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统计学原理(经典)课件PPT课件

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多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性,并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响,以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法,可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值,从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展,逐渐 形成了多个分支,包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展, 统计学的应用领域越来越 广泛,包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动,如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动,通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据,适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性,能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值,如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量,用于估计总体的参 数。

统计学完整全套PPT课件

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介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型,如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法,如最小二乘法、极大似然法等 ,并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法, 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等,以及模型的诊断方法,如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等, 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异,评估模型的预测性能,并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示,为投资 者提供决策参考。
THANKS
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学,它使用数学方法对数据进行建模和预测 ,以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考,具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。

《统计学原理》》课件

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基本原理是通过对数据的总变异进行分解,将变异分为组 内变异和组间变异,并比较组间变异是否显著大于组内变 异,从而判断不同组的均值是否存在显著差异。
方差分析要求数据满足立性、正态性和方差齐性等假设 。
单因素方差分析
单因素方差分析是方差分析的一种,用于比较一个分类变量对数值型数据 的影响。
分析步骤包括建立假设、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
02
描述性统计
数据收集与整理
数据来源
介绍数据的不同来源,如调查、观察 、实验等。
数据筛选与处理
说明如何对数据进行筛选、缺失值处 理和异常值处理。
数据的图表展示
柱状图
用于比较不同类别的数据。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
折线图
用于展示数据随时间的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
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目 录
• 统计学导论 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 回归分析 • 方差分析与实验设计
01
统计学导论
统计学的定义与性质
总结词
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,其目的是从数据中获 取有用的信息和知识。
详细描述
统计学是数学的一个分支,它利用数学方法对数据进行处理和分析,以揭示数 据背后的规律和趋势。它涉及到如何收集、整理、描述和分析数据,以及如何 从数据中得出结论和预测未来。
一元线性回归分析通常使用最小 二乘法来拟合数据,建立如 (y = ax + b) 的线性方程。其中, (y) 是因变量,(x) 是自变量, (a) 是斜率,(b) 是截距。
参数估计
通过最小二乘法,我们可以估计 出斜率 (a) 和截距 (b),从而得到 回归方程。

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假设检验的基本思想:小概率事件原 理
假设检验中的两类错误:第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤:建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析:单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析(ANOVA)方法介绍
方差分析的基本原理:F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法: 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度,判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念: 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准:无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法:矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用:总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序,以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式,以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享:使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析,包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析,包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据(连续型与离散型)
定性数据(分类数据与顺序数据)
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据(实验数据与观测数 据)

《统计学》完整ppt课件

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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。

2024全新统计学ppt课件(2024)

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非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
33
组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果,提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念,根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法,阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误,阐述样
本容量对假设检验的影响。
17
04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
38
SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数,介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型(如二项分布、泊松分布)和连续型
(如正态分布、指数分布)随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29

第九章 相关与回归分析 《统计学原理》PPT课件

第九章  相关与回归分析  《统计学原理》PPT课件

[公式9—4]
r xy n • xy
x y
[公式9—5]
返回到内容提要
第三节 回归分析的一般问题
一、回归分析的概念与特点
(一)回归分析的概念
现象之间的相关关系,虽然不是严格 的函数关系,但现象之间的一般关系值, 可以通过函数关系的近似表达式来反映, 这种表达式根据相关现象的实际对应资料, 运用数学的方法来建立,这类数学方法称 回归分析。
单相关是指两个变量间的相关关系,如 自变量x和因变量y的关系。
复相关是指多个自变量与因变量间的相关 关系。
(二)相关关系从表现形态上划分,可分为 直线相关和曲线相关
直线相关是指两个变量的对应取值在坐标 图中大致呈一条直线。
曲线相关是指两个变量的对应取值在坐 标图中大致呈一条曲线,如抛物线、指数曲线、 双曲线等。
0.578
a y b x 80 0.578 185 3.844
n
n7
7
yˆ 3.844 0.578x
二、估计标准误差 (一)估计标准误差的概念与计算 估计标准误差是用来说明回归直线方程 代表性大小的统计分析指标。其计算公式为:
Syx
y yˆ 2
n
[公式9—8]
实践中,在已知直线回归方程的情况下, 通常用下面的简便公式计算估计标准误差:
[例9—2] 根据相关系数的简捷公式计算有:
r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
7 218018580
0.978
7 5003 1852 7 954 802
再求回归直线方程:
yˆ a bx
b
n xy x y
n x2 x2
7 2180 18580 7 50031852

第五章 平均指标和变异指标 《统计学原理》PPT课件

第五章  平均指标和变异指标  《统计学原理》PPT课件
第五章 平均指标和变异指标
第一节 平均指标的概念和作用
一、平均指标的概念 平均指标,是同类社会经济现象总体内 各单位某一数量标志在一定时间、地点和条件 下数量差异抽象化的代表性水平指标,其数值 表现为平均数。
二、平均指标的作用 (一)利用平均指标,可以了解总体次数分布的集
(二)利用平均指标,可以对若干同类现象在不同 单位、地区间进行比较研究
G
f 1 f 2 f 3 fn X1 f 1 • X 2 f 2 • X 3 f 3 • X n fn
f
Xf
[公式5—8]
第五节 众数和中位数
一、众数
在观察某一总体时,最常遇到的标志值,在 统计上称为众数。
下限公式:
M0
L
( f0
( f0 f 1 ) f 1) ( f0
•i f 1 )
X1 X 2 X 3
Xn
m
1 X
[公式5—6]
[例5-4]某农产品收购部门,某月购进三批 同种产品,每批产品的价格及收购金额见表 5-3,求三批产品的价格.
[例 5-4]
第一批 第二批 第三批
合计
价格X(元/千 克) 50 55 60
_
收购金额 m(元) 11000 27500 18000
56500
(三)利用平均指标,可以研究某一总体某种数值 的平均水平在时间上的变化,说明总体的发展过程和 趋势
二、平均指标的作用 (四)利用平均指标,可以分析现象之间的 依存关系 (五)平均指标可作为某些科学预测、决策 和某些推算的依据
第二节 算术平均数
一、算术平均数的基本形式
算术平均数
总体标志总量 总体单位总数
[公式5—1]
例如,某公司某月的工资总额为744万元,工 人总数为2000人,则该公司工人的月平均工 资为:

统计学原理课件PPT

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05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b,其中y是因变量,x是自变量,a 是斜率,b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法,通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念,后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下,对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后,对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下,另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响,互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B),互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件, 不可能事件是指一定不会发生的事件,随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质,这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。

统计学原理经典ppt课件说课讲解

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二、统计学的研究对象和研究方法
(一)统计包含三种涵义,两重关系
1、统计工作:调查研究。资料收集、整理和分析。
2、统计资料:工作成果。包括统计数据和分析报告。
3、统计学:研究如何搜集、整理、分析数据资料的一
门方法论科学。
统计工作 统计资料
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
统 计学
(二)统计学的研究对象
4、变量和变量值 变量 可变的数量标志和统计指标。
分类
确定性变量 随机性变量 离散性变量
连续性变量
变量值:即变量的具体数值,包括标志值和指标数值
社会经济现象中许多变量,既受确定性因素影响,又 受随机性因素影响。要根据具体情况加以认定。
5、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;
频数分布 统计表
统计图
分组
25% 33%
42%
分组前
分组后
作用:1·划分现象类型
例:按所有制性质划分,我国现有8种经济类型:
国有经济;集体经济;私营经济;个体经济 联营经济;股份制经济;外商投资经济;港 澳台投资经济
2·研究总体结构
例:上海市按GDP计算的三次产业结构(%)
1980年 1990年 1996年 1997年

误 差
代表性误差
编差
实际误差
随机误差 抽样平均误差
统计推断中的抽样误差就是抽样平均误差。它是处 于调查所固有的,是对抽样推断精确度的量度。
样本容量
抽样方式
总 体 内 部 差 异
抽样调查的组织方式:
1·简单随机抽样(纯随机抽样)
•方法:将总体单位编成抽样框,而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。
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5
第六章 “时间数列分析” 任何现象总 是处于不停歇的变化中,掌握事物随时间 变化的规律性便是本章的要点,其中包括 长期趋势、季节变动还有周期波动。
第七章 “统计指数法” 通过综合指数 和平均数指数两类计算原理来对指标的变 动进行结构分析,还可以对一些具有数量 关系的现象进行因素分析,判断每一种因 素对总变动的影响程度。
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26
例1 调查某大学2000名学生学习情况,则总 体单位是( )
A.2000名学生 B.2000名学生的学习成绩
C.每一名学生 D.每一名学生的学习成绩
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27
例2 要了解某市国有工业企业生产设备情况, 则统计总体是( )
A. 该市国有的全部工业企业 B. 该市国有的每一个工业企业 C. 该市国有的某一台设备 D. 该市国有制工业企业的全部生产设备
.
3
第三章 “统计数据的描述与显示” 统计数据 的描述要通过绝对指标、相对指标、集中趋势和 离散程度来体现,最后再通过统计表和统计图来 示。
第四章 “抽样调查” 抽样调查是很富有统计 色彩的方法。通过抽样调查我们所知道的是“大 概”的情况,而究竟是“大概到什么程度”就成 为了我们这章要重点解决的问题,所以本章要掌 握抽样误差和参数估计的应用,以保证抽样调查 的科学性。
同质性:总体中各个单位具有某种共
同的性质。
特点 大量性:总体总是包含大量的单位。
变异性:各单位属性和特征表现不尽相同
客观存在性
.
25
总体单位(简称单位):指构成统计总体的 每一个体。
统计总体和总体单位的关系:
总体和单位的概念是相对而言的,随研 究目的不同,总体范围不同而变化。同一 研究对象,在一种情况下为总体,但在另 一情况下又可能变成单位。
.
18
总量指标
动态趋势分析法
常用 指标
平均指标
分析 方法
因素影响分析法
相对指标
相关分析法
.
19
二、统计数据的来源
(一)专门组织的调查 例如 普查、重点调查、抽样调查等
(二)政府职能机构的统计报表 极少部分公开发布
(三)公开的出版物和统计媒体
.
20
第四节 量度层次和计量尺度
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21
一、定类尺度(量度层次最低) 将工业企业按经济类型划分为国有经济、集体经济、
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6
※ 第二章 统计资料的搜集与整理 ※ 第三章 统计数据的描述与显示
※ 第四章 抽样调查 ※ 第五章 相关分析与回归分析 ※ 第六章 时间数列分析 ※ 第七章 统计指数法
基本 概念 统计工 作中两 个环节
统计 分析 的方 法
第一章 总论
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8
内容提要
统计是社会认识的有力武器之一。“统计”一 词有统计工作、统计资料和统计科学三种含义。 本章阐述了统计研究对象的特点(数量性、总体 性、具体性和社会性);统计的作用;统计学中 的基本概念(总体、总体单位、标志、指标、变 异、变量和变量值);统计研究的基本方法和统 计工作的一般过程(统计设计、统计调查、统计 整理和统计分析);统计工作的任务和组织。
股份制经济等。 二、定序尺度(度量层次次低)
将教育程度划分为大学、中学、小学。 三、定距尺度(度量层次次高)
例如考试成绩,80分与90分的差距等同于90分与100 分的差距。 四、定比尺度(度量层次最高)
与定距尺度的区别是,确定了一个绝对的、有意义的 零点。定距尺度中的“0”只代表0值,而定比尺度的“0” 是绝对零点,代表没有。如产量、产值、体重、身高等。
.
16
第三节 统计的基本方法
.
17
一、统计的基本方法
(一)大量观察法(普查)
大量观察法就是对所要研究的事物的全部 或足够多数的单位进行数量上的调查和分析。
(二)归纳推断法(人均粮食产量)
归纳推断法包括归纳和推断两个方面。所 谓“归纳”是指由个别到一般,由事实到概 括的整理、描述方法。“推断”指一定的逻 辑标准,根据局部的、样本的数据来判断总 体相应数量特征的归纳推理方法。
.
2
教材分析
第一章 “总论”,主要探索和学习统计 学的基本理论和范畴,包括统计的涵义、 基本方法、数据的来源、计量尺度和基本 概念。
第二章 “统计资料的搜集与整理”,了 解统计资料的搜集方法、调查方式方案、 正确认识调查误差和数据的整理,需掌握 和熟练运用统计分组、制作统计表、了解 统计分布。
统计学原理
主讲人:龙飞
广东高等教育出版社
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1
前言
统计学原理是会计专业必修课程之一,学 习有一定难度,要求学习者要了解和掌握 一些经济工作实践和数学功底,其原因一 是用统计语言描述社会经济现象,使简单 问题显得复杂化;另一点是概念多(10 0余个)、计算公式多(常用的有60余 个)。希望学习者不要产生畏难情绪,要 掌握本门课程与其它课程不同的学习方法。
.
9
第一节 计数活动与统计学的产生
.
10
一、统计学的三个主要源头
英国的政治算术 德国的国势学 概率论与数理统计
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11
第二节 统计的涵义和应用
.
12
统计的涵义包括三个方面的内容,即统计工 作、统计资料和统计学。
(一) 统计工作:调查研究。资料收集、整理 和分析。
(二)统计资料:工作成果。包括统计数据和 分析报告。
.
4
第五章 “相关分析与回归分析” 前面
几章都是对单一变量或单个事物进行数量 刻画的方法,而统计方法还有一个重要目 的就是要探讨事物的数量规律。事物之间 存在着复杂的关系,而这些关系经常体现 为数量表现上的相互影响关系,运用相关 分析可以判断这种影响关系的强弱程度, 而通过回归分析可以认识到是事物间是如 何影响的。
(三)统计学:研究如何搜集、整理、分析数 据资料的一门方法论科学。。
.
13
统计工作 统计资料 统 计学
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
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14
统计 职能
信息 咨询 监督
数量性 总体性
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15
三、统计方法的应用(农村居民收入) (一)搜集数据,对所研究对象的总体事实做 出数量上的叙述说明。 (二)对获得的总体事实进行时间、空间和属 性等的比较。 (三)搜索总体事实的内在数量规律性。
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22
例 将所研究对象按某种特征分成若干个部
分,并给每一类别定名,所形成的度量尺 度是( )
A.定类尺度
B.定序尺度
C.定距尺度
D.定比尺度
.
23
第五节 统计学中的基本概念
.
24
概念
统计研究所确定的客观对象,是具有 共同性质的许多单位组成的整体。
总 分类 体
无限总体:含无限多个单位 有限总体:含有限个单位。
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