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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。
统计学完整全套PPT课件
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
统计学完整全套PPT课件
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。
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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。
《统计学原理》》课件
基本原理是通过对数据的总变异进行分解,将变异分为组 内变异和组间变异,并比较组间变异是否显著大于组内变 异,从而判断不同组的均值是否存在显著差异。
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。
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。
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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)
《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。
统计学ppt(全)
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一节 统计与统计学
一. 统计与统计学的含义 二. 统计学的性质和作用
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
1 -4
一、什么是统计?
1. 统计工作
收集数据的活动
2. 统计数据
▪ 对现象计量的结果
3. 统计学
分析数据的方法与技术
经济、管理类 基础课程
统计学
什么是统计学?
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类 基础课程
统计学
统计指标体系
由若干个相互联
系相互制约的统计指 标组成的一个统计指 标系统
•基本统计指标体系
•专题统计指标体系
1 - 36
经济、管理类 基础课程
2. 17世纪中叶的政治算术学派可看作是统计学的开端
3. 19世纪,沿着约翰·格朗特所开创的人口统计以及 沿着威廉·配第所开创的经济统计有了进一步的发 展
4. 威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路;约 翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路
5. 政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定 了基础
Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
1 - 19
Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
经济、管理类 基础课程
统计学
历史上著名的统计学家
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)
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 全套PPT课件 教学课件
(二)相关系数的取值范围
-1≤ r ≤+1 r>0,正线性相关;r<0,负线性相关; r=0,不存在线性相关(但可能存在曲线相关)。 |r|越接近于0,X与Y的线性相关程度越低; |r|越接近于1,X与Y的线性相关程度越高(具 体见表10-4)。
(三)相关系数与相关等级的对应关系表
相关系数
|r|=1 0.8≤|r|<1 0.5≤|r|<0.8 0.3≤|r|<0.5 0<|r|<0.3
0.64 2.56 3.61 1.69 0.16 0.04 1.96 2.25 2.89 1.44 17.24
-0.56 14.88 36.67 19.89 4.52 -2.06 10.78 19.05 52.19 16.44 171.80
X X 1107 110.7
N
10
X 2
( X X )2 2278.1
二、相关分析的内容
1、判断现象之间有无相关关系。 2、分析现象之间相关关系的方向。 3、分析现象之间相关关系的形式。 4、分析现象之间相关关系的密切程度。
三、相关分析的步骤
定性判断 编制相关表 绘制相关图 计算相关系数
图10-2
四、相关表
(一)相关表的含义 相关表是指表明现象之间相关关系的表格。
统计工作
实践检验
最
终
成
丰富、完善、发展
果
统计资料
图1-1
二、统计学的研究对象
统计学的研究对象是:在质与量的辩证统 一中,研究大量社会经济现象的数量方面,研 究大量社会经济现象在具体时间、地点和条件 下的数量表现、数量对比和数量界限。
三、统计的职能
1、信息职能。 2、咨询职能。 3、监督职能。
第二节 统计资料的分类与特征
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
(二)应用统计学(applied statistics)*
研究如何应用统计方法解决实际问题,大 多是以数理统计为基础形成的边缘学科。如 自然科学领域的生物统计学、社会科学领域 的社会经济统计学等。
三、统计学与其他学科的关系
(一)统计学与哲学的关系
哲学为统计学提供世界观和方法论的指导。
(二)统计学与数学的关系
第九章 相关与回归分析
第四篇统Βιβλιοθήκη 常识篇——第十章常用国民经济核算指标 与分析
本章小结
一、统计的三层含义:统计工作、统计资料和
统计学。
二、统计学的分科
(一)从统计方法的构成看,分为描述统计学和 推断统计学。
(二)从统计方法的研究和应用看,分为理论统 计学和应用统计学。
四、统计学中的基本概念
(一)总体、总体单位和样本。 (二)指标和指标体系。
3.特征
(1)只能区分事物的类别,无法比较优劣或大小。 (2)对事物的区分必须遵循穷尽和互斥的原则。 (3)对定类尺度计量分析的统计量主要是频数和频 率。
**应用:想一想生活中还有哪些常见的定类尺度?
一、数据的计量尺度
三、统计科学的发展
(二)近代统计学时期(18世纪末~19 世纪末) 1.数理统计学派:创始人阿道夫·凯特勒,
第一次将概率论引入社会经济现象的研究中,
被誉为“近代统计学之父”。
2.社会统计学派:代表人物恩格尔,采用
大量观察法研究社会经济现象总体。
三、统计科学的发展
(三)现代统计学时期(20世纪初至今)
END
第二章 统计数据的调查与收集
学习目的及重难点提示
本章学习目的
了解统计调查的概念和分类。 领会统计数据的计量尺度、数据和变量的类型。 明确统计调查方案的设计内容。 掌握统计数据的来源、统计调查组织方式。
本章重难点提示
重点:数据的计量尺度、数据和变量的类型, 普查、抽样调查等统计调查组织形式。
21世纪经济管理专业应用型精品教材
统计学原理
上海财经大学电子出版社
目录
第一章 导论 第二章 统计数据的调查与收集 第三章 统计数据的整理 第 四 章 数据分布特征的描述 第五章 时间序列分析 第六章统计指数 第七章抽样与抽样估计 第 八 章 假设检验与方差分析 第九章 相关与回归分析 第 十 章 常用国民经济核算指标分析
三、统计科学的发展
(一)古典统计学时期(17世纪中后期~ 18世纪中后期)
1.政治算术学派:代表人物威廉·配第(政治经 济学之父),首次运用数量对比分析法,又称 “有名无实”的统计学。 2.记述学派/国势学派:“统计学是研究一国或 多国的显著事项之学”,以文字描述为主,又 称“有实无名”的统计学。 3.图表学派:用统计图和统计表表现和保存统 计资料。
(四)三者关系
二、统计实践活动的产生与发展*
(一)统计的起源
1.起源于原始社会末期。 2.人类社会早期的统计实践活动。
(二)统计的发展
1.资本主义社会里统计实践活动得到较快的 发展。 2.1853年在比利时首都布鲁塞尔召开了第一 届国际统计会议。 3.1995年8月在北京召开了第50届国际统计 年会。
研究如何取得、整理和表现数据资料,进而通过综 合、概括与分析反映客观现象的数量特征。包括数据的 收集与整理、数据的显示方法、数据分布特征的描述与 分析方法等。
(二)推断统计学(inferential statistics)
研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。 包括抽样估计、假设检验、方差分析及相关和回归分析
1.主要成果:在随机抽样基础上建立了推 断统计学。 2.数理统计学的发展特点与趋势 (1)数学方法的广泛应用。 (2)边缘统计学的形成。 (3)借助计算机手段,统计学的应用日益广泛 和深入。
第二节 统计学的分科
一、从统计方法的构成角度分*
(一)描述统计学(descriptive statistics)
第一章 导论
学习目的及重难点提示
本章学习目的
了解统计理论和实践活动的产生和发展。 领会统计的三层含义、统计学的分科。 理解和掌握统计学中的几个基本范畴。
章节地位及重难点提示
本章介绍统计学及相关概念,勾勒了本课 程的框架结构——描述统计学和推断统计学。
重点是统计的三层含义,总体、样本及指标等 概念。
难点:数据的计量尺度、数据和计量尺度之间 的关系。
第一节 数据的计量与类型
一、数据的计量尺度**
(一)定类尺度(nominal scale)
1.概念:又称列名尺度或类别尺度,是按照研究对象
的某种属性将其划分为若干组或类的一种测度。
2.举例:
人的性别 、籍贯、民族、职称; 企业的所有制性质、行业隶属。
第一节 统计学的产生和发展
一、统计的三层含义及相互关系*
(一)统计工作(统计的基本含义)
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、分析的工作活动的总称。
(二)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。
(三)统计学
是一门收集、整理、描述、显示和分析统计数据的 方法论的科学,其目的是探索事物的内在数量规律性, 以达到对客观事物的科学认识。
等。
(三)描述统计学和推断统计学的关系
描述统计学是统计学的基础和统计研究工作的前提, 推断统计学则是现代统计学的核心和统计工作的关键。
二、从统计方法的研究和应用角度分
(一)理论统计学(theoretical statistics)
利用数学原理研究统计学的一般理论和方 法的统计学,如概率论与数理统计
1.区别
(1)研究对象不同:数学研究抽象的量, 统计研究具体的量。 (2)研究方法不同:数学是演绎,统计是归纳和演绎
的结合。
2.联系
数学为统计研究提供数学公式、模型和分析方法。
三、统计学与其他学科的关系
(三)统计学与其他学科的关系
统计几乎与所有学科都有联系,本书侧重介 绍统计与管理学和经济学的关系。
本教材的篇章结构
第一章 导论
第一篇 统计基础篇
第二章 统计数据的调查与收集
第二篇 描述统计篇
表格与图形法—— 静态数据描述法——
第三章 统计 数据的整理 第四章 数据分
布特征的描述
第五章 时间序列
动态数据描述法 分析
第六章 统计指数
第七章 抽样与抽样估计
第三篇 推断统计篇 第八章 假设检验与方差分析
研究如何应用统计方法解决实际问题,大 多是以数理统计为基础形成的边缘学科。如 自然科学领域的生物统计学、社会科学领域 的社会经济统计学等。
三、统计学与其他学科的关系
(一)统计学与哲学的关系
哲学为统计学提供世界观和方法论的指导。
(二)统计学与数学的关系
第九章 相关与回归分析
第四篇统Βιβλιοθήκη 常识篇——第十章常用国民经济核算指标 与分析
本章小结
一、统计的三层含义:统计工作、统计资料和
统计学。
二、统计学的分科
(一)从统计方法的构成看,分为描述统计学和 推断统计学。
(二)从统计方法的研究和应用看,分为理论统 计学和应用统计学。
四、统计学中的基本概念
(一)总体、总体单位和样本。 (二)指标和指标体系。
3.特征
(1)只能区分事物的类别,无法比较优劣或大小。 (2)对事物的区分必须遵循穷尽和互斥的原则。 (3)对定类尺度计量分析的统计量主要是频数和频 率。
**应用:想一想生活中还有哪些常见的定类尺度?
一、数据的计量尺度
三、统计科学的发展
(二)近代统计学时期(18世纪末~19 世纪末) 1.数理统计学派:创始人阿道夫·凯特勒,
第一次将概率论引入社会经济现象的研究中,
被誉为“近代统计学之父”。
2.社会统计学派:代表人物恩格尔,采用
大量观察法研究社会经济现象总体。
三、统计科学的发展
(三)现代统计学时期(20世纪初至今)
END
第二章 统计数据的调查与收集
学习目的及重难点提示
本章学习目的
了解统计调查的概念和分类。 领会统计数据的计量尺度、数据和变量的类型。 明确统计调查方案的设计内容。 掌握统计数据的来源、统计调查组织方式。
本章重难点提示
重点:数据的计量尺度、数据和变量的类型, 普查、抽样调查等统计调查组织形式。
21世纪经济管理专业应用型精品教材
统计学原理
上海财经大学电子出版社
目录
第一章 导论 第二章 统计数据的调查与收集 第三章 统计数据的整理 第 四 章 数据分布特征的描述 第五章 时间序列分析 第六章统计指数 第七章抽样与抽样估计 第 八 章 假设检验与方差分析 第九章 相关与回归分析 第 十 章 常用国民经济核算指标分析
三、统计科学的发展
(一)古典统计学时期(17世纪中后期~ 18世纪中后期)
1.政治算术学派:代表人物威廉·配第(政治经 济学之父),首次运用数量对比分析法,又称 “有名无实”的统计学。 2.记述学派/国势学派:“统计学是研究一国或 多国的显著事项之学”,以文字描述为主,又 称“有实无名”的统计学。 3.图表学派:用统计图和统计表表现和保存统 计资料。
(四)三者关系
二、统计实践活动的产生与发展*
(一)统计的起源
1.起源于原始社会末期。 2.人类社会早期的统计实践活动。
(二)统计的发展
1.资本主义社会里统计实践活动得到较快的 发展。 2.1853年在比利时首都布鲁塞尔召开了第一 届国际统计会议。 3.1995年8月在北京召开了第50届国际统计 年会。
研究如何取得、整理和表现数据资料,进而通过综 合、概括与分析反映客观现象的数量特征。包括数据的 收集与整理、数据的显示方法、数据分布特征的描述与 分析方法等。
(二)推断统计学(inferential statistics)
研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。 包括抽样估计、假设检验、方差分析及相关和回归分析
1.主要成果:在随机抽样基础上建立了推 断统计学。 2.数理统计学的发展特点与趋势 (1)数学方法的广泛应用。 (2)边缘统计学的形成。 (3)借助计算机手段,统计学的应用日益广泛 和深入。
第二节 统计学的分科
一、从统计方法的构成角度分*
(一)描述统计学(descriptive statistics)
第一章 导论
学习目的及重难点提示
本章学习目的
了解统计理论和实践活动的产生和发展。 领会统计的三层含义、统计学的分科。 理解和掌握统计学中的几个基本范畴。
章节地位及重难点提示
本章介绍统计学及相关概念,勾勒了本课 程的框架结构——描述统计学和推断统计学。
重点是统计的三层含义,总体、样本及指标等 概念。
难点:数据的计量尺度、数据和计量尺度之间 的关系。
第一节 数据的计量与类型
一、数据的计量尺度**
(一)定类尺度(nominal scale)
1.概念:又称列名尺度或类别尺度,是按照研究对象
的某种属性将其划分为若干组或类的一种测度。
2.举例:
人的性别 、籍贯、民族、职称; 企业的所有制性质、行业隶属。
第一节 统计学的产生和发展
一、统计的三层含义及相互关系*
(一)统计工作(统计的基本含义)
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、分析的工作活动的总称。
(二)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。
(三)统计学
是一门收集、整理、描述、显示和分析统计数据的 方法论的科学,其目的是探索事物的内在数量规律性, 以达到对客观事物的科学认识。
等。
(三)描述统计学和推断统计学的关系
描述统计学是统计学的基础和统计研究工作的前提, 推断统计学则是现代统计学的核心和统计工作的关键。
二、从统计方法的研究和应用角度分
(一)理论统计学(theoretical statistics)
利用数学原理研究统计学的一般理论和方 法的统计学,如概率论与数理统计
1.区别
(1)研究对象不同:数学研究抽象的量, 统计研究具体的量。 (2)研究方法不同:数学是演绎,统计是归纳和演绎
的结合。
2.联系
数学为统计研究提供数学公式、模型和分析方法。
三、统计学与其他学科的关系
(三)统计学与其他学科的关系
统计几乎与所有学科都有联系,本书侧重介 绍统计与管理学和经济学的关系。
本教材的篇章结构
第一章 导论
第一篇 统计基础篇
第二章 统计数据的调查与收集
第二篇 描述统计篇
表格与图形法—— 静态数据描述法——
第三章 统计 数据的整理 第四章 数据分
布特征的描述
第五章 时间序列
动态数据描述法 分析
第六章 统计指数
第七章 抽样与抽样估计
第三篇 推断统计篇 第八章 假设检验与方差分析