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统计基础必学知识点1. 数据的分类：数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述性的，如性别、颜色等；定量数据是可量化的，如年龄、身高等。
2. 数据的度量尺度：数据的度量尺度分为四种类型，分别是名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度是无序的分类数据，顺序尺度是具有次序关系的数据，间隔尺度是具有固定间隔的数据，比例尺度是具有固定比例关系的数据。
3. 频数与频率：频数是指某个数值出现的次数，频率是指某个数值出现的次数与总数的比值。
4. 数据的中心趋势度量：数据的中心趋势度量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的总和除以数据个数，中位数是将数据按照大小排列后的中间值，众数是一组数据中出现次数最多的数值。
5. 数据的离散程度度量：数据的离散程度度量包括范围、方差和标准差。
范围是一组数据的最大值与最小值之差，方差是数据与其均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
6. 直方图和箱线图：直方图是将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内数据的频数或频率，在坐标系上绘制柱状图。
箱线图是通过四分位数和异常值来描绘一组数据的分布情况。
7. 相关系数：相关系数是用来描述两组数据之间的相关性强度和方向的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 概率与统计分布：概率是事件发生的可能性，统计分布是对数据的概率分布进行描述的函数。
常见的统计分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
9. 抽样与统计推断：抽样是从总体中选取一部分样本进行研究，统计推断是通过样本数据对总体进行推断。
常用的统计推断方法包括点估计和区间估计。
10. 假设检验：假设检验是对统计推断的一种方法，通过构建假设、选择显著性水平和计算检验统计量，判断样本数据是否能够拒绝原假设。
常见的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
就是国家机关(主要是行政机关)依法运用各种统计方法和手段对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析、提供统计资料和咨询意见，实行统计监督等活动的总称。
：①政府统计的实施主体是特定的，或者说主要是政府机关。
②政府统计必须严格依法实施。
③政府统计具有强制性。
④政府统计的结果具有社会共享性。
：我国政府统计已具备了信息、咨询、监督的整体功能。
：①对国民经济和社会发展情况进行统计调查和统计分析。
(第一项法定任务)②提供统计资料和统计咨询意见。
③实行统计监督。
：统计法是调整政府机关组织实施统计活动中所形成的社会关系的行为规范的总称。
效力仅次于宪法)全国人大常委会《中华人民共和国统计法》①1983 年 12 月 8 日通过②1996 年 5 月 15 日修正③2009 年 6 月 27 日再次修订施行时间 2010 年 1 月 1 日(二)国务院①《中华人民共和国统计法实施细则》②《全国经济普查条例》③《全国农业普查条例》④《关于工资总额组成的规定》⑤《关于加强统计工作的决定》以下 3 类的人民代表大会及其常委会：①省、自治区、直辖市②省暨市和经济特区③国务院批准较大市以下 3 类的人民政府：①省、自治区、直辖市②省暨市和经济特区③国务院批准较大市④国务院各部门①有效地、科学地组织统计工作，推进统计工作的现代化进程②规范国家机关、社会团体、各种经济组织以及公民在统计活动中的行为，保障统计资料的准确性、及时性。
一、保障统计工作统一性原则二、统计机构依法履行职责原则(统计机构应当依法履行其职权，既不能放弃职权，三、统计调查对象依法履行义务要严格按照法律的规定执行。
不仅要真实、及时、全面，而且要按照法定的程序履行义务。
四、维护统计调查对象合法权益①国家建立集中统一的统计管理体制②统计制度和统计标准应当是统一的③统计资料应当依法统一管理和公布(一) 统计调查对像报送的资料受法律保护(二) 尽可能减轻统计调查对像的负担(三) 对非法定统计义务，统计调查对像有权拒绝履行(指拒绝权)①建立定期公布统计资料的制度②采取多样化的统计资料公布方式和手段③积极做好统计信息咨询服务工作《统计法》第三条规定：“国家建立集中统一的统计系统，实行统一领导、分级负责的统计管理体制。
统计基础知识知识点总结一、数据的收集1. 数据的类型数据可以分为定量数据和定性数据两种类型。
定量数据是指所研究对象的数量特征，通常以数字形式进行表示，比如身高、体重、温度等；定性数据是指所研究对象的性质特征，通常以文字形式进行表示，比如性别、颜色、品牌等。
2. 数据的收集方法数据的收集方法包括实地调查、实验观察和文献调查等。
实地调查是指研究人员直接到研究对象所在的实际环境中进行数据收集；实验观察是指研究人员通过设计实验对研究对象进行观察和测量；文献调查是指研究人员通过查阅相关文献和资料进行数据收集。
3. 抽样方法在数据收集过程中，通常需要对研究对象进行抽样，以获取代表性的样本。
抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样等。
简单随机抽样是指从总体中随机抽取样本；分层抽样是指根据总体的特征将总体分成若干层，然后从各层中分别抽取样本；整群抽样是指根据总体的特征将总体分成若干群，然后随机抽取若干群作为样本；系统抽样是指按照一定的规律从总体中选择样本。
二、描述统计1. 数据的整理和展示数据的整理和展示是统计学中的重要环节，它包括数据的分类整理、频数统计和数据的图表展示。
数据的分类整理是指对收集到的数据进行分类整理，以便后续的分析和研究；频数统计是指对各类数据的频数进行统计和汇总；数据的图表展示是指利用各种图表形式（如直方图、饼图、折线图等）将数据进行直观展示。
2. 数据的描述性统计描述性统计是指通过一些指标对数据进行描述和总结。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
均值是指所有数据的平均值；中位数是指将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值；众数是指数据中出现次数最多的数值；标准差是指数据的离散程度；极差是指数据的取值范围。
三、推断统计1. 参数估计参数估计是指利用样本数据对总体参数进行估计。
估计的常用方法包括点估计和区间估计。
点估计是指通过样本数据得到总体参数的一个估计值；区间估计是指通过样本数据得到总体参数的一个区间估计。
统计法基础知识什么是统计法？统计法是一种通过数据收集、分析和解释的方法来研究和描述各种现象的学科。
统计法无处不在，它广泛应用于社会科学、自然科学、医学、工程学等领域。
统计法的目的是通过收集数据来推断总体的特征。
它帮助我们理解数据所代表的事物，并从中得出结论。
统计法提供了一种系统的方法来收集、整理、分析和解释数据，从而得出可靠的结论。
统计法的应用领域统计法在各个学科和行业中都有广泛的应用。
下面是一些常见的应用领域：社会科学•人口统计：统计人口数量、性别比例、城市化程度等数据。
•经济统计：统计国民产出、劳动力市场、贸易数据等。
•教育统计：统计学校的学生人数、毕业率、学业成绩等数据。
自然科学•物理学：统计实验结果、测量误差、粒子物理数据等。
•化学：统计元素的性质、反应速率、化学平衡等。
•生物学：统计生物种群数量、遗传变异、生态系统数据等。
医学和健康科学•流行病学：通过对疾病发病率、传播途径等数据进行分析来研究疾病的传播规律。
•临床试验：统计不同治疗方法的有效性和副作用的数据。
•健康调查：统计人口的健康状况、生活方式、医疗服务利用情况等。
工程学和技术领域•质量控制：统计产品的缺陷率、可靠度等数据，以改进产品质量。
•供应链管理：统计供应商交货时间、库存水平等数据，以优化供应链效率。
•用户调研：通过统计收集用户对产品或服务的反馈，以改进产品设计和用户体验。
统计法的基本概念总体和样本在统计学中，总体是指我们感兴趣的整体群体。
样本则是从总体中选取的一部分个体。
通过从样本中收集数据，我们可以推断关于总体的特征。
参数和统计量参数是总体的数值特征。
例如，总体的均值、方差等。
统计量是样本的数值特征，并用于估计总体的参数。
例如，样本的均值、标准差等。
随机样本和抽样方法随机样本是一种能够公平地代表总体的样本。
为了得到一个随机样本，我们需要使用一种抽样方法。
常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
描述统计和推断统计描述统计用于总结和描述收集到的数据，包括计算均值、中位数、方差等。
统计法基础知识什么是统计法统计法是一种通过收集、整理、分析和解释数据来揭示现象规律的方法和科学。
它在社会科学、自然科学和工程学等领域广泛应用，帮助我们理解数据背后的含义和规律。
统计法的应用领域统计法在各个领域都有广泛的应用。
在经济学中，统计法被用于分析经济指标、市场调查和市场需求预测。
在医学领域，统计法用于研究疾病的发病率、治疗效果和药物安全性。
在环境科学中，统计法被用于分析大气污染、地质数据和气候变化趋势。
无论是社会科学、自然科学还是工程学，统计法的应用都起着重要的作用。
统计数据的来源统计法的前提是有可靠的数据来源。
数据可以来自实验、调查、观察和模拟等方法。
实验数据是通过在控制条件下进行实验得到的，观察数据是通过观察和记录过程中获取的，调查数据是通过问卷调查等方式获取的，模拟数据是通过模拟实验或者数学模型计算得出的。
基本统计概念在学习统计法之前，我们需要了解一些基本的统计概念。
下面是一些常用的统计概念：1.总体和样本：总体是指我们要研究的对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。
通过对样本进行分析，我们可以推断出总体的特征。
2.变量：变量是指我们要研究的对象的某种属性或特征。
变量可以是连续的，也可以是离散的。
3.数据集：数据集是指收集到的数据的集合。
数据集可以是单变量的，也可以是多变量的。
4.描述统计：描述统计是对数据进行整理、总结和描述的方法。
常用的描述统计方法包括平均值、中位数、众数、标准差等。
5.推论统计：推论统计是通过样本推断总体特征的方法。
常用的推论统计方法包括假设检验、置信区间估计等。
统计分析的步骤统计分析通常包括以下几个步骤：1.数据收集：首先需要收集需要分析的数据。
数据可以来源于实验、调查、观察等。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，排除异常值和缺失值。
此步骤是数据分析的基础。
3.数据探索：通过绘制图表、计算统计量等方式对数据进行初步探索。
此步骤可以帮助我们了解数据的分布特征和关系。
统计学基础知识点总结1.数据与变量数据是指收集到的一组数字或符号，而变量是指可以变化的数值。
在统计学中，常用的变量类型有两种：定量变量和定性变量。
定量变量是用数字表示的，如身高、体重等；而定性变量是用非数字表示的，如性别、血型等。
2.数据的描述在统计学中，常用的描述性统计方法有中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量包括均值、中位数和众数，用来衡量数据的集中程度；离散程度度量包括极差、方差和标准差，用来衡量数据的分散程度。
3.概率与概率分布概率是指在一定条件下某事件发生的可能性，它是统计学中的重要概念。
概率分布是用来描述随机变量可能取值的分布情况的概率分布函数，常见的概率分布有正态分布、均匀分布、二项分布和泊松分布等。
4.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方法，它包括点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据估计总体参数的数值，而区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。
5.假设检验假设检验是统计学中用来检验总体参数假设的方法，它包括参数假设检验和非参数假设检验两种。
参数假设检验是对总体参数的假设进行检验，常用的方法有t检验、F检验等；非参数假设检验是对总体分布形式的假设进行检验，常用的方法有卡方检验、秩和检验等。
6.相关性与回归分析相关性是指两个变量之间的关系程度，常用的相关性指标有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数；回归分析是用来分析自变量与因变量之间的关系的方法，常用的回归分析方法有一元线性回归分析和多元线性回归分析。
7.贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它与频率统计学有所不同。
在贝叶斯统计学中，统计推断是基于先验概率和似然函数进行的，而不是基于频率分布进行的。
8.实验设计实验设计是指在统计实验中如何设计实验方案，以达到准确、可靠、有效地进行统计分析的目的。
常用的实验设计方法有完全随机设计、区组设计和受试者设计等。
以上就是统计学基础知识点的总结，通过学习这些知识点，可以帮助人们更好地理解和应用统计学在各种领域中的实际问题。
统计方法基础知识
1、统计方法及其用途
一、什么是统计方法?
统计方法：
是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。
描述性统计方法：
是对统计数据进行整理和描述的方法;
常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数据更加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方图等。
推断性统计方法：
是在对统计数据描述的基础上，进一步对其所反映的问题进行分析、解释和作出推断性结论的方法。
二、统计方法的性质
1、描述性
利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示统计数据的的规律;
统计数据可用数量值加以度量，如平均数、中位数、级差和标准差等，亦可用统计图表予以显示，如条形图、折线图、圆形图、频数直方图、频数曲线等。
2、推断性
统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目的`，因此它具有由局部推断整体的性质。
3、风险性
统计方法既然要推断用部分整体，那么这种由推断而得出的结论就不会是百分之百正确，即可能有错误。
犯错误就要担风险。
三、统计方法的用途
1、提供表示事物特征的数据;(平均值、中位数、标准偏差、方差、极差)
2、比较两事物的差异;(假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比法)
3、分析影响事物变化的因素;(因果图、调查表、散布图、分层法、树图、方差分析)
4、分析事物之间的相互关系; (散布图、试验设计法)
5、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案;(抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验)
6、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化;(频数直方图、控制图、排列图)
7、描述质量形成过程。
(流程图、控制图)
2、产品质量的波动
一、正常波动
正常波动是由随机原因引起的产品质量波动;
仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。
二、异常波动
异常波动是由系统原因引起的产品质量波动;有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。
引起产品波动的原因主要来自六个方面(5M1E )：
人(Man)：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、身体素质等 ;
机器(Machine)：机器设备、工夹具的精度、维护保养状况等;
材料(Material)：材料的化学成分、物理性能和外观质量等;
方法(Method)：加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等;
测量(Measure)：测量设备、试验手段和测试方法等;
环境(Environment)：工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声、震动等。
3、统计数据及其分类
一、计量数据
凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据。
如：长度、容积、质量、化学成分、温度、产量、职工工资总额等。
计量数据一般服从正态分布。
二、计数数据
凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。
计数数据还可细分为记件数据和记点数据。
记件数据是指按件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等;记点数据是指按缺点(项)计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位(产品)缺陷数等。
记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。
数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据，应取决于给出数据的计算公式的分子。
4、总体与样本
一、名词解释
总体(母体)：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。
有限总体：被研究对象是有限的，如一批产品的总数;
无限总体：被研究对象是无限的，如某个企业、某个生产过程从前、现在、将来生产的全部产品。
个体：组成总体的每个单元(产品)叫做个体。
总体含量(总体大小)：总体中所含的个体数，常用N表示。
样本(子样)：是指从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体(产品);样本是由1个或若干个样品组成的。
样本容量(样本大小)：样本中所含的样品数目，常用n表示。
抽样：是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
随机抽样：是指要使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程。
二、数据、样本和总体的关系
5、随机抽样方法
一、简单随机抽样法
又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。
优点：抽样误差小
缺点：抽样手续比较繁杂。
二、系统抽样法
又叫等距抽样法或机械抽样法。
优点：操作简便，实施不易出差错。
缺点：容易出较大偏差。
适用场合：总体发生周期性变化的场合，不宜使用这种方法。
三、分层抽样法
也叫类型抽样法。
它是从一个可以分成不同于总体的总体(或称为层)中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。
优点：样本的代表性比较好，抽样误差比较小。
缺点：抽样手续较简单随机抽样还要繁杂。
适用场合：常用于产品质量验收。
四、整群抽样法
又叫集团抽样法。
是将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后随机抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。
优点：抽样实施方便。
缺点：代表性差，抽样误差大。
适用场合：常用在工序控制中。
五、案例
某种成品零件分装在20个零件箱装，每箱各装50个，总共是1000个。
如果想从中取100个零件作为样本进行测试研究。
简单随机抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法从中抽出编号毫无规律的100个零件组成样本。
系统抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法先决定起始编号，按相同的尾数抽取100个零件组成样本。
分层抽样：20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共100个组成样本。
整群抽样：先从20箱零件随机抽出2箱，该2箱零件组成样本。
