统计学重点笔记第一章导论一、比较描述统计和推断统计:数据分析是通过统计方法讨论数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计
（1）描述性统计：讨论一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证讨论中最常用的方法,也是统计分析中必不可少的一步
内容包括取得讨论所需要的数据、用图表形式对数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析，得出反映所讨论现象的一般性特征
（2）推断统计学：是讨论如何利用样本数据对总体的数量特征进行推断的统计学分支
讨论者所关怀的是总体的某些特征，但许多总体太大，无法对每个个体进行测量,有时我们得到的数据往往需要破坏性试验，这就需要抽取部分个体即样本进行测量,然后根据样本数据对所讨论的总体特征进行推断,这就是推断统计所要解决的问题
其内容包括抽样分布理论，参数估量,假设检验，方差分析,回归分析，时间序列分析等等
（3）两者的关系：描述统计是基础，推断统计是主体二、比较分类数据、顺序数据和数值型数据：根据所采纳的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据
（1)分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据
它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表达的，它是由分类尺度计量形成的
（2）顺序数量是只能归于某一有序类别的非数字型数据
也是对事物进行分类的结果，但这些类别是有顺序的,它是由顺序尺度计量形成的
（3）数值型数据是按数字尺度测量的观察值
其结果表现为具体的数值,现实中我们所处理的大多数都是数值型数据
总之，分类数据和顺序数据说明的是事物的本质特征，通常是用文字来表达的，其结果均表现为类别,因而也统称为定型数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此可称为定量数据或数量数据
三、比较总体、样本、参数、统计量和变量：（1）总体是包含所讨论的全部个体的集合
通常是我们所关怀的一些个体组成
