统计学专题培训课程
经济统计学导论培训
经济统计学导论培训经济统计学是研究经济现象和经济活动的科学方法和技术，通过收集、整理、分析和解释经济数据，为决策者提供有关经济状况和趋势的信息。
在当今快速发展的经济环境中，掌握经济统计学的知识和技能对于从事经济相关工作的人员来说至关重要。
为了提高经济统计学的学习和应用能力，培训成为不可或缺的一部分。
第一部分：导论导论部分将介绍经济统计学的概念、目的和重要性。
我们将探讨经济统计学与其他学科的关系，并讨论经济统计学在现代社会中的广泛应用。
此外，我们还将介绍经济统计学的基本原则和方法，为后续内容的学习做好准备。
第二部分：数据收集数据收集是经济统计学中最基础的环节。
在这一部分中，我们将学习如何选择合适的样本和抽样方法，以确保数据的有效性和代表性。
我们还将探讨不同类型的数据来源和调查方法，并介绍如何设计和实施一项经济统计调查。
第三部分：数据整理与处理在数据收集之后，对数据进行整理和处理是非常重要的。
本部分将介绍如何对大量数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
我们还将学习如何使用统计软件进行数据处理和分析，提取有用的信息和趋势，并生成可视化的数据报告。
第四部分：数据分析与解释数据分析是经济统计学的核心内容之一。
在这一部分中，我们将学习常用的经济统计学分析方法，如描述统计、假设检验和回归分析等。
我们将深入探讨这些方法的原理和应用，并通过实际案例进行演示和实践。
第五部分：经济预测与决策经济预测和决策是经济统计学的最终目标之一。
在这一部分中，我们将学习如何利用经济统计学的知识和技能，预测经济发展趋势和市场走势。
我们还将探讨如何利用统计模型和分析结果，支持决策者做出明智的决策和战略规划。
结语经济统计学导论培训将为学员提供全面的经济统计学知识和技能培养。
通过系统的学习和实践，学员将能够熟练掌握经济统计学的基本原理和方法，并能够应用于实际的经济分析和决策中。
无论是从事经济研究、市场调研还是政策制定，经济统计学的能力将成为您与众不同的竞争优势。
统计学培训课件
1 0.153.
6.54
现S12
3.325,
S
2 2
2.225,
S
2 1
/
S
2 2
1.49,
即有0.153
S 12
/
S
2 2
6.54,
故接受H 0 ,故认为总体方差相等 .
两总体方差相等也称 为两总体具有方差齐性 .
§4. 分布的拟合检验
一. 2检验法:
设X1 , X2 ,, Xn是给定的样本值 , 现在问题是根据这组 样本值,检验总体X的分布函数是否为 F(x).
k
( fi
i1
n pi )2 n
pi
k i1
( fi
npi )2 也应该比较小,其中, npi
n pi 起"平衡"作用,否则,当pi很小时,即使 n pi 与pi的差
相对比较大时,( fi n pi )2 仍然是很小的.
取2 k ( fi npi )2 作为检验统计量 .由下面的定理给出假
为真时
1
,
E(S12
)
2 1
2 2
E(S
2 2
),
故F
S
2 1
S
2 2
有偏大的趋势
,
因而拒绝域的形式为
S S
2 1 2 2
k,
而对于给定的(0 1)k由下式决定,
P{拒绝H 0 | H 0为真} PH0 {F k}
即P{F F (n1 1, n2 1)} .
拒绝域为F F (n1 1,n2 1).
A k
i1 i
, Ai A j
, i
j,i, j
1,2,, k ).
统计技术培训资料
统计技术培训资料：统计技术培训资料第一点：统计学基础理论统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何通过数据的收集、整理、分析和解释来获取结论和预测未知。
在现代社会，统计学已经广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、医疗保健、金融经济等。
1.1 统计学的基本概念统计学中有几个基本概念需要我们掌握，包括总体、个体、样本、参数、随机变量等。
总体是指我们想要研究的所有对象的集合，个体是组成总体的每一个元素，样本是从总体中抽取的一部分个体，参数是描述总体特征的指标，随机变量则是用来描述随机现象的变量。
1.2 描述统计与推理性统计描述统计主要是对数据进行整理、展示和描述，包括频数、频率、众数、中位数、平均数、方差等。
推理性统计则是通过样本数据来推断总体特征，包括概率分布、假设检验、置信区间、回归分析等。
1.3 概率论基础知识概率论是统计学的基础，主要研究随机现象的规律性。
我们需要掌握随机事件的概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯定理等基本概念。
第二点：常用统计软件及编程语言在实际应用中，我们需要借助一些工具来进行统计分析。
目前常用的统计软件和编程语言有SPSS、SAS、R、Python等。
2.1 SPSSSPSS是一款非常流行的统计分析软件，它具有界面友好、操作简单、功能强大等特点。
SPSS可以进行数据管理、描述统计、推断统计、高级统计分析等。
2.2 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析系统，它可以进行数据管理、统计分析、数据可视化等。
SAS的语言体系较为复杂，但它的功能非常强大，适合进行复杂的数据分析。
2.3 RR是一款开源的统计编程语言和软件环境，它主要用于统计分析、图形表示和报告。
R具有强大的扩展性和灵活性，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2.4 PythonPython是一种高级编程语言，近年来在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用。
Python有许多用于统计分析的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，可以进行复杂的数据分析和可视化。
统计培训ppt课件
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
统计师培训课程
统计师培训课程统计学是一门研究如何收集、处理、分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的应用广泛，涉及到经济、金融、营销、医学、社会科学等领域，因此统计师也是一个非常重要的职业。
通过系统的统计师培训课程的学习，可以使学员掌握统计学基本理论、方法、技能和实践，为从事统计工作打下坚实的基础。
一、基础课程1、基础概念课程这门课程主要讲解统计学的基本概念，包括数据的定义、量化、统计描述、随机性、抽样、调查、变量、分布等，为学员打下基础。
2、统计概率课程统计概率是统计学中必不可少的一部分，这门课程着重讲解概率分布、期望、方差、条件概率和贝叶斯定理等内容。
3、统计推断课程统计推断是应用统计学的基础，这门课程主要讲解参数估计、假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等内容。
二、进阶课程1、数据分析课程这门课程是统计师培训课程中的重要课程，主要讲解数据分析的方法和技巧，包括数据清洗、数据转换、数据整合、数据可视化、因子分析等内容。
2、时间序列分析课程时间序列分析是统计学中的一个重要分支，这门课程主要讲解时间序列的基本概念、ARIMA模型、GARCH模型、协整分析等内容，使学员能够熟练应用时间序列分析来处理相关问题。
3、实验设计与质量控制课程实验设计与质量控制是统计学应用的重要领域，这门课程主要讲解实验设计的基本原理、质量控制的原理和方法、SPC质量管理、ISO认证等内容。
三、应用课程1、金融统计学课程这门课程主要讲解金融统计的基本理论、模型和方法，包括期权定价、风险管理、 VaR模型、MeRGARCH模型、VAR分析等内容，为从事金融统计工作的人员提供必要的知识支持。
2、医学统计学课程医学统计学是医学领域中不可缺少的一项工作，这门课程主要讲解医学试验的设计、数据分析和推断、生存分析和Meta分析等内容，为从事医学统计学工作的人员提供必要的知识支持。
3、社会科学统计学课程这门课程主要讲解社会科学中的统计学应用，包括问卷调查设计、样本的选择、数据处理和统计分析，同时结合具体案例进行探讨和分析。
统计培训方案
统计培训方案绪论统计学作为一门重要的学科，被广泛应用于各个领域。
统计学的发展对于数据分析和决策制定起到了至关重要的作用。
在现实生活中，越来越多的人开始意识到统计学的应用价值，因此对统计培训的需求也越来越大。
本文旨在介绍一种可行的统计培训方案，以满足不同人群对于统计知识的需求。
一、培训目标统计培训的目标是使学员具备基本的统计分析能力，并能够应用所学知识解决实际问题。
培训内容主要包括统计学的基本概念、常用统计方法和工具的使用，以及数据分析和统计建模等方面的知识。
二、培训内容1. 统计学基础知识培训课程将从统计学的基本概念、数据类型与数据收集方式、统计图表和描述统计等方面入手，帮助学员建立起对统计学的基本认识，并具备基本的统计术语和概念的理解。
2. 统计方法与工具在掌握了基本的统计概念之后，学员们将学习如何运用常见的统计方法与工具。
培训课程将重点介绍假设检验、方差分析、回归分析等常用统计分析方法，并教授相应的软件操作技巧和数据处理技巧，如SPSS、Python等工具的使用。
3. 数据分析与统计建模学员们在掌握了基本的统计方法与工具之后，将进一步学习数据分析和统计建模的技巧。
培训课程将重点讲解数据清洗与预处理、可视化分析、因子分析、聚类分析等数据分析方法，同时介绍统计建模的一般步骤和常用模型，如线性回归模型、逻辑回归模型等。
三、培训方式针对不同的学员需求，统计培训可采取多种方式进行，包括但不限于以下几种：1. 面授培训面授培训可以采用课堂教学的形式，通过专业的讲师授课和现场实践操作，帮助学员们快速掌握统计知识和技巧。
培训机构可以提供专门的培训场所，并提供相关教材和实例数据供学员学习和练习。
2. 在线培训随着互联网的发展，线上培训已成为一种趋势。
在线培训可以通过录播课程、网络直播、在线问答等形式进行。
学员们可以根据自己的时间和地点选择灵活的学习方式，同时也可以通过在线交流和讨论与其他学员进行互动。
3. 实践项目为了使培训效果更加实用和有效，可以设置一些实践项目，供学员们通过实际操作来巩固所学知识。
统计学培训讲座(ppt 114页)
20
(3)抽样总体标准差和抽样总体方差。
说明抽样总体之间标志值变异程度的指标，叫做抽样
总体标准差。抽样总体标准差的平方称为抽样总体方
差（简称样本方差）。其计算公式为：
s
2
xx n
2
s2 xx n
21
一个总体可以抽取许多个样本，而样本不同， 抽样指标的数值也各不相同。可见，抽样指标的数 值不是惟一确定的。因为抽样指标是样本变量的函数， 是随机可变的变量。也就是说，由 样本观测值所决定的 统计量是随机变量。
3
(二)抽样推断的特点 1．抽样推断是非全面调查 2．抽样推断是按随机原则抽选调查单位。 3．抽样推断是用样本的指标数值去推算总体的指标数值。 4．抽样推断中产生的抽样误差，可以事先计算并加以控制。
4
二、抽样调查的主要内容 (一)随机抽样：按照随机原则从总体中抽 取部分单位构成样本的过程。
(二)统计估计：根据随机抽取的部分单位的特性来对 总体的分布函数、分布参数或数字特征等进行推测估算的过程。 (三)假设检验：根据经验或认识，提出某一假设，并判断该假 设正确性的过程。
产品合格率 Q＝1—P＝1－5．0％＝95％
14
(3)总体标准差和总体方差。 表示单位之间标志值的变异程度指标，叫做总
体标准差，又称总体均方差（标准差）。总体标准差的 平方称为总体方差。其计算公式为：
2
X X
N
2
2 XX
N
15
2.抽样指标 抽样指标是指根据抽样总体各单位标志值计算的综合指 标，又称样本指标。常用的抽样指标有：抽样平均数、 抽样成数、抽样总体标准差和抽样总体方差。
24
《科技统计业务培训》课件
统计分析方法
1 描述性统计学方法
学习如何使用描述性统计学方法对数据进行总结、分析和展示。
2 推断性统计学方法
掌握推断性统计学方法，用以从样本中推断总体的特征和关系。
3 数据分析常用方法
学习使用t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等常用数据分析方法，解读数据背后的 故事。
应用统计工具进行数据分析
SPSS 数据分析
用户行为数据分析
通过用户行为数据的分析， 了解用户的兴趣偏好、产品 使用习惯和改进方向。
产品销售数据分析
对产品销售数据进行分析， 找出销售趋势、关键影响因 素和改善销售策略的方法。
总结及展望
1
知识回顾与梳理
总结和梳理所学的科技统计知识，加深对核心概念和方法的理解与掌握。
2
科技统计业务的趋势和未来展望
展望科技统计业务的未来发展方向和应用领域，为自身发展规划提供借鉴与思考。
参考文献
• 统计学基础教程 • SPSS 数据分析教程 • Excel 数据分析实战指南 • R 语言数据分析快速入门
结束
学习如何使用SPSS进行数据导 入、清洗和分析，提取有用的 统计结果。
Excel 数据分析
掌握使用Excel进行常用数据分 析操作和图表制作的技巧，发 现数据中的潜在规律。
R 数据分析
了解R语言作为一种强大的数据 分析工具的应用，探索数据中 的价值和趋势。
案例分析
市场调研数据分析
通过市场调研数据的分析， 发现产品的市场定位Байду номын сангаас客户 需求和竞争对手情况。
《科技统计业务培训》 PPT课件
科技统计业务培训 PPT课件
课程目标
1 理解科技统计基本概 2 掌握统计分析方法
统计学基础知识培训PPT课件
统计学基础知识培训
13
连续数值型数据的显示方法
分组数据的图形显示——直方图 这是406例汽车的马力的直方图
60
40
20
0
50
100
150
200
汽车马力
统计学基础知识培训
14
连续数值型数据的显示方法
未分组数据的显示方法——箱线图 箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的，它由一个箱子和两条线段 组成，5个特征值为：最大值、最小值、中位数和两个四分位，下面是 406例产地为美国、欧洲和日本三个地区的汽车马力值的箱线图。欧洲箱 线图有两个离群点。
300
200
汽
车
马
力
285 283
100
0
N=
249
American
71
European
79
Japanese
统计学基础知识培国训别
返回
15
你有何种数据？
1.分类数据（定类、定序） 2.连续数值型数据（定距、定比）
统计学基础知识培训
返回
16
分类数据分布的统计量指标
1.集中趋势：计算众数、中位数
众数是一组数据中出现次数最多的变量值；
SPSS实现：Analyze—Descriptive Statistics—
Descriptives
统计学基础知识培训
12
数据分组法
数据分组包括单变量分组和组距分组两种，单变量适合离散变量分 组，一般数据都使用组距分组。
数据分组的步骤：
1.确定组数，可以按斯特奇斯（Sturges）提出的经验公式来确定组 数K；K=1+lgn/lg2。n为数据的个数,对结果四舍五入即为组数；
统计学之统计整理培训教材经典课件(PPT86页)
单项数列 组距数列
等距数列 异距数列
二、分配数列的编制
（一） 品质数列
编制品质数列，只要根据统计研究目的，正 确选择分组标志，确定分组标准，则事物性质的 差异可以明确地表现出采，也就容易划分总体中 各组的性质界限。因此，在通常情况下，品质数 列能够较准确地反映总体各单位的分布状态和特 征。
2020/12/16
2020/12/16
（三）分配数列的分类
按照标志的性质不同 1.品质分配数列 指按品质标志对总体分组形成的数列，简 称为品质数列。 2.变量分配数列 指按数量标志对总体分组形成的数列，简 称为变量数分配数列的分类
变量数列
离散型变量数列 连续型变量数列
变量数列
2020/12/16
2.等量的标志值具有不同意义的场合
例：进行人口疾病研究的年龄分组，应采用异 距分组，即：1岁以下按月分组，1-10岁按照年 龄分组，11-20按照5年分组，21岁以上按照10年 分组等。
2020/12/16
异距数列适用于
3.标志值按一定比例发展变化的场合
例： 大城市百货商店营业额差别很大的，比如营 业额从5万到5千万元，可采取公比为10的不等距 分组，即：5-50万元，50-500万元，500-5000万 元，如果采用等距分组，即便组距为100万元， 也得分50组，显然是不合适的。
月工资分组(元) 2000 以下 2000-2500 2500 以上 合计
组别(变量)
工人数(人) 占总数比重(%)
210
39.6
187
35.3
133
25.1
530
100.0
频数(次数) 频率(比率)
2020/12/16
思考： 分配数列与分组的区别？ 分配数列是在分组的基础上加
统计培训计划方案
统计培训计划方案一、培训目的统计是一种重要的社会科学方法，通过收集、整理和分析数据来描述和解释现象。
统计培训计划旨在提高学员的统计理论和实践能力，使他们能够在实际工作中独立完成数据收集、处理和分析，并提供决策支持。
二、培训对象本次培训计划主要面向企业员工、研究人员和学生，他们需要运用统计分析方法来解决实际的问题，例如市场调研、产品销售分析、经济预测等。
三、培训内容1. 统计基础知识- 概率与统计基本概念- 随机变量与概率分布- 抽样与统计推断- 假设检验与方差分析2. 数据收集与管理- 调查设计与实施- 数据质量检验- 数据处理与整理- 数据可视化技术3. 统计分析工具- SPSS软件的基本操作- Excel在统计分析中的应用- R语言的基本语法与应用- Python数据分析库的使用4. 统计应用案例- 市场调研报告分析- 国民经济数据分析- 社会调查数据分析- 企业销售数据分析四、培训流程本次培训将采用理论与实践相结合的方式，包括课堂授课、案例分析和实践操作。
培训周期为3个月，每周进行3次培训课程，每次课程持续2小时。
培训结束后，学员将参加统计应用能力测试，并获得结业证书。
第一阶段（第1-4周）- 统计基础知识授课- 数据收集与管理理论讲解- SPSS软件基本操作第二阶段（第5-8周）- Excel在统计分析中的应用- R语言基本语法与应用- 数据可视化技术实践操作第三阶段（第9-12周）- 统计应用案例分析- Python数据分析库实践- 统计应用能力测试五、培训师资本次培训将由具有丰富实践经验和教学经验的统计学专家担任主讲老师。
同时，将邀请企业的业务专家和实践型学者担任客座讲师，分享实际的统计应用案例和经验。
六、培训资源为了保证培训质量，将提供培训所需的教材、软件和数据分析工具，以及实际案例数据来进行分析。
培训期间将提供学员在线答疑和作业辅导服务。
七、培训效果评估针对培训目标，将通过学员的考核成绩、实际操作能力和培训满意度来评估培训效果。
《统计培训》课件
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出，建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据，发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一：商品销售分析
利用统计方法分析销售数据，识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二：学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法，积累数据分 析技能，将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录：统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件， 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件，适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言，广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理（第二版），赵云主编 2. 统计学方法与应用，袁晓安主编 3. 统计学基础，周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读，请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩，帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三：家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况，制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长，统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件，带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性，统计的应用领域以及统计的基本概念。
统计培训计划和记录
统计培训计划和记录第一章：培训目的和目标1.1 培训目的统计培训旨在提高统计知识和技能，拓展统计思维，提高数据分析能力，并引导学员了解统计学在实际工作中的应用。
1.2 培训目标（1）掌握统计学基本概念和原理；（2）掌握基本的统计方法和技巧；（3）掌握统计软件的使用技巧，如SPSS、Excel等；（4）了解统计学在各个领域的应用；（5）提高数据分析和解释的能力。
第二章：培训内容和安排2.1 培训内容（1）统计学基本概念和原理；（2）数据类型和描述统计学；（3）概率和概率分布；（4）统计推断和假设检验；（5）回归分析和方差分析；（6）统计软件的使用；（7）统计学在实际工作中的应用。
2.2 培训安排培训时间：为期2个月，每周2次，每次2小时。
培训方式：线上培训，通过视频会议和在线教学平台进行培训。
培训教材：统计学教材、学习资料和案例分析。
第三章：培训方式和方法3.1 培训方式线上培训，为了方便学员参与，培训内容录制视频并上传至在线教学平台，学员可以自由选择时间观看。
同时，每周安排1次实时视频会议，进行互动教学和答疑。
3.2 培训方法（1）教学讲解：讲师通过视频讲解统计学知识和技巧；（2）案例分析：通过真实案例进行分析和讨论，帮助学员灵活运用统计方法；（3）作业练习：布置相关练习和实践任务，检验学员学习效果；（4）互动答疑：通过在线讨论和视频会议进行学员提问和答疑。
第四章：培训师资和评估4.1 培训师资本次统计培训邀请了有着丰富统计学教学和实践经验的专业讲师，确保培训内容权威、全面。
4.2 培训评估（1）考核方式：定期进行考核测试和作业评估；（2）学员反馈：每节课后进行学员满意度调查，收集意见和建议；（3）培训效果评估：通过学员的成绩和实际数据分析能力等多方面进行综合评估。
第五章：培训成果和总结5.1 培训成果（1）学员掌握了统计学基本知识和方法，提高了统计分析技能；（2）学员了解了统计学在实际工作中的应用和重要性；（3）学员学习了统计软件的使用技巧，能够熟练运用SPSS、Excel等软件进行数据分析。
统计业务培训课件ppt
推断性统计分析
总结词
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的一种方法，它可以帮助我们了 解总体的性质和规律。
详细描述
推断性统计分析主要包括参数估计和假设检验，通过样本数据来估计总体参数， 并对总体参数进行假设检验，以判断假设是否成立。
回归分析
总结词
回归分析是用来研究变量之间关系的 一种统计分析方法，它可以帮助我们 了解自变量和因变量之间的关系。
统计业务培训课件
目 录
• 统计基础知识 • 统计调查与数据收集 • 统计分析方法 • 统计软件应用 • 统计报告编写 • 统计业务实践与案例分析
01
统计基础知识
统计学的定义与特点
总结词
描述统计学的定义、特点以及与其他学科的区别。
详细描述
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的学科，其特点在于通过对数 据的处理，揭示数据背后的规律和趋势。与其他学科相比，统计学更注重实证 和量化分析，强调数据的准确性和可靠性。
解报告。
统计报告的案例分析
01
02
03
选择案例
选择具有代表性的案例， 能够说明统计报告的编写 技巧和规范。
分析案例
对案例进行深入分析，探 讨其优点和不足之处。
总结经验
总结案例的经验教训，为 编写统计报告提供参考和 借鉴。
06
统计业务实践与案例分析
企业销售数据的统计分析
总结词
通过分析企业销售数据，了解销售情 况，预测未来趋势，为决策提供依据 。
合理利用现代技术
利用大数据、云计算等技术提高数据 收集的效率和准确性。
数据质量评估与控制
评估数据质量
数据清洗与整理
对收集到的数据进行质量评估，检查数据 的准确性、完整性和一致性。
统计培训计划内容
统计培训计划内容1. 培训目标- 掌握基本统计概念和方法- 提升统计分析能力- 掌握统计软件的使用技巧2. 培训内容2.1 基本统计概念- 数据类型- 均值、中位数、众数- 方差、标准差- 相关性和回归分析2.2 统计方法- 抽样调查- 参数与非参数统计- 假设检验- 方差分析- 贝叶斯统计2.3 统计模型- 线性模型- 非线性模型- 时间序列模型- 多元统计分析2.4 统计软件- Excel统计分析功能- SPSS软件基本操作- R语言基础应用- Python数据分析库的使用3. 培训安排3.1 学习方式- 理论讲解- 实例分析- 课堂练习- 实战项目3.2 培训时间- 每周2-3次课程，每次2小时 - 培训周期为3个月3.3 培训方式- 线上培训- 线下讲解- 个性化辅导4. 培训评估4.1 考核方式- 课程作业- 期末考试- 实战项目成果展示4.2 评估标准- 完成作业数量及质量- 考试成绩- 项目成果展示5. 培训师资5.1 主讲老师- 统计学专业硕士以上学历 - 丰富的统计实践经验- 有教学经验5.2 助教- 统计学专业本科以上学历 - 擅长统计软件的操作- 有较强的协助能力6. 培训设施6.1 线上培训平台- 视频直播- 互动讨论区- 课程材料下载6.2 线下教室- 多媒体设备- 实验室资源- 计算机设备7. 培训费用7.1 咨询电话- 联系人：XXX- 联系电话：XXX7.2 费用包含- 培训课程费- 课程材料费- 考试费7.3 优惠政策- 团体报名优惠- 早报名优惠8. 培训后服务8.1 证书颁发- 课程合格者颁发结业证书8.2 就业指导- 就业指导课程- 就业信息发布通过以上统计培训计划，参与培训的学员可以全面系统地学习统计学的理论知识和方法，掌握统计软件应用技巧，提升自己的统计分析能力，并且能够获取专业的结业证书和就业指导服务，帮助学员更好地应用所学的知识。
统计学基础培训-2018
3. 众数（mode）
出现次数（或频数）最多的观察值；在 频数分布图中对应于高峰所在位置的观察 值。
适用于大样本；较粗糙。
3. 众数（mode）
小A和小B是好战友，周日相约去靶场打靶 小A前10枪的成绩是： 10，10，10，0，10，10，0，10，10，10
小B前10枪的成绩是
8，7，7，9，8，9，7，8，8，9 请问第11枪小A小B的成绩会是多少？
3. 中位数 （median）
4. 众数（mode） 5. 调和均数（harmonic mean） 6. 截尾平均值（5% trimmed mean）
1. 均值（mean）
X 1 X 2 X n X X n n f1 X 1 f 2 X 2 f 3 X 3 f k X k f i X i X f1 f 2 f 3 f k f i
正态分布（Normal distribution） 名词解释
正态分布也叫高斯分布（Gaussian distribution），是
最常见、最重要的一种连续型分布。
1、正态分布的数学形式
2、正态曲线
3、标准正态分布
4、曲线下面积
1.正态分布（Normal distribution）
( X μ) 1 f (X) exp 2 2σ σ 2π
资料的测度
母数(Parameter) : 表示母集团的特性值 (母平均,母分散等 ) 统计量(Statistic) : 根据从标本中计算的标本特性值，可以推定 母集团的特性。(标本平均, 标本分散等)
母集团 抽出(Sampling) A DC B B D B B D A A C D D A A D C C A C B B D A 母数 母平均 : μ 母分散 : σ2 母标准偏差 : 对母集团特性的推论 标本
统计培训及学习计划
统计培训及学习计划一、培训及学习计划概述统计学作为一门重要的学科，对于各行各业的从业人员来说具有重要的意义。
因此，为了提高从业人员在统计学方面的水平，公司决定开展统计培训及学习计划，帮助员工更好地掌握统计学知识，提高工作效率和质量。
二、培训及学习方式1. 线上学习：通过专业的统计学课程，员工可以在家或者办公室进行学习，灵活安排时间。
2. 线下培训：公司邀请相关专家学者为员工进行面对面的授课，互动问答，提高学习效果。
三、培训及学习内容1. 基本统计学知识：包括概率论、数理统计等基础知识。
2. 统计分析工具的使用：掌握常见的统计分析软件，如SPSS、Excel等。
3. 统计学在业务中的应用：学习如何在实际工作中运用统计学知识解决问题。
四、培训及学习目标1. 提高员工的统计学理论水平，夯实基础。
2. 掌握统计分析工具的使用技巧，提高数据处理的效率和准确度。
3. 培养员工的数据分析思维，提高解决问题的能力。
五、培训及学习计划的具体安排1. 培训时间：确定培训时间，如每周一次，每次2小时。
2. 学习内容：制定详细的学习计划，包括每次培训的具体内容和学习任务。
3. 考核评估：定期进行考核评估，检查学习效果，鼓励员工互相学习和交流。
4. 培训资料：准备相关的培训资料，如课件、教材等，确保员工学习有材料可依。
六、培训及学习计划的实施1. 培训推广：公司领导对培训进行宣传，鼓励员工积极参与。
2. 培训组织：成立培训小组，负责培训的组织和安排。
3. 学习动员：鼓励员工主动参与培训，充分发挥员工的学习主体性。
4. 效果跟踪：及时跟踪培训效果，根据实际情况调整培训内容和方式。
七、培训及学习成果的评估1. 考核评估：定期进行培训成果考核，对员工的学习情况进行评估。
2. 效果反馈：收集员工对培训的反馈意见，及时改进培训内容和方式。
3. 成果展示：举办统计学知识竞赛或者作品展示活动，展示员工的学习成果。
八、培训及学习计划的持续改进1. 不断优化培训内容和方式，提高培训的针对性和实用性。
计划统计培训内容
计划统计培训内容一、培训目标及需求分析1. 培训目标本次统计培训的目标是提高参训人员的统计分析能力，使他们能够熟练掌握统计学基本理论和方法，能够运用统计软件进行数据分析，提高数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有效支持。
2. 培训需求分析参训人员主要包括企业数据分析人员、统计学相关专业的学生和研究人员等，他们需要掌握统计学的基本理论和方法，了解统计软件的操作技巧，提高数据分析的能力，解决实际工作中遇到的统计问题。
因此，培训内容应该全面覆盖统计学的基本知识和实际应用，注重理论与实践相结合。
二、培训内容安排1. 统计学基础知识（1）统计学概述（2）概率论与数理统计（3）数据的收集和整理（4）统计推断（5）假设检验（6）相关性分析（7）回归分析2. 统计软件操作（1）SPSS软件操作（2）Excel数据分析工具（3）R语言数据分析（4）Python数据分析库3. 实际案例分析通过实际案例分析的方式，让参训人员掌握实际数据分析的方法和技巧，培养他们的数据分析思维，提高应用能力。
4. 学习论文阅读和写作帮助参训人员提高对学术论文的阅读和写作能力，培养科学研究的素养。
5. 专题讲座邀请统计学专家和企业数据分析专家进行专题讲座，介绍前沿的统计理论和实践经验，让参训人员保持对统计学领域的关注和学习。
三、培训方式与时间安排1. 培训时间本次培训预计为期1个月，每周举行4次培训课程，每次课程为2小时。
2. 培训方式（1）面对面授课每周举行2次面对面授课，由专业教师进行统计学基础知识的讲解，包括理论讲解和案例分析。
（2）实践操作每周举行1次实践操作课程，由专业教师进行统计软件操作的讲解和实践操作指导。
（3）专题讲座每周举行1次专题讲座，邀请统计学专家和企业数据分析专家进行讲座，介绍前沿的统计理论和实践经验。
四、培训材料和教学资源准备1. 培训课件准备统计学基础知识、统计软件操作、案例分析和专题讲座的培训课件，以供参训人员学习和回顾。
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是在背景分析的前提下，制定出的周密完整的，以指导调 查工作顺利完成的一项计划任务书。一项完整的统计调查 方案包括8方面的内容。
第3章 数据和统计指标的基本类型
一、数据的类型
有数量型数据（用数来表示且数的计算有意义）和品质型 数据（用文字来表示也可用数来表示但数的计算没有意义）。 二、指标的类型 1.总量指标
例如：人口的年龄分布往往近似J型：婴儿数最多，随着 年龄的增大，人数逐渐下降，到了百岁左右，所剩的人
数就很少了。如果计算年龄的算术平均数，老年人口数虽 然较少，但其年龄数值很高，这样一来，计算的平均年龄 就会偏向老年一方。因此，各国的人口统计资料中，平均 年龄的计算一般采用中位数。
它分为总体总量和标志总量（两者要成对出现才能判断， 比如职工人数如何判断，只有将它和工资总额或者和工业企 业数结合在一起才能判断出它的归属，即它和工资总额结合 在一起，它是总体总量；它和工业企业数结合在一起，它是 标志总量）；时期数又称流量指标和时点数又称存量指标 （两者判断的正确与否对序时平均数的计算有至关重要的影 响，序时平均数的计算将在第13章里讲解，而如何判断呢，
统计学
教学课件
天津财经学院统计系
高建国
第1章 总论
统计学是搜集数据、整理数据并从数据中获取有用信 息的一门方法论科学。我们从数据中获取的有用信息 是来说明社会经济现象 总体 数量特征 的。
有限总体和无限总体
（1）认识事物的现实状况；（2）认识随机现象的统计 规律；（3）减少人们对某种系统知识的无知而产生的 认识上的不确定性。
例如：通过调查获取了15个企业的产值计划执行情况， 如下表（单位：万元）
计划完成% 企业数 计划产值
80——90
2
100
90——100
3
200
100——110 6
110以上
4
合计
15
400 300 1000
计算15个企业的平均计划完成百分比。
（1）在这道题中，我们平均的是“计划完成百分比”， 那么，它就是变量，用x表示，变量值为各组的组中值。
如：“ 日产量”是绝对数变量，则权数是各组的人数或人 数比重。
4.如果是比率变量，那么要找出比率变量的基本比式，然后 再根据已知资料来确定权数和计算公式。
如：“计划完成百分比”是比率变量，其基本比式是实际 数与
计划数的比值。那么权数和公式这样选择：
（1）若已知资料是比率变量和基本比式的分母资料，则 权数为分母资料，用f表示，并采用加权算术平均数。 （2）若已知资料是比率变量和基本比式的分子资料，则 权数为分子资料，用M表示，并采用加权调和平均数。
对于绝对数和比率变量如何计算平均数，我们可这样做：
1.先确定变量。根据题意平均“谁”，“谁”就是变量。
比如，求平均日产量，则“日产量”就是变量；又如，求50 家企业的平均计划完成百分比，则“计划完成百分比”就是 变量。 2.判别“所确定变量”的类型是绝对数变量，还是比率变 量。 3.如果是绝对数变量，那么权数是次数（频数）或频率， 并采用加权算术平均数的公式来计算。
应根据其特点即（1）与时间长短是否相关，（2）前后时 间上的数值相加是否有意义来判断）。 2.平均指标
在同质总体内，通过“填平补齐”，“取长补短”的 方式，获得的描绘总体一般水平的指标。
3.相对指标
它有5种形式：动态相对指标，比较相对指标，计划完 成相对指标，结构相对指标，强度相对指标。
平均指标和相对指标统称为比率型变量，我们在第4章 里将涉及到这个概念，到时在详谈。
例2：调查天津市学龄儿童入学情况。
总体是“所有儿童”，总体单位是“每一个儿童”， 标志是“是否入学”——品质标志，指标是“入学 率”——质量指标。 例3：调查天津市2001年居民年收入情况。
总体是“所有居民”，总体单位是“每位居民”， 标志是“每位居民的年收入”——数量标志，指标 是年均收入———质量指标。
画图时如果是等组距，那么可用频数或频率来做图； 如果是异组距，那么应该用频数密度或频率密度来做图。
二、数据分布的特征及特征数
分布特征
分布特征数
位置特征
平均数、中位数、众数
离散特征
全距、平均差、标准差、离散系数
偏斜特征
偏态系数
峰度特征
峰度系数
三、几种常用的位置特征数
（一）平均数 常见的有算术平均数、调和平均数、几何平均数。几何平 均数在第13章里会详细加以解释，这里主要讲解前两个。
第4章 数据的描述性整理
一、数据分布状态的描述方法
1.分布列：有品质型和数量型分布列。它们是通过统计 表来描述数据的分布状态。
在这里还应该弄清楚以下概念：次数又叫频数、频 率、频数密度、频率密度。因为这些概念可以帮助我们了 解数据的分布状态。
2.分布图：有棒图、直方图、折线图、曲线图。它们是通 过统计图来描述数据的分布状态。它们与分布列相比更加 直观。
第2章
数据的搜集
数据的搜集也就是统计调查，它是保证我们获取有用信 息的关键。
一、一些基本概念 总体
指标
数量指标 质量指标
总体单位
标志
数量标志 品质标志
变量 分为连续变量和离散变量，数量型和属性变量
例1：调查天津市工业企业2001年增加值的规模。
总体是“全部工业企业”，总体单位是“每一工业企 业”，标志是“每一工业企业的增加值”——数量标志， 指标是“增加值总和” ——数量指标。
ห้องสมุดไป่ตู้ 二、统计分组
1.将统计调查所获取的零散的不系统的资料，按照一定的 研究目的和任务，进行加工和整理的一种行之有效的统计 方法。它可以帮助我们完成4种任务。 2.分组时应该正确选择分组标志，以免不能准确的完成4种 任务；同时应遵循互斥性和包容性原则，以免重复或遗漏。
3.组距式分组中，应该弄清一些概念：组数、组距及组距 的类型（如等组距、异组距、开口组距、闭口组距）、组 限（上限、下限、如何确定组限）、组中值（它的假定性、 开口组距的组中值如何计算、用组中值计算的平均数是一 个准确值吗）。
（2）该变量的性质是比率变量，其基本比式是实际产值 与计划产值之比。 （3）从已知资料中可知条件是比率变量和基本比式的分 母资料，则权数是分母资料“计划产值”，用f来表示， 采用加权算术平均数公式来计算即可。
（二）中位数
平均数的着眼点在于抵消各观察值之间的数量差异， 表明将各个观察值“截长补短”以后的平均水平。中位 数的着眼点在于寻求全部观察值按其大小顺序排列，居 中间位置的一般水平。