计量数据的名词解释
计量名词解释总结[共5篇]
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计量名词解释总结[共5篇]第一篇：计量名词解释总结名词解释据说老师给了：截面数据结构型模型OLS协整模型虚拟变量拟合优度异方差过度识别自相关1、回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
2、异方差性：是指被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的。
3、多重共线性：是指在经典回归模型中，某两个或多个解释变量之间出现了相关性。
4、自相关：又称序列相关，是指总体回归模型的随机误差项ui之间存在相关关系。
5、时间序列平稳性：是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。
6、伪回归：是指变量间本来不存在有意义的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错误结论。
7、虚拟变量：是人为构造的变量，根据因素属性的类型，一般只取0 或1 的人工变量。
8、截面数据：指同一时间（或地点）某个指标在不同空间的观测数值。
9、OLS：即最小二乘法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
10、协整：同阶单整的时间序列数据的加权组合是平稳的，则这组时间序列数据是协整的。
11、结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程。
结构式模型中的每一个方程都是结构方程，将一个内生变量表示为其它内生变量、先决变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形式。
12、回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
13、计量经济学：计量经济学是以数理经济学和数理统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。
它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。
质量管理00153名词解释
1.过程：指一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动2.标高分析：是对照公认的领先组织或量强的竞争对手持续的对本组织的产品、服务过程等关键的成功因素进行衡量的结构化的过程。
3.质量控制：指达到质量要求所采取的作业技术和活动4.AQL：即当一个连续系列批被提交验收时，可允许的最差过程平均质量水平。
5.因果图：是一种发现问题“根本原因”的分析方法6.过程能力指数：是指过程能力满足产品质量标准要求（规格范围等）的程度。
7.质量改进：是为向本组织及其顾客提供增值效益，在整个组织范围内所采取的提高活动和过程的效果与效率的措施。
8.QC小组：就是由相同、相近或互补之工作场所的人们自动自发组成数人一圈的小圈团体，全体合作、集思广益，按照一定的活动程序来解决工作现场、管理、文化等方面所发生的问题及课题。
9.质量经营：指在市场经济条件下，企业在经营管理活动中以顾客为中心，以创造相关方(顾客、员工、投资方、供方和社会)价值为目标，追求卓越的经营绩效模式。
10.控制图：对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。
11.六西格玛设计：就是按照合理的流程、运用科学的方法准确理解和把握顾客需求，对新产品/新流程进行健壮设计、使产品/流程在低成本下实现六西格玛质量水平。
12.质量：是指一组固有特征满足要求的程度。
13.质量检验：就是对产品的一项或多项质量特性进行观察、测量、试验，并将结果与规定的质量要求进行比较，以判断每项质量特性合格与否的一种活动。
14.内部顾客：就是指企业内部结构中相互有业务交流的那些人，包括企业员工包括股东、经营者、员工。
15.服务：是为满足顾客的需求，在供方和顾客之间的界面上的活动以及供方内部活动所产生的结果16.产品：即过程的结果，产品可以是无形的，有形的，还可以是两者结合。
17.软件：是通过承载媒体表达的信息所组成的知识产品。
18.硬件：是具有特定形状的可分离的有形产品，通常由制造的、建造的或装配的零件部件和组件组成19.流程性材料：是指通过将原材料转化成某一预定状态形成的有形产品。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释医学统计学：是运用运用概率论和数理统计学的原理和方法，研究医学领域中随机现象有关数据的搜集、整理、分析和推断，进而阐明其客观规律性的一门应用科学。
1、观察单位（observed unit）亦称个体，是统计研究中的基本单位。
2、总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体。
3、有限总体（finite population）明确规定了空间、时间、人群范围内有限个观察单位。
4、无限总体（infinite population）没有时间和空间范围的限制，其观察单位的全体数只是理论上存在的，因而可视为“无限”。
5、抽样（sampling）从总体中抽取部分观察单位的过程。
6、样本从总体中随机抽的的部分观察单位，其实测值的集合。
7、样本含量（sample size）该样本所包含的观察单位数。
8、变量（variable）能表现观察单位的变异性的特性称为变量。
8、同质（Homogeneity）:指被研究指标的有关影响因素相同。
8、变异（Variation）：指同质基础上的各种观察单位间的异同。
9、变量值（value of variable）或观察值（observed value）变量的观测值称为10、计量资料（measurement data）又称定量资料（quantitative data）或数值变量（numerical variable）资料。
为观测每个观测单位某项指标的大小，而获得的资料。
其变量值是定量的，表现为数值大小，一般由度量单位。
根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型和离散型两类。
11、计数资料（enumeration data）又称定性资料（qualitative data）或无序分类变量资料、名义变量资料。
为将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。
12、等级资料（ranked data）又称半定量资料或有序分类变量资料。
计量资料的统计描述
中位数（M）和百分位数（P）
中位数（median, M）是将一组观察值从小到大 按顺序排列，位次居中的数值对应的观察值就是 中位数。因而全部观察值中，大于和小于中位数 的观察值的个数相等。 百分位数（percentile，P）是指把一组资料的全 部观测值分为两部分，理论上讲，有x%的观测值 比Px小，有（100-x）%的观测值比Px大。中位数 是特定的百分位数，即P50，它是表示一组资料集 中位置的指标。
计算器功能简介
MODE或D·R·G：模式转换
DEG：degree 角度 RAD：radian 弧度 GRA：gradient 梯度
INV、 SHIFT或2nd F：第二功能键 SD 或 STAT：统计分析功能 x ，n，Σx，Σx2, σn （σX , σ），σn-1（sX , s）。 X 、 data 或DT：数据储存
标准差的应用
标准差是反映数据变异程度的指标，其大 小受每一个观察值的影响。 常用于描述对称分布，尤其是正态分布或 近似正态分布资料的离散程度。 随着样本量增大，标准差逐渐趋于稳定。
变异系数（CV）
CV =s/ x ×100% 它是反映相对变异度的指标。 变异系数常用于：
测量单位不同的几组资料变异度的比较； 均数相差悬殊的几组资料变异度的比较。
H = R 1 + 3 . 322 lg N
第一组段必须包括最小值，一般取略小于最小值 的整数作为第一组的下限；最后一个组段应该包 括最大值，并且封口，但最后一个组段的上限不 能等于最大值。
频数表的编制
3.列表划记，统计各组段频数。 4.计算频率与累计频率
频数分布的两个特征
体重虽有轻有重，但都向35~组段集中，数据大多 数集中在32~38组段，共83人，占总人数的55%， 这种趋势称为集中趋势 集中趋势。 集中趋势 另一方面，随体重逐渐变大或变小，仍有小部分变 量值存在，称这种特征为离散趋势 离散趋势。 离散趋势 集中趋势和离散趋势是频数分布的两个重要特征。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释一、基础概念1.总体（Population）：在一定时空范围内同质的所有观察单位或个体的集合。
2.样本（Sample）：从总体中随机抽取的一部分观察单位的集合。
3.变量（Variable）：观察单位的基本特征或特性，可以分为定量变量和定性变量。
4.总体参数（Population Parameter）：描述总体特征的概括性数值，如总体均数、总体率等。
5.样本统计量（Sample Statistic）：描述样本特征的数值，如样本均数、样本率等。
二、资料类型与搜集方法1.计数资料（Count Data）：通过计数或分类得到的资料，一般用相对数（率）表示。
2.计量资料（Measure Data）：通过测量得到的数值资料，一般用均数、中位数等表示。
3.等级资料（Ordinal Data）：具有一定顺序或等级的资料，一般用等级或有序分类表示。
4.调查法（Survey Method）：通过问卷、访谈等方式收集资料的方法，常用于大样本调查。
5.实验法（Experimental Method）：通过实验设计、随机分组等方式收集资料的方法，常用于实验研究。
6.观察法（Observational Method）：通过观察记录收集资料的方法，常用于临床观察、生态学研究等。
7.纵向研究（Longitudinal Study）：对同一组观察单位在不同时间点进行重复观察的方法，可获取纵向数据。
8.横向研究（Cross-sectional Study）：在某一时间点对不同组观察单位进行同时观察的方法，可获取横截面数据。
9.随机抽样（Random Sampling）：按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个观察单位被抽中的概率相等。
10.系统抽样（Systematic Sampling）：按照某种规则或顺序从总体中抽取样本的方法，如每隔一定数量的观察单位抽取一个样本。
三、卫生统计学方法1.描述性统计（Descriptive Statistics）：通过对数据进行整理、归类、简化和表示，描述数据的基本特征和分布情况。
实用卫生统计学中经常考到的一些名词解释
实用卫生统计学中经常考到的一些名词解释1. 总体：根据研究目的确定的同质观察单位的观察值全体所构成的集合。
例如，研究某地区成年人的血压情况，该地区的所有成年人的血压值就构成了一个总体。
2. 样本：从研究总体中抽取的一部分满足代表性的个体观察值所构成的集合。
比如从上述某地区成年人中随机抽取的一部分人的血压值，就是一个样本。
3. 计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。
例如，身高、体重、血压等的测量值资料。
4. 计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料。
如某班级学生的性别（男、女），某种疾病的患病情况（患病、未患病）等资料。
5. 等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。
比如，临床疗效分为治愈、显效、好转、无效等不同等级的资料。
6. 变异：同一性质的事物，其观察值（变量值）之间的差异，统计上称为变异。
在自然状态下，个体间测量结果存在差异是普遍现象。
7. 算术均数：描述一组数据在数量上的平均水平。
总体均数用希腊字母μ表示，样本均数用$\bar{x}$表示。
8. 几何均数：可用于反映一组经对数转换后呈对称分布或正态分布的变量值在数量上的平均水平，适用于对数正态分布或数据呈倍数变化的资料。
9. 中位数：将一组观察值由小到大排列，n 为奇数时取位次居中的变量值；n 为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。
10. 四分位数间距：是由第3 四分位数和第1 四分位数相减计算而得，常与中位数一起使用，用于描述偏态分布资料的分布特征，比极差稳定。
11. 方差：表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。
12. 标准差：是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，可用来描述数据的离散趋势。
13. 变异系数：用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。
质量管理学所有名词解释 0153
1.产品：即过程的结果。
产品可以是有形的，也可以使无形的，还可以是两者的组合2.顾客：是接受产品的组织或个人。
3.不良：指损害顾客产品适用性的任何缺陷或差错4.顾客满意：指顾客对其要求已被满足的程度的感受5.顾客不满：指顾客因产品的不良而产生烦恼，抱怨，投诉的这样一种状态6.魅力特性：指如果充足的话会使人产生满足，但不充足也不会使人产生不满的哪些特性7.必须特性：指即使充分提供也不会使顾客感到特别的兴奋和满意，但一旦不足也会引起强烈不满的那些质量特性。
8.线性特征：指那些提供得越充分就能越导致满意，而越不充足就越使人产生不满的那些特征9.管理：指一定组织中管理者，通过实施计划，组织领导和控制来协调他人的活动，带领人们实现组织目标的过程10.质量管理：就是为了实现组织的质量目标而进行的计划，组织，领导与控制的活动。
11.质量计划：指在明确组织的质量方针和质量目标，并对实现这些目标所必须的各种行动进行规划和部署的过程12.质量控制：也就是实现质量目标，落实质量措施的过程13.全面质量管理：是现代质量管理发展的最高境界。
ISO8402:1994将TQM定义为一个组织以质量为中心，以全员参与为基础，目的在于通过顾客满意和本组织所有成员及社会收益而达到长期成功的管理途径14.质量成本：指为确保和保证满意的质量而导致的费用以及没有获得满意的质量而导致的有形和无形的损失15.日本的戴明奖：1951年，为纪念戴明对日本的友谊和贡献，日本科学技术联盟提议设立了戴明奖，以促进日本质量管理的发展16.全员参与：企业的管理当局必须通过营造适当的环境来激发人们的热情和主动精神，使人们懂得并愿意高效的工作，从而极大的促进组织的彻底转变，使人力资源发生聚变和裂变，从而释放出巨大的能量17.领导作用：就是要在组织中形成一种上下同欲的状态，创造一个让员工为实现组织目标充分发挥作用的积极的内部环境18.内部顾客：用来指组织边界之内，某个过程中的个人或团体19.顾客需要：指顾客在生理和心理方面对于生产和福祉的基本要求和欲望20.顾客满意度指数：为了定量的衡量顾客满意的水平，人们运用计量模型和抽样统计方法，通过评价顾客对于一组项目因子或评价指标的感知和体验，得到一个总计划的或回归性的数量化指标来综合反映顾客对某个对象的满意水平21.顾客忠诚：指顾客对于某种品牌的产品或某个企业做出长期购买的贡献22.顾客关系管理（客户关系管理）：是企业为了获得顾客满意，留住顾客，挖掘潜在顾客，实现顾客忠诚并最终获得顾客长期价值而致力一顾客建立长期良好关系的活动和管理举措23.组织使命：即组织的宗旨，目的，反映了一个组织之所以存在的理由或价值24.战略计划活动：是一个系统化的过程，组织借助于这一过程来确立质量方面的长期目标，并将这些目标与财务，人力资源，市场营销以及研发方面的目标一道平等的基础上整合到一个综合经营计划当中25.质量方针：是由组织的最高管理者正式发布的该组织总的质量宗旨和方向。
计量经济学数据
计量经济学数据计量经济学数据是指在计量经济学研究中所使用的各种数据，包括经济变量的观测值、时间序列数据、横截面数据、面板数据等。
这些数据用于分析经济现象、验证经济理论以及进行经济政策评估等。
在计量经济学中，数据的质量和准确性对于研究结论的可靠性至关重要。
因此，在进行计量经济学研究时，需要遵循一定的数据采集、整理和分析的标准程序，以确保数据的有效性和可靠性。
首先，数据采集的过程需要注意以下几个方面：1. 数据来源：确定数据的来源是非常重要的。
可以通过调查问卷、统计年鉴、政府发布的数据报告、企业财务报表等途径获取数据。
2. 数据样本：确定数据样本的选择方式和样本量的大小。
样本的选择应该具有代表性，能够反映整体的情况。
样本量的大小应该足够大，以保证结果的统计显著性。
3. 数据的时间范围：确定数据的时间范围，以反映所研究经济现象的演变过程。
可以选择长期时间序列数据或者短期的面板数据，根据研究的需要进行选择。
其次，数据整理的过程需要进行以下几个步骤：1. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括删除异常值、填补缺失值、纠正错误等。
这样可以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据转换：根据研究的需要，可能需要对原始数据进行转换。
例如，可以对价格数据进行通胀调整，对非线性关系进行线性化等。
3. 数据标准化：对不同单位的数据进行标准化处理，以便进行比较和分析。
可以使用标准差、百分位数等统计指标进行标准化。
最后，数据分析的过程需要使用适当的计量经济学方法进行统计分析。
以下是常用的数据分析方法：1. 描述统计分析：对数据进行总体特征的描述，包括均值、方差、分位数等。
2. 回归分析：通过建立经济模型，对变量之间的关系进行定量分析。
可以使用最小二乘法、面板数据模型等进行回归分析。
3. 假设检验：对经济模型的假设进行检验，判断模型的拟合程度和统计显著性。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等。
4. 异方差和多重共线性检验：对回归模型的异方差性和多重共线性进行检验，以确保回归结果的可靠性。
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计量数据的名词解释
在日常生活和学术研究中，我们经常会遇到计量数据（quantitative data）这个
概念，尤其是在统计学、经济学、社会学等领域经常使用计量数据进行研究和分析。
计量数据是一种用数字表示的观察结果或变量，它通常用于描述和分析现象的数量特征和相互关系。
本文将对计量数据进行更为深入的解释和探讨。
计量数据是指能够通过测量或计数得到的数据，通常以数值形式呈现。
这种数
据的特点在于可以进行各种数学和统计分析，比如平均值、标准差、相关系数等。
计量数据可以是连续的，例如人的身高、温度、经济收入等；也可以是离散的，例如人数、考试分数、家庭成员数量等。
在处理计量数据时，我们通常会使用各种统计方法，如描述统计、推断统计、回归分析等，以帮助我们更好地理解和解释数据背后的规律和关系。
计量数据在研究中的应用非常广泛。
在社会科学领域，计量数据可用于量化人
们的行为和态度，如调查问卷中的问题和选项可以被编码成计量数据，从而进行统计分析。
在自然科学领域，计量数据用于描述和分析实验结果，以评估某种现象的变化趋势、影响因素等。
在经济学中，计量数据则用于分析和预测经济活动的变化，例如通货膨胀率、国内生产总值等。
在处理计量数据时，我们需要注意一些统计概念和方法。
首先是数据的度量层
级（measurement level），它用于确定数据的特性和可进行的统计分析。
常见的度
量层级包括名义（nominal）、有序（ordinal）、间隔（interval）和比例（ratio）四种。
名义数据仅用于分类，如性别、民族；有序数据表示有一定的排序关系，但没有明确的数值差异，如教育程度的高低；间隔数据有明确的数值差异，但没有绝对的零点，如温度；比例数据具有明确的数值差异和绝对的零点，如年龄、身高。
对于不同的度量层级，我们需要选择适当的统计方法，以确保结果的准确性和可解释性。
其次，我们还需要关注数据的质量和精度。
计量数据的质量指数据的准确性和可靠性，它受到实际测量的误差、采样方法的偏差等因素的影响。
在研究中，我们可以采取一些措施来提高数据的质量，例如增加样本容量、使用标准化的测量工具和程序等。
同时，我们还需要注意数据的精度，即数据的小数位数和有效数字。
在进行计量数据的分析时，我们应该根据具体情况选择合适的精度，以避免结果的误导或过度解读。
此外，计量数据的分析还需要考虑数据的分布和相关性。
数据的分布通常可以用概率分布函数来描述，如正态分布、均匀分布等。
通过观察数据的分布特征，我们可以判断数据是否服从特定的分布，并结合统计方法进行推断和判断。
对于多个计量变量之间的关系，我们可以通过计算相关系数来度量它们的相关性，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关系强弱和方向，从而为后续的建模和预测提供依据。
在大数据时代，计量数据的应用和挖掘变得越来越重要。
通过对大规模计量数据的分析，我们可以发现未知的规律和关系，并支持决策和预测。
然而，我们需要意识到数据分析并非解决一切问题的万能钥匙，它需要结合专业知识和合理的假设来解释和解决实际问题。
因此，在使用计量数据进行分析时，我们应该谨慎选择和应用合适的方法，并结合实际背景和领域知识来解读和推断数据的含义。
综上所述，计量数据是用数字表示的观察结果或变量，通过测量或计数得到。
它在各个领域中得到广泛应用，通过统计分析和相关性研究，帮助我们理解和解释现象的数量特征和相互关系。
在处理计量数据时，我们需要考虑度量层级、数据质量与精度、分布和相关性等因素，并结合专业知识进行合理的分析和解读。
计量数据的使用和分析在当今信息化社会具有重要意义，它不仅为决策和预测提供支持，也为学术研究和社会发展带来新的机遇与挑战。