统计学原理与实务知识点

统计基础知识与统计实务考试统计基础知识与统计实务考试是衡量一个人在统计学领域的专业能力和知识水平的重要方式。

在考试中，考生需要掌握一定的统计基础知识，并能够将这些知识应用到实际的统计实务中。

本文将介绍一些关于统计基础知识和统计实务的重要概念和考试要点。

一、统计基础知识1. 总体与样本在统计学中，总体是指我们要研究或者了解的对象的全体，而样本是指从总体中抽取的一部分。

在考试中，考生需要清楚地理解总体与样本的概念，并能够区分它们在统计推断中的作用。

2. 描述统计与推断统计描述统计是指利用统计学方法对数据进行收集、整理、汇总和描述的过程，目的是为了对数据进行概括和描述。

推断统计是指基于样本数据对总体进行推断和预测的过程，考生需要熟悉描述统计和推断统计的概念，以及它们在实际问题中的应用。

3. 数据类型与测量尺度在统计学中，数据可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是指可以进行数值计算和比较的数据，如年龄、身高等；定性数据是指描述性质的数据，如性别、学历等。

此外，定量数据还可以进一步分为连续数据和离散数据。

考生需要了解各种数据类型及其在统计分析中的应用，以及不同测量尺度对数据分析的影响。

二、统计实务1. 数据收集与整理数据收集是统计实务中的第一步，它涉及到采样方法的选择、样本的获取等问题。

在采样过程中，考生需要了解各种抽样方法的特点和适用性，并能够根据具体情况选择合适的抽样方法。

数据整理是指对收集到的数据进行排序、分类和清洗的过程。

考生需要熟悉常见的数据整理方法，如数据清洗、数据归一化等。

2. 数据分析与模型建立数据分析是统计实务中的核心环节，它包括数据可视化、统计分析以及建立统计模型等。

考生需要熟悉常见的数据可视化方法，如直方图、散点图等，并能够根据数据的特点选择合适的可视化方法。

统计分析是对数据进行统计推断和模式分析的过程，考生需要掌握一些常用的统计方法，如假设检验、方差分析等。

模型建立是为了对数据进行预测和解释的过程，考生需要了解常见的统计模型，如线性回归模型、时间序列模型等。

统计学原理与实务徐静霞统计学原理与实务是一门涉及收集、处理、分析和解释数据的学科。

它是现代社会中决策制定、问题解决和预测的关键工具。

统计学的原理涉及到概率、随机性、变异性和抽样等基本概念，而统计学的实务则包括数据收集、数据处理和数据分析等具体方法。

统计学的原理主要包括以下几个方面：1.概率论：概率是统计学的基础，它是描述随机事件发生可能性的工具。

概率论研究随机事件的规律和性质，并提供了一些基本的计算方法，如加法定理和乘法定理等。

2.随机变量和概率分布：随机变量是用来描述随机事件可能取到的结果的数学模型。

概率分布则是描述随机变量取值的概率情况的函数。

常见的概率分布有均匀分布、正态分布和泊松分布等。

3.抽样方法和统计推断：抽样方法是获取总体信息的一种方式，它有助于减小数据收集的成本和时间。

统计推断则是利用样本数据对总体进行推断的方法，包括点估计和区间估计等。

4.假设检验：假设检验是统计学中应用最广泛的方法之一，它通过计算样本数据与假设之间的差异来判断假设是否成立。

假设检验可以用来验证科学猜想、判断数据的差异和评估实验结果的可信度等。

统计学的实务则包括以下几个方面：1.数据收集：数据收集是统计学中最基础的环节之一，它包括确定研究目标、设计实验方案、选择样本和收集数据等过程。

数据的质量和有效性对于后续的数据分析和结果解释至关重要。

2.数据处理：数据处理包括对原始数据进行整理、清洗和转换等操作，以便于后续的分析。

常见的数据处理方法包括数据清洗、缺失值处理和数据转换等。

3.数据分析：数据分析是统计学中最重要的环节之一，它通过统计模型和方法对数据进行描述、解释和预测。

常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。

4.结果解释和报告：结果解释和报告是统计学中最后一个环节，它将分析结果进行解释、归纳和总结，并将研究结论以清晰、准确的方式呈现给相关的利益攸关者。

结果解释和报告需要注意语言表达、图表呈现和信息传递等方面。

统计学原理与实务各章节复习知识点归纳（考试复习资料精华版-根据历年考试重点以及老师画的重点原创整理）第一章总论重点在“第三节：统计学中的基本概念”考点一：掌握以下四组概念（含义及举例）——肯定考一个名词解释！①总体、总体单位（统计）总体：是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。

总体单位：构成总体的个别事物。

②标志、标志值及分类标志：说明总体单位特征的名称。

分类：Ⅰ按性质不同a.品质标志：说明总体单位的品质特征，一般用文字表现。

（有些品质标志虽然以数量表现，但实质表现产品质量差异。

例如产品质量的具体表现未“一等、二等、三等”。

）b.数量标志：说明总体单位的数量特征。

只能用数值来表现。

Ⅱ按变异情况可变标志：当一个标志在各个总体单位表现不尽相同时称为可变标志不变标志：……都相同……不变标志。

标志值：标志的具体表现。

③变量、变量值变量：指数量标志。

变量值：指数量标志值，具有客观存在性。

④指标的含义及分类（统计）指标：是综合反映统计总体某一数量特征的概念和数值，简称指标。

a.按其反映总体现象内容不同：数量指标（绝对数，绝对指标，总量指标），质量指标（相对数或平均数，相对指标和平均指标）。

b.按其作用不同：总量指标，相对指标和平均指标。

c.按反映的时间特点不同：试点指标和时期指标d.计量单位的特点：实物指标、价值指标和劳动指标。

★指标和标志的区别与联系：区别：①标志是说明总体单位特征的名称；指标是说明总体的数量特征；②标志既有反映总体单位数量特征的，也有反映总体单位品质特征；而指标只反映总体的数量特征；③凡是统计指标都具有综合的性质，而标志一般不具有。

联系：①许多指标由数量标志值汇总而得；②指标与数量标志可随统计研究目的而改变；课后习题：社会经济统计学研究对象的特点是：数量性、总体性、变异性。

统计研究运用的方法主要包括：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法标志值就是标志表现。

第二章统计调查考点一：统计报表的分类①填报内容和实施范围：国家、部门和地方统计报表②调查范围：全面、非全面③报送周期长短：日报、旬报、月报、季报、半年报和年报④填报单位：基层、综合报表考点二：“普查”的含义普查：是普遍调查的简称。

中级统计师《统计实务》重点梳理归纳中级统计师《统计实务》是中级统计师职业资格考试的一门重要科目，也是进行统计工作所必须掌握的一门必修课程。

对于考生来说，掌握好《统计实务》是至关重要的。

因此，在本文中，我将总结和梳理《统计实务》的重点内容，帮助广大考生更好地备考和实践。

一、统计学基础1.概率论与数理统计基本概念概率论与数理统计是统计工作的基础，了解概率、期望、方差、协方差等基本概念对于进行统计分析非常必要。

此外，了解抽样方法、统计推断和参数估计等概念也是必不可少的。

2.数据的收集和整理数据的收集和整理是统计分析工作的重要前提，正确有效的数据收集与整理可以大幅提升后续统计分析的效率和准确度。

因此，在实际工作中，正确选择数据收集和整理方法是相当重要的一步。

二、统计调查统计调查是广大统计工作者必须掌握的一项重要技能。

相关概念包括调查设计、样本与抽样、调查方案设计、调查实施及数据质量检查。

在调查中，正确设计样本与抽样方法是十分关键的一步，样本量大小、样本分层方法、是否考虑配额等因素都需要认真考虑。

三、统计分析1.统计分析方法统计分析方法涵盖区间估计、假设检验、相关分析、方差分析等。

选取适当的统计分析方法需要结合实际情况进行分析，严格的方法选择可以大幅提升分析结果的准确性和可靠性。

2.统计软件的应用统计工作中，大量使用各类统计软件进行数据处理和分析。

SPSS、EXCEL、STATA等软件都是比较常见的统计软件，熟练掌握操作这些软件对于提升工作效率和准确度十分必要。

四、统计报告与应用统计报告是统计工作结束后向领导、客户或社会公众展示分析结果和结论的重要方式。

正确编写报告内容及展示形式也是升职加薪的关键之一。

此外，统计应用还涉及到商业预测、市场调查、企业管理等广泛领域，不同的应用领域需要不同的统计方法和技能。

总之，《统计实务》作为中级统计师考试科目之一，需要考生具备深厚的统计学专业知识和丰富的实践经验。

除以上基本排列的内容外，还需要考生养成良好的自学能力和独立思考能力，了解前沿技术和应用方案，紧跟时代和市场发展的步伐，充分发掘统计应用的应用潜力，拓展发展视野，加强自身能力与核心竞争力的提升。

统计学原理与实务知识点统计学是一门研究数据采集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域，包括科学研究、商业决策、社会调查等。

掌握统计学原理和实务知识对于正确理解和应用统计数据至关重要。

以下是统计学原理与实务的一些重要知识点：1. 数据类型和测量尺度- 定性数据：描述性的数据，如性别、颜色等。

- 定量数据：数值型的数据，可进一步分为离散数据和连续数据。

- 测量尺度：分为名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。

2. 数据采集与抽样方法- 数据采集：通过实验、调查或者观察等方式采集数据。

- 抽样方法：包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等，用于从总体中选择样本。

3. 描述统计学- 集中趋势：包括均值、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。

- 离散程度：包括范围、方差和标准差，用于描述数据的离散程度。

- 分布形态：包括偏态和峰态，用于描述数据的分布形状。

4. 概率与概率分布- 概率：描述事件发生的可能性，介于0和1之间。

- 概率分布：描述随机变量在各个取值上的概率分布情况，包括离散分布和连续分布。

5. 统计判断- 参数估计：利用样本数据判断总体参数的取值，包括点估计和区间估计。

- 假设检验：用于判断总体参数是否满足某个假设，包括设置原假设和备择假设。

6. 相关与回归分析- 相关分析：用于描述两个变量之间的关系，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

- 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，包括线性回归和多元回归。

7. 实验设计与方差分析- 实验设计：用于控制和比较不同处理对实验结果的影响，包括彻底随机设计和区组设计。

- 方差分析：用于比较两个或者多个总体均值是否有显著差异。

8. 质量控制与抽样检验- 质量控制：用于控制产品或者过程的质量，包括控制图和过程能力分析。

- 抽样检验：用于判断产品或者过程是否合格，包括接受抽样和拒绝抽样。

以上是统计学原理与实务的一些重要知识点，掌握这些知识将有助于正确理解和应用统计数据。

统计学原理与实务知识点第一章绪论1、统计有三种含义,即统计工作、统计资料和统计科学。

统计工作,即统计实践,是为了反映所研究的客观事物的某种数量特征及其规律性，对从事社会、政治、经济、科技、文化、国防、人口及自然现象的数据资料进行搜集、整理和分析的活动过程。

统计资料,是统计工作活动过程所获得的各种有关数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。

统计学,即统计理论,是研究如何收集、整理统计资料，并分析研究客观事物在一定条件下的数量特征及其规律性的方法和科学。

换言之，统计学是关于认识社会现象总体、数量特征及其规律的方法论科学。

2、统计工作、统计资料和统计学三者之间的关系（1）统计工作与统计资料是统计活动过程与活动成果的关系。

（2）统计工作与统计学是统计实践与统计理论的关系。

（3）统计学和统计资料是统计分析和目的的关系。

3、统计的发展过程：（1）古典统计学时期（2）近代统计学时期(3）现代统计学时期4、统计的特点(一)数量性(二)总体性(三)变异性(四)社会性5、统计的职能（1）信息职能（2）咨询职能（3）监督职能6、统计的作用(一)统计是社会认识的一种有力武器(二)统计可以引导国民经济健康有序发展(三)统计是制定政策的依据(四)统计是实行管理的手段(五)统计是认识世界、开展国际交流和科学研究的工具7、统计学的分类（1）按统计研究的性质不同分为：理论统计学和应用统计学。

（2）按统计方法的特点不同分为：描述统计学和推断统计学。

8、统计的工作过程：（1）统计设计阶段（2）统计调查阶段（3）统计整理阶段（4）统计分析阶段9、统计研究的基本方法（1）大量观察法（2）统计分组法（3）综合指标法（4）统计模型法（5）归纳推断法10、统计总体：简称总体，是指统计调查研究的对象是客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物所构成的整体。

11、总体的特征：（1）大量性（2）同质性（3）差异性12、总体单位：简称单位，是指构成总体的每个个体是总体的基本单位。

1.统计的特点：数量性、综合性、具体性。

2.统计的作用：是认识世界的有力武器、是治国和管理的重要手段、是科学研究的有效工具。

3.统计学研究的基本方法有大量观察法、统计分组法、统计指标法、统计模型法、统计推断法。

4.总体是指在某种共性的基础上由许多个别事物结合起来的整体。

构成总体的个别事物叫总体单位。

5.总体和总体单位是根据统计研究的目的来确定的，会随着统计研究目的的变化而变化。

6.总体的特征：同质性、大量性、差异性。

总体可分为有限总体（可以计数）和无限总体（计不了数）。

7.标志是说明总体单位特征的名称。

统计指标是说明总体数量特征的概念。

总体单位特征如每个学生个体的身高，年龄，身份证等。

总体数量特征如所有学生的成绩平均数、学生的总数量。

8.变异是指可变指标在总体各单位之间所表现出来的差异。

9.统计数据采集的基本要求：真实性、准确性、及时性、完整性。

10.统计数据采集误差可分为登记误差和代表性误差（难以避免）。

11.组距=组上限-组下限。

12.组中值=（上限+下限）÷2=组下限+（组上限-组下限）÷2=组上限-（组上限-组下限）÷213.开口组的组中值计算方法：首组（即数值最小的一组）的组中值=本组上限-1/2邻组组距首组（即数值最大的一组）的组中值=本组下限-1/2邻组组距14.总量指标，也称为绝对指标，是指反映社会经济现象在一定的时间、地点条件下所达到的总规模、总水平或工作总量的综合指标，它的表现形式是绝对数。

15.总量指标，按其反映的内容可分为：总体总量和标志总量；按其时间状态不同可分为：时期指标（也称为时期数）和时点指标（时点数）。

16.时期指标举例：国内生产总值、商品的年销售总额、工资总额等。

17.相对指标，是指两个有联系的统计指标的比值，反映社会经济现象之间数量的对比关系。

它的表现形式有2种：无名数（如倍数、百分数、系数、成数等）和有名数（分为单名数和复名数，单名数如天、次。

统计基础知识与统计实务1. 引言统计是一门研究数据收集、分析和解释的学科。

它在各个领域中都有广泛的应用，包括社会科学、自然科学、经济学等。

统计基础知识是掌握统计学的基础，而统计实务则是将统计知识应用于实际问题的能力。

本文将介绍统计基础知识和统计实务的一些重要概念和技巧。

2. 统计基础知识2.1 数据类型在统计学中，常见的数据类型包括数值型数据和分类型数据。

数值型数据可以进一步分为连续型数据和离散型数据。

连续型数据是指可以取任意实数值的数据，如身高、体重等；离散型数据是指只能取整数值或某个离散集合中的数据，如年龄、个数等。

分类型数据是指根据某种特征将数据分成不同类别的数据，如性别、学历等。

2.2 数据收集与总体和样本在统计学中，我们通常关心的是从总体中获取的样本数据。

总体是指我们研究的所有对象或个体的集合，而样本是从总体中抽取出来的一部分个体。

通过对样本进行统计分析，我们可以推断出有关总体的一些特征。

数据收集是指获取样本数据的过程。

常见的数据收集方法包括随机抽样、系统抽样和方便抽样等。

在进行数据收集时，我们需要注意样本的代表性，尽量使样本能够准确地反映总体的特征。

2.3 描述统计和推断统计描述统计是对收集到的数据进行整理、概括和分析的过程。

常见的描述统计方法包括计算中心趋势和散布程度的指标，如均值、中位数、标准差等。

描述统计可以帮助我们对数据进行初步的理解和分析。

推断统计是基于样本数据对总体进行推断的过程。

通过对样本数据的分析，我们可以对总体的特征进行估计，并判断估计结果的可靠程度。

常见的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计等。

3. 统计实务3.1 数据清洗与预处理在进行统计分析之前，我们需要对收集到的数据进行清洗和预处理。

数据清洗是指对数据中的异常值、缺失值和重复值进行处理，以确保数据的准确性和完整性。

数据预处理是指对数据进行标准化、归一化、降维等处理，以便更好地进行分析。

3.2 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图像等形式进行呈现的过程。

第一章总论一般认为：统计包括统计实践活动和统计理论。

统计的涵义：1.统计工作、2.统计资料、3.统计学。

统计工作先于统计学发展起来。

总体的特征：同质性、差异性、大量性随着研究的目的不同，总体和总体单位的概念也会有所不同。

完整统计指标：时间、地点、名称、数值、计量单位。

指标是说明总体数量特征的概念。

标志是说明个体特征的概念。

品质标志表示事物的品质属性特征，不能用数值表示。

如性别、工种数量标志的具体数值是标志值，也称变量值。

可以变换的数量标志成为变量，用来描述个体。

指标与标志的联系：1、有许多的指标的数值是从个体的数量标志值汇总而来的。

2、指标与数量标志之间存在互换关系。

变异是普遍存在的，是统计核算的前提条件。

总体的同质性和个体的变异性是进行统计核算的条件。

离散变量的数值只能用整数表示；连续变量的数值既可以用整数表示，也可以用小数表示。

年龄就是连续变量。

统计工作的过程：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。

统计设计是统计工作的前提。

统计调查是统计工作的基础。

统计整理起到承上启下的作用。

统计分析是统计工作的成果。

统计的认识过程：从定性到定量，再到定量与定性的结合。

第二章统计调查搜集统计资料的工作分为2种：1、对原始资料的搜集2、对次级资料（又称文案资料）的搜集以原始资料为主。

原始资料是尚待汇总整理的个体资料；次级资料（文案资料）是已经经过加工整理的资料。

统计调查的3个要求：1、准确性，2、及时性；3、全面性。

统计调查按调查对象范围分成：1、全面调查2、非全面调查非全面调查分为：非全面统计报表、重点调查（非概率抽样）、典型调查和概率抽样。

按调查登记时间分为：连续调查（时期）和不连续调查（时点）。

连续调查（4种时期）：人口出生数、人口死亡数、产品产量、产品销售量。

不连续调查（5种时点）：人口数、设备数、库存数、土地面积、城乡居民储蓄金额。

时期的特点：1、各期数值可以相加。

2、数值大小与时间长短有关，时间越长、数值越大。