统计学名词解释

标准差

英文名称：

standard deviation

定义1：

真误差平方和的平均数的平方根，作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标。

所属学科：

测绘学（一级学科）；测绘学总类（二级学科）

定义2：

真误差平方和的平均数的平方根，作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标，也是一系列观测值离散情况的度量。

所属学科：

大气科学（一级学科）；大气探测（二级学科）

定义3：

方差的平方根。表示一组数据的变异程度的参数。

所属学科：

遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）

本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布

百科名片

标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

简介

标准差的意义

离散度

标准差与平均值之间的关系

标准差公式

几何学解释

标准差与标准误的区别

Excel函数

简介

标准差的意义

离散度

标准差与平均值之间的关系

标准差公式

几何学解释

标准差与标准误的区别

Excel函数

?外汇术语

?样本标准差

?应用实例

简介

公式

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图。

简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7 ，但第二个集合具有较小的标准差。

标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越细，代表回报较为稳定，风险亦较小。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.07分，B组的标准差为2.37分（此数据时在R统计软件中运行获得），说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

如是总体，标准差公式根号内除以n

如是样本，标准差公式根号内除以（n-1)

因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1)

公式意义

所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

编辑本段

标准差的意义

标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确

反之,标准差越低,代表实验的数据越精确

编辑本段

离散度

标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的最要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。

虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，基检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如何不紧密，那距真实值的就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

一组数据怎样去评价和量化它的离散度呢?人们使用了很多种方法：

极差

最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散

度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。离均差的平方和

由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。

但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。

方差（S2）

由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。

样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

标准差（SD）

由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

变异系数（CV）

标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，但是对于不同的检目，或同一项目不同的样本，标准差就缺乏可比性了，因此对于方法学评价来说又引入了变异系数CV。编辑本段

标准差与平均值之间的关系

一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。在直觉上，如果数值的中心以平均值来考虑，则标准差为统计分布之一“自然”的测量。

定义公式：

标准差与平均值定义公式

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标准差公式

1、方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n

2、标准差=方差的算术平方根

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几何学解释

从几何学的角度出发，标准差可以理解为一个从n 维空间的一个点到一条直线的距离的函数。举一个简单的例子，一组数据中有3个值，X1,X2,X3。它们可以在3维空间中确定一个点P = (X1,X2,X3)。想像一条通过原点的直线。如果这组数据中的3个值都相等，则点P 就是直线L 上的一个点，P 到L 的距离为0, 所以标准差也为0。若这3个值不都相等，

过点P 作垂线PR 垂直于L，PR 交L 于点R，则R 的坐标为这3个值的平均数：

公式

运用一些代数知识，不难发现点P 与点R 之间的距离(也就是点P 到直线L 的距离)是。在n 维空间中，这个规律同样适用，把3换成n 就可以了。

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标准差与标准误的区别

标准差与标准误都是心理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。

首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。

标准差（standard deviation, STD）

表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差收到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个侧样测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

标准误（standard error, SE)

表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无多个样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本人数的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本人数的影响。样本人数越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表样本。

编辑本段

Excel函数

关于这个函数在EXCEL中的STDEVP函数有详细描述，EXCEL中文版里面就是用的“标准偏差”字样。但我国的中文教材等通常还是使用的是“标准差”。

在EXCEL中STDEVP函数是另外一种标准差，也就是总体标准差。在繁体中文的一些地方可能叫做“母体标准差”

在R统计软件中标准差的程序为：sum((x-mean(x))^2)/(length(x)-1)

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外汇术语

标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。标准差越大，价格波动的范围就越广，股票等金融工具表现的波动就越大。

在excel中调用函数

“STDEV“

估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值(mean) 的离散程度。

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样本标准差

在真实世界中，除非在某些特殊情况下，不然找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。编辑本段

应用实例

选基金

在投资基金上，一般人比较重视的是业绩，但往往买进了

基金的算法

近期业绩表现最佳的基金之后，基金表现反而不如预期，这是因为所选基金波动度太大，没有稳定的表现。

衡量基金波动程度的工具就是标准差(Standard Deviation)。标准差是指基金可能的变动程度。标准差越大，基金未来净值可能变动的程度就越大，稳定度就越小，风险就越高。

比方说，一年期标准差是30%的基金，表示这类基金的净值在一年内可能上涨30%，但也可能下跌30%。因此，如果有两只收益率相同的基金，投资人应该选择标准差较小的基金(承受较小的风险得到相同的收益)，如果有两只相同标准差的基金，则应该选择收益较高的基金(承受相同的风险，但是收益更高)。建议投资人同时将收益和风险计入，以此来判断基金。例如，A基金二年期的收益率为36％，标准差为18％；B基金二年期收益率为24％，标准差为8％，从数据上看，A基金的收益高于B基金，但同时风险也大于B基金。A基金的"每单位风险收益率"为2(0.36/0.18)，而B基金为3(0.24/0.08)。因此，原先仅仅以收益评价是A基金较优，但是经过标准差即风险因素调整后，B基金反而更为优异。

另外，标准差也可以用来判断基金属性。据晨星统计，今年以来股票基金的平均标准差为5.14，积配型基金的平均标准差为5.04；保守配置型基金的平均标准差为4.86；普通债券基金平均标准差为2.91；货币基金平均标准差则为0.19；由此可见，越是积极型的基金，标准差越大；而如果投资人持有的基金标准差高于平均值，则表示风险较高，投资人不妨在观赏奥运比赛的同时，也检视一下手中的基金。

股市分析中

股票价格的波动是股票市场风险的表现,因此股票市场风险分析就是对股票市场价格波动进行分析。波动性代表了未来价格取值的不确定性,这种不确定性一般用方差或标准差来刻画(Markowitz,1952)。下表是中国和美国部分时段的股票统计指标,其中中国证券市场的数据由“钱龙”软件下载,美国证券市场的数据取自ECI的“World Stock Exchange Data Disk”。表2股票统计指标

年份业绩表现波动率

上证综指标准普尔指数上证综指标准普尔指数

1996 110.93 16.46 0.2376 O.0573 1997 -0.13 31.01 O.1188 O.0836 1998 8.94 26.67 O.0565 O.0676

1999 17.24 19.53 O.1512 0.0433

2000 43.86 -10.14 0.097 0.0421

2001 -15.34 -13.04 O.0902 O.0732

2002 -20.82 -23.37 O.0582 O.1091

通过计算可以得到：

上证综指业绩期望值≈(110.93-0.13+8.94+17.24+43.86-15.34-20.82)/7=20.67

上证波动率期望值≈0.1156

标准普尔业绩期望值≈6.7214

标准普尔波动率期望值≈0.0680

而标准差的计算公式则根据公

分析图2

式(2)计算：

上证综指的业绩标准差

上证波动率标准差≈0.0632

标准普尔指数业绩标准差≈21.71

标准普尔波动率标准差≈0.02365

因为标准差是绝对值，不能通过标准差对中美直接进行对比，而变异系数可以直接比较。计算可得：

上证业绩变异系数≈45.2457/20.67≈2．1889

上证波动率变异系数≈0.0632/0.1156≈0.5467

标准普尔业绩变异系数≈21.71/6.7214≈3.2299

标准普尔波动率变异系数≈0.02365/0.0680≈0.3478

通过比较可以看出上证波动率变异系数要大于标准普尔波动率变异系数，说明长期来讲中国股市稳定性相对较差，还是一个不太成熟的股票市场。

标准差在确定企业最优资本结构中的应用

资本结构指的是企业各种资金来源的比例关系，是企业筹资活动的结果。最优资本结构是指能使企业资本成本最低且企业价值最大的资本结构；产权比率，即借入资本与自有资本的构成比例，是反映企业资本结构的重要变量。企业的资产由债务性资金和权益性资金组成，但其

分析图

风险等级和收益率各不相同。根据投资组合理论，投资的多样化可以分散掉一定的风险，因此资金提供者需要决定投资于债务性资金和权益性资金的比例。以便在权衡风险和收益的情况下保证其利益的最大化。

理论探索而外部资金提供者利益的最大化也就是企业价值的最大化，这一投资比例对于企业融资而言也就是企业的最优资本结构比例。

假定某企业的资金通过发行债券和股票两种方式获得，并且都属于风险性资产。σ其中债券的收益率为r D，风险通过标准差σD来衡量；股票的收益率为r E，风险为σE；股票和债券的相关系数为p DE，协方差为COV(r D,r E)；债券所占的比重为w D，股票所占比重为W E(W D + W E = 1)。根据投资组合理论，企业外部投资者对该企业投资所获的期望收益率为

E(r p) = W D E(r D) + w E E(r E)，方差为

方差

1、企业债务性资金和权益性资金完全正相关，即相关系数p DE为1。企业外部投资者获得的期望收益率为E(r p) = w D E(r D) + w E E(r E)，风险标准差为σ = w DσD + w EσE,也就是组合的标准差等于各个部分标准差的加权平均值，通过投资组合不可能分散掉投资风险。根据投资组合理论，投资组合的不同比例对于投资者而言是无差异的。

2、企业债务性资金和权益性资金完全负相关，即其相关系数为-1。投资者获得的报酬率的期望值及其方差分别为。根据投资组合理论，只有当投资比例大于σE / (σD + σE)时其投资组合才是有效的。对于企业筹资而言，也即企业的权益性资金的比例大干σE / (σD + σE)，企业的筹资比例才是有效的，而且当组合比例为σE / (σD + σE)时，企业的筹资组合风险为零。

3、企业债务性资金和权益性资金的相关系数大于-1小于1。理论上，一个企业的两种筹资方式之间的相关程度较高，一方面两种筹资方式都承担系统风险，另一方面它们也承担相同的公司风险。因此从实践来看，企业的不同筹资方式间的相关程度不可能是完全的正相关和负相关。对于一个企业而言，债务性资金对企业有固定的要求权，权益性资金对企业只有剩余要求权，因此债务性资金的波动不可能像权益性资金的波动那么大。同时企业的风险会同时影响企业的债务性资金和权益性资金，因此企业的债务性资金和权益性资金的相关系数不可能为负数。企业不同的筹资方式间的相关系数一般在0-1之间。

那么究竟在什么比例下企业的价值才会达到最大呢?根据投资组合理论，当E(r1) > E(r2)，且

方差3

时，才能出现r1，优于r2。可见，决定企业资本结构的直接因素主要是不同筹资方式的收益率和风险以及它们之间的相关系数。

开放分类：

统计学，经济学，项目评估理论与方法，不确定性分析，药理统计

标准误差

英文名称：

standard error

定义：

样本统计量的标准差。

所属学科：

遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）

本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布

百科名片

在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差的平方根。

计算方法

统计学名词解释

统计学名词解释第一章绪论 1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。 2.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。 3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。 4.样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。 5.次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。 6.频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。 7.概率：某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。 8.观测值：一旦确定了某个值。就称这个值为某一变量的观测值。 9.参数：又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。 10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。第二章统计图表 1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。 2.统计图：一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。纵轴表示事物出现的次数或因变量，称为数值轴。一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。 3.简单次数分布表：依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围比较小的时候用。 4.分组次数分布表：数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围比较大的时候用。 5.分组次数分布表的编制步骤：（1）求全距（2）定组距和组数（3）列出分组组距（4）登记次数（5）计算次数 6.分组次数分布的意义：（1）优点：A．可将杂乱无章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。B．可显示一组数据的集中情况和差异情况等。（2）缺点：原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差，即归组效应。 7.相对次数分布表：用频数比率或百分数来表示次数 8.累加次数分布表：把各组的次数由下而上，或由上而下加在一起。最后一组的累加次数等于总次数。 9.双列次数分布表：对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。

统计学名词解释

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。 12、重复抽样和不重复抽样重复抽样也称为回置抽样，是从总体中随机抽取一个样本时，每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。不重复抽样也叫不回置抽样，它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式。13、点估计和区间估计点估计也叫定值估计，就是直接用抽样平均数代替总体平均数，用抽样成数代替总体成数。区间估计是在一定概率保证下，用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法。 14、统计指数广义上来说，它是表明社会经济现象的数量对比关系的相对指标。狭义上来说，它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。 15、综合法总指数凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时，将其中一个或一个以上的因素指

社会统计学的名词解释

社会统计学的名词解释非参数检验：泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法。符号检验：181页配对符号秩检验：183页秩和检验方法：把两个样本混合起来，从小到大进行编号；分别计算两个样本的秩和；；计算检验统计量U；如果计算出的U只小于或等于从附表10中查处的临界值，则零假设被拒绝。游程检验：把样本1和样本2混合起来，按数值从小到大编号；点算游程数目，以混合样本中游程数目r为检验统计量。确定性关系：一个变量值确定后，另一个变量值也就完全确定了。非确定性关系：给定了一个变量值，另一个变量值还可以在一定的范围内变化。相关系数r：这一指标用来度量相关关系程度或强度。就线性相关来说，当\r\=1时，表示完全相关；当0<\r\<1时，表示不完全相关；当\r\=0时，表示无相关或零相关。判断两个变量有因果联系的条件：（1）两个变量有共变关系；（2）两个变量之间的关系不是有其他因素形成的；（3）两个变量的产生和变化有明确的时间顺序。列联表：按品质标志吧两个变量的频数分布进行交互分类，由于表内的每一个频

数都需同时满足两个变量的要求，所以列联表又称条件频数表。消减误差比例（PRE）=（原来的误差—后来的误差）\原来的误差 Gamma系数：适用于测量两对称的定序变项的相关系数。积差系数：两个定距变量之间的相关测量，最常用的就是积差系数。英国统计学家皮尔逊用积差方法推导出来的，所以也称皮尔逊相关系数，用符号r表示。回归：有一种力量使子辈个体身高趋向父辈平均身高，高尔顿把这种趋向中心的现象称之为回归。拟合优度检验：检验总体是否具有正态或其他分部形式的非参数统计检验。方差分析：他可以检验多个总体均值是否存在差异的统计检验方法。时间数列：是某一指标的数值按时间按先后顺序排列而成的一个序列，也称动态数列。一般有两个基本要素构成：被研究对象所属的时间和反映该现象在各个时间上的统计指标数值。增长量：总量指标报告期水平和基期水平之差，表明该指标在一定时期内增加和减少的绝对数量。（逐期增长量和累计增长量）发展速度：反映社会现象发展程度的动态相对指标，即时间相对数。发展速度时报告期发展水平除以基期发展水平所得之商。如果这个比值大于1，表示水平提高了；如果这个比值小于1，表示水平下降了。（环比发展速度、定基发展速度）

统计学名词解释及公式

第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。概念：统计学，描述统计，推断统计。统计在工商管理中的应用。统计的其他应用领域。概念：分类数据，顺序数据，数值型数据。不同数据的特点。概念：观测数据，实验数据。概念：截面数据，时间序列数据。统计数据的间接来源。二手数据的特点。概念：抽样调查，普查。数据的间接来源。数据的收集方法。调查方案的内容。概念。抽样误差，非抽样误差。统计数据的质量。概念：总体，样本。概念：参数，统计量。概念：变量，分类变量，顺序变量，数值型变量，连续型变量，离散型变量。二、主要术语 1.统计学：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：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。 3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7.观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8.实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9.截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10.时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。

11.抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。 12.普查：为特定目的而专门组织的全面调查。 13.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 14.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 15.样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。 16.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。 17.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。 18.变量：说明现象某种特征的概念。 19.分类变量：说明事物类别的一个名称。 20.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。 21.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。 22.离散型变量：只能取可数值的变量。 23.连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。四、习题答案 1.D 2.D 3.A 4.B 5.A 6.D 7.C 8.B 9.A 10.A 11.C、12.C 13.B 14.A 15.C 16.D 17.C 18.A 19.C 20.D 21.A 22.C 23.C 24.B 25.D 26.C 27.B 28.D 29.A 30.D 31.A 32.B 33.C 34.A 35.A 36.A 37.D 38.B 39.B 40.C 41.C 42.D 43.C 44.D 45.A 46.B 47.C 48.A 49.C 50.D 51.A 52.C 53.D 54.A 55.B

统计学名词解释汇总

统计学名词解释汇总 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】

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。 6举例说明离散型变量和连续型变量

统计学名词解释

一、名词解释总体:指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合;或者说是某一变数的全部可能值的集合;或性质相同的个体组成的整个集团. 样本:从总体中取出来用作分析、研究的个体称样本。随机样本：总体中的每个总体单位都有同等的机会被抽取为样本单位,由这种方法抽得的样本叫随机样本.（用随机抽样的方法,从总体中抽出一个部分；等概率抽取的样本。）随机抽样：保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。复置抽样:保证总体中的每个个体在每次抽样中都有同等的概率被取为样本。样本容量：样本中包含的单位数称为样本容量。（样本中变量的个数.）观察值：每一个体的某一性状测定值叫做观察值。变数：若干有变异的观察值叫随机变数，简称变数。连续性变数：指在任意两个变量之间都有可能存在只有微量差异的第三个变量存在，这样一类变数称为连续性变数. 间断性变数：只能取整数的一类变数。参数：由总体获得的代表总体的特征数.（描述总体的特征数,如μσ .)统计数：由样本获得的代表样本的特征数。（描述样本的特征数。）数量资料(数量性状资料）：以测量或称重的方式获取的试验资料称为数量资料。计量资料、质量性状资料次数资料：凡是试验结果以次数表示的资料称为次数资料。算术平均数、众数几何平均数：变量对数的算术平均数的反对数, (lg) lg Y G n = ∑ 调和平均数:变量倒数的算术平均数的反倒数， 1 () n H Y = ∑ 中位数:将变量顺序排列,处在中间的变量称中位数，计作M d。极差:一组资料中最大值与最小值的差值为极差. 方差：变数变异程度的度量,对于总体 ()2 2i Y N μ σ - = ∑ ,对于样本 2 2 () 1 Y y s n - = - ∑ 。 (描述变量平均变异程度的统计量.定义为 2 1 2 () 1 n j j Y y s n = - = - ∑ 。）ＥMS:期望均方，是对均方MＳ的期望值。标准差:变数变异程度的度量,总体标准差： () N Y ∑- = 2 μ σ ，样本标准差: () 1 2 - - = ∑ n y Y s .（变数的平均变异量.) 标准误：统计数变异度的度量，12 y y y s s - == 。(统计数的标准差。）

医学统计学名词解释复习资料

1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。 12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。 13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。 16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。 17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。 18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。 19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。100%X s/CV ?=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值 22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。 23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。 25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ?= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。 26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。 28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。 30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。它包括两种：点估计和区间估计。点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。区间估计：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。 34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。 35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。 36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t 、u 检验、方差分析。 39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。其计算公式为： 40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B 。统计学（Statistics ）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。总体（population ）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。样本（sample ）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。

统计学名词解释超级大全

统计学名词解释超级大全第一章导论统计学：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。教育统计学：专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面对实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门科学。描述统计：对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均，如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等等。推断统计：又称抽样统计。它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应团体。换言之，就是根据已知的情况推测未知情况。实验设计：研究如何更加合理、有效地获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效地达到实验目的，以揭示试验中各种变量关系的实验计划。统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。这种样本特性保持着总体特性的现象叫做统计常态法则。小数永存法则：第一个样本中所表现出的特性，在其他样本中也会存在，这就是小数永存法则。此处“小数”是指小数量的意思。大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。

有效数字：指能影响测量准确性的数字。变量：又称随机变量。具有变异性的数据。三个特性，离散型，变异性，规律性。数据：某个数值一旦被取定了，则称这个数值为随机变量的一个观察值。即数据。总体：性质相同的一类事物的全体。个体：构成总体的每一基本单位或单元。样本：总体抽出的部分个体。参数：表示总体特征的量数。统计量：直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。名称变量：指一事物与其他事物在属性、类别上不同。顺序变量：事物的某一属性的多少或大小按顺序排列起来的变量。既无相等的单位又无绝对的零点的变量。等距变量：只具有相等的单位，而没有绝对的零点的变量。比率变量：既有相等的单位，又有绝对的零点的变量。连续变量：指取值可以是某区间内任一数值的随机变量，它是指测量单位之间可以划分成无限多个细小单位，其数字形式多取小数。离散变量：指测量单位之间不能再细分的数字资料，其数字形式常取整数。计数数据：计算人或物的个数所获得的数据。度量数据：用一定的测量工具或测量标准测量时所获得的数据。指标：表明总体数量特征的概念和具体数值，又称统计指标，它是把各个个体的特征加总起来的综合结果。

统计学名词解释及简答题 .

名词解释一、分类数据（categorical data ）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，使用文字来表述的。二、顺序数据（ran k data ）是只能归于某一有序类别的非数字型数据。三、数值型数据（metric data ）是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。四、系统抽样（systematic sampling ）将总体中的所有单位（抽样单位）按一定顺序排列，在规定的范围内随机的抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他样本单位，这种抽样方法被称为系统抽样。五、非概率抽样（non-probability sampling ）是相对于概率抽样而言的，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，采取某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。六、抽样误差（sampling error ）是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。七、四分位数(quartile)也称四分位点，他是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包括25%的数据。八、离散系数也成为变异系数（coefficient of variation ），它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。其计算公式为： s s v x = 离散系数是测度数据离散程度的相对统计量，主要是用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。九、泊松分布（Poisson distribution ）是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。十、中心极限定理（central limit theorem ）：设从均值μ、2σ(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n 的样本，当n 充分大时，样本均值X 的抽样分布近似服从均值为μ、方差2σ/n 的正态分布。十一、置信区间（confidence interval ）在区间估计中，有样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间，其中区间的最小值称为置信上限。十二、显著性水平(significant level)是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险，其实这就是前面所说假设检验中犯弃真错误的概率，它是由人们根据检验的要求确定的，通常取0.05α=或0.01α=，这表明，当做出接受原假设的决定时，其正确的概率为95%或99%。十三、方差分析（analysis of variance, ANOV A ）就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。十四、相关系数（correlation coefficient ）是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。十五、回归模型（regression model ）对于具有线性关系的两个变量，可以用一个线性方程来表示他们之间的关系。描述因变量y 如何依赖于自变量x 和误差项ε的方程称为回归模型。十六、点估计利用估计的回归方程，对于x 的一个特定值0x ，求出y 的一个估计值就是点估计。点估计可分为两种：一是平均值的点估计；二是个别值的点估计。十七、时间序列（time series ）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。十八、指数平滑法（exponential smoothing ）是通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法使t+1期的预测值等于t 期的实际观察值与t 期的预测值的加权平均值。十九、指数，或称统计指数，是分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。指数是测定多项内容数量综合变动的相对数。这个概念中包含两个重点：第一个要点是指数的实质是测定多项内容；指数概念的第二个要点是其表现形式为动态相对数，既然是动态相对

社会统计学名词解释

1．社会统计学社会统计学是运用统计学的一般原理，对社会各种静态结构和动态趋势进行定量描述或推断的一种专门方法与技术。人们既用它来分析已经发生和正在发生的现象，也用它来估计预测未来可能发生的现象。 2．国势学派产生于德国，其创始人为康令和阿亨瓦尔。该学派一直以统计学为名，但只用文字记述，不用数字计量，历史上人们将该学派称为“有名无实”学派。 3．政治算术学派该学派的创始人为英国人格朗特和威廉·配第。该学派“用数字、重量、尺度来表达自己想说的问题”，虽然没有使用统计学这一名词，但所使用的社会宏观数量对比和分析方法揭示了统计学所要研究的内容，因此历史上人们将这一学派称为“有实无名”学派。马克思对配第评价很高，誉他为“政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始人”。 4．数理统计学派该学派的创始人未比利时人凯特勒，其最大的贡献就是将法国的古典概率论引入统计学，用纯数学的方法对社会现象进行研究。由于把概率论引进统计学，使社会随机现象数量方面的研究提高了准确性。因此，一门兼有数学和统计学双重意义的学科被命名为“数理统计学”。凯特勒也被人称为“现代统计学之父”。 5．大量观察法大量观察法，就是就总体中足够多的单位进行调查和综合分析，用以反映社会总体的数量特征。大量观察法是统计调查阶段的重要方法 6．大数规律大数规律是随机现象出现的基本规律，它的一般意义是：观察过程中每次取得的结果可

能不同（因为具有偶然性），但大量重复观察结果的平均值却几乎接近某个确定的数值。7．描述性统计描述性统计，就是讨论范围仅以搜索的资料本身为限，而不予以扩大。早期的统计都是描述统计。 8．推论性统计推论性统计，主要是依据概率论，研究如何依据有限资料对总体性质作推断，从而使统计的功能大为扩充。是在树立统计学派之后发展起来的，属于比较现代的统计分析方法。9．样本和（或）样本总体样本或样本总体，是通过抽样得到的用以推断总体特征的那个“部分”。 10．标志标志是说名总体单位属性或数量特征的名称。 11．虚拟变量当品质标志的变异性用离散变量来表达时，这个变量可称虚拟变量。 12．指标体系指标体系就是一系列有内在联系得统计指标集合体。 13．总体和总体单位总体，就是作为统计研究对象的、由许多具有共性的单位构成的整体。也有人称之为母体。构成总体的每一个个体称为总体单位，简称单位，也称为个体。 14．中位数把总体单位某一数量标志的各个数值，按大小顺序排列，位于正中处的变量值即为中位数。 15．众数

《社会统计学》作业(共享含部份答案)

社会统计学作业一、单项选择题 1.为了解IT行业从业者收入水平，某研究机构从全市IT行业从业者随机抽取800人作为样本进行调查，其中44%回答他们的月收入在6000元以上，30%回答他们每月用于娱乐消费在1000元以上。此处800人是（ A ） A．样本 B. 总体 C. 统计量 D. 变量 2．在频数分布表中，将各个有序类别或组的百分比逐级累加起来称为（ C ）A．频率 B. 累积频数 C. 累积频率 D. 比率 3．离散系数的主要目的是（ D ） A．反映一组数据的平均水平 B．比较多组数据的平均水平 C．反映一组数据的离散程度 D．比较多组数据的离散程度 4．经验法则表明，当一组数据正态分布时，在平均数加减1个标准差的范围之内大约有 ( B ) A. 50%的数据 B. 68%的数据 C. 95%的数据 D. 99%的数据 5．在某市随机抽取10家企业，7月份利润额（单位：万元）分别为72.0、63.1、20.0、23.0、54.7、54.3、23.9、25.0、26.9、29.0，那么这10家企业7月份利润额均值为（ A ） A. 39.19

B. 28.90 C ．19.54 D ．27.95 6．用样本统计量的值直接作为总体参数的估计值，这种方法称为（ A ） A ．点估计 B ．区间估计 C ．有效估计 D ．无偏估计 7．某单位对该厂第一加工车间残品率的估计高达10%，而该车间主任认为该比例（π）偏高。如果要检验该说法是否正确，则假设形式应该为（ B ） A ．0H ：π≥0.1；1H ：π<0.1 B ．0H ：π≤0.1；1H ：π>0.1 C ．0H ：π=0.1；1H ：π≠0.1 D ．0H ：π>0.1；1H ：π≤0.1 8．下面哪一项不是方差分析中的假定（ D ） A ．每个总体都服从正态分布 B ．观察值是相互独立的 C ．各总体的方差相等 D ．各总体的方差等于0 9．判断下列哪一个不可能是相关系数（ D ） A ．-0.9 B ．0 C ．0.5 D ．1.2 10．用于说明回归方程中拟合优度的统计量主要是（ D ） A. 相关系数 B. 离散系数 C. 回归系数 D. 判定系数

统计学名词解释汇总

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。6举例说明离散型变量和连续型变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1数据的预处理包括哪些内容？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。 2直方图和条形图有什么区别？ ①条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，②直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，③条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。 3饼图和环形图有什么不同？饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。 4茎叶图和直方图相比有什么优点？茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。 5使用图标应注意哪些问题？

电大社会统计学考试小抄【名词解释部分】

电大社会统计学名词解释资料小抄 1．社会统计学社会统计学是运用统计学的一般原理，对社会各种静态结构和动态趋势进行定量描述或推断的一种专门方法与技术。人们既用它来分析已经发生和正在发生的现象，也用它来估计预测未来可能发生的现象。 2．国势学派产生于德国，其创始人为康令和阿亨瓦尔。该学派一直以统计学为名，但只用文字记述，不用数字计量，历史上人们将该学派称为“有名无实”学派。 3．政治算术学派该学派的创始人为英国人格朗特和威廉·配第。该学派“用数字、重量、尺度来表达自己想说的问题”，虽然没有使用统计学这一名词，但所使用的社会宏观数量对比和分析方法揭示了统计学所要研究的内容，因此历史上人们将这一学派称为“有实无名”学派。马克思对配第评价很高，誉他为“政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始人”。 4．数理统计学派该学派的创始人未比利时人凯特勒，其最大的贡献就是将法国的古典概率论引入统计学，用纯数学的方法对社会现象进行研究。由于把概率论引进统计学，使社会随机现象数量方面的研究提高了准确性。因此，一门兼有数学和统计学双重意义的学科被命名为“数理统计学”。凯特勒也被人称为“现代统计学之父”。 5．大量观察法大量观察法，就是就总体中足够多的单位进行调查和综合分析，用以反映社会总体的数量特征。大量观察法是统计调查阶段的重要方法 6．大数规律大数规律是随机现象出现的基本规律，它的一般意义是：观察过程中每次取得的结果可能不同（因为具有偶然性），但大量重复观察结果的平均值却几乎接近某个确定的数值。 7．描述性统计描述性统计，就是讨论范围仅以搜索的资料本身为限，而不予以扩大。早期的统计都是描述统计。 8．推论性统计推论性统计，主要是依据概率论，研究如何依据有限资料对总体性质作推断，从而使统计的功能大为扩充。是在树立统计学派之后发展起来的，属于比较现代的统计分析方法。 9．样本和（或）样本总体样本或样本总体，是通过抽样得到的用以推断总体特征的那个“部分”。 10．标志标志是说名总体单位属性或数量特征的名称。 11．虚拟变量当品质标志的变异性用离散变量来表达时，这个变量可称虚拟变量。 12．指标体系指标体系就是一系列有内在联系得统计指标集合体。 13．总体和总体单位总体，就是作为统计研究对象的、由许多具有共性的单位构成的整体。也有人称之为母体。构成总体的每一个个体称为总体单位，简称单位，也称为个体。 14．中位数把总体单位某一数量标志的各个数值，按大小顺序排列，位于正中处的变量值即为中位数。 15．众数在一组资料中，出现次数（或频数）呈现“峰”值的那些变量值。 16．调和平均数 N个变量值倒数算术平均数的倒数，也称倒数平均数。 17．几何平均数： N个变量值连乘积的N次方根。 18．平均指标：就是表明同质总体在一定条件下某一数量标志所达到的一般水平。 19.显著水平

统计学名词解释新

中央广播电视大学2013-2014学年度第一学期"开放本科"期未考试(半开卷) 社会统计学试题二、名词解释(每题4分，共20分) 11.抽样单位与抽样框抽样单位就是一次直接的抽样所使用的基本单位。(2分) 抽样框是指一次直接抽样时所有抽样单位的名单。(2分) 12.普查与抽样调查普查是一种专门的调查，它是为了某种特定的目的而对总体中所有的个体进行的一次全面调查。(2分) 称为误差减少比例，简称PREa(2分)PRE的取值范围为0→1，PRE值越大，说明用变量X 去预测变量Y是能够减少的误差所占的比例越大，即变量X与变量Y之间的相关性越大;反之，PRE越小、说明变量X与变量Y之间的关系越小。(2分) 13.散点图散点图是在坐标系中，用X轴表示自变量x，用Y轴表示因变量y，而变量组(x，y)则用坐标系中的点表示，不同的变量组在坐标系中形成不同的散点，用坐标系及其坐标系中的散点形成的二维图就是散点图。(2分) 散点图是描述变量关系的→种直观方法，我们可以从散点图中直观的看出两个变量之间是否存在相关关系、是正线性相关还是负线性相关，也可以大致看出变量之间关系强度如何乙14.正态分布

连续性随机变量中重要的分布是钟型概率分布，就是正态分布，也称为常态分布，是种连续型随机变量的概率分布。(2分)正态分布是对称的，且正态分布的中央点最高。(2分) 15.最小二乘法对于存在线性关系的变量x和y的观察值，我们可以用很多直线去描述，但我们需要选用距离各观测值最近的一条直线，用它来描述x与y之间的关系使实际的误差最小，根据这一思想来确定回归方程中参数的方法就是最小二乘法。(2分)最小二乘法是使因变量的观察值与估计值之间的离差平方和达到最小来求参数的方法。(2分) 二、名词解释(每题4分，共20分) 11.概率抽样概率抽样就是按照随机原则进行的抽样，(2分)总体中每个个体都有一定的、非零的概率入选样本，并且入选样本的概率都是已知的或可以计算的。(2分) 分) (2 散点图是描述变量关系的一种直观方法，我们可以从散点图中直观的看出两个变量之间是否存在相关关系、是正线性相关还是负线性相关，也可以大致看出变量之间关系强度如何。 14.抽样分布抽样分布是指样本统计量的概率分布，(2分)它是在重复选取容量为n的样本时，由每个样本计算出来的统计量值的相对频数分布。(2分) 15.虚无假设与替换假设我们将需要通过样本信息来推断其正确与否的命题称为虚无假设，也称为原假设或零假设。(2分) 如果虚无假设不成立，我们就拒绝虚无假设，需要在另一个假设中进行选择，这就是替换假设。(2分〉

统计学名词解释

名词解释 1.统计学：是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的收集、整理、分析、表达和解释的一门科学。 2.医学统计学：是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集整理、分析、表达和解释的一门科学。 3.抽样：是从研那个研究总体抽取少量有代表性的个体，称为抽样。 4.统计推断：是根据已知的样本信息来推断未知的总体，是统计分析的目的，包括参数估计和假设检验。 5.总体：是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。 6.概率：是随机事件发生可能性大小的数值度量。 7.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。 8.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体差异。 9.正态分布：频数分布的高峰在中间，两端基本对称，逐步减少，这种分布称为近似正态分布，如果两端完全对称则称为正态分布。 10.医学参考值范围：又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数正常人的某指标值的波动范围称为该指标的正常值范围。 11.动态数列（dynamic series）：是按照一定的时间顺序，将一系列描述某事物的统计指标依次排列起来，观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势，这些统计指标可以为绝对数、相对数或平均数。 12.人口金字塔：将人口的性别与年龄资料结合起来以图形的方式表达人口的性别与年龄结构，以年龄为纵轴，人口百分比为横轴，左侧为男，右侧为女，两个对应的直方图，其形似金字塔。 13.负担系数（dependency ratio）:又称抚养比或抚养系数，是指人口中非劳动年龄人数与劳动年龄人数之比。 14.标准化死亡比(SMR):实际死亡人数与期望死亡人数之比称为标准化死亡比。