统计描述基本思路(ppt 69页)
统计描述基本思路目录：
一 数据及其实质
二 总体、个体、样本、样品
三 数据收集的原则
四 数据的分类
五 极差
六 样本方差
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统计描述基本思路内容提要：
一 统计量
1.描述样本数据统计性质的度量值称为统计特征量，简称统计量。统计量是随机变量X数字特征的估计值
2.统计量的数值大小是由收集的样本数据决定的，统计量是样本数据的函数 ，但其中不包含未知的参数。如果说，在一个函数中，既包括样本数据，又有未知参数，那么这个函数就不能称为统计量。
3.鉴于样本抽取的随机性，作为样本的函数，统计量也是一个随机变量。统计量的分布是由X的分布决定的
4.常用统计量有样本平均值 、中位数 、众数、极差R、方差S2、均方差S等
不同的样本数据来源于不同的总体，即是不同的随机变量的一组（某些）
取值，不同的随机变量有不同的统计规律。因此在进行数据分析前必须
分清数据的类型
1 计量值数据：可以连续数值的数据
如长度、温度、硬度、强度、化学成分、时间
它是连续型随机变量的一组取值具有连续型随机变量的
分布特征
2 计数值数据：是对单位产品或产品上的缺陷进行检查时得到正整数数
据如不合格品数、出勤人员、疵点数等
注意：表示百分率的数据（如出勤率、不合格品率、退修率等）其类
型取决于其分子数据的类型
分类： （1）计件值数据：对产品 按件检查时得到的数据（如批产品
中的不合格品数）
（2）计点值数据：检查 单件产品上质量缺陷时得到的数据如
单位棉织品上的 疵点数、铸件上的砂眼数、收音机底版
焊点数等）
3 顺序值数据：为了把定性指标定量化，按某种标准进行评分以比较优
势程序，确定评定等级或类别得到的数据
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