统计基础知识_讲义..
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一、数据的特征值(一)数据的位置特征值_1)平均值 xx , x , x x 为:如果从总体中抽取一个样本,得到一批数据 . ,则样本的平均值123 xn_1nx x in i 1n-数据个数;xi-第 i 个数据数;∑-求和。
~2)中位数x,x , x 有时,为减少计算,将数据x . 按大小次序排列,用位居于正中的那个数或1 2 3 x n中间两个数的平均值(当数据为偶数时)表示数据的总体平均水平。
3)中值 M测定值中的最大值xmax 与最小值xmin 的平均值,用M 表示。
x max x minM24)众数在用频数分布表示测定值时,频数最多的值即为众数。
若测定值按区间做频数分布时,频数最多的区间代表值(一般取区间中值)也称众数。
(二)数据的离散特征值1)极差 R测定值中的最大值x max与最小值 x min之差称为极差。
通常R 用于个数n 小于 10 的情况下, n 大于 10 时,一般采用标准偏差s 表示。
2)偏差平方和 S _各测定值x i与平均值x之差称为偏差。
各测定值的偏差平方和称为偏差平方和,简称平方和,用 S 表示。
_ _ _S= ( x 1x ) 2 ( x 2x ) 2... ( x n x ) 2 n _=( x i x ) 2i 1无偏方差各个测定值的偏差平方和除以(n-1)后所得的值称为无偏方差(简称方差),用 s2表示:S 1 n _s 21 n ( x i x ) 2n 1 i 11标准偏差 s方差 s2的平方根为标准偏差(简称标准差),用 s 表示:S 1 n _s s 2( x i x ) 2n 1 n1 i 1(三)变异系数以上反映数据离散程度的特征值,只反映产品质量的绝对波动大小。
在工程实践中,测量较大的产品,绝对误差一般较大,反之亦然。
因此要考虑相对波动的大小,在统计技术上用变异系数 CV 来表达:C V s _ x上式中σ 和μ 为总体均值和总体标准差,当过程在受控状态下,且样本容差较大时,可用样本标准差s 和样本均值x 估计。
统计基础必学知识点1. 数据的分类:数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述性的,如性别、颜色等;定量数据是可量化的,如年龄、身高等。
2. 数据的度量尺度:数据的度量尺度分为四种类型,分别是名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度是无序的分类数据,顺序尺度是具有次序关系的数据,间隔尺度是具有固定间隔的数据,比例尺度是具有固定比例关系的数据。
3. 频数与频率:频数是指某个数值出现的次数,频率是指某个数值出现的次数与总数的比值。
4. 数据的中心趋势度量:数据的中心趋势度量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的总和除以数据个数,中位数是将数据按照大小排列后的中间值,众数是一组数据中出现次数最多的数值。
5. 数据的离散程度度量:数据的离散程度度量包括范围、方差和标准差。
范围是一组数据的最大值与最小值之差,方差是数据与其均值之差的平方和的平均值,标准差是方差的平方根。
6. 直方图和箱线图:直方图是将数据按照一定的区间划分,并统计每个区间内数据的频数或频率,在坐标系上绘制柱状图。
箱线图是通过四分位数和异常值来描绘一组数据的分布情况。
7. 相关系数:相关系数是用来描述两组数据之间的相关性强度和方向的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 概率与统计分布:概率是事件发生的可能性,统计分布是对数据的概率分布进行描述的函数。
常见的统计分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
9. 抽样与统计推断:抽样是从总体中选取一部分样本进行研究,统计推断是通过样本数据对总体进行推断。
常用的统计推断方法包括点估计和区间估计。
10. 假设检验:假设检验是对统计推断的一种方法,通过构建假设、选择显著性水平和计算检验统计量,判断样本数据是否能够拒绝原假设。
常见的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
初级统计师《统计基础知识》讲义:时间数列初级统计师《统计基础知识》讲义:时间数列导语:将反映某一现象的各个时期(或时点)的指标数值,按照时间顺序排列形成的数列。
亦称动态数列。
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第一部分本章主要内容一、时间数列的概念和种类(一)时间数列的概念将同一统计指标的数值按其发生的时间先后11.roi,序排列而成的数列称为时间数列。
时间数列一般由两个基本要素构成:1.现象所属的时间;2.反映该现象不同时间的统计指标数值。
(二)时间数列的作用1.时间数列可以描述社会经济现象的发展状态和结果;2.通过时间数列资料可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度;3.通过对时间数列进行分析可以探索社会经济现象发展变化的规律性;4.通过时间数列对某些社会经济现象进行预测,是统计预测方法的一个重要内容;5.把不同的时间数列进行对比,是对社会经济现象进行统计分析的重要方法之一。
(三)时间数列的种类时间数列按其排列的统计指标不同,可分为:总量指标时间数列、相对指标时间数列和平均指标时间数列三种。
其中:总量指标时间数列是基本数列,其余两种是派生数列。
1.将同一总量指标的数值按其发生的'时间先后顺序排列而成的数列叫做总量指标时间数列。
时期数列:当时间数列中所包含的总量指标都是反映社会经济现象在某一段时期内发展过程的总量时,这种总量指标时间数列就称为时期数列。
时点数列:当时间数列中所包含的总量指标都是反映社会经济现象在某一瞬间上所达到的水平时,这种总量指标时间数列就称为时点数列。
2.将同一相对指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列叫做相对指标时间数列。
3.将同一平均指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列叫做平均指标时间数列。
(四)时间数列的特征时间数列一般表现出四种特征:长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。
(五)时间数列的编制原则1.指标数值所属的时期长短或时间间隔应该一致;2.指标数值所属的总体范围应该一致。
中级统计师统计基础知识与统计实务讲义(精华版)《统计基础知识与统计实务》一、总论统计是指对与某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等的活动。
一般理解为三个含义:统计工作、统计资料和统计学。
统计工作是指利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称。
统计资料是指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。
统计学是指研究如何对统计资料进行搜集、整理和分析的理论与方法的科学。
三者的关系:联系:1、统计工作与统计资料是统计活动过程与活动成果的关系。
2、统计工作与统计学是统计实践与统计理论的关系。
3、统计工作是先于统计学而发展起来的。
(一)统计学中的基本概念P41、总体与总体单位(1)总体:凡是客观存在的,在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体就是统计总体,简称总体。
(2)总体单位:构成统计总体的个别事物称总体单位。
一个统计总体中所包括的单位数如果是有限的,称为有限总体;如果是无限的,则称为无限总体。
对无限总体不能进行全面调查,只能调查其中一小部分,据以推算总体;对有限总体既可以进行全面调查,也能够只调查其中的一部分单位。
总体是由总体单位构成的,可是总体和总体单位的观点不是牢固不变的,随着研究目的的不同,总体和总体单位也会由所不同。
12、指标与标志目标是反映总体现象数量特性的观点。
目标还可以是反映总体现象数量特性的观点及其具体数量。
都能用数值表示。
如:GDP、人口数等。
标志是说明总体单位特征的名称。
可分为:品质标志,不能用数值表示,如性别、民族等;数量标志,可以数值表示,如年龄、工资等。
指标与标志的区别:1、指标是说明总体特征的;而标志是说明总体单位特征的。
2、标志可以分为不能用数值表示的品质标志与能用数值表示的数量标志两种;而指标都是用数值表示的,没有不能用数值表示的指标。
联系:1、有许多指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的。
2、指标与数量标志之间存在着变换关系。
统计学基础知识统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
它提供了一种方法,能够更好地理解和应用各种数据。
统计学在各个领域都有重要的应用,不论是在科学研究、商业决策还是社会科学中,都离不开统计学的支持。
本文将介绍统计学的基础知识,包括统计学的定义、常见的统计术语以及常用的统计方法。
一、统计学的定义统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据以及从数据中得出结论的学科。
它包括描述性统计和推论统计两个方面。
描述性统计用来总结和描述数据的特征,如平均数、中位数、频率分布等;推论统计则用来根据样本数据推断总体的特征,如置信区间、假设检验等。
二、常见的统计术语1. 总体与样本:总体是指研究对象的全体,样本是从总体中抽取的一部分。
通过对样本进行统计分析,可以得到对总体的推断。
2. 变量:研究对象的属性或特征,可以是数量型(如身高、年龄)或质量型(如性别、颜色)。
3. 数据类型:数据可以分为定性和定量两种类型。
定性数据用来描述特征或分类,如性别、颜色;定量数据用来表示数量或程度,如身高、温度。
4. 频数和频率:频数是指数据中某个取值出现的次数,频率是指某个取值出现的频率,即频数除以总数。
5. 中心趋势:用来描述数据的集中程度,包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数,中位数是将观测值按大小排序后的中间值,众数是出现次数最多的值。
6. 离散程度:用来描述数据的离散程度,包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之差,方差是观测值与平均数之差的平方和的平均数,标准差是方差的平方根。
三、常用的统计方法1. 描述性统计:描述性统计用来总结和描述数据的特征。
常见的描述性统计方法包括计数、百分比、平均数、中位数、众数、极差、方差和标准差。
2. 概率分布:概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布等。
3. 推论统计:推论统计用来从样本数据中推断总体的特征,并进行统计推断。