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Galeria de mapas mentais Super foco em estatísticas (1)
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Super foco em estatísticas (1)
Este é um mapa mental sobre os pontos-chave da estatística (1), incluindo métodos de coleta de dados estatísticos, A forma organizacional das pesquisas estatísticas, Objetos de pesquisa estatística e outros conteúdos.
Editado em 2023-12-03 01:20:47
- Anévrisme intracrânien
Il s'agit d'une carte mentale sur les anévrismes intracrâniens, avec le contenu principal, notamment: le congé, l'évaluation d'admission, les mesures infirmières, les mesures de traitement, les examens auxiliaires, les manifestations cliniques et les définitions.
- Entretien de la comptabilité des coûts
Il s'agit d'une carte mentale sur l'entretien de comptabilité des coûts, le principal contenu comprend: 5. Liste des questions d'entrevue recommandées, 4. Compétences de base pour améliorer le taux de réussite, 3. Questions professionnelles, 2. Questions et réponses de simulation de scénarios, 1. Questions et réponses de capacité professionnelle.
- Méthode de recherche de littérature
Il s'agit d'une carte mentale sur les méthodes de recherche de la littérature, et son contenu principal comprend: 5. Méthode complète, 4. Méthode de traçabilité, 3. Méthode de vérification des points, 2. Méthode de recherche inversée, 1. Méthode de recherche durable.
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Super foco em estatísticas (1)
O mais importante:
Como coletar dados estatísticos:
1. Método de observação direta, os investigadores vão ao local para investigar pessoalmente
2. Método de entrevista, os investigadores perguntam aos entrevistados item por item de acordo com o esboço da investigação.
3. Método de relatório, fornecendo dados estatísticos de acordo com determinados procedimentos de relatório
4. Método de questionário, fazendo perguntas em forma de folha de respostas
5. Método experimental, realizando experiências em objetos de investigação em locais experimentais especiais e sob condições especiais.
Forma organizacional de pesquisa estatística:
1. Investigação abrangente; investigue todas as unidades sujeitas a investigação, uma por uma;
Características: ampla gama, alto consumo
2. Censo; uma pesquisa abrangente e única especialmente organizada
O objeto de pesquisa das estatísticas: O objeto de pesquisa das estatísticas socioeconômicas é o aspecto quantitativo de um grande número de fenômenos socioeconômicos como um todo (ou seja, o estudo das características quantitativas e das relações quantitativas do fenômeno socioeconômico como um todo)
(Resposta curta) Características dos objetos de pesquisa estatística:
(1) Quantitatividade: Compreender quantitativamente a natureza e as leis das coisas é a característica básica da pesquisa estatística. A pesquisa estatística não se trata de quantidades abstratas, mas de quantidades concretas com conteúdo específico; Estatística é o estudo de quantidades específicas que estão intimamente relacionadas ao conteúdo e à natureza do fenômeno estudado sob condições qualitativas.
(2) Totalidade: A estatística toma como objeto de pesquisa as características quantitativas do fenômeno global. A estatística requer um grande número de observações e uma análise abrangente dos factos prevalecentes em cada unidade da população para obter características quantitativas que reflitam o fenómeno global.
(3) Variabilidade: As características de cada unidade da população apresentam desempenhos diferentes devido a fatores aleatórios complexos, que é premissa da pesquisa estatística.
Conteúdo principal do plano de investigação
1. Determine o propósito da investigação (por quê)
2. Determine o objeto da pesquisa (população) e a unidade da pesquisa (indivíduo) Quem)
3. Desenvolva um esboço da pesquisa (o quê)
Conteúdo necessário da investigação determinado com base no objetivo da investigação
Determine a hora (quando) e o local (onde) da investigação
Estatísticas descritivas e estatísticas inferenciais:
1. Estatística descritiva: recolha, organização, visualização e análise de dados estatísticos (dados que refletem fenómenos objetivos)
2. Estatística inferencial: Use informações amostrais e teoria de probabilidade para estimar e testar as características quantitativas da população, etc.
O significado das estatísticas e as duas relações
Três significados: (1) trabalho estatístico, (2) dados estatísticos (3) estatística (ciência)
A estatística é uma ciência metodológica que trata da coleta, processamento, identificação, análise e inferência de diversas informações de dados.
1) Trabalho estatístico: investigação e pesquisa
2) Estatísticas: resultados do trabalho
3) Estatística: Ciência metodológica que estuda como coletar, organizar e analisar dados.
O trabalho estatístico e os dados estatísticos são a relação entre o trabalho e os resultados do trabalho, e o trabalho estatístico e as estatísticas são a relação entre a prática e a teoria.
1. O resultado do trabalho estatístico são dados estatísticos
2. A base dos dados estatísticos e da ciência estatística é o trabalho estatístico
3. A ciência estatística não é apenas o resumo teórico da experiência de trabalho estatístico, mas também os princípios, princípios e métodos que orientam o trabalho estatístico.
Estatística teórica e estatística aplicada (de acordo com o grau de investigação e aplicação de métodos estatísticos)
A estatística teórica é um sistema de método estatístico centrado na metodologia.
Estatística aplicada é a aplicação centrada no problema de métodos estatísticos para resolver problemas práticos.
Cálculo da mediana do grupo
Mediana do grupo - O valor do ponto médio entre os limites superior e inferior para representar o nível geral de cada grupo de valores do marcador.
Valor mediano do grupo fechado = (limite superior limite inferior) ÷ 2
O valor mediano do grupo aberto do limite inferior ausente = o limite superior - 1/2 da distância entre grupos adjacentes,
O valor mediano do grupo de abertura do limite superior ausente = o limite inferior 1/2 da distância entre grupos adjacentes.
A relação entre o espaçamento dos grupos e o número de grupos em uma sequência equidistante
Ao compilar uma sequência equidistante, a fórmula para calcular a distância do grupo é: distância do grupo = distância total/número de grupos, portanto o tamanho da distância do grupo está relacionado ao número de grupos
Frequência ou frequência – o número de unidades distribuídas em cada grupo
Frequência ou proporção - o número relativo formado pela proporção de cada série de repetições em relação ao total de repetições
distribuição de frequência (ou taxa) cumulativa ascendente
É primeiro listar o limite superior de cada grupo e, em seguida, acumular a frequência (ou frequência) do grupo com o valor do sinalizador baixo para o grupo com o valor do sinalizador alto.
A frequência cumulativa ascendente de um determinado grupo indica a soma do número de unidades em cada grupo abaixo do limite superior do grupo. A frequência cumulativa ascendente de um determinado grupo indica a proporção da soma do número de unidades em cada grupo abaixo. o limite superior do grupo ao número total de unidades.
Acumule a distribuição de frequência (ou frequência) para baixo: primeiro liste o limite inferior de cada grupo e, em seguida, acumule frequências (ou frequência) sequencialmente do grupo com alto valor de sinalizador para o grupo com baixo valor de sinalizador.
Indicador total: indicador utilizado para indicar a escala total, o nível total ou a carga de trabalho dos fenómenos sociais e económicos num determinado momento, local e condição.
Classificação e significado relativo do indicador
Os indicadores relativos, também conhecidos como números relativos estatísticos, são a proporção de dois indicadores estatísticos relacionados, refletindo a relação quantitativa entre as coisas.
Os indicadores relativos são divididos em: indicadores relativos estruturais, indicadores relativos proporcionais, indicadores relativos de intensidade, indicadores relativos dinâmicos, indicadores relativos comparativos e indicadores relativos do plano.
Determinando o modo de uma sequência de intervalo
O método consiste em observar o número de vezes e proceder em duas etapas:
1 Primeiro determine o grupo onde mais vezes os dados estão localizados
2 Use o método de interpolação proporcional para calcular a aproximação do modo
Capítulo um
Conceitos de indicadores (re)estatísticos: sinais e indicadores
Uma marca estatística, denominada marca, refere-se ao nome de um atributo ou característica possuída por uma unidade geral.
Indicadores estatísticos: Conceitos e valores que refletem de forma abrangente as características quantitativas gerais.
A relação entre sinais, indicadores e variáveis:
(Re)A diferença entre sinais e indicadores:
(1) O sinal explica o indicador de característica única global e explica as características globais;
(2) As notas incluem marcas de qualidade que não podem ser expressas por valores numéricos e marcas de quantidade que podem ser expressas por valores numéricos.
A conexão entre sinais e indicadores:
(1) Os valores de alguns indicadores estatísticos são resumidos a partir dos valores dos indicadores quantitativos das unidades globais. Por exemplo, a produção total de cereais do concelho é resumida a partir da produção de cereais de cada município a que pertence.
(2) Existe uma relação de transformação entre os dois. Se o objectivo da investigação mudar, tal como o global original se torna a unidade global, o índice estatístico correspondente tornar-se-á um indicador quantitativo, e vice-versa. (Variáveis são sinais de quantidade variável e todos os indicadores estatísticos, e todos os valores de bandeira e valores de indicador são valores variáveis. Alguns sinais de quantidade variável não são indicadores estatísticos, mas pertencem a variáveis. Nos sinais de quantidade, eles são Os sinalizadores de quantidade inalterados são chamados de constantes ou parâmetros, os sinalizadores de quantidade variável são chamados de variáveis)
(Pesado) Conceitos gerais e compreensão das estatísticas
A população estatística, referida como população, refere-se a um todo orgânico composto por muitas coisas individuais (unidades) que existem objetivamente e possuem uma certa propriedade comum.
recurso:
Homogeneidade: Todas as unidades da população têm algumas propriedades comuns.
Massividade: A população sempre contém todas ou um número suficiente de unidades.
Variabilidade: Existem diferenças entre unidades da população.
Conceitos e compreensão dos indicadores de qualidade
Incluindo indicadores relativos e indicadores médios, indicadores estatísticos que reflectem o nível relativo global do fenómeno ou a qualidade do trabalho, tais como densidade populacional, salário médio, etc.
variável de sequência
Uma variável ordinal é um tipo de variável que distingue variáveis em ordem hierárquica entre casos da mesma categoria.
(1) Classifique as coisas e dê a ordem de cada categoria
(2) Mais preciso que a escala de classificação
(3) Diferenças precisas entre categorias não são medidas
(4) Os dados são apresentados como "categoria", mas em ordem
(5) tem > ou
Capítulo dois
Conceitos como objetos de pesquisa, unidades de pesquisa, itens de pesquisa, unidades de relatório, etc.
Objeto da pesquisa: refere-se ao fenômeno global a ser investigado, ou seja, a população estatística.
Unidade da pesquisa: a unidade geral (individual) da pesquisa e o responsável pelo conteúdo da pesquisa.
Unidade reportadora: Unidade responsável por fornecer os dados estatísticos de acordo com a data e formato especificados, ou seja, a unidade que preenche e reporta os dados estatísticos.
Itens de investigação: Conteúdos de investigação necessários determinados de acordo com o objetivo da investigação
Tempo de investigação
Tempo de investigação: Especifique o horário ao qual pertencem os dados da investigação
terceiro capítulo
Agrupamento estatístico
O agrupamento estatístico baseia-se na finalidade da pesquisa estatística e nas características do objeto de pesquisa, dividindo cada unidade da população estatística em várias partes ou grupos com propriedades diferentes de acordo com uma determinada marca.
Função de agrupamento estatístico
(1) Classificação dos tipos de fenômenos
(2) Estrutura geral do estudo
(3) Estudar a dependência entre fenômenos
A relação entre a média aritmética, mediana e moda na distribuição de frequência (características de relacionamento em cada distribuição)
Média aritmética: O valor médio de cada grupo de valores no histograma de distribuição de frequência é multiplicado pela frequência e depois adicionado.
Mediana: valor correspondente à metade da área do histograma de distribuição de frequência
Moda: A moda é a mediana do grupo com a maior frequência de observações amostrais na tabela de distribuição de frequência.
Média geral
Definição da média populacional: A média de todos os indivíduos da população é chamada de média populacional.
Capítulo quatro
A natureza de cada indicador no indicador de variação de assinatura
(1) O conceito de intervalo completo: O intervalo completo também é chamado de intervalo, que é a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo de um conjunto de dados.
(2) O conceito de diferença média: a média aritmética do valor absoluto do desvio do valor de cada variável em relação ao seu valor médio.
(3) Conceitos de variância e desvio padrão: A variância é a soma média dos quadrados das diferenças entre cada dado e a média.
O desvio padrão é a raiz quadrada aritmética da raiz quadrada média da soma dos desvios do valor do sinal de cada unidade na população e sua média aritmética.
(4) Coeficiente de variação: O coeficiente de variação do indicador comumente utilizado é o coeficiente de desvio padrão, ou seja, quanto maior o índice do coeficiente de variação, maior será o grau relativo de dispersão de cada unidade da população e menos representativo será. a média geral é; inversamente, a média geral é. Quanto mais representativo o número, melhor.
Compreendendo os indicadores de conclusão do plano
O índice relativo do grau de conclusão do plano é referido como "indicador do grau de conclusão do plano" ou "porcentagem de conclusão do plano". É o resultado da comparação do valor real de conclusão dos fenômenos sociais e econômicos em um determinado período com o valor da tarefa planejada, e é geralmente expresso como uma porcentagem. ·
capítulo cinco
Conceitos e características da pesquisa de (re)amostragem
Uma pesquisa por amostragem é uma pesquisa não abrangente. Consiste em selecionar algumas unidades de todos os objetos de pesquisa de acordo com o princípio aleatório como representantes do todo para investigação.
Características
(1) É uma investigação não abrangente;
(2) Selecionar unidades de investigação para investigação com base no princípio aleatório;
(3) O objetivo é compreender a situação global e abrangente.
O princípio aleatório da pesquisa por amostragem
O princípio aleatório significa que ao selecionar unidades de pesquisa, a amostragem das unidades amostrais não é afetada pelos fatores subjetivos dos investigadores e outros fatores sistemáticos, e elimina completamente a influência da consciência subjetiva das pessoas, de modo que cada unidade da população tenha um igual chance de ser amostrado A chance de ganhar é puramente uma questão de sorte. O princípio aleatório é o princípio básico que a amostragem aleatória deve seguir.
Compreendendo o erro de amostragem
O conceito de erro amostral: Sob a condição de observar o princípio da aleatoriedade, erros inevitáveis decorrentes dos indicadores amostrais que representam os indicadores globais, excluindo erros de registro e erros sistemáticos (gerados pela violação do princípio da aleatoriedade, como selecionar conscientemente mais unidades boas ).
A relação entre o limite de erro e o número de unidades de amostragem (principalmente em condições simples de amostragem repetida)
Quanto maior o número de unidades amostrais, menor será o erro amostral médio, por outro lado, maior será o erro amostral médio;
Erro médio de amostragem, conceito de erro de limite de amostragem, conceito de probabilidade
Erro médio amostral: o desvio padrão da média amostral (ou número amostral). Reflete a dispersão média entre a média da amostra (ou percentagem de amostragem) e a média da população (ou percentagem da população).
Erro limite de amostragem: também conhecido como erro admissível, é o erro máximo admissível entre o índice amostral e o índice geral determinado pelo investigador com base nos requisitos de confiabilidade dos resultados da inferência amostral. Geralmente expresso por Δ.
O grau de probabilidade t reflete o grau relativo do erro limite, que é numericamente igual ao múltiplo do erro limite como o erro médio de amostragem.
Capítulo VII
Correlação positiva
Correlação positiva: significa que duas variáveis mudam na mesma direção quando uma variável muda de grande para pequena ou de pequena para grande, a outra variável também muda de grande para pequena ou de pequena para grande.
Determine o grau de correlação com base no coeficiente de correlação
r>0 é correlação positiva, r
|r|=1 significa correlação completamente linear;
|r|≤ 0,3 indica correlação fraca; 0,3＜ |r|≤ 0,5 indica correlação baixa;
0,5＜|r|≤0,8 é correlação significativa; 0,8＜|r|＜1 é correlação alta.
(Re)relação entre coeficiente de regressão e coeficiente de correlação
Se o coeficiente de regressão for maior que zero, o coeficiente de correlação será maior que zero; se o coeficiente de regressão for menor que zero, o coeficiente de correlação será menor que zero; (Seus sinais de valor são os mesmos)
1. A diferença entre coeficiente de correlação e coeficiente de regressão
1. Diferentes significados: Coeficiente de correlação: É uma quantidade que estuda o grau de correlação linear entre as variáveis.
Coeficiente de regressão: Parâmetro que representa a influência da variável independente x na variável dependente y na equação de regressão.
2. Diferentes aplicações: Coeficiente de correlação: ilustra a correlação entre duas variáveis.
Coeficiente de regressão: ilustra a relação quantitativa entre mudanças dependentes entre duas variáveis.
3. Unidades diferentes: Coeficiente de correlação: geralmente representado pela letra r, r não tem unidade
Coeficiente de regressão: Geralmente expresso pela inclinação b, b tem unidades.
2. A relação entre coeficiente de regressão e coeficiente de correlação:
1. Se o coeficiente de regressão for maior que zero, o coeficiente de correlação é maior que zero.
2. Se o coeficiente de regressão for menor que zero, o coeficiente de correlação será menor que zero.
As conexões e diferenças entre análise de correlação e análise de regressão
conectar:
1. A teoria e os métodos são consistentes;
2. Se não houver correlação, não haverá regressão. Quanto maior o grau de correlação, melhor será a regressão;
3. O coeficiente de correlação e o coeficiente de regressão têm a mesma direção e podem ser calculados um do outro.
a diferença :
1. Na análise de correlação, xey são equivalentes; na análise de regressão, xey devem determinar a variável independente e a variável dependente;
2. Na análise de correlação, x e y são variáveis aleatórias. Na análise de regressão, apenas y é uma variável aleatória.
3. A análise de correlação mede o grau e a direção da correlação. A análise de regressão pode não apenas revelar o impacto da variável x na variável y, mas também usar modelos de regressão para previsão e controle.
Uma equação de regressão linear variável pode ser escrita e usada
A regressão linear univariada pode ser usada para análise preditiva.
capítulo oito
conceito de taxa média de crescimento
Taxa média de crescimento: descreve a taxa média de crescimento de um fenômeno durante um período de tempo. É igual à velocidade média de desenvolvimento menos 1.
Análise de nível e análise de velocidade em séries temporais
A análise de nível inclui nível de desenvolvimento, nível médio de desenvolvimento, nível de crescimento e nível médio de crescimento.
A análise de velocidade inclui velocidade de desenvolvimento e velocidade de crescimento, velocidade média de desenvolvimento e velocidade média de crescimento.
Fatores que afetam as séries temporais: mudanças irregulares
mudanças de ciclo
tendência de longo prazo
mudanças sazonais
Capítulo nove
Que formas de índice adotam o índice abrangente de indicadores de qualidade e o índice abrangente de indicadores de quantidade?
(1) Índice do indicador quantitativo: Ao compilar o índice do indicador quantitativo, o indicador de qualidade no período base deve ser utilizado como o mesmo factor de medição.
(2) Índice do indicador de qualidade: Ao compilar o índice do indicador de qualidade, os indicadores quantitativos durante o período de relatório devem ser utilizados como o mesmo factor de medição.
Distinguir entre indicador médio, índice de indicador médio e índice médio
1: O índice médio é um índice abrangente que reflecte o nível geral de cada unidade de uma população homogénea sob certas condições num determinado momento e local. É um valor representativo dos valores de sinais ímpares de cada unidade da população, e também é uma medida da tendência central da distribuição das variáveis.
2: O índice médio do indicador é um número relativo calculado comparando os valores médios dos indicadores das quantidades nas condições de dois períodos diferentes do mesmo fenómeno económico. Ilustra a direção e o grau de mudanças no nível médio geral em dois períodos.
3: O índice médio é um índice calculado utilizando a média ponderada dos índices individuais.
A relação calculada entre cada índice no sistema de índices
No sistema de índice, a relação quantitativa entre o índice total e cada índice de fator é expressa como o índice total é igual ao produto de cada índice de fator, e a diferença de variação do índice total é igual à soma das diferenças de variação de cada índice de fator.
Classificação do índice
Classificação por escopo de objeto: índice geral e índice individual
De acordo com a natureza do índice: índice quantitativo e índice de qualidade
Dividido de acordo com diferentes períodos base: índice em cadeia e índice base fixa
O conceito de agrupamento estatístico é um método de organização estatística que divide o fenómeno socioeconómico global em várias partes ou grupos de acordo com uma determinada marca com base na finalidade e nos requisitos da investigação estatística e nas diferenças inerentes à população.
(Pesado) O significado e os tipos de indicadores relativos: O significado dos indicadores relativos: Explica a relação quantitativa formada pela comparação relativa entre um valor e outro valor.
Existem quatro tipos comumente usados: indicadores relativos estruturais, indicadores relativos comparativos, indicadores relativos de intensidade e indicadores relativos dinâmicos.
Sinaliza a natureza de cada indicador nos indicadores de compilação: tempo de compilação, uso de memória, uso de CPU, número de erros de compilação, etc. Esses indicadores podem ajudar os desenvolvedores a compreender o desempenho e a eficiência do processo de compilação e otimizar o código e o processo de compilação.
(Pesado) Ponto de tempo e período:
1. O valor do indicador de período é registado continuamente, enquanto o valor do indicador de ponto no tempo é obtido por contagem descontínua num determinado momento;
2. O valor do indicador de período é cumulativo, mas o valor do indicador de ponto no tempo não é cumulativo;
3. O valor do indicador de período está diretamente relacionado com a duração do período registado, enquanto o valor do indicador de ponto no tempo não tem relação com a duração do período registado.