到一些问题和困惑，需要进行反思和改进。
下面，我将结合我自己的实际教学经验，对数学教学进行反思，并提出一些改进的建议。
首先，我觉得在数学教学中，很多学生对于数学的学习目标并不明确，对数学知识的运用也往往停留在简单的计算和机械记忆阶段。
这就导致了他们对数学的兴趣不高，学习动力不足。
因此，我认为我们在教学中应该注重培养学生的数学思维能力和解决问题的能力，使他们能够主动思考和发现问题，解决问题的方法和思路。
同时，要让学生了解数学知识的实际应用价值，培养他们对数学的兴趣和热爱。
其次，我在教学中发现，很多学生对于数学知识的掌握程度参差不齐。
有些学生基础较好，掌握得较快，而有些学生基础较差，进展较慢。
对于不同层次的学生，我觉得我们应该采取差异化教学的方式，根据学生的实际情况进行分层教学，使每个学生都能够在适合自己的学习环境中得到有效的提高。
同时，要关注学生的学习动态，定期进行学情分析和评估，及时发现和解决学生的学习困难。
另外，我在课堂教学中也发现自己存在一些问题。
首先，我在教学过程中往往注重知识讲解，忽视了对学生的引导和激发兴趣。
因此，我觉得我们在课堂中应该更加注重学生的主动参与，鼓励他们提出问题和解答问题，积极引导他们去探索和发现知识。
同时，要灵活运用多种教学方法和手段，使课堂变得生动有趣，激发学生的学习兴趣。
另外，我也发现自己在课堂管理方面存在一些问题。
有时候，我没有及时发现学生的问题和困惑，导致一些学生在学习中感到困难和无助。
因此，我觉得我们要加强与学生的沟通和交流，及时了解他们的学习情况和困难，提供相应的帮助和支持。
同时，要制定合理的课堂纪律，建立良好的学习氛围，使学生能够安心学习，提高学习效果。
最后，我认为教师的角色也在教学中起着至关重要的作用。
作为一名数学教师，我们应该不断地学习和提升自己的教学能力，关注教育前沿的研究成果，改进自己的教学方法和手段。
统计学(贾俊平第八版)课后思考题及答案
统计学（贾俊平第八版）课后思考题及答案第一章：统计学基本概念和方法思考题1：什么是统计学？统计学的研究对象是什么？统计学是从观察数据的现象和规律出发，运用数理统计方法进行概括、分析和推断的科学。
统计学研究的对象是数据的概括和整体行为特征，即基本统计量和统计分布。
答案：统计学是一门应用数学的学科，其研究范围包括数据的收集、整理、描述、分析和推断等方面。
统计学通过运用数理统计方法，帮助我们从观察到的数据中发现其中的规律和趋势，从而对现象和问题作出合理的判断和推断。
统计学的研究对象主要包括两个方面。
一方面，统计学关注数据的概括和整体行为特征，例如对数据集的中心趋势（平均数、中位数）和离散程度（标准差、方差）进行描述和分析，这些统计量可以帮助我们对数据进行概括和比较。
另一方面，统计学研究数据的统计分布，即数据的分布形状和特征，例如正态分布、偏态分布等，这些分布有助于我们根据数据的特点进行进一步的推断和推测。
第二章：统计学的数据描述思考题2：试举例说明数据分为哪些类型？数据分为定性数据和定量数据两种类型。
答案：数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是指不能用数字表示的数据，其特征主要是描述性的，例如性别、喜好等。
定性数据通常采用文字或符号进行记录和表达。
定量数据是指可以用数字表示的数据，其特征主要是数量性的，例如身高、体重等。
定量数据可以进行数学运算和统计分析。
举例来说，一个学生调查问卷中的“性别”以及“对某个电影的评价（好、中、差）”是属于定性数据；而问卷中的“年龄”和“观看该电影的次数”则是属于定量数据。
第三章：概率与概率分布思考题3：什么是概率？请以一个例子来解释。
概率是指某个事件发生的可能性。
它在统计学中用于描述随机现象的规律性和不确定性。
答案：概率是描述某个事件发生的可能性的数值。
概率可以从0到1之间的任何一个数值，其中0表示不可能发生，1表示肯定会发生。
举个例子来说明，假设有一个标准的骰子，每个面上有1到6的数字。
人教版数学四年级下册统计反思(精推3篇)
人教版数学四年级下册统计反思（精推３篇）〖人教版数学四年级下册统计反思第【1】篇〗今天，我与学生共同学习了折线统计图。
这是在学生已掌握了条形统计图的基础上进行教学的。
由于学生已掌握了条形统计图的制作步骤，而折线统计图的制作过程与其大同小异。
所以我在教学中主要采取小组自主学习的方式进行。
通过学生的预测、观察，发现了解折线统计图的制作过程以及与条形统计图的异同。
本节课体现了以下几方面：一、精选素材，认识统计的现实意义数学教学必须由书本数学走向生活数学，对教材进行必要的调整和加工，恰当选择与学生现实生活密切相关的情境和问题，把鲜活的题材引入教学中，赋予教材以新的内涵。
因此，我在设计的时候特别注重统计知识与生活的紧密联系。
选取学生身边的、熟知的生活材料，让学生感受统计就在自己的身边。
备课中我发现教材中的例1是某市中小学生参观科技展人数统计图，考虑到与我们学生的实际不相符，于是我尝试进行了改变，用中国代表团历届奥运会获得的金牌数来代替例1，目的是激发学生学习兴趣，产生民族自豪感。
所以我在创设情景这一环节中，利用奥运会的相关知识作为切入点，激发学生学习兴趣。
让学生体验到数学就在我们身边，从而增强学习的动力，产生积极的情感。
这样不仅能使学生感受统计在生活中的作用，更能激发学生的学习热情。
二、加强联系，了解不同统计图特点统计知识在生活中有着广泛的应用，因此，我在教学中加强统计知识的内在联系，引导学生了解不同统计图的特点。
一是在有效迁移中引入。
我首先出示了中国代表团历届奥运会获得的金牌数统计表，让学生自己绘制条形统计图。
并从中获取一定的信息，复习条形统计图的特点。
接着直接出示一幅完整的折线统计图，（明确课题）以条形统计图为基础引出折线统计图，加强了两种统计图之间的联系；二是在充分比较中发现。
引导学生对两种不同的统计图进行充分的比较，通过学生之间的交流，引导学生观察、发现、比较折线统计图的特点。
（表示数量增减变化的情况）三、关注思维能力的发展“数学是思维的艺术和体操。
统计学课后题答案
统计学复习笔记第七章参数估计一、思考题1.解释估计量和估计值在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。
估计量也是随机变量。
如样本均值，样本比例、样本方差等。
根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。
2.简述评价估计量好坏的标准（1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。
（2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。
对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。
（3）—致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
3.怎样理解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称为置信区间。
置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。
有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数，这是不负责的表现。
因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。
在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。
这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。
4.解释95%勺置信区间的含义是什么置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量（是随机的）覆盖总体参数的概率。
也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95% （的区间）包含参数。
不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间，就以为该区间以的概率覆盖总体参数。
5.简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
1.估计总体均值时样本量n为（z 2）2 2 E zn P—其中：E z2*2.样本量n与置信水平1- a、总体方差工、估计误差E之间的关系为与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需要的样本量越大；与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大；与与总体方差成正比，样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的样本量越小。
二、练习题1.从一个标准差为5的总体中采用重复抽样方法抽出一个样本量为40的样本，样本均值为25。
第四版统计学课后习题答案
时间在横轴，观测值绘在纵轴。一般是长宽比例10：7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。
3.6饼图和环形图的不同
饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。
4.6简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合
对于分类数据，主要用异众比率来测量其离散程度；对于顺序数据，虽然也可以计算异众比率，但主要使用四分位差来测量其离散程度；对于数值型数据，虽然可以计算异众比率和四分位差，但主要使用方差或标准差来测量其离散程度。
4.7标准分数有哪些用途？
4.9测度数据分布形状的统计量有哪些？
对分布形状的测度有偏态和峰态，测度偏态的统计量是偏态系数，测度峰态的统计量是峰态系数。
第五章 概率与概率分布
5.1频率与概率有什么关系？
在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次，则比值m/n称为事件A发生的频率。随着n的增大，该频率围绕某一常数p波动，且波动幅度逐渐减小，趋于稳定，这个频率的稳定值即为该事件的概率。
1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据
答案同1.3
1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念
对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
《统计学》第四版
统计课后思考题答案
第一章思考题
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什么是统计学统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
解释描述统计和推断统计描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）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，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
什么是二手资料？使用二手资料应注意什么问题与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。
使用时要进行评估，要考虑到资料的原始收集人，收集目的，收集途径，收集时间使用时要注明数据来源。
比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。
每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。
技术含量和成本都比较高。
如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。
它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。
如何控制调查中的回答误差对于理解误差，我会去学习一定的心理学知识，对于记忆误差，我会尽量去缩短所涉及的时间范围，对于有意识的误差，我要做好被调查者的心理工作，要遵守职业道德，为被调查者保密，尽量在问卷中不涉及敏感问题。
怎么减少无误差对于随机误差，要提高样本容量，对于系统误差，只有做好准备工作并做好补救措施。
比如说要一百份的问卷回复，就要做好一百二十到一百三十的问卷准备，进行面访式的时候要尽量的劝服不愿意回答的被访者，以小物品的馈赠提高回复率。
数据预处理内容数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。
分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些分类数据：制作频数分布表，用比例，百分比，比率等进行描述性分析。
可用条形图，帕累托图和饼图进行图示分析。
顺序数据：制作频数分布表，用比例，百分比，比率。
累计频数和累计频率等进行描述性分析。
可用条形图，帕累托图和饼图，累计频数分布图和环形图进行图示分析。
数据型数据的分组方法和步骤分组方法：单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。
分组步骤：1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表直方图和条形图的区别1条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，2直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。
绘制线图应注意问题时间在横轴，观测值绘在纵轴。
一般是长宽比例10：7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。
饼图和环形图的不同饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。
茎叶图比直方图的优势，他们各自的应用场合茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。
在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。
鉴别图标优劣的准则P75明确有答案，我就不写了。
制作统计表应注意的问题1，合理安排统计表结构2表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容3表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线4在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。
公式：组中值=（上限+下限）/2一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？数据分布特征可以从三个方面进行测度和描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或集中的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
怎样理解平均数在统计学中的地位？平均数在统计学中具有重要的地位，是集中趋势的最主要的测度，主要适用于数值型数据，而不适用于分类数据和顺序数据。
简述四分位数的计算方法。
四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。
根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。
对于比率数据的平均为什么采用几何平均？在实际应用中，对于比率数据的平均采用几何平均要比算数平均更合理。
从公式∏+=+=n1i i n G G 11）（）（中也可看出，G 就是平均增长率。
简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数是一组数据分布的峰值，不受极端值的影响，缺点是具有不唯一性。
众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。
主要适合作为分类数据的集中趋势测度值。
中位数是一组数据中间位置上的代表值，不受极端值的影响。
当数据的分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。
主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。
平均数对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息，在实际应用中最广泛。
当数据呈对称分布或近似对称分布时，三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。
但平均数易受极端值的影响，对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差，此时应考虑中位数或众数。
简述异众比率、四分位差、方差或标准差的适用场合对于分类数据，主要用异众比率来测量其离散程度；对于顺序数据，虽然也可以计算异众比率，但主要使用四分位差来测量其离散程度；对于数值型数据，虽然可以计算异众比率和四分位差，但主要使用方差或标准差来测量其离散程度。
标准分数有哪些用途？标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。
在对多个具有不同量纲的变量进行处理时，常需要对各变量进行标准化处理。
它还可以用来判断一组数据是否有离群数据。
为什么要计算离散系数？方差和标准差是反映数据分散程度的绝对值，一方面其数值大小受原变量值本身水平高低的影响，也就是与变量的平均数大小有关；另一方面，它们与原变量的计量单位相同，采用不同计量单位的变量值，其离散程度的测度值也就不同。
因此，为消除变量值水平高低和计量单位不同对离散程度测度值的影响，需要计算离散系数。
测度数据分布形状的统计量有哪些？对分布形状的测度有偏态和峰态，测度偏态的统计量是偏态系数，测度峰态的统计量是峰态系数。
什么是统计量？为什么要引进统计量？统计量中为什么不含任何未知参数？统计量：设X1,X2…,Xn是从总体X中抽取的容量为n的一个样本，如果由此样本构造一个函数T （X1,X2…,Xn），不依赖于任何未知参数，则称函数T(X1,X2…,Xn)是一个统计量。
原因：为了使统计推断成为可能。
判断下列样本函数中哪些是统计量T1和T2是次序统计量：设简单随机样本（X1,X2, …,Xn）来自总体，从小到大排序为x(1),x(2), …,x(n), 则称X(1),X(2), …,X(n),为次序统计量。
充分统计量：统计量加工过程中一点信息都不损失的统计量为充分统计量自由度：独立变量的个数简述2分布、t分布、F分布及正态分布之间的关系：设F分布：设若U为服从自由度为n1的2分布，即U~2(n1)，V为服从自由度为n2的2分布，即V~2(n2),且U和V相互独立，则称F为服从自由度n1和n2的F分布，记为抽样分布：样本统计量的概率分布是一种理论概率分布随机变量是样本统计量中心极限定理的意义：设从均值为，方差为2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。
中心极限定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。
估计量：用于估计总体参数的随机变量估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值评价估计量好坏的标准：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置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间解释95%的置信区间：95%的置信区间指用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。
含义：Za/2是标准正态分布上侧面积为a/2的z值,公式是统计总体均值时的边际误差。
独立样本：如果两个样本是从两个总体中独立抽取的，即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立。
匹配样本：一个样本中的数据与另一个样本中的数据相对应。
在对两个总体均值之差的小样本估计中，对两个总体和样本都有哪些假定？(1)、两个总体都服从正态分布(2)、两个随即样本独立地分别抽自两个总体简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
样本量越大置信水平越高，总体方差和边际误差越小假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？答：参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。
参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。
而在参数假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。
什么是假设检验中的显著性水平？统计显著是什么意思？答：显著性水平是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率和风险。