统计学第六版贾俊平 无水印
统计学第六版贾俊平第13章
人均GDP等时间序列
时间序列的分类
时间序列
平稳序列
非平稳序列
有趋势序列 复合型序列
时间序列的分类
1.平稳序列(stationary series) 基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的 水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可 以看成是随机的. 2.非平稳序列 (non-stationary series) 包含趋势、季节性或周期性的序列，分为有趋势的序列， 或有趋势、季节性和周期性的复合型序列.
Y0
1634
2005年和2006年的人均GDP的预测为
Yˆ2005 2004年数值 (1 年平均增长率) 10561 (114.26%) 12067.0(元)
Yˆ2006 2004年数值 (1 年平均增长率)2
10561 (114.26%)2 13787.8(元)
图13-8 啤酒销售量的年度折叠时间序列图
13.3.2 选择预测方法
确定时间序列的成分,即确定时间序列的类型后,则可选择 适当的预测方法.时间序列预测是按过去一段时间的变动规律 来估计今后的变动,也就是根据过去一段时间的变动规律对今 后作预测.
由于不含趋势和季节成分的时间序列, 即平稳时间序列只 包随机成分, 则通过平滑就可以消除随机波动. 因而, 这类预测 方法称为平滑预测法. 对于只含趋势成分的时间序列,可以采用 趋势预测法. 而对于既有趋势又有季节成分的时间序列,则采用 季节性预测法.
第13章 时间序列分析和预测
13.1 时间序列及其分解 13.2 时间序列的描述性分析 13.3 时间序列预测的程序 13.4 平稳序列的预测 13.5 趋势型序列的预测 13.6 复合型序列的分解预测
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
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
统计学第六版第13章 时间序列分析和预测
1. 趋势(trend)
2. 季节性(seasonality)
3. 周期性(cyclity)
4. 随机性(random)
13 - 9
统计学
STATISTICS (第五版)
250
含有不同成分的时间序列
3000 2500 2000 1500
平 稳
200 150 100 50 0
统计学
STATISTICS (第五版)
增长率分析中应注意的问题
(例题分析)
【例】 假定有两个生产条件基本相同的企业， 各年的利润额及有关的速度值如下表
甲、乙两个企业的有关资料
年 份 甲企业
利润额(万元) 增长率(%)
乙企业
利润额(万元) 增长率(%)
上年 本年
13 - 21
500 600
— 20
60 84
13 - 22
作者：贾俊平，中国人民大学统计学院
统计学
STATISTICS (第五版)
13.3 时间序列预测的程序
13.3.1 确定时间序列的成分 13.3.2 选择预测方法 13.3.3 预测方法的评估
13 - 23
作者：贾俊平，中国人民大学统计学院
统计学
STATISTICS (第五版)
确定时间序列的成分
时间序列数据
否
是否存在趋 势
是
是否存在季 节
是否存在季 节
否
平滑法预测
简单平均法 移动平均法 指数平滑法 13 - 31
是
季节性预测法
季节多元回归模型 季节自回归模型 时间序列分解
是
否
统计学第六版贾俊平第5章ppt课件
精品教材
统计学
概率的性质和运算法则
5 - 13
精品教材
互斥事件及其概率
统计学 (mutually exclusive events)
在试验中，两个事件有一个发生时，另一个 就不能发生，则称事件A与事件B是互斥事件 ,(没有公共样本点)
A B
5 - 14
互斥事件的文氏图(Venn diagram)
掷一颗骰子，观察其出现的点数
从一副52张扑克牌中抽取一张，并观察其结果 (纸牌的数字或花色)
2. 试验的特点
可以在相同的条件下重复进行
每次试验的可能结果可能不止一个，但试验的 所有可能结果在试验之前是确切知道的
在试验结束之前，不能确定该次试验的确切结 果
5 -6
精品教材
统计学
事件
(event)
1. 事件：试验的每一个可能结果(任何样本 点集合)
掷一颗骰子出现的点数为3 用大写字母A，B，C，…表示
2. 随机事件(random event)：每次试验可能 出现也可能不出现的事件
掷一颗骰子可能出现的点数
5 -7
精品教材
统计学
事件
(event)
1. 简单事件(simple event) ：不能被分解成其他 事件组合的基本事件
此，抛掷两枚硬币，恰好有一枚出现正面的概率 等于H1T2或T1H2发生的概率，也就是两种事件 中每个事件发生的概率之和
5 - 18
精品教材
统计学
互斥事件的加法规则
(addition law)
加法规则
1. 若两个事件A与B互斥，则事件A发生或事 件B发生的概率等于这两个事件各自的概 率之和，即
P(A∪B) =P(A)+P(B)
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。
2024版统计学贾俊平人大PPT课件
课件•引言•统计数据的收集与整理•统计描述目•概率论基础•统计推断录•统计指数与因素分析•相关与回归分析•统计决策目•统计学的应用与发展录引言统计学概述统计学的定义统计学的发展历史统计学的分支领域1 2 3统计学在决策中的应用统计学在科学研究中的应用统计学在社会生活中的应用统计学的重要性统计学的研究对象01020304数据的收集数据的整理数据的分析数据的解释统计数据的收集与整理原始数据二手数据定性数据定量数据时序数据030201数据的收集方法观察法调查法实验法数据的整理与显示数据整理数据显示通过图表、图像等方式将数据呈现出来，以便于直观理解和分析。
常见的数据显示方式包括表格、条形图、折线图、饼图等。
统计描述集中趋势的描述算术平均数适用于数值型数据，反映数据的平均水平。
中位数适用于顺序数据，反映数据的中等水平。
众数适用于分类数据，反映数据的多数水平。
离散程度的描述四分位数间距极差上四分位数与下四分位数之差，反映中间50%数据的离散程度。
方差与标准差分布形态的描述偏态峰态统计图表的应用适用于分类数据，表示各类别的频数或频率。
适用于时间序列数据，表示事物随时间的变化趋势。
适用于分类数据，表示各类别在总体中的占比。
适用于两个数值型变量，表示它们之间的相关关系。
条形图折线图饼图散点图概率论基础随机事件与概率随机试验与样本空间随机试验是具有某些基本特点的试验，其所有可能结果构成的集合称为样本空间。
随机事件随机试验的某个（些）样本点构成的集合称为随机事件。
概率的定义概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P(A)表示。
概率的性质与运算法则概率的性质01概率的加法公式02概率的乘法公式03事件的独立性如果事件A 与事件B 相互独立，则P(A∩B)=P(A)P(B)。
条件概率在事件B 发生的条件下，事件A 发生的概率称为条件概率，记作P(A|B)。
多个事件的独立性如果事件A1,A2,...,An 相互独立，则对于任意k 个事件Ai1,Ai2,...,Aik(1≤i1<i2<...<ik≤n)，都有P(Ai1∩Ai2∩...∩Aik)=P(Ai1)P(Ai2)...P(Aik)。
统计学第六版贾俊平第6章
统计学
第六版
2)分布
(图示)
选择容量为n 的 不同容量样本的抽样分布
n=1 n=4 n=10
总体
简单随机样本
计算样本方差S2
计算卡方值
n=20
2 = (n-1)S2/σ2
计算出所有的
2
2值
6 - 31
统计学
第六版
6.3 样本统计量的抽样分布
(两个总体参数推断时)
一. 两个样本均值之差的抽样分布 二. 两个样本比例之差的抽样分布 三. 两个样本方差比的抽样分布
一个任意分 布的总体
x
n
当样本容量足够 大时(n 30) ， 样本均值的抽样 分布逐渐趋于正 态分布
6 - 17
x
X
统计学
第六版
中心极限定理
(central limit theorem)
X
的分 布趋 于正 态分 布的 过程
6 - 18
统计学
第六版
抽样分布与总体分布的关系
总体分布
(一个总体参数推断时)
一. 样本均值的抽样分布 二. 样本比例的抽样分布 三. 抽样方差的抽样分布
6-9
统计学
第六版
样本均值的抽样分布
6 - 10
统计学
第六版
样本均值的抽样分布
1. 容量相同的所有可能样本的样本均值的概 率分布
2. 一种理论概率分布 3. 进行推断总体总体均值的理论基础
6 - 11
3. 两个样本方差比的抽样分布，服从分子自由度 为(n1-1)，分母自由度为(n2-1) F分布，即
S12 ~ F ( n1 1, n 2 1) 2 S1
统计学(第六版)贾俊平-课后习题答案
第一章导论1.1．1（1）数值型变量。
（2）分类变量。
（3）离散型变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的2000个职工家庭的集合。
（2）参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的2000个职工家庭的年人均收入。
1.3（1）总体是所有IT从业者的集合。
（2）数值型变量。
（3）分类变量。
（4）截面数据。
1.4（1）总体是所有在网上购物的消费者的集合。
（2）分类变量。
（3）参数是所有在网上购物者的月平均花费。
（4）参数（5）推断统计方法。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关的原始信息已经存在，是由别人调查和实验得来的，并会被我们利用的资料称为“二手资料”。
使用二手资料时需要注意：资料的原始搜集人、搜集资料的目的、搜集资料的途径、搜集资料的时间，要注意数据的定义、含义、计算口径和计算方法，避免错用、误用、滥用。
在引用二手资料时，要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
概率抽样是指抽样时按一定概率以随机原则抽取样本。
每个单位被抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽中的概率，概率抽样的技术含量和成本都比较高。
如果调查的目的在于掌握和研究总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
非概率抽样操作简单、实效快、成本低，而且对于抽样中的专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。
非概率抽样也适合市场调查中的概念测试。
3.调查中搜集数据的方法主要有自填式、面方式、电话式，除此之外，还有那些搜集数据的方法？实验式、观察式等。
统计学第六版贾俊平12章多元线性回归
二元回归方程的直观解释
二元线性回归模型
回归面
y
y b0 b1x1 b2x2
(观察到的y)
} b0
i
x2
(x1,x2)
x1
E( y) b0 b1x1 b2x2
估计的多元回归方程
估计的多元回归的方程
(estimated multiple regression equation)
12.1 多元线性回归模型
一 多元回归模型与回归方程 二 估计的多元回归方程 三 参数的最小二乘估计
多元回归模型与回归方程
多元回归模型
(multiple regression model)
1. 一个因变量与两个及两个以上自变量的回归
2. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ， x2 ，…， xp 和误差项 的方程，称为多元回归模型
2. 如果出现下列情况，暗示存在多重共线性
模型中各对自变量之间显著相关。 当模型的线性关系检验(F检验)显著时，几乎所有回
归系数的t检验却不显著 回归系数的正负号与其的相反。
Excel 输出结果的分析
多重共线性
(例题分析)
【例】判别各自变量之间是否存在多重共线性
贷款余额、应收贷款、贷款项目、固定资产投资额之间的相关矩阵
1. 用样本统计量 bˆ0 , bˆ1 , bˆ2 , , bˆ p 估计回归方 程中的 参数 b0 , b1 , b2 , , b p 时得到的方程
2. 由最小二乘法求得 3. 一般形式为
yˆ bˆ0 bˆ1x1 bˆ2x2 bˆpxp
▪ bˆ0 , bˆ1 , bˆ2 , , bˆ p是 b0 , b1 , b2 , , b p
统计学第六版贾俊平第7章无水印
1. 估计量：用于估计总体参数的随机变量
2. 如样本均值，样本比例、样本方差等
3. 例如: 样本均值就是总体均值 的一个估
计量
ˆ
4. 参数用 表示，估计量用 表示
5. 估计值：估计参数时计算出来的统计量的 详细值
6. 假如样本均值 计值
x =80，则80就是二点战估中计的的估
点估计与区间估计
参数估计的方法
P(1 P)
n 3. 总体比例 在1- 置信程度下的置信区间为
P z 2
(1 )
n
或
P
z
2
P(1- P) ( 未知时)
n
总体比例的区间估计
(例题分析)
【例】某城市想 要估计下岗职工 中女性所占的比 例，随机抽取了 100个下岗职工 ，其中65人为女 性职工。试以 95%的置信程度 估计该城市下岗 职工中女性比例 的置信区间
S1=5.8
x2 78
S2=57.2
两个总体均值之差的估计
(例题分析)
解: 两个总体均值之差在1-
为 (x1 x2 ) z 2
s12
s
2 2
3.
为是总体参数未在区间内的比例
4. 常用的置信程度值有 99%, 95%, 90%
5. 相应的 为，，
置信区间
(confidence interval)
1. 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称 为置信区间
2. 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真 正的总体参数，所以给它取名为置信区间
3. 用一个详细的样本所构造的区间是一个特定的 区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是 否包含总体参数的真值
(例题分析)
【例】一家保险公司搜集到由36投保个人组成的随 机样本，得到每个投保人的年龄(周岁)数据如下表。 试建立投保人年龄90%的置信区间
统计学(第六版)贾俊平-课后习题答案
第一章导论1.1．1（1）数值型变量。
（2）分类变量。
（3）离散型变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的2000个职工家庭的集合。
（2）参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的2000个职工家庭的年人均收入。
1.3（1）总体是所有IT从业者的集合。
（2）数值型变量。
（3）分类变量。
（4）截面数据。
1.4（1）总体是所有在网上购物的消费者的集合。
（2）分类变量。
（3）参数是所有在网上购物者的月平均花费。
（4）参数（5）推断统计方法。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关的原始信息已经存在，是由别人调查和实验得来的，并会被我们利用的资料称为“二手资料”。
使用二手资料时需要注意：资料的原始搜集人、搜集资料的目的、搜集资料的途径、搜集资料的时间，要注意数据的定义、含义、计算口径和计算方法，避免错用、误用、滥用。
在引用二手资料时，要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
概率抽样是指抽样时按一定概率以随机原则抽取样本。
每个单位被抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽中的概率，概率抽样的技术含量和成本都比较高。
如果调查的目的在于掌握和研究总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。
非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
非概率抽样操作简单、实效快、成本低，而且对于抽样中的专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。
非概率抽样也适合市场调查中的概念测试。
3.调查中搜集数据的方法主要有自填式、面方式、电话式，除此之外，还有那些搜集数据的方法？实验式、观察式等。
统计学第六版贾俊平第2章无水印ppt课件
3. 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于 实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开
4. 在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法
非概率抽样
(non-probability sampling)
1. 相对于概率抽样而言 2. 抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研
如交通流量的调查
各调查方法的比较
调查时间 调查费用 问卷难度 有形辅助物的使用 调查过程控制 调查员作用的发挥 回答率
自填式
慢 低 要求容易 中等利用 简单 无法发挥 最低
面访式
中等 高 可以复杂 充分利用 复杂 充分发挥 较高
电话式
快捷 低 要求容易 无法利用 容易 一般发挥 一般
2.3 实验数据
均性差异 3. 影响抽样误差的大小的因素
样本量的大小 总体的变异性
误差的控制
1. 抽样误差可计算和控制 2. 非抽样误差的控制
调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
统计数据的质量要求
1. 精 度：最低的抽样误差或随机误差 2. 准 确 性：最小的非抽样误差或偏差 3. 关 联 性：满足用户决策、管理和研究的需要 4. 及 时 性：在最短的时间里取得并公布数据 5. 一 致 性：保持时间序列的可比性 6. 最低成本：以最经济的方式取得数据
面访式问卷调查
1. 调查员与被调查者面对面提问、被调查 者回答的一种调查方式
2. 优点
可提高调查的回答率 可提高调查数据的质量 能调节数据搜集所花费的时间
3. 弱点
调查的成本较高 调查过程的质量控制有一定难度
统计学课件(贾俊平)人大课件
概率的古典定义
（实例）
统计学
【例】某钢铁公司所属三个工厂的职工人数如下表。从
该公司中随机抽取1人，问： （1）该职工为男性的概率 （2）该职工为炼钢厂职工的概率
某钢铁公司所属企业职工人数
工厂 炼钢厂 炼铁厂 轧钢厂 合计 5 - 20 男职工 4000 3200 900 8500 女职工 1800 1600 600 4000 合计 6200 4800 1500 12500
可以在相同的条件下重复进行 每次试验的可能结果可能不止一个，但试验的所 有可能结果在试验之前是确切知道的 在试验结束之前，不能确定该次试验的确切结果
5-6
经济、管理类 基础课程
统计学
1. 2. 3.
事件的概念
事件：随机试验的每一个可能结果(任何样本点集合)
例如：掷一枚骰子出现的点数为3 例如：掷一枚骰子可能出现的点数 例如：掷一枚骰子出现的点数小于7 例如：掷一枚骰子出现的点数大于6
经济、管理类 基础课程
统计学
事件的概率
例如，投掷一枚硬币，出现正面和反面的频率， 随着投掷次数 n 的增大，出现正面和反面的频率 稳定在1/2左右
正面 /试验次数
1.00
0.75 0.50
0.25
0.00 0 5 - 18 25 50 75 试验的次数 100 125
经济、管理类 基础课程
统计学
解：设 A1，A2，A3为甲、乙、丙三台机床不需要看管的事 件， A3 为丙机床需要看管的事件，依题意有 (1) P(A1A2A3)= P(A1) P(A2) P(A3)=0.90.80.85=0.612 (2) P(A1A2A3)= P(A1) P(A2) P(A3)
统计学(第六版)贾俊平-课后习题及答案
目录第一章P10 (1)第二章P34 (2)第三章P66 (3)第四章P94 (8)第七章P176 (11)第八章Ｐ212 (15)第10 章Ｐ258 (17)第11 章Ｐ291 (21)第13 章P348 (26)第14 章P376 (30)第一章P10一、思考题1.1什么是统计学？1.2解释描述统计和推断统计。
1.3统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？1.4解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
1.5举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
1.6变量可分为哪几类？1.7举例说明离散型变量和连续型变量。
1.8请举出统计应用的几个例子。
1.9请举出应用统计的几个领域。
1.1 指出下面变量的类型：（1）年龄（2）性别（3）汽车产量（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）（1）数值型变量。
（2）分类变量。
（3）离散型变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2 某研究部门准备抽取 2000 个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。
要求：（1）描述总体和样本。
（2）指出参数和统计量。
（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的 2000 个职工家庭的集合。
（2）参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的 2000 个职工家庭的年人均收入。
1.3 一家研究机构从 IT 从业者中随机抽取 1000 人作为样本进行调查，其中 60%的人回答他们的月收入在5000 元以上，50%的人回答他们的消费支付方式是用信用卡。
回答下列问题：（1）这一研究的总体是什么？（2）月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（3）消费支付方式是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（4）这一研究涉及截面数据还是时间序列数据？（1）总体是所有 IT 从业者的集合。
（2）数值型变量。
（3）分类变量。
（4）截面数据。
1.4 一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是 200 元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
统计学第六版贾俊平第3章高等教学
数据分组
3 - 32
精品教材
统计学
分组方法
分组方法
单变量值分组
3 - 33
组距分组 等距分组 异距分组
精品教材
统计学
单变量值分组
(要点)
1. 将一个变量值作为一组
2. 适合于离散变量
☺
☺ 3. 适合于变量值较少的情况
☺
☺
3 - 34
精品教材
统计学
组距分组
(要点)
1. 将变量值的一个区间作为一组 2. 适合于连续变量
甲城市
回答类别
户数 百分比 (户) (%)
向上累积
户数 百分比 (户) (%)
向下累积
户数 百分比 (户) (%)
非常不满意 24
8
24
8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
一般
93 31 225 75.0 168 56
满意
45
15 270 90.0 75
25
非常满意 30
3 - 43
精品教材
统计学
数值型数据的图示
分组数据—直方图和折线图
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Excel
精品教材
统计学
分组数据—直方图
(histogram)
1. 用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图
形，实际上是用矩形的面积来表示各组的
频数分布
2. 在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵 轴表示频数或频率，各组与相应的频数就 形成了一个矩形，即直方图
(使用开口组)
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精品教材
统计学
组距分组与不等距分组
(在表现频数分布上的差异)
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率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率 各为1/6 3. 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计方法
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
描述统计
(descriptive statistics)
1. 内容
￥
? 搜集数据
50
? 整理数据
? 展示数据
25? 描述性分析2. 目的0? 描述数据特征
什么是统计学 ?
? 收集、分析、表述和解释数据的科学
1. 数据搜集：取得数据 2. 数据分析：分析数据 3. 数据表述：图表展示数据 4. 数据解释：结果的说明
statistics 的定义 (不列颠百科全书)
statistics : the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
election forecasting and projection (选举预测和策划 )
engineering (工程)
epidemiology (流行病学 )
finance (金融)
fisheries research (水产渔业研究 )
gambling (赌博)
genetics (遗传学)
geography (地理学)
? 找出数据的基本规律
Q1 Q2 Q3 Q4
x = 30 s2 = 105
推断统计
(inferential statistics)
1. 内容
总体
? 参数估计
? 假设检验
2. 目的
? 对总体特征作出
推断
样
本
描述统计与推断统计的关系
概率论
（包括分布理论、大数定律 和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
management science (管理科学 )
marketing (市场营销学 )
medical diagnosis (医学诊断 )
meteorology (气象学 )
military science (军事科学 )
nuclear material safeguards (核材料安全管理 )
ophthalmology (眼科学 )
(拉普拉斯)
?Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
Thomas Robert Malthus
(马尔萨斯 )
Leonhard Euler (欧拉 )
历史上著名的统计学家
?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 (1894-1981) ?Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980) ?William Feller (费勒)(1906-1970).
anthropology (人类学 )
archaeology (考古学)
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 )
pharmaceutics (制药学)
physics (物理学 )
political science (政治学)
psychology (心理学)
psychophysics (心理物理学 )
quality control (质量控制 )
religious studies (宗教研究 )
sociology (社会学)
据
样本数据
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统计的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学 工程学
社会学
…
统计的应用领域
actuarial work (精算)
agriculture (农业)
animal science (动物学 )
Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
（不列颠百科全书）
统计研究的过程
收集数据 (取得数据 )
实际问题
解释数据 (结果说明 )
整理数据
(处理数据 )
分析数据
(研究数据 )
统计规律
(一些例子)
1. 正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 2. 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频
统计学
第 1 章 导论
1.1 什么是统计学？ 1.2 统计数据的类型 1.3 统计中的几个基本概念
学习目标
1. 理解统计学的含义 2. 理解统计数据与统计学的关系 3. 了解统计学的应用领域 4. 了解数据的类型 5. 理解统计中的几个基本概念
1.1 什么是统计学？
一. 统计学与统计规律 二. 统计的应用领域 三. 历史上著名的统计学家
survey sampling (调查抽样 )
taxonomy (分类学)
weather modification (气象改善 )
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) Pierre Simon Laplace
?Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833)
geology (地质学 )
historical research (历史研究 ) human genetics (人类遗传学 )
统计的应用领域
hydrology (水文学 )
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
manpower planning (劳动力计划 )