统计学复习知识点
统计知识点及常见题型
统计知识点及常见题型2.1.1简单随机抽样1．总体和样本：在统计学中, 把研究对象的全体叫做总体．把每个研究对象叫做个体．把总体中个体的总数叫做总体容量．为了研究总体的有关性质，一般从总体中随机抽取一部分：，，，研究，我们称它为样本．其中个体的个数称为样本容量．2．简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的可能性相同（概率相等），样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
3．简单随机抽样常用的方法：（1）抽签法；⑵随机数表法；⑶计算机模拟法；⑷使用统计软件直接抽取。
在简单随机抽样的样本容量设计中，主要考虑：①总体变异情况；②允许误差范围；③概率保证程度。
4．抽签法:（1）给调查对象群体中的每一个对象编号；（2）准备抽签的工具，实施抽签（3）对样本中的每一个个体进行测量或调查例：请调查你所在的学校的学生做喜欢的体育活动情况。
5．随机数表法：例：利用随机数表在所在的班级中抽取10位同学参加某项活动。
2.1.2系统抽样1．系统抽样（等距抽样或机械抽样）：把总体的单位进行排序，再计算出抽样距离，然后按照这一固定的抽样距离抽取样本。
第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取。
K（抽样距离）=N（总体规模）/n（样本规模）前提条件：总体中个体的排列对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量相关的规则分布。
可以在调查允许的条件下，从不同的样本开始抽样，对比几次样本的特点。
如果有明显差别，说明样本在总体中的分布承某种循环性规律，且这种循环和抽样距离重合。
2．系统抽样，即等距抽样是实际中最为常用的抽样方法之一。
因为它对抽样框的要求较低，实施也比较简单。
更为重要的是，如果有某种与调查指标相关的辅助变量可供使用，总体单元按辅助变量的大小顺序排队的话，使用系统抽样可以大大提高估计精度。
统计学的知识点
统计学的知识点统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
它在各个领域都有着广泛的应用，从社会科学到自然科学，从商业决策到医学研究，都离不开统计学的支持。
接下来，让我们一起深入了解一些重要的统计学知识点。
一、数据的类型数据可以分为定性数据和定量数据两大类。
定性数据是描述事物性质或类别的数据，例如性别（男、女）、职业（教师、医生、工程师等）。
定量数据则是可以用数字来度量的数据，又进一步分为离散数据和连续数据。
离散数据只能取有限个或可数个值，比如班级里的学生人数；连续数据可以在某个区间内取任意值，例如身高、体重等。
二、数据收集方法常见的数据收集方法包括普查和抽样调查。
普查是对研究对象的全体进行调查，能得到全面、准确的信息，但往往成本高、耗时费力。
抽样调查则是从总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
简单随机抽样保证了每个个体被抽到的概率相等；分层抽样将总体按某些特征分成若干层，然后在各层中独立抽样；系统抽样则是按照一定的规律抽取样本。
三、数据的整理与展示收集到数据后，需要对其进行整理和展示，以便更直观地理解数据的分布和特征。
常用的图表有柱状图、折线图、饼图、直方图等。
柱状图用于比较不同类别之间的数据量；折线图适合展示数据随时间或其他顺序变量的变化趋势；饼图用于展示各部分在总体中所占的比例；直方图则能展示数据的分布情况。
四、集中趋势的度量描述数据集中趋势的统计量主要有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的总和除以数据的个数，它容易受到极端值的影响。
中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值，如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。
众数是数据中出现次数最多的数值。
五、离散程度的度量离散程度反映了数据的分散程度。
常见的度量指标有极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之间的差值，它只考虑了极端值。
方差是每个数据与平均数之差的平方的平均值，标准差则是方差的平方根。
统计学知识点
一、总论一、概念题1．统计总体的同质性是指总体各单位具有某一共同的品质标志或数量标志；2．统计指标、可变的数量标志都是变量，变量可以是绝对数、相对数和平均数。
4．不是所有总体单位与总体之间都存在相互转换关系。
5．指标是说明总体数量特征的概念和数值，标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
6．统计指标是由总体各单位的数量标志值和品质标志表现对应的单位数汇总而成的。
7．年份、产品质量、信用等级、宾馆星级以及是非标志等是品质标志。
8．统计中的相加性是指几个数相加后具有实际意义。
二、思考题1．统计学的研究对象是什么？统计学的研究对象的特点有哪些？答：统计学的研究对象是社会经济现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。
统计学研究对象的特点：数量性、总体性、变异性。
2．统计学的学科性质及特点是什么？统计学的研究方法有哪些？答：学科性质：统计学是一门方法论科学，特点：“定性分析—定量分析—定性分析”。
研究方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、归纳推断法。
3．什么是数量指标和质量指标？举例说明。
答：数量指标是反映社会经济现象总规模水平或工作总量的统计指标，用绝对数表示。
如人。
口总数、国民生产总值。
质量指标是反映社会经济现象相对水平或工作质量的统计指标，用相对数或平均数表示。
如平均工资、人口密度等。
4．统计指标的概念和构成要素是什么？举例说明。
答：统计指标是反映总体现象数量特征概念和数值。
构成要素有：（1）时间限定；（2）空间范围；（3）指标名称；（4）指标数值；（5）计量单位；（6）计算方法。
如2009年6月全国粗钢产量4942. 5万吨。
5．什么是简单现象总体？什么是复杂现象总体？答：将几个小总体组成一个大总体，这时小总体变成了大总体的总体单位。
如果各总体单位的数量标志值或总体单位数有相加性，则这个大总体叫做简单现象总体；如果无相加性，则叫做复杂现象总体。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
统计学知识点梳理
统计学第一章导论1.1.1 什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。
1.2 统计数据的类型1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
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，是用文字来表示。
例如：支付方式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、工资、产量等。
统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集的数据。
例如：降雨量、GDP、家庭收入等。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3 截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1 总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
1.3.2 参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。
第二章数据的搜集2.1 数据的来源2.1.1 数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。
统计学各章节期末复习知识点
统计学各章节期末复习知识点统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
作为一门广泛应用于各个领域的学科，统计学的知识点非常丰富。
以下是统计学各章节的期末复习知识点汇总：1.数据收集与描述-数据类型：定量数据和定性数据-数据收集方式：问卷调查、观察、实验-描述统计：中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（范围、方差、标准差）、数据分布（直方图、条形图、饼图）2.概率论基础-随机试验与样本空间-事件与事件概率-古典概型、几何概型和统计概型-条件概率与独立性-伯努利试验与二项分布3.随机变量及其分布-随机变量与分布函数-离散型随机变量与其分布律-连续型随机变量与其概率密度函数-均匀分布、正态分布、指数分布等常见分布4.多个随机变量的分布-边缘分布与条件分布-两个离散型随机变量的联合分布律-两个连续型随机变量的联合概率密度函数-相互独立的随机变量的分布5.随机变量的数字特征-数学期望与其性质-方差与标准差-协方差与相关系数-矩、协方差矩阵与相关系数矩阵6.大数定律与中心极限定理-辛钦大数定律-中心极限定理-切比雪夫不等式与伯努利不等式7.统计推断基础-参数估计：点估计、区间估计-置信区间与置信水平-假设检验：原假设与备择假设、显著性水平、拒绝域-类型Ⅰ错误和类型Ⅱ错误-样本容量与统计检验的效应大小8.单样本与双样本推断-单个总体均值的推断：正态总体与非正态总体-单个总体比例的推断-两个总体均值的推断：独立样本与配对样本-两个总体比例的推断9.方差分析与回归分析-单因素方差分析-两因素方差分析-简单线性回归分析：最小二乘法-多元线性回归分析：拟合优度、剩余平方和、变量选择10.非参数统计方法-指标：秩和检验、秩和相关检验、符号检验- 分布：符号检验、秩和检验、秩和相关检验、Kolmogorov-Smirnov检验这些是统计学各个章节的期末复习知识点的一个概述。
每个章节都拥有更加详细和复杂的内容，需要学生在复习中深入理解并进行练习。
统计学知识点
统计学知识点关键信息项：1、统计学的定义与范围统计学的基本概念涵盖的主要领域2、数据收集方法普查与抽样调查观察法与实验法问卷设计要点3、数据整理与描述数据分类与分组集中趋势的度量（均值、中位数、众数）离散程度的度量（方差、标准差、极差）4、概率与概率分布随机事件与概率的定义常见概率分布（正态分布、二项分布等）概率计算方法5、抽样分布样本均值与样本比例的分布中心极限定理6、参数估计点估计与区间估计置信区间的构建与解释7、假设检验原假设与备择假设的设定检验统计量的选择与计算显著水平与决策规则8、方差分析单因素方差分析原理多重比较方法9、相关与回归分析相关系数的计算与解读简单线性回归模型回归系数的估计与检验11 统计学的定义与范围111 统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它通过运用数学、概率论和数理统计等方法，从数据中提取有价值的信息，以帮助人们做出决策、解决问题和发现规律。
112 统计学涵盖了多个领域，包括社会科学、自然科学、工程技术、医学、商业等。
在社会科学中，统计学可用于研究人口趋势、经济发展、社会现象等；在自然科学中，可用于实验数据分析、模型验证等；在工程技术中，可用于质量控制、可靠性分析等；在医学中，可用于临床试验、疾病监测等；在商业中，可用于市场调研、销售预测等。
12 数据收集方法121 普查是对研究对象的全体进行调查，其优点是能够获得全面、准确的信息，但成本高、耗时长，且在实际操作中往往难以实现。
抽样调查则是从研究对象的总体中抽取一部分样本进行调查，通过对样本的分析来推断总体的特征。
抽样调查可以分为概率抽样和非概率抽样，概率抽样包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等，非概率抽样包括方便抽样、判断抽样、配额抽样等。
122 观察法是通过观察研究对象的行为、现象等来收集数据，适用于无法直接询问或干预的情况。
实验法是通过控制实验条件来研究因果关系，其优点是能够更有效地确定变量之间的因果关系，但实验设计和实施较为复杂。
统计学知识点
精心整理一、总论一、概念题1．统计总体的同质性是指总体各单位具有某一共同的品质标志或数量标志；2．统计指标、可变的数量标志都是变量，变量可以是绝对数、相对数和平均数。
4．不是所有总体单位与总体之间都存在相互转换关系。
5．指标是说明总体数量特征的概念和数值，标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
6．统计指标是由总体各单位的数量标志值和品质标志表现对应的单位数汇总而成的。
7．年份、产品质量、信用等级、宾馆星级以及是非标志等是品质标志。
8．统计中的相加性是指几个数相加后具有实际意义。
二、思考题1．统计学的研究对象是什么？统计学的研究对象的特点有哪些？答：统计学的研究对象是社会经济现象总体的数量特征和数量关系，以及通过这些数量方面反映出来的客观现象发展变化的规律性。
统计学研究对象的特点：数量性、总体性、变异性。
2．统计学的学科性质及特点是什么？统计学的研究方法有哪些？答：学科性质：统计学是一门方法论科学，特点：“定性分析—定量分析—定性分析”。
研究方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、归纳推断法。
3．什么是数量指标和质量指标？举例说明。
答：数量指标是反映社会经济现象总规模水平或工作总量的统计指标，用绝对数表示。
如人。
口总数、国民生产总值。
质量指标是反映社会经济现象相对水平或工作质量的统计指标，用相对数或平均数表示。
如平均工资、人口密度等。
4．统计指标的概念和构成要素是什么？举例说明。
答：统计指标是反映总体现象数量特征概念和数值。
构成要素有：（1）时间限定；（2）空间范围；（3）指标名称；（4）指标数值；（5）计量单位；（6）计算方法。
如2009年6月全国粗钢产量4942. 5万吨。
5．什么是简单现象总体？什么是复杂现象总体？答：将几个小总体组成一个大总体，这时小总体变成了大总体的总体单位。
如果各总体单位的数量标志值或总体单位数有相加性，则这个大总体叫做简单现象总体；如果无相加性，则叫做复杂现象总体。
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（3）两个总体方差比的检验
4
方差分析
了解
（1）方差分析的一般问题
（2）单因素方差分析
（3）双因素方差分析
第七章小结：假设检验的一般步骤，两个总体参数的假设检验以及方差分析，重点掌握单个总体参数的假设检验。
重点：单个总体参数的假设检验。
难点：两个总体参数的假设检验和方差分析。
（1）总指数编制的基本方式：先综合、后对比；先对比、后平均。
（2）综合指数的编制：综合指数的编制原理，数量指标指数的编制，质量指标指数的编制。
（3）平均指数的编制：平均指数的编制原理，加权算术平均指数的编制，加权调和平均指数的编制。
3
指数体系与因素分析
掌握
（1）指数体系的意义。
（2）两因素指数体系分析。
掌握
（1）估计总体均值时必要样本容量的确定
（2）估计总体比率时必要样本容量的确定
第六章小结：了解优良估计的标准和两个总体参数的区间估计，重点掌握抽样平均误差的概念、计算、影响因素，以及单个总体参数的区间估计和必要样本容量的确定。
重点：抽样平均误差的概念、计算、影响因素，单个总体参数的区间估计和必要样本容量的确定。
统计学复习知识点
（复习策略：要求中了解的一般不考，掌握的是考试的重点,，再加上对今天王老师说的些重点）今天老师说的范围确实有点大，我这里还有去年和前年的考试真题，需要的把我的试卷拿去复印哈，再对照指导书上面的题目，祝大家统计学都通过哈~~
章
节
内容要点
要求
授课学时
一
总 论
4
1
什么是统计
理解
（1）统计的含义：统计是从数量方面认识世界的科学方法，“统计”一词一般有三种含义：统计资料、统计工作与统计学。
难点：两个总体参数的区间估计。
七
假设检验与方差分析
6
1
假设检验的基本问题
了解
（1）假设检验的基本思想
（2）假设检验的拒绝域和接受域
（3）假设检验的两类错误
（4）假设检验的一般步骤
2
单个总体参数的假设检验
掌握
（1）总体均值的检验
（2）总体比率的检验
（3）总体方差的检验
3
两个总体参数的假设检验
了解
（1）两个总体均值之差的检验
（3）多因素指数体系分析。
（3）平均数变动的因素分析。
4
几种常用的经济指数
了解
（1）工业生产指数，消费者价格指数和零售物价指数，股票价格指数等。
5
综合评价指数
了解
（1）构建综合评价指数体系的基本问题；综合评价指数的编制方法。
第十章小结：统计指数是分析复杂现象的总变动及其影响因素而广为采用的一种重要方法，是动态分析的进一步深入和发展。通过本章学习，掌握综合指数和平均指数编制方法，掌握两因素指数体系分析和平均数变动的因素分析。
重点：综合指数和平均指数的编制方法；两因素指数体系分析；平均数变动的因素分析。
难点：平均指数的编制和平均数变动的因素分析。
十一
常用的经济统计指标
本章教学，可以根据专业特点及要求，有选择性地融入前面相关章节中介绍；指导学生自学。
重点：统计的含义、统计学的含义、统计学与统计数据的关系、统计学的基本概念。
难点：统计学的含义、统计学与统计数据的关系、统计学的基本概念。
二
统计数据的搜集与整理
5
1
统计数据的搜集
熟悉
（1）统计数据搜集的意义与基本要求。
（2）统计数据搜集方式与方法的分类。
（3）主要的调查方式：普查、抽样调查等。
（4）统计数据搜集方案的主要内容。
八
相关与回归分析
5
1
相关与回归分析的基本概念
熟悉
（1）相关关系的概念和类型。
（2）相关分析与回归分析的联系与区别。
2
线性相关与回归分析
掌握
（1）简单线性相关系数的概念和计算。
（2）简单线性回归方程的求解：最小平方法。
（3）简单线性回归方程的检验。
（4）多元线性回归方程的求解：最小平方法。
3
非线性回归分析
重点：平均发展水平和平均发展速度的计算；最小平方法测定长期趋势。
难点：时点数列的平均发展水平的计算；季节变动的测定方法；循环变动的测定方法。
十
统计指数
6
1
统计指数概述
了解
（1）统计指数的意义。
（2）统计指数的分类：个体指数与总指数，数量指标指数与质量指标指数，综合指数与平均指数。
2
总指数的编制方法
掌握
2
相对指标
熟悉
（1）相对指标的意义和表现形式。
（2）相对指标的种类和计算方法：结构相对指标、比例相对指标、比较相对指标、动态相对指标、计划完成相对指标和强度相对指标。
（3）计算和应用相对指标应注意的问题。
第三章小结：通过本ຫໍສະໝຸດ 学习，熟悉总量指标和相对指标的意义、种类及计算方法
重点：总量指标和相对指标的意义、种类及计算方法。
2
统计数据的整理
熟悉
（1）统计数据整理的意义。
（2）统计分组的意义与关键。
（3）次数分布的概念和种类，变量数列的编制。
（4）统计表的结构、种类与设计要求。
第二章小结：统计数据的收集是统计研究的开始阶段，是进一步进行系统整理和综合分析的基础，而统计数据整理是统计研究的中间阶段，起承前启后的作用。通过本章学习，熟悉统计数据收集的主要方式和统计分组的基本理论，掌握变量数列的编制方法。
重点：统计数据搜集的意义与基本要求；普查、抽样调查的含义、特点与适用条件；统计数据搜集方案的主要内容；统计分组的概念，次数分布数列；统计表的结构与设计。
难点：组距变量数列的编制。
三
统计数据的简单描述
3
1
总量指标
熟悉
（1）总量指标的意义。
（2）总量指标的种类：总体总量与标志总量，时期指标与时点指标。
（3）总量指标的计量单位：实物单位、价值单位和劳动单位。
2
抽样误差
掌握
（1）实际误差
（2）抽样平均误差的概念、计算、影响因素
（3）抽样极限误差
3
单个总体参数的区间估计
掌握
（1）总体均值的区间估计
（2）总体比率的区间估计
4
两个总体参数的区间估计
了解
（1）两个总体均值之差的区间估计
（2）两个总体比率之差的区间估计
（3）两个总体方差比的区间估计
5
样本容量的确定
（3）计算和应用平均指标应注意的问题。
2
分布离散程度的测度——变异指标
掌握
（1）变异指标的意义。
（2）变异指标的种类及计算：全距、平均差的概念及其计算方法；标准差的概念、计算方法及其运用；变异系数的计算方法及其运用。
3
分布偏态与峰度的测度
了解
（1）偏态系数的计算；峰度系数的计算
第四章小结：掌握算术平均数和标准差的计算方法；正确理解平均指标的应用原则。
（3）统计学的分科：描述统计学与推断统计学；理论统计学与应用统计学。
3
统计学中的几个基本概念
掌握
（1）总体、总体单位及其相互关系。
（2）标志、指标及其相互的联系与区别。
（3）变量的概念与数据的计量尺度。
（4）母体与样本。
（5）参数与统计量。
第一章小结：总论涉及的内容是统计学最基本的理论问题。通过本章学习，明确统计的含义、特点与功能，理解统计学的研究对象与性质，理论联系实际，掌握统计学中的几个基本概念，为学好以后各章打下良好基础。
了解
（1）抽样方法
（2）常见的抽样组织形式
3
抽样分布
掌握
（1）抽样分布的概念、类型
（2）常用统计量的抽样分布
第五章小结：了解常见离散型、连续型随机变量的概率分布，以及抽样分布的概念、类型、常用统计量的抽样分布。
重点：常用统计量的抽样分布。
难点：概率分布。
六
抽样估计
5
1
优良估计的标准
了解
（1）无偏性、有效性、一致性
难点：相对指标的计算和应用
四
统计数据分布特征的描述
5
1
分布集中趋势的测度——平均指标
掌握
（1）平均指标的意义和特点。
（2）平均指标的种类及计算方法：中位数和众数的意义、特点与确定方法；算术平均数的概念与基本算式，简单算术平均数和加权算术平均数的计算方法，算术平均数的数学性质和特点；调和平均数和几何平均数的概念及计算方法；算术平均数、中位数、众数三者的关系。
（2）统计的特点：数量性、总体性。统计的功能：信息、咨询与监督。
2
统计学的研究对象与性质
理解
（1）统计学的建立与发展：在统计实践活动基础上逐步建立统计科学，形成不同的学派：政治算术学派、记述学派、数理统计学派、社会统计学派。
（2）统计学的研究对象与性质：统计学是研究如何搜集、整理和分析统计数据的方法科学，目的是探索客观现象内在的数量规律。
重点：算术平均数的计算方法及数学性质；标准差和标准差系数的概念、计算方法及运用。
难点：标准差和标准差系数的计算方法及具体运用。
五
抽样及抽样分布
3
1
随机变量及其概率分布概述
了解
（1）随机变量及其概率分布的概念。
（2）常见离散型随机变量的概率分布。
（3）常见连续型随机变量的概率分布。
2
抽样方法及抽样组织形式
3
时间序列构成因素分析法
掌握
（1）现象发展变化的基本因素和组合模型。
（2）长期趋势的测定方法：移动平均法和最小平方法。
（3）季节变动的测定方法：原始资料平均法和趋势—循环剔除法。