应用统计硕士备考知识点总结：简单随机抽样

近几年专硕考研成为热门，其中应用统计硕士是其中之一，大家要想顺利上岸，一方面要有专业知识，另一方面还要将所学知识灵活运用，今天小编为大家整理了应用统计硕士考研知识点介绍，帮助大家提高备考效率，顺利上岸。

简单随机抽样：

(1)概念：从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，每个单位入抽样本的概率是相等的;

(2)特点：a、简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本

b、用样本统计量对目标量进行估计比较方便

(3)局限性

n 当N很大时，不易构造抽样框

n 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难

n 没有利用其它辅助信息以提高估计的效率

数据分析是通过统计方法研究数据，其所用的方法可分为描述统计和推断统计。

(1)描述性统计：研究一组数据的组织、整理和描述的统计学分支，是社会科学实证研究中最常用的方法，也是统计分析中必不可少的一步。内容包括取得研究所需要的数据、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，得出反映所研究现象的一般性特征。

(2)推断统计学：是研究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。研究者所关心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研究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，参数估计，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

比较分类数据、顺序数据和数值型数据：

根据所采用的计量尺度不同，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。

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