マインドマップギャラリー 統計スーパーフォーカス (1)
統計データの収集方法など、統計の超重要ポイント(1)についてのマインドマップです。 統計調査の組織形態、 統計調査対象およびその他の内容。
2023-12-03 01:20:47 に編集されました統計スーパーフォーカス (1)
最も重要な:
統計データの収集方法:
1. 直接観察法、調査員が直接現場に出向いて調査する
2. 面接方法は、調査員が調査概要に基づき項目ごとに質問します。
3. 報告方法、一定の報告手順に基づく統計データの提供
4. アンケート方式、解答用紙による質問
5. 特別な実験場所および特別な条件下で調査対象物に対して実験を行う実験方法。
統計調査の組織形態:
1. 調査対象となるすべてのユニットを個別に調査する。
特徴: 広範囲、高消費
2. 特別に組織された 1 回限りの包括的な調査。
統計の研究対象:社会経済統計の研究対象は、多数の社会経済現象全体の定量的側面(つまり、社会経済現象全体の量的特性と量的関係の研究)です。
(短い答え) 統計調査対象の特徴:
(1) 定量性:物事の性質や法則を定量的に理解することが統計研究の基本的な特徴であり、統計研究は抽象的な量ではなく、具体的な内容を持った具体的な量を対象とします。統計とは、定性的な規定に基づいて研究対象の現象の内容や性質に密接に関連する特定の量を研究することです。
(2) 全体性:統計は現象全体の定量的特徴を研究対象とします。統計では、現象全体を反映する定量的特徴を得るために、多数の観察と、集団内の各単位に蔓延する事実の包括的な分析が必要です。
(3) 変動性:集団内の各ユニットの特性は、複雑なランダム要因により異なるパフォーマンスを示します。これが統計研究の前提です。
調査計画の主な内容
1. 調査の目的(なぜ)を決定する
2.調査対象(母集団)と調査単位(個人)の決定
3. 調査概要(何を)を作成する
調査目的に応じて決定される必要な調査内容
調査の時間(When)と場所(Where)を決定します。
記述統計と推論統計:
1. 記述統計:統計データ(客観的な現象を反映したデータ)の収集、整理、表示、分析
2. 推論統計学: サンプル情報と確率論を使用して、母集団などの量的特性を推定および検定します。
統計の意味と二つの関係
3つの意味:(1)統計作業、(2)統計データ、(3)統計(科学)
統計学は、さまざまなデータ情報の収集、処理、識別、分析、推論に関する方法論的な科学です。
1) 統計業務:調査研究
2) 統計: 作業結果
3) 統計学: データを収集、整理、分析する方法を研究する方法論的な科学。
統計作業と統計データは作業と作業結果の関係であり、統計作業と統計は実践と理論の関係です。
1. 統計作業の結果は統計データです
2. 統計データと統計科学の基礎は統計作業です
3. 統計科学は、統計業務の経験を理論的に要約したものであるだけでなく、統計業務を導く原則、原則、方法でもあります。
理論統計と応用統計(統計手法の研究と応用の程度に応じて)
理論統計学は方法論を中心とした統計手法体系です。
応用統計学は、実際的な問題を解決するための問題中心の統計手法の応用です。
グループ中央値の計算
グループ中央値 - マーカー値の各グループの一般的なレベルを表す上限と下限の間の中間値。
閉鎖群の中央値=(上限下限)÷2
欠落している下限の開いたグループの中央値 = 上限 - 隣接するグループ間の距離の 1/2、
欠落している上限開口グループの中央値 = 下限、隣接グループ間の距離の 1/2。
等距離シーケンスにおけるグループの間隔とグループの数の関係
等距離シーケンスをコンパイルする場合、グループ距離を計算する式は次のとおりです: グループ距離 = 全距離/グループ数 したがって、グループ距離のサイズはグループの数に関係します。
頻度または頻度 - 各グループに分散されるユニットの数
頻度または比率 – 総反復数に対する各反復セットの比率によって形成される相対数
上向きの累積頻度 (またはレート) 分布
これは、まず各グループの上限を列挙し、次にフラグ値が低いグループからフラグ値が高いグループまでの頻度 (または頻度) を累積します。
あるグループの上向き累積度数は、そのグループの上限値を下回る各グループのユニット数の合計を示し、あるグループの上向き累積度数は、各グループのユニット数の合計が下回る割合を示します。グループの総ユニット数の上限。
頻度 (または頻度) 分布を下方向に累積します。まず各グループの下限をリストし、次に、フラグ値が高いグループからフラグ値が低いグループまで順に頻度 (または頻度) を累積します。
総合指標:特定の時間、場所、条件における社会経済現象の総規模、総レベル、または負荷を示すために使用される指標。
相対指標の分類と意味
相対指標は統計相対数とも呼ばれ、関連する 2 つの統計指標の比率であり、物事間の定量的な関係を反映します。
相対指標は、構造相対指標、比例相対指標、強度相対指標、動的相対指標、比較相対指標、計画相対指標に分けられます。
レンジシーケンスのモードの決定
方法は、回数を観察し、次の 2 つのステップで進めます。
1 まず、最も多くのデータが配置されているグループを特定します。
2 比例補間法を使用してモード近似を計算します
第一章
(再)統計指標の概念: サインとインジケーター
統計的マークはマークと呼ばれ、ユニット全体が持つ属性や特性の名前を指します。
統計指標:全体の定量的特徴を総合的に反映する概念や数値。
サイン、インジケーター、変数間の関係:
(再)標識と標識の違い:
(1) 記号は、単一の特性指標全体を説明し、全体の特性を説明します。
(2) マークには数値で表現できない品質マークと数値で表現できる量マークが含まれており、全ての指標は数値で表現されます。
標識と標識の関係:
(1) いくつかの統計指標の値は、単位全体の定量的指標の値から要約されます。たとえば、郡の総穀物生産量は、その郡が属する各郡区の穀物生産量から要約されます。
(2) 両者の間には、元の全体が全体の単位になるなど、研究目的が変化すると、対応する統計指標が定量的な指標になる、またはその逆の変換関係があります。 (変数とは、変動量記号とすべての統計指標であり、すべてのフラグ値と指標値は変数値です。一部の変動量記号は統計指標ではありませんが、変数に属します。量記号では、それらは変更されていない数量フラグは定数またはパラメータと呼ばれ、可変数量フラグは変数と呼ばれます)
(重) 統計の全体的な概念と理解
統計上の母集団は、母集団と呼ばれ、客観的に存在し、特定の共通の性質を持つ多くの個別のもの(単位)から構成される有機的な全体を指します。
特徴:
均一性: 母集団内のすべてのユニットは、いくつかの共通の特性を持っています。
巨大さ: 母集団には常にすべてのユニットまたは十分な数のユニットが含まれます。
変動性: 集団内のユニット間には差異があります。
品質指標の概念と理解
相対指標と平均指標を含み、人口密度や平均給与など、現象または仕事の質の全体的な相対レベルを反映する統計指標。
シーケンス変数
順序変数は、同じカテゴリのケース間で変数を階層順に区別する変数のタイプです。
(1) 物事を分類し、それぞれのカテゴリーに順序を付ける
(2) 分類尺度よりも正確
(3) カテゴリ間の正確な差異が測定されていない
(4) データは「カテゴリー」として表示されますが、順番に表示されます。
(5) > または
第2章
調査対象、調査単位、調査項目、報告単位などの概念。
調査対象:調査対象となる現象全体、つまり統計上の母集団を指します。
調査単位:調査の全体単位(個人)および調査内容の責任者。
報告単位:指定された日付と形式に従って統計データを提供する責任を負う単位、つまり統計データを記入して報告する単位。
調査項目:調査目的に応じて決定される必要な調査内容
調査時間
調査時間: 調査データが属する時間を指定します。
第三章
統計的なグループ化
統計グループ分けは、統計研究の目的と研究対象の特性に基づいて、統計母集団の各単位を、特定の符号に従って異なる特性を持ついくつかの部分またはグループに分割します。
統計的グループ化機能
(1) 現象の種類の分類
(2) 研究の全体構成
(3) 現象間の依存関係を調べる
度数分布における算術平均、中央値、最頻値の関係(各分布における関係特性)
算術平均: 度数分布ヒストグラムの各値グループの中央値に度数を乗じて加算します。
中央値:度数分布ヒストグラムの面積の半分に相当する値
最頻値: 最頻値は、度数分布表でサンプル観測の頻度が最も高いグループのグループ中央値です。
全体の平均
母平均の定義: 母集団内のすべての個人の平均は母平均と呼ばれます。
第四章
シグネチャーバリエーションインジケーターの各インジケーターの性質
(1) フルレンジの概念: フルレンジはレンジとも呼ばれ、データのセットの最大値と最小値の差です。
(2) 平均差の概念: 各変数値の平均値からの偏差の絶対値の算術平均。
(3) 分散と標準偏差の概念: 分散は、各データと平均値の差の二乗和の平均値です。
標準偏差は、母集団内の各単位の符号値の偏差の合計の平均平方根とその算術平均の算術平方根です。
(4) 変動係数: 一般的に使用される指標の変動係数は標準偏差係数です。つまり、変動係数指数が大きいほど、母集団内の各ユニットの相対的な分散度が大きくなり、その代表性が低くなります。全体の平均は、逆に、全体の平均は、数値がより代表的なものであるほど優れています。
計画完了指標を理解する
計画の完了度の相対的な指標は、「計画完了度指標」または「計画完了率」と呼ばれ、一定期間における社会経済現象の実際の完了値と計画されたタスクの値を比較した結果です。一般的にはパーセンテージで表されます。 ·
第五章
(再)抽出調査の概念と特徴
サンプル調査は非包括的な調査です。すべての調査対象からランダム原則に従っていくつかのユニットを全体の代表として選択して調査することです。
特徴
(1) 非包括的な調査である。
(2) ランダム原則に基づいて調査のための調査単位を選択する。
(3)全体の総合的な状況を把握することが目的です。
抽出調査の無作為原則
ランダム原則とは、調査単位を選択する際に、サンプル単位のサンプリングが調査員の主観的要因やその他の体系的要因の影響を受けず、人々の主観的意識の影響を完全に排除するため、母集団内のすべての単位が平等であることを意味します。サンプリングされる可能性はまったくの偶然です。ランダム原則は、ランダムサンプリングが従わなければならない基本原則です。
サンプリング誤差を理解する
サンプリング誤差の概念:ランダム性の原理を遵守した条件下で、登録誤差や系統的誤差(より良い単位を意識的に選択するなど、ランダム性の原理に違反することによって発生するもの)を除いた、指標全体を代表するサンプル指標から生じる不可避の誤差。 )。
誤差限界とサンプリング単位数の関係(主に単純な繰り返しサンプリング条件下)
サンプリング ユニットの数が多いほど、平均サンプリング誤差は小さくなります。逆に、平均サンプリング誤差は大きくなります。
サンプリング平均誤差、サンプリング限界誤差の概念、確率の概念
サンプリング平均誤差: サンプリング平均 (またはサンプリング数) の標準偏差。これは、サンプル平均 (またはサンプルパーセント) と母集団平均 (または母パーセント) の間の平均分散を反映します。
サンプリング限界誤差: 許容誤差としても知られ、サンプリング推論結果の信頼性の要件に基づいて研究者が決定したサンプル指数と全体指数の間の最大許容誤差です。一般的にはΔで表されます。
確率次数 t は限界誤差の相対的な程度を反映しており、数値的には平均サンプリング誤差としての限界誤差の倍数に等しくなります。
第 7 章
正の相関
正の相関: 2 つの変数が同じ方向に変化することを意味します。一方の変数が大きいから小さい、または小さいから大きいに変化すると、もう一方の変数も大きいから小さい、または小さいから大きいに変化します。
相関係数に基づいて相関度を決定します
r>0 は正の相関、r
|r|=1 は完全な線形相関 0 を意味します。
|r|≤ 0.3 は相関が弱いことを示し、0.3< |r|≤ 0.5 は相関が低いことを示します。
0.5<|r|<0.8 は有意な相関を示し、0.8<|r|<1 は高い相関を示します。
回帰係数と相関係数の(再)関係
回帰係数がゼロより大きい場合、相関係数はゼロより大きく、回帰係数がゼロより小さい場合、相関係数はゼロより小さくなります。 (値の符号は同じです)
1. 相関係数と回帰係数の違い
1. さまざまな意味: 相関係数: 変数間の線形相関の程度を調べる量です。
回帰係数: 回帰式における独立変数 x の従属変数 y への影響を表すパラメーター。
2. さまざまなアプリケーション: 相関係数: 2 つの変数間の相関関係を示します。
回帰係数: 2 つの変数間の依存変化間の定量的関係を示します。
3. 異なる単位: 相関係数: 一般に文字 r で表され、r には単位がありません。
回帰係数:一般に傾きbで表され、bには単位があります。
2. 回帰係数と相関係数の関係:
1. 回帰係数がゼロより大きい場合、相関係数はゼロより大きくなります。
2. 回帰係数がゼロ未満の場合、相関係数はゼロ未満になります。
相関分析と回帰分析の関係と違い
接続する :
1. 理論と手法が一貫している。
2. 相関がない場合、回帰は起こりません。相関の程度が高いほど、回帰は良好になります。
3. 相関係数と回帰係数は同じ方向を持ち、相互に計算することができます。
違い :
1. 相関分析では x と y は同等ですが、回帰分析では x と y で独立変数と従属変数を決定する必要があります。
2. 相関分析では、x と y は両方とも確率変数です。回帰分析では、y のみが確率変数です。
3. 相関分析は、相関の程度と方向を測定します。回帰分析は、変数 y に対する変数 x の影響を明らかにするだけでなく、予測と制御に回帰モデルを使用することもできます。
1 つの変数線形回帰方程式を作成して使用できます。
単変量線形回帰は予測分析に使用できます。
第八章
平均成長率の概念
平均成長率: 一定期間にわたる現象の平均成長率を表します。これは、平均開発速度から 1 を引いた値に等しくなります。
時系列でのレベル分析とスピード分析
レベル分析には、発展レベル、平均発展レベル、成長レベル、平均成長レベルが含まれます。
速度分析には、開発速度と成長速度、平均開発速度と平均成長速度が含まれます。
時系列に影響を与える要因: 不規則な変化
サイクルの変化
長期的な傾向
季節の変化
第9章
質指標総合指数と量指標総合指数はどのような指数形式を採用しているのでしょうか?
(1) 定量的指標指標:定量的指標指標を作成する際には、基準期間における品質指標を同じ測定要素として使用する必要があります。
(2) 品質指標指数: 品質指標指数を作成する際には、報告期間中の定量的指標を同じ測定要素として使用する必要があります。
平均指標、平均指標指標、平均指標を区別する
1: 平均指数とは、一定の時間と場所における一定の条件下における同種の集団の各単位の一般的なレベルを反映する総合的な指数であり、集団内の各単位の不等符号値の代表値です。また、変数分布の中心的な傾向の測定値でもあります。
2: 平均指標指数は、同じ経済現象の異なる 2 つの期間の条件下で数量の平均指標値を比較することによって計算される相対的な数値です。 2 つの期間における全体の平均レベルの変化の方向と程度を示します。
3:平均指数は、各指数の加重平均により算出した指数です。
指数システム内の各指数間の計算された関係
指数体系では、総合指数と各要素指数の定量的な関係は、総合指数が各要素指数の積に等しく、総合指数の変動差が各要素指数の変動差の合計に等しいという形で表されます。各要素のインデックス。
指数の分類
対象範囲による分類:全体インデックスと個別インデックス
指数の性質に応じて: 量的指数指数と質的指数指数
基準期間に応じて分割: 連鎖指数と固定基準指数
統計的グループ化の概念は、統計研究の目的と要件、および母集団の固有の差異に基づいて、社会経済現象全体を特定のマークに従っていくつかの部分またはグループに分割する統計的組織化方法です。
(重) 相対指標の意味と種類: 相対指標の意味: ある値と別の値を相対的に比較することによって形成される定量的な関係を説明します。
一般的に使用されるタイプは、構造相対指標、比較相対指標、強度相対指標、動的相対指標の 4 つです。
コンパイル インジケーターの各インジケーターの性質にフラグを付けます: コンパイル時間、メモリ使用量、CPU 使用量、コンパイル エラーの数など。これらの指標は、開発者がコンパイル プロセスのパフォーマンスと効率を理解し、コードとコンパイル プロセスを最適化するのに役立ちます。
(重い) 時点と期間:
1. 期間インジケーターの値は連続的に登録されますが、時点インジケーターの値は、ある時点での不連続なカウントによって取得されます。
2. 期間インジケーターの値は累積的ですが、時点インジケーターの値は累積的ではありません。
3. 期間インジケーターの値は登録期間の長さに直接関係しますが、時点インジケーターの値は登録期間の長さとは関係ありません。