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2.统计的历史
• 统计最早运用者之一是“政治算术学派” 创造人威廉.配第和约翰.格朗特，首先在其 著作中使用统计数字和图表等方法来分析 研究社会、经济和人口现象。
3.统计学
• 统计学已经发展成为具有多个分支学科的 大家族。统计学是收集、整理、分析统计 数据的方法科学，其目的是探索数据的内 在规律性，以达到对客观事物的科学认识。 • 统计数据的收集：基础 • 统计数据的整理：加工处理，使统计数据 系统化、条理化 • 统计数据的分析：核心内容，通过统计描 述、统计推断探索数据内在规律性
一、统计与统计学的含义
• • • • 统计 统计的历史 统计学 统计学在我国的发展情况
1.统计
• 统计作为一种社会实践活动已经有很悠久 的历史。在外语中，“统计”一词与“国 家”一词来源于同一词源，现在统计已经 被赋予多种含义，包括： • （1）统计工作（搜集）（2）统计数据 （结果）（3）统计学（方法、技术）
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红 楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀， 吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析 （原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用 的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以 聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同， 出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一 人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个 论证在红学界轰动很大。
• 年末全国就业人员76420万人，其中城镇就 业人员35914万人。全年城镇新增就业 1221万人。年末城镇登记失业率为4.1%， 与上年末持平。全年农民工[4]总量为25278 万人，比上年增长4.4%。其中，外出农民 工15863万人，增长3.4%；本地农民工 9415万人，增长5.9%。 • 年末国家外汇储备31811亿美元，比上年 末增加3338亿美元。年末人民币汇率为1美 元兑6.3009元人民币，比上年末升值5.1%。
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介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型，如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
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统计是以数据为食物的动物 统计的本业是消化数据， 并产生有营养的结果。
Data—— Statistics ——Information
经济学家、教育家、人口学家 原北京大学校长 马寅初
• 学者不能离开统计而研究 • 政治家不能离开统计而施政 • 企业家不能离开统计而执业
第一节 统计与统计学
• 统计与统计学的含义 • 统计数据的规律与统计方法
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明，通过多次观察或试验可 以得到大量的统计数据，利用统计方法是 可以探索其内在的数量规律性。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，偶然性反 映了事物表现形式的差异。（举例学生的 平均分，标准差）
举例3：《2011年武汉地区高校毕业 生就业报告》
• 即使入职相同行业，不同部门间的收入差 距也较大。从总体看，高校毕业生薪资起 点呈现“研发岗”＞“销售岗”＞“职能 岗”＞“行政岗”的总体态势。 • 在不同性质的企业中，应届高校毕业生工 资最高的是外资企业，达2500元以上的占 到62.3%，达5000元以上的占到8.2%。接 近半数的应届毕业生，工资水平集中在 1500元-2500元之间。
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红 楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀， 吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析 （原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用 的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以 聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同， 出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一 人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个 论证在红学界轰动很大。
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agriculture (农业) anthropology (人类学) auditing (审计学)
crystallography (晶体学)
demography (人口统计学)
dentistry (牙医学)
ecology (生态学)
econometrics (经济计量学)
education (教育学)
geology (地质学)
historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
1 - 11
经济、管理类 基础课程
统计学
应用统计的领域(续)
hydrology (水文学)
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
2. 数据整理：例如，分组
3. 数据展示：例如， 图和表
4. 数据分析：例如，回归分析
1 -7
经济、管理类 基础课程
统计学
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
经济、管理类 基础课程
统计学
统计学
1 -1
作者：中国人民大学统计系
贾俊平
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪 论
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的分科 第三节 统计学与其他学科的关系 第四节 统计学的产生与发展
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
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产生于19世纪后半叶，创始人是德国统计学家克尼斯 (1821-1889), 他提出统计学是一门独立的社会科学，是 一门对社会经济现象进行数量对比分析的科学。 代表人物有恩格尔(1821-1896)、他提出的“恩格尔系 数”，至今广泛使用。美国经济学家库兹涅茨(19011985)和英国经济学家斯通（1913-1991）等人开发的国 民收入和国内生产总值的核算方法被称为“20世纪最伟大 的发明之一”。 社会统计学派着重对社会经济领域的统计方法及其应用进 行研究。各国学者在社会经济统计指标的设定与计算、指 数的编制、资料的收集与整理、统计调查的组织与实施、 经济社会的数量分析与预测等方面做出的贡献已成为现代 统计学的重要组成部分。
重要地位 两个基本要求：准确性和及时性。
.
二、统计调查方案设计
1、确定调查目的：根本性问题 2、确定调查对象和调查单位：
调查对象即调查总体；调查单位即总体单位。 注意：调查单位与填报单位
3、确定调查项目（详） 4、确定调查时间和调查期限：
调查时间指调查资料所属的时点或时期； 调查期限指调查工作进行的起讫时间。
统计分析阶段主要有综合指标法、动态数列法、指数法、 抽样法、相关分析法等。
.
统计数据的类型：
1.分类数据、顺序数据和数值型数据 定性数据或品质数据、定量数据或数量数据 2.观测数据和实验数据 3.截面数据和时间序列数据
.
第四节 统计学中的几个基本概念
一、总体和总体单位
总体，统计总体，是指客观存在的、在同一性 质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
流量与存量相互依存，缺一不可。一般来说，存 量是流量的前提和基础，而流量在一定程度上取 决于存量的大小。
.
第二章 统计调查与整理
重要地位 两个基本要求：准确性和及时性。
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二、统计调查方案设计
1、确定调查目的：根本性问题 2、确定调查对象和调查单位：
调查对象即调查总体；调查单位即总体单位。 注意：调查单位与填报单位
3、确定调查项目（详） 4、确定调查时间和调查期限：
调查时间指调查资料所属的时点或时期； 调查期限指调查工作进行的起讫时间。
统计分析阶段主要有综合指标法、动态数列法、指数法、 抽样法、相关分析法等。
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统计数据的类型：
1.分类数据、顺序数据和数值型数据 定性数据或品质数据、定量数据或数量数据 2.观测数据和实验数据 3.截面数据和时间序列数据
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第四节 统计学中的几个基本概念
一、总体和总体单位
总体，统计总体，是指客观存在的、在同一性 质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
流量与存量相互依存，缺一不可。一般来说，存 量是流量的前提和基础，而流量在一定程度上取 决于存量的大小。
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第二章 统计调查与整理
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
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Jacob Bernoulli (伯努利) (1654-1705) Edmond Halley (哈雷) (1656-1742) De Moivre (棣美佛) (1667-1754) Thomas Bayes (贝叶斯) (1702-1761) Leonhard Euler (欧拉) (1707-1783) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) Friedrich Gauss (高斯) (1777-1855) Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Karl Pearson (皮尔森) (1857-1936) Ronald Aylmer Fisher (费歇) (1890-1962) Jerzy Neyman (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980) William Feller (费勒)(1906-1970)
第四节 统计学的要素和指标
一.统计学的要素 二.指标及指标体系
统计学的要素
总体(Population) 根据一定目的确定的所要研究事物的总体 2. 样本(Sample) 从总体中抽取出来的部分单位组成的集合体 3. 总体单位 组成整体的各个个体
指标及指标体系
标志与指标 2. 统计指标的特点 3. 指标的分类 统计指标体系
联系 很多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的 指标与标志之间存在变换关系
统计指标的特点
同质事物的可量性 小康水平、公司绩效、满意度 量的综合性 许多个体现象的数量综合的结果 具体性
第四节 统计学的要素和指标
一.统计学的要素 二.指标及指标体系
统计学的要素
总体(Population) 根据一定目的确定的所要研究事物的总体 2. 样本(Sample) 从总体中抽取出来的部分单位组成的集合体 3. 总体单位 组成整体的各个个体
指标及指标体系
标志与指标 2. 统计指标的特点 3. 指标的分类 统计指标体系
联系 很多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的 指标与标志之间存在变换关系
统计指标的特点
同质事物的可量性 小康水平、公司绩效、满意度 量的综合性 许多个体现象的数量综合的结果 具体性
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
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如销售额、经济增长率等。
.
3. 数据的四个等级 定类数据 也称定名数据，这种数据只对事物的某
种属性和类别进行具体的定性描述。
例如，对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数，即计算每一 个类型的频数或频率（即比重）。
定序数据，也称序列数据，是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
.
（二）数据分类的原则
互斥原则：每一个数据只能划归到某一类型中，而 不能既是这一类，又是那一类 。 穷尽原则：所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中，没有一个数据无从归属。
（三）数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据：用文字描述的 。 如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
.
定量数据：用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值，则可称这种数据为变量。
离散型变量：数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
（一）普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点：工作量大，时间性强，需要大量人力和财力。 任务：搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料，为政府制定规划、方针政策提供依据。
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
也称比率数据，是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算，而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。
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3. 数据的四个等级 定类数据 也称定名数据，这种数据只对事物的某
种属性和类别进行具体的定性描述。
例如，对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数，即计算每一 个类型的频数或频率（即比重）。
定序数据，也称序列数据，是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
.
（二）数据分类的原则
互斥原则：每一个数据只能划归到某一类型中，而 不能既是这一类，又是那一类 。 穷尽原则：所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中，没有一个数据无从归属。
（三）数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据：用文字描述的 。 如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
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定量数据：用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值，则可称这种数据为变量。
离散型变量：数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
（一）普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点：工作量大，时间性强，需要大量人力和财力。 任务：搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料，为政府制定规划、方针政策提供依据。
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
也称比率数据，是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算，而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。
《统计学概论》课件
方法
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
统计学PPTPPT课件
假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。
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备给朋友喝时，邻床一位姓金的先生提醒他说：这种水PH 值偏低，呈酸性，不适合常喝，体质较弱的病人更不宜饮
用。 尹先生对此半信半疑，先后带了两瓶水到四川省人民医院 和成都市二医院分别进行PH值检测。两次检测均显示，其 PH值仅为5.8～6.2，根本达不到中国《生活饮用水卫生标 准（GB5749-2006）》规定的6.5～8.5。10月6日，尹 先生要求重庆顶津公司就康师傅瓶装水的“PH值”问题给 消费者一个说法，并向记者反映了此事。尹先生的要求合 理吗？康师傅矿物质水是真的“太酸”吗？
PN1,QN0 1P NN
⒌ 总体是非标志标准差：
PP1PPQ 当 PQ 0 .5 时 P ， 有最 大值
⒍ 总体是非标志的方差：
P2P1PPQ
又称样本指标、统计量。指根据抽
.
10
显然，（1）和（2）的抽取行为都不是随机试验。因而不属于概率
抽样。只有（3）的抽取行为是随机试验。总体的分布可用表 5-1 的分
布列来描述，而（3）的随机试验中所观测的随机变量也有与表 5-1 有
相同的分布。所以，（3）的抽取行为是概率抽样。
表 5-1
10 个球号码的分布
号码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
⒈ 总体平均数（又叫总体均值）：
N
m
Xi
Xi fi
X i1 N
或X
i 1 m
fi
i 1
.
18
⒉ 总体标准差：
1N Ni1
Xi X2或
1m
2
m
XiX fi
f i1 i
i1
⒊ 总体方差：
21N
Ni1
XiX2或2m 1 fi
m i1
2
XiX fi
i1
⒋ 总体成数（全及成数）：
f
N1N0
差
Q2PP2Q PQ QP PQ
是非标志总体的指标
方差
2P Q P 1P
Hale Waihona Puke 当 PQ 0.5 时， m 2 a 有 x 0.25
标准差系数
V X P PP 1 P P 1 P PQ P
是非标志总体的指标
【例】某厂某月份生产了400件产品，其中 合格品380件，不合格品20件。求产品质量 分布的集中趋势与离中趋势。
体单位总数的比重
具有某种标志表现的 单位数所占的成数
P N1 N
不具有某种标志表现 的单位数所占的成数
Q N0 N
且 P Q 有 N 1 N N 0N N 1 N N 0 N N 1
是非标志总体的指标
平均数
X P
X f1N 10N 0N 1P
f
N
N
标 准
p
(XX)2f 1P2N10P2N0
.
8
• 概率抽样及其组织形式
所谓概率抽样，就是要求对总体的每一次观察 （每一次抽取）都是一次随机试验，并且有和总 体相同的分布。按这样的要求对总体观测（抽取） n次，可得到容量为n的样本。
.
9
【例 5-1】 有 10 个同样的球，分别标 有从 1 至 10 的号码。（1）从中有目的地抽出 5 号球；（2）从中随便地取一个球；（3）把 10 个球放在袋中，充分混匀，从中抽出一个 球，抽取时，要求袋中各个球有相等的被抽 中的概率。
与全面调查相比，抽样调查既节省了人力、物力、 财力和时间，又达到了认识总体数量特征的目的。 我国在1994年确立了以周期性普查为基础，以经常 性抽样调整为主体，同时辅之以重点调查、科学核 算等综合运用的统计调查方法体系。
二、抽样推断的基本概念
就是调查对象，又称总体或母体，是
全及总体 由许多性质相同的调查单位组成，常
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
频率
10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
.
11
全及指标
根据全及总体各个单位的标志值或 标志特征所计算的反映总体某种属
性的综合指标 ，又称总体指标。
全及指标主要有四个：
全及平均数
全及成数
总体标准差 及方差
总体是非标 准差及方差
是非标志总体
指总体中全部单位只具有“是”
是非标志 或“否”、“有”或“无”两种
表现形式的标志，又叫交替标志
性别：男、女（非男）产品质量：合格、不合格
10
1
0
为研究是非标志总体的数量特征，令
分组 具有某一属性 不具有某一属性
合计
单位数 N1 N0
N
变量值 1 0 —
是非标志总体的指标
指是非标志总体中具有某种表现或 成数 不具有某种表现的单位数占全部总
. 机会
3
抽样推断
全及总体指标：
参数（未知量）
统计推断
样本总体指标：统
计量（已知量）
随机样本
与总体分布 特征相同
与总体分布 特征不同
总体
非随机样本
并非所有的抽样估计都按随机原 则抽取样本，也有非随机抽样
抽样推断的特点
按随机原则抽取样本单位
以样本的数量特征推断总体的数量特征
抽样推断产生抽样误差，但抽样误差可 以事先计算并控制
解：己知N 400件，N1 380件，N0 20件，
则P N1 38095﹪，Q N0 20 5﹪，
N 400
N 400
所以有： XP P 0.95
p PQ 0.95(10.95) 0.218
设总体中 N个总体单位某项标志的标志值分别
为 X1,X2,XN ，其中具有某种属性的有 N 1个 单位，不具有某种属性的有 N 0个单位，则
用N表示全及总体的单位数目。
抽样总体
又称样本或子样，是指从全及总体中 按照随机原则抽取的那部分个体的组 合。抽样总体的单位数称为样本容量， 通常用n表示。1＜n＜N 。
抽样推断的基本概念
n≥30称为大样本,n ＜30称为小样本. n/N称为抽样比.
例如：在100万户居民中，随机抽取1000户居民进行 家庭收支情况调查，其中的100万户居民就是全及总 体，而被抽中的1000户居民则构成抽样总体。
.
2
第一节 抽样的基本概念与数学原理
一、抽样调查及其特点
（一）抽样调查的概念
按照随机原则 从调查对象（即总体）中抽取一
部分单位进行调查，用调查所得指标数值对调 查对象相应指标数值作出具有一定可靠性的估 计和判断的一种统计调查方法。
指样本单位的抽取不受
主观因素及其他系统性
因素的影响，每个总体
单位都有均等的被抽中
第五章 抽样分布与参数估计
• 第一节 抽样的基本概念与数学原理 • 第二节 抽样分布 • 第三节 参数估计 • 第四节 样本容量的确定 • 第五节 EXCEL在参数估计中的应用
.
1
康师傅矿物质水“太酸”吗？
成都消费者尹先生到四川大学华西附二院看望一生病的朋
友，并给朋友买去一件康师傅矿物质水。就在他拿出来准
用。 尹先生对此半信半疑，先后带了两瓶水到四川省人民医院 和成都市二医院分别进行PH值检测。两次检测均显示，其 PH值仅为5.8～6.2，根本达不到中国《生活饮用水卫生标 准（GB5749-2006）》规定的6.5～8.5。10月6日，尹 先生要求重庆顶津公司就康师傅瓶装水的“PH值”问题给 消费者一个说法，并向记者反映了此事。尹先生的要求合 理吗？康师傅矿物质水是真的“太酸”吗？
PN1,QN0 1P NN
⒌ 总体是非标志标准差：
PP1PPQ 当 PQ 0 .5 时 P ， 有最 大值
⒍ 总体是非标志的方差：
P2P1PPQ
又称样本指标、统计量。指根据抽
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10
显然，（1）和（2）的抽取行为都不是随机试验。因而不属于概率
抽样。只有（3）的抽取行为是随机试验。总体的分布可用表 5-1 的分
布列来描述，而（3）的随机试验中所观测的随机变量也有与表 5-1 有
相同的分布。所以，（3）的抽取行为是概率抽样。
表 5-1
10 个球号码的分布
号码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
⒈ 总体平均数（又叫总体均值）：
N
m
Xi
Xi fi
X i1 N
或X
i 1 m
fi
i 1
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⒉ 总体标准差：
1N Ni1
Xi X2或
1m
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XiX fi
f i1 i
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⒊ 总体方差：
21N
Ni1
XiX2或2m 1 fi
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XiX fi
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⒋ 总体成数（全及成数）：
f
N1N0
差
Q2PP2Q PQ QP PQ
是非标志总体的指标
方差
2P Q P 1P
Hale Waihona Puke 当 PQ 0.5 时， m 2 a 有 x 0.25
标准差系数
V X P PP 1 P P 1 P PQ P
是非标志总体的指标
【例】某厂某月份生产了400件产品，其中 合格品380件，不合格品20件。求产品质量 分布的集中趋势与离中趋势。
体单位总数的比重
具有某种标志表现的 单位数所占的成数
P N1 N
不具有某种标志表现 的单位数所占的成数
Q N0 N
且 P Q 有 N 1 N N 0N N 1 N N 0 N N 1
是非标志总体的指标
平均数
X P
X f1N 10N 0N 1P
f
N
N
标 准
p
(XX)2f 1P2N10P2N0
.
8
• 概率抽样及其组织形式
所谓概率抽样，就是要求对总体的每一次观察 （每一次抽取）都是一次随机试验，并且有和总 体相同的分布。按这样的要求对总体观测（抽取） n次，可得到容量为n的样本。
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【例 5-1】 有 10 个同样的球，分别标 有从 1 至 10 的号码。（1）从中有目的地抽出 5 号球；（2）从中随便地取一个球；（3）把 10 个球放在袋中，充分混匀，从中抽出一个 球，抽取时，要求袋中各个球有相等的被抽 中的概率。
与全面调查相比，抽样调查既节省了人力、物力、 财力和时间，又达到了认识总体数量特征的目的。 我国在1994年确立了以周期性普查为基础，以经常 性抽样调整为主体，同时辅之以重点调查、科学核 算等综合运用的统计调查方法体系。
二、抽样推断的基本概念
就是调查对象，又称总体或母体，是
全及总体 由许多性质相同的调查单位组成，常
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频率
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全及指标
根据全及总体各个单位的标志值或 标志特征所计算的反映总体某种属
性的综合指标 ，又称总体指标。
全及指标主要有四个：
全及平均数
全及成数
总体标准差 及方差
总体是非标 准差及方差
是非标志总体
指总体中全部单位只具有“是”
是非标志 或“否”、“有”或“无”两种
表现形式的标志，又叫交替标志
性别：男、女（非男）产品质量：合格、不合格
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为研究是非标志总体的数量特征，令
分组 具有某一属性 不具有某一属性
合计
单位数 N1 N0
N
变量值 1 0 —
是非标志总体的指标
指是非标志总体中具有某种表现或 成数 不具有某种表现的单位数占全部总
. 机会
3
抽样推断
全及总体指标：
参数（未知量）
统计推断
样本总体指标：统
计量（已知量）
随机样本
与总体分布 特征相同
与总体分布 特征不同
总体
非随机样本
并非所有的抽样估计都按随机原 则抽取样本，也有非随机抽样
抽样推断的特点
按随机原则抽取样本单位
以样本的数量特征推断总体的数量特征
抽样推断产生抽样误差，但抽样误差可 以事先计算并控制
解：己知N 400件，N1 380件，N0 20件，
则P N1 38095﹪，Q N0 20 5﹪，
N 400
N 400
所以有： XP P 0.95
p PQ 0.95(10.95) 0.218
设总体中 N个总体单位某项标志的标志值分别
为 X1,X2,XN ，其中具有某种属性的有 N 1个 单位，不具有某种属性的有 N 0个单位，则
用N表示全及总体的单位数目。
抽样总体
又称样本或子样，是指从全及总体中 按照随机原则抽取的那部分个体的组 合。抽样总体的单位数称为样本容量， 通常用n表示。1＜n＜N 。
抽样推断的基本概念
n≥30称为大样本,n ＜30称为小样本. n/N称为抽样比.
例如：在100万户居民中，随机抽取1000户居民进行 家庭收支情况调查，其中的100万户居民就是全及总 体，而被抽中的1000户居民则构成抽样总体。
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第一节 抽样的基本概念与数学原理
一、抽样调查及其特点
（一）抽样调查的概念
按照随机原则 从调查对象（即总体）中抽取一
部分单位进行调查，用调查所得指标数值对调 查对象相应指标数值作出具有一定可靠性的估 计和判断的一种统计调查方法。
指样本单位的抽取不受
主观因素及其他系统性
因素的影响，每个总体
单位都有均等的被抽中
第五章 抽样分布与参数估计
• 第一节 抽样的基本概念与数学原理 • 第二节 抽样分布 • 第三节 参数估计 • 第四节 样本容量的确定 • 第五节 EXCEL在参数估计中的应用
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康师傅矿物质水“太酸”吗？
成都消费者尹先生到四川大学华西附二院看望一生病的朋
友，并给朋友买去一件康师傅矿物质水。就在他拿出来准