统计研

互联网营销其实就是数据营销，网民的一系列动作都会伴随着网站的运转和数据交互，对于数据来说很多人既爱又恨，大家都知道数据是了解营销情况和解决网站问题的基础，但是很多人并不清楚如何才能得到并运用这些数据，从而在竞争中丧失了先机，特别是对于SEM而言，如果没有数据的支持，就像无头的苍蝇，找不到方向，无法明确账户问题和优化方向，最终造成投放效率低下。作为一名优秀的SEM优化师，必须学会用数据分析方法武装自己：充分运用流量分析系统、了解推广账户及网站的现状和趋势，具有“数据驱动营销”的运营思路和推广策略，有针对性地管理网站和账户，有效地达到既定营销目标。百度针对当前国内互联网环境，总结国内外资深互联网人士的需求，结合国内用户的主要特征，开发出了专业的网站统计分析工具——百度统计。百度统计具有稳定、快速、专业、易用、免费的特点，能够准确反馈访客来源及在网站上的浏览行为。与传统的流量统计工具仅注重流量数量相比，百度统计更注重对流量质量和访客行为的分析，通过对更多维度和指标的展示，帮助分析人员更加全面地对网站流量及用户体验进行优化。同时，百度统计通过多种手段确保用户网站数据的安全性、稳定性和实用性，百度内部成熟的分布式计算框架、海量的数据存储引擎等互联网先进技术，加之冷热双备、大规模服务器集群的稳定性都是用户数据安全的保证。

12月4日至6日，“2020深圳统计与数据科学国际前沿论坛”在南方科技大学举行。11位统计和数据科学大咖齐聚一堂，带来水平顶尖的学术报告。专家学者们围绕统计、数据科学等主题展开了交流和讨论，聚焦行业前沿焦点。据悉，参加此次论坛的专家阵容十分强大。除了中科院院士马志明、鄂维南、徐宗本，享有盛名的统计学界杰出学者范剑青等，还有深耕于业界的资深专家，如滴滴统计学首席科学家朱宏图教授等。主办方表示，希望此次论坛可以为来自国(境)内外统计学者提供一个自由的交流平台，就全球统计与数据科学前沿领域的发展现状和趋势，以及在相关领域科学研究、技术创新、应用推广等方面面临的机遇和挑战进行深入探讨。因为疫情的原因，论坛采取线上、线下相结合的方式进行，影响力进一步扩大。此次论坛的主办单位为南方科技大学统计与数据科学系。统计与数据科学系是南科大一个“年轻”的系，2019年4月才建立。系主任邵启满在接受记者采访时表示，虽然统计与数据科学系成立只有一年多时间，但发展迅速。到目前为止，已有12位专任教师和4位双聘教师，主要涵盖统计与数据科学基础理论、生物医学统计、金融统计、数据科学等研究领域。“我们不仅已有统计学本科专业，同时已申请数据科学本科专业。此外，也有硕士和博士授予权。”邵启满表示，统计与数据科学系已经搭建了完备的本硕博人才培养体系。邵启满表示，人工智能的时代已经到来，统计学开始渗透到各行各业之中，逐渐成为一门综合性、多科性的学科。“我们目前正处在一个人工智能迅速发展的时代，大数据、人工智能的发展与统计学息息相关。其中，《粤港澳大湾区发展规划纲要》中提出了共建粤港澳大湾区大数据中心的指示。”邵启满表示，南科大统计与数据科学系“生逢其时”。而有了统计学这个“支点”，也可以“撬动”多个学科的交叉融合。10月揭牌的南科大生物医学统计中心就是最好的例证。邵启满说：“生物医学统计中心已经与南科大医学院、生物系、化学系、深圳应用数学中心、南科大医院、深圳市儿童医院等科研机构和院系建立紧密联系，联合开展生物医学领域的研究。”邵启满表示，未来，统计与数据科学系还将继续致力于多学科交叉发展建设，打造一流的交叉学科科研平台，如金融统计中心、数据科学中心等。谈及未来的规划，邵启满表示，未来将继续致力于汇聚培育一流的师资队伍，打造世界级多学科交叉创新的统计研究平台。如：利用学校及学院的优势和特色，发展优势学科，努力打造独具特色的一流统计与数据科学学科，培养大批相关领域拔尖创新人才，早日实现建设国际一流的教育培养和研究基地的目标。“我的愿望是希望经过5至10年的努力，在中国的南方有一个可以被人记住的统计与数据科学系，会自然地想到南方科技大学。”邵启满充满期待地说。 （文章来源：深圳商报）

原标题：日本统计研究发现：中美合著论文数量近些年激增参考消息网8月12日报道 据日本《每日新闻》8月11日报道，日本文部科学省科学技术与学术政策研究所分析了2015年至2017年间多国研究人员合著论文的情况，发现美国研究人员的合著对象最多的是中国研究人员，其数量和近10年与英国、日本等国家的合著数量相比激增明显。日媒称，随着中国研究实力的崛起，美国深化了在科学研究层面与中国的合作关系。报道称，日本文部科学省按照研究人员所属机构的所在国分析了全球出版的论文，得出了三年的平均值。美国合著对象国的占比在2005年至2007年的情况为：英国12.9%，排名第一；中国8.7%，排名第四。然而，在10年后的2015年至2017年，中国占比大幅增加至24.3%，跃居首位；英国占比13.9%，降至第二。报道指出，中国的研究活动非常活跃，论文数量激增至10年前的近4倍。中国赴美在科学工程领域深造的研究生数量逐年增加，在美国从事研究的中国籍研究生2017年约有8万人。这些年轻人回国后可能会继续与美国的科学家合作研究，这或许是中美合著论文数量激增的一个原因。报道还称，2005年至2007年，日本和中国在国际合著论文数量上都是年均1.8万篇左右，但到了2015年至2017年，日本为2.59万篇，中国为8.05万篇，差距逐渐拉大。另一方面，日本国际合著论文占其论文总量的比例为32.9%，高于中国的27%。日本与中国最大的合著对象国与10年前一样，都是美国。更多资讯或合作欢迎关注中国经济网官方微信（名称：中国经济网，id：ourcecn）来源：参考消息

安全统计研究的分析方法包括四大方法：空间自相关方法，聚类分析法、灰色统计法、实验数据统计方法。那么，怎么理解这四大方法呢？1.空间自相关方法1）空间自相关方法是研究空间中某空间单元与其周围空间单元就某种特征值，进行空间自相关性程度的计算，以分析这些空间单元在空间分现象的特征的统计分析方法2）研究对象是两个或多个属性变量间的相互关系及关联程度，以及同一属性值在不同空间位置上的相关关系及关联程度3）优点是可同时满足独立性和大样本两个假设，可以用图形示意区域集聚事故的类型，而且还可用一些量化指标，揭示研究区域内事故发生的空间格局空间自相关方法2. 聚类分析法1）聚类分析法就是输入一组未分类的数据，通过分析数据，确定每个记录所属的类别，把相似性大的对象聚集为一个类2）主要用于安全统计数据或样本的分类3）按原理可分为层次聚类法和非层次聚类法；按照分类的目的可分为指标聚类（R型）和样品聚类（Q型）4）具有客观性、科学性等优点5）如果数据量少会影响归纳精确性；需要介入主观因素确定该分成几类；只能对指标进行单一归类聚类分析法3. 灰色统计法1）灰色统计法是一种白数的灰化处理方法，以灰数的白化函数生成为基础，将安全统计数据按某种灰数所描述的类别进行归纳整理，判断安全指标所属的灰类2）具有可操作性强，分辨率高等优点，通过建立影响事故发生的安全统计核心指标，来对事故进行安全统计分析灰色统计法4. 实验数据统计方法1）实验数据统计方法是基于完全样本的安全统计方法，用此方法处理产品寿命数据是，检验产品寿命数据属于何种类型后采用相应的安全统计方法进行数据处理，做基于特征值的可靠性统计并归一化处理2实验数据统计方法包含正太分布、三参数威布尔分布、两参数Weibull分布、极小值分布、极大值分布等等；数据处理有图解法和解析法试验数据统计方法

这是读芯术解读的第132篇论文ACL 2018 Short Papers使用CNN进行文本多选问题回答CNN for Text-Based Multiple Choice Question Answering印度统计研究所Indian Statistical Institute本文是印度统计研究所发表于 ACL 2018 的工作，在本文中，我们提出了一个卷积神经网络（CNN）模型，用于基于文本的多选问题的回答，其中问题是基于一篇特定的文章。给定一篇文章和一个多选问题，模型为每个问题选项元组分配一个分数，并选择出最终选项。我们在Textbook Question Answering（TQA）和SciQ数据集上测试模型。最终证明我们的模型在两个数据集上优于几个基于LSTM的基线模型。引言根据特定文本回答问题需要不同的技能。它需要查找能力、推理能力、执行简单数学运算的能力（例如，回答以下单词出现过多少次这样的问题？），能够合并多个句子中包含的信息。这种多样化的技能使问题回答成为一项具有挑战性的任务。问答（QA）近年来出现了更具挑战性的数据集和新架构的激增。问答任务可能需要系统对一些句子、表格、Wikipedia文章、课程进行推理。随着数据集规模的增加，研究人员可以为这项任务探索不同的神经网络结构。对于基于文本的问题，模型需要关注文本的特定部分才能回答问题。因此，注意力机制的使用在这些体系结构中很常见。卷积神经网络（CNN）已被证明对情感分析、问题分类等各种自然语言处理任务有效。然而，对于回答问题的任务，基于长短期记忆（LSTM）的方法是最常见的。本文建立了一个基于CNN的多选问答模型。通过与几个基于LSTM的基线进行比较，证明了该模型的有效性。本文的主要贡献是：（i）所提出的CNN模型在两个不同的数据集上比基于LSTM的基线性能更好。（ii）我们的模型采用问题选项元组为相关选项生成分数。我们认为这是一个比单独考虑问题和选项来回答多项选择问题更好的策略。例如，考虑问题“球的颜色是”，有三个选项：红色、绿色和黄色。如果模型生成一个要与三个选项嵌入进行比较的向量，那么这可能会导致错误，因为三个选项嵌入彼此非常接近。（iii）我们设计了一个简单但有效的策略来处理问题，这些问题没有上述任何一个选项，上述两个选项，上述所有选项，包括（a）和（b）等，这在之前是没有过的。（iv）我们的模型不是关注文本中的单词，而是关注句子级别。这有助于回答查找问题的模型，因为回答这些问题所需的必要信息通常包含在一个句子中。方法根据文章提出的问题，通常需要文章的一小部分来回答相关问题。因此，将整篇文章作为神经网络的输入是没有成效的。为了选择文章中最相关的段落，我们同时考虑问题和选项，而不是仅仅考虑问题。这种方法的基本原理是，在问题本质上非常普遍的情况下，获得最相关的段落。例如，考虑到这篇文章是关于碳的主题，而问题是“以下关于碳的哪些陈述是正确的？”在这种情况下，仅仅通过查看问题就不可能选择最相关的段落。我们通过基于word2vec的查询扩展和tf-idf得分选择最相关的段落。神经网络体系结构我们使用单词嵌入来编码有问题的单词、选项和最相关的段落。因此，每个单词都被分配一个固定的d维表示。所提出的模型体系结构如下图所示。让q，oi分别表示问题和第i个选项中的单词嵌入。因此，和，其中lq和lo分别代表问题和选项中的单词数。问题选项元组（q，oi）是使用卷积神经网络（CNN）嵌入的，卷积层遵循平均池。卷积层有三种尺寸为的过滤器，输出通道尺寸为k。每种类型的过滤器j产生一个形状特征图，平均池生成一个k维向量。将三个k维向量连接起来形成3k维向量。因此，以上，nq是选项数，hi是CNN的输出，[q；oi]表示q和oi的串联，即最相关段落中的句子使用相同的CNN嵌入。让sj表示第j句中的单词嵌入，其中ls是句子中的单词数。然后，接下来，我们用hi来参与句子嵌入。正式地，为了给第i个选项打分，我们取hi和mi之间的余弦相似性，即最后，利用SoftMax对得分进行归一化，得到最终的概率分布。式中，pi表示第ith个选项的概率。处理禁止选项我们将上述选项中的任何一个、上述两个、上述所有选项（a）和（b）都称为禁止选项。在培训期间，不考虑将禁止选项作为正确选项的问题。此外，如果一个问题有一个被禁止的选项，那么这个特定的问题选项元组就不被考虑。设和|S| = k，在预测过程中，将其中一个禁用选项作为选项的问题处理如下：1. 以上/所有选项都不存在的问题。2. 有两个以上选项的问题。3. （a）和（b）类型选项的问题。4. 上述任何选项的问题。训练详情我们尝试了两种不同的CNN模型，一种是fj等于3、4、5，另一种是fj等于2、3、4，由于选项的数量因问题而异，因此我们的模型在一组可用选项上生成概率分布。类似地，最相关段落中的句子数量可能因问题而异，因此每当dj为零向量时，我们设aij = ∞。结果和讨论我们提出的TQA和SciQ数据集验证模型的准确性如以下两个表所示。GRUbl是将CNN替换为递归神经网络（GRU）以嵌入问题选项元组和句子的模型。GRU细胞的大小是100。对于SciQ数据集，我们使用与问题一起提供的相关段落。作为读者，使用GRU和注意机制对问题和段落进行建模，在SciQ测试集上获得74.1%的准确度。然而，对于一个问题，他们使用不同的语料库来提取文本段落。因此，比较这两种模型是不明智的。TQA数据集的基线：Kembhavi中提到了三个基线模型。这些基线模型分别依赖于单词级别的attention和编码问题和选项。基线模型包括随机模型、text-only模型和BIDAF模型。kembhavi中给出的基线模型的结果是在测试集上的，但是作者使用了不同于公开发布的数据分割。根据作者的建议，将验证集和测试集相结合，对CNN2，3，4模型进行了评价。与基线模型的比较如下表所示。可以看出，CNN2、3、4模型比基线模型有显著改善。我们认为，我们提出的模型优于text-only模型的原因有三个：（i）句子级attention，（i i）作为输入的问句元组，（i i i）处理禁止选项的能力。总结本文提出了一种基于CNN的多选回答模型，并与多个基于LSTM基线的模型进行了比较，验证了该模型的有效性。我们还提出了处理禁止选择的策略。利用问答选择元组作为输入，使模型具有显著的优越性。然而，未来的工作还有很大的空间。本文模型在需要复杂的演绎推理来回答的情况下不能很好地工作。例如，假设问题是“两个半衰期后，母体同位素的百分之多少仍然存在？”这是关于碳年代测定的，它包含了半衰期的定义。使用定义回答这个问题需要理解定义并将问题转换为数值问题。我们提出的模型缺乏这样的技能，对于这样的问题的表现仍然不够优秀。

钱江晚报·小时新闻记者 郑琳 通讯员 赵蕾9月19日，由中国统计学会和《统计研究》杂志社联合主办、浙江财经大学承办的第十八次全国中青年统计科学研讨会在浙江财经大学举行。国家发展和改革委员会副主任兼国家统计局局长、党组书记宁吉喆出席会议并作主旨报告。浙江省委副书记、代省长郑栅洁，浙江省委常委、常务副省长冯飞在浙江财经大学会见宁吉喆。宁吉喆、冯飞参观了浙江财经大学孙冶方经济科学奖文献馆、诺贝尔经济学奖文献馆、浙江财经大学大学生乡村振兴大赛和暑期社会实践成果展，对学校的办学成绩给予肯定。国家统计局总统计师曾玉平，国家统计局办公室（国际司、政研室）副主任吴小武，国家统计局能源司司长刘文华，国家统计局科学科研所所长闾海琪,浙江省统计局局长王杰，国家统计局浙江调查总队队长张斌，清华大学许宪春教授，北京师范大学邱东教授，中国人民大学王晓军教授等政府官员、专家学者参加研讨会。本次研讨会围绕“国家治理体系和治理能力现代化与统计新发展”主题，聚焦新时代下的统计改革发展，就构建覆盖全面、科学规范、运行有效的统计体制机制开展深入研讨。会议以“线上+线下”相结合的方式召开。本文为钱江晚报原创作品，未经许可，禁止转载、复制、摘编、改写及进行网络传播等一切作品版权使用行为，否则本报将循司法途径追究侵权人的法律责任。

经河北省统计科学研究计划项目领导小组审查批准，《“双循环”新发展格局下河北省全球价值链分工地位测度与产业升级对策研究》等课题确定为2020-2021年度河北省统计科学研究计划项目，现予公示。如发现学术不端、违反《河北省统计科研计划项目管理办法》等现象，可向河北省统计科学研究计划项目领导小组办公室举报。联系人：苑守满、任玉凤联系电话：（0311）87046614附件：2020-2021年河北省统计科学研究计划项目立项结果河北省统计科学研究计划项目领导小组办公室2020年10月22日【来源：河北省统计局】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

西北大学将与三所伊利诺伊州大学一起创建一个区域研究中心，以数学和统计学方面的有力思想应对关键的科学技术挑战。新的数学和统计创新研究所 （IMSI）由芝加哥大学（UChicago）领导，由 国家科学基金会（NSF）拨款5年，共1550万美元。伊利诺伊大学芝加哥分校（UIC）和伊利诺伊大学厄本那香槟分校（UIUC）也是该研究中心的成员。IMSI研究人员将建立一个平台，以加速将应用的数学和统计技术转化为解决紧急科学和社会问题的解决方案。这些问题中的许多自然是在四个伙伴机构已经研究的一系列领域中自然产生的，包括气候变化，医疗保健，量子信息论，人工智能（AI），数据科学，经济学和材料科学。“数学和统计学在理解当前挑战的范围和制定解决方案的过程中起着至关重要的作用，” 西北大学温伯格文理学院的莎拉·罗兰德（Sarah Roland）教授，该项目的 共同负责人布莱恩·克拉（ Bryna Kra）说 。“该研究所的成立为加强，激发和塑造这些领域的研究提供了令人难以置信的机会，不仅对于西北和该研究所的其他创始成员，而且在国家一级都是如此。” 当前科学和工程研究的复杂环境涉及多个学科之间的深度互动，以解决科学问题。这些相互作用通常规模很大，需要复杂的数学和统计方法来支撑科学问题的解决方案。在启用这些应用数学方法的同时，IMSI将利用其深厚的程序专业知识，从其每个大学合作伙伴在数学科学以及科学，技术，经济学和政策的特定应用领域中的机构优势中受益。中心和研究小组的网络。“随着社会在公共卫生，气候和经济领域面临巨大问题，仅举几例，数学和统计学将在确定管理复杂行为的基本原理以及寻找评估和解决这些问题的有效方法方面发挥越来越重要的作用，温伯格学院数学系教授兼系主任埃里克·扎斯洛（Eric Zaslow）说 。“ IMSI将成为科学发现的催化剂，并且是就当今时代的一些重大挑战进行清晰交流的平台。”现代的大规模连接系统在建立和探索现代科学发现的理论和定量基础上，数学一直扮演着基础性角色，通常是在建立经验科学之前的几年中，它们是独立进行的。但是，应用科学和技术的最新进展对数学家和统计学家开发的可用模型和范例提出了挑战，这为发现新的应用数学技术和立即应用于关键现代应用科学问题的发现提供了沃土。迅速发展的领域包括数据科学，机器学习和AI提供了一个典型的例子。在过去的十年中，科研机构，政府机构和行业积累了与复杂的生物，技术，物理和社会系统相关的大量数据。同时，已经开发了新的机器学习和AI方法来从这些数据中提取含义和预测结果，成为科学发现中必不可少的一部分，如理论，实验和仿真。然而，随着这项工作的发展，应用科学家发现了这些算法的更深层次和结构，这些深层次和结构尚未从数学理论的角度被完全理解。因此，科学为基础数学工作提供了沃土，一旦完成并被理解，立即有助于更好地理解和验证针对数学问题的AI应用程序。应用数学基础发现的这种潜力，加上解决紧迫的应用问题的解决方案，使IMSI的建立成为我们机构的理想且重要的平台。 在数据和人工智能方面，这些数学和统计解决方案将帮助解释一系列现代科学和技术挑战，这些挑战以大规模连接的系统和复杂的数据集为特征，包括气候变化引起的极端天气事件的频率和强度，气候变化的动态。全球经济体系，基因与其环境之间的相互作用，医疗保健的组织和提供，量子计算的前景与局限性以及在处理包含敏感信息的大型数据集时的个人隐私保护。“数学科学可以通过多种方式帮助我们应对描述复杂系统的可用数据量的巨大增长，以及现在用于从这些数据中提取含义的计算的复杂用途。留下了他们的数学和理论基础，”芝加哥大学数学教授，IMSI的首任主任凯文·科莱特（Kevin Corlette）说。“这些方法包括评估数据集质量的方法，简化模型以提高其预测能力以及提供对基本原理的洞察力的能力，以及估算模型所预测结果的不确定性的新方法。”他说：“ IMSI将成为数学科学家和研究人员在各种学科上持续参与这类问题的一种手段。” 国家研究，培训和推广平台这些新的科学挑战的复杂性和规模要求各种观点和深厚的专业知识，这使得任何一个机构都很难独自完成。取而代之的是，最好的解决方案是通过系统地建立将公共和私立大学，国家实验室和公司合作伙伴聚集在一起的机构合作伙伴关系来更好地实现的，以便从每个合作伙伴中汲取力量并扩大其有效性，同时允许整个合作伙伴关系超越规模限制。 IMSI将通过伊利诺伊州四所顶尖研究型大学的合作伙伴关系来运作，从而建立一个研究，推广和劳动力发展的国家平台，以培训下一代数学和统计学研究人员。四个赞助机构汇集了数学，统计学和许多其他领域的成熟知识和机构资源。该研究所将汇集来自全国和全球应用领域的研究人员。科学活动将包括讲习班和长期计划，通常为期四分之一（10周）。研究活动将围绕随时间变化的主题进行组织，最初的重点是数据和信息，气候科学，医疗保健，材料科学，量子计算和信息以及不确定性量化。还将继续关注与其他领域的研究人员的交流，以及向公众教育数学和统计学在日常问题和社会问题中的广泛用途。IMSI将赞助针对K-12学生，教师，本科生和研究生的外展和劳动力发展计划，向参与者介绍数学和统计方面的职业机会，尤其是那些传统上在科学领域代表性不足的人。NSF数学科学部门主任Juan C. Meza说：“数学科学对我们日常生活的影响无处不在，而且影响深远。” “该计划代表了对跨科学领域跨学科联系的投资，并且对计算，工程和医疗等行业产生了影响。”美国国家科学基金会（NSF）支持其他八所数学科学研究所，以推进数学科学的研究，增强数学科学在其他学科中的影响力并扩大在美国从事数学研究的人才库。了解更多信息，请访问 mathinstitutes.org。

2021年北京工商大学数学与统计学院《432统计学》考研全套一、单项选择题1在抽样推断中，总体参数是一个（）。[中央财经大学2018研]A．随机变量B．已知的量C．统计量D．确定的量【答案】D查看答案【解析】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。由于总体数据通常是不知道的，所以参数是一个未知的确定的常数。2统计年鉴中2016年全国各大城市的人均家庭收入数据属于（）。[中央财经大学2018研]A．定类数据B．定序数据C．截面数据D．时间序列数据【答案】C查看答案【解析】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。截面数据是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。比如，2010年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。比如2010～2012年我国的国内生产总值就是时间序列数据。3在教学评估中，某省三所高校的等级分别是优秀、良好、及格，则“等级”是（）。[浙江工商大学2017研]A．品质标志B．数量标志C．标志值D．数量指标【答案】A查看答案【解析】“等级”属于顺序数据，只能用文字来描述，因此是品质标志，其标志值为“优秀”“良好”“及格”。4下面不属于描述统计问题的是（）。[山东大学2015研]A．根据样本信息对总体进行的推断B．了解数据分布的特征顺序数据C．分析感兴趣的总体特征D．利用图、表或其他数据汇总工具分析数据【答案】A查看答案【解析】描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。BCD三项都是描述统计问题。A项中根据样本信息对总体进行推断则是推断统计内容。5一项民意调查的目的是想确定年轻人愿意与其父母讨论的话题。调查结果表明：45%的年轻人愿意与其父母讨论家庭财务状况，38%的年轻人愿意与其父母讨论有关教育的话题，15%的年轻人愿意与其父母讨论爱情问题。该调查所收集的数据是（）。[山东大学2015研]A．分类数据B．顺序数据C．数值型数据D．实验数据【答案】A查看答案【解析】分类数据是指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，是用文字来表述的。实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据，观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，故该调查所搜集的数据为观测数据而非实验数据。6数据分析的真正目的是（）。[重庆大学2013研]A．心目中有了某种结论性的东西，然后去找一些统计数据来支持已有的结论B．是为统计服务的，使统计变得完美无缺C．从数据中找出规律，从数据中寻找启发，得出结论D．是研究如何利用样本数据来推断总体特征，为决策者提供一个科学的依据【答案】C【解析】数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。导论1.1考点归纳【知识框架】【考点提示】（1）统计学的目的（选择题考点）；（2）描述统计和推断统计的区分、参数估计和假设检验的区分（选择题考点）；（3）统计数据类型、分类、各自特点及其具体应用（选择题、简答题考点）（非常重要）；（4）统计学中的基本概念（选择题、简答题考点）。【核心考点】考点一：统计数据的类型（见表1-1）表1-1统计数据的类型【注意】①分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，其结果均表现为类别，因而也统称为定性数据或称品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，因此也称为定量数据或数量数据。②对不同类型的数据采用不同的统计方法来处理和分析。对分类数据可以计算出各类别的频率，而数值型数据则可以进行数学运算。【真题精选】1在对数据进行汇总时，往往将男性用“1”来表示，女性用“0”来表示，所以将性别视为数值型变量。[对外经济贸易大学2018研]【答案】×查看答案【解析】数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据，数值型数据是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值；分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据，分类数据是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，是用文字来表述的。性别是分类变量，为便于统计处理，对于分类变量可以用数字代码来表示各个类别。2下列数据不属于时间序列数据的是（）。[四川大学2016研]A．1990～2014年我国每年进出口总额B．2014年某品牌手机在中国各个省市的销售量C．成都市2014年每个月的PM2.5月平均浓度D．某股票在2015年1月的日收盘价【答案】B查看答案【解析】时间序列数据是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。本题中B项是在相同的时间点、不同的空间上获得的数据，属于截面数据。本文由弘博学习网原创，欢迎关注，带你一起长知识！