统计方法小结
数理统计知识小结
数理统计知识小结------缪晓丹 056第五章 统计量及其散布§整体与样本一、 整体与样本在一个统计问题中，把研究对象的全部称为整体，组成整体的每一个成员称为个体。
关于实际问题，整体中的个体是一些实在的人或物。
如此，抛开实际背景，整体确实是一堆数，这堆数中有大有小，有的显现机遇多，有的显现机遇小，因此用一个概率散布去描述和归纳整体是适合的，从那个意义上说：整体确实是一个散布，而其数量指标确实是服从那个散布的随机变量。
例5.1.1考察某厂的产品质量，将其产品分为合格品和不合格品，并以0记合格品，以1记不格品，假设以p 表示不合格品率，那么各整体可用一个二点散布表示：不同的p 反映了整体间的不同。
在有些问题中，咱们对每一研究对象可能要观测两个或更多个指标，现在可用多维随机向量及其联合散布来描述整体。
这种整体称为多维整体。
假设整体中的个体数是有限的，此整体称为有限整体；不然称为无穷整体。
实际中整体中的个体数大多是有限的，当个体数充分大时，将有限整体看做无穷整体是一种合理抽象。
二、样本与简单随机样本 一、样本为了了解整体的散布，从整体中随机地抽取n 个个体，记其指标值为 n x x x ,,,21 , 则n x x x ,,,21 称为整体的一个样本，n 称为样本容量或简称为样本量，样本中的个体称为样品。
当30 n 时，称n x x x ,,,21 为大样本，不然为小样本。
第一指出，样本具有所谓的二重性：一方面，由于样本是从整体中随机抽取的，抽取前无法预知它们的数值，因此样本是随机变量，用大写字母 n X X X ,,,21 表示；另一方面，样本在抽取以后经观测就有确信的观测值，因此样本又是一组数值，现在用小写字母n x x x ,,,21 表示。
简单起见，不管是样本仍是其观测值，本书中均用n x x x ,,,21 表示，从上下文咱们能加以区别。
每一个样本观测值都能测到一个具体的数值，那么称该样本为完全样本，假设样本观测值没有具体的数值，只有一个范围，那么称如此的样本为分组样本。
统计学原理学习小结
社会娜懵理姓名: 班级:学号:院系: 专业:社会经济统计学原理学习小结通过这一个学期的知识学习和动手练习，我感觉《社会经济统计学原理》是一门难度较高的课程，也是学得比较有滋有味的一门课。
虽然是选修课，但同样能看到老师敬业的态度，在授课老师的讲授和指导下获益良多。
老师喜欢和我们同学一起互动，而不像有些老师只是填鸭式教学，而不管学生吸收消化了没有。
《社会经济统计学》不好懂是众所周知的，老师在上课时列举了很多生动鲜活的例子让我们更容易理解。
老师还会给我们留出提问的时间，解答疑难问题，更难得是在课后的时间里对我们同学提出的问题作了详细的解答。
我曾将有关《社会经济统计学》的知识在实际学习和工作中加以应用，取得了很好的效果，也加深了自己对《社会经济统计学》这门课程的理解和掌握。
以前，我学习数据库技术，常常不能迅速有效地分析和整理数据资料，在学习了统计学这门课程后，我对自己的数据库设计进行的整理并对网上购物系统做了统计分析和研究。
这样，我就可以将整个网上商城的数据库系统和数据资料整理得更直观可靠。
我还在运用统计分析的结果后获得了任课老师的好感与认可，也获得了很好的成绩。
统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程，尽管是门选修课程。
至此统计学在我眼里不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。
“统计数据”的内容比较简单，弓I出概念，复习以往学习过的知识。
就在我放松警惕，大呼统计学一点也不难的时候，“抽样估计”彻底震住了自鸣得意的我。
理论上来说“假设检验与方差分析”的内容要难于“抽样估计”。
但是个人觉得“抽样估计”的行文并不像“假设检验”那么好理解。
老师喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。
然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。
拿“抽样估计”来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让我的脑袋是混沌了好久。
团队统计工作总结范文
团队统计工作总结范文
团队统计工作总结。
在过去的一段时间里，我们团队一直在进行统计工作，以便更好地了解和分析我们的业务和客户群体。
在这个过程中，我们取得了一些显著的成就，并且也遇到了一些挑战。
在这篇文章中，我将对我们团队的统计工作进行总结和回顾。
首先，我们团队在过去几个月里完成了大量的数据收集和整理工作。
我们从各个渠道收集了大量的数据，包括客户信息、销售数据、市场趋势等等。
通过对这些数据的整理和分析，我们得以更清晰地了解我们的客户群体和市场状况，为我们的业务决策提供了有力的支持。
其次，我们团队在统计分析方面也取得了一些重要的进展。
我们利用各种统计方法和工具对数据进行分析，包括描述性统计、回归分析、时间序列分析等等。
通过这些分析，我们能够发现一些隐藏在数据背后的规律和趋势，为我们的业务发展提供了重要的参考。
然而，我们也面临着一些挑战。
在数据收集和整理的过程中，我们发现了一些数据质量不高的问题，包括数据缺失、错误数据等等。
这给我们的统计工作带来了一些困难，需要我们花费更多的时间和精力来进行数据清洗和修复。
此外，我们在统计分析的过程中也遇到了一些技术难题，需要我们不断地学习和提升自己的统计分析能力。
总的来说，我们团队在统计工作方面取得了一些显著的成就，但也面临着一些挑战。
我们将继续努力，不断提升自己的统计分析能力，为我们的业务发展提供更有力的支持。
希望在未来的工作中，我们能够取得更好的成绩，为团队的发展做出更大的贡献。
产值统计工作的经验小结
产值统计工作的经验小结在企业管理和经济发展中，产值统计是一项重要的工作，它可以帮助企业了解自身的生产情况和经济发展水平。
在过去的工作中，我积累了一些关于产值统计的经验，以下是我对这方面工作的一些总结和思考。
产值统计工作需要准确的数据和信息支持。
在进行产值统计时，我们需要收集和整理各个环节的生产数据，包括原材料采购、生产过程中的产出数据以及最终产品的销售情况等。
这些数据的准确性对于产值统计的结果至关重要，因此，在收集数据时要保证数据的真实性和完整性。
产值统计需要考虑到不同产业和企业的特点。
不同行业和企业的生产过程和经营模式各不相同，因此，在进行产值统计时，需要充分了解行业和企业的特点，选择适合的统计方法和指标。
比如，在制造业中，可以采用产量和产值的统计指标，而在服务业中，可以采用营业额和利润的统计指标。
产值统计要考虑到时间和空间的因素。
产值统计通常是按照一定的时间周期进行的，比如按年度、季度或月度进行统计。
同时，产值统计还需要考虑到空间因素，比如不同地区或不同部门的产值情况。
因此，在进行产值统计时，要合理选择统计时间和统计范围，以确保统计结果的准确性和可比性。
产值统计还需要考虑到产值的来源和构成。
产值可以分为直接产值和间接产值，直接产值是指企业自身生产的产品或提供的服务所创造的价值，而间接产值是指企业的生产活动对其他企业和行业产生的影响所创造的价值。
在进行产值统计时，要对直接产值和间接产值进行分析和统计，以全面了解企业的产值贡献。
产值统计需要进行分析和解读。
产值统计的结果并不仅仅是一组数字，更重要的是对这些数据进行分析和解读，帮助企业了解自身的生产情况和经济发展水平。
通过对产值统计结果的分析，可以发现生产过程中存在的问题和瓶颈，并采取相应的措施进行改进，提高产值和经济效益。
产值统计是一项重要的工作，它可以帮助企业了解自身的生产情况和经济发展水平。
在进行产值统计时，需要准确的数据和信息支持，考虑到不同产业和企业的特点，同时要考虑到时间和空间的因素，分析和解读产值统计结果。
统计员个人工作总结8篇
统计员个人工作总结8篇统计员个人工作总结 1时光荏苒，很快就要过去了，回首过去一年来的统计工作，内心不禁感慨万千，在领导和全体同志的关怀、帮助、支持下，紧紧围绕中心工作，充分发挥岗位职能，不断改进工作方法，提高工作效率，以“服从领导、团结同志、认真学习、扎实工作”为准则，始终坚持高标准、严要求，工作上有了进步，总结过去、取长补短、挖掘潜力，为明年的工作做好充分的准备和规划。
一、一年来的工作表现(一)仔细认真，提高自身素质。
为做好统计工作，我坚持严格要求自己，统计工作最大地要求就是“仔细认真”，因此，我正确认识自身的工作价值，提高自己的耐心，增强自己的细心，时刻提醒自己，要以高效率，高质量的报表数据上报给各位领导。
同时细心学习他人长处，改掉自己不足，并虚心向领导、同事请教，在不断学习和探索中使自己有所提高。
(二)严于律已，不断加强作风建设。
一年来我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实脚踏实地埋头苦干上。
在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守公司各项规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作;坚持做到不利于公司形象的事不做，不利于公司形象的话不说，积极维护公司的良好形象。
(三)强化后勤处室职能，做好服务工作。
对办公室费用方面，继续发扬以必需品为前提，节省处室费用消耗，保证各种办公必需用品齐全，确保领导与同事对办公用品的需求。
在这一年里，我积极配合做好后勤工作，与同事心往一处想，劲往一处使，不会计较干得多，干得少，只希望把工作圆满完成。
二、工作中的不足与今后的努力方向一年来的工作虽然取得了一定的进步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定认真总结经验，克服不足，努力把工作做得更好。
(一)仔细认真，克服浮躁心理。
面对枯燥的数字统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。
定量资料统计学方法小结
定量资料统计学方法小结定量资料统计学方法是指通过收集、整理和分析数值型数据，以揭示数据之间的关系和趋势的统计学方法。
它是一种科学的数据分析方式，被广泛应用于各行各业的数据研究中。
本篇文章主要介绍定量资料统计学方法的基本概念和常用的统计学方法。
一、数据收集和整理在进行定量资料统计学方法之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以通过调查问卷、实地观察、实验设计等方式获得。
然后将数据按照一定的规则进行整理和分类，以方便进一步的分析。
二、统计描述与总结在数据收集和整理完成后，需要对数据进行统计描述和总结。
常见的统计描述方法包括：测量指标（均值、中位数、众数、标准差、方差等）、统计图表（直方图、折线图、饼图等）和描述性统计分析（频数分布表、概率分布函数等）。
通过这些统计描述方法，可以客观地揭示数据的集中趋势、离散程度以及分布情况。
三、推断统计学方法推断统计学方法是指通过样本数据对总体进行推断的统计学方法。
常见的推断统计学方法有假设检验和置信区间估计。
1.假设检验：假设检验是指通过设立一个或多个关于总体参数的假设，然后使用样本数据来确定是否拒绝或接受这些假设。
它可以用来检验总体均值的差异、总体比例的差异等。
2.置信区间估计：置信区间估计是指通过样本数据对总体参数进行估计的方法。
它给出了总体参数估计的一个区间，该区间是基于样本数据和置信水平得出的，可以用来估计总体均值、总体比例等。
四、回归分析回归分析是一种用于分析变量之间关系的方法。
它可以用来探索变量之间的关系，预测未来的值，以及解释变量之间的因果关系。
常见的回归分析方法有简单线性回归分析和多元线性回归分析。
1.简单线性回归分析：简单线性回归分析是指通过一个自变量和一个因变量之间的关系来建立回归模型，并对模型进行拟合和预测。
它可以用来确定自变量对因变量的影响程度以及建立预测模型。
2.多元线性回归分析：多元线性回归分析是指通过多个自变量和一个因变量之间的关系来建立回归模型，并对模型进行拟合和预测。
《概率论与数理统计》第一章知识小结
附加知识： 排列组合知识小结： 一、计数原理1.加法原理：分类计数。
2.乘法原理：分步计数。
二、排列组合1.排列数（与顺序有关）：)(),1()2)(1(n m m n n n n A m n ≤+---= !n A nn =，n A A n n==10,1 如：25203456757=⨯⨯⨯⨯=A ，12012345!5=⨯⨯⨯⨯= 2.组合数(与顺序无关)：!m A C mn m n=，mn n m n C C -=如：3512344567!44747=⨯⨯⨯⨯⨯⨯==A C ，2112672757757=⨯⨯===-C C C3.例题：（1）从1，2，3，4，5这五个数字中，任取3个数字，组成一个没有重复的3位数，共有___6034535=⨯⨯=A ____种取法。
（2）从0，1，2，3，4这五个数字中，任取3个数字，组成一个没有重复的3位数，共有___483442414=⨯⨯=A A ____种取法。
（3）有5名同学照毕业照，共有__1201234555=⨯⨯⨯⨯=A _种排法。
（4）有5名同学照毕业照，其中有两人要排在一起，那么共有_48)1234()12(4422=⨯⨯⨯⨯⨯=A A ___种排法。
（5）袋子里有8个球，从中任意取出3个，共有___38C ____种取法。
（6）袋子里有8个球，5个白球，3个红球。
从中任意取出3个，取到2个白球1个红球的方法有___1325C C ____种。
3887656321C ⨯⨯==⨯⨯第一章、基础知识小结一、随机事件的关系与运算 1.事件的包含设A ，B 为两个事件，若A 发生必然导致B 发生，则称事件B 包含于A ，记作B A ⊂。
2.和事件事件“A,B 中至少有一个发生”为事件A 与B 的和事件，记作B A 或B A +。
性质：（1）B A B B A A ⊂⊂, ；（2）若B A ⊂，则B B A =3.积事件：事件A,B 同时发生，为事件A 与事件B 的积事件，记作B A 或AB 。
如何在团队中统计日报及写工作小结
如何在团队中统计日报及写工作小结
在一个团队中，每个成员都需要进行日常的工作，并且在团队中分享自己的进展情况。
这些进展情况包括：完成的工作，解决的问题，已花费的时间和预计剩余的时间等等。
团队需要每天统计日报并撰写工作小结，以便更好地了解团队成员的工作情况、找出问题并协调工作。
以下是一些方法，你可以在团队中实现日报的收集和工作小结的撰写。
1.明确日报统计的时间点
制定一个固定的日报统计时间点，让每个成员知道何时需要提交并汇总日报。
例如，每天早上九点之前收集好日报并撰写工作小结。
2.设计一份统计日报的表格
创建一份简单易懂，具有完整信息的表格，以便成员填写。
表格的内容应涵盖工作内容、完成情况、解决问题的方法和时间、预期时间、待解决问题等。
3.注重数据处理
团队领导需要负责将每个成员的日报和工作小结汇总，然后通过数据处理工具（如 Microsoft Excel）进行分析。
这有助于快速发现与解决问题，及时了解团队成员的工作状态和工作进度。
4.提供及时反馈
团队领导需要及时为团队成员提供反馈，以便他们及时解决问题，修改工作计划，并对未来的工作进程做出更好的规划。
5.加强沟通与交流
要使日报和工作小结收集策略起效，在团队中加强沟通和交流至关重要。
团队成员间的沟通和交流应始终保持顺畅，并在问题解决后做出总结和反思，以便更好地改进工作流程。
总之，在团队中实现日报统计和工作小结撰写，其关键在于：清晰的信息表格、及时的汇总与反馈、有效的数据处理和沟通与协作。
这种方法可以帮助团队领导更好地规划和分配工作，更高效地解决问题，从而实现团队的目标。
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统计方法小结
完全随机分组设计的资料
一、两组或多组计量资料的比较
1.两组资料：
1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
(1)若方差齐性，则作成组t检验
(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验
2.多组资料：
1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。
如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
二、分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料：
(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；
(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。
2. 四格表资料
1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2
2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验
3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验
3. 2×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2
(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验
4. R×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量，
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2
(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验
三、Poisson分布资料
1.单样本资料与总体比较：
1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时：用正态近似的U检验。
2.两个样本比较：用正态近似的U检验。
配对设计或随机区组设计
四、两组或多组计量资料的比较
1.两组资料：
1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对t检验
2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验
2.多组资料：
1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作Fredman的统计检验。
如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
五、分类资料的统计分析
1.四格表资料
1)b+c>40，则用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验
2)b+c￡40，则用二项分布确切概率法检验
2.C×C表资料：
1)配对比较：用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验
2)一致性问题（Agreement）：用Kap检验
变量之间的关联性分析
六、两个变量之间的关联性分析
1.两个变量均为连续型变量
1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析
2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析
2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
七、回归分析
1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，则直线回归（单个自变量的线性回归，称为简单回归），否则应作适当的变换，使其满足上述条件。
2.多重线性回归：应变量（Y）为连续型变量（即计量资料），自变量（X1，X2，…，X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
如果回归分析中的残差服
从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，可以作多重线性回归。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
3.二分类的Logistic回归：应变量为二分类变量，自变量（X1，X2，…，X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对的情况：用非条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2)配对的情况：用条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
4.有序多分类有序的Logistic回归：应变量为有序多分类变量，自变量（X1，X2，…，X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
5.无序多分类有序的Logistic回归：应变量为无序多分类变量，自变量（X1，X2，…，X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
八、生存分析资：要求资料记录结局和结局发生的时间（如；死亡和死亡发生的时间）
1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
2.大样本时，可以寿命表方法估计
3.单因素可以用Log－rank比较两条或多条生存曲线
4.多个因素时，可以作多重的Cox回归
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用。