统计学中常用的基本概念有
统计学基本概念和方法
统计学基本概念和方法
统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。
它涵盖了一系列方法和技术，用于描述、总结、分析和推断数据的特征。
一些统计学的基本概念和方法包括：
1. 数据收集：统计学涉及收集各种类型的数据，包括定量和定性数据，可以通过实验、调查、观察等方式获得。
2. 描述统计：描述统计是指对数据进行总结和描述，包括平均数、中位数、标准差等。
这些统计量能够帮助人们了解数据的分布和特征。
3. 推论统计：推论统计是指通过样本数据对总体进行推断。
它包括参数估计和假设检验，用于检验对总体的统计推断是否具有显著性。
4. 概率理论：概率理论是统计学的基础，用于研究随机现象的规律性。
概率理论可以帮助人们理解随机事件的发生规律和可能性。
5. 统计建模：统计建模是指用数学模型描述和解释数据之间的关系，包括线性回归模型、逻辑回归模型等。
这些基本概念和方法构成了统计学的基础，为人们解决实际问题和进行科学研究
提供了重要工具和思维框架。
统计学中的基本概念
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！
四、指标与指标体系
指标是说明总体综合数量特征的变量，简称指标。
一个科学、完整的指标都是由指标名称、所属时间、所属空间、 指标数值、计量单位等构成。例如：
2019年我国GDP的总量是达到了99.1万亿元，接近100万亿元人民币。 按平均汇率折算，人均达到了10276美元。 2019年全国居民人均可支配收入突破30000元。 2019年全国粮食总产量6.6亿吨，是世界第一大产粮国，也是中国历史 上最高的粮食产量。 2019年末高速铁路营业总里程达3.5万公里，占全球高铁里程超过2/3； 高速公路里程超过14万公里，居世界第一；电力装机容量接近2032千瓦， 居世界第一；互联网上网人数8.6亿人。
总体中抽取的一部分元素（个体）的集合，称 为样本。样本中个体的数目，称为样本容量 (sample size)，或样本单位数。
从总体中抽取一部分元素作为样本，目的在于用样 本提供的有关信息去推断总体的特征。例如，从某 地区随机抽取100名消费者，被抽中的100名消费者 就构成了一个样本。然后再根据这100名消费对某种 家电产品的满意程度去推断该地区全部消费者对该 种家电产品的满意程度。
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二、参数与统计量
（二）统计量(statistic)
统计量是关于样本的函数，是随机量。根据样本 数据计算的用于推断总体参数的测度量。
计算样本统计量的目的在于推断总体参数，所以相应 的样本统计量有：样本统计量有样本均值(x )、样本 标准差( s )、样本比例( p )等。 样本统计量通常用英文字母来表示。
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（二）变量种类
（按取值方式及建构方式）
3、变量按取值特征。 （1）随机变量。 （2）非随机变量。 4、变量按构建方式。 （1）经验变量(empirical variables)
统计学中的基本概念和重要公式
37、随机变量 38、离散型随机变量 39、连续型随机变量 40、概率分布 42、概率密度函数 43、概率分布的数学期望和方差 44、二项试验 45、二项分布 46、泊松分布 47、均匀分布 48、指数分布 49、正态分布
50、标准正态分布 51、标准分数（Z分数） 52、统计量 53、总体参数 54、中心极限定理 55、样本均值的分布 56、标准误 57、卡方分布 58、t分布 59、F分布 60、点估计（有效性、无偏性、一致性、充分性）
2
23.二项分布的概率函数p( x) = Cnx p x q n − x , x = 0,1,2,..., n, q = 1 − p 24.二项分布的数学期望和方差E ( X ) = µ = np,Var ( X ) = σ 2 = np(1 − p ) 25.泊松分布p( x) =
µ xe−µ
x! x! n Crx ⋅ C N− xr − 27.超几何分布p ( x) = ,0 ≤ x ≤ r n CN
( X i − µ )2 ∑
n −1
N ( X i − µ )2 ∑
5.标准差： （ ）总体标准差：σ = σ 2 1 （2）样本标准差： = S2 S 6.变异系数 σ 标准差 总体：CV = ×100% = × 100% µ 平均数 S 样本：CV = × 100% X
⌢ ⌢ σ(p −p
1 2
)
⌢ ⌢ n1 p1 + n2 p2 ⌢ 总体比率合并估计 : p = n1 + n2
⌢ ⌢ ⌢ ⌢ p1 = p2时σ ( p1 − p2 )的点估计量 : S ( p1 − p2 ) =
⌢ ⌢ 1 1 p (1 − p) + n n 2 1
统计基础知识与统计实务(多选题)
统计基础知识与统计实务多选题1．统计学中常用的基本概念有（A．总体B．总体单位C．标志 D．变量E．指标）。
2．下列标志中属于数量标志的有（A．商品零售额 B．工龄C．计划完成百分数D．合同履约率）。
3．下列各项中，属于离散变量的有（A．全国总人口E．某市三资企业个数）。
4．统计的工作过程一般包括（A．统计设计 B．统计预测与决策D．统计整理E．统计分析）。
5．总体的基本特征有（A．同质性 B．大量性C．差异性）。
6．统计设计阶段的结果有（A．统计报表制度 B．统计调查方案C．统计分类目录 D．统计指标体系）。
7．在全国人口普查中，（B．每一个人是总体单位C．全部男性人口数是统计指标D．人口的平均年龄是统计指标）。
8．非全面调查是仅对一部分调查单位进行调查的调查种类，下列各项中属于非全面调查的有（A．重点调查 B．抽祥调查C．典型调查）。
9．制定一个周密的统计调查方案，应包括的内容有（A．确定调查目的 B．确定调查对象E．确定调查项目）。
10．全面统计报表是一种（A．全面调查方法 B．报告法调查C．经常性调查方法）。
11．通过调查鞍钢、首钢、宝钢等几个大钢铁基地来了解我国钢铁的基本状况，这种调查属于（B．重点调查E．非全面调查）。
12．重点调查是一种（B．非全面调查C．就重点单位进行的调查D．可用于经常性调查也可用于一次性调查的调查方法E．能够大致反映总体基本情况的调查方法）。
13．重点调查的实施条件是（C．重点单位的标志值在总体中占绝大比重D．调查曰的不要求掌握全面数据，只须了解基本状况和发展趋势，调查少数重点单位能满足需要）。
14．关于抽样调查的叙述，正确的是（A.是一种非全部调查 B.按照随机原则抽选调查单位C.根据样本的资料推断总体的数值）。
15．统计调查按组织方式的不同可分为（B．专门调查E．统计报表）。
16．统计调查方案的主要内容有（A．确定调查目的 B．确定调查时间和期限C．确定调在单位和调查对象和报告单位D．确定调查项日和调查表E．确定调查的组织计划）。
统计学简答题
统计学简答题统计学是一门研究收集、处理、分析和解释数据的学科。
在现代社会中，统计学在各个领域都有着广泛的应用。
以下是对统计学简答题的回答：问题一：什么是统计学？统计学是一门以数据为基础的科学，它涉及到数据的收集、整理、分析和解释。
统计学通过运用数理统计方法，提供对数据的定量描述和综合分析，以及基于数据的模型推断和决策制定。
问题二：统计学的基本概念有哪些？统计学涉及各种基本概念，其中包括：1. 总体和样本：总体是指研究对象的整体，而样本是从总体中选取的一部分个体或观察值。
样本通常用来对总体进行推断。
2. 变量：统计学中研究的对象，可以是数值（如年龄、身高）、类别（如性别、职业）或其他类型的数据。
3. 观测值：对于给定的变量，观测值是指从总体或样本中获得的具体数值。
4. 参数和统计量：参数是指总体的数值特征，统计量是从样本中计算得到的数值特征。
统计学通过样本统计量来推断总体参数。
5. 频数和频率：频数是指某个取值或某个范围的观测值在样本中出现的次数；频率是指频数和样本容量的比值。
问题三：统计学中的描述性统计方法有哪些？描述性统计方法用于对数据进行总结和描述，常见的方法包括：1. 中心趋势测量：包括平均数、中位数和众数。
平均数是观测值的算术平均值，中位数是将数据按大小排序后，处于中间位置的观测值，众数是数据中出现次数最多的观测值。
2. 离散程度测量：包括范围、方差和标准差。
范围是最大观测值与最小观测值之间的差异，方差是观测值与平均数之间的差异的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
3. 分布形态测量：包括偏态和峰态。
偏态描述数据分布在平均值两侧的不对称程度，峰态描述数据分布的陡峭程度。
问题四：统计学中的推断统计方法有哪些？推断统计方法用于通过样本数据对总体进行推断，常见的方法包括：1. 参数估计：通过样本统计量（如样本均值）推断总体参数的值。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
2. 假设检验：用于对某个总体参数假设进行验证。
统计学的三组基本概念
统计学的三组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，它在各个领域中广泛应用，并发展出了许多基本概念和方法。
下面我将介绍统计学的三组基本概念。
第一组基本概念是描述统计学概念。
描述统计学是统计学的一个分支，它关注的是对数据进行总结和描述。
在描述统计学中，我们常用的基本概念包括变量、测量尺度、频率分布和图表等。
变量是描述研究现象或对象不同特征的属性。
根据其性质，变量可分为定性变量和定量变量。
定性变量是指描述对象属性或特征的变量，如性别、种族、学历等；定量变量是指可以进行数值比较的变量，如身高、体重、成绩等。
测量尺度是用来度量变量的属性的一种方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度用来测量定性变量，它只能用来区分对象之间是否具有某种属性；顺序尺度除了可以区分对象是否具有某种属性，还可以表达对象之间的关系；间隔尺度在顺序尺度的基础上增加了单位间隔的概念，可以进行比较和加减运算；比例尺度在间隔尺度的基础上增加了零点的概念，可以进行除法运算。
频率分布是对变量在不同取值上出现的次数或占比进行总结和描述。
一般情况下，频率分布包括表格形式和图表形式两种。
表格形式将变量的不同取值列在一起，记录其频数和频率；图表形式将频率分布以图形的方式展示，如直方图、饼图和线图等。
第二组基本概念是统计推断概念。
统计推断是统计学的另一个分支，它关注的是基于样本数据对总体性质进行推断的方法。
在统计推断中，我们常用的基本概念包括概率、抽样、估计和假设检验等。
概率是描述随机事件发生可能性的一种度量。
统计学中的概率可以用来描述随机变量的分布、事件的发生概率等。
概率的计算基于一些基本规则，如加法规则和乘法规则等。
抽样是从总体中选取一部分个体作为样本进行研究的过程。
抽样的目的是通过样本的统计量来推断总体的参数。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
估计是根据样本数据对总体参数进行推断的过程。
下列属于统计学中常用的基本概念
下列属于统计学中常用的基本概念下列属于统计学中常用的基本概念随着数据科学与人工智能在现代社会中的快速发展，统计学作为一门重要的学科，引起了越来越多人的关注。
作为一名数据科学家或分析师，了解统计学中的基本概念对于正确分析和解释数据是至关重要的。
在本文中，我将为您介绍一些统计学中常用的基本概念，帮助您更好地理解数据统计分析的过程以及相关的术语和方法。
一、总体与样本统计学中的总体和样本是两个核心的概念。
总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取出来的一部分，用以代表总体特征。
样本的选择应该具有代表性，以确保所得到的结论具有普遍性。
在实际应用中，统计学家通常从总体中随机选择样本进行研究。
通过对样本的分析和推断，可以得出关于总体的推断和结论。
二、参数与统计量在统计学中，参数与统计量是常用的量度指标。
参数是总体特征的度量，例如总体均值、方差等。
统计量是样本特征的度量，例如样本均值、标准差等。
通过统计学的方法，我们可以使用样本统计量来估计总体参数。
统计量的选择应该根据所要得到的信息，例如对总体均值感兴趣的话，可以选择样本均值作为统计量。
通过对统计量的计算和分析，可以对总体参数进行估计和推断。
三、假设检验假设检验是统计学中常用的推论方法之一，用于检验关于总体参数的假设。
在假设检验中，我们首先建立一个原假设和一个备择假设，然后通过对样本数据的分析来判断是否拒绝原假设。
假设检验涉及到很多概念和术语，例如显著性水平、拒绝域、p值等。
其中显著性水平是在假设检验中设置的一个临界值，用于决定在何种情况下拒绝原假设。
p值是一个统计量，它表示在原假设成立的情况下，观察到样本数据或更极端情况出现的概率。
通过对p值的比较，我们可以判断是否拒绝原假设。
四、置信区间置信区间是统计学中用于估计总体参数范围的一种方法。
通过置信区间，我们可以确定一个范围，认为总体参数位于这个范围内的概率较高。
置信区间的计算通常使用样本统计量和标准误差来进行。
统计学原理的基本概念
统计学原理的基本概念统计学原理是统计学的基本理论和概念的总称，包括以下几个基本概念：1. 总体（Population）: 研究对象在统计学中被称为总体，是指具有共同特征的所有个体的集合。
2. 样本（Sample）: 从总体中取出的一部分个体被称为样本，通过对样本进行研究来推断总体的特征。
3. 参数（Parameter）: 描述总体特征的数值被称为参数，如总体的平均值、方差等。
4. 统计量（Statistic）: 描述样本特征的数值被称为统计量，如样本的平均值、方差等。
通过统计量可以对总体的参数进行估计。
5. 随机变量（Random Variable）: 描述随机现象的数值可变的量被称为随机变量，它可以表示样本的某个特征，如随机变量X表示样本的身高。
6. 概率分布（Probability Distribution）: 随机变量的取值及其对应的概率构成的表格或方程式被称为概率分布，如正态分布、泊松分布等。
7. 抽样分布（Sampling Distribution）: 某个统计量的所有可能取值及其对应的概率构成的分布被称为抽样分布，如样本均值的抽样分布。
8. 假设检验（Hypothesis Testing）: 通过对样本数据进行统计推断来对总体的假设进行检验的方法。
根据假设检验的结果可以判断总体参数是否与某个假设相符。
9. 置信区间（Confidence Interval）: 对总体参数的一个区间估计，是对总体参数可能取值的一个范围的估计。
10. 统计模型（Statistical Model）: 用来描述随机变量与概率分布之间关系的数学模型。
统计模型可以用来解释和预测观察数据。
这些基本概念构成了统计学的基础，通过对它们的研究和应用，可以对数据进行分析、推断和预测，从而得出科学有效的结论。
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统计学常用基本概念
一、总体与样本
总体是指一个研究对象的全部个体构成的集合。
在统计学中，总体通常代表一个较大的、有待研究的群体。
样本则是从总体中抽取的一部分个体，用于代表总体进行统计研究。
样本的大小通常用样本容量表示。
二、变量与数据类型
变量是指在统计学研究中需要考察的量，如年龄、性别、身高、体重等。
变量可以是连续的，也可以是离散的。
连续变量可以取某一区间的任意值，而离散变量则只能取有限个值。
数据类型是指数据的分类方式，常见的有分类变量、有序变量、数值型变量等。
三、描述性统计
描述性统计是指对数据进行整理、分类、汇总等操作，以反映数据的集中趋势、离散程度等特征。
常见的描述性统计指标有平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
描述性统计旨在让人们更直观地了解数据的分布情况。
四、推论性统计
推论性统计是指利用样本数据推断总体特征的方法。
它可以帮助我们从样本数据中获得有关总体特征的结论。
例如，我们可以通过对一个随机样本进行统计分析，来推断总体参数的值。
推论性统计需要满足一定的假设条件，如大样本近似、独立性等。
五、概率与概率分布
概率是指某一事件发生的可能性大小，通常用0到1之间的数值表示。
概率分布是指事件发生概率的分布情况，常见的有二项分布、泊松分布、正态分布等。
这些概率分布在统计学中有着广泛的应用，可以帮助我们理解和预测数据的分布特征。
六、抽样方法与置信水平
抽样方法是统计学中从总体中抽取样本的方法，常用的有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
置信水平是指我们对样本统计结果的可靠性有多大把
握。
一般来说，置信水平越高，我们对样本结果的信任度就越高。
常用的置信水平有95%和99%等。
七、统计过程控制
统计过程控制是指在生产过程中运用统计方法对产品质量进行控制。
它可以帮助我们及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施加以改进。
常用的统计过程控制方法有控制图、因果图等。
通过统计过程控制，我们可以提高产品质量和生产效率，降低生产成本。