高级统计方法简介共21页
统计学课件--Ch11高级统计方法
指标的作用。
原因 多个
依赖性 结果 1个
资料：处理因素分几个水平，试验指标多为
定量数据。
方法：多为方差分析 ，少数 2 检验。
课件
9
设计类型
1. 析因设计 各因素各水平的全面组合
因素
ABC a1 b1 c 1 a2 b 1 c 2
c3
组合数
a1 b1 c1 a1 b1 c2 a1 b1 c3 a1 b2 c1 a1 b2 c2 a1 b2 c3
代入表11-4，得
SS A
1 2n
( A12
A22 ) C
1 (3402 25
4002 ) 27380
180 ，
SSB
1 2n
(B12
B22 )
C
1 (2602 25
4802 )
27380
2420
，
SSAB SS处理 SSA SSB =2620 180 2420=20
Êø Ĥ· ì ºÏ £¨a2©£
ͼ 11-2 Á½ Òò ËØ课件½» »¥ × ÷Óà ʾ Òâ ͼ
25
4．方差分析 表11-2中，A因素（缝合方法）
的主效应为6%，B因素（缝合时间）的主效 应为22%，AB的交互作用表示为2%。以上 都是样本均数的比较结果，要推论总体均数 是否有同样的特征，需要对试验结果作假设 检验即方差分析后下结论。
课件
26
模式
A因素I水平:a , a ,
1
2
B因素J水平:b , b ,
1
2
,
a i
试
,
高级统计方法
桂诗春语言学研究方法舒华1994 心理与教育研究中的多种因素实验设计McDonough & McDonough 1997Nunan, D, 2002 Research Methods in Language learningSeliger & Shohamy, 1989, Second Language Research Methods, Oxford University Press科学研究的过程就是假设检验的过程。
归纳与演绎研究方法如何操作学术乃天下之公器结论---修改原理论---提出假设目的：解释说明预测控制特征：1. 继承性 2. 创新性（本质）创新点，新价值（在前人研究的基础上）3. 系统性（对象，方法，组织管理）4. 控制性5.客观性6.重复性7. 开放性多视角、公开性、可争辩性（相对真理，需要进一步求证）、科学研究无禁区二．效度---真实性研究真实地、正确地揭示所研究的问题的本质及其规律的程度。
1. 构思效度（construct）理论构思的合理性及其转换为抽象与操作定义的恰当性程度（把它变得可操作化，research design/ framework 在论文的前言的内容）理论设想要结构严谨，符合逻辑，层次分明，形成某种构思网络2. 对研究的各种变量作出明确严格的说明3. 给变量下明确的操作定义4. 要消除或控制影响构思效度的各种因素(2) 统计结论效度所用的实验设计与统计方法是否配套使用影响因素数据的质量差违反统计检验的假设3. 外部效度即研究结果的普遍代表性和适用性总体效度生态效度（你的研究结果是否适用于其他研究背景与程序、条件）影响研究的外部效度的因素：研究被试的代表性差研究变量的操作性定义不明确研究对被试的反作用事前测量与实验处理的相互影响多重处理的干扰实验者效应被试的选择与实验处理的交互作用（4）内部效度在研究的自变量与因变量之间存在一定关系的明确程度判断因果关系的标准：时间顺序，共变关系，没有别的可能的解析时间顺序：自变量发生在前，因变量发生在后共变关系：当因变量的变化是随着自变量变化而产生，当单独时是不发生变化三，影响内部效度的主要原因1.selection 被试选择control groupexperimental groupsubject students a Generalization Probe 推广性测试Research has shown that child abduction has become a problem.For purpose of data analysis, a score of zero was given if a child went with the abductor, a score of one if the child was provided if … A score of two if the child stayed nearby but verbally refused, a score of three if the child ran away with no refusal, and a score of four if the child ran away and verbally refused.We concluded that the 20-minute interactive video improved the children’s self-protection skills in potential abduction situation.性格因素也可能影响实验结论,应随机抽取，抵消差别The name of each child in the classes was written on a separate slip of paper. All the slips were put in a bowl and mixed up thoroughly. Students were assigned to the experimental group and to the control group alternately as their names were pulled out of the bowl one at a time.2.History 前侧后侧发生的期间内发生的事情有可能影响被试的情绪与决定e.g.Before the test, only the children in the control group (控制组) saw a man laughing and joking with their school principal. (受影响) Thus they trust the man get very low score.两个同时受影响，就匹配掉差别3.Maturation 成熟因素实验组观看教育片，半年后再测，半年时间的成长，影响了孩子的成熟性，因此不科学不看教育片，所有孩子都进行了前侧，半年后，让孩子随机分班分别看电影，再进行后侧，结果可信4.repeated testing 重复测试影响第一天看卡通片第二天测试第三天看教育片第四天测试第二次测试的结论不科学5. regression to the mean回归效应初次测的结构，随着时间推移，向平均分靠拢的倾向（原来差的第二次可能变好干扰实际水平）e.g. 一天，让孩子看卡通，两天后测（后来不够资金，只能测其中10人）第二次，抽了第一次测的表现最差的10位进行看教育片与第二次测正确做法：一天，让孩子看卡通，两天后测第二次，让孩子看教育片，随机抽10位进行第二次测6. 中途退出实验experimental mortality随机分成两个组，分别在两个不同的班看卡通与教育，教育的班中有部分没有认真看中途被带出实验班，结论：看了就更高分，教育片有效（结论不可靠，部分实验班学生离开了）正确：如果两边都有不认真的学生，就要把那部分学生的成绩除掉7. experimental bias 实验者偏向控制组的学生先测，后面再测实验组学生负责记录孩子反应的研究生与扮演stranger 的那位都参与了录像片的制作，深信教育片对孩子有帮助对前面控制组孩子的打分与后面再测实验组学生会不一样，相对打分有偏向正确：出来被测的学生的先后顺序是随机的，连负责记录与扮演的工作人员也不知道是实验组还是控制组，那样所记录的成绩就没有被打高或低8. instrumentation 观察者观察的测量仪器, 仪表,观察方式实验者记录控制组学生成绩的时候是躲起来偷看实验者记录实验组学生成绩的时候是站在旁边看正确：先考察最佳观察场所，然后在同一地点观察所有被试者。
统计学课件-Ch11高级统计方法
在生物医学研究中，贝叶斯统计也被广泛应用于基因定位、疾病诊断和预后预测 等领域。通过构建贝叶斯模型，可以综合考虑基因组数据、临床数据和先验信息 ，为疾病研究和治疗提供有力支持。
04
生存分析和可靠性统计
生存分析的定义与特点
生存分析的定义
生存分析是一种统计方法，用于研究 生存时间或过程的数据，包括死亡、 故障、治愈等事件的时间。它涉及到 对生存时间的描述和影响因素的分析 。
贝叶斯统计的基本思想
贝叶斯统计的基本思想是利用先验信息、样本信息和似然函 数来更新我们对未知参数的信念，并给出后验概率的估计。
贝叶斯统计的优势与局限性
优势
贝叶斯统计能够充分利用先验信息，对未知参数进行全面的概率描述，并能够 给出后验概率的估计，使得推断更加准确和可靠。此外，贝叶斯统计还具有模 型灵活、可解释性强等优点。
高级统计方法能够提供更 精确的参数估计和预测， 帮助决策者做出更准确的 决策。
推动统计学发展
高级统计方法的发展推动 了统计学的进步，为其他 学科提供了更强大的分析 工具。
高级统计方法的范围和特点
范围广泛
高级统计方法涵盖了多种领域 ，包括贝叶斯统计、非参数统 计、多元统计、时间序列分析
等。
灵活性高
高级统计方法能够根据数据的 不同特点选择合适的方法，具 有较高的灵活性。
高级统计方法的未来发展趋势
深度学习与统计方法的结合
深度学习作为人工智能领域的重要分支，与统计方法的结合将进一步提高数据处理和分 析的能力，为解决复杂问题提供更有效的工具。
基于数据科学的决策支持
随着数据科学的发展，高级统计方法将在决策支持中发挥更大的作用，为决策者提供更 加科学、客观的依据。
高级统计方法简介
3.6 鉴别分析
主要功能：进行统计鉴别和分组（根据一些已经
分组的已知案例建立鉴别函数，然后根据鉴别函数对 所有案例重新分组）
注意事项：
因变量是非测量型的分组变量；自变量是用以分组 的特征变量称为鉴别变量 重点掌握鉴别分析模型即鉴别函数的各参数指标及 统计检验（非标准化鉴别系数、标准化鉴别系数；结构系
管理学院
3.9 多元方差分析
主要功能：同时分析和检验不同类别在多个测 量型变量上是否存在显著差别 注意事项：
因变量有多个且必须是测量型变量，自变量是非测 量型变量 因变量应为正态分布且方差相等，而且需要存在一 定程度的线性相关 例：Income、EduRatio、Natinality、Rural可构 建单因素二元模型、双因素二元饱和模型、双因素 二元非饱和模型
管理学院
3.5 Logistic回归
主要功能：分析一个定性因变量与多个自变量 之间的关系
注意事项：
因变量是非测量型二值变量；若自变量为非测量型， 也需设置虚拟变量 重点是回归模型的各项检验（整体检验——对数似 然比的卡方检验;回归系数的检验——Wald统计量 的卡方检验；系数子集的联合假设检验——对数似 然比的卡方检验） 难点：回归系数的解释（以logit p方程的线性表达 式来解释；以发生比的指数表达式解释√）
管理学院
3.2 聚类分析
主要功能：对研究对象进行分类
基本步骤：
选择变量（注意克服“加入尽可能多的变量”的倾 向；所选变量之间不应高度相关） 计算相似性（相关测度——pearson相关系数；距 离测度——欧式距离**、绝对值距离、明科夫斯基 距离、马氏距离；关联测度*——简单匹配系数、雅 克比系数、果瓦系数） 聚类（层次聚类——聚集法、分解法；迭代聚类/快 速聚类） 聚类结果的解释与证实
高级统计学 知识点
高级统计学知识点一、知识概述《高级统计学》①基本定义：高级统计学就是对收集的数据进行更深入、更复杂分析的一门学科。
它就像一个数据侦探，从一堆看似杂乱无章的数据里找出规律、关系啥的。
②重要程度：在统计学这个学科里，它可是高级的玩法。
如果说基础统计学是在教你走路，那高级统计学就是让你学会奔跑，甚至是飞翔，很多高级研究、复杂工程等都离不开它。
③前置知识：需要先把基础统计学搞定，像平均数、中位数、标准差这些概念得清楚，概率的知识也得掌握些，就好比盖房子要先打好地基。
④应用价值：比如在市场调研中，分析消费者行为，就能用高级统计学来预测哪种产品会火；在医学研究里，可以预测某种疾病在人群中的发展趋势。
二、知识体系①知识图谱：在统计学里，它处于比较高深的位置，是对基础统计知识的拓展和深化。
②关联知识：和概率论、数学分析都有着紧密联系。
就像一家人里的兄弟姐妹，相互影响相互支持。
③重难点分析：- 掌握难度：我觉得是比较难的。
它有很多抽象的概念和复杂的计算方法。
- 关键点：理解各个概念的本质和适用场景非常关键。
④考点分析：在考试里相当重要，经常会出现在分值较高的题目里。
考查方式可能是让你对实际数据进行高级分析，或者推导一些高级统计中的公式。
三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：- 多元回归分析：简单来说就是研究多个自变量对一个因变量的影响。
比如研究身高、体重、饮食习惯对健康（这里健康就是因变量）的综合影响。
②特征分析：它能够综合考虑多个因素的相互作用，不是单一看某个因素的影响。
③分类说明：- 线性多元回归：自变量和因变量是线性关系。
- 非线性多元回归：它们之间的关系是非线性的。
④应用范围：适用于很多领域，不过要求数据有一定的完整性和准确性。
如果数据缺失太多或者误差太大，结果可能就不太准了。
四、典型例题例题一《简单多元回归分析》①题目内容：已知身高（x1）、体重（x2）与健康指数（y）的数据，求多元回归方程。
②解题思路：先假设方程形式为y = a + b1x1+ b2x2，然后根据最小二乘法的原理来求解a、b1和b2的值。
高级统计学统计学课件
非线变量与因变量之间非线性关系的统计方法。
非线性回归模型转换
通过变量替换、函数变换等方法将非线性回归模型转换为线性回归模型。
常见非线性回归模型
指数回归、对数回归、幂回归等。
转换后模型解释与应用
解释转换后的线性回归模型，并探讨其在实际问题中的应用价值。
回归诊断及优化策略探讨
随着统计学知识的普及和应用领域的拓展，高级统计学将在更多领域发
挥重要作用，推动社会的进步和发展。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
数据的整理与展示方法
数据预处理
缺失值处理、异常值检测、数据变换等
数据整理
分组、编码、排序等
数据展示
表格、图表（条形图、饼图、直方图、箱线图等）
集中趋势与离散程度度量
集中趋势
均值、中位数、众数等
离散程度
方差、标准差、极差、四分位距等
分布形态与偏态、峰态判断
分布形态
01
对称分布、偏态分布（左偏、右偏）
未来发展趋势预测
01
大数据与人工智能的融合
随着大数据技术的发展，高级统计学将与人工智能更紧密地结合，推动
数据分析的智能化和自动化。
02
统计计算与可视化的发展
计算能力的提升将使得复杂统计模型的计算更加快速和准确，同时数据
可视化技术也将得到进一步发展，使得统计结果更加直观易懂。
03
统计学的普及与应用拓展
常见离散型和连续型随机变量分布
伯努利分布与二项分布
泊松分布及其应用
了解伯努利试验的概念，掌握二项分布的 概率计算公式及性质。
理解泊松分布的概念，了解泊松分布在实 际问题中的应用。
均匀分布与指数分布
高级统计方法概论PPT文档共110页
61、辍学如磨刀之石，不见其损，日 有所亏 。 62、奇文共欣赞，疑义相与析。
63、暧暧远人村，依依墟里烟，狗吠 深巷中 ，鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几，倏如流电惊。 65、少无适俗韵，性本爱丘山。Fra bibliotek 谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
统计方法基础知识PPT课件
_
x
1 n
n i 1
xi
：样本的算术平均值；
n ：样本大小。
二、样本中位数
把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3….X n，按大小顺序重新排列，排在正 中间的那个数就叫作中位数，用符号 来表示。
当 n 为奇数时，正中间的数只有一个； 当 n 为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为正中两个数的 算术平均值。
第四节 总体与样本
数据、样本和总体的关系
目的
总体
无
对工序进行分析 限
工序
控制
总 体
样本
一批 半成品
样本
判断
对一批产品质量进 有
一批
行判断，确定是否
限 总
产品
样本
合格
体
判断
数据
数据
数据
第五节 随即抽样方法
一、简单随机抽样法 二、系统抽样法 三、分层抽样法 四、整群抽样法
一、简单随机抽样法
——又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。 优点：抽样误差小 缺点：抽样手续比较繁杂。
统计方法基础知识PPT课 件
第一节 统计方法及其用途
一、什么是统计方法 二、统计方法的性质 三、统计方法的用途
பைடு நூலகம்
一、什么是统计方法
统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反 映的问题作出一定结论的方法。
描述性统计方法： ——是对统计数据进行整理和描述的方法； ——常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数 据更加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方 图等。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。
高级统计方法简介 PPT
3.7 对数线性模型
主要功能：通过数学方法来描述多个分类变量的交
互频数分布；可以在控制其他变量的情况下研究任意 两个变量之间的关联
注意事项：
对数线性模型包括三类分析程序：分层模型分析 （从饱和模型入手得到简约模型）、一般模型分析（检验 简约模型能否准确拟合观测数据并推断总体）和logit 模型 分析（直接服务于分类变量之间的因果关系） 运用不同的模型，变量设置、项目设置均不同，能 够提供的功能类型也不同（整体检验、分层检验、单项
3.4 多元线性回归
主要功能：分析一个测量型因变量与多个自变 量之间的线性关系
注意事项：
因变量必须是测量型随机变量 若自变量为非测量型，则需设置虚拟变量 重点是回归模型的各项检验（整体线性拟合度检 验——方差分析+判定系数R^2;回归系数的检验—— T检验；多重共线性的检验——容忍度和方差膨胀系 数；残差项异方差检验和自相关检验） 难点：多重共线性、异方差和自相关的诊断和排除
3.9 多元方差分析
主要功能：同时分析和检验不同类别在多个测 量型变量上是否存在显著差别
注意事项：
因变量有多个且必须是测量型变量，自变量是非测 量型变量 因变量应为正态分布且方差相等，而且需要存在一 定程度的线性相关 例：Income、EduRatio、Natinality、Rural可构 建单因素二元模型、双因素二元饱和模型、双因素 二元非饱和模型
3.3 对应分析
主要功能：揭示定性/非测量变量之间的联系
基本步骤：
对定性/非测量型变量进行交叉汇总，得到对应分析 要求的汇总表（注意检查Crosstabs中是否有频数为 零的单元格） 运行程序（AnalyseData reduction correspondence） 检查运行结果和各种统计图，看是否已反映变量关系； 若否，调整参数重新运行 解释分析结果
统计分析方法ppt课件
• 与相似空间比较；与先进空间比较；与扩大空 间比较（省与国家或世界水平比较。）
• （3）经验或理论标准
• 经验标准就是通过历史资料的归纳总结出的标 准；理论标准则是通过已知理论经过推理而得 到的标准。
6
• （4）计划标准。 • 即主管部门或业务部门提出的计划数、达标数。 • 2.简单评价 • 统计分析是将研究对象具体化为统计指标或指标
• 2.通过图示或数学模型来分解或描述各种波动的 变化规律。
• (1)长期趋势分析：指在一段时间内循某一方向 变动，通过建立回归对客观现象未来的发展进 行推测。
• （2）季节波动：指由于季节的影响作用而引起 的波动，具有周期性、周期的长度小于12个月；
18
• 季节波动通过计算季节指数来测定。
季 节 指 数
统计分析方法
一、统计的对象和方法 二、统计分析基本方法
三、统计分析报告
1
一、统计的对象和方法
• 统计学研究的对象是客观事物的数量关 系和数量特征，是关于数据收集、整理、 归纳和分析的方法论科学，是实证研究 的一种最重要方法。统计方法广泛地运 用于各个领域，起着信息功能、咨询功 能、监督功能、辅助决策功能的作用。 各个部门要作出决策、执行计划、检查 监督、宏观调控等都需要以充分、灵通、 可靠的统计资料为基础。
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。说明内部结构的情况。
比重
总体内部的部分总量 总体总量
8
• 简单评价的方法： • （1）相对比较。 • 用相除的方式，说明相对增长或下降的程度。
一般适用于总量指标、平均指标。 • （2）相差比较。 • 用相减的方式，说明评价指标与评价标准之间
统计7种方法简析
共七种统计分析方法在统计过程控制中可以应用各种统计方法，保证并改进质量。
其中最常用的统计方法有控制图、排列图、因果图、散布图、直方图、检查表、分居法，统称为常用的七种工具。
本文结合一些实例把部分统计工具在印制板、SMT质量控制中的应用情况作一些介绍。
一、引言20世纪二、三十年代，美国人休哈特博士首先提出过程控制的概念与实施过程监控的方法，经过几十年的发展，现己形成统计过程控制理论，即SPC(Statistical Process Control)。
它是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。
SPC 强调全过程的预防为主。
SPC的精髓是全系统的，要求全员参加，人人有责，强调用科学方法来保证达到目的。
质量控制中的统计工具是SPC在现场应用过程中所采用的重要的统计方法。
二、SPC的理论要点在SPC中最常用、最重要的是控制图理论。
控制图可用来直接监控过程，是七种工具的核心。
SPC理论要点主要包括以下内容。
1．产品质量的统计观点产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点。
它包括两部分内容：(1)产品质量是具有变异性的。
(2)产品质量的变异具有统计规律性。
认识了统计规律的特点和性质，我们就可以用来保证与改进产品质量。
控制图就是在这种思想指导下提出来的。
2．抓住异常因素就是抓住主要矛盾将质量因素分为偶然因素和异常因素。
偶然因素对产品质量影响微小，随生产过程始终存在。
难以去除。
反之，异常因素对产品质量影响很大，在生产过程中有时存在，又不难去除。
因此，在生产过程中，要时刻关注异常因素，一旦发生，要尽快把它找出来，并采取措施消除，这就是住主要矛盾。
控制图是发现异常因素的主要工具。
3．稳定状态是生产过程追求的目标在生产过程中，只存在偶然因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，简称为稳态，也叫作统计控制状态。
在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时，生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少，因此，稳定状态是生产过程追求的目标，一道工序稳定称为稳定工序，道道工序稳定的生产线称为全稳生产线。
高级统计分析
主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据进行标准化，将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数进行评价。
主成来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化，即消除量纲的影响。不同方法进行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z 分数法。
四、应用中的优缺点比较
(一) 主成分分析
1、优点
首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。
因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。
高级统计学ppt课件
消费需求与经济增长； 消费需求增长的因素分析； 消费需求对经济增长的影响分析。
三、消费需求统计和分析
消费需求对经济增长的影响分析 消费需求弹性分析； 消费需求拉动及其影响分析。
四、积累统计和投资需求分析
1、积累统计的内容以及国民资产 的义和基本分类。2、固定资产投资的部门结构、费 用结构和区域结构。
关系。 5、消费需求对经济增长的影响分析。
三、消费需求统计和分析
最终消费、居民最终消费和政府最终消费
最终消费是指当期居民消费和公共消费中 所使用的货物和服务。
由居民最终消费和政府最终消费两部分组 成。
由于考察标准不同，最终消费有两种统计 概念：一是最终消费支出（最终购销行为 发生为标准），二是实际最终消费（以消 费对象的实际获得为标准）。
四、积累统计和投资需求分析
1、固定资产投资的部门结构：固定资产投 资在国民经济各个产业部门之间的分布。
2、固定资产投资的费用结构：按费用组成 的性质，划分为建筑安装工程费用、设备 投资费用和其他投资费用。工业化初期阶 段，设备投资费用比重在30%左右，中期 为40%左右，后期为50%以上。
3、固定资产投资的区域结构：固定资产投 资的区域分布。例如我国的东部、中部和 西部。
投 资 弹 性 系 数 ： 是 GDP 增 长 速 度 与投资需求增长速度之比，即投 资增长一个百分点带动经济增长 的百分点数。
四、积累统计和投资需求分析
2002年按支出法计算的投资率为39.4%， 全社会固定资产投资占GDP的份额超过41%。 2003年投资率为42.7%，全社会固定资产 投资占GDP的份额超过47%，2005年全社会 固定资产投资占GDP的份额超过50%。