下面是小编为大家整理的考研统计学复习知识要点总结（范文推荐）,供大家参考。
考研统计学复习知识要点总结1
对现象进行测量的结果;不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集;不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的"
分类：按计量
分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据
对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述
顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据
对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述
数值型数据(metric data)
按数字尺度测量的观察值
结果表现为具体的数值，对事物的精确测度
按收集方法
观测的数据(observational data) ：
在没有对事物人为控制的条件下而得到的，通过调查或观测而收集到的数据
试验的数据(experimental data) ：在试验中控制试验对象而收集到的数据
按时间状况
1. 时间序列数据(time series data)
在不同时间上收集到的数据
描述现象随时间变化的情况
2截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据
描述现象在某一时刻的变化情况
考研统计学复习知识要点总结扩展阅读
考研统计学复习知识要点总结（扩展1）
——考研统计学专业的知识要点 (菁选2篇)
考研统计学专业的知识要点1
统计学： 收集、分析、表述和解释数据的科学 1.数据搜集：取得数据;2.数据分析：分析数据;3.数据表述：图表展示数据;4.数据解释：结果的说明
一、现代统计学的性质可归纳为如下几个方面：
1.统计学是方法论科学，而不是实质性科学
它研究的是事物普遍存在的数量关系的计量和数量分析的方法，并通过数量分析来认识特定事物的内在规律性，但不是研究规律本身。
2.统计学的应用范围不局限于社会科学,也不局限于自然科学。
由于其方法来自于社会科学也来自于自然科学，所以它可以用于社会现象也可以用于自然现象，即统计学是一种通用的方法论科学。同时统计学也不是依服于实质性科学而存在的方法论，它是独立的方法论科学。
3.统计学的研究对象既包括确定性现象的总体数量关系，也包括随机现象的总体数量关系，即统计学是研究各类事物总体数据的方法论科学。
统计学是为探索事物数量所反映的客观规律性，而对事物总体的大量数据进行收集、整理和分析研究的方法论科学。它以大量的客观事物的量化描述、特征推算及关系分析为其主要研究对象。
二、描述统计学与推断统计学：
描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的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客观现象的规律性数量特征。内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。
推断统计学(1nferential Statistics)则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。
统计研究过程的起点是统计数据，终点是探索出客观现象内在的数量规律性。在这一过程中，如果搜集到的是总体数据(如普查数据)，则经过描述统计之后就可以达到认识总体数量规律性的目的了;如果所获得的只是研究总体的一部分数据(样本数据)，要找到总体的数量规律性，则必须应用概率论的理论并根据样本信息对总体进行科学的推断。
显然，描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。
考研统计学专业的知识要点2
对现象进行测量的结果;不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集;不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的
分类：按计量
分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据
对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述
顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据
对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述
数值型数据(metric data)
按数字尺度测量的观察值
结果表现为具体的数值，对事物的精确测度
按收集方法
观测的数据(observational data) ：
在没有对事物人为控制的"条件下而得到的，通过调查或观测而收集到的数据
试验的数据(experimental data) ：在试验中控制试验对象而收集到的数据
按时间状况
1. 时间序列数据(time series data)
在不同时间上收集到的数据
描述现象随时间变化的情况
2截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据
描述现象在某一时刻的变化情况
考研统计学复习知识要点总结（扩展2）
——考研统计学有哪些知识要点 (菁选2篇)
考研统计学有哪些知识要点1
1.相关分析:对两个变量之间线性关系的描述与度量，它要解决的问题包括
§ 变量之间是否存在关系?
§ 如果存在关系，它们之间是什么样的关系?
§ 变量之间的强度如何?
§ 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系?
2.回归分析：从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式;对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著;利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度
3.回归分析与相关分析的区别
相关分析中，变量 x 变量 y 处于*等的地位;回归分析中，变量 y 称为因变量，处在被解释的地位，x 称为自变量，用于预测因变量的变化
相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量;回归分析中，因变量 y 是随机变量，自变量 x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量
相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度;回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制
4.一元线性回归模型
描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项e 的方程称为回归模型
一元线性回归模型可表示为
y = b0 +b1 x + e
y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项
线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化
误差项 e 是随机变量
l 反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响
l 是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性
b0 和 b1 称为模型的参数
5.利用回归方程预测时应注意
1. 在利用回归方程进行估计或预测时，不要用样本数据之外的x值去预测相对应的y值
2. 因为在一元线性回归分析中，总是假定因变量y与自变量x之间的关系用线性模型表达是正确的。但实际应用中，它们之间的关系可能是某种曲线
3. 此时我们总是要假定这条曲线只有一小段位于x测量值的范围之内。如果x的取值范围是在xL和xU之间，那么可以用所求出的利用回归方程对处于xL和xU之间的值来估计E(y)和预测y。如果用xL和xU之间以外的值得出的估计值和预测值就会很差
6.离差*方和
总*方和(SST)
反映因变量的 n 个观察值与其均值的总离差
回归*方和(SSR)
反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化，也称为可解释的*方和
残差*方和(SSE)
反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为不可解释的*方和或剩余*方和
7.估计标准误差
实际观察值与回归估计值离差*方和的均方根(自由度n-2)
反映实际观察值在回归直线周围的分散状况
对误差项e的标准差s的估计，是在排除了x对y的线性影响后，y随机波动大小的一个估计量
反映用估计的回归方程预测y时预测误差的大小。
考研统计学有哪些知识要点2
1.多重共线性
回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关
多重共线性带来的问题有
可能会使回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途
可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是各回归系数的正负号有可能同我们预期的正负号相反
2.多重共线性的识别
检测多重共线性的最简单的"一种办法是计算模型中各对自变量之间的相关系数，并对各相关系数进行显著性检验
若有一个或多个相关系数显著，就表示模型中所用的自变量之间相关，存在着多重共线性
如果出现下列情况，暗示存在多重共线性
模型中各对自变量之间显著相关。
当模型的线性关系检验(F检验)显著时，几乎所有回归系数的t检验却不显著
回归系数的正负号与预期的相反。
3.变量选则过程
在建立回归模型时，对自变量进行筛选
选择自变量的原则是对统计量进行显著性检验
将一个或一个以上的自变量引入到回归模型中时，是否使得残差*方和(SSE)有显著地减少。如果增加一个自变量使SSE的减少是显著的，则说明有必要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有必要将这个自变量引入回归模型
确定引入自变量是否使SSE有显著减少的方法，就是使用F统计量的值作为一个标准，以此来确定是在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量
变量选择的方法主要有：向前选择、向后剔除、逐步回归、最优子集等
4.向前选择
从模型中没有自变量开始
对k个自变量分别拟合对因变量的一元线性回归模型，共有k个，然后找出F统计量的值最高的模型及其自变量(P值最小的)，并将其首先引入模型
分别拟合引入模型外的k-1个自变量的线性回归模型
如此反复进行，直至模型外的自变量均无统计显著性为止
5.向后剔除
先对因变量拟合包括所有k个自变量的回归模型。然后考察p(p
考察p-1个再去掉一个自变量的模型(这些模型中每一个都有k-2个的自变量)，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来并从模型中剔除
如此反复进行，一直将自变量从模型中剔除，直至剔除一个自变量不会使SSE显著减小为止
6.逐步回归
将向前选择和向后剔除两种方法结合起来筛选自变量
在增加了一个自变量后，它会对模型中所有的变量进行考察，看看有没有可能剔除某个自变量。如果在增加了一个自变量后，前面增加的某个自变量对模型的贡献变得不显著，这个变量就会被剔除
按照方法不停地增加变量并考虑剔除以前增加的变量的可能性，直至增加变量已经不能导致SSE显著减少
在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
7.虚拟自变量
用数字代码表示的定性自变量
虚拟自变量可有不同的水*
只有两个水*的虚拟自变量。比如，性别(男，女)
有两个以上水*的虚拟自变量，贷款企业的类型(家电，医药，其他)
虚拟变量的取值为0，1
回归模型中使用虚拟自变量时，称为虚拟自变量的回归
当虚拟自变量只有两个水*时，可在回归中引入一个虚拟变量，比如，性别
一般而言，如果定性自变量有k个水*，需要在回归中模型中引进k-1个虚拟变量
例：引进虚拟变量时，回归方程可写：
E(y) =b0+ b1x1+ b2x2
女( x2=0)：E(y|女性) =b0 +b1x1
男(x2=1)：E(y|男性) =(b0 + b2 ) +b1x1
b0的含义表示：女性职工的期望月工资收入
(b0+ b2)的含义表示：男性职工的期望月工资收入
b1含义表示：工作年限每增加1年，男性或女性工资的*均增加值
b2含义表示：男性职工的期望月工资收入与女性职工的期望月工资收入之间的差值 (b0+ b2) - b0= b2
考研统计学复习知识要点总结（扩展3）
——考研统计学专业的知识点 (菁选2篇)
考研统计学专业的知识点1
一、集中趋势：表明同类现象在一定时间、地点条件下，所达到的一般水*与大量单位的综合数量特征，有以下3个特点：
1. 用一个代表数值综合反映个体某种标志值的一般水*。
2. 将个体标志值之间的差异抽象掉了。
3. 计量单位与标志值的计量单位一致。
集中趋势
1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度
2. 测度集中趋势就是寻找数据水*的代表值或中心值
3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值
4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据
集中趋势的作用：
比较若干总体的某种标志数值的*均水*
研究总体某种标志数值的*均水*在时间上的变化
分析社会经济现象的依存关系
研究和评价事物优劣的数量指标
计算和估算其他重要的经济指标
二、离中趋势：
数据分布的另一个重要特征
反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度)
从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度
不同类型的数据有不同的离散程度测度值
离中趋势度量的目的：
描述总体内部差异程度;衡量和比较均值指标的代表性高低;为抽选样本单位数提供依据
区别与联系：
区别：集中趋势是对频数分布资料的集中状况和*均水*的综合测度;是一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度;测度集中趋势就是寻找数据水*的代表值或中心值。离中趋势是对频数分布资料的差异程度和离散程度的测度，用来衡量集中趋势所测数据的代表性，或者反应变量值的稳定性与均匀性;是用来描述总体内部差异程度及衡量和比较均值指标的代表性高低。偏度是用来反应变量数列分布偏斜程度的指标，有对称分布和非对称分布，非对称分布也即为偏态分布，包括左偏分布和右偏分布。峰度是用来反应变量数列曲线顶端尖峭或扁*程度的指标。
联系：为了反面描述研究对象的"情况，仅仅用集中趋势方法来测度集中性和共性是不够的，还要用离散趋势方法来测度其离散性和差异性，因此，而这需要结合使用。集中趋势和离中趋势是变量数列分布的两个重要特征，但要全面了解变量数列分布的特点，还需要知道数列的形状是否对称、偏斜程度以及分布的扁*程度等。偏度和峰度就是从分布特征作进一步的描述。
考研统计学专业的知识点2
一、点估计
用样本的估计量直接作为总体参数的估计值
2. 缺点：没有给出估计值接近总体参数程度的信息，它与真挚的误差、估计可靠性怎么样无法知道。区间估计可以弥补这种不足。
点估计的方法有矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法等
二、 区间估计
在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间由样本统计量加减抽样误差而得到的。
根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。
三、置信水*
将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水*
表示为 (1 - a% )
常用的置信水*值有 99%, 95%, 90%;相应的 a 为0.01，0.05，0.10
四、置信区间
ü 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间;
ü 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间
ü 用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值，我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个
置信区间的表述：
总体参数的真值是固定的，而用样本构造的区间则是不固定的，因此置信区间是一个随机区间，它会因样本的不同而变化，而且不是所有的区间都包含总体参数
实际估计时往往只抽取一个样本，此时所构造的是与该样本相联系的一定置信水*(比如95%)下的置信区间。我们只能希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个
当抽取了一个具体的样本，用该样本所构造的区间是一个特定的常数区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值，因为它可能是包含总体均值的区间中的一个，也可能是未包含总体均值的那一个
一个特定的区间总是“包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题
置信水*只是告诉我们在多次估计得到的区间中大概有多少个区间包含了参数的真值，而不是针对所抽取的这个样本所构建的区间而言的
使用一个较大的置信水*会得到一个比较宽的置信区间，而使用一个较大的样本则会得到一个较准确(较窄)的区间。直观地说，较宽的区间会有更大的可能性包含参数
但实际应用中，过宽的区间往往没有实际意义
区间估计总是要给结论留点儿余地
影响置信区间宽度的因素：
1.总体数据的离散程度，用 s 来测度;2.样本容量;3. 置信水* (1- a)，影响 zα/2 的大小
五、 参数估计标准：
无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数
有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效
一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数。
考研统计学复习知识要点总结（扩展4）
——统计学心得体会3篇
统计学心得体会1
通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。
首先，我谈谈我对这门课程的理解。
一、对统计学新的认识
在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。
但是经过半个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。统计学是研究总体在一定天脚下的数量特征及其规律性的方法论学科。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。
二、统计学和经济学的关系
统计学并不是一门浅显的学科，人们从事统计工作已经有几千年的历史了，但是统计作为一门学科而存在仅有300多年的历史。统计学这个名称起始于国家管理，起始于社会经济的数量考察。于是统计学就和经济学就有了密不可分的联系。
经济学来源于统计学。我们知道经济现象是现实世界的一个重要组成部分，和自然界的现象有很大的不同。自然界的现象基本上都按其本身的机制机理形成和发展的，容易通过实验解剖等方法来被人们掌握。但是人类社会的经济现象就大不一样，它们是由人的活动而形成的，复杂多样，变化多端，没有任何实验的方法可以来准确的研究。因此我们就只有借助于统计学，通过统计分析社会经济的各种数据，我们就可以发现社会的经济问题，为经济学的研究提供了素材。这就是所谓的理论源于实践。
同时，统计学也是检验经济学的理论是否符合客观事物的发展规律的重要工具。实践是检验真理的唯一标准。运用各种经济理论所制定的方针政策、计划方案的是否正确,是否符合实际,能否达到预期的目的,只有依靠实践来检验，然而对实践要取得了解,又只能依靠统计。统计是沟通经济学与实际的一个重要桥梁。没有统计学，就没有经济学今天的发展。
正因为经济学和统计学这样密切的关系，我意识到，光学好经济学理论知识是不够的，我必须还要同时学好统计学。不然的话，我的经济学是无法深入研究下去的，这些知识是没有生命力的，它们不能从现实生活中补充新鲜的养分和空气。
三、统计学的历史
从马克思主义哲学中，我们可以知道学习、研究都不能缺少历史观，只有清楚地了解历史才可能深入地研究。学习统计也是一样，我们必须要清楚统计学的发展历史才能全面深入地学习统计学。在课堂上我学习了一些统计学的历史，下来过后我又自己找资料了解了一下。一下说一下我的理解。
统计学的发展分为两个阶段古典统计学和近现代统计学。
古典统计学出现于17世纪，一般说，古典统计学有两个来源，按时间顺序，先有德国的国势学派，继有英国的政治算术学派，最后汇合而成为古典统计学。国势学派的代表人物康令，他以叙述国家显著事项和国家政策关系为内容，在大学开设了“国势学”课程。主要继承人阿亨瓦尔继续开设“国势学”，并于1749年首次使用统计学来代替国势学，认为统计学是关于各国基本制度的学问，是一个国家显著事项的整体。但它缺乏数字内容，用文字表述。
政治算术学派产生于英国，代表人物是威廉.配弟，政治算数学派是用数字来表述，取用数字、重量和尺度来计量，并配以朴素的图表，这与现代统计学的方法和内容相同。但是他却没有用统计学这个名称。古典统计学是以研究国家显著事项，包括人口、领土、财政、军事、政治、法律等出发而产生的，即以社会经济现象为研究对象，并且通过数量来表示。因而古典统计学实际就是社会统计学或社会经济统计学。
凯特莱把概率论引入统计学之后的统计学，称之为近现代统计学。近现代统计学是古典统计学的继承和发展，是古典统计学的延伸。他根据概率论为基础的大数定律，提出了大量观察法，进行统计资料的收集和研究，可以消灭误差和控制误差，从数量上揭明其运动规律，加以分析和运用。凯特莱开创了统计理论和应用的新领域，但当时并没有给以确切的名称，直到1867年德国数学家威特斯坦才把它定名为数理统计学。
四、统计学的一些基本理论
通过这门课的学习，我了解了统计学的基本论理。刚开始接触一门学科，都必须了解大量的术语，统计学也是一样。学习这门课的开始两三周我都感到比较痛苦，因为我们学习的都是一些统计学的基本的术语，对于这些枯燥的术语，我甚至感到一些头疼，下来都不想去看书。但是，我也知道这是学好一门课所最基本的要求，所以我还是尽量记住了这些。
统计主要分为了理论统计和应用统计，其中理论统计又分为了描述统计和推断统计。顾名思义，理论统计是研究统计的一般理论和方法的，而应用统计运用在某一特定领域的统计问题，它可以和各种学科结合起来，如人口统计学、心理统计学、教育统计学、社会统计学、卫生统计学、地质统计学等等，应用统计学有更广泛的用途，但是应用统计学的发展又和理论统计学的发展有着密切的关系。
统计学的分析法有很多，如大量观察法、分组法、综合分析法、统计模型法、归纳推断法等等。
统计的研究对象是同类事物所构成的总体的数量特征，因为只有是同类事物才有相同的数量特征，才有一定的规律。其中这些统计需要研究的全部事物的总体就是统计总体。它具有客观性、大量性、同质性、变异性、相对性等特征。而由于它有大量性，所以在研究的时候
经常不能把所有的总体单位都进行调查研究，所以需要抽取一部分出来研究，然后通过样本的特征去推断总体的数量特征，这部分总体单位所构成的整体就是样本，它具有随机性的特点。这个过程体现了一种科学的精神，如何抽取样本，如何控制样本的代表性误差，如何从样本推断总体，每一个环节都需要运用科学的方法，谨慎地进行。
统计数据是总体或总体单位某一特征的具体表现，是统计工作的成果。它分为定性数据和定量数据，原始数据和综合数据，截面数据和时序数据。说明统计特征的概念与具体数字称为指标，他由指标名称和指标数值构成。数据的计量尺度分为四个层次，定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。对于统计数据的获得要经过2个步骤：统计数据的搜集、统计数据的整理。
前面提到了需要抽取一部分总本单位来作为样本，抽样方法有重复抽样和不重复抽样，抽样组织方式分为简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样。它们各有各的科学性，各有各的适用条件，应该根据具体的情况来反映。而选用了不同的抽样方法和组织方式都回对应不同的抽样误差的计算、抽样估计的计算、总体参数的检验、方差分析和回归分析。
最后，我想谈谈我学习这门课程的一些心得。
在学习统计学之前，我一直把统计学看成另外一种数学，但是学习之后我才发现它和数学有很大的不同。统计学更加地贴近实际，我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义，比如做完了数据分析，我们不能像数学那样就完了，我们必须要理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义，这样我们的分析才有意义。
当然我也看到了统计学和数学的紧密联系，统计中会用大量的数学工具，所以必须要复习一下相关的数学知识，这样才能在学习中灵活运用。
学习统计学，我们不能零散的学习，而是需要从系统的，比较的角度来学习。比如当我们学到抽样的*均误差、抽样的极限误差、置信区间的计算时，我们就需要比较不同的抽样方法，不同的抽样组织方式的计算，它们之间的异同点。同样在学习假设检验时也一样，要对单个总体、两个总体和多总体的情况进行比较，对均值、方差、成数的各种前提条件进行比较。要多总结，这样才容易理解记忆，把多个公式化成很少的公式，减轻记忆的负担。另外在做题的时候一定要弄清楚题目中所给出的前提条件，对应到不同的计算方法。
统计学心得体会2
为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excel软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析。经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。
统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及*的情报决策之上。可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的实验课，我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“*均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式，这个东西必须认真听认真看，稍微走神就会什么都不知道，很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久，到现在才算没什么问题了。
实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。
最后感谢老师的耐心指导，教会我们知识也教会我们操作，老师总是最无私最和蔼的人，我一定努力学习，用自己最大的努力去回报。
统计学心得体会3
认识实习期间，我利用此次难得的机会，努力工作，严格要求自己，虚心向领导和同事求教，每天按时报到，严格遵守各种规章制度。认真学习统计专业知识，阅读了大量统计方面的各种杂志， 论文 集，书籍等，进一步掌握了统计技能，从而进一步巩固自己所学到的知识，为以后真正走上工作岗位打下基础。但在短暂的实习过程中，我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到非常的难过。在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，因此在以后的学习中应更加努力，让自己掌握好更多的专业知识，更好的运用统计这门科学。
我想借此机通过此次实习，让我学到了很多课堂上更本学不到的东西，仿佛自己一下子成熟了，懂得了做人做事的道理，也懂得了学习的意义，时间的宝贵，人生的真谛。明白人世间一生不可能都是一帆风顺的，只要勇敢去面对人生中的每个驿站!这让我清楚地感到了自己肩上的重任，看清了自己的人生方向，也让我认识到了会计工作应支持仔细认真的工作态度，要有一种*和的心态和不耻下问的精神，不管遇到什么事都要总代表地去思考，多听别人的建议，不要太过急燥，要对自己所做事去负责，不要轻易的去承诺，承诺了就要努力去兑现。单位也培养了我的实际动手能力，增加了实际的操作经验，对实际的财务工作的有了一个新的开始，更好地为我们今后的工作积累经验。我知道工作是一项热情的事业，并且要持之以恒的品质精神和吃苦耐劳的品质。我觉得重要的是在这段实习期间里，我第一次真正的融入了社会，在实践中了解社会掌握了一些与人交往的技能，并且在次期间，我注意观察了前辈是怎样与上级交往，怎样处理之间的关系。利用这次难得的机会，也打开了视野，增长了见识，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础。
考研统计学复习知识要点总结（扩展5）
——如何学好统计学原理3篇
如何学好统计学原理1
1.从整体、局部到知识点。
在弄清教材内容体系及各章节之间逻辑关系的基础上，学习每一章时，应先了解该章在全书中的地位，与前后章节之间的联系，然后再弄清本章的内容组成，各节之间的联系，最后再去掌握每一节的具体内容和知识点。
2.先理解、后记忆。
学习《统计学》，首先要掌握教材中的各个基本概念和范畴。这些概念和范畴很重要，但不能死记硬背，要通过理解来加强记忆，要抓住要点，能用自己的认识和语言表达出来。同时，要能联系实际或其它课程的知识，并将它们具体落实到每一个概念和范畴上去，因为这些概念和范畴都是从具体实践中抽象出来的，学习时也要能够返回到具体实践中去。
统计学中的方法问题很多，许多计算公式也需要记住并会运用。初学统计的学员往往会认为，统计学中的计算都有现成的公式可以套，只要数学基础好并记住公式，计算没有多大问题。然而，事实上有些学员即使记住了计算公式仍会做错习题。
可见，仅仅具有数学基础和记住计算公式是远远不够的，因为统计学毕竟是一门方法论的科学，它所研究的是社会经济现象的数量方面，不同于纯数学，如果对社会经济现象认识不清，即便背熟了计算公式，也未必能做到灵活运用。
怎样才能将统计学中的计算方法和公式恰当运用到社会经济现象中去，除了需要具备一定的数学基础、记住计算公式以外，更为重要的是对社会经济现象内涵的理解。有些习题表面上看很简单，但其中却绕了不少的弯子，只有经过仔细剖析，真正理解其涵义，才能灵活运用各种计算公式。
3.多做习题，通过练习掌握方法和内容。
做习题是掌握统计方法和公式的重要手段，只记住公式，不做习题，不仅公式难以记住，即使记住了，也不会应用。有的学员只死记公式，不愿做练习题，结果考试做题时不知从何处人手，或者不会用公式，解决这一问题的唯一方法就是多做习题。在最初做题时，可先按照书上的例题去做，然后逐步养成独立完成的习惯。另外，做题时，要注意弄清楚给定的条件，不要盲目去套公式。
如何学好统计学原理2
统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
描述统计(descriptive statistics)：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
推断统计(inferential statistics)：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
变量(variable)：每次观察会得到不同结果的某种特征。
分类变量(categorical variable)：观测结果表现为某种类别的变量。
顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
数值型变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
均值(mean)：均值也就是*均数，有时特指算术*均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说*均数的一种方法。
中位数(median)：也就是选取中间的`数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。
众数(mode)：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。
考研统计学复习知识要点总结（扩展6）
——统计学实习心得 (菁选2篇)
统计学实习心得1
认识实习期间，我利用此次难得的机会，努力工作，严格要求自己，虚心向领导和同事求教，每天按时报到，严格遵守各种规章制度。认真学习统计专业知识，阅读了大量统计方面的各种杂志， 论文 集，书籍等，进一步掌握了统计技能，从而进一步巩固自己所学到的知识，为以后真正走上工作岗位打下基础。但在短暂的实习过程中，我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到非常的难过。在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，因此在以后的学习中应更加努力，让自己掌握好更多的专业知识，更好的运用统计这门科学。
我想借此机通过此次实习，让我学到了很多课堂上更本学不到的东西，仿佛自己一下子成熟了，懂得了做人做事的道理，也懂得了学习的意义，时间的宝贵，人生的真谛。明白人世间一生不可能都是一帆风顺的，只要勇敢去面对人生中的每个驿站!这让我清楚地感到了自己肩上的重任，看清了自己的人生方向，也让我认识到了会计工作应支持仔细认真的工作态度，要有一种*和的心态和不耻下问的精神，不管遇到什么事都要总代表地去思考，多听别人的建议，不要太过急燥，要对自己所做事去负责，不要轻易的去承诺，承诺了就要努力去兑现。单位也培养了我的实际动手能力，增加了实际的操作经验，对实际的财务工作的有了一个新的开始，更好地为我们今后的工作积累经验。我知道工作是一项热情的事业，并且要持之以恒的品质精神和吃苦耐劳的品质。我觉得重要的是在这段实习期间里，我第一次真正的融入了社会，在实践中了解社会掌握了一些与人交往的技能，并且在次期间，我注意观察了前辈是怎样与上级交往，怎样处理之间的关系。利用这次难得的机会，也打开了视野，增长了见识，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础。
统计学实习心得2
这学期专业开设了统计学课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。统计是处理数据的一门科学，统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的"目的也是教育改革的方向。为此，在本学期即将结束之时，我们教研室特安排了一周的试验时间。通过实践提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，也通过试验加深我们对课本上理论的认识和掌握。
随着人们对定量研究的日益重视，统计方法已被应用到自然科学和社会科学的众多领域。几乎所有的的研究领域都要用到统计方法，比如*部门、学术研究领、日常生活中、公司和企业的生产经营管理中都要统计。因此学好统计学对我们以后的工作和生活斗有好处，通过时间加深对统计学理论的掌握和应用显得更为重要。