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Galleria mappe mentale Super focus sulle statistiche (1)
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Super focus sulle statistiche (1)
Questa è una mappa mentale sui punti chiave della statistica (1), compresi i metodi di raccolta dei dati statistici, La forma organizzativa delle indagini statistiche, Oggetti di ricerca statistica e altri contenuti.
Modificato alle 2023-12-03 01:20:47
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Super focus sulle statistiche (1)
Il più importante:
Come raccogliere dati statistici:
1. Metodo di osservazione diretta, gli investigatori si recano sulla scena per indagare di persona
2. Metodo di intervista, gli investigatori chiedono agli intervistati punto per punto secondo lo schema dell'indagine.
3. Metodo di rendicontazione, che fornisce dati statistici secondo determinate procedure di rendicontazione
4. Metodo del questionario, ponendo domande sotto forma di foglio di risposta
5. Metodo sperimentale, conduzione di esperimenti su oggetti di indagine in luoghi sperimentali speciali e in condizioni speciali.
Forma organizzativa dell’indagine statistica:
1. Indagine completa; indagare su tutte le unità soggette a indagine una per una
Caratteristiche: ampia gamma, consumi elevati
2. Censimento; un'indagine completa una tantum organizzata appositamente
L'oggetto della ricerca della statistica: l'oggetto della ricerca delle statistiche socioeconomiche è l'aspetto quantitativo di un gran numero di fenomeni socioeconomici nel loro insieme (cioè lo studio delle caratteristiche quantitative e delle relazioni quantitative del fenomeno socioeconomico nel suo insieme)
(Risposta breve) Caratteristiche degli oggetti di ricerca statistica:
(1) Quantitatività: comprendere quantitativamente la natura e le leggi delle cose è la caratteristica fondamentale della ricerca statistica La ricerca statistica non riguarda quantità astratte, ma quantità concrete con contenuto specifico; La statistica è lo studio di quantità specifiche che sono strettamente correlate al contenuto e alla natura del fenomeno studiato sotto la clausola qualitativa.
(2) Totalità: la statistica prende come oggetto di ricerca le caratteristiche quantitative del fenomeno complessivo. La statistica richiede un gran numero di osservazioni e un'analisi completa dei fatti prevalenti in ciascuna unità della popolazione per ottenere caratteristiche quantitative che riflettano il fenomeno complessivo.
(3) Variabilità: le caratteristiche caratteristiche di ciascuna unità della popolazione hanno prestazioni diverse a causa di fattori casuali complessi, che è la premessa della ricerca statistica.
Principali contenuti del piano di indagine
1. Determinare lo scopo dell'indagine (perché)
2. Determinare l'oggetto dell'indagine (popolazione) e l'unità di indagine (individuo) Chi)
3. Sviluppare una struttura dell'indagine (Cosa)
Contenuti necessari dell'indagine determinati in base allo scopo dell'indagine
Determinare l'ora (quando) e il luogo (dove) dell'indagine
Statistica descrittiva e statistica inferenziale:
1. Statistica descrittiva: raccolta, organizzazione, visualizzazione e analisi di dati statistici (dati che riflettono fenomeni oggettivi)
2. Statistica inferenziale: utilizzare le informazioni campionarie e la teoria della probabilità per stimare e testare le caratteristiche quantitative della popolazione, ecc.
Il significato della statistica e le due relazioni
Tre significati: (1) lavoro statistico, (2) dati statistici (3) statistica (scienza)
La statistica è una scienza metodologica riguardante la raccolta, l'elaborazione, l'identificazione, l'analisi e l'inferenza di varie informazioni sui dati.
1) Il lavoro statistico: indagine e ricerca
2) Statistica: risultati del lavoro
3) Statistica: una scienza metodologica che studia come raccogliere, organizzare e analizzare i dati.
Il lavoro statistico e i dati statistici sono la relazione tra lavoro e risultati del lavoro, mentre il lavoro statistico e le statistiche sono la relazione tra pratica e teoria.
1. Il risultato del lavoro statistico sono i dati statistici
2. La base dei dati statistici e della scienza statistica è il lavoro statistico
3. La scienza statistica non è solo la sintesi teorica dell'esperienza di lavoro statistico, ma anche i principi, i principi e i metodi che guidano il lavoro statistico.
Statistica teorica e statistica applicata (a seconda del grado di ricerca e di applicazione dei metodi statistici)
La statistica teorica è un sistema di metodi statistici incentrato sulla metodologia.
La statistica applicata è l'applicazione centrata sul problema di metodi statistici per risolvere problemi pratici.
Calcolo della mediana del gruppo
Mediana del gruppo: il valore del punto medio tra i limiti superiore e inferiore per rappresentare il livello generale di ciascun gruppo di valori dei marcatori.
Valore mediano del gruppo chiuso = (limite superiore limite inferiore) ÷ 2
Il valore medio del gruppo aperto con limite inferiore mancante = il limite superiore - 1/2 della distanza tra gruppi adiacenti,
Il valore medio del gruppo di apertura del limite superiore mancante = il limite inferiore è pari a 1/2 della distanza tra gruppi adiacenti.
La relazione tra la spaziatura dei gruppi e il numero di gruppi in una sequenza equidistante
Quando si compila una sequenza equidistante, la formula per calcolare la distanza del gruppo è: distanza del gruppo = distanza intera/numero di gruppi, quindi la dimensione della distanza del gruppo è correlata al numero di gruppi
Frequenza o frequenza: il numero di unità distribuite in ciascun gruppo
Frequenza o rapporto: il numero relativo formato dal rapporto tra ciascuna serie di ripetizioni e il totale delle ripetizioni
distribuzione della frequenza (o tasso) cumulativa verso l’alto
Si tratta innanzitutto di elencare il limite superiore di ciascun gruppo, quindi accumulare la frequenza (o frequenza) dal gruppo con il valore di flag basso al gruppo con il valore di flag alto.
La frequenza cumulativa al rialzo di un determinato gruppo indica la somma del numero di unità in ciascun gruppo al di sotto del limite superiore del gruppo. La frequenza cumulativa al rialzo di un determinato gruppo indica la proporzione della somma del numero di unità in ciascun gruppo sottostante il limite superiore del gruppo al numero totale di unità.
Accumula la distribuzione della frequenza (o frequenza) verso il basso: elenca prima il limite inferiore di ciascun gruppo, quindi accumula le frequenze (o frequenza) in sequenza dal gruppo con valore di flag alto al gruppo con valore di flag basso.
Indicatore totale: un indicatore utilizzato per indicare la scala totale, il livello totale o il carico di lavoro dei fenomeni sociali ed economici in un determinato momento, luogo e condizione.
Classificazione e significato degli indicatori relativi
Gli indicatori relativi, noti anche come numeri relativi statistici, sono il rapporto tra due indicatori statistici correlati, che riflettono la relazione quantitativa tra le cose.
Gli indicatori relativi si dividono in: indicatori relativi strutturali, indicatori relativi proporzionali, indicatori relativi di intensità, indicatori relativi dinamici, indicatori relativi comparativi e indicatori relativi di piano.
Determinazione della modalità di una sequenza di intervalli
Il metodo consiste nell'osservare il numero di volte e procedere in due passaggi:
1 Determinare innanzitutto il gruppo in cui si trova il maggior numero di dati
2 Utilizzare il metodo dell'interpolazione proporzionale per calcolare l'approssimazione della modalità
Capitolo primo
Concetti di indicatori (ri)statistici: segnali e indicatori
Un segno statistico, denominato marchio, si riferisce al nome di un attributo o caratteristica posseduta da un'unità complessiva.
Indicatori statistici: concetti e valori che riflettono in modo completo le caratteristiche quantitative complessive.
La relazione tra segni, indicatori e variabili:
(Ri)La differenza tra segni e indicatori:
(1) Il segno spiega il singolo indicatore di caratteristica generale e spiega le caratteristiche generali;
(2) I marchi includono marchi di qualità che non possono essere espressi da valori numerici e marchi di quantità che possono essere espressi da valori numerici.
La connessione tra segnali e indicatori:
(1) I valori di alcuni indicatori statistici sono riassunti dai valori degli indicatori quantitativi delle unità complessive. Ad esempio, la produzione totale di grano della contea è riassunta dalla produzione di grano di ciascun comune a cui appartiene.
(2) Esiste una relazione di trasformazione tra i due. Se lo scopo della ricerca cambia, ad esempio l'insieme originario diventa l'unità complessiva, l'indice statistico corrispondente diventerà un indicatore quantitativo, e viceversa. (Le variabili sono segni di quantità variabili e tutti gli indicatori statistici, e tutti i valori dei flag e i valori degli indicatori sono valori variabili. Alcuni segni di quantità variabili non sono indicatori statistici, ma appartengono a variabili. Nei segni di quantità, sono invariati gli indicatori di quantità sono chiamati costanti o parametri, gli indicatori di quantità variabile sono chiamati variabili)
(Pesante) Concetti generali e comprensione delle statistiche
La popolazione statistica, denominata popolazione, si riferisce a un insieme organico composto da molte cose individuali (unità) che esistono oggettivamente e hanno una certa proprietà comune.
caratteristica:
Omogeneità: tutte le unità della popolazione hanno alcune proprietà comuni.
Massività: la popolazione contiene sempre tutte o un numero sufficiente di unità.
Variabilità: ci sono differenze tra le unità della popolazione.
Concetti e comprensione degli indicatori di qualità
Compresi indicatori relativi e indicatori medi, indicatori statistici che riflettono il livello relativo complessivo del fenomeno o la qualità del lavoro, come la densità di popolazione, il salario medio, ecc.
variabile di sequenza
Una variabile ordinale è un tipo di variabile che distingue le variabili in ordine gerarchico tra casi della stessa categoria.
(1) Classificare le cose e dare l'ordine di ciascuna categoria
(2) Più accurato della scala di classificazione
(3) Non vengono misurate le differenze precise tra le categorie
(4) I dati sono presentati come "categoria" ma in ordine
(5) ha > o
Capitolo due
Concetti come oggetti di rilevamento, unità di rilevamento, elementi di rilevamento, unità di reporting, ecc.
Oggetto dell'indagine: si riferisce al fenomeno complessivo da indagare, ovvero la popolazione statistica.
Unità di indagine: l'unità complessiva (individuale) dell'indagine e la persona responsabile del contenuto dell'indagine.
Unità di reporting: l'unità responsabile di fornire dati statistici in base alla data e al formato specificati, ovvero l'unità che compila e segnala i dati statistici.
Elementi di indagine: contenuti necessari dell'indagine determinati in base allo scopo dell'indagine
Tempo di indagini
Orario dell'indagine: specificare l'orario a cui appartengono i dati dell'indagine
terzo capitolo
Raggruppamento statistico
Il raggruppamento statistico si basa sullo scopo della ricerca statistica e sulle caratteristiche dell'oggetto della ricerca, dividendo ciascuna unità della popolazione statistica in più parti o gruppi con proprietà diverse secondo un determinato segno.
Funzione di raggruppamento statistico
(1) Classificazione dei tipi di fenomeni
(2) Struttura generale dello studio
(3) Studiare la dipendenza tra i fenomeni
La relazione tra la media aritmetica, la mediana e la modalità nella distribuzione di frequenza (caratteristiche della relazione sotto ciascuna distribuzione)
Media aritmetica: il valore medio di ciascun gruppo di valori nell'istogramma della distribuzione di frequenza viene moltiplicato per la frequenza e quindi sommato.
Mediana: il valore corrispondente alla metà dell'area dell'istogramma della distribuzione della frequenza
Modalità: la moda è la mediana del gruppo con la frequenza più alta di osservazioni del campione nella tabella di distribuzione della frequenza.
Nella media complessiva
Definizione di media della popolazione: la media di tutti gli individui della popolazione è chiamata media della popolazione.
Capitolo quattro
La natura di ciascun indicatore nell'indicatore di variazione della firma
(1) Il concetto di intervallo completo: l'intervallo completo è anche chiamato intervallo, che è la differenza tra il valore massimo e il valore minimo di un insieme di dati.
(2) Il concetto di differenza media: la media aritmetica del valore assoluto della deviazione di ciascun valore variabile dal suo valore medio.
(3) Concetti di varianza e deviazione standard: La varianza è la somma media dei quadrati delle differenze tra ciascun dato e la media.
La deviazione standard è la radice quadrata aritmetica della radice quadrata media della somma delle deviazioni del valore del segno di ciascuna unità nella popolazione e della sua media aritmetica.
(4) Coefficiente di variazione: l'indicatore del coefficiente di variazione comunemente utilizzato è il coefficiente di deviazione standard, ovvero maggiore è l'indice del coefficiente di variazione, maggiore è il grado relativo di dispersione di ciascuna unità nella popolazione e meno rappresentativo è. la media complessiva è; al contrario, la media complessiva è. Più il numero è rappresentativo, meglio è.
Comprendere gli indicatori di completamento del piano
L'indice relativo del grado di completamento del piano è denominato "indicatore del grado di completamento del piano" o "percentuale di completamento del piano". È il risultato del confronto tra il valore effettivo di completamento dei fenomeni sociali ed economici in un determinato periodo e il valore dell'attività pianificata è generalmente espresso in percentuale. ·
capitolo cinque
Concetti e caratteristiche dell'indagine (ri)campionamento
Un’indagine campionaria è un’indagine non completa. Si tratta di selezionare alcune unità da tutti gli oggetti di ricerca secondo il principio casuale come rappresentanti dell'insieme da indagare.
Caratteristiche
(1) Si tratta di un'indagine non completa;
(2) Selezionare le unità investigative per le indagini in base al principio casuale;
(3) Lo scopo è comprendere la situazione complessiva complessiva.
Il principio casuale dell'indagine campionaria
Il principio casuale significa che quando si selezionano le unità di indagine, il campionamento delle unità campione non è influenzato dai fattori soggettivi dei ricercatori e da altri fattori sistematici, ed elimina completamente l'influenza della coscienza soggettiva delle persone, in modo che ogni unità della popolazione abbia un uguale possibilità di essere campionati. La possibilità di vincere è puramente una questione di fortuna. Il principio casuale è il principio base a cui deve attenersi il campionamento casuale.
Comprendere l'errore di campionamento
Il concetto di errore di campionamento: a condizione di osservare il principio di casualità, gli errori inevitabili derivanti dagli indicatori del campione che rappresentano gli indicatori complessivi, esclusi gli errori di registrazione e gli errori sistematici (generati dalla violazione del principio di casualità, come la selezione consapevole di unità più buone ).
La relazione tra il limite di errore e il numero di unità di campionamento (principalmente in condizioni semplici di campionamento ripetuto)
Maggiore è il numero di unità di campionamento, minore è l'errore medio di campionamento, viceversa maggiore è l'errore medio di campionamento;
Errore medio campionario, concetto di errore limite di campionamento, concetto di probabilità
Errore medio campionario: la deviazione standard della media campionaria (o numero di campionamento). Riflette la dispersione media tra la media del campione (o percentuale di campionamento) e la media della popolazione (o percentuale della popolazione).
Errore limite di campionamento: noto anche come errore ammissibile, è l'errore massimo consentito tra l'indice del campione e l'indice complessivo determinato dallo sperimentatore in base ai requisiti di affidabilità dei risultati dell'inferenza del campionamento. Generalmente espresso da Δ.
Il grado di probabilità t riflette il grado relativo dell'errore limite, che è numericamente uguale al multiplo dell'errore limite come errore medio di campionamento.
Capitolo VII
Correlazione positiva
Correlazione positiva: significa che due variabili cambiano nella stessa direzione quando una variabile cambia da grande a piccola o da piccola a grande, anche l'altra variabile cambia da grande a piccola o da piccola a grande.
Determinare il grado di correlazione in base al coefficiente di correlazione
r>0 è correlazione positiva, r
|r|=1 significa correlazione completamente lineare;
|r|≤ 0,3 indica una correlazione debole; 0,3＜ |r|≤ 0,5 indica una correlazione bassa;
0,5＜|r|≤0,8 è una correlazione significativa; 0,8＜|r|＜1 è una correlazione elevata.
(Ri)relazione tra coefficiente di regressione e coefficiente di correlazione
Se il coefficiente di regressione è maggiore di zero, il coefficiente di correlazione è maggiore di zero; se il coefficiente di regressione è minore di zero, il coefficiente di correlazione è minore di zero. (I loro segni di valore sono gli stessi)
1. La differenza tra coefficiente di correlazione e coefficiente di regressione
1. Diversi significati: Coefficiente di correlazione: è una quantità che studia il grado di correlazione lineare tra le variabili.
Coefficiente di regressione: parametro che rappresenta l'influenza della variabile indipendente x sulla variabile dipendente y nell'equazione di regressione.
2. Diverse applicazioni: Coefficiente di correlazione: illustra la correlazione tra due variabili.
Coefficiente di regressione: illustra la relazione quantitativa tra le variazioni dipendenti tra due variabili.
3. Unità diverse: Coefficiente di correlazione: generalmente rappresentato dalla lettera r, r non ha unità
Coefficiente di regressione: generalmente espresso dalla pendenza b, b ha unità.
2. La relazione tra coefficiente di regressione e coefficiente di correlazione:
1. Se il coefficiente di regressione è maggiore di zero, il coefficiente di correlazione è maggiore di zero.
2. Se il coefficiente di regressione è inferiore a zero, il coefficiente di correlazione è inferiore a zero.
Le connessioni e le differenze tra analisi di correlazione e analisi di regressione
Collegare :
1. La teoria e i metodi sono coerenti;
2. Se non c'è correlazione, non ci sarà regressione. Maggiore è la correlazione, migliore è la regressione;
3. Il coefficiente di correlazione e il coefficiente di regressione hanno la stessa direzione e possono essere calcolati l'uno dall'altro.
la differenza :
1. Nell'analisi di correlazione, xey sono equivalenti; nell'analisi di regressione, xey devono determinare la variabile indipendente e la variabile dipendente;
2. Nell'analisi di correlazione, xey sono entrambe variabili casuali. Nell'analisi di regressione, solo y è una variabile casuale.
3. L'analisi di correlazione misura il grado e la direzione della correlazione. L'analisi di regressione non solo può rivelare l'impatto della variabile x sulla variabile y, ma può anche utilizzare modelli di regressione per la previsione e il controllo.
È possibile scrivere e utilizzare un'equazione di regressione lineare variabile
La regressione lineare univariata può essere utilizzata per l'analisi predittiva.
capitolo otto
concetto di tasso di crescita medio
Tasso di crescita medio: descrive il tasso di crescita medio di un fenomeno in un periodo di tempo. È uguale alla velocità di sviluppo media meno 1.
Analisi di livello e analisi di velocità in serie temporali
L'analisi del livello include il livello di sviluppo, il livello di sviluppo medio, il livello di crescita e il livello di crescita medio.
L'analisi della velocità include la velocità di sviluppo e la velocità di crescita, la velocità di sviluppo media e la velocità di crescita media.
Fattori che influenzano le serie storiche: variazioni irregolari
cambiamenti del ciclo
tendenza a lungo termine
cambiamenti stagionali
Capitolo nove
Quali forme di indice adottano l’indice complessivo degli indicatori di qualità e l’indice complessivo degli indicatori di quantità?
(1) Indice dell'indicatore quantitativo: quando si compila l'indice dell'indicatore quantitativo, l'indicatore della qualità nel periodo base dovrebbe essere utilizzato come lo stesso fattore di misurazione.
(2) Indice dell'indicatore di qualità: nel compilare l'indice dell'indicatore di qualità, gli indicatori quantitativi durante il periodo di riferimento dovrebbero essere utilizzati come lo stesso fattore di misurazione.
Distinguere tra indicatore medio, indice indicatore medio e indice medio
1: L'indicatore medio è un indicatore globale che riflette il livello generale di ciascuna unità di una popolazione omogenea in determinate condizioni in un determinato momento e luogo. È un valore rappresentativo dei valori di segno dispari di ciascuna unità della popolazione. ed è anche una misura della tendenza centrale della distribuzione variabile.
2: L'indice dell'indicatore medio è un numero relativo calcolato confrontando i valori medi degli indicatori delle quantità nelle condizioni di due periodi diversi dello stesso fenomeno economico. Illustra la direzione e il grado di cambiamento del livello medio complessivo in due periodi.
3: L'indice medio è un indice calcolato utilizzando la media ponderata dei singoli indici.
La relazione calcolata tra ciascun indice nel sistema di indici
Nel sistema dell'indice, la relazione quantitativa tra l'indice totale e ciascun indice fattoriale è espressa come l'indice totale è uguale al prodotto di ciascun indice fattoriale e la differenza di variazione dell'indice totale è uguale alla somma delle differenze di variazione di ciascun indice di fattore.
Classificazione dell'indice
Classificazione per ambito oggetto: indice complessivo e indice individuale
Secondo la natura dell'indice dell'indice: indice dell'indice quantitativo e indice dell'indice della qualità
Diviso in base ai diversi periodi base: indice a catena e indice a base fissa
Il concetto di raggruppamento statistico è un metodo di organizzazione statistica che divide il fenomeno socioeconomico complessivo in più parti o gruppi secondo un determinato punteggio basato sullo scopo e sui requisiti della ricerca statistica e sulle differenze intrinseche della popolazione.
(Pesante) Il significato e le tipologie degli indicatori relativi: Il significato degli indicatori relativi: Spiega la relazione quantitativa formata dal confronto relativo tra un valore e un altro valore.
Esistono quattro tipi comunemente utilizzati: indicatori relativi strutturali, indicatori relativi comparativi, indicatori relativi di intensità e indicatori relativi dinamici.
Contrassegna la natura di ciascun indicatore negli indicatori di compilazione: tempo di compilazione, utilizzo della memoria, utilizzo della CPU, numero di errori di compilazione, ecc. Questi indicatori possono aiutare gli sviluppatori a comprendere le prestazioni e l'efficienza del processo di compilazione e a ottimizzare il codice e il processo di compilazione.
(Pesante) Punto temporale e periodo:
1. Il valore dell'indicatore del periodo viene registrato in modo continuo, mentre il valore dell'indicatore del punto temporale è ottenuto mediante conteggio discontinuo in un determinato momento nel tempo;
2. Il valore dell'indicatore del periodo è cumulativo, ma il valore dell'indicatore del punto temporale non è cumulativo;
3. Il valore dell'indicatore del periodo è direttamente correlato alla durata del periodo registrato, mentre il valore dell'indicatore del punto temporale non ha alcuna relazione con la durata del periodo registrato.