统计学中常用的基本概念(20200925220859)

以下是统计学中的一些基本概念和知识，供参考：
统计学基本概念
总体与样本：总体是研究对象全体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。

变量：用来描述数据的名称或符号。

数值变量与分类变量：数值变量是可度量的数据，如身高、体重等；分类变量是定性数据，如性别、血型等。

参数与统计量：参数是描述总体特征的指标，如总体均值、总体方差等；统计量是从样本中计算出来的指标，如样本均值、样本方差等。

描述性统计
频数分布表：将数据分为若干个组，统计每个组内的数据个数。

直方图：用直条矩形面积代表各组频数，矩形的面积总和代表频数的总和。

平均数：描述数据集中趋势的指标，计算方法有算术平均数、几何平均数、调和平均数等。

标准差：描述数据离散程度的指标，表示数据分布的宽窄程度。

概率与概率分布
概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值。

概率分布：描述随机变量取值的概率规律的函数。

常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。

参数估计与假设检验
点估计：用单一的数值估计未知参数的值。

区间估计：用一定的置信水平估计未知参数的范围。

假设检验：根据样本数据对未知参数进行检验，判断假设是否成立。

常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。

相关分析与回归分析
相关分析：描述两个变量之间的线性关系的强度和方向。

回归分析：基于自变量和因变量之间的相关关系建立数学模型，用于预测因变量的值。

常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归等。

统计学的基本概念1、统计总体和总体单位根据一定的目的和要求，统计所需研究的客观事物的全体，称为统计总体，简称总体。

组成总体的每一个事物，称为总体单位，简称个体。

2、标志与指标标志是说明总体单位特征的名称。

例如，以职工为总体单位时，性别，年龄、工资，等是每个职工具有的标志。

标志按其表现形式分为品质标志和数量标志两种。

指标是统计指标的简称，对统计指标的含义有两种理解和两种使用方法。

3、变异与变量在一个总体中，不管是品质标志或数量标志，当某标志在每个总体单位上的具体表现都相同时，称此标志为不变标志。

当某标志在每个总体单位的具体表现不同时，称为可变标志。

可变标志的属性或数值表现在总体各单位之间存在的差异，统计上称为变异。

所以可变标志又称变异标志。

变异标志又被称为变量。

4、统计指标体系统计指标体系是指由一系列相互联系的统计指标所构成的整体。

在统计研究中，任何一个统计指标只能从某一个侧面来反映现象总体的特征，没有万能的统计指标，而客观存在的现象总体是多方面相互联系的复杂的整体，要反映总体的特征，就只能依赖于统计指标体系，以反映其全貌，说明现象间的依存关系、因果关系、平衡关系。

5、静态数据和动态数据从统计学的内容看，统计所研究和处理的是一批有实际背景的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是静态数据和动态数据。

静态数据也称截面数据，是由若干相关现象在某一是电商所处的状态组成的。

描述了现象在某一时刻的变化情况，它反映一定时间、地点等客观条件下诸如相关现象之间存在的内在数值联系，是在相同时点上收集的数据。

动态数据也称时间序列数据，是由某一现象或若干现象在不同时刻上的状态所形成的数据，描述了现象随时间变化的情况，他反映的是现象以及现象之间关系的发展变化规律性，是在不同时间点上收集的数据。

统计学原理的基本概念统计学原理是统计学的基本理论和概念的总称，包括以下几个基本概念：1. 总体（Population）: 研究对象在统计学中被称为总体，是指具有共同特征的所有个体的集合。

2. 样本（Sample）: 从总体中取出的一部分个体被称为样本，通过对样本进行研究来推断总体的特征。

3. 参数（Parameter）: 描述总体特征的数值被称为参数，如总体的平均值、方差等。

4. 统计量（Statistic）: 描述样本特征的数值被称为统计量，如样本的平均值、方差等。

通过统计量可以对总体的参数进行估计。

5. 随机变量（Random Variable）: 描述随机现象的数值可变的量被称为随机变量，它可以表示样本的某个特征，如随机变量X表示样本的身高。

6. 概率分布（Probability Distribution）: 随机变量的取值及其对应的概率构成的表格或方程式被称为概率分布，如正态分布、泊松分布等。

7. 抽样分布（Sampling Distribution）: 某个统计量的所有可能取值及其对应的概率构成的分布被称为抽样分布，如样本均值的抽样分布。

8. 假设检验（Hypothesis Testing）: 通过对样本数据进行统计推断来对总体的假设进行检验的方法。

根据假设检验的结果可以判断总体参数是否与某个假设相符。

9. 置信区间（Confidence Interval）: 对总体参数的一个区间估计，是对总体参数可能取值的一个范围的估计。

10. 统计模型（Statistical Model）: 用来描述随机变量与概率分布之间关系的数学模型。

统计模型可以用来解释和预测观察数据。

这些基本概念构成了统计学的基础，通过对它们的研究和应用，可以对数据进行分析、推断和预测，从而得出科学有效的结论。

统计学常见概念及解析统计学常见概念及解析统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

统计学常见概念有哪些你知道吗?下面是店铺为大家带来的统计学常见概念及解析。

欢迎阅读。

统计学常见概念及解析1(1)自由度 d.f.统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的自变量的个数，称为该统计量的自由度。

统计学上的自由度包括两方面的内容：首先，在估计总体的平均数时，由于样本中的n 个数都是相互独立的，从其中抽出任何一个数都不影响其他数据，所以其自由度为n。

在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。

只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了;因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。

这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。

例如，有一个有4个数据(n=4)的样本，其平均值m等于5，即受到m=5的条件限制，在自由确定4、2、5三个数据后，第四个数据只能是9，否则m≠5。

因而这里的自由度υ=n-1=4-1=3。

推而广之，任何统计量的自由度υ=n-k(k为限制条件的个数)。

其次，统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。

如在回归方程中，如果共有p个参数需要估计，则其中包括了p-1个自变量(与截距对应的自变量是常量1)。

因此该回归方程的自由度为p-1。

(2)偏相关Partial correlation coefficient在多元回归分析中，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两变量之间的相关系数。

在多元相关分析中，简单相关系数可能不能够真实的反映出变量X和Y之间的相关性，因为变量之间的关系很复杂，它们可能受到不止一个变量的影响。

这个时候偏相关系数是一个更好的选择。

假设我们需要计算X和Y之间的相关性，Z代表其他所有的变量，X和Y的偏相关系数可以认为是X和Z线性回归得到的残差Rx与Y和Z线性回归得到的残差Ry之间的简单相关系数，即pearson相关系数。

统计学常用基本概念一、总体与样本总体是指一个研究对象的全部个体构成的集合。

在统计学中，总体通常代表一个较大的、有待研究的群体。

样本则是从总体中抽取的一部分个体，用于代表总体进行统计研究。

样本的大小通常用样本容量表示。

二、变量与数据类型变量是指在统计学研究中需要考察的量，如年龄、性别、身高、体重等。

变量可以是连续的，也可以是离散的。

连续变量可以取某一区间的任意值，而离散变量则只能取有限个值。

数据类型是指数据的分类方式，常见的有分类变量、有序变量、数值型变量等。

三、描述性统计描述性统计是指对数据进行整理、分类、汇总等操作，以反映数据的集中趋势、离散程度等特征。

常见的描述性统计指标有平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

描述性统计旨在让人们更直观地了解数据的分布情况。

四、推论性统计推论性统计是指利用样本数据推断总体特征的方法。

它可以帮助我们从样本数据中获得有关总体特征的结论。

例如，我们可以通过对一个随机样本进行统计分析，来推断总体参数的值。

推论性统计需要满足一定的假设条件，如大样本近似、独立性等。

五、概率与概率分布概率是指某一事件发生的可能性大小，通常用0到1之间的数值表示。

概率分布是指事件发生概率的分布情况，常见的有二项分布、泊松分布、正态分布等。

这些概率分布在统计学中有着广泛的应用，可以帮助我们理解和预测数据的分布特征。

六、抽样方法与置信水平抽样方法是统计学中从总体中抽取样本的方法，常用的有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。

置信水平是指我们对样本统计结果的可靠性有多大把握。

一般来说，置信水平越高，我们对样本结果的信任度就越高。

常用的置信水平有95%和99%等。

七、统计过程控制统计过程控制是指在生产过程中运用统计方法对产品质量进行控制。

它可以帮助我们及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施加以改进。

常用的统计过程控制方法有控制图、因果图等。

通过统计过程控制，我们可以提高产品质量和生产效率，降低生产成本。

1．统计总体与总体单位
统计总体是根据统计研究的任务⽬的所确定的研究事物的全体，是客观存在的具有共同性质的个体所构成的整体。

构成统计总体的个体单位称总体单位。

随着统计研究任务、⽬的及范围的变化，统计总体和总体单位可以相互转化。

2．标志与标志表现
标志是说明总体单位所共同具有的属性和特征的名称。

标志有品质标志和数量标志之分。

标志表现即标志特征在各单位的具体表现。

如果说标志是统计所要调查的项⽬，那么标志表现是调查所得结果，标志的实际体现。

标志表现有品质标志表现和数量标志表现之分。

3．变异与变量
可变标志的标志表现由⼀种状态变到另⼀种状态，统计上把这种现象或过程称变异。

不变的数量标志称常量或参数。

可变的数量标志和所有的统计指标称变量。

变量的数值表现称变量值，即标志值或指标值。

变量按其数值是否连续可分为连续性变量和离散性变量。

4．统计指标和指标体系
统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的科学概念或范畴。

统计指标按其反映的数量特点不同可分为数量指标和质量指标。

统计指标体系是各种互相联系的指标群构成的整体，⽤以说明所研究的社会经济现象各⽅⾯互相依从和互相制约的关系。

指标和统计标志的主要区别是：
①指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的；②指标具有可量性，⽽标志不⼀定。

标志和指标的主要联系表现在：
①指标值往往由数量标志值汇总⽽来；②在⼀定条件下，数量标志和指标存在着变换关系。

统计学中的八个基本概念在统计学中，有以下八个基本概念：1. 总体（Population）：指研究对象的全体集合，即我们希望从中推断出结论的群体。

例如，全国人口是一个总体，全球经济数据是另一个总体。

2. 样本（Sample）：指从总体中抽取的一部分个体。

样本是用来对总体进行研究和推断的代表性子集。

例如，我们可以对全国人口进行抽样调查，或者对一段时间内的股票交易数据进行抽样。

3. 参数（Parameter）：是描述总体的数字度量。

例如，总体的平均值、方差、标准差等。

参数通常是未知的，需要通过对样本的统计分析推断出来。

4. 统计量（Statistic）：是样本的数字度量。

统计量是通过对样本的观察和测量得到的。

例如，样本的平均值、方差、标准差等。

5. 抽样误差（Sampling Error）：是指由于样本的随机性引起的样本统计量与总体参数之间的差异。

由于抽样误差的存在，样本统计量通常会有一定的偏差。

6. 假设检验（Hypothesis Testing）：是一种统计推断方法，用于对总体参数进行推断。

假设检验包括建立一个原假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis），然后使用样本数据来决定是否拒绝原假设。

7. 置信区间（Confidence Interval）：是对总体参数的估计范围。

置信区间给出了对总体参数的估计，同时也给出了估计的不确定性。

8. 样本容量（Sample Size）：指样本中包含的个体数量。

样本容量的大小会影响统计推断的准确性和可靠性。

较大的样本容量通常会产生更准确的结果。

统计学的基本概念简介统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是现代科学和社会科学的基石之一。

统计学主要包括描述统计学和推断统计学两个方面，通过运用数学和概率论的方法，为我们提供了一种了解和解释现象、做出决策的有效工具。

统计学的基本概念包括如下几个方面：1. 总体和样本：统计学的研究对象是总体，即研究对象的全体；而样本是从总体中选取出来的一小部分，用来代表和推断总体的特征。

2. 变量：统计学关注的是可变动的特征，即变量。

变量可以是定量的，如身高、体重等；也可以是定性的，如性别、颜色等。

通过对变量进行测量和观察，我们可以得到有关总体的信息。

3. 数据收集：统计学的一个重要环节是数据的收集。

数据可以通过调查问卷、实验观察、统计报表等方式获得。

数据的质量和多样性对统计学的分析和结论的准确性至关重要。

4. 描述统计学：描述统计学是统计学的第一步，它通过图表、表格、平均值、方差等指标对数据进行整理、概括和描述。

描述统计学为我们提供了全面了解数据的手段，可以对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行定量描述。

5. 参数和统计量：参数是总体特征的度量，统计量是样本特征的度量。

通过对样本进行分析和推断，我们可以估计出总体的参数，进而研究和理解总体的特征。

6. 概率：概率是统计学的重要概念之一，它用来描述事件发生的可能性。

概率可以从频率或主观信念等角度来定义。

概率论提供了统计学推断和决策的理论基础，可以帮助我们评估风险、做出合理的决策。

7. 推断统计学：推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断的学科。

推断统计学通过抽样方法和概率理论，从样本的统计量出发，通过假设检验、置信区间等方法，对总体特征进行估计和推断，从而对总体做出有关性质、差异、关联等方面的推断。

统计学的应用广泛，几乎涉及到所有学科领域，如自然科学、社会科学、商业管理等。

在自然科学中，统计学可以帮助我们分析天气变化、疾病传播、物种分布等问题；在社会科学中，统计学可以帮助我们研究人口统计、调查数据、社会经济等问题；在商业管理中，统计学可以帮助我们分析市场需求、销售趋势、风险评估等问题。

统计学中的基本概念第一篇：统计学中的基本概念变异ν同质～性质相同。

是指基本条件相同变异～同质事物之间的差异。

是指不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素的反应不同ν总体Population：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体；ν个体 Individual：是构成总体的最基本观察单位；ν根据随机化原则有总体中随机抽取部分个体组成总体的过程ν样本 Sample：是从总体中按照一定的目的随机抽取的一部分个体。

为什么要抽样？ν样本含量Sample Size：样本中包含的个体个数。

抽样原则一个样本应具有：“代表性(representative)”“随机性(randomization)”“可靠性（reliability)”如果进行两个或多个样本之间的比较，要求：每二个样本之间应具有：可比性(comparable)可比性是指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。

误差（error）ν系统误差（system error）ν由于固定的原因（常见实验条件），影响资料的准确性。

可以克服。

ν随机测量误差（random measurement error）ν由于偶然的因素造成同一对象多次测量结果的差异。

可控制但不可消除。

应采取措施，尽最大可能在一定的允许范围内抽样误差(sampling error)抽样的原因造成统计量与总体参数或不同样本统计量之间的差异。

原因：①个体变异②抽样抽样误差，对它要用统计方法进行正确分析概率ν概率有古典概率与统计概率之分，ν医学上常用的是统计概率f ／Nν必然事件，概率为 1ν不可能事件，概率为 0ν小概率事件，Ｐ≤0.05 或Ｐ≤0.01ν常把Ｐ≤0.05 作为事物差别有统计学意义的界限，第二篇：统计学中几个基本理论统计学中几个基本理论的释疑文章摘要:如果仍用教材中的公式计算样本成数,则所计算出来结果就会与实际不符。

统计的基本概念中统计学是指从已知的数据样本中通过特定的方法，推断出总体的特征和规律的学科。

统计学是现代科学的重要分支，对于经济、管理、医学、环境等多个领域都有着广泛的应用。

而统计学中有很多基本概念，下面详细介绍一下。

1.总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全部个体，例如某个国家的全部居民就是该国的总体。

而样本是指从总体中选取的一部分个体，通过对样本的研究可以推断出总体的特征和规律。

样本应该具有代表性，即能够反映总体的属性和特征。

2.参数和统计量参数是指总体的特征值，例如某个国家的平均身高、平均寿命等。

统计量是指样本的特征值，例如从某个国家随机抽取一部分人的平均身高、平均寿命等。

通过统计量可以估计总体的参数。

3.变量和尺度在统计学中，变量是指能够呈现数量差异的特征，例如身高、体重、年龄等。

变量的尺度可以分为四种，包括名义尺度、序数尺度、区间尺度和比例尺度。

4.频数和频率频数是指变量在样本中出现的次数，例如在某个班级中有多少名男生，多少名女生。

频率是指频数与样本总数的比值，例如男生的频率是多少，女生的频率是多少。

5.中心趋势中心趋势是指用一个数值来代表样本中各个值的集中程度。

中心趋势可以用平均数、中位数、众数等指标来表示。

6.方差和标准差方差是指样本各个值与其平均数之间的离差的平方和，方差越大表示样本的离散程度越大。

标准差是方差的平方根，通常用来衡量样本的离散程度。

7.相关系数相关系数是指两个变量之间的关系程度。

相关系数可以用相关系数矩阵来表示，其中最常用的是皮尔逊相关系数。

8.正态分布在统计学中，正态分布是指一种对称、钟形的分布方式。

许多自然现象和社会现象都呈现正态分布，例如身高、体重等。

正态分布的均值、中位数和众数相等。

9.假设检验假设检验是统计学中的一种方法，用于判断样本数据与总体数据之间的差异是否显著。

假设检验分为单样本检验、双样本检验、相关样本检验等。

10.置信区间置信区间是指在一定置信水平下，总体参数的一个范围。