应用统计学(第三版)全册 课件PPT
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应用统计学PPT课件
10
2018/11/22
一、统计涵义
Statistics: （1）Numeric data, when used as plural of statistic. （2）A scientific procedure used in the study and evaluation of numeric data.
19
经 济 统 计
社 会 统 计
教 育 统 计
统
计
学
物 理 统 计
生 物 统 计
医 药 统 计
2018/11/22
2 统计学对象方法
对象：实质性学科与方法论学科
理论统计学与应用统计学
方法：特殊方法论与通用方法论
描述统计学与推断统计学
大量观察，平均分析，归纳推断
2018/11/22
20
统计学家与数学家的对话
数据→信息→知识→智慧
2018/11/22 15
四、统计科学 1 统计学发展简史 2 统计学对象方法 3 统计学基本概念
2018/11/22
16
1 统计学发展简史
英国（1690），威廉· 配第，政治算术 德国（1749），阿亨瓦尔，国势学 比利时（19世纪中），凯特勒，数理统计 德国（19世纪中），恩格尔，社会统计
2018/11/22 32
第三章 统计整理
一、整理程序 二、统计分组
三、频数分布 四、统计图表
格 罗 夫 纳
数 字 不 会 说 谎 ， 但 说 谎 的 人 会 想 出 办 法 。
33
2018/11/22
一、整理程序
审核：计算审核，逻辑审核 分组：分类，分组 汇总：手工汇总，电子汇总 表现：列表，图示
2018/11/22
一、统计涵义
Statistics: （1）Numeric data, when used as plural of statistic. （2）A scientific procedure used in the study and evaluation of numeric data.
19
经 济 统 计
社 会 统 计
教 育 统 计
统
计
学
物 理 统 计
生 物 统 计
医 药 统 计
2018/11/22
2 统计学对象方法
对象：实质性学科与方法论学科
理论统计学与应用统计学
方法：特殊方法论与通用方法论
描述统计学与推断统计学
大量观察，平均分析，归纳推断
2018/11/22
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统计学家与数学家的对话
数据→信息→知识→智慧
2018/11/22 15
四、统计科学 1 统计学发展简史 2 统计学对象方法 3 统计学基本概念
2018/11/22
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1 统计学发展简史
英国（1690），威廉· 配第，政治算术 德国（1749），阿亨瓦尔，国势学 比利时（19世纪中），凯特勒，数理统计 德国（19世纪中），恩格尔，社会统计
2018/11/22 32
第三章 统计整理
一、整理程序 二、统计分组
三、频数分布 四、统计图表
格 罗 夫 纳
数 字 不 会 说 谎 ， 但 说 谎 的 人 会 想 出 办 法 。
33
2018/11/22
一、整理程序
审核：计算审核，逻辑审核 分组：分类，分组 汇总：手工汇总，电子汇总 表现：列表，图示
应用统计学(第三版)马立平等
（三）观测数 据与实验数据
（四）初级资 料和次级资料
第三节
统计数据与统计规律
三、统计规律
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。
通过对大量现象的观察或重复进行多次相同的实验并获取大量的数据后，我们就可以利用统计方法找到其内 在的数量上的规律性。
之所以可以通过大量的数据认识事物变化的规律性，是因为客观事物本身是必然性与偶然性的对立统一， 必然性反映了事物的本质特征和规律，而偶然性则反映了事物之间具体表现上的差异。
（四）定比尺度
定比尺度是最高级别的测量尺度，其计 量结果和定距尺度一样也表示为数值。 但是与定距尺度不同的是，定比尺度拥 有一个绝对零点的测量原点，而定距尺 度却没有这样的原点。
第三节
统计数据与统计规律
二、数据的类型
（一）分类数 据、顺序数据 和数值型数据
（二）截面数 据、时间序列 数据和平行数 据
统计学的另一个重要起源是概率论。真 正意义上的概率论是从 １７世纪开始的。拉普拉斯是古典概率论的集大成者。
第一节
统计学的产生与发展
二、统计学的发展
凯特勒（Ａ．Ｑｕｅｔｅｌｅｔ）是统计学发展史上承前启后的重要人物。把概率论全面引进“政治算 术”、“国势学” 以及其他社会问题的研究。
１９世纪后半期，统计学在生物遗传学、农业田间试验等领域取得了 创新性的成果。
此外，还有经济学家常被要求对未来的经济或对未来经济的某一方面提供预测，他们在进行这种预测时，要使用各种统计信息。
2
第二章 统计数据收集的方法与数据质量
第一节 统计数据的来源 第二节 数据收集的方法 第三节 问卷的设计 第四节 统计数据的质量
第一节
统计数据的来源
一、数据的间接来源
统计学(第三版)课件第一章
它是由顺序尺度计量的形成的。
数值型数据（metric data）是使用自然或度 量单位对事物进行计量的结果。其结果表现 为具体的数值。
二、观测数据和实验数据
观测数据（observational data）是通过调查 或观测而收集到的数据，这类数据是在没有 对事物人为控制的条件下而得到的，有关社 会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。
二、参数和统计量
１．参数：用来描述总体特征的概括性数字 度量。
２．统计量：用来描述样本特征的概括性数 字度量。
总体
样本
参数
平均数
标准差
比例
统计量
x s
p
某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取 2000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年 人均收入。这项研究的参数是（）
A 2000个家庭
它是用分类尺度计量形成的
顺序数据(rank data)也是对事物进行分类的结果， 但这些类别是有顺序的。
产品等级：一等品、二等品、三等品、次品等 考试成绩：优、良、中、及格、不及格等 受教育的水平：小学、初中、高中、大学及以上
一个人对事物的态度：非常同意、同意、保持中立、 不同意、非常不同意等
A．工人的年龄 B．工人的工种 C．工 人的工资 D．工人的日产量
2 变量
变量的类型
分类变量 ：说明事物类别的一个名称
顺序变量 ：说明事物有序类别的一个 名称
数值型变量
离散型变量
连续型变量
连续型变量
连续性变量的数值是连续不断的， 任意两个变量值之间可以做无限 分割。
人的身高、体重、年龄
产品的产量（重量、体 积、面积等），产值、 销售额等价值量
数值型数据（metric data）是使用自然或度 量单位对事物进行计量的结果。其结果表现 为具体的数值。
二、观测数据和实验数据
观测数据（observational data）是通过调查 或观测而收集到的数据，这类数据是在没有 对事物人为控制的条件下而得到的，有关社 会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。
二、参数和统计量
１．参数：用来描述总体特征的概括性数字 度量。
２．统计量：用来描述样本特征的概括性数 字度量。
总体
样本
参数
平均数
标准差
比例
统计量
x s
p
某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取 2000个家庭，推断该城市所有职工家庭的年 人均收入。这项研究的参数是（）
A 2000个家庭
它是用分类尺度计量形成的
顺序数据(rank data)也是对事物进行分类的结果， 但这些类别是有顺序的。
产品等级：一等品、二等品、三等品、次品等 考试成绩：优、良、中、及格、不及格等 受教育的水平：小学、初中、高中、大学及以上
一个人对事物的态度：非常同意、同意、保持中立、 不同意、非常不同意等
A．工人的年龄 B．工人的工种 C．工 人的工资 D．工人的日产量
2 变量
变量的类型
分类变量 ：说明事物类别的一个名称
顺序变量 ：说明事物有序类别的一个 名称
数值型变量
离散型变量
连续型变量
连续型变量
连续性变量的数值是连续不断的， 任意两个变量值之间可以做无限 分割。
人的身高、体重、年龄
产品的产量（重量、体 积、面积等），产值、 销售额等价值量
应用统计学课件-ch0304
四、数据资料的关联分析和审核评估能力
关联分析是指关联行业、关联产业、关联指标 是否匹配的分析。 审核评估是指对数据来源是否可靠、数据是否 准确、系统的分析。不仅要关注指标之间、统 计报表内的逻辑关系平衡，还要搞清楚数据的 来龙去脉、搞清楚数据增减变动的原因、搞清 楚数据的涵义、口径等制度规定。
五、统计数据表示能力
三、分组标志（分组标准）
1、概念：即分组的依据 2、选择： （1）根据统计研究的目的选择 （2）选择具有本质性的重要标志 （3）结合现象所处的具体条件
四、统计分组的种类
（一）按分组标志的性质不同分
1、按品质标志分组：形成品质分布数列
如：学生按性别分组，企业按所有制性质分组等
2、按数量标志分组：形成变量数列
商品广告
某城市居民关注不同类型广告的人数构成56.0%
第五节 统计表
某城市居民关注广告类型的频数分布表
广告类型
人数(人) 比例
频率(%)
商品广告 服务广告 金融广告 房地产广告 招生招聘广告 其他广告
合计
112
0.560
51
0.255
9
0.045
16
0.080
10
0.050
2
0.010
200
1.000
例：
全民所有制企业 企业 集体所有制企业
其他经济类型
大型
中型 小型 大型 中型 小型 大型 中型 小型
在复合分组方法下形成复合分组体系
五、统计分组的方法
（一）按品质标志分组
1、选择品质标志作为分组标志 2、确定组数并表示出各组（根据品质标志的具体表现） 3、把各单位归入相应的组汇总出各组的单位数（次数）
应用统计学(ppt 23页)
称X与Y，若相互独立。
（4）离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望（均值）代表了X 概率分布的集中趋势，是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质： E(C) = C，C为常数；E(CX) = C E(X)；E(XY) = E(X) E(Y) ； 若X与Y相互独立，则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p；二项分布X的均值E(X) = np； Poisson分布X的均值E(X) = t；几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况，即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质： D(C) = 0，C为常数；D(CX) = C2 D(X)； 若X与Y相互独立，则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布（贝努里分布，或（0，1）分布） 分布律：P{X=1}= p，P{X=0}= q =1- p
分布函数：
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布（n重贝努里分布）B(n, p)：相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律： B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象，研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知，且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果，结果不能够预
（4）离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望（均值）代表了X 概率分布的集中趋势，是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质： E(C) = C，C为常数；E(CX) = C E(X)；E(XY) = E(X) E(Y) ； 若X与Y相互独立，则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p；二项分布X的均值E(X) = np； Poisson分布X的均值E(X) = t；几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况，即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质： D(C) = 0，C为常数；D(CX) = C2 D(X)； 若X与Y相互独立，则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布（贝努里分布，或（0，1）分布） 分布律：P{X=1}= p，P{X=0}= q =1- p
分布函数：
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布（n重贝努里分布）B(n, p)：相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律： B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象，研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知，且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果，结果不能够预
应用统计学(第三版)马立平等
第三，统计学的研究对象是不确定的现象，即随机性的变量。
第四，统计的基本方法是归纳推断。
第三节
统计数据与统计规律
一、数据的计量尺度
（一）定类尺度
定类尺度是最粗略、计量层次最低的计 量尺度。它的主要特征是采 用文字、数 字代码和其他符号对事物进行简单的分 类或分组。建立在对 事物进行分类分组 的基础上的计量尺度称为定类尺度。 只能区分事物是同类或非同类，必须符 合穷尽和互斥的要求。
１．普查 ２．抽样调查 （１）主观抽样调查 （２）概率抽样调查
（二）实验设计方式
实验设计一般包括五个相互关联的环节：
一、根据实验的目的，设计实验方案，以保证每一个非被实验因素对被实验 因素的作用相同，以突出被实验因素的效应，合理优化实验的次数； 二、方案的实施； 三、对实验结果进行测量，取得实验数据资料； 四、运用统计方法，对实验数据进行分析，形成相应的结论； 五、根据数据分析的结果，得出实验的结论。
观察法不同于日常生活中的观察，它具有目的性、计划性和系统性，而且要求观察者对所观察到的事实作 出实质性的结论。
选择具体的方法时，需要综合比较各种方法的调查范围、调查对象的可控性、影响回答的因素、回收率、回答速 度、回答质量和费用等，从而选择最适合的方法。
第三节
问卷的设计
一、问卷的概念和作用
问卷是现代调查中使用最为普遍的用于收集数据的一种表述调查项目的形式。
北京高等教育精品教材
应用统计学
（第三版）
首都经济贸易大学出版社
目录
CONTENTS
第一章 统计学与统计数据 第二章 统计数据收集的方法与数据质量 第三章 数据的图表展示 第四章 数据的统计量描述 第五章 概率抽样与抽样分布 第六章 参数统计 第七章 参数的假设检验
第四，统计的基本方法是归纳推断。
第三节
统计数据与统计规律
一、数据的计量尺度
（一）定类尺度
定类尺度是最粗略、计量层次最低的计 量尺度。它的主要特征是采 用文字、数 字代码和其他符号对事物进行简单的分 类或分组。建立在对 事物进行分类分组 的基础上的计量尺度称为定类尺度。 只能区分事物是同类或非同类，必须符 合穷尽和互斥的要求。
１．普查 ２．抽样调查 （１）主观抽样调查 （２）概率抽样调查
（二）实验设计方式
实验设计一般包括五个相互关联的环节：
一、根据实验的目的，设计实验方案，以保证每一个非被实验因素对被实验 因素的作用相同，以突出被实验因素的效应，合理优化实验的次数； 二、方案的实施； 三、对实验结果进行测量，取得实验数据资料； 四、运用统计方法，对实验数据进行分析，形成相应的结论； 五、根据数据分析的结果，得出实验的结论。
观察法不同于日常生活中的观察，它具有目的性、计划性和系统性，而且要求观察者对所观察到的事实作 出实质性的结论。
选择具体的方法时，需要综合比较各种方法的调查范围、调查对象的可控性、影响回答的因素、回收率、回答速 度、回答质量和费用等，从而选择最适合的方法。
第三节
问卷的设计
一、问卷的概念和作用
问卷是现代调查中使用最为普遍的用于收集数据的一种表述调查项目的形式。
北京高等教育精品教材
应用统计学
（第三版）
首都经济贸易大学出版社
目录
CONTENTS
第一章 统计学与统计数据 第二章 统计数据收集的方法与数据质量 第三章 数据的图表展示 第四章 数据的统计量描述 第五章 概率抽样与抽样分布 第六章 参数统计 第七章 参数的假设检验
应用统计学6124页PPT
时点数列
相对数动态数列 平均数动态数列
由两个时期数列对比而成的 相对数动态数列
由两个时点数列对比而成的 相对数动态数列
由一个时期数列和一个时点 数列对比形成的相对数时间 数列
静态平均数动态数列
动态平均数动态数列
9
（一）总量指标（绝对数）动态数列 • 总量指标时间数列是指将反映某种社会经济现象
的一系列总量指标按时间的先后顺序排列而形成 的数列。总量指标动态数列反映了社会经济现象 总量在各个时期所达到的绝对水平及其发展变化 过程。 1、时期数列。是指由时期总量指标编制而成的动 态数列。在时期数列中，每个指标都反映某社会 经济现象在一定时期内发展过程的总量。
21
22
（三）平均数动态数列 由一系列同类平均指标按照时间的先后顺序排列而
成的动态数列。反映的是社会经济现象一般水平的 发展过程及其变动趋势。如表6－5所列的我国历年 来职工平均工资情况，就是一个平均数动态数列。
23
2000-2019年度全国城镇在岗职工平 均工资（元）
2000 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019
34
• 序时平均数可以对总量指标动态数列进行计算,也 可以对相对指标或平均指标动态数列进行计算.总 量指标序时平均数是最基本的.因为相对指标和平 均指标都是有总量指标动态数列派生出来的.因此 总量指标序时平均数的计算是解决其他两个序时 平均数计算的关键.
35
• 由总量指标动态数列计算序时平均数
1、由时期数列计算序时平均数
例如：表6－3所列的我国历年年末职工人数情况， 就是一个时点数列。
13
时点数列的特点： （l）时点数列中的每一个指标数值，都表示社会经济现象在某
相对数动态数列 平均数动态数列
由两个时期数列对比而成的 相对数动态数列
由两个时点数列对比而成的 相对数动态数列
由一个时期数列和一个时点 数列对比形成的相对数时间 数列
静态平均数动态数列
动态平均数动态数列
9
（一）总量指标（绝对数）动态数列 • 总量指标时间数列是指将反映某种社会经济现象
的一系列总量指标按时间的先后顺序排列而形成 的数列。总量指标动态数列反映了社会经济现象 总量在各个时期所达到的绝对水平及其发展变化 过程。 1、时期数列。是指由时期总量指标编制而成的动 态数列。在时期数列中，每个指标都反映某社会 经济现象在一定时期内发展过程的总量。
21
22
（三）平均数动态数列 由一系列同类平均指标按照时间的先后顺序排列而
成的动态数列。反映的是社会经济现象一般水平的 发展过程及其变动趋势。如表6－5所列的我国历年 来职工平均工资情况，就是一个平均数动态数列。
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2000-2019年度全国城镇在岗职工平 均工资（元）
2000 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019
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• 序时平均数可以对总量指标动态数列进行计算,也 可以对相对指标或平均指标动态数列进行计算.总 量指标序时平均数是最基本的.因为相对指标和平 均指标都是有总量指标动态数列派生出来的.因此 总量指标序时平均数的计算是解决其他两个序时 平均数计算的关键.
35
• 由总量指标动态数列计算序时平均数
1、由时期数列计算序时平均数
例如：表6－3所列的我国历年年末职工人数情况， 就是一个时点数列。
13
时点数列的特点： （l）时点数列中的每一个指标数值，都表示社会经济现象在某
应用统计学 第3版 第一章 绪论
家庭： 1000 55%；社会： 1000 320 55%
1000 800
1000 800 600
第一节 统计的产生和发展
• 基尼系数 • 基尼系数(Gini Coefficient)是意大利经济学家基尼 • （Corrado Gini，1884-1965）于1912年提出的，定量 • 测定收入分配差异程度，国际上用来综合考察居民内 • 部收入分配差异状况的一个重要分析指标。 • 联合国有关组织规定：若低于0.2表示收入绝对平均； • 0.2-0.3表示比较平均；0.3-0.4表示相对合理；0.4-0.5表 • 示收入差距较大；0.6以上表示收入差距悬殊。
第一节 统计的产生和发展
• • 古典统计学时期 • • • • 近代统计学时期 • •
现代统计学时期
记述学派
政治算术学派 数理统计学派
社会统计学派 理论部分 应用部分
第一节 统计的产生和发展
一、 古典统计学时期——萌芽时期（17世纪末叶） （一）记述学派
记述学派又称国势学派，产生于18世纪。所谓 国势学就是以文字来记述国家的显著事项的学说。 创始人是海尔曼 ·康令(Herman·Conring)教授,他提 出通过对国家重要事项的研究来说明各国的状态， 研究状态形成的原因。国势学派的主要继承人高特 弗瑞德·阿亨瓦尔（Gottfried Achenwall）教授首先 提出“统计学”学科名词 。 特点：有统计学之名，而无统计学之实
第一节 统计的产生和发展
（二）政治算术学派 政治算术学派是用计量方法研究社会经济问题。产生于17世
纪中叶，代表人物是威廉·配第（Willian Petty），他于1690年出版 了《政治算术》一书，他用实际资料，用数字、重量和尺度来论述 英国的经济情况。和约翰· 格朗特（Jone Graunt）代表作是 《关于死亡的自然和政治观察》。
应用统计学第3章-数据整理.ppt
7 80 x 90 3
相对次数 4/61=0.07 7/61=0.11 12/61=0.20 18/61=0.29 11/61=0.18 6/61=0.10 3/61=0.05
1.00
百分比% 7 11 20 29 18 10 5 100
50
累计次数分布
(1)向上累计。
又称为以下累计。从变量值低的组开始，将各组 频数(频率)逐次向变量值高的组累计，说明某一 组上限以下各组的累计频数(频率)。
60
经济学学期成绩
假設X大經濟學上學期的學期成績如下: 56 57 58 64 65 66 67 69 71 72 73 74 74 75 75 77 78 78 79 84 85 85 86 86 87 88 89 90 92 94 95
61
经济学学期成绩的茎叶图
茎
叶
5
678
6
45679
7
12344557889
(宾词栏)
20
饭店食物质量状况调查
表3-3 饭店食物质量状况的频数分布
饭店食物质量 极好
非常好 良好 一般 较差 合计
频 数（人） 18 27 9 6 0 60
21
相对次数分配
频率是用各组次数与总体单位总个数相比，其 计算公式为：
某一组次数
频率
100 %
总体单位总个数
22
饭店食物质量状况调查
0.95
0.15
7 80 x 90 0.05
1.00
0.05
合計
1.00
53
统计图
直方图 线图 次数多边图
54
海之滨每日营业收入的次数分配直 方图
次20 数18
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第三，统计学的研究对象是不确定的现象，即随机性的变量。
第四，统计的基本方法是归纳推断。
第三节
统计数据与统计规律
一、数据的计量尺度
（一）定类尺度
定类尺度是最粗略、计量层次最低的计 量尺度。它的主要特征是采 用文字、数 字代码和其他符号对事物进行简单的分 类或分组。建立在对 事物进行分类分组 的基础上的计量尺度称为定类尺度。 只能区分事物是同类或非同类，必须符 合穷尽和互斥的要求。
政治算术学派的代表人物是英国的学者威廉·配第（Ｗ．Ｐｅｔｔｙ），著作《政治算术》。 在统计史的研究中，一般把以威 廉·配第为代表的关于社会经济现象“算术”式的研究，称为“政治 算术”。 政治算术学派还有一位重要的人物———约翰·格 朗特（Ｊ．Ｇｒａｕｎｔ）—《关于死亡表的自然观 察与政治观察》。
“国势学”主要研究有关国家兴衰强弱的重大问题以及治理国 家必备的方法。
第一节
统计学的产生与发展
三、统计学科体系
（一）理论统计学
１．统计估计。 ２．假设检验。 ３．抽样调查。 ４．试验设计。 ５．非参数统计。 ６．时间序列。 ７．统计决策。 ８．序贯分析。 ９．多元统计。 １０．统计诊断。 １１．稳健统计。 １２．探索性分析。
（二）应用统计学
１．统计计算方法。
２．应用统计学的理论基础。
（三）观测数 据与实验数据
（四）初级资 料和次级资料
第三节
统计数据与统计规律
三、统计规律
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。
通过对大量现象的观察或重复进行多次相同的实验并获取大量的数据后，我们就可以利用统计方法找到其内 在的数量上的规律性。
之所以可以通过大量的数据认识事物变化的规律性，是因为客观事物本身是必然性与偶然性的对立统一， 必然性反映了事物的本质特征和规律，而偶然性则反映了事物之间具体表现上的差异。
应用统计学
（第三版）
首都经济贸易大学出版社
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CONTENTS
第一章 统计学与统计数据 第二章 统计数据收集的方法与数据质量 第三章 数据的图表展示 第四章 数据的统计量描述 第五章 概率抽样与抽样分布 第六章 参数统计 第七章 参数的假设检验
第八章 方差分析 第九章 非参数的假设检验 第十章 相关分析与回归分析 第十一章 主成分与因子分析 第十二章 列联分析与对应分析 第十三章 聚类分析与判别分析 第十四章 时间数列分析与预测
进入 ２０世纪，新的统计思想和统计方法大量涌现，带有归纳性质的 统计推断逐渐占据了主流地位。
总体上说，２０世纪以来，传统意义上的统计学的发展有三个明显的 趋势： 首先，随着数学的发展，统计学依赖和吸收数学方法的程度越来越 深； 其次，统计学方法向其他学科领域广泛渗透，以统计学为基础的边缘 学科不断形成； 最后，随着统计学应用的日益广泛和深入，特别是随着计 算机的发展和大数据的形成，统计学正发挥着越来越大的作用。
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第一章 统计学与统计数据
第一节 统计学的产生与发展 第二节 统计学的性质与特点 第三节 统计数据与统计规律 第四节 经济管理实践中的统计——统计应用的领域之一
第一节
统计学的产生与发展
一、统计学的产生
17世纪中叶，西方社会首次出现了有意识地用数字语言说明问题， 从数量的角度探索客观事物变化规律的研究活动。 当时，最具有代表性 的主要有政治算术学派和国势学派。
第二节
统计学的性质与特点
三、统计学的性质与研究对象
第一，统计学是一门关于数据的科学，统计研究的是客观事物的数量特征，包括数 量状态、数量关系和数量变化规律，统计的基本语言是数据。
第二，统计学对大量同类现象的数量方面进行综合反映与研究，也就是说，统计学 的研究对象是客观现象总体的数量，单个数据的分析与 研究不是统计学的研究对象。
（四）定比尺度
定比尺度是最高级别的测量尺度，其计 量结果和定距尺度一样也表示为数值。 但是与定距尺度不同的是，定比尺度拥 有一个绝对零点的测量原点，而定距尺 度却没、数据的类型
（一）分类数 据、顺序数据 和数值型数据
（二）截面数 据、时间序列 数据和平行数 据
３．应用统计学。
４．其他。 统计学与其他应用数学学科结合，形成新的应用数学方法 的基础学科，如博弈论、多目标决策、随机规划等。
第二节
统计学的性质与特点
一、什么是统计学
“统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。”——《不列颠百科全书》
统计学研究的是客观现象的数量方面，统计离不开数据。
1、收集数据 2、加工和整理数据
（二）定序尺度
定序尺度又称顺序尺度，它是对事物之 间的等级差或顺序差进行 的一种测度。 该尺度不仅可以将事物分成不同的类别， 而且还可以确 定这些类别的优劣和顺序。
（三）定距尺度
定距尺度也称间隔尺度，它不仅具有定 序尺度的所有特征，即能将事 物区分为 不同类型并进行排序，而且可以准确地 指出类别之间的差距是多 少。
3、分析数据 4、解释数据
第二节
统计学的性质与特点
二、统计学的研究方法
（一）大量观察法 大量观察法是指在客观事物的研究中，从总体出发，对其全部单位或足够多的单位进行观察 和分析研究的方法。
（二）综合指标法 综合指标法是表明事物总体数量特征的数据，它是统计学研究事物总体数量方面的基本手段 或工具。
（三）归纳推断法 归纳推断法是指以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳方法。
第四节
经济管理实践中的统计——统计应用的领域之一
经济管理统计应用中既包括宏观领域的经济统计分析；也包括微观领域中的企业商务管理统计的应用，即管理统计学等。
其一，统计方法在管理工作中的应用。 其二，统计方法在会计工作中的应用。 其三，统计方法在理财中的应用。 其四，统计方法在市场分析中的应用。 其五，统计方法还可以在产品质量控制 中发挥作用，用于监测生产过程的产出。
统计学的另一个重要起源是概率论。真 正意义上的概率论是从 １７世纪开始的。拉普拉斯是古典概率论的集大成者。
第一节
统计学的产生与发展
二、统计学的发展
凯特勒（Ａ．Ｑｕｅｔｅｌｅｔ）是统计学发展史上承前启后的重要人物。把概率论全面引进“政治算 术”、“国势学” 以及其他社会问题的研究。
１９世纪后半期，统计学在生物遗传学、农业田间试验等领域取得了 创新性的成果。
第四，统计的基本方法是归纳推断。
第三节
统计数据与统计规律
一、数据的计量尺度
（一）定类尺度
定类尺度是最粗略、计量层次最低的计 量尺度。它的主要特征是采 用文字、数 字代码和其他符号对事物进行简单的分 类或分组。建立在对 事物进行分类分组 的基础上的计量尺度称为定类尺度。 只能区分事物是同类或非同类，必须符 合穷尽和互斥的要求。
政治算术学派的代表人物是英国的学者威廉·配第（Ｗ．Ｐｅｔｔｙ），著作《政治算术》。 在统计史的研究中，一般把以威 廉·配第为代表的关于社会经济现象“算术”式的研究，称为“政治 算术”。 政治算术学派还有一位重要的人物———约翰·格 朗特（Ｊ．Ｇｒａｕｎｔ）—《关于死亡表的自然观 察与政治观察》。
“国势学”主要研究有关国家兴衰强弱的重大问题以及治理国 家必备的方法。
第一节
统计学的产生与发展
三、统计学科体系
（一）理论统计学
１．统计估计。 ２．假设检验。 ３．抽样调查。 ４．试验设计。 ５．非参数统计。 ６．时间序列。 ７．统计决策。 ８．序贯分析。 ９．多元统计。 １０．统计诊断。 １１．稳健统计。 １２．探索性分析。
（二）应用统计学
１．统计计算方法。
２．应用统计学的理论基础。
（三）观测数 据与实验数据
（四）初级资 料和次级资料
第三节
统计数据与统计规律
三、统计规律
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。
通过对大量现象的观察或重复进行多次相同的实验并获取大量的数据后，我们就可以利用统计方法找到其内 在的数量上的规律性。
之所以可以通过大量的数据认识事物变化的规律性，是因为客观事物本身是必然性与偶然性的对立统一， 必然性反映了事物的本质特征和规律，而偶然性则反映了事物之间具体表现上的差异。
应用统计学
（第三版）
首都经济贸易大学出版社
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第一章 统计学与统计数据 第二章 统计数据收集的方法与数据质量 第三章 数据的图表展示 第四章 数据的统计量描述 第五章 概率抽样与抽样分布 第六章 参数统计 第七章 参数的假设检验
第八章 方差分析 第九章 非参数的假设检验 第十章 相关分析与回归分析 第十一章 主成分与因子分析 第十二章 列联分析与对应分析 第十三章 聚类分析与判别分析 第十四章 时间数列分析与预测
进入 ２０世纪，新的统计思想和统计方法大量涌现，带有归纳性质的 统计推断逐渐占据了主流地位。
总体上说，２０世纪以来，传统意义上的统计学的发展有三个明显的 趋势： 首先，随着数学的发展，统计学依赖和吸收数学方法的程度越来越 深； 其次，统计学方法向其他学科领域广泛渗透，以统计学为基础的边缘 学科不断形成； 最后，随着统计学应用的日益广泛和深入，特别是随着计 算机的发展和大数据的形成，统计学正发挥着越来越大的作用。
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第一章 统计学与统计数据
第一节 统计学的产生与发展 第二节 统计学的性质与特点 第三节 统计数据与统计规律 第四节 经济管理实践中的统计——统计应用的领域之一
第一节
统计学的产生与发展
一、统计学的产生
17世纪中叶，西方社会首次出现了有意识地用数字语言说明问题， 从数量的角度探索客观事物变化规律的研究活动。 当时，最具有代表性 的主要有政治算术学派和国势学派。
第二节
统计学的性质与特点
三、统计学的性质与研究对象
第一，统计学是一门关于数据的科学，统计研究的是客观事物的数量特征，包括数 量状态、数量关系和数量变化规律，统计的基本语言是数据。
第二，统计学对大量同类现象的数量方面进行综合反映与研究，也就是说，统计学 的研究对象是客观现象总体的数量，单个数据的分析与 研究不是统计学的研究对象。
（四）定比尺度
定比尺度是最高级别的测量尺度，其计 量结果和定距尺度一样也表示为数值。 但是与定距尺度不同的是，定比尺度拥 有一个绝对零点的测量原点，而定距尺 度却没、数据的类型
（一）分类数 据、顺序数据 和数值型数据
（二）截面数 据、时间序列 数据和平行数 据
３．应用统计学。
４．其他。 统计学与其他应用数学学科结合，形成新的应用数学方法 的基础学科，如博弈论、多目标决策、随机规划等。
第二节
统计学的性质与特点
一、什么是统计学
“统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。”——《不列颠百科全书》
统计学研究的是客观现象的数量方面，统计离不开数据。
1、收集数据 2、加工和整理数据
（二）定序尺度
定序尺度又称顺序尺度，它是对事物之 间的等级差或顺序差进行 的一种测度。 该尺度不仅可以将事物分成不同的类别， 而且还可以确 定这些类别的优劣和顺序。
（三）定距尺度
定距尺度也称间隔尺度，它不仅具有定 序尺度的所有特征，即能将事 物区分为 不同类型并进行排序，而且可以准确地 指出类别之间的差距是多 少。
3、分析数据 4、解释数据
第二节
统计学的性质与特点
二、统计学的研究方法
（一）大量观察法 大量观察法是指在客观事物的研究中，从总体出发，对其全部单位或足够多的单位进行观察 和分析研究的方法。
（二）综合指标法 综合指标法是表明事物总体数量特征的数据，它是统计学研究事物总体数量方面的基本手段 或工具。
（三）归纳推断法 归纳推断法是指以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳方法。
第四节
经济管理实践中的统计——统计应用的领域之一
经济管理统计应用中既包括宏观领域的经济统计分析；也包括微观领域中的企业商务管理统计的应用，即管理统计学等。
其一，统计方法在管理工作中的应用。 其二，统计方法在会计工作中的应用。 其三，统计方法在理财中的应用。 其四，统计方法在市场分析中的应用。 其五，统计方法还可以在产品质量控制 中发挥作用，用于监测生产过程的产出。
统计学的另一个重要起源是概率论。真 正意义上的概率论是从 １７世纪开始的。拉普拉斯是古典概率论的集大成者。
第一节
统计学的产生与发展
二、统计学的发展
凯特勒（Ａ．Ｑｕｅｔｅｌｅｔ）是统计学发展史上承前启后的重要人物。把概率论全面引进“政治算 术”、“国势学” 以及其他社会问题的研究。
１９世纪后半期，统计学在生物遗传学、农业田间试验等领域取得了 创新性的成果。