统计学复习知识点

统计知识点及常见题型2.1.1简单随机抽样1．总体和样本：在统计学中, 把研究对象的全体叫做总体．把每个研究对象叫做个体．把总体中个体的总数叫做总体容量．为了研究总体的有关性质，一般从总体中随机抽取一部分：，，，研究，我们称它为样本．其中个体的个数称为样本容量．2．简单随机抽样，也叫纯随机抽样。

就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。

特点是：每个样本单位被抽中的可能性相同（概率相等），样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。

简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。

通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。

3．简单随机抽样常用的方法：（1）抽签法；⑵随机数表法；⑶计算机模拟法；⑷使用统计软件直接抽取。

在简单随机抽样的样本容量设计中，主要考虑：①总体变异情况；②允许误差范围；③概率保证程度。

4．抽签法:（1）给调查对象群体中的每一个对象编号；（2）准备抽签的工具，实施抽签（3）对样本中的每一个个体进行测量或调查例：请调查你所在的学校的学生做喜欢的体育活动情况。

5．随机数表法：例：利用随机数表在所在的班级中抽取10位同学参加某项活动。

2.1.2系统抽样1．系统抽样（等距抽样或机械抽样）：把总体的单位进行排序，再计算出抽样距离，然后按照这一固定的抽样距离抽取样本。

第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取。

K（抽样距离）=N（总体规模）/n（样本规模）前提条件：总体中个体的排列对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量相关的规则分布。

可以在调查允许的条件下，从不同的样本开始抽样，对比几次样本的特点。

如果有明显差别，说明样本在总体中的分布承某种循环性规律，且这种循环和抽样距离重合。

2．系统抽样，即等距抽样是实际中最为常用的抽样方法之一。

因为它对抽样框的要求较低，实施也比较简单。

更为重要的是，如果有某种与调查指标相关的辅助变量可供使用，总体单元按辅助变量的大小顺序排队的话，使用系统抽样可以大大提高估计精度。

统计学的知识点统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。

它在各个领域都有着广泛的应用，从社会科学到自然科学，从商业决策到医学研究，都离不开统计学的支持。

接下来，让我们一起深入了解一些重要的统计学知识点。

一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据两大类。

定性数据是描述事物性质或类别的数据，例如性别（男、女）、职业（教师、医生、工程师等）。

定量数据则是可以用数字来度量的数据，又进一步分为离散数据和连续数据。

离散数据只能取有限个或可数个值，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如身高、体重等。

二、数据收集方法常见的数据收集方法包括普查和抽样调查。

普查是对研究对象的全体进行调查，能得到全面、准确的信息，但往往成本高、耗时费力。

抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。

抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。

简单随机抽样保证了每个个体被抽到的概率相等；分层抽样将总体按某些特征分成若干层，然后在各层中独立抽样；系统抽样则是按照一定的规律抽取样本。

三、数据的整理与展示收集到数据后，需要对其进行整理和展示，以便更直观地理解数据的分布和特征。

常用的图表有柱状图、折线图、饼图、直方图等。

柱状图用于比较不同类别之间的数据量；折线图适合展示数据随时间或其他顺序变量的变化趋势；饼图用于展示各部分在总体中所占的比例；直方图则能展示数据的分布情况。

四、集中趋势的度量描述数据集中趋势的统计量主要有平均数、中位数和众数。

平均数是所有数据的总和除以数据的个数，它容易受到极端值的影响。

中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。

众数是数据中出现次数最多的数值。

五、离散程度的度量离散程度反映了数据的分散程度。

常见的度量指标有极差、方差和标准差。

极差是最大值与最小值之间的差值，它只考虑了极端值。

方差是每个数据与平均数之差的平方的平均值，标准差则是方差的平方根。

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。

如果各总体单位的数量标志值或总体单位数有相加性，则这个大总体叫做简单现象总体；如果无相加性，则叫做复杂现象总体。

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。

统计学知识点关键信息项：1、统计学的定义与范围统计学的基本概念涵盖的主要领域2、数据收集方法普查与抽样调查观察法与实验法问卷设计要点3、数据整理与描述数据分类与分组集中趋势的度量（均值、中位数、众数）离散程度的度量（方差、标准差、极差）4、概率与概率分布随机事件与概率的定义常见概率分布（正态分布、二项分布等）概率计算方法5、抽样分布样本均值与样本比例的分布中心极限定理6、参数估计点估计与区间估计置信区间的构建与解释7、假设检验原假设与备择假设的设定检验统计量的选择与计算显著水平与决策规则8、方差分析单因素方差分析原理多重比较方法9、相关与回归分析相关系数的计算与解读简单线性回归模型回归系数的估计与检验11 统计学的定义与范围111 统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它通过运用数学、概率论和数理统计等方法，从数据中提取有价值的信息，以帮助人们做出决策、解决问题和发现规律。

112 统计学涵盖了多个领域，包括社会科学、自然科学、工程技术、医学、商业等。

在社会科学中，统计学可用于研究人口趋势、经济发展、社会现象等；在自然科学中，可用于实验数据分析、模型验证等；在工程技术中，可用于质量控制、可靠性分析等；在医学中，可用于临床试验、疾病监测等；在商业中，可用于市场调研、销售预测等。

12 数据收集方法121 普查是对研究对象的全体进行调查，其优点是能够获得全面、准确的信息，但成本高、耗时长，且在实际操作中往往难以实现。

抽样调查则是从研究对象的总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。

抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样，概率抽样包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等，非概率抽样包括方便抽样、判断抽样、配额抽样等。

122 观察法是通过观察研究对象的行为、现象等来收集数据，适用于无法直接询问或干预的情况。

实验法是通过控制实验条件来研究因果关系，其优点是能够更有效地确定变量之间的因果关系，但实验设计和实施较为复杂。

精心整理一、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。

如果各总体单位的数量标志值或总体单位数有相加性，则这个大总体叫做简单现象总体；如果无相加性，则叫做复杂现象总体。

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。

基本统计方法第一章概论1. 总体（Population）：根据研究目的确定的同质对象的全体（集合）；样本（Sample）：从总体中随机抽取的部分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=P75-P25）、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：；百分位数法：P2.5-P97.5。

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。

抽样误差不可避免，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：。

反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。

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∞,逼近, t分布逼近u分布，故标准正态分布是t分布的特例。

5. 置信区间（Confidence Interval, CI）：按预先给定的概率（1-α）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：或。