统计学笔记全

统计基础知识笔记统计基础知识笔记第一章总论第一节统计的涵义一、什么是统计1、【统计】：是指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等的活动。

包括三个含义：（统计工作）、（统计资料）、（统计学）。

2、【统计工作】：是指利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象数据资料的工作的总称。

是最重要最基本的含义。

3、【统计资料】：是指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数量资料的工作的总称。

4、【统计学】：是指研究如何对统计资料进行搜集、整理、分析的理论与方法的科学。

5、统计的特点：数量性、总体性、具体性、社会性、变异性。

其中：在数量性上，统计活动的中心问题就是数据。

统计数据对社会经济现象的反映表现在以下三方面：A数量的多少：从总量上反映事物发展的规模和水平。

B事物之间的数量关系。

C现象之间的质与量的辩证统一关系。

二、统计工作、统计资料、统计学三者之间的关系：统计工作与统计资料是（统计活动过程）与（统计活动成果）的关系。

统计工作与统计学是（统计实践）与（统计理论）的关系。

统计工作先于统计学发展起来的。

第二节统计学中的基本概念一、总体1、【总体】：凡是客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体就是统计总体。

2、统计总体的特点：（1）统计总体是根据统计任务的要求要求确定的。

（2）统计总体是客观存在的。

（3）统计总体中的所有总体单位必须具有同一性质。

3、有限总体与无限总体：（1）一个统计总体中所包括的总体单位如果是有限的，称为【有限总体】。

如果是无限的则称为【无限总体】。

（2）对无限总体不能进行全面调查，只能调查其中一小部分，据以推断总体；对有限总体既可以进行全面调查，也可以只调查其中一部分单位。

二、总体单位1、【总体单位】：构成统计总体的个别事物称总体单位。

例：对某市工业企业职工的收入情况进行研究。

统计总体：该市全部工业企业全部职工。

统计单位：该市全部工业企业的每一个职工。

统计指标：该市全部职工收入。

统计学知识点全归纳__全面准确统计学是一门研究和应用统计原理和方法的学科。

统计学的目的是通过收集、整理、分析和解释数据来描述和推断人类活动中的规律性和不确定性。

下面将全面准确地归纳统计学的基本知识点。

1.数据收集和整理-数据的收集方法：可以通过抽样或完全普查进行数据收集。

抽样是从总体中选择一部分样本进行调查或实验，以此来推断总体的特征。

2.描述统计-数据的概括性度量：包括测量中心趋势的平均数（如算术平均值、中位数和众数）、测量离散程度的方差和标准差、测量数据分散程度的四分位数等。

-数据的可视化表示：可以使用直方图、箱线图、散点图、饼图等图表来展示数据的分布和关系。

3.概率与随机变量-概率的概念：概率是描述事件发生可能性的数值，范围从0到1、事件的概率可以通过频率或基于概率模型推断得到。

-随机变量：随机变量是随机试验结果的数值表示。

可以分为离散随机变量和连续随机变量。

4.概率分布-离散分布：包括二项分布、泊松分布等。

二项分布描述了一次试验中两个可能结果的概率分布，泊松分布描述了随机事件在固定时间或空间区域内发生的次数的概率分布。

-连续分布：包括正态分布、指数分布等。

正态分布是最常见的连续概率分布，它以钟形曲线显示数据的分布情况。

-概率密度函数和累积分布函数：概率密度函数描述了随机变量落在一些区间内的概率密度，累积分布函数描述了随机变量小于或等于一些值的概率。

5.抽样分布和统计推断-抽样分布：根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的抽样分布会近似服从正态分布。

-参数估计：通过样本统计量（如样本均值、样本方差）来推断总体参数的数值。

-假设检验：用来检验一个关于总体参数的假设是否成立。

根据样本数据和给定的显著性水平，对假设进行接受或拒绝的判断。

6.相关分析和回归分析-相关分析：用来研究两个变量之间的关系。

可以通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量两个变量之间的线性相关程度。

-回归分析：用来研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。

统计学原理笔记
一、统计学的基本概念
- 统计学的定义与目的
- 数据的类型：定性数据与定量数据
- 统计学的两个主要分支：描述统计学与推断统计学
二、数据的搜集与整理
- 数据来源：调查、实验、观察等
- 数据搜集方法
- 数据整理与清洗：缺失值处理、异常值处理、数据转换等
三、描述统计学
- 数据的集中趋势度量：均值、中位数、众数
- 数据的离散程度度量：极差、方差、标准差
- 数据的分布形态：偏态与峰态
四、概率与概率分布
- 概率的基本概念与性质
- 随机变量与概率分布
- 常见的概率分布：正态分布、二项分布、泊松分布等
五、抽样与抽样分布
- 抽样的基本原理
- 抽样误差的来源与控制
- 抽样分布与中心极限定理
六、统计推断
- 点估计与区间估计
- 假设检验的基本概念与步骤
- 常见的假设检验方法：t检验、χ²检验等
七、相关与回归分析
- 相关分析的概念与方法
- 简单线性回归分析的原理与应用
- 多元线性回归分析的原理与应用
八、统计学在实际问题中的应用
- 市场调查与营销分析中的应用
- 财务与投资分析中的应用
- 医学与生物统计学中的应用
九、统计软件的应用
- 常用的统计软件介绍与使用
- 数据分析与结果解释的演示分析
十、统计学的限制与误用
- 统计学的限制与局限性
- 统计学误用的情况与注意事项
- 如何正确应用统计学方法进行数据分析。

统计学复习重点第一章导论统计是静止的历史，历史是流动的统计。

1、掌握统计的含义：统计工作、统计数据、统计学。

政治算数阶段的代表人物是威廉·佩蒂和约翰·格朗特2、了解统计学的研究对象：客观事物的总体数量特征和数量关系。

3、掌握统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合分析法、统计模型法、归纳推断法4、了解统计研究的基本程序：统计目的→统计设计→统计调查→统计整理→统计分析→统计服务5、了解统计具有的职能：信息职能、监督职能、咨询职能、辅助决策职能6、重点掌握统计学的基本范畴：①统计总体和总体单位②标志和标志表现③统计指标和指标体系（*统计指标六要素；指标名称、计量单位、计算方法、时间限制、空间限制、指标数值）④变异、变量与变量值。

统计学上把总体各单位由于随机因素引起的某一标志表现的差异称为变异。

变量按其值是否连续可以分为连续变量和离散变量7、问答：说明指标和标志的区别与联系。

答：区别：指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的。

指标具有可量性，无论是质量指标还是数量指标，都能用数字表示。

而标志则不一定，数量标志具有可量性，而品质标志不具有可量性。

联系：①指标值往往由数量标志值汇总而来，没有总体单位的标志值就不会总体的指标值。

②在一定条件下，数量标志和指标存在着互换关系。

8.、质量指标分为相对指标和平均指标，通常是由两个总量指标对比派生出来的。

统计指标分为相对指标，平均指标和总量指标（数量指标）。

9.第二章统计设计1、掌握正交试验设计的方法。

2、第三章统计数据的搜集1、掌握数据的计量与分类。

计量尺度由低级向高级、由粗略到经济分为定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度；分类：定性数据和定量数据，原始资料和次级资料。

2、了解统计调查的意义与形式。

种类①调查单位是否完全：全面调查和非全面调查②登记时间是否连续：经常性调查和一次性调查（间隔时间相当长）③组织方式不同：统计报表和专门调查。

绪论第一节统计学的含义和作用一、什么是统计学1.统计学的含义统计学是有效收集、处理、分析和解释数据，发现规律，以便更好决策的一门方法论学科。

2. 分析数据的方法有描述统计、推断统计。

⑴描述统计①描述统计是将所收集的数据处理后，用数值、表格或图形形式表现的有用信息。

②描述统计是基础，它为推断统计、统计咨询、统计决策提供必要⑵推断统计就是根据样本数据特征去估计或检验总体的数据特征。

二、统计学的作用和重要性1.统计学的作用人们用数据发现的规律做出更好的决策。

2.要发现规律，对统计数据通常有要求：客观性、适用性、准确性和及时性。

三、统计学是如何解决实际问题的？统计学解决实际问题的基本思路是：①提出与统计有关的实际问题；②建立有效的指标体系；③收集数据；④选用或创造有效的统计方法处理、显示所收集数据的特征；⑤根据所收集数据的特征、结合定性、定量知识作出总体特征的合理推断；⑥根据推断给出更好决策的建议；不解决问题时，重复第②-⑥步。

第二节统计学的基本概念一、总体、单位和样本1.总体统计总体是根据一定目的确定的，由客观存在的、具有某种同质性的许多个别事物构成的整体。

⑴同质性是确定统计总体的基本标准，它是根据统计的研究目的而定的。

研究目的不同,所确定的总体也不同,其同质性的意义也随之变化。

⑵统计总体还应具备大量性，即统计总体应应该由足够数量的同质性单位构成。

2.总体单位（简称单位）是组成总体的各个个体。

如典型案例1中英军的每架战机；事例4中的每个居民。

3.由总体的部分单位组成的集合称为样本（又称子样）。

构成样本的单位称为样品，样本中样品的数目称为样本容量。

4. 统计学解决问题的目的是认识总体的数据特征。

但是，当调查是破坏性的，或者出于成本、时间等因素考虑时，不必要或不可能对构成总体的所有单位都进行调查。

二、标志、指标(参数)和统计量1.标志：(1)总体单位普遍具有的属性或特征称为标志。

(2)标志按其表现分为品质标志和数量标志两种。

大一统计学笔记整理1. 统计学导论- 统计学的定义：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学- 统计学的应用领域：从商业到医学、社会科学到自然科学等各个领域都需要统计学的应用- 统计学的基本概念：总体、样本、参数和统计量- 统计学的研究方法：描述统计和推断统计- 数据的收集方式：观察法和试验法- 数据的分类：定量数据和定性数据- 描述统计的主要指标：频数、频率、平均数、中位数、众数、标准差和方差2. 数据的整理与呈现- 数据的整理：数据表、频数分布表和频数分布图- 数据的呈现：直方图、饼图、折线图、散点图和箱线图- 数据的处理：缺失数据的处理、异常值的处理和数据的变换3. 正态分布与抽样分布- 正态分布的性质：钟形曲线、对称性、均值和标准差的关系- 标准正态分布：Z分数和Z表的使用- 中心极限定理：大样本时抽样分布近似服从正态分布- 抽样分布的概念：样本均值的抽样分布、样本比例的抽样分布等- 样本均值的抽样分布：抽样误差、标准误和置信区间4. 统计推断与假设检验- 统计推断的基本思想：从样本推断总体- 参数估计：点估计和区间估计- 假设检验：零假设和备择假设、显著性水平、P值和拒绝域- 单样本检验：均值的假设检验和比例的假设检验- 双样本检验：两个独立样本均值的假设检验和配对样本均值的假设检验5. 回归与相关分析- 简单线性回归：回归方程、回归系数的估计和拟合优度- 多重线性回归：多元回归方程、多重共线性和变量选择- 相关分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和点双相关系数注意：以上内容仅为大一统计学的基础知识，详细内容和推导公式可参考相关教材和课堂讲义。

《统计学》考研知识点总结统计学重点笔记第一章导论一、比较描述统计和推断统计：数据分析是通过统计方法研究数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计。

（1）描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证研究中最常用的方法，也是统计分析中必不可少的一步。

内容包括取得研究所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所研究现象的一般性特征。

（2）推断统计学：是研究如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支。

研究者所关心的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量，有时我们得到的数据往往需要破坏性试验，这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计所要解决的问题。

其内容包括抽样分布理论，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析，时间序列分析等等。

（3）两者的关系：描述统计是基础，推断统计是主体二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据：根据所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。

（1）分类数据是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，是用文字来表达的，它是由分类尺度计量形成的。

（2）顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据。

也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。

（3）数值型数据是按数字尺度测量的观察值。

其结果表现为具体的数值，现实中我们所处理的大多数都是数值型数据。

总之，分类数据和顺序数据说明的是事物的本质特征，通常是用文字来表达的，其结果均表现为类别，因而也统称为定型数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此可称为定量数据或数量数据。

三、比较总体、样本、参数、统计量和变量：（1）总体是包含所研究的全部个体的集合。

通常是我们所关心的一些个体组成，如由多个企业所构成的集合，多个居民户所构成的集合。

第一章 绪论参数与统计量参数： 刻画总体特征的指标 统计量： 刻画样本特征的指标统计的核心问题： 样本、总体总体与样本总体：确定的全部同质个体的某个（或某些）变量值 样本：总体中有代表性的一部分样本选择的原则——代表性、随机性、可靠性、可比性资料的代表性与可比性所谓代表性是指该样本从相应总体中经随机抽样获得，能够代表总体的特征；所谓可比性是指各对比组间除了要比较的主要因素外，其它影响结果的因素应尽可能相同或相近频率与概率区别和联系 （1） 区别频率： 是随机的，在试验前不能确定，无法从根本上来刻画事件发生的可能性的大小 概率： 是一个确定的常数，是客观存在的，与试验次数无关 。

（2） 联系频率： f=m/n （n 为观察次数，m 为发生频数）（0<f<1），当n 越大，f 越趋向于一个常数，即概率。

概率可看作频率在理论上的期望值，并从数量上反映了随机事件发生的可能性。

变异是统计学存在的基础变量及变量值：研究者对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征称为变量，变量的测得值叫变量值（也叫观察值），称为资料。

按变量值的性质将资料进行分类。

离散型变量； 连续型变量a 计量资料（定量） 连续型变量 + 部分不具有分类性质的离散型变量b 计数资料（定性） 离散型变量（分为无序分类资料（计数资料） + 有序计数资料（等级资料））c 等级资料（定性） 有序的计数资料/半计量资料（具有计数资料和计量资料特性）变量类型的转化（计量——计数（数值—— - + ++）协变量： 在实验设计中，为一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果μσπρβ,,,,,,,,X S p r b误差系统误差和随机误差（随机测量误差，抽样误差）。

(1)系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。

特点：具有累加性(2)随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。

统计学笔记
《统计学笔记》
一、什么是统计学
统计学是一门多学科而又多方面的学科，它主要是用数量分析、观察和描述社会、经济、文化的发展状况，以及研究不同社会群体的分布及其变化趋势，因此，统计学也可以看作是统计工作的一个分支。

二、统计学的基本原理
1.观测：统计学是通过收集、汇总、分析、解释社会经济现象和变化趋势，以及利用数据来研究社会变迁的科学。

2.计数：统计学依靠对某一特征的计数活动，来观察和评价社会的现状，比如，人口的数量、分布及变化趋势；经济的数量、分布及变化趋势等。

3.分类：统计学分为初步统计、定性统计和定量统计三大分类。

初步统计是按照某种规律对原始数据进行整理，定性统计是通过对现有数据进行定性研究，定量统计是通过对原始数据进行定量研究来获取信息。

三、统计学的基本方法
1.抽样：抽样是统计学中最重要的方法之一，它是定性统计中的有效手段，它可以概括一类特定的群体，从而提高统计学的准确性。

2.统计算法：统计算法是统计学手段中的一部分，它使用计算机来分析大量的数据，求出结果的准确度和可靠性。

3.图表：图表是统计学工具中最常用的一种，它可以多种类型的
数据进行归纳和综合，从而清晰地描述一类信息的特点和变化趋势。

四、统计学的应用
统计学在社会经济发展方面有着重要的应用。

第一，它可以反映社会的发展状况；第二，它可以作为经济规划和政策制定的重要依据；第三，它可以作为科学研究的重要工具；第四，它可以作为政府部门间预测及推理的基础；第五，它可以作为企业决策的工具，等等。