第一章 统计与数据 1.统计学是一门收集、分析、展示和解释数据的科学。 2.描述统计（Descriptiv e Statistics）：用表格、图形和数字来概括、显示数据特征的统计方法。 3.推断统计（Inferential 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(popu lation)：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(sample)：所研究总体的一部分。 ◎推断统计的主要任务：用统计量估计参数 参数（parameter)：描述总体数量特征的概念常用希腊字母。 统计量（statistic)：描述样本数量特征的概念，常用英文字母表示 4.数据的计量尺度与类型 （1）、定类尺度 （Nominal Scale）：也称列名尺度、名义尺度、分类尺度 ◎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（Ordinal Scale）：也称顺序尺度 ◎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 Interv al Scale：也称间隔尺度 ◎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 Scale：也称比率尺度 ◎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” ◎据定比尺度得到的数据为比率数据。 【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。 5.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。 6.横截面数据（Cross-sectional data）是在同一时点或是大约在同一时点所收集的数据。 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（Panel Data）：对多个事物在不同时期或时点...
