01第一章统计学及其基本概念知识分享

统计初步知识点总结一、统计学的基本概念1. 统计学的定义统计学是一门研究数据收集、处理、分析、解释和推断的学科。

它通过收集大量的数据，并利用数理统计方法对数据进行分析，从而得出有关总体特征的结论。

2. 统计学的发展与应用统计学起源于古代的人口普查和财产统计，随着科学技术的进步，统计学逐渐发展成为一门独立的学科。

它在经济学、医学、社会学、政治学等领域都有着广泛的应用，成为这些领域中不可或缺的工具。

3. 统计学的基本概念(1) 总体和样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取出来的一部分。

通过对样本的研究，可以对总体做出推断。

(2) 参数和统计量：参数是总体特征的数值度量，统计量是样本特征的数值度量。

通过统计量对参数进行估计。

(3) 变量和数据：变量是统计研究的对象，数据是对变量进行观测和测量的结果。

(4) 随机变量和概率分布：随机变量是随机现象的数学模型，概率分布描述了随机变量的取值规律。

二、统计方法1. 数据的收集数据的收集是统计学研究的基础，它包括实地调查、实验观察、问卷调查、文献资料收集等方式。

合理、科学的数据收集是统计研究的前提和基础，对于数据的真实性和可靠性至关重要。

2. 数据的描述数据的描述包括数据的整理、汇总和展示，通过频数分布表、统计图表等方式对数据进行直观展示，从而揭示数据的分布特征和规律。

3. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断的过程，包括参数估计和假设检验两个方面。

(1) 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计，得到对总体的估计值和置信区间估计。

(2) 假设检验：根据样本数据对总体参数提出假设，并通过统计方法对假设进行检验，判断原假设是否成立。

4. 相关性分析和回归分析相关性分析是研究变量之间相关关系的方法，通过相关系数来度量两个变量之间的相关程度。

而回归分析则是研究变量之间的因果关系，并用回归方程来描述变量之间的函数关系。

5. 方差分析和协方差分析方差分析是比较多组样本均值之间差异的一种统计方法，协方差分析则是研究两个或多个变量之间的协方差关系。

统计学基础知识概述统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。

它在各个领域都有着广泛的应用，从经济学到医学，从环境科学到社会学，统计学都起着至关重要的作用。

本文将对统计学的基础知识进行概述，以帮助读者对这门学科有更清晰的认识。

一、统计学的定义与目标统计学是一门通过收集数据、进行数据分析，从中发现规律、做出推断并做出决策的学科。

其主要目标是通过搜集和整理数据来描述现象、解释现象，并用数据来支持我们的论断和决策。

二、数据类型与测量尺度在统计学中，数据可以分为两种基本类型：定性数据和定量数据。

定性数据是描述性的，无法以数字或数量的方式直接表示。

它通常是基于类别或属性的描述，如性别、种类、态度等。

而定量数据是以数字或数量的形式表示的，可以进行计算和比较，例如年龄、体重等。

定性数据又可以进一步分为名义数据和序数数据。

名义数据是分类的，没有任何顺序或等级的关系，如性别、国籍等。

而序数数据则呈现出一定的顺序或等级关系，如星级评分、教育程度等。

定量数据可以分为连续数据和离散数据。

连续数据是可以在一定范围内取无限个值的变量，如身高、温度等。

而离散数据则只能取特定的值，例如家庭人数、书籍数量等。

三、统计学中的描述性统计描述性统计是对数据进行整理、汇总和呈现的过程。

通过描述性统计，我们可以了解数据的分布、中心趋势和离散程度。

常见的描述性统计量包括均值、中位数、众数和标准差等。

在描述数据分布时，我们可以使用直方图、箱线图等图表来展示数据的特征。

直方图可以反映数据的频率分布情况，而箱线图则可以展示数据的中位数、四分位数和异常值。

四、统计学中的推断统计推断统计是通过利用样本数据对总体进行推断的过程。

它包括参数估计和假设检验。

参数估计是通过样本数据来估计总体参数的数值，如计算总体均值的置信区间。

假设检验则是通过样本数据来判断总体参数的差异是否显著，如判断两个总体均值是否相等。

在进行参数估计和假设检验时，我们需要选择适当的统计方法。

统计学的知识点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都起着重要的作用。

在本文中，我将介绍一些统计学的基本概念和常见的知识点。

首先，让我们来了解一下统计学的定义。

统计学是一门科学，它研究如何收集、分析和解释数据，以便能够更好地理解和描述现象。

统计学可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并通过对数据的分析和解释来做出决策。

在统计学中，最基本的概念之一是数据。

数据是对某个现象或事件进行观察或测量得到的结果。

数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。

定量数据是可以用数字表示的数据，如身高、体重等；而定性数据是描述性的，如性别、颜色等。

为了更好地理解数据，我们需要对数据进行整理和总结。

这就引出了统计学中的另一个重要概念：描述统计学。

描述统计学是通过图表、图像和数值指标等方式来总结和描述数据的方法。

常见的描述统计学方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。

除了描述统计学，统计学还包括推断统计学。

推断统计学是通过对样本数据的分析来推断总体特征的方法。

在推断统计学中，我们使用抽样方法来选择样本，并通过样本数据的分析来得出总体特征的结论。

常见的推断统计学方法包括假设检验、置信区间等。

在统计学中，我们还需要了解一些概率的基本概念。

概率是描述事件发生可能性的数值。

在统计学中，我们使用概率来描述随机事件的发生概率。

概率可以通过频率方法或基于理论的方法来计算。

此外，统计学还包括一些常见的概率分布和假设检验方法。

常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、二项分布等，它们在实际应用中起着重要的作用。

假设检验是统计学中用来检验某个假设是否成立的方法。

通过对样本数据的分析，我们可以判断某个假设是否可以被接受或拒绝。

总结起来，统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。

它包括描述统计学和推断统计学两个方面，可以帮助我们更好地理解和描述现象。

在实际应用中，统计学的知识点可以帮助我们做出准确的决策，并对数据进行合理的解释和分析。

统计学考研统计学基础知识精讲要点统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中都扮演着重要角色。

考研统计学是统计学的一部分，涵盖了统计学的基础知识。

本文将重点讲述统计学考研统计学基础知识的要点，帮助考生更好地掌握这门学科。

一、统计学基础概念1. 总体和样本：总体指研究对象的全体，样本则是从总体中选取的一部分。

在统计学中，我们通常通过对样本的研究来推断总体的性质。

2. 参数和统计量：参数是用来描述总体特征的数字指标，统计量是用来描述样本特征的数字指标。

通过样本统计量的计算，可以对总体参数进行估计。

3. 随机变量和概率分布：随机变量用来描述可能的结果，而概率分布则描述了这些结果出现的可能性。

二、描述统计学1. 数据的分类和整理：在统计学中，我们通常将数据分为定性数据和定量数据。

定性数据是描述性的，比如性别、颜色等；定量数据则是数值型的，可以进行计算和比较。

2. 描述统计量：描述统计量是用来总结、描述样本数据的数字指标，常见的描述统计量包括均值、中位数、众数和标准差等。

3. 统计图表：统计图表是用来直观地展示数据分布和关系的工具。

常见的统计图表包括条形图、饼图、折线图和散点图等。

三、概率与统计推断1. 概率：概率是描述随机事件发生可能性的数值，它用来度量事件的发生程度，常用的表示方法包括频率概率和古典概率。

2. 概率分布：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离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如正态分布、指数分布）。

3. 统计推断：统计推断是根据样本数据对总体参数进行推断的过程。

常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。

四、参数估计1. 点估计：点估计是使用统计量对总体参数进行估计。

常见的点估计方法包括样本均值估计总体均值和样本比例估计总体比例。

2. 区间估计：区间估计是对总体参数提供一个置信区间的估计方法。

常见的区间估计方法包括均值的置信区间估计和比例的置信区间估计。

统计学基础知识之基础概念与知识点统计学基础知识之基础概念与知识点统计学基础知识总体：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。

可分为有限总体和无限总体。

总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。

样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合称为样本。

随机抽样：是指按照随机化的原则，从总体中抽取部分观察单位的过程。

随机抽样是样本具有代表性的保证。

随机化原则：总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中。

抽样误差：由于个体差异的存在，即使在同一整体中随机抽取若干样本，各样本的统计量往往不等，统计量与参数也会有所不同。

这种因抽样研究引起的差异称抽样误差。

同质：一个总体中有许多个体，它们之所以共同成为人们研究的对象，必定存在共性，所谓一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。

变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异。

变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。

严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，表现为各种生理测量值的参差不齐。

变量：确定总体之后，研究者对每个观察单位的某项特征进行测量和观察，这种特征称为变量。

变量值：对变量的测得值称为变量值，或者观察值。

它可以是定量的，也可以是定性的。

定量资料：又称数值变量。

其变量值是定量的，表现为数值的大小，一般有度量衡单位。

分类资料：也称定性资料，其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或者属性。

有无序分类和有序分类两种情况。

统计描述：用统计指标、统计图、统计表等方法，对资料的数量特征及分布规律进行客观的描述和表达。

统计推断：在一定的置信度和概率保证下，用样本信息推断总体特征：①参数估计：用样本的指标去推断总体相应的指标;②假设检验：由样本的差异推断总体之间是否可能存在的差异。

计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。

大一统计学知识点统计学是一门研究收集、分析、解释和呈现数据的学科，其应用领域非常广泛。

下面将介绍一些大一学生在学习统计学时需要掌握的重要知识点。

一、统计学的基本概念与术语统计学的基本概念和术语是学习统计学的基础，大家需要先了解以下几个概念：1. 总体与样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的一部分个体。

2. 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。

3. 随机变量与观测值：随机变量是取值具有随机性的变量，观测值是随机变量的具体取值。

4. 频数与频率：频数是某个取值在样本中出现的次数，频率是频数与样本容量的比值。

二、数据的收集与整理在进行统计分析之前，我们需要收集和整理相关数据。

这包括以下几个方面的内容：1. 数据的采集方法：数据可以通过观察、实验或调查等方式进行采集。

2. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是可以进行数值比较和运算的，而定性数据则是描述性的。

3. 数据的整理与描述：数据的整理包括数据的录入、清洗、编码和分类等工作。

数据的描述可以通过图表、统计指标和文字叙述等形式进行。

三、概率与概率分布概率是统计学的重要概念之一，它描述了随机事件发生的可能性。

在概率的基础上，我们可以了解到以下几个知识点：1. 概率的计算：概率可以通过频率法、古典概型和几何概型等方法进行计算。

2. 概率分布：概率分布是描述随机变量取值的概率情况。

常见的概率分布包括均匀分布、二项分布和正态分布等。

四、统计推断统计推断是通过样本的统计量来推断总体参数的值，其中包括以下两个重要的概念：1. 参数估计：通过样本统计量，如均值和方差等，来推断总体参数的值。

2. 假设检验：假设检验用于判断总体参数是否符合某个特定的取值范围。

常见的假设检验方法有z检验和t检验等。

五、相关分析与回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的数据分析方法，用于探索和解释变量之间的关系，其中包括以下知识点：1. 相关系数：相关系数用于度量两个变量之间的线性相关程度，常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。

统计初步知识点归纳总结一、统计学的基本概念1.1 统计学的定义统计学是一门研究数据收集、分析、解释和表达的科学。

它是一种收集、整理、分析和解释信息来描述和理解事物的方法。

1.2 统计学的研究对象统计学的研究对象是数据。

数据可以是数量型的，例如身高、体重、温度等，也可以是质量型的，例如性别、颜色、口味等。

1.3 统计学的应用领域统计学广泛应用于社会科学、自然科学和商业领域。

它帮助人们更好地理解事物之间的关系、发现规律和做出预测。

二、数据的搜集与整理2.1 数据的搜集方法数据的搜集方法分为直接观察和问卷调查两种。

直接观察是指通过观察事物的现象来搜集数据，问卷调查则是通过发放问卷来搜集数据。

2.2 数据的整理方法数据的整理方法包括分类、分组、排序和汇总等步骤。

分类是将数据按照某种标准进行归类，分组是将数据按照某种特征进行分成若干类别。

三、描述统计学3.1 数据的描述描述统计学是统计学的一个重要分支，它的主要任务是描述数据的基本特征。

描述数据的基本特征包括集中趋势、离散程度、偏态和峰态等方面。

3.2 集中趋势的度量集中趋势是描述数据分布的一个重要特征，它有三种度量方法：均值、中位数和众数。

均值是所有数据之和除以数据个数，中位数是将所有数据按升序排列后位于中间位置的数值，众数是在数据中出现最频繁的数值。

3.3 离散程度的度量离散程度是描述数据分布的另一个重要特征，它有两种度量方法：极差和标准差。

极差是最大值与最小值的差，标准差是数据与均值的离差平方和的平均数的平方根。

3.4 偏态和峰态的度量偏态和峰态是描述数据分布形状的两个重要特征。

偏态是数据分布曲线的对称程度，峰态是数据分布曲线的陡峭程度。

四、概率与概率分布4.1 概率的概念概率是描述事件发生可能性的度量。

它有两种度量方法：经验概率和理论概率。

经验概率是通过实际观察和统计得出的概率，理论概率是通过规律和规则得出的概率。

4.2 概率分布的概念概率分布是描述随机变量的可能取值和对应概率的分布规律。

统计学的基本概念和原理统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。

通过运用数学和统计方法，统计学帮助我们理解和描述数据，揭示数据之间的关系，并从数据中获取有关现象和问题的信息。

本文将介绍统计学的基本概念和原理，帮助读者了解其核心内容。

一、统计学的定义和作用统计学可以被定义为一种通过数据的收集、整理、分析和解释来研究和描述现象的科学方法。

它对于我们理解和解释现实生活中的问题和现象至关重要。

统计学通过量化和总结数据，帮助我们从海量信息中提取有意义的结论。

二、统计学的基本概念1. 总体和样本：在统计学中，总体是指我们要研究的整体群体，而样本则是从总体中抽取出的一部分个体。

通过从样本中收集数据并进行分析，我们可以对整体总体进行推断。

2. 变量：变量是指在研究中可能会发生变化的属性或特征。

变量可以分为定性变量和定量变量。

定性变量是具有类别或标签的变量，例如性别、颜色等。

定量变量则是可以进行数值化衡量的变量，例如年龄、身高等。

3. 观测和测量：观测和测量是指对变量进行数据收集的过程。

观测是指直接观察并记录数据，例如观察某人的行为。

测量是指使用测量工具对变量进行量化，例如使用尺子测量身高。

4. 描述统计学和推论统计学：描述统计学是指通过对数据进行整理、总结和描述，来了解数据的特征和结构。

推论统计学是指通过从样本推断总体特征的过程，通过利用样本的信息来推断总体的参数。

三、统计学的原理1. 概率：概率是统计学中一个重要的概念，它描述了事件发生的可能性。

概率可以帮助我们理解和预测事件的结果，并在统计推断中起到重要的作用。

2. 样本的代表性：在统计学中，样本的代表性是指样本能够准确地反映总体的特征。

为了保证样本的代表性，我们需要进行随机抽样，并确保样本的大小足够大。

3. 统计推断：统计推断是指通过从样本中获得的信息，对总体进行统计学上的推断。

统计推断的核心方法是利用概率和抽样理论来进行参数估计和假设检验。

4. 假设检验：假设检验是统计学中的一种方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。

第一章统计学基本知识第一节统计的基本概念统汁技术是以概率理论为基础的应用数学的一个分支。

统计技术是研究随机现象中确定的统计规律的学科。

产品质量特性是一种随机现象，但这种随机现象在一定的范围内服从确定的统计规律——概率分布，其中最常见的是正态分布。

按照实用型定义，统计技术是指与应用有关的统计方法，收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题的性质；程度和原因做出一定结论的科学技术。

统计技术包括统汁推断和统计控制两大内容。

统计推断是指通过对样本数据的统计计算和分析，提供表示事物特征的数据，比较两个事物之间的差异，分析影响事物变化的原因，找出产品形成全过程中质量变化的规律，对总体质量水平进行推断，预测尚未发生的事件；统计控制是指通过对样本数据的统计计算和分析，采取措施消除过程中的异常冈素，以保证产品质量特性的分布基本保持在设定值附近，使生产过程达到稳定受控状态。

应用统计方法要掌握分布的理论，要符合大数定律，即只有对大量数据取得的统计平均值才具有稳定性和代表性，才能得出比较准确的统汁结论。

因此，只有掌握基本的统计理论知识，才能较好地应用统汁方法，发挥统计技术在质量控制中的作用。

一、统计数据数据是统计的对象。

习惯上把由数字组成的数字数据称为数据。

1．数字数据数字数据指由数字(0、1、2、3、4、5、6、7、8、9)和小数点组成的数据。

数字数据是对可定量描述的特性的表达。

可以通过抽样、测量、记录获得数字数据。

任何数字数据又都可以形成( 服从)一定的分布(统计规律)。

2．数据的分类(1)计量值数据。

计量值数据是指可以连续取值，在有限的区间内可以无限取值的数据。

长度、面积、体积、质量、密度、电压、电流、强度等，大部分质量特性的数值都属于计量值数据。

(2)计数值数据。

计数值数据是只能间断取值，在有限的区间内只能取有限数值的数据。

如到会的人数，今天生产的产品件数，产品表面的缺陷数等。

所以计数值数据，是以正整数(自然数) 的方式表现。

统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。

描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。

1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。

通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。

2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。

通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。

3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。

定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。

4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。

名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。

对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。

二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。

1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。

均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。

2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。

极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。

3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。

对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。

统计与概念知识点总结统计是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。

统计学的概念和知识点对于了解和解释数据具有重要的意义。

下面将对统计学的一些基本概念和知识点进行总结。

一、统计学的基本概念1. 总体和样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，样本是从总体中抽取的一部分个体或事物。

研究者在进行统计分析时，通常是根据样本的数据来推断总体的特征。

2. 变量和数据变量是指研究对象的某种属性或特征，数据是指对变量的观测或测量所得的结果。

变量分为定性变量和定量变量，定性变量是指其取值表示不同的类别或属性，定量变量是指其取值表示数量或程度。

3. 参数和统计量参数是总体特征的数值度量，统计量是样本特征的数值度量。

统计推断的目的就是根据统计量对总体参数进行推断。

4. 测量和测度测量是对变量进行观测或测量所得的结果，测度是对数据进行度量或评价的过程。

常用的测度包括中心趋势测度和离散程度测度。

5. 总体分布和样本分布总体分布是指总体中各个取值的分布情况，样本分布是指样本中各个取值的分布情况。

常见的总体分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等。

二、统计学的基本方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、汇总和描述的过程，包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形状测度等。

常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、变异系数等。

2. 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，包括点估计和区间估计。

点估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程，区间估计是对总体参数的置信区间进行估计的过程。

3. 假设检验假设检验是根据样本数据对总体参数进行假设检验的过程，包括设置假设、选取检验统计量、确定显著性水平、计算P值、作出统计决策等步骤。

常用的假设检验方法包括单样本检验、双样本检验、方差分析、回归分析等。

4. 回归分析回归分析是研究变量之间相互关系的方法，包括线性回归、非线性回归、多元回归等。

通过回归分析可以了解变量之间的因果关系、预测未来值、制定决策等。

可编辑修改精选全文完整版统计学原理第一章基础第一节统计的定义统计是从数据中获取信息的一种方法。

第二节主要统计概念一、总体总体就是统计工作者研究对象的全体。

对总体的描述性测度称为参数，如均值，最大值、最小值等。

二、样本样本就是从总体中抽取的若干数据的集合。

对样本的描述性测度量是统计量。

三、统计推断统计推断是运用样本数据对总体进行估计、预测和决策的过程。

可靠性测度共有两种：置信水平和显著性水平。

三个例子：企业多元化战略：多元化企业和非多元化企业的绩效差异。

普通学生和学生干部：就业和收入差异。

男生和女生：成绩差异。

第三节：数据的类型一、定距数据定距数据是实数：如身高、距离、收入等二、定性数据定性数据的取值是类别：如男性、女性。

三、定序数据定序数据也表现为定性的，但是取值是有顺序的。

例如，不好、一般、好、很好、优秀。

定性数据和定序数据的区别在于后者的取值是有顺序的。

第四节数据的描述方法一、图表描述方法计算机命令1.将数据输入或导入列中。

2.选择数据列。

3.单击图表向导（Chart Wizard）、线图（Line）和完成（Finish）。

4.如果想做某些改变，则鼠标右键单击图表，选择图表选项。

二、数字描述方法1.中心位置的测度（1）算术平均数求和：SUM平均值：average（2）中位数：中位数是通过把观测值按顺序排列而计算得到的。

处于中间位置的观测值即为中位数。

中值：median，如果数据有n个，若n为单数，取值为中间的数值；若n为偶数，取值为中间两个数的均值。

众数：mode 。

注意：在不只有一个众数的情况下，Exce 只显示最小的，不显示是否有其它众数。

最大值：max ；最小值：min ；平方根：sqrt数据分析：分析工具库是Excel 所附的一组统计函数，它可以通过菜单栏找到。

单击工具，找到“数据分析”；如果“数据分析”不存在，点击“加载宏”，然后选择分析工具库。

找一台安装有数据分析的电脑,进入excel 安装目录(一般是C:\Program Files\Microsoft Office)进入OFFICE10文件夹拷贝Library 文件夹到你的电脑同名文件夹里,然后执行前面的加载宏步骤就可以了。

统计学基础知识及概念
统计学是研究如何收集、描述、分析和解释数据的学科，被广泛地应用于各个学科，尤其是社会科学领域。

它帮助人们了解、掌握和阐明客观现象的内在机制以及不同变量之间的关系。

统计学在高校和高等教育中日益受到重视，可以说是很多学校教育思想的重要内容。

统计学为高校和高等教育提供了众多有用的数据，可以帮助教师和学生更好地理解和深入研究各个学科，从而大大提高学习效率。

统计学主要有三个方面：抽样调查、回归分析和抽样分析。

抽样调查是利用抽样方法从一个总体中选出一定数量的样本，然后利用抽样调查对样本进行调查，从而了解抽样分布的情况。

回归分析则是旨在探究不同变量之间的关系，以便预测变量的未来变化情况。

最后，抽样分析法用于研究样本与总体的差异。

统计学方法日趋复杂，其在高校和高等教育中的应用场景也越来越丰富多样。

无论是评价教学质量的独立性测量、研究学术成就的卓越性分布、分析迢递型课程学习结果的偏差检验，还是推出培养方案，每种统计学方法都可以帮助高校和高等教育更好地解决实际问题，为高校和高等教育提供有意义的数据支撑。

因此，学习统计学对学生来说至关重要，各学校应加强教学，使统计学知识融入学生的思维框架，丰富学生知识体系，培养统计学素养。

只有学生掌握正确的统计思维和正确的统计方法，才能更好地发挥统计学在学习和工作中的作用，为高校和高等教育发展做出贡献。

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。