初级统计学.ppt
合集下载
初级实用统计方法课件
相关分析的概念
相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法。通过 相关分析，我们可以了解变量之间的关系强度、方向和是否 具有统计意义。
相关分析的原理
相关分析基于概率论和数理统计原理，通过计算变量之间的 相关系数（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等） 来评估变量之间的关系。相关系数的值介于-1和1之间，表示 正相关、负相关或无相关。
03
区间估计：用区间范围 来估计未知参数，如样 本比例的置信区间
04
原理：利用样本信息来 推断总体参数，基于概 率论和数理统计原理
假设检验的原理与方法
假设检验的基本原理
根据样本信息对总体参数进行假设，然后通过统计方法检验该假 设是否成立
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策
方法
初级实用统计方法课 件
目录
• 随机变量与概率分布 • 参数估计与假设检验 • 相关分析与回归分析
统计学基础
统计学定义
统计学定义
统计学是一门研究数据收集、整 理、分析和推断的科学，目的是 从数据中获取有用的信息和知识。
统计学的研究对象
统计学研究对象是数据，包括数据 的收集、整理、分析和解释，以及 从数据中获取信息和知识的过程。
THANKS
连续型随机变量的定义
取值范围为某个区间上的随机变量。
连续型随机变量的概率密度函数
描述连续型随机变量在任意区间上的概率。
常见的连续型随机变量
正态分布、指数分布、均匀分布等。
参数估计与假设检验
参数估计的方法与原理
01
参数估计的方法：点估 计和区间估计
02
点估计：用单一的数值 来估计未知参数，如样 本均值、中位数等
统计学基础ppt课件
➢ 调查失败的主要原因是抽样框出现了问题。在经济大萧条 时期由于电话和汽车并不普及，只是富裕阶层才会拥有， 调查有电话和汽车的人们，并不能够反映全体选民的观点
4-4
统计学 参数估计在统计方法中的地位
基础
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
4-5
第 4 章 抽样与参数估计
4.1 抽样与抽样分布
4 - 14
统计学 基础
有关抽样的几个基本概念
4、抽样比 抽样比是指在抽选样本时，所抽取的样本
单位数n与总体单位数N之比。一般地讲， n≥30为大样本，n＜30为小样本。研究社会 经济现象时，通常采用大样本进行抽样调查。
对于给定的研究对象，全及总体是唯一确定 的，而样本总体不是唯一的，它是随机的。
有关抽样的几个基本概念
2、抽样框
目标总体规定了理论上的抽样范围，但是进行抽样 的总体单位与目标总体有时是不一致的，因而， 在抽样之前，还必须明确实际进行抽样的总体范 围和抽样单位。
抽样框是指用以代表总体，并从中抽选样本的一个
框架。
目标总体与抽样框有时是一致的；多数情 况下，目标总体的范围要率大于抽样框。
4. 局限性
当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其它辅助信息以提高估计的效率
4 - 17
统计学 基础
抽样方法和样本可能数目
1、重复抽样
重复抽样也叫重置抽样，是指每次抽取一个元素 后又放回，重新参加下一次的抽选，直到抽取n个 元素为止。全及总体单位数始终保持不变，每个总 体单位都有被重复抽中的可能。 重复抽样通常要考虑单位排列顺序，如电话号 码中的“8651”和“1568”不同。
其样本可能数目为 m重 N n
4-4
统计学 参数估计在统计方法中的地位
基础
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
4-5
第 4 章 抽样与参数估计
4.1 抽样与抽样分布
4 - 14
统计学 基础
有关抽样的几个基本概念
4、抽样比 抽样比是指在抽选样本时，所抽取的样本
单位数n与总体单位数N之比。一般地讲， n≥30为大样本，n＜30为小样本。研究社会 经济现象时，通常采用大样本进行抽样调查。
对于给定的研究对象，全及总体是唯一确定 的，而样本总体不是唯一的，它是随机的。
有关抽样的几个基本概念
2、抽样框
目标总体规定了理论上的抽样范围，但是进行抽样 的总体单位与目标总体有时是不一致的，因而， 在抽样之前，还必须明确实际进行抽样的总体范 围和抽样单位。
抽样框是指用以代表总体，并从中抽选样本的一个
框架。
目标总体与抽样框有时是一致的；多数情 况下，目标总体的范围要率大于抽样框。
4. 局限性
当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其它辅助信息以提高估计的效率
4 - 17
统计学 基础
抽样方法和样本可能数目
1、重复抽样
重复抽样也叫重置抽样，是指每次抽取一个元素 后又放回，重新参加下一次的抽选，直到抽取n个 元素为止。全及总体单位数始终保持不变，每个总 体单位都有被重复抽中的可能。 重复抽样通常要考虑单位排列顺序，如电话号 码中的“8651”和“1568”不同。
其样本可能数目为 m重 N n
统计初步课件
感谢观看
THANKS
在可控条件下进行实验，以获 取实验数据。
观察法
通过观察、监测等方式获取数 据。
统计数据的整理技巧
数据清洗
去除重复、错误、异常等不完整或不可靠的 数据。
数据转换
将数据转换为更易于分析的形式，如将分类 数据转换为数值型数据。
数据分类
将数据按照一定标准进行分类，便于分析。
数据整合
将多个来源的数据进行整合，形成完整的数 据库。
统计学在各个领域都有广泛的 应用，如社会科学、医学、经 济学等。
统计学的研究目的
01
02
03
04
描述数据
通过统计方法，对数据进行整 理、分类、汇总和展示，以全 面反映数据的特征和规律。
预测未来
基于历史数据和当前信息，运 用统计模型和方法，预测未来
的趋势和结果。
决策制定
通过数据分析，为决策者提供 科学依据，帮助决策者做出合
经济分析
社会调查
在经济学中，通过统计分析经济数据，研 究经济现象和趋势，为政府和企业制定经 济政策和发展战略提供依据。
在社会学研究中，运用统计学方法进行社 会调查和民意测验，了解社会现象和公众 意见，为政策制定和社会管理提供参考。
02
统计数据的收集与整理
统计数据的来源
调查数据
通过问卷调查、访谈等 方式获取的数据。
04
概率与概率分布
概率的基本概念
01
02
03
概率定义
表示随机事件发生的可能 性大小的数值，取值范围 在0到1之间。
概率计算
通过实验或观察数据计算 随机事件发生的概率。
概率性质
概率具有可加性、有限可 加性、互斥性和完备性等 性质。
统计基础知识ppt课件
统计基础知识ppt课件
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
《统计基础知识》课件
客观性
避免主观臆断和偏见 ，客观地分析和解读 数据。
可读性
确保报告的清晰易懂 ，避免使用过于专业 或复杂的术语。
及时性
及时更新和发布数据 报告，以便决策者和 相关人员及时了解和 利用。
06
统计误区的识别与避免
常见的统计误区
样本偏差
由于样本选取不当，导致对总体特征的估 计出现偏差。
回归问题
在回归分析中，因变量的预测受到自变量 之外其他因素的影响。
04
数据可视化
通过图表、表格等形式将数据呈现出 来，以便更好地理解和解释数据的特 征和趋势。
06
结果报告
将数据分析结果以书面或口头形式报告出来， 包括数据解读、结论和建议等，以便决策者和 相关人员参考和应用。
解读与报告数据的注意事项
准确性
确保数据的准确性和 可靠性，避免误导和 错误解读。
完整性
全面收集和呈现数据 ，避免遗漏重要信息 。
03
02
了解基本概念
掌握统计学的基本概念和原理，能 够识别常见的误区。
实践检验
将统计结论与实际情况进行对比， 验证其是否符合实际情况。
04
如何避免统计误区
数据全面分析
强化变量控制
在实验或调查中，对变量进行严 格控制，避免混淆因果关系。
对数据进行全面分析，不只关注 部分数据或成功案例。
正确解读数据
对数据进行综合分析和解读，避 免片面或错误的结论。
文献法
通过查阅文献资料获取数据，适用于历史数 据和二手数据的收集。
数据收集的步骤
确定研究目的和问题
设计数据收集方案
明确研究目标和需要解决的问题，为数据 收集提供方向。
根据研究目的和问题，选择合适的数据收 集方法、工具和样本。
统计学ppt(全)
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
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
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
1 -4
一、什么是统计？
1. 统计工作
收集数据的活动
2. 统计数据
▪ 对现象计量的结果
3. 统计学
分析数据的方法与技术
经济、管理类 基础课程
统计学
什么是统计学?
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类 基础课程
统计学
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
1 - 36
经济、管理类 基础课程
2. 17世纪中叶的政治算术学派可看作是统计学的开端
3. 19世纪，沿着约翰·格朗特所开创的人口统计以及 沿着威廉·配第所开创的经济统计有了进一步的发 展
4. 威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路；约 翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路
5. 政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定 了基础
Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
1 - 19
Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
经济、管理类 基础课程
统计学
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) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) 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 (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980)
统计基础知识ppt课件
按收集 资料的 方式分
全
非统
专
经
面
全计
门
常
调 查
面 调
报
查表
调 查
性 调 查
一
直 访报
次
接 问告
性 调
观 察法法源自查法302、统计调查方案
一份完整的调查方案包括：
（1）确定调查任务与目的 注意：抓住当前最迫切需要解决的问题； 把需要与可能相结合
（2）确定调查对象、调查单位、报告单位 调查对象：调查研究的总体或调查范围。 调查单位：所要调查的具体单位。 报告单位：负责向统计调查机关提交调查资料的单位。
特例：人的年龄是连续变量但常用整数统计
23
变量的分类：
❖ 变量按其受影响因素的不同，可分为确定性变量和随机 变量两种。
❖ 受确定性因素影响的变量称为确定性变量，这种影响变 量值变化的因素是明显的、可以解释的，其影响变量值 变化的大小、方向都可以确定。
❖ 如：产品总成本的变化，受产品产量和单价两个因素的 影响。
❖ 不变标志：指某个标志在所有总体单位的具体表现都相同。 ❖ 可变标志：指某个标志在各总体单位的具体表现不相同。
10
2、 统计的基本概念
（3）变异和变量
变异：是有差别的意思，分为质的差异和量的差异。
例如：民营企业职工：性别标志有男女之分；年龄标志有数 量的大小之差，前者是属性变异，后者是数量变异。
省 级： 一等奖 项；二等奖 项；三等奖 项
质量指标
国家：
个； 省：
个
国家：
个； 省：
个
个
个
认证（是、否）
认证（是、否）
采用国际标准认可证书
项；
使用采标标志
统计学第1章PPT课件
统计学的目的是提供一种系统的数据处理和分析方法，帮助人们更好地理解数据和 现象，并做出科学决策。
统计学的发展历程
统计学最初起源于对政府和商 业数据的收集和分析，用于了 解国家和社会的基本情况。
随着科学技术的发展，统计学 逐渐扩展到其他领域，如生物 学、医学、心理学等。
现代统计学的发展得益于计算 机技术的进步，使得大规模数 据处理和分析成为可能。
点估计
用单个数值来表示未知参数的 估计值。例如，使用样本均值
来估计总体均值。
区间估计
提供未知参数可能落在某个区 间的估计。例如，给出总体均 值的95%置信区间。
无偏性
如果多次重复抽样，点估计的 平均值等于真实参数值，则该 点估计是无偏的。
有效性
如果点估计的方差小于或等于 其他所有无偏估计的方差，则
该点估计是有效的。
统计学的重要性
统计学是科学研究的基础工具，能够 帮助人们收集和分析数据，从而得出 科学结论。
统计学是数据驱动时代的基础学科， 能够帮助人们更好地理解和利用数据。
统计学在决策制定中发挥着重要作用， 能够帮助企业和政府做出科学决策。
02 统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
研究对象的全体集合，具 有同质性、明确性和有限 性。
饼图常用于展示数据的比例关系，如各地区销售额的占比。通过扇形的面积可以 直观地看出各类别的占比大小，便于了解数据的分布情况。
04 概率论基础
概率的基本概念
1 2
概率
描述随机事件发生的可能性大小的数量指标。
概率的取值范围
0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示 事件一定会发生。
3
必然事件和不可能事件
统计学的发展历程
统计学最初起源于对政府和商 业数据的收集和分析，用于了 解国家和社会的基本情况。
随着科学技术的发展，统计学 逐渐扩展到其他领域，如生物 学、医学、心理学等。
现代统计学的发展得益于计算 机技术的进步，使得大规模数 据处理和分析成为可能。
点估计
用单个数值来表示未知参数的 估计值。例如，使用样本均值
来估计总体均值。
区间估计
提供未知参数可能落在某个区 间的估计。例如，给出总体均 值的95%置信区间。
无偏性
如果多次重复抽样，点估计的 平均值等于真实参数值，则该 点估计是无偏的。
有效性
如果点估计的方差小于或等于 其他所有无偏估计的方差，则
该点估计是有效的。
统计学的重要性
统计学是科学研究的基础工具，能够 帮助人们收集和分析数据，从而得出 科学结论。
统计学是数据驱动时代的基础学科， 能够帮助人们更好地理解和利用数据。
统计学在决策制定中发挥着重要作用， 能够帮助企业和政府做出科学决策。
02 统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
研究对象的全体集合，具 有同质性、明确性和有限 性。
饼图常用于展示数据的比例关系，如各地区销售额的占比。通过扇形的面积可以 直观地看出各类别的占比大小，便于了解数据的分布情况。
04 概率论基础
概率的基本概念
1 2
概率
描述随机事件发生的可能性大小的数量指标。
概率的取值范围
0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示 事件一定会发生。
3
必然事件和不可能事件
统计基础知识培训ppt
统计在政府决策中的应用
政府决策需要数据支持
统计数据为政府决策提供 客观依据
统计在政策制定和评估中 的作用
统计在公共服务领域的应 用
感谢观看
汇报人：XXX
统计在人力资源管理中的应用：通过员工绩 效、培训和招聘等方面的数据统计，企业可 以更好地了解员工需求和表现，从而制定更 加合理的人力资源管理策略。
添加 标题
添加 标题
统计在市场营销中的应用：通过市场调查和 数据分析，企业可以了解市场需求、消费者 行为和竞争状况等信息，从而制定更加精准 的市场营销策略。
社会科学统 计：用于社 会学、心理 学、经济学 等领域的研 究，如社会 调查、民意 测验等
自然科学技 术统计：用 于自然科学 领域的研究， 如物理学、 化学、生物 学等
03
统计数据的收集
统计数据的来源
统计报表：定期收集数据，包括定期普查、调查表等 数据库：已有的数据存储在数据库中，可以通过查询获取 互联网：通过搜索引擎、社交媒体等途径获取数据 其他来源：包括公开出版物、研究报告等
统计数据的整理方法
分类整理：按照不同的分类标准对数据进 行整理，如按照性质、来源、表现形态等 进行分类。
汇总整理：将分类后的数据进行汇总，计 算出各类数据的总数、平均数、众数等统 计指标。
图表整理：将数据以图表的形式进行整理， 如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观 地展示数据。
数据分析：对整理后的数据进行进一步 的分析，如相关性分析、回归分析、聚 类分析等，以发现数据中的规律和趋势。
据。
统计在债券投资 中的应用：通过 统计方法评估债 券信用风险、利 率风险和市场风 险，为投资者提 供债券投资策略。
统计在基金投资 中的应用：通过 统计手段分析基 金业绩、基金经 理和市场趋势， 为投资者选择合 适的基金产品提
统计学1章ppt课件
数量标志值能够是绝对数、相对数和平均 数。绝对数又可体现为离散型变量和连续 型变量，相对数、平均数都是连续型变量。
9/27/2024
第一章 总论
17
4、变异
就是差别或差别，即标志在各总体单 位之间体现各不相同。
变异是客观存在旳，是统计旳前提， 没有变异就用不着统计了。
9/27/2024
第一章 总论
遍存在旳事实进行大量观察和综合 分析后，以得出反应总体旳数量特 征。 3、变异性：总体各单位旳特征体现存 在着差别。
9/27/2024
第一章 总论
4
四、统计学在商务和经济中旳应用
1、会计 2、财务 3、营销 4、生产 5、经济
9/27/2024
第一章 总论
5
第二节 统计学分类及研究措施
一、统计学旳学科分类
9/27/2024
第一章 总论
20
（二）统计指标旳主要分类
1、数量指标和质量指标
数量指标又称总量指标，它是反应现象 总体旳总规模、总水平及总体单位总数 旳统计指标，用绝对数表达。
质量指标是反应现象总体内部旳数量联 络或总体单位水平旳统计指标，用相对 数或平均数表达。
思索：哪个与总体单位数量直接有关。
➢ 数量标志：表白总体单位旳数量特征。
按其是否可变：
➢ 不变标志：一种总体至少要有一种不变标志， 以确保总体旳同质性。
➢ 可变标志
9/27/2024
第一章 总论
16
3、标志体现
品质标志体现只能用文字来体现，辨认类 型或名称。
数量标志体现是用数值来表达旳，阐明多 少或大小。所以，数量标志体现又称标志 值，可变旳数量标志值也称变量值。
9/27/2024
第一章 总论
9/27/2024
第一章 总论
17
4、变异
就是差别或差别，即标志在各总体单 位之间体现各不相同。
变异是客观存在旳，是统计旳前提， 没有变异就用不着统计了。
9/27/2024
第一章 总论
遍存在旳事实进行大量观察和综合 分析后，以得出反应总体旳数量特 征。 3、变异性：总体各单位旳特征体现存 在着差别。
9/27/2024
第一章 总论
4
四、统计学在商务和经济中旳应用
1、会计 2、财务 3、营销 4、生产 5、经济
9/27/2024
第一章 总论
5
第二节 统计学分类及研究措施
一、统计学旳学科分类
9/27/2024
第一章 总论
20
（二）统计指标旳主要分类
1、数量指标和质量指标
数量指标又称总量指标，它是反应现象 总体旳总规模、总水平及总体单位总数 旳统计指标，用绝对数表达。
质量指标是反应现象总体内部旳数量联 络或总体单位水平旳统计指标，用相对 数或平均数表达。
思索：哪个与总体单位数量直接有关。
➢ 数量标志：表白总体单位旳数量特征。
按其是否可变：
➢ 不变标志：一种总体至少要有一种不变标志， 以确保总体旳同质性。
➢ 可变标志
9/27/2024
第一章 总论
16
3、标志体现
品质标志体现只能用文字来体现，辨认类 型或名称。
数量标志体现是用数值来表达旳，阐明多 少或大小。所以，数量标志体现又称标志 值，可变旳数量标志值也称变量值。
9/27/2024
第一章 总论
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
genetics (遗传学)
• geography (地理学)
geology (地质学)
• historical research (历史研究)
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Slide 8
Slide 2
Section 1-1 Overview
Created by Tom Wegleitner, Centreville, Virginia
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Slide 7
Application areas of statistics
• actuarial work (精算)
agriculture (农业)
Lecture Slides
Elementary Statistics Tenth Edition
and the Triola Statistics Series
by Mario F. Triola
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Slide 3
Overview
A common goal of studies and surveys and other data collecting tools is to collect data from a small part of a larger group so we can learn something about the larger group.
In this section we will look at some of the ways to describe data.
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Slide 4
Slide 5
Definition
❖ Statistics
a collection of methods for planning studies and experiments, obtaining data, and then organizing, summarizing, presenting, analyzing, interpreting, and drawing conclusions based on the data
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publelection forecasting and projection (选举预测和策划)
• engineering (工程)
epidemiology (流行病学)
• finance (金融)
human genetics (人类遗传学)
• fisheries research (水产渔业研究)
• gambling (赌博)
Interesting Statistics
➢Women blink nearly twice as much as men.
➢Right-handed people live ,on average ,nine years longer than left-handed people.
➢You share your birthday with at least nine million other people.
Definition
❖ Data
observations (such as measurements, genders, survey responses) that have been collected
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Slide 1
Chapter 1
Introduction to Statistics
1-1 Overview 1-2 Types of Data 1-3 Critical Thinking 1-4 Design of Experiments
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Copyright © 2007 Pearson Education, Inc Publishing as Pearson Addison-Wesley.
Slide 6
描述统计与推断统计
• 描述统计——用图形、表格和概括性的数字 对数据进行描述的统计方法，所论不超出已 有数据。
• 推断统计（统计推断）——根据样本信息对 总体进行估计、假设检验、预测或其他推断 的统计方法。
• 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)
➢China has more English-speaking people than the United states.
➢American Airlines saves $40,000 in a year by eliminating one olive from each salad served in first-class.