京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
统计学中的基本概念
1、描述统计与推断统计
描述统计(Descriptive Statistics):用表格、图形和数字来概括、显示数据特征的统计方法。
例1:2005年我国出生人口性别比(男:女)已经升高到119.92,与正常值106相比有严重的偏离。
例2:中国经济增长的起伏
推断统计(Inferentia Statistics):从总体中抽取样本,并利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
总体(popuation):由统计研究所涉及的那些同质个体(也称单位)所形成的集合。
样本(sampe):所研究总体的一部分。
例1: 2003年人口变动抽样调查以全国为总体,在全国抽取了990个县(市、区)、3734个乡(镇、街道)、6544个调查小区的126万人。根据调查结果推算,2003年末全国总人口为129227万人,出生人口为1599万人,死亡人口为825万人,净增人口为774万人。
例2:一家大公司的会计部门会从所有的发票中选择一部分来检查公司所有发票的准确性。
2、数据和变量类型
(1)、定类尺度 (Nomina Scae)
也称列名尺度、名义尺度、分类尺度
例如:性别、民族、职业
数据表现为“类别”
各类之间无等级次序
各类别可以用数字代码表示
根据定类尺度得到的数据为分类数据。
(2)、定序尺度(Ordina Scae)
也称顺序尺度
例如健康状况、质量等级
数据表现为“类别”
可对等级、大小等排序
未测量出类别之间的准确差值
根据定序尺度得到的数据为顺序数据。
(3)、定距尺度 Interva Scae
也称间隔尺度
例如年份、摄氏温度
数据表现为“数值”
可以进行加减运算
“0”是只是尺度上的一个点,不代表“不存在”
根据定距尺度得到的数据为间距数据。
(4)、定比尺度 Ratio Scae
也称比率尺度
例如体重、身高
数据表现为“数值”
可以进行加减、乘除运算
“0”表示“没有”或“不存在”
根据定比尺度得到的数据为比率数据。
定距尺度与定比尺度的区别
定距尺度中“0”表示一个具体数值,不表示“没有”或“不存在”,定比尺度中“0”表示“没有”或“不存在” 。
在实际应用中定距尺度与定比尺度差别微不足道,往往不作区分。 例如在SPSS Statistics软件中,数据的计量尺度被分为3类:名义(Nomina)、有序(Ordina)、 度量(Scae )
四种计量尺度的比较
1、四种尺度所包含的信息量是依次递增的,级别由低到高。
2、根据较高层次的计量尺度可以获得较低层次的计量尺度。
3、不同的尺度数据对应这不同数据显示方法和分析方法。
数据和变量类型:总结
变量的概念和类型
变量是用来描述现象某种令人感兴趣的特征的概念。
品质变量是描述个体有关属性特征的变量,本质上不能用数字来表示。例如性别。
数量变量是描述个体有关数量特征的变量,都是用数字来表示的。例如人数,年龄等。
离散型变量指的是有限个数值或诸如0,1,2……之类无限可列值的变量。
如果某一变量可以取某一区间或多个区间中任意数值,则该变量称为连续型变量。
横截面、时间序列和面板数据
横截面数据(Cross-sectiona data)是在同一时点或是大约在同一时点所收集的数据。
例如2016年我国各直辖市的GDP 。
时间序列数据(Time series data)是按时间顺序取得的一系列数据。
例如我国历年的GDP。
面板数据(Pane Data):对多个事物在不同时期或时点上进行测量得到的数据 。如1996-2016年全国各个省份的GDP
3、统计指标的概念
一般有两种理解和两种使用方法:
1、统计指标是指反映现象数量特征的概念。如年末人口数、商品销售额、劳动生产率等。
2、统计指标是反映现象数量特征的概念和具体数值。如我国2016年的国内生产总值 。
(1)总量指标
也称为绝对数:以绝对数形式表现现象规模和水平的统计指标。可以分为时点数和时期数。
例如,2007全年入境旅游人数13187万人次 ;2007年全年国内生产总值246619亿元 ;2007年末全国参加城镇基本养老保险人数为20107万人 .
(2)时点数和时期数
时点数:是描述某种现象在某一个特定时刻(某一瞬间或某一时点)数量表现的数据。
例如,2007年年末全国总人口为132129万人 。
时期数:是描述某种现象在某一个特定时间范围内所实现的成果的数据。例如,2004年我国全年各种运输方式完成货物运输周转量66698亿吨公里。
区分数据是时点数还是时期数的方法之一看其加总后的结果是否有意义。若有意义则该指标必定是时期数。反之,则必定是时点数。
(3)相对数和平均数
相对指标:采用两个有联系的数值进行对比而得到的比值。也称为相对数,如产业结构比例、性别比、人口密度等等。
平均指标:也称为平均数,反映现象在某一时间或空间上的平均数量水平。例如职工的平均工资,平均考试成绩,等等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22