统计学名词解释(超全)统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。
总体：就是统计所要研究的事物或现象的全体，即由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。
参数：是描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本：是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。
变量：指给所要研究的事物起的名字，包括可变的标志和所有的统计指标。
总体参数：描述总体数量特征的指标，又称总体指标。
样本统计量：是根据样本数据计算出来的样本指标，用来描述样本的数量特征。
普查：为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。
抽样调查：是按随机原则，从总体中抽选部分单位进行观察，并根据部分单位（样本）的调查数据，从数量方面推断总体参数的一种非全面调查。
统计分组：根据被研究现象总体的内在特点以及统计研究的目的，将总体按照一定的标志分为若干个性质不同的组成部分的一种统计方法。
统计表：指显示统计整理结果的表格，就是把通过整理的调查数据，使其成为得以说明现象总体数量特征的分组数据，并按一定顺序排列而形成的表格。
时期数据：反映现象总体在一段时期内发展变化总结果的总量指标。
时点指标：反应现象整体在某一的点（瞬间）上所处状况的总量指标。
众数：是一组数据中出现次数最多的变量值。
发展速度：是反映现象发展变化快慢程度的动态相对指标，是根据两个不同时期的发展水平对比求得的。
定基发展速度：是报告期发展水平与某一固定时期发展水平（最初发展水平）之比，说明现象在较长时期内总的发展变动方向与程度。
统筹学统计学：是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的方法论科学。
时点指标：反映现象总体在某一的点（瞬间）上所处状况的总量指标。
年距发展速度：反映报告期发展水平对于上年同期发展水平的变化方向与程度。
2．统计学：即统计理论，是指系统地阐述统计实践活动根本原理和研究方法的理论。
它是一门研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论和方法论科学。
4.统计学的研究对象：客观事物中的数量特征、数量关系和数量变化。
5．统计学包括商务管理统计的研究对象特点：数量性〔根本特点〕、总体性、变异性。
7.商务管理统计研究方法大量观察法统计分组法比照分析法综合指标法统计推断法动态测定法8.统计总体。
又称“调查总体〞简称“总体〞，在数理统计中又称母体，与样本相对应。
但凡客观存在的、具有共同性质的个体所构成的整体就是统计总体。
其形成必须具备以下条件：客观性：即统计总体必须是客观存在的，并且能实际观察到的。
同质性：即构成统计总体的所有单位至少具有某一个共同性质是统计总体的前提条件。
变异性：即构成统计总体的各总单位至少在某一性质上具有共同特征外，在其他性质上应具有差异性，变异性是统计研究的重点。
9.总体单位：构成统计总体的每个根本单位称为总体单位，简称单位或个体，它是各项统计特征的原始承当者。
10.统计总体分类：按其包含的单位数是否可计分为有限总体与无限总体按总体单位的形态分为实体总体和行为总体。
11.总体与总体单位的关系：a.总体是由总体单位组成，总体单位是组成总体的个别事物。
b．根据研究目的不同，总体和总体单位是可以相互转化的。
12.标志：表示总体单位特征的名称。
如性别、年龄、籍贯、企业所有制、规模等。
13.标志表现：即标志特征在各单位的具体表现。
如性别标志的表现有“女〞、“男〞，年龄标志用“30〞岁“50〞岁等数量来表现。
14.标志的分类a.根据标志表现的形式不同。
数量标志，说明总体单位数量特征的标志，是可以用数值表示的。
品质标志，说明总体单位属性特征的标志，不能用数值表现。
b.按照各总体单位标志的具体表现是否一样。
不变标志：某一标志的具体表现在总体中各总体单位都一样。
统计学的名词解释统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，旨在通过收集和解析数据来支持决策过程和了解现象。
统计学涉及一系列概念和方法，包括数据收集、数据描述性统计、概率理论、假设检验、统计推断和回归分析等。
1.数据收集：统计学中的第一步是收集数据。
数据可以通过各种方法获得，包括实地观察、实验、调查问卷和从现有的数据集中获取等。
2.数据描述性统计：在收集到数据后，统计学家使用描述性统计来总结和描述数据的特征。
描述性统计包括计算数据的平均数、中位数、众数、标准差和百分位数等。
3.概率理论：概率理论是统计学的基石之一。
它研究随机现象发生的可能性，并给出事件发生的数学表达。
概率理论为统计推断和建立模型提供了理论基础。
4.假设检验：假设检验用于确定一个观察结果是否与一个给定的假设相符。
它提供了一种确定性地评估研究或实验结果的方法，并决定是否拒绝或接受一个假设。
5.统计推断：统计推断是通过对样本数据进行分析和推断来对总体进行推断的过程。
它使用样本数据估计总体参数，并根据这些估计进行一些统计判断。
6.回归分析：回归分析是一种统计方法，用于建立和探索变量之间的关系。
它可以用来预测一个变量（因变量）如何随着其他变量（自变量）的变化而变化。
7.统计模型：统计模型是由统计学方法和理论构建的数学表达式，用于描述和解释观察数据之间的关系。
统计模型可以是简单的线性模型，也可以是更复杂的非线性模型。
8.抽样方法：在统计学中，由于往往难以调查每一个个体或观察每一个事件，人们通常采用抽样方法来从总体中选择一部分样本进行研究。
常见的抽样方法包括随机抽样和分层抽样等。
9.统计图表：统计图表是一种可视化数据的方式，用来展示和比较数据。
常见的统计图表包括柱状图、饼图、散点图和箱线图等。
10.多元统计分析：多元统计分析是一项通过同时考虑多个变量来分析数据的方法。
它包括主成分分析、因子分析和聚类分析等。
总之，统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它运用一系列概念和方法来帮助人们理解数据，并从中获取有关现象和决策的信息。
完整版)统计学名词解释统计学名词解释第一章绪论在统计学上，随机变量指的是取值之间不能预料到的变量。
总体，又称母全体或全域，是指具有某种特征的一类事物的全体。
构成总体的每个基本单元称为个体。
从总体中抽取的一部分个体称为样本。
次数指的是某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。
频率，又称相对次数，指某一事件发生的次数被总的事件数目除，即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。
概率指某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。
一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值。
参数，又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。
样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。
第二章统计图表统计表是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。
一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。
统计图一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。
纵轴表示事物出现的次数或因变量，称为数值轴。
一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。
简单次数分布表适合数据个数和分布范围比较小的时候用，它是依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表。
而分组次数分布表适合数据个数和分布范围比较大的时候用。
数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来。
分组次数分布表的编制步骤包括求全距、定组距和组数、列出分组组距、登记次数和计算次数。
相对次数分布表用频数比率或百分数来表示次数，而累加次数分布表则把各组的次数由下而上或由上而下加在一起。
最后一组的累加次数等于总次数。
双列次数分布表用同一个表表示有联系的两列变量的次数分布。
而不等距次数分布表则适用于像工资级别和年龄分组这样的不等距数据。
需要注意的是，归组效应是分组次数分布表的缺点之一，因为原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差。
统计学名词解释第一章绪论1.随机变量：在统计学上，把取值之间不能预料到什么值的变量。
2.总体：又称母全体、全域，指具有某种特征的一类事物的全体。
3.个体：构成总体的每个基本单元称为个体。
4.样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。
5.次数：指某一事件在某一类别中出现的数目，又称为频数。
6.频率：又称相对次数，即某一事件发生的次数被总的事件数目除，亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。
7.概率：某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。
8.观测值：一旦确定了某个值。
就称这个值为某一变量的观测值。
9.参数：又称为总体参数，是描述一个总体情况的统计指标。
10.统计量：样本的那些特征值叫做统计量，又称特征值。
第二章统计图表1.统计表：是由纵横交叉的线条绘制，并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。
2.统计图：一般采用直角坐标系，通常横轴表示事物的组别或自变量x，称为分类轴。
3.简单次数分布表：依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表，适合数据个数和分布范围比较小的时候用。
4.分组次数分布表：数据量很大时，应该把所有的数据先划分在若干区间，然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内，分别统计各个组别中包括的数据个数，再用列表的形式呈现出来，适合数据个数和分布范围比较大的时候用。
5.分组次数分布表的编制步骤：（1）求全距（2）定组距和组数（3）列出分组组距（4）登记次数（5）计算次数6.分组次数分布的意义：（1）优点：A．可将杂乱无章数据排列成序，以发现各数据的出现次数及分布状况。
B．可显示一组数据的集中情况和差异情况等。
（2）缺点：原始数据不见了，从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入，出现误差，即归组效应。
1.总体:根据研究的目的确定的同质观察单位的全体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合2.参数:描述总体数量特征的统计指标3.样本:从总体中随帆抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本，该样本中所包含的观察单位数称该样样本的样本含量。
4.误差:泛指实测值与真值之差。
按其产生的原因的性质可粗分为随机误处和非随机误差，后者又可分为系统误差和非系统误差。
5.标准误:将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称为均数的标准误(反应样本均数间的离散程度，也反应样本均数与相应总体均数间的差异，从而说明均数抽样误差的大小)6.医学参考值:指包括绝大多数的正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理级生化指标常数，也叫正常值。
由于存在个体差异，生物医学数据并非常数，而是在一定的范围内波动，故又采用医学参考值范围作为判定正常或者异常的标准。
7.医学参考值范围：7：I类错误:指拒绝了实际上成立的HO，这类“弃真”的错误称为I型错误，其架率大小用a表示。
8.II类错误:指接受了实际上不成立的HO,这类“存伪”的误称为II型错误，其频率大小用β。
9.系统误差:在实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生的原因往往是克制的或可以掌握地。
10.医学参考值:指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种的生理及生化指标常数，也成正常值。
11.随机误差:是一类不恒定、陆机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。
脸机误差是不可避免的，在大量的重复测量中，或在抽样过程中，它可出现或大或小或正或负，呈一定规律的变化。
12.抽样误差:这种由个体变异产生，随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
13.P值:概率又叫几率，是度量某一随机事件A发生可能性的大小的一个数值，(Λ)，P(A)越大，说明此时入事件发生的概率越大。
统计学名词解释1.啥是总体呀？比如说咱全校学生就是一个总体呀！总体就是包含所研究的全部个体的集合。
就像一片森林，所有的树木加起来就是总体。
2.样本呢，就是从总体里抽出来的一部分呀！比如从全校学生里随机选出来的100个学生就是样本呀。
这不就像从那片森林里砍几棵树出来研究一样嘛！3.平均数大家都懂吧？就是一组数据的平均值呀！像咱班这次考试成绩的平均数，能反映出咱班的整体水平呢！这不就像大家一起走路，平均数就是大家走的平均速度嘛。
4.中位数呢，就是按顺序排好中间的那个数呀！比如1、2、3、4、5，那3就是中位数呀。
这就好比排队，站在中间的那个人的位置就是中位数呀！5.众数可有意思啦！就是一组数据中出现次数最多的那个数呀！比如咱班同学最喜欢的颜色，出现最多的那个颜色就是众数呀。
这就好像一堆糖果里，数量最多的那种糖果嘛！6.方差呀，就是用来衡量数据波动大小的呀！方差大，说明数据波动大；方差小，说明数据稳定呀。
就像天气，有时晴天有时雨天，波动大；一直晴天，波动就小呀！7.标准差呢，和方差有关系，其实就是方差的平方根呀！它也能看出数据的离散程度呢。
就好像跑步的步幅，步幅变化大，标准差就大嘛！8.概率，哇，这个可重要啦！就是某件事发生的可能性大小呀！比如抛硬币正面朝上的概率是二分之一呀。
这就像找宝藏，通过一些线索找到宝藏的位置嘛！我的观点结论：统计学的这些名词都好有意思呀，能帮助我们更好地理解和分析数据呢！。
名词解释1.备择假设（alternativehypothesis）：与原假设逻辑上反面的假设。
2.标准分数（standardscore）：也称标准化值或分数，它是变量值与其平均数的离差除以标准差后的值。
3.残值（residual）：因变量的观测值yi与根据估计的回归方程求出的预测值yi之差，用e表示。
对于第i个观测值，残差为ei=yi-yi。
4.α错误（αerror）：原假设为真却在检验中将原假设被拒绝，又称弃真错误或者第一类错误（typeIerror），用α表示其概率。
5.β错误（βerror）原假设为伪却在检验中未拒绝的原假设，又称取伪错误或者第二类错误（typeIIerror），用β表示其概率。
6.对照组（controlgroup）：随记选取的实验对象的子集。
在这个子集中，每个单元不接受实验组成员所接受的某种特别的处理。
8.多重判定系数（multiplecoefficientofdetermination）回归平方和占总平方和的比例，反映因变量y取值的变差中，能被估计的多元回归方程所解释的比例。
9.峰态（kurtosis）对数据分布平峰或尖峰的程度的测度。
10.假设检验（hypothesistesting）根据样本信息，对提出的命题进行检验的一套程序和方法。
11.离散系数（coefficientvariation）也称变异系数，一组数据的标准差与其相对应的平均数之比，是测度数据离散程度的相对值。
12.拟合优度实验（goodnessoffittest）对多个总体比例是否等于其期望概率的检验。
当期望概率相同时，表现为对多个总体的比例是否相等的检验。
13.偏态（skewness）对数据分布对称性的测度。
14.异众比率（variationratio）非众数组的频数占总频数的比例。
1.实验设计experimentdesign：根据研究目的，制定总的设计方案。
2.统计量：即样本统计量，根据样本（即一组观察值）计算出来这组数据数字特征的量，既可反映样本概貌也可用来进行统计推断，根据样本分布特征而计算得到数值（指标），如S、P。
参数Parameter：即总体参数，包括反映总体数字特征的量和总体规律公式中参数，据总体分布特征而计算总体数值，以描述总体分布特征，如σ、π。
3.指标：预期中打算达到的指数、规格、标准。
4.收集资料collectingdata：根据研究目的，实验设计要求，收集准确完整含有丰富信息原始资料。
5.整理资料sortingdata：把收集原始资料，有目的进行科学加工，使资料系统化、条理化，以便进行统计分析。
6.计量资料measurementdata：对每个观察对象指标用定量方法测得其数值大小所得资料，一般用度量衡单位表示，如身高、体重、浓度、脉搏、血磷、血红蛋白。
7.计数资料enumerationdata：先将观察对象观察指标按性质或类别进行分组，然后计数各组数目所得资料。
8.变异variance：即个体差异，不同个人体在相同条件下，对外界环境因素发生不同反应现象。
9.总体population：根据研究目的确定同质研究对象全体，即性质相似研究对象中所有观察单位某种变量值集合。
样本Sample：总体中随机抽取有代表性一部分。
10.抽样sampling：从总体中抽取部分个体过程。
11.样本含量samplesize：一个样本里含个体数目可不同，样本包含个体数称样本含量。
12.机械抽样：即等间隔抽样，先将总观察对象按某种顺序编号，再从这些编号中采用等间隔抽样。
13.分层抽样stratifiedsampling：按某种性质将总体分为若干组别、类别或区域。
按不同比例再分别随即抽样称分层随机抽样stratifiedrandomsampling14.完全随机设计completelyrandomdesign：将受试对象随机分配到各处理组或对照组中，或分别从不同总体中随机抽样进行研究。
统计学名词解释1.标志：说明总体单位特征或属性的名称；指标：是反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。
2.统计调查：是根据统计研究预定的目的和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地向调查对象搜集各种真实、可靠的原始资料的工作过程。
3.统计分组：就是根据统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干个组成部分的一种统计方法。
4.相对指标：就是将两个有直接联系的指标数值对比形成的一种比率，是用来反映现象之间数量对比关系和联系程度的综合指标。
5.标志变异指标：又称标志变动指标，它是综合地反映社会经济现象总各单位标志值之间差异程度的综合指标。
8.综合指数：是两个总量指标对比形成的指数。
9.平均发展速度：是各个时期环比发展速度的序时平均数，说明社会经济现象的较长时期内速度变化的平均程度。
10.次数分布数列：在统计分组的基础上，将总体的所有单位按组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体中各个单位中各个单位在各组间的分布。
11.统计分组的作用：（1）区分社会经济现象的类型；（2）反映社会经济总体的内部结构；（3）反映社会经济现象的依存关系。
12.总量指标的作用：（1）总量指标是认识社会经济现象总体的起点；（2）总量指标是进行科学管理的依据；（3）总量指标是计算相对指标和平均指标的基础，也是反映社会经济活动绝对效果的工具。
13.相对指标的作用：（1）进行数量指标分析，就可以充分反映社会经济现象之间的联系程度、发展速度、有助于鉴别好坏，分析其效益；（2）它是一个抽象化的数值，所以他能深入、概括的说明总量指标所不能反映的问题，便于比较和分析事物。
14.动态数列的编制原则：最基本的原则是保证数列中各个指标数值之间的可比性。
统计学名词解释HENsystemofficeroom【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】名词解释●统计工作：是从数量方面对社会经济现象做调查研究的一种工作，是人们为认识客观事物而进行的搜集、整理、分析和提供统计资料的工作过程。
●统计资料：是统计工作的成果，是指在统计实践活动中所取得的，反映统计研究对象有关特征的各种综合性的数字资料和分析报告。
●统计学：是阐述统计理论与方法的系统性科学，是统计工作实践的理论概括和科学总结，是研究、整理、分析统计资料的理论和方法的科学。
●总体：是指客观存在的，在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体●总体单位：构成总体的个别事物●样本：从总体当中抽取出来，用从代表这一总体的部分个体组成的集合●标志：是说明总体单位属性或特征的名称●统计指标：说明总体数量特征的，简称指标。
有俩种理解，一是指反映现象总体数量特征的概念。
二是指反映现象总体数量特征的概念及其数量表现。
●普查：是专门组织的一次性的全面调查。
这种调查，主要用来搜集一些比较全面而又不能或不宜从经常调查中得出的统计资料。
●重点调查：是一种非全面调查，它是从所要调查的单位中选择一部分重点单位进行调查●抽样调查：也是一种非全面调查，它是按照随机原则从被研究总体中抽取出一定数量的单位（样本）进行调查，根据样本指标数值来推算总体指标数值的一种调查●典型调查：是一种十分重要的、行之有效的非全面调查方法。
它是从研究总体中有意识地选取若干具有代表性单位（典型单位）进行调查，用来了解总体的详细情况●统计调查：根据统计工作任务和统计设计的要求，用科学的方法，有计划有组织地向调查单位搜集调查资料的过程●统计分组：根据统计研究的需要，将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分的一种统计方法●分配数列：又称分布数列、次数数列，是在统计分组的基础上形成的，用来反映总体单位在各组中分布状况的统计数列●总量指标：是反映社会经济现象的总体规模和水平的统计指标。
一、名词解释标志：统计标志简称标志，是说明总体单位属性或特征的名称。
指标：统计指标简称指标，是反映统计总体数量特征的X畴和具体数值。
普查：为某种特定目的而专门组织的一次性全面调查。
统计表：用来表现统计资料的表格，是展示统计资料的常见方式。
总量指标：反映社会经济现象开展的总规模、总水平的综合指标。
相对指标：又称相对数，它是两个有相互联系的现象数量的比率，以反映现象的开展程度、构造、强度、普遍程度或比例关系。
平均指标：是将一组数据的总和除以该组数据的项数所得到的结果，是说明同一总体各单位标志值一般水平的指标。
变异指标：测定离散程度的指标。
综合反映总体各单位标志值的差异程度和离散程度。
抽样估计：在抽样调查的根底上，用样本的实际资料计算样本指标，并据此估计或推算总体相应数量特征的一种统计推断方法。
总体：即所要认识的研究现象全体，它是由所研究X围内具有某种一样性质的全体单位所组成的整体。
总体单位：总体的单位数，用N表示。
样本：又称子样，它是从总体中随机抽取出来，代表总体的那局部单位的集合。
开展速度：将报告期开展水平与基期开展水平相比照而计算的动态相对指标，用以反映现象报告期水平比基期水平开展的相对程度。
增长速度：将报告期增长量与基期开展水平比照而计算的相对指标，用以反映现象报告期水平比基期水平纯增减的相对程度。
狭义的统计指数：是一种特殊的相对数，它是反映多种不能直接相加的现象数量总体变动的相对数。
数量指数：反映生产、经营或经济工作中数量变动的指数。
质量指标指数：说明产品或工作等质量变动的指数。
指数体系：由假设干个有联系的指数结合形成的一个整体。
第1章统计与统计数据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。
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24.频数：落在某一特定类别（或组）中的数据个数。
25.频数分布：数据在各类别（或组）中的分配。
26.比例：一个样本（或总体）中各个部分的数据与全部数据之比。
27.比率：样本（或总体）中各不同类别数值之间的比值。
28.累积频数：将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数。
29.数据分组：根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别。
30.组距分组：将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
7.相对次数分布表：用频数比率或百分数来表示次数8.累加次数分布表：把各组的次数由下而上，或由上而下加在一起。
9.双列次数分布表：对有联系的两列变量用同一个表表示其次数分布。
10.不等距次数分布表：例如工资级别，年龄分组。
11.直方图：以矩形面积表示连续性随机变量次数分布的图形，又称等距直方图，没画矩形时的直方图叫组织图。
横轴为等距分组点，纵轴为频数。
12.次数多边形图：是一种表示连续性随机变量次数分布的线形图。
横轴为组中值纵轴为频数。
13.累加次数分布图：根据累加次数分布表绘制面成，分为：（１）累加直方图：横轴为等距分组点，纵轴为累加次数（２）累加曲线：又称递加线，可以连接累加直方图各组矩形右顶点而来。
横轴为精确上限或精确下限，纵轴为累加次数。
其形状有以下三种：正偏态、负偏态和正态。
例如，若一次测验大多数人分数偏低，只有少数人才能得高分，也就是少数人的分数朝向高分一端，分布即为正偏态。
14.条形图：主要用于表示离散型数据，用直条长短表示数量的大小。
一个轴为分类轴，一个轴为数量轴。
区别与直方图：描述数据不同，表示数据的方式不同，标尺分点意义不同，图形形状不同。
主要优点是既保留了全部原始数据，又呈现出直方图的形式，具有次数分布表与直方图的双重优点。
19.箱型图：是一种用作显示一组数据分散情况的统计图，主要包含上边缘，上四分位数，中位数，下四分位数，下边缘，异常值这六个节点。
第三章集中量数1、集中趋势：指数据分布中大量数据向某方向集中的程度。
2、集中量数：指描述一组数据集中趋势特点的统计量。
3、算术平均数：所有观察值的总和除以总频数得到的商，一般简称为平均数或均数、均值。
一般用字母M表示，如果是由X变量计算的，就记为X，若由Y变量求得，则记为Y。
4、中数：是按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比它大，有一半的数据比它小。
又称中点数，中位数，中值，符号为Md或Mdn。
5、众数：指在次数分布中出现频次最多的那个数的数值。
又称为范数，密集数，通常数等，常用符号M。
6、加权平均数：指根据每个数据的权重计算的平均数，解决各个平均数求整体平均数之类的问题。
7、几何平均数：指成几何级数增长的变量值的平均数，适合于计算平均比率和平均发展速度，又称对数平均数。
8、调和平均数：指将各个数据取倒数平均后再取倒数计算得到的平均数，又称倒数平均数。
主要用来描述学习速度方面的问题。
9、最小平方原理：只有各个变量与平均数之差的平均和为最小，即每个数据与任一常数包括中数或众数之差的平方和都大于每个数据与平均数之差的平方和。
第四章差异量数1.差异量数：也称离散量数。
就是对一组数据的变异性，即离中趋势特点进行度量和描述的统计量。
2.百分位数：指量尺上的一个点，自此点以下，包括数据分布中全部数据个数的一定百分比。
3.百分等级：利用百分位数的计算公式也可以计算出任意分数在整个分数分布中所处的百分位置，称为该分数的百分等级。
4.平均差：是次数分布中所有原始数据与平均数绝对离差的平均值，用A.D.或M.D.表示。
5.离均差：表示了每一个观测值与平均数的距离大小，正负号说明了重量施于什么方向，离均差的总和为零，标志着完全平衡。
有时简称为离差或偏差。
6.方差：也称变异数、均方。
它是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值即离均差平方后的平均数。
7.标准差：即方差的平方根，用s或SD表示，若用σ表示，则是指总体的标准差。
8.差异系数：又称变异系数、相对标准差等，它是一种相对差异量，用CV表示，为标准差对平均数的百分比。
9.标准分数：又称基分数或Z分数，是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对位置量数。
取值情况为-1.00≦r≦1.00。
人们把离均差乘方之和除以N叫做“距”，把X的离均差和Y的离均差这二者积的总和除以N，用“积距”概念表示。
如测验成绩分为及格与不及格，身体状态分为健康与不健康两类。
概率的定义有两种，即后验概率和先验概率。
2.概率的基本性质：（1）任何一个随机事件A的概率都是非负的。
（2）在一定条件下必然发生的必然事件的概率为1。
3.互不相容事件：指在一次实验和调查中，若事件A发生则事件B就一定不发生，否则二者为相容事件。
4.独立事件：指一个事件的出现对另一个事件的出现不发生影响。
5.概率分布类型：是指对随机变量取值的概率分布情况用数学方法（函数）进行描述。
主要有离散分布与连续分布，经验分布与理论分布，基本随机变量分布与抽样分布。
6.〔16年真题〕正态分布：也称常态分布或常态分配，是连续随机变量概率分布的一种，是在数理统计的理论与实际应用中占有最重要地位的一种理论分布。
正态分布的特征：（1）正态分布的形式是对称的〔但对称的不一定是正态的〕，它的对称轴是经过平均数点的垂线。
正态分布中，平均数，众数，中数三者相等，此点y值最大。
（2）正态分布的中央点最高，然后逐渐向两侧下降，曲线的形式是先向内弯，然后向外弯，拐点位于正负1个标准差处，曲线两端向靠近基线处无限延伸，但终不能与基线相交。
（3）正态曲线下的面积为1，由于它在平均数处左右对称，故过平均数点的垂线将正态分布下的面积划分为相等的两部分，即各为0.50。
（4）正态分布为一族分布。
它随随机变量的平均数，标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。
（5）正态分布中各差异量数值相互间有固定比率。
（6）在正态分布曲线下，标准差与概率有一定的数量关系。
7.二项分布：又叫贝努里分布，是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布。
具体定义是（次处不太确定）：设有n次试验，各次试验都是彼此独立的，每次试验某事件出现的概率都是p，某事件不出现的概率都是q（等于1-p）。
需满足以下条件：（1）任何一次实验恰好有两个结果，成功与失败，（2）共有n次试验，并且n是预先给定的任一正整数，（3）每次试验各自独立，各次试验之间无相互影响。
（4）某种结果出现的概率在任何一次试验中都是固定的。
第七章参数估计1.参数估计:当在研究中以样本获得一组数据后，如何通过这组信息，对总体特征进行估计。
也就是如何以局部结果推论总体的情况，称为总体参数估计。