基础统计学
统计学基础
答：统计工作即统计实践，是对社会经济现象以及自然现象的总体数量进行搜集、整理和分析的活动过程，包括统计涉及、统计调查、统计整理、统计分析等环节。统计工作是统计一词最基本的含义，是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。
2、统计学研究对象的特点？
答：1)数量性 2）总体性 3）变异性 4）具体性
8. 抽样调查：是按随即原则从总体中选取以部分单位进行观察，用以推算总体数量的一种非全面调查。
9. 重点调查：是专门组织的一种非全面调查，它是对所要调查的全部单位选择一部分重点单位进行调查。
10、典型调查：是根据调查的任务目的，对所研究的现象总体进行初步分析的基础上，有意识的选择若干具有代表性的单位进行调查，借以认识事物发展变化的规律。（注意P30的典型调查要全面掌握）
二、 名词解释
1. 标志：是用来说明总体单位特征或属性的名称。
2. 变量：变量标志在总体单位之间的数量差异称为变量，是可变的数量标志的概念，变量所表现得具体数值称为变量值。
3. 不变标志：是在不同的总体单位之间不发生变化的标志。
4. 定性变量：变量的变化呈现一定的规律性，在一定程度上人们可以预知的变量称为定性变量，也称确定性变量。
54、指数体系：在统计中，若干个指数由经济上的相互联系以及数量上保持一定的对等关系而组成的整体，称为指数体系。
55、统计表：是指用纵横交叉的线条所绘制的用以表现统计资料的表格。
56、时点标志：是反映现象在某一时点（或瞬间）上所处状况的总量指标。
57、结构相对指标：是在总体分组的基础上，将总体划分为若干组成部分，以各部分的数值与总体指标数值对比而计算的比重或比率。
9、统计调查的要求是什么？
840统计学基础 -回复
840统计学基础-回复什么是统计学基础？统计学基础是指统计学的基本概念、原理和方法论。
统计学从数量数据中提取有关现象和问题的信息，并从这些信息中做出推断和预测。
它是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科，广泛应用于各个领域，包括社会科学、自然科学、经济学、医学等。
统计学基础包括以下重要内容：数据类型、数据汇总和描述、概率论、统计推断和假设检验。
一、数据类型数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是以数值形式表示的数据，可以进行计量和统计分析，如身高、年龄、体重等。
定性数据是不能进行计量和统计分析的数据，只能进行描述性分析，如性别、颜色、品种等。
二、数据汇总和描述数据汇总是将原始数据进行汇总和整理的过程。
常见的数据汇总方法包括频数分布表、频率分布表和累积频数分布表。
数据描述是通过图表和指标对数据进行总结和描述，常见的数据描述方法包括直方图、条形图、饼图、折线图、散点图、平均数、中位数、众数和标准差等。
三、概率论概率论是研究随机事件发生概率规律的数学理论。
概率可以从频率的角度解释为事件发生的可能性。
概率论有助于理解和解释随机事件的规律性，并为统计学的推断和假设检验提供了基础。
四、统计推断统计推断是根据样本数据推断总体数据的过程。
通过从总体中抽取样本数据，统计学家可以推断有关总体的特征和参数。
常用的统计推断方法包括估计和假设检验。
估计可以根据样本数据推断总体参数的值，包括点估计和区间估计。
假设检验可以根据样本数据判断总体假设的成立性。
五、假设检验假设检验是通过样本数据判断总体假设的成立性的统计方法。
假设检验分为参数检验和非参数检验。
参数检验是对总体参数进行假设检验，包括均值、比例和方差等；非参数检验是对总体分布进行假设检验，如两样本的独立性、相关性和配对性等。
统计学基础是统计学的基石，掌握统计学基础对于进行科学研究和数据分析是非常重要的。
通过了解和运用统计学基础，我们可以更好地理解数据，提取数据中的有用信息，并对数据做出合理的解释和推断。
统计学基础
什么是统计学 基本概念
学习目的
什么是统计学？ 理解统计学的一些基本概念，包括总体、
样本、变量、数据、参数与统计量等
第1节 什么是统计学
一、统计学的定义
统计学是用以收集数据、分析数据和由数据得出结 论的一组概念、原则和方法（ Gudmund R. Iversen， Mary Gergen ）。
统计学指是一种方法，用来设计实验、获得数据， 然后在这些数据基础上组织、概括、演示、分析、 解释和得出结论(Mario F.Triola,《初级统计学》) 。
统计是一门收集、分析、解释和提供数据的科学(韦 伯斯特国际辞典第3版)。
统计学是：“关于收集和分析数据的科 学与艺术（art）”（不列颠百科全书）。
Statistics is the science and art, which studies how to collect, organize, analyze and interpret data reflecting social, economic and management problems, and makes statistical inference on the research objectives .
总体
结果发现，对总体进行分析
样本
统计推断
一、总体、总体单位和样本
总体（population） the set of all items of interest in a statistical problem 总体包含所研究的全部个体（或数据）的集合 ； 统计意义上的总体，通常不是一群人或一些物品的
统计学是一门关于使用科学方法收集、 整理、汇总、描述和分析数据资料，并 在此基础上进行推断和决策的科学（ M. R. 斯皮格尔，L. J. 斯蒂芬斯）。
统计学基础知识要点
统计学基础知识要点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是许多学科和领域中必不可少的工具。
在本文中，将介绍统计学的基础知识要点，帮助读者理解统计学的基本概念和应用。
一、数据类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是以数值表示的，可进行数值计算和比较的数据，如身高、体重等；定性数据则是描述个体特征的非数值数据，如性别、颜色等。
了解数据类型对于选择合适的统计方法非常重要。
二、测量尺度测量尺度指的是衡量数据的方式，常见的测量尺度包括名义尺度、序数尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度仅用于分类，如性别；序数尺度可以排序，但没有固定的数值差异，如教育程度；区间尺度具有固定的数值差异，但没有绝对零点，如温度；比率尺度具有固定的数值差异和绝对零点，如年龄。
三、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法。
其中常见的统计量包括平均数、中位数、众数和标准差等。
平均数是一组数据的算术平均值，中位数是将一组数据按大小顺序排列后的中间值，众数是数据中出现频率最高的值，标准差衡量数据的离散程度。
四、概率与概率分布概率是用来描述随机事件发生可能性的数值，常用的表示方法是百分比或小数。
概率分布是描述随机变量可能取得各个值的概率的函数或表格。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布和泊松分布等。
五、参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据来估计总体特征的方法，常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断来对总体假设进行验证的方法，常用的假设检验方法包括t检验和卡方检验等。
六、相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来描述变量之间的相关程度。
回归分析是一种用于预测和解释因果关系的统计方法，可以建立变量之间的数学模型。
七、抽样与调查抽样是从总体中选择出样本的过程，通过对样本进行研究得出对总体的结论。
调查是一种常用的数据收集方法，可以通过问卷调查、访谈等方式获取数据。
数学中的统计学基础
数学中的统计学基础统计学是数学的一个重要分支，它对于人类社会的发展和科学研究起着至关重要的作用。
在数学领域，统计学为我们提供了一种分析和解释数据的方法，帮助我们理解世界的规律和趋势。
本文将介绍数学中的统计学基础，包括概率论和统计推断。
一、概率论概率论是统计学的基础，它研究的是随机事件的规律性和可预测性。
在数学中，概率论通过概念、公理和定理来描述和计算随机事件发生的可能性。
概率的基本概念包括样本空间、事件和概率三个要素。
样本空间是指所有可能观察到的结果组成的集合。
事件是样本空间的子集，它表示可能发生的一组结果。
概率是对事件发生的可能性进行数值化的度量，它介于0与1之间，且满足公理化定义。
在概率论中，我们用概率分布函数来描述随机变量的不确定性。
常见的概率分布包括离散型分布（如伯努利分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、指数分布）。
二、统计推断统计推断是利用样本数据对总体参数进行估计和推断的方法。
它根据样本数据来推断总体的特征和规律，从而进行科学的决策和预测。
统计推断包括参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值，常用的估计方法有最大似然估计和区间估计。
假设检验是通过对样本数据进行假设检验，来判断总体参数是否具有某种特征或某种关系。
在统计推断中，我们需要对样本数据进行统计分析。
常用的统计分析方法包括描述统计和推断统计。
描述统计主要用于对样本的分布和集中趋势进行描述，如均值、中位数和离散程度等。
推断统计则利用样本数据来推断总体的特征和规律，如总体均值、总体比例等。
总结一下，数学中的统计学基础主要包括概率论和统计推断。
概率论研究随机事件的规律性，通过概念、公理和定理来描述和计算随机事件的可能性。
统计推断则利用样本数据对总体参数进行估计和推断，以解析数据背后的规律和趋势。
概率论和统计推断的应用在各个领域都十分广泛，如经济学、社会学、医学等。
掌握这些基础知识是深入理解统计学以及实际问题分析与决策的关键。
统计学专业要学的课程
统计学专业要学的课程
统计学是一门涉及数据收集、分析和解释的学科，因此统计学
专业的课程通常涵盖了广泛的内容。
以下是统计学专业通常要学习
的一些课程：
1. 基础统计学，这包括概率论、数理统计学、统计推断等基础
理论课程，学生将学习统计学的基本原理和方法。
2. 数据分析，这些课程涵盖了数据收集、整理、分析和解释的
技术和工具，包括统计软件的使用、数据可视化和数据挖掘等内容。
3. 统计计算，学生将学习如何使用计算机来进行统计分析，包
括编程语言（如R、Python等）的使用和统计模拟方法等内容。
4. 实验设计，这些课程涵盖了如何设计和进行实验研究，包括
实验设计原理、实验数据分析等内容。
5. 应用统计学，学生将学习如何将统计学应用于不同领域，如
经济学、生物学、医学等，以解决实际问题。
6. 统计模型，这些课程涵盖了各种统计模型的理论和应用，如
线性模型、时间序列分析、多元统计分析等内容。
7. 统计案例分析，学生将学习如何分析真实世界的统计案例，
从中获取经验和技巧。
除了上述课程外，统计学专业还可能涉及到数学、计算机科学、经济学等相关领域的课程。
此外，一些统计学专业还可能要求学生
进行实习或独立研究，以获得实际经验和能力。
总的来说，统计学
专业的课程涵盖了统计学的理论和方法，数据分析技术以及其在实
际应用中的运用。
统计学理论基础知识(史上最全最完整)
统计学理论基础知识(史上最全最完整)统计学是一门关于收集、分析、解释和展示数据的学科。
它在许多领域中都发挥着重要作用，包括自然科学、社会科学、商业和医学等。
基本概念- 数据：统计学的研究对象，可以是数值、文字或图像等。
- 总体与样本：总体是我们想要研究的所有个体或事物，而样本是从总体中选择的一部分。
- 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。
- 频数与频率：频数是某个数值出现的次数，频率是频数与样本大小之比。
描述统计学- 中心趋势：用于衡量数据集中的位置，常用的统计量有平均数、中位数和众数。
- 变异程度：用于衡量数据集中的离散程度，常用的统计量有标准差、方差和四分位数。
- 数据分布：用于描述数据集中每个值的频率分布情况，常用的图表有直方图和箱线图。
推断统计学- 参数估计：通过样本统计量对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
- 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行推断性统计分析，包括设置原假设和备择假设，并进行显著性检验。
相关分析- 相关系数：用于衡量两个变量之间的关联程度，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
- 回归分析：用于建立变量之间的数学关系，常用的回归分析有线性回归和多元回归。
统计学软件- 常用统计软件：如SPSS、R、Excel等。
- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等。
这份文档提供了统计学的基础知识概述，包括基本概念、描述统计学、推断统计学、相关分析和统计学软件。
它将帮助读者理解统计学的核心概念和方法，为进一步探索统计学打下坚实的基础。
统计学基础知识
统计学基础知识统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
无论是在科学研究、经济管理、医学领域还是社会科学等领域，统计学都扮演着重要的角色。
本文将介绍统计学的基础知识，包括数据的类型、统计描述、概率与概率分布以及假设检验等内容。
一、数据的类型在统计学中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是用数值表示的，可以进行数学运算，如身高、体重等；而定性数据则是描述性的，通常用文字或符号表示，如性别、职业等。
了解数据的类型对于选择合适的统计方法非常重要。
二、统计描述统计描述是对数据进行概括和总结的过程。
其中最常见的统计描述指标包括均值、中位数、众数、标准差和方差等。
其中，均值是指所有观测值的平均值，中位数是将数据按大小排列后位于中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
标准差和方差是用来衡量数据的离散程度。
通过统计描述指标，我们可以更好地了解数据的分布和趋势。
三、概率与概率分布概率是统计学中一个重要的概念，它用来描述一个事件发生的可能性。
概率值介于0和1之间，0表示不可能事件，1表示必然事件。
概率分布则是对所有可能事件及其对应概率的描述。
常用的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。
正态分布是一种最为常见的连续性概率分布，它的特点是均值和标准差完全确定了分布的形状。
二项分布是一种离散性概率分布，用于描述在给定次数的独立重复试验中成功次数的概率。
泊松分布则是一种用于描述单位时间或单位空间内事件发生次数的概率分布。
了解概率与概率分布对于统计学分析和预测具有重要意义。
四、假设检验假设检验是统计学中常用的方法之一，用于通过对样本数据进行分析来对总体进行推断。
假设检验通常包括两类假设：零假设和备择假设。
零假设是一种关于总体参数的陈述，备择假设则是对零假设的否定。
通过对样本数据进行统计分析，我们可以进行假设检验来判断零假设是否成立。
常见的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。
《统计学基础》PPT课件1
任务二 统计学研究对象和作用
本节的重点： 统计研究对象及其特点 统计的作用
本节的难点： 统计研究对象的特点
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一、统计学的研究对象及其特点
（一）统计学的研究对象 社会经济统计学的研究对象，是社会经济现象
的总体的数量方面，即社会经济现象总体的数 量特征和数量关系。 就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表 明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和 效益等，揭示现象发展的本质规律。
概率论 （包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
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三、统计学与其他学科的关系
（三）统计学与数学的关系 数学是统计学的研究工具，统计研究要
运用大量的数学知识，研究理论统计学 的人需要较深的数学功底，使用统计方 法的人要具有良好的数学基础。统计学 与数学又有着本质的区别
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三、统计学与其他学科的关系
（四）统计学与数理统计学的关系 一方面，统计学的产生先于数理统计学，从一
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历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计（钮永建、林卓南于1903译）
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中级统计师考试统计学基础
中级统计师考试统计学基础
中级统计师考试的统计学基础主要包括以下几个方面：
1. 统计学基本概念：包括总体、样本、参数、统计量等基本概念的理解和运用。
2. 数据的收集与整理：了解不同类型的数据收集方法，能够对数据进行整理、清洗和排序，熟悉数据的表达形式。
3. 描述统计量：熟悉和掌握各种统计指标的计算方法，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。
4. 概率与随机变量：了解概率的基本概念和性质，熟悉常见的随机变量及其概率分布，如二项分布、正态分布、均匀分布等。
5. 统计推断：了解参数估计和假设检验的基本方法，包括点估计、区间估计、假设检验的原理和步骤，掌握常见的参数估计方法和检验方法。
6. 相关分析与回归分析：了解相关系数的计算与解释，掌握线性回归分析的基本原理和方法，包括最小二乘法估计、回归方程的解释等。
7. 抽样与抽样分布：了解简单随机抽样、复杂抽样和非概率抽样等抽样方法，熟悉样本分布和统计量的抽样分布，如t分布、F分布和卡方分布等。
8. 实证研究设计与数据分析：了解实证研究的基本设计方法，熟悉数据分析的基本步骤和方法，能够根据实际问题进行统计分析和解释结果。
以上是中级统计师考试统计学基础的主要内容，考生需要深入理解这些基本概念和方法，并能够灵活运用于实际问题的分析与解决。
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What is Meant by Statistics?
In common usage statistics refers to numerical information….. But in this course the term has a wider meaning….
❖ Statistics is the science of collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions.
Types of Statistics
❖ Inferential Statistics: The methods used to determine something about a population, based on a sample.
Types of Statistics
❖ Descriptive Statistics: Methods of organizing, summarizing, and presenting data in an informative way.
EXAMPLE 1: A Gallup poll found that 49% of the people in a survey knew the name of the first book of the Bible. The statistic 49 describes the number out of every 100 persons who knew the answer.
Types of Statistics
❖ Descriptive Statistics: Methods of organizing, summarizing, and presenting data in an informative way.
EXAMPLE 2: According Electric washing machine owners reported 9 problems per 100 machines during 2002. The statistic 9 describes the number of problems out of every 100 machines.
Who Uses Statistics?
❖ Statistical techniques are used extensively by managers in marketing, accounting, quality control, consumers, professional sports people, hospital administrators, educators, politicians, physicians, gamblers, etc...
Types of Statistics
❖ Descriptive Statistics: Methods of organizing, summarizing, and presenting data in an informative way.
EXAMPLE 3: The Canadian government reports that the population of Canada was 18,238,000 in 1961, 21,568,000 in 1971, 24,820,000 in 1981, 28,031,000 in 1991, and 31,050,700 in 2001. If we calculate percentage growth over the decades it is also descriptive statistics.
基础统计学
Chapter One
What is Statistics?
GOALS
When you have completed this chapter, you will be able to:
ONE Understand why we study statistics. TWO Explain what is meant by descriptive statistics and inferential statistics. THREE Distinguish between a qualitative variable and a quantitative variable. FOUR Distinguish between a discrete variable and a continuous variable. FIVE Distinguish among the nominal, ordinal, interval, and ratio levels of measurement. SIX Define the terms mutually exclusive and exhaustive.
This is why younger people pay more for insurance…
• Knowledge of statistical methods at least helps you understand why decisions are made
In future you will make decisions that involve data
Why study statistics?
• Numerical info is everywhere
But how do we know if conclusions reported are accurate?
• Statistical techniques are used to make decisions that affect our lives