置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。
E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。
样本量从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2，其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。
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。置信区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2.5。
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。
全国高等教育自学考试药学专业（独立本科段）《数理统计》考试大纲专业代码：B100805 课程代码：3049 目录I、 学科性质和学习目的………………………………………………………………………2II、课程内容与考核目标………………………………………………………………………2第一章、随机事件及其概率………………………………………………………………2第二章、随机变量及其分布………………………………………………………………3第三章、随机变量的数字特征……………………………………………………………5第四章、随机抽样及抽样分布……………………………………………………………6第五章、抽样估计…………………………………………………………………………7第六章、假设检验…………………………………………………………………………8III. 考试形式及试卷结构………………………………………………………………………9IV. 参考书目……………………………………………………………………………………9V. 题型示例……………………………………………………………………………………9全国高等教育自学考试药学专业（独立本科段）《数理统计》考试大纲专业代码：B100805 课程代码：3049I、 学科性质和学习目的概率论与数理统计是研究随机现象的数量规律性的一门学科。在医学、药学及卫生科技工作中有着广泛的应用。根据医学、药学、卫生及生物医学工程科研工作的实际需要，结合医药科技的实际背景，考生通过参加考试，应基本了解或理解“概率论与数理统计”中随机事件及概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，随机抽样与抽样分布， 参数估计与假设检验等基本内容中的概念和理论；理解或掌握上述各内容中的有关方法；能运用所学知识分析并解决简单的实际问题。II、课程内容与考核目标第一章、随机事件及其概率一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机试验、古典概型、事件间的关系与运算、完备事件组、事件的频率、概率的统计定义、事件的独立性等概念, 掌握随机事件的定义及表示、概率的古典定义及计算、概率的加法公式及应用、条件概率的定义、概率的乘法公式及应用、全概率公式、贝叶斯公式及其应用。二、课程内容 第一节 随机事件及其运算(一)随机事件的定义，基本事件与样本空间。(二)事件间的关系与运算，完备事件组。第二节 随机事件的概率(一)事件的频率，概率的统计定义，事件概率的基本性质。(二)古典概型，概率的古典定义，事件概率的计算。第三节 概率的基本运算法则(一)概率的加法公式。(二)条件概率，概率的乘法公式，事件的独立性。第四节 全概率公式与逆概率公式(一)全概率公式和贝叶斯公式。(二)独立重复试验。三、考核知识点和要求（一）随机事件及其运算识记：随机事件的定义，基本事件与样本空间，事件间的关系与运算，完备事件组。（二）随机事件的概率识记：事件的频率，古典概型事件。领会：概率的统计定义，概率的基本性质。应用：概率的古典定义及事件概率的计算。(三) 概率的基本运算法则领会：条件概率和事件的独立性。应用：概率的加法公式和概率的乘法公式。（四）全概率公式与逆概率公式识记：独立重复试验。应用：全概率公式和贝叶斯公式及其计算。第二章、随机变量及其分布一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机变量、分布函数、随机向量、随机变量函数的分布等概念, 掌握离散型随机变量的概率函数、连续型随机变量的概率密度函数、常见的离散型随机变量的分布。二、课程内容第一节 随机变量与离散型随机变量的分布（一）随机变量的定义。（二）离散型随机变量的概率函数及性质。（三）随机变量的分布函数及性质。第二节、常见的离散型随机变量的分布（一） 超几何分布，0—1分布(两点分布)和二项分布。（二）泊松(Poisson)分布。第三节、连续型随机变量的分布和常见的连续型随机变量的分布（一）连续型随机变量的概率密度函数。（二）均匀分布，正态分布和标准正态分布*，指数分布。第四节、随机向量（一）二维离散随机向量及其分布列。（二）边缘分布与条件分布。（三）二维连续随机向量及其概率密度函数。（四）边缘密度与条件密度。第五节、随机变量函数的分布常见的二维随机变量的分布。三、考核知识点和要求（一）随机变量与离散型随机变量的分布识记：随机变量的定义。领会：离散型随机变量的概率函数，随机变量的分布函数应用：离散型随机变量概率函数的性质，随机变量分布函数的性质。（二）常见的离散型随机变量的分布识记：超几何分布，0—1分布(两点分布)和二项分布的定义，泊松(Poisson)分布的定义。应用：超几何分布的概率计算，0—1分布(两点分布)和二项分布的概率计算，泊松(Poisson)分布的概率计算。（三）、连续型随机变量的分布和常见的连续型随机变量的分布识记：连续型随机变量的概率密度函数。领会：均匀分布，正态分布和标准正态分布，指数分布等的定义。应用：均匀分布，正态分布和标准正态分布，指数分布等的概率计算。（四）、随机向量识记：二维离散随机向量及其分布列，边缘分布与条件分布。领会：二维连续随机向量及其概率密度函数，边缘密度与条件密度。（五）、随机变量函数的分布识记：常见的二维随机变量的分布。第三章、随机变量的数字特征一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机变量的数字特征，分位数，临界值等概念, 掌握数学期望的定义，方差的定义，常见离散型随机变量分布的数字特征，常见连续型随机变量分布的数字特征。二、课程内容第一节、数学期望（一）随机变量的数学期望(均值)的定义。（二）数学期望的性质。（三）常见的离散型随机变量分布的数学期望。（四）常见的连续型随机变量分布的数学期望。第二节、方差、协方差和相关系数（一）随机变量的方差、标准差的定义。（二）随机变量的协方差和相关系数的定义。（三）方差的性质。（四）常见的离散型随机变量分布的方差。（五）常见的连续型随机变量分布的方差。三、考核知识点和要求（一）、数学期望识记：随机变量的数学期望(均值)的定义。领会：数学期望的性质。应用：常见的离散型随机变量分布的数学期望，常见的连续型随机变量分布的数学期望。（二）、方差、协方差和相关系数识记：随机变量的方差、标准差的定义，随机变量的协方差和相关系数的定义。领会：方差的性质。应用：常见的离散型随机变量分布的方差，常见的连续型随机变量分布的方差。第四章、随机抽样及抽样分布一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机抽样的方法，了解样本频率直方图，样本累积频率函数图的概念。掌握随机抽样的有关概念（总体，个体，样本，统计量，样本数字特征等），掌握抽样分布的有关结论。二、课程内容第一节、抽样的基本概念和方法（一）总体和个体。（二）简单随机样本和统计量，样本的数字特征。（三）随机抽样的方法。第二节、样本分布图（一）样本频率直方图。（二）样本累积频率函数图。第三节、抽样分布（一）样本均值 的分布及有关结论。（二） 分布的定义及有关结论。（三） t分布的定义及有关结论。（四） F分布的定义及有关结论。三、考核知识点和要求（一）、抽样的基本概念和方法识记：总体和个体，随机抽样的方法。领会：简单随机样本，统计量。应用：样本的数字特征。（二）、样本分布图识记：样本频率直方图，样本累积频率函数图。（三）、抽样分布识记：样本均值 的分布， 分布的定义，t分布的定义，F分布的定义。领会：样本均值 的分布的有关结论， 分布的有关结论， t分布的有关结论， F分布的有关结论。第五章、抽样估计一、学习目的和要求通过本章的学习, 掌握点估计的概念和特性，掌握区间估计的概念，了解点估计的顺序统计量法和矩估计法，掌握点估计的数字特征法和最大似然估计法。掌握正态总体期望值的区间估计，掌握正态总体方差的区间估计，掌握两个正态总体期望值差及方差比的区间估计。了解二项分布和泊松分布总体参数的区间估计。二、课程内容第一节、抽样估计的概念（一）点估计的概念和三个特性。（二）区间估计的概念。第二节、总体参数的点估计数字特征法，顺序统计量法，矩估计法，最大似然估计法。第三节、正态总体参数的区间估计（一）正态总体期望值的区间估计。（二）正态总体方差的区间估计。（三）两个正态总体期望值差及方差比的区间估计。第四节、二项分布和泊松分布总体参数的区间估计精确估计方法，大样本正态近似法。三、考核知识点和要求（一）、抽样估计的概念识记：点估计的概念。领会：点估计的三个特性，区间估计的概念。（二）、总体参数的点估计识记：顺序统计量法，矩估计法。领会：数字特征法，极大似然估计法。（三）、正态总体参数的区间估计领会：两个正态总体期望值差及方差比的区间估计。应用：正态总体期望值的区间估计，正态总体方差的区间估计。（四）、二项分布和泊松分布总体参数的区间估计识记：精确估计方法，大样本正态近似法。第六章、假设检验一、学习目的和要求通过本章的学习，了解假设检验的原理----小概率原理，掌握假设检验的一般步骤，了解假设检验的两类错误。掌握假设检验的常用方法（置信区间法，临界值法，P值法）。掌握正态总体期望值的假设检验（u检验，t检验）。掌握正态总体方差的假设检验（ 检验，F检验）。了解列联表资料的 检验。二、课程内容第一节、假设检验的基本思想（一）小概率原理和两类错误。（二）假设检验的一般步骤， 第二节、假设检验的常用方法（一）置信区间法。（二）临界值法。（三）P值法。第三节、正态总体期望值的假设检验（一）总体方差已知条件下的u检验。（二）总体方差未知条件下的t检验。第四节、正态总体方差的检验（一）单个正态总体方差的 检验。（二）两个正态总体的方差齐性F检验。第五节、分类资料的 检验列联表资料的 检验。三、考核知识点和要求（一）、假设检验的基本思想识记：小概率原理，两类错误。应用：假设检验的一般步骤，（二）、假设检验的常用方法识记：置信区间法。应用：临界值法，P值法。（三）、正态总体期望值的假设检验应用：方差已知条件下的u检验，方差未知条件下的t检验。（四）、正态总体方差的检验应用：单个正态总体方差的 检验，两个正态总体的方差齐性F检验。（五）、分类资料的 检验识记：列联表资料的 检验。III. 考试形式及试卷结构1、 闭卷笔试(可以使用计算器); 全卷满分100分, 考试时间为150分钟。2、 试卷题型比例：选择题、填空题约占60%；计算题 约占40%。3、试卷内容比例：概率论内容约60%，数理统计内容约40%。其中试题易、中、难题目各占40%、50%、10%。IV. 参考书目1、《医药数理统计方法》（第一版），祝国强主编，高等教育出版社。2、《医药数理统计方法》（第三版），刘定远主编，人民卫生出版社。 （广东药学院龙洪波，黄榕波，楚慧珠，庄锦才编）V. 题型示例一、填空题（每题3分，共30分）1、设P（A）=0.8，P（B）=0.4，设P（AB）=0.3，则P（A+ ）=________.2、从1，2，…，10这十个自然数中，任取三个数，则这三个数中最大的数为5的概率是________.3、设样本 取自正态总体N（ ）（ ），则 ～_________.4、设随机变量X，且E（X）=3，V（X）=6，则E（ ）=__________.5、设随机变量X服从参数为 （ ）的泊松分布，且P{X=0}= P{X=2},则 =_______.6、设随机变量X的分布函数F 为：0 0.3 F = 0.7 1 则P（0〈 〈2 〉 =________.7、 抛掷两颗骰子，出现的点数之和等于4的概率为_______.8、已知随机变量X～B（2，P），Y～B（4，P），如果P{ }= 则P{Y 1}=_______.9、设样本 是来自正态总体N（1， ）的样本，则 服从数学期望为_____.方差为 的正态分布。10、设两两相互独立的三个事件A，B，C，满足条件 ABC=V， P（A）=P（B）=P（C）〈1/2, 且P（A+B+C）=9/16， 则P（A）为_______.二、单项选择题（每题3分，共30分）1、 若A，B，C为三个事件，则A，B，C恰好有一个发生的是（ ）A. B. C. D. 2、 设P（A）>0, P(B)>0,则由A、B相互独立，不能推出式子（ ）A．P（A+B）=P（A）+P（B） B. P(A∣B)=P(A)C. P( ∣ )=P( ) D. P(A )= P(A)P( )3、 同时掷3枚均匀硬币，则至多有1枚硬币正面向上的概率为（ ）A. 1/8 B. 1/6 C. 1/4 D. 1/24、 某人连续向一目标射击，每次命中目标的概率为3/4，他连续射击直到命中为止，则射击次数为3次的概率为（ ）A. B. × C. × D. × 5、 设连续型随机变量X的取值范围为（-1，1），以下函数可以作为X的概率密度函数的是 （ ） 2 -1< <1 1/2 -1< <1A．f(x)= B. f( )= 0 其他 0 其他 -1< <1 -1< <1 C. f( )= D. f( )= 0 其他 0 其他6、 设正态随机变量 的概率密度为 f( )= ( ),则V（X）=（ ） A．1 B.2 C.4 D.87、 设样本 取自正态总体N（ ）其中 已知，且 ， 为未知参数，则下列四个样本的函数中不是统计量的是（ ） A． B． C． D． 8、 设总体X～N（2， ）， 为X的样本，则下面结论正确的是（ ） A． ～N（0，1） B. ～N（0，1） C. ～N（0，1） D. ～N（0，1）9、 设随机变量X的函数Y=aX+b（a，b为常数），且E（X）、V（X）均存在，则必有（ ）A． E（Y）=aE（X） B. V（Y）= aV（X） B． C. E（Y）=aE（x）+b D. V（Y）=aV（X）+b 10、已知随机变量X服从二项分布，且E（X）=2.4、V（X）=1.44，则二项分布的参数n，P的值为（ ） A．n=4，P=0.6 B. n=6，P=0.4 C. n=8，P=0.3 D. n=24，P=0.1三、计算题（40分）1、 设20支针剂中有4支不合格品。今从中任取3支，求下列事件的概率。（8分）①恰好有2支不合格品 ②没有不合格品 ③至少有一支不合格品。2、设随机变量X的分布列如下：X -1 0 1 2P 0.3 C 0.2 0.3求 ① 常数C②数学期望 E（X）③ 方差 V（X） （8分）3、测定某药物对血浆的凝血时间，抽取 9份血浆，经计算得：样本均数为2.125，标准差为0.017；，假定该药对血浆的凝血时间服从正态分布，试求出总体均数 的置信度为95%的置信区间。（8分） =2.3064、某药厂生产复方维生素，要求每50g维生素含铁2400mg。现从某批生产过程中随机抽取部分试样，进行 9 次测定，得铁的含量(mg/50g)；经计算得到样本均数为2451，样本标准差为 29.766, 若该批产品铁含量服从正态分布，试判断这批产品的含铁量是否合格。（ ＝0.05） =2.306 （8分）5、对于某产品的不合格率按三个工人分层统计结果如下：X Y 工人(A) 工人(B) 工人(C) 合计合格 450(455) 180(182) 280(273) 910次品 50(45) 20(18) 20(27) 90合计 500 200 300 1000问不合格率是否与人员不同有关系？( ) （8分）
这是高中的额知识C46=（6*5*4*3*2*1）/[（4*3*2*1)(2*1)]公式Cnm=(m*...*2*1)/[(n*...*2*1)(m-n*m-n-1*...*2*1)]明白了吗？
样本量从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2，其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。
置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。
扩展资料：
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。
参考资料：样本容量-百度百科
方差用S²表示,平均数用m 表示,则x1,x2,……,xn的方差为 S²=[(x1-m)²+(x2-m)²+……+(xn-m)²]/n
计划完成相对数，结构相对数，比例相对数，比较相对数，动态相对数，强度相对数
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。
P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.05”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有统计学意义，那么该结果是“假阳性”的概率小于0.05。
扩展资料：
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
1、计划完成相对数：计划完成相对数={(实际完成数据）/[计划（定额）数据]}*100%；
2、结构相对数：结构相对数=某一构成部分的例数/各构成部分例数之和×100 （3.2）；
3、比例相对数：比例相对数=总体中某一部分数值/总体中另一部分数值；
4、比较相对数：比较相对数（%）=甲地区（单位）某类现象的水平/乙地区（单位）同类现象的水平×100%或=总体的一个组（部分）/总体的另一个组（部分）×100%；
5、动态相对数：动态相对数=（报告期水平/基期水平）╳100%；
6、强度相对数：强度相对数=某现象的发生数/可能发生某现象的总数×100℅（或1000‰）。
统计学相对指标的作用：
1、相对指标通过数量之间的对比，可以表明事物相关程度、发展程度，它可以弥补总量指标的不足，使人们清楚了解现象的相对水平和普遍程度。例如，某企业实现利润50万元，实现55万元，则利润增长了10%，这是总量指标不能说明的。
2、把现象的绝对差异抽象化，使原来无法直接对比的指标变为可比。不同的企业由于生产规模条件不同，直接用总产值、利润比较评价意义不大，但如果采用一些相对指标，如资金利润率、资金产值率等进行比较，便可对企业生产经营成果做出合理评价。
3、说明总体内在的结构特征，为深入分析事物的性质提供依据。例如计算一个地区不同经济类型的结构，可以说明该地区经济的性质。又如计算一个地区的第一、二、三产业的比例，可以说明该地区社会经济现代化程度等。
人力资源管理考试科目:1. 03708 中国近现代史纲要 2.03709 马克思主义基本原理概论 3.00015 英语（二）4. 00051 管理系统中计算机应用5. 00052 管理系统中计算机应用（实践） 6.00107 现代管理学 7.00152 组织行为学 8.00182 公共关系学 9.00261 行政法学 10.03325 劳动关系学 11.05151 劳动与社会保障 12.06090 人员素质测评理论与方法 13.06091 薪酬管理 14.06093 人力资源开发与管理 15.18948 人力资源管理毕业考核
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统计学的计算题，一般都是在教材上出现的例题，如果实在搞不懂，可以把例题背出来，考试一般是可以过的。如果是在计算题不行就放弃，把其他文字题复习好一样也是可以过关的。
自考人力资源管理本科课程有：马克思主义基本原理概论、劳动社会学、组织行为学、社会保障学、现代公司管理、现代企业人力资源管理概论、人力资源统计学、现代人员测评、人事管理学、工作岗位研究原理与应用、毕业论文、英语(二)、宏观劳动力配置、国际劳务合作和海外就业、劳动争议处理概论、劳动经济学、劳动法、工资管理、劳动力市场学、人口与劳动资源。 自考报名条件 1、凡具有本省正式户籍的公民，不受年龄、职业、学历的限制，均可就近报名并参加考试。外省在我省工作学习的人员，也可就近报名参加考试。 2、经国家教育部正式批准或备案的各类高等学校的专科毕业生，可直接申请报考本科段(独立本科段)。 3、考生专科(基础科段)、本科段(独立本科段)可同时兼报，但在领取本科毕业证书前必须先获取专科毕业证书。 4、实践性学习环节考核、毕业论文、毕业设计、毕业考核等，须按规定在本专业涉及实践课程理论考试全部合格后才能报考。 5、提倡在职人员按照学用一致、理论与实践相结合的原则选择报考专业。对某些行业性较强的专业(如公安管理、医学类专业等)将根据专业考试计划的要求限制报考对象。 自考网上报名流程 1、登录各地自考网上报名网站(新生需注册并填写相关资料，老生根据自己之前的账号进行登陆)。 2、到自考办网站规定的指定银行办理一张缴费用银行卡。 3、办理银行卡后的新生，和有银行卡的老考生按照报名网站规定的报名流程完成网上报名。 4、网上报名成功后的新生需要在规定时间到自考办指定的地点进行摄像制作准考证。自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
统计学公式如下：
1、样本加权平均数：
2、总体加权平均数：
3、几何平均数：
统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
注意事项
任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。
即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。
统计学原理常用公式汇总第三章 统计整理a) 组距＝上限－下限b) 组中值＝（上限+下限）÷2c) 缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距d) 缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距第四章 综合指标i. 相对指标1. 结构相对指标＝各组（或部分）总量/总体总量2. 比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值3. 比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同类指标值4. 强度相对指标＝某种现象总量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标5. 计划完成程度相对指标＝实际数/计划数＝实际完成程度（%）/计划规定的完成程度（%）ii. 平均指标1.简单算术平均数：2.加权算术平均数 或iii. 变异指标1. 全距＝最大标志值－最小标志值2.标准差: 简单σ= ； 加权 σ=3.标准差系数:第五章 抽样推断1. 抽样平均误差：重复抽样：不重复抽样：2.抽样极限误差3.重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目成数抽样时必要的样本数目不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目第七章 相关分析1.相关系数2.配合回归方程 y＝a＋bx3.估计标准误：第八章 指数分数一、综合指数的计算与分析(1)数量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体数量指标综合变动的方向和程度。( - )此差额说明由于数量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。(2)质量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体质量指标综合变动的方向和程度。（ - ）此差额说明由于质量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。加权算术平均数指数=加权调和平均数指数=复杂现象总体总量指标变动的因素分析相对数变动分析：= ×绝对值变动分析：- = ( - )×（ - ）第九章 动态数列分析一、平均发展水平的计算方法：(1)由总量指标动态数列计算序时平均数①由时期数列计算②由时点数列计算在间断时点数列的条件下计算：若间断的间隔相等，则采用“首末折半法”计算。公式为：若间断的间隔不等，则应以间隔数为权数进行加权平均计算。公式为：(2)由相对指标或平均指标动态数列计算序时平均数 基本公式为：式中： 代表相对指标或平均指标动态数列的序时平均数；代表分子数列的序时平均数；代表分母数列的序时平均数；逐期增长量之和 累积增长量二、平均增长量＝—————————＝—————————逐期增长量的个数 逐期增长量的个数计算平均发展速度的公式为：(2)平均增长速度的计算平均增长速度＝平均发展速度-1（100%）
你好，我觉得最好就是6000人一起调查了也没多久的事，发个网络调查表让他们自己做就好了。
苏州大学自考本科招生,你可以加我QQ详细的你可以打我手机试着改变自己最重要,机会嘛,有时要靠努力.放松一下心情，不要管其他的！然后就要为未来 做一下打算，是复读，还是选择其他的道路！其实大学不是成功的唯一道路！重要的是目标明确，为未来做长远的打算
第一章。统计学概念及公式汇总，常用统计学概念及公式在第一章里。可以从第一章中找到。产值计算公式：产值=销售价格（不含税）×产量销售额=销售量×平均销售价格。
其实国民经济统计概论的计算题很简单。因为考试可以带计算器，你背好公式。然后带一个科学型的计算器。开根号什么的，全部用计算器就可以了。计算题得分轻松拿下。在此特别注意几个章节的计算题，抽样调查，指数，还有回归系数的计算题，这些出的概率没有99%也有95% 计算题基本在这几章出的哦！然后第一章第二章第三章 考的基本都是名词解释和选择和多选 这是重点章节哦12章以后熟悉即可，精力放在1-11章。12章后的做一遍题就OK了
统计学原理公式：
价格指数=销售额指数/销售量指数
工人结构指数=各组工资水平指数/平均工资指数11.54%
生产总费用指数=单位成本指数*产量指数
结构相对指标＝各组（或部分）总量/总体总量
比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值
比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同类指标值
强度相对指标＝某种现象总量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标
计划完成程度相对指标＝实际数/计划数＝实际完成程度（%）/计划规定的完成程度（%）
统计工作诸环节
①模型的选择和建立。在数理统计学中，模型是指关于所研究总体的某种假定，一般是给总体分布规定一定的类型。建立模型要依据概率的知识、所研究问题的专业知识、以往的经验以及从总体中抽取的样本（数据）。
②数据的收集。有全面观测、抽样观测和安排特定的实验3种方式。全面观测又称普查，即对总体中每个个体都加以观测，测定所需要的指标。抽样观测又称抽查，是指从总体中抽取一部分，测定其有关的指标值。这方面的研究内容构成数理统计的一个分支学科。叫抽样调查。
以上内容参考：百度百科-数理统计