统计
统计方法有哪几种
统计方法有哪几种
统计方法有多种，下面列举了一些常见的统计方法：
1. 描述统计分析：用于描述和总结数据的基本特征，如均值、中位数、众数、标准差、百分位数等。
2. 探索性数据分析(EDA)：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图形，分析数据的分布、异常值等特征。
3. 统计推断：通过从样本中获得的信息来对总体进行推断，包括参数估计、假设检验和置信区间等。
4. 方差分析(ANOVA)：用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。
5. 回归分析：用于研究自变量对因变量的影响程度和方向。
6. 时间序列分析：用于分析时间上的动态变化，如趋势、周期性和季节性等。
7. 网络分析：用于分析网络结构和关系，如社交网络分析、网络流分析等。
8. 因子分析和聚类分析：用于数据降维和分类，发现变量间的关联性。
9. 非参数统计方法：不依赖于总体参数的分布，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
10. 多元统计分析：包括主成分分析、因子分析、判别分析等方法，用于研究多维数据集之间的关系。
这只是一部分常见的统计方法，实际应用中还有很多其他方法，具体使用哪种方法取决于研究问题和数据的性质。
统计方法有哪些
统计方法有哪些统计方法是统计学中用来收集、整理、分析和解释数据的一系列技术和工具。
在研究和实践中，人们经常使用统计方法来帮助他们理解数据，从而做出准确的推断和预测。
一、描述性统计方法：描述性统计方法用于总结和揭示数据的基本特征。
常见的描述性统计方法包括：1. 频数统计：通过计算每个变量的出现次数，了解数据中不同值的分布情况。
2. 百分比统计：通过计算每个变量的百分比，显示每个类别在总体中的比例。
3. 平均数：计算一组数据的算术平均值，反映数据的集中趋势。
4. 中位数：将一组数据从小到大排序，找到位于中间位置的数值，反映数据的中间位置。
5. 众数：一组数据中出现次数最多的数值，反映数据集中分布情况。
6. 极差：计算最大值减去最小值的差值，反映数据的变异程度。
二、推断性统计方法：推断性统计方法用于通过样本数据推断总体的特征和进行统计推断。
常见的推断性统计方法包括：1. 参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，如平均值、方差等。
2. 假设检验：基于样本数据进行假设检验，判断统计结论是否具有显著性。
3. 置信区间：通过对样本数据的分析，估计总体参数的置信区间，反映估计结果的精确程度。
4. 方差分析：用于比较两个或多个总体平均值差异的统计方法。
5. 回归分析：用于建立变量之间关系的模型，预测和解释因变量的变化。
三、抽样方法：抽样方法是在总体中选择一部分样本，以代表整体进行数据分析和推断。
常见的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：从总体中随机选取若干个样本，保证每个样本被选中的概率相等。
2. 分层抽样：将总体分为若干层，按照一定比例从每一层中抽取样本。
3. 系统抽样：按照固定间隔从总体中选取样本。
4. 整群抽样：将总体按照某种特征分为若干个群体，从中选择若干个群体进行抽样。
5. 随机整群抽样：在整群抽样的基础上，对选取的群体进行随机抽样。
综上所述，统计方法是为了有效地收集和分析数据而发展的一系列技术和工具。
描述性统计方法可以帮助我们更好地了解数据的基本特征，而推断性统计方法则用于从样本数据推断总体特征。
统计的含义
统计：对数据的收集、整理、分析和解释统计一词在不同的语境下有不同的含义，但一般来说，统计可以理解为对数据进行收集、整理、分析和解释的一系列方法。
这些数据可以是对物理现象、社会现象、经济现象等进行测量的结果，也可以是对这些现象进行描述或预测的信息。
以下是对统计含义的更详细描述：1.数据收集：统计工作的第一步是收集数据。
收集数据的方法可以多种多样，如调查、观察、试验等。
收集的数据可能包括人口统计、社会经济数据、市场调查数据、科学研究数据等。
在收集数据时，需要明确研究的目标和问题的定义，以便确定需要收集哪些数据以及如何收集这些数据。
2.数据整理：收集到的大量原始数据往往需要进行整理，以便于分析。
数据整理包括对数据进行排序、分类、分组、合并等操作，以使数据更加有序、直观，方便后续的分析和处理。
3.数据分析：数据分析是统计工作中最为核心的一环。
数据分析的方法和技巧非常丰富，包括描述性统计、推断性统计、时间序列分析、回归分析、因素分析、聚类分析等。
数据分析的目标是通过这些方法和技巧，从数据中发现规律、趋势、结构等重要信息，从而对研究的问题进行深入的认识和理解。
4.数据分析的应用：数据分析在各个领域都有广泛的应用。
例如，在医学领域，可以通过数据分析来评估疾病的治疗效果和药物的效果；在经济学领域，可以通过数据分析来预测经济发展趋势、评估政策效果；在社会学领域，可以通过数据分析来研究社会结构、社会行为和社会现象等。
5.统计推断：统计推断是统计学的核心，它基于样本数据来推断总体特征。
这包括参数估计（如计算平均值或百分比）和假设检验（如检验两个组之间的差异是否显著）。
6.统计决策：基于统计推断的结果，可以进行决策制定。
例如，在医学研究中，如果一组试验数据的统计分析显示新药物对治疗某病的效果显著优于对照组，那么我们可能就会决定将这种新药推向市场。
7.统计预测：统计预测是利用历史数据进行未来趋势的预测。
它可以基于简单的经验规则（如时间序列分析），也可以基于复杂的统计模型（如回归分析和机器学习）。
统计的 三个含义
统计的三个含义：统计工作、、统计资料、统计科学。
关系：统计工作的成果是统计资料，统计科学是统计实践经验的理论概括和科学总结，它来源于统计实践，又高于统计实践，反过来又指导统计实践。
统计研究的对象：统计科学和统计工作的对象是一致的。
统计研究对象是大量社会经济现象总体数量方面，其根本特征是在资与量的辩证统一中研究大量社会经济现象总体的数量方面，反应社会经济现象发展变化规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律性和发展趋势。
两者的区别在于：统计科学是从理论角度进行研究阐述，统计工作是从实践上进行具体研究。
其特点：数量性、总体性、具体性和社会性。
统计的作用：统计是社会认识的一种有力武器；统计是制定计划，实行宏观调控的基础；统计是制定政策的依据；统计是经济管理的手段；统计是认世界，开展国际交流和科学研究的工具。
理论基础：哲学、经济学、毛泽东思想、邓小平理论，以及“三个代表”重要思想。
统计总体（总体）：根据一定目的确定的所要研究事物的全体，它是客观存在，并在某一相同性质基础上结合起来的许多个别事物组成的整体。
可分为有限总体和无限总体、静态总体和动态总体。
总体单位（单位）：构成统计总体的每个独立的个别事物。
标志（品质标志、数量标志）：说明总体单位特征的。
指标：说明总体特征的。
变异：可变标志在总体各个单位具体表现上的差别；变量：可变的数量标志；变量值：变量的数值表现。
基本方法：大量观察法、分组法、综合指标法及其他相关的方法。
工作过程：统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。
统计的基本任务：我国《统计法》规定：“统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。
”统计的管理体制（组织）：我国《统计法》规定：“国家建立统一的统计系统，实行统一领导、分级负责的统计管理体制。
”统计设计的概念：根据统计研究对象的性质和研究目的，对统计工作各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，制订各种设计方案的过程。
统计的含义和特点
统计的含义和特点统计是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学，它在社会科学、自然科学以及各个领域中起着至关重要的作用。
统计的含义和特点是我们探讨的重点，在本文中，我们将深入探讨统计的含义以及其所具有的特点。
一、统计的含义统计是通过对一定数量的样本数据进行测量、整理、分析和解释，来揭示变异规律、推断总体特征和进行决策的一种科学方法。
统计数据是通过实证观察和实证研究而得到的，它使我们能够从大量的数据中找到有用的信息，帮助我们做出决策和推断总体情况。
统计不仅可以描述事物的现状，还可以预测未来的发展趋势。
统计的主要任务包括：数据的采集和整理、数据的分析和解释、总体特征的推断以及决策的制定。
通过统计方法的运用，我们可以更好地理解事物的本质，揭示事物之间的关系，为决策提供科学依据。
二、统计的特点1.客观性：统计是客观存在的，其数据来源于实际观察和实证研究。
统计数据的获取过程要尽量避免主观干扰，以确保数据的客观真实性。
2.数量性：统计要求数据是可量化的，能够用数值进行度量。
只有通过数量化，才能进行准确的计算和推断。
3.标度性：不同数据可以按照一定的标度进行分类，标度有序、无序和等距等不同类型，不同类型的标度在统计分析中会采用不同的方法和技巧。
4.相对稳定性：统计数据的相对稳定性是指在一定时间和空间范围内，数据的变异程度相对较小。
通过统计数据的分析，可以找出数据的规律和趋势。
5.代表性：统计数据的样本需要具有代表性，即能够很好地反映总体的特征和规律。
通过合理的采样和样本量的确定，可以保证数据的代表性。
6.综合性：统计分析通常是多指标、多层次的，涉及到多个变量之间的关系。
综合性是统计的一个重要特点，通过综合分析能够揭示多个变量之间的综合规律。
总之，统计作为一门科学，具有客观性、数量性、标度性、相对稳定性、代表性和综合性等特点。
通过统计的方法和技巧，我们可以对数据进行有效地分析和解释，帮助我们更好地理解事物，做出科学的决策。
统计和统计学概念
统计和统计学概念1.统计: 为反映社会某种现象的现状、过程或特征，采用各种调查方法以取得所需资料并进行整理和分析研究的工作。
如进行人口普查，对所取得的资料进行分类、分组、汇总，据以分析研究人口的各种构成和变动情况等。
“统计”一词，也常用以指统计资料或统计学。
2.统计学：统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
“统计”一词的三种含义及其相互关系“统计”一词是英语“Statistics”翻译过来的，具有统计工作、统计资料和统计学三种含义。
统计工作是对客观事物总体数量进行实质性的调查研究工作，包括搜集、整理和分析资料的工作过程。
统计资料是统计工作所取得的各项数字资料及有关情况的总称，如统计表、统计图、统计分析报告和各种统计资料汇编等。
统计学是系统地论述统计理论和统计方法的方法论科学。
统计工作、统计资料、统计学三者之间的关系是：统计工作和统计资料的关系是过程和成果的关系。
统计工作是进行调查研究的工作进程，是统计实践；统计资料则是统计实践活动的结果，是统计工作的成果。
统计学和统计工作的关系则是统计理论与统计实践的关系。
统计学是统计工作实践经验中关于调查研究总体数量关系方法的理论概括；统计工作则是运用统计学的理论和方法来指导调查研究活动，以取得实质性资料的工作过程。
统计调查方法都有哪些？统计调查是取得统计数据的渠道和手段。
统计调查的方法体系在法律上有明确的规定。
《统计法》第十条第一款规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充，搜集、整理基本统计资料。
”这是统计法律从总体上对我国统计调查方法所作的一个基本的法律规范，明确了统计调查方法体系的总框架。
统计工作的标准
统计工作的标准
统计工作的标准通常包括以下几个方面：
1. 数据采集：明确数据采集的目标和方法，并确保数据的准确性、完整性和可靠性。
2. 数据处理和分析：对收集到的数据进行清理、整理和转化，进行统计分析，提取有用的信息和洞察力。
3. 报告和展示：根据统计分析的结果，编写报告或制作可视化图表，以便向相关利益相关方沟通和传达统计结果。
4. 质量控制：确保整个统计过程中的质量控制措施，包括数据质量控制、统计方法的合理性和适用性等。
5. 保密性和隐私保护：根据相关法律法规和道德准则，保护被调查者的隐私和数据的机密性。
6. 标准化和指南：遵循统计学的相关标准和指南，如国际统计学会（ISI）发布的《统计学伦理准则》。
7. 独立性和客观性：在统计工作中，保持独立、中立和客观的原则，避免个人偏见和利益冲突的干扰。
8. 培训和专业知识：拥有必要的培训和专业知识，包括统计方法和工具的应用，以及相关领域的专业知识。
9. 持续改进：不断改进和更新统计工作的方法和技术，以适应不断变化的需求和挑战。
以上标准可根据实际情况和特定领域的要求进行调整和补充。
统计方法有哪些
统计方法有哪些第一篇：常见的统计方法统计方法是数据处理和分析的基础，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、教育学、社会学等等。
本文将介绍常见的统计方法，可供读者参考和学习。
一、描述性统计分析描述性统计分析是指通过图表和数字描述数据的总体特征和分布情况。
其中常用的统计指标有：中心趋势度量（如平均数、中位数、众数）、离散程度度量（如方差、标准差、四分位差）和数据形态度量（如偏度、峰度）。
描述性统计分析可以对数据进行简要的总结和比较，是其他统计方法的基础。
二、参数检验参数检验是统计学中的一种方法，可用于验证研究假设。
在参数检验中，我们通过假设一个总体参数来检验样本统计量是否符合这个假设，从而得出对研究假设的结论。
参数检验分为单样本检验、双样本检验和方差分析等。
其中，单样本检验是检验一个样本的总体均值是否等于一个固定值；双样本检验是检验两个样本的总体均值是否相等；方差分析是多个样本的均值是否相等。
三、相关分析相关分析主要是研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
其中，皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性、斯皮尔曼等级相关系数则适用于非线性关系。
判定系数是用来说明自变量对因变量的解释能力。
四、回归分析回归分析是一种探究因变量和自变量之间关系的统计方法。
其基本思想是将多个自变量线性加权组合作为预测因变量的值，以探寻因变量与自变量之间的关系。
常见的回归方法有：线性回归、非线性回归、多元回归等。
线性回归通常应用在两个变量之间的关系上，而非线性回归通常应用在非线性的变量关系上。
五、时间序列分析时间序列分析是用来研究一组连续时间点上的数据的方法。
其目的是利用时间序列的特征来预测未来或分析过去。
时间序列分析主要包括趋势分析、季节性分析、循环性分析和随机性分析等。
其中，趋势分析是研究数据的长期变化趋势的方法，季节性分析是研究数据在不同季节之间的周期性变化的方法。
统计学有哪些统计方法
统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。
2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。
5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。
6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。
7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。
8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。
10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。
常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有以下几种：
1. 描述统计：用来对样本数据进行概括和描述，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过图表和可视化手段，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的分布、关系和异常情况。
3. 参数统计：假设样本数据符合某个概率分布，通过估计概率分布的参数，然后进行假设检验、置信区间估计等统计推断。
4. 非参数统计：不对数据的概率分布做出特定的假设，通过秩次、排列、分组等方法进行统计推断，例如Wilcoxon签名检验、Mann-Whitney U检验等。
5. 相关分析：用来研究变量之间的相关性，常用的有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。
6. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异，例如单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量的变化，包括
线性回归、逻辑回归、多元回归等。
8. 生存分析：用于研究时间至事件发生的概率和风险因素，例如生存曲线、危险比等方法。
以上只是统计学中的一部分常用方法，根据具体问题和数据类型的不同，还有其他更专门的统计方法可供选择。
统计基础知识
重点讲组距式变量数列
• 考试一般考组距时变量数列，而且是等距数列 （如果题目中出现许多组都是等距的，而只有个 别组不等距，要求算平均数和标准差时，要会把 不等距的化为等距的，课上讲过一个例题）。 • 每个组中最大值与最小值之差，称为组距。 组限是指每组的上限（最大值）与下限（最小值）。 组距＝上限-下限。组中值＝（上限+下限）/2
• 指标与标志联系，由于总体与个体的叫法 不是固定的，因此指标跟标志也不是固定 的。记住，许多指标的数值是从数量标志 那里汇总来的。 • 三、变异与变量. • 首先明白：构成总体的个体一定要有共同 之处，这就是总体的同质性；其次总体中 的个体肯定还会有所不同，即差异性，这 才需要研究；最后，要构成总体要有许多 单位，这是大量性。
第四节 统计资料的搜集方法
• 会区分初级资料，也叫原始资料和此即资 料。初级资料就是第一手资料，是调查者 会研究者亲自取得的，没有用现成的、已 有的资料！原始记录（P23)就是一种初级 资料！ • 初级资料的搜集方法，课堂上讲过，并已 经举例，自己按照我讲的去理解，不懂再 打电话来！
第三章 统计整理
• 统计指标分类（具体见书51页）：数量指标 和质量指标（前面已讲）；还可分为总量指 标、相对指标（有相除的）、平均指标和标 志变异指标（后面会讲如方差、平均差）。 • 统计指标体系：相互联系的指标，或多角度 衡量总体的指标组合在一起。
第二节 总量指标
• 总量指标：反映现象的总体水平、规模， 用绝对数表示。 • 分类：一、总体单位总量指标和总体标志 总量指标。注意：前者指总体中单位数量， 后者值总体中某一指标值。二、时期指பைடு நூலகம் 和时点指标，前者可以相加，后者不能。
这里其它不讲了，重点讲发展速度 和增长速度，及时间数列计算
统计和统计数据分析
分层抽样
亦可称为类型抽样
方法：将总体全部单位分类，形成若干个类型组，后 从各类型中分别抽取样本单位，合成样本。
N1 n1
n1 n2 nk
等额
总体 N
n ni
i 1
k
N2
n2
样本 n
等比例
Ni n1 n N
Nk
· · ·
nk
· · ·
最优 n1
N
i
N i i2
系统抽样
亦可称为等距抽样
方法：抽样框中的N个单位被分成k个系统，k等于抽样 框的容量N除以所需的样本容量n，在抽样框中前面的k 个个体或单位中随机抽出第一个样本单位，然后，可在 其后的每隔k个单位抽取样本中其余的部分。
·· ·· ··
·
·
· ·
·
·
一种是利用原有的顺序或编号 。 编号有两 如学生的注册名单，或者是从生产流水线上 种方法： 下来的、有编号的产品等。 对所研究的总体已有所了解，则可用已知 的相关变量对抽样框中的单位进行编号。
3.统计报表制度
是按一定的表式和要求，自上而下统一布置，自下而 上提供统计资料的一种统计调查方法。 这种搜集统计数据方法是伴随着计划经济而产生的， 并曾在我国占主导地位。现在，在社会主义市场经济 条件下，仍是我国搜集统计数据的组织方式之一。
4.重点调查 特点： 在总体中选择个别或部分重点单位进行调查。 重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位， 其标志值在总体标志总量中占有绝大比重。
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
原则：规定统一的标准时点。
规定统一的普查期限。 规定统一的调查的项目和指标。
统计学的方法
统计学的方法当提到统计学的方法时，有许多不同的技术和工具可供选择。
以下是50条关于统计学方法的示例，并附有详细描述：1. 描述性统计：描述性统计是一种用于总结和描述数据集的方法。
它包括平均数、中位数、众数、标准差等指标。
2. 推论统计：推论统计是一种从样本数据中得出总体结论的方法。
通过采样方法和假设检验来进行推论。
3. 参数估计：使用统计方法估计总体参数的值，如总体均值、总体比例等。
4. 假设检验：用于检验总体参数假设的统计方法，包括单样本、双样本和多样本假设检验。
5. 方差分析：用于比较三个或三个以上组别的均值是否有显著差异的统计方法。
6. 相关分析：检验两个或多个变量之间关系的统计方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
7. 回归分析：用于探索和建立变量之间关系的统计方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
8. 生存分析：用于分析时间至事件发生的统计方法，包括生存曲线、生存函数、危险比等。
9. 聚类分析：将数据集中的观测分为不同的群组的统计方法，如K均值聚类、层次聚类等。
10. 因子分析：用于识别数据集中潜在变量和构建变量之间关系的统计方法。
11. 主成分分析：用于减少数据维度和识别主要变量的统计方法。
12. 时间序列分析：用于分析时间序列数据的统计方法，如季节性调整、趋势分析等。
13. 贝叶斯统计：一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，通过先验概率和样本信息来获得后验概率。
14. 非参数统计：一种不依赖于总体概率分布的统计方法，适用于数据分布未知或不满足正态分布假设的情况。
15. 实证贝叶斯方法：一种结合贝叶斯统计和计算机模拟的方法，用于复杂模型的推断。
16. Bootstrap方法：通过重复抽样构建总体的分布，从而进行参数估计和假设检验。
17. 蒙特卡洛模拟：一种使用随机抽样技术进行数值模拟的方法，通常用于计算复杂的积分或求解概率分布。
18. 马尔可夫链蒙特卡洛：一种用于从复杂分布中抽样的随机模拟方法。
统计学ppt(全)
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
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
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 了解统计学的产生与发展过程
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
统计数据的内在规律 （一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) 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) 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) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
5种常用的统计方法
5种常用的统计方法
1简单统计方法
简单统计方法是指从总体中抽取一部分数据，进行集中趋势、分布特性、离散程度等方面的统计。
它是一种基础统计方法，也是统计分析中最基本的手段，其常见的应用包括：计算平均数、众数、中位数、方差、标准差等。
2抽样技术
抽样技术是指在一定的空间与时（S＆T）范围内从样本容器中抽取一定数量的个体，从而获得抽样分布具有代表性，而这种采样抽样方法则需要依据不同情形采用不同思路，常见的抽样技术包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、蒙特卡洛抽样等。
3判别分析
判别分析是一种利用自变量来预测因变量的分析方法，它将样本先按照类别归类，然后按照性状的差异，利用某种统计模型来判别类别间的差异，从而有效地处理多个类别的差异问题。
常见的判别分析包括线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）等。
4回归分析
回归分析是一种统计分析方式，其对象为两个变量之间的存在着某种因果或联系关系的研究。
它探究的是实际变量之间的关系的准确
性，包括具体的影响幅度、比例和分布。
常见的回归分析有线性回归、多项式回归、逻辑回归、Poisson回归等。
5因子分析
因子分析是一种统计技术，用于探究一组变量之间的相关性，以提取出共有或相关的变量，并揭示其中的主要趋势。
通常，因子分析会先将个别变量进行融合，以发现变量组合时发挥的作用，获得一组有效的统计变量或因子，这样可以简化数据，加快分析过程的完成速度。
常见的因子分析有做出PCA因子分析和移位因子分析。
统计学知识点总结
1、统计的含义（1）统计工作：即统计实践，是指很据科学的方法从事统计设计、收集、整理、分析研究和提供各种统计资料和统计咨询意见的活动的总称.其成果是统计资料（原始调查资料和加工处理后的系统资料)；（2）统计资料：即统计工作过程中所获得的各种有关数字资料以及与之相关的其他资料的总称。
通常以统计表、统计图和统计报告的形式变现，用以反映社会经济现象的规模、水平、速度、结构和比例关系等信息的数字和文字资料；（3）统计科学：即统计理论，是指统计工作实践的理论概括和科学总结。
2、统计学统计学：是一门搜集、整理、分析数据方法的科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识.3、统计学的研究对象统计学研究的对象是：社会经济现象总体的数量特征和数量关系.其根本特征：在质与量的辩证统一中，研究大量社会经济现象总体的数量方面,反映社会现象发展变化的规律性在具体时间、地点和条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律和发展趋势。
4、统计学研究特点数量性、总体性、具体性、社会性5、统计工作的过程及基本职能统计工作的过程:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析（定性—定量—定性:循环往复) 统计设计:指根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务，对统计工作的各个方面和各个环节的通盘考虑和安排,是统计认识过程的第一个阶段，即定性认识的阶段;统计调查：指根据统计研究对象和目的要求，依据统计设计的内容、指标和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织的收集原始资料的工作过程,即由定性到定量认识的阶段；统计整理：指根据统计研究的目的，将统计调查得到的原始资料和通过各种方法得到的次级资料进行科学的分类和汇总，使其条理化、系统化的工作过程，即为统计分析准备在一定程度上可以反映总体特征的统计资料；统计分析:指在统计整理的基础上，根据研究的目的和任务,应用各种科学的统计方法，从静态和动态两个方面对研究对象的数量方面进行计算、分析研究，认识和揭示所研究对象的本质和规律性,做出科学的结论，进而提出建议和可预测性的意见的工作过程，即从定量到定性深入认识的阶段.统计工作的基本职能:信息、咨询、监督6、统计学研究的基本方法大量观察法、统计分组法、综合指标法、时间数列分析法、指数法、抽样推断法、相关分析法。
五种统计方法
五种统计方法统计方法是一种可以通过收集和分析数据来获取信息和发现规律的技术手段。
在各个领域中，统计方法都发挥着重要作用。
本文将介绍五种常用的统计方法：频数统计法、平均数统计法、标准差统计法、相关系数统计法和回归分析统计法。
1. 频数统计法频数统计方法通过统计数据中不同分类或数值的出现频率，来分析和总结数据特征。
它可以用于描述某种特征在数据中出现的次数，并以图表的形式展示出来。
常见的频数统计法包括条形图、饼图和直方图等。
通过频数统计法，我们可以直观地了解到不同类别或数值的分布情况，从而有助于进一步分析和决策。
2. 平均数统计法平均数统计方法是一种用于描述数据集中趋势的方法。
它可以通过计算数据集中数值的平均值来代表整体特征。
常见的平均数统计法有算术平均数、几何平均数和加权平均数等。
其中，算术平均数是将数据集中所有数值相加后再除以总个数，几何平均数是将数据集中所有数值相乘后再开方，而加权平均数则是根据不同数值的权重来计算平均值。
通过平均数统计法，我们可以获得数据集中的典型值，以便更好地理解数据。
3. 标准差统计法标准差统计方法是在平均数的基础上，用于描述数据集中数据分布的离散程度。
标准差的计算公式可以通过求每个数据与平均数之间的差值平方的平均值，再开方得到。
标准差越大，代表数据的分布越分散；标准差越小，代表数据的分布越集中。
通过标准差统计法，我们可以对比不同数据集的离散程度，以及判断数据集中是否存在异常值。
4. 相关系数统计法相关系数统计方法用于量化两个变量之间的相关程度。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示没有线性相关，1表示完全正相关。
通过计算相关系数，我们可以判断和量化两个变量之间的关联关系的强弱。
常见的相关系数统计法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
5. 回归分析统计法回归分析统计方法用于建立自变量和因变量之间的关系模型，并通过回归方程来预测因变量。
回归分析可以分为简单线性回归和多元线性回归。
统计指标及相关计算方法介绍
统计指标及相关计算方法介绍统计指标是用来描述和度量数据集中特定方面的量化指标，可以帮助我们了解数据的特征、分布和关系，从而更好地分析和解释数据。
在统计学中，有许多常用的统计指标，下面将介绍其中几个重要的统计指标及相关的计算方法。
1.平均数：平均数是一组数据的总和除以数据的数量，它是描述数据集中心位置的重要指标。
计算一个数据集的平均数的方法是将所有数据相加，然后再除以数据的数量。
平均数可以用来衡量数据集的集中趋势。
它的计算公式如下：平均数=（数据1+数据2+…+数据n）/n2.中位数：中位数是将一组数据按照从小到大的顺序排列后，处于中间位置的那个数据值。
中位数可以用于衡量数据集的位置分布。
当数据集中有偶数个数时，中位数为中间两个数的平均值；当数据集中有奇数个数时，中位数为中间那个数。
计算中位数的方法是将数据集排序，然后找到位置处于中间的数据值。
3.众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以用于衡量数据中的集中现象。
一个数据集可以有一个以上的众数，也可以没有众数。
计算众数的方法是统计每个数值出现的频数，并找到频数最大的数据值。
4.方差：方差是描述一组数据离散程度的指标。
方差表示数据集中每个数据与平均数的偏差的平方的平均值。
方差越大，数据的离散程度越大。
方差的计算公式如下：方差=（（数据1-平均数）²+（数据2-平均数）²+…+（数据n-平均数）²）/n5.标准差：标准差是方差的正平方根，它和方差一样可以衡量数据的离散程度。
标准差越大，数据的离散程度越大。
标准差的计算公式如下：标准差=方差的平方根6.相关系数：相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。
相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，0表示没有线性相关，1表示完全正相关。
相关系数可以通过协方差来计算。
其计算公式如下：相关系数=协方差/（x的标准差*y的标准差）这些统计指标与计算方法提供了描述和度量数据集的基本工具，可以更好地理解数据集的特征、分布和关系。
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2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 年份
绘制折线统计图的方法：
①写出统计图的名称（要统计的内容）；
②画出横轴和纵轴；
③确定一个单位长度表示数量的多少 ；
④ 描点，先找准横轴上相对应的点，再找准 纵轴上相对应的点，过两点分别作横、纵轴 的垂线，两条垂线的交点就是所要描的点， 在交点处点上实心点；
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2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 年份
这种统计图叫做折线统计图
中国青少年机器人大赛参赛队伍统计图 （2006—2012年）
参赛队伍/支
520 510 500 490 480 470 460 450 440 430 420 410 400
省略 390
年份 参赛队 伍 /支
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 426 394 468 454 489 499 519
我们已经将这些数据进行了初步的整理制成了统计表，为了更好
地进行分析，我们还可以将这些数据怎样做？ 制成统计图
中国青少年机器人大赛参赛队伍统计图
参赛队伍/支 （2006——2012年）
一、创设情境，引入新课
同学们你们了解机器人吗？听说过青少年机 器人大赛吗？
2010年中国青少年机器人大赛
青少年机器人大赛作品
青少年机器人大赛作品
青少年机器人大赛作品
青少年机器人大赛作品
一、创设情境，引入新课
如果想了解近几年机器人大赛参赛队伍的情
况，可以怎样做？ （调查、统计）
这是我们收集到的从2006年到2012年参赛队伍的数据。
（5）看了这个折线统计图，你有什么感想？ 青少年们科技意识增强了，越来越喜欢机器人大赛了。
折线统计图的特点
不仅可以清楚地看出数量的多少，还可 以清楚地看出数量的增减变化情况。
只能表示出数量的多少
不仅能表示出数量的多少 还能表示出数量的增减变化情况
如果想分析学校每个年级人数的 多少，选择哪个统计图？想了解 学校近几年的招生人数的增减变 化，应选择哪一种统计图？
折线统计图
条形统计图
说说生活中，你发现哪些折 线统计图？
病人心电图的变化
五、生活中的折线统计图
股票分析图
1.完成书本第105页“做一做”
妈妈记录了陈东0~10岁的身高，如下表。
年龄/岁 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
身高/厘 米
50
74
85
93 101 108 115 120 130 135 141
条形统计图有什么优点？
优点：条形统计图可以清楚地看出数量的多少； 直条越长数量越多，直条越短数量越少。
折线统计图
中国青少年机器人大赛参赛队伍统计图
参赛队伍/支 （2006——2012年）
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本课小结
同学们，今节课你们 有什么收获？与小组成员 分享一下你的学习心得。
请根据自己的爱好或能力，选做一题。 1、请把你家里近六个月来的水费统计 出来，作成折线统计图，并作出分析。
2、如果你家里有电脑，你能用电脑来 绘制这张图吗，请试一试。
3、结合今天的课程，写一篇数学日记 《生活中的好朋友---折线统计图》。
⑤连线，将所有的实心点用线段顺次连接起 来。
⑥标数据。（标在所描点的上方或下方）
再回到这个折线统计图，观察其中的点 和线，分别代表了什么？
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点：表示数量的多少 线：表示数量的增减变化情况（趋势）
（上升 — 增加） （下降 — 减少）
（水平 — 不变）
（1）该统计图多长时间记录一次数据的？哪一年参赛的 队伍最多？哪一年参赛的队伍最少？
你能根据上表画出折线统计图吗？
陈东0-10岁身高情况统计图
身高/cm
150
141
140
130135
13ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 120
110
115120 108 101
100
93
90 85
80 74
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60
省略
50 0
50
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 年龄
（1）陈东哪一年长得最快？长了多少厘米？ 答：陈东0~1岁长得最快，长了24cm。
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左边纵轴最 440 下面的折线 430 什么意思？ 420
410 400 390
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0 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
年份
条形统计图包括哪些部分？（标题、横轴、纵轴、直条） 从条形统计图中能得到哪些信息？
（2）收集、整理你自己的身高数据，利用方格纸绘 制折线统计图，说一说你发现 了什么。
答：我发现：少年儿童随着年龄的增长，身高也 在逐年增加，从总体上看，身高呈上升趋势。
2、
1、这是（折线）统计图，在这个统计图中（ 一）年级的近 视人数最少，（ ）年五级的近视人数最多。 2、三年级和四年级近视人数相差（ 12）人。 3、通过上面的折线图，你发现学生近视人数发展趋势是 怎样的？ 学生近视人数呈上升趋势。
中国青少年机器人大赛参赛队伍统计表 年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 参赛队 426 394 468 454 489 499 519 伍 /支
根据这一统计表，你能获得哪些信息？
这是我们收集到的从2006年到2012年参赛队伍的数据。
中国青少年机器人大赛参赛队伍统计表
（2）参赛的队伍上升得最快的是哪一年到哪一年？下降 得最快的是哪一年到哪一年？
（3）你发现折线统计图有什么特点？ 折线统计图不仅可以清楚地看出数量的多少，而且还 能够清楚地看出数量的增减变化情况。
（4）中国青少年机器人大赛参赛队伍的数量有什么变化？ 你能预测一下，2013年参赛的队伍数可能会是多少？ 中国青少年机器人大赛参赛队伍的数量总体呈上升趋势。