统计学

1、统计学里的“全距”意思是：全距是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation)，其最大值与最小值之间的差距;即最大值减最小值后所得之数据。其适用于等距变量、比率变量，不适用于名义变量或次序变量。2、含义：全距也称为极差，是指总体各单位的两个极端标志值之差，即:R=最大标志值-最小标志值，因此，全距(R)可反映总体标志值的差异范围。3、举例：有两个学习小组的统计学开始成绩分别为:第一组:60，70，80，90，100第二组:78，79，80，81，82，很明显，两个小组的考试成绩平均分都是80分，但是哪一组的分数比较集中呢?如果用全距指标来衡量，则有:R甲=100-60=40(分)R乙=82-78=4(分)。这说明第一组资料的标志变动度或离中趋势远大于第二组资料的标志变动度。根据组距计算极差，是测定标志变动度的一种简单方法，但受极端值的影响，因而它往往不能充分反映社会经济现象的离散程度。4、在实际工作中，全距常用来检查产品质量的稳定性和进行质量控制。在正常生产条件下，全距在一定范围内波动，若全距超过给定的范围，就说明有异常情况出现。因此，利用全距有助于及时发现问题，以便采取措施，保证产品质量。5、全距可以用ω(读做omega)来表示。

由于你是应用数学专业出身所以考研基础课数学分析和高等代数相对复习起来要容易一些，另外你需要重点关注一下明年的招生人数以及推免人数，对你的竞争程度有一定的了解。无论如何都是要先把初试搞定是最重要的。建议你多看一下往年的考研真题（分析、高代），华东师范大学图书馆一楼是可以复印的，每页一元。从近几年的试题来看。分析略微简单，高等代数难度适中会有一个比较难的。复习过程中分析建议你做两遍裴礼文的数学分析那本书，也就是大概一千多道题目的样子（但是如果现在看的话时间上应该是来不及了），当然华师大出版的数学分析教材是必须要掌握的（每一道题目、每一个定理及其证明）高等代数可以参考杨子胥的高等代数分为上下两册也是有一千多道题目（现在看的话也是来不及了，不过都是可以作为参考）。你现在的复习阶段，建议你每天做一套往年其他学校的考研真题做完之后给相应科目的老师给你评阅一下找问题。在最后的一个月里就开始做华师大往年的真题（最好每道题目都能掌握好才行）。

pearson Chi-square 横行的 value 就是卡方值 df是它的自由度 这些都要报告。Asynp.sig 就是显著性水平 就是P值 括号里的是说单侧还是双侧检验。fisher值是Fishier exact test行的 p值就是后面的数。 没有卡方值这一说法

“统计”一词，英语为statistics，用作复数名词时，意思是统计资料，作单数名词时，指的是统计学。一般来说，统计这个词包括三个含义：统计工作、统计资料和统计学。这三者之间存在着密切的联系，统计资料是统计工作的成果，统计学来源于统计工作。原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史，而它作为一门科学，还是从17世纪开始的。英语中统计学家和统计员是同一个（statistician），但统计学并不是直接产生于统计工作的经验总结。每一门科学都有其建立、发展和客观条件，统计科学则是统计工作经验、社会经济理论、计量经济方法融合、提炼、发展而来的一种边缘性学科。　　1，关于单词statistics　　起源于国情调查，最早意为国情学。　　十 七世纪，在英格兰人们对“政治算术”感兴趣。1662年,John Graunt发表了他第一本也是唯一一本手稿，《natural and politics observations upon the bills of mortality》， 分析了生男孩和女孩的比例，发展了现在保险公司所用的那种类型的死亡率表。　　英文的statistics大约在十八世纪中叶由德国学者 Gottfried Achenwall所创造，是由状态status和德文的政治算术联合推导得出的，第一次由John Sinclair所使用，即1797年出现在Encyclopaedia Britannica。（早期还有一个单词publicitics和statistics竞争“统计”这一含义，如果得胜，现在就开始流行 publicitical learning了）。　　2，关于高斯分布或正态分布　　1733年，德-莫佛（De Moivre）在给友人分发的一篇文章中给出了正态曲线（这一历史开始被人们忽略）　　1783年，拉普拉斯建议正态曲线方程适合于表示误差分布的概率。　　1809年，高斯发表了他的关于天体运行论的伟大著作，在这一著作的第二卷第三节中，他导出正态曲线适宜于表示误差规律，同时承认拉普拉斯较早的推导。　　正态分布在十九世纪前叶因高斯的工作而加以推广，所以通常称作高斯分布。卡尔-皮尔逊指出德-莫佛是正态曲线的创始人，第一个称它为正态分布，但人们仍习惯称之高斯分布。　　3，关于最小二乘法　　1805年,Legendre提出最小二乘法，Gauss声称自己在1794年用过，并在1809年基于误差的高斯分布假设，给出了严格推导。　　4，其它　　在十九世纪中叶，三个不同领域产生的重要发展都是基于随机性是自然界固有的这个前提上的。　　阿道夫·凯特莱特（A. Quetlet,1869）利用概率性的概念来描述社会学和生物学现象（正态曲线从观察误差推广到各种数据）　　孟德尔（G.Mendel,1870）通过简单的随机性结构公式化了他的遗传法则　　玻尔兹曼（Boltzmann,1866）对理论物理中最重要的基本命题之一的热力学第二定律给出了一个统计学的解释。　　1859 年，达尔文发表了《物种起源》，达尔文的工作对他的表兄弟高尔登爵士有深远影响，高尔登比达尔文更有数学素养，他开始利用概率工具分析生物现象，对生物计 量学的基础做出了重要贡献（可以称他为生物信息学之父吧），高尔登爵士是第一个使用相关和回归这两个重要概念的人，他还是中位数和百分位数这种概念的创始 人。　　受高尔登工作影响，在伦敦的大学学院工作的卡尔-皮尔逊开始把数学和概率论应用于达尔文进化论，从而开创了现代统计时代，赢得了统计之父的称号，1901年Biometrika第一期出版（卡-皮尔逊是创始人之一）。　　5，关于总体和样本　　在早期文献中可找到由某个总体中抽样的明确例子，然而从总体中只能取得样本的认识常常是缺乏的。 ----K.皮尔逊时代　　到十九世纪末，对样本和总体的区别已普遍知道，然而这种区分并不一定总被坚持。----1910年Yule在自己的教科书中指出。　　在 1900年代的早期，区分变的更清楚，并在1922年被Fisher特别强调。----Fisher在1922年发表的一篇重要论文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》，说明了总体和样本的联系和区别，以及其他概念，奠定了“理论统计学”的基础。　　6，期望、标准差和方差　　期望是一个比概率更原始的概念，在十七世纪帕斯卡和费马时代，期望概念已被公认了。K.皮尔逊最早定义了标准差的概念。1918年，Fisher引入方差的概念。　　力学中的矩和统计学中的中数两者之间的相似性已被概率领域的早期工作者注意到，而K.皮尔逊在1893年第一次在统计意义下使用“矩”。　　7，卡方统计量　　卡方统计量，是卡-皮尔逊提出用于检验已知数据是否来自某一特定的随机模型，或已知数据是否与已给定的假设一致。卡方检验被誉为自1900年以来在科学技术所有分支中20个尖端发明之一，甚至敌人Fisher都对此有极高评价。　　8，矩估计与最大似然　　卡-皮尔逊提出了使用矩来估计参数的方法。　　Fisher则在1912年到1922年间提出了最大似然估计方法，基于直觉，提出了估计的一致性、有效性和充分性的概念。　　9，概率的公理化　　1933年，前苏联数学家柯尔莫格洛夫（Kolmogorov）发表了《概率论的基本概念》，奠定了概率论的严格数学基础。　　10，贝叶斯定理　　贝叶斯对统计学几乎没有什么贡献，然而贝叶斯的一篇文章成为贝叶斯学派统计学的思想模式的焦点，这一篇文章发表于1763年，由贝叶斯的朋友、著名人寿保险原理的开拓者Richard Price在贝叶斯死后提出来的----贝叶斯定理。　　概 率思想的两种方法，（1）作为一个物理系统内在的一种物理特性，（2）对某一陈述相信程度的度量。 在1950年代后期止，多数统计学家采取第一种观点，即概率的相对频数解释，这一时期贝叶斯定理仅应用在概率能在频数框架内解释的场合。贝叶斯统计学派著 作的一个浪潮始于1960年。自此，赞成和反对贝叶斯学派统计的两方以皮尔逊和费舍尔所特有的激情和狂怒进行申辩和争辩。 　　在1960年以前，几乎所有的统计书刊都避免使用贝叶斯学派方法，Fisher坚持避免使用贝叶斯定理，并在他的最后一本书中再一次坚决的拒绝了它。卡尔-皮尔逊偶然使用，总的来说是避免的。奈曼和E.S.皮尔逊在他们有关假设检验的文章中坚决反对使用。

不好过。普华永道信息技术需要本科以上的学历，而且需要两年以上的工作经历，是经过层层审核的。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。

这个如果你用spss的话，里面有一个选项，选了之后可以直接出容忍度的值。

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定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定性数据(qualitative data)在统计学上的包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据。定量研究是指确定事物某方面量的规定性的科学研究，就是将问题与现象用数量来表示，进而去分析、考验、解释，从而获得意义的研究方法和过程。定量，就是以数字化符号为基础去测量。定量研究通过对研究对象的特征按某种标准作量的比较来测定对象特征数值，或求出某些因素间的量的变化规律。由于其目的是对事物及其运动的量的属性作出回答，故名定量研究。定量研究与科学实验研究是密切相关的，可以说科学上的定量化是伴随着实验法产生的。

1. 应用统计学与R语言实现学习笔记（十）——聚类分析 ) 2. 厦门大学-多元统计分析 3. DBSCAN 密度聚类法 4. 四大聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类） 俗话说，物以类聚，人以群分。聚类在日常生活中，非常常见. 就是将相似的物体，放在一起. 聚类的目的 ——根据已知数据（ 一批观察个体的许多观测指标） ， 按照一定的数学公式计算各观察个体或变量（指标）之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数等）。 根据某种准则（ 最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法等），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。 根据分类的对象可将聚类分析分为： 样品间亲疏程度的测度 研究样品或变量的亲疏程度的数量指标有两种，一种叫相似系数，性质越接近的变量或样品，它们的相似系数越接近于1，而彼此无关的变量或样品它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；另一种叫距离，它是将每一个样品看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点属于不同的类。 变量之间的聚类即R型聚类分析，常用相似系数来测度变量之间的亲疏程度。 而样品之间的聚类即Q型聚类分析，则常用距离来测度样品之间的亲疏程度。 距离 假使每个样品有p个变量，则每个样品都可以看成p维空间中的一个点， n个样品就是p维空间中的n个点，则第i样品与第j样品之间的距离可以进行计算。 几种常用方式度量： 欧式距离 L2（Euclidean distance）--- 常用 马氏距离（Mahalanobis distance）---协方差矩阵 Minkowski测度（ Minkowski metric） Canberra测度（Canberra metric） 有了距离衡量度量，我们可以计算两两的距离，就得到距离矩阵~ 比如：下面用dist 计算距离的方法 定义了距离之后，怎样找到"合理"的规则，使相似的/距离小的个体聚成一个族群？ 考虑所有的群组组合显然在计算上很难实现，所以一种常用的聚类方法为层次聚类/系统聚类（hierarchical clustering） 从系统树图中可以看出，我们需要度量族群与族群之间的距离，不同的定义方法决定了不同的聚类结果： 计算族群距离的三种方法的比较： （可以看到都是小小的族群合并在一起，因为让方差增加最小，倾向与合并小群体） 一般情况，我们得到系统树，需要对树进行切割. 如下图一条条竖线. 层次聚类族群数的选择： 1、建立n个初始族群，每个族群中只有一个个体 2、计算n个族群间的距离矩阵 3、合并距离最小的两个族群 4、计算新族群间的距离矩阵。如果组别数为1，转步骤5；否则转步骤3 5、绘制系统树图 6、选择族群个数 在层次聚类中，一旦个体被分入一个族群，它将不可再被归入另一个族群,故现在介绍一个“非层次”的聚类方法——分割法（Partition）。最常用的分割法是k-均值（k-Means）法 k-均值法试图寻找 个族群 的划分方式，使得划分后的族群内方差和（within-group sum of squares，WGSS）最小. 思路也是将相近的样本,聚在一起，使得组内方差小，组间方差大. ① 选定 个“种子”（Cluster seeds）作为初始族群代表 ② 每个个体归入距离其最近的种子所在的族群 ③ 归类完成后，将新产生的族群的质心定为新的种子 ④ 重复步骤2和3，直到不再需要移动 ⑤ 选择不同的k 值，计算WGSS,找到拐点确定最合适的K. 有多种初始种子的选取方法可供选择： 1、在相互间隔超过某指定最小距离的前提下，随机选择k个个体 2、选择数据集前k个相互间隔超过某指定最小距离的个体 3、选择k个相互距离最远的个体 4、选择k个等距网格点（Grid points），这些点可能不是数据集的点 可以想到，左侧的点收敛更快得到全局最优；左侧可能聚类效果一般，或者收敛非常慢，得到局部最优. 我们的目标是使得WGSS足够小，是否应该选取k使得WGSS最小？ 我们需要选择一个使得WGSS足够小（但不是最小）的k值.（PS: 族群内方差和最小时候，k=n,此时WGSS为0，此时是过拟合问题~） 当我们分部计算k=1,2,3,4,5... 时候，WGSS值，就可以绘制下面碎石图。及WGSS 随着k 变化过程。k 越大，WGSS越小.

额 忘了都、、、

Multiple R：线性回归系数 AdjustedR square：调整后的拟合系数 Fratio：F检验值

[编辑本段]定义　　 定义生物有机体的属性之一，它表现为亲代与子代之间的差别。变异有两类，即可遗传的变异与不遗传的变异。现代遗传学表明，不遗传的变异与进化无关，与进化有关的是可遗传的变异，后一变异是由于遗传物质的改变所致，其方式有突变与重组。　　同种生物世代之间或同代生物不同个体之间在形态特征、生理特征等方面所表现的差异。 [编辑本段]生物突变　　可分为基因突变与染色体畸变。基因突变是指染色体某一位点上发生的改变，又称点突变。发生在生殖细胞中的基因突变所产生的子代将出现遗传性改变。发生在体细胞的基因突变，只在体细胞上发生效应，而在有性生殖的有机体中不会造成遗传后果。染色体畸变包括染色体数目的变化和染色体结构的改变，前者的后果是形成多倍体，后者有缺失、重复、倒立和易位等方式。突变在自然状态下可以产生，也可以人为地实现。前者称为自发突变，后者称为诱发突变。自发突变通常频率很低，每10万个或 1亿个碱基在每一世代才发生一次基因突变。诱发突变是指用诱变剂所产生的人工突变。诱发突变实验始于1927年，美国遗传学家H.J.马勒用X射线处理果蝇精子，获得比自发突变高9～15倍的突变率。此后，除 X射线外，γ射线、中子流及其他高能射线，5-嗅尿嘧啶、2-氨基嘌呤、亚硝酸等化学物质，以及超高温、超低温，都可被用作诱变剂，以提高突变率。　　突变的分子基础是核酸分子的变化。基因突变只是一对或几对碱基发生变化。其形式有碱基对的置换，如DNA 分子中A-T碱基对变为T-A碱基对；另一种形式是移码突变。由于 DNA分子中一个或少数几个核苷酸的增加或缺失，使突变之后的全部遗传密码发生位移，变为不是原有的密码子，结果改变了基因的信息成分，最终影响到有机体的表现型。同样，染色体畸变也在分子水平上得到说明。自发突变频率低的原因是由于生物机体内存在比较完善的修复系统。修复系统有多种形式，如光修复、切补修复、重组修复以及 SOS修复等。修复是有条件的，同时也并非每个机体都存在这些修复系统。修复系统的存在有利于保持遗传物质的稳定性，提高信息传递的精确度。 [编辑本段]基因重组　　重组也是变异的一个重要来源。G.J.孟德尔的遗传定律重新被发现之后，人们逐步认识到二倍体生物体型变异很大一部分来源于遗传因子的重组。以后对噬菌体与原核生物的大量研究表明，重组也是原核生物变异的一个重要来源。其方式有细胞接合、转化、转导及溶原转变等。它们的共同特点是受体细胞通过特定的过程将供体细胞的 DNA片段整合到自己的基因组上，从而获得供体细胞的部分遗传特性。20世纪70年代以来，借助于 DNA重组即遗传工程技术，可以用人工方法有计划地把人们所需要的某一供体生物的 DNA取出，在离体条件下切割后，并入载体 DNA分子，然后导入受体细胞，使来自供体的 DNA在其中正常复制与表达，从而获得具有新遗传特性的个体。 [编辑本段]对变异认识的历史考察　　人类今天对生物变异现象及其内在机制的认识，是长期发展的结果。生物机体存在变异，在中国先秦时期的典籍中就有不少记载。《庄子》一书中曾提到“种有几”。北魏时期的贾思勰观察到栽培中的大蒜与芜菁的变异，但原因不明。他说:“大蒜瓣变小，芜菁根变大，二事相反，其理难明”（《齐民要术·种蒜》）。明朝的张谦德在其《朱砂鱼谱》中不仅看到家养金鱼的大量变异，而且提出一套通过人工选择培育新品种的方法，即:“蓄类贵广，而选择贵精”，日积月累，“自然奇品悉备”。这些都是零星的观察。　　19世纪英国生物学家C.R.达尔文系统地考察过生物的变异，指出变异是生物普遍存在的共同特征。他对变异的类型、变异的规律以及变异与进化的关系都有系统的论述。但由于受当时自然科学条件的限制，他并未了解变异的具体原因。他自己也承认对每一对每一特殊变异的原因是茫然无知的。20世纪以来遗传学的发展，才使人们对变异有了更深刻的理解。 [编辑本段]哲学意义　　人类对生物变异的认识史，也是人类干预自然、改变自然的历史。遗传工程技术的兴起，使人类拥有改造自然的新手段，开创了直接操作遗传物质、改造旧生物和创造新生物的时代，从而使定向改造生物成为现实。分子生物学表明，碱基对变化所引起的突变是随机的、偶然的，突变的结果与突变的原因之间不相对应。有人由此作出哲学结论说，进化的根基是纯粹偶然的。科学发展证明，进化是一个复杂的过程。它不仅在不同的环境下以不同的方式发生，而且是多层次结构下各种规律相互作用的结果。突变只为进化提供基础，点突变的随机性是否与整个系统相协调，还得由生物机体的调节装置加以检验，而且“热点”的存在也表明突变不完全是随机的。突变型发生后进入群体，又受到群体生理规律的制约，在生态范围内最后由自然选择决定取舍。经过这种多层次的相互制约，不确定的偶然变异便纳入一定方向。这一过程体现着偶然性与必然性的辩证法。 [编辑本段]电影版　　中文名称：变异　　 英文名称：Altered 　　发行时间：2006年　　电影导演：Eduardo Sánchez　　电影演员：James Gammon .... Sheriff Herderson　　Brad William Henke .... Duke　　Adam Kaufman .... Wyatt　　Catherine Mangan .... Hope　　Paul McCarthy-Boyington .... Cody (as Paul Boyington-McCarthy Jr.)　　Misty Rosas .... The Creature　　Joe Unger .... Mr. Towne　　MPAA: Rated R for strong violence and gore, and for pervasive language.　　国家: USA 　　内容：15年前，5个家伙被异形绑架，只有4个返回。如今，当时的四个人打算抓住一个害了他们朋友，毁了他们生活的异形。偿还的时间已到，但是偿还也是两面的。

样本大小计算，使用正常逼近二项式：因此，样本大小为35，一种片面的95％CI使用大样本的正态近似为一个单一的比例将扩大从观测到的比例，预计比重0.1000.85。

高考外语除了英语以外，还有日语、德语、法语、西班牙语、俄语等小语种。用小语种代替英语参加高考的政策也实行了很多年，但从各大高校的学生招收来看，仍然是以英语专业的学生为主，用小语种参加高考的选择面要小很多。在大学的《招生章程》中，一般对此有明确的说明，例如大学里的英语、外贸相关的专业是不招收非英语高考的学生；国防生不招收非英语高考的学生；传播传媒等专业对英语类考生与非英语类考生的要求也不一样。如果考生是使用日语参加高考，在填报志愿时，一定要仔细查对该大学专业对语言的限制条件是怎么样的，否则有可能会因此而被调剂专业或调档，影响还是很大的。2、高考选择日语的优势优势1：日语高考题目采用全国试卷。且题型单一，除作文以外，其他的题目都是比较容易的选择题。对考生词汇量要求低，日语高考考察的单词量为2000个左右，远低于英语要求的4000个词汇量。据统计，高考日语平均成绩高于高考英语平均成绩约15分。优势2：历年高考考试的听力难度都远远低于课上练习的难度，考试中听力能得满分的非常多 。日语中有大量汉字，方便学生快速完成阅读理解和写作题目。优势3：日语的学习周期短，分数提升空间大。高考日语卷要求学生达到N3水平。高一、高二开始学习日语，参加高考完全来得及。优势4：大部分初高中学生都通过动漫获得了一些日语知识，可以将他们的兴趣和学习结合起来，使得学生有了更大的学习动力。并且日语是从零开始学起的，不存在学不会的问题。优势5：能够激发英语偏科的学生找到学习的自信心。很多学生会因为英语底子薄、学习英语无从下手等原因而放弃追求国内名校的机会，选择日语高考会激发学生对外语以及其他学科的学习兴趣。3、用日语高考对大学学习有什么影响1.对大学填报志愿几乎没有影响实际上，在国家政策的指导下，国内大学不得对小语种考生有任何歧视。因此，除部分如英语等其他语言专业以及部分国防类专业外，95%的高校和95%的专业对高考外语语种没有限制，几乎所有专业小语种考生都可以选择。2.提升高考总成绩，提升大学及就业的竞争力一、高考日语受限的专业和大学都有哪些 哪些大学收日语高考生高考日语受限的专业比如下列专业1.军事国防生这里面绝大多数大学外语都会要求英语，所以如果你想考取国防军事类大学，那就好好把英语学好。2.中外合作的专业这部分专业由于特殊原因，可能会限制外语情况，在我们报名的时候需要认真查阅相关的招生简章再选择是否报考该专业。3.计算机、软件、翻译、对外经贸等专业这一类专业与英语的相关度更高一些，但是很多大学也是不限制的，也有部分大学会限制英语，所以我也将其列出来，...查看更多二、高考日语受限的专业有哪些 高考日语受限的专业有警察学校吗高考日语受限的专业有哪些高考外语除了英语以外，还有日语、德语、法语、西班牙语、俄语等小语种。用小语种代替英语参加高考的政策也实行了很多年，但从各大高校的学生招收来看，仍然是以英语专业的学生为主，用小语种参加高考的选择面要小很多。在大学的《招生章程》中，一般对此有明确的说明，例如大学里的英语、外贸相关的专业是不招收非英语高考的学生；国防生不招收非英语高考的学生；传播传媒等专业对英语类考生与非英语类考...查看更多三、高考日语会有专业限制吗 高考日语受限的专业和大学都有哪些高考日语会有专业限制吗高考日语的话对报考一些专业还是有一定的限制的，比如一些军事类专业是不允许日语为外语的，不过绝大多数专业都不会限制外语的。国家既然鼓励考生高考选日语作为高考科目，那么就不会对考日语有太对专业限制，否则高考考日语的学生会特别少，不利于推行国家的政策。但是从实际情况来看，高考选考日语科目的确会有一部分专业限制，最常见的就是英语专业，还有传媒类、国防生、外贸类专业等，因为这些专业都跟...查看更多四、高考日语受限制吗 学日语高考专业有限制吗高考日语受限制吗高考外语除了英语以外，还有日语、德语、法语、西班牙语、俄语等小语种。用小语种代替英语参加高考的政策也实行了很多年，但从各大高校的学生招收来看，仍然是以英语专业的学生为主，用小语种参加高考的选择面要小很多。在大学的《招生章程》中，一般对此有明确的说明，例如大学里的英语、外贸相关的专业是不招收非英语高考的学生；国防生不招收非英语高考的学生；传播传媒等专业对英语类考生与非英语类考生的要求...查看更多五、高考日语受限哪些大学专业 高考选择日语的优势高考日语受限哪些大学专业高考外语除了英语以外，还有日语、德语、法语、西班牙语、俄语等小语种。用小语种代替英语参加高考的政策也实行了很多年，但从各大高校的学生招收来看，仍然是以英语专业的学生为主，用小语种参加高考的选择面要小很多。在大学的《招生章程》中，一般对此有明确的说明，例如大学里的英语、外贸相关的专业是不招收非英语高考的学生；国防生不招收非英语高考的学生；传播传媒等专业对英语类考生与

中央民族大学统计学好。中央民族大学统计学就业率达82.79%，在毕业就业的方面,主要偏重于在银行，还有单位层次和性质、福利待遇都不差的各种公务员。中央民族大学统计学是迄今为止最完美的从采样数据中总结分析数学模型的科学。中央民族大学（Minzu University of China），简称“中央民大”，坐落于北京市海淀区中关村南大街，南邻中国国家图书馆，北依中关村科技园，是中华人民共和国国家民族事务委员会、北京市和中华人民共和国教育部共建的综合性全国重点大学。位列国家“双一流”建设A类高校、国家“985工程”和“211工程”建设高校，入选国家卓越法律人才教育源腔芦培养计划、教育部来华留学示范基地、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校。办学条件截至2022年9月，学校设有海淀、丰台两个校区，校园占地面积为38万平方米，校园建筑面积59.2万平方米，教学行政用房20余雹带万平方米。有1个学部、23个学院，有覆盖11个学科门类的67个本科专业、圆尺27个一级学科硕士学位授权点、6个一级学科博士学位授权点、5个博士后科研流动站。

统计学中的DK、NA、NAP都是英文缩写，其意思如下：DK=Don"tknow一般表示不明白回答者的意思。na=noanswer指回答人拒绝回答nap=notapplicable指没有问回答人该问题

统计学变量类型如下：一、定量变量1、连续变量：在一定区间内可以任意取值，比如身高体重。2、离散变量：只能用自然数或者整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值。二、定性变量1、有序分类变量：描述数据的等级或顺序，可以进而比较优劣，变量值可以是数值或字符。2、无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量。发展过程：统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

FPC：finite probability space，中文为有限概率空间。

是包含很多东西的额

1.变异(variation)：是社会和生物医学中的普遍现象。 2.总体(population)：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）。分有限总体与无限总体。 3.样本(sample)：从总体中随机抽取的部分研究对象。 4.随机抽样(random sampling):为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的方法抽取样本(在总体中每个个体具有相同的机会被抽到)。 5.参数(parameter):总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。固定的常数。 6.统计量(statistic):样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为 s。 参数附近波动的随机变量 。 7.频率(frequency):样本的实际发生率称为频率。设在相同条件下，独立重复进行n次试验，事件A出现f 次，则事件A出现的频率为f/n。 8.概率(probability):随机事件发生的可能性大小，用大写的P 表示；取值[0，1]。 9.小概率事件:P ≤ 0.05（5％）或P ≤ 0.01（1％）称为小概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。 10.随机误差 (random error):随机误差受测量精确度限制，重复测量获得的实际测量值往往并不能稳定在同一值，而是无方向性地围绕某一个数值左右波动，这种误差称为随机误差 。 11.系统误差 (systematic error)：也叫偏倚(bias) , 是测量仪器或人为因素等导致的实际测量值与真实值之差。 12.准确度(accuracy)或真实性(validity)：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响(常用指标：如灵敏度、特异度)。 13.可靠度(reliabiliy):也称精密度(precision)或重复性(repeatability) ：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响（常用指标：一致百分率、Kappa值）。 14.相关系数(correlation coefficient):又称Pearson积差相关系数，用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。相关系数没有单位，其值为-1 r 1。r值为正表示正相关，r值为负表示负相关，r的绝对值等于1为完全相关，r=0为零相关。 15.决定系数(coefficient of determination) :回归平方和与总平方和之比。取值在0到1之间且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，也就是在Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 16.偏回归系数： 17.剩余标准差（ Root MSE ）:反映了回归方程的精度，其值越小说明回归效果越好。 18.复相关系数(multiple correlation coefficient): 19.偏相关系数(partial correlation coefficient): 20.优势比： -不能以构成比代率 -计算相对数分母不宜太小 如果例数较少会使相对数波动较大。 -正确计算合计率 -注意资料的可比性 （1）观察对象是否同质，研究方法是否相同，观察时间是否相等，以及地区、周围环境、风俗习惯和经济条件是否一致或相近等。 （2）观察对象内部结构是否相同，若两组资料的年龄、性别等构成不同，可以分别进行同年龄别、同性别的小组率比较或对总率（合计率）进行标准化后再作比较。 -样本率（或构成比）同样存在抽样误差，故应进行样本率（或构成比）差别的假设检验。 标准化法 当两组资料内部构成不同，且各小组率亦明显不同时，不能直接比较两个合计率，而须采用统一的标准校正后方能比较，这种采用统一的内部构成，然后计算标准化率的方法，称为标准化法。 标准化法的基本思想 采用某影响因素的统一标准构成以消除构成不同对合计率的影响，使通过标准化后的标准化合计率具有可比性。 -编制原则 ◆重点突出，简单明了 ◆主谓分明，层次清楚 ◆数据准确、可靠，文字和线条尽量从简 -结构 ▲标题：概括表的主要内容，包括研究的时间、地点和研究内容，放在表的上方。 ▲标目：分别用横标目和纵标目说明表格每行和每列数字的意义，注意标明指标的单位。 ▲线条：至少用三条线，表格的顶线和底线将表格与文章的其它部分分隔开来，纵标目下横线将标目的文字区与表格的数字区分隔开来。部分表格可再用横线将合计分隔开，或用横线将两重纵标目分割开。其它竖线和斜线一概省去。 ▲数字：用阿拉伯数字表示。 无数字用“—”表示，缺失数字用“uf0bc”表示，数值为0者记为“0”，不要留空项。数字按小数位对齐。 ▲备注：表中数字区不要插入文字，也不列备注项。必须说明者标“*”号，在表下方说明。 1.统计表不一定是唯一的，同一份数据经过标目重排或分解组合，可以根据需要构造不同形式的统计表。 2.避免内容混杂，表达不清，结构混乱。若标目层次多于四个以上，统计表就会变得繁冗，尽量少用。 -统计图的制作原则 ▲必须根据资料的性质、分析目的选用适当的统计图，由于统计图不能精确地显示数据大小，所以经常需要与统计表一起使用。 ▲一个图一般只表达一个中心内容，表达一个主题，即一个统计指标。 ▲绘制图形应注意准确、美观，图线粗细应用适当，定点准确，不同事物用不同线条（实线、虚线、点线）或颜色表示，给人以清晰的印象。 -统计图的结构 ▲标题：其作用是简明扼要地说明资料的内容、时间和地点，一般位于图的下方中央位置并编号，便于说明。 ▲图域：即制图空间，除圆图外，一般用直角坐标系第一象限的位置表示图域，或者用长方形的框架表示。 ▲标目：分为纵标目和横标目，表示纵轴和横轴数字刻度的意义，一般有度量衡单位。 ▲图例：对图中不同颜色或图案代表的指标注释。图例通常放在横标目与标题之间，如果图域部分有较大空间，也可以放在图域中。 ▲刻度：即纵轴与横轴上的坐标。刻度数值按从小到大的顺序，纵轴由下向上，横轴由左向右。绘图时按照统计指标数值的大小，适当选择坐标原点和刻度的间隔。 区别： 1.意义：相关反映两变量的相互关系，即在两个变量中，任何一个的变化都会引起另一个的变化，是一种双向变化的关系。回归是反映两个变量的依存关系，一个变量的改变会引起另一个变量的变化，是一种单向的关系。 2.应用：研究两个变量的相互关系用相关分析。研究两个变量的依存关系用回归分析。 3.研究性质：相关是对两个变量之间的关系进行描述，看两个变量是否有关，关系是否密切，关系的性质是什么，是正相关还是负相关。回归是对两个变量做定量描述，研究两个变量的数量关系，已知一个变量值可以预测出另一个变量值，可以得到定量结果。 相关系数r与回归系数b ：r与b的绝对值反映的意义不同。r的绝对值越大，散点图中的点越趋向于一条直线，表明两变量的关系越密切，相关程度越高。b的绝对值越大，回归直线越陡，说明当X变化一个单位时，Y的平均变化就越大。反之也是一样。 联系：1. r与b值可相互换算； （一）处理因素( treatment factor ) （二）受试对象( subject ) （三）实验效应( experimental effect ) （一）随机化原则（randomization） （二）对照原则 (control) （三）重复原则 (replication) （1）完全随机实验设计 将观察单位完全随机地分配到实验组与对照组或几个对比组中去。 （2）配对实验设计 1.同源配对：同一受试对象用两种不同的实验方法；受试对象自身实验前后的对比 。 2.非同源配对：将具有相同条件的实验对象配成对子。 （3）随机区组实验设计 1.将多方面条件相近的受试对象配成一组，称作一个区组（block）。 2.每个区组的受试对象个数 取决于 对比组组数。 3.每个区组的受试对象被随机地分配到各对比组中。 （4）交叉设计 每个受试者随机地在两个或多个不同试验阶段分别接受指定的处理(试验药或对照药)。 各种抽样方法的抽样误差顺序： 分层≤系统≤单纯≤整群 实验设计，调查设计

通常Wi在统计学中是表示权重的，W可以读为“dabuliu”，Wi表示第i个数（或者变量等等）的权重

嗯，对。但可汗学院的概率和统计都相对简单，看上面的统计基本不需要概率论基础，基本是一些结论的运用，而概率论与数理统计是一个循序渐进的过程（一般都会涉及数学证明），一般的书统计的篇幅要更大一些。望采纳，谢谢

Yc是一个英文单词，意思是；起重机和非自动推进车辆运输驳船。2、起重机是一种由各种重物悬挂的工作船。3、它经常被用在海上的各种工程中，或者用来悬挂沉船。4、船舶是随着人类的发展而发展起来的。5、无论是战时还是平时，都有舰艇。6、世界上有数百万渔民使用渔船捕鱼。7、战时海战、海上军需都与舰船有关。8、商船约50艘，货物约1000吨。9、当时世界上已经有一些船舶获得了国际海事组织(IMO)颁

条形图嘛能更好反映出数量、饼图是反映整体的占率情况。

关键技巧在于：按正常方式画好图表，分别设置好柱形和折线图类型，分好主、次坐标轴，使图表具备帕累图雏形2. 在累积百分比数据系列最前面，加入一个0%作为起点3. 点击累积百分比折线，打开“源数据”，将数据系列的“值”的范围扩大一个单元格，即包含刚才加入的0%的单元格。同时，将“次分类(X)轴标志”也同样扩大一个单元格，与“值”的范围相匹配4. 打开“图表选项”，在“坐标轴”页面，勾选“次坐标轴”的“分类(X)轴”5. 双击出现在图表顶部的“次分类(X)轴”，在“刻度”页面，去掉“数值(Y)轴置于分类之间”前的勾。再到“图案”页面，将“主要刻度线类型”和“刻度线标签”设置为“无”大功告成！

中位数（Median）

M值是Mean，算数平均值。算术平均数（arithmeticmean），又称均值，是统计学中最基本、最常用的一种平均指标，分为简单算术平均数、加权算术平均数。它主要适用于数值型数据，不适用于品质数据。根据表现形式的不同，算术平均数有不同的计算形式和计算公式。算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（特殊在各项的权重相等）。在实际问题中，当各项权重不相等时，计算平均数时就要采用加权平均数；当各项权相等时，计算平均数就要采用算术平均数。SD值是standarderrorofthemean，标准差，是描述一组变量离散分布的统计量。标准差（StandardDeviation），是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。扩展资料：标准差的应用：标准差是概率统计中最常用的度量统计分布程度的方法。标准差定义为每个单位的标准值与均值偏差的平方和的算术平均值的平方根。它反映了群体中个体之间的分散程度。分布程度测量的结果原则上有两个性质：为非负值，与实测数据单位相同。总数量或随机变量的标准差与样本子集的标准差之间存在差异。简单地说，标准偏差是一组数据均值分散程度的度量。较大的标准差意味着大多数值与它们的平均值之间存在较大的差异；标准差越小，意味着这些值越接近平均值。

多重比较法是指多个等方差正态总体均值的比较方法。经过方差分析法可以说明各总体均值间的差异是否显著，即只能说明均值不全相等，但不能具体说明哪几个均值之间有显著差异。多重比较法包括：1、图基法这种方法的基础是学生化的极差分布( studentized range distribution)。令r为从均值为μ、方差为σ2的正态分布中得到的一些独立观察的极差(即最大值减最小值),令v为误差的自由度数目(多重比较中为N-G)。2、谢弗法谢弗法( Scheffé"s method) 又称S多重比较法，也为多重比较构建一个100(1 -α) %的联立置信区间( Scheffé,1953,1959)。扩展资料：图基法和谢弗法的比较1、谢弗法可应用于样本量不等时的多重比较，而原始的图基法只适用于样本量相同时的比较。2、在比较简单成对差异( simple pairwise differences)时，图基法最具效力，给出更窄的置信区间，虽然它对于广义比对( general contrasts) 也可适用。3、与此相比，对于涉及广义比对的比较，谢弗法更具效力，给出更窄的置信区间。4、如果F检验显著，那么谢弗法将从所有可能的比对(contrasts)中至少检测出一对比对是统计显著的。5、谢弗法应用起来更为方便，因为F分布表比图基法中使用的学生化极差分布更容易得到。6、正态性假定和同方差性假定对于图基法比对于谢弗法更加重要。参考资料来源：百度百科-多重比较法

统计数据看样品和人口之间的区别吗?看统计数据和参数的区别?Whatis分类变量和数值变量的区别?Whatis描述性统计和推论统计学的区别?Compareand对比柱状图的分类数据的直方图numericaldata吗?Whatis时序图和散点图的区别?之间的差别呀的意思是,中位数和模式?呀的优点和缺点的意思是,中位数和模式?Whatis意思集中趋势的财产吗?Whatis意思变化的属性?为什么人口样本均值一个无偏估计量的意思吗? 之间的区别是什么抽样方法:简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样?为什么平均数标准误差降低为样本量增加?Underwhat情况的抽样分布proportionapproximately遵循正态分布?Whenare您能够使用t分布开发的信心intervalestimate意味着什么?Whenare您能够使用z分布开发的信心intervalestimate意味着什么?一切错误的区别和II型错误?看意思假定值吗?

在这里，对多重比较仅仅进行一个概括，其中会有多种方法，在这里不做一一解释，一是太多公式和思想，即使理解，估计也记不住，二是最近文章又被催了，没有太多时间学习，只能抓住最重点的东西。 多重比较是一个比较宽泛的名词，具有很多种比较形式，常见的有： （1） 多组中任意的其中两组进行比较。 如A 、B 、C 三组， A 与B 、A 与C 、B 与C分别比较，共3次。这种比较方式也就是Pairwise Comparison 。常用的比较方法有TukeyHSD法、SNK法、LSD法等。 （2） 多组中所有可能的比较。 如A、B、C、D四组，A与B、C、D的均值比较，A、B的均值与C、D的均值比较，这些统称为Multiple Comparison。常用的比较方法有Bonferroni法、Scheffe法等。 （3） 对照组与其他所有试验组进行比较。 如设立A(对照组）、B(试验组1) 、C（试验组2)三组，分别对B和A、C和A进行比较，但B和C之间不进行比较。主要的比较方法是Dunnett t检验。 （4） 根据研究目的，只选择其中部分组别进行比较。 如A 、B 、C 三组，根据专业知识，只想比较A和B 、B和C两对。这种比较也称为事先计划的比较(Planned Comparison)。与此相对应，研究开始时没有任何计划，收集完数据之后，根据数据结果的提示，再想做一些多重比较，这就称为事后比较(Post-hoc Comparison) 。

崂山校区。根据查询青岛科技大学官网得知，青岛科技大学有4个校区，分别为崂山、四方、高密、济南校区，其中统计学在崂山校区。青岛科技大学位于山东省青岛市，曾隶属于国家轻工业部、国家化学工业部，是原化学工业部直属重点高校，入选国家“111计划”。

实际值减拟合值，就是残值residual

曾经 我也是会的。。。。。。呜哇呜哇。。。。堕落了啊。。。。。。。。。

我是请教一个问题，是关于仓库销入结存三个数，谢谢，你能帮助我吗？谢谢你的帮助！

抑郁自评量表（SDS）在干预前及出院时进行测定。2.统计学方法计量资料以（x±s）...老师，我想问1下，已通过审核是甚么意思啊请问投稿成功后多久寄审稿费？怎样才能得...

统计学的ucl和usl区别如下：1、本质不同：统计学ucl指的是置信区间，按一定的概率或可信度（1-α）用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间，预先给定的概率（1-α）称为可信度或者置信度。而usl指的是在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽．置信水平置信区间。2、适用情况不同：统计学ucl适用于收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论。而usl是研究如何利用样本数据来推断总体特征。温馨提示：以上信息仅供参考。应答时间：2021-04-07，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

1、本质不同：统计学ucl指的是置信区间，按一定的概率或可信度（1－α）用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间，预先给定的概率（1－α）称为可信度或者置信度。而usl指的是在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽．置信水平置信区间。2、适用情况不同：统计学ucl适用于收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论。而usl是研究如何利用样本数据来推断总体特征。扩展资料：统计学里包括：均值：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

国民经济行业排列的有序化与经济矢量王见定【摘要】 首次引进“自然资源指数”概念，以此指数为依据，将国民经济各行业有序地排列起来，排列的结果揭示了行业之间的内在联系，将为政府的各种预测、决策提供强有力的可行工具。（内容简介：经济学新理论）联合国在1990年对国民经济各行业作过分类，苏联、美国、中国也作过类似分类。尽管各国国情不同，但分类大致相同。经过多年的仔细考查，我们发现，行业的分类都在不同程度上依赖着一种东西，这种东西影响着各行业的发展。这种东西就是自然资源。为了应用方便，我们引进“自然资源指数”，记为N(A),0<1.其中A是行业名称，N是英文自然资源的首字母，行业依赖自然资源越强，N（A)越接近“1”；行业依赖自然资源越弱，N(A）越接近“0”。跟据这种原则，我们把国民经济的各行业粗略地进行量化如下：1-0.9：粮食作物种植业，蔬菜瓜类种植业，果树种植业，特种作物种植业，采种、育苗、植树造林、森林保护、天然林场经 营管理、牲畜饲养、水产养殖、水产捕捞业0.9-0.8：金属矿业、非金属矿业、木材采运业0.8-0.7：电力、煤气、自来水生产和供应0.7-0.6：食品、饮料、烟草、纺织、缝纫、皮革、木材加工、家具、造纸、化学工业、治金工业0.6-0.5：金属制品、非金属制品、机械、电气、电子、仪器仪表、交通运输设备0.5-0.4：建筑业.地质堪探0.4-0.3：商业、仓储业、交通运输业、邮电通信0.3-0.2：住宅、公用、服务0.2-0.1：科研、教育、文化、卫生、体育、社会福利0.1-0： 金融业、国家机关、社会团体以上分类将随着生产力的发展而变化，在某阶段具有相对的稳定性。注释：关于自然资源指数计算的说明自然资源的投入计算公式：N(A)= ——————（以货币单位进行计量）总投入（1）自然资源是指土地、森林、矿产、能源等被人类利用进行生产从而为人类提供生存条件的天然物质的统称。（2）由于一些行业直接利用自然资源，如各种种植、养植业、故计算比较简便。对于大多数行业都是间接利用自然资源，如烟草、造纸、治金工业，当然电子、计算机等行业就更是间接利用自然资源。这时分母的总投入很容易计算，但分子自然资源投入的计算则要从本行业的物质投入中逐次减去人力资源的投入。（3）为了扣除物价变动因素，一般价格固定在某一年份，并采取平均价格。 参考文献{1}Samueclson and Nordhaus:“Economics”,12th,Ed,McGraw-Hillco.NewYorK,1985.{2}Parkins:“Modem.Macroeconomics”，Prentice Hall,Canada,1980.{3}凯恩斯：《就业、利息和货币通论》中译本，三联书店，1957.{4}克莱因：《凯恩斯的革命》中译本，商务印书店，1980.{5}罗宾逊、伊特韦尔：《现代经济学导论》中译本，商务印书店，1982.{6}高鸿业、吴易乙：《现代西方经济学》，经济科学出版社，1990.{7}王见定：《国民经济行业排列的有序化与经济矢量》，第51届国际统计大会论文集，土耳其，1997.{8}王见定、李颖伯：《经济矢量的合成和资源的有效配置》，国际社会和经济发展大会论文集，1998,墨西哥.{9}王见定：《社会统计学与数理统计学的统一》，前沿科学,2008年第二期，北京,2008.

The formula used to compute the point estimate is called the estimator

estimator是对参数估计的random variable而estimate是该estimator的一个具体值

“predict”与“estimate”的区别是：1.在应用范围上，“predict”是对未来可能出现的情况的预测，而“estimate”是对现有事实的估计。2.在时间范围上，“predict”注重的是未来的决策，而“estimate”注重的是现行的决策。3.在数据收集上，“predict”是未知未来数据，仅用现有数据去推测未来，而“estimate”是已知所需数据，通过模型来得出各变量间的关系。统计学中将“predict”称为统计预测，“estimate”称为统计估计。“predict”主要指的是在没有获得相关的数据时，基于已知的事实，从推理的角度，来决策可以采取的行为。“estimate”是指已获得相关的数据，用某个确定的样本值而得到的一个确切地估计值。扩展资料：常用的统计预测方法：一、指标对比分析法又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。五、平衡分析法平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。六、综合评价分析社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。七、预测分析宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。参考资料：百度百科-统计估计

分类: 资源共享 问题描述: 单位：亿元 年份 1996 1997 1998 1999 2000 工业增加值 320 332 340 356 380试根据以上资料计算该市1996-2000年各年工业增加值的逐期增长量和累计增长量。 2．已知甲地区2000年计划国内生产总值为180亿元，实际完成的数值为194.4亿元。该年年初人口数为295万人，年末人口数为300万人。2000年国内生产总值的三次产业构成如表2-2所示： 计划数（亿元） 实际数（亿元） 国内生产总值 180.0 194.4 第一产业 45.0 44.7 第二产业 81.0 85.5 第三产业 54.0 64.2 又知该地区1999年国内生产总值为168亿元。乙地区2000年完成的国内生产总值为195亿元。 根据以上资料，运用各种相对数进行统计分析。 3．已知某炼铁厂铁水的含碳量服从正态分布N(4.55,0.1082)，现在测定了九炉铁水，其平均含碳量为4.484。如果估计方差没有变化，可否认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55（ =0.05）? 4．已知某工厂生产的铁丝抗拉力服从正态分布,且已知其平均抗拉力为570公斤,标准差为8公斤。由于更换材料，虽然标准差不会有变化，但不知平均抗拉力是否与原来一样。现从生产的铁丝中抽取样品10个，求得平均抗拉力为575公斤。试问，能否认为平均抗拉力无显著变化（ =0.05）? 5．某公司年度会计报表指出，其应收账款的平均计算误差不超过50元。审计师从该公司年度内应收账款中抽取17笔进行调查，结果平均计算误差为56元，标准差为8元。问当 取1%时，该公司应收账款的平均误差是否超过50元？ 6．某保险公司总经理希望估计一下其所在城市居民参加财产保险的比例。业务部门经理认为大约有80%的居民参加了财产保险。总经理希望在 =0.05情况下检验“参加财产保险的居民户为80%”这一假设。 解析: 统计学原理作业 1.表2-1列示了10个公司的首席执行官(CEO)的酬金、行业分类、年销售额和首席执行官酬金对股东报酬等级数据(Business Week，1997.4.12)。 CEO酬金对股东报酬等级为1表示公司处于具有最好的CEO酬金对股东报酬比率的公司组别内；等级2表示公司与那些有很好但不是最好的CEO酬金对股东报酬比率的公司相似。最差的CEO酬金对股东报酬比率的公司的等级为5。 a.这一数据集中有多少变量? b.哪些变量是品质型的，哪些变量是数量型的? 表2-1 一个有10个公司的样本的CEO酬金 CEO报酬 销售额 CEO酬金对股东 报酬等级 公司序号 ／千美元 行业 ／百万美元 1 8925 金融业 9565 3 2 2437 饮料业 18546 5 3 1410 食品业 5567 1 4 696 电子业 1239 2 5 1847 电子业 27973 4 6 1490 出版业 2968 3 7 3414 零售业 38236 4 8 3344 电信业 14045 4 9 1490 零售业 12140 2 10 2861 金融业 3 解：a.变量有:ceo报酬、行业、销售额、ceo酬金对股东报酬等级 b．行业、ceo酬金对股东报酬等级是品质型变量，ceo报酬和销售额是数量型 单位：亿元 年份 1996 1997 1998 1999 2000 工业增加值 320 332 340 356 380 试根据以上资料计算该市1996-2000年各年工业增加值的逐期增长量和累计增长量。 解： 单位：亿元 1996～1997 1997～1998 1998～1999 1999～2000 逐期增长量 12 8 16 24 累计增长量 12 20 36 60 3．已知甲地区2000年计划国内生产总值为180亿元，实际完成的数值为194.4亿元。该年年初人口数为295万人，年末人口数为300万人。2000年国内生产总值的三次产业构成如表2-2所示： 计划数（亿元） 实际数（亿元） 国内生产总值 180.0 194.4 第一产业 45.0 44.7 第二产业 81.0 85.5 第三产业 54.0 64.2 又知该地区1999年国内生产总值为168亿元。乙地区2000年完成的国内生产总值为195亿元。 根据以上资料，运用各种相对数进行统计分析。 解：甲地区：人口增长率＝（300-295）/295*100％＝1.69％ 计划完成率（％） 国内生产总值 100 第一产业 99.3 第二产业 100 第三产业 100 国内生产总值增长率＝（194.4-168）/168*100％＝15.7％ 年均人口=（295+300）/2=297.5 人均国内生产总值=194.4/297.5*10000=6534.5元/人 乙地区国内生产总值/甲地区国内生产总值＝195/194.4＝1.003 4．已知某炼铁厂铁水的含碳量服从正态分布N(4.55,0.1082)，现在测定了九炉铁水，其平均含碳量为4.484。如果估计方差没有变化，可否认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55（ =0.05）? 解：H0：μ=4.55 H1：μ≠4.55 z= =-1.83>-1.96＝z（-0.025） 认为现在生产铁水的平均含碳量为4.55 5．已知某工厂生产的铁丝抗拉力服从正态分布,且已知其平均抗拉力为570公斤,标准差为8公斤。由于更换材料，虽然标准差不会有变化，但不知平均抗拉力是否与原来一样。现从生产的铁丝中抽取样品10个，求得平均抗拉力为575公斤。试问，能否认为平均抗拉力无显著变化（ =0.05）? 解：H0： H1： z＝1.976>1.96=z(0.025) 认为平均抗拉力有显著变化 6．某公司年度会计报表指出，其应收账款的平均计算误差不超过50元。审计师从该公司年度内应收账款中抽取17笔进行调查，结果平均计算误差为56元，标准差为8元。问当 取1%时，该公司应收账款的平均误差是否超过50元？ 解：H0：该公司应收账款的平均误差不超过50元 H1：该公司应收账款的平均误差超过50元 Z＝3.09>2.33＝z(0.01) 该公司应收账款的平均误差超过50元。

在crosstab的里面

可靠因子

统计学上的Not yet reach是什么意思?意思：not yet reach 尚未达到

南京邮电大学研究生院的统计学有学硕也有专硕，学硕是三年，专硕是两年

统计学中的DK、NA、NAP都是英文缩写，其意思如下：DK=Don"t know一般表示不明白回答者的意思。na= no answer指回答人拒绝回答nap= not applicable 指没有问回答人该问题

竹园校区。根据查询兰州财经大学官网得知，大学的统计学专业属于兰州财经大学数学与统计学院，位于竹园校区中。

统计学研究对象的最基本特征是随机性。具体解释如下：1、随机性的定义与作用随机性指的是某一事件或现象的结果无法完全确定，在一定条件下会出现多种可能性，不同的可能性有不同的概率。随机性是统计学研究的最基本特征，因为统计学的任务就是通过对随机事件进行观察和把握，从而推断出其规律性，并将这种规律性用于其他类似事件的推断和处理中。随机性（Randomness）是偶然性的一种形式，具有某一概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。对于一个随机事件可以探讨其可能出现的概率，反映该事件发生的可能性的大小。随机性这个词是用来表达目的、动机、规则或一些非科学用法的可预测性的缺失。一个随机的过程是一个不定因子不断产生的重复过程，但它可能遵循某个概率分布。2、随机性与概率分布由于随机性使得事件的结果具有不确定性，所以统计学家通过对事件建立概率分布来描绘其结构和特点。概率分布可用于描述各种随机变量的变化情况，例如二项分布、正态分布等。3、随机样本与总体在统计学研究中，我们通常需要对一个较大群体进行抽样调查来推断总体的一些特征。这种抽样调查只能得到一个样本，而不是总体，因此就存在样本误差。同时，抽取样本时要遵循随机抽样原则，以尽量减少样本误差的发生。4、随机变量的定义与分类随机变量也是统计学研究的重要对象，它指的是数值型变量的变化情况具有不确定性。随机变量可以是离散的，比如投掷硬币或骰子的结果，也可以是连续的，比如人体身高和体重等。5、随机误差的存在随机误差是指在实验或研究过程中由于偶然因素所引起的不准确或不确定的误差。这是研究过程中无法避免的问题，但可以通过控制实验条件和提高样本数量等方式来减小随机误差的影响。

两个都可以用来计算fstatistics，只是计算方法不同，区别如下一、含义不同1、SSE：残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组，以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。2、SSR：回归平方和，是反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致。二、计算方法不同1、SSE：变量x与y的一组数据对(xu2091，yu2091)（e=1，2，…u0259），其中各xu2091是彼此不同的。2、SSR：MSR（回归均方误）=RSS/1MSE(残差均方误)=ESS/n-2，其中n为回归方程式中变量组的个数。三、组成不同1、SSE：只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等，其决定系数为0。2、SSR：包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时，RSS为0，决定系数为1。参考资料链接：搜狗百科-回归平方和参考资料链接：搜狗百科-残差平方和

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。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本。参考资料：百度百科——统计学

依学校而定

统计学在传统工科中没有什么作用，最多用于数据处理，说实话几乎用不到，统计学一般用于金融 经济 财会 保险 精算行业。知识有很多，人的一生很短暂，要有选择性的学习，我个人不赞成知识越多越有用，选择自己感兴趣的，愿意研究的最重要，一个人无法涉及更多的行业。工科的学生学习概率论与数理统计就够了。

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。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本。参考资料：百度百科——统计学

descriptive statistics描述统计学abortion statistics流产统计(学)accident statistics事故统计学accurate statistics精密统计actuarial statistics保险统计agricultural statistics农业统计amplitude statistics幅度统计ancillary statistics辅助统计量applied statistics应用统计banking statistics银行业务统计Bayesian statistics贝氏统计(以主观估计为概率曲线的基础)benchmark statistics标志性统计数biological statistics生物统计学birth statistics出生统计Boltzmann statistics玻耳兹曼统计Bose-Einstein statistics玻色-爱因斯坦统计(法)boundedly complete statistics有界完备统计量business statistics经济情况统计, 业务统计capital construction statistics基本建设统计car statistics车辆统计classical statistics经典统计(法)classification statistics分类统计commercial statistics商业统计commodity statistics商品统计comprehensive table statistics综合统计表configurational statistics构形统计学conversational statistics对话统计学cost statistics成本统计counting statistics计数统计critical statistics临界统计customs clearance statistics结关[报关]统计demographic statistics人口统计derived statistics整理后统计数字descriptive statistics描述统计(学)dynamic statistics动态统计学economic statistics经济统计educational statistics教育统计学elementary statistics基础统计学empirical statistics经验统计employment statistics就业率统计enumerative statistics枚举统计学family budget statistics家庭开支统计Fermi-Dirac statistics费米-狄拉克统计financial statistics金融统计, 财政统计, 财务统计foreign trade statistics外贸统计forest statistics森林统计学freight traffic statistics货物运输统计government statistics政府统计graphic statistics统计图表harvest statistics收成统计health statistics卫生统计学historical statistics历史统计inductive statistics归纳统计学industrial statistics工业统计insurance statistics保险统计intensity statistics强度统计inventory statistics库存统计表labour statistics劳动统计linguistic statistics语言统计学loan statistics借书统计, 出借资料册次统计locomotive repair statistics机车检修统计manufacturing statistics制造业统计mathematic(al) statistics数理统计学Maxwell-Boltzmann statistics麦克斯韦-玻耳兹曼统计medical statistics医用统计学minimal sufficient statistics最小充分统计量mortality statistics死亡率统计national statistics全国性统计national income statistics国民收入统计national wealth statistics国富统计nonparametric statistics非参数统计official statistics官方统计operating statistics业务统计, 行车统计output statistics产量[产品]统计parameter-free statistics非参数统计parametric statistics参数统计(学)passenger traffic statistics旅客运输统计photo-counting statistics光子计数统计学plant statistics厂内统计population statistics人口统计primary statistics原始统计probability statistics概率统计quantum statistics量子统计rank statistics秩统计量registration statistics人口登记统计short time statistics短时统计特性social statistics社会统计static statistics静态统计status statistics有关居民阶级构成的统计资料sufficient statistics充分统计test statistics检验统计量trade statistics商业统计train operating statistics行车统计transport statistics运输统计unbias(s)ed statistics无偏统计vital statistics(出生、结婚、死亡等)人口动态统计; [美]妇女的三围尺寸(胸围、腰围、臀围)wage statistics工资统计statistics of attributes质的统计, 属性统计statistics of circulation书刊发行(量)统计; 图书馆资料流通统计statistics of classification frequency分类频率统计statistics of extremes极值统计statistics of fixed assets固定资产统计statistics of grouping the same item同项归并统计statistics of income进款统计statistics of random processes随机过程统计学statistics of rupture断裂统计学

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。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本。参考资料：百度百科——统计学

后者

应用统计学 [词典] [经] applied statistics; [例句]生物统计学：应用统计学来分析生物现象的科学。Biometry The application of statistics to the analysis of biological phenomena.

　　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。那么你知道统计学用英语怎么说吗?接下来跟着我来学习一下吧。 　　统计学的英语说法： 　　statistics 　　统计学相关英语表达： 　　数理统计学 mathematical statistics 　　推论统计学 statistical inference 　　统计学原理 Principle of Statistics 　　国际统计学 International statistics 　　空间统计学 Spatial Statistics 　　管理统计学 Statistics for Managers 　　统计学的英语例句： 　　1. The degree provides a thorough grounding in both mathematics and statistics. 　　该学位课程将为数学和统计学打下扎实的基础。 　　2. The results are not statistically significant. 　　结果从统计学上看没有什么意义。 　　3. These courses provide the groundwork of statistical theory. 　　这些课程介绍的是统计学理论的基础。 　　4. Although not essential, some prior knowledge of statistics is desirable. 　　统计学的知识虽非必要，但最好是学过一点。 　　5. Statistics is taught in many colleges. 　　许多大学都教授统计学. 　　6. Business graduates must also be numerate, because most degrees will have courses in quantitative methods and statistics. 　　商科专业大学 毕业 生也必须具备良好的数学能力, 因为大部分学位涉及定量研究法和统计学领域课程. 　　7. In statistical language , this estimate is called the between - column variance. 　　在统计学中这个估计值叫组间方差. 　　8. Today, statistics and statistical analysis are used in practically every profession. 　　今天, 统计学和统计分析已经被广泛地应用于各行各业的工作实践中. 　　9. This is not intended to serve as a text of statistical techniques. 　　这并不是想把它变成统计学的技术课本. 　　10. The treatment is based on statistical theory. 　　这种处理的根据是统计学理论. 　　11. She"s studying statistics at university. 　　她在大学学习统计学. 　　12. The magnitude of each type of noise listed above can be computed from elementary statistical principles. 　　上列各种类型的噪声的大小可用基本统计学原理来计算. 　　13. Economic statistics largely consists of the aggregation and tabulation of facts relating to economic life. 　　经济统计学大体上是由与经济生活有关的现实资料汇总与列表工作构成的. 　　14. She combines feminine elegance with a mind which delights in legal and statistical complexities. 　　她既具有女性的优雅,又有喜爱研究法律和统计学等复杂问题的头脑. 　　15. The term null hypothesis arose from earlier agricultural and medical applic ation of statistics. 　　无效假设这个概念产生于早期的统计学在农业和医学方面的应用中.

下沙校区。根据浙江财经大学发布的招生简章得知，浙江财经大学有4个校区，分别为下沙校区、文华校区、翠苑校区和长安校区，其中，其中管制经济学、宪法学与行政法学、经济统计学、应用概率统计、管理统计学在下沙校区报道。浙江财经大学，位于浙江省杭州市，是一所以经济、管理学科为主体，多学科协调发展的全日制普通高等学校。

释义：当影响行为的一因子与另一个因子共同起作用时，它们对该行为产生与各自单独作用时截然不同的影响，这就是交互作用。注音：jiāo hù zuò yòng造句：1、在捕食和附加食物交互作用条件下，测定根田鼠种群攻击水平与种群参数之间的关系，应用对策论分析攻击行为的模式。2、由于油库系统设计方法考虑了油库与环境的交互作用，因而与传统的周转系数法相比，运用文中建立的油库系统最佳库存模型设计的库容将更为经济合理。3、在位错和点缺陷弹性交互作用时，可以产生复合交互作用机制，同时包括脱钉一再钉扎机制和拖曳机制。4、水文气象学:研究地表与大气交互作用的参数化模式.5、SCA不能够同时支持用于同一个交互作用点的被提供和被需求的接口，因此为提供和需求接口的服务端口分别创建导入和导出元素。6、模件：一部独立自足并能与较大系统起交互作用的硬件或软件部件。7、试着保留应用程序之间的交互作用点。8、由于这些交互作用都属于无次序性，安全管理者必须因应不同的组织因素，对不同个人因素的员工，采取改善行动。9、重力的交互作用将它逐出核心，使它离开气体储藏库，造成永久性的发育不良。10、对于拒绝者策略的一个解释为人类的心理更习惯重复的交互作用，而不是一次性的交易。11、如果需要双方面的交互作用或学习者的反馈练习，那就必须有要教师或一位辅导教师。

1）我感觉应该是ratio.Using a ratio scale permits comparisons such as being twice as high, or one-half as much. 2）open-ended frequency distribution 见下例。*********** Wages of workers in a factoryMonthly Income (Rs.) ---------- NO. of WorkersLess than 2000/- ---------------- 992000-2999/- ----------------- 2903000-3999/- --------------- 2404000-4999/- ---------------- 495000 & above --------------- 110因为中数并不落在open ended class, ie: less than 2000, greater than 5000,这种情况下中数是可求的。相反，如果把5000 & above的工人数改成1100，则中数落在这个区，那么中数无法求得。其实很简单，英文把它搞复杂了。

随机变量

问题一：统计学中提到的量纲是什么意思 量纲就是单位的一种国际标准 问题二：请高手指教一下“量纲”这个概念的统计学解释。百科解释这是个物理概念，弄不懂，最好能有例子。谢谢 标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，其为非负数值， 与测量资料具有相同单位。 问题三：描述不同量纲的数据选择哪个统计量 不同量纲的值，可以先进行无量纲化处理，无量纲化的方法很多，常用的是标准化的方法。 问题四：统计学里面的中心化是什么意思知乎 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0。数据中心化是为了消除量纲对数据结构的影响，因为不同变量之间单位不一样，会造成各种统计量的偏误。 问题五：什么是无量纲化？？？ 20分 无量纲化（nondimensionalize 或者dimensionless） 将一个物理导出量用若干个基本量的乘方之积表示出来的表达式，称为该物理量的量纲式，简称量纲。 它是在选定了单位制之后，由基本物理量单位表达的式子。 目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法,而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标均值都为0,标准差都为1,它只反映了各指标之间的相互影响,在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异,因此,标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息。 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换， 化为无量纲的表达式，成为纯量。 比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。 另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。 在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。 归一化化定义：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。 如果是区间上的值，则可以用区间上的相对位置来归一化，即选中一个相位参考点，用相对位置和整个区间的比值或是整个区间的给定值作比值，得到一个归一化的数据，比如类似于一个概率值0> 问题六：统计学中的标准差有什么意义 样本方差的算术平方根叫做样本标准差。 样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。 数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。 定义 设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。 由方差的定义可以得到以下常用计算公式： D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。 （1）设c是常数，则D(c)=0。 （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=c^2D(X)。 （3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。 （4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。 标准差 标准差(Standard Deviation) 各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数 标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 问题七：在统计学当中,什么是标准化检验统计变量 数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。 例如：第1个变量的单位是kg，第2个变量的单位是cm，那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差的绝对值（单位是kg）与第2个变量观察值之差的绝对值（单位是cm ）相加的情况。使用者会说5kg的差异怎么可以与3cm的差异相加？不同变量自身具有相差较大的变异时，会使在计算出的关系系数中，不同变量所占的比重大不相同。例如如果第1个变量（两水稻品种米粒中的脂肪含量）的数值在2%到4%之间，而第2个变量（两水稻品种的亩产量）的数值范围都在1000与5000之间。为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。 问题八：统计学中如何标准化 标准化有标准化的公式。。。。。。（参数值-均值）/标准差 如果你有很多数据需要标准化，建议使用软件进行操作！ 如果你的目的不是因子分析或者消除量纲，不建议使用标准化操作。因为会消除原有数据信息

Experiment和sampling是两种不同的收集数据的方法。experiment必然伴有实验者对不同样本做不同处理（treatment）而sampling中实验者一般不会对样本进行控制。unit指的是样本的最小单位。

A unit in a statistical analysis refers to one member of a set of entities being studied. It is the material source for the mathematical abstraction of a "random variable". Common examples of a unit would be a single person, animal, plant, or manufactured item that belongs to a larger collection of such entities being studied.Units are often referred to as being either experimental units, sampling units or, more generally, units of observation:An "experimental unit" is typically thought of as one member of a set of objects that are initially equivalent, with each object then subjected to one of several experimental treatments.A "sampling unit" is typically thought of as an object that has been sampled from a statistical population. This term is commonly used in opinion polling and survey sampling.In most statistical studies, the goal is to generalize from the observed units to a larger set consisting of all comparable units that exist but are not directly observed. For example, if we randomly sample 100 people and ask them which candidate they intend to vote for in an election, our main interest is in the voting behavior of all eligible voters, not exclusively on the 100 observed units.简单的来说，experimental units是来自一些起初相同而后会进行不同试验的个体的样本。用于比较不同试验的后果。

浙江大学推统计学在经济学院下面，统计学国内首推中国人大和厦门大学、南开大学，详细招生你可以参见中国人大和厦门大学的研究生院网站，祝君好运！

详细的建议看本《统计学》吧。Bonferroni校正法:此方法是在进行两两比较时对检验水准进行调整的办法，但是该方法在比较的次数较多时，就不太适合，因为校正后的检验水准会过小。此时可采用sidark法进行多重比较（仍然是对检验水准进行调整）。统计学中一般以小概率作为判断差异是否显著的标准，通常都以0.05或0.01作为判断标准。在多重比较中， bonferroni是以t分布作为检验分布的，但多重比较时若均以0.05作为小概率的话，每次比较就会有5%犯一型错误的可能。但如果有n次比较，如有4个组要做6次比较，则有C6（2）*5%一型错误发生的概率，不符合小概率判断的原则。因此，bonferroni中，将小概率0.05或0.01除以要比较的次数n，作为判断显著性的小概率，这样，多重比较总的一型错误发生的概率不会超过0.05或0.01。控制累积Ⅰ类错误概率增大的方法采用Bonferroni法,SNK法和Tukey法等方法累积Ⅰ类错误的概率为α"当有k个均数需作两两比较时,比较的次数共有c= = k!/(2!(k-2)!)=k(k-1)/2设每次检验所用Ⅰ类错误的概率水准为α,累积Ⅰ类错误的概率为α",则在对同一实验资料进行c次检验时,在样本彼此独立的条件下,根据概率乘法原理,其累积Ⅰ类错误概率α"与c有下列关系:α"=1-(1-α)c (8.6)例如,设α=0.05,c=3(即k=3),其累积Ⅰ类错误的概率为α"=1-(1-0.05)3 =1-(0.95)3 = 0.143一,Bonferroni法方法:采用α=α"/c作为下结论时所采用的检验水准.c为两两比较次数, α"为累积I类错误的概率.例8-1四个均值的Bonferroni法比较设α=α"/c=0.05/6=0.0083,由此t的临界值为t(0.0083/2,20)=2.9271Bonferroni法的适用性当比较次数不多时,Bonferroni法的效果较好.但当比较次数较多(例如在10次以上)时,则由于其检验水准选择得过低,结论偏于保守.…………

连续性校准

属性变量（Categorical variables 也可以叫quanlitative variables）就是定性判断的 判断一个东西的属性 一般用是或不是来回答。比如这本书是不是你的 他是男的对吗而数值变量（numberical variables 也叫 quantitative variables）是需要给出定量的回答的 一般指数据数值变量还分两种1离散型变量(discrete variables) 是指特定的 不能连续计量的 一般用整数作答 比如一箱有几本书2连续性变量（continuous variables）是指可以无限精确计量的 比如说 你可以等一分钟 一分钟还可以变成60秒 再比如说这个宝宝一岁 也可以说他12个月 或者360天。

B是回归系数,SE是标准误,Wald是检验的统计量

统计学的阻力值，看到过就是不明白怎么回事

class boundery 是类边界，class limits 是类的极限。一个理解为空间的界限，一个理解为变化的趋势。

统计学意义（p值）ZT结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

没有这种分析方法我帮其他人做这类的数据分析蛮多的

算。大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。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。所以二者还是有本质的区别。“大数据”（BigData）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com

关系：strong negative correlationslope is negative and their linear relationship is very strong.var(a+b)=var(a)+var(b)+2cov(a,b)

0.604是相关系数，表示期中考试成绩和出勤直接较高程度的具有相关性，右角的两颗心表示双边检验，一个心表示单边检验，不知道你是否了解什么是单边或双边检验。简单解释一下，单边检验是检验那些大于或小于的关系，比如，一个班的成绩是不是比另外一个班的成绩要好或者要差，那就用单边检验；如果是检验两个班成绩有没有差异，那就是双边检验，不需要得出哪个班级的成绩好坏。而检验是否相关，一般都是双边检验，能理解吗？它只需知道两者是否有关系。在0.604的下方是P值，如果小于0.05，表示通过检验，但如果相关系数上有心的话，一般表示是通过检验的，没通过检验是没有心的，好吗？不知道我说清楚没有，说的蛮多的，呵呵