统计

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。折线统计图用折线的起伏表示数据的增减变化情况。不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况。折线图可分为动态折线图、依存关系折线图和次数分布折线图。人们常用折线图来描绘统计事项总体指标的动态、研究对象间的依存关系以及总体中各部分的分配情况等。其特点是易于显示数据变化趋势以及变化幅度，可以直观地反映这种变化以及各组之间的差别。扩展资料：一、制作步骤1、根据统计资料整理数据。2、先画横轴，后画纵轴，纵、横轴都要有单位，按纸面的大小来确定用一定单位表示一定的数量。3、根据数量的多少，在纵、横轴的恰当位置描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。二、函数图象与折线统计图的联系1、二者都是平面直角坐标系上的图形。无论是函数图象还是折线图，都要在平面直角坐标系上画出相应的线形图，尽管这两种图形有着本质的不同。从表面上看，二者非常相似，所以容易产生误导，使有些人误认为折线图就是函数图象。2、二者都可以表示两个变量(或数)间的对应关系。函数图象表示两个变量的对应关系，自变量变化，函数一定有唯一确定的值与之对应。如一辆汽车以每小时100千米的速度在高速公路上行驶，那么路程与时间的函数关系式是s=100t，它的图象是一条从坐标原点起始的射线，路程一定随着时间的变化而变化。动态折线图表示的数据与相应的时间相对应，随着时间的变化而变化，统计数据与相应的时间也有一个对应关系。参考资料来源：百度百科－折线统计图

三种统计图的特点如下：1、条形统计图的特点：能清楚地表示出每个项目或不同对象的具体数量。2、折线统计图的特点：能清楚地反映事物的变化情况。3、扇形统计图的特点：能清楚地表示出各部分在总体中所占的百分比。三种统计图的应用1、条形图的使用场景：利用条形统计图可以直观地表示事物的数量大小并进行比较，它是几种图里最能显示出各对象的比例差异的。2、折线图的使用场景：折线统计图表示事物随时间、地域或其他因素而变化的情况或趋势，它是几种图形里最能反映这个“变化趋势”，而且几乎无可替代。3、扇形图的使用场景：扇形图我们也常称它为“饼图”，从扇形统计图中可以直观地看到需要考察的对象（总体）的组成成分、各成分在总体中所占的百分比。在制作报表的时候，一定要跟据不同的目的选择不同的统计图表，这样整个报表看起来会即丰富又美观，而不会让人感觉千篇一律、机械、枯燥。

这么简单也不会？扇形可以看出个关系与总量之间的关系折线可以看到数量的增减条形，清楚反映了数量的多少

条形统计图可以清楚的看出数量的多少。折线统计图不仅能看出数量的多少。还能看出增减变化情况

折线统计图的特点是易于比较数据之间的差别、作用是统计图资料。通过将数据点连接起来，折线统计图可以清晰地展示数据的变化趋势，使得人们能够直观地比较不同数据之间的差异。例如，一家公司的销售额、利润率、市场份额等指标，可以通过折线统计图来展示它们的变化趋势，以便于管理者和分析师进行比较和研究。通过连接数据点，折线统计图可以清晰地展示数据的变化趋势和规律，使得人们能够更好地了解数据的变化情况。折线统计图可以用于比较不同数据之间的差异。通过将多组数据的折线放在同一张图中，人们可以很容易地比较不同数据之间的差异和相似之处。折线统计图的缺点当我们需要比较不同数据集的趋势时，折线统计图可能并不是最好的选择。因为不同数据集的数据范围和单位可能不同，这会导致图表的比较变得困难。例如，如果我们想比较两个地区的人口增长率，但这两个地区的人口数量差别很大，那么使用折线统计图可能会导致误解和错误的结论。为了避免简化数据的问题，我们可以使用更详细的数据来呈现折线统计图。例如，我们可以将每个月的销售量都显示在图表中，以便更好地了解每个月的销售情况。此外，我们还可以使用其他类型的图表，如柱状图或堆叠图，以更全面地呈现数据。

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况。

折线统计图的特点是易于显示数据变化趋势以及变化幅度，可以直观地反映这种变化以及各组之间的差别。折线统计图更加直观，弯弯曲曲的线条，能很清楚的看到每个数值之间的变化和振幅。一般来说，折线统计图多用于降水量这些数值的统计。比如说一年12个月，每个月的降水量都不一样，就可以用折线统计图来统计。折线统计图统计非常直观，12个月的降水情况，哪个月最多，哪个月最少一眼就能看出来。折线统计图一般采用直角坐标系，横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y。套在降水量的折线统计图中，x表示月份，y则表示降雨量。当然了，除此之外，在销量这方面也可以用折线图来统计。关于折线统计图的绘制，其实也非常的简单。一方面，横坐标基本都是固定的，所以只需要将纵坐标标出来，然后再将它们连起来，就可以绘制出一张折线统计图了。关于折线统计下，一般来说小学考的还是非常多的，也比较简单，还是希望各位小伙伴都能掌握。

折线统计图的特点:折线统计图可以反映出数量的多少还能反映折线统计图计，可以反映出数量的多少，还能反映数量的增减变化趋势

折线统计图的特点：是易于显示数据变化趋势以及变化幅度，可以直观地反映这种变化以及各组之间的差别。折线统计图更加直观，弯弯曲曲的线条，能很清楚的看到每个数值之间的变化和振幅。定义：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。制作折线统计图的步骤是：（1）根据统计资料整理数据。（2）先画横轴，后画纵轴，纵、横轴都要有单位，按纸面的大小来确定用一定单位表示一定的数量。（3）根据数量的多少，在纵、横轴的恰当位置描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。

　　1、折线统计图的特点是能看出数量的增减变化情况。 　　2、以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。 　　3、折线统计图用折线的起伏表示数据的增减变化情况，不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况。 　　4、折线图可分为动态折线图、依存关系折线图和次数分布折线图。 　　5、人们常用折线图来描绘统计事项总体指标的动态、研究对象间的依存关系以及总体中各部分的分配情况等。

折线统计图的特点：用折线的上升或下降表示数量的增减变化，折线统计图既可以反映数量的多少，更能反映数量的增减变化趋势。统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形，以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。表现统计数字大小和变动的各种图形总称。其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。其特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。EXCEL制作折线统计图的步骤1、打开Excel新建一份新的表格。2、录入需要设置的表格内容。3、点击选项卡中的【插入】，然后选中需要设置的内容，点击【图标】右下角的设置按钮。4、可以看到的设置界面，选择【折线图】，然后点击想要设置的样式，最后点击【确定】按钮保存设置。5、更改图表标题，可以双击点击编辑，然后还可以更改图表的样式、颜色等其他设置。

．初步认识统计图的意义和作用。统计数据除了可以分类整理制成统计表以外，还可以制成统计图。用统计图表示有关数量之间的关系，比统计表更加形象具体，使人一目了然，印象深刻。2．初步认识条形统计图、折线统计图和扇形统计图的特点和作用。常用的统计图有条形统计图、折线统计图和扇形统计图。（1）条形统计图：条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按照一定的顺序排列起来。从条形统计表很容易看出各种数量的多少。（2）拆线统计图：折线统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。折线统计图不但可以表示出数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。（3）扇形统计图（选学）：扇形统计图是用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数，通过扇形统计图可以很清楚地表示各部分数量同总数之间的关系。3．会制作一些简单的统计图。（1）制作条形统计图一般步骤是：①根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。②在水平射线上，适当分配条形的位置，确定直条的宽度和间隔。③在与水平射线垂直的射线上，根据数据的大小的具体情况，确定单位长度表示多少。④按照数据大小，画出长短不同的直条，并注明数量。

不要题型吗

置信度是根据自己的需求把握的。一般规定的置信度为68.27%，90%，95%，95.45%，99.73%，有对应的概率的t，分别为1，1.64，1.96，2，3。当你做一个调查时，你自己希望这个调查结果能够达到置信度95%，那你在计算公式中就带入95%和1.96。

1、首先，打开excel表格，绘制一个表格框架，在表格第一行填写标题：“人口统计信息特征变量频率分析表”。2、其次，在表格中填写需要采集填写人的相关信息文字内容。3、最后，在表格中填写需要采集填写人的相关信息文字内容。

是。人口统计细分的主要因素包括年龄、性别、收入、职业、受教育程度、家庭规模、家庭类型、家庭生命周期、宗教、种族、国籍等。所以用户身份变量细分是人口统计细分中的一种。人口细分是指企业按照人口统计学变量。人口变量一直是细分消费者市场的重要变量，主要是因为人口变量比其他变量更容易测量。如目前信用卡业者多利用人口统计变量来锁定其目标市场。

数据标准化的功能之一是防止大数吃小数，如工资收入的单位是千元，而某项是百分比，其单位是0-1之间，如果不数据标准化，则0-1之间的数如0.85，与收入的一个单位数(千元)相比，简直是微不足道了，此时就必须要对数据进行标准化处理。否则就会发生大数吃小数了。做因子分析必须要标准化，回归分析则可根据数据情况而定。

你说任务统计变量包括哪些，这些一市场营销也得关系是非常重大的。

不可以。在人口统计变量题目中，为了保证该题目最后的答案准确，提高自己的分数，分析步骤是一定要做的，是不可以不分析的，并且在完成分析步骤后，是需要将答案写在指定位置的。

家庭规模，年龄，家庭生命周期。题目“人口因素有哪些人口统计变量”出自2014《证券经纪业务》精选历年真题，题中选项有家庭规模，年龄，投资动机，家庭生命周期，根据所学知识得出答案为家庭规模，年龄，家庭生命周期。人口是一个内容复杂、综合多种社会关系的社会实体，具有性别和年龄及自然构成，多种社会构成和社会关系、经济构成和经济关系。

统计对象不同。人口统计变量和行为变量之间区别是统计对象不同。人口统计变量指的是人口特征、属性和状况，例如：年龄、性别、教育程度、职业、收入等；行为变量是市场细分中根据顾客对产品的了解程度、态度、使用情况与反应等划分市场的变量。包括使用时机、追求的利益、使用经验、使用频率等。人口统计变量和行为变量相同点是它们都是对观察对象的相关特征或情况进行描述和分析，两者都是社会科学中的重要变量类型。

第一章 科学研究与量化方法第一节 科学研究的概念与方法一、科学的目的与功能二、科学研究的特性三、科学研究的内容四、理论及其功能第二节 主要的量化研究设计一、调查法二、相关法三、实验法四、量化方法之比较第三节 量化研究的结构与内容一、绪论二、方法三、结果四、讨论第四节 量化研究的程序一、理论引导阶段二、数据搜集阶段三、数据分析阶段第五节 计算机软件包在科学研究上的应用第二章 测量理论与方法第一节 测量的基本概念一、测量的意义二、测量与统计的基础：变异第二节 测量的尺度一、名义尺度二、顺序尺度三、等距尺度四、比率尺度五、测量尺度的比较第三节 测量的格式一、测量格式的基本特性二、量化研究的测量格式三、测量格式的比较 第三章 数据计算机化与SPSS 介绍第一节 编码系统的建立与应用一、编码系统与工具发展的优先性二、编码系统的概念三、文字资料的计量处理四、编码表五、废卷处理第二节 SPSS 的介绍一、SPSS 简介二、SPSS 的基本运作原理三、SPSS 的基本操作四、SPSS 的各种窗口第四章 数据库的建立第一节 建立SPSS 数据文件一、SPSS 数据窗口的开启二、数据库的建立第二节 其他文档的转入一、EXCEL 文档读入二、由文字文档（ASCII 档案，.dat）读入第三节 复选题处理与分析一、复选题的基本格式二、基本分析策略三、复选题分析第四节 排序题处理与分析一、排序题的基本格式二、次数分布表的应用三、交叉表的应用第五章 数据与文档管理第一节 数据管理功能一、新增变量与观察值二、数据查询三、数据排序四、数据转置五、定义变量属性第二节 文档管理功能一、观察值加权二、分割文档三、选择观察值四、数据合并：新增观察值五、数据合并：新增变量第三节 数据转换功能一、计算二、重新编码三、数据分组四、计数五、等级观察值第六章 数据检核第一节 数据查核一、过程检核二、终点查核第二节 遗漏值处理一、遗漏的型态二、遗漏值的处置三、SPSS 的遗漏值处理功能第三节 偏离值的侦测与处置一、单变量偏离检验二、多变量偏离检验三、偏离值的处理第四节 反应心向一、反应心向的界定二、反应心向的处理第七章 数据的图示第一节 次数分布表的运用一、基本原理二、次数分布的图示三、茎叶图四、次数分布表的制作第二节 统计图的运用一、茎叶图的制作二、长条图的制作三、线形图的制作四、散布图的制作第八章 描述统计的原理与应用第一节 集中量数一、平均数二、中位数三、众数四、集中量数的特性与使用时机第二节 变异量数一、全距二、四分差三、以离均差为基础的变异量数四、变异量数的特性与使用时机第三节 偏态与峰度一、偏态二、峰度三、偏态与峰度的判断第四节 相对量数一、百分等级与百分位数第五节 标准分数一、Z分数二、正态化Z分数三、T分数第六节 描述统计的 SPSS 操作一、次数分布表功能二、描述性统计量功能三、观察值摘要功能四、相对量数转换五、Z分数转换六、T分数转换 第九章 类别数据的分析——卡方检验第一节 基本概念一、类别数据的呈现二、类别数据的检验形式第二节 类别变量的统计检验一、残差分析二、卡方检验三、校正公式第三节 类别变量的关联系数一、Phi（Φ）系数二、列联系数与V系数三、Lambda（λ）系数四、Tau（τy）系数第四节 顺序变量的关联分析一、Gamma 系数二、Tau-b 与 Tau-c 系数三、Kappa 量数四、Somers"s dyx第五节 范例解析第十章 平均数的差异检验——t检验第一节 基本概念一、Z检验与t检验二、单总体与多总体检验三、单尾与双尾检验四、独立样本与相依样本第二节 平均数差异检验的原理一、抽样分布与中央极限定理二、统计检验的决策原则三、平均数的统计检验四、t检验的基本假设第三节 范例解析第十一章 平均数的变异分析——ANOVA第一节 基本概念第二节 变异数分析的统计原理一、基本原理二、变异数的计算与拆解三、相依样本的变异数分析四、固定效果模式与随机效果模式五、实验、族系与比较错误率六、效果量七、ANOVA 的基本假设与相关问题第三节 多重比较：事前与事后检验一、事前比较二、事后比较第四节 共变数分析一、控制的概念二、连续变量作为共变量三、共变数分析的原理四、变异量拆解第五节 范例解析第十二章 多因子变异数分析第一节 基本概念一、多因子变异数分析的数据形式二、多因子变异数分析的各种效果第二节 多因子变异数分析的统计原理一、变异数拆解二、整体检验与事后检验三、单纯主要效果检验第三节 带有相依样本的多因子变异数分析一、基本概念二、变异数拆解三、整体效果的假设检验四、多因子变异数分析的交互作用图示第四节 范例解析第十三章 线性关系的分析——相关与回归第一节 基本概念第二节 积差相关的原理与特性一、变异数与共变数二、积差相关系数三、积差相关系数的特性四、积差相关的假设检验五、Spearman 等级相关六、点二系列相关第三节 回归分析一、回归分析的概念二、最小平方法与回归方程式三、回归系数四、回归误差与可解释变异五、回归模型的显著性检验六、估计标准误七、回归系数的统计检验八、回归系数的区间估计九、回归分析的基本假设第四节 范例解析第十四章 多元回归第一节 基本概念第二节 多元回归的原理与特性一、多元相关二、多元回归方程式三、回归系数的统计检验四、共线性诊断第三节 多元回归的变量选择模式一、同时回归分析二、逐步回归分析三、阶层回归分析四、三种回归方法的比较第四节 范例解析 第十五章 测验发展与信效度第一节 测验发展的程序与步骤一、准备阶段二、预试阶段三、正式阶段四、后续发展阶段第二节 信度一、信度的意义二、信度系数的原理三、测量误差与测量标准误四、信度的估计方法五、影响信度的因素第三节 效度一、效度的意义二、效度的类型与原理三、其他效度的讨论四、效度衡鉴技术五、影响效度的因素第四节 信度与效度之关系第十六章 项目分析与信度估计第一节 项目分析的基本概念一、项目难度二、项目鉴别度第二节 项目分析的计量方法一、遗漏值判断法二、描述统计指数三、题目总分相关法四、内部一致性效标法五、因素负荷量判断法第三节 项目分析实际范例一、遗漏检验与描述统计检测二、极端组比较三、同质性检验四、综合判断第四节 信度估计范例一、Cronbach"s α 系数二、折半信度分析结果第十七章 因素分析第一节 基本概念第二节 因素分析的基本特性一、简化结构原则二、因素与共变结构三、因素分析的条件第三节 因素分析的数学原理一、因素分析涉及之各矩阵二、相关系数适切性的判断三、因素的萃取四、因素个数的决定五、特征向量、特征值与萃取变异六、因素结构与负荷量七、因素转轴八、因素分数第四节 范例解析参考文献术语英汉对照表万卷方法总书目社会影响

试试多分类的logistic模型吧，可以帮助你解决含有分类变量的情况

先对整体做检验再分别对各个系数做，因为整体如果不通过当然就表明模型不通过，系数检验再好又有什么用呢，整体的通过说明他们之间有关系那么在分析各个系数的检验才是有意义的，如果在软件中做分析的话一般所有的检验结果都是一起出来的，可以同时看到所有的东西，就需要自己首先会判断了。

1、回归(regression)：发生倒退或表现倒退;常指趋于接近或退回到中间状态。在线性回归中，回归指各个观察值都围绕、靠近估计直线的现象。　　2、多元回归模型(multiple regression model)：包含多个自变量的回归模型，用于分析一个因变量与多个自变量之间的关系。它与一元回归模型的区别在于，多元回归模型体现了统计控制的思想。　　3、因变量(dependent variable)：也称为依变量或结果变量，它随着自变量的变化而变化。从试验设计角度来讲，因变量也就是被试的反应变量，它是自变量造成的结果，是主试观测或测量的行为变量。　　4、自变量(independent variable)：在一项研究中被假定作为原因的变量，能够预测其他变量的值，并且在数值或属性上可以改变。　　5、随机变量(random variable)：即随机事件的数量表现。这种变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的。　　6、连续变量(continuous variable)：在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值，比如身高、体重等。　　7、名义变量(nominal variable)：本身的编码不包含任何具有实际意义的数量关系，变量值之间不存在大小、加减或乘除的运算关系。　　8、截距(intercept)：函数与y坐标轴的相交点，即回归方程中的常数项。　　9、斜率(slope)：即回归方程中各自变量的系数。它表示自变量一个单位的变化所引起的因变量的变化量，如果是线性模型，则在坐标图上表现为两个变量拟合直线之斜率。　　10、偏效应(partial effect)：在控制其他变量的情况下，或者说在其他条件相同的情况下，各自变量X对因变量Y的净效应(net effect)或独特效应(unique effect)。

独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

回归方程的显著性检验 (1) 回归平方和与剩余平方和 建立回归方程以后, 回归效果如何呢?因变量 与自变量 是否确实存在线性关系呢?这 是需要进行统计检验才能加以肯定或否定, 为此, 我们要进一步研究因变量 取值的变化规律。 的每次 取值 是有波动的, 这种波动常称为变差, 每次观测值 的变差大小, 常用该次观侧值 与 次观测值的平均值 离差平方和 的差

一定要显著性实验，显著性低也有点意义吧，至少说明模型不怎么合理，哈哈

F是F检验，是总体显著性检验。T是T检验，单个系数显著性检验。sig是用某种检验后得到的概率，双侧指采用双侧检验的概率。DF是自由度。

如果是被试间变量，在post hoc里面 如果是被试内变量， option里面，把需要做的变量或组合放入右边变量框，勾选比较主效应，选择相应的比较算法

实验数据一般都是计量数据，用参数检验，实验的参数检验最好用t检验，方差分析。你这里是2*2被试内设计，两个自变量共四个水平，那自然适用于重复测量方差分析，因为方差分析适合做多自变量多水平的比较，既可以进行事后检验，也可以分析交互作用，而这些正是你的实验设计需要分析的东西。t检验不适合于多水平的比较，如果多次比较不同水平会增大一类错误的概率，而且也不可能去分析交互作用和做事后检验。

混合实验设计的方差分析，在SPSS里用重复测量方差分析，把被试间、被试内变量分别放入对应变量框。结果里看是否有二重、三重交互作用，如果存在，编写SPSS句法进行简单效应、简单简单效应检验。详见舒华《心理与教育研究中的多因素实验设计》或《心理学研究方法》

采用统计分析的方法测量外来变量并修正其影响称为统计控制。统计控制是根据概率统计的原理，利用统计方法对生产经营活动进行的控制。统计控制可分为两大类：1、概率控制。利用数理统计和概率论的原理与方法对事物进行分析研究的一种控制方法。运用概率控制方法最经常最广泛的是质量控制。统计控制的方法突破了单纯事后检验的局限，逐步实现预防控制的要求，把质量管理工作放在科学的基础上，为全面质量管理提供了条件。2、利用统计报表的资料进行的控制。服从统计规律的误差称随机误差，又称偶然误差。随机误差的特点是，单次测量的结果没有规率，但多次测量的总体却服从统计规律。通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计其对测量结果的影响。随机误差是由很多复杂因素如环境温度、湿度、磁场、电场的偶然变化，电源电压、频率的波动，测量人员感觉器官的生理变化等，对测量值的综合影响所造成的。测量前应将全部量具和仪器仪表进行校准，并确定它们的修正值，在数据处理过程中进行误差修正。

采用统计分析的方法测量外来变量并修正其影响称为统计控制。统计控制是根据概率统计的原理，利用统计方法对生产经营活动进行的控制。统计过程控制（简称SPC)是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。统计控制可分为两大类：1、概率控制。利用数理统计和概率论的原理与方法对事物进行分析研究的一种控制方法。运用概率控制方法最经常最广泛的是质量控制。统计控制的方法突破了单纯事后检验的局限，逐步实现预防控制的要求，把质量管理工作放在科学的基础上，为全面质量管理提供了条件。2、利用统计报表的资料进行的控制。随机误差：服从统计规律的误差称随机误差，又称偶然误差。随机误差的特点是，单次测量的结果没有规率，但多次测量的总体却服从统计规律。通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计其对测量结果的影响。随机误差是由很多复杂因素如环境温度、湿度、磁场、电场的偶然变化，电源电压、频率的波动，测量人员感觉器官的生理变化等，对测量值的综合影响所造成的。测量前应将全部量具和仪器仪表进行校准，并确定它们的修正值，在数据处理过程中进行误差修正。

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。

要分析什么，主要是看你的研究目的你的研究目的明确吗我替别人做这类的数据分析蛮多的

在while循环前定义计数变量并赋初值为0，在while循环体内每循环一次计数变量+1，while循环后用textbox显示计数变量

int count(int* a,int len,int x){ int i=0; int count=0; for(i;i<len;i++){ if(a[i]==x){ count++; } } return count;}int main(){ int* a=new int[15]; int x=0,i=0; while(i<15){ cin>>a[i]; i++; } cin>>x; int mm=count(a,i,x); cout<<mm<<endl;}

第一章 概述第一节 统计学的性质和作用第二节 统计工作过程和基本研究方法第三节 统计中常用的几个基本概念本章小结第二章 统计数据及其采集第一节 统计数据的计量与类型第二节 统计数据的采集第三节 统计数据的质量控制本章小结第三章 统计数据的整理第一节 数据整理的一般问题第二节 数据分组第三节 变量数列第四节 统计表本章小结第四章 数据分布特征的描述第一节 数据分布集中趋势概述第二节 数据分布集中趋势的测度第三节 数据分布离中趋势的测度本章小结第五章 动态数列第一节 动态数列概述第二节 动态数列的水平指标第三节 动态数列的速度指标第四节 现象变动的趋势分析本章小结第六章 统计指数第一节 统计指数的概念和种类第二节 总指数的编制第三节 指数体系与因素分析本章小结第七章 抽样推断第一节 抽样推断概述第二节 抽样方案的设计第三节 抽样误差第四节 抽样推断的方法第五节 样本容量的确定本章小结第八章 相关与回归分析第一节 相关与回归分析概述第二节 相关分析第三节 简单线性回归分析本章小结分章练习期中考试模拟试题综合模拟试题综合模拟试题（一）综合模拟试题（二）综合模拟试题（三）附录正态分布概率表

中位数（median）,它是将一组数据按照大小排列之后处在数列中点位置的数值，是典型的位置平均数，不受极端变量值的影响。

枢轴间隔PS:我觉得爱词霸蛮好用的，推荐

前者只有一个未知参数，后者没有未知参数

解：（1）从小到大排序33 35 38 40 41 47 48 49 50 5154 55 56 57 60 62 65 69 72 80均值=（33+35+38+40+41+47+48+49+50+51+54+55+56+57+60+62+65+69+72+80)/20=53.1中位数=（51+54）/2=52.5（2）极差=80-33=47

第一章 绪论一、判断题:1、社会经济统计的研究对象是社会经济现象总体的各个方面。（×） 2、统计调查过程中采用的大量观察法，是指必须对研究对象的所有单位进行调查。（×） 3、 总体的同质性是指总体中的各个单位在所有标志上都相同。 （×）4、个人的工资水平和全部职工的工资水平，都可以称为统计指标。（×）5、对某市工程技术人员进行普查，该市工程技术人员的工资收入水平是数量标志。（×）6、某一职工的文化程度在标志的分类上属于品质标志，职工的平均工资在指标的分类上属于质量指标。（ √）7、总体和总体单位是固定不变的。 （×）8、质量指标是反映总体质的特征，因此可以用文字来表述。 （×）9、指标与标志一样，都是由名称和数值两部分组成的。 （×）10、数量指标由数量标志值汇总而来，质量指标由品质标志值汇总而来。（× ）11、一个统计总体可以有多个指标。 （√ ）二、单选题:1、属于统计总体的是（B ） A、某县的粮食总产量 B、某地区的全部企业 C、某商店的全部商品销售额 D、某单位的全部职工人数 2、构成统计总体的个别事物称为（ D）。 A、调查单位 B、标志值 C、品质标志 D、总体单位3、对某城市工业企业未安装设备进行普查，总体单位是（B ）。 A、工业企业全部未安装设备 B、工业企业每一台未安装设备 C、每个工业企业的未安装设备 D、每一个工业企业4、工业企业的设备台数、产品产值是（D ）。 A、连续变量 B、离散变量 C．前者是连续变量，后者是离散变量 D、前者是离散变量，后者是连续变量5、在全国人口普查中（B ）。 A、男性是品质标志 B、人的年龄是变量 C、人口的平均寿命是数量标志 D、全国人口是统计指标6、总体的变异性是指（B ）。 A．总体之间有差异 B、总体单位之间在某一标志表现上有差异 C．总体随时间变化而变化 D、总体单位之间有差异7、几位学生的某门课成绩分别是67分、78分、88分、89分、96分，“学生成绩”是（B ）。 A、品质标志 B、数量标志 C、标志值 D、数量指标8、某年级学生四门功课的最高考分分别是98分、86分、88分和95，这四个数字是（ D ） A.指标 B.标志 C.变量 D.标志值9、下列指标中属于质量指标的是（B ）。 A、社会总产值 B、产品合格率 C、产品总成本 D、人口总数10、下列属于质量指标的是（ D ） A.产品的产量 B.产品的出口额 C.产品的合格品数量 D.产品的评价11、下列属于离散型变量的是（ D ） A.职工的工资 B.商品的价格 C.粮食的亩产量 D.汽车的产量12、标志的具体表现是指（ A ） A.标志名称之后所列示的属性或数值 B.如性别 C.标志名称之后所列示的属性 D.标志名称之后所列示的数值三、多选题:1、统计一词的含义是（ CDE ） A.统计设计 B.统计调查 C.统计工作 D.统计学 E.统计资料2、统计研究的基本方法包括（ ACDE ） A.大量观察法 B.重点调查法 C.统计分组法 D.归纳推断法 E.综合指标法3、品质标志和数量标志的区别是（ AD ） A.数量标志可以用数值表示 B.品质标志可以用数值表示 C.数量标志不可以用数值表示 D.品质标志不可以用数值表示 E.两者都可以用数值来表示 4、在全国人口普查中（BCE ） A、全国人口总数是统计总体 B、男性是品质标志表现 C、人的年龄是变量 D、每一户是总体单位 E、人口的平均年龄是统计指标5、在工业普查中（ BCE） A、工业企业总数是统计总体 B、每一个工业企业是总体单位 C、固定资产总额是统计指标 D、机器台数是连续变量 E、职工人数是离散变量6、下列属于数量标志的有（ CE ） A.性别 B.所有制形式 C.收入 D.民族 E.工龄7、下列统计指标中，属于质量指标的有（BDE ） A、工资总额 B、单位产品成本 C、出勤人数 D、人口密度 E、合格品率第二章 统计数据搜集一、判断题:1、对某市下岗职工生活状况进行调查，要求在一个月内报送调查结果。所规定的一个月时间是调查时间。（×）2、对我国主要粮食作物产区进行调查，以掌握全国主要粮食作物生长的基本情况，这种调查是重点调查。（ √）3、我国人口普查的总体单位和调查单位都是每一个人，而填报单位是户。（√ ）4、采用重点调查搜集资料时，选择的调查单位是标志值较大的单位。（ ×）5、对调查资料进行准确性检查，既要检查调查资料的登记性误差，也要检查资料的代表性误差。（× ） 6、重点调查是在调查对象中选择一部分样本进行的一种全面调查。 （√ ）7、多种调查方式结合运用，会造成重复劳动，不应该提倡。 （×）8、全面调查和非全面调查是以调查组织规模的大小来划分的。 （ ×）9、在统计调查中，调查单位与填报单位有时是不一致的。 （ √）二、单选题:1、调查几个重要铁路枢纽，就可以了解我国铁路货运量的基本情况和问题，这种调查属于（ B）。 A、普查 B、重点调查 C、典型调查 D、抽样调查2、某市工业企业2010年生产经营成果年报呈报时间规定在2011年1月31日，则调查期限为（ B）。 A、一日 B、一个月 C、一年 D、一年零一个月3、下列调查中，调查单位与填报单位一致的是（D ）。 A、企业设备调查 B、人口普查 C、农村耕地调查 D、工业企业现状调查4、对一批商品进行质量检验，最适宜采用的方法是（B ）。 A、全面调查 B、抽样调查 C、典型调查 D、重点调查5、调查时间是指（A ）。 A、调查资料所属的时间 B、进行调查的时间 C、调查工作的期限 D、调查资料报送的时间6、有意识地选择三个农村点调查农民收入情况，这种调查方式属于（A）。 A、典型调查 B、重点调查 C、抽样调查 D、普查7、通过调查大庆、胜利、辽河等几大油田，了解我国石油生产的基本情况。这种调查方式是( B )。A.典型调查 B.重点调查 C.抽样调查 D.普查8、人口普查是（ C ）。A.重点调查 B.典型调查 C.一次性调查 D.经常性调查9、人口普查规定标准时间是为了（ C ）。A.确定调查时限 B.确定调查单位 C.避免登记重复和遗漏 D.确定调查对象10、重点调查中的重点单位是指（ A ）。A.标志值在总体中占有很大比重的单位 B.具有典型意义或代表性的单位C.那些具有反映事物属性差异的品质标志的单位 D.能用以推算总体标志总量的单位三、多选题:1、抽样调查和重点调查的共同点是（AB ） A、两者都是非全面调查 B、两者选取单位都不受主观因素的影响 C、两者都按随机原则选取单位 D、两者都按非随机原则选取单位 E、两者都可以用来推断总体指标2、普查是一种（ ABE） A、专门组织的调查 B、一次性调查 C、经常性调查 D、非全面调查 E、全面调查3、在工业企业设备普查中（BDE ） A、工业企业是调查对象 B、工业企业的全部设备是调查对象 C、每台设备是填报单位 D、每台设备是调查单位 E、每个工业企业是填报单位4、我国第四次人口普查的标准时间是1990年7月1日零时， 下列情况应统计人口数的有 (BDE ) A、1990年7月2日出生的婴儿 B、1990年6月29日出生的婴儿 C、1990年6月29日晚死亡的人 D、1990年7月1日1时死亡的人 E、1990年6月26出生，7月1日6时死亡的的婴儿5、下列调查属于非全面调查的有（ BCD） A.普查 B.重点调查 C.典型调查 D.抽样调查 E.统计报表6、对某地区高校进行办学质量评估，则该地区每一所高校属于（BC） A.调查对象 B.调查单位 C.填报单位 D.典型单位 E.重点单位第三章 数据整理和描述数据整理一、判断题:1、统计分组的关键问题是确定组距和组数。（× ）2、某企业职工按文化程度分组形成的分配数列是一个单项式分布数列。（ ×）3、连续型变量和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。（√ ）4、对资料进行组距式分组，是假定变量值在各组内部的分布是均匀的，所以这种分组会使资料的真实性受到损害。（√ ）5、统计分组以后，掩盖了各组内部各单位的差异，而突出了各组之间单位的差异。（√ ）6、离散型变量既可以编制单项变量数列，也可以编制组距变量数列；连续型变量只能编制组距变量数列，且相邻组的组限必须重叠。（ √）7、按品质标志分组所形成的次数分布数列就是变量数列。（ ×）二、单选题:1、在组距分组时，对于连续型变量，相邻两组的组限（ A）。 A、必须是重叠的 　B、必须是间断的 C、可以是重叠的，也可以是间断的　D、必须取整数2、有一个学生考试成绩为70分，在统计分组中，这个变量值应归入（ B）。　 A、60---70分这一组 B、70---80分这一组 C、60-70或70-80两组都可以 D、作为上限的那一组3、 某主管局将下属企业先按轻、重工业分类，再按企业规模分组，这样的分组属于（B ）。 A、简单分组 B、复合分组 C、分析分组 D、结构分组4、 划分连续变量的组限时，相邻组的组限必须（A ）。　 A、重叠 B、相近 C、不等 D、间断5、在等距数列中，组距的大小与组数的多少成（C ）。A、正比 B、等比 C、反比 D、不成比例6、有12名工人分别看管机器台数资料如下：2、5、4、4、3、4、3、4、4、2、2、4，按以上资料编制变量数列，应采用（ A）。A、单项式分组 B、等距分组 C、不等距分组 D、以上几种分组均可三、多选题:1．统计分组（ ACD）。A、是一种统计方法 B、对总体而言是“合” C、对总体而言是“分”D、对个体而言是“合” E、对个体而言是“分”2、在组距数列中,组中值（ABE ） A、上限和下限之间的中点数值 B、用来代表各组标志值的平均水平 C、在开放式分组中无法确定 D、就是组平均数 E、在开放式分组中,可以参照相邻组的组距来确定3、分布数列的两个组成要素为（CD ）。A、品质标志 B、数量标志 C、各组名称 D、次数 E、分组标志。4、根据分组标志性质不同，分布数列可分为（CD ）。A、等距数列 B、异距数列 C、品质数列 D、变量数列 E、次数与频率。5、下列数列属于（BCDE ）按生产计划完成程度分组(%) 企业数(个）80─90 1590─100 30100─110 5合计 50A、品质分布数列 B、变量分布数列 C、组距式变量分布数列 D、等距变量分布数列 E、次数分布数列数据描述——总量指标和相对指标一、判断题:1、统计资料显示，× ×年全国净增加人口1320万人，这是时点指标。（ × ）2、我国耕地面积占世界的7%，养活占世界人口总数22%的人口，这两个指标都是结构相对指标。（√ ）3、全国粮食总产量与全国人口对比计算的人均粮食产量是平均指标。（ ×）4、某年甲、乙两地社会商品零售额之比为1：3，这是一个比例相对指标。（ ×）5、某企业生产某种产品的单位成本，计划在上年的基础上降低2%，实际降低了3%，则该企业差一个百分点，没有完成计划任务。（× ）6、同一总体的一部分数值与另一部分数值对比得到的相对指标是比较相对指标。（× ）二、单选题:1、一工厂2004年10月份产值30万元，10月底半成品库存额25万元，这两个指标（ C）。 A、均为时期指标 B、均为时点指标 C、前者为时期指标，后者为时点指标 D、前者为时点指标，后者为时期指标2、某厂1996年完成产值2000万元，1997年计划增长10%，实际完成2310万元，超额完成计划（B ）。 A、5.5% B、5% C、115.5% D、15.5%3、反映不同总体中同类指标对比的相对指标是（B ）。 A、结构相对指标 B、比较相对指标 C、强度相对指标 D、计划完成程度相对指标4、下列相对数中，属于不同时期对比的指标有（ B）。 A、结构相对数 B、动态相对数 C、比较相对数 D、强度相对数5、总量指标按照其反映的内容不同，分为（A ）A.总体单位总量和总体标志总量 B.时期指标和时点指标C.实物指标、价值指标和劳动量指标 D.平均指标和相对指标6、下列指标中，属于相对数的是（C ）A.某企业的工人劳动生产率 B.某种商品的平均价格C.某地区的人均粮食产量 D.某公司职工的平均工资三、多选题:1、下列统计指标属于时点指标的有（ ACE） A、某地区人口数 B、某地区人口死亡数 C、某城市在校学生数 D、某农场每年拖拉机台数 E、某工厂月末在册职工人数2、下列属于时期指标的有（BCD ） A.职工人数 B.大学生毕业人数 C.婴儿出生数 D.固定资产折旧额3、相对指标中，分子和分母有可能互换的有（BCE ） A.计划完成百分比 B.比例相对数 C.强度相对数 D.比较相对数4、下列指标中的结构相对指标是（ACD ） A、国有制企业职工占总数的比重 B、某工业产品产量比上年增长的百分比 C、大学生占全部学生的比重 D、中间投入占总产出的比重 E、某年人均消费额5、下列指标属于相对指标的是（ BDE） A、某地区平均每人生活费245元 B、某地区人口出生率14.3% C、某地区粮食总产量4000万吨 D、某产品产量计划完成程度为113% E、某地区人口自然增长率11.5‰数据描述——平均指标和变异指标一、单选题:1、某公司下属五个企业，共有2000名工人。已知每个企业某月产值计划完成百分比和实际产值，要计算该公司月平均产值计划完成程度，采用加权调和平均数的方法计算，其权数是（B ）。 A、计划产值 B、实际产值 C、工人数 D、企业数 2、 加权算术平均数计算公式 的权数是（C ）。 A、f 　B、∑f C、f/∑f D、X3、权数对算术平均数的影响作用，实质上取决于（A ）。 A、作为权数的各组单位数占总体单位数比重的大小 B、各组标志值占总体标志总量比重的大小 C、标志值本身的大小 D、标志值数量的多少4、比较两个不同水平数列总体标志的变异程度，必须利用（B ）。 A、标准差 B、标志变动系数 C、平均差 D、全距5、用标准差比较分析两个同类总体平均指标的代表性的前提条件是（B ）。 A、两个总体的标准差应相等 B、两个总体的平均数应相等 C、两个总体的单位数应相等 D、两个总体的离差之和应相等6、甲、乙两数列的平均数分别为100和14.5，它们的标准差为12.8和3.7，则（A ）。 A、甲数列平均数的代表性高于乙数列 B、乙数列平均数的代表性高于甲数列 A、两数列平均数的代表性相同 B、两数列平均数的代表性无法比较7、若某一变量数列中，有变量值为零，则不适宜计算的平均指标是（B） A.算数平均数 B.调和平均数 C.中位数 D.众数二、多选题:1、平均数的种类有（ABCDE ）　　A、算术平均数　 B、众数　 C、中位数　　D、调和平均数 　E、几何平均数2、影响加权算术平均数的因素有（ AB） A、各组频率或频数 B、各组标志值的大小 C、各组组距的大小 D、各组组数的多少 E、各组组限的大小 3、在下列条件下，加权算术平均数等于简单算术平均数（ ADE） A、各组次数相等　　 B、各组变量值不等　 　　 C、变量数列为组距数列 D、各组次数都为1　　 E、各组次数占总次数的比重相等4、可以衡量变量离散程度的指标有（ ABCD） A.全距 B.平均差 C.标准差 D.标准差系数5、位置平均数有（CD ） A.算数平均数 B.调和平均数 C.中位数 D.众数6、受极端值影响较大的平均指标有（ABC ） A.算术平均数 B.调和平均数 C.几何平均数 D.众数第五至七章 抽样推断一、判断题：1、抽样推断是利用样本资料对总体的数量特征进行估计的一种统计分析方法，因此不可避免地会产生误差，这种误差的大小是不能进行控制的。（×）2、从全部总体单位中按照随机原则抽取部分单位组成样本，只可能组成一个样本。（×）3、在抽样推断中，作为推断的总体和作为观察对象的样本都是确定的、唯一的。（×）4、抽样估计置信度就是表明抽样指标和总体指标的误差不超过一定范围的概率保证程度。（√）5、在其它条件不变的情况下，提高抽样估计的可靠程度，可以提高抽样估计的精确度。（×）6、抽样平均误差反映抽样的可能误差范围，实际上每次的抽样误差可能大于抽样平均误差，也可能小于抽样平均误差。（×）二、单选题：1、抽样误差是指（ C）。A.在调查过程中由于观察、测量等差错所引起的误差B.在调查中违反随机原则出现的系统误差C.随机抽样而产生的代表性误差D.人为原因所造成的误差2、在一定的抽样平均误差条件下（ A ）。A.扩大极限误差范围，可以提高推断的可靠程度B.扩大极限误差范围，会降低推断的可靠程度C.缩小极限误差范围，可以提高推断的可靠程度D.缩小极限误差范围，不改变推断的可靠程度3、反映样本指标与总体指标之间的平均误差程度的指标是（C ）。A.抽样误差系数 B.概率度C.抽样平均误差 D.抽样极限误差4、抽样平均误差是（ C ）。A.全及总体的标准差 B.样本的标准差C.抽样指标的标准差 D.抽样误差的平均差5、抽样平均误差说明抽样指标与总体指标之间的( B )。A.实际误差 B.平均误差 C.实际误差的平方 D.允许误差6、总体均值和样本均值之间的关系是( A )。A.总体均值是确定值，样本均值是随机变量 B.总体均值是随机变量，样本均值是确定值C.两者都是随机变量 D.两者都是确定值7、所谓大样本是指样本单位数（ B ）。A．30个 B．大于等于30个C．大于等于50个 D．50个8、样本容量是指（ B ）。A．样本的个数 B．样本中所包含的单位数C．样本的大小 D．总体单位数第八章 相关与回归分析一、判断题：1、正相关是指两个变量之间的变化方向都是上升的趋势，而负相关是指两个变量之间的变化方向都是下降的趋势。（×）2、函数关系是一种完全的相关关系。（√） 3、已知两变量直线回归方程为:Y^=-45.25+1.61x，则可断定这两个变量之间一定存在正相关关系。（√）4、相关系数的数值越大，说明相关程度越高;同理，相关系数的数值越小，说明相关程度越低。（×）5、不具有因果关系的两个变量之间，一定不存在相关关系。（×）二、单选题：1、当相关系数r=O时，说明(C )。 　A、现象之间相关程度较小　B、现象之间完全相关　C、现象之间无直线相关　D、现象之间完全无关2、 若两个变量之间的线性相关程度是高的，则计算出的相关系数应接近（ C ）　　A、 0　 B、 0.5　C、 －1或＋1　D、 25、下列各组列出为同一个问题的回归方程和相关系数，哪一组肯定是错误的（C）　A、y＝50＋0.3x，r=0.8;　B、y＝-75＋13x, r=0.91;　C、y=5-2.6x, r=0.78;　D、y=-130+3.5x, r=0.966、下列现象中，相关密切程度高的是(D )A、 商品销售量与商品销售额之间的相关系数为0.90B、商品销售额与商业利润率之间的相关系数为0.60C、商品销售额与流通费用率之间的相关系数为-0.85D、商业利润率与流通费用率之间的相关系数为-0.957、回归方程 ^Y=a+bx 中的回归系数 b 说明自变量变动一个单位时，　因变量( B) A、变动b个单位 B、平均变动b个单位C、变动a+b个单位 D、变动1/b个单位第九章 时间序列分析一、判断题：1、发展水平就是动态数列中的每一项具体指标数值,它只能表现为绝对数。（×）2、若将1990-1995年末国有企业固定资产净值按时间先后顺序排列,此种动态数列称为时点数列。（√）3、定基发展速度等于相应各个环比发展速度的连乘积，所以定基增长速度也等于相应各个环比增长速度的连乘积。（×）4、发展速度是以相对数形式表示的速度分析指标,增长量是以绝对数形式表示的速度分析指标。（×）5、定基发展速度和环比发展速度之间的关系是两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度。（×）6、平均增长速度不是根据各个增长速度直接来求得，而是根据平均发展速度计算的。（√）二、单选题：3、某企业的职工工资水平比上年提高5%，职工人数增加2%，则企业工资总额增长（B ）。A. 10% B. 7.1% C. 7% D. 11%解释：工资总额指数=工资水平指数*职工人数指数 所以，工资总额指数=（1+5%）*（1+2%)=107.1%4、间隔相等的间断时点数列计算序时平均数应采用（D ）。A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法5、定基发展速度和环比发展速度的关系是（ A ）。A.两个相邻时期的定基发展速度之商等于相应的环比发展速度B.两个相邻时期的定基发展速度之差等于相应的环比发展速度C.两个相邻时期的定基发展速度之和等于相应的环比发展速度D.两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度6、下列数列中哪一个属于动态数列（D ）。A.学生按学习成绩分组形成的数列B.工业企业按地区分组形成的数列C.职工按工资水平高低排列形成的数列D.出口额按时间先后顺序排列形成的数列7、说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是( C )。A.环比发展速度 B.平均发展速度 C.定基发展速度 D.定基增长速度8、已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%，则相应的定基增长速度的计算方法为（ A ）。A.（102%×105%×108%×107%）-100%B. 102%×105%×108%×107%C. 2%×5%×8%×7%D.（2%×5%×8%×7%）-100%9、平均发展速度是( C )。A.定基发展速度的算术平均数 B.环比发展速度的算术平均数C.环比发展速度的几何平均数 D.增长速度加上100%10、以1960年为基期,1993年为报告期,计算某现象的平均发展速度应开(A )。A. 33次方 B. 32次方 C. 31次方 D. 30次方11、假定某产品产量2009年比2001年增加28%，那2001年-2009年的平均发展速度为（D ）。A． B． C． D． 三、多选题：4、定基发展速度和环比发展速度的关系是( ABD )。A.两者都属于速度指标B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度C.定基发展速度的连乘积等于环比发展速度D.相邻两个定基发展速度之商等于相应的环比发展速度E.相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度5、累积增长量与逐期增长量( ABD )。A.前者基期水平不变,后者基期水平总在变动B.二者存在关系式:逐期增长量之和=累积增长量C.相邻的两个逐期增长量之差等于相应的累积增长量D.根据这两个增长量都可以计算较长时期内的平均每期增长量E.这两个增长量都属于速度分析指标6、下列哪些属于序时平均数( ABDE )。A.一季度平均每月的职工人数　B.某产品产量某年各月的平均增长量C某企业职工第四季度人均产值　D.某商场职工某年月平均人均销售额E.某地区进几年出口商品贸易额平均增长速度第十章 统计指数一、单选题：2、销售价格综合指数 表示( C )。A.综合反映多种商品销售量变动程度 B.综合反映多种商品销售额变动程度C.报告期销售的商品,其价格综合变动的程度D.基期销售的商品,其价格综合变动程度3、编制数量指标指数，用（C）作为同度量因素。A.基期的数量指标 B.报告期的数量指标C.基期的质量指标 D.报告期的质量指标二、多选题：1、下列属于质量指标指数的是( CDE )。 A.商品零售量指数 B.商品零售额指数 C.商品零售价格指数 D.职工劳动生产率指数 E.销售商品计划完成程度指数2、下列属于数量指标指数的有( ACD )。 A.工业总产值指数 B.劳动生产率指数 C.职工人数指数 D.产品总成本指数 E.产品单位成本指数

1.女生体重差异大。因为男女体重的变异系数(5/50)>(5/60)2.有68.27%的男生体重在55公斤到65公斤范围内3.有95.45%的女生体重在40公斤到60公斤范围内

（1）甲：（20+40+60+70+80+100+120+70）/8=70 乙：（67+68+69+70+71+72+73+70）/8=70（2）全距——W甲：120-20=100 W乙：73-67=6

第一章 绪论一、判断题:1、社会经济统计的研究对象是社会经济现象总体的各个方面。（×） 2、统计调查过程中采用的大量观察法，是指必须对研究对象的所有单位进行调查。（×） 3、 总体的同质性是指总体中的各个单位在所有标志上都相同。 （×）4、个人的工资水平和全部职工的工资水平，都可以称为统计指标。（×）5、对某市工程技术人员进行普查，该市工程技术人员的工资收入水平是数量标志。（×）6、某一职工的文化程度在标志的分类上属于品质标志，职工的平均工资在指标的分类上属于质量指标。（ √）7、总体和总体单位是固定不变的。 （×）8、质量指标是反映总体质的特征，因此可以用文字来表述。 （×）9、指标与标志一样，都是由名称和数值两部分组成的。 （×）10、数量指标由数量标志值汇总而来，质量指标由品质标志值汇总而来。（× ）11、一个统计总体可以有多个指标。 （√ ）二、单选题:1、属于统计总体的是（B ） A、某县的粮食总产量 B、某地区的全部企业 C、某商店的全部商品销售额 D、某单位的全部职工人数 2、构成统计总体的个别事物称为（ D）。 A、调查单位 B、标志值 C、品质标志 D、总体单位3、对某城市工业企业未安装设备进行普查，总体单位是（B ）。 A、工业企业全部未安装设备 B、工业企业每一台未安装设备 C、每个工业企业的未安装设备 D、每一个工业企业4、工业企业的设备台数、产品产值是（D ）。 A、连续变量 B、离散变量 C．前者是连续变量，后者是离散变量 D、前者是离散变量，后者是连续变量5、在全国人口普查中（B ）。 A、男性是品质标志 B、人的年龄是变量 C、人口的平均寿命是数量标志 D、全国人口是统计指标6、总体的变异性是指（B ）。 A．总体之间有差异 B、总体单位之间在某一标志表现上有差异 C．总体随时间变化而变化 D、总体单位之间有差异7、几位学生的某门课成绩分别是67分、78分、88分、89分、96分，“学生成绩”是（B ）。 A、品质标志 B、数量标志 C、标志值 D、数量指标8、某年级学生四门功课的最高考分分别是98分、86分、88分和95，这四个数字是（ D ） A.指标 B.标志 C.变量 D.标志值9、下列指标中属于质量指标的是（B ）。 A、社会总产值 B、产品合格率 C、产品总成本 D、人口总数10、下列属于质量指标的是（ D ） A.产品的产量 B.产品的出口额 C.产品的合格品数量 D.产品的评价11、下列属于离散型变量的是（ D ） A.职工的工资 B.商品的价格 C.粮食的亩产量 D.汽车的产量12、标志的具体表现是指（ A ） A.标志名称之后所列示的属性或数值 B.如性别 C.标志名称之后所列示的属性 D.标志名称之后所列示的数值三、多选题:1、统计一词的含义是（ CDE ） A.统计设计 B.统计调查 C.统计工作 D.统计学 E.统计资料2、统计研究的基本方法包括（ ACDE ） A.大量观察法 B.重点调查法 C.统计分组法 D.归纳推断法 E.综合指标法3、品质标志和数量标志的区别是（ AD ） A.数量标志可以用数值表示 B.品质标志可以用数值表示 C.数量标志不可以用数值表示 D.品质标志不可以用数值表示 E.两者都可以用数值来表示 4、在全国人口普查中（BCE ） A、全国人口总数是统计总体 B、男性是品质标志表现 C、人的年龄是变量 D、每一户是总体单位 E、人口的平均年龄是统计指标5、在工业普查中（ BCE） A、工业企业总数是统计总体 B、每一个工业企业是总体单位 C、固定资产总额是统计指标 D、机器台数是连续变量 E、职工人数是离散变量6、下列属于数量标志的有（ CE ） A.性别 B.所有制形式 C.收入 D.民族 E.工龄7、下列统计指标中，属于质量指标的有（BDE ） A、工资总额 B、单位产品成本 C、出勤人数 D、人口密度 E、合格品率第二章 统计数据搜集一、判断题:1、对某市下岗职工生活状况进行调查，要求在一个月内报送调查结果。所规定的一个月时间是调查时间。（×）2、对我国主要粮食作物产区进行调查，以掌握全国主要粮食作物生长的基本情况，这种调查是重点调查。（ √）3、我国人口普查的总体单位和调查单位都是每一个人，而填报单位是户。（√ ）4、采用重点调查搜集资料时，选择的调查单位是标志值较大的单位。（ ×）5、对调查资料进行准确性检查，既要检查调查资料的登记性误差，也要检查资料的代表性误差。（× ） 6、重点调查是在调查对象中选择一部分样本进行的一种全面调查。 （√ ）7、多种调查方式结合运用，会造成重复劳动，不应该提倡。 （×）8、全面调查和非全面调查是以调查组织规模的大小来划分的。 （ ×）9、在统计调查中，调查单位与填报单位有时是不一致的。 （ √）二、单选题:1、调查几个重要铁路枢纽，就可以了解我国铁路货运量的基本情况和问题，这种调查属于（ B）。 A、普查 B、重点调查 C、典型调查 D、抽样调查2、某市工业企业2010年生产经营成果年报呈报时间规定在2011年1月31日，则调查期限为（ B）。 A、一日 B、一个月 C、一年 D、一年零一个月3、下列调查中，调查单位与填报单位一致的是（D ）。 A、企业设备调查 B、人口普查 C、农村耕地调查 D、工业企业现状调查4、对一批商品进行质量检验，最适宜采用的方法是（B ）。 A、全面调查 B、抽样调查 C、典型调查 D、重点调查5、调查时间是指（A ）。 A、调查资料所属的时间 B、进行调查的时间 C、调查工作的期限 D、调查资料报送的时间6、有意识地选择三个农村点调查农民收入情况，这种调查方式属于（A）。 A、典型调查 B、重点调查 C、抽样调查 D、普查7、通过调查大庆、胜利、辽河等几大油田，了解我国石油生产的基本情况。这种调查方式是( B )。A.典型调查 B.重点调查 C.抽样调查 D.普查8、人口普查是（ C ）。A.重点调查 B.典型调查 C.一次性调查 D.经常性调查9、人口普查规定标准时间是为了（ C ）。A.确定调查时限 B.确定调查单位 C.避免登记重复和遗漏 D.确定调查对象10、重点调查中的重点单位是指（ A ）。A.标志值在总体中占有很大比重的单位 B.具有典型意义或代表性的单位C.那些具有反映事物属性差异的品质标志的单位 D.能用以推算总体标志总量的单位三、多选题:1、抽样调查和重点调查的共同点是（AB ） A、两者都是非全面调查 B、两者选取单位都不受主观因素的影响 C、两者都按随机原则选取单位 D、两者都按非随机原则选取单位 E、两者都可以用来推断总体指标2、普查是一种（ ABE） A、专门组织的调查 B、一次性调查 C、经常性调查 D、非全面调查 E、全面调查3、在工业企业设备普查中（BDE ） A、工业企业是调查对象 B、工业企业的全部设备是调查对象 C、每台设备是填报单位 D、每台设备是调查单位 E、每个工业企业是填报单位4、我国第四次人口普查的标准时间是1990年7月1日零时， 下列情况应统计人口数的有 (BDE ) A、1990年7月2日出生的婴儿 B、1990年6月29日出生的婴儿 C、1990年6月29日晚死亡的人 D、1990年7月1日1时死亡的人 E、1990年6月26出生，7月1日6时死亡的的婴儿5、下列调查属于非全面调查的有（ BCD） A.普查 B.重点调查 C.典型调查 D.抽样调查 E.统计报表6、对某地区高校进行办学质量评估，则该地区每一所高校属于（BC） A.调查对象 B.调查单位 C.填报单位 D.典型单位 E.重点单位第三章 数据整理和描述数据整理一、判断题:1、统计分组的关键问题是确定组距和组数。（× ）2、某企业职工按文化程度分组形成的分配数列是一个单项式分布数列。（ ×）3、连续型变量和离散型变量在进行组距式分组时，均可采用相邻组组距重叠的方法确定组限。（√ ）4、对资料进行组距式分组，是假定变量值在各组内部的分布是均匀的，所以这种分组会使资料的真实性受到损害。（√ ）5、统计分组以后，掩盖了各组内部各单位的差异，而突出了各组之间单位的差异。（√ ）6、离散型变量既可以编制单项变量数列，也可以编制组距变量数列；连续型变量只能编制组距变量数列，且相邻组的组限必须重叠。（ √）7、按品质标志分组所形成的次数分布数列就是变量数列。（ ×）二、单选题:1、在组距分组时，对于连续型变量，相邻两组的组限（ A）。 A、必须是重叠的 　B、必须是间断的 C、可以是重叠的，也可以是间断的　D、必须取整数2、有一个学生考试成绩为70分，在统计分组中，这个变量值应归入（ B）。　 A、60---70分这一组 B、70---80分这一组 C、60-70或70-80两组都可以 D、作为上限的那一组3、 某主管局将下属企业先按轻、重工业分类，再按企业规模分组，这样的分组属于（B ）。 A、简单分组 B、复合分组 C、分析分组 D、结构分组4、 划分连续变量的组限时，相邻组的组限必须（A ）。　 A、重叠 B、相近 C、不等 D、间断5、在等距数列中，组距的大小与组数的多少成（C ）。A、正比 B、等比 C、反比 D、不成比例6、有12名工人分别看管机器台数资料如下：2、5、4、4、3、4、3、4、4、2、2、4，按以上资料编制变量数列，应采用（ A）。A、单项式分组 B、等距分组 C、不等距分组 D、以上几种分组均可三、多选题:1．统计分组（ ACD）。A、是一种统计方法 B、对总体而言是“合” C、对总体而言是“分”D、对个体而言是“合” E、对个体而言是“分”2、在组距数列中,组中值（ABE ） A、上限和下限之间的中点数值 B、用来代表各组标志值的平均水平 C、在开放式分组中无法确定 D、就是组平均数 E、在开放式分组中,可以参照相邻组的组距来确定3、分布数列的两个组成要素为（CD ）。A、品质标志 B、数量标志 C、各组名称 D、次数 E、分组标志。4、根据分组标志性质不同，分布数列可分为（CD ）。A、等距数列 B、异距数列 C、品质数列 D、变量数列 E、次数与频率。5、下列数列属于（BCDE ）按生产计划完成程度分组(%) 企业数(个）80─90 1590─100 30100─110 5合计 50A、品质分布数列 B、变量分布数列 C、组距式变量分布数列 D、等距变量分布数列 E、次数分布数列数据描述——总量指标和相对指标一、判断题:1、统计资料显示，× ×年全国净增加人口1320万人，这是时点指标。（ × ）2、我国耕地面积占世界的7%，养活占世界人口总数22%的人口，这两个指标都是结构相对指标。（√ ）3、全国粮食总产量与全国人口对比计算的人均粮食产量是平均指标。（ ×）4、某年甲、乙两地社会商品零售额之比为1：3，这是一个比例相对指标。（ ×）5、某企业生产某种产品的单位成本，计划在上年的基础上降低2%，实际降低了3%，则该企业差一个百分点，没有完成计划任务。（× ）6、同一总体的一部分数值与另一部分数值对比得到的相对指标是比较相对指标。（× ）二、单选题:1、一工厂2004年10月份产值30万元，10月底半成品库存额25万元，这两个指标（ C）。 A、均为时期指标 B、均为时点指标 C、前者为时期指标，后者为时点指标 D、前者为时点指标，后者为时期指标2、某厂1996年完成产值2000万元，1997年计划增长10%，实际完成2310万元，超额完成计划（B ）。 A、5.5% B、5% C、115.5% D、15.5%3、反映不同总体中同类指标对比的相对指标是（B ）。 A、结构相对指标 B、比较相对指标 C、强度相对指标 D、计划完成程度相对指标4、下列相对数中，属于不同时期对比的指标有（ B）。 A、结构相对数 B、动态相对数 C、比较相对数 D、强度相对数5、总量指标按照其反映的内容不同，分为（A ）A.总体单位总量和总体标志总量 B.时期指标和时点指标C.实物指标、价值指标和劳动量指标 D.平均指标和相对指标6、下列指标中，属于相对数的是（C ）A.某企业的工人劳动生产率 B.某种商品的平均价格C.某地区的人均粮食产量 D.某公司职工的平均工资三、多选题:1、下列统计指标属于时点指标的有（ ACE） A、某地区人口数 B、某地区人口死亡数 C、某城市在校学生数 D、某农场每年拖拉机台数 E、某工厂月末在册职工人数2、下列属于时期指标的有（BCD ） A.职工人数 B.大学生毕业人数 C.婴儿出生数 D.固定资产折旧额3、相对指标中，分子和分母有可能互换的有（BCE ） A.计划完成百分比 B.比例相对数 C.强度相对数 D.比较相对数4、下列指标中的结构相对指标是（ACD ） A、国有制企业职工占总数的比重 B、某工业产品产量比上年增长的百分比 C、大学生占全部学生的比重 D、中间投入占总产出的比重 E、某年人均消费额5、下列指标属于相对指标的是（ BDE） A、某地区平均每人生活费245元 B、某地区人口出生率14.3% C、某地区粮食总产量4000万吨 D、某产品产量计划完成程度为113% E、某地区人口自然增长率11.5‰数据描述——平均指标和变异指标一、单选题:1、某公司下属五个企业，共有2000名工人。已知每个企业某月产值计划完成百分比和实际产值，要计算该公司月平均产值计划完成程度，采用加权调和平均数的方法计算，其权数是（B ）。 A、计划产值 B、实际产值 C、工人数 D、企业数 2、 加权算术平均数计算公式 的权数是（C ）。 A、f 　B、∑f C、f/∑f D、X3、权数对算术平均数的影响作用，实质上取决于（A ）。 A、作为权数的各组单位数占总体单位数比重的大小 B、各组标志值占总体标志总量比重的大小 C、标志值本身的大小 D、标志值数量的多少4、比较两个不同水平数列总体标志的变异程度，必须利用（B ）。 A、标准差 B、标志变动系数 C、平均差 D、全距5、用标准差比较分析两个同类总体平均指标的代表性的前提条件是（B ）。 A、两个总体的标准差应相等 B、两个总体的平均数应相等 C、两个总体的单位数应相等 D、两个总体的离差之和应相等6、甲、乙两数列的平均数分别为100和14.5，它们的标准差为12.8和3.7，则（A ）。 A、甲数列平均数的代表性高于乙数列 B、乙数列平均数的代表性高于甲数列 A、两数列平均数的代表性相同 B、两数列平均数的代表性无法比较7、若某一变量数列中，有变量值为零，则不适宜计算的平均指标是（B） A.算数平均数 B.调和平均数 C.中位数 D.众数二、多选题:1、平均数的种类有（ABCDE ）　　A、算术平均数　 B、众数　 C、中位数　　D、调和平均数 　E、几何平均数2、影响加权算术平均数的因素有（ AB） A、各组频率或频数 B、各组标志值的大小 C、各组组距的大小 D、各组组数的多少 E、各组组限的大小 3、在下列条件下，加权算术平均数等于简单算术平均数（ ADE） A、各组次数相等　　 B、各组变量值不等　 　　 C、变量数列为组距数列 D、各组次数都为1　　 E、各组次数占总次数的比重相等4、可以衡量变量离散程度的指标有（ ABCD） A.全距 B.平均差 C.标准差 D.标准差系数5、位置平均数有（CD ） A.算数平均数 B.调和平均数 C.中位数 D.众数6、受极端值影响较大的平均指标有（ABC ） A.算术平均数 B.调和平均数 C.几何平均数 D.众数第五至七章 抽样推断一、判断题：1、抽样推断是利用样本资料对总体的数量特征进行估计的一种统计分析方法，因此不可避免地会产生误差，这种误差的大小是不能进行控制的。（×）2、从全部总体单位中按照随机原则抽取部分单位组成样本，只可能组成一个样本。（×）3、在抽样推断中，作为推断的总体和作为观察对象的样本都是确定的、唯一的。（×）4、抽样估计置信度就是表明抽样指标和总体指标的误差不超过一定范围的概率保证程度。（√）5、在其它条件不变的情况下，提高抽样估计的可靠程度，可以提高抽样估计的精确度。（×）6、抽样平均误差反映抽样的可能误差范围，实际上每次的抽样误差可能大于抽样平均误差，也可能小于抽样平均误差。（×）二、单选题：1、抽样误差是指（ C）。A.在调查过程中由于观察、测量等差错所引起的误差B.在调查中违反随机原则出现的系统误差C.随机抽样而产生的代表性误差D.人为原因所造成的误差2、在一定的抽样平均误差条件下（ A ）。A.扩大极限误差范围，可以提高推断的可靠程度B.扩大极限误差范围，会降低推断的可靠程度C.缩小极限误差范围，可以提高推断的可靠程度D.缩小极限误差范围，不改变推断的可靠程度3、反映样本指标与总体指标之间的平均误差程度的指标是（C ）。A.抽样误差系数 B.概率度C.抽样平均误差 D.抽样极限误差4、抽样平均误差是（ C ）。A.全及总体的标准差 B.样本的标准差C.抽样指标的标准差 D.抽样误差的平均差5、抽样平均误差说明抽样指标与总体指标之间的( B )。A.实际误差 B.平均误差 C.实际误差的平方 D.允许误差6、总体均值和样本均值之间的关系是( A )。A.总体均值是确定值，样本均值是随机变量 B.总体均值是随机变量，样本均值是确定值C.两者都是随机变量 D.两者都是确定值7、所谓大样本是指样本单位数（ B ）。A．30个 B．大于等于30个C．大于等于50个 D．50个8、样本容量是指（ B ）。A．样本的个数 B．样本中所包含的单位数C．样本的大小 D．总体单位数第八章 相关与回归分析一、判断题：1、正相关是指两个变量之间的变化方向都是上升的趋势，而负相关是指两个变量之间的变化方向都是下降的趋势。（×）2、函数关系是一种完全的相关关系。（√） 3、已知两变量直线回归方程为:Y^=-45.25+1.61x，则可断定这两个变量之间一定存在正相关关系。（√）4、相关系数的数值越大，说明相关程度越高;同理，相关系数的数值越小，说明相关程度越低。（×）5、不具有因果关系的两个变量之间，一定不存在相关关系。（×）二、单选题：1、当相关系数r=O时，说明(C )。 　A、现象之间相关程度较小　B、现象之间完全相关　C、现象之间无直线相关　D、现象之间完全无关2、 若两个变量之间的线性相关程度是高的，则计算出的相关系数应接近（ C ）　　A、 0　 B、 0.5　C、 －1或＋1　D、 25、下列各组列出为同一个问题的回归方程和相关系数，哪一组肯定是错误的（C）　A、y＝50＋0.3x，r=0.8;　B、y＝-75＋13x, r=0.91;　C、y=5-2.6x, r=0.78;　D、y=-130+3.5x, r=0.966、下列现象中，相关密切程度高的是(D )A、 商品销售量与商品销售额之间的相关系数为0.90B、商品销售额与商业利润率之间的相关系数为0.60C、商品销售额与流通费用率之间的相关系数为-0.85D、商业利润率与流通费用率之间的相关系数为-0.957、回归方程 ^Y=a+bx 中的回归系数 b 说明自变量变动一个单位时，　因变量( B) A、变动b个单位 B、平均变动b个单位C、变动a+b个单位 D、变动1/b个单位第九章 时间序列分析一、判断题：1、发展水平就是动态数列中的每一项具体指标数值,它只能表现为绝对数。（×）2、若将1990-1995年末国有企业固定资产净值按时间先后顺序排列,此种动态数列称为时点数列。（√）3、定基发展速度等于相应各个环比发展速度的连乘积，所以定基增长速度也等于相应各个环比增长速度的连乘积。（×）4、发展速度是以相对数形式表示的速度分析指标,增长量是以绝对数形式表示的速度分析指标。（×）5、定基发展速度和环比发展速度之间的关系是两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度。（×）6、平均增长速度不是根据各个增长速度直接来求得，而是根据平均发展速度计算的。（√）二、单选题：3、某企业的职工工资水平比上年提高5%，职工人数增加2%，则企业工资总额增长（B ）。A. 10% B. 7.1% C. 7% D. 11%解释：工资总额指数=工资水平指数*职工人数指数 所以，工资总额指数=（1+5%）*（1+2%)=107.1%4、间隔相等的间断时点数列计算序时平均数应采用（D ）。A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法5、定基发展速度和环比发展速度的关系是（ A ）。A.两个相邻时期的定基发展速度之商等于相应的环比发展速度B.两个相邻时期的定基发展速度之差等于相应的环比发展速度C.两个相邻时期的定基发展速度之和等于相应的环比发展速度D.两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度6、下列数列中哪一个属于动态数列（D ）。A.学生按学习成绩分组形成的数列B.工业企业按地区分组形成的数列C.职工按工资水平高低排列形成的数列D.出口额按时间先后顺序排列形成的数列7、说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是( C )。A.环比发展速度 B.平均发展速度 C.定基发展速度 D.定基增长速度8、已知各期环比增长速度为2%、5%、8%和7%，则相应的定基增长速度的计算方法为（ A ）。A.（102%×105%×108%×107%）-100%B. 102%×105%×108%×107%C. 2%×5%×8%×7%D.（2%×5%×8%×7%）-100%9、平均发展速度是( C )。A.定基发展速度的算术平均数 B.环比发展速度的算术平均数C.环比发展速度的几何平均数 D.增长速度加上100%10、以1960年为基期,1993年为报告期,计算某现象的平均发展速度应开(A )。A. 33次方 B. 32次方 C. 31次方 D. 30次方11、假定某产品产量2009年比2001年增加28%，那2001年-2009年的平均发展速度为（D ）。A． B． C． D． 三、多选题：4、定基发展速度和环比发展速度的关系是( ABD )。A.两者都属于速度指标B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度C.定基发展速度的连乘积等于环比发展速度D.相邻两个定基发展速度之商等于相应的环比发展速度E.相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度5、累积增长量与逐期增长量( ABD )。A.前者基期水平不变,后者基期水平总在变动B.二者存在关系式:逐期增长量之和=累积增长量C.相邻的两个逐期增长量之差等于相应的累积增长量D.根据这两个增长量都可以计算较长时期内的平均每期增长量E.这两个增长量都属于速度分析指标6、下列哪些属于序时平均数( ABDE )。A.一季度平均每月的职工人数　B.某产品产量某年各月的平均增长量C某企业职工第四季度人均产值　D.某商场职工某年月平均人均销售额E.某地区进几年出口商品贸易额平均增长速度第十章 统计指数一、单选题：2、销售价格综合指数 表示( C )。A.综合反映多种商品销售量变动程度 B.综合反映多种商品销售额变动程度C.报告期销售的商品,其价格综合变动的程度D.基期销售的商品,其价格综合变动程度3、编制数量指标指数，用（C）作为同度量因素。A.基期的数量指标 B.报告期的数量指标C.基期的质量指标 D.报告期的质量指标二、多选题：1、下列属于质量指标指数的是( CDE )。 A.商品零售量指数 B.商品零售额指数 C.商品零售价格指数 D.职工劳动生产率指数 E.销售商品计划完成程度指数2、下列属于数量指标指数的有( ACD )。 A.工业总产值指数 B.劳动生产率指数 C.职工人数指数 D.产品总成本指数 E.产品单位成本指数

解：本题用Z检验进行假设检验。 H0：u=u0=350，即该批罐头的总体均数为350g。 H1：u≠u0=350，即该批罐头的总体均数不为350g。 a=0.05 Z=(351-350)/(3/√50)=2.357； Z=2.357>1.96，所以p<0.05，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义；可以认为该批罐头不合乎规格净重，鉴于该批罐头均数为351g，认为该批罐头净重大于标准规格。

我也在找啊~~~你是北海学院的不。。。

对的。一般60分以下为第一组，60-69第二组，70-79第三组，80-89第四组，90-100第五组。

就是极差，最大值和最小值之差。

P值的计算公式：=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时； =1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时； =Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时； 其中，Φ(z0)要查表得到。 z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）) 最后，当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。 注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的P值。 没有p0就形不成假设检验，也就不存在P值统计学上规定的P值意义： P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P＞0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 P＜0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P ＜0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义

【答案】：B箱式图：当连续变量为偏态分布时，用误差条图展示多组间比较不够恰当，可使用箱式图比较多组间的平均水平和变异程度。箱式图由中部的箱体和两端的“T”型图标构成，箱体的上下端分别表示上下四分位数（P75和P25），箱体高度为四分位数间距，箱体中的横线表示中位数所在位置，箱体两端的“T”型图标的短横线位置通常为最小值和最大值，当数据中存在离群值时，也常表示去除离群值后的最小值和最大值。

多元回归，设置哑变量。多元回归：研究一个因变量、与两个或两个以上自变量的回归。亦称为多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法。使用非参数检验的方法。非参数检验：非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。

统计学两组数据的比较选用分析方法。分析两组间的变量关系用——典型相关分析法。比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析。主要看数据是以什么形式表达的，如果是定量的，比如身高，可以用t检验，如果是其他非正态的或方差不齐的，可以使用秩和检验。如果是定性的，比如是否患病，可以用卡方检验。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

分析两组间的变量关系用——典型相关分析法.比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析（OneWayANOVA）.这里有具体的公式和步骤

这组没有变量。组间差异检验就是组间的差异分析以及显著性检验，应用统计学上的假设检验方法，检验组间是否有差异及其差异程度，一组数据为0就代表这组没有变量，没有组内变异。可能是实验分组、设计、因变量的测量有问题。

这里对组间差异的方法做个汇总 1 两组间的比较 1.1 符合参数假设，例如正态分布。 独立变量 t.test() 非独立变量 t.test() 参数paired=T 1.2 非参数假设，例如严重偏倚或者呈现有序关系 独立变量 wilcox.test() 非独立变量 wilcox.test() 参数paired=T 2 多于两组的比较 2.1 符合参数假设 ANOVA 2.2 非参数假设 独立变量 kruskal.test() 非独立变量 friedman.test() 调用这些函数的方法都是相同的，以下函数都用f()表示。 下面举个例子 state.x77数据集包含了1977年美国50个州的人口，收入，文盲率等数据。 我想要知道美国四个地区的文盲率是否有显著差异 p值小于0.001，说明美国四个地区的文盲率各不相同。

重复测量方差分析在单变量多因素的下面哦

这里应该是多因素方差分析，有时间 和用药两种因素，在general linear model里面做，选择univariate，就可以了

应该使用析因分析,设置3个变量,a.是否使用药物A,2个水平50ppm或不用.b.是否使用药物B,2个水平60ppm或不用c.响应变量即增重分析过程:Analyze->General Lineal Model->UnivarateDependent List:cFixed Factor:a,b运行即可.如果结果 a*b的Sig.P值小于0.05就说明有协同作用.

多因素方差分析主效应和交互效应的理解最近多因素方差分析包含多个因素不同水平对响应变量的影响，对分析结果中主效应和交互效应难以理解，也不能深入理解描述结果，所以详细学习记录一下。首先区分主效应、交互效应以及简单效应，主效应表示在一个或几个影响因子（自变量）的多水平（每个自变量有不同的水平）的实验中，描述一个因子（所有水平总体考虑）在另一个因子各个水平上（每一个特定水平）对响应变量总体影响大小的度量，一般来说有几类处理（自变量）就有几个主效应；简单效应是主效应的平均值。若考虑A的主效应，一定是在另一因子B和C特定水平上A的不同水平下简单效应的平均。一般来说，有几类处理（每类处理都有不同水平），就有几个主效应。一个因子的主效应是在另外所有因子上所有不同水平下平均而得的，这种平均的结果并不能准确反映每种具体实验处理的效应。若主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在显著差异；否则，就不存在显著差异。假设有A,B两类处理，A有A1和A2两种水平，B有B1和B2两种水平，A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性差异。简单效应也称简单主效应，是一个因子的不同水平在另一个因子的特定水平上的效应。简单效应和每类处理的水平有关系，假设有A,B两类处理，A有A1和A2两种水平，B有B1和B2两种水平，则A的简单效应是A1B1-A2B1和A1B2-A2B2共两个；B的简单效应是B1A1-B2A1和B1A2-B2A2共两个。若处理数和水平数越多，简单效应的组合数越多。统计书上简单效应很多一带而过，往往是若交互效应显著，需要进行简单效应分析，那么这个简单效应分析到底是啥？也是我的疑惑交互效应是指一个因子（一类处理或自变量）的效应依赖于另一个因子（另一类处理或自变量）的不同水平，且两种处理共同对响应变量的影响。交互效应、简单效应和主效应存在一定关联，需要具体情况具体分析。其次如何依据主效应和交互效应描述结果？三种情况:1.当交互效应不显著时，两个自变量相互独立，可以直接依据主效应是否显著来评估自变量对因变量的影响；2. 只有当一个自变量的主效应以及与其它自变量的交互效应都不显著时,才能说明该自变量对因变量无显著影响；3.当两个自变量间的交互效应显著时，其中单个自变量的主效应不显著但与其它自变量的交互效应显著时，则说明该自变量的效应其实是存在的，只不过其效应的大小和方向依赖于其它自变量的不同水平。总之，交互效应显著，不要轻易下结论。因为自变量的效应有可能会被歪曲或掩盖，即不能简单依据自变量主效应是否显著来判断对因变量影响，需要进行简单效应检验，分别考察其在其它自变量不同水平上的变化情况。问题就在这？简单效应检验是不是就是t-test或单因素方差分析，我在文献里面看到别人是用t-test或单因素方差分析做的，但在统计书上没有看到最根本的依据，用方差分析的比较多，暂时参考认定就是方差分析了。简单效应检验需要和交互效应结合起来描述结果。同样，很多文章里压根没提简单效应检验，直接就是方差分析所得，也可能确实被单因素方差分析代替了。

逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。

1、响应变量（因变量）：进行随机试验所考察的数值指标。2、因素或因子自变量影响因变量的各不同分类原因。3、各个因素所构成的组或者类型。

第1节 成对数据的统计分析 一、变量间的相关关系 1、两个变量有关系，但又没有确切到可由其中一个区精确地决定另一个的程度，这种关系称为相关关系； 2、如果从整体上看，当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值也呈现增加的趋势，我们称这两个变量正相关；如果当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值呈现减少的趋势，则称这两个变量负相关； 3、一般地，如果两个变量的取值呈现正相关或负相关，而且散点落在一条直线附近，我们称这两个变量线性相关；注：如果散点落在某条曲线附近，而不是落在一条直线附近，说明这两个变量具有相关性，但不是线性相关；如果散点落在一条折线附近，这两个变量也具有相关性，但它们既不是正相关，也不是负相关； 4、一般地，如果两个变量具有相关性，但不是线性相关，那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关。 二、样本相关系数：用来衡量两个变量的线性相关关系 1、定义 r= 我们称r为变量x和变量y的样本相关系数 2、特征 （1）当r＞0时，称成对数据正相关，这时，当其中一个数据的值变小时，另一个数据的值通常也变小；当其中一个数据的值变大时，另一个数据的值通常也变大 （2）当r＜0时，称成对数据负相关，这时，当其中一个数据的值变小时，另一个数据的值通常会变大；当其中一个数据的值变大时，另一个数据的值通常会变小 （3）样本相关系数r的取值范围为[-1,1] （4）样本相关系数r的绝对值大小可以反映成对数据之间线性相关的程度： 当|r|越接近1时，成对数据的线性相关程度越强 当|r|越接近0时，成对数据的线性相关程度越弱 第2节 一元线性回归模型及其应用 一、一元线性回归模型 x与y的关系可以表示为： 我们称上式为y关于x的一元线性回归模型，其中，y称为因变量或响应变量，x称为自变量或解释变量；a和b为模型的未知参数，a称为截距参数，b称为斜率参数；e是y与bx＋a之间的随机误差 二、一元线性回归模型参数的最小二乘估计 1、经验回归方程 我们将： 关于x的经验回归方程，也称经验回归函数或经验回归公式，其图形称为经验回归直线。这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法，求得的b，a叫做b，a的最小二乘估计。 注：由于a=y-bx，即（x，y）满足经验回归方程y=bx＋a，所以经验回归直线必定过样本点的中心（x，y） 2、残差分析： 对于响应变量y，通过观测得到的数据称为观测值，通过经验回归方程得到的y称为预测值，观测值减去预测值称为残差，残差随机误差的估计结果，通过对残差的分析可以判断模型刻画数据的效果，以及判断原始数据中是否存在可疑数据等，这方面工作称为残差分析。注：残差可以是正数，也可以使负数，也可以是0 注： （1）如果在残差的散点图中，残差比较均匀地分布在横轴的两边，说明残差比较符合一元线性回归模型的假定，是均值为0，方差为的随机变量的观测值 （2）可以通过比较残差的平方和来比较两个模型的效果，残差平方和越小，模型的拟合效果越好；残差平方和越大，模型的拟合效果越差。 也可以用R的平方来比较两个模型的拟合效果，R的平方计算公式为： R的平方越大，模型的拟合效果越好，R的平方越小，模型的拟合效果越差。 第三节 列联表与独立性检验 一、分类变量 我们经常会使用一种特殊的随机变量，以区别不同的现象或性质，这类随机变量称为分类变量，分类变量的取值可以用实数表示。 二、2 2列联表 在实践中，由于保存原始数据的成本较高，人们经常按研究问题的需要，将数据分类统计，并做成表格加以保存，我们将下表表示的数据统计表称为分类变量x和y的抽样数据的2 2列联表 2*2列联表给出了成对分类变量数据的交叉分类频数 三、独立性检验 构造随机变量： 利用 的取值判断分类变量x和y是否独立的方法称为x 的独立性检验，读作“卡方独立性检验“简称独立性检验””

中国知网 www.cnki.net 1. 当代大学生的网络行为与意识分析——来自湖南五所高校的统计调查报告 李红革 文献来自: 湘潭师范学院学报(社会科学版) 2002年 第04期 CAJ下载 PDF下载 0统计分析软件进行了数据分析 ,其结果基本上能够反映出各个层次的大学生的网络行为及意识。二 调查结果及分析通过调查我们发现 ,青年大学生作为思维活跃、感觉敏锐、可塑性大、接受新事物能力强的一个群体 ,以极大的热情 ... 当代大学生的网络行为与意识分析——来自湖南五所高校的统计调查报告@李红革$湘潭工学院经管系 ... 被引用次数: 9 文献引用-相似文献-同类文献 2. 当代大学生网络意识分析——武汉高校大学生网络意识调查报告 潘玉良 文献来自: 青年研究 2000年 第03期 CAJ下载 PDF下载 由笔者利用SPSS/PC + 8 0统计分析软件进行数据分析。分析类型主要为单变量的描述统计和双变量的交互分类统计 ... 被引用次数: 34 文献引用-相似文献-同类文献 3. 大学生英语学习动机调查报告 石永珍 文献来自: 西北工业大学学报(社会科学版) 1999年 第04期 CAJ下载 PDF下载 分析了大学生的英语学习动机和学习效果之间的关系。统计结果显示,学生的英语学习动机多为“证书动机”。成功者与不成功者花在英语学习上的时间无差异性。而差异性表现在成功者多具有强烈的内在动机,不成功者则多具有外在动机 ... 被引用次数: 57 文献引用-相似文献-同类文献 4. 2000年北京地区大学生就业状况调查报告 李家华,吴庆 文献来自: 青年研究 2001年 第03期 CAJ下载 PDF下载 因此当我们分析就业比例时 ,我们要考虑到这个问题其中的复杂性。二、北京地区大学生就业相关比较1 北京生源学生和外地生源学生的比较调查显示 ,北京生源学生 (简称北京生 )和外地生源学生 (简称外地生 )就业率基本持平 ... 详细反映了 2 0 0 0年北京地区大学生就业状况 ,并在此基础之上 ,对大学生就业政策进行了分析。 ... 被引用次数: 32 文献引用-相似文献-同类文献 5. 当代大学生违纪现状及对策分析——黑龙江省大学生违纪状况调查报告 潘俊峰,丁东宇,李丹 文献来自: 思想政治教育研究 2004年 第02期 CAJ下载 PDF下载 0社会统计软件进行数据分析I‘〕。二、调查结果分析 L大学生对违纪的认知态度的趋向 对大学生违纪态度的考察,对于预测他们的行为倾向有重要的理论意义,对于我们有针对性地进行教育和管理有重要实践意义。吵架骂人、出口脏话、 ... 被引用次数: 1 文献引用-相似文献-同类文献 6. 2002年北京地区大学生就业状况调查报告 吴庆 文献来自: 中国青年政治学院学报 2003年 第02期 CAJ下载 PDF下载 2002年北京地区大学生就业状况调查报告@吴庆$中国青年政治学院经济管理系!北京100089北京地区;;大学生 ... 调查报告2002年就业情况在连续三年中最差,大学生就业观念更加开放,考研成为大学生的群体行为,大学生就业期望值居高不下,大学毕业生对国有企业较冷淡引起人才市场的不平衡,大学"考证热"急需降温,信息、政策、公平是 ... 被引用次数: 15 文献引用-相似文献-同类文献 7. 当代大学生责任观的调查报告 王燕 文献来自: 青年研究 2003年 第01期 CAJ下载 PDF下载 这种看法在对问卷的统计分析中又进一步得到了证实。“当您在公共汽车上发现小偷正在行窃 ,此时您会怎么做 ... 被引用次数: 9 文献引用-相似文献-同类文献 8. 大学生对计算机辅助外语学习的态度和效果的调查报告 何高大,范姣莲 文献来自: 外语电化教学 2004年 第03期 CAJ下载 PDF下载 大学生对计算机辅助外语学习的态度和效果的调查报告种形式相结合,进行全面系统的了解,获取第一手材料,分析论证,得出结论。整个调查始终在自然状态下进行,可信度高。对问卷的统计,我们采用ExCEL和人工核查。 本课题 ... 被引用次数: 10 文献引用-相似文献-同类文献 9. 关于湖北省大学生网络行为的调查报告 万美容,昝玉林,郭改玲 文献来自: 学校党建与思想教育 2003年 第06期 CAJ下载 PDF下载 0分析软件进行统计分析,分析类型以单变量描述性统计和双变量的交叉统计为主。三、结果与分析1 ... 被引用次数: 4 文献引用-相似文献-同类文献 10. 关于大学生宽恕心理的调查报告 朱辉宇 文献来自: 教育探索 2002年 第12期 CAJ下载 PDF下载 二、调查结果的数据统计和分析这项工作主要是对本次调查所获数据进行统计和归类,并对这些数据和类别进行比较、分析和研究,力图找出影响宽恕心理发生的各种因素及被调查者对于社会中宽恕氛围的看法。(一)影响宽恕心理发生的各种因素1 ... 被引用次数: 3 文献引用-相似文献-同类文献 查统计分析 的定义 查大学生 的定义 搜统计分析 的学术趋势 搜大学生 的学术趋势 搜索相关数字 中国在校学生结构大学生 中国平均每万人口中大学生 中国大学生占学生总数比重

关联性分析;授课内容9.1 两个连续型随机变量之间的相关分析9.2 两个分类变量之间的关联分析; 前面章节中讲述了单一数值变量的统计分析方法,但在医学科学研究中,常要分析变量间的关系,如年龄与血压、身高与体重，回归与相关就是研究这种关系的统计方法，属于双变量分析范畴。;;9.1.2 概述;9.1.2.1 散点图;例9-1　随机抽取15名健康成人，测定血液的凝血酶浓度（单位/毫升）及凝固时间（秒），数据如表11－1所示。据此资料如何判断这两项指标间有否相关？;散点图;9.1.2.2 相关的种类;（2）负相关 散点呈椭圆形分布，Y随X的增加而减少，X随Y的增加而减少，变化趋势是反向的，称为负相关；各点的排列越接近椭圆的长轴，相关也就越密切。当各点的分布在一条直线上时，则X与Y就是完全负相关了。;;（4）非线性相关 若散点图呈曲线形状，则变量间可能呈曲线关系。;13;;9.2 两个连续型随机变量间的相关分析;9.2.3 Pearson相关;17;计算例9-1中凝血酶浓度与凝血时间之间的样本相关系数;相关系数的特点有：;9.2.2.2 Pearson积秩相关系数的假设检验;;9.2 两个连续型随机变量间的相关分析;9.2.3 Spearman秩相关;9.2.3.1 Spearman秩相关系数的计算;表9-2 急性白血病患儿的血小板和出血症状;Spearman等级相关：它是用秩相关系数rs说明两变量间相关关系的密切程度和方向。;本例计算： ;29;;9.2.4 相关的解释中应注意的问题;9.3 两个分类变量间的关联分析;例9－3　为观察婴儿腹泻是否与喂养方式有关，某医院儿科随机收集了消化不良的婴儿82例，把该院儿科所有消化不良的患儿视为一个总体的话，则该院82例患儿可看成是一份随机样本。对每个个体分别观察腹泻与否和喂养方式两种属性，2＊2种结果

药物剂量和动物死亡率、环境介质中污染物浓度与污染源距离等，回归与相关就是研究这种关系的统计方法，属于双变量分析范畴

第八章二维列联表:双变量关系考察一、基本概念1、二维表二维表就是行列交叉的表格,将两个变量一个分行排放,一个分列排放,行列交叉处就是变量。

(null) 　　论述双变量描述性统计分析中散点图的六种图形。 查看答案解析 　 　[答案] 散点图的图形大致有下列六种：（1）当变量X的数值增大时，Y变量的数值也显著增大，坐标点的分布呈窄带状，称为强正相关。（2）当变量X的数值增大时，Y变量的数值也增大，但坐标点的分布呈宽带状，称为弱正相关。（3）当变量X的数值增大时，Y变量的数值显著减少，坐标点的分布呈窄带状，称为强负相关。（4）当变量X的数值增大时，Y变量的数值大致下降，坐标点的分布呈宽带状，称为弱负相关。（5）当变量X的数值增大时变量Y的数值也开始增大，继而又下降，坐标点的分布呈曲线状，称为非线性相关。（6）坐标点很散，表示变量X和变量Y之间没有相关关系或极弱的相关关系。 　 　[解析] 本题考查散点图。 　

不能直接排出，因为模型选择的不一样导致的变量的统计性显著也不一样，所以最好选择逐步回归，让系统帮你选择。

1. 常用函数库 u2003 scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。 u2003scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型，时序分析，还包含数据集，做图工具等等。 2. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途 u2003夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值。需要查表来估计其概率。由于原假设是其符合正态分布，所以当P值小于指定显著水平时表示其不符合正态分布。 u2003正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果 p-value=0.029035290703177452，比指定的显著水平（一般为5%）小，则拒绝假设：x不服从正态分布。 3. 检验样本是否服务某一分布 (1) 用途 u2003科尔莫戈罗夫检验(Kolmogorov-Smirnov test)，检验样本数据是否服从某一分布，仅适用于连续分布的检验。下例中用它检验正态分布。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003生成300个服从N(0,1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布。最终返回的结果，p-value=0.9260909172362317，比指定的显著水平（一般为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布。这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。因此我们的假设被接受，认为x服从正态分布。如果p-value小于我们指定的显著性水平，则我们可以肯定地拒绝提出的假设，认为x肯定不服从正态分布，这个拒绝是绝对正确的。 4.方差齐性检验 (1) 用途 u2003方差反映了一组数据与其平均值的偏离程度，方差齐性检验用以检验两组或多组数据与其平均值偏离程度是否存在差异，也是很多检验和算法的先决条件。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的显著水平（假设为5%）大，认为两组数据具有方差齐性。 5. 图形描述相关性 (1) 用途 u2003最常用的两变量相关性分析，是用作图描述相关性，图的横轴是一个变量，纵轴是另一变量，画散点图，从图中可以直观地看到相关性的方向和强弱，线性正相关一般形成由左下到右上的图形；负面相关则是从左上到右下的图形，还有一些非线性相关也能从图中观察到。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003从图中可以看到明显的正相关趋势。 6. 正态资料的相关分析 (1) 用途 u2003皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是反应两变量之间线性相关程度的统计量，用它来分析正态分布的两个连续型变量之间的相关性。常用于分析自变量之间，以及自变量和因变量之间的相关性。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，其取值范围在[-1,1]，绝对值越接近1，说明两个变量的相关性越强，绝对值越接近0说明两个变量的相关性越差。当两个变量完全不相关时相关系数为0。第二个值为p-value，统计学上，一般当p-value<0.05时，可以认为两变量存在相关性。 7. 非正态资料的相关分析 (1) 用途 u2003斯皮尔曼等级相关系数(Spearman"s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于评价顺序变量间的线性相关关系，在计算过程中，只考虑变量值的顺序（rank, 值或称等级），而不考虑变量值的大小。常用于计算类型变量的相关性。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，本例中correlation趋近于1表示正相关。第二个值为p-value，p-value越小，表示相关程度越显著。 8. 单样本T检验 (1) 用途 u2003单样本T检验，用于检验数据是否来自一致均值的总体，T检验主要是以均值为核心的检验。注意以下几种T检验都是双侧T检验。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003本例中生成了2列100行的数组，ttest_1samp的第二个参数是分别对两列估计的均值，p-value返回结果，第一列1.47820719e-06比指定的显著水平（一般为5%）小，认为差异显著，拒绝假设；第二列2.83088106e-01大于指定显著水平，不能拒绝假设：服从正态分布。 9. 两独立样本T检验 (1) 用途 u2003由于比较两组数据是否来自于同一正态分布的总体。注意：如果要比较的两组数据不满足方差齐性， 需要在ttest_ind()函数中添加参数equal_var = False。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设，两组数据来自于同一总结，两组数据之间无差异。 10. 配对样本T检验 (1) 用途 u2003配对样本T检验可视为单样本T检验的扩展，检验的对象由一群来自正态分布独立样本更改为二群配对样本观测值之差。它常用于比较同一受试对象处理的前后差异，或者按照某一条件进行两两配对分别给与不同处理的受试对象之间是否存在差异。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的显著水平（一般为5%）大，不能拒绝假设。 11. 单因素方差分析 (1) 用途 u2003方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析主要是考虑各组之间的平均数差别。 u2003单因素方差分析（One-wayAnova），是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。 u2003当因变量Y是数值型，自变量X是分类值，通常的做法是按X的类别把实例成分几组，分析Y值在X的不同分组中是否存在差异。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003返回结果的第一个值为统计量，它由组间差异除以组间差异得到，上例中组间差异很大，第二个返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于边界值（一般为0.05）,拒绝原假设, 即认为以上三组数据存在统计学差异，并不能判断是哪两组之间存在差异 。只有两组数据时，效果同 stats.levene 一样。 12. 多因素方差分析 (1) 用途 u2003当有两个或者两个以上自变量对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。它不仅要考虑每个因素的主效应，还要考虑因素之间的交互效应。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003上述程序定义了公式，公式中，"~"用于隔离因变量和自变量，”+“用于分隔各个自变量， ":"表示两个自变量交互影响。从返回结果的P值可以看出，X1和X2的值组间差异不大，而组合后的T:G的组间有明显差异。 13. 卡方检验 (1) 用途 u2003上面介绍的T检验是参数检验，卡方检验是一种非参数检验方法。相对来说，非参数检验对数据分布的要求比较宽松，并且也不要求太大数据量。卡方检验是一种对计数资料的假设检验方法，主要是比较理论频数和实际频数的吻合程度。常用于特征选择，比如，检验男人和女人在是否患有高血压上有无区别，如果有区别，则说明性别与是否患有高血压有关，在后续分析时就需要把性别这个分类变量放入模型训练。 u2003基本数据有R行C列, 故通称RC列联表(contingency table), 简称RC表，它是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003卡方检验函数的参数是列联表中的频数，返回结果第一个值为统计量值，第二个结果为p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的显著水平（一般5%）大，不能拒绝原假设，即相关性不显著。第三个结果是自由度，第四个结果的数组是列联表的期望值分布。 14. 单变量统计分析 (1) 用途 u2003单变量统计描述是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量，不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况，并找出数据的分布模型。 u2003单变量数据统计描述从集中趋势上看，指标有：均值，中位数，分位数，众数；从离散程度上看，指标有：极差、四分位数、方差、标准差、协方差、变异系数，从分布上看，有偏度，峰度等。需要考虑的还有极大值，极小值（数值型变量）和频数，构成比（分类或等级变量）。 u2003此外，还可以用统计图直观展示数据分布特征，如：柱状图、正方图、箱式图、频率多边形和饼状图。 15. 多元线性回归 (1) 用途 u2003多元线性回归模型（multivariable linear regression model ），因变量Y（计量资料）往往受到多个变量X的影响，多元线性回归模型用于计算各个自变量对因变量的影响程度，可以认为是对多维空间中的点做线性拟合。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P<0.05则认为自变量具有统计学意义，从上例中可以看到收入INCOME最有显著性。 16. 逻辑回归 (1) 用途 u2003当因变量Y为2分类变量（或多分类变量时）可以用相应的logistic回归分析各个自变量对因变量的影响程度。 (2) 示例 (3) 结果分析 u2003直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显著性，P<0.05则认为自变量具有统计学意义。

对的，还有生存分析、对应分析、主成份分析、对数线性等都属于多元统计分析技术

单因子多变量方差分析适用于一个自变量两个以上因变量的检验，其中因变量为连续型变量，自变量为类别变量。在单变量方差分析中（univariate analysis of variance），只检验因变量各水平在单一因变量测量值平均数的差异，使用的检验方法为F检验，而多变量方差分析（multivariate analysis of variance，简称MANOVA）则同时检验K组间在两个以上因变量是否有显著差异。

方差，协方差。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

水是我们人类不可缺少的一部分，每天都要补充大量水份。可是，随着全球污染加剧，地球上的淡水越来越少；再加上全球气温逐渐变暖，未来地球人的日子更是雪上加霜。我有两个水故事，让我来告诉大家平时节约用水的好方法和我们每一个人节约水资源的重要性。 家中的水故事 现在的我变得懂事了。原来我那些衣服都是甩给妈妈洗，而如今我会自己洗衣服。可是妈妈总是不让我洗衣服，我又不是三岁的小孩了，而是一个小大人啊。终于有一次，我忍不住在妈妈洗衣服的时候，问她：“妈妈，我已经是初中生了，为什么你总不让我洗衣服呢？”“妈妈会让你洗，但你每次洗的时候总浪费水，要知道现在的淡水越来越少，而你每次都哗哗放水，洗了一遍又一遍，我不说，你就这样一直洗下去，是很干净，但你想想未来地球一滴水也没有人类怎么生存？”听了妈妈的话，我顿时觉悟，低下头。是啊，我们现在的水是多么宝贵。这时，妈妈拉住我的手，说：“妈妈来教你节约水的好方法。”我的眼睛突然一亮：“快点教我!”“其实很简单，你在洗热水澡时，前面一段水是冷的，这时候，你就应该拿水桶，把这一截水先接下来，这样满满一大桶水，我们可以用来洗衣服洗菜擦桌子。”这方法还真好，我怎么就没想到呢？这接下来的水既干净又实用，一举两得啊！“其实，节约水的方法很多，就是要靠平时观察生活，积累爱水、护水和节水的经验。”我点了点头，连连称是。从那以后我掌握了好多节水的方法，衣服洗完的水我用来拖地、冲卫生间、浇花，节约了水同时也节约了家庭开支。这就是我的水故事之一。 学校的水故事 在小学五年级的时候，我们班举行了一个“世上的最后一滴水”的班会活动。老师先开了个头：“今天，我们就来讨论最后的一滴水该如何处置。”话音刚落，同学纷纷举起手来。有的说，把这滴水给为保护地球环境奉献一生的人；有的说，把它给沙漠之中的植物，让它们长出汁水给我们人类喝；有的说，把它给云，让它下场大雨给我们水,煮一煮就可以喝了…….而我却不想说话，因为我清楚，这一滴水是不可能救活地球上的人类和其他生物。一场争辩会就要结束了，老师最后点破了活动的主题：“其实，最后一滴水已经没有用了。因为到那时，一切都挽救不了地球缺水的灾难。所以从现在开始，我们每一个人都得做出行动，节约每一滴水，保护我们珍贵的水资源，不要出现最后一滴水的悲惨结局。”至今，我对这场讨论会仍旧记忆犹新。 是呀，要想营造人类生存的良好环境，节约用水、保护水源是最重要的。所以，我们每一个人一定要携起手来，为了我们的子孙后代，共同保护人类赖以生存的水资yuan 一）节约用水 你能想象没有了水的生活吗？你能想象失去了水的生命吗？ 你能想象这世上没有了海洋，鱼儿没有了家乡吗？ 你能想象这富饶的土地变成沙漠吗？ 你可知道，打你随手拧紧一个未关的水龙头时，你就拯救了一片海洋；你可知道，当你将一盆水重复利用时，你就拯救了数不清的生命……拯救我们的地球，拯救我们的生命，节约用水吧，否则，地球上的最后一滴水，将是人类的最后一滴泪！如果你不想看到这一切发生，那就要学会节约用水！（二）节水靠大家一直以来，我家都有节水妙法：那就把水笼头拧开一点点，让水一滴一滴漏下来，水表当然不转，那么水费不用那么多钱。不过，这种家家都用的节水方法，其实不节水，而是在浪费水。前一段时间，深圳晚报上还说，这样滴法，一个水笼头一个月就要浪费1.5吨水。从那以后，我家才真正人人参与节水行动。一个星期后，爸爸、妈妈和我都在家庭民主生活会上，交流了自己的节水妙法。妈妈首先发言：“我在厨房里放了一个大水桶，洗菜、洗米、拖地的水就贮存在大水桶里，用来浇花，每天能节水三四桶。”大家鼓掌！爸爸不甘落后地说：“每天晚上，我用洗衣机脱出来的水洗汽车，每天就能节水五六桶。”大家热烈鼓掌！爸爸、妈妈都用深情的目光望着我。我迫不及待地说：“我有一天上午参加了节水行动。”爸爸生气地说：“节水是长期的事，能么只做一天就算了呢？”妈妈安慰我说：“玲玲还小，志在参与嘛。”我反驳他们说：“我在抽水马桶的水箱里，放了一排红砖，水箱的容水量减少了一半。以后大家多用马桶，我节水的多少就靠大家啦！”家里哄堂大笑，掌声经久不息！1节约水资源，保护全世界每年的节水日是3月22日，至3月28日，它的意义在于告诉人们节水的重要性。 地球的储水量是很丰富的，共有14.5亿立方千米之多。但是其中海水却占了97.2%，陆地淡水仅占2.8%，面与人类生活最密切的江河、淡水湖和浅层地下水等淡水，又仅占淡水储量的0.34%。更令人担忧的是，这数量极有限的淡水，正越来越多地受到污染。据科学界估计，全世界有半数以上的国家和地区缺乏饮用水，特别是经济欠发达的第三世界国家，目前已有70％，即17亿人喝不上清洁水，世界已有将近80％人口受到水荒的威胁。我国人均淡水为世界人均水平的四分之一，属于缺水国家。，全国已有300多个城市缺水，已有29％的人正在饮用不良水，其中已有7000万人正在饮用高氟水。每年因缺水而造成的经济损失达100多亿元，因水污染而造成的经济损失更达400多亿元。 可怕的数据表明：水资源短缺成了当今世界面临的重大危机。因此，保护和更有效合理利用水资源，是世界各国政府面临的一项紧迫任务。那么，怎样才能保护和更有效地合理利用水资源呢？从环境角度来说，最完善的措施是拦水和调水。改变水资源的时空分布。但这只是一个方面，而对于人类来说，更重要的是注重节约用水，提高水资源利用率：在工业方面提倡节水产业，控制污染物的排放，加强废水处理；在农业方面应采用先进的灌溉方式（喷灌、滴灌）等。水是生命的基础，它不仅关系到人类生活的质量，还影响到人类的生存能力。所以增强水的危机意识，珍惜水，节约水，保护水资源，才是当务之急。 为此，我们国家制定了相应的节水措施， 我国国家建设部决定每年6月份的第二周作为全国城市节约用水宣传周，目的是认真贯彻《中华人民共和国水法》和国务院关于《城市节约用水管理规定》，从而增强人们计划用水，节约用水的观念。 如何节水呢？有以下几种方法： 1、节水为荣——随时关紧水龙头 2、一水多用——充分利用每一滴水 3、阻止滴漏——检查维修水龙头 4、监护水源——保护水源就是保护生命 5、少用洗涤剂——减少水污染 6、植树造林——涵养水源 7、积极宣传——让每个人都投入到节水的“战斗”中 当然，这是远远不够的，但是这些方法是每一个人都能够做到的。 我们都希望生活在一个充满鸟语花香的世界里，而水是万物之需。所以让我们从现在开始，维护整个地球，维护整个世界。节约水资源，保护全世界！ 2、小学水平的 “如果地球上只剩下最后一滴水，那就是我们的眼泪。”每当看到这句为人们及时敲响警钟的经典语句，我便想起两年前一件令我醒悟的小事。 两年前的一天，我和同学在踢毽子，累了，我就朝学校洗手间跑去。拧开水龙头，我将脏乎乎的手伸了过去，那清澈的水流在我的脏手上，我的手很快就干净了。我不禁来了兴趣，用手堵住了水龙头，水就像喷泉一样向外射起来，很快就流了满地，我这才心满意足地走了出去。 当我再踏进洗手间时，看见墙上贴了一张纸条，上面歪歪扭扭的写着“节约用水”。我毫不犹豫地将它撕了下来，又在水龙头前玩了个够。 可是很奇怪，当我再次看到美丽的“喷泉”时，那张节约用水的纸条又出现在我眼前。我像个小侦探似的躲在门后。 一个小姑娘进来了，看起来她像个一年级的学生，她很吃力地把写有“节约用水”的纸条贴在墙上，然后洗完小手走了出去。 我震撼了，一个低年级的小姑娘都知道为节约用水尽自己的力量，而我已经是三年级的学生了，头脑里还丝毫没有节水的意识。后来随着年龄的增长，我逐渐知道了有限的水资源是经不起浪费的，中国在世界上属于严重缺水国家，许多大城市已经限制用水，而我们甘肃的定西地区更是以干旱贫穷而闻名于世的地方。 我们张掖地处黑河流域，背靠祁连雪山，表面上看起来暂时不缺水，但是每年肆虐的沙尘暴，给人们生产生活带来的不便，又说明了什么呢？我们的生态环境需要水。我们只有从小树立节水意识，并向周围的人们宣传节约用水的重要性，从小做起，从我做起，才能真正为保护水资源，保护我们的生存环境做出一点努力，不然的话，我们的子孙后代吃什么喝什么呢？ 节约用水不是一句空话，而是要从每件具体的小事做起，养成良好的用水习惯。只要人人都节约用水，建设节水型社会的目标一定会实现。 3、 在我们这个世界中，水是人类生存必备条件，如果没有水，人类将灭亡。以前地球上的水非常多，非常丰富，而现在地球上的人口逐渐增加，水就显的不够用了，所以我们应该节约用水。就在我们高呼要节约用水时，也还有一些人，不知道节约用水，不知道水的重要性，而在大量的去浪费地球上的水资源，去浪费我们能够生存下来的东西。所以 我们要让世界知道水的重要性. 水的重要性无庸置疑。撒哈拉大沙漠是个辽阔的干旱地区，沙漠气温很高，降雨常常来不及落到地面，就在低层大气蒸发了，这里也曾是一个美丽的地方，就是因为缺水，才变成这个样子。非洲大陆长期严重干旱，使撒哈拉沙漠每年都向南蔓延达50千米。在30年代到70年代间已吞没了651平方千米的可耕地。现在，干旱已经波及到毛里塔尼亚、马里、尼日利亚、乍得、苏丹、埃及、埃塞俄比亚、索马里等广大地区，面积达250平方千米，据估计，这些地方由于干旱缺水已经死了3800万头牲畜。 同学们，叔叔阿姨们！请你们不再随便浪费水，乱用水，爱护我们人类的生命之源 吧。人类只有一个地球，让我们共同生活在这个美好的家园中吧! 同学们，请你们想一想，如果这个世界没有水会怎么样？如果没有水就没有我们经常吃的美味可口的饭菜，就没有我们经常喝的各式各样的饮料，没有水人类将很快灭亡。 同学们，叔叔阿姨们！请珍惜我们现有的水源，共同保护好我们的家园，共同创建好我们家乡、国家，把我们这个家园，创建得更加美丽、强大、富饶。 4、 节约用水是每个公民应有的职责，但是现在浪费水的现象依然比较普遍。中国，是世界上12贫国之一，淡水资源不到世界人均水量的1/4；666个城市中有400多个缺水，其中130个城市严重缺水，直接经济损失每年达2300亿元。每年受旱农田32亿亩，约有5000万人和3000万头牲畜面临水荒。如果一个水龙头1秒钟漏掉一滴水，一年便会漏掉360吨水。 长期以来，人们普遍都认为水是“取之不尽，用之不竭”的。他们不但不爱惜水，而且任意浪费挥霍。其实我国的水资源的人均占有量并不丰富，地区分布并不均匀，年内变化莫测，年际差别非常之大，再加上污染,使水资源更加紧缺，所以自来水也是来之不易的。 国家淡水资源缺乏，然而，人们应该要更加地去珍惜和节约它。据分析，每个家庭只要注意改掉浪费用水的坏习惯，就能节水70％左右。但是生活中与浪费水有关的“绯闻”比节约用水的要多。比如：把烟头、碎细废物倒到厕所里冲掉；为了接一些冷水，而白白地浪费掉很多水；停水期间，忘记关上水龙头；洗手、洗脸、刷牙时，让水一直流淌着…… 节约用水，人人有责。只要大家都注意节约用水，水荒才会远离我们，我们的生活才会安定、和谐；环境才会优美、舒适。我们青少年明白这个道理后，一定要自己身体力行才行！ 水是生命的泉源，是农业的命脉，是工业的血液。节约用水，利在当代，功在当秋！为了避免更多的水荒，请珍惜每一滴水！

　　【一】相关统计数据标准知识推介：　　推荐说明案例：社会统计调查分析学：荒岛《科考范畴数据标准研究》　　首先：你要对群体及个体目标做详细统计分析：才能保证统计数据的可靠性和科学性。切忌简单加减乘除计算：导致伪科学的统计结果，危害社会。　　例如：亚洲人身高调查统计分析：定性调查---定量分析---定性结论---定量计算---科学推论。　　1、东方人有喜欢早熟的倾向。但身体的越早成熟也就意味着身高增长停止得越早。女性迎来初潮后身高只能再长6厘米左右，而男性变声后身高就几乎不再增长了。　　2、青春期长高非常显著，因此被称为长高的冲刺阶段。但由于这个冲刺阶段就是身高停止增长前的最后一次长高，所以也就成了身高停止增长的预兆。　　3、青春期长高冲刺阶段来临前的身高情况决定了成人后的身高。调查表明，身高150厘米以下的女性，平均11岁半就迎来了初潮，而身高165厘米以上的女性初次来潮年龄大都超过了12岁。所以说青春期来得晚的人长得高。 最重要的是青春期到来之前长高了多少·　　4、大家都知道青春期人长高得最快，爸爸妈妈们，请回忆一下你们是否都在青春期突然间发现校服穿不下了，人一下子长高了？其实青春期的身高增长率并不是青春期的长高所引起的，而是青春期前就有的。青春期的过早来临引起儿童期缩短，结果就导致身高长高期的缩短，最终人还没有完全发育好就已成人了。　　5、青春期到来的早晚是由什么决定的·　　青春期的到来受遗传和自然环境的影响，同时也因为人种的不同而不一样。所以人为地延缓青春期到来是非常困难的。但是，青春期的到来在一定程度上又是可以控制的。　　6、热量的过分摄取就明显提前了青春期的到来，此外家庭和社会以及近来所谓的环境激素都有一定关系。　　7、青春期早的儿童常常也越早脱离父母。由于青春期来临得早，父母在还没做好准备的时候孩子就突然间进入了反抗期，因此往往很难教育。　　8、遗传因素：据统计，男女身高分别有79%和92%属于遗传因素的作用。　　9、捷克和斯洛伐克学者将子女与父母之间身高的关系列出如下公式：　　男孩成人身高（厘米）=（父身高+母身高r1.08）/2　　女孩成人身高（厘米）=（父身高r0.923+母身高）/2　　10、中日联合测量北京与东京的上万名学生，发现中国学生身高、体长均超过日本，这与日本父母的平均身高比中国父母要矮3厘米有关。　　11、种族差别：缅甸塔容地区有个矮人部落，身高不到1.1米；南美洲哥伦比亚北部大森林中的“尤卡”人，身高都在1米以现。欧美人一般比亚洲人高。　　12、营养水平：调查发现，城市中青少年的平均身高比农村的高2~4厘米。　　13、激素分泌：身高取决于人体生长激素的分泌，特别是4个重要腺，即：甲状腺、脑垂腺、胸腺与性腺。侏儒症患者脑垂体分泌的生长激素明显不足；性腺发育不全的女性，身高都在1.4米以下。此外，甲状腺也影响身高。　　14、青少年自身的健康状况：孩子5岁前生长速度最快，每年能长20厘米，到5岁时则稳定在每年6厘米左右。进入青春期则又加快到每年10厘米，其后增加就基本停止。在这儿个阶段，许多疾病如贫血、慢性感染、消化不良等都能抑制生长；内分泌的失调，也会影响生长。　　【二】：统计数据的本质属性;　　统计数据是统计工作活动过程中所取得的反映国民经济和社会现象的数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。统计研究客观事物的数量方面，离不开统计数据，统计数据是对客观现象进行计量的结果。　　统计数据的类型　　统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型：　　定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。　　定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。　　定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。　　定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。　　前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据（Oualitative data）；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据（Quantitative data）。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。　　区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行列联表分析和x2检验等；对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。我们所处理的大多为数量数据。　　这里需要特别指出的是，适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性。比如：在描述数据的集中趋势时，对定类数据通常是计算众数，对定序数据通常是计算中位数，但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如，对于定距和定比数据可以计算平均数，但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点，对于选择统计分析方法是十分有用的。　　统计数据的计量　　对统计数据的属性、特征进行分类、标示和计算，称为统计计量或统计量度。例如，对工业企业经济效益的统计，对居民生活水平的统计，也可以说是对工业企业经济效益的计量，对居民生活水平的计量，如此等等。由于客观事物有的比较简单，有的比较复杂，有的特征和属性是可见的（如人的外貌体征），有的则是不可见的（如人的偏好和信仰），有的表现为数量差异，有的表现为品质差异。因此，统计计量也就有定性计量和定量计量的区别，并且可分不同的层次。美国社会学家、统计学家史蒂文斯（S.S.Stevens）1968年按照变量的性质和数学运算的功能特点，将统计计量划分为四个层次或四种计量尺度：　　1、定类尺度　　将数字作为现象总体中不同类别或不同组别的代码，这是最低层次的尺度。在这种情况下，不同的数字仅表示不同类（组）别的品质差别，而不表示它们之间量的顺序或量的大小。这种尺度的主要数学特征是“＝”或 “≠”。　　例如将国民经济按其经济类型，可以分为国有经济、集体经济、私营经济、个体经济等类，并用（01）代码表示国有经济，（02）表示集体经济，（03）表示私营经济，（04）表示个体经济。并且用（011）代表国有经济中的国有企业，（012）代表国有联营企业；用（021）表示集体经济中集体企业，（022）表示集体联营企业；用（031）表示私营经济中的私营独资企业，（032）表示私人合伙企业，（033）表示私营有限责任公司；用（041）表示个体经济中的个体工商户，（042）表示个人合伙等等。其中两位代码表示经济大类，而三位代码则表示各类中的构成。不同代码反映同一水平的各类（组）别，并不反映其大小顺序。各类中虽然可以计算它的单位数，但不能反映第一类的一个单位可以相当于第二类的几个单位等等。　　2、定序尺度　　定序尺度不但可以用数表示量的不同类（组）别，而且也反映量的大小顺序关系，从而可以列出各单位、各类（组）的次序。这种尺度的主要数学特征是“>”或“<”。　　例如对合格产品按其性能和好坏，分成优等品、一等品、合格品等等。这种尺度虽然也不能表明一个单位一等品等于几个单位二等品，但却明确表示一等品性能高于二等品，而二等品性能又高于三等品等等。定序尺度除了用于分类（组）外，在变量数列分析中还可以确定中位数、四分位数、众数等指标的位置。　　3、定距尺度　　定距尺度也称间隔尺度，是对事物类别或次序之间间距的计量，它通常使用自然或度量衡单位作为计量尺度。定距尺度是比定序尺度高一层次的计量尺度。它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别之间的差距是多少。　　例如，学生某门课程的考分，可以从高到低分类排序，形成90分、80分、70分，直到零分的序列。它们不仅有明确的高低之分，而且可以计算差距，90分比80分高10分，比70分高20分等等。定距尺度的计量结果表现为数值，可以进行加或减的运算，但却不能进行乘或除的运算，其原因是在等级序列中没有固定的、有确定意义的“零”位。例如，学生甲得分90分，学生乙得0分，可以说甲比乙多得90分，却不能说甲的成绩是乙的90倍或无穷大。因为“0”分在这里不是一个绝对的标准，并不意味着乙学生毫无知识。恰如我们不能说40℃比20℃暖和2倍一样。没有确定的标准的“零”位，但有基本的确定的测量单位，如学生成绩的测量单位是1分，质量价差的测量单位量1元，温度的测量单位是1℃等等，这是定距尺度的显著特点。　　4、定比尺度　　定比尺度是在定距尺度的基础上，确定可以作为比较的基数，将两种相关的数加以对比，而形成新的相对数，用以反映现象的构成、比重、速度、密度等数量关系。由于它是在比较基数上形成的尺度，所以能够显示更加深刻的意义。定比尺度的主要数学特征是“÷”或“×”。　　例如将某地区人口数和土地面积对比计算人口密度指标，说明人口相对的密集程度。甲地区人口可能比乙地区多，但甲地区的土地更广阔，用人口密度指标就可以说明相对说来甲地区人口不是多了，而是少了。又如将一个国家（地区）的国内生产总值与该国（地区）居民对比。计算人均国内生产总值，可以反映国家（地区）的综合经济能力。1998年我国国内生产总值约占世界生产总值的12％，排列世界第七位，堪称世界经济大国，但我国人口占世界总人口的21.2％，如果按人均国内生产总值计算，在世界各国中又居于比较落后的位次，说明我国仍属于发展中国家。　　上述四种计量尺度对事物的计量层次是由低级到高级、由粗略到精确逐步递进的。高层次的计量尺度具有低层次计量尺度的全部特性，但不能反过来。显然，我们可以很容易地将高层次计量尺度的测量结果转化为低层次计量尺度的测量结果，比如将考试成绩的百分制转化为五等级分制。在统计分析中，一般要求测量的层次越高越好，因为高层次的计量尺度包含更多的数学特性，所运用的统计分析方法越多，分析时也就越方便，因此应尽可能使用高层次的计量尺度。　　统计数据的质量　　统计数据质量是一个具有丰富内涵的综合性概念。具体来说，它包括统计数据的内容质量、表述质量及约束标准这三大方面。　　（一）统计数据的内容质量　　统计数据的内容质量是统计数据最基本的特征，它包括相关性、准确性与及时性。一旦缺少了其中任何一个，统计数据就失去了转化为信息的性质和基本作用。因此，这三个特征也可称为统计数据质量的主要特征。　　1、相关性　　相关性是指统计机构所生产的数据是否正是用户感兴趣的统计数据。统计数据的相关性反映了它满足用户需求的程度，它与所提供的可利用数据是否关注了对用户来说最重要的主题有关。由于对相关性的评价是主观的，会随用户需求目标的改变而改变，所以统计机构所要做的是平衡不同用户的互相矛盾的需求目标，在给定的资源条件限制下，尽可能的满足大部分用户的大部分需求。　　2、准确性　　准确性指观测值或估计值与未知的真值之间的距离（接近程度），通常用统计误差来衡量。它是统计数据质量的基础和核心内容，也是传统的“统计数据质量”概念所考虑的主要问题。一般来讲，误差分为系统误差和随机误差两部分，有时也用引起不准确性的主要潜在原因（如抽样误差、无回答误差等）来分类描述。完全准确的测量经常受到成本的限制，有时甚至是不可能的。所以关键的是误差是否已降低到用户可以接受的地步。　　3、及时性　　与用户需求相关的准确的统计数据如果没有在用户做出决策之前传递给用户，那么该数据对用户来说，是没有用的。所以，及时性也是统计数据能否满足用户需求的重要特征。如果该现象本身变化比较迅速，则对该类统计数据的及时性要求高；如果该现象本身变化比较缓慢，则对及时性要求不高。　　（二）统计数据的表述质量　　对统计数据质量来说，仅考虑其内容方面的质量是不够的。统计数据需要表述，特别是将某个统计数据同其他相关统计数据相互联系地加以表述时，要考虑表述的质量问题。比如单个数据的内容是正确的，但表述不清晰、不充分，就会影响整套数据的质量，甚至引起误解。所以，统计数据质量必须考虑其表述质量。统计数据的表述质量包括可比性、可衔接性和可理解性。　　1、可比性　　可比性是指同一项目的统计数据在时间上和空间上的可比程度。这要求统计的概念和方法在时间上保持相对稳定，在不同地区使用统一的统计制度方法和分类标准，保持统计数据的口径范围、计算方法在时间上一致衔接，在地区之间可比。　　2、可衔接性　　可衔接性是指同一统计机构内部不同统计调查项目之间、不同机构之间以及与国际组织之间统计数据的衔接程度。这要求全国范围内所有专业统计项目在统一的统计框架体系、分类标准下，按统一的方法编制统计数据，在统计调查和数据加工整理中使用统一的方法和程序，同时采用国际统计标准，如联合国1993年SNA的框架体系等。　　3、可理解性　　可理解性是指统计数据便于用户正确理解并使用的程度。统计数据是提供给用户使用的，如果某些用户不能理解，看不懂统计数据和统计分析报告，当然也就谈不上使用数据。为了恰如其分地使用从统计机构那里得到的统计数据，用户必须了解他们所获得数据的性质。这就要求统计机构在提供统计数据的同时附带提供对数据的补充说明，如提供隐含在有关概念下面的说明、已使用的分类法、数据收集和加工过程中所使用的方法以及统计机构自身对数据质量的评价。　　（三）统计数据的约束标准　　在实现统计数据目标的过程中，除了注意统计数据的内容质量和表述质量这两方面外，还必须注意以下两项具有普遍意义的约束标准，这也体现了统计数据的质量特征。　　1、可取得性　　可取得性是指用户从统计部门取得统计数据的便利程度。对于有用的统计数据，用户必然要考虑：能得到哪些数据，如何得到这些数据。因此，统计数据必须以一种用户能够使用（搜寻方便）而且能够负担的形式提供给用户。这要求提供统计数据时，必须列明用户从统计机构可以取得的统计数据内容，同时要应用先进便捷的统计数据服务方式，使用户取得数据更为便利。　　2、有效性　　有效性是指统计数据的利用所产生的效益要大于提供该数据的成本。如果情况相反，则提供这种数据对提供方和使用方来说都是不值得的。虽然目前统计数据的效益和成本特别是前者不容易准确地计量，但是，保持这样一种基本的指导思想是十分必要的。这要求在统计数据的其他质量不受大的影响的前提下，尽可能降低统计数据的生产费用，提高效率。　　计算身高的公式　　利用遗传因素即利用父母的身高进行预测。计算公式为：　　儿子成人时的身高＝（父高＋母高）× 0.54　　女儿成人时的身高＝（父高×0.923＋母高）÷2 此方法未考虑环境因素的影响，误差较大，大约在3－5厘米。　　2．利用儿童青少年自身的后天发育情况，即当时的实足年龄、身高、足长进行预测：　　Hm＝A＋（B×C）其中Hm为成人后的身高，A为常数，B为相应的系数，C为当时的身高。不同的年龄具有不同常数和系数。A和B是通过统计资料制成的表中查得，这里可查阅《医学百科全书、儿童少年卫生学》第36页提供的预测身高表。儿童青少年在不同的年龄阶段其足长与身高有着密切关系，它包含着遗传和后天发育情况。中国青少儿体质调查组根据1979年对11万名7－25岁男女学生的测试数据研究出利用足长预测儿童成人时身高的方法，并制定了相应的预测表。此方法由于结合遗传和后天环境因素的影响，因此误差较小，大约在2厘米左右。可查阅《医学百科全书、儿童少年卫生学》36页。　　以上资料希望对你有用。

一、统计学的本质和目的统计学是收集数据、整理分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法统计学是搜集、分析、表述和解释数据的科学与艺术。描述性统计：利用表格、图形或者数值(数值特征)来展示和刻画数据中的信息推断性统计：利用样本获得的数据对总体的性质进行估计或者检验。总体的性质通常用概率模型刻画本质是以抽样的方式统计性的抽取一部分调查对象，然后根据样本中所包含的信息对总体的状况进行估计和推算。二、关键概念搜集数据需要按照以下四种测量尺度来度量：名义尺度 - 定类-数据即使是数值型的，测量尺度仍是名义的顺序尺度 - 定序间隔尺度 - 定距-永远是数值型的比率尺度 - 定比测量尺度决定了数据中蕴含的信息量，并表明最适合的数据汇总和统计分析方法。数据划分分类型数据 - 可以用名义/顺序尺度度量 - 统计分析方法极其有限数量型数据 - 可以用间隔/比率尺度度量数量型数据可以是离散的也可以是连续的：度量可数事物多少的是离散的（如5分钟内接到的电话的个数）；度量不可数事物的多少的是连续的（如体重或者时间）时间上的划分截面数据 - 在相同或者近似相同的同一时点上搜集的数据时间序列数据 - 在几个时期内搜集的数据均值算数平均 - 样本求和除以n，n为样本个数加权平均 - 每个观测值都有各自的权重 - 每个样本乘以各自权重后再求和，然后除以权重和几何平均 - 样本乘积开n次方，n为样本个数 - 是一种位置的度量 - 常用语分析财务数据的增长率调和平均 - 倒数平均数 - 各统计变量倒数的算术平均数的倒数 - 可以用在相同距离但速度不同时，平均速度的计算调整平均 - 指从上限值和下限值中去掉一定比例的数据后剩下的数据的算术平均算术平均数大于几何平均数，而几何平均数又大于调和平均数。

很多考生对数学的复习不是有很清晰的认识，其实现在可以真正的开始了第一轮的复习。在第一轮的复习中有以下四大框架可以推荐给广大考生。 1. 注意基本概念、基本方法和基本定理的复习掌握 结合考研辅导书和大纲，先吃透基本概念、基本方法和基本定理，只有对基本概念深入理解，对基本定理和公式牢牢记住，才能找到解题的突破口和切入点。分析表明，考生失分的一个重要原因就是对基本概念、基本定理，理解不准确，基本解题方法没有掌握。因此，首轮复习必须在掌握和理解数学基本概念、基本定理、重要的数学原理、重要的数学结论等数学基本要素上下足工夫，如果不打牢这个基础，其他一切都是空中楼阁。 2. 加强练习，充分利用历年真题，重视总结、归纳解题思路、方法和技巧 数学考试的所有任务就是解题，而基本概念、公式、结论等也只有在反复练习中才能真正理解和巩固。试题千变万化，但其知识结构却基本相同，题型也相对固定，一般存在相应的解题规律。通过大量的训练可以切实提高数学的解题能力，做到面对任何试题都能有条不紊地分析和运算。 3. 开始进行综合试题和应用试题的训练 数学考试中有一些应用到多个知识点的综合性试题和应用型试题。这类试题一般比较灵活，难度相对较大。在首轮复习期间，虽然它们不是重点，但也应有目的地进行一些训练，积累解题经验，这也有利于对所学知识的消化吸收，彻底弄清有关知识的纵向与横向联系，转化为自己的东西。 4. 突出重点 高等数学是考研数学的重中之重，所占分值较大，需要复习的内容也比较多。主要内容有： 1）函数、极限与连续：主要考查分段函数极限或已知极限确定原式中的常数；讨论函数连续性和判断间断点类型；无穷小阶的比较；讨论连续函数在给定区间上零点的个数或确定方程在给定区间上有无实根。 2）一元函数微分学：主要考查导数与微分的求解；隐函数求导；分段函数和绝对值函数可导性；洛比达法则求不定式极限；函数极值；方程的根；证明函数不等式；罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理以及辅助函数的构造；最大值、最小值在物理、经济等方面实际应用；用导数研究函数性态和描绘函数图形，求曲线渐近线。 3）一元函数积分学：主要考查不定积分、定积分及广义积分的计算；变上限积分的求导、极限等；积分中值定理和积分性质的证明题；定积分的应用，如计算旋转面面积、旋转体体积、变力作功等。 4）多元函数微分学：主要考查偏导数存在、可微、连续的判断；多元函数和隐函数的一阶、二阶偏导数、方向导数；多元函数极值或条件极值在与经济上的应用；二元连续函数在有界平面区域上的最大值和最小值。 6）多元函数的积分学：包括二重积分在各种坐标下的计算，累次积分交换次序； 7）微分方程及差分方程：主要考查一阶微分方程的通解或特解；二阶线性常系数齐次和非齐次方程的特解或通解；微分方程的建立与求解。差分方程的基本概念与一介常系数线形方程求解方法 跨章节、跨科目的综合考查题，近几年出现的有：微积分与微分方程的综合题；求极限的综合题等。 线性代数的重要概念包括以下内容：代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩（矩阵、向量组、二次型），等价（矩阵、向量组），线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化。线性代数的内容纵横交错，环环相扣，知识点之间相互渗透很深，因此不仅出题角度多，而且解题方法也是灵活多变，需要在夯实基础的前提下大量练习，归纳总结。 概率论与数理统计是考研数学中的难点，考生得分率普遍较低。与微积分和线性代数不同的是，概率论与数理统计并不强调解题方法，也很少涉及解题技巧，而非常强调对基本概念、定理、公式的深入理解。其考点如下： 1）随机事件和概率：包括样本空间与随机事件；概率的定义与性质（含古典概型、几何概型、加法公式）；条件概率与概率的乘法公式；事件之间的关系与运算（含事件的独立性）；全概公式与贝叶斯公式；伯努利概型。 2）随机变量及其概率分布：包括随机变量的概念及分类；离散型随机变量概率分布及其性质；连续型随机变量概率密度及其性质；随机变量分布函数及其性质；常见分布；随机变量函数的分布。 3）二维随机变量及其概率分布：包括多维随机变量的概念及分类；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质；二维随机变量联合分布函数及其性质；二维随机变量的边缘分布和条件分布；随机变量的独立性；两个随机变量的简单函数的分布。 4）随机变量的数字特征：随机变量的数字期望的概念与性质；随机变量的方差的概念与性质；常见分布的数字期望与方差；随机变量矩、协方差和相关系数。 5）大数定律和中心极限定理，以及切比雪夫不等式。 成功备战考研英语—考前必报班! 英语考试全能王 有很多，你自己找好的吧