我觉得总结和重复对一个学科会有帮助，所以我写了这篇文章，方便知识结构。 本片主要介绍统计学中的一些基本概念。 想要深入学习统计学，就必须熟悉它的基本概念，所以这篇文章是对统计知识的介绍。

统计学是利用概率论和数理统计的基本原理来研究数据的收集、组织和分析的方法论。

基本概念

变量（）：研究对象中各观测单元的某种特征。

变量值（ 的值）：变量的观测结果。

同质（）：相似的事物或现象。

()：在同质基础上观察到的或测量到的值之间的差异。

总体（）：根据研究目的确定的同质个体的总和。

样本（）：从总体中随机选择的代表性部分。

抽样（）：从群体中抽取观察到的个体形成样本的过程。

参数()：描述总体的特征量。 用希腊字母μ、σ、π表示。

统计量（）：描述样本的特征量。 用拉丁字母或英文字母\bar{x}、S、P表示。

误差：观测值与真实值之间的差异。

(1)随机误差(error)：不恒定、随机变化的误差。 抽样误差：抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异。

(2)系统误差(error)：仪器未校准、测量者的倾向等。一般是方向性偏高或偏低。

(3)粗差：由各种误差引起的误差。 数据记录错误、仪器故障等。

概率 ()：观察中随机事件发生的概率。 代表作：P.

概率推理：由于抽样误差，推理是概率性的。习惯上称P≤0.05为小概率事件，表明某事

事件发生的概率很小，即低概率事件的“实际不可能”。

随机事件：0

统计类型

数值变量（ ）：又称连续变量、定量变量。

变量的值是用定量的方法测量的，以数值表示，通常具有一定的测量单位。 获得的数据称为测量数据。

分类变量（ ）也称为定性变量，其变量值是采用定性方法获得的。 即按观察值的属性（类别）进行分组和计数。

无序和有序分类变量。

1.无序分类变量（ ）：获得的数据称为计数数据。

（1）二元分类变量：两个相互对立的类别，如治疗结果分为两类：治愈和未治愈。

（2）多分类变量：例如测量某一人群的血型时，结果分为A型、B型、AB型、O型，表现出多个相互不相容的类别。

2、序数分类变量（ ）：各类别之间有一定程度的差异，且排列有序，具有半定量意义，又称半定量变量。 获得的数据称为等级数据。

暂时就这些，稍后我会更新。