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应用统计学第1章导论 应用统计学第2章 数据的搜集与整理 应用统计学第3章数据分布特征的描述 应用统计学第4章动态数列 应用统计学第5章统计指数 应用统计学第6章 抽样分布与参数估计 应用统计学第7章 假设检验 应用统计学第8章 方差分析 应用统计学第9章1元线性回归分析 应用统计学第10章多元线性回归分析;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第1章;第1章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第 1 章;第2章数据的搜集与整理; 第2章　 ;第2章 ;第2章 ;第2章;第2章 ;3．定距数据：定距数据反映了研究对象的数量特征，通常也称为区间类别数据或等距数据，可以用数值表示。 例如，在某次智商测试中，A得了140分，B得了120分，C得了100分，在对三个人的智商进行比较时，我们可以说A的智商高于B的智商，B的智商高于C的智商，还可以说A和B之间的智商差距与B和C之间的智商差距是一样的。 4．等比数据：等比数据与定距数据一样，拥有相等的单位，不同的是，等比数据有绝对的零点。等比数据表明了量的大小。 例如，A销售员某月的销售额是20万元，B销售员的销售额是10万元，可以说A的销售额是B的销售额的两倍。通过上例可以看出，等比数据不但可以进行加减运算，而且还可以进行乘除运算。 ;第2章;第2章; 第2章;第2章;2.2.1 一手数据的搜集;第2章;第2章;第2章 ;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章; 第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;第2章;The End;第3章　;第3章;第3章;第3章　;第3章;例如，将某公司16名销售人员年薪收入组成一个样本，如表3-1所示，计算该公司销售人员样本的平均年薪。;第3章;例如，表3-2是20名工人加工零件数量的分组表，计算人均日产量。;第3章;第3章;例如，某车间生产加工某零件，共四道工序，合格率分别为98%、96%、93%、90%，试计算加工该零件的平均合格率为多少？ 根据公式(3-4)可知： 根据结果可知，该车间加工该零件的平均合格率为94.2%。;第3章;第3章;第3章;1．中位数的概念 中位数是指将所有观测值按大小顺序进行排列后，处在中间位置的观测值就是中位数，一般用M0表示。为了避免数据受到极端观测值的影响，中位数较其他平均数更能代表样本的一般水平。例如，人口学利用中位数观测不同时期人口年龄的变化趋势；为了了解一群人的平均身高，可以将居中位置人的身高当作样本总体的平均值。;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;3.2.1 极差 3.2.2 平均差 3.2.3 方差和标准差 3.2.4 离散系数 ;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;第3章;下面用clock.dta文件，使用summarize命令对price做基本的统计分析。命令及其结果如下： 使用summarize命令对clock.dta文件中的所有变量做基本的统计分析。命令及其结果如下： 输出结果从左到右每列分别显示了变量名、观测值个数、均值、标准差、最小值和最大值。;第3章;下面是tabstat命令的格式，与summarize命令的格式基本一致： .tabstat varlist [if] [in] [weight] [,options] 下面用clock.dta文件，使用tabstat命令计算变量price的相关分布特征。命令及其结果如下：; 第4章　;第4章 ;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;根据表4-8，计算某企业2020年第四季度平均月劳动生产率。 表4-8 某企业2020年第四季度月劳动生产率;第4章;第4章;第4章;;第4章 ;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;第4章;（3)单纯的速度计算结果具备一定的说明局限，需要结合与基期的绝对水平来进行判