统计学的基本概念中

1. 统计学的基本概念中

总的来说它有总体、样本、标志、产量、统计指标、指标体系六大基本概念。
一、总体
统计学重要的概念之一，总体它是指统计研究的客观对象全体，它是由所有具有某种共同属性的事物所组成的集合体。它有三大特征，分别是大量性、同质性和差异性，也就是说必须有足够多的个体所组成，这些个体之间具有某种共同的属性，同时又存在许多的差异性。

（一）根据个体数量是否有限：分为有限总体与无限，有限总体是由有限个的个体所组成，例如全国企业总体，浙江省高校中心；无线总体就是有无限多的个体，例如宇宙中的星球中心，可无限重复的实验数据。
（二）按照它的存在形式不同：可以分为具体总体和抽象总体，具体总体是由具体的客观存在的个体组成，例如全国人口总体、某批产品总体等等；抽象总体是由假设的个体所组成的，如某类特定的消费者主体、某种条件下连续生产的产品总体等等。

（三）按照个体能否计数：就是可计数总体和不可计数总体，可计数总体指的是个体可以可计数并可以相加，如人口总体、同款同型号的产品总体；不可计数总体，指的是个体不可计数或者计数以后的结果不能相加，如超市的商品总体，它的计数结果是难以想象的。
（四）根据总体是否认为划定：分为自然总体和人为总体，自然总体它是由自然存在的个体所组成的，如人口总体、法人单位总体的；人为总体，它里面的个体通常由人来加以规定，实际上就是人为个体所组成的，如我们人口普查时候的小区。

2. 统计学的概念

统计学
  统计学是一门研究随机现象,以推断为特征的方法论科学,“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终.具体地说,它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料,并以此为依据,对总体特征进行推断的原理和方法.用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论.这里,研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划,抽样调查是搜集资料的过程,统计推断是分析资料的过程.显然统计的主要功能是推断,而推断的方法是一种不完全归纳法,因为是用部分资料来推断总体.
  增加定义：是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学,是一门认识方法论性质的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识.
  统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学.

3. 统计学概念

统计学是一门研究随机现象,以推断为特征的方法论科学,“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终.具体地说,它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料,并以此为依据,对总体特征进行推断的原理和方法.                      扩展资料                       　　用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论.这里,研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划,抽样调查是搜集资料的过程,统计推断是分析资料的'过程.显然统计的主要功能是推断,而推断的方法是一种不完全归纳法,因为是用部分资料来推断总体.
    　　增加定义：是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学,是一门认识方法论性质的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识.
    　　统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学.

4. 统计学的概念

统计学
  统计学是一门研究随机现象,以推断为特征的方法论科学,“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终.具体地说,它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料,并以此为依据,对总体特征进行推断的原理和方法.用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论.这里,研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划,抽样调查是搜集资料的过程,统计推断是分析资料的过程.显然统计的主要功能是推断,而推断的方法是一种不完全归纳法,因为是用部分资料来推断总体.
  增加定义：是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学,是一门认识方法论性质的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识.
  统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学.

5. 统计的基本概念

统计是指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算、分析、解释、表述等的活动。
统计语源最早出现于中世界拉丁语的Status，意思指各种现象的状态和状况。由这一语根组成意大利语Stato，表示“国家”的概念，也含有国家结构和国情知识的意思。根据这一语根，最早作为学名使用的“统计”，是 在十八世纪德国政治学教授亨瓦尔（G.Achenwall)在1749年所著《近代欧洲各国国家学纲要》一书绪言中，把国家学名定为“Statistika”（统计）这个词。

6. 统计的基本概念

总的来说它有总体、样本、标志、产量、统计指标、指标体系六大基本概念。

一、总体统计学重要的概念之一，总体它是指统计研究的客观对象全体，它是由所有具有某种共同属性的事物所组成的集合体。它有三大特征，分别是大量性、同质性和差异性，也就是说必须有足够多的个体所组成，这些个体之间具有某种共同的属性，同时又存在许多的差异性。（一）根据个体数量是否有限：分为有限总体与无限，有限总体是由有限个的个体所组成，例如全国企业总体，浙江省高校中心；无线总体就是有无限多的个体，例如宇宙中的星球中心，可无限重复的实验数据。（二）按照它的存在形式不同：可以分为具体总体和抽象总体，具体总体是由具体的客观存在的个体组成，例如全国人口总体、某批产品总体等等；抽象总体是由假设的个体所组成的，如某类特定的消费者主体、某种条件下连续生产的产品总体等等。（三）按照个体能否计数：就是可计数总体和不可计数总体，可计数总体指的是个体可以可计数并可以相加，如人口总体、同款同型号的产品总体；不可计数总体，指的是个体不可计数或者计数以后的结果不能相加，如超市的商品总体，它的计数结果是难以想象的。
（四）根据总体是否认为划定：分为自然总体和人为总体，自然总体它是由自然存在的个体所组成的，如人口总体、法人单位总体的；人为总体，它里面的个体通常由人来加以规定，实际上就是人为个体所组成的，如我们人口普查时候的小区。二、样本（一）它是从总体中随机抽取的一部分个体所组成的集合，我们有时候也称之为小总体。它有两个术语平时可能会经常混淆，一个是样本容量、一个是样本个数。所谓样本容量是指样本当中包含的个体数；样本个数从一个总体当中抽取一个容量为n的样本，一共有多少种样本组合，也就是说最多可抽取的样本数。

例如：采用不重复的抽样方法，从1234这5个数字构成的总体当中来抽取两个数字，组成一个样本，那么我们就说样本容量是2，而可以计算出来的样本个数是20。

7. 简述统计学的概念

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。
统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。英语中的“统计” 一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。
现今，统计一词有三种涵义： 统计资料，是反映大量现象的状态和规律性的数字资料及有关文字说明；统计工作，是关于搜集、整理、分析统计资料并进行推论以探求事物本质和规律性的活动；统计科学，是研究如何搜集、整理和分析研究大量现象的数量资料并推论其本质和规律性的理论和方法，如社会经济统计学、数理统计学。

政治算术学派：
政治算术学派产生于17世纪中叶的资本主义英国，创始人是威廉·配第（W.Petty, 1623—1687），其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。在撰写该部代表作时，正值第三次英荷战争战争，国内经济困难，国外面临着荷、法两国的威胁。
配第为了让人们知道和确信“英国的事业和各种问题，并非处于可悲的状态”，在《政治算术》中用数字比较分析了英、荷、法三国的经济实力和造成这种实力差异的原因，并从贸易、税制、分工、资本和利用闲散劳动力等多方面提出了英国的强盛之道。这种用数字来表述，为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。
配弟在书中使用的数字有三类：第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字。第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字。因此，马克思说：“威廉·佩第，政治经济学之父，在某种程度上也是统计学的创始人。”

8. 统计学入门（一）-统计学的基本概念

工作和生活中都会有大量的随机现象出现。比如：同班同学毕业数年之后事业发展状况可以有很大差异；同样年龄性别，身高体重不同……
  
 那什么叫做随机现象呢？
  
 当一件事情只有一次或两次出现时，它的结局可能是未知的，但是当它反复重复出现的时候，它的结局就会出现一种规律，这就叫随机现象。人类社会绝大部分现象都是随机现象，所有随机现象的规律只在大量重复时才会体现，而统计学的任务就是找到随机现象的发生规律，从而将不确定性事件变为可估计、可预测的确定性结果。
  
 1、 个体 ：个体是指统计分析根据研究目的所确定的最基本的研究对象单位，所以个体又称为观察单位
  
       例：分析业务人员的报销费用，则人为观察单位
  
 2、 变量 ：根据研究目的确定研究对象，然后对研究对象的某项目的或研究指标进行观察（或测量），这种观察项目或研究指标称为变量（variable）；
  
  连续变量（continuous variable） ：也叫区间变量。取值范围是一个区间，可以在该区间中连续取值，并且一般有度量单位。例：身高、体重、金额
  
       特点：有大小之分，各取值之间的间距明确
  
  离散型变量（discrete variable） ：取值范围是有限个值或者一个序列构成的。
  
  分类变量 ：表示分类情况的离散型变量又称为分类变量
  
  有序分类变量 ：例：服务满意度（满意、一般、不满意）
  
       特点：有大小之分，但是各类别间的间距大小不明。比如“高”和“中”之间的差距与“中”和“低”之间的差距我们无法判断相差多少
  
  无序分类变量 ：例：血型（A、O）、民族（汗、满）
  
      特点：无大小之分，仅知道属于不同类别
  
  两分类变量（单独摘出） ：性别（男、女）
  
 3、 变异 ：同质个体的某指标（变量）值的差异称为个体变异（individual variable）
  
 统计学就是研究变异规律的学科，不存在变异的问题不属于统计学的研究范畴。或者说正是因为存在变异，才有了统计学的用武之地。
  
 对于无变异的常量问题，或者严格的数学函数问题，并非统计学的应用领域。
  
 4、 总体（population） ：根据研究目的确定的同质所有个体某指标观察值（测量值）的集合。
  
       有限总体（finite population） ：数量稳定
  
       无限总体（infinite population） ：不知道数量，例：糖尿病人口 可能在随时发生变化
  
 5、 样本（sample） ：在一个较大范围的研究对象中随机抽出一部分个体进行观察或测量，这些个体的测量值构成的集合被称为样本。
  
 6、 随机抽样(random sampling) ：在抽样研究中随机抽出一部分个体进行观察或测量的过程称为随机抽样。
  
 本质：每个个体最终是否入选在抽样进行前是不可知的，但是其入选可能性是确切可知的（多数情况下为等概率）
  
 注意：随机 != 随便
  
 7、 统计量（statistic） ：刻画样本特征的统计指标称为统计量。（平均水平、离散程度）
  
 8、 总体参数（parameter） ：刻画总体特征的指标称为总体参数，例如总体中某个指标的个体变量值的平均数称为总体平均数。
  
 9、 推估 ：从样本的统计量回推总体参数。
  
 10、 抽样误差（simple error） ：许多总体指标是未知的，需要用相应的样本统计量对其进行估计。由随机抽样造成的样本统计量与总体指标之间的差异称为抽样误差。
  
 11、 随机事件 ：随机现象某个可能的观察结果称为一个随机事件。如：扔一次硬币正面朝上，这个结果就是一次随机事件。
  
 12、 频率（frequency） ：观察到的随机事件某个结局的出现频次/比例。
  
 13、 概率（probability） ：刻画随机事件发生可能性大小的指标，其取值介于0和1之间。不能被直接观察到，但可以通过频率估计，实验次数越多，估计约精确。
  
 14、 小概率事件 ：在统计学中，如果随机事件发生的概率小于或等于0.05，则认为是一个小概率事件，表示该事件在大多数情况下不会发生，并且一般认为小概率事件在一次随机抽样中不会发生，这就是小概率原理。小概率原理是统计推断的基础。
  
 15、 频数（Frequency） ：又称“次数”。指变量值中代表某种特征的数（标志值）出现的次数。按分组依次排列的频数构成频数数列，用来说明各组标志值对全体标志值所起作用的强度。各组频数的总和等于总体的全部单位数。频数的表示方法，既可以用表的形式，也可以用图形的形式
  
 1、 研究设计 ：最关键的步骤
  
 过程：选题->明确研究目的->提出假设->明确总体范围->确立观察指标->控制研究中的偏倚->给出具体的研究方案
  
 2、 收集数据 
  
 质量控制极为重要
  
 Garbage in，Garbage out
  
 3、 整理数据 ：占用80%工作量，也就是IT中的数据清洗
  
 4、 分析数据 
  
 统计描述：了解样本数据的情况，是全部工作的基础，是尽量精确，直观而全面的对所获得的样本进行呈现
  
 为了达到这一目的，需要使用一系列专门的统计描述指标
  
 指标的呈现方式
  
      统计图：精美、直观、但精确度稍差
  
      统计报表：能尽量详细，精确，但不够直观
  
 统计推断：从样本信息反推到总体，以最终获得所感兴趣问题的解答
  
 参数估计：样本 -> 所在总体特征
  
       例：该配件的日平均用量是多少？
  
 假设检验：该指标可能的影响因素分析
  
        例：和晴天相比，雨天的配件用量是否更低？ 晴天、雨天就是影响因素