商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)與重要公式

關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)(Statistics)收收集、分析、表述和解釋數(shù)據(jù)的藝術(shù)和科學(xué)。數(shù)據(jù)(Data)收被收集、分析和解釋的事實(shí)與數(shù)字。(Dataset個(gè)體(Elements)從中收集數(shù)據(jù)的實(shí)體。變量(Variable)個(gè)體的某種令人感興趣的屬性。觀測(cè)值(Observation)為單個(gè)個(gè)體獲取的度量集。(Qualitativedata值或數(shù)值型的。品質(zhì)變量(Qualitativevariable)有關(guān)品質(zhì)數(shù)據(jù)的變量。(Quantitative(Quantitative截面數(shù)據(jù)(Cross-sectionaldata)在同時(shí)或近似相同時(shí)點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)(Timeseriesdata)在幾個(gè)連續(xù)期間收集的數(shù)據(jù)。描述統(tǒng)計(jì)學(xué)(Descriptivestatistics)用于匯總數(shù)據(jù)的表、圖和數(shù)值方法?？傮w(Population)一特定研究中所有感興趣個(gè)體的集合。樣本(Sample)總體的一個(gè)子集。(Statistical檢驗(yàn)的過(guò)程。(Frequencydistribution)一組的項(xiàng)目頻數(shù)（或個(gè)數(shù)）。相對(duì)頻數(shù)分布(Relativefrequencydistribution)一數(shù)據(jù)集的表格匯總法，顯示在若干無(wú)重疊組別中每一組的項(xiàng)目總數(shù)的相對(duì)頻數(shù)，即分?jǐn)?shù)或比例。(Percentfrequencydistribution)重疊組別中每一組的項(xiàng)目總數(shù)的百分率。條形圖(Bargraph)一種圖形方法，描述在品質(zhì)數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布、相對(duì)頻數(shù)據(jù)分布或百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布中表示的信息。(Piechart)相對(duì)頻數(shù)相對(duì)應(yīng)的扇型的基礎(chǔ)上。(Histogram)數(shù)分布、相對(duì)頻數(shù)分布或百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布。累積頻數(shù)分布(Cumulativefrequencydistribution)對(duì)數(shù)量數(shù)據(jù)集的表格法匯總，顯示數(shù)值小于或等于每一組組上限的項(xiàng)目數(shù)。(Cumulativerelativefrequencydistribution)匯總，顯示數(shù)值小于或等于每一組組上限的項(xiàng)目分?jǐn)?shù)或比例。累積百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布(Cumulativepercentfrequencydistribution)對(duì)數(shù)量數(shù)據(jù)的表格法匯總，顯示數(shù)值小于或等于每一組組上限的項(xiàng)目的百分率。組中值(Classmidpoint)每一組中在組下限和組上限正中間的值。(Stem-and-leafdisplay)息的探索性數(shù)據(jù)分析技術(shù)。(Crosstabulation)另一變量的組用列來(lái)描述。(Scatterdiagram)另一個(gè)變量列在縱軸上。(Populationparameter)用來(lái)概括總體數(shù)據(jù)的量度的數(shù)值（方差2，總體標(biāo)準(zhǔn)差）。(Samplestatistic)用來(lái)概括樣本數(shù)據(jù)的量度的數(shù)值（差。平均數(shù)(Mean)衡量數(shù)據(jù)集中心位置的量度。用所有數(shù)據(jù)值相加的和除以項(xiàng)數(shù)計(jì)算。中位數(shù)(Median)衡量數(shù)據(jù)集中心位置的量度。中位數(shù)的值將所有的數(shù)據(jù)分為兩個(gè)相等部分，一部分的值都大于或等于它，而另一部分的值都小于或等于它。眾數(shù)(Mode)用以衡量數(shù)據(jù)的位置的量度，定義為發(fā)生頻數(shù)最高的數(shù)據(jù)值。百分位數(shù)(Percentile)至少有p％的數(shù)據(jù)項(xiàng)小于等于這個(gè)值，且至少有(100-p)％的數(shù)據(jù)項(xiàng)大于等于這個(gè)值。第50百分位數(shù)即為中位數(shù)。四分位數(shù)(Quartiles)第25、第50和第75百分位數(shù)分別即為第1、第2、第3四分位數(shù)。四分位數(shù)將數(shù)據(jù)集分為4個(gè)部分，每一部分含有25％的數(shù)據(jù)。臨界點(diǎn)(Hinges)下端臨界點(diǎn)約等于第2四分75(Range)用以衡量變異程度的量度，定義為最大值減最小值的差。四分位點(diǎn)內(nèi)距(Interquartilerange,IQR)用以衡量變異程度的量度，定義為第3四分位數(shù)與第1個(gè)四分位數(shù)之差。方差(Variance)用以衡量數(shù)據(jù)集變異程度的量度，是建立在距平均數(shù)離差的平方值的基礎(chǔ)上的。(Standarddeviation)用以衡量數(shù)據(jù)集變異程度的量度，取方差的正的平方根。標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)(Coefficientofvariation)100得到。Z分?jǐn)?shù)(Z-score)以距平均數(shù)的離差除以標(biāo)準(zhǔn)差s所得的值。Z分?jǐn)?shù)是標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值，指數(shù)據(jù)值xi距離平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差的個(gè)數(shù)。切貝謝夫定理(Chebysher’stheorem)這一定理可以用于任何數(shù)據(jù)集，用來(lái)描述與平均數(shù)的距離在特定數(shù)目個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍之內(nèi)的數(shù)據(jù)項(xiàng)的百分比。(Empiricalrule)這一法則適用于ft個(gè)、3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍之內(nèi)的數(shù)據(jù)項(xiàng)的百分比。異常值(outlier)異常大或異常小的數(shù)據(jù)值。(Five-numbersummary)第13四分位數(shù)和最大值來(lái)概括數(shù)據(jù)集。(Boxplot)和第50％的數(shù)據(jù)。以一條橫線（稱為須線）四分位數(shù)的數(shù)據(jù)值的位置。所有異常值的位置也予以標(biāo)明。協(xié)方差(Covariance)用以衡量?jī)勺兞块g線性相關(guān)關(guān)系的數(shù)值量度。正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)。(Correlationcofficient從-到+。接近+的值表示強(qiáng)的正線性相關(guān)，接近-的值表示強(qiáng)的負(fù)線性相關(guān)，接近零的值表示幾乎無(wú)線性相關(guān)關(guān)系。加權(quán)平均數(shù)(Weightedmean)度。由此獲得的平均數(shù)即為加權(quán)平均數(shù)。(Groupeddata)值。概率(probability)衡衡量某一事件發(fā)生可能性的數(shù)值量度。試驗(yàn)(Experient)衡任何可以產(chǎn)生明確定義的結(jié)果的過(guò)程。試驗(yàn)結(jié)果用符號(hào)Ei表示。樣本點(diǎn)(Samplepoint)衡單一的試驗(yàn)結(jié)果。樣本空間(Samplespace)衡所有可能的樣本點(diǎn)（試驗(yàn)結(jié)果）的集合。樹(shù)形圖(Treediagram)衡一種用于多步驟試驗(yàn)樣本點(diǎn)的定義的輔助圖形工具。(Basicrequirementsof條件：。個(gè)試驗(yàn)結(jié)果滿足。(Classical(Relativefrequencymethod(Subjective事件(Event)衡一個(gè)樣本點(diǎn)的集合。事件的補(bǔ)(Complementofevent的樣本點(diǎn)構(gòu)成的事件。文氏圖(Venndiagram事件A和事件B的并(UnionofAandB)衡所有的屬于A或B或同時(shí)屬于二者的樣本點(diǎn)構(gòu)成的事件。A和B的并記作A∪B。事件A和事件B的交(IntersectionofAandB)衡同時(shí)屬于A和B的樣本點(diǎn)構(gòu)成的事件。A和B的交記作A∩B。(Addition0∪B）=P（A）+P（B）?；コ馐录?Mutuallyexclusiveevents)衡兩個(gè)事件沒(méi)有公共的樣本點(diǎn)；即A∩B為空且P（A∩B）=0。(Conditional下|。(Independentevents有也就是說(shuō)，事件間相互沒(méi)有影響。(Multiplication的概率公式。可以寫成PP（A∩B）=P（A）P（B）。先驗(yàn)概率(Priorprobabilities)衡事件的初始估計(jì)概率。后驗(yàn)概率(Posteriorprobabilities)衡根據(jù)另外的信息而得到的事件的修正概率。貝葉斯定理(Baye’stheorem)衡一種用來(lái)計(jì)算后驗(yàn)概率的方法。隨機(jī)變量(Randomvariable)試試驗(yàn)結(jié)果的數(shù)值性描述。(Discreterandom(Continuousrandomvariable)試可取一個(gè)區(qū)間或一系列區(qū)間的任何值的隨機(jī)變量。(Probabilitydistribution述。概率函數(shù)(Probabilityfunction)試一個(gè)函數(shù)，用f(x)標(biāo)記，提供了離散型隨機(jī)變量x取特定值的概率。(Discreteuniformprobability離散型概率分布的函數(shù)。數(shù)學(xué)期望(Expectedvalue)試度量隨機(jī)變量平均值或中心位置的量度。方差(Variance)試度量隨機(jī)變量的差異性，或離散性的量度。標(biāo)準(zhǔn)差(Standarddeviation)試方差的正平方根。二項(xiàng)試驗(yàn)(Binomialexperment)試具有5.4節(jié)中4個(gè)屬性的概率試驗(yàn)。(Binomialprobability的概率分布。二項(xiàng)概率函數(shù)(Binomialprobabilityfunction)試用來(lái)計(jì)算二項(xiàng)試驗(yàn)的概率的函數(shù)。泊松概率分布(Poissonprobabilitydistribution)試表示在一段特定時(shí)間或空間中一個(gè)事件發(fā)生x次的概率的概率分布。泊松概率函數(shù)(Poissonprobabilityfunction)試用來(lái)計(jì)算泊松概率的函數(shù)。超幾何概率函數(shù)(Hypergeometricprobability次成功的概率的函數(shù)。均勻概率分布(Uniformprobabilitydistribution)一一種連續(xù)型概率分布，其隨機(jī)變量在等長(zhǎng)度的每一區(qū)間上取值的概率都相同。(Probabilitydensity(NormalProbability標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)概率分布(Standardnormalprobabilitydistribution)均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布。連續(xù)修正因子(Continuitycorrectionfactor)一當(dāng)用連續(xù)正態(tài)概率分布來(lái)近似離散二項(xiàng)概率分布時(shí)，從x值加減的0.5值。指數(shù)概率分布(Exponentialprobabilitydistribution)一一種連續(xù)型概率分布，在計(jì)算一個(gè)事件兩次發(fā)生之間的時(shí)間或空間的概率時(shí)有用參數(shù)(Parameter)總體的一個(gè)數(shù)值特征，如總體均值、總體標(biāo)準(zhǔn)差、總體比率p等等。簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣(Simplerandomsampling)有限總體：選擇一個(gè)樣本，n個(gè)樣本點(diǎn)中每一個(gè)等概率被選到。無(wú)限總體：選取的樣本，其中每一個(gè)元素來(lái)自同一總體并且是獨(dú)立的。(Samplingwithoutreplacement)不能再次被選入。放回抽樣(Samplingwithreplacement)一個(gè)元素一旦選入樣本，仍被放回總體中。先前被選入的元素可能再次被選，并且在樣本中可出現(xiàn)多次（多于一次）。(SampleStatistic)等。樣本統(tǒng)計(jì)量用于估計(jì)總體的參數(shù)值。(Samplingdistribution)(Pointestimate)點(diǎn)估計(jì)量(Pointestimator)提供總體參數(shù)點(diǎn)估計(jì)的樣本統(tǒng)計(jì)量，如：、s或。(Finitepopulationcorrectionfactor)對(duì)自有限總體而非無(wú)限總體抽n.0時(shí)，一般可忽略有限總體修正系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)誤差(Standarderror)點(diǎn)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。中心極限定理(CentralLimittheorem)當(dāng)樣本容量大的時(shí)候，用正態(tài)概率分布近似和的抽樣分布。(Unbiasedness)(Relativeefficiency)(Consistency)接近。分層簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣(Stratifiedsimplerandomsampling)一種概率抽樣方式，總體先分成層，然后從每層中抽取簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。(Clustersampling)多個(gè)群。(Systematicsampling)k個(gè)元素中隨機(jī)選一個(gè)，然后依次往后選第k個(gè)元素。(Coveniencesampling)(Judgementsampling)一種非概率抽樣方式，其中基于研究人員的判斷選擇元素為樣本。(Intervalestimate)內(nèi)。(Samplingerror)無(wú)偏估計(jì)值（如樣本均值）與所估計(jì)的總體參數(shù)值（率|-|-。精度(Precision)抽樣誤差的概率解釋。(ConfidenceLevel)95%的置信水平。其中，0.95稱作置信系數(shù)。邊際誤差(Marginerror)置信區(qū)間中從點(diǎn)估計(jì)值中所加上或減去的值。t分布(tDistribution)概率分布的一族，當(dāng)總體是正態(tài)或者近似正態(tài)概率分布，并且總體標(biāo)準(zhǔn)差未知的情況下，對(duì)總體均值進(jìn)行區(qū)間估計(jì)時(shí)常用到該分布。自由度(Degreesoffreedom)t分布的參數(shù)，計(jì)算總體均值的區(qū)間估計(jì)中所用到的t分布的自由度為n-1，其中n是簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本的樣本容量。原假設(shè)(Nullhypothesis)在假設(shè)檢驗(yàn)的程序中，最初假定為真的假設(shè)。(Alternativehypothesis)第一類錯(cuò)誤(TypeIerror)當(dāng)時(shí)所發(fā)生的錯(cuò)誤。第二類錯(cuò)誤(TypeIIerror)當(dāng)H0為假卻接受了H0時(shí)所發(fā)生的錯(cuò)誤。臨界值(Criticalvalue)與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相比，用于確定是否拒絕H0的值。顯著性水平(Levelofsignificance)所允許的發(fā)生第一類錯(cuò)誤的最大概率值。(Onetailedtest)拒絕原假設(shè)。雙邊檢驗(yàn)(Two-tail