《统计学原理》
统计学原理完整教材
统计学原理完整教材
《统计学原理》主要分为七个部分,分别是数据的整理与描述、概率
与概率分布、多个随机变量的概率分布、统计推断、方差分析与试验设计、回归分析与相关分析、贝叶斯统计与非参数统计。
每个部分都涵盖了统计
学的重要内容,从基本概念到深入推导都有详细的讲解。
读者可以系统地
学习统计学的理论知识,从而掌握统计思维和方法。
这本教材的特点是注重理论与实践的结合。
每个章节都提供了大量的
实例和案例,通过具体的数据分析过程,帮助读者理解统计学的应用和解
决实际问题的方法。
同时,书中也对统计学的理论进行了深入阐述,由浅
入深地解释了各种统计方法的原理和推导过程。
这样的设计既满足了初学
者对基础知识的需求,又能帮助高级学生和专业人士进一步提高统计分析
的能力。
在实际应用方面,《统计学原理》提供了丰富的案例和数据分析实践,涵盖了各种领域的应用。
比如,在生物医学领域,可以通过统计学的方法
来分析药物的有效性和安全性;在经济学领域,可以利用统计学的工具进
行市场调研和预测;在社会科学领域,可以通过统计学的分析来研究人群
特征和行为规律。
通过这些实例,读者可以将统计学的理论知识与实际问
题相结合,更好地理解和应用统计学的原理。
总之,《统计学原理》是一本系统全面的统计学教材,不仅提供了丰
富的理论知识,还注重实践应用。
通过学习这本教材,读者可以建立起扎
实的统计学基础,掌握各种统计方法的理论和应用技巧。
无论是初学者还
是专业人士,都可以从中受益,提高统计分析的能力,为实际问题的解决
提供科学的支持。
统计学原理试题及答案
统计学原理试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 统计学中的总体是指:A. 所有可能的样本B. 所有可能的观测值C. 研究对象的全体D. 研究对象的一部分答案:C2. 以下哪项不是描述性统计分析的内容?A. 集中趋势B. 离散程度C. 相关性D. 频率分布答案:C3. 以下哪个是参数估计的步骤?A. 收集数据B. 建立假设C. 计算样本均值D. 检验假设答案:C4. 随机抽样的特点是:A. 每个样本单位被抽中的概率相等B. 样本可以代表总体C. 样本容量必须很大D. 所有选项都是答案:A5. 以下哪个是变量之间的关系?A. 正相关B. 负相关C. 无相关D. 所有选项都是答案:D6. 统计图的主要作用是:A. 展示数据的分布B. 进行假设检验C. 计算统计量D. 预测未来趋势答案:A7. 以下哪个不是统计学中的常见分布?A. 正态分布B. 二项分布C. 泊松分布D. 均匀分布答案:D8. 以下哪个是检验统计量的计算公式?A. t = (x̄ - μ) / (s / √n)B. z = (x̄ - μ) / σC. χ² = Σ(Oi - Ei)² / EiD. 所有选项都是答案:D9. 以下哪个是时间序列分析的目的?A. 预测未来趋势B. 描述数据的分布C. 进行假设检验D. 计算统计量答案:A10. 以下哪个是多元回归分析的特点?A. 只涉及一个自变量B. 涉及多个自变量C. 只涉及一个因变量D. 只用于描述性统计答案:B二、简答题(每题5分,共20分)1. 描述统计和推断统计的区别是什么?答案:描述统计关注的是数据的收集、整理、描述和展示,目的是对数据集进行总结和描述;推断统计则是从样本数据出发,对总体参数进行估计和检验,目的是对总体进行推断。
2. 请解释什么是正态分布,并说明其特点。
答案:正态分布是一种连续概率分布,其形状呈现为对称的钟形曲线。
其特点是数据集中在均值附近,分布的两端逐渐接近但不会触及横轴。
《统计学原理》国开(电大)形成性考核解答参考
《统计学原理》国开(电大)形成性考核解答参考一、选择题1. 以下哪个不是统计学中的基本概念?- A. 总体- B. 个体- C. 样本- D. 均值答案:D. 均值2. 以下哪个不是描述统计学的主要内容?- A. 频数与频率分布- B. 图表法- C. 假设检验- D. 概率论答案:D. 概率论3. 以下哪个不是集中量数?- A. 众数- B. 中位数- C. 几何平均数- D. 方差答案:D. 方差4. 以下哪个不是离散程度的度量?- A. 极差- B. 四分位差- C. 标准差- D. 变异系数答案:D. 变异系数5. 以下哪个不是概率分布的主要类型?- A. 离散型概率分布- B. 连续型概率分布- C. 偏态分布- D. 正态分布答案:C. 偏态分布二、填空题1. 统计学是应用数学的一个分支,主要研究____、____和____的收集、整理、分析和解释。
答案:数据、信息、知识2. 总体是指研究对象的全体,个体是组成总体的每一个____。
答案:元素3. 样本是从总体中抽取的一部分个体,样本容量是指样本中包含的____个数。
答案:个体4. 描述统计学主要通过____和____来描述数据。
答案:图表、统计量5. 推断统计学主要通过____和____来推断总体特征。
答案:样本、假设检验三、简答题1. 简述总体、个体和样本的概念及其关系。
答案:总体是指研究对象的全体,个体是组成总体的每一个元素。
样本是从总体中抽取的一部分个体,个体和样本是总体的两个层次,样本是个体的一部分,通过对样本的研究来推断总体特征。
2. 简述集中量数和离散程度的概念及其应用。
答案:集中量数是用来描述数据集中趋势的统计量,主要包括均值、中位数和众数等。
离散程度是用来描述数据离散程度的统计量,主要包括极差、四分位差、标准差和变异系数等。
集中量数和离散程度都是描述统计学中的重要概念,用于对数据进行全面的分析和解释。
3. 简述概率分布的概念及其主要类型。
统计学原理(经典)课件PPT课件
多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性,并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响,以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法,可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值,从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展,逐渐 形成了多个分支,包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展, 统计学的应用领域越来越 广泛,包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动,如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动,通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据,适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性,能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值,如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量,用于估计总体的参 数。
统计学原理的基本概念
统计学原理的基本概念统计学原理是统计学的基本理论和概念的总称,包括以下几个基本概念:1. 总体(Population): 研究对象在统计学中被称为总体,是指具有共同特征的所有个体的集合。
2. 样本(Sample): 从总体中取出的一部分个体被称为样本,通过对样本进行研究来推断总体的特征。
3. 参数(Parameter): 描述总体特征的数值被称为参数,如总体的平均值、方差等。
4. 统计量(Statistic): 描述样本特征的数值被称为统计量,如样本的平均值、方差等。
通过统计量可以对总体的参数进行估计。
5. 随机变量(Random Variable): 描述随机现象的数值可变的量被称为随机变量,它可以表示样本的某个特征,如随机变量X表示样本的身高。
6. 概率分布(Probability Distribution): 随机变量的取值及其对应的概率构成的表格或方程式被称为概率分布,如正态分布、泊松分布等。
7. 抽样分布(Sampling Distribution): 某个统计量的所有可能取值及其对应的概率构成的分布被称为抽样分布,如样本均值的抽样分布。
8. 假设检验(Hypothesis Testing): 通过对样本数据进行统计推断来对总体的假设进行检验的方法。
根据假设检验的结果可以判断总体参数是否与某个假设相符。
9. 置信区间(Confidence Interval): 对总体参数的一个区间估计,是对总体参数可能取值的一个范围的估计。
10. 统计模型(Statistical Model): 用来描述随机变量与概率分布之间关系的数学模型。
统计模型可以用来解释和预测观察数据。
这些基本概念构成了统计学的基础,通过对它们的研究和应用,可以对数据进行分析、推断和预测,从而得出科学有效的结论。
《统计学原理》》课件
方差分析要求数据满足立性、正态性和方差齐性等假设 。
单因素方差分析
单因素方差分析是方差分析的一种,用于比较一个分类变量对数值型数据 的影响。
分析步骤包括建立假设、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
02
描述性统计
数据收集与整理
数据来源
介绍数据的不同来源,如调查、观察 、实验等。
数据筛选与处理
说明如何对数据进行筛选、缺失值处 理和异常值处理。
数据的图表展示
柱状图
用于比较不同类别的数据。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
折线图
用于展示数据随时间的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
《统计学原理》ppt课件
目 录
• 统计学导论 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 回归分析 • 方差分析与实验设计
01
统计学导论
统计学的定义与性质
总结词
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,其目的是从数据中获 取有用的信息和知识。
详细描述
统计学是数学的一个分支,它利用数学方法对数据进行处理和分析,以揭示数 据背后的规律和趋势。它涉及到如何收集、整理、描述和分析数据,以及如何 从数据中得出结论和预测未来。
一元线性回归分析通常使用最小 二乘法来拟合数据,建立如 (y = ax + b) 的线性方程。其中, (y) 是因变量,(x) 是自变量, (a) 是斜率,(b) 是截距。
参数估计
通过最小二乘法,我们可以估计 出斜率 (a) 和截距 (b),从而得到 回归方程。
统计学原理介绍课件
风险评估分析
01
风险评估:通过统计
学方法评估风险发生
的可能性和影响程度
02
案例:保险公司通过
统计学方法评估客户
风险,制定保险费率
03
风险管理:通过统计
学方法制定风险管理
策略,降低风险损失
04
投资决策:通过统计
学方法评估投资风险,
制定投资策略
大数据时代的统计学
01
大数据技术:统计学在大数据 时代的应用和发展
01
推断统计学是统计学的一个重要 02
推断统计学的基本思想是通过样
分支,主要研究如何根据样本数
本来估计总体,从而对总体特征
据来推断总体特征。
进行推断。
03
推断统计学的方法主要包括参数 04
推断统计学在许多领域都有广泛
估计和非参数估计,其中参数估
的应用,如社会科学、医学、生
计又包括点估计和区间估计。
物学、经济学等。
数据收集:通过问卷调查、访 谈、观察等方式收集数据
数据处理:使用统计学方法对 数据进行整理、分析和解释
结果分析:根据分析结果,制 定针对性的营销策略和方案
质量控制分析
应用领域:制造业、服务业、医疗 行业等
目的:提高产品质量,降低成本, 提高客户满意度
方法:抽样调查、假设检验、回归 分析等
案例:某汽车制造商通过质量控制分 析,发现并解决了生产过程中的质量 问题,提高了产品质量和客户满意度。
01
描述统计学是对数据集进行 描述性统计分析的学科
03
描述统计学的目的是通过图 表、图形等方式展示数据的 分布、中心趋势和离散程度
05
描述统计学在数据分析、决 策支持等方面具有广泛的应 用
统计学原理
统计学原理引言统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在各个领域中都发挥着重要作用,如自然科学、社会科学、医学和工程等。
统计学原理是统计学的基础,它涵盖了统计学的核心概念和方法。
统计学的基本概念总体和样本在统计学中,总体是指我们希望了解的所有个体或对象的集合。
样本是从总体中选取的部分个体或对象的集合。
我们通过对样本进行分析来推断总体的特征。
样本是对总体的一种代表性抽象,它应具有合适的样本量和随机性,以确保统计推断的准确性和可靠性。
参数和统计量参数是总体的数值特征,如平均值、标准差或相对频率等。
统计量是样本的数值特征,用来估计总体参数。
例如,样本平均值是估计总体平均值的统计量。
通过对样本数据的分析,我们可以得到统计量,并从中推断总体的参数。
变量和数据类型在统计学中,变量是我们感兴趣的测量特征。
它可以是定量变量或定性变量。
定量变量可以以数字形式表示,如身高、温度或收入等。
定性变量是以类别或描述性方式表示,如性别、品牌偏好或教育程度等。
数据类型通常分为两种:数值型数据和分类型数据。
数值型数据是用数字表示的数据,可以进行各种数学运算和统计分析。
分类型数据是描述性的,无法进行数学运算,只能进行频数统计和比较分析。
数据收集和抽样数据收集方法在统计学中,数据收集是研究的第一步。
数据收集可以通过直接观察、调查问卷、实验设计等方式进行。
直接观察是指直接记录个体的特征或行为。
调查问卷是通过向被访者提问来获取数据。
实验设计是通过控制实验条件来观察变量之间的关系。
抽样方法在数据收集过程中,抽样是常用的技术。
抽样是从总体中选择一个子集作为样本的过程。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
简单随机抽样是指从总体中随机选择固定数量的个体作为样本,每个个体被选择的概率相等。
系统抽样是指按照一定规律选择个体,如每隔k个个体选择一个。
分层抽样是将总体划分为不同的层级,并从每个层级中随机选择样本。
《统计学原理》教学大纲
《统计学原理》教学大纲一、课程概述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科,广泛应用于各领域的科学研究、决策和管理中。
本课程旨在介绍统计学的基本理论和方法,培养学生的数据分析能力和统计思维。
二、教学目标1.熟悉统计学的基本概念和背景知识;2.掌握统计学的基本方法和技术;3.培养数据分析和统计思维的能力;4.学会运用统计学知识解决实际问题。
三、教学内容1.统计学基本概念与原理1.1统计学的定义和目的1.2统计学的发展历程1.3数据类型和变量分类1.4抽样和抽样方法1.5统计学中的概率概念2.描述统计学2.1数据的整理和图表展示2.2中心趋势的度量2.3数据的离散程度度量2.4相关与回归分析3.概率与概率分布3.1概率基本概念3.2随机变量和概率分布3.3常见概率分布(正态分布、二项分布等)4.统计推断4.1抽样分布与估计4.2假设检验4.3方差分析4.4回归分析与预测五、教学方法1.理论讲授:通过教师讲解和课堂讨论,介绍统计学的基本概念、原理和方法。
2.实例分析:通过实例分析和案例研究,培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
3.统计软件实践:引导学生熟练掌握并灵活运用统计软件进行数据分析。
4.小组讨论:组织学生进行小组讨论,提高学生的合作能力和问题解决能力。
5.课外阅读:引导学生进行统计学相关领域的深入阅读和研究,提升综合学习能力。
六、考核方式1.平时作业(20%):对课后作业进行评分,包括理论问题和数据分析题目。
2.实验报告(30%):完成统计学实验,并撰写实验报告。
3.期中考试(20%):对第一、二章的理论知识进行考核。
4.期末考试(30%):对整个课程的知识点进行综合考核。
七、参考教材1.王小莫,《概率与统计》2.林超仁,《大数据统计学》3.高路凯,《统计学基础》八、教学进度安排本课程共15周,按以下进度进行教学:第1-2周:统计学基本概念与原理第3-5周:描述统计学第6-8周:概率与概率分布第9-13周:统计推断第14-15周:复习和期末考试以上是《统计学原理》课程的教学大纲。
自-统计学原理自学指导书-精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版兰州资源环境职业技术学院成人教育部《统计学原理课程》自学指导书第一章总论一、本章主要掌握的内容统计学的研究对象;统计工作过程和统计研究方法;统计学中的几个基本概念及相互关系。
二、本章重点和难点统计学的几个基本概念三、本章学习中应注意的问题1.统计学的研究对象:明确统计学是一门方法论学科,就是研究社会经济统计方法的学科。
掌握社会经济统计的特点。
2.统计的工作过程:统计设计是计划和安排;统计调查是获取资料;统计整理是对资料进行分组汇总,为统计分析做准备,并进行简单的分析;统计分析是得出结论的过程,也就是对事物的数量特征的认识过程。
3.大量观察法用于统计调查过程;统计分组法用于统计整理阶段;综合指标法用于统计分析过程;统计推断法是在抽样调查后用来得到综合指标的方法。
4.统计总体和总体单位是统计学中最基本的一组概念,是理解其它基本概念的基础,也是认识统计工作过程的基础。
5.标志是与总体单位相联系的概念。
对于标志,难点在于区别标志与标志的表现。
区别数量标志和品质标志。
6.指标是统计工作的核心,它贯穿于统计工作全过程,包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析。
7.注意区别数量指标和质量指标。
一个简易的区别二者的方法是根据单位来区别,一般而言数量指标是有单位的,它的单位一般是单一单位,如米、千克、立方米等,个别情况下有复合单位,但复合单位间是相乘的关系,如反映运输工具工作量的单位吨公里(1吨公里表示某一运输工具运送1吨货物运行了1公里)等。
质量指标一般是复合单位或无单位,但复合单位间是相除的关系,如:表示价格的元/千克等。
倍、番等单位的指标也属于质量指标(其实质是无单位)。
四、本章作业1.试述统计总体的特点。
2.统计研究的基本方法包括哪些?3.什么是标志与指标?它们之间有什么区别与联系。
4.假设某市2005年商业企业有关统计资料见表1-1表1-1 某市2005年商业企业统计表要求:(1)试指出上表中的总体、总体单位、指标、数量指标、质量指标。
《统计学原理》知识点概括总结
《统计学原理》知识点概括总结第一部分:概率论基础《统计学原理》的第一部分主要介绍了概率论的基本概念和原理。
概率论是统计学的基础,它研究的是事件发生的可能性。
本部分包括事件与概率、条件概率与独立性、贝叶斯定理等内容。
概率的性质、计算方法和基本公式也是本部分的重点。
第二部分:随机变量和概率分布第二部分以随机变量和概率分布为核心,介绍了离散型和连续型随机变量的定义和性质。
离散型随机变量的概率质量函数和分布函数、连续型随机变量的概率密度函数和分布函数都在本部分进行了详细讨论。
同时,本部分还介绍了常见的离散型分布(如伯努利分布、二项分布、泊松分布)和连续型分布(如均匀分布、正态分布)。
第三部分:多维随机变量及其分布第三部分讨论了多维随机变量和其分布。
多维随机变量是指由多个随机变量组成的向量,它的概率分布可以通过联合分布、边缘分布和条件分布来描述。
本部分介绍了多维随机变量的分布函数和密度函数,并给出了常见的两个随机变量的联合分布和边缘分布。
此外,还介绍了常见的多维分布,如多项分布和多元正态分布。
第四部分:参数估计参数估计是统计学中重要的一环,它研究如何从样本中推断总体的未知参数。
本部分介绍了点估计和区间估计两种常见的参数估计方法。
点估计方法根据样本数据直接估计出总体参数的值,例如最大似然估计和矩估计。
区间估计是通过样本数据得到参数的一个范围估计,例如置信区间的构造和解释。
第五部分:假设检验假设检验是统计学中用于验证关于总体的其中一种假设的方法。
本部分详细介绍了假设检验的基本思想和步骤,包括建立原假设和备择假设、选择合适的检验统计量和确定显著性水平等。
此外,还介绍了单总体、两总体和多总体的假设检验方法,并给出了具体的应用实例。
通过对《统计学原理》的知识点进行总结,我们可以发现统计学是一门基于概率论的科学,它研究数据的收集、整理、分析和解释的方法。
本书详细介绍了统计学的基本原理和方法,涵盖了概率论、概率分布、参数估计和假设检验等内容。
《统计学原理》教案
《统计学原理》教案第一章:统计学概述1.1 统计学的定义解释统计学是研究数据收集、分析、解释和展示的科学。
强调统计学在决策和科学研究中的重要性。
1.2 统计学的应用领域介绍统计学在各个领域的应用,如经济学、生物学、医学、社会科学等。
引导学生思考统计学在解决实际问题中的作用。
1.3 统计学的基本概念介绍数据、样本、总体、变量等基本概念。
解释定量变量和定性变量的区别。
第二章:数据的收集与整理2.1 数据的收集方法介绍调查问卷、实验设计、观察法等数据收集方法。
强调数据收集过程中应考虑的伦理和有效性问题。
2.2 数据的整理与描述介绍数据的整理过程,包括数据清洗、数据排序等。
介绍频数、频率、图表等数据描述方法。
2.3 数据的可视化介绍条形图、折线图、饼图等数据可视化方法。
强调数据可视化在数据理解和交流中的重要性。
第三章:概率与随机变量3.1 概率的基本概念介绍事件的概率、条件概率、独立事件等概念。
解释概率的计算方法和概率论的基本原理。
3.2 随机变量的定义与分类介绍随机变量的概念,包括离散随机变量和连续随机变量。
解释随机变量的期望、方差等统计特性。
3.3 概率分布与概率质量函数介绍概率分布的概念,包括二项分布、正态分布等。
解释概率质量函数的定义和作用。
第四章:统计推断与假设检验4.1 统计推断的基本概念介绍统计推断的目的是根据样本数据推断总体特性。
解释点估计、置信区间、假设检验等概念。
4.2 假设检验的方法与步骤介绍常见的假设检验方法,如t检验、卡方检验、F检验等。
解释假设检验的步骤,包括设定假设、计算统计量、判断结论等。
4.3 置信区间的估计与推断介绍置信区间的概念和计算方法。
强调置信区间在统计推断中的作用和限制。
第五章:回归分析与相关分析5.1 回归分析的基本概念介绍回归分析的目的是研究两个或多个变量之间的关系。
解释线性回归、多元回归等概念。
5.2 线性回归模型的建立与评估介绍线性回归模型的建立过程,包括模型选择、参数估计等。
统计学原理
统计学原理第一章绪论统计是对客观事物的数量方面进行核算和分析,是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。
统计的三层含义:统计工作、统计资料、统计学统计工作:即统计实践活动,是人们对客观事物的数据资料进行搜集、整理、分析的工作的总称,是一种社会调研活动统计资料:是统计工作的成果,包括各种统计报表、统计图形及文字资料等。
统计学:是研究大量社会现象(经济)的总体方面的方法论科学三者关系:统计学与统计实践活动的关系是理论与实践的关系,理论源于实践,理论又高于实践,反过来又指导实践。
统计工作和统计数据是工作和工作成果关系。
统计工作过程(统计工作的基本环节):1.统计设计(准备阶段)设计方案、指标体系、分类目录等2.统计调查(调查阶段)收集和占有统计资料3.统计整理(整理阶段)分布数列、次数分布等加工资料(承上启下)4.统计分析(分析阶段)绝对指标、相对指标等5.统计的表现与运用(工作总结)统计研究的基本方法:1.大量观察法2.综合指标法3.统计分组法4.归纳推理法5.统计模型社会统计学的特点1、数量性:统计研究对象是客观事物的数量方面。
2、总体性:主要是研究社会经济现象的总体数量规律3、具体性:社会经济统计的研究对象是具体事物的数量,不是抽象的量。
4、变异性:总体中各单位的数值表现存在差异5、不确定性:是在现有的统计资料基础上或样本数据基础上进行阶段性分析,所获得的结论不确定统计的职能:信息职能、咨询职能、监督职能。
第二章统计数据的搜集统计学中几个基本概念统计数据的计量尺度统计数据:是对客观社会经济现象进行计量的结果。
1.定类尺度:也称类别尺度或列名尺度,是按照现象的某种属性对其进行平行的分组或分类。
是最粗略、计量层次最低的计量尺度。
2.定序尺度:又称顺序尺度,是对现象之间的等级差或顺序差别的一种测度。
可以确定类别的优劣或顺序3.定距尺度:也称间隔尺度,是对现象类别或次序之间间距的测度。
统计学原理大纲
《统计学原理》课程教学大纲课程代码:020202授课对象:会计电算化专业学时:48 一、课程性质、目的及任务本课程是会计电算化专业的一门专业基础课。
本课程主要讲授统计学的基本概念、范畴;统计调查和统计整理的方法;综合指标法、动态分析法、指数分析法、抽样推断法和相关分析法等基本的统计分析方法。
通过本课程的学习使学生了解相关的统计知识;明确统计的特点和作用;掌握统计学基本的概念;掌握统计调查和统计整理的方法;掌握并能熟练运用各种基本的统计分析方法。
二、课程教学基本要求学生学完本课程后,应达到以下要求:1.掌握统计学基本的概念:总体、总体单位、标志、变量、统计指标和统计指标体系等;2.掌握统计调查的种类和方法;3.掌握统计整理的方法;4.掌握并能熟练运用基本的统计分析方法。
三、课程与课时分配四、课程主要内容1.总论●社会经济统计的研究对象、作用和任务●统计工作过程和方法●统计中的几个基本概念2.统计调查和统计整理●统计调查的意义,任务和种类●统计调查方案●统计报表和各种专门调查的含义、特点和适用情况●统计整理的内容,统计分组的作用、方法;变量数列的编制●统计表的构成及分类;统计表的设计及编制方法3.综合指标●总量指标的概念、分类和作用●相对指标的概念、分类、特点、计算方法、适用情况和应用原则●平均指标的意义,平均指标的种类、计算方法和具体应用●标志变异指标的意义、作用和测定方法4.时间数列●时间数列的概念,特点,种类●时期数列和时点数列的特点,区分方法,时间数列的编制原则●时间数列的几种动态对比指标的含义和计算方法●时间数列的动态平均指标的含义和计算方法●时间数列变动趋势的分析方法5.统计指数●统计指数广义和狭义概念、作用和分类●综合指数的编制方法●指数体系与因素分析法●指数数列的含义6.抽样推断●抽样调查的相关概念●抽样误差的概念和计算方法●抽样推断的方法7.相关分析●相关分析的概念和种类●相关图表●相关系数的计算及判定方法●回归分析的概念,回归直线方程的建立五、主要参考书1.《统计学原理》,李洁明祁新娥编,复旦大学出版社,20042.《统计学原理》,谢启南韩兆洲编,暨南大学出版社,20023.《统计学原理》,黄良文陈仁恩编,中央广播电视大学出版社,2004《西方经济学》课程教学大纲课程代码:020203授课对象:会计电算化专业总学时:64 一、课程性质、目的及任务本课程是会计电算化专业的一门专业基础课。
统计学原理课件PPT
05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b,其中y是因变量,x是自变量,a 是斜率,b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法,通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念,后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下,对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后,对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下,另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响,互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B),互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件, 不可能事件是指一定不会发生的事件,随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质,这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。
统计学原理
统计学原理第一章基础第一节统计的定义统计是从数据中获取信息的一种方法。
第二节主要统计概念一、总体总体就是统计工作者研究对象的全体。
对总体的描述性测度称为参数,如均值,最大值、最小值等。
二、样本样本就是从总体中抽取的若干数据的集合。
对样本的描述性测度量是统计量。
三、统计推断统计推断是运用样本数据对总体进行估计、预测和决策的过程。
可靠性测度共有两种:置信水平和显著性水平。
三个例子:企业多元化战略:多元化企业和非多元化企业的绩效差异。
普通学生和学生干部:就业和收入差异。
男生和女生:成绩差异。
第三节:数据的类型一、定距数据定距数据是实数:如身高、距离、收入等二、定性数据定性数据的取值是类别:如男性、女性。
三、定序数据定序数据也表现为定性的,但是取值是有顺序的。
例如,不好、一般、好、很好、优秀。
定性数据和定序数据的区别在于后者的取值是有顺序的。
第四节数据的描述方法一、图表描述方法计算机命令1.将数据输入或导入列中。
2.选择数据列。
3.单击图表向导(Chart Wizard)、线图(Line)和完成(Finish)。
4.如果想做某些改变,则鼠标右键单击图表,选择图表选项。
二、数字描述方法1.中心位置的测度(1)算术平均数求和:SUM平均值:average(2)中位数:中位数是通过把观测值按顺序排列而计算得到的。
处于中间位置的观测值即为中位数。
中值:median,如果数据有n个,若n为单数,取值为中间的数值;若n为偶数,取值为中间两个数的均值。
(3)众数:众数是出现频率最高的一个或者几个观测值。
众数:mode。
注意:在不只有一个众数的情况下,Exce只显示最小的,不显示是否有其它众数。
最大值:max;最小值:min;平方根:sqrt数据分析:分析工具库是Excel 所附的一组统计函数,它可以通过菜单栏找到。
单击工具,找到“数据分析”;如果“数据分析”不存在,点击“加载宏”,然后选择分析工具库。
找一台安装有数据分析的电脑,进入excel 安装目录(一般是C:\Program Files\Microsoft Office)进入OFFICE10文件夹拷贝Library 文件夹到你的电脑同名文件夹里,然后执行前面的加载宏步骤就可以了。
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37、为什么要对回归模型进行检验?参考答案:我们建立回归模型的目的是为了应用它来研究经济问题,但如果马上就用这个模型去预测,控制,分析,显然是不够慎重的,所以我们必须通过检验才能确定这个模型是否真正揭示了被解释变量和解释变量之间的关系。
38、简述相关分析和回归分析的关系参考答案:相关分析不必区分自变量(解释变量)和因变量(被解释变量),变量之间是平行关系,而回归分析要根据研究目的确定自变量和因变量,变量之间是因果关系;相关分析中两个变量都是随机的,而回归分析中,因变量是随机变量,而自变量是非随机的;回归分析可以得到变量之间关系的方向、强弱程度和具体数量变动关系,而相关分析只能确定变量之间关系的方向和程度;回归分析实在相关分析的基础之上,进一步研究现象之间的数量变化规律。
39、回归模型中随机误差项ε的意义是什么?参考答案:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。
40、简述抽样估计的优良标准?参考答案:1)无偏性:指样本指标的平均数等于被估计的总体指标。
(2)有效性:用样本指标估计总体指标时,若某样本指标的方差比其他估计量的方差小,则称该样本指标是总体指标的最有效的估计量。
(3)一致性:以样本指标估计总体指标,要求当样本单位数相当大时,样本指标充分靠近总体指标,则称这个估计量为一致的估计量。
41、一个完整的统计调查方案应包括哪些主要内容?参考答案:确定调查目的;确定调查对象和调查单位;确定调查项目,拟定调查表;确定调查时间和时限;确定调查的组织和实施计划。
42、统计数据收集过程中,可能有哪些误差?参考答案:数据收集过程中可能存在两种误差:观测性误差和代表性误差。
(1)观测性误差(登记性误差或调查性误差),是在调查观测的各个环节因工作粗心,或被观测者不愿很好配合,而造成的所收集数据与实际情况不符的误差。
观测性误差在全面调查和非全面调查中都会产生。
(2)代表性误差实在抽样调查中,由于样本不能完全代表总体而产生的估计结果与总体真实数量特征不符的误差。
代表性误差又分为系统性代表性误差和偶然性代表性误差,系统代表性误差是指由于抽样框不完善,抽样违反随机原则,被调查者回答等因素引起的误差;系统性代表性误差通常难以计算和控制。
偶然性代表性误差是由于抽样的随机性引起的样本结构与总体结构不完全相符,从而产生的估计结果与总体真值不一致的误差;偶然性代表性误差不可避免,但是可以计算和控制。
抽样调查中的观测性误差和系统性误差统称为非抽样误差,而偶然性代表性误差称为抽样误差。
43、1.算术平均数、中位数和众数三者的数量关系说明什么样的变量分布特征?2.参考答案:(1)在变量分布完全对称(正态分布)时,中位数、众数和算术平均数三者完全相等。
(2)在变量分布不对称(偏态分布)时,中位数、众数和算术平均数三者之间存在着差异。
当算术平均数受极大标志值一端的影响较大的时,变量分布向右偏,三者之间的关系为:Mo<Me<X--。
当算术平均数受极小标志值一端的影响较大的时,变量分布向左偏,三者之间的关系为:44、为什么强调运用回归分析研究经济问题要定性分析和定量分析相结合?参考答案:在回归模型的运用中,我们还强调定性分析和定量分析相结合。
这是因为数理统计方法只是从事物外在的数量表面上去研究问题,不涉及事物质的规定性,单纯的表面上的数量关系是否反映事物的本质?这本质究竟如何?必须依靠专门的学科研究才能下定论,所以,在经济问题的研究中,我们不能仅凭样本数据估计的结果就不加分析地说长道短,必须把参数估计的结果和具体经济问题以及现实情况紧密结合,这样才能保证回归模型在经济问题研究中的正确应用。
45、变量间统计关系和函数关系的区别是什么参考答案:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。
46、什么是统计指标体系,有哪些表现形式?参考答案:反映同一总体多方面数量特征的,一系列相互联系的统计指标所形成的体系,就称为统计指标体系。
表现形式有,数学等式关系,相互补充关系,相关关系,原因、条件和结果关系。
47、序时平均数与静态平均数有何异同?参考答案:共同是:两者均为平均数,都是反映现象数量的一般水平或代表性水平。
区别是:静态平均数是把同质总体某一数量标志在某一时间的数量指标抽象化,从静态反映现象的一般水平或代表性水平,而序时平均数则把同一现象在不同时间上的差异抽象化,从动态上反映现象的一般水平或代表性水平。
序时平均数是根据时间数列来计算的,而一般平均数则通常由变量数列计算。
48、如何理解统计分组的含义与性质参考答案:统计分组就是根据统计研究的目的和事物本身的特点,选择一定的标志(一个或多个),将研究现象总体划分为若干性质不同的组或类的一种统计研究方法。
统计分组具有以下性质:首先,统计分组兼有分与合的双重功能,是分与合的对立统一。
其次,统计分组必须遵循“穷尽原则”和“互斥原则”,即现象总体中的任何一个个体都必须而且只能归属于某一组,不能出现遗漏或重复出现的情况。
第三,统计分组的目的是要在同质性的基础上研究总体的内在差异性,即尽量体现出分组标志的组间差异而缩小其组内差异。
第四,统计分组在体现分组标志的组间差异的同时,却可能掩盖了其他标志的组间差异,因此,任何统计分组的意义都有一定的限定性。
第五,统计分组的关键是分组标志的选择和分组界限的确定。
49、统计的含义与本质是什么参考答案:统计一词可以有三种含义,统计活动、统计数据和统计学。
统计的本质就是关于为何统计,统计什么和如何统计的思想。
50、环比发展速度和定基发展速度之间有什么关系?参考答案:1.定期发展速度等于各期环比发展速度的连乘积2.相邻两定基发展速度的商等于相应的环比发展速度。
51、某市调查400户居民家庭收入资料如下表:人均月收入(元)组中值家庭户数月收入100—200 200—300 300—400 400—500 500—600 150250350450550401201408020600030000490003600011000合计- 400 132000试求全距,平均值参考答案:全距=600-100=500(元);平均值=132000/400=330(元)52、六、某加油站经理希望了解驾车人士在该加油站的加油习惯。
在一周内,他随机地抽取100名驾车人士调查,得到如下结果:平均加油量等于13.5加仑,样本标准差是3.2加仑,有19人购买无铅汽油。
试问:(1)以0.05的显著性水平来说,是否有证据说明少于20%的驾车者购买无铅汽油?(2)计算(1)的p-值。
参考答案:假设检验为。
采用成数检验统计量。
查出=0.05水平下的临界值为1.64和1.65之间。
计算统计量值,因此z=-2.5<-1.65(<-1.64),所以拒绝原假设。
p值为0.00062(因为本题为单侧检验,p值=(1-F(|z|))/2 )。
显然p值<0.05,所以拒绝原假设。
53、六、某加油站经理希望了解驾车人士在该加油站的加油习惯。
在一周内,他随机地抽取100名驾车人士调查,得到如下结果:平均加油量等于13.5加仑,样本标准差是3.2加仑,有19人购买无铅汽油。
试问:(1)以0.05的显著性水平,是否有证据说明平均加油量并非12加仑?(2)计算(1)的p-值。
参考答案:假设检验为。
采用正态分布的检验统计量。
查出=0.05水平下的临界值为1.96。
计算统计量值。
因为z=4.6875>1.96,所以拒绝原假设。
对应p值=2(1-F(z)) ,查表得到F(z)在0.999 994和0.999 999之间,所以p值在0.000 006和0.000 001之间(因为表中给出了双侧检验的接受域概率,因此本题中双侧检验的p值=1-F(|z|),直接查表即得F(|z|))。
p值<0.05,拒绝原假设。
都说明平均加油量并非12加仑。
54、某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时,厂家采取改进措施,现在从新批量彩电中抽取100台,测得平均无故障时间为10 150小时,标准差为500小时,能否据此判断该彩电无故障时间有显著增加(a=0.01)?参考答案:假设检验为(使用寿命有无显著增加,应该使用右侧检验)。
n=100可近似采用正态分布的检验统计量。
查出=0.01水平下的反查正态概率表得到临界值2.32到2.34之间(因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值,因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2,再查到对应的临界值)。
计算统计量值。
因为z=3>2.34(>2.32),所以拒绝原假设,无故障时间有显著增加。
55、对某地区120家企业按利润额进行分组,结果如表所示。
按利润额分组(万元)企业数(个)向上累计200—300 300—400 400—500 500—600 600以上1930421811194991109120合计120计算120家企业利润的众数、中位数和均值;参考答案:众数=(万元)中位数=(万元)均值=426.67(万元),标准差=116(万元)56、某汽油站有两种商标的汽油A和B,某天售出的50桶汽油可按商标A和B排成这样的顺序:AABAABABBAAABBABBABBABBABAABBBBAABABABAAABAAAAABB试问:在显著性水平a=0.05条件下,这一序列是否有随机性?参考答案:因为A (8个),AA(4个),AAA(2个),AAAAA(1个),B(7个),BB(6个),BBBB(1个)。
n1=27,n2=23。
假设检验H0:样本为随机样本,H1:样本为非随机样本。
求出游程总和。
R1=15,R2=14,R=29。
因为,构造统计量。
由于=0.05的临界值为1.96,z=0.909<1.96,所以接受原假设,序列是随机的。
57、某市全部职工中,平常订阅某种报纸的占40%,最近从订阅率来看似乎出现减少的现象,随机抽200户职工家庭进行调查,有76户职工订阅该报纸,问报纸的订阅率是否显著降低(a=0.05)?参考答案:假设检验为。
采用成数检验统计量。
查出=0.05水平下的临界值为1.64和1.65之间。
计算统计量值, z=-0.577>-1.64,所以接受原假设。
p值为0.48和0.476之间(因为本题为单侧检验,p值=(1-F(|z|))/2 )。