统计学整理笔记
统计学整理重点笔记
工人数
平均工资(元)
工资额(万元)
f0
f1
x0
x1
x0f0
x1f1
x0f1
(甲)
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
技工
300
400
2800
3000
84
120
112
徒工
200
600
1600
1800
32
108
96
共计
500
1000
116
228
208
答案：
区间预计案例
耐用时数
组中值（x）
元件数（f）
当前用重复抽样办法，规定在95.45%概率保证下，平均收入极
限误差不超过20元，恩格尔系数极限误差不超过4%，求样本必要单位数。
答案如右图
105
8
840
800
110—120
115
2
115
100
共计
—
15
1050
1000
答案：
日产量
（公斤）
工人数（人)f
组中值 （公斤）x
xf
20—30
10
25
250
30—40
70
35
2450
40—50
90
45
4050
50—60
30
55
1650
共计
200
—
8400
答案：
某地区国内生产总值资料 单位：亿元
18530.7
xf
900如下
875
1
875
900——950
统计知识点归纳总结手写
统计知识点归纳总结手写一、基本概念1.1 总体与样本总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取出来的一部分。
通过对样本的研究，可以推断出总体的特征，从而进行统计推断。
1.2 参数与统计量参数是用来描述总体特征的数值，比如总体均值、方差等；而统计量是用来描述样本特征的数值，比如样本均值、样本方差等。
通过对统计量的计算和分析，可以推断出参数的估计值。
1.3 随机变量与概率分布随机变量是指在一定概率分布下可以取任意值的变量，而概率分布则描述了随机变量的取值规律。
常见的概率分布包括正态分布、二项分布、泊松分布等。
二、描述统计2.1 数据的表示与描述描述统计是对数据进行整理、汇总和展示的过程，包括均值、中位数、众数、标准差等统计指标。
常见的数据表示方式包括表格、图表和描述性统计量。
2.2 统计图表统计图表是一种直观的数据表示方式，包括条形图、饼图、折线图、散点图等。
通过图表的展示，可以更直观地看出数据的分布和趋势。
2.3 相关系数与回归分析相关系数用于描述两个变量之间的线性关系强度，常见的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等；而回归分析则用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立相应的回归模型。
三、概率论3.1 概率的基本概念概率是描述事件发生可能性的数值，常用的概率计算方法包括古典概率、几何概率和条件概率等。
3.2 随机变量与概率分布在概率论中，随机变量和概率分布的概念同样也是十分重要的，需要对不同类型的概率分布进行理解和应用。
3.3 大数定律与中心极限定理大数定律和中心极限定理是概率论中的两个重要定理，它们分别描述了大样本下样本均值的稳定性和样本均值分布的收敛性。
四、统计推断4.1 参数估计参数估计是利用样本统计量对总体参数进行估计的过程，常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
4.2 假设检验假设检验用于检验总体参数的统计假设是否成立，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平等步骤。
统计学课件笔记整理详解
封闭型问题答案的设计方法主要有：两项选择法、多项选择法、顺序选择法、 评定尺度法、双向列联法等。
答案要穷尽。答案要互斥。 小结： 对使用者来说，数据的来源包括一手数据和二手数据。 实际中常用的统计调查方式主要有抽样调查、普查和统计报表。 常用的概率抽样方法包括：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、 多阶段抽样等。 常用的非概率抽样方法有：方便抽样、判断抽样、配额抽样和雪球抽样。 抽样调查中的误差包括抽样误差和非抽样误差两部分。 非抽样误差主要包括抽样框误差、无回答误差和计量误差。 数据收集方法主要包括访问调查、邮寄调查、电话调查、电脑辅助调查、座 谈会、个别深访、直接观察等。 调查方案设计的好坏直接影响到调查数据的质量。问卷设计是科学与艺术的 结合。
第一章 统计与数据
描述统计（Descriptive Statistics）：用表格、图形和数字来概括、显示数据特 征的统计方法
推断统计（Inferential Statistics）：从总体中抽取样本，并利用样本数据来推 断总体特征的统计方法。
参数（parameter)：描述总体数量特征的概念常用希腊字母。统计量（statistic)： 描述样本数量特征的概念，常用英文字母表示
重复抽样的计算公式比不重复抽样简单，但误差也比不重复抽样略大 系统抽样（也称等距抽样）：将总体 N 个单位按某种顺序排列，按规则确定 一个随机起点，再每隔一定间隔逐个抽取样本单位的抽样方法。主要适用场合: 总体内的样本单位，对有兴趣的指标而言是随机的或按大小排列的 总体内单位数过多，而抽取的样本又较多时 总体内的单位数不能确定时（例如抽取学号最后一位为 8 的学生进行调查） 分层抽样也称分类抽样或类型抽样。即先将总体所有单位按某种标志划分为 若干层，然后从各层中随机抽取一定数目的单位构成样本，根据各层样本汇总对 总体指标作出估计的一种抽样方式。总体方差等于层间方差和层内方差的加权和， 而抽样误差只受层内方差的影响。因此分层时应使层间方差尽可能大（从而层内 方差小）。 整群抽样：先将总体分为 R 个群（即次级单位或子总体），每个群包含若干 总体单位。按某种方式从中随机抽取 r 个群，然后对抽中的群的所有单位都进行 调查的抽样方式。总体方差等于群内方差和群间方差的加权和，而抽样误差只受 群间方差的影响。因此分群时应使群间方差小。
统计整理知识点总结
统计整理知识点总结一、数据的收集和整理1. 数据的来源：数据可以来自多种渠道，比如实验、调查、统计报表、数据库等。
2. 数据的收集方法：调查、实验、观测等。
3. 数据的整理与清洗：数据整理包括对数据进行排序、分类、整理和清理，以确保数据的可靠性和完整性。
4. 数据的表示与汇总：可以用频数分布、直方图、饼状图、线图、散点图等方法来表示和汇总数据。
二、统计描述与推断1. 描述统计学：描述统计学是研究数据分布、中心趋势、离散程度等统计量的方法，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 推断统计学：推断统计学是通过对样本数据的分析和推断，从而对总体的性质进行估计和推断。
包括参数估计、假设检验、置信区间等方法。
三、随机变量与概率分布1. 随机变量：随机变量是随机试验结果的数值表示，包括离散型随机变量和连续型随机变量。
2. 概率分布：概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率，包括离散分布和连续分布。
3. 常见的概率分布包括二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等。
四、参数估计和假设检验1. 参数估计：参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
2. 假设检验：假设检验是通过样本数据来对总体假设进行检验，包括原假设、备择假设、显著性水平、检验统计量等。
3. 假设检验的步骤包括提出假设、选择适当的检验方法、计算检验统计量、进行决策和得出结论。
五、回归分析和方差分析1. 简单线性回归分析：简单线性回归分析是研究两个变量之间线性关系的方法，包括回归方程、回归系数、相关系数等。
2. 多元回归分析：多元回归分析是研究多个自变量对因变量的影响的方法，包括多元回归方程、多元回归系数、多重相关系数等。
3. 方差分析：方差分析是研究不同因素对总体均值是否有显著影响的方法，包括单因素方差分析和双因素方差分析。
六、贝叶斯统计1. 贝叶斯定理：贝叶斯定理是用来更新先验概率为后验概率的方法，包括先验分布、似然函数、后验分布等。
大一统计学笔记整理
大一统计学笔记整理1. 统计学导论- 统计学的定义：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学- 统计学的应用领域：从商业到医学、社会科学到自然科学等各个领域都需要统计学的应用- 统计学的基本概念：总体、样本、参数和统计量- 统计学的研究方法：描述统计和推断统计- 数据的收集方式：观察法和试验法- 数据的分类：定量数据和定性数据- 描述统计的主要指标：频数、频率、平均数、中位数、众数、标准差和方差2. 数据的整理与呈现- 数据的整理：数据表、频数分布表和频数分布图- 数据的呈现：直方图、饼图、折线图、散点图和箱线图- 数据的处理：缺失数据的处理、异常值的处理和数据的变换3. 正态分布与抽样分布- 正态分布的性质：钟形曲线、对称性、均值和标准差的关系- 标准正态分布：Z分数和Z表的使用- 中心极限定理：大样本时抽样分布近似服从正态分布- 抽样分布的概念：样本均值的抽样分布、样本比例的抽样分布等- 样本均值的抽样分布：抽样误差、标准误和置信区间4. 统计推断与假设检验- 统计推断的基本思想：从样本推断总体- 参数估计：点估计和区间估计- 假设检验：零假设和备择假设、显著性水平、P值和拒绝域- 单样本检验：均值的假设检验和比例的假设检验- 双样本检验：两个独立样本均值的假设检验和配对样本均值的假设检验5. 回归与相关分析- 简单线性回归：回归方程、回归系数的估计和拟合优度- 多重线性回归：多元回归方程、多重共线性和变量选择- 相关分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和点双相关系数注意：以上内容仅为大一统计学的基础知识，详细内容和推导公式可参考相关教材和课堂讲义。
统计学笔记
当样本含量较大时，例如n＞60，t分布近似标准正
态分布，此时可用u分布代替t分布
两均数之差的区间估计
服从自由度为ν=n1+n2-2的t分布
正确理解可信区间
可信度为95%的CI的涵义
从同一总体中重复抽取100个样本含量为n的样
本，按上述方法计算95%的CI，则在这100个可
小于或大于某个数值
资料的分布不清
直接法（例数较少，先将变量值由小到大顺
序排列）
n为奇数时
n为偶数时
频率表法（例数较多）
先从累计频率找出M所在的组段，然后按
公式计算，式中L为中位数所在组段的下
限，i为该组段的组距，fm为该组段的频
数，ΣfL为小于L的各组段累计频数
描述离散趋势的统计指标：极差、四分位数间
察单位的全体。
同质与变异
同质：研究对象具有的相同的状况或属性
变异：同质的各观察单位，其某变量值之间的
差异
参数与统计量
参数：总体的统计指标，如总体均数、总体标
准差，分别用希腊字母记为µ、σ。固定的常数
样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用
拉丁字母分别记为X-、S。 参数附近波动的随
机变量
定量资料的统计描述
用β表示
要同时减小α和β，唯一的方法就是增加样本含量n。
不可能同时犯I型错误和II型错误。
拒绝H0时，只可能犯I型错误；不拒绝H0时，只可
能犯II型错误。
影响 β 错误的因素
1. 总体参数的真值
随着假设的总体参数的减少而增大
2. 显著性水平 α
当 α 减少时增大
3. 总体标准差 σ
当 σ 增大时增大
统计学整理笔记
第二节统计表与统计图一、统计表统计表的作用：代替冗长的文字叙述，便于计算、分析和对比。
（一）列表原则1、重点突出，简单明了：一张表一般只包括一个中心内容2、主谓分明，层次分明：研究对象作横坐标，研究指标作纵坐标。
（二）统计表的基本结构及要求1.标题2.标目：横标目（主语）纵标目（谓语）3.线条4.数字（宾语）5.备注主语和谓语连贯起来能读成一句完整而通顺的话。
二、统计表的基本结构与要求1、标题：概括地说明表的内容，必要时注明资料的时间和地点，写在表上方。
常见的错误：过于简略，甚至不写标题；或过于繁琐；或标题不确切。
2、标目：有横标目和纵标目，分别说明表格每行和每列数据的含义。
横标目在表头的左侧，代表研究的对象；纵标目位于表头的右侧，表达研究对象的指标。
文字简明扼要，有单位的标目要注明单位。
常见的错误：标目过多，层次不清3、线条：不宜过多，一般采用3条线：顶线，底线，纵标目下的横线。
其余线条一般均省去。
不能有竖线和斜线。
4、数字：（1）数字一律用阿拉伯数字表示。
（2）同一指标的小数位数应一致，位次对齐。
（3）表内不宜留空格; 暂缺或未记录，用“…”表示; 无数字，用“—”表示；数字为0，填写0（4）绝对数太小而无法计算指标，则用“…”代替。
5、备注：一般不列入表内，必要时可用“*”号标出，写在表的下面。
三、统计图及其应用（一）统计图作用通过点、线、面等形式表达统计资料，直观地反映事物之间的数量关系。
但需注意，由于统计图对数量的表达较粗糙，不便于作深入细致的分析，一般需附相应的统计表。
（二）统计图的种类条图，百分条图，圆图，线图，半对数线图，直方图，散点图，统计地图(三)制图的基本要求1．按资料的性质和分析目的，选用适合的图形2．要有标题，扼要说明资料的内容，必要时注明时间、地点，一般写在图的下面。
3．横轴尺度从左到右，纵轴尺度从下而上，数量一律由小到大。
横轴与纵轴坐标长度比例一般为5:74．比较不同事物，用不同线条或颜色表示，并附上图例说明。
统计学笔记
第一章 绪论参数与统计量参数： 刻画总体特征的指标 统计量： 刻画样本特征的指标统计的核心问题： 样本、总体总体与样本总体：确定的全部同质个体的某个（或某些）变量值 样本：总体中有代表性的一部分样本选择的原则——代表性、随机性、可靠性、可比性资料的代表性与可比性所谓代表性是指该样本从相应总体中经随机抽样获得，能够代表总体的特征；所谓可比性是指各对比组间除了要比较的主要因素外，其它影响结果的因素应尽可能相同或相近频率与概率区别和联系 （1） 区别频率： 是随机的，在试验前不能确定，无法从根本上来刻画事件发生的可能性的大小 概率： 是一个确定的常数，是客观存在的，与试验次数无关 。
（2） 联系频率： f=m/n （n 为观察次数，m 为发生频数）（0<f<1），当n 越大，f 越趋向于一个常数，即概率。
概率可看作频率在理论上的期望值，并从数量上反映了随机事件发生的可能性。
变异是统计学存在的基础变量及变量值：研究者对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征称为变量，变量的测得值叫变量值（也叫观察值），称为资料。
按变量值的性质将资料进行分类。
离散型变量； 连续型变量a 计量资料（定量） 连续型变量 + 部分不具有分类性质的离散型变量b 计数资料（定性） 离散型变量（分为无序分类资料（计数资料） + 有序计数资料（等级资料））c 等级资料（定性） 有序的计数资料/半计量资料（具有计数资料和计量资料特性）变量类型的转化（计量——计数（数值—— - + ++）协变量： 在实验设计中，为一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果μσπρβ,,,,,,,,X S p r b误差系统误差和随机误差（随机测量误差，抽样误差）。
(1)系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。
特点：具有累加性(2)随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。
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●例1：某企业计划规定劳动生产率比上年提高10%，实际提高15%。
试计算劳动生产率计划完成百分数。
●
●例2：某企业计划规定某产品单位成本降低5%，实际降低7%，试计算成本计划完成指标。
●
答案：
答案：
答案：
答案：
答案：
某地区国内生产总值的资料 单位：亿元
答案：
某企业2014年第三季度职工人数:6月30日435人,7月31日452人,8月31日462人,9月30日576人,要求计算第三季度平均职工人数.
答案如右图
某工厂成品仓库中某产品在2009年库存量如下： 单位：台
答案
如右图：
某厂某年一月份的产品库存变动记录资料如下： 单位：台
答案 如右图：
某企业2014年计划产值和产值计划完成程度的资料如下表，试计算该企业年产值计划平均完成程度指标。
答案 如右图
我国1985—1990年社会劳动者（年底数）人数如下表，试计算“七五”时期第三产业人数在全部社会劳动者人数中的平均比重。
单位：万
答案：
某企业2014年下半年各月劳动生产率资料如下表，要求计算下半年平均月劳动生产率和下半年劳动生产率。
（12月末工人数910人）
答案：
我国1990—1995年钢产量速度指标计算表
环比增长速度（
%） — 6.9 13.4 答案：
某地几年来粮食产量资料如下表.试用最小平方法建立直线方程,并预测2016年粮食产量.
单位:万吨
答案：
某地几年来粮食产量资料如下表.试用最小平方法建立直线方程,并预测2016年粮食产量. 单位:万吨
某地几年来粮食产量资料如下表.试用最小平方法建立直线方程,并预测2016年粮食产量.
单位:万吨
1;综合指数案例
2:平均数指数案例
答案：
总量指标指数体系案例
答案：
平均指标指数体系案例1
答案：
区间估计案例
;
答案
某城市进行居民家计调查，随机抽取400户居民，
调查得年平均每户耐用品消费
支出为8500元，标准差为2000元，要求以95%的概率保证程度，估计该城市居民年平均每户耐用品消费支出。
答案;如右图
为了研究新式时装的销路，在市场上随机对900名成年人进行调查，结果有540名喜欢该新式时装，要求以90%的概率保证程度，
估计该市成年人喜欢该新式时装的比率。
答案：如右图
类型抽样案例1
20000 400
答案
例如某市开展职工家计调查，根据历史资料该市职工家庭平均每人年收入的标准差为250元，家庭消费的恩格尔系数为35%。
现在用重复抽样的方法，要求在95.45%的概率保证下，平均收入的极
限误差不超过20元，恩格尔系数的极限误差不超过4%，求样本必要的单位数。
答案如右图。