第一章1、什么是统计学统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。2、解释描述统计和推断统计描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。3、统计学的类型和不同类型的特点按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）分类数据：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，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。按被描述的现象与时间的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。4、解释分类数据，顺序数据和数值型数据分类数据：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，用文字来表述；顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。5、举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。总体：包含所研究的全部个体数据的集合样本：从总体中抽取的一部分元素的集合参数：用来描述总体特征的概括性数字度量统计量：样本6、变量的分类变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。7、举例说明离散型变量和连续性变量离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。8、统计应用实例人口普查，商场的名意调查等。9、统计应用的领域经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。第二章1、什么是二手资料？使用二手资料应注意什么问题与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。使用时要进行评估，要考虑到资料的原始收集人，收集目的，收集途径，收集时间使用时要注明数据来源。2、比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。区别：1概率抽样是根据概率的基本按照随机原则所进行的抽样，它能保证样本的代表性，可以进行推断统计。概率抽样主要分为简单随机抽样，分层抽样，整体抽样，系统抽样，多阶段抽样等类型。2非概率抽样是相对于概率抽样而言的，指抽取样本时不是依据随机原则。而是根据研究目的对数据的要求，采取某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。非概率抽样主要分为方便抽样，判断抽样，自愿抽样，滚雪球抽样，配额抽样等类型。3、除了自填式，面访式和电话式还有什么搜集数据的办法试验式和观察式等4、自填式，面访式和电话式各自的长处和弱点自填式；优点：1调查组织者管理容易2成本低，可...
