地统计学简介
《概率统计》课内容简介与学习方法
《概率统计》课内容简介与学习方法《概率统计》是一门应用数学课程，在统计学和概率论的基础上，研究统计现象中的规律和规则。
这门课程主要包括概率论和数理统计两个方面的内容。
概率论研究随机现象的概率规律，数理统计则从已知的样本数据出发，推断总体的一些特征。
通过学习《概率统计》，学生可以掌握概率统计的基本理论和方法，培养分析和解决实际问题的能力。
1.概率论基础：概率论的基本概念，如样本空间、事件、概率等；概率的计算方法，包括排列组合、条件概率、贝叶斯公式等；随机变量及其分布，包括离散随机变量、连续随机变量等。
2.大数定律：大数定律研究随机事件的频率，通过样本数量的增加，随机事件的频率将收敛于它的概率；大数定律的常见形式有强大数定律和弱大数定律。
3.中心极限定理：中心极限定理研究随机变量和的分布，当样本容量足够大时，随机变量的和可以近似服从正态分布；中心极限定理的常见形式有切比雪夫不等式、林德伯格-莱维中心极限定理等。
4.数理统计基础：数理统计是根据样本数据推断总体特征的一门学科；包括参数估计和假设检验两个核心内容；参数估计研究如何根据样本数据估计总体的未知参数；假设检验研究如何根据样本数据判断总体参数的假设是否成立。
除了以上核心内容外，课程还会介绍一些基本的统计描述方法和统计推断方法，如多元统计分析、回归分析、时间序列分析等。
在学习《概率统计》时，可以采用以下学习方法：1.确定学习目标：明确掌握该课程的基本概念、原理和应用方法为目标，为学习提供方向。
2.认真听讲：课堂听讲是获取知识的重要途径，要认真听讲，理解教授的讲解内容，并及时记下关键点。
3.参考教材：针对每一章节的内容，可参考教材对其中的重点进行深入学习，对于理解困难的部分，可以适当寻求他人帮助。
4.做习题：习题是学习的重要环节，通过做习题可以巩固理论知识，提高解题能力。
建议先做一些基础练习题，再逐步挑战难度较大的题目。
5.制定学习计划：学习《概率统计》需要一定的时间和精力，制定一个合理的学习计划，合理安排时间，有助于提高学习效率。
统计学专业介绍
三一文库（）〔统计学专业介绍〕*篇一：统计学专业简介统计学专业介绍一、专业介绍简单地说，进行统计学研究的目的就是寻求各种现象变动的规律性，预测未来。
统计学主要分为一般统计和经济统计两类专业方向。
一般统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究;经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。
统计学可以帮助生产者认识市场、认识自身，以求得生存和发展，也能帮助各级管理部门依据现行经济规律进行宏观决策、调控、监测，以实现社会经济良性运行。
另外，还可以运用统计学方法，进行医药卫生统计、生物统计、工业统计等等，总之，统计学已越来越深入地渗透到我们生活的各个方面，成为各行各业分析和解决问题的重要工具和手段。
二、专业培养标准（一）培养目标本专业培养德、智、体、美等全面发展的，面向全国及地方社会发展和经济建设一线，具有良好的数学、统计学、经济学基本理论、基础知识和基本技能，同时又具有较宽的知识面、较强的社会适应能力的应用型高级专门人才。
本专业培养的学生应具有一定的统计学科学研究、应用统计学知识解决实际问题的能力，掌握统计学的基本理论和方法，具有熟练应用计算机软件处理和分析统计数据的能力，能在经济、管理、金融等相关领域从事数据调查与分析、信息管理与信息咨询等工作。
（二）培养规格与要求本专业毕业生应具备以下规格和要求：1．知识规格与要求（1）自然科学知识掌握数学分析、高等代数、解析几何等数学知识，具有扎实的数学基础；了解科学技术发展现状和趋势。
（2）工具性知识较熟练地掌握一门外语，并通过专业英语教学，提高本专业的英语阅读、写作和对话能力；掌握统计软件、管理软件或其他计算机软件应用和初步开发的基础知识；掌握通过网络获取信息资料的知识、方法与工具，能够熟练地进行中外文文献的检索。
（3）专业知识掌握统计学与经济学的基本原理与方法；掌握概率论、数理统计的基本理论知识；掌握抽样技术与统计调查的基本概念、方法和原理；掌握时间序列分析、回归分析、多元统计分析等基本理论与方法。
0714统计学一级学科简介
0714统计学一级学科简介一级学科（中文）名称：统计学（英文）名称：Statistics一、学科概况统计学是一门古老的科学,始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。
统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。
在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”、“统计分析科学”三个发展阶段。
“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”，其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析。
“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至进入17世纪--近代科学体系形成的鼎盛时期，以威廉·配第1676年提出的“政治算术”的经济测度和约翰·格朗特于1662年提出的人口变动测度方法为标志, “城邦政情”才逐渐被"政治算数"这个名词所替代,并且逐渐被演化为“统计学”。
“政治算数"阶段与“城邦政情”阶段的分界标志是统计方法、数学计算和逻辑推理的结合，分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
“统计学”阶段是在"政治算数"阶段出现的统计与数学的结合趋势中逐渐发展形成的。
十九世纪末,欧洲大学开设的"国情纪要"或"政治算数"等课程名称逐渐消失,取而代之的是"统计分析科学"课程，它的出现是现代统计发展阶段的开端。
18世纪末至19世纪末是统计学的基础形成时期，形成了以数理统计为基础的统计学基本框架。
十九世纪初,数学家们利用概率论逐渐建立了观测误差理论、正态分布理论和最小二乘法则，使得现代统计方法有了比较坚实的理论基础。
拉普拉斯1802年和法尔1861年在欧洲各国统计机构广泛开展的经济社会调查活动中分别提出了抽样调查概念与技术；比利时的凯特勒于1835年至1846年间将概率论中的中心极限定理与正态分布理论引入社会经济数量研究的开创性工作。
工程场地的断层密度地质统计学
2
2. 1
研究方法
变异分析
［12］
半变异函数是地 质 统 计 分 析 的 特 有 函 数， 将区域 化变量 Z （ x ） 在点 x 和 x + h 处 的 值 Z （ x ） 与 Z （ x + h ） 差的方差的一半定 义 为 区 域 化 变 量 Z （ x ） 的 半 变 异 函 数， 记为 r （ h ） ， 而 2 r （ h ） 称为变异函数， 通常情况下， 在 r（ h） 也 称 为 变 异 函 数。 变 异 函 数 可 具 不引起混淆时， 体表示为： r（ h） = 1 2 N（ h）
件， 则指示克里格方程组为（ μ 为未知常量） ：
{
图2 Fig． 2 变异函数图 Map of variation
N
∑w （ z
i i=1 N
*
） r（ x β － x i ， z * ） + μ = r（ x β － x a ， z* ） ） = 1 （ 6）
第 38 卷 第 6 期 2011 年 11 月
水文地质工程地质 HYDROGEOLOGY ＆ ENGINEERING GEOLOGY
Vol． 38 No． 6 Nov． 2011
工程场地的断层密度地质统计学分析
黄裕雄， 陈剑杰， 王华伟， 郑杨琳 （ 西北核技术研究所， 西安 710024 ）
摘要： 为了深入研究某工程场地内断层的地质特征， 通过 收 集 、 整理工程场地的地质资料和较系统的野外地质调查， 应 用指示克里格方法分析了场地内断层密度的空间分布特征 。 研究表明断层密度具有明显的各向异性分 布 特 征 。 断 层 密 与工程场地长轴方向一致， 在此方 向 上 断 层 密 度 具 有 较 好 的 相 关 性 与 连 续 性 ， 工程地质 度分布的主变程方向为 296. 4ʎ ， 条件较差 。 次变程方向为 26. 4ʎ ， 在此方向上断层密度的相关 性 差， 工程地质条件则较好。建立了工程场地地表断层密 主变程 1 692m ， 次变程 759m ， 主变 程 方 向 296. 4ʎ ， 块 金 值 0. 127 ， 基 台 值 0. 263 。 划 分 了 场 地 工 程 地 度的定量数学模型， 质带， 工程场地南部边缘地质条件较差， 中部至北部边缘地质条件相对较好 。 关键词： 断层； 分布； 地质统计学； 变异分析 中图分类号： P642 文献标识码： A 3665 （ 2011 ） 06002906 文章编号： 1000-
统计培训ppt课件
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
实用地质统计学——sgems用户手册
一、概述地质统计学是地质学和统计学的结合，是研究地质现象的分布规律和变化趋势的一门学科。
在地质勘探、矿产资源评估、地质灾害风险评估等领域，地质统计学都发挥着重要作用。
而sgems作为地质统计学的一种工具，在地质数据分析和建模方面有着广泛的应用。
二、sgems简介1. sgems是什么sgems是一个基于开源的地质建模软件，它提供了一整套用于地质数据分析和建模的工具，包括地质统计学、空间插值、地质建模等功能。
2. sgems的优势- 友好的用户界面：sgems的用户界面设计简洁直观，易于操作，适用于不同的地质领域专业人士。
- 多样的地质数据分析方法：sgems支持多种地质数据分析方法，包括经典的统计学方法、地统计学方法、地质信息系统方法等。
- 灵活的空间插值功能：sgems提供了多种空间插值方法，可以满足不同地质数据的插值需求。
- 完善的地质建模功能：sgems可以进行多种不同类型的地质建模，包括单点模拟、多点模拟、随机函数等。
三、sgems的使用1. 数据导入在使用sgems进行地质数据分析和建模之前，首先需要将地质数据导入sgems评台中。
sgems支持多种数据格式的导入，包括csv、xls、txt等常见格式，并且可以自定义数据的格式和结构。
2. 数据预处理在导入数据后，需要对数据进行预处理，包括数据的筛选、清洗、转换等。
sgems提供了丰富的数据预处理功能，方便用户对数据进行加工处理。
3. 地质数据分析sgems支持多种地质数据分析方法，包括变异函数分析、克里金插值、地统计学分析等。
用户可以根据数据的特点选择合适的数据分析方法进行分析。
4. 地质建模在地质数据分析完成后，可以使用sgems进行地质建模。
sgems提供了多种地质建模方法，包括单点模拟、多点模拟、随机函数等，用户可以根据需要选择合适的地质建模方法进行建模。
四、sgems的应用案例1. 矿产资源评估sgems在矿产资源评估中有着广泛的应用。
储层表征
2、流动单元模型 概 念 ： (C.L.Hearn etc 1984 ； W.J.Ebanks，1987) 影响流体流动的储层属性参数在 各处相似，且岩层特点也相似的 纵、横向连续的储集带单元。 流动单元不同，流体流动特征也 不同。 流动单元模型： •由许多流动单元块体镶嵌组合 而成，离散模型 •包括：流动单元划分，流动单 元间边界、单元内储层属性相似 •对油藏模拟及动态分析有很大 意义，对预测二次采油和三次采 油的生产性能亦意义重大。
胜坨油田胜二 区74小层不同 含水期渗透率 实现对比图
胜坨油 田胜二 区沙二 段74小 层不同 含水期 含油饱 和度模 型
内容提要
一、储层表征的概念
二、储层模型的分类 三、储层建模的概念 四、地质统计学基础知识 五、随机建模方法简介
六、随机建模步骤、策略
建模的目的
白化过程
测井信息与解释
地质信息与解释
油藏地质建模 是油藏描述的核心。
Reservoir description Reservoir characterization
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储层表征（Reservoir Characterization） 是由油藏描述（Reservoir Description） 向定量化方向发展演化出来的
1988年，SPE苏格兰会议，模拟是否有实际意义讨论
1991年，SPE科罗拉多会议，肯定方法，讨论方法适用性 2000年，Strebelle,多点地质统计学 国内 《国外储层建模技术》，原中国石油天然气总公司
1991年，裘怿楠教授 ，“储层地质模型”，石油学 报
内容提要
一、储层表征的概念
人口数据空间化研究综述_柏中强
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。
地质统计学基本原理
Z(x 差h)的方差之半定义为区域化变量 的Z(变x)差函数，记为
(x, h)
(x, h) 1 Var[Z (x) Z (x h)]
2
变差函数定义
• 定义：在任一方向 a ，相距 | h |的两个区域 化变量 Z(x) 和 Z(x h) 的增量的方差的一半。
• 公式： (h) 1 E[Z (x) Z (x h)]2
几点注意内容
• 变差函数参数
• 块金值：块金值越小，距离越近的点越重要，这样会导 致权值的变化范围变大（从负值到大于1的值变化），使 数据出现异常。块金值越大，估值结果越平滑。
当时h 0，上式变成：
Var[Z(x)] C(0) x
即它有有限先验方差。
本征假设
当区域化变量Z(x) 的增量 Z(x) Z(x h) 满足下列两个条 件时，称该区域化变量满足本征假设： （１）在整个研究区内，区域化变量Z(x的) 增量 Z(x) Z(x 的h)
期望为０： E[Z(x) Z(x h)] 0 x,h
滞后距
实验变差函数计算实例
• 相距为200米的样本点对。
实验变差函数计算实例
• 滞后距为200米的变差函数值。
变差函数计算实例
• 变差函数图：滞后距200米的变差函数点
变差函数
20 18 16 14 12 10
8 6 4 2 0
0
100
200
300
400
500
滞后距
变差函数计算实例
• 变差函数图：滞后距300米、400米的变差函数点
几何各向异性
• 基台值相同 • 变程不同
在不同的方向具有相同的变异程 度（基台值相同）但具有不同的 连续程度（变程不同）为几何各 向异性。
统计学ppt课件
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
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 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
统计学一级学科下的二级学科
统计学一级学科下的二级学科
【原创实用版】
目录
1.统计学简介
2.统计学下的二级学科
3.二级学科的具体内容
4.二级学科的发展前景
正文
【统计学简介】
统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释、推断的科学，它广泛应用于自然科学、社会科学和商业领域。
统计学主要通过概率论和数学模型来研究数据的规律和趋势，以帮助人们更好地理解和利用数据。
【统计学下的二级学科】
统计学作为一个一级学科，下面涵盖了许多二级学科，主要包括：数理统计学、应用统计学、经济统计学、生物统计学、金融统计学等。
【二级学科的具体内容】
1.数理统计学：主要研究统计学的理论基础和方法，包括概率论、抽样分布、假设检验、回归分析等。
2.应用统计学：主要应用统计学的理论和方法来解决实际问题，包括数据分析、数据挖掘、预测模型等。
3.经济统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究经济问题，包括国民经济核算、价格指数、工业统计等。
4.生物统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究生物医学问题，包括临床试验设计、数据分析、生存分析等。
5.金融统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究金融问题，包括风险管理、投资策略、市场微观结构等。
【二级学科的发展前景】
随着大数据和人工智能技术的发展，统计学的二级学科在未来有着广阔的发展前景。
无论是在科研、产业还是政府部门，对数据分析和数据驱动的决策需求都在不断增加。
因此，统计学的二级学科在未来的就业市场上将会有着极高的需求。
洋葱数学高一必修二统计
洋葱数学高一必修二统计摘要：一、统计学简介1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、数据的收集与整理1.数据的来源2.数据的收集方法3.数据的整理三、描述性统计分析1.频数与频率分布2.图表法3.统计量度四、概率论基础1.随机实验2.样本空间与事件3.概率公理体系五、抽样分布与参数估计1.抽样分布2.参数估计3.置信区间六、假设检验1.假设检验的基本思想2.常见的检验方法3.检验的误差正文：统计学是研究数据收集、整理、分析与解释的科学方法。
它以实际数据为研究对象，通过对数据的观察和分析，来揭示数据背后的规律和趋势。
统计学应用广泛，涉及政治、经济、社会、医学、生物等各个领域。
数据的收集与整理是统计学的基础。
数据来源于各种渠道，如调查、实验、观测等。
收集数据的方法有抽样、全面调查等。
数据整理包括数据清洗、数据转换、数据汇总等步骤，目的是将杂乱无章的数据转化为可供分析的格式。
描述性统计分析是统计学的重要内容。
通过频数与频率分布，我们可以了解数据的集中趋势和离散程度。
图表法如条形图、饼图、折线图等可以帮助我们直观地了解数据特征。
统计量度如平均数、中位数、众数、标准差等可以更准确地描述数据的整体状况。
概率论是统计学的理论基础。
它研究随机现象的规律，为统计推断提供理论依据。
随机实验是概率论的研究对象，样本空间是所有可能结果的集合。
概率公理体系是概率论的基本理论，包括概率的基本定义、性质和运算法则。
抽样分布与参数估计是统计学的重要应用。
抽样分布描述了样本统计量在不同取值下的概率分布。
参数估计是根据样本数据估计总体参数，如均值、方差等。
置信区间是参数估计的一种表示形式，它给出了参数的一个区间估计。
假设检验是统计学中的核心方法。
它通过比较观测值与理论值，来判断原假设是否成立。
常见的检验方法有t 检验、方差分析、卡方检验等。
检验过程中可能出现误差，如第一类错误和第二类错误，需要在实际应用中权衡。
《统计学导论》课件
分类数据
总结词
分类数据是按照类别划分的定性数据 。
详细描述
分类数据通常用于描述事物的属性或 类别，例如性别、婚姻状况、国籍等 。这些类别通常是离散的、不连续的 ，并且每个类别之间是互斥的。
顺序数据
总结词
顺序数据是按照等级或顺序排列的定性数据。
详细描述
顺序数据通常用于描述事物的等级或顺序，例如评分级别（低、中、高）、教育程度（小学、中学、大学）等。 这些等级或顺序通常是离散的，但可以按照某种顺序进行排列。
《统计学导论》ppt课件
目 录
• 统计学简介 • 统计学的分类 • 统计学的数据类型 • 统计学的数据收集 • 统计学的数据分析 • 统计学的图表展示
01
统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、 整理、分析和推断的科学。
它通过运用数学和逻辑推理的 方法，探究数据的内在规律和 特征，为决策提供数据支持和 依据。
02
描述统计学包括数据的收集方法、数据的图表展示、数据的描
述性统计指标等。
描述统计学是统计学的基础，为进一步的数据分析和推断提供
03
了基础。
推断统计学
1
推断统计学是研究如何根据样本数据推断出总体 特征的统计方法。
2
推断统计学包括参数估计、假设检验、回归分析 等，这些方法可以帮助我们了解总体的特征和规 律。
5. 美化图表
对图表进行美化，使其更加直观、易于理解。
6. 检查和完善
检查图表数据点
关注图表中的数据点，了解各 数据点的大小、分布和变化趋 势等信息。
解读图例和标签
认真阅读图例和标签，了解不 同颜色、线条等符号的含义。
识别图表类型
根据图形的外观特征识别图表 类型，了解该类型图表的特点 和解读方法。
《统计学》(第8版)笔记和课后习题详解
《统计学》(第8版)笔记和课后习题详解统计学 (第8版) 笔记和课后题详解
1. 简介
本文档为《统计学》第8版的笔记和课后题详解。
主要内容包括统计学的基本概念、统计学的应用和解决问题的方法等。
2. 章节概述
第一章：统计学导论
该章节介绍了统计学的基本定义和应用领域，以及统计学在科学研究中的作用。
第二章：数据描述
该章节重点介绍了统计学中常用的数据描述方法，包括数据的图形展示、数据的中心趋势和数据的离散程度等。
第三章：概率与概率分布
该章节讲解了概率的概念和性质，以及常见的概率分布如二项分布、正态分布等。
第四章：统计推断的基本原理
该章节介绍了统计推断的基本原理，包括参数估计和假设检验等内容。
第五章：单因素方差分析
该章节讲解了单因素方差分析的原理和应用，以及一些统计学中常见的假设检验方法。
第六章：相关与回归分析
该章节重点介绍了相关与回归分析的原理和应用，包括线性回归和多元回归等内容。
3. 课后题详解
本文档还包含了每章的课后题详解，帮助读者巩固所学知识。
针对题中的难点和常见错误，给出了详细的解答和解题思路。
4. 结语
通过阅读本文档的《统计学》笔记和课后题详解，读者将更好地理解统计学的基本概念和方法，掌握统计分析的基本技能。
以上是《统计学》(第8版)笔记和课后习题详解的概述。
希望对您有所帮助！。
统计学及其基本概念
人物：
【英国】威廉·配第和约翰·格朗特
贡献：
“有统计之实，无统计之名”的学派
评价：
开用数量方法研究社会经济现象之先河
01
04
数理统计学派
【比利时】人才济济。如：凯特勒、戈赛特 、费希尔、内曼、卡尔.皮尔逊
人物：
完成统计学和概率论结合 建立了丰富的数理统计理论
贡献：
社会统计学派
人物： 【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔 观点： 统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象的内在联系和相互之间的关系。 在研究过程中，要用全面调查，也可以适量的使用抽样调查。
第一章 统计学及基本概念
BRAND PLANING
本 章 内 容
第一节 统计学简介 一、统计的涵义 二、统计的过去与现在 三、统计学在经济管理中的应用 第二节 数据及其分类 一、认识数据 二、数据类型Ⅰ 三、数据类型Ⅱ 四、数据类型III 五、数据类型IV 第三节 总体、个体与样本 一、统计总体和个体 二、总体的特点 三、样本 第四节 标志、指标与指标体系 一、统计标志 二、统计指标 三、统计指标体系 第五节 统计计算工具 一、统计分析软件简介 二、Excel实现数据处理的主要途径
3
统计学在管理领域的应用 （案例1 案例2）
三、统计学在经济管理中的应用
案例1
1995年9月，美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。
案例2
2005年3月16日上证平均指数中30支股票的市盈率是21.08。东方电子集团有限公司的市盈率是17.92。这时，市盈率方面的统计信息显示：与上证指数股票的平均收入相比，东方电子集团有限公司的股票价格较低。因此，投资顾问可以得出结论：东方电子集团有限公司的现行价格低估了。
统计学PPTPPT课件
假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。
统计学的基本概念简介
统计学的基本概念简介统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是现代科学和社会科学的基石之一。
统计学主要包括描述统计学和推断统计学两个方面，通过运用数学和概率论的方法，为我们提供了一种了解和解释现象、做出决策的有效工具。
统计学的基本概念包括如下几个方面：1. 总体和样本：统计学的研究对象是总体，即研究对象的全体；而样本是从总体中选取出来的一小部分，用来代表和推断总体的特征。
2. 变量：统计学关注的是可变动的特征，即变量。
变量可以是定量的，如身高、体重等；也可以是定性的，如性别、颜色等。
通过对变量进行测量和观察，我们可以得到有关总体的信息。
3. 数据收集：统计学的一个重要环节是数据的收集。
数据可以通过调查问卷、实验观察、统计报表等方式获得。
数据的质量和多样性对统计学的分析和结论的准确性至关重要。
4. 描述统计学：描述统计学是统计学的第一步，它通过图表、表格、平均值、方差等指标对数据进行整理、概括和描述。
描述统计学为我们提供了全面了解数据的手段，可以对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行定量描述。
5. 参数和统计量：参数是总体特征的度量，统计量是样本特征的度量。
通过对样本进行分析和推断，我们可以估计出总体的参数，进而研究和理解总体的特征。
6. 概率：概率是统计学的重要概念之一，它用来描述事件发生的可能性。
概率可以从频率或主观信念等角度来定义。
概率论提供了统计学推断和决策的理论基础，可以帮助我们评估风险、做出合理的决策。
7. 推断统计学：推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断的学科。
推断统计学通过抽样方法和概率理论，从样本的统计量出发，通过假设检验、置信区间等方法，对总体特征进行估计和推断，从而对总体做出有关性质、差异、关联等方面的推断。
统计学的应用广泛，几乎涉及到所有学科领域，如自然科学、社会科学、商业管理等。
在自然科学中，统计学可以帮助我们分析天气变化、疾病传播、物种分布等问题；在社会科学中，统计学可以帮助我们研究人口统计、调查数据、社会经济等问题；在商业管理中，统计学可以帮助我们分析市场需求、销售趋势、风险评估等问题。
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• 2、局部不确定性预测
– 估值时考虑待估点周围样本 点的影响，利用条件概率模 型来推断局部不确定型。
Hale Waihona Puke 二、地统计学研究内容• 3、随机模拟
– 根据随机变量定义， 每个 变量可以有多个实现。只要 总体趋势是正确的，每个未 知点上的变量估值可以有多 种情况，这种方法称为随机 模拟。
• 4、多点地统计学
• 1999年王政权出版了《地统计学及其在生态学中的应用》 • 2005年张仁铎出版了《空间变异理论及应用》
• ……
四、地统计学应用领域
适用范围
• 空间分布数据的结构性和随机性 • 空间相关性和依赖性 • 空间格局与变异，并对这些数据进行最优无偏内插估计 • 模拟数据的离散性、波动性
（侯景儒，1993）
经典统计学与地统计学的区别
经典统计学
• 研究纯随机变量
地统计学
• 研究区域化变量
• 变量可无限次重复观测或
大量重复观测 • 样本相互独立 • 研究样本的数字特征
• 变量不能重复试验
• 样本具有空间相关性 • 研究样本的数字特征和区 域化变量的空间分布特征
二、地统计学研究内容
• 1、空间估值
– 根据空间分布的离散采样点 值求出未知点值，或将离散 的数据点转化为连续的数据 曲面，即空间估值。 – 如参数法中的众高斯法和非 – 在地统计学领域，估值方法 统称为克里金法。 参数法中的指示克里金法。
– 通过多个点的训练图像来取
代变异函数，能有效反映目
标的空间分布结构。
三、地统计学起源及发展
产生于地质学领域，亦称地质统计学（Geostatistics）
1951年， D.G.Krige和H.S.Sichel提出“克里格”法。
上世纪50年代后期，法国著名矿山工程师兼统计学家G.Matheron
大批地统计学研究理论和应用的专著出版
人物 M.David A.G.Journel等 I.Clark B.D.Ripley E.H.Issaks R.M.Srivostava N.Cressie
专著 《矿产储量地统计学评价》（1977） 《采矿地统计学》（1978） 《实用地统计学》（1979） 《空间统计学》 《应用地统计学导论》（1989） 《空间数据统计学》（1991）
立格、普通克立格、泛克立格、析取克立格等在内的一套理论和方法
。由于克立格法计算中，需要利用实际样品数据求取区域化变量理论 模型的若干参数，因而称为―参数地统计学‖；
• ②以A.G.Journel为首的―斯坦福地统计学派‖，发展无需对数据分布作
任何假设的指示克立格法、概率克立格法和快速条件模拟等一套方法 ，同时考虑如何使用“软”数据问题，称为“非参数地统计学”。
• • • •
• • •
五、地统计学软件介绍
2、ArcGIS ArcGIS8.1以上的版本中增加了地统学分析模块 （Geostatistical Analyst）
探索性空间数据分析 模型拟合 模型评价
复习思考题
1. 你如何理解地统计学的概念、它与经典统计学有何不同？ 2. 通过网络查询，举例说明地统计学的应用？ 3. 思考地统计学在本专业可能的应用之处？ 4. 举例说明某一地统计学软件的基本功能？
动态及耦合关系分析。
4、在环境学中的应用
① 土壤环境研究 地统计学中的变异函数和克立格插值技术是进行重金属空间结构分 析、模拟和估值的主要工具，通过描述和模拟污染物的空间分布特征以
及估算未采样点的取值，揭示出污染物在空间上的分布迁移趋势。
② 水环境研究 用于地下水水位预测和污染物迁移扩散参数的估计、分析预测水环
– 三维和时空地统计学得以发展，开发了大量相关软件。
地统计学创新性的二次开发阶段
– 不确定性地统计学和新型地统计学方法得到发展，应用领域进一步得到拓展。
三、地统计学起源及发展
• 地统计学理论两大学派： • ①以G.Matheron为首的―枫丹白露地统计学派‖，开展以正态假设为基 础的克立格法研究，提出了多元地统计学的思想，形成了包括简单克
我国地统计学的发展
• 1977年，地统计学由美国H.M.Parker博士传入我国。 • 1982年，侯景儒等首先将A.G.Journel等人的《采矿地统计学》译为 中文 • 1987年，王仁铎等出版《线性地质统计学》 • 1989年，孙惠文等译M.David的《矿产储量地质统计学评价》
• 1993年侯景儒等出版了《矿床统计预测及地质统计学的理论和应用》
地统计学概论（Geostatistics）
课程大纲
• 第一章 概论
• 第二章 地统计学基础 • 第三章 区域化变量理论 • 第四章 变异函数结构分析 • 第五章 克里金法 • 第六章 地统计学应用实例
第一章 概论
一、地统计学概念 二、地统计学研究内容 三、地统计学起源及发展 四、地统计学应用领域 五、地统计学软件介绍
20世纪80、 Webster 1985， 90年代 王仁铎等 1987， Issaks等 1989， 侯景儒等 1993
一、地统计学概念
理论基础——区域化变量理论
当一个变量呈现为空间分布时，就称之为区域化 （Regionalized Variable）。这种变量常常反映某种空 间现象的特征，用区域化变量来描述的现象称之为区域化 现象。 区域化变量具有两个最显著，而且也是最重要的特征， 即随机性和结构性。
1、在地质学中的应用
① 利用地统计学进行矿产资源储量计算及平均品位估计 ② 利用地统计学进行矿产资源预测及找矿勘探 ③ 利用地统计学进行石油勘探开发
2、在土壤学中的应用
① 在土壤物理性质空间变异中的应用。 集中在应用地统计学方法研究土壤颜色、土粒、土壤水分、土 壤水力导度、饱和水压、孔径等土壤物理性质的空间变异。
② 在土壤化学性质空间变异中的应用。
针对氮、磷、钾、钙、镁、土壤pH等土壤养分的空间相关性研 究。对土壤化学性状的空间属性进行了描述和归类，同时为土壤养 分管理、土壤环境背景值制图等提供了必要数据和方法。
2、在土壤学中的应用
③ 在土壤学试验设计和采样方法中的应用 分析土壤特性的空间变异规律，可有效指导土壤采样数目、样点分 布、采样密度及采样方法的确定。
• 20世纪80年代初——80年代末
地统计学上升阶段
– 非参数和非稳态地统计学出现，非线性地统计学得到发展。
– 1975、1983、1988年召开的国际地统计学大会和国际地统计学协会的成立， 标志着地统计学已经开始发展成熟。
• 20世纪90年代初——90年代末
• 2000年——至今
地统计学的进一步成熟阶段
提出区域化变量理论
1962年，第一次提出“地质统计学”，出版《应用地质统计学论》 专著，阐明“地统计学原理”，为地质统计学奠定了理论基础。
地质统计学作为一门新兴的边缘学科诞生了。
三、地统计学起源及发展
• 20世纪60末——70年代末
件模拟法等。
地统计学发展阶段
– 出现了多元、非线性地统计学，如普通克里金、泛克里金、析取克里金及条
一、地统计学概念
年代
1962 1970
人物
G.Matheron G.Matheron
定义
地统计学即以随机函数的形式体系在勘查与 估计自然现象中的应用。 地统计学是以区域化变量理论在评估矿床上 的应用（包括采用的各种方法和技术）。
地统计学是以区域化变量理论为基础，以变 异函数为主要工具，研究在空间分布上既有 随机性又有结构性，或空间相关和依赖性的 自然现象的科学。
④ 在土壤质量管理方面的应用 地统计学提供了利用已知取样点的数据去估测未采样点的土壤特性
指标是否超过某一阈限的方法。近年来，地统计学在土壤质量管理方面
的应用主要集中在土壤养分管理和土壤污染研究。
3、在生态学中的应用
① ② ③ 生态学变量空间变异性的定量描述和解释。 生物特征的估计。 生态学研究对象的时空变化规律分析，及不同相关研究对象的时空
境污染物浓度、水质参数研究等。
5、在气象学中的应用
• 在数值天气预报和日常气象分析中，经常需要将不规则的 站点资料插值到规则的网格。
• 随着地统计学方法的兴起，克立格法已经逐步应用于气象
学领域。
五、地统计学软件介绍
• 如GS+、ArcGIS、Surfer、STATPAC、Geo-EAS、GEOPACK、 Geostatistical Toolbox、GSLIB、DPS数据分析软件等，见表1-2。 1、 GS+软件 GS+最常用，全称为Geostatistics for the Environmental Sciences 由美国Gamma Design Software软件公司制作 内容：提供了所有的地统计部件，包括三维条件下数据的基本统计分析、分 形分析、协方差分析、变异函数分析等地统计学常用分析方法，估值包括普 通克里格、协同克里格、条件模拟等。 亮点：能够根据输入的数据，自动拟合实验变差函数（包括高斯模板，椭圆 和指数模型）。 具有强大的图表输入功能，可以将计算结果直接绘图输出。 可以导入\导出Surfer，Arcgis grid等常用的网格文件。
一、地统计学概念
主要工具——协方差函数和变异函数
协方差函数和变异函数是以区域化变量理论为基础建立起 来的地统计学的两个最基本的函数，是描述区域化变量的 主要工具。
一、地统计学概念
主要内容——克里金（Kriging）插值法
• 克立格（Kriging）插值法，又称空间局部估计或空间局部插值法， 是地统计学的主要内容之一。克立格法是建立在变异函数理论及结构 分析基础之上。 • 实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未采样 点的区域化变量的取值进行线性无偏、最优估计。 普通克里格法（Ordinary Kriging）、 泛克里格法（Universal Kriging）、 指示克里格法（Indicator Kriging） 析取克里格法（Disjunctive Kriging）、 协同克里格法（Cokriging）等。