2.1统计学

统计学知识点汇总一、统计学统计学是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。

二、统计学的产生与发展（1）政治算术学派最早的统计学源于17世纪英国。

其代表人物是威廉·配第，代表作《政治算术》。

政治算术学派主张用大量观察和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。

其被称为“无统计学之名，有统计学之实”。

（2）记述学派亦称国势学派，创始人和代表人物是德国康令和阿亨瓦尔，主要使用文字记述方法对国情国力进行研究，其学科内容与现代统计学有较大差别。

因此被称为“有统计学之名，无统计学之实”。

（3）社会统计学派创始人和代表人物，德国恩格尔和梅尔。

该学派主张统计是实质性的研究社会现象的社会科学，认为统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象内部的联系联系和相互关系。

（4）数理统计学派创始人是比利时统计学家凯特勒，他所著的代表作《社会物理学》等将概率论和统计方法引入社会经济方面的研究，其认为统计学是一门通用的方法论科学。

从19世纪中叶到20世纪中叶，数理统计学得到迅速发展。

到20世纪中期，数理统计学的基本框架已经形成，数理统计学派成为英美等国统计学界的主流。

三、统计的特点（1）数量性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的数量方面，包括现象的数量表现、现象之间的数量关系和质量互变的数量界限。

（2）总体性：社会经济统计的认识对象是社会经济现象的总体的数量方面。

例如，国民经济总体的数量方面、社会总体的数量方面、地区国民经济和社会总体的数量方面、各企事业单位总体数量方面等等。

（3）具体性：社会经济统计的认识对象是具体事物的数量方面，而不是抽象的量。

这是统计与数学的区别。

（4）社会性：社会经济现象是人类有意识的社会活动，是人类社会活动的条件、过程和结果，社会经济统计以社会经济现象作为研究对象，自然具有明显的社会性。

四、统计工作过程（1）统计设计根据所要研究问题的性质，在有关学科理论的指导下，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的定义、标准。

基本统计方法第一章概论1•总体(Population ):根据研究目的确定的同质对象的全体(集合) ;样本(Sample ):从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。

2.参数(Parameter ):反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量(Statistic )：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。

3.统计资料分类：定量(计量)资料、定性(计数)资料、等级资料。

第二章计量资料统计描述1.集中趋势：均数(算术、几何)、中位数、众数2.离散趋势：极差、四分位间距( QR=P75-P25)、标准差(或方差)、变异系数(CV)3.正态分布特征：①X轴上方关于X= 对称的钟形曲线；②X= 时，f(X)取得最大值；③ 有两个参数，位置参数和形态参数；④曲线下面积为1，区间土的面积为68.27% ，区间±1.96 的面积为95.00%，区间±2.58 的面积为99.00%。

4.医学参考值范围的制定方法：正态近似法：X U /2 S ；百分位数法：P2.5-P 97.5。

第三章总体均数估计和假设检验1.抽样误差(Sampling Error ):由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。

抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。

2.均数的标准误(Standard error of Mean, SEM):样本均数的标准差，计算公式:八n。

反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。

3.降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n；②通过设计减少S。

4.t分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度，越小，t值越分散，t分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当逼近a ,S X逼近X, t分布逼近u分布，故标准正态分布是t分布的特例。

5.置信区间（Con fide nee In terval , CI ）:按预先给定的概率（1-）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：X t /2, S X或X U /2, S X。

第四版统计学课后习题答案《统计学》第四版统计课后思考题答案第一章思考题1.1什么是统计学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解释描述统计和推断统计描述统计；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：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某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：在相同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举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，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，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。

1.6变量的分类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。

经验变量和理论变量。

1.7举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。

i2 -statistic 统计方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述i2-statistic统计方法作为一种重要的统计学工具，被广泛应用于各个领域的数据分析与研究中。

它是一种非参数性质的统计指标，能够在无需依赖特定分布假设的情况下，对数据进行有效的推断和分析。

本篇文章将全面介绍i2-statistic 方法的基本概念、原理、主要特点以及在实际应用中所取得的成果。

1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述。

除了引言部分外，还包括i2-statistic统计方法的基本概念和原理、主要特点和优势以及应用案例和实际意义等内容。

最后，在结论部分对i2-statistic方法进行总结，并展望其未来研究方向及潜力问题。

1.3 目的通过这篇文章，旨在让读者了解和掌握i2-statistic统计方法在各个领域中的应用价值以及其在数据分析与研究中所起到的重要作用。

同时，也希望能够引起读者对未来发展方向和潜力问题的思考。

通过阅读本文，读者将能够全面了解i2-statistic方法，并为自己的研究工作提供有益的参考和指导。

2. i2-statistic统计方法的基本概念和原理：2.1 i2-statistic概述：i2-statistic是一种用于分析数据之间异质性的统计方法。

它是由Kohnen等人提出的，用来衡量不同因素（如个体、群体、地区等）在某一特定变量上的差异程度。

i2-statistic是对方差分析方法的一个扩展应用，适用于多组数据比较。

2.2 i2-statistic的统计学原理：i2-statistic基于方差分析的思想，通过比较观察值与期望值之间的差异来判断数据之间是否存在显著差异。

具体而言，i2-statistic通过计算两个因素间变异性总和与系统误差总和（或残留误差总和）之比得到。

这个比值越大，则表示两个因素之间的差异越显著。

在应用i2-statistic时需要进行一些假设检验，比如独立性假设、均值相等假设等。

1.1 统计学的定义统计学是一门涉及数理统计学、计算机统计学、统计计量学和统计应用研究等多个学科的综合学科。

它既是一门基础学科，又是一门应用学科。

统计学研究的基本目标是分析和描述实际情况，并从中推导出概率规律，以及对现实问题进行科学决策。

1.2 统计学研究的基本方法统计学研究的基本方法包括观察法、实验法、回归分析法、卡方检验等。

二、观察法观察法是统计学研究的常用方法，它的基本步骤是:收集数据、分析数据、绘制图形、推导概率结论。

观察法的终目标是掌握现实社会和自然果的发展规律，以及社会和自然果中某一现象的发生概率三、实验法实验法是统计学研究的重要方法，它的基本步骤是:确定实验目的、设定实验方案、选择实验样本、进行实验、数据分析、结论总结。

实验法的终目标是堂握现实社会和自然界中某一现象的发生概率，以及解决实际问题的可能性。

四、回归分析法回归分析是一种统计学研究方法，它的基本步骤是:观察数据、定义回归模型、拟合回归模型、识别回归模型、检验回归模型、推断回归模型。

回归分析法的终目标是探索影响实际现象发生的原因，以及实际现象的发展趋势。

五、卡方检验卡方检验是统计学研究的重要方法，它的基本步骤是:收集数据、构建假设模型、计算卡方值、比较卡方值、得出结论。

卡方检验的终目标是检验某种假设模型是否满足统计学的要求，以便可以用来推断实际现象。

1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。

2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。

指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。

简称总体。

构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。

样本是从总体中抽取的一部分单位4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过它是取得统计数据的重要手段程。

统计学理论基础知识(史上最全最完整)统计学是一门关于收集、分析、解释和展示数据的学科。

它在许多领域中都发挥着重要作用，包括自然科学、社会科学、商业和医学等。

基本概念- 数据：统计学的研究对象，可以是数值、文字或图像等。

- 总体与样本：总体是我们想要研究的所有个体或事物，而样本是从总体中选择的一部分。

- 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。

- 频数与频率：频数是某个数值出现的次数，频率是频数与样本大小之比。

描述统计学- 中心趋势：用于衡量数据集中的位置，常用的统计量有平均数、中位数和众数。

- 变异程度：用于衡量数据集中的离散程度，常用的统计量有标准差、方差和四分位数。

- 数据分布：用于描述数据集中每个值的频率分布情况，常用的图表有直方图和箱线图。

推断统计学- 参数估计：通过样本统计量对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。

- 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行推断性统计分析，包括设置原假设和备择假设，并进行显著性检验。

相关分析- 相关系数：用于衡量两个变量之间的关联程度，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。

- 回归分析：用于建立变量之间的数学关系，常用的回归分析有线性回归和多元回归。

统计学软件- 常用统计软件：如SPSS、R、Excel等。

- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等。

这份文档提供了统计学的基础知识概述，包括基本概念、描述统计学、推断统计学、相关分析和统计学软件。

它将帮助读者理解统计学的核心概念和方法，为进一步探索统计学打下坚实的基础。

大一统计学知识点统计学是一门研究收集、分析、解释和呈现数据的学科，其应用领域非常广泛。

下面将介绍一些大一学生在学习统计学时需要掌握的重要知识点。

一、统计学的基本概念与术语统计学的基本概念和术语是学习统计学的基础，大家需要先了解以下几个概念：1. 总体与样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取的一部分个体。

2. 参数与统计量：参数是总体的数值特征，统计量是样本的数值特征。

3. 随机变量与观测值：随机变量是取值具有随机性的变量，观测值是随机变量的具体取值。

4. 频数与频率：频数是某个取值在样本中出现的次数，频率是频数与样本容量的比值。

二、数据的收集与整理在进行统计分析之前，我们需要收集和整理相关数据。

这包括以下几个方面的内容：1. 数据的采集方法：数据可以通过观察、实验或调查等方式进行采集。

2. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是可以进行数值比较和运算的，而定性数据则是描述性的。

3. 数据的整理与描述：数据的整理包括数据的录入、清洗、编码和分类等工作。

数据的描述可以通过图表、统计指标和文字叙述等形式进行。

三、概率与概率分布概率是统计学的重要概念之一，它描述了随机事件发生的可能性。

在概率的基础上，我们可以了解到以下几个知识点：1. 概率的计算：概率可以通过频率法、古典概型和几何概型等方法进行计算。

2. 概率分布：概率分布是描述随机变量取值的概率情况。

常见的概率分布包括均匀分布、二项分布和正态分布等。

四、统计推断统计推断是通过样本的统计量来推断总体参数的值，其中包括以下两个重要的概念：1. 参数估计：通过样本统计量，如均值和方差等，来推断总体参数的值。

2. 假设检验：假设检验用于判断总体参数是否符合某个特定的取值范围。

常见的假设检验方法有z检验和t检验等。

五、相关分析与回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的数据分析方法，用于探索和解释变量之间的关系，其中包括以下知识点：1. 相关系数：相关系数用于度量两个变量之间的线性相关程度，常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。

统计学一级学科二级学科一、统计学统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

它是通过收集和分析数据来帮助我们理解和解释现实世界的现象和问题的科学方法。

统计学在各个领域都起着重要的作用，包括经济学、社会学、医学、环境科学等。

二、描述统计学描述统计学是统计学的一个重要分支，它涉及收集、总结、呈现和解释数据的方法和技巧。

描述统计学可以帮助我们理解和揭示数据的特征和规律。

常见的描述统计学方法包括中心趋势度量（如均值、中位数、众数）、离散程度度量（如标准差、方差、四分位间距）以及数据的呈现方式（如表格、图表等）。

三、推断统计学推断统计学是统计学的另一个重要分支，它涉及从样本数据中推断总体特征和进行统计推断的方法和技巧。

推断统计学可以帮助我们基于有限的样本数据对总体进行推断和预测。

常见的推断统计学方法包括假设检验、置信区间估计、回归分析等。

四、概率论概率论是统计学的基础，它研究随机事件的发生规律和概率分布。

概率论的核心概念包括随机变量、概率分布、期望、方差等。

概率论为统计学提供了一种理论框架，使得统计学可以从概率的角度对数据进行建模和分析。

五、统计方法统计学不仅仅是一些理论和技巧的集合，还包括一系列的统计方法。

统计方法是指在特定问题和数据背景下，应用统计学的理论和技巧进行数据分析和解释的具体方法。

常用的统计方法包括假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析等。

六、数据采集与整理数据采集与整理是统计学的第一步，它涉及如何有效地收集和整理数据。

数据采集可以通过调查问卷、观察实验、抽样调查等方式进行。

数据整理包括数据清洗、数据编码、数据录入等过程，确保数据的准确性和可用性。

七、数据分析与解释数据分析与解释是统计学的核心任务之一，它涉及如何从数据中提取有用的信息和结论。

数据分析可以通过描述统计学和推断统计学的方法进行。

数据解释需要结合领域知识和统计学的理论，给出合理的解释和推断。

八、统计软件与工具随着计算机技术的发展，统计软件和工具在数据分析中起着越来越重要的作用。

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。

区分指标与标志，总量指标分类、分配数列、上限不在内原则、各种平均数之间的关系、平均发展指标！计算可能考的公式有：计划完成情况相对指标、结构（比例/比较/强度/动态）相对指标、各种平均数算法、众数、中位数、四分位数、平均差、标准差、标准差系数、偏态和峰度、发展速度和增长速度、总指数（很重要）、平均指标指数、重要经济指数的编制（上证指数、工业产品产量总指数、农副产品收购价格指数）统计学(第三版课后习题答案) 贾俊平版2.1 （1）属于顺序数据。

（2）频数分布表如下：服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数（频率）频率%A1414B2121C3232D1818E1515合计100100（3）条形图（略）2.2 （1）频数分布表如下：（2）某管理局下属40个企分组表按销售收入分组（万元）企业数（个）频率（%）先进企业良好企业一般企业落后企业11119927.527.522.522.5合计40 100.0 2.3 频数分布表如下：某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组（万元）频数（天）频率（%）25～30 30～35 35～40 40～45 45～5046159610.015.037.522.515.0合计40 100.0 直方图（略）。

2.4 （1）排序略。

（2）频数分布表如下：100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组（小时）灯泡个数（只）频率（%）650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100 直方图（略）。

2.5 （1）属于数值型数据。

（2）分组结果如下：分组天数（天）-25~-20 6-20~-15 8-15~-10 10-10~-5 13-5~0 120~5 45~10 7合计60（3）直方图（略）。

统计学---知识要点知识结构1. 掌握统计学的几个基本概念（1）总体：所谓总体，是指研究所关注的全部单元组成的集合。

（2）总体单位：即构成总体的每一个单元。

（3）标志：总体单位的特征，分为品质标志和数量标志。

品质标志只能用文字表示，数量标志只能用数字表示。

（4）指标：数量标志汇总之后就成为指标。

指标只能用数字表示，可相加。

（如，我国2009年国民生产总值为3335353亿元）指标分为数量指标和质量指标，数量指标一般用绝对数表示；质量指标一般用相对数或者平均数表示。

质量指标一般以倍数、系数、% 结尾且不带单位。

（5）变量：一般可以分为连续变量和离散变量两种。

连续变量可分割，可用小数表示，如身高、体重、降雨量、土地面积、金额等；离散变量不可分割，不能用小数表示，如职工人数、设备台数等。

2．数据类型P7（1）数据可以分为定性数据和定量数据。

定性数据用文字表示，定量数据用数字表示。

（2）定性数据又可分为定类数据（不能排序）和定序数据（可排序，如满意度数据）（3）实验数据、观察数据；截面数据、历时数据（略）3. 抽样方法P9（1）简单随机抽样（2）分层抽样：分层抽样后的数据可以排列大小，如：优秀、一般、差；老年、中年、青年；100-200元、200-300元、300-400元等。

（3）整群抽样：整群抽样一般以当下划分的标准进行，如地域：广东、广西、河南、山东等；如企业性质：国有企业、中外合资、私人企业等（4）等距抽样（也叫系统抽样）4. 统计学的研究对象为数据。

知识要点一、构建频数分布表（1）定性频数分布表P15-16（2）定量频数分布表，理解等距分组与不等距分组P18-20（3）若某组上限与邻组的下限重合，采用“上限不在本组”原则。

二、组中值（1）组中值=（上限+下限）/ 2（2）缺上限开口组的组中值=下限+ （相邻组的组距/2）缺下限开口组的组中值=上限—（相邻组的组距/2）例题1.在进行组距式分组时，凡遇到某单位的标志值正好等于相邻两组上下限的数值时，一般是（）Ａ．将此值归入上限所在组Ｂ．将此值归入下限所在组Ｃ．将此值归入上限或下限所在组均可Ｄ．另行分组选【Ｂ】例题２.某连续变量，其末组为“５００”以上，又知其邻组的下限为４００，则末组的组中值为（）Ａ．６００Ｂ．４５０Ｃ．５００Ｄ．５５０选【Ｄ】三、集中趋势和离散程度P271.平均数可以用来表示一组数列的集中趋势，包括众数、中位数和均值（算数平均数、调和平均数、几何平均数），其中，众数和中位数是位置平均数。

统计学一级学科下的二级学科摘要：1.统计学一级学科的概述2.统计学二级学科的分类3.统计学二级学科的具体内容4.统计学二级学科的发展前景正文：【统计学一级学科的概述】统计学是一门以收集、整理、分析、解释、推断数据和信息为主要内容的学科，旨在通过对数据的研究，揭示自然界、社会经济和人类思维等各种现象的内在规律。

统计学一级学科包含了多个二级学科，这些二级学科在不同领域具有广泛的应用。

【统计学二级学科的分类】在我国，统计学一级学科下的二级学科主要包括：1.数理统计学2.应用统计学3.经济统计学4.金融统计学5.社会统计学6.生物统计学7.医学统计学【统计学二级学科的具体内容】1.数理统计学：主要研究统计学的基本理论、基本方法和基本技术，包括概率论、抽样分布、假设检验、回归分析等内容。

2.应用统计学：以实际问题为背景，运用统计方法和技术解决具体问题，涉及领域包括教育、卫生、环境等。

3.经济统计学：以经济学理论为基础，运用统计方法分析经济现象，包括国民经济核算、价格指数、工业统计等。

4.金融统计学：研究金融市场、金融机构和金融业务的统计方法，包括金融市场统计、金融风险管理等。

5.社会统计学：研究社会现象的统计规律，包括人口统计、教育统计、卫生统计等。

6.生物统计学：运用统计方法研究生物科学领域的数据，包括实验设计、数据分析、生物信息学等。

7.医学统计学：运用统计方法分析医学数据，包括临床试验设计、疗效评价、疾病预防等。

【统计学二级学科的发展前景】随着大数据时代的到来，统计学在各个领域的应用越来越广泛，对于掌握统计学知识和技能的人才需求不断增加。

第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。

本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源,最后介绍统计中常用的一些基本概念。

本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。

二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

2. 描述统计:研究数据收集、处理和描述的统计学分支。

3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。

4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据.5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据.6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值.7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据.8. 实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据.9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。

10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据.11. 抽样调查:从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法.12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。

13. 总体：包含所研究的全部个体(数据）的集合。

14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。

15. 样本容量:也称样本量，是构成样本的元素数目。

16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量.17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。

18. 变量:说明现象某种特征的概念。

19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。

20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称.21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。

22. 离散型变量：只能取可数值的变量。

23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。

第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。

本章首先介绍数据的预处理方法,然后介绍不同类型数据的整理与图示方法，最后介绍图表的合理使用问题.本章各节的主要内容和学习二、主要术语24. 频数：落在某一特定类别（或组）中的数据个数。

统计学一级学科下的二级学科
【原创实用版】
目录
1.统计学简介
2.统计学下的二级学科
3.二级学科的具体内容
4.二级学科的发展前景
正文
【统计学简介】
统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释、推断的科学，它广泛应用于自然科学、社会科学和商业领域。

统计学主要通过概率论和数学模型来研究数据的规律和趋势，以帮助人们更好地理解和利用数据。

【统计学下的二级学科】
统计学作为一个一级学科，下面涵盖了许多二级学科，主要包括：数理统计学、应用统计学、经济统计学、生物统计学、金融统计学等。

【二级学科的具体内容】
1.数理统计学：主要研究统计学的理论基础和方法，包括概率论、抽样分布、假设检验、回归分析等。

2.应用统计学：主要应用统计学的理论和方法来解决实际问题，包括数据分析、数据挖掘、预测模型等。

3.经济统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究经济问题，包括国民经济核算、价格指数、工业统计等。

4.生物统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究生物医学问题，包括临床试验设计、数据分析、生存分析等。

5.金融统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究金融问题，包括风险管理、投资策略、市场微观结构等。

【二级学科的发展前景】
随着大数据和人工智能技术的发展，统计学的二级学科在未来有着广阔的发展前景。

无论是在科研、产业还是政府部门，对数据分析和数据驱动的决策需求都在不断增加。

因此，统计学的二级学科在未来的就业市场上将会有着极高的需求。

第一章统计学基本知识第一节统计的基本概念统汁技术是以概率理论为基础的应用数学的一个分支。

统计技术是研究随机现象中确定的统计规律的学科。

产品质量特性是一种随机现象，但这种随机现象在一定的范围内服从确定的统计规律——概率分布，其中最常见的是正态分布。

按照实用型定义，统计技术是指与应用有关的统计方法，收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题的性质；程度和原因做出一定结论的科学技术。

统计技术包括统汁推断和统计控制两大内容。

统计推断是指通过对样本数据的统计计算和分析，提供表示事物特征的数据，比较两个事物之间的差异，分析影响事物变化的原因，找出产品形成全过程中质量变化的规律，对总体质量水平进行推断，预测尚未发生的事件；统计控制是指通过对样本数据的统计计算和分析，采取措施消除过程中的异常冈素，以保证产品质量特性的分布基本保持在设定值附近，使生产过程达到稳定受控状态。

应用统计方法要掌握分布的理论，要符合大数定律，即只有对大量数据取得的统计平均值才具有稳定性和代表性，才能得出比较准确的统汁结论。

因此，只有掌握基本的统计理论知识，才能较好地应用统汁方法，发挥统计技术在质量控制中的作用。

一、统计数据数据是统计的对象。

习惯上把由数字组成的数字数据称为数据。

1．数字数据数字数据指由数字(0、1、2、3、4、5、6、7、8、9)和小数点组成的数据。

数字数据是对可定量描述的特性的表达。

可以通过抽样、测量、记录获得数字数据。

任何数字数据又都可以形成( 服从)一定的分布(统计规律)。

2．数据的分类(1)计量值数据。

计量值数据是指可以连续取值，在有限的区间内可以无限取值的数据。

长度、面积、体积、质量、密度、电压、电流、强度等，大部分质量特性的数值都属于计量值数据。

(2)计数值数据。

计数值数据是只能间断取值，在有限的区间内只能取有限数值的数据。

如到会的人数，今天生产的产品件数，产品表面的缺陷数等。

所以计数值数据，是以正整数(自然数) 的方式表现。