统计学中的几个基本概念
统计知识点总结高中
统计知识点总结高中1. 统计学基本概念统计学是一门研究数据的收集、整理、分析和解释的学科。
统计学的基本概念包括总体、样本、变量、数据类型、数据分布等。
总体是研究对象的全部个体，样本是从总体中选取的一部分个体，变量是研究对象的特征或属性，数据类型包括定量数据和定性数据，数据分布是指数据在不同取值上的分布情况。
2. 统计数据的收集统计数据的收集是统计学的第一步，常见的数据收集方法包括实地调查、问卷调查、抽样调查、实验观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的记录和整理、数据的真实性和合法性等问题。
3. 描述统计描述统计是通过图表、统计量等方法对数据进行总结和描述，常见的描述统计方法包括频数分布、频率分布、累积频率、平均数、中位数、众数、方差、标准差、分位数等。
这些方法可以帮助我们更好地理解数据的特征和分布情况。
4. 概率分布概率分布是描述随机变量取值的规律性的数学模型，常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、泊松分布等。
了解不同概率分布的特点和应用场景对于理解和解决实际问题非常重要。
5. 统计推断统计推断是利用样本信息对总体特征进行推断的一种统计方法，包括点估计和区间估计两种方法。
在学习统计推断时，需要了解参数估计、置信区间、假设检验等概念和方法，以及它们在社会科学、自然科学、工程技术等领域的应用。
6. 相关性分析相关性分析是研究变量之间的关系和相互影响的统计方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数等。
掌握相关性分析的方法可以帮助我们发现变量之间存在的关联性，并进行进一步的预测和决策。
7. 多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的统计方法，包括多元回归分析、主成分分析、因子分析等。
这些方法可以帮助我们更全面地理解数据的特征和规律，进行更深入的数据挖掘和分析。
总之，统计知识是培养学生数据分析能力和统计思维的重要工具，通过学习统计知识，学生可以更好地理解和应用数据，从而更好地应对未来的学业和职业挑战。
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)
统计高三知识点总结
统计高三知识点总结1.高三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。
在高三学习统计学时，我们需要掌握一些基本概念。
1.1 总体和样本总体是指我们要研究的所有个体或事物的集合。
样本是从总体中选择出来的一部分个体或事物。
1.2 参数和统计量参数是总体的数值特征，如总体的平均数、标准差等。
统计量是样本的数值特征，如样本的平均数、标准差等。
我们通常通过样本统计量来估计总体参数。
1.3 随机变量和概率分布随机变量是对随机事件进行数值化的变量。
概率分布描述了随机变量的取值和对应的概率。
2.描述统计描述统计是统计学的一个重要分支，用于对数据进行整理、概括和描述。
在高三中，我们主要学习了以下几个方面的描述统计方法。
2.1 数据的集中趋势数据的集中趋势是指数据中心的位置。
常用的统计量有均值、中位数和众数。
均值是所有数据之和除以数据个数，中位数是将数据按大小排列后，处于中间位置的数，众数是出现次数最多的数。
2.2 数据的离散程度数据的离散程度是指数据的扩散程度或变异程度。
常用的统计量有极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之差，方差是每个数据与平均数的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
2.3 数据的分布形态数据的分布形态描述了数据的形状。
常用的图形有直方图、频数分布直方图和箱线图。
直方图用柱状图表示数据的频数分布情况，箱线图用箱体和须线展示数据的分布特征。
3.概率与统计推断概率与统计推断是统计学的另一个重要分支，用于通过样本数据来推断总体的特征。
3.1 概率概率是描述随机事件发生可能性的数值。
概率可用于计算事件发生的可能性，判断事件间的关系，以及预测未知的结果。
3.2 参数估计参数估计是通过样本统计量来估计总体参数。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过单一的统计量来估计总体参数，区间估计是通过一个区间来估计总体参数，包含了真值的概率。
3.3 假设检验假设检验是用于检验某个关于总体的假设是否成立。
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。
统计学的几个基本概念汇总
统计学的几个基本概念总体（population）nbsp;nbsp;指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。
总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察Ø 总体（population）指同质的研究对象中所有观察单位研究指标变量值的集合。
总体通常限定于特定的时间与空间范围之内，且为有限数量的观察单位，称为有限总体；有时总体是假设的，没有时间和空间限制，观察单位数是无限的，称为无限总体。
Ø样本（sample）医学实践与研究中，要直接研究无限总体通常是不可能的，即使是有限总体，由于人力、物力、时间、条件等限制，要对其中每个观察单位进行研究或观察，有时也是不可能的，也不必要。
而只是从总体中随机抽取部分观察单位，其变量实测值构成样本，目的用样本指标推断总体特征。
这种推断不要经过严谨的实验设计，以样本的可靠性和代表性为基础。
样本的可靠性：主要是使样本中每一观察单位确属同质总体。
样本的代表性：使样本能充分反映总体的实际情况，要求抽样遵循随机化原则，目的是使每个观察单位被抽得的机会相等，避免主观取舍及偏性；还要保证足够的样本量，即保证足够的观察单位个数。
Ø参数（parameter）统计学上描述总体变量的特征称为参数。
如总体均数、描述总体的中心位置或集中趋势；总体标准差、极差等描述总体的离散趋势等。
Ø误差（error）泛指实测值与真值之差，按其产生的原因和性质可粗分为随机误差（random error）与非随机误差（nonrandom error）两大类，后者又可分为系统误差（systematic error）与非系统误差（nonsystematic error）两类。
Ø随机误差是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
例如，在实验过程中，在同一条件下对同一对象反复进行测量，虽极力控制或消除系统误差后，每次测量结果仍会出现一些随机变化即随机测量误差,以及在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。
统计学的基本概念
第二部分数据的整理与抽样一、统计学的基本概念1、统计资料定义：凡是可以推导出某项论断的事实或数字均称为统计资料。
统计资料是进行分析、推断、预测的基础。
要根据研究的目的、要求，有计划地收集统计资料。
统计资料原始资料（初级）：未经过加工处理的第一手统计调查资料。
次级资料：经过加工处理的数据（有权威性的公开发表的：统计年鉴、行业协会公布的报告等等）。
统计数据度量数据：用数量尺度测量的数据，如年龄、成绩。
品质数据：不用数量尺度测量的数据，如性别，企业类型。
称关于特定问题的统计资料为一个资料集合，其主要特征有：元素：统计资料由各个元素组成。
变量：元素的特征。
有定量的变量与定性的变量。
观测：一次观测指对统计资料中某一元素的所有变量表述的记录。
xxx xxx xxx xxx xxx xxx王五xxx xxx xxx xxx xxx Xxx李四xxx xxx xxx xxx xxx xxx张三…..…..….班级专业学号姓名2、统计资料收集的方法与途径方法间接引用直接收集实验式：设计统计实验，控制某些因素以研究其对变量的影响。
例如确定产品的价格弹性观察式：对变量的影响因素不加任何限制。
根据统计研究的目的和要求收集统计资料。
所收集的资料必须满足准确性、及时性和完整性的要求。
统计报表组织方式专门调查普查重点调查抽样调查典型调查途径直接观察：通过观察对象的活动进行记录获得资料。
优点：资料全面生动，避免由于理解偏差造成的误差。
缺点：耗时、人力，对观察者素质要求高。
访问：与被调查对象直接接触，获得资料问卷调查：设计并发放调查表。
优点：避免调查人对调查对象的直接影响，缺点：返回率低，无法保证调查表的质量。
3、总体与个体（1）定义：凡是客观存在的、具有统一性质的由个别事物组成的集合体，称为统计总体。
构成总体的个别事物称为个体（总体单位）。
（2）总体与个体必须具备的条件客观性：特定的非一般意义上；大量性：包含足够多的个体以避免偶然性；同质性：构成总体的个体在性质上必须是相同的，否则无法反映总体的特征；差异性：构成总体的个体之间存在差异。
高中数学统计学总结知识点
高中数学统计学总结知识点一、统计学的基本概念统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它在现代社会中具有重要的应用价值，可以帮助人们更好地理解事物发展规律，做出更科学的决策。
统计学的基本概念包括总体和样本、参数和统计量、频数和频率、统计图示等内容。
1. 总体和样本总体是指研究对象的全部个体，而样本是从总体中选取的一部分个体。
对于大规模的研究对象，通常采用抽样的方法选择样本，然后通过对样本的研究结果推断总体的性质。
样本的选择应该具有代表性，以确保研究结果的可靠性。
2. 参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。
常见的参数包括平均值、标准差、方差等，而统计量则包括样本均值、样本标准差、样本方差等。
通过对统计量的分析可以推断出总体参数的性质。
3. 频数和频率频数是指某一数值在样本中出现的次数，而频率是指某一数值出现的相对次数。
频率可以用来描述数据的分布规律，可以是相对频率、累积频率等形式。
4. 统计图示统计图示是指用图形的方式表示数据的分布规律。
常见的统计图示包括直方图、折线图、饼状图等，通过图示可以直观地了解数据的分布情况，方便研究和分析。
二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中重要的内容，主要包括数据的集中趋势和离散程度的描述。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
1. 均值均值是一个样本或总体的平均数值，通常用符号表示，可以用来描述数据的集中趋势。
2. 中位数中位数是一组数据中间数值，可以用来描述数据的中间位置。
它不受极端值的影响，通常用来描述数据的分布。
3. 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以用来描述数据的集中趋势。
它在一些特定情况下比均值更具有代表性。
4. 标准差和方差标准差和方差是用来描述数据的离散程度，可以用来度量数据的波动性。
它们的计算需要借助均值，可以帮助研究者更全面地了解数据的分布。
三、概率统计概率统计是统计学中的另一个重要内容，主要包括概率的定义、概率的性质、离散型随机变量、连续型随机变量、概率分布函数等。
统计分析学基础知识点总结
统计分析学基础知识点总结一、统计学的基本概念1.总体和样本总体是指研究对象的全部个体或事物的集合，样本是从总体中抽取的部分个体或事物的集合。
在统计学中，我们通常通过对样本进行分析来进行总体的推断。
2.变量和数据类型变量是指在研究中所测量的特定属性或属性，它可以是数量变量（比如身高、体重）也可以是分类变量（比如性别、职业）。
数据类型包括定量数据和定性数据，定量数据是指其取值可以进行数值运算，定性数据是指其取值为某种类别或符号。
3.测度尺度在统计学中，我们通常将变量分为不同的测度尺度，包括名义尺度（仅仅表示事物标识的意义）、顺序尺度（表示顺序关系）、区间尺度（表示等距关系）和比率尺度（表示等比关系），不同的尺度对于统计分析的方法和技术有重要的影响。
4.概率概率是描述不确定事件发生可能性的一种数值。
在统计学中，我们通过概率来对随机事件进行描述和预测，并且使用统计概率来进行统计推断。
5.统计量统计量是指从样本数据中计算得到的数值指标，比如均值、方差、标准差等。
统计量可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，并且在假设检验、参数估计等统计推断中起到重要的作用。
6.概率分布在统计学中，我们通常通过概率分布来描述随机变量的取值概率规律。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等，它们在统计分析中都有重要的应用。
7.统计推断统计推断是指根据样本数据对总体特征进行推断的一种方法。
它包括参数估计和假设检验两种基本方法，通过这些方法，我们可以对总体参数进行估计和推断。
8.统计学的应用统计学在科学研究、社会调查、市场调查、生物医学等领域都有重要的应用，它可以帮助我们从数据中获取信息，揭示事物规律，为决策提供依据。
二、常用的统计方法和分析技术1.描述统计描述统计是指通过对数据的整理和描述来获取数据特征的一种方法。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等指标，它们可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
统计的基本概念与性质总结
统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。
在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。
本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。
一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学中的基本概念。
在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。
二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。
参数和统计量是统计学中的重要概念。
参数可以通过样本统计量的估计得到。
三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。
四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。
频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。
五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。
六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。
标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。
标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。
七、相关性和回归分析相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。
相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。
八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。
它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。
假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。
九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。
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• 样本sample ：随机抽样所得到的200个7岁男
孩身高观察值。 • 抽样研究的目的就是通过样本的信息了解总体 的情况。即：通过分析200个7岁男孩的身高了 解10万个7岁男孩身高情况。
总体与样本 (population and sample)
var = s 2 =
∑ (x − x)
n −1
2
=
n ∑ x 2 − (∑ x) 2 n( n − 1)
s=
• 标准差(对var开根号)stdev
∑ (x − x)
n −1
2
CV % = ×100% • 标准误 se = s / n Mean • Coefficient of variance变异系数stdev/Mean
等级资料
定义： 介于计量资料和计数资料之间的一种资 料，通过半定量方法测量得到。 特点： 每一个观察单位没有确切值 各组之间有性质上的差别或程度上的不同。 例如：无效，有效，显效 -，+，++，+++
定性变量
• 定义：将全体观测单位按照某种性质或特征分 组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 • 特点：没有度量衡单位 多为间断性资料 （通过枚举或记数得来） 半死不活，是死还是活？
变量 variables
分娩方式 顺产 助产 顺产 剖宫产 剖宫产 顺产 助产 助产 剖宫产 妊娠结局 足月 足月 足月 足月 足月 早产 早产 足月 足月
年龄 身高 体重 住院天数 165 160 158 161 159 157 158 158 154 71.5 74.0 68.0 69.0 62.0 68.0 66.0 70.5 57.0 5 5 6 5 11 2 4 3 7
2、定量变量 Quantitative Variable
（1）区间变量（interval variable ） 或数值变量（numerical variable ） 如：身高，血压，血清胆固醇浓度，体温，脉搏计数、 红细胞计数、玫瑰花环计数、住院天数等。 （一般有度量衡单位，类别间的差别大小有实际意义） （2）比变量(ratio variable) 以上例子中除体温外（具有真实意义的零点）
只有认识了变量的类型，才能正确地选用统计分析方法
定性变量
2
1、定性变量 Qualitative Variable
计数数据（enumeration (counting) data）(质反应) （1）名义变量（Nominal variable） 二项分类 性别分类，如男性为1，女性为0。 多项无序分类 血型的A、B、AB、O型多项无序分类 （2）有序（等级）变量(Ordinal or ranking variable) 多项有序分类 疗效观测分为显效、有效、好转及无效4个类别。
20
10
VAR00001
减少抽样误差的方法
（1）改进抽样方法，增加样本的代表性。 样本量 n 相等的情况下： 整群抽样>单纯随机抽样>系统抽样>分层抽样 （2） 增加样本量n （3）选择变异程度较小的研究指标
对变量数据的描述统计(下) 概率和频率
• 抛一枚硬币，是否国徽面一定向上？明天的股市升还是降？某患 者痊愈的可能性？这些问题的答案都不可能绝对。 • 概率(probability)：描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用 P来表示。 • 大小：P的大小在0和1之间，越接近于1，说明发生的可能性越 大，越接近于0，说明发生的可能性越小。统计学中的许多结论 是带有概率性质的，通常一个事件的发生小于5%，就叫小概率 事件。 • 频率(frequency) ：在实际工作中，当观察单位的例数足够 多时，可以用频率来代替概率。频率是概率的估计值。
连续型变量（Continuous variable） 与 离散型变量(Discrete variables)
根据观察数据之间有 无缝隙（gap），常将 数据分类为离散型变 量（有缝隙）与连续 型变量（无缝隙）两 大类，名义变量一定 是离散型变量；连续 型变量只能是比、区 间和有序变量，但 比、区间和有序变量 也可以是离散型变量 例如：体重与身高
yangjincpu@
研究目的：2008年某地7岁男孩的身高情况。 研究对象：该地在2008年的10万个7岁男孩。 观察单位(个体)：每个7岁男孩。 观察指标：身高(观察指标又称为变量)；身高
的测量值(观察值)又称为变量取值或变量值。
• 总体population ：该地2008年的10万个7岁男
变异 总体与样本 误差
变异
同质(homogeneous)事物个体间的差异。 来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原 因的因素。 是统计学存在的基础,从本质上说,统计学就是研 究变异的科学。
变异的表达
• 离均差平方和devsq
devsq
∑ (x − x)
2
= n∑ x 2 − (∑ x)2
• 变异(消除自由度不一样)var
抽样
抽样误差来源 1、抽样方法(随机，均衡)
• 选择样本的方法:概率抽样和非概率抽样
等概率抽样
非等概率抽样
统计推断 参数 统计量
μ 总体均数 ≠ 样本均数 x σ 总体标准差≠ 样本标准差S π 总体率 ≠ 样本率 P
简 单 随 机 抽 样
系 统 抽 样
分 层 抽 样
整 群 抽 样
抽样调查
• 随机抽样方法： 1.简单随机抽样（simple random sampling） 要求每个观察单位有同等概率被选入样本。 先编号，再用随机数字表等方式抽样。 优缺点：计算简便，但当总体例数较多时， 实施困难。 适用范围：小型调查或实验研究。
抽样调查
• 4. 整群抽样（cluster sampling） 将 总体划分为K个 群，再随机抽取k 个群 组成样本。 优缺点 ：便于组 织 ， 节省人力 、 物力 、时 间，容易 控制调查质量 。若群间差异较大， 抽样误差也较大。 适用范围：群内变异大而群间变异小 。
抽样误差来源 2、样本量（sample size）
P = 1•
364 363 265 • •L• = 2.23E - 07 365 365 365
某动物房110只大鼠体重 (见excel) 请作统计描述。
121.4 125.5 121.7 121.8 122.2 126.4 120.3 119.9 125.8 118.3 118.8 119.2 120.3 118.8 124.9 122.8 118.4 116.9 122.1 120.1 127.1 127.6 124.7 122.3 121.8 130.0 128.6 121.0 126.4 120.4 124.8 122.5 125.2 125.0 118.2 124.5 123.5 122.0 119.1 114.2 124.8 122.7 116.3 121.5 115.0 116.7 121.7 128.1 132.5 116.9 127.2 122.1 119.4 125.1 122.5 112.8 121.7 122.7 119.7 122.0 131.1 118.3 114.4 128.2 124.4 129.1 120.2 116.8 116.3 126.1 123.5 120.4 127.8 120.5 124.1 112.3 122.6 110.2 121.6 124.0 131.3 116.3 115.2 123.0 120.0 127.2 121.3 134.5 120.9 120.2 119.0 123.8 126.1 118.0 117.4 122.8 120.0 127.0 118.3 120.1 122.0 124.5 116.7 119.2 122.4 123.2 116.8 122.7 113.5 132.8
抽样调查
• 2. 系统抽样（systematic sampling） 间隔抽样或机械抽样。按照一定顺序机械 地每隔若干个观察单位抽取一个组成样本。 优缺点：易于理解、简便易行，容易得到一 个按比例分配的样本。但易产生偏性 。 适用范围：事先已知分布是随机的。
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抽样调查
• 3.分层抽样（stratified sampling） 分类抽样。一般先按 某种特征将总体分 为若干个层（strata），再在层内随机抽样。 优缺点：抽样误差较小；不同层可采用不同 抽样方法及独立分析。 。 适用范围：事先已知分布是随机的。
μ 总体均数 σ 总体标准差 π 总体率
样本均数 x 样本标准差S 样本率 P
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对变量数据的描述统计(上)
• 为了了解某地20~29岁健康女性血红蛋白的正常值范 围，现随机调查了该地2000名20~29岁的健康女性， 并对其血红蛋白进行测量，请问本次调查的总体是 （ ） A．该地所有20~29的健康女性 • B．该地所有20~29的健康女性的血红蛋白测量值 C．抽取的这2000名20~29岁女性 D．抽取的这2000名20~29岁女性的血红蛋白测量值
住院号 2025655 2025653 2025830 2022543 2022466 2024535 2025834 2019464 2025783 27 22 25 23 25 27 20 24 29
Units；elements
职业 无 无 管理员 无 商业 无 无 无 干部 文化程度 中学 小学 大学 中学 中学 小学 中学 中学 中学
统计学中的几个基本概念
中国药科大学药代中心 杨劲
目的
• 研究2008年某地7岁男孩的身高情况。假如该 地在2008年的7岁男孩有10万人，则最直接的 方法就是普查：调查这10万个儿童，测量他们 的身高，然后进行统计分析。但是工作量非常 大。我们可以通过随机抽样调查了解7岁男孩 的身高情况。如调查200个儿童，测量他们的 身高，通过分析这200个儿童的身高推断该地 10万个7岁男孩身高情况。