统计学复习必备
统计学复习资料
统计学复习资料
统计学是研究收集、处理和分析数据的学科，应用广泛于社会科学、自然科学、医学、工程等领域。
以下是统计学复习资料，帮助大家复习掌握统计学的基础知识。
1. 数据的类型
数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据可以测量且有具体数值，例如身高、体重等；定性数据则是无法测量的特征，例如性别、颜色等。
2. 描述性统计
描述性统计是通过计算、图表等方式来描述数据特征的方法，可以包括测量中心趋势和变异程度两方面。
常见的描述性统计工具包括平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
3. 推论统计
推论统计是通过样本数据对总体进行推断的方法，可以分为参数检验和非参数检验两类。
参数检验是利用参数进行总体推断的方法，例如t检验、F检验等；非参数检验则是不依赖参数进行总体推断的方法，例如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。
4. 可视化
可视化是将数据用图表表示的方法，可以帮助我们更好地理解数据并发现规律。
常见的可视化工具包括条形图、柱状图、折线图、散点图等。
5. 实验设计
实验设计是在实验中控制和处理变量的一项重要能力，常见的实验设计包括随机化设计、双因素设计、多因素设计等。
上述内容是统计学的基础知识点，复习时可结合实际案例进行思考和练习，加深自己的理解和掌握程度。
《统计学》复习提纲
第一章绪论第一节统计的产生和发展一、统计的产生：源于人类的计数与统计实践活动。
二、统计的发展1、英国的政治算术学派（17世纪）【“有实无名”的统计学】创始人：英国的威廉·配第（政治经济学之父）代表作：《政治算术》——统计学诞生的标志；文中针对英、法、荷兰的国情，利用数字、重量、尺度的方法，并配以朴素的图表（现代统计学广为采用的方法和内容）进行三国国力的比较，但没有使用“统计学”一词。
2、德国的国势学派（又称记述学派）（18世纪）【“有名无实”的统计学】代表人物：康令、阿亨瓦尔康令在大学开设“国势学”课程，以文字技术和比较为主，反映各国的国情国力；阿亨瓦尔继承和发展了康令的思想，并于1749年首次使用“统计学”代替“国势学”，认为统计学是关于各国基本制度的学问，但缺乏数字和内容。
3、数理统计学派（19世纪）代表人物：凯特勒（比利时）（古典统计学的完成者，近代统计学的先驱者）代表作：《社会物理学》——他将概率论引进统计学，完成了统计学和概率论的结合。
第二节统计学的性质和特点一、统计的三个含义：统计工作（过程）、统计资料（成果）和统计学（理论）。
二、统计学的研究对象：大量社会现象（主要是经济现象）的总体数量方面的方法论科学。
三、统计学的特点：数量性、总体性、具体性、社会性、广泛性。
第四节统计学中的几个基本概念一、统计总体与总体单位1、统计总体：是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
统计总体可以分为有限总体和无限总体，总体所包含的单位数有限的比如人口数、企业数，反之比如大海里的鱼资源数。
2、总体单位：是指构成总体的个别单位。
注：总体和总体单位的划分是相对的，它们随着统计研究对象和研究目的变化而相互转化。
二、统计标志与统计指标1、统计标志：用来说明总体单位所具有的属性或特征的名称。
可分为品质标志和数量标志。
品质标志是说明总体单位质的特征，不能用数字来表示的，如性别、籍贯、工种等；数量标志是说明总体单位量的特征，是可用数字来表示的，如年龄、身高、收入等。
统计学各章节期末复习知识点归纳(原创整理精华,考试复习必备!)
统计学原理与实务各章节复习知识点归纳（考试复习资料精华版-根据历年考试重点以及老师画的重点原创整理）第一章总论重点在“第三节：统计学中的基本概念”考点一：掌握以下四组概念（含义及举例）——肯定考一个名词解释！①总体、总体单位（统计）总体：是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
总体单位：构成总体的个别事物。
②标志、标志值及分类标志：说明总体单位特征的名称。
分类：Ⅰ按性质不同a.品质标志：说明总体单位的品质特征，一般用文字表现。
（有些品质标志虽然以数量表现，但实质表现产品质量差异。
例如产品质量的具体表现未“一等、二等、三等”。
）b.数量标志：说明总体单位的数量特征。
只能用数值来表现。
Ⅱ按变异情况可变标志：当一个标志在各个总体单位表现不尽相同时称为可变标志不变标志：……都相同……不变标志。
标志值：标志的具体表现。
③变量、变量值变量：指数量标志。
变量值：指数量标志值，具有客观存在性。
④指标的含义及分类（统计）指标：是综合反映统计总体某一数量特征的概念和数值，简称指标。
a.按其反映总体现象内容不同：数量指标（绝对数，绝对指标，总量指标），质量指标（相对数或平均数，相对指标和平均指标）。
b.按其作用不同：总量指标，相对指标和平均指标。
c.按反映的时间特点不同：试点指标和时期指标d.计量单位的特点：实物指标、价值指标和劳动指标。
★指标和标志的区别与联系：区别：①标志是说明总体单位特征的名称；指标是说明总体的数量特征；②标志既有反映总体单位数量特征的，也有反映总体单位品质特征；而指标只反映总体的数量特征；③凡是统计指标都具有综合的性质，而标志一般不具有。
联系：①许多指标由数量标志值汇总而得；②指标与数量标志可随统计研究目的而改变；课后习题：社会经济统计学研究对象的特点是：数量性、总体性、变异性。
统计研究运用的方法主要包括：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法标志值就是标志表现。
第二章统计调查考点一：统计报表的分类①填报内容和实施范围：国家、部门和地方统计报表②调查范围：全面、非全面③报送周期长短：日报、旬报、月报、季报、半年报和年报④填报单位：基层、综合报表考点二：“普查”的含义普查：是普遍调查的简称。
统计必背知识点总结
统计必背知识点总结1. 总体和样本统计学的研究对象一般分为总体和样本。
总体是指所有感兴趣的个体的集合，而样本是从总体中抽取出来的一部分个体。
通过对样本进行研究分析，可以对总体做出一些推断和预测。
2. 描述统计描述统计是对数据进行总结和展示的方法。
其中包括均值（平均值）、中位数、众数、标准差、方差等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
3. 概率概率是统计学的重要概念之一，它可以帮助我们理解随机现象的规律。
概率描述的是某种事情发生的可能性，它可以用来进行风险评估和决策分析。
4. 随机变量和概率分布随机变量是对随机现象的数值表征，它可以是离散的（比如掷骰子的结果）也可以是连续的（比如身高、体重）。
概率分布描述了随机变量的取值和对应的概率，常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等。
5. 统计推断统计推断是从样本数据中对总体参数进行推断的过程。
包括点估计和区间估计。
点估计是用样本数据来估计总体参数的具体数值，区间估计则是通过置信区间来估计总体参数。
6. 假设检验假设检验是统计推断的一种方法，它用来检验一个关于总体参数的假设是否成立。
常见的假设检验包括单样本均值检验、双样本均值检验、方差检验等。
7. 回归分析回归分析是一种用来研究变量之间关系的统计方法。
包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并进行预测和控制。
8. 方差分析方差分析是一种用来比较不同群体之间平均值差异的统计方法。
它可以用来分析实验数据，比较不同处理组之间的效应是否显著。
以上就是统计学的一些基本知识点总结，掌握这些知识可以帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势，做出更加明智的决策。
希望对你有所帮助。
统计学复习(含公式)
1、统计学：是收集、汇总和分析统计数据的科学和艺术。
2、统计数据的分析是统计学的核心内容，它是通过统计描述和统计推断的方法探索数据内在规律的过程。
3、普查：是为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查，如人口普查、工业普查、农业普查等。
4、抽样调查的特点：经济性；时效性高；适应面广；准确性高。
5、调查方案：是指导整个过程的纲领性文件，其内容包括调查目的、调查对象和调查单位、调查项目和调查表等内容。
6、组距分组的几个步骤：一、确定组数二、确定组距三、确定组限和进行次数分配四、绘制统计图五、分析。
）7、为消除组距不同对频数分布的影响，需要计算频数密度，即频数密度=频数/组距，用频数密度才能准确反映频数分布的实际情况。
8、以组中值作为代表值有一个必要的假定条件，即各组数据在本组内呈均匀分布或在组距中值两侧呈对称分布。
9、描述统计的内容也包括频数分布、但主要是关于集中趋势和离中趋势的描述问题。
10、众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
从分布的角度看，众数是具有明显集中趋势点的数值，一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为众数，记为M。
11、众数是一组数据中心位置的一个代表值。
当然，如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点，众数也可以不存在；如果有多个高峰点，实际上也可以认为有多个众数。
12、协方差的大小会受到计量单位和数据均值水平的影响，从而使不同相关总体之间的相关程度缺乏可比性。
13、时间系列：是反映现象随时间的变化而变化的数据系列，也称为时间数列或动态数列。
14、用报告期水平减去基期水平，就等于增长量。
其中，当基期水平为上期水平时，就称为逐期增长量，当基期水平为某个时期的固定发展水平时，就称为累计增长量。
15、报告水平与基期水平之比，称为发展速度。
其中，当基期水平为上期水平时，就称为环比发展速度；当基期水平为某个时期的固定发展水平时，就称为定基发展速度。
16、序时平均数也称为动态平均数，它反映现象在一定时期内发展水平达到的一般水平。
统计学复习知识点
统计学复习知识点一、统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它帮助我们从数据中获取有用的信息，做出合理的决策，并对现象进行描述和预测。
首先要了解总体和样本的概念。
总体是我们所研究的全部对象的集合，而样本则是从总体中抽取的一部分用于观察和分析的对象。
例如，要研究全国所有大学生的身高情况，全国大学生就是总体，而从其中抽取的部分大学生则构成了样本。
变量是统计学中的重要概念，它可以分为定性变量和定量变量。
定性变量是指不能用数值表示的变量，如性别（男、女）、职业（教师、医生等）；定量变量则是可以用数值表示的变量，又分为离散型变量（如班级人数）和连续型变量（如身高、体重）。
数据可以分为观测数据和实验数据。
观测数据是通过观察、测量等方式收集到的数据，而实验数据则是通过控制实验条件得到的数据。
二、数据收集数据收集是统计学的第一步。
常见的数据收集方法有普查和抽样调查。
普查是对总体中的每一个个体进行调查，能得到全面准确的信息，但成本高、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，具有省时省力、成本低的优点，但需要注意抽样的科学性和代表性。
抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等。
简单随机抽样是完全随机地抽取样本；分层抽样是将总体按照某些特征分成若干层，然后从每层中分别抽样；系统抽样是按照一定的规则抽取样本；整群抽样是将总体分成若干群，然后抽取若干群作为样本。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，避免误差和缺失值。
三、数据整理收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理。
整理数据的第一步是对数据进行审核，检查数据的准确性和完整性。
然后对数据进行分类和编码，以便于后续的分析。
数据的分组是整理数据的重要环节。
可以按照变量的类型和取值进行分组。
对于定量变量，可以采用等距分组或不等距分组的方法。
等距分组是将数据按照相等的区间进行分组，不等距分组则是根据数据的特点和研究目的，采用不同的区间长度进行分组。
统计学复习资料
1、统计学——是一门收集、整理、实和分析统计数据的科学，其目的使探索数据内在的数量规律。
2、统计学的两个含义指的什么？1当他以名词出现时表示一门科学名称—“统计学“。
2当他以复数名词出现时，表示”统计数据“或”统计资料“。
3、统计学分为哪两大类？其含义是什么？？1描述统计——是用图形、表格和概括性的的数字对数据进行描述的统计方法。
2推断统计——是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测的统计方法。
4、解释总体，变量，样本。
1总体就是我们所要研究的所有单位的总和2变量就是我们重点关注的是总体单位具有哪些特征或属性3样本就是总体的一部分。
5、数据的计量尺度分为哪几种？各有哪些特点？1列名尺度—最粗略的计量程度，2顺序尺度—比列名精确性高一些，3间隔尺度—可以对数据进行精确计量的尺度，4比列尺度—和间隔差别很小，主要在于对“0“的理解不同。
6、直接获取统计数据的方法有哪几种？1普查2抽样调查7、基尼系数反映的是什么问题？当基尼系数超过0.4说明什么？当基尼系数=0 表示收入绝对平均，基尼系数=1表示收入绝对不平均，基尼系数小于0.2表示分配平均，在0.2~0.4之间是比较合适的。
基尼系数为0.4时，被认为是收入分配不公的警戒线，超过0.4就应该采取缩小这一差距。
8、影响加权算数平均数的因素是什么？1组中值2权数3分组的组数。
9、众数、中位数、均值的关系是什么？1对称分布MO=ME=X 2右偏分布MO<ME<X 3左偏分布X<ME<MO。
10、反映现象集中趋势的主要指标有哪些？1众数2中位数3均值。
11、反映现象离散趋势的指标又哪些？1极差2方差3标准差。
12、为什么要计算离散系数而不是标准差系数？因为离散系数是从相对的角度观察变异和离散程度的，在比较相关事物的差异程度时，较之直接比较标准差要好些。
13、按抽样的组织方式如何分类？1简单随即抽样2分层抽样3系统抽样4正群抽样14、什么是参数？参数估计的方法又哪几种？参数——是描述总体数据分布特征的一个常量。
统计学类专业复习重点梳理与分析
统计学类专业复习重点梳理与分析统计学是一门具有广泛应用领域的学科，涵盖了许多重要的知识点和技能。
为了帮助同学们更好地进行复习，本文将系统地梳理和分析统计学类专业的复习重点。
通过对不同主题和内容的梳理和分析，希望能帮助同学们更好地理解和掌握统计学的核心知识。
一、描述统计学描述统计学是统计学的基础，包括对数据的收集、整理、汇总和可视化等技巧。
其中，收集数据的方法包括随机抽样、问卷调查等；整理数据的方法包括数据清洗、处理异常值等；汇总数据的方法包括计算平均数、中位数、众数等；可视化数据的方法包括绘制直方图、散点图、箱线图等。
同学们在复习时，应注意理解和掌握这些技巧的具体操作方法，并能够根据实际情况进行数据的处理和分析。
二、概率论与数理统计概率论与数理统计是统计学的核心内容，包括了概率的基本概念、随机变量及其分布、多个随机变量之间的关系等。
在复习时，同学们应重点关注以下几个方面的内容：1. 概率计算：理解和掌握概率的基本计算方法，包括加法原理、乘法原理、条件概率等。
2. 随机变量：了解随机变量的概念和性质，掌握常见离散型和连续型随机变量的分布特征，如二项分布、正态分布等。
3. 多个随机变量：理解和掌握多个随机变量之间的关系，包括相互独立、相关性等概念，以及相关系数、协方差等的计算方法。
4. 统计推断：了解统计推断的基本思想和方法，包括参数估计、假设检验等。
掌握常见的估计方法，如最大似然估计、置信区间等。
三、统计计算与建模统计计算和建模是统计学的实践部分，包括了使用计算机软件进行数据分析和建立统计模型等。
在复习时，同学们应注重以下几个方面的内容：1. 统计软件：熟悉并掌握常用的统计软件，如R、SPSS等。
了解软件的基本操作方法，包括数据导入、变量命名、运算和图形绘制等。
2. 数据分析：了解常用的数据分析方法，如方差分析、回归分析等。
理解和掌握不同方法的应用场景和具体计算步骤。
3. 统计建模：理解统计建模的基本原理和步骤，包括变量选择、模型拟合和模型评估等。
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1、 描述统计与推断统计有何区别和联系？
描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的方法。
联系：描述统计学和推断统计学是现代统计学的两个组成部分呢，相辅相成、缺一不可，描述统计学是现代统计学的基础和前提，推断统计学是现代统计学的核心和关键。
2、 统计数据的类型有哪些？（P5-6）
按照计量尺度不同，可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法可以分为观测数据和实验数据；按照被描述的现象与时间的关系可分为截面数据和时间序列数据。
3、 简述数据误差来源？(P33-38)
统计数据的误差来源分为抽样误差和非抽样误差。
抽样误差是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。
非抽样误差是相对抽样误差而言的，是指除抽样误差之外的由于其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。
4、 衡量数据离散程度的指标有哪些(P96-104)
衡量数据离散程度的指标有：1.异众比率，用于测度分类数据的离散程度，衡量众数对一组数据的代表程度；2.四分位差，用于测量顺序数据的离散程度，衡量中位数对一组数据的代表程度；3.方差和标准差，用于测度数据离散程度的最常用测度值，衡量均值对一组数据的代表程度。
5、 为什么说正态分布是客观现象中最主要的分布？(P142)
正态分布有极其广泛的实际背景，生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。
一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布。
从理论上看，正态分布具有很多良好的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对
数正态分布、t分布、F分布等。
6、 有人说，标准化与中心化的两个变量的协方差就是它们的相关系
数，你认为正确吗？请说明理由？
7、 请你说明小概率原理的含义？(P213，最后一段)
一个事件如果发生的概率很小的话，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中几乎是必然发生的，数学上称之小概率原理。
统计学中，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。
8、 评价估计量的标准有哪些？并解释它们的含义（P179-180）
一般地说，一个好的估计量应具备三个标准：无偏性、有效性和一致性。
无偏性是指估计量分布的数学期望等于被估计的总体参数。
有效性是指对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小标准差的估计量更有效。
一致性是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近于被估总体的参数。
9、 假设检验的理论基础和推理方法是什么？(P210-213)
进行假设检验的基本原理就是小概率原理。
小概率原理是说概率很小的事件（称为“小概率事件”）在一次试验中几乎是不可能发生的。
根据小概率原理进行假设检验的方法就是概率意义下的反证法，其思想是：为了检验原假设
是否正确，我们首先假定“
正确”，然后来看在
是正确的假定下能导出什么结果。
如果导出一个与小概率原理相矛盾的结果，则说明“
正确” 的假定是错误的，即原假设
不正确，于是我们应作出否定原假设
的决策；如果没有导出与小概率原理相矛盾的结果，则说明“
正确” 的假定没有错误，即不能认为原假设
是不正确的，于是我们应作出不否定原假设
的决策。
10.假设检验的一般步骤？(P212-213)
假设检验的一般步骤：1.根据所研究问题的要求，提出原假设
和备择假设
；2.找出检验的统计量及其分布；3.规定显著性水平
，就是选择发生第一类错误的最大允许概率；4.确定决策规则；5.计算检验统计量的值，作
出统计决策。
11、 在进行回归分析中，对误差项的经典假设有哪些？并说明它们
的经济含义？（P309）
12、 请你说明拉氏指数与派式指数的区别与联系？(P412)
拉氏指数将同度量因素固定在基期，可以消除权数变动对指数的影响，从而使不现时期的指数具有可比性。
拉氏数量指标指数是假定在价格不变的条件下报告期销售量综合变动，它不仅可以单纯地反映出销售量的综合变动水平，也符合计算销售量综合变动，它不仅可以单纯地反映出销售量的综合变动水平，也符合计算销售量指数的实际要求。
帕氏指数将权数固定在报告期，不能消除权数变动对指数的影响，因而不同时期的指数缺乏可比性。
但帕氏指数可以同时反映价格和消费量结构的变动，具有较明显的经济意义。
13、 我国消费者价格价格指数和上海综合指数分别是用什么方法计
算出来的？(P420-421,14.4.1,P424-425,14.4.2)
14、 时间序列可分解成哪几个因素？(P365-366)
在时间序列的传统理论中，将时间序列的发展水平分解为四种成分：长期趋势、季节变动、循环变波动和不规则波动。
长期趋势是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或下降的变动。
季节变动是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
循环波动是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或震荡式变动。
时间序列中除去趋势、周期性和季节性波动之后的偶然性波动就是不规则波动。
15、 P值与显著性水平有何区别和联系？(P214-215,8.1.5)
P值是在
成立前提下，某事件发生的概率，是检验后得出来的，对应于特定
检验样本，不同检验样本很可能有不同的P值。
显著性水平a是一个约定的界值，当P≤a时，可以小概率时间为依据拒绝
，a值需在检验前确定，对于同一总体中所有可能的检验样本具有相
同的a值
16、 请你通过具体实例说明贝努力大数定律的应用？
17、 在回归分析中，F检验和t检验各有什么作用？(P162,6.3.2，
P164,6.3.3)
T检验与F检验是多元线性回归分析中常用的统计检验方法。
T检验是对单个的变量显著性的检验；F检验是检验解释变量的整体对被解释变量印象的显著性。
18、 当我们给出两支股票近一个月的股价走势后，你用什么统计方
法选择应该投资那一支股票（稳健投资者）？
19、 有人作了这样一个模型，一个国家的酒精消费与GDP的回归，
发现效果不错，你认为这个模型有用吗？请你谈谈应如何建立
一个“好”模型？(没多大意义，P305(5),P321-322,11.2.5)
20、 请你通过具体例子说明统计方法应用的广泛性和多样性。
(P3,1.1.2)
21、 “统计使人豁达，使人睿智、使人哲理”，你怎样理解这句
话？
说统计使人豁达，是因为统计总是把着眼点放在宏观大势的把握上，对个体数据如何处理，也取决于怎样科学地得到对总体的认识。
久而久之，统计的训练使人宏观意识得到强化，遇到问题习惯将之放在时空的大背景中去考虑。
比如统计专业讲的总量指标、平均指标等等，都是从大的方面讲、从大的方面把握，这就是宏观意识。
无论一个事物有多大，如果一个人善于宏观把握它，碰到个案的时候，就会从大的背景和环境考虑问题，看得比较透彻，从而举重若轻。
这是统计使人豁达的重要因素。
另外，统计比较务实，追求实事求是。
统计是搞数据的，搞数据不能随心所欲，判断和说明问题都要靠数据说话。
所以统计不仅强调宏观的方位感，还特别注重具体的分寸感。
这个分寸感就是工作和学问要做得实，仅说个大概其不行。
这样，久而久之，搞统计的人不论是想问题还是谈问题，就习惯于脚踏实地，就不会离谱走板。
统计能使人在宏观
和微观上如此行事，统计人就容易更豁达、更睿智、更聪明。