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统计主要指标解释1.平均值：平均值是指一组数据的总和除以数据的个数，用于衡量数据的集中趋势。
平均值通常用于描述均衡的情况，但在存在异常值或极端值的情况下，可能会被这些值的影响而偏离。
2.中位数：中位数是指将一组数据按大小排序后，位于中间位置的数值。
中位数通常用于描述数据的中间位置，对于存在异常值或偏斜分布的情况，中位数通常比平均值更具有代表性。
3.方差：方差是指一组数据与其平均值之间的差异程度的平均值。
方差用于度量数据的离散程度，数值越大表示数据越分散，反之，数值越小表示数据越集中。
4.标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据的离散程度。
标准差通常与平均值一起使用，可以帮助我们了解数据分布的范围和形态。
5.相关系数：相关系数用于度量两个变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的取值范围通常为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关性。
6.百分位数：百分位数是指在一组排序的数据中，小于一些特定百分比的数值。
百分位数常用于描述数据分布的位置和范围，如第25百分位数表示有25%的数据小于该值。
7.偏度：偏度是指数据分布的偏斜程度，描述了数据分布曲线的对称性。
正偏表示数据分布向右偏离平均值，负偏表示数据分布向左偏离平均值，偏度值为0表示数据分布对称。
8.峰度：峰度是指数据分布曲线的陡峭程度，描述了数据分布的尖峰或平缓程度。
较高的峰度表示数据分布的尖峰较高且集中，较低的峰度表示数据分布较为平缓。
9.回归系数：回归系数用于建立一个自变量与因变量之间的数学关系。
回归系数可以帮助我们预测和解释因变量对自变量的影响程度。
10.显著性水平：显著性水平是指在统计假设检验中，判断观察结果是否显著不同于假设的程度。
常见的显著性水平有0.05和0.01，表示观察结果与假设的差异发生的可能性低于5%或1%。
这些统计主要指标可以帮助我们理解和解释数据，从而更好地推断和预测现象和问题。
使用这些指标，我们可以得出关于数据的结论，并为决策提供支持。
统计学参数概念
统计学参数是用来描述数据分布特征的量，用于对数据进行分析和比较。
常用的统计学参数包括：
1. 均值：一组数据的总和除以数据的个数，代表数据的中心趋势。
2. 方差：各个数据与均值的差的平方和的平均数，代表数据的离散程度。
3. 标准差：方差的平方根，代表数据离散程度的大小。
4. 中位数：把数据按大小排列，位于中间位置的值，代表数据的中等水平。
5. 众数：在一组数据中出现次数最多的值，代表数据的普遍趋势。
6. 偏度：描述数据分布偏斜程度的统计量，取值为负表示左偏，取值为正表示右偏。
7. 峰度：描述数据分布峰部陡峭或平坦程度的统计量，取值为负表示峰部平坦，取值为正表示峰部陡峭。
以上是常用的统计学参数，不同的参数可以用来描述数据的不同特征和趋势。
在数据分析中，常常需要结合使用多个参数来全面了解数据的情况和特征。
根本统计方法第一章 概论1. 总体〔Population 〕：根据研究目确实定的同质对象的全体〔集合〕；样本〔Sample 〕：从总体中随机抽取的局部具有代表性的研究对象。
2. 参数〔Parameter 〕：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量〔Statistic 〕：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。
3. 统计资料分类：定量〔计量〕资料、定性〔计数〕资料、等级资料。
第二章 计量资料统计描述1. 集中趋势：均数〔算术、几何〕、中位数、众数2. 离散趋势：极差、四分位间距〔QR =P 75-P 25〕、标准差〔或方差〕、变异系数〔CV 〕3. 正态分布特征：①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线；②X =μ时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数μ和形态参数σ；④曲线下面积为1，区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。
4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：/2X u S α±；百分位数法：P 2.5-P 97.5。
第三章 总体均数估计和假设检验1. 抽样误差〔Sampling Error 〕：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
抽样误差不可防止，产生的根本原因是生物个体的变异性。
2. 均数的标准误〔Standard error of Mean, SEM 〕：样本均数的标准差，计算公式：/X σσ=3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n ；②通过设计减少S 。
4. t 分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度ν，ν越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布，故标准正态分布是t 分布的特例。
主要统计指标解释
常见的统计指标包括：平均数、极差、方差、标准差、百分位数（分
位数）、原值比、比值比、变异系数、可变性指数、相对变异系数、负偏
差率、偏差率、均方根误差、离散系数、卡方值等。
1、平均数：又称为算术平均数，是由样本容量大小的确定，将样本
中所有的观测值加总后，除以样本容量大小，可以得到该样本的平均数。
客观反映样本中的综合水平，可以有效地衡量一组数据的中心位置。
2、极差：极差是一组数据中最大值与最小值之差，是统计学术语，
亦可称为极端差、极端距离、最大最小距离、极大极小差甚至最大最小差。
反映数据的变化幅度，其值越大就表明样本值变化越大，样本中的离散程
度越大。
3、方差：方差是用来衡量一组观测值分散程度的统计量，与标准差
的关系是：标准差是求方差的算数平方根。
也可以说，具有相同方差的不
同组数据，其标准差相等，而且它们都具有不同的方差。
4、标准差：标准差是方差的算数平方根，又称标准偏差，是测量总
体数据离散程度的参数，表示的是总体数据变异的幅度和程度。
标准差取
决于样本大小，越小的样本，它的标准差就越大，反之，越大的样本，它
的标准差就越小。
5、百分位数（分位数）：百分位数又称分位数。
基础统计复习资料汇总基础统计复习资料第一章概论第三节统计学中的常用基本概念总体X 有X1,X2,X3,…,X N个单元随机抽取n个组成样本单元：x1,x2,x3,…,x n则：N——总体容量n——样本容量第三章统计资料整理一、数据的分组、整理1.写出最大值X max、最小值X min2.求出极差d = X max －X min3.分组，算出组距、组中值据样本的单元数，求出分组数的经验值为：样本单元数40-50 50-100 100-200 200-500 ＞500分组数6-8 7-10 9-12 12-17 17-20 上限：每一组数据中最大的变量值下限：每一组数据中最小的变量值组距= 极差÷分组数= 上限－下限组中值= （上限+ 下限）÷24.计算频数和频率频数= 各组分配的统计单元数频率= 各组单元数占总体单元数的比重= 频数÷各单元数之和（n）5.作频率分布图二、例题例：设以不重复抽样方式从1600块面积为0.4公顷的林地所组成的总体中等概地抽取50块林地组成样本，样本各单元的蓄积量值为：1.5 0 10.3 4.3 4.1 711.18.5.5 8.811.812.5 3 12.3 2.7 8.7 3.5 .1 7.4 10 5.4 11.3 1.6 10.7 5.4 .7 7.6 4.9 7.6 11.2 4.2 .5 .3 2.9 6 5.7 3.17.79.62.94.216.65.84.66.4试进行数据整理解：1. X max = 16.6 X min = 02. 求出d = 16.6 －0 = 16.63. 分组，计算组距、组中值分为10组，组距= 16.6 ÷10 = 1.66 ≈1.74.计算频数（f i）、频率分组组中值划正（上限排外）频数f i频率0 – 1.7 0.85 正正一11 0.221.7 – 3.42.55 正 5 0.13.4 – 5.14.25 正┬7 0.145.1 –6.8 5.95 正┬7 0.146.8 – 8.57.65 正 5 0.18.5 – 10.2 9.35 正 5 0.110.2 – 11.9 11.05 正┬7 0.1411.9 –13.6 12.75 ┬ 2 0.04 13.6 – 15.3 14.45 0 0 15.3 – 17.0 16.15 一 1 0.02 合计50 1 4. 作频率分布图第四章静态分析指标一、平均指标的计算1.算术平均数X = ( x1 + x2 + x3 +… +x n ) ÷n = ( ∑x i ) ÷n2.加权平均数X = ( x1f1 + x2f2 +x3f3 + … +x n f n ) ÷n = ( ∑xi f i ) ÷( ∑f i )3.众数= 总体中出现次数最多或最普遍的标志值4.中位数M e当n 为偶数时：中位数= ( X n/2 + X n/2+1 ) ÷2当n为奇数时：中位数= X(n+1)/2二、标志变异指标的计算1.极差d = X max －X min2.总体方差σ2 = [ ∑（X i－X ）2 ] ÷n = （∑X i2）÷n －X23.样本方差S2 = [ ∑（X i－X ）2 ] ÷( n －1 )4.总体标准差σ= √σ25.样本标准差S = √S26.离散系数（变异系数）V = σ÷X三、例题例1.测量10株苗木高度（单位：cm），得下列数据：52.7，50，55.4，61.2，55.4，49.5，50，55.4，55.4，61.2求这10株苗木的算术平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差和变异系数。
