1.1什么是统计学。
统计学是关于数据的一门学科，它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释并从数据中得出结论的方法。
1.2解释描述统计和推断统计。
描述统计：它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计：它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
1.3统计学统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？
1）统计数据，按所采用的计量尺度不同分：
定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；
定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的；
定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
2）统计数据，按统计数据收集方法分：
观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的；
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据；
3）统计数据，按被描述的现象与时间的关系分：
截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据；
时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。
1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据。
答案同1.3
1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念。
对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
1.6变量的分类。
变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。
变量也可以分为随机变量和非随机变量。
变量也可以分为经验变量和理论变量。
1.7举例说明离散型变量和连续性变量。
离散型变量，只能取有限个值的变量，取值以整数位断开，可以一一列举，比如“企业数”、“苹果数”。
连续型变量，可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，比如“温度”、“长度”。
1.8统计应用实例。
人口普查，工厂产品检验，新药试验。
1.9统计应用的领域。
各行各业都需要统计。
补充：参数：是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。
统计量：是用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一个量。
1.1 （1）数值型变量；（2）分类变量；（3）数值型变量；（4）顺序变量；（5）分类变量。
1.2 （1）总体：该城市所有职工家庭
样本：2000个职工家庭。
2）参数：该城市所有职工家庭的年人均收入
统计量：2000个职工家庭的年人均收入。
1.3 （1）it从业者。
（2）数值型变量。
（3）分类变量。
（4）截面数据。
1.4 （1）消费者。
（2）分类变量。
（3）消费者每月在网上购物的平均花费。
（4）统计量。
（5）推断统计。
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