统计分析方法及案例龚
统计学方法及应用实例
统计学方法及应用实例统计学是一门研究收集、分析、解释和呈现数据的学科。
它提供了一些方法和技术，以便我们能够更好地理解和利用数据，从而做出更加准确和可靠的决策。
统计学的应用非常广泛，无论是在科学研究、医学、商业决策还是社会科学领域，统计学都发挥着重要的作用。
下面我将详细介绍一些常见的统计学方法及其应用实例。
1. 描述统计学方法：描述统计学方法主要用于对数据进行总结和描述，可以从统计量、图表和图像等角度来展示数据的特征。
例如，在营销研究中，我们可以使用描述统计学方法来分析市场调研数据。
通过计算平均数、中位数、众数等统计量，我们可以了解产品的平均满意度，最常见的问题或最常见的需求。
此外，我们还可以使用柱状图、条形图和饼图等图表来直观地呈现调查结果。
2. 推论统计学方法：推论统计学方法主要用于从样本数据中推导总体的特征，并对这些推断进行合理的评估和解释。
例如，在医学研究中，研究人员通常会收集一部分人群的数据，然后根据这些样本数据推断整个人群的特征。
通过使用假设检验和置信区间等方法，研究人员可以检查两种药物的疗效是否有显著差异。
此外，回归分析可以用于预测患者的生存率、治疗效果等。
3. 整体分析方法：整体分析方法主要用于研究多个变量之间的关系和影响，以及对推断模型的拟合和评估。
例如，在经济学研究中，我们可以使用多元回归分析来研究多个因素对经济增长的影响。
通过同时考虑多个变量，我们可以了解各个因素对经济增长的贡献程度，以及是否存在相互作用。
此外，方差分析可以用于研究不同人群之间的差异，例如不同年龄组的收入差异。
4. 随机模拟方法：随机模拟方法主要用于生成模拟数据，以便我们能够更好地理解和研究复杂的问题。
例如，在金融风险管理中，我们可以使用蒙特卡洛模拟来模拟不同市场情况下的投资回报，从而评估投资组合的风险和收益。
通过运行大量的模拟实验，我们可以计算出投资组合在不同市场情况下的预期收益和风险，以帮助投资者做出更加明智的投资决策。
数据分析方法与案例精品文档
使用统计函数【FREQUENCY】创建频数分布表和 直方图可解决这一问题。具体步骤是
• 选择与接受区域相临近的单元格区域，作为频数分布表 输出的区域
• 选择统计函数中的【FREQUENCY】函数
• 在 对 话 框 【Date-array】 后 输 入 数 据 区 域 ， 在 【Binsarray】后输入接受区域
数据透视表
(pivot table)
1. 可以从复杂的数据中提取有用的信息
2. 可以对数据表的重要信息按使用者的习惯或分析 要求进行汇总和作图
3. 形成一个符合需要的交叉表(列联表)
4. 在利用数据透视表时，数据源表中的首行必须有 列标题
数据透视表
2 - 20
*
统计学
STATISTICS (第五版)
置，然后选择【布局】
第4步：在【向导—布局】对话框中，依次将“饮料类型”拖 至左
边的“行”(或列)区域，将“顾客性别”拖至 “列”(或
行)区域，将“饮料类型”拖至“数据”区域。
第5步：单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对话
框。单击【完成】
用数据透视表生成定性数据的频数分
2 - 13
布表
*
统计学
2 - 12
制作频数分布表
*
统计学
STATISTICS (第五版)
使用Excel数据透视表计数
(pivot table)
第1步：选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】
第2步：确定数据源区域(在操作前将光标放在任意数据单元格
内，系统会自动选定数据源区域)
第3步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位
组中值 = 下限值+上限值 2
统计分析方法
统计分析方法统计分析方法是一种用于处理和解释数据的重要工具。
它可以帮助我们理解数据背后的模式和趋势，从而做出更准确的决策。
在实际应用中，统计分析方法被广泛应用于各个领域，包括经济学、社会学、医学、市场营销等。
本文将介绍几种常见的统计分析方法，以及它们在实际应用中的作用。
首先，我们来介绍一下描述性统计分析方法。
描述性统计分析方法是用来总结和描述数据的方法，它包括了对数据的中心趋势、离散程度、分布形状等方面的描述。
常见的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以帮助我们更好地理解数据的特征，从而为后续的分析和决策提供依据。
其次，我们来介绍一下推断性统计分析方法。
推断性统计分析方法是用来对总体特征进行推断的方法，它包括了参数估计、假设检验、置信区间估计等。
通过推断性统计分析方法，我们可以利用样本数据对总体特征进行推断，从而得出对总体的结论。
推断性统计分析方法在实际应用中具有重要的意义，它可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，从而为决策提供支持。
另外，我们还需要介绍一下相关性分析方法。
相关性分析方法是用来研究变量之间关系的方法，它包括了相关系数分析、回归分析、方差分析等。
通过相关性分析方法，我们可以了解变量之间的相关程度和相关方向，从而揭示出变量之间的内在关系。
相关性分析方法在实际应用中具有重要的作用，它可以帮助我们理解变量之间的关系，从而为预测和决策提供支持。
最后，我们需要介绍一下时间序列分析方法。
时间序列分析方法是用来研究时间序列数据的方法，它包括了趋势分析、季节性分析、循环分析、残差分析等。
通过时间序列分析方法，我们可以了解时间序列数据的规律和特征，从而为未来的预测和决策提供依据。
时间序列分析方法在实际应用中具有重要的作用，它可以帮助我们理解时间序列数据的特征，从而为决策提供支持。
综上所述，统计分析方法是一种重要的工具，它可以帮助我们理解数据的特征和规律，从而为决策提供支持。
统计学数据分析案例
统计学数据分析案例
在现代社会中，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。
统计学作为
数据分析的基础理论，扮演着至关重要的角色。
在本文中，我们将通过几个实际案例来展示统计学在数据分析中的应用。
首先，让我们来看一个关于市场调研的案例。
某公司在推出新产品之前，需要
对目标市场进行调研，以了解消费者的偏好和需求。
通过对样本数据进行统计分析，可以得出消费者对新产品的接受程度，以及他们对产品属性的偏好。
通过统计学的方法，我们可以对市场趋势进行预测，为新产品的推出提供决策支持。
其次，让我们来看一个关于医学研究的案例。
在临床试验中，研究人员需要对
实验数据进行统计分析，以验证新药物的疗效和安全性。
通过对受试者的数据进行统计学处理，可以得出药物的有效性和副作用情况，为药物的上市提供科学依据。
另外，让我们来看一个关于财务分析的案例。
在企业财务管理中，统计学数据
分析可以帮助企业进行成本控制和效益评估。
通过对财务数据进行统计学处理，可以得出企业的盈利能力、资产负债情况以及现金流量状况，为企业的经营决策提供依据。
最后，让我们来看一个关于社会调查的案例。
政府部门或社会机构在制定政策
或规划项目时，需要对社会进行调查和统计分析。
通过对社会样本数据的统计处理，可以了解社会的结构和特点，为政策的制定和项目的实施提供科学依据。
综上所述，统计学数据分析在各个领域中都有着重要的应用价值。
通过对实际
案例的分析，我们可以看到统计学在数据分析中的重要性和作用。
希望本文能够对读者有所启发，让大家更加重视统计学在数据分析中的应用。
数据分析的常用统计方法及案例分析
数据分析的常用统计方法及案例分析数据分析是指通过收集、整理、加工和分析数据，以获取有价值的信息和洞察力的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
在数据分析的过程中，统计方法是其中一种重要的工具。
本文将介绍一些常用的统计方法，并通过案例分析来说明它们的应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算数据的中心趋势和离散程度来揭示数据的特征。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、标准差等。
以某电商平台的销售数据为例，我们可以通过计算销售额的均值来了解该平台的整体销售情况。
假设我们收集了一段时间内的销售数据，计算得到的均值为5000元。
这意味着该平台的平均每天销售额为5000元。
通过计算销售额的标准差，我们可以了解销售额的波动情况。
如果标准差较大，说明销售额的波动性较高，反之则较低。
二、假设检验假设检验是用于判断统计推断的一种方法。
它可以通过对样本数据进行分析，来推断总体的特征。
在假设检验中，我们需要提出一个原假设和一个备择假设，并通过统计方法来判断原假设是否成立。
以某公司的员工离职率为例，假设我们想要判断该公司的离职率是否高于行业平均水平。
我们可以提出原假设H0：该公司的离职率等于行业平均水平，备择假设Ha：该公司的离职率高于行业平均水平。
通过收集一定时间内的员工离职数据，并进行统计分析，我们可以计算得到离职率的样本均值和标准差。
然后，我们可以使用假设检验方法，计算得到一个p值。
如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为该公司的离职率高于行业平均水平。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
它可以通过建立数学模型来预测一个或多个因变量与一个或多个自变量之间的关系。
回归分析常用于预测和解释变量之间的关系。
以某公司的销售额和广告费用为例，我们可以使用回归分析来研究二者之间的关系。
假设我们收集了一段时间内的销售额和广告费用数据，并将其进行回归分析。
统计分析方法：应用及案例
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
第五章 统计分析报告
第一节 第二节 第三节 第四节
第六章
统计分析报告写作的特点 统计分析报告的基本结构 分析报告写作的原则、程序与技巧 统计分析报告的评价 进度统计分析报告 专题统计分析报告 统计调查分析报告
统计分析报告范例
第一节 第二节 第三节
5
第六章 调查报告案例
25
14
一、统计分析的理论基础
• 以辩证唯物主义所阐明的对立统一规律、量变质变规律及认识论 的诸多原理作为方法论基础。 • 以政治经济学所阐明的经济发展规律和基本原理作为理论基础。
15
二、统计分析的内容和方法
• 内容 • 方法 定性分析法 定量分析法
16
三、统计分析的种类
种类
按对象分 按效果分 按范围分
19
第三节
统计分析的程序
确定分析课题 明确分析目的，拟定分析提纲，编制分析计划 搜集、鉴别、整理资料 编制统计分析表 进行系统周密的分析研究 写出统计分析报告
20
第四节
EXCEL和SPSS基本功能简 介
EXCEL基本功能简介
SPSS基本功能简介
21
一、 EXCEL基本功能简介
10
• 特点 • 数量性 • 鲜明性 • 广泛性 • 多样性 • 总体性 • 时效性
11
二、统计分析的作用和任务
• 作用 1.是企业适应市场环境发展变化的需要 2.是适应消费者需求变化的客观要求 3.是适应市场竞争发展变化的客观要求 4.是进行经营决策的基础 5.是改善企业经营管理的工具 6.是企业适应科学进步的客观要求
统计分析方法： 应用及案例
1
统计案例分析
统计案例分析统计案例分析是指通过采集、整理和分析大量的数据，对某一现象、事件或问题进行深入研究和解析的过程。
通过统计案例分析，可以揭示出数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据，帮助人们更好地理解和解决问题。
统计案例分析在各个领域都有广泛应用。
以市场调研为例，企业需要了解消费者需求和市场趋势，通过设计调查问卷、采集数据并进行统计分析，可以获取有关产品销售情况、消费者满意度等重要信息，帮助企业制定市场策略和推动产品创新。
在医学领域，统计案例分析可以帮助医生和研究人员分析大量的病例数据，发现疾病的规律和治疗效果，指导临床决策和医学研究。
在教育领域，统计案例分析可以帮助学校和教育机构分析学生的学业表现、成绩分布等数据，制定个性化教学方案，提高教学质量。
此外，统计案例分析还可以应用于金融、环境保护、社会调查等众多领域。
统计案例分析的过程通常包括问题提出、数据收集、数据整理和数据分析四个步骤。
首先，需要明确研究的问题或目标，确定需要收集哪些数据，并制定相应的调查方案。
其次，通过实地调研、问卷调查、访谈等方式，采集所需数据。
然后，对采集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
最后，借助统计软件或工具，对数据进行分析和解读，得出结论并提出相应的建议。
在进行统计案例分析时，需要注意几个关键点。
首先，数据的采集和整理需要严谨和可靠，尽量避免人为的误差。
其次，选择合适的统计方法和模型对数据进行分析，确保分析结果具有科学性和可信度。
此外，要注意分析结果的解释和推断，不得夸大或曲解数据。
同时，对于统计案例分析的结果，应该注重实践应用，将其转化为决策和行动的依据。
综上所述，统计案例分析是一种重要的数据分析方法，通过对大量数据的采集、整理和分析，为问题解决提供科学依据。
无论在商业、医学、教育等领域，统计案例分析都具有广泛的应用前景。
因此，加强对统计案例分析方法的学习和掌握，对于提高决策的科学性和准确性，推动社会进步都具有重要意义。
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。
统计分析方法：应用及案例
摘要:分析了我国城乡居民收入差距现状及其对社会发展的影响,探讨了城乡收入差距的深层原因,并就这一问题的解决提出若干政策性建议。
关键词:城乡居民; 收入差距; 二元结构一．城乡居民收入差距扩大的现状按照国际通行的反映居民收入分配差距程度的基尼系数表示,改革开放前我国的基尼系数仅为0.25,现在据中国社科院经济研究所收入分配课题组公布的调查报告显示,2002年我国的基尼系数已达到0.454,超过了国际警戒线(0.4),提高了80%,其中最明显的当属城乡收入差距。
改革开放30多年来,城乡居民收入差距经历了由逐渐扩大到逐渐缩小,再由逐渐缩小到加速扩大的发展过程。
如果用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比来衡量城乡的收入差距,就国际一般情况而言,当经济发展水平人均GDP在800美元～1 000美元阶段,城镇居民人均收入大体上是农村居民人均纯收入的1.7倍,而我国城乡收入差距一直超过国际一般情况,1978年城乡居民收入比为2.57∶1(以农村居民收入为1),1985年达到历史最低点,为1.8∶1,1994年达到顶峰,城乡居民收入比为2.86∶1,1997年达到城乡居民收入比为2.47∶1。
1997年后城乡居民收入差距开始加速扩大,2001年突破历史最高点,城乡居民收入比扩大到2.90∶1,2003年继续扩大到3.23∶1,2004年收入差距比为3.2:1,2009年继续扩大到3.3∶1。
但这个结论,还不能真实地反映城乡之间的实际收入的差别。
城镇居民的可支配收入没有涵盖城市居民所享有的各种各样的实物性补贴。
如果把城市居民所享有的各种各样的实物性补贴(医疗、教育、养老金保障、失业保险、最低生活费救济等等)考虑进去,城乡收入差距可能要达到4倍~5倍,甚至是6倍。
二．城乡居民收入差距对社会发展的影响城乡居民收入分配差距演变过程中,合理差距对经济发展、社会稳定产生一定正效应,但不合理差距对经济发展、社会稳定产生负效应。
origin龚柏兹曲线拟合法
origin龚柏兹曲线拟合法摘要：1.龚柏兹曲线简介2.拟合法的定义与应用3.龚柏兹曲线拟合法的具体方法4.龚柏兹曲线拟合法的应用案例5.龚柏兹曲线拟合法的优缺点正文：1.龚柏兹曲线简介龚柏兹曲线（Gompertz Curve）是一种描述人口增长、物品销售、生物种群数量等指数增长或指数衰减规律的数学模型。
该曲线由美国数学家约瑟夫·龚柏兹（Joseph Gompertz）于1895 年提出，是一种重要的人口统计学方法。
龚柏兹曲线具有三个特征：初始增长缓慢，随后加速，最后达到一个饱和状态。
2.拟合法的定义与应用拟合（fitting）是一种数学方法，通过对一组数据进行分析，找到一个合适的数学模型来描述这些数据。
拟合法广泛应用于自然科学、社会科学和工程技术等领域。
通过拟合，我们可以了解数据背后的规律，预测未来的趋势。
3.龚柏兹曲线拟合法的具体方法龚柏兹曲线拟合法是利用数学方法，将龚柏兹曲线与实际数据进行匹配，求解模型参数的过程。
具体操作步骤如下：（1）确定拟合模型：根据实际问题，确定是否适用龚柏兹曲线模型。
（2）准备数据：收集相关数据，并进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
（3）参数估计：利用最小二乘法、极大似然估计等统计方法，求解龚柏兹曲线的参数。
（4）模型检验：检验拟合效果，如参数显著性检验、模型整体拟合度等。
4.龚柏兹曲线拟合法的应用案例龚柏兹曲线拟合法在许多领域都有广泛应用，如经济学、生物学、市场营销等。
例如，在经济学领域，可以利用龚柏兹曲线拟合法预测某个国家或地区的经济增长速度；在生物学领域，可以预测某种生物种群的数量变化；在市场营销领域，可以预测某种产品的销售量。
5.龚柏兹曲线拟合法的优缺点优点：（1）描述能力强：龚柏兹曲线拟合模型能够较好地描述指数增长或指数衰减现象。
（2）适用范围广：可以应用于各种数据类型，如离散型、连续型、实际型等。
缺点：（1）计算复杂度较高：参数估计过程涉及到复杂的数学运算，计算量较大。
统计分析方法及案例解读
统计分析方法及案例解读——财务审计部罗三林如何做好统计分析统计分析需要一定的理论基础和文字素养，但更是一个实践性很强的训练过程。
统计分析的概念、特点或许重要，标题、导语、结尾等技巧需要注意，但统计分析的内涵和敏锐的思维才是实质。
多写—量的积累才有质的提高。
多看—看看别人的文章是怎么写的。
模仿—借鉴别人的思路、观点、体裁、布局。
统计分析有什么用？1．反映宏观经济形势或企业生产经营状况；2．及时发现问题；3．为领导决策提供依据；4．表达自身看法或诉求（类似说活，但更有逻辑性）；5．有利于提高自身地位和影响。
写统计分析报告的困惑1．平铺直叙，缺少亮点和新意；2．提不出问题，或不善于总结问题；3．千篇一律，写不出变化；4．不会提建议，大到宏观政策建议，中到行业发展建议，小到企业生产经营建议；5．不知道如何表达自己的观点。
例：金融危机期间铜价走势分析例：金融危机期间铜价走势分析分析方法：让历史告诉未来铜价未来可能的三种走势：下跌；横向震荡；上涨。
分析方法：让历史告诉未来1．2008年9月，雷曼兄弟破产爆发全球金融危机。
①此时铜价仍在历史高位徘徊（7000美元之上）；②金融危机导致的去杠杆化令商品市场承受巨大的压力；③金融危机可能演变为经济危机，令实体经济减少对铜的需求。
结论：铜价尚未对危机做出充分反应，应看空铜价。
分析方法：让历史告诉未来2．2008年底，铜价跌破3000美元。
①铜价跌回长期波动区间（起涨平台）；②铜价短期下跌七成很大程度上消化了去杠杆化导致的流动性枯竭；③中国推出4万亿经济刺激计划提升实体经济对铜的需求；④国内锌、铝、镍等有色金属的市场价格已跌破产业成本价格。
⑤国储局有色金属收储计划启动。
结论：铜价可能触底。
分析要点：1．思路要清晰；2．逻辑要严密，因果关系要充分、合理；3．没有把握或不确定时，不要用绝对的措辞，说话留有余地（尽量避免绝对肯定或绝对否定）。
报告写了不少，但千篇一律，写不出变化，没得写了怎么办？如果经常写进度性的分析报告，新的报告受前面报告的影响，容易雷同，可能不知道该怎么写能引起领导的重视或别人的兴趣。
统计调查数据分析方法与案例研究
统计调查数据分析方法与案例研究数据分析在各个领域中扮演着重要的角色，它帮助我们理解大量的信息和趋势，从而作出明智的决策。
而在统计调查中，数据分析更是必不可少的环节。
本文将探讨统计调查数据分析的方法和通过案例研究来展示其应用。
一、数据收集与整理在进行统计调查之前，首先需要收集和整理数据。
数据的来源可以包括调查问卷、观察记录、实验数据等等。
在收集到数据后，需要对其进行整理，包括数据清洗和数据编码。
数据清洗是指检查和修复数据中的错误和缺失，以确保数据的准确性。
数据编码则是对数据进行分类和标记，以方便后续的分析。
二、数据可视化与描述统计数据可视化是将数据以图表的方式展现出来，可以更直观地理解数据的分布和趋势。
在数据可视化的过程中，可以使用柱状图、折线图、饼图等多种图表方式来展示数据。
通过数据可视化，我们可以更容易地观察到数据的规律和差异。
描述统计则是通过计算各种统计指标，对数据进行总结和描述。
常见的统计指标包括平均数、中位数、标准差等等。
这些指标能够帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及分布情况。
三、推断统计与假设检验推断统计是通过从样本数据中推断总体的参数。
在进行推断统计时，常常需要进行假设检验来验证我们的猜想。
假设检验是一种统计推断方法，通过对样本数据的分析，对总体参数的假设进行检验。
假设检验的基本步骤包括提出原假设和备选假设、选择适当的统计检验方法、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
通过假设检验，我们可以对实际情况进行推断，并在一定程度上控制误差。
四、案例研究：消费者行为调查为了更好地理解统计调查数据分析的应用，我们将通过一个消费者行为调查的案例来进行具体分析。
假设我们进行了一项关于消费者对某品牌产品的调查，我们收集了100个消费者的购买偏好数据。
为了展示我们的统计调查数据分析过程，我们将使用柱状图和描述统计方法。
首先，我们将数据进行可视化展示。
通过绘制柱状图，我们可以直观地观察到不同品牌产品的购买偏好情况。
统计分析方法ppt
B
(200 1200)2 (3000 1200)2 (400 1200)2 1562.05 3
C
(1600 1200)2 (1200 1200)2 (800 1200)2 400 3
大家学习辛苦了,还就是要坚持
继续保持安静
4、综合评价
指对多个指标转化成为一个能够反映综合情况得
发展速度
报告期水平 基期水平
增长速度 发展速度 1
(4)构成指标。说明内部结构得情况。
比重
总体内部的部分总量 总体总量
简单评价得方法: (1)相对比较。 用相除得方式,说明相对增长或下降得程度。 一般适用于总量指标、平均指标。
(2)相差比较。 用相减得方式,说明评价指标与评价标准之间 得绝对差额,适用于一切指标。
计分析。所谓统计评价,即就是从数量上 描述研究对象规模得大小、水平得高低, 速度得快慢,以及各种关系就是否协调。
评价分析一般通过与一定得标准比较 来衡量,做出判断。
1、评价标准。
主要有以下几种:
(1)时间评价标准。
与前一时期对比(环比);与去年同期比(同比); 与历史达到得最好水平比或与特定得历史时期 比(定基)。
(2)季节波动:指由于季节得影响作用而引起得波 动,具有周期性、周期得长度小于12个月;
季节波动通过计算季节指数来测定。
季节指数
各年同月（季）平均数 所有年份的月（季）平 均数
季节指数大于1时,表示该月(季)得水平高于各 月(季)得平均水平,可称为旺季;反之为淡季。
(3)循环波动:由于一些内在得原因引起得周期 性波动,但周期没有固定得长度。
在统计评价中,将单个统计指标,或指标体系中各 个指标分别选择评价标准,进行评价就就是简单评 价。
origin龚柏兹曲线拟合法
origin龚柏兹曲线拟合法【原创版】目录1.龚柏兹曲线的概念2.龚柏兹曲线拟合法的原理3.龚柏兹曲线拟合法的应用4.结论正文1.龚柏兹曲线的概念龚柏兹曲线，又称为指数平滑曲线，是由美国统计学家约翰·龚柏兹（John N.Wilford）在 20 世纪 40 年代提出的一种用于预测时间序列数据的方法。
它是基于历史数据进行指数加权平均，以达到预测未来值的目的。
龚柏兹曲线的核心思想是利用过去一段时间的历史数据，对未来的发展趋势进行预测。
2.龚柏兹曲线拟合法的原理龚柏兹曲线拟合法是通过对历史数据进行加权处理，求得预测值的一种方法。
其基本原理是：未来的值等于过去的值乘以一个加权系数之和。
具体来说，设 N 个历史数据分别为 x1, x2,..., xn，对应的加权系数分别为α1, α2,..., αn，则预测值 y 的计算公式为：y = α1x1 + α2x2 +...+ αnxn其中，α1, α2,..., αn 是加权系数，它们的和等于 1，即：α1 + α2 +...+ αn = 13.龚柏兹曲线拟合法的应用龚柏兹曲线拟合法广泛应用于时间序列预测、市场分析、金融投资等领域。
例如，在股票市场中，投资者可以通过分析历史股价数据，利用龚柏兹曲线拟合法预测未来股价的走势，从而制定投资策略。
在企业管理中，龚柏兹曲线拟合法可以用于预测销售额、生产量等指标，为企业决策提供参考依据。
4.结论龚柏兹曲线拟合法是一种基于历史数据进行预测的方法，其核心思想是对历史数据进行加权处理，求得预测值。
这种方法在时间序列预测、市场分析、金融投资等领域具有广泛的应用。
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x1 x0 30.86 26.2 4.66 元
2、产品单价提高时平均单价的影响 固定构成指数：
x1 30.86 111.17% xn 27.76
x1 xn 30.86 27.76 3.1 元
3、产品销售结构变动对平均单价的影响
xn 27.76 105.95% 结构影响指数： x0 26.20
f
f1
1
33 65.5% 28 29.3 20 5.2% 30.86 元
以上月单价本月销售量结构计算的平均单价
xn x0
f
f1
1
30 65.5% 25 29.3% 15 5.2% 27.76 元
1.平均指标指数
x1 30.86 117.79% x0 26.2
x
x
f
f
并知道平均数受两个因素的影响：一是变 量值的大小；二是总体的内部结构。 优质优价是市场经济的基本规则，不同 等级品的价格对销售收入会产生影响。某企
业A产品两个月的单价变动和等级品的结构变
动资料如下：
单价（元） 等级 上月 本月
销量（件） 上月 本月
销售结构（%） 上月 本月
x0
一 二 30 25
12 4092.9 234 193 0.7937 2 12 4978 234
y b x 193 0.7937 234 0.6062 a
n 12
ˆ y0 0.6062 0.7937 x
4、计算销量为32万只时，可获利润区间的中心值 ˆ y0 0.6062 0.7937 32 26 万元 5、计算估计标准误差
统计分析方法及案例
主讲人：龚耀南
第一部分：统计分析方法
一、集中度分析法——众数和中位数（二分位数） 反映一组数据集中程度的方法，主要是计算平 均数，但当数据分布不对称，存在极端大（小）值 时，平均数不能正确代表该组数据的一般水平，这 时应选择众数或中位数作为集中度的代表。 例1：某公司有10位职工，其中9位月工资为 1200元，1位月工资为12000元，若计算月平均工资， 用平均数则为2280元。
n XY X Y
r
12 4092.9 234 193 12 4978 2342 12 3368.98 1932
=0.9935>0.8
说明两者为高度正相关，可以从销量来预测利润 3、建立回归方程
ˆ y0 a bx
b n xy x y n x 2 ( x ) 2
n1 51 3 2 2
∴Me＝7
n 1 2
n b.数据个数为偶数，位于 2 位置的两个数据的平均数
例5
2 3
7 11 15 18 共6个数据
n 6 n 3, 1 4 2 2 2
711 M 9 e 2 (2) 当数据分组成单项数列
∴
a、计算总组据个数
f
f 2
b、累计各组次数当超过 即找出中位数
例6 日产量（件） 工人（人） 5 4 8 20 10 35 11 1
f 60
f 30 2
累计次数 4 24 59 >30
即: Me 10件
(4) 当数据分组成组据数列
a、用上面方法找出中位数所在组
b、用
f Sm 1 2 Me Ｌ d f m
L、d 意义同前, f
额不受业务量变动影响而保持不变的成本。如按直线法 计提的固定资产的折旧费、财产保险费等。
c、混合成本: 指业务量发生变化时，成本总额随
业务量呈非正比例变动的成本。一般可用高低点法和 线性回归法分解成变动成本和固定成本两大部分。 ③ 利：指利润（s）
2、建立关系式 利润＝销售收入-成本总额 ＝销售收入-变动成本-固定成本 即：s=px-bx-a=x(p-b)-a 3、量、本、利分析 (1) 保本销售量( 即：s=o) o＝x(p-b)-a
根据定义：Mo ＝3000
（3）当资料分组成组距数列时 a.先确定众数所在组
１ b.按 Ｍ ＝Ｌ＋ d 计算 ０ １ ２ ＋
式中：L
—众数所在组的下限
1 —众数所在组的次数与前一组次数之差
2
d —众数所在组的组距
例3：
月工资（元）
1500—2000
职工（人）
400
2000—3000
1200 9＋ 12000 1 X＝ ＝2280 （元） 10
显然该平均数的代表性较弱。
1、众位数（Mo）： 指一组数据中出现频数最多的变量值
（1）当资料没有分组时
例2、一组数据分别为2、4、5、5、18 则：根据定义：Mo＝5 （2）当资料分组成单项数列时，如例1
月工资（元） 3000 12000 职工（人） 9 1
四、量、本、利分析法 1.基本概念 (1) 量：业务量（销售收入） 销售收入＝销售量（x）×销售单价（p） (2) 本：指成本 a、变动成本：指在一定时期和一定业务量 范围内总额随业务量的变动而发生正比例变动
的成本。如直接材料、计件工资等。
变动成本＝销售量（x）×单位变动成本（b）
b、固定成本:指在一定时期和一定业务量范围内总
结论：当销售为32万只时，利润额在25.03至 26.97万元范围内的可信程度高达90%。 附注：① 以上分析适用于数据个数（n）大于 30时； ② 以上计算看似繁复，但都可以运用 EXCELL轻松完成，该内容在今后的继
续教育中会专门介绍。
三、因素分析法—总体平均数变动分析 我们知道，算术平均数的计算公式
750400 M 2000 1000 e 800
= 2437.5元
二、二元线性相关与回归分析法 事物之间可能存在一定的关系，当他们的关
系较为密切时，就有可能从一个变量的变化来预
测另一个变量的变化范围。
月 1 2 3 4 5 6 7 8 9
销量（万只）Ｘ 12 10 14 16 16 20 19 22 23
案例一：上海市2000年至2009年生产总值分析
表1
年份
2000 2001
生产总值(亿元)
4771.17 5210.12
第一产业
76.68 78
第二产业
2207.63 2403.18
第三产业
2486.86 2728.94
2002
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
5741.03
x a p b
计算
例1 :伊莱克斯公司生产飞达电动自行车，每辆
耗用材料人工、电瓶等变动成本共1800元，固定成本
总额600万元，每辆售价3000元，则保本销量为多少 辆？
x 600 5000 0.3 0.18
辆
(1) 利润分析 例2:承上例，如现在公司每月销售为8000辆， 则每月利润为多少？ S=8000×(0.3-0.18)- 600=360万元
52.12%
46.27%
第一产业占
第二产业占
第三产业占
2009年生产总值中: 第一产业占： 第二产业占： 第三产业占：
113.82 0.76% 15046.45 6001.78 39.89% 15046.45
8930.85 59.36% 15046.45
上述计算明显反映出产业结构有很大幅度的 调整。一、二产业分别下降了1和6个百分点，第
利润（万元）Ｙ 9.0 8.5 11.5 14.2 14.0 16.4 16.2 18.1 18.3
10
11 12
26
26 30
21.5
21.3 24.0
若我们要以90%的可靠性来预测销量为32万 只时可能获得的利润时，就可以通过以下的步骤 来完成。 1.画出散点图来判断二者的关系。
26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 4 8 12 16 20 24 28 32 x：销量（万只） y：利润（万元）
xn x0 27.76 26.20 1.56 元
117.79%＝111.17%×105.95%
4.66＝3.1+1.56元
分析结论： 产品平均单价上升17.79%提高4.66元，其中， 由于各等级品单价的提高使平均单价上升11.17%， 提高3.1元；由于一、二级销量所占比重增加使 平均单价上升5.95%，提高1.56元。
3000—5000 5000—10000
800
200 100
400 M 2000 1000 0 400600
=2400元
2、中位数（Me）指将一组数据排序后处于中间 位置的变量值
（1） 当资料没有分组时
n1 a .数据个数为奇数，位于 2 位置的数据
例4
2 3 7 11 15 共5个数据
m —中位数所在组的次数
S
例7
m1
— 中位数所在组前一组的累计次数
职工（人）f 400 累计次数s 400
月工资（元） 1500-2000
2000-3000
3000-5000 5000-10000
800
200 100
1200
400800 200100 f 750 2 2
累计至第二组次数 1200 >750 可确定中位数在 第二组
三产业则增长了7个百分点，上海市贯彻中央提
出的“调结构促增长”取得较大的成效。
图4
2009年生产总值中
0.76%
59.36%
39.89%
第一产业占
第二产业占
第三产业占
2.增长量分析 生产总值年平均增长：
15046.45 4771.17 10275.28 1141.70亿元 9 9 其中：一产：113.82 76.68 37.14 4.13 亿元 9 9 6001.78 2207.63 3794.15 421.57 亿元 二产： 9 9 8930.85 2486.86 6443.99 三产： 716 亿元 9 9