统计学之数据的收集与整理

第一章统计数据的收集与整理1.1算术平均数是怎样计算的？为什么要计算平均数？n、yi -4 y = _答：算数平均数由下式计算：n ，含义为将全部观测值相加再被观测值的个数除，所得之商称为算术平均数。

计算算数平均数的目的， 是用平均数表示样本数据的集中点， 或是说是样本数据的代表。

1.2既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的，有了方差为什么还要计算标准差？答：标准差的单位与数据的原始单位一致，能更直观地反映数据地离散程度。

1.3标准差是描述数据变异程度的量，变异系数也是描述数据变异程度的量，两者之 间有什么不同？答：变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。

在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。

1.4完整地描述一组数据需要哪几个特征数？答：平均数、标准差、偏斜度和峭度。

1.5下表是我国青年男子体重（kg ）。

由于测量精度的要求，从表面上看像是离散型数 据，不要忘记，体重是通过度量得到的， 属于连续型数据。

根据表中所给出的数据编制频数 分布表。

序和计算结果如下:proc format; value hfmt 56-57='56-57' 62-63='62-63'68-69='68-69' 70-71=70-71' 72-73=72-73' 74-75=74-75：run;data weight;in file 'E:\data\exer1-5e.dat';646666264766 5 7 13 4 66 6 6 666 64644 6 10 3 6 6 6 7 6 9 6 12 76 6 6 6 616 4 3 7 6 6 6 6 614 2 8 7 6 6 6 6 6 566 7667464756266646464696464666464646662 72616664666666661答：首先建立一个外部数据文件，名称和路径为:626666726462772E:\data\exer1-5e.dat 。

第二章统计数据的收集、整理与显示二、单项选择题1、人口普查的调查单位是（C ）。

A、每一户B、所有的户C、每一个人D、所有的人2、对一批商品进行质量检验，最适宜采用的调查方法是（B ）。

A、全面调查B、抽样调查C、典型调查D、重点调查3、下列调查中，调查单位与填报单位一致的是（D ）。

A、企业设备调查B、人口普查C、农村耕畜调查D、工业企业生产经营现状调查4、抽样调查与重点调查的主要区别是（D ）。

A、作用不同B、组织方式不同C、灵活程度不同D、选取调查单位的方法不同5、先对总体中的个体按主要标志加以分类，再以随机原则从各类中抽取一定的单位进行调查，这种抽样调查形式属于（ D ）。

A、简单随机抽样B、等距抽样C、整群抽样D、类型抽样6、对某省饮食业从业人员的健康状况进行调查，调查单位是该省饮食业的（D ）。

A、全部网点B、每个网点C、所有从业人员D、每个从业人员7、调查时限是指（B ）。

A、调查资料所属的时间B、进行调查工作的期限C、调查工作登记的时间D、调查资料的报送时间8、对某市全部商业企业职工的生活状况进行调查，调查对象是（B ）。

A、该市全部商业企业B、该市全部商业企业的职工C、该市每一个商业企业D、该市商业企业的每一名职工9、作为一个调查单位（D ）。

A、只能调查一个统计标志B、只能调查一个统计指标C、可以调查多个统计指标D、可以调查多个统计标志10、某市规定2018年工业经济活动成果年报呈报时间是2019年1月31日，则调查期限为（ B ）。

A、一天B、一个月C、一年D、一年零一个月11、统计分组对总体而言是（ B ）A、将总体区分为性质相同的若干部分B、将总体区分为性质不同的若干部分C、将总体单位区分为性质相同的若干部分D、将总体单位区分为性质不相同的若干部分12、按某一标志分组的结果表现为（ B ）A、组内差异性，组间同质性B、组内同质性，组间差异性C、组内同质性，组间同质性D、组内差异性，组间差异性13、设对某地区的人口按年龄分组如下：不满周岁，1—3岁，4—6岁，7—12岁，……60—64岁，65—79岁，80—99岁，100岁以上，最后一组的组中值近拟为（ C ）A、110岁B、104岁C、104.5岁D、105岁14、为充分利用所得到的原始资料以取得大量统计指标，在统计整理时关键是要（ C ）A、进行各种汇总B、进行各种计算C、充分利用分组法D、对原始资料进行分析15、按变量的性质和数据的多少划分，变量数列可分为（ C ）。

统计数据的搜集与整理心得体会
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。

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。

一、数据的收集和整理1. 调查方法在统计学中，数据的收集是至关重要的。

调查方法是指数据收集的具体方法，包括观察、访谈、问卷调查等。

学生需要了解各种调查方法的特点和适用范围，以便在实际情境中选择合适的调查方法。

2. 数据的整理与汇总数据的整理与汇总包括数据的分类、分组、计数、绘制统计图表等内容。

学生需要学会使用频数表、频数分布、直方图、饼图、折线图、散点图等工具来整理和展示数据。

3. 数据的中心趋势中心趋势是用来描述数据分布中心位置的统计指标，包括平均数、中位数、众数等。

学生需要了解这些指标的计算方法和意义，以便分析数据的中心分布。

4. 极差、标准差和方差极差是描述数据分布范围的指标，标准差和方差是描述数据分布离散程度的指标。

学生需要学会计算和理解这些指标，并能够使用它们来量化数据的差异程度。

二、描述统计1. 概率概率是描述随机事件发生可能性的数学工具。

学生需要了解基本概率概念，包括事件发生的概率、概率的加法和乘法规则等。

2. 统计图表统计图表是用来展示和分析数据的重要工具。

学生需要掌握直方图、饼图、折线图、散点图等统计图表的绘制方法，以及如何从图表中获取信息。

3. 正态分布与标准正态分布正态分布是自然界和社会现象中常见的一种分布形式，它具有特定的均值和标准差。

学生需要了解正态分布的特点和应用，并且理解标准正态分布的概念和计算方法。

4. 相关性分析相关性分析是用来研究两个或多个变量之间相关程度的统计方法。

学生需要学会计算相关系数、绘制散点图等技能，以便分析变量之间的相关性。

1. 抽样与总体抽样是指从总体中选取部分样本来进行研究的方法。

学生需要了解不同的抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等，以及抽样误差的计算方法。

2. 置信区间置信区间是用来估计总体参数的范围。

学生需要学会计算置信区间的方法，以及如何使用置信区间来对总体参数进行推断。

3. 假设检验假设检验是用来检验总体参数是否符合某种假设的统计方法。

数据的收集与整理数据的应用与解决问题数据的收集与整理数据的应用与解决问题数据在现代社会中扮演着重要的角色，无论是在科学研究、商业决策还是社会管理中，都离不开数据的支持。

然而，数据的收集与整理、以及数据的应用与解决问题是一个复杂而关键的过程。

本文将探讨数据的收集与整理的重要性，以及数据的应用与解决问题的方法。

一、数据的收集与整理的重要性数据的收集与整理是获取准确、可靠数据的基础。

只有在数据收集与整理的过程中，才能保证后续的分析与应用能够基于真实且有代表性的数据。

数据的收集可以通过多种途径，例如调查问卷、实地观察、文献搜集等。

在收集数据的同时，需要保证数据的有效性和权威性，避免未经证实的信息对最终结果产生负面影响。

数据整理的目的是将收集到的庞杂数据进行分类、排序和组织，使其变得易于理解和分析。

数据整理的方法有很多，可以采用表格、图表、统计学方法等。

一方面，数据整理可以帮助我们更加清晰地认识数据背后的规律和趋势；另一方面，数据整理还可以为数据的应用与解决问题提供更加方便和高效的方式。

二、数据的应用与解决问题的方法数据的应用与解决问题是数据价值的具体体现。

在数据背后掌握着丰富的信息，通过对数据进行分析和研究，我们可以得出有价值的结论，并基于这些结论来解决实际问题。

以下是一些常见的数据应用与解决问题的方法：1. 基于统计分析的数据应用：统计学是对数据进行分析和解释的重要工具。

通过统计分析，我们可以了解数据的分布情况、相关性以及潜在的规律。

例如，通过对一组商品销售数据进行统计分析，我们可以找出销售最好的产品，了解不同产品之间的相关性等。

2. 数据可视化的应用：数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。

通过数据可视化，我们可以更加清晰地认识数据背后的规律和趋势。

例如，通过绘制柱状图、折线图等，我们可以看出不同时间段内销售额的变化情况，有助于分析销售趋势和制定合理的营销策略。

3. 数据挖掘的应用：数据挖掘是通过技术手段从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。

数据的收集、整理与描述知识点【数据的收集、整理与描述知识点】数据收集是指通过各种手段和方法获取信息，并将其转化为数字或非数字形式的过程。

数据整理是指对收集到的数据进行处理、筛选、分类和组织的过程。

数据描述是指对整理后的数据进行解读和阐释的过程。

在数据分析和决策制定中，数据的收集、整理与描述是非常重要的环节。

本文将介绍数据收集、整理与描述的几个重要知识点。

1. 数据收集数据收集的方法多种多样，可以通过实地调查、问卷调查、访谈、观察、实验等途径来获取数据。

例如，在市场调研中，可以通过实地走访、电话访谈等方式收集消费者对某种产品的评价和反馈；在科学实验中，可以通过实验设备获取各种物理、化学等数据。

数据的收集过程应当尽量确保数据的准确性和可靠性，避免出现采样误差和非响应误差。

2. 数据整理数据整理是将收集到的原始数据进行处理和加工，以提高数据的质量和可用性。

常见的数据整理方法包括数据清洗、数据筛选、数据转换和数据格式化等。

数据清洗是指检查数据的一致性、完整性和准确性，并进行必要的修正和删除；数据筛选是指根据研究目的和关注重点，剔除不必要的数据；数据转换是指将数据进行标准化处理，方便后续统计和分析；数据格式化是指将数据按照一定的格式进行组织和存储，提高数据的可读性和可管理性。

3. 数据描述数据描述是对整理后的数据进行解读和阐释，以便更好地理解数据的含义和趋势。

数据描述可以采用统计学方法和图形化方法进行。

统计学方法包括中心趋势度量和离散趋势度量，用于描述数据的集中程度和变异程度；图形化方法则通过图表的形式展示数据，包括直方图、折线图、散点图等。

数据描述的目的是为了向决策者提供直观的信息，帮助他们做出明智的决策。

4. 数据管理与可视化工具随着数据量的不断增加，数据管理和可视化工具变得越来越重要。

数据管理工具可以帮助进行数据的存储、查找、更新和删除等操作，例如关系型数据库和数据仓库等；可视化工具则可以将数据以图表、地图等形式展示出来，例如Tableau、Power BI等。

简述统计整理的步骤统计整理的步骤：一、确定统计目的和范围在进行统计整理之前，首先需要确定统计的目的和范围。

明确统计的目标是什么，需要收集哪些数据，以及数据的时间范围、地域范围等。

二、收集数据收集数据是统计整理的基础工作。

可以通过各种渠道和途径收集相关数据，包括调查问卷、实地观察、文献研究、网络搜集等。

数据的收集要确保准确性和全面性，避免数据的偏差和缺失。

三、整理数据在收集到数据之后，需要对数据进行整理和分类。

根据统计的目的，将数据按照一定的规则进行分类和整理，使其更具可读性和可分析性。

可以使用电子表格软件或统计软件进行数据整理和处理，提高效率和准确性。

四、数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行去除错误、不完整、重复等问题的处理。

通过数据清洗可以提高数据的质量和可信度，避免在后续分析过程中引入错误和偏差。

五、数据分析数据分析是统计整理的重要环节。

通过对数据进行统计和分析，可以获取数据之间的关系和规律，揭示数据背后的信息和趋势。

可以使用统计学方法、图表分析、回归分析等工具进行数据分析，得出相应的结论和结果。

六、结果报告在完成数据分析之后，需要将结果进行报告和展示。

可以根据统计的目的和受众的需求，制作报告文档、图表、幻灯片等形式，将统计结果清晰地呈现出来，使读者能够理解并利用这些结果。

七、结果解释和推断在结果报告的基础上，需要对统计结果进行解释和推断。

解释统计结果的含义和影响，将结果与相关理论和背景进行结合，得出一定的结论和推断。

需要注意的是，推断要建立在充分的数据和分析基础上，避免错误的推断和武断的结论。

八、反思和改进统计整理并非一次性的工作，随着实践的不断进行，可能会发现数据的不足和分析的不完善之处。

在结果解释和推断的基础上，可以对统计整理的过程进行反思和改进，提高统计的准确性和有效性。

以上就是统计整理的基本步骤。

通过明确目的和范围、收集数据、整理数据、数据清洗、数据分析、结果报告、结果解释和推断、反思和改进等环节，可以进行系统、科学、准确的统计整理工作，为决策和研究提供有力的支持。