统计数据基础知识
统计基础必学知识点
统计基础必学知识点1. 数据的分类：数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据是描述性的，如性别、颜色等；定量数据是可量化的，如年龄、身高等。
2. 数据的度量尺度：数据的度量尺度分为四种类型，分别是名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度。
名义尺度是无序的分类数据，顺序尺度是具有次序关系的数据，间隔尺度是具有固定间隔的数据，比例尺度是具有固定比例关系的数据。
3. 频数与频率：频数是指某个数值出现的次数，频率是指某个数值出现的次数与总数的比值。
4. 数据的中心趋势度量：数据的中心趋势度量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的总和除以数据个数，中位数是将数据按照大小排列后的中间值，众数是一组数据中出现次数最多的数值。
5. 数据的离散程度度量：数据的离散程度度量包括范围、方差和标准差。
范围是一组数据的最大值与最小值之差，方差是数据与其均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。
6. 直方图和箱线图：直方图是将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内数据的频数或频率，在坐标系上绘制柱状图。
箱线图是通过四分位数和异常值来描绘一组数据的分布情况。
7. 相关系数：相关系数是用来描述两组数据之间的相关性强度和方向的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 概率与统计分布：概率是事件发生的可能性，统计分布是对数据的概率分布进行描述的函数。
常见的统计分布包括正态分布、泊松分布、二项分布等。
9. 抽样与统计推断：抽样是从总体中选取一部分样本进行研究，统计推断是通过样本数据对总体进行推断。
常用的统计推断方法包括点估计和区间估计。
10. 假设检验：假设检验是对统计推断的一种方法，通过构建假设、选择显著性水平和计算检验统计量，判断样本数据是否能够拒绝原假设。
常见的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
统计学中数据与统计资料的基础知识
逻辑分析方法定义：逻辑分析方法是将数据转化为做出好决策见解的科学过程 逻辑分析方法分类
描述性分析包含描述过去发生状况的分析技术集合 例如：数据查询、报告、描述分析、数据可视化、数据仪表板
预测性分析包含利用过去数据建立模型来预测未来或评估一个变量对另一个 变量影响的分析技术
例如：线性回归、时间序列分析和预测模型 规范性分析是产生一个最佳行动过程的分析技术集合
分类型数据和数量型数据 分类型数据：归属某一类别的数据 分类变量：统计分析方法有限，记录每一类别中观测值的数目，或计算每一 类别中观测值的比例来汇总类型数据 数量型数据：用于表示大小或多少的数值 数量变量：可以进行数学运算
截面数据和时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的同一时点上搜集的数据
时间序列数据：在几个时期内收集的数据
大数据与数据挖掘
大数据：更大和更为复杂的数据集 容量大：可利用的数据量通常在1TB以上 速度快：获得和处理数据的速度 种类多：数据类型的多样性
数据仓库：获取、储存和维护数据的过程 数据挖掘：研究从大的数据库开发有用决策信息的方法
数据来源
现有来源 从专门从事搜集和保存数据的机构获得 从各类行业协会和专门营利的机构中获得 从互联网发展留存的数据中获得 从政府机构公开的数据中获得
观测性研究 对研究对象进行观测性研究，记录感兴趣的变量数据，对结果数据进行统计分析 通过调查或民意调查获得统计数据
实验 据采集的误差
描述统计 描述统计是将数据以表格、图形或数值形式汇总的统计方法 除了表格和图形表示方式以外，数值型描述统计用于汇总数据
统计推断与逻辑分析
统计推断 总体与样本 总体：总体是在一个特定研究中所有感兴趣的个体组成的集合 个体：样本时总体的一个子集 普查与抽样调查 普查：搜集总体全部数据的调查过程 抽样调查：搜集样本数据的调查过程 统计推断 利用样本数据对总体特征进行估计和假设检验
数据科学中的统计学基础知识
数据科学中的统计学基础知识在数据科学领域，统计学扮演着至关重要的角色。
统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，通过运用统计工具和方法，我们可以从大量的数据中提取有用的信息，揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势。
本文将介绍数据科学中的一些统计学基础知识。
一、数据类型在数据科学中，我们常常会遇到各种类型的数据。
首先，我们需要了解数据可以分为两类：离散数据和连续数据。
离散数据是指只能取某些特定值的数据，例如某次投硬币的结果只能是正面或反面；而连续数据则可以取各种可能的值，例如人的身高、温度等。
了解数据的类型对于后续的分析和建模非常重要。
二、描述统计描述统计是统计学的基础，通过对数据进行整理和总结，我们可以更好地理解数据的特征和分布。
描述统计的常用方法包括：1. 平均值：平均值是所有观察值相加后除以观察值的总数得到的结果。
它可以表示数据的中心趋势。
2. 中位数：中位数是将一组数据按大小顺序排列后位于中间位置的数值。
它可以反映数据的中心位置。
3. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
它可以表示数据中的典型或常见取值。
4. 方差：方差衡量了数据的离散程度，是每个数据与平均值之差的平方的平均值。
5. 标准差：标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。
三、概率与统计推断在数据科学中，我们通常需要对数据进行统计推断。
统计推断是根据样本数据对总体进行推断的过程。
概率是统计推断的基础，它描述了事件发生的可能性。
常用的统计推断方法包括：1. 抽样：通过随机选择一部分样本数据来代表总体，以降低调查成本或集中研究资源。
2. 假设检验：通过设立一个或多个假设，并利用样本数据对假设进行验证，判断是否拒绝或接受某个假设。
3. 置信区间：置信区间是对总体参数的一个范围估计，它表示总体参数落在某个区间内的可能性。
四、回归分析回归分析是通过建立统计模型来研究自变量和因变量之间的关系。
在数据科学中，回归分析可以用于预测和解释变量之间的关联。
统计知识应知应会手册
统计知识应知应会手册统计知识是一种重要的工具，它被广泛应用于医学研究、商业分析、社会科学等领域。
作为一名统计学爱好者或学习者，掌握一些基本的统计知识非常重要。
本手册将为您介绍一些应知应会的统计知识，希望能为您的学习提供帮助。
一、统计学的基本概念1. 统计学的定义和作用统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，它为我们提供了理解和解释数据的工具和方法。
2. 数据的类型和测量尺度数据分为定性数据和定量数据两种类型，定性数据是以文字或符号表示的，而定量数据是用数字表示的。
测量尺度有四种：名义尺度、序数尺度、区间尺度和比例尺度。
3. 有效样本和总体在统计学中，我们经常使用样本来推断总体的特征。
一个有效的样本应当具有代表性，并能够准确反映总体的情况。
二、数据的收集与整理1. 数据的来源数据可以从实验、观察、调查等渠道获得。
在选择数据来源时，要确保数据的可靠性和准确性。
2. 数据采集方法常用的数据采集方法有问卷调查、实验、观察等。
在采集数据时，要注意问题的设计和取样的方法。
3. 数据整理和清洗在获得数据后，需要对数据进行整理和清洗，去除异常值和错误数据，以保证后续分析的准确性和可信度。
三、描述统计与推断统计1. 描述统计描述统计是通过统计指标和图表对数据进行总结和描述。
常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等。
2. 推断统计推断统计是通过样本对总体进行推断。
常用的推断统计方法有假设检验、置信区间等。
四、概率与随机变量1. 概率的基本概念概率是描述事件发生可能性的数值，它的取值范围在0到1之间。
常用的概率计算方法有频率法和古典概率法。
2. 随机变量与概率分布随机变量是用于描述随机试验结果的变量，它可以是离散型的或连续型的。
概率分布是随机变量各取值的概率。
五、统计推断与假设检验1. 统计推断的基本思想统计推断是通过样本对总体进行推断，它的基本思想是根据样本所提供的信息来推断总体的特征。
2. 假设检验的基本原理假设检验是用于检验某个关于总体的假设是否成立的统计方法。
简单的数据统计知识点总结
简单的数据统计知识点总结数据统计是一种对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
它可以帮助我们理解数据的规律性和特征，从而进行有效的决策和预测。
在日常生活和工作中，数据统计都扮演着非常重要的角色。
在这篇文章中，我们将介绍数据统计的一些基本知识点，包括数据的收集和整理、统计指标和数据分析方法等。
希望通过阅读这篇文章，你能对数据统计有更深入的了解。
一、数据的收集和整理1. 数据的来源数据的来源有多种，可以是通过实地调查、问卷调查、实验研究、网络爬虫等方式收集而来。
在收集数据时，需要注意数据的可靠性和有效性，尽可能选择权威的统计数据来源，避免对所需数据进行夸大或者缩小。
2. 数据的整理整理数据是指对收集到的数据进行分类、整理和清洗，以便后续的分析和应用。
在数据整理过程中，需要注意以下几点：- 数据分类：根据数据的性质和特点进行分类，比如按照时间、地区、行业、性别等分类。
- 数据清洗：对数据进行清洗，删除重复数据、异常数据和缺失数据。
- 数据转换：将原始数据转换成适合分析的形式，比如将文本数据转换成数值数据。
二、统计指标统计指标是用来描述数据分布和特征的指标，可以帮助我们更直观地了解数据的情况。
一些常见的统计指标包括：1. 平均值：平均值是一组数据的总和除以数据的个数，它可以反映数据的集中趋势。
2. 中位数：中位数是一组数据按照大小排列后中间位置的值，它可以反映数据的中间位置。
3. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的值，它可以反映数据的分布情况。
4. 标准差：标准差是一组数据与其平均值的偏离程度的平均值，它可以反映数据的离散程度。
5. 相关系数：相关系数是一个描述两组数据之间相关程度的指标，它可以反映两组数据之间的线性相关性。
三、数据分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是用来描述数据分布和特征的方法，可以通过各种统计图表和指标来展现数据的情况。
常见的描述统计分析方法包括：频数分布表、直方图、饼图、条形图、折线图等。
2023统计学和统计法基础知识
2023统计学和统计法基础知识摘要：一、统计学简介1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、统计法基础知识1.统计法的定义2.统计法的作用3.统计法的法律体系三、统计数据的收集与整理1.统计数据的来源2.统计数据的收集方法3.统计数据的整理四、统计分析方法1.描述性统计分析2.推断性统计分析3.统计模型五、统计学在实际应用中的案例1.经济领域的应用2.社会领域的应用3.医学领域的应用正文：一、统计学简介统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释以及展示数据的方法论学科。
统计学的研究对象包括数据、概率、抽样、假设检验等。
统计学广泛应用于各个领域，如经济学、社会学、医学、教育学等。
二、统计法基础知识统计法是指国家制定的关于统计工作的法律、法规和规章。
统计法的主要作用是规范统计工作，保证统计数据的质量，发挥统计在了解国情、制定政策、指导国民经济和社会发展中的作用。
我国统计法的法律体系包括《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施条例》等。
三、统计数据的收集与整理统计数据的来源主要有两种：一是通过调查收集的数据，包括抽样调查、全面调查等；二是来源于行政记录、企业记录等现有数据。
统计数据的收集方法有问卷调查、访谈、观察等。
统计数据的整理包括数据清洗、数据转换、数据汇总等。
四、统计分析方法描述性统计分析是用来概括和描述数据特征的方法，如平均数、中位数、众数等。
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的方法，如假设检验、置信区间等。
统计模型是用数学方法描述和预测数据变化规律的方法，如线性回归、时间序列分析等。
五、统计学在实际应用中的案例在经济学领域，统计学被用于分析经济增长、物价水平、就业情况等。
在社会学领域，统计学被用于研究人口结构、教育水平、社会福利等。
在医学领域，统计学被用于临床试验、疾病发病率、药物疗效分析等。
统计学基础知识点总结
统计学基础知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的科学。
它提供了一种用来了解和解释各种数据的方法和工具。
统计学的基础知识点是学习统计学的基础，下面是一些重要的基础知识点总结：1. 数据类型：统计学中的数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据是可以量化的，例如身高、温度等，而定性数据是描述性质和特征的，例如性别、颜色等。
2. 数据收集：数据收集是统计学的基础，它包括设计问卷、调查、实验等方法来收集数据。
收集数据时需要注意样本的代表性，并尽量避免抽样偏差。
3. 描述性统计：描述性统计是用来总结和描述数据的方法。
常用的描述性统计包括计算平均数、中位数、范围和标准差等指标来衡量数据的集中趋势和离散程度。
4. 概率：概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。
它可以用来计算事件发生的概率，从而预测未来事件的可能性。
概率可以分为古典概率和条件概率等不同类型。
5. 概率分布：概率分布是描述随机变量的分布规律的数学模型。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
概率分布可以用来计算随机变量的期望、方差等统计指标。
6. 假设检验：假设检验是统计学中用来验证关于总体参数的假设的方法。
通过对样本数据进行统计分析，可以得出关于总体参数是否符合假设的结论。
假设检验包括设定假设、选择检验统计量、计算显著性水平和做出决策等步骤。
7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的方法。
它可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关性，并判断相关性是否显著。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 回归分析：回归分析是研究因果关系的统计方法。
它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并可以用来预测因变量的取值。
常见的回归分析包括线性回归和多元回归等。
9. 抽样分布：抽样分布是指统计量在不同样本中的分布情况。
它可以用来计算统计量的置信区间和显著性水平等，从而对总体参数进行推断。
10. 统计软件：统计软件是进行统计分析的工具。
统计的知识点总结
统计的知识点总结1. 描述统计描述统计是通过数据的收集、整理和呈现，来对数据的特征进行描述和解释的方法。
描述统计包括了测度中心趋势的方法（如均值、中位数、众数）、测度离散程度的方法（如标准差、方差、极差）以及数据的呈现方法（如表格、图表、频率分布）。
2. 推论统计推论统计是通过对样本数据的分析和推断，来对总体特征进行推测和预测的方法。
推论统计包括了参数估计和假设检验两个主要方法。
在参数估计中，我们通过样本数据来估计总体的参数值；在假设检验中，我们通过样本数据来对总体的某个假设进行检验。
推论统计方法在科学研究和决策制定中具有重要的应用价值。
3. 概率统计概率统计是研究随机现象规律性的科学，它包括了概率的概念、概率分布、随机变量的概念和性质、大数定律和中心极限定理等。
概率统计的基本概念对于理解统计学的理论和方法具有重要的意义。
4. 回归分析回归分析是一种对两个或多个变量之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了简单线性回归、多元线性回归、非线性回归等。
回归分析的方法对于预测和决策具有重要的应用价值。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较两个或两个以上样本均值之间差异的方法。
它包括了单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。
方差分析的方法在生物、医学、社会科学等领域都具有重要的应用价值。
6. 生存分析生存分析是一种对时间至事件发生之间关系进行建模和分析的方法。
它包括了生存函数、风险集与危险比、生存曲线、生存比较等。
生存分析的方法在医学、流行病学、生物统计学等领域都具有重要的应用价值。
以上是统计学的一些基本知识点总结。
统计学作为一门科学，它的研究对象是数据，通过数据的收集、整理、分析和解释，来探索数据之间的关系和规律，从而推断和验证问题的解答。
统计学的方法和技术在各个领域都有着广泛的应用价值，它不仅可以帮助我们理解世界，还可以指导我们进行决策和预测。
统计学的知识点非常丰富，每一个知识点都有着自己的理论和方法，对于我们学习和应用统计学都具有着重要的意义。
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从其他学科概念到统计指标
统计指标作为一个概念，与经济学、社会学以及其他学科 的概念紧密联系，来源于这些实质性学科的概念。 统计指标作为一个概念，不同于经济学、社会学以及其他 学科的概念。它必须能够形成数量判断。
统计指标
其他学科概念
经济产出 资本投入
科技投入 创新投入
生产总值 销售收入 总产值
统计指标：从概念到判断
统计指标还可以是一个判断，是从概念延伸出的对事物数 量特征的判断。
空间限制 中国 广东 中国 广东 指标名称 国内生产总值 生产总值 R&D经费支出 R&D经费支出 指标数值 63.6 67810 13016 1605 计量单位 万亿元 亿元 亿元 亿元
时间限制 2014年 2014年 2014年 2014年
部门数据
国家数据 地方数据
国家统计数据
农、林、牧、渔业生产数据（农村司） 工业数据：企业财务数据，产品产量数据（工业司） 建筑业、固定资产投资、房地产业数据（投资司） 批发、零售业，住宿、餐饮业数据（贸易司） 工业企业科技统计数据（社科文司） 能源数据（能源司） 城乡人民生活数据（城市司、农村司） 价格数据（城市司、农村司、投资司等） 人口、就业、工资数据（人口与就业司） 国民经济核算数据（核算司）
数据、专利数据、商品进出口数据、环境数据等。
有些分地区、分城市的数据只能从不同来源部门取得后自
己拼接。
政府统计存在的问题
政府统计缺乏必要的整合，即使是国家统计局内部也缺乏
各业务司和业务处室之间的协调。这就需要研究者懂和会 统计整理的技术。
国家统计局不能给予部门统计和地方统计有效的指导。各
地方统计数据
地方统计机构分为地方统计局和国家统计局派出机构（地
方统计调查队），由于各地区情况不同，合作的形式不同， 各自负责的统计内容也不相同。
各地方统计局由于力量强弱不同，专业技术水平不同，地
方政府的要求不同，经费的充裕程度不同，统计内容也大 不相同。
由于近年来直报系统（一套表）的建立，许多地方统计数
据，如工业企业数据、工业企业科技数据、建筑业统计数 据等，都可以通过国家统计系统得到。
国家、地方和部门统计之间的联系
有些国家统计数据中的一部分来源于部门统计。
就业人员数据中个体私营就业人员数来源于工商总局； 农业统计中有些数据来源于农业部； 科技统计中有些数据部分来源于科技部和教育部；
有些分地区、分城市的数据只能求助于国家部 Nhomakorabea，如商标
地方统计和部门统计出现一些稀奇古怪的统计指标。
对地方统计机构的认识不统一。 社会各界对统计调查的配合程度越来越差。 数据共享是长期得不到解决的问题。
使用统计数据应注意的问题
要注意经济学概念与统计指标之间的差别 许多指标并不能如它的名称一样完全反映客观事实 要注意许多相似的指标之间的差别 不能盲目信任政府统计数据 部门统计数据的质量优于国家统计数据和地方统计数据 统计工作过程包括统计设计、统计调查、统计整理、统计
统计指标：从判断到推理
中国国内生产总值 中国R&D经费支出 广东地区生产总值 中国R&D经费 支出与GDP比值 2.05% 广东R&D经费 支出与GDP比值 2.37%
广东R&D经 费支出与 GDP比值比 全国高0.32 个百分点
广东R&D经费支出
统计指标的局限性
由于统计指标来源于其他学科的概念，并要求能够进行数量 判断，因此统计指标的应用必然受到一些限制： 无法用某个指标对某些事物进行描述，如制度、腐败、法制、 稳定等。 有些统计指标与对应的概念之间有较大出入，如经济产出与 生产总值，创新投入与R&D支出，科技产出与反映科技产 出的成果数、论文数、专利数等。 有些指标在搜集数据过程中受到多方面限制，使得数据表现 与现实状况存在较大出入。
工资被增长
2009年 4月，国家统计局公布一 季度在岗职工平均工资时，不少 人对工资统计数据提出质疑。 2009年 7月28日，国家统计局 发布全国城镇单位在岗职工平均 工资数据时，各行业月平均工资 都有不同程度上涨。人们对统计 数据的真实性再次提出质疑。
房价被指严重失真
国家统计局公布的《2009 年国民经济和社会发展统 计公报》显示，2009年中 国70个大中城市房屋销售 价格同比上涨1.5%。该数 据一经公布，立刻引发了 热议，不少人觉得此数据 与自己感觉到的涨幅不一 致，甚至要低很多。
关于统计数据 的基础知识
2016.11.03.贵阳.
问题的提出
改革开放以来，社会各界越来越重视运用统计数据和统计 方法研究分析客观事物。统计分析成为了解客观事情的重 要手段。 统计数据是统计分析的基础，没有统计数据的分析研究自 然是无源之水、无本之木，但正确使用统计数据是成功进 行统计分析的基础和出发点。 要正确使用统计数据的前提至少应该是能够得到想要的统 计数据，这就需要知道：这个概念是不是统计指标？这个 指标有没有数据？这个指标或者数据是谁生产的？通过什 么渠道，或者采取什么方法才能得到这些数据。 因此，我们应该了解一些有关统计指标的基本知识，统计 数据生产者和生产过程的知识。
固定资产投资额 固定资本形成 新增固定资产 资本形成 R&D经费支出 科技活动经费支出
统计指标是统计思维形式
最基本的统计指标是一个概念，是一个反映事物数量特 征的概念： 生产总值 就业人员数 科技活动人员数 财政科技支出
研究与发展经费内部支出
技术引进经费支出
专业技术人员数
消化吸收经费支出
高技术产业增加值
统计数据和政府统计数据
统计数据的生产不是政府的专利，许多民间统计机构也生 产和发布统计数据，因此，统计数据可分为：政府统计数 据和非政府统计数据两大类，前者由于政府的支持和参与， 具有相对较好的公信力，相对系统的数据，相对完善的发 布制度。
政府统计数据按照管理体制来划分，可分为：国家统计数 据、部门统计数据和地方统计数据。
地方统计数据
农、林、牧、渔业生产数据（调查队） 工业数据：企业财务数据，产品产量数据（工业处） 建筑业、固定资产投资、房地产业数据（投资处） 批发、零售业，住宿、餐饮业数据（贸易处） 工业企业科技统计数据（社科文处） 能源数据（能源处或工业处） 城乡人民生活数据（调查队） 价格数据（调查队） 人口、就业、工资数据（人口与就业处） 国民经济核算数据（核算处）
国家统计局业务司
设 管 司 农 村 司 核 算 司 工 业 司 综 合 司 投 贸 资 易 司 司
社 科 文 司 服 务 业 司
能 源 司
城 人 市 口 司 司
普 查 中 心
部门统计数据
部门统计数据指的是国务院各部委根据自身业务需要搜集 的统计数据，如： 财政部的财政数据； 环保部的环境数据； 知识产权局的专利数据； 工信部的有关信息化数据； 海关总署的商品进出口数据； 工商总局的商标数据，私营和个体工商户数据； 交通部的公路、海运、铁路、管道运输数据； 教育部的大、中、小学数据； 卫生部的医疗卫生数据； 科技部的科研机构数据、技术市场数据、高新区数据等。
分析四个阶段的工作，重视前三个阶段的工作，特别是统 计整理工作，对于合理使用统计数据成功进行统计分析具 有重要意义。
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