0 管理统计学概论
管理统计学管理统计学概述
第1章
第2节 管理统计学的研究方法
3 大量观察法
死亡险
会根据经验生命表预算死亡几率，也就是假定一万个人买保险，每年预测会死亡多少人，比如一万 个人里每年死3个，那么采用保守数据大概就是按4到5个算，或者更多，那么每个人要收多少保费， 才够给这死亡的4到5个人进行理赔，还会考虑到公司的运营费用等等。
统计学Байду номын сангаас
分析数据的方法与技术
第1章
第1节 什么是管理统计
2 什么是统计学？
统计学是一种由经验到理性的认识，是一种运用偶然发现规律的科学，无序中深
藏有序，偶然中蕴含必然，这是属于统计学的哲学；统计是动态的历史，历史是静
态的统计。
经验 理性
偶然 规律
统计 历史
第1章
第1节 什么是管理统计
2 什么是统计学？
统计学是对令人困惑费解的问题作出数字设想的艺术。 统计学是一门收集数据、分析数据、并根据数据进行推断的艺术和科学。
艺术
科学
第1章
第1节 什么是管理统计
2 什么是统计学？
有人把统计学定义为数据处理的一门艺术。瓦尔德是二战时期的统计学家，他 发明的一些统计方法在战时被视为军事机密。瓦尔德被咨询飞机上什么部位应 该加强钢板时，他开始研究从战役中返航的军机上受敌军创伤的弹孔位置。他 画了飞机的轮廓，并且标示出弹孔的位置。资料累积一段时间后，几乎把机身 各部位都填满了。于是瓦尔德提议，把剩下少数几个没有弹孔的部位补强…… 因为这些部位被击中的飞机都没有返航。这是一个简单但近乎完美的实例，简 单的统计方法一旦融入了统计学家的智慧，便显得生动而唯美！
第1章
第2节 管理统计学的研究方法
3 大量观察法
《管理统计学》课件
本课件介绍了《管理统计学》的课程内容。通过数据整理、图表绘制、假设 检验等学习统计学在管理中的应用，帮助学生提升决策能力和数据分析技巧。
课程介绍
1 课程目标
学习如何应用统计学方法进行数据分析和决策。
2 课程大纲
包括数据整理与图表绘制、描述统计学、概率与概率分布等内容。
数据整理与图表绘制
概率与概率分布
概率的概念及其计算
学习概率的基本概念和计算方法。
离散型随机变量及其概率分布
了解离散型随机变量及其概率分布的特点。
连续型随机变量及其概率分布
掌握连续型随机变量及其概率分布的应用。
假设检验
1
假设检验的概念与原理
了解假设检验的基本概念和原理。
2
单样本均值检验
学会使用单样本均值检验进行假设检验。
3
两样本均值差检验
ห้องสมุดไป่ตู้
掌握使用两样本均值差检验进行假设检验。
回归与相关分析
简单线性回归分析
学习如何进行简单线性回归分 析。
多元线性回归分析
了解多元线性回归分析的应用。
相关分析
掌握如何进行相关分析以评估 变量之间的关系。
质量管理统计方法
1
极差图与控制图的制作
2
了解如何制作极差图和控制图来评估过
程的稳定性。
总结与展望
课程主要内容回顾
回顾课程的主要内容和学到的知识点。
管理统计学的前景展望
展望管理统计学在未来的应用和发展。
1
数据的收集和整理
了解如何收集和整理数据以进行分析。
2
填充空缺数据的方法
学习如何处理数据中的缺失值。
3
用Excel制作图表
《管理统计学》课件
ABCD
指数平滑法
利用历史数据的加权平均值进行预测，其中较近 的数据给予较大的权重。
神经网络和机器学习方法
利用复杂的算法和大量的数据训练模型，进行长 期和短期预测。
时间序列分析的应用场景
股票市场预测
通过分析历史股票价格数据，预测未来的股 票走势。
销售预测
基于历史销售数据，预测未来的产品需求和 销售量。
统计学的作用
统计学在各个领域都有广泛的应用， 可以帮助人们更好地理解数据，预测 未来趋势，制定科学决策，解决实际述统计学主要研究如何用图表、图像、数学公式等手段整理
、展示和解释数据，以便更好地理解数据。
推断统计学
02
推断统计学则更注重通过样本数据来推断总体特征，如预测、
和因果关系。
社会科学
用于研究社会现象、人类行为等，如 教育、犯罪、婚姻等领域的实证分析
。
金融分析
用于股票、债券等金融产品的价格预 测和风险评估，以及市场趋势分析。
医学研究
用于疾病诊断、治疗方法和药物效果 的研究，以及健康状况与生活习惯之 间的关联分析。
06 时间序列分析
时间序列分析的基本概念
时间序列分析是一种统计 方法，用于研究随时间变 化的数据序列。
图表解读
说明如何解读图表，理解数据分布、变化趋势和异常点，以及如何通过图表进行数据可视化表达。
数据的数值描述
均值、中位数和众数
介绍均值、中位数和众数的概念和计算方法，以及它们在描述数据集中趋势时 的优缺点。
方差和标准差
介绍方差和标准差的概念和计算方法，以及它们在描述数据离散程度时的应用 。
03 推断性统计学
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
管理统计学1 第一章 管理统计学概述
1.1 统计、统计学与管理统计学
1.1.1 统计
统计学的定义 （1）统计数据的搜集活动——统计工作 （2）统计活动的结果——统计数据 （3）对统计数据进行收集、汇总和分析的方法和技术——统计学
统计工作的过程 可分为设计调查方案、实际搜集数据、对数据进行汇总整理、对整理结果进
行统计分析等几个环节 数据的类型
绝对数按其所反映的时间状况不同可以分为时期数和时点数
（1）时期数是反映现象在一段时期内的总量，如产品产量、产值、出生人口数
等，时期数的特点是可以连续计数，并可以累积
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1.3 统计学的基本知识
1.3.4 统计指标及其形式
（2）时点数是反映现象在某一瞬间时刻上的总量，如人口数、股票价格和股 票价格指数、企业的固定资产价值等，时点数只能间断计数，各时点数不能累积
如果一个变量是由品质数据来记录的，称为品质变量，如“性别”、“产品
等级”等
如果一个变量是由数量数据来记录的，称为数量变量，如“产品产量”、
“商品销售额”等
（2）根据取值的不同分：离散变量和连续变量
离散变量只能取有限个值，而且其取值都以整数位断开，可以一一列举，如
“企业数”、“产品数量”，“房屋个数”等
管理统计学 [第四版]
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第一章 管理统计学概述
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案例导入
近年来，网络上经常曝光女司机开车事故，女司机的驾驶能力遭到严重质疑， 从而被冠上“马路杀手”的恶名。目前，广东东莞市驾驶员数量男女比例约为7:3。 然而，东莞交警部门对本市交通事故进行统计：2014年全市共发生涉及驾驶员一 般以上事故4212宗，其中涉及女司机447宗，仅占事故总量10.6%；同时全年发生 死亡的交通事故为462宗，女司机涉及死亡的事故仅为20宗，大大低于男司机的 442宗，还不到男司机的5%。
统计学概论
统计学概论统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它为我们理解和解释数据的特征，以及数据之间的关系提供了有力的工具和方法。
这门学科在各个领域中具有极其重要的作用，既能揭示现象背后的规律，又能为决策提供科学依据。
统计学的重要性在于它能够帮助我们理解和解释现实世界的数据。
不论是社会科学、自然科学、医学、经济学还是工程学，统计学都扮演着非常重要的角色。
通过分析数据，我们能够揭示数据之间的关系、趋势和模式，从而为决策制定提供科学依据。
总体和样本是统计学中的重要概念。
总体是指我们想要了解和研究的整个群体或现象，而样本是从总体中抽取出来的一部分数据。
通过对样本进行研究和分析，我们可以推断出对总体的结论。
在统计学中，数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值度量的，如身高、年龄、收入等；定性数据则是用于描述特征或属性的，如性别、颜色、评级等。
为了有效地处理数据，我们需要将其进行分类，并选择合适的统计方法和技术进行分析。
概率是统计学中另一个重要的概念。
概率是用来描述事件发生的可能性的度量。
通过概率理论，我们可以量化不同结果的可能性，并进行推断和预测。
概率在统计学的假设检验、推断和预测中起着关键作用。
统计学提供了多种方法和技术来处理数据。
描述统计学旨在通过总结和可视化数据来了解数据的特征和分布。
它包括均值、中位数、标准差、频率分布等。
推断统计学则通过对样本数据进行推断，从而对总体进行估计和推断。
常用的推断统计学方法包括置信区间和假设检验。
回归分析是统计学中广泛应用的技术之一。
它通过建立变量之间的关系模型，来研究自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以用于预测和解释数据之间的关系，帮助我们理解变量之间的因果关系。
方差分析是一种用于比较多个样本之间差异的统计技术。
它可以用于确定不同因素对数据的影响程度，例如比较不同处理组与对照组的效果是否显著。
方差分析广泛应用于实验设计和社会科学研究中。
除了这些方法外，统计学还包括时间序列分析、聚类分析、因子分析等其他技术和方法。
管理统计学[营销
02
管理统计学的核心概念
变量与数据类型
变量
在统计学中，变量是表示研究对象的特征或属性的符号。
数据类型
数据可以根据其特征分为不同的类型，例如分类数据、顺序数据、数值型数 据等。
概率与分布
概率
表示事件发生的可能性程度。
分布
描述随机变量取值的概率规律。
参数估计与假设检验
参数估计
利用样本信息估计总体参数的方法。
量。
主成分分析
确定主成分个数
根据累计方差贡献率来确定主成分的个数。
主成分提取
通过线性变换将原始变量转换为新的变量，即主 成分。
主成分解释
根据每个主成分对应的特征向量的值，对主成分 进行解释。
05
管理统计学在市场营销中 的应用案例
A公司市场调研与消费者行为分析案例
总结词
通过运用管理统计学，A公司成功地进行 市场调研和消费者行为分析，从而改进了 产品并提高了市场份额。
01
02
03
确定数据来源
根据研究目的和目标，确 定合适的数据来源，包括 调查问卷、数据库、市场 报告等。
数据清洗
对收集到的数据进行预处 理，去除异常值、缺失值 和重复数据，确保数据质 量。
数据转换
对数据进行必要的转换， 以满足统计分析的要求。
描述性统计分析
数据的集中趋势
使用均值、中位数和众数 等统计指标来描述数据的 集中趋势。
描述统计学在市场营销调研中的应用，如何运用统计方法进行市场调查、数据收 集、数据清理和数据分析，从而得到对市场和消费者行为的深入了解。
讨论抽样调查和全面调查的优缺点，以及在市场营销调研中的应用。
解释如何运用交叉分析、聚类分析等统计方法对市场进行细分，并评估不同细分 市场的吸引力。
管理统计学知识讲义
22
品质标志量化的基本方法
序数法 几何法
指数法
模糊法
2022/1/22
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4、指标
（1）指标？ 反映经济管理现象总体发展水平的概
念或范畴。 （包括两个方面的含义：一是指标的内
容和所包括的范围，二是指标的数值） 区分：统计指标、计划指标和预测指
标
2022/1/22
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（2）指标的分类
从说明经济管理现象的特点不同分为： 数量指标：说明规模大小、数量多少的
1月2日1000股 1月3日4000股
能说这个股民有
7000股S股票吗？
不能！
15
另如：
某企业生产某产品 1月1日20件 1月2日15件 1月3日25 件
则：3天共生产60件
某地区出生人数 1月1日10人 1月2日9人 1月3日11人
则：3天共出生30人
2022/1/22
16
可见：
人口数、库存量、存款余额、股票持有 量等属于同一类现象，具有不可加性；
29
公司内部记录中可用数据的范例
职员记录：姓名、地址、社会保障号码、工薪、任职状况、 其他个人情况
生产记录：部件或产品、生产量、管理成本、原料成本 等
销售记录：产品、销售量、区域销售量、客户类型销售量、 营销成本等
信用记录：客户名称、地址、 、信用限额、应收帐 款余额
客户记录：年龄、性别、收入水平、家庭情况、地址、 爱好
2022/1/22
30
B、大量的商务和经济数据可从专门收 集和维护数据的组织中得到。
国外 如：邓布拉斯公司(Dun & Bradstreet) 和道-琼斯公司是两个向客户提供大量商业 数据的公司。
国内 如：央视调查咨询中心、零点市场调 查与分析公司。
管理统计学报告(含案例分析)
管理统计学报告目录一、管理统计学概述 (1)二、实验分析步骤 (1)（一）数据的搜集 (1)（二）数据描述 (2)（三）参数估计 (4)（四）假设检验 (4)（五）方差分析 (5)（六）回归分析 (5)（七）时间序列分析 (6)三、正确看待数据 (7)四、心得体会 (7)一、管理统计学概述统计分析是收集和解释数据，以发现模式和趋势。
它是数据分析的一个组成部分。
统计分析可用于收集研究解释，统计建模或设计调查和研究等情况。
统计分析涉及收集和仔细检查一组项目中的每个数据样本，从中可以抽取样本。
在统计学中，样本是从总体中抽取的代表性选择。
统计分析的目标是确定趋势。
例如，零售企业可以使用统计分析来查找客户数据中的模式，这些模式可用于创建更积极的客户体验并增加销售额。
管理统计学是一门以经济管理理论为基础，以一般统计学为工具研究社会和经济管理的应用科学。
它通过研究如何有效地收集、整理和解释反映社会和经济管理实践的数据，即管理统计学是通过应用统计学方法和理论研究管理问题、经济问题，其本质特点是将描述统计和推断统计有机结合，并融合经济与管理理论，来处理宏观和微观经济管理问题。
二、实验分析步骤本文将以1990年到2008年中国社会消费品零售总额的数据为例，进行实验数据分析。
（一）数据的搜集统计数据主要来源于两种渠道:一种是来源于别人的调查或实验数据,称为间接数据;另一种是来源于科学实验或者直接的调查数据，称为直接数据。
本案例是通过别人调查或实验的数据来分析的。
下图数据为从1990年到2008年中国社会消费品零售总额数据。
（二）数据描述1.数据可以通过统计图来描述，统计学中有很多种数据图来描述，各有优点。
本案例采用了折线图来描述数据，如下图所示：2.数据也可以通过统计指标来描述。
统计指标包含: 平均值、标准误差、中位数、众数、样本标准差、样本方差、峰度值、偏度值、级差、最小值、最大值、样本总和、样本个数和一定显著水平下总体均值的置信区间。
管理统计学
管理统计学
1 管理统计学
管理统计学是具有管理思维的统计学，它把管理与统计学结合在
一起，将统计学中的不确定性应用于管理理论的分析、研究和诊断中。
它是在管理学基础上发展起来的一种研究工具，是一门综合性的学科。
管理统计学涉及管理活动中大量的统计数据，它为管理人员提供
更加客观仔细地审慎思考一个问题。
它能够有效地分析统计数据，从
而获得客观且合理的结论。
为了更准备地利用统计学，管理者必须使
用管理统计学来解决问题。
管理统计学吸收了经济学、会计学、统计学等诸多学科的精髓，
结合管理活动的实际情况，从经济学和管理学的角度，全面有效解决
企业管理问题，指导企业决策。
管理统计学的研究不仅限于现有的数据分析，同时也开发一些新
的软件系统，用于数据处理和分析，用于帮助管理者更好地分析和管
理机构运行中的问题。
另外，管理统计学也关注什么状况下涉及不易
成本估算，不易风险分析和不易数据收集等问题。
管理统计学对提高管理的全面性，有着至关重要的意义，它能够
提高管理的科学化水平，更好地解决管理中遇到的实际问题。
未来管
理统计学必将发挥越来越大的作用，为企业管理提供数据分析和决策
建议，为社会发展和治理工作提供保障。
管理统计学知识讲义
管理统计学知识讲义1. 管理统计学的定义管理统计学是管理学的一个重要分支，它利用统计学方法来研究、分析和解决管理问题。
管理统计学可以帮助管理者在决策过程中更好地理解和应用数据以支持管理决策。
2. 数据的收集和整理在管理统计学中，数据的收集和整理是非常重要的一步。
只有准确和完整的数据才能够支持后续的统计分析和决策制定。
2.1 数据的收集方法数据的收集可以通过多种途径进行，包括观察、访谈、调查问卷、实验等。
在选择数据收集方法时，需要根据具体的研究目的和问题确定最合适的方法。
2.2 数据的整理和清洗收集到的原始数据通常需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
数据整理可以包括数据录入、数据编码、数据分类等步骤，数据清洗可以包括去除异常值、处理缺失值等步骤。
3. 描述统计学描述统计学是管理统计学的基础，它通过对数据进行整理、总结和描述来揭示数据的一般性质和特点。
3.1 数据的分布和中心趋势数据的分布是指数据在各个取值上的分布情况，可以使用直方图、箱线图等图形来表示。
中心趋势是指数据的中心位置，常用的指标包括均值、中位数和众数。
3.2 数据的离散程度和变异趋势数据的离散程度是指数据的分散程度，常用的指标包括标准差、方差和四分位差。
变异趋势是指数据的变异程度，可以使用变异系数来度量。
3.3 数据的关联和相关性分析数据的关联和相关性分析可以用来研究数据之间的关系和相互作用。
常用的方法包括散点图、相关系数等。
4. 推断统计学推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断和估计的一种方法。
4.1 参数估计参数估计是推断统计学的核心内容之一，它通过从样本中获取信息来估计总体参数。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
4.2 假设检验假设检验是推断统计学的另一个重要内容，它用于判断样本数据是否支持某个假设。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等。
4.3 方差分析方差分析是用于比较多个总体均值是否相等的一种方法。
统计学概论第一章统计学总论PPT课件
总体性原则要求在统计调查中，应全面调查研究对象，收集足够多的数 据，以反映总体的全貌和特征。
数量性
数量性：统计学的研究对象是数量特征和数量关系，通过定量分析来描述和研究现象的数量 表现和数量关系。
情况。
正态分布具有两个参数，均值和 标准差，它们决定了分布的形状
和范围。
正态分布具有一些重要的性质， 如中心极限定理和正态近似等， 这些性质在统计学中有着广泛的
应用。
二项分布
二项分布是一种离散概率分布， 描述的是在n次独立重复的伯努 利试验中成功的次数。
二项分布具有两个参数，n和p， 分别表示试验次数和每次试验 成功的概率。
统计学在社会学领域中的应用
统计学在工程领域中的应用
研究社会现象和社会问题，如人口普查、 民意调查和社会调查等，帮助政策制定者 和社会学家了解社会状况和发展趋势。
在产品设计、制造和质量控制等方面，统 计学用于优化产品设计、提高产品质量和 降低生产成本。
03 统计学的基本特征
总体性
总体性：统计学的研究对象是总体，而不是个体。总体是具有某种共同 性质的许多个体组成的集合，通过研究总体的特性，能够推断出个体特 性。
监督职能
监督职能是指统计学通过对数据的收集、整理和分析，对经 济社会发展情况进行监测和预警，及时发现存在的问题和隐 患。
统计监督具有独立性、综合性、客观性和科学性等特点，能 够为决策者提供全面、准确、及时的信息支持，促进经济社 会的健康发展。
05 统计学中的基本概念
总体与个体
总体
统计学中研究的全部数据或对象的集合，具有同质性、明确性和 有限性。
管理统计学知识点总结
管理统计学知识点总结管理统计学是一门应用数学的学科，通过对数据的收集、分析和解释，帮助管理者做出决策和解决问题。
在现代管理中，统计学扮演着重要的角色，它不仅能够揭示数据背后的规律，还可以帮助管理者进行预测和规划。
本文将总结管理统计学的一些核心知识点。
一、数据的收集在管理统计学中，数据的收集是第一步。
数据可以通过各种方式获得，如调查问卷、实地观察、实验等。
在进行数据收集时，需要注意样本的选择、抽样方法的合理性以及数据的准确性和完整性。
二、数据的描述数据的描述是对数据进行整理和概括的过程。
常用的数据描述方法有统计量和图表。
统计量包括平均数、中位数、众数、标准差等，它们能够反映数据的集中程度和离散程度。
图表有直方图、饼图、箱线图等，能够直观地展示数据的分布情况。
三、概率与概率分布概率是管理统计学中的基本概念，它描述了事件发生的可能性。
概率分布则描述了随机变量的取值及其对应的概率。
常见的概率分布有正态分布、泊松分布、均匀分布等，它们在管理统计学中被广泛应用于风险分析、市场预测等方面。
四、参数估计与假设检验参数估计是利用样本数据对总体参数进行估计的过程。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验则用于判断一个关于总体参数的假设是否成立。
常见的假设检验方法有单样本检验、双样本检验、方差分析等。
参数估计和假设检验能够帮助管理者从数据中得出结论，并对决策提供支持。
五、回归分析与预测回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种方法。
通过回归分析，可以建立数学模型，预测因变量的取值。
常见的回归分析方法有线性回归、多元回归、逻辑回归等。
回归分析能够帮助管理者理解变量之间的关系，并进行预测和规划。
六、质量管理与控制质量管理与控制是管理统计学中的重要应用领域。
通过对数据的分析和监控，可以发现和解决质量问题。
常见的质量管理方法有质量控制图、质量测量指标、质量改进等。
质量管理与控制能够帮助企业提高产品和服务的质量，增强竞争力。
《统计学概论》课件
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
管理统计学知识点笔记总结
管理统计学知识点笔记总结一、概述管理统计学是一门研究管理问题在统计学原理指导下的应用的学科，它将统计学原理和方法应用于管理科学和决策问题研究中，从而为管理决策提供定量依据和科学方法。
管理统计学通过数据采集、分析和模型建立，帮助管理者做出决策。
二、数据采集1. 数据的类型：管理统计学中常用的数据类型包括定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字来表示和进行计算的数据，如销售额、利润等；定性数据是描述性质和特征的数据，如性别、职业等。
2. 数据的来源：管理统计学中，数据可以来自于内部和外部。
内部数据是组织内部产生的数据，如财务报表、员工信息等；外部数据是由外部来源提供的数据，如市场调查、行业报告等。
3. 数据采集方法：常用的数据采集方法包括问卷调查、访谈、观察、实验、文献调研等。
不同的数据采集方法适用于不同的研究目的和对象。
4. 数据的质量：数据的质量直接影响到最终决策的准确性和有效性。
在数据采集过程中，需要关注数据的准确性、完整性、一致性和时效性等问题。
三、数据分析1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，包括频数分布、比例分布、集中趋势和离散程度等指标。
描述统计分析帮助管理者了解数据的基本情况，并为进一步分析和决策提供基础。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过对样本数据进行分析和推断，来推断总体的特征和变化趋势。
推断统计分析包括假设检验、置信区间估计、方差分析等方法。
3. 数据挖掘：数据挖掘是通过对大量数据进行分析和挖掘，来发现数据中隐藏的规律和模式。
数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则分析、分类和预测等。
4. 统计建模: 统计建模是使用数学模型来描述和解释数据的过程，常用的统计建模方法包括回归分析、时间序列分析、因子分析等。
统计建模可以帮助管理者分析和预测未来的趋势和变化。
四、决策分析1. 决策树分析：决策树分析是一种基于树状图来辅助决策的方法，通过对决策过程进行分解和分类，帮助管理者做出决策。
管理统计学概论PPT课件
方差
与标准差类似，但无需取平方 根。
数据的图表表示
直方图
折线图
用于展示数据的分布情况，以数值区间为 横轴，区间内数值出现的频数为纵轴。
用于展示数据随时饼图
箱线图
用于展示数据占比情况，以各类别的百分 比表示。
用于展示数据的分布情况、异常值和四分 位数，可以直观地看出数据的离散程度和 异常值的位置。
的依据。
样本数据与统计分析
03
根据样本数据，选择合适的统计量进行分析，以决定是否拒绝
零假设。
相关与回归分析
06
相关分析
描述变量间关系的强度和方向
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等），相关分析可以描述 两个或多个变量之间关系的强度和方向。
确定变量间的关联程度
相关系数的大小和正负可以反映变量间的关联程度和关联方向，从而帮助我们判断变量 之间的关系是否显著。
数据不符合正态分布或分布不 明时适用。
不受数据分布限制，具有较好 的稳健性。
对数据特征和样本量有一定要 求，当数据量较大时，计算量 较大且检验效能可能降低。
THANKS.
数据整理
对收集到的数据进行筛选、分类、编 码和汇总，使其变得有序和易于分析。
数据的描述性统计量
中位数
将数据按大小排序后，位于中 间位置的数值。
标准差
反映数据离散程度的指标，计 算各数值与均值之差的平方和 的平均值，再取平方根。
均值
反映数据的集中趋势，计算所 有数值的和除以数值的数量。
众数
出现次数最多的数值。
统计等。
经济统计学
经济统计学是研究经济现象和 经济问题的一门统计学分支， 如市场调查、经济预测、财务 分析等。
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举例：新生婴儿的性别比是1比1吗？
新生儿男多于女，不是性别不平衡了吗？
但是，儿童时期，男孩的死亡率要高于女孩，
到了中青年时期，男女人数就大致相同了，
进入老年后，男性的死亡率仍高于女性，男性平均预期寿
命比女性短，老年男性反而少于女性。
举例：新生婴儿的性别比是1比1吗？
从全人类看，婴幼儿时男多于女，中青年时大致相同，老 年时女多于男。这样，在中青年结婚生育时性别大致平衡， 总人口上性别也是大致平衡的，保证了人类社会的进化与
统计学的世界，David S. Moore，中信出版社，2003。
女士品茶——20世纪统计学怎样变革了科学，（美）萨尔斯伯格，中国 统计出版社，2004。
前言
描述统计学 研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所 收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与
分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
1024 GB = 1 TB （TeraByte） 240 太字节
1024 TB = 1 PB （PetaByte） 1024 PB = 1 EB （ExaByte） 250 拍字节 （谷歌每小时处理数据1拍） 260 艾字节
1024 EB = 1 ZB （ZetaByte） 270 泽字节（人类拥有信息总量1.2泽字节）
统计学的萌芽期（17世纪）
国势学派：德国，康令（H.Conring）。
也称为记述学派，提出了统计学（ Statistics ）这个名称。
指导国家重要事项系统地罗列出来，但忽视了量的分析。 “有统计学之名，无统计学之实”。
政治算数学派：英国，威廉·配地（W.petty）。 主张通过数量分析，用数字来说话，并开始用朴素的图表来概括 数字资料。 第一本关于人口统计的著作，约翰.格朗特（人口统计的创始人） 1662年，《关于死亡表的自然观察与政治观察》。 无统计学之名，有统计学之实。
品牌
Coca-Cola Pepsi-Cola Diet-Coke Sprite Dr.Pepper
广告费用（百万美元）
131.3 92.4 60.4 55.7 40.2
销售数量（百万箱）
1929.2 1384.6 811.4 541.5 546.9
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7-Up
29.0
11.6
535.6
尺寸本身还在不断的增大），一般的软件工具难以捕捉、存储、
管理和分析的数据。通过这些数据的交换、整合和分析，可以发 现新的知识，创造新的价值，带来大发展。
数据的可视化
19世纪中期，1850年代，克里米亚战争。 佛罗伦斯.南丁格尔（Florence Nightingale） 护士、自学成才的统计学家。
集数据的部门之一。
举例：交通事故死亡报告系统
发现：男女两性因交通事故死亡的比例很稳定，为 7:3。
预测：数据驱动的警务管理
纽约街头警察的创新传奇（梅普尔， Jack Maple） 1970年当上纽约地铁线警察，利用地图分析犯罪行为。
1994年，电子版的“预测未来图表”发展为CompStat系统，纽约
2011年，该数据为 117.78：10 2012年，117.7：100 2013年，117.6：100；2014年，115.88:100 扩展阅读：出生人口性别比（百科）温州金华最为“重男轻女”
2012年，温州出生人口性别比为121.81 金华第二，为115.45 台州112.43，宁波112.61，舟山110.13，杭州109.38，嘉兴 108.88。
1024 ZB = 1 YB （YottaByte） 280 佑字节 1024 YB = 1 NB （NonaByte） 290 诺字节 难以描述
1024 NB = 1 DB （DoggaByte） 2100 刀字节
大数据应用：F1赛事
F1赛车迈凯伦-梅赛德斯MP4-29，包含约11,500个部件，由英国迈凯
据的主要来源。
2010年11月，全国第六次人口普查。
人口普查的三种方式
统计学的研究方法
大量观察法
综合指标法
统计推断法
1. 大量观察法
大量观察法：对总体的全部或足够多数的单位进行调查并 进行综合分析。
大数定律 (law of large numbers)，是一类描述当试验次数很
大时所呈现的概率性质的定律。在试验不变的条件下，重
复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。
举例：人口普查
人口普查（census），是指在国家统 一规定的时间内，按照统一
的方法、统一的项目、统一的调查表和统一的标准时点，对全国
人口普遍地、逐户逐人地进行的一次性调查登记。
人口普查工作包括对人口普查资料的搜集、数据汇总、资料评价、 分析研究、编辑出版等全部过程，它是当今世界各国广泛采用的 搜集人口资料的一种最基本的科学方法，是提供全国基本人口数
IBM智慧的分析洞察案例 - 美国辛辛那提动物园（英文） 未来的旅行是什么样子？－大数据畅想（马蜂窝案例） IBM 大数据案例 - 广东省中医院
统计的涵义
统计学：研究如何搜集资料、整理资料、进行数量分析和 推断的方法论科学。
统计工作：统计实践，搜集、整理和分析的活动过程。
统计资料：统计工作的成果。
发展。
对人类性别比例的研究是统计学的起源之一，也是统计方
法探索的最早的数量规律性之一。
举例：新生婴儿的性别比是1比1吗？
2008年国民经济和社会发展统计公报显示，出生人口男女 性别比为 120.56：100；
2009年，该数据为 119.45：100
2010年，该数据为 117.94：100
数据的可视化
1983年，数据的可视化学科奠基人，耶鲁大学政治学教授 爱德华. 塔芙特（Edward Tufte）。
《定量信息的视觉展示》
2010年3月，被奥巴马任命为顾问，运用“数据可视化”技术推
进联邦政府专项资金使用情况的透明度。
“信息过载这回事并不存在，问题出在糟糕的设计，如果你用来 表达数据的图形让人感觉杂乱不解，那就要修改你的设计”。
统计学的现代期（20世纪初至今）
大工业的发展对产品质量检验问题提出新的要求。1907年，英国 戈赛特，提出小样本 t 统计量完成对全部产品的质量检验和推断。
20世纪30年代，由描述统计学转向推断统计学。
20世纪60年代之后，三个明显的趋势：
1. 依赖数学的发展 2. 以统计学为基础的边缘学科形成 3. 计算机在统计学中发挥的作用增强
比如，抛硬币。
举例：新生婴儿的性别比是1：1吗？
举例：新生婴儿的性别比是1比1吗？
一般人认为，新生婴儿的男女性别比为1比1。 实际上，如果对新生婴儿的性别进行“大量观察”， 会发现男孩稍多于女孩，大致比例为：
107：100
这就是新生儿性别的数量规律性。 它是由人类社会长期遗传和发展所决定的，古今中外都大 致相同。
她发现由于医疗卫生条件恶劣导致死亡的士兵人数， 大大超出前线的死亡人数。
1859《Notes on Hospitals》 极区图（Polar Area Diagram） 堆积式南丁格尔玫瑰图模板（ Nightingale Rose Diagram）
数据的可视化
蓝色，治疗不及时造成的死亡；红色，战场阵亡；黑色，其他死亡原因。
统计学是一门方法论的综合性学科。
统计学的相关发展
数据挖掘：纸尿裤和啤酒的销售关联。
商务智能：一系列以事实为支持、辅助商业决策的技术和方法。
数据的可视化：通过图像在逻辑思维上进一步激发人的形象思维
和空间想象能力，吸引、帮助用户洞察数据之间隐藏的关系和规
律。
大数据：大小已经超出了传统意义上的尺度（240，太字节，这个
统计学的近代期（18-19世纪）
数理统计学派：比利时凯特勒，近代统计学之父。 起源于赌博中的数量规律研究，统计学与概率论的结合。 提高了统计计量上的准确性，使统计学产生了质的飞跃，为近代 统计学奠定了基础。
社会统计学派：德国，恩格尔。 认为统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象内部 的联系和相互关系。 19世纪末建成了古典统计学（描述统计学）的框架。
致。
In God we trust; everyone else must bring data. 我们信靠上帝，除了上帝，任何人都必须用数据来说话。 ——Edwards Deming，美国管理学家、统计学家。
统计学发展的三个阶段
统计学的萌芽期（17世纪中～18世纪中、末叶）
统计学的近代期（18世纪末～19世纪末） 统计学的现代期（20世纪初至今） 最早的统计，是作为国家重要事项的记录。 统计学作为一门科学，距今只有300多年的历史。
成为全美最安全大城市。
2006年，通过数据整合到一起，发现交通事故高发地带，正是犯 罪活动的高发地带；交通事故的高发时间段，也是犯罪活动的高 发时间段。
数据驱动的警务管理：通过整合交通警察和治安警察，在特定时
间和地点开展联合治理。
另一个数据分析的警察局案例
数据分析 - IBM孟菲斯警察局案例
课堂讨论：微信朋友圈推广
概 论
统计学的产生和发展
统计学的研究对象和研究方法
统计学研究内容和工作过程
1 统计学的产生和发展