统计的基本概念有哪些?
统计学中的基本概念介绍如下：
1.变异(variation)：是社会和生物医学中的普遍现象。
2.总体(population)：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）。分有限总体与无限总体。
3.样本(sample)：从总体中随机抽取的部分研究对象。
4.随机抽样(random sampling):为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的方法抽取样本(在总体中每个个体具有相同的机会被抽到)。
5.参数(parameter):总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。固定的常数。
6.统计量(statistic):样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为 s。 参数附近波动的随机变量 。
7.频率(frequency):样本的实际发生率称为频率。设在相同条件下，独立重复进行n次试验，事件A出现f 次，则事件A出现的频率为f/n。
8.概率(probability):随机事件发生的可能性大小，用大写的P 表示；取值[0，1]。
9.小概率事件:P ≤ 0.05（5％）或P ≤ 0.01（1％）称为小概率事件(习惯)，统计学上认为不大可能发生。
10.随机误差 (random error):随机误差受测量精确度限制，重复测量获得的实际测量值往往并不能稳定在同一值，而是无方向性地围绕某一个数值左右波动，这种误差称为随机误差 。
11.系统误差 (systematic error)：也叫偏倚(bias) , 是测量仪器或人为因素等导致的实际测量值与真实值之差。
12.准确度(accuracy)或真实性(validity)：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响(常用指标：如灵敏度、特异度)。
13.可靠度(reliabiliy):也称精密度(precision)或重复性(repeatability) ：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响（常用指标：一致百分率、Kappa值）。
14.相关系数(correlation coefficient):又称Pearson积差相关系数，用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。相关系数没有单位，其值为-1 r 1。r值为正表示正相关，r值为负表示负相关，r的绝对值等于1为完全相关，r=0为零相关。
15.决定系数(coefficient of determination) :回归平方和与总平方和之比。取值在0到1之间且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，也就是在Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。
