《统计学》课后答案（第二版，贾俊平版）

《统计学》课后答案（第二版，贾俊平版） 第1章 统计与统计数据 一、学习指导 统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。 统计学是理解和分析数据的核心学科，它在各个领域都有广泛的应用。在《统计学》（第二版，贾俊平版）的第1章中，主要讲述了统计学的基础知识，包括统计学的定义、数据的类型、数据来源以及统计中的基本概念。 统计学被定义为一种处理和分析数据的技术，其目的是从数据中提取有价值的信息和洞察。统计学分为描述统计和推断统计两个分支。描述统计关注数据的收集、处理和描述，而推断统计则涉及如何使用样本数据来推断总体的特性。 接着，章节深入讨论了数据的类型。分类数据是指只能归类的非数字数据，如性别；顺序数据则是有一定顺序的非数字数据，如教育程度；数值型数据是按照数字尺度测量的结果，如身高和体重。数据又可以分为观测数据和实验数据，前者是在自然条件下收集的，后者则在实验环境中获得。此外，数据还可以是截面数据或时间序列数据，截面数据是在同一时间点收集的，而时间序列数据则是在不同时间点上收集的。 数据来源分为间接来源（如公开报告和数据库）和直接来源（如抽样调查和普查）。抽样调查是从总体中选取部分单位进行研究，而普查则是对所有单位进行全面调查。数据收集方法、调查方案设计以及数据质量（如抽样误差和非抽样误差）都是统计工作中必须考虑的重要因素。 在统计中的基本概念部分，总体是指所有研究对象的集合，样本是从总体中抽取的部分，样本容量则是样本的大小。参数是描述总体特征的概括性指标，而统计量则用于描述样本特征。变量是描述现象特性的概念，分为分类变量、顺序变量、数值型变量、离散型变量和连续型变量。 在第2章，数据的图表展示是重点。数据预处理包括数据审核、排序、筛选和创建数据透视表，这些步骤确保数据的准确性和可读性。品质数据（如分类和顺序数据）可以通过条形图、帕累托图、饼图和累积频数分布图进行展示。数值型数据的整理涉及数据分组，可使用直方图、茎叶图、箱线图、线图、散点图、气泡图和雷达图等图表，以直观地呈现数据分布和关系。 在选择图表时，应遵循一定的准则，比如图表应清晰易懂，能有效传达信息，且设计合理。统计表的结构和设计也是表达数据的关键。 通过以上内容，读者将对统计学的基础理论、数据处理方法和数据可视化有更深入的理解，为进一步学习统计分析打下坚实基础。