应用统计学导论
统计学专业导论论文
统计学专业导论论文在当今这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，其重要性日益凸显。
统计学不仅在自然科学、社会科学、医学、经济学等众多领域中发挥着关键作用，还为我们理解和解决现实世界中的各种问题提供了有力的工具和方法。
一、统计学的定义与范畴统计学是一门通过收集、整理、分析和解释数据来揭示事物内在规律和趋势的学科。
它旨在从大量的数据中提取有价值的信息，以帮助人们做出明智的决策。
统计学的范畴广泛，包括描述统计学和推断统计学。
描述统计学主要关注数据的汇总、整理和展示，通过图表、平均数、中位数、标准差等指标来描述数据的特征和分布情况。
例如，在市场调研中，我们可以使用描述统计学来总结消费者的年龄、收入、购买偏好等信息，以便对市场进行初步的了解。
推断统计学则是基于样本数据对总体特征进行估计和推断。
通过抽样调查、假设检验、置信区间等方法，我们可以在有限的数据基础上对未知的总体情况进行推测。
比如，在医学研究中，通过对一小部分患者的临床试验结果，运用推断统计学来评估新药物的疗效和安全性。
二、统计学的历史发展统计学的发展可以追溯到古代文明时期。
早在古埃及和古巴比伦，人们就开始进行人口普查和税收统计。
然而，现代统计学的真正形成始于 17 世纪。
当时，英国的约翰·格朗特通过对伦敦死亡人数的研究，开创了人口统计学的先河。
19 世纪，比利时的阿道夫·凯特勒将统计学应用于社会现象的研究，提出了“平均人”的概念，为社会统计学的发展奠定了基础。
20 世纪以来，随着计算机技术的飞速发展，统计学迎来了新的变革。
复杂的数据分析方法得以实现，统计学在各个领域的应用也更加广泛和深入。
三、统计学在不同领域的应用1、经济学在经济学中，统计学被广泛用于宏观经济分析、市场调研、金融风险管理等方面。
通过对经济数据的统计分析，政府可以制定合理的经济政策，企业可以预测市场需求和风险，投资者可以做出明智的投资决策。
第一章 应用统计学 导论
身高？
当你告诉别人你已经交上一个新朋友 时，他们决不会问你任何有关基本事宜的 问题。他们不会对你说：“他的声音像谁？ 最喜欢什么游戏？他收集蝴蝶吗？”，取 而代之，他们会问：“他有多大年龄？有 几个兄弟？体重有多少？他的父亲挣多少 钱？” 体重？ 仅仅从这些数字，他们才认为 已经了解了有关他的一切。
三、 统 描述统计学 计 理论统计学 推断统计学 学 统计学 的 应用统计学 类 型
描述统计：研究如何对客观现象 的数量特征进行计量、观察、概括 和表述。 用表和图表示，计算特征量 （如平均值）等。
推断统计（统计推断）用数据所提供信
息，对数据所来自的总体的性质作推断。
描述统计
（统计数据的搜集、整 总体数据 理、显示和分析等）
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进1-1 统计学探索现象数量规律性的过程
三、 统 计 学 的 类 型
数理统计学 统计学 应用技术统计学 社会经济统计学
本课程的性质
• 应用统计是一门运用统计学的原理和方法，
而对该现象的数据进行收集、
整理与分析的活动。
（统计局）
统计资料即统计数据，
是通过统计工作所获得的 能够说明现象总体某种特 征的数据，是统计实践活
动的成果。
（年鉴、杂志、网站）
国家统计局主办的 国家发展规划委员会主办的 国务院发展研究中心主办的
钱？
吸烟导致肺癌，抗生素治疗胃溃疡，锻炼 有助于预防心脏病… …我们怎么知道这 些？因为科学家有统计数据证明。
市场调查和分析人才依托自己的市场学知识， 通过自己掌握的调查工具和手段，对所关注的 行业进行调查，并依据调查的结果进行分析。 整个工作过程涵盖了统计学、经济学等多方面 的知识。
应用统计学(第一章)
2021/1/26
应用统计学 第一章
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第三节 统计学的基本概念
统计学是研究客观总体现象数量特征的方法论。 总体由总体单位组成，总体单位互有差异的特征通过标志以 说明，标志经综合成指标，指标相互结合形成指标体系。 因此，总体、总体单位、标志、指标和指标体系等，是统计 学的基本概念。
古典统计学 近代统计学 现代统计学
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应用统计学 第一章
3
第一节 统计学的产生和发展
1 古典统计学
古典统计学指的是十七世纪中末叶至十八世纪中末叶的统计
学萌芽时期，差不多同时，在德国和英国分别产生了
国势学(国势学派)
康令
阿亨华尔
政治算术(政治算术学派) 威廉·配第 格朗特
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应用统计学 第一章
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第三节 统计学的基本概念
一个指标说明总体某一方面的特征，多个指标才能说明总体 的全面特征。说明总体全面特征(全面说明总体特征)的多个相 互联系的指标组成一指标群，这个指标群称为指标体系。 例如，一个工业企业的生产经营活动是人力、物质、资金、 生产、供应、销售相互联系的整体运作过程，以一群指标说明 和分析企业的全面情况，就形成工业企业统计指标体系。
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应用统计学 第一章
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第四节 统计学的任务和职能
2）确定指标的名称、内涵及外延 设计任何一个指标都要明确：这个指标是什么(叫什么)，反映什么问题， 界限如何划定? 设计指标的名称，必须综合考虑两方面：实质性学科的相应概念；指标的 可度量、可数值化的要求。 指标名称的确定，可有两类情形：一类是客观现象或实质性学科概念本身 就具有明确的度量功能，如价格、成本、利润、劳动生产率等。这一类可以 直接将其概念引申为指标名称。一类是本身不具备度量功能，如企业规模、 国民素质、产品质量、经济效益等。这一类概念引申为指标，需选用等价替 代法、因果替代法、品级替代法或特质替代法进行转换。
应用统计学导论课程设计
应用统计学导论课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解统计学的基本概念，掌握数据的收集、整理、描述和分析方法；2. 掌握概率论基础知识，了解随机变量及其分布，能运用概率知识解决实际问题；3. 了解统计学在各个领域的应用，培养数据分析观念。
技能目标：1. 能够运用图表、统计量等方法对数据进行整理和描述，提高数据处理能力；2. 能够运用概率知识解释和分析随机现象，培养逻辑思维和分析能力；3. 能够运用统计学方法解决实际问题，提高解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对统计学的兴趣，激发学习热情，树立正确的学科观念；2. 培养学生的团队协作意识，提高沟通与交流能力；3. 培养学生的批判性思维，使他们在面对数据和问题时，能够独立思考，理性分析，形成自己的见解。
课程性质：本课程为应用统计学导论，旨在帮助学生建立统计学的基本概念，掌握统计学的基本方法和技能，并能在实际问题中运用统计学知识进行分析。
学生特点：学生为高中年级，具有一定的数学基础，逻辑思维和分析能力逐步形成，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调学生的主动参与和动手实践，提高学生的数据分析和解决问题的能力。
通过分解课程目标，使学生在完成具体学习成果的过程中，逐步达成课程目标，为后续深入学习统计学打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 统计学基本概念：数据类型、变量、总体与样本、统计学的基本任务等；教材章节：第一章 统计学基本概念2. 数据的收集与整理：数据收集方法、数据整理方法、图表绘制等；教材章节：第二章 数据的收集与整理3. 描述性统计分析：集中趋势、离散程度、分布形状等；教材章节：第三章 描述性统计分析4. 概率论基础：概率的定义、随机变量、概率分布等；教材章节：第四章 概率论基础5. 统计量与假设检验：参数估计、假设检验的基本原理和方法；教材章节：第五章 统计量与假设检验6. 统计学在实际中的应用：案例分析、统计学在各个领域的应用等；教材章节：第六章 统计学在实际中的应用教学内容安排和进度：第1周：统计学基本概念第2周：数据的收集与整理第3周：描述性统计分析第4周：概率论基础第5周：统计量与假设检验第6周：统计学在实际中的应用（案例分析）三、教学方法为了提高教学效果，激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：通过教师系统地讲解统计学基本概念、理论和方法，帮助学生建立完整的知识体系。
应用统计方法绪论
直觉、经验与统计
1. 一个班有50位同学，问至少有两个同学生 日相同的可能性多大？
97%
• 2. 某地肝癌发病率为千分之四，已知肝癌病 人用甲胎蛋白法检验呈阳性为95%，非肝癌 病人用甲胎蛋白法检验呈阴性为90% 。
• 现进行普查，在普查出用甲胎蛋白法检验呈 阳性的人中，问真的患有肝癌病人的可能性 是多大？ 。 3.8%
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什么是统计学？
问题来源不同：
数学研究的问题主要来源于学科自身 统计研究的问题主要来源于学科外部
2020/10/13
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不确定性问题的解决方案
直觉 经验与统计
在现实生活中,经常会遇到各种不确定 性的问题，人们常常凭直觉和经验来 处理问题。 直觉,经验对于人们的审美生活、观察 研究很重要。
什么是统计学？
陈希孺院士：统计学是研究收集数据、分析数
据并据以对所研究的问题作出一定的结论的科 学和艺术。数理统计学所考察的数据都带有随 机性（偶然性）的误差。这给根据这种数据所 作出的结论带来了一种不确定性，其量化要借 助于概率论的概念和方法。数理统计学与概率 论这两个学科的密切联系，正是基于这一点。
教材：《应用统计方法》，石油工业出版
社，常兆光、王清河、杜彩凤编著。
参考书：
1.《随机数据处理方法》第四版,石大 出版社，王清河、常兆光等编。
2.《应用数理统计》武汉水利电力大学 出版社，朱勇华等编。
3. Introduction to Probability and Statistics, Sixth Edition , Mendenhall .
预备知识
CH1 随机事件与概率 CH2 随机变量及其分布 CH3 随机变量的数字特征 CH4 大数定律与中心极限定理 CH5 数理统计初步
经济应用统计学导论课件
经济应用统计学-导论
河北大学统计学系
6.统计资料的管理和提供 提供统计资料是统计信息社会化的重要步
骤，统计部门在全面系统地搜集整理准确而 丰富的统计信息的基础上，建立数据库，以 灵活多样的方式，为领导部门决策提供资料， 并对社会经济的运行情况实行统计监督，面 向社会提供资料和统计咨询，提供优质服务。
记述学派[国势学派]：康令 （1606－1681） 阿痕瓦尔（1719－
1772； 1764年首创统社计会学一词）
他们在大学中开设“ 国势学”采用记述性材料，讲述国家 “ 显著事项”，籍以说明管理国家的方法。特点是偏重于事物 质的解释而忽视量的分析。
经济应用统计学-导论
河北大学统计学系
统计学的产生和发展
河北大学统计学系
（三）经济应用统计学的涵义
阐述大量社会经济现象的数量特征及其变 化规律性的方法论科学。
经济应用统计学-导论
河北大学统计学系
经济应用统计学是统计学在经济领域的应用。
经济应用统计学-导论
河北大学统计学系
（四）统计工作、统计学与经济应用统计学的关系
统计工作与统计学是实践与理论的关系。统计 学源于统计工作，又对统计工作有指导作用。
经济应用统计学-导论
河北大学统计学系
课程目标
为进行经济管理和从事社会经济问题研究提供定量
分析的方法。
经济应用统计学-导论
河北大学统计学系
第一章 导 论
河北大学统计学系
经济应用统计学-导论
学习目标
明确统计学的性质和研究对象、方法 了解统计学的产生和发展的历史 理解和认识统计学的几个基本范畴 掌握统计学与其他相关学科的关系 简要了解我国的社会经济统计工作
社会性
应用统计学导言-研 PPT课件
重庆交通大学管理学院
08:34:35
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
统计分析方法选择须考虑的主要因素：
①统计分析目的 ②所用变量特征 ③对变量的假定 ④数据收集方法（即抽样过程）
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
部 分 参 考 书 目
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
课程组织形式：
讲授+课后练习（试验）+考试
考核方式及评分办法：
出勤、案例（50%）+期末考试（50%）
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
08:34:35
统计的误用与滥用
1. 大约在一个世纪以前，政治家Benjamin Disraeli曾有一 个著名的论断：“有三类谎言：谎言、糟透的谎言和统 计” 。他还说：“图并没有说谎，是说谎者在画图”。
2. 历史学家Andrew Lang说，一些人使用统计“就像喝醉 酒的人使用街灯柱—支撑的功能多于照明”。
应用统计学 Applied Statistics
任课教师：冯运义
2019年9月11日星期三
重庆交通大学管理学院
08:34:35
课程目的
统计学是收集、整理、展示和分析数据的科 学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识。
本课程旨在让学生掌握经济运行和企业管理中 的常用统计分析方法，能够运用统计分析软件对实 际问题进行统计分析，提高解决实际问题的能力， 也为进一步学习和研究打好基础。
应用统计学
指标的取值
精品课件
4、分类 （1）指标按其反映的总体内容不同分为： 数量指标和质量指标
数量指标反映总规模、总水平， 其值的取得不需要通过对比运算。
质量指标反映相对水平和工作质量， 其值的取得要通过对比运算。
（2）按其作用和表现形式不同分为：总 量指标;相对指标;平均指标。
❖ 变量：考试成绩（一个） ❖变量值： 56、67、83、88、92。（五个）
精品课件
2、分类
（1）变量按其取值是否连续有离散变量 和连续变量之分
离散变量：只能用整数表示、通 过计数取得其值、可有限分割其值。如 学生人数、机器台数。
连续变量：可用小数表示、通过 测量或 计算取得其值、可无限分割其 值。如销售额、身高。
精品课件
2、标志分类
品质标志：用文字表示属性
标志
数量标志：用数字表示特征
不变标志：各单位具体表现 相同
可变标志：各单位具体表现 不同
精品课件
三、变量 1、概念： 变量：可变的数量标志称为变量
变量值：即变量的具体表现。
精品课件
举例：
❖ 一个班级有5个学生，某门课程的考 试成绩是56分、67分、83分、88分、 92分。
农村居民家庭 恩格尔系数
%
45.6 47.2 45.5
精品课件
43
43.1
精品课件
2000—2004年城乡居民住房情况
年份
2000 2001 2002 2003 2004
城市人均住宅建 农村人均住宅建 筑面积（平方米）筑面积（平方米）
20.3
24.8
20.8
25.7
22.8
26.5
23.7
27.2
精品课件
应用统计课件：第 1 章 导 论
第 1 章导论统计数据的分类统计数据的分类(按计量尺度分)1.分类数据(categorical data)只能归于某一类别的非数字型数据对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述例如，人口按性别分为男、女两类1.顺序数据(rank data)只能归于某一有序类别的非数字型数据对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等1.数值型数据(metric data)按数字尺度测量的观察值结果表现为具体的数值，对事物的精确测度例如：身高为175cm、168cm、183cm统计数据的分类(按收集方法分)1.观测的数据(observational data)通过调查或观测而收集到的数据在没有对事物人为控制的条件下而得到的有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据1.实验的数据(experimental data)在实验中控制实验对象而收集到的数据比如，对一种新药疗效的实验，对一种新的农作物品种的实验等自然科学领域的数据大多数都为实验数据统计数据的分类(按时间状况分)1.截面数据(cross-sectional data)在相同或近似相同的时间点上收集的数据描述现象在某一时刻的变化情况比如，2005年我国各地区的国内生产总值数据1.时间序列数据(time series data)在不同时间上收集到的数据描述现象随时间变化的情况比如，2000年至2005年国内生产总值数据总体和样本1.总体(population)所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素分为有限总体和无限总体有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的无限总体所包括的元素是无限的，不可数的1.样本 (sample)从总体中抽取的一部分元素的集合构成样本的元素的数目称为样本容量或样本量 (sample size) 参数和统计量1.参数(parameter)描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值所关心的参数主要有总体均值(μ)、标准差(σ)、总体比例(π)等总体参数通常用希腊字母表示1.统计量(statistic)用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数所关心的样本统计量有样本均值(⎺x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等样本统计量通常用小写英文字母来表示变量(variable)1.说明现象某种特征的概念如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等变量的具体表现称为变量值，即数据1.变量可以分为分类变量(categorical variable)：说明事物类别的名称顺序变量(rank variable)：说明事物有序类别的名称数值型变量(metric variable)：说明事物数字特征的名称离散变量：取有限个值连续变量：可以取无穷多个值变量(其他分类)1.随机变量和非随机变量2.经验变量(empirical variables)和理论变量(theoretical variables)经验变量所描述的是我们周围可以观察到的事物理论变量则是由统计学家用数学方法所构造出来的一些变量，比如，z统计量、t 统计量、χ2统计量、F 统计量等。
应用统计学-导论
1 1 统计学 统计学 第 第 1 章 导论 导论 统计学1 2 统计学 统计学第 第 1 章 导论 导论 1.1统计学及其应用领域 统计学及其应用领域 1.2统计数据及其类型 统计数据及其类型 1.3统计中的几个基本概念统计中的几个基本概念统计学 统计学学习目标 学习目标1. 理解统计和统计学的含义理解统计和统计学的含义2. 理解统计数据与统计学的关系理解统计数据与统计学的关系 3. 了解统计学的应用领域了解统计学的应用领域4. 了解统计数据的类型了解统计数据的类型5. 理解统计中的几个基本概念理解统计中的几个基本概念1 3统计学统计学 1.1 统计学及其应用领域一. 什么是统计二. 什么是统计学三. 统计的应用领域统计的应用领域1 41 5统计学 统计学 什么是统计统计的基本含义： 统计的基本含义：统计是对客观事物的统计是对客观事物的数 量量方面进行核算和分析，是人们对客观 事物的数量表现、数量关系和数量变化 进行描述和分析的一种计量活动。
进行描述和分析的一种计量活动。
1 6统计学 统计学 statistics statistics 的定义 的定义 ((不列颠百科全书 不列颠百科全书) ) statisticsstatistics : the science of collecting, analyzing, presenting, andinterpreting data.interpreting data. Copyright 1994 Copyright 19942000 Encyclopaedia Britannica, Inc. （ （不列颠百科全书）不列颠百科全书）1 7统计学 统计学 什么是统计学 什么是统计学? 1. 数据搜集：取得数据数据搜集：取得数据 2. 数据整理：数据预处理数据整理：数据预处理 3. 数据分析：分析数据数据分析：分析数据 4. 数据解释：结果的说明Æ Æ 收集、整理、分析和解释数据的科学收集、整理、分析和解释数据的科学1 8统计学 统计学 统计学的研究目的统计学的研究目的 • 目的：探索客观事物的 目的：探索客观事物的数量规律性数量规律性，以 便达到对客观事物的认识。
应用统计学 绪论PPT学习教案
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统计学的产生与发展
产生： 原始社会后期：统计萌芽于计数活动； 奴隶制国家产生：使统计日显重要； 封建社会时期：统计已具规模； 资本主义的兴起：统计扩展到社会经济
各方面。
统计学应运而生，统计学作为一门系 统的科 学，距 今只有300多年 的历史 。
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2、政治算术学派 代表人物：英国的威廉·配第、约翰·格
朗特等。 威廉·配第的代表著《政治算术》对当
时的英、荷、法等国的“国富和力量”进 行了数量的计算和比较；格朗特写出了第 一本关于人口统计的著作。他们开创了从 数量方面研究社会经济现象的先例。
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（二）统计学的近代期（18世纪末－19世纪 末）
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4.样本
是从总体中随机抽取部分单位所构成的集合体。
特点
必须取自所要研究的总体；
从一个总体中可抽取许多个样本，这 些样本的数值是不同的，也即存在着 随机的差异；
样本必须具有代表性；
样本必须具有客观性，也即排除主 观因素的影响
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5.参数和统计量
参数：抽样推断中描述总体 的量度
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全名：Microsoft Excel
是microsoft的office system组件之一，主要具有描 述统计、移动平均、指数平滑、排位、相关分析、 假设检验、回归分析等功能。
由于其本身不是专业的统计软件，软件的统计功 能较弱，不过已基本足够日常管理的需要。再加 上获取的方便性，已成为非专业统计人员的首选。
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统计学导论,基于python应用
统计学导论,基于python应用统计学是一门研究数据收集、分析、解释和应用的学科。
它在各个领域都有重要的应用价值，包括科学研究、商业决策、社会调查等。
而Python作为一种强大的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，被广泛应用于统计学的研究和实践中。
在统计学导论中，我们首先需要了解统计学的基本概念和原理。
统计学主要关注数据的收集和分析，通过对数据的整理、描述和推断，揭示数据背后的规律和趋势。
而Python作为一种高效的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib 等，可以帮助我们进行数据的整理、可视化和分析。
数据的整理是统计学中非常重要的一步。
在Python中，我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。
Pandas提供了DataFrame这个数据结构，可以方便地处理各种类型的数据。
我们可以通过读取CSV 文件、Excel文件或者数据库，将数据导入到DataFrame中，并进行各种操作，如数据清洗、缺失值处理等。
数据的描述是统计学中另一个重要的内容。
Python中的描述统计学主要通过计算数据的基本统计量来实现，如均值、中位数、标准差等。
我们可以使用NumPy库来进行这些计算。
NumPy提供了各种统计函数，可以方便地计算数据的基本统计量。
此外，我们还可以使用Matplotlib库来绘制各种图表，如直方图、折线图等，以便更直观地描述数据的分布和趋势。
数据的推断是统计学中最为重要的一环。
通过对样本数据的分析，我们可以对总体数据进行推断。
在Python中，我们可以使用Scipy 库来进行统计推断。
Scipy提供了各种统计推断函数，如t检验、方差分析等，可以帮助我们对样本数据进行假设检验和置信区间估计。
除了基本的数据处理和分析，Python还提供了一些高级的统计学方法和模型。
例如，我们可以使用Statsmodels库来进行线性回归分析，可以使用Scikit-learn库来进行机器学习和数据挖掘。
《应用统计学》PPT课件
3.统计学与其他学科的关系
➢与数学的关系
以数学为基础，但不同于数学
数学：抽象 无量纲 演绎为主
统计学：具体 有量纲 归纳与演绎
➢与专业课程的关系
是专业课程的工具，通过使用可以帮助我们发现研究领域 所存在的规律，进一步结合专业知识对它进行阐释可以形 成新的理论
统计工作不是把数字随便填到几个格格里去，而应 当是用数字来说明所研究的现象在实际生活中已经 充分呈现出来和正在呈现出来的各种社会类型。
总结：统计学——数据的科学 设置科学的指标 获取真实的数据 运用科学的分析方法
第二章 统计数据的描述
学习内容
• 统计数据的来源 • 统计数据的整理 • 分布集中趋势的测度 • 分布离散程度的测度 • 统计图与统计表
学习目标
了解统计数据的来源和数据的质量要求 掌握数值型数据的整理方法 掌握数据集中趋势和离散程度的测度方
2. 标志和指标
标志： （变量） 说明总体单位属性和特征的名称
品质标志：总体单位质的特征 数量标志：总体单位量的特征 姓名 性别 年龄 学历 工龄 收入 王小二 男 56 研究生 28 30万
标志名称 标志值
企业名称 所属行业 员工人数 年销售额
指标：综合反应总体数量特征的概念和数值 具有可量性和综合性
极限定理等）
反映客观现象 的数据
样本数据 总体数据
描述统计
（统计数据的搜集、整理、 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
2.应用领域 理论统计学与应用统计学
➢ 理论统计 研究统计学的一般理论 研究统计方法的数学原理
➢ 应用统计 研究统计学在各领域的具体应用 国民经济统计学，人口统计学，管理统计学
应用统计学学习指导书
应用统计学学习指导书（基于《统计学（人大第五版）》）姓名：丛猷森学号：20121000748专业：经济学班学号：081122-07院（系）：经济管理学院指导教师：刘伟2014年6月第一章导论统计学是处理和分析数据的方法和技术，几乎应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。
第二章数据的搜集应用统计方法分析问题离不开数据。
如何取得比较可靠的统计数据是统计需要研究的问题之一。
本章首先介绍统计数据的来源，然后介绍取得统计数据的具体调查方式和方法，最后介绍统计数据的误差问题。
本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。
第三章数据的图表展示数据的图表展示是应用统计的基本技能。
本章首先介绍数据的预处理方法，然后介绍不同数据的整理与图示方法，最后介绍图表的合理使用问题。
本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。
续前表第四章数据的概括性度量数据分布的特征可以从三个方面进行描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布偏斜程度和峰度。
本章将从数据的不同类型出发，分别介绍集中趋势测度值的计算方法、特点及其应用场合。
本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。
第五章概率与概率分布概率是对随机事件发生的可能性大小的一种度量。
本章首先介绍事件及概率的有关概念，然后介绍概率的性质和运算法则，最后介绍离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。
本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。
续前表第六章统计量及其抽样分布抽样分布是进行参数估计假设检验的重要基础。
本章首先介绍统计量和分布的几个概念，然后介绍由正态分布导出的几个分布，最后介绍样本均值、样本比例、样本方差以及两个样本均值之差的分布。
本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。
应用统计学导论学习计划
应用统计学导论学习计划1. 学习目标（1）理解统计学的基本概念与原理，包括概率论、数理统计、统计推断等方面的知识。
（2）掌握统计学的常用方法与技巧，包括数据收集、整理、分析与解释等方法。
（3）培养批判性思维与逻辑推理能力，能够准确理解与评价统计学方法与结果。
2. 学习内容（1）理论学习通过课程教材和相关参考书籍，系统学习统计学的基本概念、原理与方法。
包括概率分布、参数估计、假设检验等内容，深入理解统计学的核心知识。
（2）案例分析结合实际案例，学习如何运用统计学方法进行数据分析与研究。
通过分析真实数据，掌握统计学在实践中的应用技巧。
3. 学习计划（1）第一阶段：理论学习通过阅读教材，系统学习统计学的基本概念与原理。
每天花费2小时阅读，1小时复习总结。
（2）第二阶段：方法学习学习统计学的常用方法与技巧，包括数据收集、整理、分析与解释等方法。
每天花费1小时学习，1小时练习。
（3）第三阶段：案例分析通过分析实际案例，运用统计学方法进行数据分析与研究。
每周选择1-2个案例进行分析，总结经验与教训。
4. 实践应用在学习统计学导论的过程中，我将结合实际项目，运用所学知识进行实际数据分析与研究。
通过实践的检验与实践的积累，不断提升自己的统计学能力，并将学到的知识转化为实际工作中的成果。
5. 学习评估定期进行自我评估，检验学习效果与实际应用能力。
通过定期的测试与实践项目的完成情况，检验学习成果，及时调整学习计划，不断提升自己的统计学能力。
通过以上的学习计划，我将全面提升统计学导论的学习能力，不断提升自己的理论水平和实践能力，为将来从事统计学相关工作奠定坚实的基础。
应用统计学概念整理
应用统计学概念整理第一章：导论1.只能归类于某一类别的非数字型数据称为分类数据2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为顺序数据3.按数字尺度测量的观测值称为数值型数据4.包含所研究的全部个体的集合称为总体5.从总体中抽取的一部分的元素的集合称为样本6.用来描述总体特征的的概括性数字度量称为参数7.用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量8.说明事物类别的一个名称称为分类变量9.说明事物有序类别的一个名称称为顺序变量10.说明事物数字特征的一个名称称为数值型变量11.只能取可数值的变量称为离散型变量12.可以在一个或多个区间中取任何值的变量称为连续型变量第二章:数据收集1.从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法，称为抽样调查.2.为特定目的而专门组织的全面调查称为普查3.按照国家有关法律规定,自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本数据的调查方式称为统计报表第三章：数据的图表展示1.落在某一特定类别或组中的数据个数，称为频数2.把各个类别及其落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表示出来，称为频数分布3.一个样本或总体中各个部分的数据与全部数据之比，称为比例4.将比例乘以100得到的数值，称为百分比或百分数，用%表示5.样本或总体中各不同类别数值之间的比值，称为比率6.分类数据的图示:条形图，pareto图，对比条形图，饼图7.将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数称为累计频数8.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为累计频率9.顺序数据的图示:累计频数分布图，环形图10.根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别称为数据分组11.分组后的数据称为分组数据12.把变量值作为一组称为单变量值分组13.将全部变量值一次划分为若干个区间,并将这一区间的变量值作为一组，称为组距分组14.在组距分组中，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限15.一个组的上限与下限的差称为组距16.各组组距相等的组距分组称为等距分组17.各组组距不相等的组距分组称为不等距分组18.每一组的下限和上限之间的重点值称为组中值19. 用矩形的宽度和高度即面积来表示频数分布的图形称为直方图20. 由茎和叶两部分组成的,反应原始数据分布的图形称为茎叶图21. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的，反应原始数据分布的图形，称为箱线图第四章：数据的概括性度量1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度称为集中趋势 2.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4.低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据 5.层次由低到高：分类—顺序-数值型 6.一组数据中出现频数最多的变量值，称为众数 7.一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为中位数 8.一组数据排序后处于中间位置上的变量值，称为中位数 9.一组数据排序后处于25％和75％位置上的值称为四分位数 10.一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数 11.N 个变量值乘积的n 次平方根，称为几何平均数 12.数据分布的另一个重要特征 13.离中趋势反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度) 14.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 15.不同类型的数据有不同的离散程度测度值 16.非众数组的频数占总频数的比率，称为异众比率 17.上四分位数与下四分位数之差，称为四分位差，也称为内距或四分间距 18.一组数据的最大值与最小值只差称为极差，用R 表示 19.各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，称为平均差,叶也称为平均绝对离差 20.各变量值与其平均数离差平方的平均数称为方差 21.方差的平方根称为标准差 22. 变量值与其平均数的离差除以标准差后的值，称为标准分数，也成为标准化值或z 分数 数据类型品质数据汇总表条形图饼图环形图数值型数据原始数据茎叶图箱线图分组数据直方图折线图时序数据线图多元数据散点图气泡图雷达图23.对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式,至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。
统计学导论度量指标的应用场合
统计学导论度量指标的应用场合统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
在统计学中，度量指标是一种用来衡量或评估某个特定特征或现象的数值。
度量指标的应用场合非常广泛，涵盖了各个领域，包括经济学、社会学、医学、环境科学等等。
在经济学中，度量指标被广泛应用于衡量经济增长、就业率、通货膨胀率等宏观经济指标。
通过对这些指标的分析，可以评估一个国家或地区的经济状况，并为政府制定经济政策提供依据。
例如，国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济活动总量的重要指标，通过对GDP的度量，可以了解一个国家经济的增长速度和规模。
在社会学中，度量指标被用来研究社会现象和社会关系。
例如，人口普查是社会学研究中常用的度量指标之一，通过统计人口的数量、性别比例、年龄分布等信息，可以对一个地区的人口特征进行描述和分析。
这些人口统计数据可以用于研究人口结构、人口流动、社会福利等问题。
在医学领域，度量指标被用来评估疾病的发病率、死亡率、治疗效果等指标。
例如，癌症的五年生存率是评估癌症治疗效果的重要指标之一，通过对患者的随访调查，可以统计出在癌症诊断后五年内存活的患者比例。
这个指标可以帮助医生和研究人员评估不同治疗方法的效果，指导临床治疗决策。
在环境科学中，度量指标被用来评估环境质量、资源利用率等指标。
例如，空气质量指数（AQI）是衡量一个地区空气污染程度的指标，通过对空气中各种污染物浓度的测量和计算，可以得出一个综合的空气质量指数。
这个指标可以帮助政府和公众了解空气污染的程度，采取相应的措施改善空气质量。
除了以上几个领域，度量指标还广泛应用于市场营销、教育研究、运动训练等领域。
在市场营销中，度量指标可以用来评估产品销售量、市场份额等指标，帮助企业制定销售策略。
在教育研究中，度量指标可以用来评估学生的学习成绩、教育资源的利用效率等指标。
在运动训练中，度量指标可以用来评估运动员的身体素质、训练效果等指标。
度量指标在统计学中具有广泛的应用场合。