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统计学
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1.3 统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？
按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为：
（1）分类数据：特点：非数字型数据。它是对数据进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述。为便于统计处理，可用数字代码来表示各个类别。
（2）顺序数据：特点：非数字型数据。也是类别，但这些类别是有序的。也可以用数字代码来表示。
（3）数值型数据：特点：是按数字尺度额量的观察值，其结果表现为具体的数值。现实中所处理的大多数都是数值型数据。
分类数据和顺序数据说明的是 事物的品质特征，用文字来表述，其结果均表现为类别，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，用数值来表现，可称为定量数据或数量数据。
1.5 举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念
总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合，通常由所研究的一些个体组成。 样本：是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量。 参数：是用来描述总体特征的概括性数字度量。 统计量：是用来描述样本特征的概括性数字度量。
变量：是说明现象某种特征的概念，特点是从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。
比如我们欲了解某市的中学教育情况，那么该市的所有中学则构成一个总体，其中的每一所中学都是一个个体。我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了10所中学，则这10所中学就构成了一个样本。在这项调查中我们可能会对升学率感兴趣，那么升学率就是一个变量。我们通常关心的是全市的平均升学率，这里这个平均值就是一个参数。而此时我们只有样本的有关升学率的数据，用此样本计算的平均值就是统计量。
2.2.1.1 概率抽样的特点
概率抽样也称随机抽样，是指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。具有的特点：
（1）抽样时是按照一定的概率以随机原则抽取样本； （2）每个单位被抽中的概率是已知的，或可以计算出来；
（3）当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率。
2.2.1.3 概率抽样和非概率抽样的比较
（1）概率抽样：依据随机原则抽选样本 样本统计量的理论分布存在 可根据调查的结果推断总体
目的在于掌握研究对象总体的数量特征，技术含量更高 （2）非概率抽样：不是依据随机原则抽选样本 样本统计量的分布是不确切的 无法使用样本的结果推断总体 特点是操作简便、时效快、成本低
适合探索性的研究，调查的结果用于发现问题，适合市场调查中的概念测试
3.4 直方图和条形图有何区别？
（1）条形图是用条形的长度（横直时）表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的，没有意义；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，其高度和宽度均有意义。
（2）由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，条形图是分开排列 （3）条形图主要用于展示分类数据，直方图主要用于展示数值型数据
3.9 制作统计表应注意哪几个问题？
（1）要合理安排统计表的结构，比如行标题、列标题、数字资料的位置应安排合理。当然，由于强调的问题不同，行标题和列标题可以互换，但应使统计表的横竖长度比例适当，避免出现过高或过长的表格形式。
（2）表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容。总标题应简明确切地概括出统计表的内容，一般需要表明统计数据的时间（When）、地点（Where）以及何种数据（What），即标题内容应满足3W要求。如果表中的全部数据都是同一计量单位，