商务统计学最新版重点名词解释
商务统计知识点总结
商务统计知识点总结一、数据的搜集和整理商务统计的第一步是对数据进行搜集和整理。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可以用数字来表示的数据，比如销售额、利润等。
定性数据是指无法用数字来表示的数据，比如产品质量、客户满意度等。
在搜集和整理数据时，需要注意数据的来源、准确性和完整性等问题。
为了保证数据的准确性，可以采用抽样调查的方法，通过对部分样本进行调查，来推断整体的情况。
二、数据的分析和解释数据的分析和解释是商务统计的核心内容。
在数据分析中，需要使用一些统计方法，比如平均值、标准差、相关系数等，来对数据进行量化描述。
此外，还可以使用图表来对数据进行可视化呈现，比如柱状图、折线图等。
通过数据的分析和解释，可以得出一些结论，帮助商务决策者做出正确的决策。
三、市场分析市场分析是商务统计中的一个重要内容。
通过对市场规模、市场结构、市场需求等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解市场的潜在机会和威胁，从而做出正确的市场分析和预测。
四、产品分析产品分析是商务统计中的另一个重要内容。
通过对产品销售额、销售成本、产品质量等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解产品的市场表现和竞争力，从而做出正确的产品决策。
五、客户分析客户分析是商务统计中的一个重要内容。
通过对客户购买习惯、购买偏好、客户满意度等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解客户的需求和反馈，从而做出正确的市场营销决策。
六、风险分析风险分析是商务统计中的一个重要内容。
通过对市场风险、产品风险、经营风险等方面的数据进行统计分析，可以帮助企业了解风险的大小和影响，从而做出正确的风险管理决策。
七、决策分析决策分析是商务统计中的最终目的。
通过对上述各种数据进行统计分析，可以帮助企业决策者做出正确的商务决策，比如产品定价、市场拓展、营销策略等。
总之，商务统计是一门非常重要的学科，它通过对数据的搜集、整理和分析，帮助企业了解市场、产品和客户等方面的情况，从而做出正确的商务决策。
商务统计学第二章
统简
普整
计单
报随
表机
查群
典 分
等
型
调
查 层
距
抽样调查(sampling survey)
1.简单随机抽样又叫做纯随机抽样，是指从总体N个单位中 抽取n个单位组成的样本，保证每一个单位被抽到的可能性完 全相等的一种抽样方法。
简单随机样本的抽取可以有多种具体办法，抽签、摸球都 是基本的做法。
抽样调查(sampling survey)
Sampling
Survey
抽样调查(sampling survey)
1.样本单位是按随机原则抽取的 2.目的是用样本数据推断总体的数量特征 3.误差是不可避免的，但可以计算和控制
具有经济性、时效性强、适 应面广、准确性高等特点。
☺ ☺
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总体
随机样本
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抽样调查(sampling survey) 抽样调查
商务统计学
第二章
全面调查
1. 普查 2. 统计报表
全面调查
全面调查是指凡属于调查对象的所有单位都逐一接受 调查，具体方式有普查、统计报表等；非全面调查则是仅 就调查对象中的部分单位进行调查，常见方式有抽样调查、 典型调查和重点调查等。
普查(census)
普查是为了某种特定的目的而专门组织的一次性或周期性的 全面调查，用以搜集重要国情国力和资源状况的全面资料，为政 府制定规划、方针政策提供依据。
4. 等距抽样（机械抽样、系统抽样）： 将总体各单位按某一标志排队， 按一定的间隔抽取样本单位。
排队： 无标志排队：如对人按姓氏笔划排队； 有标志排队：如调查收入时，按收入水平排队。
第1个样本的位置： 无标志排队：在第一间隔内抽取； 有标志排队：从第一间隔内中间位置抽取。
商务统计章节知识点总结
商务统计章节知识点总结第一章：统计学基础概念1.1 统计学的概念和作用统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，通过统计学的方法可以对数据进行分析和推断，以便做出科学决策。
在商务领域，统计学可以帮助企业分析市场、预测销售和制定营销策略。
1.2 统计学的基本原理统计学的基本原理包括总体和样本、变量、数据类型、测度尺度等内容。
理解这些基本原理对于进行商务统计分析非常重要。
1.3 统计学的应用范围统计学在商务领域有广泛的应用，包括市场调研、销售预测、风险评估、财务分析等方面。
第二章：数据类型和数据收集2.1 数据的类型数据可以分为定量数据和定性数据，定量数据可以进一步分为禺式数据和顺序数据，定性数据可以进一步分为名义数据和区间数据。
理解不同类型的数据对于选择合适的统计分析方法非常重要。
2.2 数据的收集方法数据的收集方法包括问卷调查、访谈、实地观察、记录和外部数据收集等。
在商务统计分析中，选择合适的数据收集方法对于数据的质量至关重要。
第三章：统计描述与概率分布3.1 描述统计描述统计是对数据进行整理、描述、总结和展示的过程，包括中心位置测度、离散程度测度、分布形态测度等内容。
在商务统计分析中，描述统计可以帮助我们了解数据的特征和规律。
3.2 概率分布概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率，包括离散型概率分布和连续型概率分布。
在商务统计分析中，概率分布可以帮助我们理解不同变量之间的关系和规律。
第四章：抽样与估计4.1 抽样方法抽样是指从总体中选取样本的过程，常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
在商务统计分析中，选择合适的抽样方法对于大规模数据的分析非常重要。
4.2 估计估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程，包括点估计和区间估计两种方法。
在商务统计分析中，通过估计可以得到总体参数的近似值，用于制定决策和预测。
第五章：假设检验与单因素方差分析5.1 假设检验假设检验是用来检验统计结论的正确性的方法，包括参数假设检验和非参数假设检验两种方法。
商务统计学-常用词汇整理表
商务统计学词汇表Chapter 1Categorical variables 分类变量Continuous variables 连续变量Data 数据Descriptive statistics 描述统计学Discrete variables 离散变量Focus group焦点小组方法，小组访谈法，焦点讨论方法Inferential statistics 推断统计学Numerical variables 数值变量Operational definition 运算定义Parameter 参数Population 总体Primary sources 原始（数据）来源Sample 抽样、样本secondary sources 二手（数据）来源statistic 统计量statistics 统计学、统计数据statistical packages 统计（软件）包variables 变量Chapter 2Bar chart 柱形图、条形图Cells 单元、元素Chartjunk 图表垃圾Class boundaries 组限Class grouping 分组Class midpoint 组中值Contingency table 列联表Cross-classification table 交叉分类表Cumulative percentage distribution累计百分比分布Cumulative percentage polygon累计百分比多边形图Frequency distribution 频数分布Histogram 直方图Ogive (cumulative percentage polygon)卵形图、累积曲线图Ordered array 有序的数列Pareto diagram 帕累托图Pareto principle 帕累托准则percentage distribution 百分比分布percentage polygon 百分比多边形图pie chart 饼图、圆形图range 全距relative frequency distribution相对频数分布scatter diagram 散点图stem-and-leaf display 茎叶图summary table 汇总表time-series plot 时间数列图width of class interval 组距Chapter 3Arithmetic mean 算术均值Box-and-whisker plot 箱线图Central tendency 集中趋势Chebyshev rule 切比雪夫法则Coefficient of correlation 相关系数Coefficient of variation 变异系数Covariance 协方差Dispersion 离散离差Empirical rule 经验法则Extreme value 极端值Five-number summary 五数（值）概括法Geometric mean 几何平均Interquartile range （IQR）四分间距、内距Left-skewed 左偏Mean 均值Median 中位数Midspread 中间离散、中间离差Mode 众数Outlier 异常值Population mean 总体均值Population standard deviatio总体标准差Population variance 总体方差Q1:first quartile 下四分位数Q3：third quartile 上四分位数Quartile 四分位数Range 全距Resistant measures 抗性测度值Right-skewed 右偏Sample coefficient of correlation样本相关系数Shape (分布)形状Skewed 偏斜（度）Spread 离散（分布）Standard deviation 标准差Sum of squares 平方和Symmetrical 对称的Variance 方差Variation 变异Z scores 标准分数Chapter 4A priori classical probability先验古典概率Bayes’theorem 贝叶斯定理Certain event 必然事件Collectively exhaustive 完备穷尽Combination 组合Complement of event 事件的补A’Conditional probability 条件概率Contingency table 列联表Decision tree 决策树Empirical classical probability经验古典概率Event 事件General addition rule 一般加法法则General multiplication rule一般乘法法则Impossible event 不可能事件Intersection of event 事件的交Joint event 联合事件Joint probability 联合概率Marginal probability 边际概率Multiplication rule for independent events 独立事件的乘法法则Mutually exclusive 互斥Permutation 排列Sample space 样本空间Simple event 简单事件Statistical independence 统计独立性Subjective probability 主观概率Table of cross-classifications交叉分类表Union 联合Venn diagram 韦恩图Chapter 5Area of opportunity 机会域Binomial probability distribution二项概率分布Expected value of a discrete random variable 离散随机变量的期望值Mathematical model 数学模型Poisson distribution 泊松分布Probability distribution for a discrete random variable离散随机变量的概率分布Rule of combination 组合定律Standard deviation of a discrete random variable 离散随机变量的标准差Chapter 6Continuous probability density function连续概率密度函数Cumulative standardized normal distribution 累积标准正态分布Normal distribution 正态分布Normal probability density function正态概率密度函数Normal probability plot 正态概率图Quantile-quantile plotQ-Q图，分位数图Standardized normal random variable标准正态随机变量Transformation formula 转换公式Chapter7Central Limit Theorem 中心极限定理Clusters 群Cluster sampling 整群抽样Convenience sampling 方便抽样、便利抽样Coverage error 涵盖误差Frame 抽样框Judgement sample 判断抽样（样本）Measurememnt error 测量误差Nonprobability sample 非概率抽样Nonreponse error 无回答误差Probability sample 概率抽样Sampling distribution 抽样分布Sampling distribution of the sample mean样本均值的抽样分布Sampling distribution of the sample proportion 样本比例的抽样分布Sampling error 抽样误差Sampling with replacement 重置抽样Sampling without replacement 不重置抽样Selection bias 选择偏差Simple random sample 简单随机抽样Standard error of the mean均值的标准误差nxσσ= Standard error of the proportion比例的标准误差np)1(ππσ-=Strata 层 Stratified sample 分层抽样、分类抽样 Systematic sample 系统抽样 Table of random numbers 随机数表 Unbiased 无偏的 Chapter 8Confidence interval estimat置信区间估计Critical value 临界值 Degrees of freedom 自由度 Level of confidence 置信水平 Point estimate 点估计 Sampling error 抽样误差 Chapter9Level of significance α 显著性水平 Alternative hypothesis 备择假设 Confidence coefficient 置信系数 Confidence level 置信水平 Data snooping 数据探测法 Directional test方向性检验（左或右单侧检验）Hypothesis testing 假设检验 Null hypothesis 原假设 One-tail test 单尾检验、单侧检验 P-value P 值 Power of a statistical test统计检验功效Randomization 随机性、随机选择 Region of nonrejection 非拒绝域 Region of rejection 拒绝域 Test statistic t 检验统计量 Two-tail test 双尾检验、双侧检验 Type Ⅰerror 第一类错误 Type Ⅱerror 第二类错误 Chapter 10 (第五版的10、11章)Among-group variation 组间方差 Analysis of variance (ANOVA)方差分析 Critical range 临界区域 F distribution F 分布 f-test statistic for testing the equality of two variances两个方差相等的F 检验 Factor 因素grand mean X 总平均数 homogeneity of variance 方差齐性 Levene test 方差齐性检验 Matched 匹配 Paired 配对 Mean square 均方 MSA 组间均方差 MST 总均方差 MSW 组内均方差 Multiple comparisons 多重比较 One-way ANOVA 单因素方差分析 Paired t test for the mean difference in related populations有关总体均值之差的配对t 检验Pooled-variance t test 合并方差的t 检验 Post hoc 验后比较 Random error 随机误差 Randomness and independence随机性和独立性Repeated measurements 重复测量 Robust test 稳健性检验 Separate-variance t test分离方差的t 检验Studentized range distribution学生（氏）全距或极差分布Sum of squares among groups （SSA ）组间平方和Sum of squares total(SST) 总平方和 Sum of squares within groups (SSW)组内平方和Tatal variation 总方差 Treatment effect 处理效应 Tukey-Kramer multiple comparison procedureTukey-Kramer 多重比较方法 Within-group variation 组内方差 Chapter 11 （第五版的12章）Assumptions of regression 回归假设 Autocorrelation 自相关 Coefficient of determination 决定系数 Confidence interval estimate for the mean response因变量（响应变量）均值的置信区间估计 Confidence interval estimate for the slope 斜率的置信区间估计Correlation coefficient 相关系数Dependent variable 因变量Durbin-Watson statistic D-W统计量Error sum of squares (SSE)随机误差平方和Equal variance 等方差Explained variation 可解释的变差Explanatory 解释变量Homoscedasticity 同方差性，方差齐性Independence of errors随机误差的独立性Least-squares method 最小平方法Linearity 线性Normality 正态性Prediction interval for an individual response Y因变量Y个别值的预测区间Prediction line 预测线Regression line 回归线Regression analysis 回归分析Regression coefficient 回归系数Regression sum of squares(SSR)回归平方和Residual analysis 残差分析Response variable 因变量Scatter diagram 散点图Simple linear regression简单（一元）线性回归Slope 斜率Standard error of the estimate估计标准误差Y intercept 因变量Y的截距Unexplained variation不可解释的方差Chapter 12 (第五版13章)Adjusted r2修正的决定系数Coefficient of multiple determination多重决定系数Cross-product term 交叉乘积项Dummy variables 虚拟变量Interaction term 交叉项Multiple regression models多元回归模型Net regression coefficient净回归系数，偏回归系数Overall F test总体（回归方程）的F检验Quadratic regression model二次回归模型。
商务统计学知识要点
商务统计学知识要点
一、统计资料。
指通过统计工作取得的、用来反映社会经济现象的数据资料的总称。
统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料，一般反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。
也称统计信息，是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。
包括刚刚调查取得的原始资料和经过一定程度整理、加工的次级资料，其形式有：统计表、统计图、统计年鉴、统计公报、统计报告和其他有关统计信息的载体。
二、统计科学。
也称统计学，是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系。
指研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政客用来研究参考。
商务统计考试重点
【商务统计题型】英译汉10×2' 汉译英10×2' 名词解释10×2' 计算40'——概率、区间估计、假设检验、方差分析、简单线性回归1.离散变量Discrete variables produce numerical responses that arise from a counting process.离散变量产生数值反应,引起计数过程。
2.连续型变量Continuous variables produce numerical responses that arise from a measuring process.连续变量产生数值反应,产生于一个测量过程。
3.统计量A Statistics is a numerical measure that describes a characteristic of a sample.一个统计是一个数值,描述了一个特性的一个示例。
4.参数A parameter is a numerical measure that describes a characteristic of a population.一个参数是一个数值,它描述了一个人口的特点。
5.总体A population consists of all of the members of a group about which you want to draw a conclusion.一个人口包含所有的组的成员哪些你想得出一个结论。
6.样本A sample is the portion of the population selected for analysis.一个示例是一部分人选择进行分析。
7.方差(见29标准差的解释)Variance8.变量Variables are characteristics of items or individuals.变量是特征的物品或个人。
商务统计缩印
0 和 1 两个不同数值的离散型变量。 通常记变量值 1 出现的概率为 p， 变量值 0 出现的概率为 q=1-p 15. 正态分布：是统计分析推断中 最常见的一种连续随机变量概率 分布模型，其概率密度函数的图形， 像摆在平面直角坐标系内的一座 钟，所以正态分布也称为钟形分布。 正态分布的概率密度函数中的两 个参数������和σ2 对于其分布密度曲线 的位置和形状有着重要的决定作 用，其中参数μ决定了正态分布概 率密度区现在横轴上的位置，称为 位置参数； 而参数σ 则决定了正态 分布概率密度曲线的胖瘦高矮，称 为尺度参数。如果随机变量 x 服从 正态分布，则就可记为是 x∼N （μ，σ ）. 16. 数学期望：随机变量的数学期 望就是根据随机变量的理论概率 分布所计算的算术平均数，是理论 上的算术平均数。 17. 极差：又称全距，是观测变量 的最大取值与最小取值之间的离 差，也就是观测变量的最大观测值 与最小观测值之间的区间跨度。 18. 中位数：中位数是在按观测变 量值的大小顺序排列所形成的变 量值数列中点位置上的变量值。 19. 标准差：标准差是随机变量各 个取值偏差平方的平均数的算术 平方根，是最常用的反应随机变量 分布离散程度的指标。 20. 相关系数：相关系数是两个随 机变量的协方差对其两标准差之 积的比率，是专门用来测定两个随 机变量线性相关方向和密切程度 的相对指标。 21. 估计量：集中了样本中有关总 体参数的样本指标称为统计量，可 用来估计总体指标的数值。这种用 来估计总体指标数值的统计量就 成为该总体指标的估计量，该估计 量的数值就称为该总体指标的估 计值。 22. 标准误：样本估计量的标准差 通常称为该估计量的标准误差，简 称标准误。标准误是衡量样本估计 量抽样估计误差大小的尺度。 23. 稳健估计量：所谓稳健估计量
商务与经济统计关键术语与重要公式
关键术语统计学(Statistics)收收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。
数据( Data)收被收集、分析和解释的事实与数字。
数据集(Data set)一特定研究中所有收集的数据。
个体( Elements )从中收集数据的实体。
变量( Variable)个体的某种令人感兴趣的属性。
观测值( Observation )为单个个体获取的度量集。
品质数据(Qualitative data)为一个体的性质提供标记或名称的数据。
品质数据可能是非数值或数值型的。
品质变量(Qualitative variable)有关品质数据的变量。
数量数据(Quantitative data)表明某事多少的数据。
数量数据总是数值型的。
数量变量(Quantitative variable)有关数量数据的变量。
截面数据(Cross-sectional data)在同时或近似相同时点收集的数据。
时间序列数据( Time series data)在几个连续期间收集的数据。
描述统计学(Descriptive statistics)用于汇总数据的表、图和数值方法。
总体(Population )一特定研究中所有感兴趣个体的集合。
样本( Sample )总体的一个子集。
统计推断(Statistical inference)利用从一个样本获得的数据对总体性质进行估计或假设检验的过程。
频数分布(Frequency distribution) 对一数据集的表格汇总法，显示若干无重叠组别中每一组的项目频数（或个数）。
相对频数分布(Relative frequency distribution) 一数据集的表格汇总法，显示在若干无重叠组别中每一组的项目总数的相对频数，即分数或比例。
百分数频数分布(Percent frequency distribution) 一数据集的表格汇总法，显示几个无重叠组别中每一组的项目总数的百分率。
条形图(Bar graph) 一种图形方法，描述在品质数据的频数分布、相对频数据分布或百分数频数分布中表示的信息。
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1. standard error of the mean
The value of the standard deviation of all possible sample means, called the standard error of the mean , expresses how the sample mean varies from sample to sample. n x /σσ=
2.Population
A population consists of all of the members of a group about which you want to draw a conclusion.
3.Parameter
A parameter is a numerical measure that describes a characteristic of a population.
4. Frequency distribution
A frequency distribution is a summary table in which the data are arranged into numerically ordered class groupings.
5.Range
The range is the simplest numerical descriptive measure of variation in a set of data.
smallest est l X X Range -=arg
6.conditional probability p 81
conditional probability refers to the probability of event A ,given information about the occurrence of another event B .
()()()
B P AandB P =B \A P 7. sampling with replacement
The sampling with replacement means that after you select an item, you return it to the frame where it has the same probability of being selected again.
8. Sampling distribution
To use the sample statistic to estimate the population parameter, you should examine every possible sample that could occur. A sampling distribution is the distribution of the results if you actually selected all possible samples.
18. Type Ⅰ error
A Type I error occurs if you reject the null hypothesis H 0 when it is true and should not be rejected.The probability of a Type I error occurring is α.
9. Type Ⅱ error
A Type 2 error occur s if you do not reject the null hypothesis H 0 when it is false and should be rejected.The probability of a Type 2 error occurring is β.
10. SSW
The within-group variation, usually called the Sum of squares within groups(SSW),measures the difference between each value and the mean of its own group and sums the squares of these differences over all groups.
11. Variables
Variables are characteristics of items or individuals.
12.Sample
A sample is the portion of the population selected for analysis.
13.Statistic
A Statistics is a numerical measure that describes a characteristic of a sample. 1 6. Coefficient of variation
The coefficient of variation,denoted by the symbol CV ,measures the scatter in the data relative to the mean.It is equal to the standard deviation divided by the mean, multiplied by 100％.
()
00100S/CV X = 19. SSR (可解释变量的总方差)
The Regression sum of squares(SSR) is equal to the sum of the squared differences between the predicted value of Y and Y , the mean value of Y .
20. Residual
The residual is equal to the difference between the observed value of i Y and the predicted value of i Y . i i Y -E i Y =
21.stratified sample
In stratified sample ,first subdivide the N items in the frame into separate subpopulations, or strata. A strata is defined by some common characteristic. Then select a simple random sample within each of the strata, and combine the results from the separate simple random samples.
22.one-tail test
When the entire rejection region is contained in one tail of the sampling distribution of the test statistic, the test is called a one-tail or directional test.
23.one-way ANOVA
The ANOVA is used to compare the means of more than two groups. When the groups are different levels of one factor, as is the case in this section, the ANOVA procedure used is referred to as a one-way ANOVA.
24.simple linear regression
Sample standard deviation is the square root of the sum of the squared differences around the mean divided by the sample size minus one.。