统计学考试中有哪些名词解释和简答？
2.总体:所有观察单位的一组变量，根据研究目的是同质的。
3.变异:同一性质事物的观测值(变量值)之间的差异。
4.抽样研究:从被研究人群中随机选取一些有代表性的样本进行研究，用样本指标推断人群，最终达到了解人群的目的。这种用样本指标推断总体参数的方法叫做抽样研究。
5.统计描述:用统计图表或计算统计指标，表达特定群体的某种现象或特征。
6.统计推断:根据样本数据的特征来估计或推断总体特征的方法称为统计推断，常用的方法有参数估计和假设检验。
7.概率:指事件发生的概率的度量，用符号P表示..
8.医学参考值范围:参考值范围也叫正常值范围。在医学上，一个指数包含绝大多数人的数值范围，常被称为该指数的参考范围。
9.正态分布规律:在实际工作中，往往需要知道正态曲线下横轴上某一区域的面积占总面积的百分比，以此来估计该区间内的观测病例占总病例的百分比，或者变量值落在该区间内的频率或概率。
10，可比性:指影响研究结果的非治疗因素在各治疗组之间尽可能相似或相近。
11.动态数列:是按时间顺序排列的一系列统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
12.抽样误差:从同一总体中随机抽取几个样本含量相同的样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标之间的差异。
13，标准误差:表示样本均值之间的变化程度。
14.比率抽样误差:抽样过程中同一总体的均值之间的差异称为均值抽样误差，比率之间的差异称为比率抽样误差。
15、参数估计:指用样本指标(称为统计量)对总体指标(称为参数)的估计。
16、置信区间:总体参数的取值范围通常称为参数的置信区间或置信区间，即区间包含具有一定概率(如95%或99%)的总体参数。
17，I型错误:可以通过实际说谎建立的H0被拒绝。这种“弃真”错误被称为I型错误。
18，第二类错误:接受H0，实际说谎时不能成立，这种“保持虚假”的错误称为第二类错误。
19，检验效率:1-b叫检验效率和保证。意思是:当两个总体存在差异时，按照规定的测验水平a找出两个总体差异的能力。
20.四格数据:具有两种采样率的数据也称为四格数据。在四格数据中，两个样本的实际出现频率和实际不出现频率是基础数据，其他数据可以从这四个基础数据计算出来。
21，列联表数据:同一个样本数据按其两个无序分类变量(行变量和列变量)汇总成双向交叉排列的统计表。行变量可分为R类，列变量可分为C类，称为R*C列联表。
22.参数检验:是一种假设检验，要求样本来自已知的总体分布类型(如正态分布)，在此假设的基础上，对总体参数(如总体均值)进行统计推断。
23.非参数检验:是一种不依赖于总体分布类型，不对总体参数(如总体均值)进行统计推断的假设检验。
24.秩:即通常意义上的序号。其实就是把观测值从小到大按顺序排列，用序号代替变量值本身。
25.线性相关系数:是说明两个具有线性关系的变量之间相关程度和方向的统计指标。相关系数没有单位，取值范围为-1 < = R < = 1。R的绝对值越大，两个变量的关系越密切。
26.完全负相关:这是一种非常特殊的负相关。从散点图可以看出，X和Y组成的散点完全分布在一条直线上。X增大，Y相应减小，计算出的相关系数r=-1。
27.正相关:是指线性关系的两个变量之间存在正相关方向，即当X增大时，Y有相应的增大趋势，计算出的相关系数R为正。
28.秩相关:是对秩数据进行相关分析的一种非参数统计方法，也称秩相关。
29.评价:是用一定的标准对观察结果进行判断，并赋予这种结果一定的意义和价值的过程。
30.综合评价:是指人们根据不同的评价目的选择相应的评价形式，然后选取多个因素或指标，通过一定的数学模型，将多个评价因素或指标转化为能够反映评价对象整体特征的信息。
31、优序法:为了比较少数事物或方案的优劣，在选取各种评价指标后，将待评价的对象或方案分别按照各评价指标的测定值进行排列，并对序号(等级)赋予相应的分值，即优序数，然后将各评价指标进行组合，分别计算评价对象的总优序数，根据总优序大小评价优序。
32.Topsis:Topsis方法常用于系统工程中有限方案的多目标决策分析，此外，还可用于效益评价、卫生决策、卫生管理等诸多领域。
33.死亡的根本原因:按照世卫组织的说法，死亡的根本原因是指:“(a)那些引起一系列直接导致死亡的病理事件的疾病或伤害，或者(b)导致致命伤害的事故或暴力情况。”
34.健康服务需求:是指由于疾病影响健康，对人体正常活动造成障碍，人们实际上应该接受各种健康服务(如预防保健、治疗康复等)的需求。
35.卫生服务调查与统计:是卫生统计的主要内容之一。卫生服务调查与统计从卫生服务数据的设计、收集、整理和分析的角度阐述卫生服务研究的特点、研究方法和注意事项，使卫生服务研究更加科学。
36.卫生服务调查:是指对卫生服务现状、人群健康危险因素、人群卫生服务需求和利用、卫生服务资源分布和利用情况的社会调查。
37.统计表:以表格的形式列出统计指标，是数据统计描述的常用手段。
38.统计图:用各种几何图形(如点、线、面或立体)表示数据的大小、波动、分布和关系，也是统计描述数据的常用手段。
39.平均数的抽样误差:在统计学上，抽样过程中产生的同一总体的平均数之间的差异称为平均数的抽样误差。
统计概述
统计学是应用数学的一个分支，主要利用概率论建立数学模型，收集观察系统的数据，进行定量分析和总结，进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它广泛应用于各个学科，从物理、社会科学到人文科学，甚至应用于工商和政府信息决策。
统计学主要分为描述性统计和推断性统计。给定一组数据，统计学可以对这些数据进行总结和描述。这种用法称为描述性统计。此外，观察者以数据的形式建立数学模型，解释其随机性和不确定性，从而推断研究中的步骤和矩阵。这种用法叫做推断统计学。这两种用法都可以称为应用统计学。另外，还有一门学科叫数理统计，专门讨论这门学科背后的理论基础。
[编辑本段]统计学的发展
英语statistics of statistics起源于现代拉丁语statisticum collegium(国会)和意大利语statista(国家或政治家)。德语Statistik，最早由Gottfried Achenwall(1749)使用，代表分析国家数据的学问，即“研究国家科学”。19世纪，统计学在广泛的数据和材料中探索其意义，并由约翰·辛克莱介绍给英语世界。
统计学是一门非常古老的科学。一般认为其理论研究始于古希腊亚里士多德时代，至今已有2300多年的历史。它起源于对社会和经济问题的研究。在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政治”、“政治算术”、“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”，并不是独立于统计学的新学科，确切地说，是统计学在第三发展阶段形成的所有收集和分析数据的新方法的总称。概率论是数理统计的理论基础，但它属于数学而不是统计学。
统计学发展的三个阶段
第一阶段叫做“国家大事”。
“城邦政治”的阶段始于古希腊的亚里士多德撰写《城邦政治》或《城邦纪要》。他写了150多种纪要，包括对各城邦的历史、行政、科学、艺术、人口、资源、财富等社会经济状况的比较分析，具有社会科学的特点。“城邦政治”的统计研究持续了一两千年，直到十七世纪中叶才逐渐被“政治算术”一词所取代，很快演变为“统计学”。统计学仍然保留了“国家”一词。
第二阶段称为“政治艺术”阶段。
与“城邦政治”阶段没有明显的分界点，本质区别不大。
《政治算术》的特点是统计方法与数学计算、推理方法相结合。分析社会经济问题的方式更注重定量分析方法的运用。
1690年，威廉·配第出版了一本著作(政治算术)作为这一阶段的开始标志。
威廉·配第用数字、重量和尺度来量化社会和经济现象的方法是现代统计学的一个重要特征。威廉姆。裴迪(政治算术)被后来的学者评价为现代统计学的源头，威廉？裴迪本人也被评价为现代统计学之父。
裴迪在书中使用了三种类型的人物:
第一类是对社会经济现象进行统计调查和实证观察所得到的数字。由于历史条件的限制，书中经过严格统计调查得出的数据很少，很多数字都是根据经验得出的。
第二类是用某种数学方法计算出来的数字。计算方法可分为三种:
“(1)一种基于已知数或量并遵循特定关系的计算方法；
(2)运用数的理论推理进行计算的方法；
(3)以平均值为基础的计算方法”；
第三类是用于理论推理的说明性数字。佩哥把这种利用数字和符号的推理称为“代数算法”。从合作者使用数据的方法来看，“政治算术”阶段的统计学已经鲜明地体现了“收集和分析数据的科学与艺术”的特点，统计实证方法与理论分析方法融为一体，即使是现代统计学也依然继承。
第三阶段称为“统计分析科学”。
“政治算术”阶段的统计学与数学相结合的趋势逐渐发展为“统计分析科学”。
19世纪末，欧洲大学开设的“国情概要”或“政治算术”等课程名称逐渐消失，取而代之的是“统计分析科学”的课程，仍然是关于分析和研究社会经济问题。
“统计分析科学”这门课程的出现是现代统计学发展阶段的开始。1908年，Student(化名William Sleey Gosset)发表了一篇关于t分布的论文，这是统计发展史上划时代的文章。它开创了用小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新时代。
比利时统计学家阿道夫·奎莱是现代统计学的第一个代表。他将统计分析科学广泛应用于社会科学、自然科学和工程技术科学，因为他确信统计学可以作为一种通用的研究方法来研究任何科学。
现代统计学的理论基础概率论开始研究赌博的时机，大概是从1477开始的。数学家们进行了长期的研究来解释支配机会的一般规律，并逐渐形成了概率论的理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观测误差理论、正态分布理论和最小二乘法。因此，现代统计方法有比较坚实的理论基础。
[编辑本段]历史上的学校统计
一. 18-19世纪-统计学的建立和发展
德国的施利茨曾说:“统计是动态的历史，历史是静态的统计。”可见，统计学的产生和发展是与生产发展和社会进步密切相关的。
建国时期(1)统计
统计学的萌芽产生于欧洲。17世纪中叶至18世纪中叶，统计学创立。在这一时期，统计理论初步形成了一定的学术派别，主要包括国家趋势派和政治算术派。
1，国家潜力学校
民族潮流派，又称叙事派，诞生于17世纪的德国。因为这个学派主要是用文字描述国家的重大问题，所以被称为叙事学派。其主要代表人物是海尔曼·康灵和埃亨沃尔。康灵是第一个在赫尔姆斯的太特大学教授政治活动家应该具备的知识的人。Ahenwall在哥廷根大学开设了一门“国家研究”课程。他的主要著作是《近代欧洲国家民族研究大纲》，讲述的是“一个国家或大多数国家的显著事项”。他主要运用比较分析的方法，研究和了解国家的组织、领土、人口、资源财富和国力，比较各国的实力，为德意志君主制服务。因为“国情”和“统计”在外语中含义相同，后来才正式命名为“统计”。在国情比较分析中，这一学派强调对事物本质的解释，不注重定量比较和定量计算，但它为统计学的发展奠定了经济理论基础。但是，随着资本主义市场经济的发展，对事物的计算和分析变得越来越重要。后来，这个学派分裂为图表学派和比较学派。
2.政治算术学校
19世纪中叶，英国出现了政治算术学派。它的创始人是威廉·配第(1623-1687)，代表作是他的著作《政治算术》，完成于1676年。这里的“政治”是指政治经济学，“算术”是指统计方法。在该书中，他运用数、重、秤的统计方法，对英法荷三国的国情国力进行了系统的定量比较分析，为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。因此，马克思说:“政治经济学之父威廉·配第在某种程度上也是统计学的创始人。”
政治算术学派的另一个代表人物是约翰·格兰特(1620-1674)。他以1604年伦敦教会每周出版一次的《死亡公报》为基础，在1662年出版了作品《死亡公报上的自然和政治观察》。该书分析了60年来伦敦居民的死亡原因以及人口变化之间的关系。首次通过大量观察发现新生儿性别比稳定，不同死因比例是人口学规律。并首次编制了“生命表”，对死亡率和人口寿命进行了分析，引起广泛关注。他的研究清楚地表明了统计作为国家管理工具的重要作用。
(2)统计学的发展时期
统计学的发展时期是从18年底到19年底。这一时期形成了各种学派的学术观点，形成了两个主要学派，即数理统计学派和社会统计学派。
1，数理统计学院
18世纪，由于概率论的成熟，为统计学的发展奠定了基础。19世纪中叶，概率论被引入统计学，形成数学学派。其创始人是比利时人阿道夫·凯特勒(1796-1874)，主要著作有:《论人》、《概率书信》、《社会制度》、《社会物理学》。他主张通过研究自然科学来研究社会现象，并将经典概率论正式引入统计学，使统计学进入了一个新的发展阶段。由于历史的局限性，凯特勒在研究过程中混淆了自然现象和本质区别，用研究自然现象的观点和方法对犯罪、道德等社会问题做出了一些机械的、庸俗的解释。但他将概率论引入统计学，使统计学在“政治算术”建立的“算术”方法的基础上，在精确的道路上前进了一步，为数理统计的形成和发展奠定了基础。
2.社会统计学院
社会统计学派产生于19世纪下半叶。其创始人是德国经济学家和统计学家克尼斯(1821-1889)，主要代表人物是恩格尔(1821- 1896)和迈耶。他们综合了国民趋势学派和政治算术学派的观点，沿着凯特勒的“统计基础理论”发展，但他们认为统计学是一门社会科学，是研究社会现象原因和规律的实体科学，这与数理统计学派的一般方法相悖。社会统计学派认为，统计是研究对象而不是个别现象，由于社会现象的复杂性和整体性，需要从总体上对其进行观察和分析，研究其内在联系，以揭示现象的内在规律。这是社会统计学派“实体科学”的一个显著特点。
社会经济的发展要求统计学提供更多的统计方法；社会科学本身也在不断向细分化、量化发展，这也需要统计学为调查、整理、分析数据提供更有效的方法。因此，社会统计学派越来越重视方法论的研究，出现了从实质性方法论转变的趋势。但社会统计学派仍然强调事物的质量必须是认识事物的前提和重要性，这与数理统计学派的方法论性质有本质区别。
二、20世纪——统计学的迅速发展
进入20世纪以来，随着科学技术的飞速发展，社会发生了巨大的变化，统计学也进入了一个快速发展的时期。总结起来有以下几个方面。
1，从描述统计到推断统计。描述性统计是对收集到的大量数据进行加工汇总，通过图表、列表、图形等方式对数据进行分析描述，如编制频数分布表、绘制直方图、计算各种特征数等。推断统计，在收集整理观察样本数据的基础上，推断相关总体。其特点是根据随机观察样本数据和问题的条件、假设(模型)以概率的形式对未知事物的推断。目前西方国家所指的科学统计方法主要是指推断统计。
2、从社会经济统计向多学科发展。20世纪以前，统计学的领域主要是人口统计、生命统计、社会统计和经济统计。随着社会、经济和科学技术的发展，时至今日，统计学的范畴已经涵盖了社会生活的各个领域，几乎无所不包，已经成为一门通用的方法论科学。它被广泛用于研究社会和自然的各个方面，并已发展成为一门分支众多的科学。
3.统计预测与决策科学的发展。传统的统计是统计已经发生和正在发生的事情，提供统计信息和数据。20世纪30年代以来，特别是第二次世界大战以来，由于经济、社会和军事的客观需要，统计预测和统计决策科学取得了很大进展，使统计学走出了传统领域，被赋予了新的意义和使命。
4.信息论、控制论、系统论和统计学的相互渗透和结合，进一步发展和完善了统计科学。信息论、控制论和系统论在许多基本概念、思想和方法上有相似之处，它们从不同的角度和侧面提出了解决同一问题的方法和原理。“三论”的建立和发展，彻底改变了世界的科学图景和科学家的思维方式，也使统计科学和统计工作从中汲取了营养，开阔了视野，丰富了内容，有了新的发展趋势。
5.计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到发展和应用。近几十年来，计算机技术的不断发展，实现了统计数据的采集、处理、分析、存储、传输和打印的现代化，提高了统计工作的效率。计算机技术的发展日益扩大了传统和先进统计技术的应用领域，使统计科学和统计工作发生了革命性的变化。如今，计算机科学已经成为统计科学不可分割的一部分。随着科学技术的发展，统计理论和实践的深度和广度也在发展。
6.统计在现代管理和社会生活中发挥着越来越重要的作用。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代国家管理、企业管理和社会生活中的地位越来越重要。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。英国统计学家哈斯莱特说:“统计方法的应用如此普遍，以至于统计在我们的生活和习惯中的影响如此之大，统计的重要性怎么强调都不为过。”一些科学甚至称我们的时代为“统计时代”。显然，统计科学在20世纪的发展及其未来被赋予了划时代的意义。
[编辑本段]统计现状
随着科学技术的飞速发展，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发和应用新技术、新方法，深化和丰富了传统统计学领域的理论和方法，拓展了新的领域。今天的统计数据显示了强大的生命力。在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立和现实发展的需要对统计工作提出了新的、更多的、更高的要求。随着中国社会主义市场经济的发展和不断完善，统计的潜在作用将得到充分和全面的发挥。
第一，对系统性和系统复杂性的认识，为统计学未来的发展增添了新的思路。由于社会实践的广度和深度的迅速发展以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性和复杂性有了更加全面和深入的认识。随着科学综合化趋势的兴起，统计学的研究触角延伸到新的领域，探索性数据的统计方法研究应运而生。研究领域扩展到复杂客观的现象。21世纪，统计学研究的重点将从确定性和随机性现象转向对复杂现象的研究。比如模糊现象、突变现象、混沌现象。可以说，对复杂现象的研究为统计学开辟了一个新的研究领域。
其次，定性与定量相结合的综合集成方法将为统计分析方法的发展提供新的思路。定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授在1990中提出的。这种方法的本质是将科学理论、经验知识和专家判断结合起来，提出经验假设，然后用经验数据和材料、模型来检验其有效性，经过定量计算和反复比较，最终形成结论。它是研究复杂系统的有效手段，在问题研究过程中处处渗透着统计思想，为统计分析方法的发展提供了新的思路。
第三，统计科学与其他科学的渗透将为统计学的应用开辟新的领域。现代科学的发展呈现出融合的趋势，各个学科不断融合，形成了一个相互联系、统一的整体。因为事物是相互联系的，学科之间研究方法的渗透和转移已经成为现代科学发展的大趋势。许多学科取得的新进展为其他学科的发展提供了全新的发展机遇。模糊理论、突变理论等新兴边缘学科的出现，为统计学的进一步发展提供了新的科学方法和思路。将一些前沿的科学成果引入统计学，使统计学与之互动，将成为未来统计学发展的趋势。统计学也将有令人振奋的前景。今天，一些先行者已经开始将控制论、信息论、系统论、图论、混沌论、模糊论等方法和理论引入统计学。这些新理论、新方法的渗透，必将对统计学的发展产生深远的影响。
统计学来源于应用，又在应用中发展。随着经济社会的发展，各学科的融合和计算机技术的飞速发展，统计学的应用领域、统计理论和分析方法将不断发展，在各个领域显示出其生命力和重要作用。
[编辑此段]分支学科
有些学科大量使用应用统计学，以至于已经独立成为一门学科。