统计学复习指导.doc

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1、第1章绪论一、学习指导统计学是收集、处理和分析数据的方法和技术,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。章节主要内容学习要点1.1统计及其应用领域什么是统计学概念:统计学,描述统计,推断统计。统计的应用领域统计在工商管理中的应用。统计的其他应用领域。1.2数据的类型分类数据、顺序数据、数值型数据概念:分类数据,顺序数据,数值型数据。不同数据的特点。观测数据和实验数据概念:观测数据,实验数据。截面数据和时间序列数据概念:截面数据,时间序列数

2、据。1.3统计中的几个基本概念总体和样本概念:总体,样本。参数和统计量概念:参数,统计量。变量概念:变量,分类变量,顺序变量,数值型变量,连续型变量,离散型变量。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

3、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.总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合。12.样本:从总体中抽取的一部分元素的集合。13.样本容量:也称样本量,是构成样本的元素数目。14.参数:用来描述总体特征的概括性数字度量。15.统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量。16.变量:说明现象某种特征的概念。17.分类变量:说明事物类别的一个名称。18.顺序变量:说明事物有序类别的一个名称。19.数值型变量:说明事物数字特征的一个名称。20.离散型变量:只能取可数值的变量。21.连续型变量:可以在一个或多

4、个区间中取任何值的变量。第2章数据的描述一、数据的搜集学习指导统计数据主要来自两条渠道:一是间接来源,二是直接来源。本章先介绍数据的间接来源,然后介绍数据的直接来源。通过直接来源收集的数据主要有调查数据和实验数据。调查数据的取得途径主要有普查和抽样调查。抽样调查主要指概率抽样。概率抽样主要有简单纯随机抽样、分类抽样、等距抽样和整群抽样等组织形式。数据的质量取决于数据的误差。数据来源数据的间接来源统计数据的间接来源。二手数据的特点。数据的直接来源概念:抽样调查、普查。调查数据概率抽样和非概率抽样概率抽样的方式非概率抽样的方式收集数据的基本方法。数据的误差抽样误差和非抽样误

5、差概念:抽样误差和非抽样误差如何控制误差主要术语1.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。2.普查:为特定目的而专门组织的全面调查。3.概率抽样:指遵守随机原则从总体中抽取部分单位进行的调查,总体中每一个单位都有一定机会被选入样本。4.简单随机抽样:也称纯随机抽样,它是从含有个元素的总体中,抽取个元素作为样本,使得总体中的每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中。5.重复抽样:从总体中抽取一个元素后,把这个元素放回到总体中再抽取第二个元素,直至抽取个元素为止。6.不重复抽样:一个元素被抽中后不再放回总体,而是

6、从所剩元素中抽取第二个元素,直到抽取个元素为止。7.分层抽样:也称分类抽样,它是在抽样之前先将总体的元素划分为若干层(类),然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。8.系统抽样:也称等距抽样或机械抽样,它是先将总体中的各元素按某种顺序排列,并按某种规则确定一个随机起点;然后,每隔一定的间隔抽取一个元素,直至抽取个元素形成一个样本。9.整群抽样:先将总体划分成若干群,然后以群作为抽样单位从中抽取部分群,随后再对抽中的各个群中所包含的所有元素进行观察。10.非概率抽样:指不遵守随机原则而从总体中抽取部分单位进行的调查。二、数据的图表展示学习指导数据的图表展示是应用统计

7、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要点如下表所示。章节主要内容学习要点数据的预处理数据审核数据审核的目的。原始数据和二手数据的审核内容。数据排序数据排序的目的。分类数据和数值型数据的排序方法。数据筛选数据筛选的目的。数据透视表数据透视表的用途。品质数据的整理与展示分类数据的整理与图示概念:频数,频数分布,比例,百分比,比率。分类数据的图示:条形图,帕累托图,对比条形图,饼图。顺序数据的整理与图示概念:累积频数,累积频率。累积频数分布图。数值型

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