统计学基本概念

统计学基础知识名词解释及简答题一、名词解释1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。

2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。

指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。

3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。

简称总体。

构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。

样本是从总体中抽取的一部分单位。

4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。

它是取得统计数据的重要手段。

5、统计绝对数和统计相对数反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。

统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。

6、时期指标和时点指标时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。

时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。

7、抽样估计和假设检验抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。

假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。

8、变量和变异标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。

数量标志和指标在统计中称为变量。

9、参数和统计量参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。

统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。

10、抽样平均误差样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。

重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。

11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。

我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。

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。

统计学的几个基本概念总体和总体单位1.总体（1）总体的概念：总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体；在统计研究过程当中，统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位，有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。

例如：要研究我们学院教师的工资情况，那么全体教师就是研究的总体，其中的每一位教师就是总体单位；如果要了解某班50个学生的学习情况，则总体就是该班的50名学生，每一名学生是总体单位。

根据我们研究目的的不同，我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。

（2）总体的分类：总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体：★有限总体：指所包含的单位数是有限的总体。

如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体；★无限总体：指所包含的单位数目是无限的，或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的，这样的总体称为无限总体。

如企业生产中连续生产的大量产品，江河湖海中生长的鱼的尾数等等。

划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。

很显然，对于有限总体，可以进行全面调查，也可以进行非全面调查，但对于无限总体不能进行全面调查，只能抽取一部分单位进行非全面调查，据以推断总体。

（3）总体的特征：★大量性：是指构成总体的单位数要足够的多，总体应由大量的单位所构成。

大量性是对统计总体的基本要求。

个别单位的现象或表现有很大的偶然性，而大量单位的现象综合则相对稳定。

因此，现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中才能表现出来。

只有数量足够的多，才能准确地反应我们要研究的总体的特征，达到我们的研究目的。

★同质性：指总体中各单位至少在某一个方面性质相同，使它们可以结合起来构成总体。

同质性是构成统计总体的前提条件。

★变异性：即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外，在其他方面具有一定的差异。

差异性是统计研究的主要内容。

如以一个班级的所有学生作为一个总体，则“专业”是该总体的同质性，而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性；以我院全体教师为一个总体，则“工作单位”是其同质性，而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。

1.2统计学的几个基本概念1.2.1总体和总体单位1.总体（1）总体的概念：总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体；在统计研究过程当中，统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位，有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。

例如：要研究我们学院教师的工资情况，那么全体教师就是研究的总体，其中的每一位教师就是总体单位；如果要了解某班50个学生的学习情况，则总体就是该班的50名学生，每一名学生是总体单位。

根据我们研究目的的不同，我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。

（2）总体的分类：总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体：★有限总体：指所包含的单位数是有限的总体。

如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体；★无限总体：指所包含的单位数目是无限的，或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的，这样的总体称为无限总体。

如企业生产中连续生产的大量产品，江河湖海中生长的鱼的尾数等等。

划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。

很显然，对于有限总体，可以进行全面调查，也可以进行非全面调查，但对于无限总体不能进行全面调查，只能抽取一部分单位进行非全面调查，据以推断总体。

（3）总体的特征：★大量性：是指构成总体的单位数要足够的多，总体应由大量的单位所构成。

大量性是对统计总体的基本要求。

个别单位的现象或表现有很大的偶然性，而大量单位的现象综合则相对稳定。

因此，现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中才能表现出来。

只有数量足够的多，才能准确地反应我们要研究的总体的特征，达到我们的研究目的。

★同质性：指总体中各单位至少在某一个方面性质相同，使它们可以结合起来构成总体。

同质性是构成统计总体的前提条件。

★变异性：即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外，在其他方面具有一定的差异。

差异性是统计研究的主要内容。

如以一个班级的所有学生作为一个总体，则“专业”是该总体的同质性，而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性；以我院全体教师为一个总体，则“工作单位”是其同质性，而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。

第二部分数据的整理与抽样一、统计学的基本概念1、统计资料定义：凡是可以推导出某项论断的事实或数字均称为统计资料。

统计资料是进行分析、推断、预测的基础。

要根据研究的目的、要求，有计划地收集统计资料。

统计资料原始资料（初级）：未经过加工处理的第一手统计调查资料。

次级资料：经过加工处理的数据（有权威性的公开发表的：统计年鉴、行业协会公布的报告等等）。

统计数据度量数据：用数量尺度测量的数据，如年龄、成绩。

品质数据：不用数量尺度测量的数据，如性别，企业类型。

称关于特定问题的统计资料为一个资料集合，其主要特征有：元素：统计资料由各个元素组成。

变量：元素的特征。

有定量的变量与定性的变量。

观测：一次观测指对统计资料中某一元素的所有变量表述的记录。

xxx xxx xxx xxx xxx xxx王五xxx xxx xxx xxx xxx Xxx李四xxx xxx xxx xxx xxx xxx张三…..…..….班级专业学号姓名2、统计资料收集的方法与途径方法间接引用直接收集实验式：设计统计实验，控制某些因素以研究其对变量的影响。

例如确定产品的价格弹性观察式：对变量的影响因素不加任何限制。

根据统计研究的目的和要求收集统计资料。

所收集的资料必须满足准确性、及时性和完整性的要求。

统计报表组织方式专门调查普查重点调查抽样调查典型调查途径直接观察：通过观察对象的活动进行记录获得资料。

优点：资料全面生动，避免由于理解偏差造成的误差。

缺点：耗时、人力，对观察者素质要求高。

访问：与被调查对象直接接触，获得资料问卷调查：设计并发放调查表。

优点：避免调查人对调查对象的直接影响，缺点：返回率低，无法保证调查表的质量。

3、总体与个体（1）定义：凡是客观存在的、具有统一性质的由个别事物组成的集合体，称为统计总体。

构成总体的个别事物称为个体（总体单位）。

（2）总体与个体必须具备的条件客观性：特定的非一般意义上；大量性：包含足够多的个体以避免偶然性；同质性：构成总体的个体在性质上必须是相同的，否则无法反映总体的特征；差异性：构成总体的个体之间存在差异。

统计分析学基础知识点总结一、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部分个体或事物的集合。

在统计学中，我们通常通过对样本进行分析来进行总体的推断。

2.变量和数据类型变量是指在研究中所测量的特定属性或属性，它可以是数量变量（比如身高、体重）也可以是分类变量（比如性别、职业）。

数据类型包括定量数据和定性数据，定量数据是指其取值可以进行数值运算，定性数据是指其取值为某种类别或符号。

3.测度尺度在统计学中，我们通常将变量分为不同的测度尺度，包括名义尺度（仅仅表示事物标识的意义）、顺序尺度（表示顺序关系）、区间尺度（表示等距关系）和比率尺度（表示等比关系），不同的尺度对于统计分析的方法和技术有重要的影响。

4.概率概率是描述不确定事件发生可能性的一种数值。

在统计学中，我们通过概率来对随机事件进行描述和预测，并且使用统计概率来进行统计推断。

5.统计量统计量是指从样本数据中计算得到的数值指标，比如均值、方差、标准差等。

统计量可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，并且在假设检验、参数估计等统计推断中起到重要的作用。

6.概率分布在统计学中，我们通常通过概率分布来描述随机变量的取值概率规律。

常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等，它们在统计分析中都有重要的应用。

7.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的一种方法。

它包括参数估计和假设检验两种基本方法，通过这些方法，我们可以对总体参数进行估计和推断。

8.统计学的应用统计学在科学研究、社会调查、市场调查、生物医学等领域都有重要的应用，它可以帮助我们从数据中获取信息，揭示事物规律，为决策提供依据。

二、常用的统计方法和分析技术1.描述统计描述统计是指通过对数据的整理和描述来获取数据特征的一种方法。

常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等指标，它们可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。

统计学基本概念统计学是一门研究变量（估计、比较或预测）之间联系的研究，在实际应用中被广泛使用。

统计学的基本概念是把复杂的现象抽象成可以探究的数字或变量，然后通过数量化方法来识别现象的规律，以及推断现象的未来发展趋势。

统计学建立在概率论的基础上，探究样本中观察值之间的关系。

概率论侧重于个体发生特定事件的可能性，统计学则是研究样本发生某种特定结果的概率，以及其在整体总结中的可能性。

因此，统计学不仅可以用来测量样本中变量的差异，还可以用来估计某一结果的期望值。

统计学的研究工具包括分类和变量概念、概率分布、“双重重复”抽样和模型拟合。

分类和变量概念指的是将观察数据分类成不同类别，以便更好地描述现象。

概率分布是可以用来估算个体数据的特定概率分布（如正态分布、t-分布、β分布等）。

“双重重复”抽样是指在每个受试者的试验中，做出的决定都被记录下来并被纳入统计计算中。

模型拟合是指把一组变量联系起来，形成一个数学模型，以估计或预测一组数据中某些变量的值。

统计学的重要应用是把研究结果可视化，使其变得更容易理解。

这可以通过绘制图形、做统计计算、绘制参数估计等方式实现。

以上这些方法都可以让研究者更清楚地看到研究结果，从而能够更深入地理解和解释这些结果。

统计学的应用还可以赋予研究者更多的可能性，以更准确地衡量研究结果的质量。

现代研究者可以利用统计学工具来审视自己的研究，并能够更好地确认研究结果的可信度。

同时，统计学还可以帮助研究者在准确性和理解力上做出更好的决策，从而获得有意义的结果。

总的来说，统计学为研究者提供了一个用数字探究现象的统一框架，可以让我们更清楚地理解复杂的现象，用于改进我们的研究方法和提高研究质量。

统计学的基本概念和应用在实验室、学校以及临床研究中都具有极其重要的意义，所以统计学是一个必不可少的研究工具。

统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。

在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。

本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。

一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。

总体和样本是统计学中的基本概念。

在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。

二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。

参数和统计量是统计学中的重要概念。

参数可以通过样本统计量的估计得到。

三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。

常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。

不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。

四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。

频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。

五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。

这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。

六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。

标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。

标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。

七、相关性和回归分析相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。

相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。

八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。

它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。

假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。

九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。