统计学知识点总结

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高中统计知识点总结

高中统计知识点总结

高中统计知识点总结统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。

在高中数学课程中,统计学是一个重要的分支,它提供了丰富的工具和方法来帮助我们理解和利用数据。

以下是我对高中统计学知识点的总结。

1. 数据的收集与整理统计学的第一步是收集数据。

数据可以通过调查问卷、实验、观察等方式获取。

在收集数据之后,我们需要对其进行整理和处理,以便更好地进行分析。

常用的整理数据的方式有列频数表和绘制条形图。

2. 描述性统计描述性统计是一种用来描述数据集合的方法。

其中最常用的是平均数、中位数和众数。

平均数是将所有数据相加然后除以数据的数量,它能够反映数据的集中趋势。

中位数是将数据按照大小排序,找出中间位置的数值,它不受异常值的影响。

众数是出现频率最高的数值,可以用来描述数据的局部集中趋势。

3. 数据的可视化可视化是一种将数据转化为图形的方法,它能够直观地展现数据的分布和变化趋势。

常用的数据可视化方法有直方图、折线图和散点图。

直方图用来展示数据的分布情况,折线图可以表示数据的变化趋势,散点图则可以展示变量之间的关系。

4. 概率与统计概率和统计是统计学的重要组成部分。

概率是用来描述事件发生的可能性的数值。

统计学则是通过样本数据来推断总体特征的学科。

概率与统计之间紧密相关,经常被用于研究和预测未来事件。

5. 抽样方法在进行统计研究时,我们经常无法对整个总体进行调查,而是通过抽取样本来代表总体。

抽样方法是指从总体中选择样本的方法。

常用的抽样方法有随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

6. 统计推断统计推断是指通过样本数据来推断总体特征的方法。

在统计推断中,我们需要进行假设检验和置信区间估计。

假设检验是通过对样本数据进行统计推断来验证研究假设的方法。

置信区间估计是对总体参数进行范围估计的方法。

7. 回归与相关回归分析是一种用来研究变量之间关系的方法。

在回归分析中,我们可以使用直线或者曲线来拟合样本数据,从而了解变量之间的关系。

相关分析则是用来研究变量之间相关程度的方法。

应用统计学必备知识点总结

应用统计学必备知识点总结

应用统计学必备知识点总结1. 总体与样本在统计学中,总体是指研究者希望得到信息的全部对象的集合,而样本是从总体中抽取出来的一部分对象的集合。

在应用统计学中,我们需要了解如何进行总体和样本的描述以及如何通过样本推断总体的特征。

了解这些知识点可以帮助我们更好地设计调查问卷、确定样本量以及进行统计推断。

2. 数据的收集与整理数据的收集是应用统计学中非常重要的一步。

在数据收集过程中,我们需要关注如何设计合理的调查问卷、如何进行实地观察以及如何获取可靠的次生数据。

同时,对于已经收集到的数据,我们还需要了解如何进行数据清洗、数据转换、变量选择等工作,以确保数据的质量。

3. 描述统计描述统计是应用统计学中最为基础的方法之一。

它涉及到对数据的基本特征进行汇总和展示,包括中心趋势、离散程度等。

在描述统计中,我们需要了解如何计算各种统计指标(均值、中位数、众数、标准差等)、如何绘制各种统计图表(直方图、饼图、箱线图等)以及如何进行数据的描述性解释和比较。

4. 概率与概率分布概率是统计学中的核心概念,而概率分布则是对随机变量在各个取值上的概率进行描述的方法。

在应用统计学中,我们需要了解如何计算概率、如何根据样本估计总体的概率、以及如何利用概率分布进行统计推断和模型拟合。

5. 统计推断统计推断是应用统计学中的另一个重要内容。

它涉及到如何通过样本对总体特征进行推断。

在统计推断中,我们需要了解参数估计的方法(最大似然估计、贝叶斯估计等)、假设检验的原理和方法以及置信区间的构建和解释。

6. 相关分析与回归分析相关分析和回归分析是应用统计学中常用的数据分析方法。

相关分析主要用于研究变量之间的关系,而回归分析则用于探究自变量与因变量之间的关系。

在相关分析和回归分析中,我们需要了解如何计算相关系数、如何进行相关性检验、以及如何建立回归模型和进行回归诊断。

7. 多元统计分析在实际问题中,往往会有多个变量同时影响一个结果变量。

多元统计分析则是用于解决这种情况的一种分析方法。

统计学知识点

统计学知识点

第一章思考题1.1统计学是关于数据的一门学科,它收集,处理,分析,解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1.2描述统计:它研究的是数据收集,处理,汇总,图表描述,概括与分析等统计方法。

推断统计:它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据:按所采用的计量尺度不同分;〔定性数据〕分类数据:只能归于*一类别的非数字型数据,它是对事物进展分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;〔定性数据〕顺序数据:只能归于*一有序类别的非数字型数据。

它也是有类别的,但这些类别是有序的。

〔定量数据〕数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。

统计数据;按统计数据都收集方法分;观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。

实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。

统计数据;按被描述的现象与实践的关系分;截面数据:在一样或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。

时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。

1.4解释分类数据,顺序数据和数值型数据答案同1.31.5对一千灯泡进展寿命测试,则这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进展检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象*种特征的概念,比方说灯泡的寿命。

1.6变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。

变量也可以分为随机变量和非随机变量。

经历变量和理论变量。

1.7离散型变量,只能取有限个值,取值以整数位断开,比方"企业数〞连续型变量,取之连续不断,不能一一列举,比方"温度〞。

1.8统计应用实例:人口普查,商场的名意调查等。

1.9统计应用的领域:经济分析和政府分析还有物理,生物等等各个领域。

企业统计知识点总结

企业统计知识点总结

企业统计知识点总结一、统计学的基本概念1.1 统计学的含义统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科,它是现代科学中不可或缺的一部分。

通过统计学方法,我们可以得出对事物本质和规律的认识,为一切工程技术、科学研究以及社会管理提供了精确的数据依据。

1.2 统计学的作用统计学的主要作用包括:概括数据、分析数据、推断总体、控制和监督、预测未来等。

在企业中,统计学可以帮助企业分析市场、竞争对手、客户需求等,为企业的决策提供数据支持。

1.3 统计学的基本概念在统计学中,有一些基本概念是至关重要的,包括总体、样本、抽样、参数、统计量等。

总体是指所研究对象的全部个体,样本是从总体中抽取的一部分个体,抽样是指从总体中取得样本的动作,参数是用来刻画总体的指标,统计量是用来刻画样本的指标。

二、数据的收集和整理2.1 数据的收集方法数据的收集方法有直接调查和间接调查两种。

直接调查是指直接向被调查对象询问并记录答案的方法,间接调查是指通过其他途径获取数据的方法。

2.2 数据的整理数据的整理包括数据的分类、数据的整理和数据的展示。

分类是将数据按照某种特定的方式进行划分,整理是将杂乱无章的数据按照某种规律进行排列,展示是指通过表格、图表等方式将整理好的数据直观地展现出来。

2.3 数据的质量在数据的收集和整理过程中,要注意保证数据的质量。

数据的质量包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。

只有保证了数据的质量,才能得到正确的分析结果。

三、统计学的描述统计3.1 频数分布频数分布是一种描述数据分布的方法,它是指将一组数据按照一定的区间进行划分,并统计每个区间的频数。

通过频数分布,可以直观地了解数据的分布情况。

3.2 中心趋势的度量中心趋势的度量包括平均数、中位数和众数。

平均数是一组数据的加总除以数据个数,中位数是将一组数据按照大小排列后,处于中间位置的数值,众数是一组数据中出现最频繁的数值。

3.3 变异程度的度量变异程度的度量包括极差、方差和标准差。

统计学期末知识点总结

统计学期末知识点总结

1.多重共线性:当回归模型中存在两个或两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性。

2.相关关系:变量之间存在的不确定的数量关系,称为相关关系。

3.五个相关关系:正线性相关,负线性相关,完全正线性相关,完全负线性相关,非线性相关,不相关。

若 0<r≤1,表明 x 与 y 之间存在正线性相关关系;若-1≤r <0,表明 x 与 y 之间存在负线性相关关系;若 r=+1,表明 x 与 y 之间为完全正线性相关关系;若 r=-1,表明 x 与 y 之间为完全负线性相关关系。

|r|→1 说明两个变量之间的线性关系越强;|r|→0 说明两个变量之间的线性关系越弱。

4.回归直线的拟合优度:回归直线与各观测点的接近程度称为回归直线对数据的拟合优度。

判定系数 R2测度了回归直线对观测数据的拟合程度。

5.最小二乘估计法:通过使因变量的观测值 yi 与估计值yi ∧之间的离差平方和,即残差平方和,达到最小来估计β0和β1的方法。

6. F 检验和 t 检验各有什么作用:F 检验是检验自变量 x 和因变量 y 之间的线性关系是否显著;t 检验是检验自变量对因变量的影响是否显著,也就是回归系数的检验。

7.8.正态分布—Z分布:大样本或小样本总体标准差σ已知。

9.N-1的T分布:小样本σ未知。

10.参数估计:点估计与区间估计11.置信区间:由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。

12.置信水平:置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比例。

置信水平越大,所需的样本量也就越大,置信区间越宽。

13.评价估计量的标准:无偏性:是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数有效性:是指对同一参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量越有效。

一致性:是指随着样本量n的增大,估计量的值越来越接近总体参数的真值。

14.样本量越大,样本均值的抽样标准差就越小。

15.总体数据的方差越大,估计时所需的样本量越大。

16.数据概括性度量:(数据分布特征的测量)集中趋势,离散程度,分布形态(偏态与峰态)17.三个分布:对称分布—众数=中位数=平均数左偏分布—平均数<中位数<众数右偏分布—众数<中位数<平均数18.标准分数的用途:①变量值与其平均数的离差除以标准差后的值称为标准分数,用Z表示。

高中统计知识点总结

高中统计知识点总结

高中统计知识点总结一、引言统计学是研究数据收集、分析、解释、展示和预测的科学。

在高中阶段,学生将学习统计学的基本概念和方法,这些知识对于理解数据驱动的世界至关重要。

二、数据收集- 调查和实验设计- 抽样方法(简单随机抽样、分层抽样、系统抽样)- 数据的类型(定量数据、定性数据)三、数据整理与展示- 数据的分类和分组- 频数分布表和频率分布表- 直方图和条形图- 饼图和环形图- 箱线图四、中心趋势的度量- 平均数(算术平均数、加权平均数)- 中位数- 众数五、离散程度的度量- 极差- 四分位数和四分位距- 方差和标准差六、相关性和回归分析- 相关系数- 线性回归- 散点图七、概率基础- 随机事件和概率的定义- 概率的基本规则- 条件概率和独立性八、随机变量和概率分布- 离散随机变量和概率质量函数- 连续随机变量和概率密度函数- 二项分布- 正态分布九、统计推断- 总体和样本- 点估计和区间估计- 假设检验(Z检验、t检验)- 置信区间- 卡方检验十、实验设计和方差分析- 单因素和多因素实验设计- 方差分析(ANOVA)十一、贝叶斯统计- 贝叶斯定理- 先验概率、后验概率和似然十二、结论掌握统计学基础知识对于高中生来说非常重要,它不仅能够帮助他们在学术上取得成功,还能够让他们在日常生活中做出更加数据驱动的决策。

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统计知识点与公式总结

统计知识点与公式总结

统计知识点与公式总结一、概率和统计基础知识1. 概率的基本概念和性质概率是描述随机现象的一种数学模型,是指某个事件发生的可能性。

概率的基本概念包括事件、样本空间、频率和概率分布等。

熟练掌握这些基本概念对于理解概率统计学非常重要。

2. 随机变量和概率分布随机变量是指在一个随机试验中可能取得的不同数值。

概率分布描述了随机变量的取值和其对应的概率。

常见的概率分布包括离散型随机变量的分布如二项分布、泊松分布,连续型随机变量的分布如正态分布、指数分布等。

3. 抽样和抽样分布抽样是指从总体中抽取一部分样本进行研究和分析。

根据中心极限定理,当样本容量足够大时,样本均值将服从正态分布,这就是抽样分布。

4. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断和估计的过程。

包括点估计和区间估计两种方法,以及假设检验等内容。

二、描述统计学1. 中心趋势及其测度中心趋势是指数据的集中程度,常用的测度包括均值、中位数和众数等。

2. 变异性及其测度变异性是指数据的分散程度,常用的测度包括方差、标准差和四分位数距等。

3. 分布形状及其测度分布形状是指数据的分布形状,包括对称性、峰态和尾重等特征。

4. 统计图表常用的统计图表包括直方图、饼图、箱线图、散点图等,这些图表能够直观地呈现数据的分布特征。

三、概率分布1. 二项分布二项分布描述了n次独立重复的伯努利试验中成功次数的概率分布。

2. 泊松分布泊松分布描述了在一段时间或空间区域内随机事件发生次数的概率分布。

3. 正态分布正态分布是一种连续型的概率分布,具有单峰对称的特点,是自然界中许多现象的分布模型。

4. 指数分布指数分布描述了随机变量的时间间隔的概率分布,在可靠性分析和排队论中有广泛应用。

四、参数估计1. 点估计点估计是指利用样本数据估计总体参数的值,常用的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。

2. 区间估计区间估计是对总体参数的值进行一个区间范围的估计,通常使用置信区间来描述参数估计的范围。

高一关于统计的知识点总结

高一关于统计的知识点总结

高一关于统计的知识点总结统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科,它在我们的日常生活和各个领域中都具有重要的应用价值。

在高一阶段,我们开始接触基本的统计知识和方法。

本文将对高一阶段关于统计的知识点进行总结,并介绍其应用。

一、数据的收集数据的收集是进行统计分析的第一步。

常见的数据收集方法包括问卷调查、实验观察和抽样调查等。

在收集数据时,需要注意数据的来源和采样的合理性,以确保数据的准确性和代表性。

二、数据的整理与分类在进行统计分析之前,我们需要对收集到的数据进行整理和分类。

常用的数据整理方法包括制表、制图和计算统计量等。

通过制表和制图,我们可以清晰地展示数据的分布规律和变化趋势,便于进一步分析和比较。

三、描述统计量描述统计量是对数据进行概括和描述的指标,它可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。

常见的描述统计量包括均值、中位数、众数、方差和标准差等。

通过计算和比较这些统计量,我们可以初步了解数据的特征,并对数据进行比较和分析。

四、概率与统计推断概率与统计推断是统计学的重要分支,它涉及到数据的抽样和推理。

通过概率模型和统计推断方法,我们可以从样本数据中推断总体的特征和规律,进而作出科学合理的决策。

五、统计图表的应用统计图表是将数据转化为图形形式进行展示和分析的工具。

常见的统计图表包括柱状图、折线图、饼图和散点图等。

通过绘制和解读统计图表,我们可以更直观地理解数据的特征和变化趋势,并进行比较和分析。

六、相关性与回归分析相关性和回归分析是统计学在实际问题中常用的方法。

相关性分析可以帮助我们确定变量之间的相关程度,而回归分析则可以用来建立变量之间的关系模型,从而预测和解释数据的变化。

七、统计学在科学研究中的应用统计学在科学研究中起着重要的作用。

在各个学科领域中,研究者们通过采用统计学的方法对数据进行分析和解释,从而得出科学结论。

统计学可以帮助我们验证假设、发现规律、预测趋势,并为决策提供科学依据。

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1、 统计的含义 (1) 统计工作:即统计理论,是指很据科学的方法从事统计设计、搜集、整理、分析研究和提供各种统计资料和统计咨询意见的活动的总称。其成果是统计资料〔原始调查资料和加工处理后的系统资料〕; (2) 统计资料:即统计工作过程中所获得的各种有关数字资料以及与之相关的其他资料的总称。通常以统计表、统计图和统计报告的形式变现,用以反映社会经济现象的规模、程度、速度、构造和比例关系等信息的数字和文字资料; (3) 统计科学:即统计理论,是指统计工作理论的理论概括和科学总结。 2、 统计学 统计学:是一门搜集、整理、分析数据方法的科学,其目的是探究数据的内在数量规律性,以到达对客观事物的科学认识。 3、 统计学的研究对象 统计学研究的对象是:社会经济现象总体的数量特征和数量关系。 其根本特征:在质与量的辩证统一中,研究大量社会经济现象总体的数量方面,反映社会现象开展变化的规律性在详细时间、地点和条件下的数量表现,提醒事物的本质、互相联络、变动规律和开展趋势。 4、 统计学研究特点 数量性、总体性、详细性、社会性 5、 统计工作的过程及根本职能 统计工作的过程:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析〔定性—定量—定性:循环往复〕 统计设计:指根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务,对统计工作的各个方面和各个环节的通盘考虑和安排,是统计认识过程的第一个阶段,即定性认识的阶段; 统计调查:指根据统计研究对象和目的要求,根据统计设计的内容、指标和指标体系的要求,有方案、有目的、有组织的搜集原始资料的工作过程,即由定性到定量认识的阶段; 统计整理:指根据统计研究的目的,将统计调查得到的原始资料和通过各种方法得到的次级资料进展科学的分类和汇总,使其条理化、系统化的工作过程,即为统计分析准备在一定程度上可以反映总体特征的统计资料; 统计分析:指在统计整理的根底上,根据研究的目的和任务,应用各种科学的统计方法,从静态和动态两个方面对研究对象的数量方面进展计算、分析研究,认识和提醒所研究对象的本质和规律性,做出科学的结论,进而提出建议和可预测性的意见的工作过程,即从定量到定性深化认识的阶段。 统计工作的根本职能:信息、咨询、监视 6、 统计学研究的根本方法 大量观察法、统计分组法、综合指标法、时间数列分析法、指数法、抽样推断法、相关分析法。 7、 统计学的根本概念 (1) 总体:指客观存在的,有性质一样的许多个别事物组成的整体; (2) 总体单位:指组成总体的许多性质一样的个别事物,简称单位/个体; (3) 标志:用于说明总体单位特征的名称或概念,有数量标志和品质标志之分; (4) 标志表现:标志特征在各单位的详细表达,数量标志表现为详细的数值,品质标志表现为对特征加以描绘的文字; (5) 统计指标:用于说明总体数量特征的名称或概念及数值:一个完好的统计指标包括指标名称、指标数值、指标计量单位、计算方法、指标所属的时间和空间等因素; (6) 统计总体的特征:同质性、大量性、差异性 (7) 统计指标的特点:数量性、综合性、详细性 (8) 统计总体与总体单位关系:不是固定不变的,而是相对的概念,根据研究的目的和研究对象的变化而变化的:即总体可能为单位,单位也可能为总体 (9) 指标和标志关系:指标和标志是一对相对的概念,分别对应与统计总体和统计总体单位,用于反映各自的数量特征,二者既有区别,又有联络。 区别:指标用于反映总体数量特征,是详细的量,不管数量指标还是质量指标,其详细表现都是数值;标志用于反映总体单位特征,数量标志以数值表示为一定的量,但品质标志只能用适当的文字来表达。 联络:统计指标是建立在标志表象的根底上,它是由各个总体单位的标志表现加总而来,没有总体单位的标志表现,就不可能有总体的指标值。 (10) 指标的分类 指标的表现形式:总量指标、相对指标、平均指标 总表达象的内容:数量指标、质量指标 现象的时间状况:静态指标、动态指标 数据的取值根据:客观指标、主观指标 (11) 数量指标:指反映社会经济现象的规模大小或数量多少的统计指标,一般表现为:总量指标、绝对数 (12) 质量指标:说明总体内部构成、比例、开展速度和一般程度等的指标,一般表现为相对指标和平均指标,其数值表现为相对数和平均数。 (13) 统计变异:指统计总体中各单位之间存在的差异和同一总体在不同时间上的差异 (14) 统计变量:现象本身所固有的随条件变化而变化的量,变量值是变量的详细数值表现; (15) 连续变量与离散变量:根据变量值是否连续来划分,相邻两个变量值之间是否可以连续分割得到新的变量值 8、 统计调查的类型 调查对象包含的范围:全面调查〔统计报表和普查〕、非全面调查 调查登记的时间是否连续:经常性调查、一次性调查 调查的组织形式:一般调查〔统计报表制度〕、专门调查 9、 调查对象:指要对其进展调查研究的现象的总体,由许多性质一样的个别单位组成 10、 调查单位:构成调查对象的总体单位,在某项调查中登记其详细特征的单位,即调查工程的直接承当者 11、 调查工程:即调查内容,确定登记调查单位的特征〔标志〕 12、 报告单位:即填报单位,向上报告调查内容,提交调查资料的单位 13、 调查时间:调查资料所属的时间,时期现象〔起讫时间〕、时点现象〔统一标准时间〕;调查期限:调查工作的时限,从调查准备开场到搜集递交资料直至报告完毕的整个调查过程所需时间。 14、 统计调查方案的设计过程 (1) 确定调查目的和任务 (2) 确定调查对象和调查单位 (3) 确定调查工程 (4) 确定调查时间、调查期限、调查空间、调查方法 (5) 调查的组织工作 15、 统计调查搜集资料的方式 (1) 统计报表:指按照国家有关法律规定,自上而下的统一布置,自下而上的逐级定期提供根本资料的一种统计报告制度。 a) 特点:保证统计资料的统一性和时效性;统计指标比拟系统,所得到的资料较为全面,真实可靠;具有周期性,相对稳定 b) 作用:用于研究现象开展变化的趋势和规律性;逐级汇总递交可以满足各级部门对统计资料的需要 c) 局限性:受主观影响大,由于虚报瞒报而影响报表资料的质量;周期过于频繁会加重基层负担 (2) 普查:指专门组织的一次性全面调查,用于调查在一定时点上社会经济现象的总量。 a) 特点:全面性、专门性、一次性 b) 作用:用于掌握某些关系国情国力的重大事件的准确而全面的数据,并为抽样调查提供抽样框,搜集更多更全面的信息 c) 局限性:由于消耗人力、物力、财力过大,不易进展经常性调查的施行 (3) 抽样调查:指按照随即原那么从总体中选取一局部单位作为样本进展观察,然后根据所获得的样本数据,对调查对象总体的特征值作出具有一定可靠程度的估计和推算。〔抽样估计、抽样推断〕 a) 特点:根据随机性原那么从总体中抽取样本单位;根据局部调查资料对总体的数量特征进展估计;抽样误差可以事先计算并加以控制。〔消耗少、准确度高、干扰少〕 b) 作用:用样本来推断总体数量特征 c) 局限性:调查对象总体范围大,单位数目多时;不必要进展全面调查时;具有破坏性的调查;用于检查和修正全面调查资料时 (4) 重点调查:指在调查对象中选择一局部重点单位作为代表进展的非全面调查 a) 特点:消耗少,调查单位少,可以快速获得总体情况,调查资料的搜集灵敏详细 b) 作用:用于理解总体的根本情况 c) 局限性:不需要理解总体的全面情况,仅理解总体根本情况;总体中存在重点单位,即标志值总量在全部单位标志总量中占据重大比例的单位 (5) 典型调查:指在对多研究的现象进展分析的根底上,有意识的选择假设干个具有代表性的典型单位而进展的深化细致的调查 a) 特点:选择有目的,有意识性,调查单位少,便于做深化细致的研究,资料细致全面,但主观性大 b) 作用:用于研究新惹事物,探究其开展方向,形成预见,并加以推广;研究同类事物开展变化的一般规律和趋势;总结经历教训;补充全面调查的缺乏,估计总体数量特征,验证全面调查的真实性 c) 局限性:不能确定推断的把握程度,估计误差无法衡量;典型单位的选取必须对总体具有充分的代表性,同时要根据研究的目的和调查对象的不同特点来选取调查类型 16、 统计调查的误差:指统计调查所得到的统计数据与统计总体的实际数量之间的差异。包括登记性误差和代表性误差。登记性误差:调查误差,记录错误、计算错误、汇总错误及调查者虚报等;代表性误差〔仅存在于非全面调查中〕:系统性误差〔未遵循随即原那么导致的偏向〕和抽样误差〔由于抽样的随机性导致的误差〕 17、 统计分组:指根据统计研究的目的和社会经济现象的特点,按照一个或几个标志将统计总体区分为性质不同的假设干个组成局部的一种统计方法 18、 统计分组的根本原那么:穷尽性原那么和互斥性原那么 19、 统计分组的作用 区分社会经济现象的性质和不同类型;反映现象总体的内部构造;分析现象之间的依存关系 20、 统计分组的种类 品质标志分组和数量标志分组〔分组标志性质〕;简单分组和复合分组〔一个/多个〕 复合标志更能深化反映总体的内部构造,有利于更细致的分析问题 21、 分组标志选择的根据 (1) 根据研究问题的目的和任务 (2) 在假设干同类标志中,选择最能反映问题本质的标志进展分组 (3) 结合研究对象所处的详细历史经济条件,采用详细问题详细分析的方法选择分组标志 22、 统计分组的关键:选择分组标志和正确的划分各组之间的界限 23、 分配数列:指在统计分组的根底上,将总体的所有单位按组分类整理,计算各组的的单位数,并按照组顺序加以排列所形成的反映总体单位总数在各组分配情况的次数分布。〔次数分配、分布数列〕 24、 统计表的表式构造:总标题、横行标题、纵栏标题、指标数值 25、 总量指标:指反映现象在一定时间、地点和条件下总规模、总程度和工作总量的一种统计指标,即绝对数指标。〔总量、增减量〕 26、 总量指标的种类 按其反响总体总量的内容:总体单位总量〔唯一性〕、总体标志总量〔多个〕 按反响现象的时间状况:时期指标、时点指标〔各期数值可否直接加总、指标值的大小与时期长短直接相关与否、是否连续登记获得指标值〕 按计量单位:实物量指标、价值量指标 27、 总量指标的作用 (1) 总量指标是认识现象总体特征的起点 (2) 总量指标是实行各项管理工作的根本根据 (3) 总量指标是计算相对数和平均数的根底 (4) 总量指标属于绝对数指标数值,其大小随着总体范围的大小和观察时期的长短而发生增减变化,不能深化反映现象开展变化的程度与差异 28、 相对指标:指两个有联络的现象的数值比照的结果,用于反映事物间在数量上互相联络的形式和程度,又称为相对数。〔同一总体或不同总体〕 29、 相对指标的作用 (1) 相对指标可以反映现象的开展程度、密度、构造、强度、普遍程度或比例关系,为人们认识事物开展的质量与现状提供根据 (2) 相对指标可以使某些不能直接比照的现象找到可比的根底,从而准确的现象之间的差异程度 30、 相对指标的类型及各自的作用 (1) 比重相对数:构造相对指标,即利用分组的方法,将同一总体区分为性质不同的假设干局部,以局部数值与总体数值比照而得的比重或比率。〔局部/总体〕 作用:分析事物的内部构造,从而反映事物的性质和特征,以及事物开展的不同阶段和量变引起的质变的过程;反映事物总体的质量和工作质量及资源有效利用情况。 (2) 比例相对数:即总体中各局部数值比照而得到的用于反映总体的各局部之间的数量联络程度的比例关系的相对指标。〔局部/局部〕

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