一二章、绪论现代统计学之父：皮尔逊描述统计与推断统计描述统计主要讨论如何整理、描述数据的特征
推断统计主要讨论如何通过局部数据所提供的信息推论总体特征
变量类型定类变量：如，性别、学号、颜色类别、教学方法
特征：没有绝对零点，没有测量单位
变量值之间有“相等”和“不等”的关系，但没有大小之分，不能比较大小，更不能进行加、减、乘、除四则运算
定序变量：程度、等级和水平
如，竞赛名次、品质等级、喜爱程度特征：既无零点、又无测量单位
变量的值之间具有“等于”或“不等于”关系、序关系(优于、先于、劣于、后于等)，四则运算没有意义
定比变量：除了可以说出名称和排出大小，还能算出差异大小量的变量
如温度、测验成绩、智商
特征：有相等的测量单位，无绝对零点
考试成绩为零不表示没有一点知识
可进行加减运算，乘除运算则无意义
定距变量：如身高、重量、学生人数
既有测量单位，又有绝对零点，可进行计算
降低偏差：利用随机抽样降低变异性：用大一点的样本三、描述统计一、频数：某一事件在某一类别中出现的次数
频数分布类型：正态，正（负）偏态，正（反）J 形，U 形分布
分布性质;集中（分散）程度，偏度和峰度不同
偏态系数：数据的对称性峰态系数：数据的峰度二、集中量数：包括算术平均数、中位数、众数（用众数代表一组数据，可靠性较差，不过，众数不受极端数据的影响，并且求法简便）、加权平均数、几何平均数、调和平均数
组数据中有少数数据偏大或偏小，数据的分布呈偏态时，应用几何平均数
算数平均数的性质（算法必须会）：（1）每一个变量加减或乘除一个数之后，均值也相应增加
（2）变量值与均值的离均差之和为零
（3）变量值与均值的离均差平方和为最小值
三、离散量数：全距 R、四分位差 Q、平均差 A
D、方差（样本统计量总体参数）、标准差(s 或者 SD)、百分位差全距：全部数据中的最大值与最小值的差 ，描述了数据分布
