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1-6
第6页/共35页
二、统计(Statistics)的涵义
• 统计是人们认识客观世界总体 数量变动关系和变动规律的活 动的总称,是认识客观世界的 有力工具。
• 统计的研究对象的特点:
• (一)数量性。统计数据是客观 事物量的反映。
• (二)总体性。统计的数量研究 是对现象总体中各单位普遍存在 的事实进行大量观察和综合分析。
• 从研究对象看,数学以最一般的形式研究数量的联系和空间形式。统计学特别 是应用统计学则总是与客观的对象联系在一起的。
• 从研究方法看,数学主要是逻辑推理和演绎论证的方法。而统计本质上是归纳 的方法。统计学家特别是应用统计学家需要深入实际,进行调查或实验去取得 数据,研究时不仅要运用统计的方法,而且还要掌握某一专门领域的知识。
即如何科学地设置指标的问题。要对社会经济问题进行统计分析,也必须 以有关的经济与社会理论为指导。因此,社会经济统计学的特点是在质与 量的紧密联系中,研究事物的数量特征和数量表现。 • 由于社会经济现象所具有的复杂性和特殊性,社会经济统计学不仅要应用 一般的统计方法,而且还需要研究自己独特的方法,如核算的方法、综合 评价的方法等等。 • 通过社会经济统计,国家可以准确、及时、全面、系统地掌握国民经济和 社会发展情况,对国民经济和社会运行监督和预警,为宏观调控和决策提 供依据。企业可以及时了解商品市场和要素市场运行的状况和企业自身的 经营动态,为企业营销决策、投资理财提供参考。
1-12
第12页/共35页
• (三)社会统计学派 • 1850年,德国的统计学家克尼斯(K.G.A.knies)发表了题为《独立科学的
统计学》的论文,提出统计学是一门独立的社会科学,是一门对社会经济 现象进行数量对比分析的科学,他主张以“国家论”作为国势学的科学命 名,而以“统计学”作为“政治算术”的科学命名。 在德国、日本和前 苏联,社会统计学派都曾有相当大的影响。 • 各国学者在社会经济统计指标的设定与计算、指数的编制、资料的收集与 整理、统计调查的组织和实施、经济社会的数量分析和预测等方面做出的 贡献已成为现代统计学的重要组成部分。例如, “恩格尔系数”,至今 仍为人们广泛使用。国民收入和国内生产总值的核算方法被称为“20世纪 最伟大的发明之一。”

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概率的定义
从样本空间到实数的映射,满 足非负性、规范性、可数可加 性。
随机变量及其分布
随机变量的定义
定义在样本空间上的 函数,取值依赖于随 机试验的结果。
离散型随机变量
取值有限或可数可列 的随机变量。
连续型随机变量
取值连续的随机变量 。
分布函数
描述随机变量概率分 布的函数。
概率密度函数
描述连续型随机变量 的函数。
时间序列分析
使用统计方法来分析和预测金融时间序列数据,如股票价格、利率 等。
金融风险管理
使用统计方法来衡量和管理金融风险,如信用风险、市场风险等。
THANKS 感谢观看
行拟合和预测。
时间序列的季节性分析
季节性的定义
01
季节性是指时间序列数据在一年内或固定周期内重复出现的波
动。
季节性分析的意义
02
通过分析时间序列的季节性规律,可以更好地理解数据的周期
性变化,为预测提供依据。
季节性分析的方法
03
常见的季节性分析方法包括绘制季节指数图、计算季节性比率
、构建季节性回归模型等。
策。
统计学可以帮助人们理解数据背 后的规律和趋势,从而做出更明
智的决策。
统计学的应用领域
01
02
03
04
商业
市场调研、消费者行为分析、 销售预测等。
医学
临床试验、流行病学、健康状 况调查等。
社会学
社会调查、民意测验、人口统 计等。
自然科学
实验设计、质量控制、科研数 据分析等。
统计学的历史与发展
统计学的起源可以追溯到17世纪,当时欧洲的一些学者开始研究如何从数据中得出 可靠的结论。

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。

第一章 统计概论.ppt

第一章 统计概论.ppt
查资料
统计整理
是对调查得到的资料 进行整理其成果是各 种形式的统计数字或
统计图表
统计分析 预测
是对整理后的资料进行 分析其成果是计算出来 的各种分析指标和对这
些指标的分析说明
以上三个阶段是顺序进行的。
5
2019-10-21
谢谢关注
2、统计工作的层次
基层统计:是指企事业单位、 机关、团体等基层单位的机 构和个人所从事的统计工作。 工作重点:统计记录和简单的
2
2019-10-21
谢谢关注
从奴隶社会到封建社会,由于社会生产力发展缓 慢,统计也仅仅停留在对事物的原始调查和简单的 计数汇总工作上。 资本主义的产生和发展,使生产日益社会化。为了 满足资产阶级及其国家追求利润争夺市场和对外扩 张 的需要,统计由一般的政治和军事统计扩展到工 业、农业、贸易、银行、保险、交通、邮电和海关 等各个方面,形成了各种专业统计。 新中国成立以来,我们的统计工作取得了重大成就。 在全国范围内建立了统计机构,培养了一支统计队 伍,成功地进行了五次人口普查,三次工业普查及 农业、第三产业等行业的调查研究工作,积累并向 有关部门提供了大量统计资料。
统计整理和分析。 基层统计工作的质量决定着综 合统计工作的质量。
综合统计:是指综合统计机构 和个人所从事的统计工作,它 应包括统计设计、统计调查、 统计整理、统计分析、统计预 测、统计执法、统计宣传等一 切技术性和管理性的统计工作。 综合统计具有内容全面、工作 复杂、技术性高、政策性强等 特点。对统计人员的要求较高。
C、全市工业企业职工平均工资 D、全市工业企业数
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2019-10-21
谢谢关注
绝对指标、相对指标、平均指标 (2)按指标的性质不同分类:

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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
感谢观看
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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。

《统计学概论》课件及实训答案第五版 课件 统计第一章

《统计学概论》课件及实训答案第五版 课件 统计第一章
法。 • (一)大量观察法 • 大量观察法是指统计在研究社会经济现象及其发展变化
过程中要从总体上加以观察,对现象总体的全部或足够多 数的个体进行调查研究并综合分析,从而反映现象总体的 数量特征。 • (二)统计分组法 • 统计分组法是根据统计研究的需要和现象内在的特点, 按一定标志,把总体划分为若干个不同部分或组的一种统 计方法。 • (三)综合指标法 • 将大量观察所得的资料进行加工、汇总,就可以得到反 映现象总体一般数量特征的综合指标,运用各种综合指标 对现象总体的数量方面进行分析,这种分析方法叫综合指 标法。 • (四)统计推断法 • 统计推断法是根据局部样本资料,按一定的置信标准, 用样本数据来判断总体数量特征的统计分析方法
计通过系统地搜集、整理、分析得到统计资料,在统计资 料的基础上再经过反复提炼筛选,提供大量有价值的、以 数量描述为基本特征的统计信息,为社会服务。 • (二)统计咨询职能 • 统计咨询职能是指统计具有提供咨询意见和对策建议的 服务功能,也就是指统计部门利用所掌握的大量的统计信 息资源,经过进一步地分析、综合、判断,为宏观、微观 决策,为科学管理提供咨询意见和对策建议。统计咨询分 为有偿咨询和无偿咨询两种。统计咨询应更多地走向市场。 • (三)统计监督职能 • 统计监督职能是指统计具有揭示社会经济运行中的偏差, 促使社会经济运行不偏离正常轨道的功能,也就是统计部 门以定量检查、经济监测、预警指标体系等手段,揭示社 会经济决策和执行中的偏差,使社会经济决策及其运行按 客观规律的要求进行。
• 2国势学派(记述学派)的创始人是德国人 海•康令(H. Conring,1606-1682)和高• 阿亨华尔(G.Arhenlwall,1719-1772)
• 阿亨华尔把拉丁语Status和意大利语Stato 引伸为德语Statistika(国势学、统计学), 意思是主要用文字来记述国家应注意的事 项的学问。

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直方图
用直条表示频数,用横轴表示 数据范围,纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度,通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据,如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据, 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据, 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据,如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据,如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布, 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布,如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布, 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布,如 电子产品寿命、等待时间等。

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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
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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。
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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。
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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

统计学概论

统计学概论
统计学概论
第二章 数据的收集、整理和显示
统计学
2-1 2-1
第二章 数据的收集、整理和显示
第一节 第二节 第三节 数据的收集 数据的整理 数据的显示
2-2 2-2
第一节 统计数据的收集
一、统计数据概论 二、统计调查的方案设计 三、统计调查的方式 四、统计数据的收集方法
2-3 2-3
学习目的要求
2 - 20 2 - 20
重点调查和典型调查与抽样调查的区别
抽样调查是从总体中随机地抽取部分单位进 行调查; 重点调查和典型调查是从总体中有意识地选 择部分单位作为调查的对象。
2 - 21 2 - 21
四、统计数据的收集方法
数据的搜集方法 数据的搜集方法
调查、询问 实验、观察
访 问 调 查
2 - 22 2 - 22
2 - 26 2 - 26
5、座谈会(概念要点)
1)也称集体访谈 2)将一组被调查者集中在调查现场,让他们对调 查的主题发表意见以获得资料 3)参加座谈会的人数不宜过多,一般为6~10人 4)侧重于定性研究
2 - 27 2 - 27
6、个别深度访问(概念要点)
1)一次只有一名受访者参加、针 对特殊问题的调查 2)适合于较隐秘的问题,如个人 隐私问题;或较敏感的问题, 如政治方面的问题 3)侧重于定性研究
2 - 12 2 - 12
三、统计调查的方式
统计调查方式
普 查
2 - 13 2 - 13
抽 样 调 查
统 计 报 表
重点 调查 典型 调查
1、普查(概念要点)
1)为特定目的专门组织的非经常性全面调查 2)通常是一次性或周期性的 3)一般需要规定统一的标准调查时间 4)数据的规范化程度较高 5)应用范围比较狭窄 总体

统计学概论第一章统计学总论PPT课件

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总体性原则要求在统计研究中,应从总体出发,研究和描述总体现象的 规律性,而不能从个别单位出发,就事论事。
总体性原则要求在统计调查中,应全面调查研究对象,收集足够多的数 据,以反映总体的全貌和特征。
数量性
数量性:统计学的研究对象是数量特征和数量关系,通过定量分析来描述和研究现象的数量 表现和数量关系。
情况。
正态分布具有两个参数,均值和 标准差,它们决定了分布的形状
和范围。
正态分布具有一些重要的性质, 如中心极限定理和正态近似等, 这些性质在统计学中有着广泛的
应用。
二项分布
二项分布是一种离散概率分布, 描述的是在n次独立重复的伯努 利试验中成功的次数。
二项分布具有两个参数,n和p, 分别表示试验次数和每次试验 成功的概率。
统计学在社会学领域中的应用
统计学在工程领域中的应用
研究社会现象和社会问题,如人口普查、 民意调查和社会调查等,帮助政策制定者 和社会学家了解社会状况和发展趋势。
在产品设计、制造和质量控制等方面,统 计学用于优化产品设计、提高产品质量和 降低生产成本。
03 统计学的基本特征
总体性
总体性:统计学的研究对象是总体,而不是个体。总体是具有某种共同 性质的许多个体组成的集合,通过研究总体的特性,能够推断出个体特 性。
监督职能
监督职能是指统计学通过对数据的收集、整理和分析,对经 济社会发展情况进行监测和预警,及时发现存在的问题和隐 患。
统计监督具有独立性、综合性、客观性和科学性等特点,能 够为决策者提供全面、准确、及时的信息支持,促进经济社 会的健康发展。
05 统计学中的基本概念
总体与个体
总体
统计学中研究的全部数据或对象的集合,具有同质性、明确性和 有限性。

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。

《统计学概述》PPT课件

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第四节 统计学的基本概念
一、总体与总体单位
总体: 即统计总体,是统计研究的对象, 是由客观存在的、在同一性质基础上结合 起来的许多个别事物的整体。
总体单位即构成统计总体的个别单位。
总体特征:同质性、大量性、差异性 总体的种类:
按包含单位的数量:有限总体和无限总体
总体与总体单位的关系:整体与个体
总体和总体单位是互为存在条件地连接在一 起;总体和总体单位的概念并不是固定不变 的
统计学近代期(18世纪末~19世纪末) 1.数理统计学派:创始人阿道夫· 凯特勒,
第一次将概率论引入社会经济现象的研究中, 被誉为“统计学之父”。 2.社会统计学派:德国克尼斯首创,代表人 物恩格尔和梅尔,采用大量观察法研究社会 经济现象总体。
统计学现代期(20世纪初至今)
1.主要成果:在随机抽样基础上建立了推 断统计学。 2.统计学的发展特点与趋势 (1)数学方法的广泛应用。 (2)边缘统计学的形成。 (3)借助计算机手段,统计学的应用日益 广泛和深入。
(二)统计资料
是统计工作的成果,包括各种统计报表、统计图形 及文字资料等,原始资料和加工资料。
(三)统计学
是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的 学科。它是研究统计理论和统计方法,即对统计实践 活动的理论进行概括、总结和提高,得到统计规律性 的原理和方法,并用以指导统计实践的一门学科。
(四)三者关系
二、统计的职能
信息职能; 咨询职能; 监督职能;
在三大职能中,以提供信息为主,同时提供 咨询,实行监督。
三、统计工作的过程
(一)、 统计设计
(二)、 统计调查 (三) 、 统计整理 (四) 、 统计分析
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 第一季度 第三季度 东部 西部 北部

《统计学概论》课件

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方法
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异,以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤,如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时,需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳,则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减,以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时,可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查,以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查,以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查,以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查,以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值,确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据,包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计,描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化,揭示数据的特征和规律 ;推断性统计则通过概率和假设检验等方法,对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理

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第三节 统计学中的基本概念
二、标志与变异、变量 、变量值
1 标志概念与分类 标志:是说明总体单位特征的名称。可分为品质标志(财院每一 个学生性别、民族等)和数量标志(如财院每一个学生月生活 费、考试分数等等)。数量标志的具体表现是标志值
2 不变标志与可变标志概念 不变标志 可变标志
第三节 统计学中的基本概念
第二节 统计的工作过程与研究方法
一、统计工作过程
*统计设计
*统计调查 *统计整理 *统计分析
第二节 统计的工作过程与研究方法
.四个阶段关系 统计设计:是对社会经济现象的定性认识(如有哪些统计指标,哪些表
格),定量认识的准备(统计指标数值,表格内指标数值) 统计调查:搜集资料
基础环节,是个体特征过渡到总体特征的定量认 识过程
变量概念:就是可变的数量标志(成绩) 变量值概念:变量的数值表现(标志值)
变量分类:连续变量(在一定区间内可任意取值的变量,其数值
是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,可取无限个数值, 如110米跨栏成绩、人体测量的身高、体重等等)与离散变量(可 按一定顺序一一列举其数值的变量,其数值表现为断开的,如财 院所属系数、教师人数、教室数等等)确定性和随机性变量.
以各部分数值与总体数值对比得到的比重或比率。它表明总体 内部的构成状况,说明各部分在总体中的地位。其计算公式为: 结构相对指标=总体某一部分数值/总体的全部数值 3.比例相对指标是指同一总体内不同部分指标数对比得到的相对指 标,用以分析总体各部分之间的比例关系,其计算公式为: 比例相对指标=总体中某一部分数值/总体中另一部分数值
二、研究对象
任何现象都有质与量的统一体,统计研究的 是社会经济现象总体的数量方面,即社会经济 现象的规模、水平、结构、速度、比例关系、
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不变标志:总体中各单位表现完全相同的标志。 变动标志:总体中各单位表现不完全相同的标志。
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1、定类尺度:按照某一品质标志将总体 划分为若干部分或组,对属性相同的总体 单位进行计量的方法。
特点:只是作为各种分类的代码,并不反映各类
的优劣、量的大小或顺序。
例如:人口按性别分为男女,用“1”表示男性,用“0” 表示女性。定类尺度的主要数学特征是“=”或“≠”。在 统计处理中,对于不同的类别,虽然可以计算单位数,但 它不能表明第一类的一个单位可以相当于第二类的几个单 位。
2、变换关系 数量标志与指标之间存在变换关系。随着统
统计学
组织教学
1、为什么要学统计学? 2、学习建议。
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指定教材:
梁前德主编,高等教育出版社
参考教材:
《新编统计学教程》,袁卫等编著,中国人民大学出版社 《统计学原理》,黄良文等编,中国统计出版社 《统计学》,陈珍珍主编,厦门大学出版社 《统计学原理》,李洁明等编著, 复旦大学出版社
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第一章 概 论
特点:由于定比尺度有绝对零点(定比尺度中的“0”表 示
没有或事物不存在),因此,不仅可以进行加、减运算,
还可以进行乘、除运算。 例如,甲工资为600元,乙工资为1200元,则乙的工资
为甲的2倍 。定比尺度的主要. 数学特征是“×”或
指标与标志的区别和联系:
区别:
1、说明的对象不同
指标是说明总体特征的;标志是说明总体单位特 征的。
总体单位 ——指构成总体的每一个个别单位。
简称单位。
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两者关系: 1、总体和单位具有多样性。 2、总体和单位互为存在的条件。 3、随着研究目的的变化,总体和单位的位置
可以变化。
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二、指标与标志
指标(统计指标)——说明总体综合数量特征的
名称和数值。
按表现形式分:总量指标(绝对数)综合指标 相对指标(相对数)静态分析指标 平均指标(平均数)
其次,统计工作与统计学是统计实践与统计理 论的关系。
三、统计学的研究对象和性质
社会经济统计学是研究大量社会 经济现象数量方面的一门方法论的科学
.
统计活动的特点
数量性
具体性
总体性
社会性
四、统计的职能和工作任务
(一)职能 1、信息(最基本的职能) 2、咨询 3、监督
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(二)工作任务 统计的基本任务是对国民经济和社会发展
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2、 定序尺度,按照某一品质标志将总体划分 为若干个等级有序的部分或组,对相同等级的 总体单位进行计量的方法。
特点:可以将研究对象分成不同的类别,而且还可以反 映各类的优劣或顺序,不能测量类别之间的准确差值; 只能比较大小,不能进行加、减、乘、除数学运算 。
例如:学生成绩可以分为优、良、中、及格和不及格等 五类。在这里,定序尺度虽然无法表明一个优等于几个 良,但却能确切地表明优高于良,良又高于中……。定 序尺度的主要数学特征是“<”或“>”。
按内容分:数量指标(总量指标 绝对数) 质量指标(相对指标、平均指标 相对数、 平均数)
标志——说明总体单位特征的名称。
按表现形式分:
品质标志-- 说明总体单位质的特征名称,用文字表示; 数量标志-- 说明总体单位量的特征名称,用数值表示。 数量标志的具体表现,统计上称为标志值(或变量值)
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按标志表现是否完全相同分:
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(二)统计学的产生和发展
政治算术学派 国势学派(记述学派) 数理统计学派
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二、 统计的含义
统计一词通常有三种含义:统计工作、统 计资料、统计学。
统计工作是对社会经济现象的总体数量方面进
行搜集、整理和分析过程的总称;(即统计活动)
例如:我国进行人口普查时要经过方案设计、 入户登记、数据汇总、分析总结和资料公布等 一系列过程都是统计工作。
§1 统计的性质和任务 §2 统计认识的基本方法与过程 §3 统计学中的常用概念 §4 统计指标和指标体系设计
.
§1 统计的性质和任务
一、统计的产生和发展
统计的历史 统计实践活动(四、五千年) 统计学(三百多年)
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(一)统计的产生和发展
原始社会末 统计的萌芽 统计是适应 社会政治经济的发展
国家管理的需要
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3、 定距尺度,按照某一数量标志将总体划 分为若干顺序排列的部分或组,对相同数量 或相同数量范围的总体单位或其标志值进行计 量的方法。
特点:不但可以用数表示现象各类别的不同和顺序
大小的差异,而且可以用确切的数值反映现象之间
在量方面的差异,可以进行加、减运算,但不能进行
乘、除运算。其原因为定距尺度中没有绝对零点
2、表现形式不同
所有的指标都能用数量表示;而标志中的 品 质标志不能用数量表示。
3、取得方式不同
标志(指数量标志)不一定经过汇总,可直接
取得;而指标(指数量指标)一定要经过汇总才能 取得。
4、要求条件不同
标志一般不具备时间、地点等条件;但完整的
统计指标一定要讲明时间、地点、范围。
联系:
1、汇总关系 数量标志值汇总可以得到指标的数值。
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。
.
§2 统计研究的基本方法和统计工作过程
一、统计研究的基本方法
大量观察法
统计分组法
统计指标法
统计模型法
统计推断法
二、统计工作过程
统计设计
统计调查
统计整理
统计分析

§3 统计学中的几个基本概念
一、统计总体与总体单位
统计总体——是指客观存在的、在性质 相同基础上结合起来的由许多个别单位组 成的整体。简称总体。
统计工作是统计一词最基本的含义。
统计资料是对统计工作的成果,即是通过统计
工作所取得的各种数字资料及与之相关的其它资 料的总称 ;(即统计信息)
统计学是一门系统地论述统计理论和方法
的科学。(即统计理论)

统计学是统计活动经验的总结和理论概括,
➢ 是经过系统化的知识体系。
它们的关系:辨证统一
首先,统计工作和统计资料是统计活动与统计 成果的关系。
(定距尺度中的“0”表示水平,不表示没有)。 例如:考试成绩80分与90分之间相差10分。定距尺 度
.
的主要数学特征是“+”或“–”。
4、 定比尺度,类似于定距尺度但又高于定距 尺度的一种计量方法。两者的主要区别在于“0”
的 涵义,在定距尺度中,“0”表示一个有特定内涵 的数值,不表示“没有”;在定比尺度中,“0” 表示“没有”或该事物不存在、未发生。
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