前言
在学习《统计学》一书之后，在这里按照章节进行整理总结，也是对知识的一个复习，学习统计学的意义我认为就是以后在做数据分析的时候，能用科学的、有效的方法处理数据。
1. 什么是统计学
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学
数据分析所用的方法可分为描述统计方法和推断统计方法。
在这里，我对应推断统计方法比较偏爱，一方面在统计学后面的学习中，统计量的引入就是属于推断统计学的方法范畴，用样本的数据来推断总体特征，比如利用样本的均值推断总体的均值，利用样本的方差推断总体的方差。
2. 统计数据的类型
按照所采用的计量尺度的不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据
分类数据：比如人口的性别可分为男和女
顺序数据：产品的质量可分为优良、一般、差
数值型数据： 比如产品的销售量
按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据和实验数据
按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。
截面数据可以理解为被同一条时间线切面的数据：比如在某个确定的月份某家厂商生产产品的数量就是界面数据
时间序列顺序：比如2019年1月到12月份某家厂商生产产品的数量
3. 统计中的几个基本概念
总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合
样本是从总体中抽取的一部分元素的集合
从集合的角度来说，样本是总体的一个子集，样本元素的个数是样本量
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参数是用来描述总体特征的概括性数字度量
总体平均数用μ表示，总体标准差用σ表示，总体比例用π表示
参数是描述总体数据特征的，要与统计量区分开来，统计量是用来描述样本的数据特征的，我们通常使用合理统计方法用统计量来推断参数
统计量是用来描述样本的特征的概括性数字度量。
样本平均数用xbar表示，样本标准差用s表示，样本比例用p表示
注：本文的所用灰色字体全部为引用，引用自《统计学》 贾俊平 书中的第一章 导论中的内容