1。 怎样理解总体、样本和个体，请举例说明。总体： 指具有某种特征的一类事物的总体样本： 是由总体的一部分构成的个体: 构成总体的每个单元2. 举例说明各种数据类型之间的区别从数据的观测方法和来源划分计数数据指计算个数的数据,例如：男女数、人口数 测量数据指借助于一定的测量工具/一定测量标准而获得的数据，例如：身高、体重、智力 根据数据反映的测量水平称名数据只说明某一事物与其它真物在属性上的不同/类别上的差异,具有独立的分类单位，其数值一般都取整数形式,只计算个数，并不说明事物之间差异的大小，例如性别、颜色 顺序数据指既无相等单位,也无绝对零的数据，是按事物某种属性的多少/大小，按次序将各个事物加以排序后获得的数据资料，例如：等级评价、喜爱程度 等距数据指有相等单位，但无绝对零的数据，例如:温度、智商比率数据既表明量的大小,也有相等单位,同时还具有绝对零点，例如：身高、体重3。 应用算术平均数表示集中趋势要注意什幺问题?平均数表现反映的是总体数据的集中趋势。但平均数对于总体数据一般水平代表性如何，要看各个数据之间差异的大小。数据差异大平均数代表性就小，反之亦言。各个数值之间差异大小是通过标准差和方差来描述的，标准差和方差反映总体的离中趋势.标准差越大,平均数的代表性就越小，反之亦言。因此两者必须结合起来才能全面、准确地反映全部数据的的总体特征。4. 各种差异量数的优缺点比较标准差计算最严密，测量具有代表性。c.f。 较难理解，运算较繁琐，易受极端值的影响。 方差具有可加性，是推论统计中最常用的统计量数。c。f. 描述作用不大。 全距计算简便，容易理解.只能反映分布两极端值的差值，仅作为辅助量数。 平均差容易理解、计算 c.f。 受两极数值的影响 百分位差易理解、计算，不易受极值的影响 c.f。 仅作为辅助量数。四分位差意义明确，计算方便容易,较不受极端值的影响 c。f. 较受抽样变动影响(相比标准差)5. 解释相关系数相关系数（r）是两列变量间相关程度的数字表现形式（或说是用来表示相关关系强度的指针.相关系数是应用比较广泛的一个有代表性的统计量.取值范围：-1。00≦r≦1。00 相关系数需要进行假记检验；不能说明因果关系。相关方向→相关系数的正负号表示双变量数列之间相关的方向。(正相关， 负相关)相关强度→相关系数取值的大小表示相关的强弱程度。(绝对值越接近 1。00 端，为相关程度密切）6。 简述正态分布的特点(1)形...
