常見(jiàn)的紋理分析統計方法各有何特點(diǎn)(我國常用的統計調查方法及其各自的特點(diǎn))
1.我國常用的統計調查方法及其各自的特點(diǎn)
我國常用的統計調查方法主要有以下幾種：
(1)統計報表制度，是國家統計系統和各業(yè)務(wù)部門(mén)為了定期取得系統的、全面的基本統計資料，按一定的要求和表式自上而下統一布置、自下而上提供統計資料的一種統計調查方法。統計報表要以一定的原始記錄為基礎，按照統一的表式、統一的指標、統一的報送時(shí)間和報送程序進(jìn)行填報。
(2)普查，是一種專(zhuān)門(mén)組織的、對全體調查對象普遍進(jìn)行的一次性的全面統計調查。它通過(guò)逐個(gè)調查一定時(shí)點(diǎn)上或一定時(shí)期內的社會(huì )經(jīng)濟現象的情況，全面、系統地收集整理和提供反映國情、國力情況的統計數據。
(3)抽樣調查，也稱(chēng)樣本調查，是非全面調查中的一種重要方法，它是按一定程序從所研究對象的全體（總體）中抽取一部分樣本進(jìn)行調查，獲取數據，并以此對總體的一定目標量（參數）作出推斷。
(4)重點(diǎn)調查，是在全體調查對象中整群選擇一部分重點(diǎn)單位進(jìn)行調查，以取得統計數據的一種非全面調查方法。這些重點(diǎn)單位雖然為數不多，但其標志總量在整個(gè)總體的標志總量中占較大比重，因而對這部分重點(diǎn)單位進(jìn)行調查所取得的統計數據能夠反映總體的基本情況。
(5)典型調查，是一種比較靈活的非全面調查，它是根據調查目的和任務(wù)，通過(guò)對調查對象的初步分析，有意識地選出若干有代表性的單位，進(jìn)行深入細致的調查。一般來(lái)說(shuō)，典型調查不在于取得現象的總體數據，而在于了解與統計數據有關(guān)的生動(dòng)的具體情況，做到定性分析和定量分析相結合。
(6)科學(xué)推算，是利用已有相關(guān)資料或通過(guò)有關(guān)非全面調查取得的總體中的一小部分個(gè)體的有關(guān)資料為基礎，根據事物之間的內在聯(lián)系和發(fā)展趨勢對某些統計指標進(jìn)行科學(xué)測算的方法。在運用科學(xué)推算方法時(shí)必須注意兩點(diǎn)，一是必須在各種調查取得豐富數據的基礎上進(jìn)行，二是必須注意分析事物發(fā)展的動(dòng)向和規律，避免理論值和實(shí)際值的嚴重背離。
我國未來(lái)統計調查方法改革的目標模式是：建立以必要的周期性普查為基礎，以經(jīng)常性的抽樣調查為主體，同時(shí)輔之以重點(diǎn)調查、科學(xué)推算和有限的全面報表綜合運用的統計調查方法體系。
2.統計方法有哪些
1.計量資料的統計方法
分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。
參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析（ANOVN，即F檢驗）等，兩組間均數比較時(shí)常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時(shí)常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個(gè)小樣本比較時(shí)要求兩總體分布為正態(tài)分布且方差齊性，若不能滿(mǎn)足以上要求，宜用t 檢驗或非參數方法（秩和檢驗）。方差分析可用于兩個(gè)以上樣本均數的比較，應用該方法時(shí)，要求各個(gè)樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來(lái)自正態(tài)總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類(lèi)型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。對于定量資料，應根據所采用的設計類(lèi)型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和單因素方差分析。
2.計數資料的統計方法
計數資料的統計方法主要針對四格表和R*C表利用檢驗進(jìn)行分析。 四格表資料：組間比較用
檢驗或u檢驗，若不能滿(mǎn)足 檢驗：當計數資料呈配對設計時(shí)，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書(shū)籍。 R*C表可以分為雙向無(wú)序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類(lèi)，不同類(lèi)的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。
3.等級資料的統計方法
等級資料（有序變量）是對性質(zhì)和類(lèi)別的等級進(jìn)行分組，再清點(diǎn)每組觀(guān)察單位個(gè)數所得到的資料。在臨床醫學(xué)資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價(jià)、疾病的臨床分期、病癥嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常采用分成若干個(gè)等級然后分類(lèi)計數的辦法來(lái)解決它的量化問(wèn)題，這樣的資料統計上稱(chēng)為等級資料。
統計方法是指有關(guān)收集、整理、分析和解釋統計數據，并對其所反映的問(wèn)題作出一定結論的方法。統計方法是一種從微觀(guān)結構上來(lái)研究物質(zhì)的宏觀(guān)性質(zhì)及其規律的獨特的方法。
定義1
所謂統計方法是指用多次測量值采用一定方法計算出的標準不確定度。不同于A(yíng)類(lèi)的其它方法計算者稱(chēng)為B類(lèi)標準不確定度或稱(chēng)為標準不確定度的B類(lèi)計算法（typeBevaluation）。
定義2
在平均離子模型的基礎上，發(fā)展了一個(gè)計算離子組態(tài)概率分布的有效方法，稱(chēng)為統計方法。
源自： 激光等離子體非平衡X射線(xiàn)發(fā)射譜理論研究《物理學(xué)報》1995年 裴文兵，常鐵強，張鈞
定義3
統計方法是指在不知道紋理基元或尚未監測出基元的情況下進(jìn)行紋理分析，主要描述紋理基元或局部模式隨機和空間統計特征，如灰度共生矩陣法、隨機場(chǎng)模型法等。
源自： 利用紋理分析方法提取TM圖像信息《遙感學(xué)報》2004年 姜青香，劉慧平
定義4
分子物理學(xué)就是用統計方法來(lái)研究的。大量個(gè)別的偶然事件存在著(zhù)一定的規律，表現了這些事件的整體的本質(zhì)和必然的聯(lián)系。這種規律是客觀(guān)存在的，統計的方法則是揭示這種規律的必要手段。統計方法只能適合于大量事件，研究的事件越多，得到的統計結果也越準確
3.常用的統計數據方法有哪些
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數矩陣為基礎的，所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì )學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析（Correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對應關(guān)系。對應分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機變量Y對另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱(chēng)“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀(guān)測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀(guān)測變量有顯著(zhù)影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析
4.統計學(xué)是怎樣一門(mén)學(xué)科
描述統計是指對采集的數據進(jìn)行登記、審核、整理、歸類(lèi)，在此基礎上進(jìn)一步計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并用圖表的形式表示經(jīng)過(guò)歸納分析而得到的各種有用的統計信息。
推斷統計是在對樣本數據進(jìn)行描述的基礎上，利用一定的方法根據樣本數據去估計或檢驗總體的數量特征。推斷統計是現代統計學(xué)的主要內容。
回歸分析：確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法
方差分析：用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗，通過(guò)分析研究中不同來(lái)源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。
相關(guān)分析：是研究現象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統計方法。相關(guān)分析與回歸分析在實(shí)際應用中有密切關(guān)系。然而在回歸分析中，所關(guān)心的是一個(gè)隨機變量Y對另一個(gè)（或一組）隨機變量X的依賴(lài)關(guān)系的函數形式。而在相關(guān)分析中 ，所討論的變量的地位一樣，分析側重于隨機變量之間的種種相關(guān)特征。
判別分析：是按照一定的判別準則，建立一個(gè)或多個(gè)判別函數，用研究對象的大量資料確定判別函數中的待定系數，并計算判別指標，在氣候分類(lèi)、農業(yè)區劃、土地類(lèi)型劃分中有著(zhù)廣泛的應用。
聚類(lèi)分析：通過(guò)數據建模簡(jiǎn)化數據的一種方法，聚類(lèi)分析在電子商務(wù)中網(wǎng)站建設數據挖掘中也是很重要的一個(gè)方面，通過(guò)分組聚類(lèi)出具有相似瀏覽行為的客戶(hù)，并分析客戶(hù)的共同特征，可以更好的幫助電子商務(wù)的用戶(hù)了解自己的客戶(hù)，向客戶(hù)提供更合適的服務(wù)。
因子分析：基本目的就是用少數幾個(gè)因子去描述許多指標或因素之間的聯(lián)系，即將相關(guān)比較密切的幾個(gè)變量歸在同一類(lèi)中，每一類(lèi)變量就成為一個(gè)因子（之所以稱(chēng)其為因子，是因為它是不可觀(guān)測的，即不是具體的變量），以較少的幾個(gè)因子反映原資料的大部分信息。運用這種研究技術(shù)，可以方便地找出影響消費者購買(mǎi)、消費以及滿(mǎn)意度的主要因素是哪些，以及它們的影響力（權重）運用這種研究技術(shù)，還可以為市場(chǎng)細分做前期分析。
描述統計是通過(guò)圖表或數學(xué)方法，對數據資料進(jìn)行整理、分析，并對數據的分布狀態(tài)、數字特征和隨機變量之間關(guān)系進(jìn)行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關(guān)分析三大部分。常見(jiàn)統計分析法：t檢驗，F檢驗 方差分析
5.機械加工中誤差統計分析常用的方法有那些,各有何特點(diǎn)
金屬機械加工的五種基本方法
1 鉆削
機床型號繁多，大小不一。現代機床的種類(lèi)幾乎是無(wú)限的。有的機床小得可以安裝在工作臺上，有的機床大得要建造專(zhuān)門(mén)的廠(chǎng)房才能容納得下。有的機床相當簡(jiǎn)單，而有的機床的構造和操作非常復雜。
不管機床是大是小，是簡(jiǎn)單還是復雜，都可分為五大類(lèi)，這五大類(lèi)也就是使金屬成型的五種基本方法。
鉆削是在實(shí)心金屬上鉆孔的加工。使用一種稱(chēng)為麻花鉆的旋轉鉆頭。用于鉆孔的機床稱(chēng)為鉆床。鉆床也有多種型號與規格。除鉆孔外，鉆床還可進(jìn)行其他加工。鉆孔時(shí)，工件定位夾緊、固定不動(dòng)；鉆頭一面旋轉，一面鉆入工件（見(jiàn)圖1）。
2 車(chē)削與鏜孔
普通機床是用于車(chē)削工件的最常見(jiàn)的機床。車(chē)削是從工件上切除金屬的加工。在工件旋轉的同時(shí)，刀具切入工件或沿著(zhù)工件車(chē)削（見(jiàn)圖2）。
鏜孔是把金屬工件上已鉆出或鑄出的孔加以擴大或作進(jìn)一步加工的加工方法。在車(chē)床上鏜孔是通過(guò)單刃刀具一面旋轉一面向工件進(jìn)刀完成的（見(jiàn)圖3）。
3 銑削
銑削是使用旋轉刀具切除金屬的加工，這種刀具具有多個(gè)切削刀刃，稱(chēng)為銑刀（見(jiàn)圖4）。
4 磨削
磨削是使用一種稱(chēng)為砂輪的磨削輪來(lái)切除金屬的加工方法。磨削對工件進(jìn)行精加工，加工后的工件尺寸精確、表面光潔。磨削圓形工件時(shí)，工件一面旋轉，一面向旋轉著(zhù)的砂輪進(jìn)給。磨制扁平工件時(shí)，工件在旋轉的砂輪下作往返運動(dòng)（見(jiàn)圖5）。磨削工藝常用于對經(jīng)過(guò)熱處理的堅硬工件進(jìn)行最后的精加工，使其達到精確的尺寸。
5 牛頭刨刨削、龍門(mén)刨刨削與插床插削
這些加工均使用單刃刀具加工來(lái)生產(chǎn)出精密的平面。我們應當懂得牛頭刨床、龍門(mén)刨床與插床之間的區別。用牛頭刨床加工時(shí)，工件向刀具進(jìn)給，刀具在工件上面作往返運動(dòng)（見(jiàn)圖6）。
用龍門(mén)刨加工時(shí)，刀具切入工件或向工件進(jìn)給，工件在刀具下面作往返運動(dòng)（見(jiàn)圖7）。
插削加工類(lèi)似于牛頭刨加工。
插床實(shí)際就是立式牛頭刨床，只是其刀具是上下運動(dòng)的。插削加工時(shí)，工件如刀具方向作過(guò)給運動(dòng)，根據被加工工件的類(lèi)型不同，有時(shí)呈直線(xiàn)形，有時(shí)呈弧形（見(jiàn)圖8）。插床即立式牛頭刨床，主要用于切削某些類(lèi)型的齒輪。
拉床可以歸入龍門(mén)刨床這一類(lèi)。拉刀具有多個(gè)刀齒。拉床可以用于內加工，例如加工方孔，也可用于外加工，加工平面或某種特定的形狀。
還有無(wú)數種加工方法，能寫(xiě)一本書(shū)。
6.各種統計圖都有什么特點(diǎn)
1、條形統計圖的特點(diǎn)：從圖中能清楚地看出各種數量的多少，便于比較。
2、折線(xiàn)統計圖的特點(diǎn)：不但能看出各種數量的多少，而且還能夠清楚地表示出數量增減變化的情況。
3、扇形統計圖的特點(diǎn)：表示各部分和總數之間，以及部分與部分之間的關(guān)系。
4、網(wǎng)狀統計圖的特點(diǎn)是：母代表的意義，在具體的答題過(guò)程中就可以脫離字母，較簡(jiǎn)便找出答案。
5、莖葉統計圖：是從統計圖上沒(méi)有原始數據信息的損失，所有數據信息都可以從莖葉圖中得到；莖葉圖中的數據可以隨時(shí)記錄，隨時(shí)添加，方便記錄與表示。
6、直方圖：由一系列高度不等的縱向條紋或線(xiàn)段表示數據分布的情況。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是條形統計圖能反映一組數據的大小或多少，折線(xiàn)統計圖能描述一組數據的變化趨勢，扇形統計圖能描述一組數據占總體的百分比。
比如比較不同山峰的海拔高度，顯然條形統計圖能更直觀(guān)地表示出數據的大小；而要反映一段時(shí)間內的氣溫變化，明顯選擇折線(xiàn)統計圖更為合適。
擴展資料
統計圖分類(lèi)：
1、單變量圖，主要是呈現某一變量的分布特征。通過(guò)圖形元素的位置高低、范圍大小等對某一數據分布情況進(jìn)行呈現，常用于描述、考察變量的分布類(lèi)型。
若變量為定量數據 常用圖形：直方圖、莖葉圖、箱圖、P-P或Q-Q圖。
定量數據的分布描述最常用的是直方圖，通過(guò)取值范圍和長(cháng)度來(lái)展現分布規律，研究比如身高數據的分布情況如何。除直方圖外，常用的還有莖葉圖、箱圖。
若變量為定類(lèi)數據常用圖形：柱狀圖、餅圖、環(huán)形圖；對定類(lèi)數據的描述如主要展現各類(lèi)數據的頻數時(shí)，可使用柱狀圖；如需要展現各部分占比，最常用的是餅圖。
2、雙變量圖，用于考察兩變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即主要呈現X和Y之間的關(guān)系情況。雙變量圖按照數據類(lèi)型可分為四種情況：
第一種情況，X定類(lèi)，Y定量，呈現X（定類(lèi)）對于Y（定量）的關(guān)聯(lián)關(guān)系，比如不同學(xué)歷人群對滿(mǎn)意度差異關(guān)系，常使用的圖形工具一般是條形圖、折線(xiàn)圖或雷達圖等
第二種情況，X定量，Y定量，如果X為定量數據，特別是代表年代或時(shí)間時(shí)，通常使用線(xiàn)圖進(jìn)行呈現，用于直觀(guān)地表現隨著(zhù)X的變化，Y的變化規律如何。
如果X為定量數據，且是連續的定量數據，比如身高、體重這一類(lèi)數據，通常用于選擇用散點(diǎn)圖，通過(guò)散點(diǎn)的疏密程度和變化趨勢來(lái)對兩個(gè)變量間的數量關(guān)系進(jìn)行呈現，比如身高和體重間的關(guān)系情況展現。通常在相關(guān)分析前也使用散點(diǎn)圖了解關(guān)系。
第三種情況，X定量，Y定類(lèi)，常規做法是將自/應變量交換后使用條形圖進(jìn)行呈現。
第四種情況，X定類(lèi)，Y定類(lèi)，可使用的圖形工具比較單一，以柱形圖為主，可選擇堆積柱形圖或柱形圖等。
參考資料來(lái)源：百度百科-統計圖
7.條形統計圖和統計表各有什么特點(diǎn)
特點(diǎn)：條形統計圖可以清楚地表明各種數量的多少。統計表是統計圖的基礎。要做統計圖，一般會(huì )先做統計表。統計表中的數據很詳細，但是不利于直觀(guān)地分析問(wèn)題。
如果要針對某一問(wèn)題進(jìn)行研究，就要在統計表的基礎上做相應的統計圖，其中，條形統計圖能夠直觀(guān)地反映各變量數量的差異，折線(xiàn)圖能直觀(guān)反映各變量的變化趨勢。
總之，統計表的優(yōu)點(diǎn)是詳細，便于分析研究各類(lèi)問(wèn)題。條形統計圖的優(yōu)點(diǎn)是能夠直觀(guān)反映變量的數量差異，便于比較數量差異，研究數量差異問(wèn)題。
條形統計圖分為：?jiǎn)问綏l形統計圖和復式條形統計圖，前者只表示1個(gè)項目的數據，后者可以同時(shí)表示多個(gè)項目的數據。
頻數：一般我們稱(chēng)落在不同小組中的數據個(gè)數為該組的頻數。
頻率：頻數與數據總數的比為頻率，頻率*100%就是百分比。
擴展資料：
統計表形式繁簡(jiǎn)不一，通常是按項目的多少，分為單式統計表與復式統計表兩種。只對某一個(gè)項目數據進(jìn)行統計的表格，稱(chēng)為單式統計表，也稱(chēng)之為簡(jiǎn)單統計表。統計項目在2個(gè)或2個(gè)以上的統計表格。
用數量說(shuō)明研究對象之間的相互關(guān)系。用數量把研究對象之間的變化規律顯著(zhù)地表示出來(lái)。用數量把研究對象之間的差別顯著(zhù)地表示出來(lái)。這樣便于人們用來(lái)分析問(wèn)題和研究問(wèn)題。
統計表是用線(xiàn)條來(lái)表現統計資料的表格，是表現統計資料的常見(jiàn)方式。統計表能將大量統計數字資料加以綜合組織安排，使資料更加系統化、標準化，更加緊湊、簡(jiǎn)明、醒目和有條理。
便于人們閱讀、對照比較，說(shuō)明問(wèn)題清楚，從而更加容易發(fā)現現象之間的規律性。利用統計表還便于資料的匯總和審查，便于計算和分析。因此，統計表是統計分析的重要工具。
參考資料來(lái)源：百度百科——統計表
參考資料來(lái)源：百度百科——條形統計圖
