統計學分類方法有哪些?
統計學有哪些分類
統計學的分類有：
統計學史
理論統計學
統計調查分析理論
統計核算理論
統計監督理論
統計預測理論
統計邏輯學
統計法學
描述統計學
推斷統計學
經濟統計學
宏觀經濟統計學
微觀經濟統計學
管理統計學
科學技術統計學
農村經濟調查
社會統計學
教育統計學
文化與體育統計學
衛生統計學
司法統計學
社會福利與社會保障統計學
生活質量統計學
人口統計學
環境與生態統計學
自然資源統計學
環境統計學
生態平衡統計學
國際統計學
國際標準分類統計學
國際核算體系與方法論體系
國際比較統計學
其他
生物統計學
商務統計學
工程統計學
心理統計學
化學統計學
檔案統計學
社會經濟統計學
水文統計學
數理統計學 統計語言學
統計物理學
化學統計學
延伸學科
有些科學廣泛的應用統計的方法使得他們擁有各自的統計術語，這些學科包括：
農業科學
生物統計
商用統計
資料採礦（應用統計學以及圖形從資料中獲取知識）
經濟統計學
電機統計
統計物理學
人口統計
心理統計學
教育統計學
社會統計（包括所有的社會科學）
文獻統計分析
化學與程序分析（所有有關化學的資料分析與化工科學）
運動統計學，特別是棒球以及曲棍球
統計對於商業以及工業是一個基本的關鍵。他被用來了解與測量系統變異性，程序控制，對資料作出結論，並且完成資料取向的決策。在這些領域統計扮演了一個重要的角色。
統計分類方法 統計方法有哪些分類
5 混凝土強度的檢驗評定5.1統計方法評定5.1.1採用統計方法評定時，應符合下列規定：1當連續生產的混凝土，生產條件在較長時間內能保持一致，且同一品種、同一強度等級混凝土的強度變異性保持穩定時，應按本標準第5.1.2條的規定進行評定。2其它情況應按本標準5.1.4條的規定進行評定。5.1.2一個檢驗批的樣本容量應為連續的三組試件，其強度應同時滿足下列要求： ≥ ＋0.7 (5.1.2-1) ≥ －0.7 (5.1.2-2)當混凝土強度等級不高於C20時，其強度的最小值尚應滿足下式要求： ≥0.85 (5.1.2-3)當混凝土強度等級高於C20時，其強度的最小值尚應滿足下式要求： ≥0.90 (5.1.2-4)式中 — 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的平均值（N/mm2），精確到0.1（N/mm2）； —混凝土立方體抗壓強度標準值（N/mm2），精確到0.1（N/mm2）； —檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差（N/mm2），精確到0.01（N/mm2）；按本標準第5.1.3條計算。當 計算值小於2.5N/mm2時，應取2.5 N/mm2。 —同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的最小值（N/mm2），精確到0.1（N/mm2）。5.1.3檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差，應根據前一個檢驗期內同一品種混凝土試件的強度數據，按下列公式計算： (5.1.3) 式中 — 第 組混凝土試件的立方體抗壓強度代表值(N/mm2) ，精確到0.1（N/mm2）； — 前一檢驗期內的樣本容量。注：上述檢驗期不應少於60d也不宜超過90d，且在該期間內樣本容量不應少於45。5.1.4當樣本容量不少於10組時，其強度應同時滿足下列要求： ≥ ＋ (5.1.4-1) ≥ (5.1.4-2)式中 —同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差（N/mm2），精確到0.01（N/mm2）；按本標準第5.1.5條計算。當 計算值小於2.5N/mm2時，應取2.5 N/mm2。 ， —合格判定係數，按表5.1.4取用。表5.1.4 混凝土強度的合格評定係數試件組數10~1415~19≥20 1.151.050.95 0.900.855.1.5 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差，應按下列公式計算： (5.1.5)式中 — 本檢驗期內的樣本容量。5.2非統計方法評定5.2.1當用於評定的樣本容量小於10組時，可採用非統計方法評定混凝土強度。5.2.2按非統計方法評定混凝土強度時，其強度應同時滿足下列要求： ≥ (5.2.2-1) ≥ (5.2.2-2)式中 ， —合格判定係數，按表5.2.2取用。表5.2.2 混凝土強度的非統計法合格評定係數混凝土強度等級＜C60≥C60 1.151.10 0.955.3混凝土強度的合格性評定5.3.1當檢驗結果滿足第5.1.2條或第5.1.4條或第5.2.2條的規定時，則該批混凝......
蒐集數據的基本方法有哪些種類統計學
觀察、統計 、調查、實驗 、查閱文獻資料
統計學標誌有哪些分類、
品質標誌，數量標誌。可變標誌，不可變標誌
統計數據可分為哪幾種類型
統計數據按不同的分類規則可分為不同的類型，這裡主要按三種分類規則分類。
（1）按照所採用的計量尺度不同，可以將統計數據分為分類數據、順序數據和數值型數據。分類數據是指只能歸於某一類別的非數字型數據，比如性別中的男女就是分類數據。順序數據是隻能歸於某一有序類別的非數字型數據，比如產品的等級。數值型數據是按數字尺度測量的觀察值，它是自然或度量衡單位對事物進行測量的結果。
（2）按照統計數據的收集方法，可以將其分為觀測數據（observational data）和實驗數據（experimental data）。觀測數據是通過調查或觀測而收集到的數據，它是在沒有對事物進行人為控制的條件下得到的，有關社會經濟現象的統計數據幾乎都是觀測數據。在實驗中控制實驗對象而收集到的數據則稱為實驗數據。
（3）按照被描述的對象與時間的關係，可以將統計數據分為截面數據和時間序列數據。在相同或近似相同的時間點上收集到的數據稱為截面數據（cross-sectional data）。在不同時間上收集到的數據，稱為時間序列數據（time series data）。
統計變量的分類有哪些
A，在統計學中，獨立性檢驗是檢驗兩個分類變量是否有關係的一種統計方法，正確；
B，線性迴歸方程對應的直線
y
=
b
x+
a
不一定經過其樣本數據（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3）…（xn，yn）中的任何一個點，但一定經過樣本中心（
.
x
，
.
y
），故B錯誤；
C，在殘差圖中，殘差點分佈的帶狀區域的寬度越狹窄，其模型擬合的精度越高，正確；
D，在迴歸分析中，相關指數R2為越大，越接近1，模型擬合的效果越好，故相關指數R2為0.98的模型比相關指數R2為0.80的模型擬合的效果好，正確；
統計數據的類型有哪些？
按照計量尺度不同，可分為分類數據、順序數據和數值型數據；按照統計數據的收集方法可以分為觀測數據和實驗數據；按照被描述的現象與時間的關係可分為截面數據和時間序列數據。
大學統計學平均指標的種類和劃分標準
平均指標又稱平均指標平均指標，反映的是現象在某一空間或時間上的平均數量狀況。
平均指標按計算和確定的方法不同，分為算術平均數、調和平均數、幾何平均數、眾數和中位數。前三種平均數是根據總體各單位的標誌值計算得到的平均值，稱作數值平均數。眾數和中位數是根據標誌值在分配數列中的位置確定的，稱為位置平均數。