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统计学知识点（完整）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,就是固定的常数;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,就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与形态参数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与假设检验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,产生的根本原因就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=,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∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布,故标准正态分布就是t 分布的特例。
统计学原理与实务各章节复习知识点归纳（考试复习资料精华版-根据历年考试重点以及老师画的重点原创整理）第一章总论重点在“第三节：统计学中的基本概念”考点一：掌握以下四组概念（含义及举例）——肯定考一个名词解释！①总体、总体单位（统计）总体：是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
总体单位：构成总体的个别事物。
②标志、标志值及分类标志：说明总体单位特征的名称。
分类：Ⅰ按性质不同a.品质标志：说明总体单位的品质特征，一般用文字表现。
（有些品质标志虽然以数量表现，但实质表现产品质量差异。
例如产品质量的具体表现未“一等、二等、三等”。
）b.数量标志：说明总体单位的数量特征。
只能用数值来表现。
Ⅱ按变异情况可变标志：当一个标志在各个总体单位表现不尽相同时称为可变标志不变标志：……都相同……不变标志。
标志值：标志的具体表现。
③变量、变量值变量：指数量标志。
变量值：指数量标志值，具有客观存在性。
④指标的含义及分类（统计）指标：是综合反映统计总体某一数量特征的概念和数值，简称指标。
a.按其反映总体现象内容不同：数量指标（绝对数，绝对指标，总量指标），质量指标（相对数或平均数，相对指标和平均指标）。
b.按其作用不同：总量指标，相对指标和平均指标。
c.按反映的时间特点不同：试点指标和时期指标d.计量单位的特点：实物指标、价值指标和劳动指标。
★指标和标志的区别与联系：区别：①标志是说明总体单位特征的名称；指标是说明总体的数量特征；②标志既有反映总体单位数量特征的，也有反映总体单位品质特征；而指标只反映总体的数量特征；③凡是统计指标都具有综合的性质，而标志一般不具有。
联系：①许多指标由数量标志值汇总而得；②指标与数量标志可随统计研究目的而改变；课后习题：社会经济统计学研究对象的特点是：数量性、总体性、变异性。
统计研究运用的方法主要包括：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法标志值就是标志表现。
第二章统计调查考点一：统计报表的分类①填报内容和实施范围：国家、部门和地方统计报表②调查范围：全面、非全面③报送周期长短：日报、旬报、月报、季报、半年报和年报④填报单位：基层、综合报表考点二：“普查”的含义普查：是普遍调查的简称。
统计学原理知识点及公式第一章统计总论•1.统计一词的三种含义•2.统计学的研究对象及特点•3.统计学的研究方法•4.统计学的几个基本概念：总体与总体单位、标志与标志表现、变异与变量、统计指标的概念、特点及分类。
•5.国家统计兼有的职能第二章统计调查•1.统计调查的概念和基本要求•2.统计调查的种类•3.统计调查方案的构成内容•4.统计调查方法：普查、抽样调查、重点调查、典型调查•5.调查误差的种类第三章统计整理•1.统计整理的概念和方法•2.统计分组的概念、种类•3.统计分组的关键•4.统计分组的方法：品质分组方法、变量分组的方法•5.分配数列的概念、构成及编制方法变量数列的编制基本步骤为：第一步：将原始资料按数值大小依次排列。
第二步：确定变量的类型和分组方法（单项式分组或组距分组）。
第三步：确定组数和组距。
当组数确定后，组距可计算得到：组距= 全距÷组数全距= 最大变量值－最小变量值。
第四步：确定组限。
（第一组的下限要小于或等于最小变量值，最后一组的上限要大于最大变量值。
）第五步：汇总出各组的单位数（注意：不同方法确定的组限在汇总单位数时的区别），计算频率，并编制统计表。
间断式确定组限：汇总各组单位数时，按照“上下限均包括在本组内”的原则汇总。
重叠式确定组限：汇总各组单位数时，按照“上组限不在内”的原则汇总。
因为有了“上组限不在内”的原则，实际工作中，对于离散型变量也经常采用重叠式确定组限的方法。
•6.统计表的结构和种类第四章综合指标•1.总量指标的概念、种类和计量单位•2.相对指标的概念、指标数值的表现形式、相对指标的种类。
相对指标包括：结构相对指标、比例相对指标比较相对指标、强度相对指标动态相对指标、计划完成程度相对指标●3.平均指标的概念、作用和种类。
算术平均数、调和平均数、众数、中位数●4.变异指标的概念、作用和种类。
●全距、平均差、标准差、变异系数第五章 抽样估计•1.抽样推断的概念、特点、和内容。
统计必背知识点总结1. 总体和样本统计学的研究对象一般分为总体和样本。
总体是指所有感兴趣的个体的集合，而样本是从总体中抽取出来的一部分个体。
通过对样本进行研究分析，可以对总体做出一些推断和预测。
2. 描述统计描述统计是对数据进行总结和展示的方法。
其中包括均值（平均值）、中位数、众数、标准差、方差等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
3. 概率概率是统计学的重要概念之一，它可以帮助我们理解随机现象的规律。
概率描述的是某种事情发生的可能性，它可以用来进行风险评估和决策分析。
4. 随机变量和概率分布随机变量是对随机现象的数值表征，它可以是离散的（比如掷骰子的结果）也可以是连续的（比如身高、体重）。
概率分布描述了随机变量的取值和对应的概率，常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等。
5. 统计推断统计推断是从样本数据中对总体参数进行推断的过程。
包括点估计和区间估计。
点估计是用样本数据来估计总体参数的具体数值，区间估计则是通过置信区间来估计总体参数。
6. 假设检验假设检验是统计推断的一种方法，它用来检验一个关于总体参数的假设是否成立。
常见的假设检验包括单样本均值检验、双样本均值检验、方差检验等。
7. 回归分析回归分析是一种用来研究变量之间关系的统计方法。
包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并进行预测和控制。
8. 方差分析方差分析是一种用来比较不同群体之间平均值差异的统计方法。
它可以用来分析实验数据，比较不同处理组之间的效应是否显著。
以上就是统计学的一些基本知识点总结，掌握这些知识可以帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势，做出更加明智的决策。
希望对你有所帮助。
第一章绪论12%一、掌握统计学的涵义,了解统计学产生与发展,正确理解统计学对象和特点；统计学：研究如何搜集、整理、分析数据资料的一门方法论科学三种涵义：1、统计工作：调查研究。
资料收集、整理和分析。
2、统计资料：工作成果。
包括统计数据和分析报告。
3、统计学：研究如何搜集、整理、分析数据资料的一门方法论科学。
统计学产生与发展（一）政治算术学派，最早的统计学源于17世纪英国。
其代表人物是威廉．配第（二）国势学派，最早使用“统计学”这一术语的是德国国势学派。
（三）社会统计学派，1850年，德国的统计学家克尼斯《独立科学的统计学》（四）数理统计学派创始人是比利时统计学家凯特勒2.掌握统计总体与总体单位、标志和变量、统计指标和指标体系等几个重要概念总体：统计研究所确定的客观对象，是具有共同性的许多单位组成的整体。
分类:有限总体、无限总体。
特点：同质性、差异性、大量性、客观性总体单位：组成总体的各个单位（或元素），是各项统计数字的原始承担者。
总体既可以指客观事物本身，也可以是反映该事物某重要数量特征的一组数据的集合。
该集合中的每个元素就是总体单位。
标志：总体单位的属性、特征的名称。
分类：按表现形式（品质标志、数量标志）；按有无差异（不可变标志、课表标志）变量说明现象的某一数量特征的概念也被称为变量，变量的具体取值是变量值，统计数据就是统计变量的具体表现。
指标综合反映总体数量特征的概念和数值。
指标= 指标名称+ 指标数值特点1、数量性2、综合性3、客观性4、具体性指标与标志的关系联系：（1）一些数量标志汇总可以得到指标的数值；（2）数量标志与指标之间存在变换关系。
区别：（1）标志是说明总体单位特征的，而指标是说统计总体特征的（2）标志的具体表现，有的用数值有的用文字表示，而指标都是用数值表示的。
指标的分类1、数量指标：反映总规模，总水平，工作总量。
如企业总数，职工总数，工资总额，国内生产总值2、质量指标：相对水平，工作质量。
统计整理知识点总结一、数据的收集和整理1. 数据的来源：数据可以来自多种渠道，比如实验、调查、统计报表、数据库等。
2. 数据的收集方法：调查、实验、观测等。
3. 数据的整理与清洗：数据整理包括对数据进行排序、分类、整理和清理，以确保数据的可靠性和完整性。
4. 数据的表示与汇总：可以用频数分布、直方图、饼状图、线图、散点图等方法来表示和汇总数据。
二、统计描述与推断1. 描述统计学：描述统计学是研究数据分布、中心趋势、离散程度等统计量的方法，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 推断统计学：推断统计学是通过对样本数据的分析和推断，从而对总体的性质进行估计和推断。
包括参数估计、假设检验、置信区间等方法。
三、随机变量与概率分布1. 随机变量：随机变量是随机试验结果的数值表示，包括离散型随机变量和连续型随机变量。
2. 概率分布：概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率，包括离散分布和连续分布。
3. 常见的概率分布包括二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等。
四、参数估计和假设检验1. 参数估计：参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
2. 假设检验：假设检验是通过样本数据来对总体假设进行检验，包括原假设、备择假设、显著性水平、检验统计量等。
3. 假设检验的步骤包括提出假设、选择适当的检验方法、计算检验统计量、进行决策和得出结论。
五、回归分析和方差分析1. 简单线性回归分析：简单线性回归分析是研究两个变量之间线性关系的方法，包括回归方程、回归系数、相关系数等。
2. 多元回归分析：多元回归分析是研究多个自变量对因变量的影响的方法，包括多元回归方程、多元回归系数、多重相关系数等。
3. 方差分析：方差分析是研究不同因素对总体均值是否有显著影响的方法，包括单因素方差分析和双因素方差分析。
六、贝叶斯统计1. 贝叶斯定理：贝叶斯定理是用来更新先验概率为后验概率的方法，包括先验分布、似然函数、后验分布等。
第1章 绪论1、统计的含义、统计的含义统计一词最基本的含义是对客观事物的数量方面进行核算和分析，是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。
表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。
2、统计的特点P3数量性数量性具体性具体性综合性综合性3、统计学的若干基本概念、统计学的若干基本概念总体与总体单位P10：总体是指在某种共性的基础上由许多个别事物结合起来的整体，总体是指在某种共性的基础上由许多个别事物结合起来的整体，构成构成总体的个别事物叫总体单位;总体的特征：同质性，大量性，差异性；总体的特征：同质性，大量性，差异性；总体的分类：有限总体与无限总体；总体的分类：有限总体与无限总体；标志、变异与变量P10：标志，是指说明总体单位特征的名称。
标志，是指说明总体单位特征的名称。
变异：总体单位之间品质和数量上的差异，即可变标志在总体各单位之间所表现出的差异。
变量：可变的数量标志。
变量：可变的数量标志。
连续型变量与离散型变量联系和区别：连续型变量与离散型变量联系和区别：连续型：变量值可作无限分割的变量连续型：变量值可作无限分割的变量离散型：变量值只能以整数出现的变量离散型：变量值只能以整数出现的变量指标与标志P11（指标，说明总体数量特征的概念）（指标，说明总体数量特征的概念）区别：第一，指标说明总体的特征，而标志则说明总体单位的特征。
第二，指标只反映总体的数量特征，所有指标都要用数字来回答问题，所有指标都要用数字来回答问题，没有用文字回答问题的指标。
没有用文字回答问题的指标。
没有用文字回答问题的指标。
而标志既有反而标志既有反映数量也有反映品质。
映数量也有反映品质。
第2章 统计调查1、统计调查的含义及其在统计工作中的地位P13含义：根据统计研究的目的，有组织、有计划地搜集统计资料的过程含义：根据统计研究的目的，有组织、有计划地搜集统计资料的过程地位：是统计工作的第一阶段，是整个统计工作的基础一环地位：是统计工作的第一阶段，是整个统计工作的基础一环2、统计调查的基本原则P13-14一、要实事求是，如实反映情况一、要实事求是，如实反映情况二、要及时反映，及时预报二、要及时反映，及时预报三、要数字与情况相结合三、要数字与情况相结合3、统计调查的组织形式：、统计调查的组织形式：普查P14：含义：为搜集某种社会经济现象在某时某地的情况而专门组织的一次性全面调查、含义：为搜集某种社会经济现象在某时某地的情况而专门组织的一次性全面调查、 优缺点：，适用场合：主要用于一些重要项目呢的调查，如人口普查、耕地普查、基本单位普查、工业普查和库存普查等；普查、工业普查和库存普查等；随机抽样调查P14：含义（按随机原则（机会均等原则）含义（按随机原则（机会均等原则）从总体中抽取部分单位进行调查，从总体中抽取部分单位进行调查，从总体中抽取部分单位进行调查，并借以推断和认识总并借以推断和认识总体的一种统计方法）以及具体的抽样方法【第七章】体的一种统计方法）以及具体的抽样方法【第七章】（简单随机、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样）及适用场合系统抽样、多阶段抽样）及适用场合；非随机抽样：含义（调查者有意识地或随意而非随机地从总体中抽取部分单位进行调查的统计方法）以及具体的抽样方法P15（重点抽样：只对总体中为数不多但影响颇大的重点单位进行研究的一种非全面调查、典型抽样：根据对调查对象的初步了解，根据对调查对象的初步了解，有意识地从中挑选有有意识地从中挑选有代表性的单位进行研究的一种非全面调查，灵活方便，反映迅速，省时省力，深入具体、任意抽样：方便抽样或随意抽样，点插着随意抽取调查单位进行调查的一种方法，如市场调查，民意调查，柜台访客调查，街头路边拦人调查、配额抽样：在对总体作若干种分类和样本总容量既定的情况下，按配额（按一定要求给定的样本单位数）（按一定要求给定的样本单位数）从总体各部分抽取调查单位进从总体各部分抽取调查单位进行调查的方法【权重】）及适用场合）及适用场合4、统计调查方案的内容（调查对象、调查单位和报告单位）P21调查对象和调查单位就是统计调查中的总体和总体单位调查对象和调查单位就是统计调查中的总体和总体单位报告单位又叫填报单位，是指按照调查方案的要求负责向上级报送调查结果的单位报告单位又叫填报单位，是指按照调查方案的要求负责向上级报送调查结果的单位 5、调查误差P24： 含义与分类：调查所得的统计数字与调查对象的实际数量之间的差异（数量之差）， 工作误差：由于调查工作中的食物所造成的的误差，工作误差：由于调查工作中的食物所造成的的误差，代表性误差：以部分推断总体时必然存在的误差；代表性误差：以部分推断总体时必然存在的误差；产生原因P25；防止和减少调查误差的方法P25：一．要正确周密地制订统计调查方案一．要正确周密地制订统计调查方案二．健全原始记录，完善统计台账二．健全原始记录，完善统计台账三．加强对统计人员的培训，提高统计人员的素质三．加强对统计人员的培训，提高统计人员的素质四．要加强对统计调查资料的审核四．要加强对统计调查资料的审核五．要科学地抽取样本和选择典型五．要科学地抽取样本和选择典型六．加强统计司法，严惩弄虚作假六．加强统计司法，严惩弄虚作假第3章 统计整理1、统计整理的意义和程序、统计整理的意义和程序统计整理的含义P27根据统计研究的目的要求，对统计调查所取得的各项资料进行科学的分组和汇总的工作过程。
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。
统计学原理知识点统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在当今数字化时代，统计学的重要性日益凸显。
无论是商业领域的市场调研，还是科学领域的实验分析，统计学都扮演着至关重要的角色。
本文将重点介绍几个统计学原理的关键知识点。
抽样和总体统计学的基本概念之一是“抽样”和“总体”。
总体是研究对象的全体集合，而抽样则是从总体中选择出的一部分观察对象。
抽样的目的是通过观察样本推断总体的特征。
然而，为了保证结果的准确性，我们需要确保抽样方法是随机和代表性的，以避免导致样本偏差。
中心极限定理中心极限定理是统计学中的重要原理之一。
它表明，当样本容量足够大时，样本均值的分布将近似服从正态分布。
换句话说，无论总体分布是否是正态分布，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布将趋近于正态分布。
这一定理在统计推断和假设检验中扮演着重要的角色。
假设检验假设检验是统计学中常用的方法之一，用于判断一个观察结果是否具有统计学上的显著性。
在假设检验中，我们首先提出两个假设，即零假设（H0）和备择假设（H1）。
然后，通过收集数据和应用统计方法来判断是否拒绝零假设。
假设检验有助于我们进行科学实验的结果验证以及商业决策的制定。
相关与回归分析统计学中的相关与回归分析可以帮助我们理解和量化变量之间的关系。
相关分析用于衡量两个变量之间的相关程度，通常使用相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量相关性的强度。
回归分析则可以通过一个或多个解释变量来预测因变量的数值。
回归分析在经济学、社会科学等领域中具有广泛的应用。
抽样误差和置信区间在统计学中，抽样误差是指样本估计值与总体真值之间的差异。
抽样误差的大小取决于样本容量、抽样方法以及总体变异性等因素。
为了估计抽样误差的范围，我们可以使用置信区间。
置信区间是一个范围，我们有一定的置信水平相信总体参数落在该范围内。
例如，我们可以说“以95%的置信水平，总体的平均值在置信区间[10.1, 11.9]内”。
统计学原理知识点速查统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中起着重要的作用。
本文将为您提供统计学原理的知识点速查，以帮助您对统计学有更深入的了解。
一、统计学基本概念1. 数据：统计学研究的基本对象，可以是数值、文字或其他形式的信息。
2. 总体与样本：总体是指所有感兴趣的个体或现象的集合，而样本是从总体中抽取的一部分个体或现象。
3. 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。
二、数据收集1. 调查方法：包括问卷调查、面试调查、观察调查等，目的是收集相关数据。
2. 抽样方法：随机抽样、系统抽样、整群抽样等，以确保样本具有代表性。
3. 数据质量检验：包括数据清洗（处理异常值、缺失值等）和数据验证（检查数据是否准确）。
三、描述统计学1. 中心趋势测量：包括均值、中位数、众数等，用于测量数据的集中程度。
2. 变异程度测量：包括方差、标准差、极差等，用于测量数据的离散程度。
3. 分布形态测量：包括偏度和峰度，用于描述数据分布的形状。
四、概率论1. 随机变量与概率分布：随机变量是一个可以随机取不同值的变量，概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率。
2. 期望与方差：期望是随机变量的加权平均值，方差表示随机变量取值与其期望值的离散程度。
3. 常用概率分布：包括正态分布、泊松分布、二项分布等，用于描述不同类型数据的概率分布规律。
五、统计推断1. 抽样分布与中心极限定理：样本均值的抽样分布近似服从正态分布，并且随着样本容量的增大，这一近似更加准确。
2. 点估计：利用样本统计量来估计总体参数的数值。
3. 区间估计：利用样本统计量给出总体参数的估计范围。
4. 假设检验：通过样本数据对总体参数的某个假设进行统计推断，以判断假设是否成立。
六、基本统计方法1. 相关分析：用于研究两个变量之间的相关性，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
2. 方差分析：用于比较不同组之间的平均值是否存在显著差异。
第一章概论1、统计通常有三种含义：统计工作（对统计数据的收集、整理和描述以及分析和推断）、统计数据（统计工作的结果，“据统计……”）、统计理论（统计学）。
统计工作是统计数据的工作过程，是统计学的实践；统计数据是统计工作的工作成果；统计学是统计工作的理论。
2、社会经济统计的研究特点：社会性、数量性、整体性、具体性和抽象性。
3、统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法。
综合指标的基本形式是总量指标、相对指标和平均指标。
统计分析的主要形式有对比、平均、差异、因素、相关、平衡分析、统计推断以及预测分析等。
4、数据的计量尺度：由低级到高级，由粗略到精细，定类尺度（等于不等于）、定序尺度（大于或小于）、定距尺度（加或减）、定比尺度（乘或除）。
5、数据的类型：按照所采用的计量尺度分为分类数据、顺序数据、数值型数据；按照采用的收集方式分为观测数据（几乎都）、实验数据；按照时间性质分为横截面数据（静态数据）、时间序列数据（动态数据）；按照表现形式分为绝对数、相对数、平均数。
6、统计总体(总体)包括实体总体（个人、居民户、企业、生产设备、商品等为单位组成）和行为总体（以工伤事故、购销行为、劳动争议等为单位组成）。
7、统计总体形成条件：主观上，客观性、同质性、差异性；客观上，统计研究的目的、统计工作机构的现状等。
8、样本是从统计总体中抽取部分总体单位的集合体，构成样本的总体单位数目称为样本容量。
9、标志是表现总体单位的特征和属性的名称。
总体单位是标志的承担者。
标志是统计研究的基础。
10、标志分类：按照表现形式不同分为品质标志（属性标志，只能用文字表述作为分组依据的）和数量标志（具体数字表示的分组依据）；按照标志在个总体单位的具体表现是佛一样分为不变标志（同质性决定）和可变标志（变异标志、差异性决定）。
11、变量就是可变标志中的可变数量标志。
变量值就是可变数量标志的具体数值，又称标志值。
变量根据具体取值的不同分为离散变量（有限的、整数）和连续变量（无穷的。
可以小数表示）。
12、统计指标的两种理解：研究统计理论时，定性范围（指标名称和指标含义）和定量方法（计量单位和计量方法）；统计工作活动过程中，既包括上两种，又包括统计指标具体数值要素。
13、统计指标的特点：可量性、综合性。
种类：数量统计指标（外延指标，如总量指标）好热质量统计指标（内涵指标，如平均指标、比例指标、水平指标）14、统计推断是统计学研究的核心内容。
统计推断法包括：参数估计法、假设验证法。
统计的基本特征：统计信息服务、咨询服务、监督服务、决策服务。
第二章统计调查1、统计调查的基本要求：准确性、及时性（时效性）、系统完整性。
2、分类：按照调查对象包括的范围大小分为全面和非全面调查；按照调查资料登记时间的连续程度分为经常性调查和一时性调查（一次性调查，不定期的）；按照调查组织方式分为统计报表和专门调查。
3、搜集资料的方法：调查（初级资料，访问法、登记法、报告（通信）法）和业务记录（最为节省和方便，如行政管理部门规定的日常工作，局限性较大）。
4、统计调查的种类：普查（标准时点、短期完成、项目统一、周期调查）；抽样调查（非全面调查的主要组织形式之一，随机原则，最大抽样效果原则）；定期报表统计（有一定的原始记录为基础、统一性、及时性、全面性、连续性、有利于完善资料的积累、利于历史比较、满足各级行政部门的需要）；重点调查（选择重点单位，在调查对象中具有较大标志值的那一部分调查单位）；典型调查（属于非全面调查）；空间遥感调查（地球资源、灾害、环境、耕地。
农作物等情况的调查）。
6、抽样调查的特点（简答题）（1）、遵循随机原则（2）、抽样调查取得的实际资料用于推断与估计总体的数量特征（3）、抽样误差可以实现计算和进行控制7、抽样调查的组织形式：纯随机抽样（简单随机抽样）、机械抽样（系统随机抽样、等距抽样）、分类抽样（分层抽样、类型抽样）、整群抽样。
8、调查问卷的格式：起始部分（见面语、问卷说明、问卷编号）；主体部分（所有问卷题目和答案）；必要说明部分（利于被调查者的分类比较分析而设置的一些被调查者相关的背景资料）9、问卷项目安排：提问的问题要言简意赅；提的问题要公正客观；问卷项目安排顺需要考虑被调查者的思维习惯（有逻辑性、先易后难）；问卷的设计要美观、合理。
10、提问回答的形式：是非法、选择法、顺序法、程度法、双向法。
第三章统计整理1、统计整理的步骤：设计和制订统计资料的汇方案；审核；分类；编码；汇总；编制统计表。
2、统计资料汇总的组织形式：集中汇总形式、逐级汇总形式、综合汇总形式。
统计资料汇总方法：手工汇总、机械汇总、电子汇总。
3、统计表分类：一般分类，调查表、整理表、分析表；按照主次的分组情况分为简单表、简单分组表、复合分组表；按照宾词设计反而分为宾词简单设计表（分组平衡配置统计表）、宾词复合设计表（分组层叠配置统计表）、宾词不分组设计表。
4、统计图分类（1）、条形图：按照直条的排列方式，分为纵条形图和横条形图；按照直条的集合状态可分为单式条形图、复式条形图和结构条形图。
（2）、线形图：又称线图，按反映社会经济现象内容不同分为动态线形图（事物在时间上的走势与演变状况）和相关线形图（现象之间的相关联程度和趋势）；按其表现形式的不同分为单式线形图（一种现象）和复式线形图（多种现象）。
有时在同一统计图上条形图和线形图可以结合描绘。
（3）、圆形图，分为单圆形结构图（现象总体内部构成）、多圆形结构图（等圆结构图，分为等圆结构图、不等圆结构图，前者说明现象总体内部结构组成在时间上的变化，后者能同时表现现象总体总量和其内部组成的发展演变。
）、圆形面积图（通过圆面积大小展示现象总量的变化或差异）。
5、统计图绘制的原则：简介扼要原则；通俗易懂原则；准确规范原则；和谐协调原则。
第四章分组和次数分布1、统计分组，两个方面的含义，对总体而言是分、对个体而言是合。
三个方面的重要作用。
一是区分事物的类型，二是揭示现象内部结构，三是探讨现象之间的依存关系。
2、统计分组是确定社会经济现象同质总体、研究现象各种类型的基础。
2、用统计分组确定现象之间的依存关系，是将现象之间属于影响因素的原因标志作为自变量，而把属于被影响因素的结果指标作为因变量。
3、统计分组的分类：按照分组时所采用的分组标志的性质和多少来划分。
（1）、品质标志（按对象的属性特征和空特征，可分为简单的和复杂的品质标志分组）和数量标志（根据总体单位标志值大小，例如，企业按产值分组、学生按成绩分组）。
数量标志（变量）分为离散型变量（整数值，，如人数、设备台数）和连续型变量（标志值在一个区间内无限可分，如产值、时间误差等，处理时候可以转化为离散型变量）。
离散型变量分组可采用单项式分组（每一个变量值作为一个组的分组，组数和变量值的项数相等）和组距式分组（变量值区间过大）；连续型变量只能进行组距式分组。
（2）、简单分组（只按照一个标志分组，如人口性别分组，只是反映现象在某一个标志特征方面的差异情况，如按照人口年龄分组，可以说明各年龄组内人数，但不能说明男女比例、职业状况等问题）和复杂分组(先按照主要标志第一次分组，然后按照次要标志将第一次分组进行各自的第二次分组)。
4、从统计的实质内容来看，统计分组和统计指标构成了统计的两个基本要素。
5、分布数列（分布在各族的总体单位称为次数，以绝对数形式出现称为频数（f ），以结构相对数形式出现称为频率（f/∑f ）），分配数列频率的总和为1。
（1）、按照分组标志的特征不同分为属性分布数列（按品质标志分组形成的次数分布数列，一般叫做品质数列，两要素是组的名称和各组的次数）和变量分布数列（按数量标志分组组成的次数分布数列，一般叫做变量数列，两要素是变量值和各组的次数）。
（2）、按连续与否分为间断分布数列（不连续分布数列，只能整数不能小数，比如年龄分布数列、职工人数分布数列、设备台数分布数列等）和连续分布数列（能以小数形式表现，如工资分布数列、产值分布数列、商品销售额分布数列等）。
6、累计频数分布：首组的累频数等于首组的频数，最末一族的累计频数等于总体单位总量；首组的累计频率等于首组的频率，最末一组的累积频率等于1（100%）。
分为向上累计频数或比率和向下累计频数或比率。
7、计算组距和确定组数的经验公式：d=R n ；组中值=下限+上限2、缺上限的开口组的组中值=下限+临组组距2、缺下限的开口组组中值=上限-临组组距28、组距数列的编制步骤：将各变量值按顺序排列；计算全距R=最大变量值-最小变量值；初步确定组数；计算组距；修正组数；确定组限与组中值。
（某变量值恰好等于两相邻组重叠组限时应归入下一组。
）9、次数分布的图示（基本表达方式、最主要的表现形式—统计表），图示法分为直方图、折线图和曲线图。
10、次数分布分类：正态分布（中间大两头小，钟形分布，如人身高、体重、学生成绩、农作物产量、市场价、零件公差等）；U 型分布（两头大中间小，如人口按年龄分组的死亡率、机器产品按使用时间分组的失效率等）；J 型分布（一边小一边大，分为正反J ）。
11、概率分布的期望（均值）E(X)=∑X i P i n i=1；方差σ2=∑（X −X ̅）2n i=1P i 12、概率分布的种类：按照变量性质不同分为数量型随机变量的概率分布（股票价格的概率分布，根据随机变量是离散或连续变量，数量型随机变量的概率分布分为离散型随机变量的概率分布和连续型随机变量的概率分布，前者由离散型随机变量X 的取值X i ，i=1,2，…及其相应的概率P （X i ）组成，又称P （x ）为X 的概率密度函数，满足以下两个条件：1≤P （X i ）≤1、∑P (X i )=1n i=1）和品质型随机变量的概率分布（抛硬币出现的各种结果的概率分布）。
13、常见的抽样概率分布：二项分布（概率开始随x 的增加而变大，到达最大可能值后又随着x 的增加而下降；当事件A 出现的概率与不出现的概率相等时，二项分布完全对称，分布呈钟形，n 不断增加，钟形趋于一条光滑曲线，就是正态分布曲线；事件A 和对立事件的概率不相等，概率分布不对称而左右偏斜，但试验次数不断增多n 充分大时，概率分布不断趋于正态分布）和正态分布（f（X）=σ√2πe−（X−X̅）22σ2，性质有，对称性、非负性、X=X̅时，f（X）最大、在X=X̅±σ时，为f（X）的拐点、当X→±∞时，f（X）→0.；郑态分布的标准化：F（t）=√2πe−t22t−∞dt，其中t=X−X̅σ，记为N（0,1）。
）14、统计分组的原则（简答题）（1）、必须坚持组内统计资料的同质性和组间资料的差别性，这是统计分组的一个基本原则（2）、必须符合完备性原则，即所谓（“穷举）性。
