统计学第二章数据的搜集
1
了解某年全国规模以上工业企业生产和销售情况,则调查对象为( )。
A、工业企业
B、每个工业企业
C、所有工业企业产业活动单位
D、所有规模以上工业企业
正确答案：D 我的答案：D得分：4.0分
2
了解某年全国规模以上工业企业生产和销售情况,则调查单位为( )。
A、每一个规模以上工业企业
B、每个工业企业
C、所有工业企业产业活动单位
D、所有规模以上工业企业
正确答案：A 我的答案：A得分：4.0分
3
统计调查可以收集的资料是( )。
A、数字资料
B、原始资料和次级资料
C、只能是原始资料
D、不能是次级资料
正确答案：B 我的答案：B得分：4.0分
4
按调查的组织形式分,统计调查可分为( )。
A、全面调查和非全面调查
B、连续调查和不连续调查
C、统计报表和专门调查
D、重点调查和典型调查
正确答案：C 我的答案：A得分：0.0分
5
乡镇企业局为总结推广先进管理经验,选择几个先进乡镇企业调查,这种调查为( )。
A、抽样调查
B、典型调查
C、重点调查
D、普查
正确答案：B 我的答案：B得分：4.0分
6
调查几个铁路枢纽,了解我国铁路货运量的基本情况和问题,这种调查方式属于( )。
A、典型调查
B、抽样调查
C、重点调查
D、普查
正确答案：C 我的答案：C得分：4.0分
7
抽样调查和重点调查的主要区别是( )。
A、原始资料来源不同
B、取得资料的方法不同
C、调查的单位数多少不同
D、抽取调查单位的方式方法不同
正确答案：D 我的答案：D得分：4.0分
8
经常性调查与一次性调查的划分,是以( )。
A、调查组织划分的
B、最后取得的资料是否全面来划分的
C、调查对象所包括的单位是否完全划分的
D、调查登记的时间是否连续来划分的
正确答案：D 我的答案：D得分：4.0分
9
重点调查的重点单位是指( )。
A、标志值很大的单位
B、这些单位的单位总量占总体全部单位总量的绝大比重
C、这些单位的标志总量占总体标志总量的绝大比重
D、经济发展战略中的重点部门
正确答案：C 我的答案：C得分：4.0分
10
在统计调查中,总体单位和调查单位( )。
A、是一致的
B、是不一致的
C、是一致或不一致的
D、一般是一致的
正确答案：C 我的答案：C得分：4.0分
二.多选题（共5题,20.0分）
1
统计调查( )。
A、取得的有原始资料和次级资料
B、调查中首先考虑的是取得第一手资料
C、调查的主要要求是经济性
D、可分为全面调查与非全面调查
正确答案：AD 我的答案：得分：0.0分
2
统计调查的要求是( )。
A、准确性
B、全面性
C、具体性
D、及时性
正确答案：ABD 我的答案：ABD得分：4.0分
3
普查属于( )。
A、全面调查
B、一次性调查
C、经常性调查
D、专门调查
正确答案：ABD 我的答案：ABD得分：4.0分
4
典型调查( )。
A、是一种非全面的专门调查
B、可以补充全面调查的不足
C、在一定条件下可以验证全面调查数据的真实性
D、通过少数典型即可取得深入、详实的统计资料
正确答案：ABD 我的答案：ABD得分：4.0分
5
某地区进行企业情况调查,则每一个企业是( )。
A、调查对象
B、统计总体
C、调查单位
D、填报单位
正确答案：CD 我的答案：C得分：2.0分
三.判断题（共10题,40.0分）
1
我国现有的周期性普查包括:每隔10年开展一次的人口普查、农业普查和每隔5年开展一次的经济普查。
我的答案：√得分：4.0分正确答案：√
2
统计调查的任务是搜集总体单位的原始资料。
我的答案：×得分：4.0分正确答案：×
3
全面调查是对调查对象的各个方面都进行调查。
我的答案：×得分：4.0分正确答案：×
4
普查是专门组织的一次性全面调查,用来调查属于一定时点上或一定时期内的社会现象总量。我的答案：√得分：4.0分正确答案：√
5
重点调查中的重点单位是指总体中规模比较大的总体单位。
我的答案：×得分：4.0分正确答案：×
6
我国的人口普查每十年进行一次,因此,它是一种经常性的调查方式。
我的答案：×得分：4.0分正确答案：×
7
调查时间是指可以开始调查工作的时间。
我的答案：×得分：4.0分正确答案：×
8
典型调查有时调查单位比较少,调查比较深入。
我的答案：√得分：4.0分正确答案：√
9
统计调查方案的首要问题是确定调查任务与目的。
我的答案：√得分：4.0分正确答案：√
10
对全国各大型钢铁生产基地的生产情况进行调查,以掌握我国钢铁生产的基本情况,这种调查属于非全面调查。
我的答案：√得分：4.0分正确答案：√
统计学名词解释汇总情况
1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：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，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 4什么是有限总体和无限总体？举例说明 有限总体指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的，如若干个企业构成的总体，一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的，如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素，而试验可无限进行下去，因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类？ 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。
统计学是(大数据)数据分析的灵魂
及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。近日，这个工具发出警告，全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时效性极强，能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明，通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的，仅波士顿地区，就有700例流感得到确认，该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的：设计人员置入了一些关键词（比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等），只要用户输入这些关键词，系统就会展开跟踪分析，创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果（蓝线）与美国疾病控制和预防中心的报告（黄线）做比对，从下图可知，两者结论存在很大相关性： 但它比线下收集的报告强在“时效性”上，因为患者只要一旦自觉有流感症状，在搜索和去医院就诊这两件事上，前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲，如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案，人们就会第一时间使用搜索引擎。故而，还存在一种可能是，医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者，轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕，舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中，提到了这些源头。 1、信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本； 2、存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低；
统计学第一章选择题
1、指出下面的数据哪一个属于分类数据 A年龄 B工资 C汽车产量 D购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票） 2指出下面的数据哪一个属于顺序数据 A年龄 B工资 C汽车产量 D员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对） 3指出下面的数据哪一个属于数值数据 A5个人的年龄分别是25、22、34、41、33 B性别 C企业类型 D员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对） 4某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年人均收入。这项研究的总体是 A2000个家庭 B200万个家庭 C2000个家庭的人均收入 D200万个家庭的总收入 5某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年人均收入。这项研究的样本是 A2000个家庭 B200万个家庭 C2000个家庭的人均收入 D200万个家庭的总收入 6某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年人均收入。这项研究的参数是 A2000个家庭 B200万个家庭 C2000个家庭的人均收入 D200万个家庭的总收入 7某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年人均收入。这项研究的统计量是 A2000个家庭 B200万个家庭 C2000个家庭的人均收入 D200万个家庭的总收入 8一家研究机构从IT从业者中随机抽取500人作为样本进行调查，其中60%回答他们的月收入在5000元以上，50%的人回答他们的消费支付方式是用信用卡。这里的总体是 A IT业的全部从业者 B 500个IT从业者 C IT从业者的总收入
统计学整理讲解
第1章 什么是统计学？ 统计学是研究收集数据，整理数据，分析数据以及由数据分析得出结论的方法，简称为“数据的科学”。 统计滥用 ——不好的样本 ——过小的样本 ——误导性图表 ——局部描述 ——故意曲解 统计应用上的两个极端 ——不用或几乎不用统计 ——简单问题复杂化 随机性和规律性
当我们不能预测一件事情的结果时，这件事就和随机性联系起来了。 通过对看起来随机的现象进行统计分析，统计知识能够帮助我们把随机性归纳于可能的规律性中。统计从我们如何观察事物和事物本身如何真正发生这两个方面帮助我们理解随机性和规律 性的重要性。因此，统计可以看做是一项对随机性中的规律性的研究。 规律也表现出某种随机性。 在这种意义下来说，统计就成了对数据中的偏差问题的研究。根据作为统计基础的数学理论，我们可以确定一项调查中的某一比例有多大的随机性，以及在下一次的重复调查中，这个比例可能有多大的偏差。我们还可以指出，两个比例之间的差异是否大到了随机性本身所不能解释 的地步。 概率 概率是一个0到1之间的数，它告诉我们某一事件发生的机会有多大。 ?概率为统计学的第三个方面——如何从数据中得出结论——奠定了基石。 ?我们可能永远不能确定两个数字的差异是否超出了随机性本身所预期的范围，但是我们可以确定，这种差异发生的概率是大还是小。根据这个基本思想，在很多情况下，我们 可以得出关于我们所处的这个世界的重要结论。 变量(variable) 是指一个可以取两个或更多个可能值的特征、特质或属性。比如，性别是取两个值的变量，因 为一个人只可能是男性或女性。还有其它变量的例子，如人的寿命，体重，以及汽车每升汽油 所能行驶的距离，等等。 变量的值(value) 通常是对某一特定个体的度量，特定个体可能是指一个人，一个家庭，一个地区，或一个国家。表 1.1列出了一些变量、变量的取值及其所测量的个体的例子。从表中可知，性别变量是以人为个体的观测，孩子的数目是以家庭为个体的观测。
应用统计学专业大数据方向人才培养方案
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案 学科门类：理学 二级类：统计学类 专业代码：071202 英文名称：Applied Statistics（Big data） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 （1）掌握计算机的基础知识。 （2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 （3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 （4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 （5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。 （6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 （7）具有坚实的数学理论基础。 （8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。 （9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规； （10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 （11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 （12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专
业知识。 2、能力结构 （1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 （2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。 （3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 （4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 （5）具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 （6）了解相关的技术标准，具有数据处理、分析、呈现等应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。 （7）具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 （8）具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力，有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 （9）具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 （1）掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 （2）具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 （3）具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 （4）具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度，养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵
统计学第二章数据的搜集
1 了解某年全国规模以上工业企业生产和销售情况,则调查对象为( )。 A、工业企业 B、每个工业企业 C、所有工业企业产业活动单位 D、所有规模以上工业企业 正确答案：D 我的答案：D得分：4.0分 2 了解某年全国规模以上工业企业生产和销售情况,则调查单位为( )。 A、每一个规模以上工业企业 B、每个工业企业 C、所有工业企业产业活动单位 D、所有规模以上工业企业 正确答案：A 我的答案：A得分：4.0分 3 统计调查可以收集的资料是( )。 A、数字资料 B、原始资料和次级资料 C、只能是原始资料 D、不能是次级资料 正确答案：B 我的答案：B得分：4.0分 4 按调查的组织形式分,统计调查可分为( )。 A、全面调查和非全面调查 B、连续调查和不连续调查 C、统计报表和专门调查 D、重点调查和典型调查 正确答案：C 我的答案：A得分：0.0分 5 乡镇企业局为总结推广先进管理经验,选择几个先进乡镇企业调查,这种调查为( )。 A、抽样调查 B、典型调查 C、重点调查 D、普查 正确答案：B 我的答案：B得分：4.0分 6 调查几个铁路枢纽,了解我国铁路货运量的基本情况和问题,这种调查方式属于( )。 A、典型调查 B、抽样调查 C、重点调查 D、普查 正确答案：C 我的答案：C得分：4.0分 7
抽样调查和重点调查的主要区别是( )。 A、原始资料来源不同 B、取得资料的方法不同 C、调查的单位数多少不同 D、抽取调查单位的方式方法不同 正确答案：D 我的答案：D得分：4.0分 8 经常性调查与一次性调查的划分,是以( )。 A、调查组织划分的 B、最后取得的资料是否全面来划分的 C、调查对象所包括的单位是否完全划分的 D、调查登记的时间是否连续来划分的 正确答案：D 我的答案：D得分：4.0分 9 重点调查的重点单位是指( )。 A、标志值很大的单位 B、这些单位的单位总量占总体全部单位总量的绝大比重 C、这些单位的标志总量占总体标志总量的绝大比重 D、经济发展战略中的重点部门 正确答案：C 我的答案：C得分：4.0分 10 在统计调查中,总体单位和调查单位( )。 A、是一致的 B、是不一致的 C、是一致或不一致的 D、一般是一致的 正确答案：C 我的答案：C得分：4.0分 二.多选题（共5题,20.0分） 1 统计调查( )。 A、取得的有原始资料和次级资料 B、调查中首先考虑的是取得第一手资料 C、调查的主要要求是经济性 D、可分为全面调查与非全面调查 正确答案：AD 我的答案：得分：0.0分 2 统计调查的要求是( )。 A、准确性 B、全面性 C、具体性 D、及时性 正确答案：ABD 我的答案：ABD得分：4.0分 3 普查属于( )。
统计学基础课后全部详细答案与讲解
统计学第一至四章答案 第一章 一、思考题 1.统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科 学。 统计方法可分为描述统计和推断统计。 2.统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据和数值型数据按获取数据的方式：观测数据和实验数据按数据与时间的关系：截面数据和时间序列数据特点：分类数据各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序可以任意改变；顺序数据的分类是有序的；数值型数据说明的是现象的数量特征，是定量数据；观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的；实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据；截面数据也称静态数据，描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据也称动态数据，描述的是现象随时间的变化情况。 3.对武昌分校的全体教师进行工资调查，那么全体教师就是总体，从中抽取五十名教师进行调查，这五十名教师的集合就是样本，全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数，五十名教师工资的样本平均值和样本标准差等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说教师的工资。 4.有限总体：指总体的围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。例如：武昌分校10 级金融专业学生 无限总体：指总体所包含的元素是无限的、不可数的。例如：整个宇宙的星
球 5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。 6.离散型变量只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，例如“产品数量” 、“企业数”。连续型变量的取值指连续不断的，不能一一列举。例如“温度” 、“年龄”。 二、练习题 1.（1）数值型变量（2）分类变量（3）数值型变量 （4）顺序变量（5）分类变量 2.（1）这一研究的总体是IT 从业者，样本是从IT 从业者中抽取的1000 人，样本量是1000 （2）“月收入”是数值型变量 （3）“消费支付方式”是分类变量 3.（1）这一研究的总体是所有的网上购物者 （2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量 第二章 一、思考题 1:答：1:普查的特点：①：普查通常是一次性的或周期性的； ②：普查一般需要规定统一的调查时间；③：普查的数据一般比 较准确；4：普查的使用围比较狭窄，只能调查一些最基本的、 特定的现象。2 :抽样调查的特点：①：经济性；②：时效性强; ③：适应面广；④：准确性高。
大数据,统计学
大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据，要重视统计学，因为在数据足够大了之后，我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律，它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系，它从本质上来说就是一个统计的规律。统计学学好了，你再去学别的都战无不胜，因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。 为什么要强调统计学呢，因为我们的认知能力中最差的是统计思维。人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象，比如我们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基曾说，其实语言不是你学来的，语言是你天生就会的，因为语言太复杂了，要是从出生再学语言根本学不会，等你出生的时候，你的大脑里头已经预装了一套操作系统，语言的操作系统。所以语言我们是天生就会的。 还有，比如我们察言观色的能力，也是天生就会的。但有，一些是我们不会的。一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书，《思考快与慢》。里面就讲到，我们有很多思维是靠直觉的快思维，这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化，然后给我们留下来的，就是第六感觉。当你觉得可能有危险的时候，你就会跑掉。但是呢，我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，装得很烂，所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。 所以，在大数据的时代，我们最需要补的，其实是我们认知能力中最差的统计思维。如果有在学校的学生，我建议统计学这门课要好好地上。 “大数据”何以成为热门词汇？ 为什么突然之间，大数据变成了一个最热门的词汇？
首先是由于IT革命。IT革命之后，我们有了很多处理数据的能力，对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍，而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。而计算机数据处理能力的增长速度，比世界经济增长的速度要快9倍。 其次，能够被数据化的东西越来越多。最早的时候是数字可以被数据化，所以我们有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来我们发现文字也可以处理成数据，然后我们发现又图像也可以处理成数据。我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里，我就赶紧上网查一查地图，方位也可以被数据化；你用微信、微博，跟朋友在网上交流，说明你的社会关系也会被数据化。 所以这就是为什么现在要谈大数据，因为可处理的东西太多了。而当你能够被数据化的东西越来越多。当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断的进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。所以这个时候，有很多原来想都不能想的事情，现在你可以去做。 大数据时代的三个规律 规律一：知其然而不必知其所以然外行打败内行 我先讲一个案例就是葡萄酒。葡萄酒怎么品酒？过去是靠品酒方面的专家。他会先闻一闻，什么味道、什么香味，然后看看是不是挂杯，最后告诉你，这个酒大
统计学案例二 统计数据采集与处理
统计学案例二统计数据采集与处理 一项完整的统计数据采集与处理工作，应当包括调查方案的制定和调查问卷设计；对调查资料的分组、汇总、编制统计表和绘制统计图；根据整理后的统计资料进行基本的统计分析，写出调查报告。本案例的目的就是为了展现上述数据采集与处理的基本过程。 （一）调研题目 某省高职教育培养费用及其分担问题研究 （二）调查方案 高职教育学生培养费用调查方案 为了了解××省高职院校学生在校期间费用支出情况，研究高职教育相关各方对学生教育培养费用的负担程度，并对比国际高等教育培养费用水平，提出相应政策意见和建议，特制定本调查方案。 1.调查目的 通过对××省数所有代表性（在社会经济发展水平等方面）的高等职业技术院校及其在校学生的调查，全面掌握高职教育相关各方关于学生培养教育费用支出的数据资料，为科学制定高职教育基本费用水平、费用分担对象及分担比率，提供可靠依据。 2.调查方法 在组织方式上采用典型调查，即选择该省中等发展水平地区少数高等职业技术院校进行调查。在数据采集方法上采用统计报表和调查问卷相结合的方法，即请选中的调查院校填报学校培养费用调查表，对选中院校的部分班籍进行问卷调查。同时，通过文案调查法搜集国内外关于高职教育的成本及其分担问题的文献资料，以便比较研究。 3.调查对象和调查单位 根据研究目的，某省高等职业技术教育培养费用调查对象应当是该省所有高等职业技术院校及其在校学生，调查单位则应是该省每一所高等职业技术院校及其每一名在校学生。由于我们采用了典型调查，所以具体的调查对象是被选中的高等职业技术院校及其部分在校学生。 4.调查项目和调查表 根据调查目的要求，本次调查的主要对象分院校和学生两个部分。 具体调查项目如下： （1）对高职院校的调查项目：应包括有为教育培养本校学生所支出的全面费用项目，主要有基本工资、职工福利费、社会保障费、奖（助）学金、公务费、业务费、设备购置费（当年应分摊）、修缮费、财务费、其它费用； （2）对学生的调查项目：应包括学生在校学习期间正常学习和生活的全部费用支出，主要有学费、生活费(按10个月算)、住宿费、书杂费、通讯费(按10个月算)、交通费(按10个月算)、医疗费(按10个月算)、其它正常开支。 调查表样式见后面的调查资料表。 此外，还要通过相关数据库查阅国内外关于高职教育成本及成本分担问题的文献资料。 5.调查时间 调查资料所属时间是：高职院校费用项目为2005年、2006年和2007年三年的数据资料；学生的费用支出为2007年全年的数据资料。 调查工作期限为2008年5月1日至5月31日。 6.调查组织实施计划 这次调查由选中的三所院校分管财务工作的副院长、相关财务工作人员、调查主持人组成调查领导小组，选中院校的相关统计教师、班主任（或辅导员）、班干部组成调查工作组，具体实施调查工作。在调查过程中，每周作一次进度通报，月中进行一次质量检查，以确保
大数据与统计学分析方法比较
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系
大数据时代对统计学的影响分析
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
统计学期末考试答案完整版
第一章绪论 一、填空题 1、根据统计方法的构成，可将统计学分为___描述统计________ 和_推断统计___________ 。 2、按照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 ______ 。 3、按照数据的收集方法的不同，可将统计数据分为__观测数据_______ 和_实验数据 ________ 。 4、按照被描述的对象与时间的关系，可将统计数据分为_截面数据________ 和_时间序列数据 5、总体可分为____ 有限总体____ 和__无限总体 ______ 两种。 6、从总体中抽出的一部分元素的集合，称为__样本________ 。 7、参数是用来描述_总体特征 ________ 的概括性数字度量；而用来描述样本特征的概括性数 字度量，称为_统计量_______ 。 8、按取值的不同，数值型变量可分为_离散型变量 __________ 和_连续型变量 _______ 。 9、指标和标志的区别之一就是指标是说明__总体数量_______________________ 特征，而标志则是说明___总体单位_________________ 特征。 10、变量按其取值是否连续，有_离散型 ________ 变量和_连续型________ 变量之分。 11、统计分析方法有描述统计方法和推断统计两种。 12、按照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__________ 。 13、数据分析是通过统计方法研究数据，其所有的方法可分为_描述统计_______________ 方法和 _____ 推断统计 _________ 方法。 14、用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量。 15、根据样本计算的用与推断总体特征的概括性度量称作指标。 16、若要研究某班学生的成绩，则统计总体是该班所有学生。 17、通过调查或观察得到的数据称为观测数据数据。
大数据的统计学基础
大数据的统计学基础 近年来，存储设备的单位成本以惊人的速度下降，我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信运营商，可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令，省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站，可以记录用户的每一次交易，甚至每一次点击，可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系，在各个重要路口，高速公路上的摄像头，每秒钟都在产生海量的视频数据。在生命科学领域，对人体的DNA分析，一个个体就能产生几个G数据，可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据，信息量将会是怎样一个规模，如此等等，不胜枚举。我们毫无疑问，正处于一个信息爆炸的时代。 不幸的是，我们得到的这些数据中的绝大部分，在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然很低。造成这种情况的原因有很多。其中之一是，在各公司里保管数据的大多是 IT人员，他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作，即使是业务人员也鲜有对数据有深入认识者。我们推出大数据系列（包括Hadoop，NoSQL，Mahout等）和数据分析系列（包括R，SAS等）课程后，观察学员（特别是IT工作者和业务人员）的学习状况，发现他们中的大多数严重缺乏进一步挖掘数据价值所需的数学素养。本门课程的目标，正是要打破这种鸿沟，为大家巩固基础，为进一步在数据领域前进提供更强动力。统计学，被誉为是数据金字塔的“基础之基础”，统计学知识扎实，无论学习R，SAS，机器学习，数据挖掘，大数据分析等领域知识都会得心应手，省去回头补课的麻烦。 课程内容： 第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型 第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性 第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布） 第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布 第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差 第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布 第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计 第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计 第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验 第11课扔掉正态分布：秩和检验 第12课预测未来的技术：回归分析 第13课抓住表象背后那只手：方差分析 第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介
统计学的数据分析
2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试 关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日
评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分） 四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分）特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。
一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数 年份国内旅游收入 (亿元) CPI（%）人均GDP（元） 国内旅游人数 （百万） 19992831.9298.67159719
《统计学》重点归纳(20200625174335)
统计学》期末重点 1. 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （1）（定性数据）分类数据：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，用文字来表述； （2）（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （3）（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。统计数据；按统计 数据都收集方法分； （4）观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 （5）实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； （6）截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 （7）时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 2. 变量的题型 第10 页，习题1.1 （1）年龄：数值型变量 （2）性别：分类变量 （3）汽车产量：离散型变量 （4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）：顺序变量 （5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）：分类变量 3.随机抽样（概率抽样）的抽样方式。 （1）简单随机抽样 （2）分层抽样：就是抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地 抽取样本。将各层的样本结合起来，对总体目标量进行估计。 （3）整群抽样： （4）系统抽样 （5）多阶段抽样 分层抽样与整群抽样的区别：
分层抽样的层数就是样本容量；整群抽样的群中单位的个数就是样本容量 4.非概率抽样的几种类型 （1）方便抽样 （2）判断抽样 （3）自愿样本 （4）滚雪球抽样 滚雪球抽样往往用于对稀少群体的调查。在滚雪球抽样中，首先选择一组调查单位，对其实施调查后，再请他们提供另外一些属于研究总特的调查对象，调查人员根据调查线索，进行此后的调查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应。 优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者，调查成本也比较低。 （5）配额抽样 比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。 非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。 5.数据预处理内容 数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。 6.数据型数据的分组方法和步骤 分组方法：单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。分组步骤：（1）确定组数 （2）确定各组组距 3）根据分组整理成频数分布表 7.散点图与饼图的主要用途 饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。 散点图是描述变量之间关系的一种直观方法，从中可以大体上看出变量之间的关系形态及关系强度。
大数据的统计学基础与分析方法重大项目指引发展大数据技术是国家
“大数据的统计学基础与分析方法”重大项目指南 发展大数据技术是国家重大战略需求，也是统计学、数据科学、信息科学和管理科学等学科的国际前沿。在大数据环境下，数据的规模、类型、结构和增长速度发生了质的变化，传统数据分析和处理的统计学理论和分析方法已不能满足大数据时代下的种种需求。本重大项目拟围绕大数据分析与处理的统计学基础理论与分析方法的核心问题和难点问题，建立大数据统计分析的新理论和新方法，发展适应于大数据的统计算法，为大数据技术发展和大数据行业应用提供新的统计学基础理论和方法支撑。 一、科学目标 面向大数据技术的国际前沿，面向国家发展大数据技术和行业大数据应用的重大需求，针对大数据统计分析的若干重大瓶颈问题，开展大数据分析与处理的统计学基础理论与分析方法的研究，在大数据的统计学基础方面取得突破性或关键性进展，建立起若干新的理论，在大数据统计计算模式与算法方面提出适应异构计算环境下分布式统计计算模式的系列高效算法，形成大数据处理的具有独立自主知识产权的领先核心技术族，在结合领域的示范应用方面取得突破。 二、研究内容 （一）支持大数据分析与理解的统计学基础。 对于大数据而言，现有的许多统计学理论在大数据环境下不再成立，导致了统计建模的理论和方法需要重建，多源异构数据和超高维统计推断方法和理论诸多空白需要填补。主要研究内容包括：超高维数据和异源异构数据的统计推断；超高维统计问题的各类极限定理；大数据背景下罕见事件的稳健统计推断；生物医学大数据中统计建模等。 （二）大数据分析与处理的统计计算模式与核心算法。 大数据计算模式指的是根据大数据的不同数据和计算特征，从多样化的大数据计算问题和需求中提炼并形式化了的各种高层抽象或模型。大数据的出现为计算模式和基础算法提供了发展的新机遇，也提出了全新的基本科学问题。主要研究内容包括：分布实时统计计算问题；大数据统计算法的可行性理论、收敛性问题和误差可控性问题；多源异构数据融合的统计计算模式和高效算法；流数据的学习理论和方法。 （三）结合领域的大数据的科学发现及其方法论依据。 结合典型领域，探索科学的规律发现方法和决策方法，并建立科学的验证方法，验证并展示所发展的新理论与新方法的有效性。主要研究内容包括：大数据中将数据特征选择和表示、估计推断、决策分析融为一体的全过程一体化优化模型和方法；以目标任务为导向的规律发现和验证方法，在给定复杂度（能源、通信、时间、空间和规则结构约束下）的规律发现、决策形成及验证方法。 三、申请注意事项 （一）申请书的附注说明选择“大数据的统计学基础与分析方法”（以上选择不准确或未选择的项目申请不予受理）。 （二）申请人申请的直接费用预算不得超过1500万元/项（含1500万元/项）。 （三）本项目由数理科学部受理申请。
大数据时代的统计学
大数据时代的统计学 摘要：本文主要围绕“大数据”展开话题，结合“统计学”专业，论述了什么是大数据，什么是统计学，在对概念的了解基础上掌握大数据的发展历程以及统计学的发展历程。从中找出大数据与统计学的联系，然后进一步了解在大数据时代下统计学所处的地位以及大数据时代下统计学的变化和发展。在前人的研究基础上，我们进一步的发现问题并探讨问题，运用统计学方法去解决大数据时代下的一些问题，并提出自己的看法。 关键词：大数据；统计学；数据挖掘；数据分析 引言 本文写作的目的在于阐述大数据的定义、历史发展及趋势、运用领域等有关大数据的问题，以及阐述统计学的定义、发展趋势、运用领域等有关统计方面的问题。在此基础上探析大数据时代下的统计学发生的变化，带来的影响，以及所导致的统计学的发展趋势。 有关大数据的文献很多，涉及的领域也相当广泛，如互联网、天文学、大气科学、基因组学、大规模电子商务等等，都离不开计算机作为载体，它们都成为了大数据的来源。本文写作主要基于运用统计学知识去处理大数据所涉及问题，而运用统计方法分析问题所涉及的范围也相当广泛。对于大数据的到来，对于统计学来说是福音，因为它为大数据时代处理大数据问题带来了有效的解决方法。 本文所引用文献主要来自于2011年到2015年的国内外有关大数据的期刊文献，从不同角度描述了大数据对当今时代的影响，尤其是对本文的另一位主角--统计学的影响。而对于一个统计学专业出身的人，对于大数据时代下统计学的发展有喜有忧，大数据时代的到来在一定程度上促进了统计学的发展，同样的也带来了巨大的挑战。这些都需要我们一步步的解决并完善。 正文 1 大数据的来源与发展历程 “大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还
统计学简答题35734
1、解释描述统计和推断统计（练习卷答案） （1）描述统计是研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法，内容有收集数据、整理数据、展示数据、描述性分析。 （2）推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法、包含参数估计、假设检验。 2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？ 按照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 特点： 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，是用文字来表述的。 顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别，但这些类别是有序的。 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。现实中所处理的大多数是数值型数据。 按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据和实验数据。 特点： 观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。 实验数据则是在实验中控制实验对象而收集到的数据。自然科学领域的大多数数据都为实验数据。 按照被描述的现象与时间关系，可以将其分为截面数据和时间序列数据。 特点： 截面数据是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同空间上获得的，用来描述现象在某一时刻的变化情况。 时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这列数据是按时间顺序收集得到的，
用于所描述现象随时间变化的情况。 3、解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。 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，是用文字来表述的。 顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别，但这些类别是有序的。 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。现实中所处理的大多数是数值型数据。 4、变量可分为哪几类？ 分类变量（是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据） 顺序变量（是说明事物有序类别的一个名称，其取值是顺序数据） 数值型变量（是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据）可分为离散型变量（只能取可数值的变量，它只能取有限个值而且其取值都以整位数断开，可以一一列举）、连续型变量（可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举） 第二章：数据的搜集 1、比较概率抽样和非概率抽样的特点。列举说明什么情况下什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。（练习卷答案） （1）概率抽样也称随机抽样，是指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。样本统计量的理论分布是存在的，可以根据调查的结果对总体的有关参数进行估计。 （2）非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。样本统计量的分布是不确切的，无法使用样本的几个对总体相应的参数进行推断。 （3）如果调查的目的在于掌握研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信