解释 统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。作用 统计作为提供国民经济运行情况信息的重要工具，受到了国内与国外、政府与公众、学者与官员越来越广泛关注，统计工作是对社会,经济以及自然现象总体数量方面进行搜集，整理，分析过程的总称
统计职能，按照实用角度来说，有以下十大功能： 1.贯彻实施统计法律、法规、政策和计划,结合本区实际、监督检查执行情况。 2.对全区的经济和社会发展情况进行统计调查，搜集、整理并提供统计基础资料，检查计划执行情况，对国民经济社会发展情况进行统计分析、统计预测和统计监督。 3.完成国家统计调查任务，执行国家统计标准、贯彻全国统一的基本统计报表制度，及时、准确上报各专业统计报表。 4.制定本区的统计工作规划和地方统计调查计划及调查方案,统一领导和协调本区内的统计工作。 5.审查本区内各部门的统计调查计划及其调查方案,管理本区各部门制发的统计调查表。 6.按照规定，检查、审定、管理、公布、出版本区的统计资料，按照区委、区政府的决定，发表统计公报。 7.对本区域内城市和农村住户进行抽样调查，推断居民生活水平及收支情况。 8.组织指导本区各部门、各单位加强统计基础工作建设；加强统计教育、统计人员业务培训工作，并对统计人员进行考核。 9.组织实施各项大型国情国力调查及临时调查、抽样调查工作。 10.围绕区委、区政府的中心工作，负责组织建立涉及经济发展的跟踪监测统计制度并组织实施；负责经济工作考核中量化经济指标的核实、把关工作。
(Power of Test) 正确地拒绝虚无假设(Ho)的概率称为统计考验力,可表示统计考验的正确性机率,以(1-β)代表.
简介 统计比较无论是静态比较或动态比较、相比（除）比较或相差（减）比较、单项比较或综合比较，都要用一些指标，统计比较的结果也表现为统计指标，因而研究统计比较指标极为重要。 从统计比较结果角度观察，统计比较指标是反映有联系、可进行比较的事物之间在时间、空间及事物内部或各事物之间的联系程度与差别的指标，通常称为比率、比例、比重、程度、速度和差数。计算公式及形式 统计比较指标，从其比较方式来说，可以进行相比(除)比较和相差(减)比较，则一般公式主要有两类： 1、相比（除）比较指标的计算公式。一般是比较对象指标被比较标准指标除，其公式为： 相比(除)比较指标＝ 比较对象指标 相比（除）比较的结果表明比较对象指标相当于比较标准指标的程度，它减去1（或100％）则表示比较对象指标多于或大于比较标准指标的程度。 相比（除）比较的结果一般通称为相对指标，其数值表现为相对数。相对数的具体表现形式有系数、倍数、翻番数、成数、一般分数、百分数（％)、百分点、千分数（‰)、千分点等无名数及复名数。 2、相差（减）比较指标计算公式。一般是比较对象指标减比较标准指标，其公式为： 相差比较指标=比较对象指标-比较标准指标 相差（减）比较结果表明比较对象指标数值与比较标准指标数值相差的数量，当比较对象指标值大于或多于比较标准指标数值时为正差量，否则为负差量。这种指标数值的计量单位同对象指标与标准指标数值的计量单位。不同时间、空间的相比(除)比较指标还可以相减，计算其相差数量。
一、统计整理的概念和意义 所谓统计整理，就是根据统计研究任务的要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行科学的加工整理，使之条理化、系统化，把反映总体单位的大量原始资料，转化为反映总体的基本统计指标，统计工作的这一过程，叫统计资料的整理。 统计调查所取得的原始资料是反映总体各个单位的资料，这些属于有关标志的标志表现仅说明各个单位的具体情况，是不系统、分散的，还可能带有一定的片面性。统计所需要的是反映总体特征的统计指标，都是以数字表示的，因此需要进行统计整理。 统计资料的整理，属于统计工作的第三阶段。统计整理介于统计调查和统计分析之间，在统计工作中起到承上启下的作用，既是统计调查阶段的继续，又是统计分析的基础和前提，它实现从个别单位的标志值向说明总体数量特征的指标值过渡，是人们对社会经济现象从感性认识上升到理性认识的过渡阶段，是进一步进行统计分析的必要前提。可见，统计整理决不是一个单纯的技术问题，而且是统计工作中一个极其重要的理论问题。二、统计整理的内容和步骤 统计整理的内容通常包括： (1) 根据研究任务的要求，选择应整理的指标，并根据分析的需要确定具体的分组； (2) 对统计资料进行汇总、计算； (3)通过统计表描述汇总的结果。在统计整理中，抓住最基本的、最能说明问题本质特征的统计分组和统计指标对统计资料进行加工整理，这是进行统计整理必须遵循的原则。 统计整理的步骤由内容来决定，大体分为以下几个步骤：(一)设计整理方案 整理方案与调查方案应紧密衔接。整理方案中的指标体系与调查项目要一致，或者是其中的一部分，绝不能矛盾、脱节或超越调查项目的范围。整理方案是否科学，对于统计整理乃至统计分析的质量都是至关重要的。(二)对调查资料进行审核、订正 在汇总前 ，要对调查得来的原始资料进行审核 ，审核它们是否准确、及时、完整，发现问题，加以纠正。统计资料的审核也包括对整理后次级资料的审核。(三)进行科学的统计分组 用一定的组织形式和方法，对原始资料进行科学的分组，是统计整理的前提和基础。(四)统计汇总 对分组后的资料，进行汇总和必要的计算，就使得反映总体单位特征的资料转化为反映总体数量特征的资料。(五)编制统计表 统计表是统计资料整理的结果，也是表达统计资料的重要形式之一。根据研究的目的可编制各种统计表。
1、统计数据是统计工作活动过程中所取得的反映国民经济和社会现象的数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。 2、统计数据是表示某一地理区域自然经济要素特征、规模，结构、水平等指标的数据。是定性、定位和定量统计分析的基础数据。表达形式有统计表格和统计地图两种。按表示方法分为：①分区统计。即用图形的面积或同样图形的个数，代表所在区划单元内全部同类现象的总和；②分级统计。即以统计图形式按行政区划或经济区划分级，以不同深浅的颜色或疏密不等的晕线、晕点表示现象相对指标的差异；③定位统计。以统计图表形式表示某一点上的特种现象和变化规律。
置信带 confidence band 用维斯捷利乌斯(Visteliws)置信带法检验一组数据的正态性时，以标准化值ui为中心，以ui±uασui所构成的区间，其中uα为置信系数，σui，为标准化值ui的方差。 若全部样本值落在置信带内，则以置信度p=1-α认为样本值来自正态总体。
置信区间定义 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信空间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之五。 如例子中一样，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。 对置信区间的计算通常要求对估计过程的假设（因此属于参数统计），比如说假设估计的误差是成正态分布的。 置信区间只在频率统计中使用。在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。但是可信区间和置信区间是建立在不同的概念基础上的，因此一般上说取值不会一样。 1、对于具有特定的发生概率的随机变量，其特定的价值区间------一个确定的数值范围（“一个区间”）。 2、在一定置信水平时，以测量结果为中心，包括总体均值在内的可信范围。 3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。 4、参数的置信区间可以通过点估计量构造，也可以通过假设检验构造。公式： Pr(c1<=μ<=c2)=1-α α是显著性水平（例：0.05或0.10） 100%*（1-α）指置信水平（例：95%或90%） 表达方式：interval（c1,c2)——置信区间置信区间的计算步骤 第一步：求一个样本的均值 第二步：计算出抽样误差。 人们经过实践，通常认为调查: 100个样本的抽样误差为±10%； 500个样本的抽样误差为±5%； 1,200个样本时的抽样误差为±3%； 第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。关于置信区间的宽窄 窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。 假设全班考试的平均分数为65分，则 置 信 区间 间隔 宽窄度 表 达 的 意 思 0-100分 100 宽 等于什么也没告诉你 30-80分 50 较窄 你能估出大概的平均分了（55分） 60-70分 10 窄 你几乎能判定全班的平均分了（65分）置信区间与置信水平、样本量的关系 1.样本量对置信区间的影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。 实例分析： 经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表（假设置信水平相同）： 样本量置信区间间隔宽窄度 10050%-70%20宽 80056.2%－63.2%7较窄 1,60057.5%-63%5.5较窄 3,20058.5%-62%3.5更窄 由上表得出: 1、在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。 2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一倍（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一倍），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200，如上例三个国家各抽了1,200个消费者），就不再增加样本了。 通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量的关系 置信区间=样本的推断值±（可靠程度系数× ） 从上述公式中可以看出： 在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。 2.置信水平对置信区间的影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。 实例分析： 美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60%的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3%，置信水平为95%；如果将抽样误差减少为±2.3%，置信水平降到为90%。则两组数字的情况比较如下： 抽样误差置信水平置信区间间隔宽窄度 ±3％95％60％±3％＝57％-63％6宽 ±2.3％90％60％±2.3％＝57.7％-62.3％4.6窄 由上表得出: 在样本量相同的情况下（都是1,200人），置信水平越高(95%)，置信区间越宽。
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