解释分类数据顺序数据和数值型数据的含义
《统计学》名词解释及公式
第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
四、习题答案1. D2. D3. A4. B5. A6. D7. C8. B9. A10.A11.C、12.C13.B14.A15.C16.D17.C18.A19.C20.D21.A22.C23.C24.B25.D26.C27.B28.D29.A30.D31.A32.B33.C34.A35.A36.A37.D38.B39.B40.C41.C42.D43.C44.D45.A46.B47.C48.A49.C50.D51.A52.C53.D54.A55.B第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。
贾俊平统计学 第七版 课后思考题
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
《统计学》名词解释及公式
第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
概念：统计学，描述统计，推断统计。
统计在工商管理中的应用。
统计的其他应用领域。
概念：分类数据，顺序数据，数值型数据。
不同数据的特点。
概念：观测数据，实验数据。
概念：截面数据，时间序列数据。
统计数据的间接来源。
二手数据的特点。
概念：抽样调查，普查。
数据的间接来源。
数据的收集方法。
调查方案的内容。
概念。
抽样误差，非抽样误差。
统计数据的质量。
概念：总体，样本。
概念：参数，统计量。
概念：变量，分类变量，顺序变量，数值型变量，连续型变量，离散型变量。
二、主要术语1.统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7.观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8.实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9.截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10.时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11.抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12.普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15.样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17.统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18.变量：说明现象某种特征的概念。
统计学第四版(贾俊平)课后思考题答案
统计课后思考题答案第一章思考题1。
1什么是统计学统计学是关于数据的一门学科,它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
1。
2解释描述统计和推断统计描述统计;它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计;它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1。
3统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分;（定性数据)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,用文字来表述；（定性数据）顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据.它也是有类别的，但这些类别是有序的.(定量数据）数值型数据:按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值. 统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的.实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据.时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。
1。
4解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同1.31。
5举例说明总体，样本，参数,统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量,数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
1。
7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
统计学 A卷答案
一、简述题〖每小题6分，共计30分〗1．解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
答：按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
（1）分类数据是对事物进行分类的结果，数据则表现为类别，是用文字来表述的。
它是由分类尺度计量形成的。
（2）顺序数据也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的。
它是由顺序尺度计量形成的。
（3）数值型数据是使用自然或度量衡单位对事物进行计量的结果，其结果表现为具体的数值。
2．一项调查表明,消费者每月在网上购物的平均花费是200元 ,他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
回答以下问题: (1)这一研究的总体是什么?(2)“消费者在网上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值型变量? (3)研究者所关心的参数是什么?(4)“消费者每月在网上购物的平均花费是200元”是参数还是统计量? (5)研究者所使用的主要是描述统计方法还是推断统计方法? 答：（1)总 体是“所有的网上购物者”。
(2)分类变量。
(3)参数是“所有的网上购物者的月平均花费”。
(4)统计量。
(5)推断统计方法3．什么是“二手资料”？使用“二手资料”需要注意些什么？答：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，则我们把它们称为间接来源的数据或者是“二手资料”。
研究者在使用二手资料时要保持谨慎的态度。
因为二手资料并不是为你特定的研究问题而产生的，因此在回答你所研究的问题方面可能是有欠缺的，如资料的相关性不够，口径可能不一致，数据也许不准确，也许过时了，等等。
因此，在使用二手资料前，对二手资料进行评估是必要的。
4、某行业管理局所属 40个企业2002年的产品销售收入数据如下:（单位 :万 元）152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126要求:根据上面的数据进行适当的分组,编制频数分布表,并计算出累积频数和累积频率，对其中的向上累积频数（率）分布作简要分析。
《统计学》重点归纳
《统计学》期末重点1.统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（1）（定性数据）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.用文字来表述；（2）（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的.但这些类别是有序的。
（3）（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值.其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；（4）观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据.这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
（5）实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；（6）截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据.也叫静态数据。
（7）时间序列数据：按时间顺序收集到的.用于描述现象随时间变化的情况.也叫动态数据。
2.变量的题型第10页.习题1.1（1）年龄：数值型变量（2）性别：分类变量（3）汽车产量：离散型变量（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）：顺序变量（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）：分类变量3.随机抽样（概率抽样）的抽样方式。
（1）简单随机抽样（2）分层抽样：就是抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层.然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。
将各层的样本结合起来.对总体目标量进行估计。
（3）整群抽样：（4）系统抽样（5）多阶段抽样分层抽样与整群抽样的区别：分层抽样的层数就是样本容量；整群抽样的群中单位的个数就是样本容量4.非概率抽样的几种类型（1）方便抽样（2）判断抽样（3）自愿样本（4）滚雪球抽样滚雪球抽样往往用于对稀少群体的调查。
在滚雪球抽样中.首先选择一组调查单位.对其实施调查后.再请他们提供另外一些属于研究总特的调查对象.调查人员根据调查线索.进行此后的调查。
这个过程持续下去.就会形成滚雪球效应。
优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者.调查成本也比较低。
统计学思考题答案
统计学思考题答案统计学思考题⼀、名词解释1.参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。
所关⼼的参数主要有总体均值、标准差、总体⽐例等。
总体参数通常⽤希腊字母表⽰2.残差:因变量的观测值与根据估计的回归⽅程求出的预测值之差，⽤e表⽰。
反映了⽤估计的回归⽅程去预测⽽引起的误差，可⽤于确定有关误差项ε的假定是否成⽴3.标准分数：变量值与其平均数离差除以标准差后的值就是标准分数也称标准化值或z分数。
P874.次序统计量：⼀组样本观测值X1,X2,…,X n由⼩到⼤的排序X（1）≤X（2）≤…≤ X （i）≤…≤ X（n）后，称X（1），X（2），…，X（n）为次序统计量。
中位数、分位数、四分位数等都是次序统计量5.β错误：原假设为伪是没有拒绝，犯这种错误的概率⽤表⽰，所以也称β错误或取伪错误6.α错误：原假设为真时拒绝原假设，犯这种错误的概率⽤α表⽰，所以也被称为α错误或弃真错误。
7.多元回归⽅程：描述因变量y 的平均值或期望值如何依赖于⾃变量x1，x2，…，x k的⽅程。
多元线性回归⽅程的形式为E( y ) = β+ β1 x1+ β2 x2+…+ βk x k8.多元回归模型：描述因变量y 如何依赖于⾃变量x1， x2，…， x k和误差项ε的⽅程，称为多元回归模型。
其⼀般形式为：E( y ) = β+ β1 x1+ β2 x2+…+ βk x k + ε9.多重判定系数：是多元回归中的回归平⽅和占总平⽅和的⽐例，它是度量多元回归⽅程拟合程度的⼀个统计量，反映了在因变量y的变差中被估计的回归⽅程所解释的⽐例。
10.F分布：设随机变量Y与Z相互独⽴，且Y与Z分别服从于⾃由度为m和n的2χ分布，随机变量X有如下表达式：F=nY／mZ,则称X服从于第⼀⾃由度为m,第⼆⾃由度为n的F分布，记作X～F（m,n）11.⽅差分析：检验各个总体均值是否相等来判断分类型⾃变量对数值型因变量是否有显著影响。
统计学第四版课后答案
统计课后思考题答案第一章思考题什么是统计学统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。
解释描述统计和推断统计描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）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，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
它也是有类别的，但这些类别是有序的。
（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
经验变量和理论变量。
举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。
统计应用实例人口普查，商场的名意调查等。
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分类数据是指一系列可能的类别或标签。
例如，一组数据可能有"红色"、"蓝色"、"绿色"三种颜色，这就是分类数据。
顺序数据是指有大小关系的分类数据。
例如，温度可以是"冷"、"温暖"、"热"三种类别，这是顺序数据，因为"冷" < "温暖" < "热"。
数值型数据是指包含数字的数据。
这些数字可以是实数（例如，3.14）或整数（例如，42）。
数值型数据可以是连续的（例如，人的身高）或者是分类的（例如，人的年龄，可能分为婴儿、儿童、青少年、成年、老年五类）。
在数据分析中，分类数据和顺序数据通常是用来建立模型，并预测类别或顺序。
这些数据可以使用回归、分类、聚类等算法进行处理。
数值型数据则常用于计算统计量，例如平均数、中位数、标准差等。
这些数据通常使用描述统计学、统计假设检验、回归分析等算法进行分析。
分类数据和顺序数据可以用来建立分类模型，例如决策树、随机森林、逻辑回归等。
数值型数据可以用来建立回归模型，例如线性回归、多项式回归等。
二元数据是指只有两种可能的类别的数据。
例如，男性和女性，或是患有疾病和未患病。
时间序列数据是指按时间顺序排列的数据。
例如，每天的温度、每周的股票价格、每月的销售额等。
结构化数据是指按一定规则组织的数据。
这种数据通常存储在数据库中，每条记录都有相同的字段。
非结构化数据是指没有固定格式的数据。
这种数据可以是文本、图像、音频、视频等各种格式。
这些数据类型也都有各自的应用。
例如，二元数据可以用来建立二元分类模型；时间序列数据可以用来进行时间序列分析；结构化数据可以用来进行数据挖掘；非结构化数据可以用来进行自然语言处理。