inferential statistics是什么意思inferential statistics[英]ˌɪnfəˈrenʃəl stəˈtistiks[美]ˌɪnfəˈrɛnʃəl stəˈtɪstɪks推论统计[例句]Use descriptive statistics but not inferential statistics.将应用统计描述而不用统计推断 。
如何判断一组应该选择何种统计方法？统计学方法的正确抉择
一．统计方法抉择的条件
在临床科研工作中，正确地抉择统计分析方法 ， 应充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计条件等 。其中任何一个问题没考虑到或考虑有误 ， 都有可能导致统计分析方法的抉择失误 。
此外 ， 统计分析方法的抉择应在科研的设计阶段来完成，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后 。
对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：
1．分析目的
对于临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法达到研究者的什么目的 。一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法 。一是统计描述(descriptive statistics)，二是统计推断(inferential statistics) 。
统计描述，即利用统计指标、统计图或统计表 ， 对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征 ， 有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断 。统计表，如频数表、四格表、列联表等；统计图，如直方图、饼图，散点图等；统计指标，如均数、标准差、率及构成比等 。
统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验 ， 如可信区间、t检验、方差分析、2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等 。
还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析 。相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析；回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量 ， 如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重 。
2．资料类型
资料类型的划分现多采用国际通用的分类方法，将其分为两类：数值变量(numerical variable)资料和分类变量(categorical variable)资料 。数值变量是指其值是可以定量或准确测量的变量，其表现为数值大小的不同；而分类变量是指其值是无法定量或不能测量的变量，其表现没有数值的大小而只有互不相容的类别或属性 。分类变量又可分为无序分类变量和有序分类变量两小类，无序分类变量表现为没有大小之分的属性或类别，如：性别是两类无序分类变量，血型是四类无序分类变量；有序分类变量表现为各属性或类别间有程度之分,如：临床上某种疾病的“轻、中、重”，治疗结果的“无效、显效、好转、治愈” 。由此可见，数值变量资料、无序分类变量资料和有序分类变量资料又可叫做计量资料、计数资料和等级资料 。
资料类型的划分与统计方法的抉择有关，在多数情况下不同的资料类型，选择的统计方法不一样 。如数值变量资料的比较可选用t检验、u检验等统计方法；而率的比较多用2检验 。
值得注意的是，有些临床科研工作者 ， 常常人为地将数值变量的结果转化为分类变量的临床指标，然后参与统计分析，如患者的血红蛋白含量，研究者常用正常、轻度贫血、中度贫血和重度贫血来表示，这样虽然照顾了临床工作的习惯，却损失了资料所提供的信息量 。换言之，在多数情况下，数值变量资料提供的信息量最为充分，可进行统计分析的手段也较为丰富、经典和可靠，与之相比 ， 分类变量在这些方面都不如数值变量资料 。因此 ， 在临床实验中要尽可能选择量化的指标反映实验效应 ， 若确实无法定量时，才选用分类数据，通常不宜将定量数据转变成分类数据 。
3．设计方法
在众多的临床科研设计方法中，每一种设计方法都有与之相适应的统计方法 。在统计方法的抉择时，必须根据不同的临床科研设计方法来选择相应的统计分析方法 。如果统计方法的抉择与设计方法不一致，统计分析得到的任何结论都是错误的 。
在常用的科研设计方法中 ， 有成组设计（完全随机设计）的t检验、配对t检验、成组设计（完全随机设计）的方差分析、配伍设计（随机区组设计）的方差分析等 ， 都是统计方法与科研设计方法有关的佐证 。因此，应注意区分成组设计（完全随机设计）与配对和配伍设计（随机区组设计），在成组设计中又要注意区别两组与多组设计 。最常见的错误是将配对或配伍设计（随机区组设计）的资料当做成组设计（完全随机设计）来处理，如配对设计的资料使用成组t检验、配伍设计（随机区组设计）使用成组资料的方差分析；或将三组及三组以上的成组设计（完全随机设计）资料的比较采用多个t检验、三个或多个率的比较采用四格表的卡方检验来进行比较，都是典型的错误 。如下表：
表1 常见与设计方法有关的统计方法抉择错误
设计方法 错误的统计方法 正确统计方法
两个均数的比较（成组设计、完全随机设计）成组设计的t检验、成组设计的秩和检验
多个均数的比较（成组设计、完全随机设计） 多个成组设计的t检验 完全随机设计的方差分析及q检验、完全随机设计的秩和检验及两两比较
数值变量的配对设计 成组设计的t检验 配对t检验、配对秩和检验
随机区组设计（配伍设计） 多个成组设计的t检验、完全随机设计的方差分析 随机区组设计的方差分析及q检验、随机区组设计的秩和检验及两两比较
交叉设计 成组设计的t检验、配对t检验、配对秩和检验 交叉设计的方差分析、交叉设计的秩和检验
4．分布特征及数理统计条件
数理统计和概率论是统计的理论基础 。每种统计方法都要涉及数理统计公式 ， 而这些数理统计公式都是在一定条件下推导和建立的 。也就是说 ， 只有当某个或某些条件满足时，某个数理统计公式才成立，反之若不满足条件时，就不能使用某个数理统计公式 。
在数理统计公式推导和建立的条件中，涉及最多的是数据的分布特征 。数据的分布特征是指数据的数理统计规律 ， 许多数理统计公式都是在特定的分布下推导和建立的 。若实际资料服从（符合）某种分布 ， 即可使用该分布所具有的数理统计规律来分析和处理该实际资料 ， 反之则不能 。在临床资料的统计分析过程中，涉及得最多的分布有正态分布、偏态分布、二项分布等 。
许多统计方法对资料的分布有要求，如：均数和标准差、t和u检验；方差分析都要求资料服从正态分布，而中位数和四分位数间距、秩和检验等，可用于不服从正态分布的资料 。所以，临床资料的统计分析过程中，应考虑资料的分布特征，最起码的要求是熟悉正态分布与偏态分布 。
例如：在临床科研中 ， 许多资料的描述不考虑资料的分布特征，而多选择均数与标准差 。如某妇科肿瘤化疗前的血象值 ， 资料如下表：
某妇科肿瘤化疗前的血象值
指标名 例数均数 标准差 偏度系数P值峰度系数 P值
血红蛋白(g/L) 98 111.99 18.82 0.180 0.459 0.025 0.958
血小板(×109/L) 98 173.58 87.11 1.353 0.000 1.843 0.000
白细胞(×109/L) 98 6.7930 2.767 1.207 0.000 1.202 0.013
从上结果可见，若只看三项指标的均数和标准差，临床医生也许不会怀疑有什么问题 。但是经正态性检验，病人的血红蛋白服从正态分布，而血小板和白细胞两项指标的偏度和峰度系数均不服从正态分布（P<0.05） 。因此，描述病人的血小板和白细胞平均水平正确的指标是中位数 ， 而其变异程度应使用四分位数间距 。
除了数据的分布特征外，有些数理统计公式还有其它一些的条件，如t检验和方差分析的方差齐性、卡方检验的理论数(T)大小等 。
总之，对于临床科研工作者来说 ， 为正确地进行统计方法的抉择 ， 首先要掌握或熟悉上述影响统计方法抉择因素；其次，还应熟悉和了解常用统计方法的应用条件 。
二．数据资料的描述
统计描述的内容包括了统计指标、统计图和表，其目的是使数据资料的基本特征更加清晰地表达 。本节只讨论统计指标的正确选用，而统计图表的正确使用请参阅其他书籍 。
1．数值变量资料的描述
描述数值变量资料的基本特征有两类指标，一是描述集中趋势的指标 ， 用以反映一组数据的平均水平；二是描述离散程度的指标，用以反映一组数据的变异大小 。各指标的名称及适用范围等见表2 。
表2描述数值变量资料的常用指标
指标名称 用 途 适用的资料
均数（X－）
描述一组数据的平均水平 ， 集中位置 正态分布或近似正态分布
中 位 数（M） 与均数相同 偏态分布、分布未知、两端无界
几何均数（G ） 与均数相同 对数正态分布，等比资料
标准差（S）
描述一组数据的变异大?。肷⒊潭?br>正态分布或近似正态分布
四分位数间距
（QU-QL） 与标准差相同 偏态分布、分布未知、两端无界
极差（R） 与标准差相同 观察例数相近的数值变量
变异系数（CV） 与标准差相同 比较几组资料间的变异大小
从表中可看出，均数与标准差联合使用描述正态分布或近似正态分布资料的基本特征；中位数与四分位数间距联合使用描述偏态分布或未知分布资料的基本特征 。
这些描述指标应用时，最常见的错误是不考虑其应用条件的随意使用 ， 如：用均数和标准差描述偏态分布、分布未知或两端无界的资料 ， 这是目前在临床研究文献中较为普遍和典型的错误 。
2．分类变量资料的描述
描述分类变量资料常用的指标有死亡率、患病率、发病率等 。
临床上，这类指标的应用较多 ， 出现的错误也较多 。这些错误归纳起来大致有两类：一是以比代率 ， 即误将构成比(proportion)当做率(rate)来描述某病发生的强度和频率，如用某病的病人数除以就诊人数（或人次）得到“某病患病率”或“某病发病率”，就是典型的以比代率的例子 。二是把各种不同的率相互混淆，如把患病率与发病率、死亡率与病死率等概念混同 。
需要指出的是，单纯利用医院常规资料，最易得到的指标是构成比 。而描述疾病发生强度和频率的指标的率反映如患病率、发病率、死亡率等 ， 很难利用医院的常规资料（如医院医院的病例档案）获得 。因为，医院常规资料无法得到计算这些率所需的分子和分母的资料 。所以 ， 一旦研究者利用的是医院常规资料，则无法衡量疾病对人群的危害程度 。常用描述指标如表3 。
表3描述分类变量资料的常用指标
指标名称 计算公式 意义
率 发生某现象的观察单位数 可能发生某现象的观察单位总数 ×K
描述事件发生的强度和频率
构成比 A A+B+… ×100%
事物内部各组成部分所占的比重
相对比AB
A指标为B指标的若干倍或百分之几
三．数据资料的比较
在众多的科研研究方法中，归纳起来最基本的手段有两种，一是对研究对象的全体进行研究，在实际工作中往往难以实现；二是从总体中抽取一定数量的样本进行抽样研究 ， 但要考虑抽样误差对结果的影响 。因此，若用样本信息去推断其所代表的总体间有无差别时，需要使用假设检验(hypothesis testing)或称显著性检验(significance test) 。
1．假设检验的基本步骤
（1）建立检验假设 。
建立假设的过程应有三个内容 。即无效假设H0 (null hypothesis)、备择假设H1 (alternative hypothesis)和检验水准 (size of test) 。无效假设H0是研究者想得到结论的对立事件的假设，对于差异性检验而言，研究者想得到的是“有差别”的结论，故首先应假设各总体间无差别；备择假设H1是其对立的假设 ， 即是“有差别”的假设；此外，还应确定有统计意义的概率水平，通常取0.05 。建立检验假设的通常格式为：
H0：多个样本来自同一总体，各样本间的差别是由于抽样误差所致
H1：多个样本来自不同的总体，各样本间的差别是由于不同总体所致
=0.05
（2）计算统计量 。
根据资料的类型、分布特征、科研设计方法等条件，选择不同的统计量计算方法 ， 如t检验、u检验等统计方法 。
（3）根据统计量的值得到概率(P)值；再按概率(P)值的大小得出结论 。其结论只有两种情况，若P≤时，即概率小于我们事先确定好的检验水平概率（如P≤0.05） ， 我们就拒绝其无差别假设H0，而接受H1，认为差别有统计学意义，各样本来自不同总体，样本间的差别是总体的不同所致；若P＞时，其概率大于我们事先确定好的检验水平（如P＞0.05），我们就不拒绝其无差别的假设H0，还不能认为各总体间有差别，样本来自同一总体，即差别没有统计学意义 。
2．假设检验结论的两类错误
在假设检验的两种结论中无论做出何种结论，都有可能犯错误 。
当P≤时，做出“拒绝其无差别的假设，可认为各总体间有差别”的结论时就有可能犯错误，这类错误称为第一类错误（Ⅰ型错误，type Ⅰ error），其犯错误的概率用表示，若取0.05，此时犯Ⅰ型错误的概率小于或等于0.05，若假设检验的P值比0.05越小 ， 犯一类错误的概率就越小 。
当P＞时，做出“不拒绝其无差别的假设 ， 还不能认为各总体间有差别”的结论时，就有可能犯第二类错误（Ⅱ型错误，type Ⅱ error），其犯错误的概率用表示，在通常情况下犯Ⅱ类错误的概率未知，虽然是个未知数 ， 但假设检验P值越大，犯二类错误的概率就越小 。
表4 假设检验的两类错误
真实情况 假设检验结果
拒绝H0不拒绝H0
样本来自同一总体推断不正确（）推断正确（1-）
样本来自不同总体推断正确（1-）推断不正确（）
3．假设检验的注意事项
（1）假设检验比较的对象是总体，而研究的方法是抽样研究，即通过对样本提供的信息去推断总体间有无差别 。不能误认为假设检验是样本间的比较 ， 更不能将此体现在结论中 。如果研究方法是普查时，由于不存在抽样误差，也不存在用样本提供的信息去推断总体的问题 。因此，在这种情况下也就不能使用假设检验的统计方法 。
（2）当P≤时，概率（P）越小，越有理由拒绝无差别的假设，即拒绝假设的可信程度就越大，这时概率（P）越小，其结论的可靠性就越好 。当P＞时，概率（P）越大，越有理由不拒绝无差别的假设，即不拒绝无差别假设的可信程度就越大 。这时概率（P）越大，其结论的可靠性就越好 。因此 ， 无论概率P≤，还是P＞时 ， 都不能说明组间差别的大小 。
（3）假设检验的结论不能绝对化 。假设检验的结论是根据概率（P）的大小得出的，事实上当P≤时，我们拒绝其无差别的假设，可认为各总体间有差别 ， 但是，只要P≠0，我们无法完全拒绝无差别的假设，即不能肯定各总体间有差别：同理，当P＞时，我们不拒绝其无差别的假设，还不能认为各总体间有差别，但是 ， 只要P≠1 ， 我们无法完全接受无差别的假设，即不能肯定各总体间无差别 。因此 ， 在做出统计结论时，要避免使用绝对的或肯定的语句 ， 如当P≤时 ， 使用“拒绝假设，可认为各组间有差别”；而当P＞时 ， 使用“不拒绝假设，还不能认为各组间有差别”的语言进行描述 。
（4）假设检验的方法与设计方案和分布特征有关 ， 如：两组比较的方法有t检验、u检验、两组秩和检验、四格表和校正四格表的2检验等，这些方法只能用于两组比较 ， 而不能用于多组的比较 。在实际工作中错误地使用两组比较的方法代替多组比较的情况并不少见，如，三个均数比较用三个t检验、四个均数比较用六个t检验等 。多组比较可用方差分析、多组秩和检验、行乘列2检验等 。t、u检验和方差分析用于正态分布的资料，不服从正态分布的资料可用秩和检验 。
4．常用假设检验方法
（1） 计量资料的假设检验
表5 常用计量资料假设检验方法
比较目的 应用条件 统计方法
样本与总体的比较 例数（n）较大，（任意分布） u检验
例数（n）较小 ， 样本来自正态 t检验
两组资料的比较
（完全随机设计） 例数（n）较大，（任意分布） u检验
例数（n）较?。?来自正态且方差齐 成组设计的t 检验
成组设计的秩和检验、
或成组设计的t’检验、
或成组设计的中位数检验
例数（n）较小且非正态或方差不齐
配对资料的比较
（配对设计） 例数（n）较大，（任意分布） 配对设计的u检验
例数（n）较小，差值来自正态 配对设计的t 检验
例数（n）较?。钪滴钦?配对设计的秩和检验
多组资料的比较
（完全随机设计） 各组均数来自正态且方差齐 成组设计的方差分析
各组为非正态或方差不齐 成组设计的秩和检验
配伍资料的比较
（配伍设计） 各组均数来自正态且方差齐 配伍设计的方差分析
各组为非正态或方差不齐 配伍设计的秩和检验
（2）计数资料的假设检验
表6常用计数资料假设检验方法
比较目的 应用条件 统计方法
样本率与总体率
的比较 N较小时 二项分布的直接法
np＞5且n（1-p）＞5 二项分布的u检验
两个率或构成比
的比较
（完全随机设计） np＞5且n（1-p）＞5 二项分布的u检验
N≥40且T≥5 四格表的χ2检验
N≥40且1≤T＜5 校正四格表的χ2检验
N＜40或T＜1 四格表的确切概率法
配对四格表比较
（配对设计） B+c≥40 配对χ2检验
B+c＜40 校正配对χ2检验
多个率或构成比资料的比较
（完全随机设计） 全部格子T≥5或少于1/5的格子1≤T＜5 行×列表χ2检验
(列联表χ2检验)
若有T＜1或有多于1/5的格子1≤T＜5 行×列表的确切概率法
（列联表确切概率法）
注：n为例数；T为列联表中各格子的理论数；p为样本率
（3）等级资料的假设检验
表7常用等级资料假设检验方法
比较目的 统计方法
两组比较（完全随机设计） 两组比较的秩和检验
多组比较（完全随机设计） 多组比较的秩和检验
配对设计 符号秩和检验
配伍设计 配伍设计的秩和检验
四．变量间的相关分析
数据资料的比较，是同一指标的不同处理组间的比较 。在临床研究工作中，常常涉及疾病危险因素的研究和疾病病因的探索 ， 即分析某个因素与疾病间的关系 ， 如口服女性素避孕药是否是宫内膜癌的危险因素；高血脂症是否是冠心病心肌梗塞的危险因素 。如果研究结果证明了它们是某种疾病的危险因素或与某种疾病有相关关系的话 ， 还不能肯定其是因果关系 ， 只有当某个因素导致某个肯定的结果，若该因素消除后，其相应的结果也不复存时候，这时，因果关系才能被肯定 。
1．数值变量（计量资料）的关系分析
表6 常用数值资料的关系分析方法
比较目的 应用条件 统计方法
两变量间的依存关系 正态单变量资料* 直线回归（Ⅰ型）
正态双变量资料** 直线回归（Ⅱ型）
两变量间的相互关系 正态双变量资料 直线相关
两变量都不服从正态 等级相关
注：*为两变量中有一个变量服从正态分布的资料；**为两变量都服从正态分布的资料 。
2．无序分类变量（计数资料）的相关分析
（1）前瞻性研究
相对危险度（RR）= 暴露于危险因素组的总体患病率 未暴露于危险因素组的总体患病率
归因危险度（AR）= 暴露于危险因素组的患病率 未暴露于危险因素组的患病率 暴露于危险因素组的患病率
（2）回顾性研究
比值比（OR）=ad/bc
2×2表 ：列联系数和四格表的2检验
行×列表 ： 列联系数和行乘列表的2检验
3．有序分类变量（等级资料）等级相关
研究社会科学的话数学要学到什么水平【statistics】研究需要用到的数学的程度通常取决于所使用的研究方法.简单来说质化(Qualitative)比量化(Quantitative)方法需要的少.质化研究方法,例如民族志(ethnography)和案例研究(case study)不太需要用到多少数学,这些主要需要做观察(Observation),采访(interview),解读(Interpretation)等等.量化研究方法来说,实证 (empirical) 研究需要一定的数学知识,主要是统计学的知识.包括简单的描述性统计(descriptive statistics),例如均值,中位数,方差等等;以及推论统计(inferential statistics),例如各种检定,方差分析,线性回归等等.量化研究中建模(modeling)研究应该是需要更高深的数学知识,例如各种微积分.不同的学科分支通常有不同的研究方法使用传统,例如在商学中:质化研究方法常用于消费者研究(Consumer research)当中,实证研究常用于策略管理(Strategic management)的文献中,建模研究常用于运筹学(Operations research)的文献.
统计学“95%UCL”是什么意思？统计学“95%UCL”指的是0.95的置信区间 。按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围,该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间,预先给定的概率(1-α)称为可信度或者置信度,常取95%或99%.在样本量相同的情况下,置信水平越高,置信区间越宽.置信水平0.95上的置信区间是（40%,70%）统计学：是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学 。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域 。统计学主要术语：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）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，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，或者说平均数的一种方法 。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 。
number和figure的区别， ， ， 是不是number表示具体一点的数额figure表示数据 nnumber是一个数字，是个抽象的数量概念（idea） ， 看不见摸不着 。其表达形式（token/sign/symbol/name/mark/figure）用来计数（counting）和测量（measurement），则可以看得到 。figure是一个有意义的数值 ， 一个figure是一个number，但是figure比number有意义，可能是报表里面的数据 。具体区分来说：figure：金额,款额,具体的一笔款项数额；an arithmetical value, expressed by a word, symbol, or figure, representing a particular quantity and used in counting and making calculations and for showing order in a series or for identification, 或者a quantity or amount；number：最广义的,指数字,编号,数额等；a number, especially one that forms part of official statistics or relates to the financial performance of a company；
请赐教：英语单词 statistics 和 data 的区别是什么？怎么用的?。?/h3>前者是统计、统计学、【统计】资料 ， 后者是数据、资料，你所以感到困惑是两者都有资料的意思，那么作资料解时，前者主要是【统计、统计学方面的】资料，后者泛指资料、数据 。statistics 英[stə'tɪstɪks]美[stəˈtɪstɪks]n. 统计数字; 统计，统计学，统计法 ， 统计资料; “statistic”的复数;[例句]Exceptional patients have the ability to throw statistics aside to say, 'I can be a survivor'.尽管统计数字凿凿 ， 仍有个别病人能够做到将它抛在一边，相信自己可以活下来 。data源于拉丁语datum,为datum的复数 ， 英汉词典的解释为：datum ['deitəm] [复数] data 【哲学】论据作为论据的事实；大部分的计算机方面的数据是用data 。A dialog between a user and an interactive data processing system.一种用户与交互式数据处理系统间的对话（过程） 。由于data的词义范围广，所以拿不定的，用词义广的好些 。举个例子，汉语里 我、吾、愚都可表示说话者自己，拿不定的时候用我没错 。
matlab中 figure绘图中的Data Statistics问题！可提高悬赏！std代表标准差 。
标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示 。标准差是方差的算术平方根 。标准差能反映一个数据集的离散程度 。平均数相同的一组数据，标准差未必相同 。
你图上的两条虚线就是“均值±标准差” 。标准差越?。教跣橄呔嗬朐浇ㄐ蔚牟ǘ叫?。
figure numberdata区别figure金额，款额，具体的一笔款项数额
number最广义的，指数字，编号，数额等
data数据，资料
Data Science和Statistics的区别在哪里？其实还是有很多相似的地方的，data science也需要stats里面的知识做基础 。Traditional stats的话更注重理论，data science的话涉及到很多编程，data mining, big data, time series之类的都是可能会上的课 ， 常用的语言的话有R, SAS, SQL之类的 ， 大数据的话会学习Hadoop 。data science现在貌似更火一点吧，很多美国学校都有开始开设这个major或者在stats里面设一个data science的track 。
纯手动打的，望采纳哟 。
ssr和ss有什么区别sse是残差平方和，ssr回归平方和 。用来计算F检验的统计量=MSR/MSE 二者分别是ssr和sse处以相应自由度的均方值 。
希望可以帮助你 。
计量和统计学中的rss ess 和sse ssr但是Regression和Error是两个名词他们要用of 或者 from放在后面又因为意思的不同就变成了RSS=SSE ESS=SSR 。
计量经济学中，对于多元模型而言，SST、SSR、SSE各自的自由度是什么？对于一元线性回归模型 ， SST有n-1个自由度；SSE有1个自由度；SSR有n-2个自由度 。因为一元线性耽归方程在建立时要求离回归的平方和最?。?即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程 。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少 ， 可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析 。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析 。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析 。在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析 。在大数据分析中 ， 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系 。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系 。多元回归中SST=SSE+SSR公式怎么推导出来，就是“最小二乘法”计量和统计学中的rss ess 和sse ssr但是Regression和Error是两个名词他们要用of 或者 from放在后面又因为意思的不同就变成了RSS=SSE ESS=SSR 。供参考 。
请问光耦,光继电器, SSR各有什麼区别呢? 是否能视为同一种产品?光耦的种类很多，光继电器和SSR就是一个东西 。
回归分析中对估计模型进行线性关系检验时的思路是怎样的？ F=(SSR/1)/(SSE/(N-2))求解释统计量如何构造的这个从原理来解释就比较复杂了
做专业数据统计分析找我
能上网，屏幕上显示statistics.exe已停止工作 ， 取消不了，怎么办呢一般是您删除东西不是在控制面板中卸载的 ， 这样在开机启动中还有信息 ， 您可以到开机启中看看有没有这个东西，有就去掉（另外就是某程序出了问题） 。
请问原来不这样吧？如果是，出事前您在电脑上干了什么，下载什么了，什么东西有异常 ， 如果想起什么追问我说说，如果您自己也不知怎么引起的，建议还原系统或重装 。
Win7810还原系统，右击计算机选属性，在右侧选系统保护，系统还原，按步骤做就是了，如果有还原软件，自带的映像备份，并且进行了备份，也可以用软件、映像备份还原系统 。
有问题请您追问我 。
如果电脑卡了不能操作了，关机在开机就好了 。
SPSS Statistics已停止工作怎么办我也遇到过，启用双显卡，就会出现spss已停止工作 。禁用一个显卡，就不会 。到目前还不知道是什么原因 。
SPSS Statistics停止工作怎么办换一个版本重新安装即可，或者重新打开
webstatistics.exe已停止工作怎么解决
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解决办法：下载“360系统急救箱”已经安装了“360安全卫士”的朋友，直接打开“木马云查杀” ， 点击快速扫描，扫描结束后，中间有：没有问题，请用360急救箱 。先点“开始急救”查杀病毒，删除后，“立即重启”重启开机后 ， 再点开“文件恢复” ， 全选，点：“彻底删除文件”和“可疑自启动项”再点开“系统修复”，“全选”，再“立即修复”文件再点开：“dll文件恢复” ， 扫描一下 ， 如果没有就行了 。如果有丢失，添加恢复，手动添加，立即恢复 ， 点开：“网络修复”，点：“开始修复”，重启电脑 。扩展资料exe读取源代码：生成的程序是不能看到源代码的，不过可以看到那个程序的资源，用E-Code Explorer 反汇编调试由易语言编译生成的易格式可执行文件，分析内部结构，查看其中的各项数据 。格式分析：分析易格式可执行文件的总体结构，查看对应项的数据 。分别对PE骨骼（PE头）和易格式原体分析，以树形结构清晰的显示 ， 同时辅以详细的分析表格 。窗体分析：对易格式可执行文件中包含的窗体数据分析 。以树型结构清晰的显示窗体单元的从属结构 。详细的控件属性显示、准确的事件处理函数定位、与反汇编模式便捷的切换 。让使用者可以立即进入要调试的事件函数领空，避免在runtime的空间里四处打转浪费时间 。这一点对于调试非线性事件驱动类型的程序是必须的 。符号修饰：可以调用易语言支持库作为符号表，对反汇编后的代码进行修饰 ， 可以直接分析出函数所调用的方法，操作的属性，使用到的常量、基本数据类型、自定义数据类型和窗口单元 。极大地提高了代码的可读性 。多种加载方式：支持从文件加载和从某一进程的内存中直接加载反汇编 。直接从进程列表附加，可以避免一部分AntiDebug造成的调试困难 。支持多种格式：支持标准PE可执行文件，易格式原体文件，其他类型的易格式文件 。均可正确分析 。易格式捕捉者：对于不明外壳的易格式可执行文件，能够方便快速的进行分析 。参考资料：百度百科--exe
我win7老是弹出Statistics.exe已停止工作
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解决方法：出现这种情况，可以直接进行电脑系统重装 。1、在小白一键重装系统官网下载小白一键重装软件并安装，安装好后打开该软件，如下图所示 。2、这里，我们打开后选择U盘模式，插入事先准备好作为备份的U盘 ， 写入模式/U盘分区/个性化设置默认即可，点击一键制作启动U盘 。3、点击以后，会出现如下图所示的面板，这里，我们选择“BIOS/UEFI双启动”其中“兼容UEFI启动” 。4、这里我选择如下图中的其中一项即可（注：如果U盘里面有东西在就选择第一项 ， 没有的话选择第二项）5、选择选项之后，我们会进入到如下图所示的面板，这里勾选自己要装的系统点击下载系统且制作U盘 。6、完成以后，软件会自动下载镜像文件，最后导入到我们事先准备好的U盘里 。7、这时，U盘的备份工作已经完成，只需要通过软件上的“快捷键”查询找到相应主板的bios启动热键，然后在开机画面出现时按快捷键调出启动菜单设置usb设备为第一启动顺序 。8、随后 ， 我们会进入到小白系统pe桌面后，小白装机工具会自动弹出并检测到U盘里面的系统镜像，选择系统目标安装盘符和勾选系统镜像文件，点击安装系统 ， 然后电脑会自动重启，并进入常规的系统部署，最后就会完成系统重装修复出Statistics.exe已停止工作的问题 。
如何设置ORACLE的statistics_level的三种状态statistics_level 参数是oracle9.2开始引入的一个控制系统统计参数收集的一个开关.一共有三个值:basic,typical,all.支持alter session,alter system 动态修改.如果要用statspack或者AWR收集系统性能统计数据.那么这个参数的值必须为typical或all.通常all是一个全面收集,包括 OS以及sql执行路径方面的一些统计信息,除非遇见非常严重的性能问题或在一些特殊的性能挣断方面才会用到statistics_level=all, 平常statistics_level=typeical已经足够诊断99%的性能问题了.
example: seting statistics_level
alter system set statistics_level=basic;
alter system set statistics_level=typical;
alter system set statistics_level=all;
or
alter session set statistics_level=basic;
alter session set statistics_level=typical;
alter session set statistics_level=all;
statistics_level=basic的情况下,oracle关闭了所有性能数据的收集,也就是如果要关闭AWR或statspack收集,只要设置alter system set statistics_level=basic;就行了;
statistics_level=typical的时
候,除了plan_executetion_statistics和OS Statistics不能收集外,其他的都可以收集,如要要收集这个两项,必须设置statistics_level=all;
如果当statistics_level=ALL,系统收集所有的统计信息.
oracle导出的时候报1455错误，我加了 indexes=n statistics=none也不行，请问原因Export
解决方法：
1. 通过dba_tables 和 dba_indexes 来查看对应表的值 。即num_rows值，看是否超过了2^31-1 。
如果表的numrows超过了，可以手工的修改表的这个值，如：
SQL> execute sys.dbms_stats.set_table_stats( 'SCOTT', 'EMP', numrows => 1000000000000);
该命令格式：
DBMS_STATS.SET_TABLE_STATS(, ,=> )
2. 删除对应的统计信息
表：
SQL>ANALYZE TABLEDELETE STATISTICS
索引：
SQL>ANALYZE INDEXDELETE STATISTICS
或者使用：
execute sys.dbms_stats.delete_index_stats(ownname => 'scott', indname => 'my_indx_1');
execute dbms_stats.delete_table_stats（ownname => 'scott', tabname=>'table_name'）
命令会将表的statistics 值转成成整形 。当这个statistics值超过2^31-1时，就会报这个错误 。
oracle imp导入问题(求指教)你把IMP 换成 impdp另外保证系统的数据库版本没有变化 。
oracle 我导出表用了命令exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp full=y indexes=n statistics=none导入不会有问题，查询时如果数据量比较大 ， 可能会影响查询速度
我百度oracle的impdp导入的时候看到你的回答，说已解决 ， 我想请问你是怎么做的没遇到过这个问题，问一下：
你的dmp文件是exp导出的还是expdp导出的？确认是expdp导出的了吗 。
statistics是什么意思statistics america
美国统计
例句
1.AMID the hubbub over a few less-bad-than-expected statistics, America's economic debate has turned to the nature of the recovery.
在针对好于预期的经济数据的一片争论声中，对美国经济的讨论已经转向了复苏方面 。
2.According to statistics, America's skilled white-collar work force has overtaken the ranks of skilled blue-collar workers for the first time.
根据数据，美国的白领工人已经首次超过蓝领工人的数量 。
duplicate column name 是什么意思
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duplicate column name英文发音：[ˈdjuːplɪkeɪt ˈkɒləm neɪm]中文释义：重复的列名例句：Duplicate column name resolution could not be done because the ordinal specified a column of a different name.因为序号指定了具有不同名称的列，所以不能复制列的名称解析 。词汇解析：1、duplicate英文发音：[ˈdjuːplɪkeɪt , ˈdjuːplɪkət]中文释义：adj.完全一样的;复制的;副本的例句：This property eliminates all duplicate documents.这一属性消除了所有重复的文档 。2、column英文发音： [ˈkɒləm]中文释义：n.柱;(通常为)圆形石柱;纪念柱;圆柱状物;柱形物;列例句：This ensures unique values in the ID column.这确保了ID列中的值是惟一的 。扩展资料词汇解析：1、duplication英文发音：[djuːplɪ'keɪʃn]中文释义：n. 复制；副本；成倍例句：But the duplication was only for these few hours.但是只有在这几个小时号码会重复 。2、duplicable英文发音：['djʊplɪkəbl]中文释义：adj. 可加倍的；可再发生的，可复制的例句：But all, he says, have two things in common: "First, [the selling system] is duplicable.但是他说，所有的这些方法都共性：首先，[销售体系]都是可以再次重现的 。
COLUMN ， lable两个单词合起来是什么意思COLUMN，lable两个单词合起来是：Column LabelColumn Label翻译成中文是：列标签[例句]Displays only those rows that match the value contained in the active celland inserts drop-down arrows next to each column label in your list. 只显示与活动单元格中数值相匹配的那些行，并在数据清单的列标志旁添加下拉箭头 。满意请采纳，谢谢！
column statistics是什么意思Column Statistics_翻译
Column Statistics
栏统计; 列统计量
[例句]Column statistics are updated if a significant amount of data is
loaded.
如果装载了大量数据，则更新列统计信息 。
数据库中 statistics是什么意思 具体的作用是什么啊统计数据，用来对查询计划进行优化的，一般会统计表中的记录数、表的 大小，字段不同值的数量等
操作系统是windows7是笔记本电脑有哪些?现在新上市的机型中，如果原带正版系统，那么都是Windows7系统的！
win7操作系统的电脑好不好？别用win7，界面是好看，慢死了 ， 我的联想Y460就是win7
win7操作系统需要什么电脑配置？4GB内存把系统换成WIN7 32位的吧?。≌飧龊蚗P占用差不多的 。如果换成64位也可以 。勉强够 。
win7操作系统对电脑配置的要求？？？双核 2.6G Hz 以上的处理器，
2G内存 (因为WIN7本身就要占用1G左右的内存，当然不是都用掉了，强制预留了）
显卡要求不高，只要能支持DX10.0的显卡都行（包括集显）
装WIN的系统盘最少留有20G以上，因为WIN7本身就有16G大
statistics什么意思statistics[英][stə'tɪstɪks] [美][stəˈtɪstɪks] 生词本简明释义n.统计，统计学，统计法，统计资料；统计数字；“statistic”的复数以下结果由 金山词霸 提供柯林斯高阶英汉词典 百科释义 同反义词1.N-COUNTSee also:vital statistics；统计数字（或资料）Statistics are facts which are obtained from analysing information expressed in numbers, for example information about the number of times that something happens. Official statistics show real wages declining by 24%...官方统计数字表明实际工资下降了 24% 。There are no reliable statistics for the number of deaths in the battle.关于阵亡人数没有可靠的统计数字 。2.N-UNCOUNT统计学Statistics is a branch of mathematics concerned with the study of information that is expressed in numbers....a professor of Mathematical Statistics.数学统计学教授
status statistics是什么意思?。浚?/h3>status statistics英[ˈsteitəs stəˈtistiks]美[ˈstetəs stəˈtɪstɪks]
[释义]有关居民阶级构成的统计资料;
descriptives statistics 和 frequencies是什么意思descriptives statistics 描述性统计
Frequencies频率
cumulative percent 累积比率
citingstatistics是什么意思citing statistics
引用统计
双语例句
1
Citing statistics in the US, she points out that 55 percent of young adult( YA) books are purchased by those over 18.
她援引来自美国的数据指出，55%的青少年读物都被成年人收入囊中 。
He was challenged by almost the whole crowd. People spoke one afteranother, citing statistics and problems in China to argue that we are justanother developing country. I then asked, who would agree with him?
在场的大部分人不赞成他的意见，人们纷纷发言，列举各种数字和存在的问题 ， 以说明中国只是一个发展中国家 。
Citing official statistics, Huang said that there are now almost100000Chinese Web users in australia.
黄川引用澳洲官方统计说，澳洲现有华文网络用户近十万人 。
spss中ks检验时得到的test statistics是什么意思是对数据是否符合正态分布的检验
原假设符合正态分布，所以当拒绝原假设时，说明不符合正态分布
sequential modified lr test statistic 是什么意思sequential modified lr test statistic连续改进的LR检验统计量
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException at Test.main(GradeStatistic.java:87)空指针异常，就是比如你定义一个变量String str = null;然后没有赋值或者判断就直接调用或者输出就会报这错
ricotex IT test 是什么意思里科特斯信息技术测试
Eviews6.0 面板数据Hausman检验 大神帮忙看看?。?不懂啊要一步一步的来做啊，你前期的单位根结果呢？前期如果错误了，后面的结果都不用去看了