统计学基本术语

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。

统计学术语population 母体sample 样本census 普查sampling 抽样quantitative 量的qualitative/categorical质的discrete 离散的continuous 连续的population parameters 母体参数sample statistics 样本统计量descriptive statistics 叙述统计学抽样调查（sampling survey单纯随机抽样（simple random sampling 系统抽样（systematic sampling分层抽样（stratified sampling整群抽样（cluster sampling多级抽样（multistage sampling实验设计(Design of Experiment)参数(Parameter)Statistics 统计学Population 母体Sample 样本Data analysis 资料分析Statistical table 统计表Statistical chart 统计图Pie chart 圆饼图Stem-and-leaf display 茎叶图Histogram 直方图Bar Chart 长条图Polygon 次数多边图Expectation 期望值Mode 众数Mean 平均数Variance 变异数Standard deviation 标准差Standard error 标准误Covariance matrix 共变异数矩阵Inferential statistics 推论统计学Point estimation 点估计Interval estimation 区间估计Confidence interval 信赖区间Confidence coefficient 信赖系数Testing statistical hypothesis 统计假设检定Regression analysis 回归分析Analysis of variance 变异数分析Correlation coefficient 相关系数Sampling survey 抽样调查Census 普查Sampling 抽样Reliability 信度Validity 效度Sampling error 抽样误差Non-sampling error 非抽样误差Random sampling 随机抽样Simple random sampling 简单随机抽样法Stratified sampling 分层抽样法Cluster sampling 群集抽样法Systematic sampling 系统抽样法Two-stage random sampling 两段随机抽样法Convenience sampling 便利抽样Quota sampling 配额抽样Snowball sampling 雪球抽样Nonparametric statistics 无母数统计The sign test 等级检定Wilcoxon signed rank tests 魏克森讯号等级检定Wilcoxon rank sum tests 魏克森等级和检定Run test 连检定法Discrete uniform densities 离散的均匀密度Binomial densities 二项密度Hypergeometric densities 超几何密度Poisson densities 卜松密度Geometric densities 几何密度Negative binomial densities 负二项密度Continuous uniform densities 连续均匀密度Normal densities 常态密度Exponential densities 指数密度Gamma densities 伽玛密度Beta densities 贝他密度Multivariate analysis 多变量分析Principal components 主因子分析Discrimination analysis 区别分析Cluster analysis 群集分析Factor analysis 因素分析Survival analysis 存活分析Time series analysis 时间序列分析Linear models 线性模式Quality engineering 品质工程Probability theory 机率论Statistical computing 统计计算Statistical inference 统计推论Stochastic processes 随机过程Decision theory 决策理论Discrete analysis 离散分析Mathematical statistics 数理统计统计学: Statistics母体: Population样本: Sample资料分析: Data analysis统计表: Statistical table统计图: Statistical chart圆饼图: Pie chart茎叶图: Stem-and-leaf display盒须图: Box plot直方图: Histogram长条图: Bar Chart次数多边图: Polygon肩形图: Ogive叙述统计学: Descriptive statistics期望值: Expectation众数: Mode平均数: Mean变异数: Variance标准差: Standard deviation标准误: Standard error共变异数矩阵: Covariance matrix推论统计学: Inferential statistics点估计: Point estimation区间估计: Interval estimation信赖区间: Confidence interval信赖系数: Confidence coefficient统计假设检定: Testing statistical hypothesis 回归分析: Regression analysis变异数分析: Analysis of variance相关系数: Correlation coefficient抽样调查: Sampling survey普查: Census抽样: Sampling信度: Reliability效度: Validity抽样误差: Sampling error非抽样误差: Non-sampling error随机抽样: Random sampling简单随机抽样法: Simple random sampling分层抽样法: Stratified sampling群集抽样法: Cluster sampling系统抽样法: Systematic sampling两段随机抽样法: Two-stage random sampling便利抽样: Convenience sampling配额抽样: Quota sampling雪球抽样: Snowball sampling无母数统计: Nonparametric statistics等级检定: The sign test魏克森讯号等级检定: Wilcoxon signed rank tests魏克森等级和检定: Wilcoxon rank sum tests连检定法: Run test离散的均匀密度: Discrete uniform densities二项密度: Binomial densities超几何密度: Hypergeometric densities卜松密度: Poisson densities几何密度: Geometric densities负二项密度: Negative binomial densitie，连续均匀密度:Continuous uniform densities常态密度: Normal densities指数密度: Exponential densities伽玛密度: Gamma densities贝他密度: Beta densities多变量分析: Multivariate analysis 主因子分析: Principal components 区别分析: Discrimination analysis 群集分析: Cluster analysis因素分析: Factor analysis存活分析: Survival analysis时间序列分析: Time series analysis 线性模式: Linear models品质工程: Quality engineering机率论: Probability theory统计计算: Statistical computing统计推论: Statistical inference随机过程: Stochastic processes决策理论: Decision theory离散分析: Discrete analysis数理统计: Mathematical statistics统计名词市调辞典众数(Mode) 普查(census)指数(Index) 问卷(Questionnaire)中位数(Median) 信度(Reliability)百分比(Percentage) 母群体(Population)信赖水准(Confidence level) 观察法(Observational Survey)假设检定(Hypothesis Testing) 综合法(Integrated Survey)卡方检定(Chi-square Test) 雪球抽样(Snowball Sampling)差距量表(Interval Scale) 序列偏差(Series Bias)类别量表(Nominal Scale) 次级资料(Secondary Data)顺序量表(Ordinal Scale) 抽样架构(Sampling frame)比率量表(Ratio Scale) 集群抽样(Cluster Sampling)连检定法(Run Test) 便利抽样(Convenience Sampling)符号检定(Sign Test) 抽样调查(Sampling Sur)算术平均数(Arithmetic Mean) 非抽样误差(non-sampling error) 展示会法(Display Survey)调查名词准确效度(Criterion-Related Validity)元素(Element) 邮寄问卷法(Mail Interview)样本(Sample) 信抽样误差(Sampling error)效度(Validity) 封闭式问题(Close Question)精确度(Precision) 电话访问法(Telephone Interview)准确度(Validity) 随机抽样法(Random Sampling)实验法(Experiment Survey)抽样单位(Sampling unit) 资讯名词市场调查(Marketing Research) 决策树(Decision Trees)容忍误差(Tolerated erro) 资料采矿(Data Mining)初级资料(Primary Data) 时间序列(Time-Series Forecasting)目标母体(Target Population) 回归分析(Regression)抽样偏差(Sampling Bias) 趋势分析(Trend Analysis)抽样误差(sampling error) 罗吉斯回归(Logistic Regression)架构效度(Construct Validity) 类神经网络(Neural Network)配额抽样(Quota Sampling) 无母数统计检定方法(Non-Parametric Test)人员访问法(Interview) 判别分析法(Discriminant Analysis)集群分析法(cluster analysis) 规则归纳法(Rules Induction)内容效度(Content Validity) 判断抽样(Judgment Sampling)开放式问题(Open Question) OLAP(Online Analytical Process)分层随机抽样(Stratified Random sampling) 资料仓储(Data Warehouse)非随机抽样法(Nonrandom Sampling) 知。

统计学专业术语1. 均值啊，这就像是一群小伙伴分糖果，要让大家拿到的差不多一样多的那个数。

比如说咱班同学的考试成绩，把所有人的分数加起来再除以人数，得到的那个分数就是均值啦，能大概反映出咱班整体的水平呢。

2. 中位数，嘿，这个就有趣了。

想象一下一群人按身高排队，站在最中间的那个人的身高就是中位数。

像公司员工的工资，有高有低的，中位数就能让你知道工资处于中间位置的是多少，不会被那些特别高或者特别低的工资给带偏咯。

3. 众数呢？它就像一群人里最受欢迎的那个明星。

比如说统计大家最喜欢的颜色，红色被最多人选择了，那红色就是众数啦。

这在市场调研里可太有用了，知道大家最喜欢啥，商家就好办事儿了。

4. 标准差，这可有点像大家在操场上做广播体操时的整齐程度。

要是标准差小呢，就说明数据都比较集中，像那些训练有素的班级做体操，动作幅度都差不太多。

比如测量同一款产品不同批次的质量指标，标准差小就表示质量比较稳定。

5. 方差呀，这和标准差是好兄弟。

方差就像是描述数据分散程度的放大镜，它的值越大，数据就越分散。

就好比你看一群鸟儿在天上飞，有的飞得高，有的飞得低，方差就能告诉你它们飞得有多分散。

拿学生的考试成绩来说，如果方差大，那就说明成绩差距比较大。

6. 概率，这就像是抽奖的时候你中奖的可能性。

你去参加那种抽小礼品的活动，总共100个签，只有10个是能中奖的，那你中奖的概率就是十分之一啦。

生活里到处都有概率的事儿，像天气预报说明天下雨的概率是多少多少。

7. 样本，这就像是从一锅汤里舀出来的一小勺汤。

比如说要知道一片森林里树木的平均高度，不可能把每棵树都量一遍，那就选一些树来量，这些被选的树就是样本啦。

就像调查一个城市居民的消费水平，不可能访问所有人，只能选一部分人来问。

8. 总体，这就是那锅完整的汤啦。

对应前面森林的例子，那整片森林里所有的树就是总体。

我们研究样本，最终目的还是为了了解总体的情况呢。

像做全国人口普查之前，会先做小范围的抽样调查，这里全国人口就是总体。

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。

统计学术语统计学术语是将统计学术语言的概念用在实践统计学中的一种重要形式。

统计学是一门应用科学，它将数量和经验数据作为分析证据，在一定的条件和技术条件下进行研究，并根据统计学术语来得出结论。

统计学术语的定义是指“带有数字或数字，表示一个群体的总体特征的描述或声明”。

它最常用来描述群体的特征，比如人口数量，年龄分布，性别比例，教育水平，收入水平等。

它也可以用来表示群体之间的差异，比如平均收入水平和教育水平之间的收入差距等。

统计学术语被广泛应用于统计学分析中，包括数据统计、统计学推断、抽样理论、统计测试、比较等。

在实际操作中，统计学术语的使用是一种支持统计学分析所必需的工具，得出的结论往往是有效的。

统计学术语的主要用语包括：均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、变异数（Variance）、标准差（Standard Deviation）、系数（Coefficient）、置信度（Confidence Level）、显著性（Significance）、回归（Regression）、相关性（Correlation）等。

其中，均值是一种描述数据中值的平均值；中位数是将样本的数据排序后取中间值；众数是重复出现最多的特定数字值；变异数是衡量样本数据依据均值跳动的程度；标准差是度量个人收入的测量；系数是表示两个变量之间相互影响的度量；置信度是表示结论的可靠性；显著性是表示结果在统计上是否有意义；回归分析是检验两个变量之间存在着强烈关系；而相关性是分析两个变量之间是否存在着某种关系。

掌握统计学术语的使用可以帮助人们进行统计学分析，比如多项式回归分析、假设检验分析等。

此外，使用统计学术语也可以促进人们之间的沟通，以便更有效地分析理解统计数据，得出科学而精准的结论。

综上所述，统计学术语是一种非常重要的统计学形式，它可以帮助人们全面理解统计学，应用统计学术语可以更有效地进行统计学分析，更能够深刻理解统计数据，让统计学从理论到实践更加有序有效地运作。

统计专业术语
统计学：作为一门学科，统计学涉及收集、整理、分析和解释数据的方法和技巧。

样本：被用于进行统计分析的数据子集。

总体：指整个群体或研究对象的集合，统计学中的分析结果通常是关于总体的。

抽样：从总体中选择以获得样本的过程。

标本误差：样本结果与总体结果之间的差异。

均值：一组数值的平均值，通过将所有数值相加并除以数值的总数来计算得到。

中位数：将一组数值按顺序排列后，位于中间位置的数值。

众数：一组数值中出现次数最多的数。

方差：度量一组数值离其均值的差异程度。

标准差：方差平方根，度量一组数值的离散程度。

相关性：指两个变量之间的关联程度。

回归分析：用于预测一个变量与其他变量之间关系的统计方法。

假设检验：用于评估统计推断中的假设的方法，通常将一个观察结果与一个预期结果进行比较。

置信区间：对一个估计值的不确定性进行度量的区间。

显著性水平：用于判断一个结果是否足够令人信服的概率阈值。

p值：表示观察到的统计数据在假设为真的情况下出现的概率。

设计效应：抽样过程中的某些因素对样本结果的影响。

统计显著性：指在统计学中观察到的差异超出了偶然误差的程度。

SPSS：一种常用的统计软件，用于数据分析和统计建模。

R语言：一种开源统计计算和图形化工具，广泛用于统计学和
数据分析。

这只是统计学中的一些常见专业术语，还有许多其他概念和方法，可以进一步探索和研究。

第1章统计学研究什么？主要术语1. 统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

2. 描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。

3. 推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。

4. 变量(variable)：每次观察都会得到不同结果的某种特征。

5. 分类变量(categorical variable)：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量。

6. 顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。

7. 数值变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。

8. 分类数据(categorical data)：只能归于某一类别的非数字型数据。

9. 顺序数据(rank data)：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

10. 数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的数据。

11. 总体（population）：包含所研究的全部个体（数据）的集合。

12. 样本（sample）：从总体中抽取的一部分元素的集合。

13. 样本量（sample size）：构成样本的元素的数目。

14. 简单随机抽样（simple random sampling）：从含有N个元素的总体中，抽取n个元素组成一个样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中。

15. 分层抽样（stratified sampling）：也称分类抽样，在抽样之前先将总体的元素划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。

16. 系统抽样（systematic sampling）：也称等距抽样，先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素组成一个样本。

统计学术语1. 平均数：平均值，又称平均算术，是统计学中分析数据及描述数据特征的常用统计量。

2. 中位数：中位数是一组有序数据中居于中间位置的数据项。

3. 众数：一组数据中出现次数最多的数据项即为众数。

4. 极差：极差是最大值减去最小值的结果，用来表示一组数据范围大小的统计量。

5. 标准差：标准差是一组数据离均值偏差程度的反映，用来衡量一组数据离散程度。

6. 方差：方差是一组数据平均分布情况的反映，用来衡量一组数据离散度。

7. 协方差：协方差是一组数据关联和变化特征的反映，用来统计数据间的线性相关程度。

8. 相关系数：相关系数是对数据关联程度的反映，用来统计数据间的线性相关性。

9. 相关分析：相关分析是统计学中的研究方法，用来研究两个或两个以上变量之间的关系和联系。

10. 误差估计：误差估计是统计学及其应用中经常使用的统计量，用来研究某统计量的估计值和真实值之间的差异。

11. 测度：测度是衡量变量本质特征的方法，可以用来研究变量的取值范围大小、数据的分布特点等。

12. 抽样技术：抽样技术是指在样本中抽取部分数据进行定量研究的方法，使用的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多方抽样等。

13. 模拟：模拟是指根据现实中或实验中的相关数据，以近似真实环境的方式模拟出理论模型，计算机模拟是应用最广泛的一种数学模拟方法。

14. 回归分析：回归分析是指研究两变量或多变量之间相互关系，并用线性等数学模型对该关系进行拟合和估计的统计学分析方法。

15. 分类分析：分类分析是对对象进行分组的统计学分析方法，可以使用适当的统计方法进行分类比较，以揭示不同群体之间的差异。

16. 抽象数量分析：抽象数量分析是指使用抽象的统计模型分析实验数据的方法，准确确定模型参数，有效地估计观察值。

17. 分位数：分位数是一组有序数据中，从最小到最大排列后比例所处位置的数值，它可以用来衡量数据中位置分布的特点。

18. 箱线图：箱线图是一种用来表示数据分布特征的统计图，可以观察分布的中位数、四分位数等重要信息。

一般统计术语与用于概率的术语统计学是研究数据收集、分析和解释的学科，而概率论则是研究随机现象的可能性的学科。

在统计学和概率论中，有许多常用的术语被广泛应用于描述和解释数据和概率的特征。

本文将介绍一些常见的一般统计术语和用于概率的术语，并对其进行解释和应用。

一般统计术语：1. 样本（Sample）：指代从总体中选取的一部分数据，用于对总体进行分析和推断。

2. 总体（Population）：指代研究对象的全体，可以是人群、产品、事件等。

3. 参数（Parameter）：指代总体的特征或属性，如总体的平均值、标准差等。

4. 统计量（Statistic）：指代从样本中计算得出的数值，用于对总体参数进行估计。

5. 抽样（Sampling）：指从总体中选择样本的过程，以代表总体进行研究。

6. 假设检验（Hypothesis testing）：通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否符合某个假设。

7. 置信区间（Confidence interval）：用于估计总体参数真值的范围，通常以置信水平表示。

8. 方差（Variance）：衡量数据分散程度的统计量，是各观察值与均值之差的平方和的平均值。

9. 标准差（Standard deviation）：方差的正平方根，用于度量数据的离散程度。

10. 相关性（Correlation）：用于描述两个变量之间关系的统计指标，可为正相关、负相关或无关。

用于概率的术语：1. 随机变量（Random variable）：描述随机试验结果的数学变量，可以是离散型或连续型。

2. 概率（Probability）：用于度量随机事件发生的可能性，取值范围为0到1。

3. 概率分布（Probability distribution）：描述随机变量可能取值的概率情况。

4. 期望值（Expected value）：随机变量的平均值，表示随机变量的平均水平。

5. 方差（Variance）：度量随机变量取值在期望值附近的离散程度。

统计学相关术语关键信息项：1、统计学术语定义名称：＿___________________解释：＿___________________2、术语应用场景场景描述：＿___________________具体示例：＿___________________3、术语的重要性对数据分析的影响：＿___________________在决策中的作用：＿___________________11 术语定义111 均值（Mean）均值是一组数据的算术平均值。

计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。

例如，对于数据集合{2, 4, 6, 8, 10}，均值为(2 ＋ 4 ＋ 6 ＋ 8 ＋ 10) ／ 5 ＝ 6。

112 中位数（Median）将一组数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则中间的那个数就是中位数；如果数据个数是偶数，则中间两个数的平均值就是中位数。

例如，对于数据集合{1, 3, 5, 7, 9}，中位数是 5；对于数据集合{2, 4, 6, 8}，中位数是(4 ＋ 6) ／ 2 ＝ 5。

113 众数（Mode）一组数据中出现次数最多的数。

例如，对于数据集合{1, 2, 2, 3, 3, 3}，众数是 3。

114 方差（Variance）用来衡量一组数据的离散程度。

方差越大，说明数据的离散程度越大；方差越小，说明数据越集中。

115 标准差（Standard Deviation）方差的平方根，与原始数据的单位相同，更直观地反映数据的离散程度。

12 术语应用场景121 市场调研在市场调研中，均值可用于了解消费者对某产品的平均评价得分；中位数可用于确定大多数消费者的评价水平；众数可帮助发现最常见的消费者意见。

122 质量控制在生产过程中，通过计算产品质量指标的方差和标准差，来判断生产过程是否稳定，是否需要进行调整。

123 教育评估学生考试成绩的分析中，利用这些术语来评估学生的整体表现、成绩的分布情况等。

统计学相关术语1、概率（proability）：度量一随机事件发生可能性大小的实数，其值介于0 与1 之间。

一随机事件的慨率可看作在相同条件下重复试验时，该事件发生的频率的稳定值，也可看作对事件发生的相信程度。

2、统计学（statistics）：主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

也就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

主要又分为描述统计学和推断统计学。

3、描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。

目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。

描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。

4、推断统计（Inferential Statistics）：推断统计是研究如何根据样本数据来推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。

主要包括参数估计与假设检验两种方法。

描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。

5、数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的观察值，结果表现为具体的数值，对事物的精确测度，例如：身高为175cm、168cm、183cm。

6、分类数据(categorical data) ：只能归于某一类别的非数字型数据，对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述，例如，人口按性别分为男、女两类。

7、总体(population)：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素。

分为有限总体和无限总体：有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的；无限总体所包括的元素是无限的，不可数的。

统计学名词解释汇总概述本文档收集了一些常见的统计学名词解释，旨在帮助读者更好地理解统计学领域中的相关概念和术语。

名词解释1. 总体（Population）: 指研究对象的全体，包括对研究感兴趣的所有个体或单位。

总体（Population）: 指研究对象的全体，包括对研究感兴趣的所有个体或单位。

2. 样本（Sample）: 从总体中选取的一部分个体或单位，用来代表整个总体进行研究。

样本（Sample）: 从总体中选取的一部分个体或单位，用来代表整个总体进行研究。

3. 抽样（Sampling）: 从总体中选取样本的过程，可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。

抽样（Sampling）: 从总体中选取样本的过程，可以通过随机抽样、分层抽样等方法进行。

4. 参数（Parameter）: 描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。

参数（Parameter）: 描述总体特征的数值，例如总体均值、总体方差等。

5. 统计量（Statistic）: 根据样本数据计算得出的数值，用来代表总体参数的估计。

统计量（Statistic）: 根据样本数据计算得出的数值，用来代表总体参数的估计。

6. 标准差（Standard Deviation）: 描述数据集合离散程度或波动性的度量，是方差的平方根。

标准差（Standard Deviation）: 描述数据集合离散程度或波动性的度量，是方差的平方根。

7. 假设检验（Hypothesis Testing）: 根据样本数据来统计推断总体参数的过程，包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。

假设检验（Hypothesis Testing）: 根据样本数据来统计推断总体参数的过程，包括设定原假设和备择假设、计算统计量、确定显著性水平等步骤。

8. 置信区间（Confidence Interval）: 用于对总体参数的估计范围进行区间估计，根据样本数据计算得出。

置信区间（Confidence Interval）: 用于对总体参数的估计范围进行区间估计，根据样本数据计算得出。

食品研发试验设计统计学基础知识总体、个体和样本总体：在数理统计中，根据研究目的确定的研究对象的全体集合称为总体，总体具有大量性、同质性、差异性。

其中每一研究单元称为个体。

样本：依据统计原理由总体中抽取的部分个体组成的集合称为样本。

样本是测定、分析、研究的直接对象，要求具有一定的数量和代表性。

样本容量与样本个数：例如采用不重复抽样方法，从1、2、3这3个数字组成的总体中抽取2个组成样本。

则样本容量是2，样本个数是6。

参数和统计量用来描述总体特征的量称为参数，常用希腊字母表示，如用μ表示总体平均数。

用来描述样本特征的量称为统计量，常用拉丁字母表示。

总体参数通常无法获得，常由相应的统计量来估计，如用S2估计σ2。

准确性与精确性准确性也称准确度，是指试验中某一指标或性状的观测值与其真值接近的程度。

精确性也称精确度，是指同一指标在重复试验中，其观测值之间彼此接近的程度。

随机误差和系统误差随机误差也叫抽样误差，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的。

随机误差影响试验结果的精确性。

统计上提到的试验误差通常指随机误差，其越小，试验的精确性越高。

系统误差也称片面误差，这是由于试验对象相差较大，或实验周期较长，试验条件控制不一致以，或测量仪器不准，或标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起的。

其影响试验结果的准确性。

统计特征数算数平均数:算术平均数=总体标志值（数据）总和/总体单位的总数。

加权算术平均数：计算公式为：分组数据中，x表示各组水平值，f代表各组变量值出现的频数。

算术平均数的性质：1 离差之和等于零；2 离差平方和最小。

调和平均数：计算如平均速率时需要用调和平均数，用H表示。

调和平均数就是变量倒数的算术平均数的倒数。

几何平均数：在统计分析中，当资料中的观测值呈几何级数变化趋势，需要计算平均增长率时，常以几何平均数表示其平均值，以G标记。

计算公式：简单几何平均数加权几何平均数中位数：中位数是指资料中的观测值由大到小（或由小到大）依次排列后，居于中间位置的那个观测值。

统计学词汇及符号第1部分（原创版）目录1.统计学概述2.统计学基本概念3.描述性统计4.推断性统计5.统计学符号与术语正文一、统计学概述统计学是一门研究收集、整理、分析、解释、展示数据的方法和技巧的科学。

统计学的应用广泛，涉及自然科学、社会科学和商业等多个领域。

统计学的主要目的是从数据中获取有关现象和事物的信息，以便对未来事件进行预测和决策。

二、统计学基本概念1.数据：数据是统计学的基础，是对观察到的事物或现象的记录。

数据可以是数字、文字或图像等形式。

2.样本：样本是从总体中抽取的一部分数据。

通过对样本的研究，可以推断总体的性质和规律。

3.总体：总体是指研究对象的全体。

总体可以分为参数和统计量。

4.参数：参数是描述总体性质的数值，如总体均值、方差等。

5.统计量：统计量是根据样本数据计算的用于描述总体的数值，如样本均值、样本方差等。

三、描述性统计描述性统计是通过计算各种统计量，对数据进行概括和描述的方法。

常用的描述性统计方法有：1.均值：均值是数据的平均数，用于衡量数据的中心位置。

2.中位数：中位数是将数据从小到大排序后，位于中间位置的数值。

3.众数：众数是数据中出现次数最多的数值。

4.方差：方差是数据与其均值之差的平方的平均数，用于衡量数据的离散程度。

5.标准差：标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。

四、推断性统计推断性统计是通过样本数据，对总体参数进行估计和推断的方法。

常用的推断性统计方法有：1.假设检验：假设检验是通过比较样本统计量与总体参数的差异，对原假设进行检验的方法。

2.置信区间：置信区间是对总体参数的区间估计，表示我们对总体参数的精确度有一定的把握。

3.回归分析：回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法，包括线性回归、多元回归等。

五、统计学符号与术语1.符号：统计学中使用特定的符号表示各种统计量和概念，如σ表示标准差，μ表示均值等。

2.术语：统计学中使用专业的术语描述各种概念和方法，如误差、偏差、峰度等。

总体统计学术语统计总体(population)简称总体：指统计所要研究的事物或现象的全体，由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。

统计学强调数据所依附的载体。

总体单位(item unit)：指构成统计总体的个别事物。

样本(sample)：指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。

构成样本的个体数目称为样本容量。

通常用小写字母n表示，相对于N而言，n一般只是一个很小的数。

2 统计标志、统计指标与指标体系统计标志(characteristic)简称标志：指每个个体所共同具有的属性或特征，它用于说明个体的属性或特征的具体名称。

根据符号的性质，可以分为质量符号和数量符号。

质量标志表示个体属性的特征，其标志只能用文字说明，不能用数字说明；符号表示个体的数量特征，其符号表现可以用数字表示。

根据符号的变化，可分为常号和变号。

不变符号是指一个符号的具体表现对所有个体都是一样的。

可变标志是指某一标志的具体表现在个体之间是不同的。

统计学:指反映统计总体数量特征的概念和数量。

统计指标可分为数量指标和质量指标。

反应现象的总规模和水平的所有统计指标称为定量指标。

反映相对反应水平和工作质量的统计指标称为质量指标。

统计指标与统计标志的关系:统计指标反映整体单位的属性和特征，统计指标反映整体的数量关系。

统计和统计标志是整体和个体的关系。

指标体系:指由一系列相互关联的统计指标组成的有机整体。

以反映所研究现象的各个方面的相互依赖和相互制约。

3 总体参数和样本统计量总体参数(parameter)：指研究总体的某个特征值。

通常关心的参数有总体平均数、标准差、总体比例等。

样本统计量(statistic)：指根据样本统计数据计算出来的一个量。