统计学 统计学-——典型案例、问题和思想
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。
统计学分析报告案例
统计学分析报告案例1. 引言本报告旨在基于统计学的分析方法,针对某公司销售数据进行详细分析,以帮助公司了解销售情况、发现潜在问题并提出改进建议。
2. 数据收集与整理为了进行分析,我们收集了该公司过去一年的销售数据,包括销售额、产品类型、销售渠道和时间等相关信息。
我们将数据库中的数据导入统计软件,以便进行后续分析。
3. 描述性统计分析在进行更深入的分析之前,我们首先对数据进行描述性统计分析。
下面是我们通过计算得出的一些重要指标:•平均销售额:XXX•最大销售额:XXX•最小销售额:XXX•销售额标准差:XXX•销售额中位数:XXX此外,我们还绘制了销售额的频率分布直方图,以便更直观地了解销售额的分布情况。
4. 销售额变化趋势分析为了深入了解销售情况的变化趋势,我们对销售数据进行了时间序列分析。
我们首先绘制了销售额随时间的折线图,并检测是否存在季节性或趋势性的模式。
通过计算趋势线的斜率和拟合度,我们可以得出销售额的趋势变化情况。
从时间序列分析的结果可以看出,销售额整体呈现逐渐增长的趋势,但在某些特定时期可能出现较大幅度的波动。
针对波动的原因,我们需要进一步进行分析。
5. 产品类型分析为了了解不同产品类型的销售情况,我们对销售数据进行了产品类型分析。
通过计算每个产品类型的销售额占比,我们可以得出每个产品类型的销售贡献度。
从分析结果可以看出,某些产品类型的销售额占比较大,而某些产品类型的销售额占比较小。
我们建议公司进一步关注销售额占比较小的产品类型,提出相应的销售策略,以增加其销售额占比。
6. 销售渠道分析销售渠道对销售业绩有重要影响。
因此,我们进行了销售渠道分析,以确定不同销售渠道对销售额的贡献度。
通过比较不同销售渠道的销售额占比,我们可以看出某些销售渠道的销售额占比较高,而某些销售渠道的销售额占比较低。
这为公司提供了选择优化销售渠道的机会。
7. 统计检验为了验证我们的分析结果是否具有统计显著性,我们进行了一些统计检验。
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,
; 欧洲杯直播/
;
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
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Βιβλιοθήκη 案例2现假设“药无效”,则事件“6 只羊都不 6 ( 1 0.4) 0.0467 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
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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.
统计思维与确定性思维
1. 确定性思维——结果的确定性 统计思维——结果的随机性 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.
独立性检验
案例3
a c ab cd
ad bc 0
a(c d ) c(a b)
2 n ( ad bc ) 构造一个随机变量 K 2 (a b)(c d )(a c)(b d )
其中 n a b c d
在“吸烟与患肺癌没有关系”成立的条件下可以估算 出 P ( K 2 6.635) 0.01 P( K 2 3.841 ) 0.05
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
独立性检验
案例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
统计学数据分析案例
统计学数据分析案例在现代社会中,数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
统计学数据分析作为一种重要的数据处理和解释方法,被广泛应用于各个领域。
本文将通过几个具体的案例,来介绍统计学数据分析在实际应用中的作用和意义。
首先,让我们来看一个销售数据分析的案例。
某电商公司想要了解其不同产品在不同地区的销售情况,以便更好地调整库存和制定营销策略。
通过收集各地区的销售数据,我们可以利用统计学方法对这些数据进行分析,比如计算平均销售量、销售增长率、销售额分布等指标。
通过对这些指标的分析,可以帮助公司更好地理解不同地区的市场需求,从而调整产品结构和销售策略,提高销售业绩。
其次,我们来看一个医疗数据分析的案例。
某医院想要了解某种疾病的发病规律和治疗效果,以便更好地指导临床工作。
通过收集患者的病历数据和治疗效果数据,我们可以利用统计学方法对这些数据进行分析,比如计算患病率、不同治疗方案的有效率、患者年龄和性别的分布等指标。
通过对这些指标的分析,可以帮助医院更好地了解该疾病的发病规律和治疗效果,从而制定更科学的临床治疗方案,提高治疗成功率。
最后,让我们来看一个市场调研数据分析的案例。
某市场调研公司想要了解某种产品在不同消费群体中的受欢迎程度和购买意向,以便更好地制定市场推广策略。
通过收集消费者的调研数据,我们可以利用统计学方法对这些数据进行分析,比如计算产品的满意度指数、购买意向指数、不同消费群体的消费习惯等指标。
通过对这些指标的分析,可以帮助市场调研公司更好地了解产品在市场中的表现和消费者的需求,从而制定更有针对性的市场推广策略,提高产品的市场竞争力。
通过以上几个案例的介绍,我们可以看到统计学数据分析在不同领域中的重要作用。
通过对大量数据的收集和分析,我们可以更好地了解现实世界中的规律和趋势,从而指导决策和提高工作效率。
因此,掌握统计学数据分析方法,对于我们在各个领域中的工作和研究都具有重要意义。
希望本文的案例能够给大家带来一些启发,也希望大家能够在实际工作中更加重视数据的收集和分析,从而更好地提高工作效率和决策水平。
有关统计学的例子
有关统计学的例子
以下是 6 条有关统计学的例子:
1. 你知道吗,统计学就像一个神奇的魔法棒!比如说选班长的时候,大家投票,最后统计票数来决定谁当班长,这可不就是统计学在发挥作用嘛!我们的生活中有多少这样看似平常实则充满统计学奥秘的事情呀!
2. 哎呀呀,统计学那可太重要啦!就好比商场里统计哪种商品最受欢迎,这样商家就能知道该多进些什么货啦!这不就像在给商品们搞一场“选秀”比赛嘛!
3. 哇塞,统计学其实无处不在呀!想想看,老师统计同学们的考试成绩,来看看大家的学习情况,是不是有点像一个超级侦探在寻找线索呀!它真的能让我们了解到很多平时注意不到的东西呢!
4. 嘿,统计学可有意思了呢!像世界杯上统计各个球队的进球数、失球数等来判断球队的实力,这就如同给球队们贴上了不同的标签,让我们看得更清楚呀!
5. 哟呵,统计学可太神奇了呀!比如调查一个城市有多少人喜欢吃火锅,根据这个统计不就能知道火锅在这个城市火不火啦!这难道不像给这个城市做了一次美食民意调查吗!
6. 嗨呀,统计学真是妙不可言啊!就说统计每天的天气情况,时间久了就能知道哪个季节更容易下雨啦!这简直就像是一个气象小精灵在默默地记录着一切呢!
结论:统计学真的超级有趣又超级实用,它就藏在我们生活的每个角落,等着我们去发现和利用呢!。
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。
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案例分析:使用统计学方法解决实际问题随着科技的发展和数据的爆炸性增长,统计学在解决实际问题中变得更加重要。
在本案例分析中,我们将探讨一个使用统计学方法解决实际问题的案例,以展示统计学的威力。
案例背景:某电商公司面临着一个问题:虽然他们的网站每天有很多访问量,但售出的产品却不多。
公司希望了解原因,并采取相应措施以提高销售。
问题分析:为了分析该问题,我们首先需要收集相关数据。
我们对该电商平台的网站进行了深入研究,并收集了一些有关用户行为的数据。
这些数据包括用户的访问时间、访问的页面、停留时间、购买数量等等。
数据分析:首先,我们对用户行为数据进行了描述性统计分析。
我们计算了网站的平均访问时间、平均停留时间等基本指标,以了解用户的行为模式。
其次,我们进行了数据可视化分析,绘制了不同页面的访问量图表、购买数量图表等。
通过这些图表,我们可以清晰地看出用户对不同页面的兴趣和购买习惯。
然后,我们使用假设检验来检验不同页面的访问量和购买数量是否存在显著差异。
我们以一个显著性水平为0.05进行检验,得出结论是否拒绝原假设。
最后,我们使用回归分析来确定与购买数量相关的因素。
我们建立了一个回归模型,并分析了不同变量对购买数量的影响程度。
通过回归分析,我们可以判断哪些因素对销售量的影响更为显著。
解决方案:通过数据分析,我们找到了解决该电商公司问题的一些关键因素。
首先,我们发现用户在购买前会在网站上停留较长时间,这表明了他们的购买意向。
其次,我们发现用户对某些页面的访问量较高,而这些页面的购买量也相对较高,说明了页面内容的吸引力。
基于这些发现,我们提出了以下解决方案:1.优化网站页面:通过进一步分析用户对页面内容的偏好,公司可以针对性地优化页面设计和内容,以增加用户对特定页面的访问量和购买意愿。
2.提高用户粘性:通过增加网站的互动性和用户体验,可以增加用户在网站上的停留时间。
例如,公司可以通过推出在线游戏、用户评论等功能,吸引用户与网站互动,提高他们对网站的粘性和购买意愿。
统计学案例
统计学案例简介统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
它是现代社会科学中不可或缺的一部分,广泛应用于各个领域,如经济学、医学、社会学等。
本文将介绍一个统计学案例,以便读者更好地理解统计学的应用和意义。
案例背景假设我们是一家制药公司的市场营销团队成员,我们的公司最近开发了一种新的镇痛药,并希望通过市场调查来了解目标患者对该药物的需求和接受程度。
我们决定进行一项调查研究,以便更好地了解市场需求,从而能够制定出更好的推广策略。
调查目的我们的调查目的是测量目标患者对我们的新镇痛药的需求和接受程度。
通过收集和分析相关数据,我们希望能够回答以下问题:1.目标患者对新药的认知程度如何?2.目标患者使用镇痛药的频率和用途是什么?3.目标患者对新药的满意度如何?4.目标患者是否愿意推荐给其他患者?调查设计为了回答上述问题,我们决定设计一份问卷调查。
问卷包括以下几个方面的问题:1.基本信息:包括患者年龄、性别、教育水平等。
2.药物认知程度:包括患者是否了解过该药物,了解程度如何。
3.使用频率和用途:包括患者使用镇痛药的频率、使用的原因和目的等。
4.满意度评价:包括患者对新药的满意度评级。
5.推荐意愿:包括患者是否愿意向其他患者推荐该药物。
我们将根据实际情况,选择合适的调查方式,如在线调查、电话访谈或面对面访谈。
为了提高问卷回收率,我们可能采取一些奖励措施,如抽奖或赠送小礼品。
数据收集与分析在进行调查时,我们将努力收集尽可能多的数据样本,以确保结果的可靠性和准确性。
通过统计学的方法,我们可以对数据进行分析,并得出一些有意义的结论。
例如,通过计算样本中不同年龄和性别的患者所占的比例,我们可以了解患者的分布情况。
通过计算药物认知程度的回答情况,我们可以找出不同患者群体对该药物的认知程度有何差异。
我们还可以计算患者使用镇痛药的频率和用途的统计数据,如平均值、中位数和众数等,以更好地了解患者对药物的需求和使用情况。
统计学中的统计思维与问题解决
统计学中的统计思维与问题解决统计学是一门研究收集、分析、解释以及呈现数据的学科。
它使用统计方法和模型来处理和解读数据,帮助我们了解事物之间的关系,并推断出一些可能的规律或趋势。
在统计学中,统计思维是解决问题和做出推断的核心能力。
本文将探讨统计思维在问题解决中的应用。
一、数据的收集与整理在统计学中,数据是重要的基础。
要想进行有效的统计分析,首先需要收集和整理相关的数据。
数据收集的方式多种多样,可以通过调查问卷、实验观测、社会调查等方法获取。
收集到的数据需要进行整理和归类,以便后续分析和解读。
二、问题的提出与假设建立在统计学中,问题的提出是分析的起点。
通过观察现象和研究背景,我们可以发现某个问题或现象。
然后,我们需要针对这个问题建立合理的假设。
假设是对问题的一种猜测或假定,可以提供一种推测的方向。
三、数据的描述与分析在收集和整理好数据之后,我们需要对数据进行描述和分析。
数据的描述可以通过数据的中心趋势和离散程度进行,如平均值、中位数、标准差等。
分析数据时,可以使用统计学的各种方法和技巧,如频率分布、相关性分析、回归分析等。
这些分析方法可以帮助我们揭示数据的规律和趋势。
四、问题的解决与推断通过对数据的描述和分析,我们可以解决问题并进行推断。
问题解决是通过统计学的方法和技巧找到问题的答案或解决方案。
推断是根据已有的数据和分析结果,对未来的情况或者外部因素进行预测和推断。
这个过程需要运用逻辑思维和统计思维,以及推断的精确度和可靠性。
五、结论的表达与结果验证在问题解决和推断之后,我们需要将结论表达出来,并进行结果验证。
结论的表达需要简明扼要、准确清晰,以便别人能够理解和接受。
结果验证可以通过数据的抽样和验证实验等方式进行,以验证我们得出的结论是否可靠和具有代表性。
综上所述,统计学中的统计思维是解决问题和做出推断的核心能力。
通过数据的收集与整理、问题的提出与假设建立、数据的描述与分析、问题的解决与推断、结论的表达与结果验证等一系列步骤,可以帮助我们更好地理解和解决问题。
统计学专业经典案例分析
事例 2美国国家健康照料协会美国国家健康照料协会的主要任务是认识健康照料人力资源的欠缺状况,并为将来拟订发展规划。
为了掌握护理人员对所从事工作的满意程度,该协会倡始了一场全国性的相关医院护理人员的检查研究。
检查项目包含:工作满意度、收入、荣膺时机等,填答方式采纳打分制,从0~ 100 分,分值高表示满意度高。
下边是此中的一部分检查结果:工作收入荣膺工作收入荣膺714958727631845363712574847437694716876649905623725979842862723786863759725740703854634878867272846029875157906266779051735655713655946052755392844266745982855664765154885552956652747051896662714568855767884942654268902767823754858946826056795941898064726045744763883647824891776075907670644361785272此外,按医院招募护理人员的方式,对上述资料的分组结果以下:个人医院退伍军人医院大学隶属医院工作收入荣膺工作收入荣膺工作收入荣膺725940714958845363906266847437876649844266723786725979855664634876885552714568846029747051884942735655858946726045946052795941 883647902767494716 776075727637905623 644361863759779051 712574867272713655 842862956652755392 703854654268765154 875157823754898064 745982826056896662907670855767785272744763824991要求:运用描绘统计方法对资料进行办理,采纳的表示方法要让人能够方便地获得相应的信息,对你发现出的问题赐予议论。
统计学数据分析案例
统计学数据分析案例在统计学中,数据分析是一项重要的工作。
通过对数据的收集、整理、分析和解释,我们可以发现数据背后的规律和趋势,为决策提供支持和参考。
下面,我们将通过几个实际案例来展示统计学数据分析的应用。
案例一,销售数据分析。
某公司在过去一年的销售数据显示,不同产品的销售额有所不同。
为了更好地了解产品销售情况,我们对销售额进行了统计分析。
通过对比不同产品销售额的均值、中位数和标准差,我们发现其中一款产品的销售额波动较大,而另一款产品的销售额相对稳定。
结合市场情况和产品特点,我们提出了针对性的销售策略建议,以优化产品组合和提高销售效益。
案例二,用户行为数据分析。
某互联网平台收集了大量用户的行为数据,包括浏览量、点击量、购买量等。
我们通过对用户行为数据的分析,发现了不同用户群体的行为特点。
通过构建用户行为模型,我们可以预测用户的行为偏好和购买意向,为平台运营和营销活动提供了有力的数据支持。
案例三,医疗数据分析。
在医疗领域,数据分析对于疾病预测、诊断和治疗具有重要意义。
通过对患者的临床数据进行统计分析,我们可以发现不同疾病的发病规律和影响因素。
同时,结合医学知识和统计模型,我们可以建立疾病预测和诊断模型,为临床决策提供科学依据。
通过以上案例,我们可以看到统计学数据分析在不同领域的广泛应用。
通过对数据的深入挖掘和分析,我们可以发现隐藏在数据背后的规律和价值,为决策和实践提供有力支持。
因此,数据分析不仅是统计学的重要内容,也是现代社会决策和管理的重要工具。
希望通过本文的案例分析,能够加深对统计学数据分析的理解,提高数据分析能力,为工作和生活带来更多的价值和意义。
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。
统计学应用的案例
实用文档
统计学应用的案例
1、利用统计学进行居民消费模式的量化研究:消费与收入之间
有着密切的关系。
消费函数是可支配收入与总消费支出之间关系的数学描述。
研究中国居民消费与收入之间的关系,量测中国居民的消费水平,探讨影响居民消费的主要因素。
研究者应考虑到影响消费的众多因素,利用统计数据,建立消费模型,并总结建立中国消费函数应注意的问题和经验。
2、利用统计学进行关于灾害损失统计指标与方法的研究:自然
灾害是人类不能回避的一个现实问题,几乎每年都有不同的自然灾害,给人民生命财产造成极大损失。
总结研究自然灾害及其造成的损失具有重大的现实意义。
统计指标的建立,数据的收集,规律的探讨这是总结和掌握灾害规律的重要过程。
统计理论和方法在这一领域将会发挥重要作用。
一枚标准硬币(正反面重量一致),随机抛掷10次,得到3次
正面,7次饭面。
试问:我们能否证明该硬币正反面出现几率为30%,70%?
ps:可以扩展到其他关于概率的现实现象。
大学统计学案例分析
大学统计学案例分析统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它在各个领域都有着广泛的应用。
在大学学习统计学的过程中,案例分析是一种非常重要的学习方法,通过实际案例的分析,可以更好地理解和运用统计学的知识。
本文将通过几个实际的案例,来展示统计学在大学教育中的应用和重要性。
第一个案例是关于学生考试成绩的分析。
假设某大学一门课程的期末考试成绩分布如下,平均分为75分,标准差为8分。
现在我们想要分析一下成绩的分布情况,以及不同分数段的学生比例。
我们可以利用统计学中的正态分布理论,计算出在平均分附近一定范围内的学生比例,以及高分和低分学生的比例。
通过这个案例,我们可以更好地理解正态分布在实际中的应用,以及如何利用统计学的方法来分析和解释数据。
第二个案例是关于市场调研的数据分析。
假设某公司进行了一次市场调研,收集了一些关于消费者购买行为和偏好的数据。
现在他们想要分析一下不同产品在市场上的受欢迎程度,以及消费者的购买决策和偏好因素。
我们可以利用统计学中的相关分析和回归分析方法,来分析不同变量之间的关系,以及预测消费者购买行为的可能因素。
通过这个案例,我们可以更好地理解统计学在市场调研和数据分析中的应用,以及如何利用统计学的方法来解决实际问题。
第三个案例是关于医学研究的数据分析。
假设某医院进行了一项药物临床试验,收集了一些关于患者病情和治疗效果的数据。
现在他们想要分析一下不同药物对患者病情的影响,以及寻找最佳的治疗方案。
我们可以利用统计学中的假设检验和方差分析方法,来比较不同治疗方案的效果,以及找出最佳的治疗方案。
通过这个案例,我们可以更好地理解统计学在医学研究和临床试验中的应用,以及如何利用统计学的方法来做出科学的决策。
通过以上几个案例的分析,我们可以看到统计学在大学教育中的重要性和应用价值。
统计学不仅是一门理论学科,更是一种解决实际问题的工具和方法。
通过学习统计学,我们可以更好地理解和解释数据,做出科学的决策,以及推动各个领域的发展和进步。
统计学统计学__典型案例、问题及思想
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专业.资料.整理第一章绪论【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,英军用钢板加固了专业.资料.整理这些危险区域,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。
专业.资料.整理事例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专业.资料.整理面,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,专业.资料.整理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。
统计学案例——相关回归分析
《统计学》案例——相关回归分析案例一质量控制中的简单线性回归分析1、问题的提出某石油炼厂的催化装置通过高温及催化剂对原料的作用进行反应,生成各种产品,其中液化气用途广泛、易于储存运输,所以,提高液化气收率,降低不凝气体产量,成为提高经济效益的关键问题。
通过因果分析图和排列图的观察,发现回流温度是影响液化气收率的主要原因,因此,只有确定二者之间的相关关系,寻找适当的回流温度,才能达到提高液化气收率的目的。
经认真分析仔细研究,确定了在保持原有轻油收率的前提下,液化气收率比去年同期增长1个百分点的目标,即达到12.24%的液化气收率。
2、数据的收集序号回流温度(℃)液化气收率(%)序号回流温度(℃)液化气收率(%)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1536 39 43 43 39 38 43 44 37 40 34 39 40 41 4413.1 12.8 11.3 11.4 12.3 12.5 11.1 10.8 13.1 11.9 13.6 12.2 12.2 11.8 11.116 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 3042 43 46 44 42 41 45 40 46 47 45 38 39 44 4512.3 11.9 10.9 10.4 11.5 12.5 11.1 11.1 11.1 10.8 10.5 12.1 12.5 11.5 10.9目标值确定之后,我们收集了某年某季度的回流温度和液化气收率的30组数据(如上表),进行简单直线回归分析。
3.方法的确立设线性回归模型为εββ++=x y 10,估计回归方程为x b b y10ˆ+= 将数据输入计算机,输出散点图可见,液化气收率y 具有随着回流温度x 的提高而降低的趋势。
因此,建立描述y 和x 之间关系的模型时,首选直线型是合理的。
从线性回归的计算结果,可以知道回归系数的最小二乘估计值b 0=21.263和b 1=-0.229,于是最小二乘直线为x y229.0263.21ˆ-= 这就表明,回流温度每增加1℃,估计液化气收率将减少0.229%。
《统计》教学案例与反思
《统计》教学案例与反思教学案例:统计学作为一门重要的学科,对于培养学生的数据分析能力和科学思维具有重要作用。
在统计学教学中,通过案例教学可以激发学生的学习兴趣,提高学生的思维能力和解决问题的能力。
以下是一则统计学的教学案例。
案例:小明是一名小学生,他在前两次模拟考试中得了85分和90分。
他很关心自己在期末考试中能否取得80分以上的成绩。
为了预测小明期末考试的成绩,我们需要进行一次统计分析。
1.收集数据:我们需要收集小明同学的期末考试成绩数据。
通过问卷调查或者询问小明同学本人,可以获取相关数据。
2.数据的整理与统计:根据收集到的数据,将数据整理成一张表格或者统计图形,以便进行分析。
3.数据的分析:首先计算小明同学前两次模拟考试的平均分数,即(85+90)/2=87.5分。
然后分析小明同学取得80分以上的概率。
4.利用统计方法进行预测:通过统计方法,可以计算出小明同学期末考试成绩超过80分的概率。
假设小明同学的成绩服从正态分布,则可以利用正态分布表或者统计软件进行计算。
反思:通过这个案例教学,学生可以通过实际的数据进行统计分析,培养学生的数据分析能力和解决问题的能力。
同时,引入实际案例,能够激发学生的学习兴趣,提高学生的学习动力。
在教学过程中,我可以采取以下措施来进一步提高教学效果。
1.制定合理的教学目标:在开始教学前,要明确教学目标,明确学生需要达到的能力和知识点。
这样可以使教学更加有针对性,确保教学过程更加高效。
2.积极引导学生的思考:在教学过程中,要引导学生进行思考,激发他们的学习兴趣和解决问题的能力。
可以通过提出一些引导性问题,或者让学生自己提出问题,加深学生对于统计学的理解。
3.组织合作学习活动:可以组织学生进行小组讨论和合作学习,使学生之间进行交流和合作,互相帮助。
这样可以提高学生的学习效果,培养学生的合作能力和团队精神。
4.提供实际案例:在教学中,可以引入一些实际案例,使学生能够将统计学知识应用到实际生活中,增强学生的学习积极性和学习兴趣。
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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。
事例8:在身高方面,矮父亲儿子的身高有比父亲高的趋势吗?高父亲儿子的身高有比父亲矮的趋势吗?英国统计学家高尔顿(1 886)用德国数学家高斯的最小二乘法(1801)找到了统计学的回归分析方法,解决了该问题。
该方法推广应用到经济学中,获得了三届诺贝尔经济学奖。
事例9:某些商品或大量商品价格的骤然上涨,会给老百姓的生活带来恐慌,会引起社会的普遍关注,如何及时反映市场商品价格的变化呢?德国经济学家帕歇(1 874)找到了统计学的指数分析方法,为政府解决问题提供了政策依据。
上述事例,我们看到了统计学在军事、政治、教育、社会、经济、质量管理、生物学领域的重要应用,看到了学者领袖瓦尔德、毛泽东、洛仑兹、基尼、田口玄一、费歇尔、戈赛特、高斯、高尔顿、帕歇的人文贡献和力量,看到了如下变量的数据:战机空战中的危险区域,革命的主力军和道路,大学的核心,居民收入,产品质量,坦克产量,身高,商品价格。
这些事例的进一步描述是本书一些章节开头部分的典型案例,通过这些典型案例读者可以对统计学的作用有一个较深入的了解,由此衔接各章所要学习的内容。
经济学家萨缪尔森认为:在许多与经济学有关的学科中,统计学特别重要。
事实上,在诺贝尔经济学奖获奖者中,三分之二以上的成果与统计和定量分析有关。
杜邦公司总经理理查德指出:现代公司在许多方面是根据统计来行事的。
2001年,我国经济学家、教育学家顾海良认为,统计学是二十一世纪最有前途的一门学科。
鉴于统计学为世界社会经济、科学技术的发展和进步作出了巨大贡献,2010年,第64届联合国大会第90次会议通过决议,每年10月20日为“世界统计日”。
2011年,我国将统计学上升为一级学科。
事实上,统计学和数据已渗透到社会生活、科学技术的方方面面。
统计学如此重要,那么究竟什么是统计学?统计学是如何解决实际问题的?统计学与数学、经济学等实质性学科有何区别与联系?这些是本章第一节所要介绍的内容。
第一节统计学的含义和作用一、什么是统计学?统计学发展至今已有300多年。
历史上,英文中的统计statistics与“国家”同一词根,即自从有了国家,统治者就用统计来管理国家。
1846年,比利时统计学家凯特勒在他的《概率论书简》《社会物理学》中认为:统计学是一门既研究社会现象又研究自然现象的方法论科学。
我们将从如下案例来认识统计学的含义和作用:【典型案例1】瓦尔德帮助英军找到了英军战机空战中的危险区域二战时期,英国和德国在英吉利海峡上空的空战非常惨烈,正义与邪恶达到了你死我活的胶着状态,为了提高英国空军的战斗力,英国统计学家瓦尔德被英国空军司令咨询:飞机上什么区域应该加强钢板?经过他的探索和设计,他和助手拿了飞机模型到机场,查看从空战中返航的军机受敌军创伤的弹孔位置,在他的飞机模型上逐个不重不漏地标示返航军机受英国统计学家瓦尔德敌军创伤的弹孔位置,几天后,他的飞机模型上几乎布满了有弹孔的区域,因为没有弹孔区域被击中的飞机都没有返航,有弹孔区域被击中的飞机照样返航,故没有弹孔区域是军机的危险区域,于是他提议,把剩下少数几个没有弹孔的区域加强钢板(颠覆了事前哪里有弹孔,钢板就加强哪里的传统做法)。
英国人按此加固了飞机,在最后一次空战后,英国空军司令说:如果德国再发动一次空战,我们就完了……但德国再也没有对英国发动一次空战了,英国胜利了!该案例是军事问题+统计学+智慧的成果,生动而充满人性的力量!瓦尔德因在统计决策领域的贡献而成为该领域的领袖。
从典型案例1中分析和提炼有《大不列颠百科全书》中的定义:统计学是收集、处理、分析和解释数据,以便更好决策的一门方法论学科。
数据是反映客观事物的特征及其表现,是统计学的研究对象。
当其表现是非数值时,是定性数据,如飞机员的姓名、性别等;当其表现是数值时,是数量数据,如飞机的弹孔位置等;当其表现是图像时,是图像数据,如飞机模型上布满了弹孔的区域等;当其表现是声音时,是声音数据,如飞机的轰鸣声等。
分析数据的方法有描述统计、推断统计。
如典型案例1中,“瓦尔德在他的飞机模型上逐个不重不漏地标示从空战中返航军机受敌军创伤的弹孔位置,几天后,他的飞机模型上几乎布满了有弹孔的区域”是描述统计及其结果。
描述统计是将所收集的数据处理后,用数值、表格或图形形式表现的有用信息。
“他的飞机模型上没有弹孔区域是军机的危险区域”是推断统计及其结果。
英军所有军机称为总体,总体的部分称为样本,推断统计就是根据样本数据特征去估计或检验总体的数据特征。
典型案例1的调查有特殊性:所掌握的数据只有样本数据-从空战中返航军机受敌军创伤的弹孔位置,这里的调查是破坏性的,不可能对总体的所有个体都进行观察和实验取得结果,而我们所需要的是总体的数据特征-英军所有军机空战中的危险区域。
这时必须用推断统计来解决问题,这是现代统计学的主要内容。
从典型案例1中分析和归纳有统计学的作用:在结合实质性学科的过程中,统计学是能发现客观世界规律,更好决策,改变世界和培养相应领域领袖的一门学科。
当然,领袖是少数,执行者和参与者是多数,每个人都有自己的合理位置。
面对事例3中美国培养各领域领袖和当今各学科领域尖端知识、技术的严峻挑战,中国各学科领域应努力践行“探索、调查、发现”,培养和拥有自己各领域的领袖,这些领袖能引领中国人在相应的领域获得应有的独立性、自主性、平等性和话语权。
各学科领域培养和拥有自己的领袖应该是每个学科领域应有的使命和奋斗目标。
要发现客观世界规律,对统计数据通常有要求:客观性、适用性、准确性和及时性。
客观性是指能反映客观事实而不受任何偏见的影响或任何势力的干扰;适用性是指统计数据能适应解决问题的目的;准确性是指统计数据能够反映真实情况,不出现较大的误差;及时性是指统计数据应及时收集、整理、使用。
二、统计学是如何解决实际问题的?古人云:与其给人一堆猎物,不如给人一杆猎枪。
因此,统计学解决实际问题的思路(步骤)很重要。
从典型案例1中分析和提炼有统计学解决实际问题的基本思路(步骤)是:①提出与统计有关的实际问题;②建立有效的指标体系;③收集数据;④选用或创造有效的统计方法整理、显示所收集数据的特征;⑤根据所收集数据的特征、结合定性、定量的知识作出合理推断;⑥根据推断给出更好决策的建议。
不解决问题时,重复第②-⑥步。
学习中,当我们识别了这六步,就有了一个结构较完整的知识理解。
上述第一步尤其重要,数学家哈尔莫斯指出“问题是数学的心脏”,同样我们认为,问题是科学的心脏,因为有问题才知道目的,有问题才知道做什么,有问题才有进步、提高和希望。
三、统计学的发展和应用领域上述引言的重要事例中,从统计学的深入发展看,产生了统计调查、统计分布、参数估计、假设检验、相关与回归分析、时间序列分析、多元统计分析等丰富的统计学理论。
从统计学在各领域的应用上看,产生了应用统计学领域及其家族,见表1- 1。
事实上,只要有数据的地方,就会有统计学的应用,而各个领域都有数据,因此,统计学在各个领域都在发挥发现客观世界规律,更好决策的作用。
表1-1 应用统计学一览表统计学理论和应用统计学总是互相促进,共同提高的。
统计理论的研究为应用统计提供方法论基础,应用统计学在对统计方法的实际应用中,常会对统计学理论提出新的问题,开拓统计学理论的研究领域。
当然,统计学也可从自身不完善的理论中提出新问题。
作为经济和管理类的学生,所要学习的统计学主要是社会经济统计学。
其是一门以社会经济现象的数据为特定研究对象的应用统计学。
由于社会经济现象所具有的复杂性和特殊性,社会经济统计学不仅要应用一般的统计方法,而且还需要研究自己独特的方法,如核算的方法、指数方法、综合评价方法等。
通过社会经济统计,国家可以准确、及时、全面、系统地掌握国民经济和社会发展情况,对国民经济和社会运行监督和预警,为宏观调控和决策提供依据。
企业可以及时了解商品市场和要素市场运行的状况和企业自身的经营动态,为企业营销决策、投资理财决策提供参考。
四、统计学与数学、经济等实质性学科的联系与区别(一)统计学与数学在典型案例1中,数学只用到了空间解析几何的飞机模型。
即在统计学解决实际问题的步骤中,在数据的特征描述环节中会用到数学的一些公式和结论,但用得不多,会用就行,基本上不需要数学推导和证明。
数学中的概率论等,为统计学提供了数量分析的理论基础。
统计学理论以抽象的数量为研究对象,其大部分内容也可以看作是数学的分支。
统计学与数学的区别:从成果评价标准看,数学注重从假设到结论逻辑推导的正确性,而统计注重从客观世界发现规律及其更好决策。
因此,会出现某些人数学学得差,但统计会学得好的情况。