第一篇：大学统计学考点复习总结
统计学考点小结
一、名词解释
统计学：是研究大量社会现象（主要是经济现象）的总体数量方面的方法论科学。总体：亦称统计总体，是指客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。指标：亦称统计指标，是说明总体的综合数量特征
标志：是用来说明总体单位特征的名称，标志分为品质标志和数量标志。变异：严格的说，变异仅指品质标志的不同具体表现。
变量值：亦称标志值，指数量标志的不同表现。
数量指标：说明总体规模和水平的各种总量指标
质量指标：反映现象总体的社会经济效益和工作质量的各种相对指标和平均指标 流量：指一定时期测算的量，对于流量必须指明时期，具有时间量纲。存量：一定时点上测算的量，对于存量必须指明时间，不具有时间量纲。调查时间：指调查资料所属的时点或时期。
调查期限：指调查工作的起止时间（从开始到结束的时间）包括收集资料报送资料的整个过程所需的时间
直接观察法：有调查人员直接到现场对被调查对象进行直接的点数和计量。全面调查：指对构成调查对象总体的所有单位一一进行调查。
非全面调查：指取被研究对象的一部分单位进行调查。
普查:指专门组织的一次性的全面调查。
统计报表制度：是按照国家或部门统一规定的表式，统一的指标项目，统一的报送程序和报送时间自下而上逐级提供统计资料的一种调查方式。
抽样调查：在全部调查单位中按照随机原则抽取一部分单位进行调查，根据调查结果推断总体的一种非全面调查。
重点调查：在调查对象范围内选择部分重点调查单位搜集统计资料的一种非全面调查。所谓重点单位是指这些单位在全部总体中虽然数目不多，所占比重不大，但就调查的指标值来说却在总量中占很大的比重。
典型调查：指在调查对象中有意识的选取若干具有典型意义的或具有代表意义的单位进行非全面调查。
统计整理：是统计工作的第二阶段，它是根据统计研究的任务，对统计调查的阶段所搜集的大量原始资料进行加工会汇总，使具系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综合特征的资料的工作过程。
分配数列：亦称次数分配，指在统计分组的基础上，将总体的所有单位按组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体中，各个单位在各组间的分布。
组距：每个组上限和下限之间的距离。
全距：全部变量中的最大值和最小值之间的距离。
组限：组距两端的数值称为组限。
向上累计：又称以下累计或较小制累计，是将各组次数和比率，由变量值低的组向变量值高的组逐组累计。
向下累计：又称以上累计或较大制累计，是将各组次数和比率，由变量值高的组向变量值低的组逐组累计。
钟形分布：“两头小、中间大”，即靠近中间的变量值分布的次数较多，靠近两端的变量值分布的次数较少。
U型分布：“两头大、中间小”，即靠近中间的变量值分布的次数较少，靠近两端的变量值分布的次数较多。
J型分布：“一边小、一边大”即大部分变量值集中在某一段分布，分布曲线图形像英文字母“J”字。
主词：是统计表中所要说明的总体及其分组。
宾词：用来说明总体的统计指标。
总量指标：反映社会经济现象在一定的时间、地点、条件下的总体规模和总体水平的统计指标，也称绝对指标或绝对数。
总体单位总量：表示一个总体内所包含的总体单位的总数，即总体本身规模的大小。如企业数，学校数。
总体标志总量：是总体各单位某种标志值的总和，是说明总体特征的总数量。如总产量、总产值。
时期指标：指反映现象在某一时期发展过程的总数量。
时点指标：反映现象在某一时刻（瞬间）上状况的总量。
相对指标：又称相对数，是两个有联系的指标数值对比的结果，用来对比的两个数，可以是绝对数、平均数、相对数。
平均数：在同质总体内将各单位某一数量标志的差异抽象化，用以反映总体在具体条件下的一般水平。
众数：总体中出现最多的标志值，它能直观的说明客观现象分配中的集中趋势。中位数：现象总体中各单位标志值安大小顺序排列居于中间位置的那个标志值。
标志变动度：即标志变异指标，指总体中各单位标志值差别大小的程度，又称离散程度。时期数列：在绝对数动态数列中，如果各项指标都是反映某种现象在一段时期内发展过程的总量，这种数列就为时期数列。
时点数列：在绝对数动态数列中，如果各项指标都是反映某种现象在某一时点上所处的数量水平，这种数列为时点数列。
平均发展水平：将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数，在统计上又叫序时平均数或动态平均数。
商品流转次数：即资金周转次数，是商品流转额与平均商品储存额的比值。
增长量：说明社会经济现象在一定时期内所增长的绝对数量，它是报告期水平与基期水平之差。
逐期增长量：指报告期水平与前一期水平之差，表明本期比上一期增长的绝对数量。
累计增长量：指报告期水平与某一固定时期（基期）水平之差，表明本期比某一固定时期增长的绝对数量。
平均增长量：说明社会经济想象在一定时期内平均每期增长的数量，即 逐期增长量之和与逐期增长量个数之比。
定基发展速度：指以报告期水平与某一固定时期水平之比计算的发展速度。
环比发展速度：指以报告期水平与前一期水平之比计算的发展速度。
长期趋势;指在研究某种现象在一个相当长的期间内向上或向下发展变动的趋势。
指数：广义指一切说明社会现象数量变动或差异程度的相对数，狭义指一种特殊的相对数，即专指不能直接相加和对比的复杂社会现象综合变动程度的相对数。
同度量因数：把不能直接相加的指标过渡为可以相加的因素或媒介。
全及总体：指所要认识对象的全体，总体是由具有某种共同性质的许多单位组成的。抽样总体：是从全及总体中随机抽取出来，代表全及总体部分单位的集合体。
抽样误差：指样本指标与总体指标之间数量上的差别。
二、填空题
1、统计指标按其所反映的总体内容的不同可以分为质量指标和数量指标。
2、调查表一般分为一览表和单一表两种形式
3、统计调查按其调查对象所包括的范围的不同可分为全面调查和非全面调查
4、分配数列可以根据分组标志的不同分为品质数列和变量数列
5、组距数列可以根据组距是否相等分为等距数列和异距数列。
6、组数的确定与组距有密切的关系，组距大则组数少，组距小则组数多。
7、从内容上看，统计表由主词和宾词两部分组成。
8、总量指标按其所反映的内容不同可以分为总体单位总量和总体标志总量。
9、标志变动度愈大，平均数代表性愈小，标志变动度愈小，平均数代表性愈大。
10、全距数值愈小，表示标志变动度愈小，变量值愈集中。
11、平均差愈大，表示标志变动度愈大，平均数代表性愈小。
12、离散系数值愈小，说明平均数代表性愈好。
13、动态数列由两个基本要素构成，一个是资料的所属时间，一个是各时间上的统计指标数值。
14、统计指数按其说明现象范围的不同分为个体指数和总指数。
15、统计指数按所说明的因素的多少分为两因素指数和多因素指数。
16、统计指数按其表现形式的不同，分为综合指数平均指数和平均指标对比指数。
17、在综合指数中，编制数量指标综合指数往往用基期质量指标作为同度量因素
18、在综合指数中，编制质量指标综合指数往往用报告期数量指标作为同度量因素。
19、在一个指数体系中的数量指标综合指数用基期指标作为同度量因素时，质量指标综合指数要用报告期指标作为同度量因素，反之亦然
20、总量指标按其反应的时间状况的不同分为时期指标和时点指标。
三、简答题
1、统计分组的基本作用有哪些？
答：划分现象的类型。揭示现象内部结构。分析现象之间的依存关系。
2、编制统计表应注意的问题
答：统计表的标题应十分的简明地概括所要放映的内容；表中主词各行和宾词各栏，一般应按照先局部后整体的原则排列，即先列各个项目再列总体；表中必须注明数字资料的计量单位，当全表只有一种计量单位时就写在表的右上方；表中的数字上下位置要对齐，无数字的空格，用符号“—”表示，当缺乏某种资料时，用符号“……”表示；统计表的表式一般是开口式，即表的左右两端不画纵线，表的上下常用粗线封口；必要时，统计表应加以注解，连同数字资料的来源等一般都写在表的下端。
3、时期指标与时点指标的区别和联系
答：a、时期指标反映现象在某一时期内的发展过程的总数量，时点指标反映现象在某一时刻或瞬间上状况的总量。
b、时期指标的数值是连续计数的，他的每一个数值都表示现象在一定时期内发生的总量，而时点指标的数值是间断计数的，他的每一个数值都表示发展到一定时点上所处的水平。c、时期指标具有累加性，即各期数值相加可以说明现象在较长时期内所发生的总量，而时
点指标不具有累加性
d、时期指标数值的大小受时期的长短的制约，而时点指标数值的大小与时点的间隔长短无直接关系。
4、正确运用相对指标的原则：
注意两个对比指标的可比性；相对指标要与总量指标结合起来运用；多种相对指标结合运用；在比较两个相对指标时，是否适宜相除再求一个相对指标，应视情况而定。
5、动态数列的编制原则
时期长短应该统一，但这个原则也不能绝对化，又是为了特殊的研究目的，也可将时期不等的指标编制成时期数列；
总体范围应一致；
指标的经济内容应相同； 计算口径应该统一。
6、时期数列与时点数列的区别
A时期数列中各个指标的数值是可以相加的，即相加具有一定的经济意义，而时点数列中的各个指标的数值是不可以相加的，相加不具有实际经济意义；
B时期数列中每一个指标数值的大小与所属的时期长短存有直接的关系，而时点数列中每一个指标数值的大小与其时间间隔长短没有直接的关系；
C时期数列中每一个指标的数值通常是通过连续不断地等记而取得的，而时点数列中每一个指标的数值通常是通过一定的时期登记一次而取得的。
7、序时平均数与一般平均数的区别与联系
相同点：序时平均数与一般平均数都是将现象的个别数量差异抽象化，概括的反映现象的一般水平；
不同点：A平均发展水平是同一现象在不同时期上发展水平的平均；从动态上说明其在某一段时间内发展的一般水平，他是根据动态数列来计算的，而一般平均数是同质总体内各单位标志值得平均，从静态上说明其在具体历史条件下的一般水平，他是根据变量数列计算的； B平均发展水平是对同一现象不同时间上数值差异的抽象化，而一般平均数是对同一时间总体某一数量标志值差异的抽象化； C平均发展水平还可以解决动态数列中某些可比性问题。
8、影响抽样平均误差的因素
A全及总体标志的变动度。（全及总体标志变动度越大，抽样平均误差就越大）
B抽样单位数的多少，在其他条件不变的情况下，抽样单位数越多，抽样平均误差越小； C抽样方法的选择。重复抽样平均误差大于不重复抽样平均误差；
D抽样的组织方式
计算平均流转次数、平均流通费用率
试从相对数和绝对数两个方面分析对销售额的影响程度及大小
标准差计算表
2011/11/15考前
————CYY
第二篇：统计学重要考点总结
第一章导论
1.2、 描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。1.3、统计学据可以分成哪几种类型，各有什么特点？
按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同，分为：观测数据、和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件；社会经济领域。实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。时间序列数据：在不同时间收集的数据。1.4 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，是对事物进行分类的结果,该数据表现为类别,使用文字来表述的，分类数据主要由分类尺度计量形成的。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据，这些类别是有顺序的,它是由顺序尺度计量形成的。
数值型数据：按数字尺度测量的观察值，是使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果,其结果表现为具体的数值。
第二章数据的搜集
2.2比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
概率抽样是指抽样时按一定概率以随机原则抽取样本。每个单位被抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本
被抽中的概率，概率抽样的技术含量和成本都比较高。如果调查的目的在于掌握和研究总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。非概率抽样操作简单、实效快、成本低，而且对于抽样中的专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。非概率抽样也适合市场调查中的概念测试。
第三章数据的图表搜集
3.4直方图和条形图有何区别？
条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，高度与宽度都有意义；
直方图各矩形连续排列，条形图分开排列；3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。3.6饼图和环形图的不同？
饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例。环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。
第四章习题答案
4.5简述众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
众数：主要用于分类数据集中趋势的度量；是一组数据的峰值； 优点：不受极值的影响。
缺点：具有不唯一性；只有数据量较大时才有效果
中位数：主要用于顺序数据集中趋势的度量；是一组数据中间位置的代表制； 优点：不受极值的影响；数据分布偏斜程度较大时是一个不错的选择。平均数：主要用于数值型数据集中趋势的度量；是一组数据的重心所在。优点：利用了所有数据信息；数据误差相互抵消，具有无偏性； 缺点：易受极值影响；当数据分布偏斜程度较大时代表性差。4.9测度数据分布形状的统计量有哪些？峰态系数、偏态系数。
第六章统计量及其抽样分布
6.6什么是抽样分布？
样本统计量（随机变量）的概率分布是一种理论概率分布。
第七章参数估计
7.2、简述评价估计量好坏的标准。
无偏性：估计量抽样分布的数学期望=总体参数
有效性：对同一参数的两个无偏点估计量，拥有更小标准差的估计量更有效。 一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近总体参数。7.7简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。样本量越大，置信水平越高，总体方差和估计误差越小。
第八章假设检验
8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？
相同点：是统计推断的两部分；都运用样本对总体进行推断。 不同点：推断角度不同。
参数估计：用样本统计量估计总体参数，总体参数估计前未知。 假设检验：对总体参数提出假设，用样本信息验证假设成立否。8.3什么是假设检验中的两类错误？
α错误（弃真错误）：原假设为真，却被我们拒绝了。 β错误（取伪错误）：原假设为假，却被我们接受了。
第十章方差分析
10.4方差分析中有哪些基本假定？
（1）每个总体都应服从正态分布（2）各个总体的方差（3）观测值是独立的
10.10方差分析中多重比较的作用是什么？
通过对总体均值之间的配对比较来进一步检验哪些均值之间存在差异。
必须相同
第11章一元线性回归
11．8一元线性回归模型通常有以下几条基本的假定：（1）变量之间存在线性关系；
（2）在重复抽样中，自变量x的取值是固定的；（3）误差项ε是一个期望为零的随机变量；（4）对于所有的x值，误差项的方差2都相同；
（5）误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即N(0,2)。11.9参数最小二乘法的基本原理
因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小。
第十二章多元线性回归
12.2多元线性回归模型中有哪些基本假定？
（1）误差项是一个期望值为0的随机变量，即E()0。（2）对于自变量x1，x2，„，xk的所有值，的方差2都相同。（3）误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立，即~N(0,2)。
12.3解释多重判定系数和调整的多重判定系数的含义和作用。
多重判定系数R2是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例，它是度量多元回归方程拟合程度的一个统计量，反映了在因变量的变差中被估计的回归方程所解释的比例。
为避免增加自变量而高估R2，统计学家提出用样本量n和自变量的个数k去
21(1R2)(调整R2，计算出调整的多重判定系数Ran1)，其意义与R2类
nk1似，表示在用样本量和模型中自变量的个数进行调整后，在因变量的变差中被估计的回归方程所解释的比例。
第三篇：统计学复习总结
3.样本：从总体中抽样部分个体的过程称为抽样，所抽得的部分为样本。（从样本中随机抽取的有代表性的一部分）
4.统计量：是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。
5.频率：是指单位时间内完成振动的次数，是描述振动物体往复运动频繁程度的量。
6.概率：是描写某一事件发生的可能性大小的一个量度。
8.系统误差：在收集资料过程中，由于仪器初始状态未调整到零、标准试剂未经校正、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，可造成观察结果倾向性的偏大或偏小。
9.随机测量误差：在收集原始资料过程中，即使仪器初始状态及标准试剂以校正，但是由于各种偶然因素的影响也会造成同一对象多次测定的结果完全不一致。这种误差往往没有固定的倾向，有时高有时低。
12.标准误：也称标准误差，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。
13.标准差：是一种表示分散程度的统计观念。
14.指标：指预期中打算达到的指数、规格、标准。
15.相对数：是两个相关的绝对数之比，也可以是两个统计指标之比。
16.率：表示在一定范围内某现象的发生数与可能发生的总数之比，说明某现象出现的强度活频率。
17.构成比：表示某事物内部各组成部分在整体中所占的比重，常以百分比表示。
18.相对比：是A、B两个关联指标之比，用以描述两者的对比水平。19 统计学是一门用于观察资料的应用科学它具有严密的科学逻辑无限的应用性和以高等数学为基础的计算性它广泛的涉及到自然科学人文科学和管理科学的各个领域
20医学统计研究对象及特征同质性 大量性变异性平均数是描述一组同质的计量资料集中趋势（平均水平）的指标 22 算术均数 是描述一组同质的计量资料集中趋势（平均水平）的指标
23几何均数是描述一组同质的呈对数整台分布的计量资料变异系数的指标 1极差即最大值与最小值之差。四分位数间距2离均差平方和 方差 标准差 变异系数 3方差4标准差5变异系数 25参数估计包括点估计和区间估计搜集资料
一资料来源
1统计报表
2报告卡如报出生率换染率
3日常工作记录如 住院病历
4专题研究或实验研究
5学术专题研究会讨论会经验交流会
6图书资料
7国际互联网
二资料要求
（一）三性及时性 正确性完整性
（二）四原则对照原则均衡原则随机化原则重复原则
三 整理资料核对 2 分组按质量等级分组3 归纳 手工法 机械法 4 列表
1.什么叫医学统计学？医学统计学与统计学、卫生统计学、生物统计学有何联系与区别？
医学统计学：是统计学的重要应用领域，它运用概率论、数理统计的原理和方法，结合医学实践，阐述统计设计的基本原理和步骤，研究资料和信息收集、整理和分析，进行科学推断的一门应用统计学。医学统计学与生物统计学、卫生统计学是统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域的应用，三者间既有区别，又有交叉，故难以截然划定界限。生物统计学应用于生物学研究，从生物范畴的角度来看，显然比医学统计学的范围更广，其原理和方法一般均可应用于医学研究。医学统计学和卫生统计学均应用于医学研究，而前者侧重于医学的生物性方面，后者侧重于公共卫生学的社会性方面。
2．标准差和标准误有何区别和联系？
区别：标准差与标准误的意义、作用和使用范围均不同。
（1）标准差一般用s 表示,是表示个体间变异大小的指标,反映了整个样本对样本平均数的离散程度,是数据精密度的衡量指标。
标准误一般用sx 表示,反映样本平均数对总体平均数的变异程度,从而反映抽样误差的大小,是量度结果精密度的指标。
（2）随着样本数(或测量次数)n 的增大, 标准差趋向某个稳定值,即样本标准差s 越接近总体标准差σ。
标准误则随着样本数(或测量次数)n 的增大逐渐减小,即样本平均数越接近总体平均数μ;故在实验中也经常采用适当增加样本数(或测量次数)n 减小sx 的方法来减小实验误差,但样本数太大意义也不大。
(3)标准差是最常用的统计量, 一般用于表示一组样本变量的分散程度，当资料呈正态分布时，与均数结合可估计正常值范围，计算变异系数等
标准误一般用于统计推断中,主要包括假设检验和参数估计,如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等。
联系：标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标。标准误是标准差的1/ n;二者都是衡量样本变量(观测值)随机性的指标,只是从不同角度来反映误差;二者在统计推断和误差分析中都有重要的应用。
3.方差分析的基本思想是什么?
通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。将总变异及自由度按其来源分解
4.常用相对数指标有哪些？它们在计算和意义上有何不同？ 常用的有率、构成比和相对比，5.x2检验的适用范围和各个公式的适用条件是什么？
6.简述非参数统计方法的概念及适用范围？
在对总体的分布不作假设或仅作非常一般性假设条件下的统计方法
称为“非参数统计”。适用范围：（1）待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验。（2）仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验。(3)所提的问题中并不包含参数，也不能用参数检验。(4)当我们需要迅速得出结果时，也可以不用参数统计方法而用非参数统计方法来达到目的。
7.非参数统计方法有何优缺点？
优点 1等级资料2对资料没有特殊要求总体为偏态总体分布未知计量资料（N《30）有过大或过小的数值 3总体方差不齐
缺点检验效率低容易犯第二类错误
8.相关与回归的区别与联系？
回归分与相关分的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说，作相关分析时要求两变量都是随机变量；作回归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量。差别主要是：（1）在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；（2）相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的；（3）相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。
9.直线相关与等级相关有何区别？
直线相关又称为简单相关，是探讨服从正态分布的两个随机变量X和Y有无线性相关关系的一种统计分析方法。直线相关的性质可由散点图直观地说明。等级相关又称秩相关，方法简单，易学易用，适用范围较广；两事物或现象间是否存在直线相关关系，也可用等级相关来检验。尤其适用于某些指标不便准确地测量，而只能以严重程度、成效大小、名次先后或综合判断等方式定出等级或次序的资统计工作的基本步骤 1 统计设计2资料搜集3资料整理4资料分析
第四篇：统计学复习总结
第二章 统计数据的搜集
1、四种统计测量尺度（定类、定序、定距、定比）的含义
2、四种专门调查（普查、重点调查、典型调查、抽样调查）的适用条件 第三章 统计数据的整理与显示
1、单值数列的编制程序
2、组距数列的编制程序
3、向上（下）累计次数的计算 第四章 统计资料的描述
1、时期指标、时点指标的含义
2、结构、比例、比较、动态、强度相对数的含义
3、计划任务数为计划期内各年的总和时计划完成程度和提前计划完成时间的计算
4、计划任务数为计划末期应达到的水平时计划完成程度和提前计划完成时间的计算
5、计划任务数为相对数时计划完成程度的计算
6、算术平均数的计算（数学性质的内容）
7、几何平均数的计算
8、未分组资料中位数的计算
9、单值数列中位数的计算
10、组距数列中位数的计算
11、单值数列众数的计算
12、组距数列众数的计算
13、众数、中位数和平均数的关系公式
14、未分组资料四分位差的计算
15、组距数列四分位差的计算
16、标准差的计算（简捷公式）
17、离散系数的计算（比较不同均值总体的离散程度）
18、偏态系数的说明
19、峰度系数的说明 第五章 统计资料的推断
1、总体、样本的含义
2、是非标志总体指标（均值、标准差、离散系数）的计算
3、样本方差的计算
4、重复抽样和不重复抽样下样本均值和样本成数抽样平均误差的理论公式计算
5、重复抽样和不重复抽样下样本均值和样本成数抽样平均误差的实际公式计算（不重复抽样下修正系数的两点说明）
6、大样本下样本均值和样本成数抽样极限误差的计算
9、总体均值的区间估计步骤
10、大样本下总体比例的区间估计步骤
11、总体均值的假设检验步骤（单侧检验和双侧检验）
12、大样本下总体比例的假设检验步骤（单侧检验和双侧检验）
13、常见Z值（注意：如假设检验需区分单侧和双侧的情况）第六章 方差分析
1、单因素方差分析的步骤
2、双因素方差分析的步骤 第七章 相关与回归
1、常见散点图的形式
2、相关系数的公式及含义
3、相关与回归的关系（胡说相关）
4、一元线性回归直线方程系数a和b的计算
5、系数b和相关系数r的关系
6、可决系数的计算及直观含义和经济含义 第八章 时间数列分析
1、绝对数时期数列序时平均数的计算
2、绝对数连续时点数列序时平均数的计算
3、绝对数间断时点数列序时平均数的计算
4、三种情况下相对数时间数列序时平均数的计算
5、平均增长量的计算
6、发展速度与增长速度的计算
7、增长1%的绝对值
8、平均发展速度和平均增长速度及相关指标的计算
9、偶数项移动平均需作移正平均
10、移动平均的几点说明
11、最小二乘法测定长期趋势时简捷公式如何令
12、三种趋势方程的数据特征 第九章 统计指数
1、数量指标综合指数的计算
2、质量指标综合指数的计算
3、数量指标加权算术平均指数的计算
4、质量指标加权调和平均指数的计算
5、总量指标变动两因素分析绝对数、相对数形式的计算
6、平均指标变动两因素分析绝对数、相对数形式的计算
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第五篇：统计学复习要点
第1章统计和统计数据
数据类别；总体、样本；几种概率抽样（简单随机抽样，分层抽样，系统抽样，整群抽样）第2章用图表展示数据 定性数据
表：频数分布表，列联表 图：条形图（复式），帕累托图，饼图，环形图 定量数据
表：频数分布表（分组）
图：直方图、茎叶图、箱线图；垂线图、误差图；散点图；雷达图，轮廓图 第3章 用统计量描述数据
水平：均值，中位数，分位数，众数（选择原则）
差异：极差，四分位差；方差，标准差，标准分数（经验法则）；离散系数 分布：偏态，峰态（解读）第4章概率分布
重要分布：二项分布，泊松分布，超几何分布，正态分布（判断）；t分布，卡方分布，F分布
统计量分布：参数，统计量，抽样分布，中心极限定理，标准误 第5章 参数估计 点估计：原理，缺陷
区间估计：置信区间，置信度 评价标准：无偏，有效，一致性 单个总体参数估计待估参数
均值比例方差
大样本小样本大样本
2分布
2已知2已知Z分布
Z分布Z分布
2未知2未知
Z分布t分布
两个总体参数估计
待估参数
均值差
独立大样
本
12、22已Z分布
独立小样
本
正态总体
12、22已
知Z分布
12=2
2t分布
比例差独立大样
本Z分布
方差比
匹配样本F分布
t分布
12、22未
知
12、22未Z分布
12≠22t分布
第6章假设检验
原假设，备择假设；如何提假设
显著性水平，P值，第一、二类错误
结果表述（拒绝，不拒绝）
参数检验（对照参数估计）
第7章分类变量的推断
卡方拟合优度检验，卡方独立性检验，相关性度量（3种系数）
第8章方差分析与实验设计
方差分析
研究的问题，基本原理，基本假设
方差分析表，参数估计表
实验设计
3种设计以及与方差分析的对应
第9、10章回归分析
回归的基本流程：判断有无关系、建模、检验、预测
模型好坏的评判标准：判定系数，估计标准误差
多元回归特有问题：调整判定系数，多重共线性（产生的问题，识别，处理），哑变量回归（系数解读）
第11章时间序列
时间序列的几种成分
不同类型时间序列对应的预测方法：基本原理
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