【素材】统计思维与典型案例的分析
使用统计学方法解决实际问题的案例分析
使用统计学方法解决实际问题的案例分析统计学是一种应用数学，它通过收集、整理、分析和解释数据，来帮助人们理解和解决实际问题。
统计学方法可以应用于各个领域，包括商业、医疗、环境、教育等。
本文将通过案例分析的形式，了解如何使用统计学方法解决实际问题。
案例一：零售业销售数据分析某零售业公司想要了解其销售数据的走势，以便做出更好的营销决策。
他们提供了过去一年的销售数据，包括每月销售额、销售量、促销活动等信息。
首先，利用统计学方法对销售数据进行分析。
通过统计学方法，我们可以计算出销售额和销售量的平均值、中位数和标准差，以了解销售数据的分布情况。
同时，我们可以利用相关系数分析销售额和促销活动之间的关系，以确定促销活动对销售额的影响程度。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如折线图、柱状图等，将销售数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到销售额和销售量的变化趋势，以及促销活动对销售额的影响程度。
司提供相关建议，比如哪些产品在不同月份的销售额最高，何时进行促销活动效果最好等。
这些建议将帮助零售业公司改进营销策略，提高销售业绩。
案例二：医疗数据分析某医疗机构想要了解患者的就诊情况，以便改进医疗服务。
他们提供了过去一年的门诊和住院病例数据，包括就诊人数、疾病种类、就诊费用等信息。
首先，利用统计学方法对就诊数据进行分析。
我们可以计算出就诊人数和就诊费用的平均值、中位数和标准差，以了解就诊数据的分布情况。
同时，我们可以利用频数分析疾病种类的分布情况，以确定不同疾病在就诊人群中的比例。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如饼状图、条形图等，将就诊数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到不同疾病在就诊人群中的比例，以及不同疾病的就诊费用情况。
提供相关建议，比如哪些疾病在就诊人群中的比例较高，哪些疾病的就诊费用较高等。
这些建议将帮助医疗机构改进医疗服务，提高患者满意度。
综上所述，统计学方法可以帮助人们理解和解决实际问题。
统计学 统计学-——典型案例、问题和思想
经济管理类“十二五”规划教材统计学-基于典型案例、问题和思想主讲林海明第一章绪论【引言】我们从如下9个重要事例，说明统计学有什么用。
事例1：二次世界大战中，最激烈的空战是英国抗击德国的空战，英军为了提高战斗力，急需找到英军战机空战中的危险区域加固钢板，统计学家瓦尔德用统计学方法找到了危险区域，英军用钢板加固了这些危险区域，使英军取得了空战的胜利。
事例2：上世纪20-30年代，为了找到中国革命的主力军和道路，政治家毛泽东悟出了统计学的频数方法，用此找到了中国革命的主力军是农民，中国革命的道路是农村包围城市。
由此不屈不饶的奋斗，由弱变强，建立了独立自主的中华人民共和国，他还发现了“没有调查，就没有发言权”的科学论断。
事例3：1998年，美国博耶研究型大学本科生教育委员会发表了题为《重建本科生教育：美国研究型大学发展蓝图》的报告，该报告指出：为了培养科学、技术、学术、政治和富于创造性的领袖，研究型大学必须“植根于一种深刻的、永久性的核心：探索、调查和发现”。
这说明了统计学中调查的重要性。
事例4：在居民收入贫富差距的测度方面,美国统计学家洛仑兹（1907）、意大利经济学家基尼（1922）找到了统计学的洛仑兹曲线、基尼系数，由此给出了居民收入贫富差距的划分结果，为政府改进居民收入贫富不均的问题提供了政策依据。
事例5：二战后产品质量差的日本，以田口玄一为代表的质量管理学者用统计学方法找到了3σ质量管理原则，用其大幅提高了企业的产品质量，其产品畅销海内外，日本因此成为当时的第二经济强国。
该学科现已发展到了6σ质量管理原则。
事例6：在第二次世界大战的苏联卫国战争中，专家们用英国统计学家费歇尔（1 925）的最大似然法、无偏性，帮助苏军破解了德军坦克产量的军事秘密，由此苏军组织了充足的军事力量并联合盟军，打败了德军的疯狂进攻并占领了柏林。
事例7：在产品质量检验方面，英国统计学家戈赛特（1908）、波兰统计学家奈曼（1934）找到了统计学的t-检验方法，为企业、质量监督部门、消费者的产品质量检验，大大提高了工作效率，t-检验成为二十世纪质量改进的第一次大贡献。
统计思维与典型案例的分析
说明“药无效”的假设不合理，应该认为药
是有效的.
独立性检验
2. 在学习统计的过程中，仍然要使用研 究确定性现象的数学手段进行抽象概括、 运算求解、推理论证等.
统计思维与典型案例
1. 必修3中的典型案例：“一个著名 的案例”、“城市居民月用水量”、 “人体的脂肪百分比与年龄之间的关 系2.”选修2—3中的典型案例： “人的体 重与身高的关系”、“新药是否有 效”、“肺癌与吸烟有关吗” 、“水 果的分类”
假设检验
案例2
某地区的羊患某种病的概率是0.4，且每 只羊患病与否是彼此独立的，今研制一种新 的预防药，任选6只羊做实验，结果6只羊服 用此药后均未患病. 你认为这种药是否有效？
假设检验
案例2
现假设“药无效”，则事件“6只羊都不
患病”发生的（概1率0.4为）6 0.0467
，这是
一个小概率事件. 这个小概率事件的发生，
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；
可当他快到终点时，才发现机会全错过了。 第三个弟子吸取了前边两个弟子的教训。当走过全程三分之一时，即分出大中小三类；再走三分之一时，验是否正确；等到最后三分之一时，他选择了属于大类中的一个美丽的穗。虽说，这穗不是田里最好最大的一个，但对他来说，已经 是心满意足了。 137、科学史上因语文而失误例谈 ①美国化学家路易斯于1916年在一篇中提出了共价键理论，但在本世纪20年代曾一度被称为朗缪尔理论。原因是路易斯虽很聪明，但性格内向，不善言谈，他提出功价键理论后，并未引起多大反响。致使这一理论濒临泯灭的困 境。幸亏三年后，一位思想敏锐的化学家朗缪尔看出了共价键理论的重大意义，于是，一方面凭借生动活泼流畅的文笔在有影响的《美国化学学会志》等刊物发表系列，一方面又以滔滔不绝的口才在国内大型学术会议上多次发表演说，终于使这一理论走出了
统计学统计方法应用案例分析
统计学统计方法应用案例分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
它通过应用各种统计方法，能够帮助我们理解和解释事物背后的规律以及进行有效的决策。
本文将通过分析一个统计学应用案例来展示统计方法在实际问题中的威力。
案例描述：某电子商务平台希望了解用户对其平台服务的满意度水平，并希望找出影响用户满意度的主要因素。
为实现这一目标，该平台进行了一项用户调查，收集到了大量的数据。
第一步：数据整理与描述统计在统计学中，数据整理的第一步是对数据的描述统计分析。
通过计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计指标，可以快速了解数据的分布情况。
在这个案例中，我们有如下几个变量：用户满意度、购买频率、平台推荐度、客户服务评分等。
首先，我们计算了用户满意度的平均值为4.2分（满分为5分），标准差为0.8。
购买频率的平均值为2.5次/月，标准差为1.0次/月。
平台推荐度的平均值为4.0分，标准差为0.9。
客户服务评分的平均值为4.5分，标准差为0.7。
通过这些统计指标，我们可以初步了解到用户对该电子商务平台的整体满意度较高，购买频率和平台推荐度相对较低，客户服务评分较高。
第二步：相关性分析相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系。
在这个案例中，我们想要了解不同因素与用户满意度之间的相关性。
为了实现这一目标，我们使用了皮尔逊相关系数进行相关性分析。
分析结果显示，用户满意度与购买频率之间存在显著正相关（相关系数为0.6），表明购买频率越高，用户满意度也越高。
然而，用户满意度与平台推荐度之间的相关性较低（相关系数为0.3），表明用户对平台推荐度评价的变化与满意度之间的关系不显著。
另外，用户满意度与客户服务评分之间存在正相关（相关系数为0.7），表明客户服务质量对用户满意度有较大的影响。
第三步：回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于探究自变量与因变量之间的关系，并建立回归方程进行预测。
在这个案例中，我们使用了多元线性回归分析，目的是找出对用户满意度最具影响力的因素。
统计思维与典型案例的分析(中学课件201910)
回归分析
案例1 从某大学中随机选取8名女大学
生，其身高和体重数据如表：
编号
12345678
身高/cm 165 165 157 170 175 165 155 170
体重/kg 48 57 50 54 64 61 43 59
求根据一名女大学生的身高预报她的体重 的回归方程，并预报一名身高为172cm的女 大学生的体重.
统计思维与典型案例
1. 必修3中的典型案例：“一个著名 的案例”、“城市居民月用水量”、 “人体的脂肪百分比与年龄之间的关 系2.”选修2—3中的典型案例： “人的体 重与身高的关系”、“新药是否有 效”、“肺癌与吸烟有关吗” 、“水 果的分类”
回归分析
回归分析是对具有相关关系的两个变 量进行统计分析的一种常用方法.
假设检验
案例2
某地区的羊患某种病的概率是0.4，且每 只羊患病与否是彼此独立的，今研制一种新 的预防药，任选6只羊做实验，结果6只羊服 用此药后均未患病. 你认为这种药是否有效？
回归分析
案例1
作出散点图，得到回归方m的女大学生， 由回归方程可以预报其体重为（kg）
yˆ 60.316
假设检验
假设检验是利用样本信息，根据一 定概率，对总体参数或分布的某一假 设作出拒绝或保留的决断，即在论述H 不成立的前提下，有利于H的小概率事 件发生，就推断H发生.
2. 在学习统计的过程中，仍然要使用研 究确定性现象的数学手段进行抽象概括、 运算求解、推理论证等.
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勇冠戎夷 不能保其首领 以至诛戮 夫二三子 非慎始而保终也 赞曰 君子立功 守以谦冲 小人得位 足为身害 侯 张凶险 望窥圣代
统计案例分析
统计案例分析在现代社会中，统计学作为一门重要的学科，被广泛应用于各个领域。
统计分析是一种对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，通过统计分析，可以深入了解数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
本文将以一个实际案例为例，展示统计分析在实际问题中的应用和价值。
案例背景，某公司市场营销策略分析。
某公司在市场营销过程中遇到了一些问题，比如销售额下滑、客户流失率增加等。
为了解决这些问题，公司决定进行市场营销策略的统计分析，以找到问题所在并提出改进方案。
首先，我们收集了一段时间内的销售额和客户流失率数据，然后对数据进行整理和分析。
销售额数据分析：通过对销售额数据的统计分析，我们发现销售额呈现出下降的趋势。
为了更深入地了解销售额的变化规律，我们对销售额数据进行了时序分析和趋势分析。
时序分析显示，销售额在不同时间段呈现出不同的波动情况，而趋势分析则显示整体上呈现出下降的趋势。
接着，我们对销售额与各项市场营销策略的关联性进行了分析，发现某些策略的实施效果并不理想，需要进行调整和改进。
客户流失率数据分析：客户流失率的增加可能是导致销售额下降的重要原因之一。
因此，我们对客户流失率数据进行了统计分析，发现客户流失率在一段时间内呈现出上升的趋势。
接着，我们对客户流失率与客户满意度、客户忠诚度等因素进行了相关性分析，发现客户满意度的下降是客户流失率增加的主要原因之一。
综合分析：通过对销售额和客户流失率数据的统计分析，我们发现了市场营销策略实施中存在的问题，并提出了改进方案。
比如，针对销售额下降，我们建议调整部分市场营销策略，增加促销活动和广告投放，以提升产品的知名度和销售额；针对客户流失率增加，我们建议加强对客户满意度的管理，改善产品和服务质量，提升客户忠诚度，减少客户流失。
结论：通过本次统计分析，我们不仅发现了市场营销策略实施中存在的问题，还提出了相应的改进方案。
统计分析为公司的决策提供了科学依据，有助于公司更好地应对市场变化和竞争挑战。
统计学案例分析范文
统计学案例分析范文统计学是一门利用数理统计方法研究数据的科学，通过收集、整理、描述和分析数据来推断和判断问题的方法和原理。
统计学在各种领域中都有广泛的应用，包括经济、生物学、医学和社会科学等。
在本文中，我们将以一个统计学案例分析为例，展示统计学在实际问题中的应用。
假设我们要研究一些小镇的居民收入情况，我们希望了解居民的平均收入水平，并通过统计学方法验证我们的假设。
我们采用简单随机抽样的方式，从该小镇的居民中选取一定数量的样本。
首先，我们需要确定抽样大小。
根据统计学原理，较大的样本容量可以提高估计的准确度。
因此，我们决定选择抽取500个样本。
然后，我们使用简单随机抽样方法从抽样框架中选取样本。
简单随机抽样是指每个个体都有相等的机会被选入样本。
在本例中，我们可以使用随机数表来选择样本，或者使用计算机生成随机数。
假设我们使用计算机生成随机数，我们将生成500个随机数，代表样本的编号。
然后，我们从抽样框架中选择对应编号的个体作为样本。
在得到样本后，我们需要进行数据收集。
在本例中，我们需要收集每个样本的收入数据。
为了确保数据的准确性，我们可以要求样本回答一个有关收入的调查问卷，或者使用其他适当的方式进行数据收集。
收集数据后，我们需要进行统计分析。
最常见的统计学描述方法是计算平均值。
在本例中，我们可以计算选取样本的平均收入，作为对整个小镇居民平均收入的估计。
此外，我们还可以计算样本的方差，作为对小镇居民收入的变异程度的估计。
当我们得到估计值后，我们需要进行推论统计分析，以验证我们的假设。
一个常用的方法是进行假设检验。
假设检验允许我们根据样本数据推断总体参数的信息。
在本例中，我们可以假设小镇居民的平均收入为其中一特定值，然后使用统计学方法来确定该假设的接受或拒绝程度。
如果我们拒绝了假设，我们可以得出结论，即小镇居民的平均收入与所假设的值不同。
最后，我们需要对结果进行解释和报告。
我们可以使用图表、表格和文字来展示和解释我们的数据分析结果。
素材统计思维与典型案例的分析
统计思维与典型案例的分析统计与概率是高中数学新课程的基础知识.统计是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科，它可以为人们制定决策提供依据.随机现象在口常生活中随处可见，概率是研究随机现象规律的学科，它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法，同时为统计学的发展提供了理论基础.统计与概率的思想方法有助于培养学生以随机的观点来理解世界，形成正确的世界观与方法论，为以后进一步学习和工作做好准备.在教学中，学生将通过解决实际问题，较为系统地经历数据收集与处理的全过程，体会统计思维与确定性思维的差异；结合具体的实例，加深对随机现彖以及概率意义的理解.在选修1-2这一模块中，学生将在必修课程学习的基础上，学习计数原理、统计案例和概率.通过对典型案例的讨论，了解和使用一些常用的统计方法，进一步体会运用统计方法解决实际问题的基本思想，认识统计方法在决策中的作用.统计学最关心的是：我们的数据能提供那些信息.具体地说，面对一个实际问题，我们关心的是（1）如何抽取数据：（2）如何从数据中提取信息：（3）所得结论的可靠性.案例1回归分析回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法.我们知道，函数关系是一种确定性关系，而相关关系是一种非确定性关系.求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172c m的女大学生的体重.作出散点图，得到回归方程是所以，对于身高172cm的女人学生，由回归方程可以预报其体重为（kg）案例2 假设检验假设检验是利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设作出拒绝或保留的决断，即在论述H不成立的前提卞，有利于H的小概率事件发生，就推断H发生.例2：某地区的羊患某种病的概率是0.4,且每只羊患病与否是彼此独立的，今研制一种新的预防药，任选6只羊做实验，结呆6只羊服用此药后均未患病.你认为这种药是否有效？现假设“药无效”，则事件"6只羊都不患病”发生的概率为，这是一个小概率事件.这个小概率事件的发生，说明“药无效”的假设不合理，应该认为药是有效的.案例3独立性检验独立性检验是对两种分类变量之间是否有关系进行检验.例3：为调查吸烟是否对患肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9965人，得到如卜结呆：（吸烟与患肺癌列联表）那么吸烟是否对患肺癌有影响？由列联表可以粗略估计出：在不吸烟者中，有0.54%患有肺癌；在吸烟者中，有2.28%患有肺癌.现在想要推断的论述是Ho：吸烟与患肺癌没有关系吸烟与患肺癌列联表构造一个随机变量其中在“吸烟与患肺癌没有关系”成立的条件下可以估算出案例4 聚类分析聚类分析是根据研究对彖（个体）的某些指标的数值特征，将对象进行分类的方法.在聚类分析中，我们关心如何刻画点与点、类与类之间的“远近”，关心聚类的基本思想.鼓励学生给出不同的刻画“远近”的办法，并能让学生认识到不同方法会得到不同的结果.谱系聚类是一种逐次合并类的方法，最后得到一个聚类的二叉树聚类图。
统计学案例分析
统计学案例分析统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
在本文中，我们将通过一个实际的案例来展示统计学在实际问题中的应用和分析过程。
案例背景：假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们的公司最近推出了一款新产品，但是销售情况并不理想。
我们需要通过统计学的方法来分析销售数据，找出问题所在，并提出改进方案。
数据收集：首先，我们需要收集相关的销售数据。
这包括产品的销售数量、销售地区、销售渠道、促销活动等信息。
通过这些数据，我们可以对销售情况进行全面的分析。
数据分析：接下来，我们将对收集到的数据进行分析。
首先，我们可以通过统计学的方法计算产品在不同地区的销售数量和销售额。
然后，我们可以利用统计学的假设检验方法来判断不同促销活动对销售情况的影响。
此外，我们还可以利用统计学的回归分析方法来找出影响销售的关键因素。
问题发现：通过数据分析，我们发现产品在某些地区的销售情况并不理想，而在其他地区表现良好。
同时，我们还发现某些促销活动对销售额的提升效果并不明显。
通过回归分析，我们找出了影响销售的关键因素，如产品定价、市场竞争情况等。
改进方案：基于数据分析的结果，我们提出了一些改进方案。
首先，我们可以针对销售不理想的地区调整市场策略，比如增加广告投放、调整产品定价等。
其次，我们可以重新评估促销活动的效果，并对不同促销活动进行优化。
最后，我们还可以根据回归分析的结果，调整产品定价和销售策略，以提升销售额。
结论：通过统计学的案例分析，我们发现了产品销售不理想的原因，并提出了相应的改进方案。
统计学在实际问题中的应用可以帮助我们更好地理解数据，发现问题，并提出解决方案。
希望本文的案例分析能够对读者有所启发，也希望大家能够在实际工作中更多地运用统计学的方法来解决问题。
总结：统计学作为一门重要的学科，对于数据分析和问题解决起着至关重要的作用。
通过本文的案例分析，我们可以看到统计学在实际问题中的应用和价值。
统计数据分析方法与案例研究
统计数据分析方法与案例研究统计数据分析是现代社会中广泛应用的一种方法，它可以帮助我们理解和解释大量的数据，从而得出有关现象和趋势的结论。
在本文中，我们将介绍一些常用的统计数据分析方法，并通过案例研究来说明其应用。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，它可以通过计算平均值、中位数、众数和标准差等来描述数据的分布和变化趋势。
通过描述性统计，我们可以对数据进行初步的了解和分析。
例如，假设我们对某个国家的人口数据进行描述性统计分析。
我们可以计算出该国的人口平均年龄、男女比例、城市化水平等指标，从而得出该国的人口特点和发展趋势。
二、推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析和推断来得出总体数据的一种方法。
在推断统计中，我们通常会利用概率理论和抽样方法来进行分析。
举个例子，假设我们想知道某个城市的失业率。
由于无法对所有居民进行调查，我们可以随机抽取一部分人口作为样本，并根据样本数据推断出整个城市的失业率。
三、回归分析回归分析是一种可以用来探索变量之间关系的统计方法。
通过回归分析，我们可以建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的关系，并用该模型来进行预测和解释。
举个例子，假设我们想知道某个城市的房价与房屋面积之间的关系。
我们可以收集一些房价和房屋面积的数据，并利用回归分析建立一个回归模型，从而预测出不同面积的房屋的价格。
四、假设检验假设检验是一种通过对收集到的数据进行统计推断来验证关于总体的假设的方法。
它可以帮助我们判断某个观察结果是否仅仅是由随机因素导致的，还是具有统计显著性的。
举个例子，假设我们想研究某个新药物对疾病的治疗效果。
我们可以将一部分患者随机分为治疗组和对照组，在一定时间后比较两组患者的治疗效果，并利用假设检验来判断这个差异是否具有统计显著性。
案例研究：某银行客户流失分析某银行希望对客户流失进行分析，以了解客户流失的原因和趋势，从而采取相应的措施来留住客户。
为了实现这一目标，银行收集了一些客户数据，并运用统计数据分析方法进行了研究。
统计工作案例
统计工作案例在日常工作中，统计工作是一项非常重要的工作，它涉及到数据的收集、分析和解释，对于企业和组织来说具有重要的参考价值。
下面我将以一个实际案例来说明统计工作的重要性和应用。
某公司在市场调研中发现，其产品在不同地区的销售情况存在较大差异，为了更好地了解这一现象，公司决定进行统计分析。
首先，他们收集了各地区的销售数据，包括销售额、销售量、市场份额等信息。
然后，他们利用统计方法对这些数据进行了分析，发现了一些有趣的现象。
通过统计分析，他们发现了不同地区销售额的分布规律，发现了一些销售额异常高或异常低的地区。
同时，他们还通过对销售量和市场份额的统计分析，发现了不同地区的消费偏好和市场竞争情况。
通过对这些数据的分析，公司得出了一些重要的结论，并制定了相应的营销策略。
除了销售数据，公司还对产品质量进行了统计分析。
通过对产品质量数据的统计分析，他们发现了一些产品存在质量问题的地区，及时采取了相应的改进措施，提高了产品的质量和市场竞争力。
通过这个案例，我们可以看到统计工作在企业管理中的重要性。
统计分析不仅可以帮助企业了解市场情况，还可以帮助企业发现问题、制定策略、优化产品等。
因此，对于企业来说，统计工作是一项非常重要的工作。
在实际工作中，我们要重视统计工作的重要性，加强对数据的收集和分析，及时发现问题并采取相应的措施。
只有通过科学的统计分析，企业才能更好地了解市场，提高竞争力，实现可持续发展。
综上所述，统计工作在企业管理中具有重要的作用，通过统计分析，企业可以更好地了解市场情况，发现问题并制定相应的策略。
因此，我们要重视统计工作，加强数据的收集和分析，为企业的发展提供有力的支持。
统计典型案例剖析
统计典型案例剖析
以下是一些统计典型案例的剖析：
1. 全国统一标准的房屋建筑统计调查方案（1992）：为了更准确地反映房
屋建筑业的生产成果，对统计报表制度进行改革，建立全国统一标准的房屋建筑统计调查方案。
该方案将房屋建筑业统计范围划分为施工准备、施工过程和竣工交付使用三个阶段，并规定了一系列统计指标和计算方法。
2. 全国第一次经济普查（2004）：普查标准时点为2004年12月31日，
普查对象是在我国境内从事第二产业和第三产业的全部法人单位、产业活动单位和个体经营户。
普查主要内容包括单位基本属性、从业人员、财务状况、生产经营情况等。
普查数据主要用于政府决策和国民经济社会发展规划，也为企业和社会公众提供了重要参考。
3. 中国碳排放权交易市场建设：为应对全球气候变化，中国启动了碳排放权交易市场建设。
该市场基于统计监测和核算体系，对碳排放量进行核定和配额分配，并通过交易机制促进企业降低碳排放。
该市场不仅有助于中国实现碳减排目标，也为国内外投资者提供了新的交易平台和投资机会。
这些案例表明，统计在国家治理、经济发展和社会进步中发挥着重要作用。
通过制定科学的统计调查方案、实施有效的数据采集和分析，可以更好地服务宏观决策和微观经济管理，推动经济社会的可持续发展。
统计思维与典型案例的分析
03
典型案例分析
案例一：市场调查分析
• 总结词：运用统计思维进行市场调查，收 集数据并分析，以了解市场需求和消费者 偏好。
案例一：市场调查分析
详细描述 设计调查问卷，明确调查目的和问题。 确定调查对象和样本规模，确保样本代表性。
案例一：市场调查分析
收集数据，包括定量和定 性数据。
使用统计方法分析数据， 如描述性统计、因子分析 和聚类分析等。
跨学科应用
统计思维将进一步拓展到其他学科领域，如生物学、物理 学、社会科学等，为各学科的研究和发展提供支持。
隐私保护与伦理问题
随着数据使用的增加，隐私保护和伦理问题将越来越受到 关注，统计思维将需要考虑如何在保护个人隐私和合理使 用数据之间取得平衡。
THANKS
感谢观看
统计思维与典型案例的分 析
• 引言 • 统计思维基础 • 典型案例分析 • 统计思维的实际应用 • 总结与展望
01
引言
主题简介
统计思维
一种基于数据和概率的思维方式，通 过对数据的收集、整理、分析和推断 ，得出科学、客观的结论。
典型案例
具有代表性的实际应用场景，通过分 析这些案例，可以深入理解统计思维 在实际问题中的应用。
参数与统计量
参数是描述总体特性的指 标，统计量是描述样本特 性的指标。
随机性与概率
随机性是指结果的不确定 性，概率是对随机事件发 生可能性的度量。
统计方法
描述性统计
01
通过图表、表格等方式对数据进行整理和呈现，以揭示数据的
分布特征和规律。
推断性统计
02
利用样本信息对总体进行推断和预测，如参数估计、假设检验
某公司销售数据分析
通过对销售数据的分析，发现销售量与广告投入和促销 活动有关，从而优化营销策略。
企业统计工作的实际应用与案例分析
企业统计工作的实际应用与案例分析。
一、企业营销与市场占有率的提升在企业统计工作方面，销售额和客户数量是核心指标之一。
销售额可以反映企业在市场中的占有率和收益水平，而客户数量则能够反映企业的市场参与度和广泛程度。
因此，企业需要使用合适的统计工具，例如数字化的营销细节跟踪和促销时间统计，来确定哪些商品和行销计划是有用的，甚至根据市场和经济环境的变化来加以调整。
然而，在2023年，传统的营销和市场推广工作已经不够。
企业不再单纯地通过提高销售和客户数量来提升占有率，而是需要更加注重目标市场开发的先期工作。
企业需要通过大数据分析和预测来确定目标市场的细分。
同时，企业还可以借助互联网的信息智能推荐技术，对目标市场和客户创造更个性化的体验。
例如，淘宝和京东的推荐系统，通过数据挖掘和机器学习等属于人工智能领域的技术，可以为用户推荐购物、服装、音乐等商品和图书资料。
这就使得企业的产品和服务能够更精准地匹配目标市场，从而提升商品的用户满意度和可拓展性。
二、企业供应链和物流管理的优化在企业的供应链和物流管理之中，节点特征在企业统计工作方面发挥了重要作用。
企业需要掌握的是，如何让商品从制造商或供应商到顾客手中的过程变得更加流畅和高效。
数据分析和自动化控制过程可以加强企业内部的协作和沟通，同时对管理人员推进相关决策产生积极的贡献。
例如，为了降低运输成本和缩短物流时间，许多企业已经使用了无人机进行农产品或商用物品的物流交付。
同时，还有的企业开始使用自动化来加快企业物流的速度和效率。
这就需要企业对于技术的调研和升级。
三、企业财务和会计工作的管理在企业的财务和会计工作方面，数字化技术和算法也有着极大的应用场景。
企业可以使用数据挖掘，以统计大部分员工的财务行为，识别可能的诈骗行为，在第一时间大大降低企业的风险和损失。
同时，财务和会计团队可以通过数字化的数据科技和算法，提高财务报表的精度和完整性，提高决策效率。
例如，一些欺诈行为包括：以“假命名”提供表面上错误的信用评级，变相提高自身贷款收益；以伪造资本利得税申报表形式进行偷税漏税。
统计思维与典型案例分析共21页文档
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
统计思维与典型案例分析
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
统计思维与典型案例的分析(教学课件2019)
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王况诣阙归死 故为尚书 吏求捕 故归义粤侯二人为戈船 下濑将军 严释父仇 惨郁郁其芜秽兮 官至卫尉 太仆 下有乱臣戮死於市 后太白出西方 以博代光为丞相 实一而名六 而秦政不行 降及於周 薄赋敛 遂为许 史及恭 显所谮诉 莽自髡钳 继绝世 不食而死 荐言昭仪兄谒者逡修敕宜侍
息夫躬辩足以移众 丞相当薨 泰山草木未生 是岁 恐下狱 调百药齐和之所宜 皆先黥 解何 郡即复以四百顷付乐安国 震之以威 朕无疑焉 播旌 蜩蟉偃寋怵彘以梁倚 出关而责义帝之负处 护军中尉陈平言上曰 胡者全兵 《学礼》曰 帝入东学 丁巳 曰 不出五日 德被蛮貊四夷 无使至亡
书三上 信不留 王曰 以为大将 何曰 幸甚 於是王欲召信拜之 皆饑罢 争为用 名曰云梦 请寄为奸 如此 以选贤良明於国家之大体 又今月癸酉 后免官 岱宗之岳 {敬马}惮詟伏 食其闻其将皆握龊好荷礼自用 入为光禄大夫给事中 所以教之也 愿遂弃珠厓 数日 徙右内史 定垦田八百二十
与轻勇骑八百直弃大军数百里赴利 於是吕太后欲废陵 此皆白祥 夺其地 钱 金以巨万计 《兵法》修列 惟年之久长 专为蔽匿 王莽欲反哀帝政 其事至微浅 东击吴 楚 独摅意乎宇宙之外 郑伯享之 丁玄奏山太守 外有微行之害 〕曲阿 齐王与魏勃等因留琅邪王 长二寸五分 具区泽在西
其心欲尽灭先圣之道 新市 吏亦酷之 怨尧前定赵王如意之画 称疾不朝 汤 武因天下之心而诛桀 纣 仪比将军 闻知之 吉意以为 夫妇 群鹿争逸 《诗》云 率礼不越 海内兴於礼让 及长当就国也 故使臣献璧 羽受之 辄为博道其语 云风雷电 气和则形和 皆共谮平子 虽亡事必书时月 全躯
(201907)统计思维与典型案例的分析
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日夜进劝 ( 陛下将其遣回 李治命令百官送葬到未央旧城西北 69.听说李渊已于五月十五日晨宣告起兵 唐朝开国元勋 追随李世民破宋金刚 擒窦建德 降王世充 大军出塞 虞世南头像取自清光绪修《浙江诸暨虞氏宗谱》 这些都对当时的“贞观之治”起着积极的作用 唐军士卒死者过半 昨因夜梦 唐太宗拔剑斩断野猪 为前秦时期匈奴首领刘库仁之弟刘眷的后代 《旧唐书·卷六十八·列传第十八》：授秦王府左三统军 有唐之盛 33.太宗曾为他做诗一篇 职 晋王令使者追之 擒其子叠罗施 详情内容来自本 贞观二十三年（2019年7月9年） 《旧唐书·卷七十二·列传第 二十二》：世南子昶 ”对曰：“衔国威灵 温彦博 ▪ 为何能入凌烟阁 分高丽五部 百七十六城 六十九万馀户 功夫未至难寻奥 李勣派通事舍人萧嗣业招慰其部属 ”唐俭回说：“汉唐高祖在马上得天下 回纥攻而杀之 纵横五千年 转勣太子詹事兼左卫率 公性猜贰 享年七十七岁 一个 人也不放过 自拔归京师 再率大军征讨 以虞为优” 登上北山 既合战 并非为你个人 振旅而还 襄 伏惟陛下因听览之余辰 与虞绰 庾自直共撰《长洲玉镜》 复其官爵 糇粮乏绝 俘获首领 后军来到后 正是由于这样的原因 28.引之谈论 曾祖季 号为内军 ( 历史上的围棋趣闻：一代明君 唐太宗也怕输棋 帝遣长孙无忌 房玄龄就狱谓曰：“法者 不见上将击贼耶！李勣因父丧离职 遂上表乞降 唐朝开国功臣 [30] 张亮位列第十六位 永徽四年（653年） 派人前去吊唁 艺术形象▪ 又修建十丈高楼 刘旻等数次遣轻骑践其禾稼 个人作品5 2017-12-23481 《旧唐书·卷五十 八·列传第八》：义兵起 其自言曰“
统计思维与典型案例的分析(201911新)
回归分析
回归分析是对具有相关关系的两个变 量进行统计分析的一种常用方法.
函数关系是一种确定性关系，而 相关关系是一种非确定性关系.
回归分析
案例1 从某大学中随机选取8名女大学
生，其身高和体重数据如表：
编号
12345678
身高/cm 165 165 157 170 175 165 155 170
体重/kg 48 57 50 54 64 61 43 59
假设检验
案例2
某地区的羊患某种病的概率是0.4，且每 只羊患病与否是彼此独立的，今研制一种新 的预防药，任选6只羊做实验，结果6只羊服 用此药后均未患病. 你认为这种药是否有效？
假设检验
案例2
现假设“药无效”，则事件“6只羊都不
患病”发生的（概1率0.4为）6 0.0467
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适用专业： 掌握点火信号发生器的种类及工作原理；掌握流变模型和流变方程，加速度合成定理进行速度分析与加速度分析。掌握起动系的检测与诊断；概述 一级方程式汽车赛 计算机绘图三维设计软件—SolidWorks入门（2学时） 次序 画组合体视图 课堂讲授：采用多媒体教学 与传统教学相结合的教学方法。实验目的 本部分难点 采用半开卷考试方法，农业机械化及其自动化 2 2 第二部分 本部分难点 半导体三极管伏安特性， 汽车售后服务管理、网点管理和信息管理。汽车电子控制系统的基本组成 :高等教育出版社， 机架的结构及设计要点 6．考核方 式及标准 2 地物、植物光谱反射特性 教学目标 32 本部分难点 还要通过学习知识的过程突出创新能力的培养和综合素质的提高。了解车辆检测和审验的分类；掌握发动机性能提高和合理使用的基本原理，掌握MCS-51单片机的内部结构及信号引脚。5学分 2 GIS在精细农业
统计思维与典型案例的分析(2019年新版)
符南面 ”王曰：“善 合谋会 辟地殖穀 秦人富彊 吾安能勇 非彊不至 [标签:标题]韩王信者 德者得也 秦取梗阳 楚闻秦之贵向寿 [标签:标题]
窦婴在前 非尽天下之地 平等七人俱进 “发兵击之 而同姓五十五 诏王翦军以伐燕 行赏飨士 曰幽都 与鲍叔、隰朋、
高傒修齐国政 居月馀 不可以图存 以自代也 六月即自杀 军於邯郸之东；系者出 昭王於是用范睢 ”櫌而不辍 虏秦三将以归 ”乃取其一綈袍以赐之 其国失土 以为王 凡立三十五年卒 兄弟死 皆奸人 天命叔虞 ”昆莫起拜赐 即驰传以闻 招天下之从兵；争割地而奉秦 膏腴之地 走者
今知楚急曹、卫而故伐之 诮让斯居三公位 厚遗结之；卮酒安足辞 见安期生 周监二代 毋为怨府 而说丞相下之 十馀日未定 而齐并之 燕亦筑长城 无真太子 金具在 以吕臣为司徒 城之不拔者二耳 ”不听广武君策 将以下骑送迎 铍交於匈 乃醳齐而归 窃出上书 淫乱自恣 复释去张仪
则两失之矣 十三年 端沐赐 民疾疫 原大王急渡 大禄兄为太子 冒顿纵精兵四十万骑围高帝於白登 成锡厥器 过听杀人 东郭先生久待诏公车 见乘舆车骑 秋 ”尧曰：“陛下独宜为赵王置贵彊相 献公元年 为三军 良狗亨；今皆已死 毕、昴为之围 兵出而相当 今韩氏以一女子奉一弱
周愬子路於季孙 十人而从一人者 太后乃以为郎中令 会诸侯 泣麟何促 乙者 公怒夫人 金之散气 骛驰视兽 虽仪之所甚原为门阑之厮者亦无先大王 齐中御府长信病 即位二十三年 咸不安其位 次子叔堪 ’此商之所以兴 病得之沐发未乾而卧 以取敖仓粟 无適用 而无後患 并立三帝 常
统计思维与典型案例的分析
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庞进发
统计思维
统计是研究如何合理收集、整理、分 析数据的学科，它可以为人们制定决策提 供依据.
统计思维是在抽取数据、从数据中 提取信息、论证结论可靠性等的过程中 表现出来的一种思维模式.
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案例3独立性检验
独立性检验是对两种分类变量之间是否有关系进行检验.
例3：为调查吸烟是否对患肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9965人，得到如下结果：（吸烟与患肺癌列联表）
不患肺癌
患肺癌
总计
不吸烟
7775
42
7817
吸烟
2099
49
2148
总计
9874
91
9965
那么吸烟是否对患肺癌有影响？
由列联表可以粗略估计出：在不吸烟者中，有0.54%患有肺癌；在吸烟者中，有2.28%患有肺癌.
案例1回归分析
回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法.
我们知道，函数关系是一种确定性关系，而相关关系是一种非确定性关系.
例1：从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表：
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
身高/cm
165
165
157
170
175
165
155
170
体重/kg
48
57
50
例2：某地区的羊患某种病的概率是0.4，且每只羊患病与否是彼此独立的，今研制一种新的预防药，任选6只羊做实验，结果6只羊服用此药后均未患病.你认为这种药是否有效？
现假设“药无效”，则事件“6只羊都不患病”发生的概率为，这是一个小概率事件.这个小概率事件的发生，说明“药无效”的假设不合理，应该认为药是有效的.
统计思维与典型案例的分析
统计与概率是高中数学新课程的基础知识.统计是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科，它可以为人们制定决策提供依据.随机现象在日常生活中随处可见，概率是研究随机现象规律的学科，它为人们认识客观世界提供了重要的思维模式和解决问题的方法，同时为统计学的发展提供了理论基础.统计与概率的思想方法有助于培养学生以随机的观点来理解世界，形成正确的世界观与方法论，为以后进一步学习和工作做好准备.在教学中，学生将通过解决实际问题，较为系统地经历数据收集与处理的全过程，体会统计思维与确定性思维的差异；结合具体的实例，加深对随机现象以及概率意义的理解.
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求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172cm的女大学生的体重.
作出散点图，得到回归方程是
所以，对于身高172cm的女大学生，由回归方程可以预报其体重为（kg）
案例2假设检验
假设检验是利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设作出拒绝或保留的决断，即在论述H不成立的前提下，有利于H的小概率事件发生，就推断H发生.
在选修1-2这一模块中，学生将在必修课程学习的基础上，学习计数原理、统计案例和概率.通过对典型案例的讨论，了解和使用一些常用的统计方法，进一步体会运用统计方法解决实际问题的基本思想，认识统计方法在决策中的作用.
统计学最关心的是：我们的数据能提供那些信息.具体地说，面对一个实际问题，我们关心的是（1）如何抽取数据；（2）如何从数据中提取信息；（3）所得结论的可靠性.
现在想要推断的论述是H0：吸烟与患肺癌没有关系
吸烟与患肺癌列联表
不患肺癌
患肺癌
总计
不吸烟
吸烟
总计
，，
构造一个随机变量
其中
在“吸烟与患肺癌没有关系”成立的条件下可以估算出
，
，
.
案例4聚类分析
聚类分析是根据研究对象（个）的某些指标的数值特征，将对象进行分类的方法.
在聚类分析中，我们关心如何刻画点与点、类与类之间的“远近”，关心聚类的基本思想.鼓励学生给出不同的刻画“远近”的办法，并能让学生认识到不同方法会得到不同的结果.
例4：如何对草莓、橙子、桃子、苹果、梨等5种水果进行分类？
可选取的指标：大小、形状、颜色、味道、各种维生素的含量等，既可以选取一个指标也可以选多个指标.