政府单位指在我国境内通过政治程序建立的、在一特定区域内对其他机构单位拥有立法、司法和行政权的法律实体及其附属单位。 政府单位的主要职能是利用征税和其他方式获得的资金向社会和公众提供公共服务。通过转移支付，对社会收入和财产进行再分配。 它主要包括各种行政单位和事业单位。 所有政府单位归并在一起，就形成政府部门。?
中文名称：支持度 英文名称：support;support degree 支持度,简单的字面理解就是支持的程度，一般以百分比表示。生活中常见的使用场合有投票、竞选、民意调查等，比如某校高一三班进行班委竞选，该班级共有学生50名，在班长一职的竞选中，张三得到40票。那么就可以说在该班班长竞选中，张三的支持度是:40/50*100%=80%。 该名词还常出现在数据挖掘的关联分析中，常跟 置信度（或可信性）一起出现。 如：某超市中有1000个顾客购物，其中200个顾客购买了面包(物品集A)，那么面包（物品集A）的支持度为： P(A)=20％（200/1000）。 关联规则从一个侧面揭示了事务之间的某种联系。 支持度和置信度总是伴随着关联规则存在的，它们是对关联规则的必要的补充。 对某条关联规则而言，如 A -> B (support=30%, confidence= 60%) 其中的support=30%是说，在所有的事务中同时出现A和B的概率。 而，confidence=60%是说，所有事务中，在出现A的情况下出现B的概率，即条件概率。 那么我们要怎样设置支持度和置信度呢？ 支持度揭示了A和B同时出现的频率，如果A和B一起出现的频率非常小，那么就说明了A和B之间的联系 并不大；但若一起出现的频率非常频繁，那么A和B总是相关联的知识也许已经成为常识而存在了。这就 涉及到如何正确设置支持度的问题。 当然，对数据库中的隐藏的关联规则的挖掘有一个重要的性质就是知识总是出现在不同的层面上， 因此这也是一个需要着重考虑的问题。 置信度揭示了A出现时，B是否一定会出现，如果出现则其大概有多大的可能出现。如果置信度为100%, 则说明了A出现时，B一定出现。那么，对这种情况而言，假设A和B是市场上的两种商品，就没有理由不进行捆绑销售了。 如果置信度太低，那么就会产生这样的疑问，A和B关系并不大，也许与A关联的并不是B. 当然了，就做题而言，往往给出支持度和置信度的要求。在一个具体的数据挖掘任务中，也是用户自行设置这两个值。
支出法国内生产总值 指一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内用于最终消费、资本形成总额，政府支出以及货物和服务的净出口总额，它反映本期生产的国内生产总值的使用及构成。 支出法国内生产总值（GDP）=消费+投资+政府支出+净出口
数量指标 是用绝对数形式表现的，用来反映总体规模大小、数量多少的统计指标，其数值大小一般随总体范围的大小而增减。
least absolute deviation 最小一乘法只要求各实测点到回归直线的纵向距离的绝对值之和为最小。它不要求随机误差服从正态分布，“稳健性”比最小二乘法好。在数据随机误差不服从正态分布时，本法的统计性能优于最小二乘法。
集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析 离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系，也可以是复杂相关关系（A＝Y－B*X）；既可以是A、B变量同时增大这种正相关关系，也可以是A变量增大时B变量减小这种负相关，还包括两变量共同变化的紧密程度——即相关系数。实际上，相关关系唯一不研究的数据关系，就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。获得相关系数有什么用呢？简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。 例如，我们想知道对监狱情景进行什么改造，可以降低囚徒的暴力倾向。我们就需要将不同的囚舍颜色基调、囚舍绿化程度、囚室人口密度、放风时间、探视时间进行排列组合，然后让每个囚室一种实验处理，然后用因素分析法找出与囚徒暴力倾向的相关系数最高的因素。假定这一因素为囚室人口密度，我们又要将被试随机分入不同人口密度的十几个囚室中生活，继而得到人口密度和暴力倾向两组变量（即我们讨论过的A、B两列变量）。然后，我们将人口密度排入X轴，将暴力倾向分排入Y轴，获得了一个很有价值的图表，当某典狱长想知道，某囚舍扩建到N人/间囚室，暴力倾向能降低多少。我们可以当前人口密度和改建后人口密度带入相应的回归方程，算出扩建前的预期暴力倾向和扩建后的预期暴力倾向，两数据之差即典狱长想知道的结果。推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。例如，我们想研究教育背景是否会影响人的智力测验成绩。可以找一100名24岁大学毕业生和100名24岁初中毕业生。采集他们的比－西智力测验成绩。用推论统计方法进行数据处理，最后会得出类似这样儿的结论：“研究发现，大学毕业生组的成绩显著高于初中毕业生组的成绩，二者在.01水平上具有显著性差异，说明大学毕业生的比－西智力测验成绩优于中学毕业生组。” 其中，如果用EXCEL 来求描述统计。其方法是： 工具-加载宏-勾选"分析工具库" 然后关闭Excel然后重新打开, 工具菜单就会出现"数据分析" 描述统计是“数据分析”内一个子菜单 在做的时候，记得要把方格输入正确。最好直接点选
数量指标指数 数量指标指数是指综合反映现象的规模、水平发展变化的指数。如产品产量指数说明总产值这一经济总体量的变动情况；商品销售量指数说明商品销售额这一经济总体中商品销售量的变动情况。 由于使用价值、计量单位等的不同，直接相加没有经济意义。为了解决这些不能直接相加的问题，得到反映这些不能直接相加的个别现象数量的总量指标，就需要引入一个因素，使不能直接相加的现象变为能相加的现象，这个因素就叫做同度量因素。 根据同度量因素的固定原则，其同度量因素应是质量指标，固定在基期，才能进行不同时期的产量对比分析。如果用报告期价格作同度量因素，由于报告期是不断变化的，作为同度量因素的价格也不断地变化，无法通过各个时期数量指标的对比来说明产量的变动。另外，从指数体系的要求来看，总量指标指数等于数量指标指数与质量指标指数的乘积，数量指标指数也就只能用基期的价格作同度量因素了。 [编辑] 数量指标指数的编制 现以销售量指数为例，说明数量指标指数的编制方法。 例：根据表1三种商品销售量资料和价格资料计算商品销售量总指数。 商品名称计量单位销售量价格(元)销售额(元) 基期q0报告期q1基期p0报告期p1q0p0q1p1q1p0 甲 乙 丙台 件 千克1000 2000 30001150 2200 3150100 50 20100 55 25100000 100000 60000115000 121000 78750115000 110000 63000 合计—————260000314750288000 销售量个体指数的计算公式如下： 式中: kq——数量指标个体指数； q1——报告期数量指标； q0——基期数量指标。 三种商品的销售量个体指数分别为 甲是 ；乙是 ；丙是 。通过计算个体指数可以看到，三种商品的销售量的变动幅度是不同的。 式中，“ ”表示销售量综合指数，分子是报告期销售量与基期价格计算的总销售额，分母基期的销售额。 三种商品销售量指数计算如下： 计算结果表明三种商品销售量增长10.77%，由于销售量的增长使销售额增长10.77%；由于销售量的增加而增加的销售额为 (元) 数量指标综合指数的同度量因素所属时期的选择，除了采用基期以外，也可以采用某一固定时期。用符号“ ”表示，计算公式如下： 式中:pn——某一固定时期的价格 比如，在实际工作中，经常利用固定价格编制的工业产品产量指数、商品销售量总指数等。
时点指标 时点总量指标简称时点指标 时点指标：总体现象在某一时刻状态下总量水平的指标 时点指标也可以称为存量指标 时点指标的反映对象一定是时点现象 时点现象指的是这种现象的数量表现每时每刻都可能变动。 时点指标是反映社会经济现象在某一时刻或某一时点上的状况的总量指标。如我国首次基本单位普查显示1996年底我国共有各类法人单位440.2万个，有产业活动单位635.1万个，这仅能说明我国1996年12月31日这一天的基本单位的数量情况。再如人口数、商品库存额、外汇储备额等也都是时点指标。时点指标的特点 1、不同时点的指标数值不具有可加性，即相加后不具有实际意义。 2、时点指标的数值大小与其时间间隔长短无直接关系。 3、时点指标数值是间断计数的，因为不可能对每个时点的数量都进行登记，通常是隔一段时间等级一次。时点指标和时期指标的区别 1、时期指标的指标值具有连续性，而时点指标的指标值不具有连续性。 2、时期指标的指标值可以累计相加，而时点指标的指标值不能累计相加。 3、时期指标指标值的大小与所包括的时期长短有直接的关系，而时点指标指标值的大小与时间间隔长短无直接关系。
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