统计基础知识涵盖了一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，用于采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论。以下是统计基础知识的一些主要内容：
统计的涵义 ：统计学是一门独立且实用性很强的通用方法论科学，涉及数据的采集、整理、显示、描述、分析以及结论的得出。基本概念
总体与样本：
总体是研究对象的整体，样本是从总体中选取的一部分。样本必须能够代表总体，才能正确估计总体。
随机变量：随机变量是指在一次随机试验中可能出现的结果，分为离散型随机变量和连续型随机变量。
数据类型：数据可以分为数值型和分类型。数值型数据包括连续型和离散型，分类型数据用于描述不同类别或属性的数据。
描述统计学：
使用图表、摘要统计量和描述性度量来总结和描述数据的方法，包括中心趋势（如平均值、中位数、众数）和离散程度（如方差、标准差）的度量。
推论统计学：
使用样本数据对总体进行推断的方法，包括点估计和区间估计，以及假设检验和回归分析。
概率：
概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。概率可以通过频率方法和主观方法确定。
正态分布：
一种重要的连续概率分布，具有对称性和钟形曲线形状，许多自然现象都服从正态分布。
抽样调查：
从总体中随机选择一部分样本作为代表性样本的过程，包括抽样推断的几个基本概念（如抽样误差、参数估计、样本单位数的确定）。
统计指数：
用于反映现象总体综合变动的相对数，包括总指数及其编制方法、指数体系及其因素分析。
统计图表：
用于直观展示数据的工具，包括条形图、折线图、饼图等。
统计推断：
通过样本数据对总体进行推断，包括点估计和区间估计两种方法。
假设检验：
用于检验观察到的数据是否符合预先设定的假设，包括设置零假设和备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量和判断接受还是拒绝零假设。
回归分析：
用于探究变量之间关系的方法，帮助预测一个变量（响应变量）与其他一个或多个变量（解释变量）之间的关系。
这些内容构成了统计基础知识的核心，对于理解和应用统计学至关重要。