文档介绍：统计学期末
（单选、10 个填空、5 个判断、三个计算、一道论述）
第一章导论
1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
分析数据：分为描述统计方法和推断统计方法两种方法。
描述统计：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：是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
推断统计内容包含参数估计和假设检验
2、统计数据的类型：
（1）按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据与数值型数据。
注意：分类数据和顺序数据都是表现事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表
现为类别，因此可以通称为定性数据或品质数据(qualitative data)。
数值型数据说明的是现象的数量特征，通常用数值来表现，因此可以统称为定量数据或
数量数据(quantitative data)。
(2)按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。
(3)按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据、时间序列数据（和
面板数据
panal data）。
3、抽样独立性问题：总体区分为有限总体和无限总体，目的是为了判别在抽样中每次抽取
是否独立（类似抽小球是否放回的问题）。
在统计推断中，通常是针对无限总体的，因而通常把总体看做随机变量（random
variable）。统计上的总体通常是一组观测数据，而不是一群人或者一些物品的简单集合。
4、统计指标按其所反映的数量特点和作用不同，分为数量指标、质量指标。
样本（sample）是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量
（sample size）。抽样的目的是根据样本提供的信息推断总体的特征。
5、总体参数（parameter）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的某
种特征值。样本统计量（statistic）是用来描述样本特征的概括性数字度量，是根据样本数
量计算出来的一个量。
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6、变量（variable）是说明现象某种特征的概念，特点是从一次观察到下一次观察会呈现出
差别或变化。例如：受教育程度，植株高度，年收入，宗教信仰，产品等级等都是变量。
变量可以分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
数值型变量根据取值不同，可以分为离散变量（只能取可数值的变量，只能取有限个值，取
值都是以整位数断开，如：产品产量、各位候选人得票数，企业数量等。）和连续变量（可
以在一个或多个区间取任何值的变量，取值是连续不断的，不可一一列举，如：植株高度，
毕业生年收入，温度，零件尺寸误差等。）。
变量也可以分为随机变量和非随机变量（抽取方法随机性不同），经验变量（empirical
variable）和理论变量（theoretical variable）。经验变量描述的是周围环境中可以观察到的事
物，理论变量则是统计学家采用数学方法构造出来的一些变量，比如 z 统计量、t 统计量、 χ2
统计量、F 统计量等都是理论变量。
第二章数据的搜集
本章小结
1、数据的来源：直接来源与间接来源
2、调查数据：概率抽样（简单随机抽样，分层抽样，系统抽样，整群抽样，多阶段抽样）
和非概率抽样（方便抽样，判断抽样，自愿样本，滚雪球抽样，配额抽样），搜集数据的方
法（自填式，面访式，电话式）的抽样方式和特点
3、实验数据：实验组和对照组，大量观察法
4、数据的误差：抽样误差和非抽样误差（抽样框误差，回答误差，无回答误差，调查员误
差，测量误差），误差的控制
5、参数估计和假设检验所依据的主要是简单随机样本
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第三章数据整理与显示
1、直方图和条形图的区别：直方图用面积表示数据，条形图用高度表示数据；直方图主要
展示数值型数据，具有连续性；条形图主要展示分类数据，分开排列。
帕累托图：按照各类别数据出现的频数多少排序后绘制的条形图。
2、累积频数和累积频率（顺序数据统计量）
累积频数(cumulative freque