常见的纹理分析统计方法各有何特点(我国常用的统计调查方法及其各自的特点)

1.我国常用的统计调查方法及其各自的特点

我国常用的统计调查方法主要有以下几种：

(1)统计报表制度，是国家统计系统和各业务部门为了定期取得系统的、全面的基本统计资料，按一定的要求和表式自上而下统一布置、自下而上提供统计资料的一种统计调查方法。统计报表要以一定的原始记录为基础，按照统一的表式、统一的指标、统一的报送时间和报送程序进行填报。

(2)普查，是一种专门组织的、对全体调查对象普遍进行的一次性的全面统计调查。它通过逐个调查一定时点上或一定时期内的社会经济现象的情况，全面、系统地收集整理和提供反映国情、国力情况的统计数据。

(3)抽样调查，也称样本调查，是非全面调查中的一种重要方法，它是按一定程序从所研究对象的全体（总体）中抽取一部分样本进行调查，获取数据，并以此对总体的一定目标量（参数）作出推断。

(4)重点调查，是在全体调查对象中整群选择一部分重点单位进行调查，以取得统计数据的一种非全面调查方法。这些重点单位虽然为数不多，但其标志总量在整个总体的标志总量中占较大比重，因而对这部分重点单位进行调查所取得的统计数据能够反映总体的基本情况。

(5)典型调查，是一种比较灵活的非全面调查，它是根据调查目的和任务，通过对调查对象的初步分析，有意识地选出若干有代表性的单位，进行深入细致的调查。一般来说，典型调查不在于取得现象的总体数据，而在于了解与统计数据有关的生动的具体情况，做到定性分析和定量分析相结合。

(6)科学推算，是利用已有相关资料或通过有关非全面调查取得的总体中的一小部分个体的有关资料为基础，根据事物之间的内在联系和发展趋势对某些统计指标进行科学测算的方法。在运用科学推算方法时必须注意两点，一是必须在各种调查取得丰富数据的基础上进行，二是必须注意分析事物发展的动向和规律，避免理论值和实际值的严重背离。

我国未来统计调查方法改革的目标模式是：建立以必要的周期性普查为基础，以经常性的抽样调查为主体，同时辅之以重点调查、科学推算和有限的全面报表综合运用的统计调查方法体系。

2.统计方法有哪些

1.计量资料的统计方法

分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。

参数检验法主要为t检验和方差分析（ANOVN，即F检验）等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验；当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法（秩和检验）。方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析。

2.计数资料的统计方法

计数资料的统计方法主要针对四格表和R*C表利用检验进行分析。 四格表资料：组间比较用

检验或u检验，若不能满足 检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R*C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样。

3.等级资料的统计方法

等级资料（有序变量）是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。

统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。统计方法是一种从微观结构上来研究物质的宏观性质及其规律的独特的方法。

定义1

所谓统计方法是指用多次测量值采用一定方法计算出的标准不确定度。不同于A类的其它方法计算者称为B类标准不确定度或称为标准不确定度的B类计算法（typeBevaluation）。

定义2

在平均离子模型的基础上，发展了一个计算离子组态概率分布的有效方法，称为统计方法。

源自： 激光等离子体非平衡X射线发射谱理论研究《物理学报》1995年 裴文兵，常铁强，张钧

定义3

统计方法是指在不知道纹理基元或尚未监测出基元的情况下进行纹理分析，主要描述纹理基元或局部模式随机和空间统计特征，如灰度共生矩阵法、随机场模型法等。

源自： 利用纹理分析方法提取TM图像信息《遥感学报》2004年 姜青香，刘慧平

定义4

分子物理学就是用统计方法来研究的。大量个别的偶然事件存在着一定的规律，表现了这些事件的整体的本质和必然的联系。这种规律是客观存在的，统计的方法则是揭示这种规律的必要手段。统计方法只能适合于大量事件，研究的事件越多，得到的统计结果也越准确

3.常用的统计数据方法有哪些

1、聚类分析（Cluster Analysis）

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析（Correlation Analysis）

相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

4、对应分析（Correspondence Analysis）

对应分析（Correspondence analysis）也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个（X）或一组（X1,X2，…，Xk）变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

4.统计学是怎样一门学科

描述统计是指对采集的数据进行登记、审核、整理、归类，在此基础上进一步计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并用图表的形式表示经过归纳分析而得到的各种有用的统计信息。

推断统计是在对样本数据进行描述的基础上，利用一定的方法根据样本数据去估计或检验总体的数量特征。推断统计是现代统计学的主要内容。

回归分析：确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法

方差分析：用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验，通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

相关分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。

判别分析：是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标，在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。

聚类分析：通过数据建模简化数据的一种方法，聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。

因子分析：基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，还可以为市场细分做前期分析。

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。常见统计分析法：t检验，F检验 方差分析

5.机械加工中误差统计分析常用的方法有那些,各有何特点

金属机械加工的五种基本方法

1 钻削

机床型号繁多，大小不一。现代机床的种类几乎是无限的。有的机床小得可以安装在工作台上，有的机床大得要建造专门的厂房才能容纳得下。有的机床相当简单，而有的机床的构造和操作非常复杂。

不管机床是大是小，是简单还是复杂，都可分为五大类，这五大类也就是使金属成型的五种基本方法。

钻削是在实心金属上钻孔的加工。使用一种称为麻花钻的旋转钻头。用于钻孔的机床称为钻床。钻床也有多种型号与规格。除钻孔外，钻床还可进行其他加工。钻孔时，工件定位夹紧、固定不动；钻头一面旋转，一面钻入工件（见图1）。

2 车削与镗孔

普通机床是用于车削工件的最常见的机床。车削是从工件上切除金属的加工。在工件旋转的同时，刀具切入工件或沿着工件车削（见图2）。

镗孔是把金属工件上已钻出或铸出的孔加以扩大或作进一步加工的加工方法。在车床上镗孔是通过单刃刀具一面旋转一面向工件进刀完成的（见图3）。

3 铣削

铣削是使用旋转刀具切除金属的加工，这种刀具具有多个切削刀刃，称为铣刀（见图4）。

4 磨削

磨削是使用一种称为砂轮的磨削轮来切除金属的加工方法。磨削对工件进行精加工，加工后的工件尺寸精确、表面光洁。磨削圆形工件时，工件一面旋转，一面向旋转着的砂轮进给。磨制扁平工件时，工件在旋转的砂轮下作往返运动（见图5）。磨削工艺常用于对经过热处理的坚硬工件进行最后的精加工，使其达到精确的尺寸。

5 牛头刨刨削、龙门刨刨削与插床插削

这些加工均使用单刃刀具加工来生产出精密的平面。我们应当懂得牛头刨床、龙门刨床与插床之间的区别。用牛头刨床加工时，工件向刀具进给，刀具在工件上面作往返运动（见图6）。

用龙门刨加工时，刀具切入工件或向工件进给，工件在刀具下面作往返运动（见图7）。

插削加工类似于牛头刨加工。

插床实际就是立式牛头刨床，只是其刀具是上下运动的。插削加工时，工件如刀具方向作过给运动，根据被加工工件的类型不同，有时呈直线形，有时呈弧形（见图8）。插床即立式牛头刨床，主要用于切削某些类型的齿轮。

拉床可以归入龙门刨床这一类。拉刀具有多个刀齿。拉床可以用于内加工，例如加工方孔，也可用于外加工，加工平面或某种特定的形状。

还有无数种加工方法，能写一本书。

6.各种统计图都有什么特点

1、条形统计图的特点：从图中能清楚地看出各种数量的多少，便于比较。

2、折线统计图的特点：不但能看出各种数量的多少，而且还能够清楚地表示出数量增减变化的情况。

3、扇形统计图的特点：表示各部分和总数之间，以及部分与部分之间的关系。

4、网状统计图的特点是：母代表的意义，在具体的答题过程中就可以脱离字母，较简便找出答案。

5、茎叶统计图：是从统计图上没有原始数据信息的损失，所有数据信息都可以从茎叶图中得到；茎叶图中的数据可以随时记录，随时添加，方便记录与表示。

6、直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。

简单来说，就是条形统计图能反映一组数据的大小或多少，折线统计图能描述一组数据的变化趋势，扇形统计图能描述一组数据占总体的百分比。

比如比较不同山峰的海拔高度，显然条形统计图能更直观地表示出数据的大小；而要反映一段时间内的气温变化，明显选择折线统计图更为合适。

扩展资料

统计图分类：

1、单变量图，主要是呈现某一变量的分布特征。通过图形元素的位置高低、范围大小等对某一数据分布情况进行呈现，常用于描述、考察变量的分布类型。

若变量为定量数据 常用图形：直方图、茎叶图、箱图、P-P或Q-Q图。

定量数据的分布描述最常用的是直方图，通过取值范围和长度来展现分布规律，研究比如身高数据的分布情况如何。除直方图外，常用的还有茎叶图、箱图。

若变量为定类数据常用图形：柱状图、饼图、环形图；对定类数据的描述如主要展现各类数据的频数时，可使用柱状图；如需要展现各部分占比，最常用的是饼图。

2、双变量图，用于考察两变量之间的关联关系，即主要呈现X和Y之间的关系情况。双变量图按照数据类型可分为四种情况：

第一种情况，X定类，Y定量，呈现X（定类）对于Y（定量）的关联关系，比如不同学历人群对满意度差异关系，常使用的图形工具一般是条形图、折线图或雷达图等

第二种情况，X定量，Y定量，如果X为定量数据，特别是代表年代或时间时，通常使用线图进行呈现，用于直观地表现随着X的变化，Y的变化规律如何。

如果X为定量数据，且是连续的定量数据，比如身高、体重这一类数据，通常用于选择用散点图，通过散点的疏密程度和变化趋势来对两个变量间的数量关系进行呈现，比如身高和体重间的关系情况展现。通常在相关分析前也使用散点图了解关系。

第三种情况，X定量，Y定类，常规做法是将自/应变量交换后使用条形图进行呈现。

第四种情况，X定类，Y定类，可使用的图形工具比较单一，以柱形图为主，可选择堆积柱形图或柱形图等。

参考资料来源：百度百科-统计图

7.条形统计图和统计表各有什么特点

特点：条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。统计表是统计图的基础。要做统计图，一般会先做统计表。统计表中的数据很详细，但是不利于直观地分析问题。

如果要针对某一问题进行研究，就要在统计表的基础上做相应的统计图，其中，条形统计图能够直观地反映各变量数量的差异，折线图能直观反映各变量的变化趋势。

总之，统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。条形统计图的优点是能够直观反映变量的数量差异，便于比较数量差异，研究数量差异问题。

条形统计图分为：单式条形统计图和复式条形统计图，前者只表示1个项目的数据，后者可以同时表示多个项目的数据。

频数：一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数。

频率：频数与数据总数的比为频率，频率*100%就是百分比。

扩展资料：

统计表形式繁简不一，通常是按项目的多少，分为单式统计表与复式统计表两种。只对某一个项目数据进行统计的表格，称为单式统计表，也称之为简单统计表。统计项目在2个或2个以上的统计表格。

用数量说明研究对象之间的相互关系。用数量把研究对象之间的变化规律显著地表示出来。用数量把研究对象之间的差别显著地表示出来。这样便于人们用来分析问题和研究问题。

统计表是用线条来表现统计资料的表格，是表现统计资料的常见方式。统计表能将大量统计数字资料加以综合组织安排，使资料更加系统化、标准化，更加紧凑、简明、醒目和有条理。

便于人们阅读、对照比较，说明问题清楚，从而更加容易发现现象之间的规律性。利用统计表还便于资料的汇总和审查，便于计算和分析。因此，统计表是统计分析的重要工具。

参考资料来源：百度百科——统计表

参考资料来源：百度百科——条形统计图