统计学原理课件
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统计学原理(经典)课件PPT课件
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
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
统计学完整全套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。
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
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。
《统计学原理》ppt课件
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。
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。
《统计学原理》ppt课件
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。
假设检验《统计学原理》课件
图b
X=X1>X0
H0为伪
从上图可以看出,如果临界值沿水平方向右移,α将变小而β变大,即若减小 α错误,就会增大犯β错误的机会;如果临界值沿水平方向左移,α将变大而 β变小,即若减小β错误,也会增大犯α错误的机会,
a 错误和 错误的关系
在样本容量n一定的情况下,假设检验不能同时做到犯α和 β两类错误的概率都很小,若减小α错误,就会增大犯β错误 的机会;若减小β错误,也会增大犯α错误的机会,要使α和 β同时变小只有增大样本容量,但样本容量增加要受人力、 经费、时间等很多因素的限制,无限制增加样本容量就会 使抽样调查失去意义,因此假设检验需要慎重考虑对两类 错误进行控制的问题,
参数假设检验举例
例2:某公司进口一批钢筋,根据要求,钢筋的 平均拉力强度不能低于2000克,而供货商强 调其产品的平均拉力强度已达到了这一要 求,这时需要进口商对供货商的说法是否真 实作出判断,进口商可以先假设该批钢筋的 平均拉力强度不低于2000克,然后用样本的 平均拉力强度来检验假设是否正确,这也是 一个关于总体均值的假设检验问题,
假设检验的两类错误
正确决策和犯错误的概率可以归纳为下表:
假设检验中各种可能结果的概率
H0 为真
接受H0
1-α 正确决策
拒绝H0,接受H1
α 弃真错误
H0 为伪
β 取伪错误
1-β 正确决策
•假设检验两类错误关系的图示
以单侧上限检验为例,设H0 :X≤X0 , H1:X>X0
图a X≤X0 H0为真
a
H0值
样本统计量 临界值
观察到 的样本 统计量
5、假设检验的两类错误
根据假设检验做出判断无非下述四种情况:
1、原假设真实, 并接受原假设,判断正确; 2、原假设不真实,且拒绝原假设,判断正确; 3、原假设真实, 但拒绝原假设,判断错误; 4、原假设不真实,却接受原假设,判断错误, 假设检验是依据样本提供的信息进行判断,有犯错误的可 能,所犯错误有两种类型: 第一类错误是原假设H0为真时,检验结果把它当成不真而 拒绝了,犯这种错误的概率用α表示,也称作α错误 αerror 或弃真错误, 第二类错误是原假设H0不为真时,检验结果把它当成真而 接受了,犯这种错误的概率用β表示,也称作β错误 βerror 或取伪错误,
X=X1>X0
H0为伪
从上图可以看出,如果临界值沿水平方向右移,α将变小而β变大,即若减小 α错误,就会增大犯β错误的机会;如果临界值沿水平方向左移,α将变大而 β变小,即若减小β错误,也会增大犯α错误的机会,
a 错误和 错误的关系
在样本容量n一定的情况下,假设检验不能同时做到犯α和 β两类错误的概率都很小,若减小α错误,就会增大犯β错误 的机会;若减小β错误,也会增大犯α错误的机会,要使α和 β同时变小只有增大样本容量,但样本容量增加要受人力、 经费、时间等很多因素的限制,无限制增加样本容量就会 使抽样调查失去意义,因此假设检验需要慎重考虑对两类 错误进行控制的问题,
参数假设检验举例
例2:某公司进口一批钢筋,根据要求,钢筋的 平均拉力强度不能低于2000克,而供货商强 调其产品的平均拉力强度已达到了这一要 求,这时需要进口商对供货商的说法是否真 实作出判断,进口商可以先假设该批钢筋的 平均拉力强度不低于2000克,然后用样本的 平均拉力强度来检验假设是否正确,这也是 一个关于总体均值的假设检验问题,
假设检验的两类错误
正确决策和犯错误的概率可以归纳为下表:
假设检验中各种可能结果的概率
H0 为真
接受H0
1-α 正确决策
拒绝H0,接受H1
α 弃真错误
H0 为伪
β 取伪错误
1-β 正确决策
•假设检验两类错误关系的图示
以单侧上限检验为例,设H0 :X≤X0 , H1:X>X0
图a X≤X0 H0为真
a
H0值
样本统计量 临界值
观察到 的样本 统计量
5、假设检验的两类错误
根据假设检验做出判断无非下述四种情况:
1、原假设真实, 并接受原假设,判断正确; 2、原假设不真实,且拒绝原假设,判断正确; 3、原假设真实, 但拒绝原假设,判断错误; 4、原假设不真实,却接受原假设,判断错误, 假设检验是依据样本提供的信息进行判断,有犯错误的可 能,所犯错误有两种类型: 第一类错误是原假设H0为真时,检验结果把它当成不真而 拒绝了,犯这种错误的概率用α表示,也称作α错误 αerror 或弃真错误, 第二类错误是原假设H0不为真时,检验结果把它当成真而 接受了,犯这种错误的概率用β表示,也称作β错误 βerror 或取伪错误,
统计学完整ppt课件完整版
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)
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
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。
2024全新统计学ppt课件(2024)
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
统计学原理(第3版)课件第1章
CH1-2 统计的研究对象和研究方法
14
二、统计学的研究对象及特点
(二)统计学研究对象的特点
具体性
数量性
社会性
总体性
统计学研究对象的特点
广泛性
CH1-2 统计的研究对象和研究方法
15
三、统计学的分科与其他学科的关系
(一)统计学的分科
描述统计学是对统计总体数量特征的表现及其变化加以记录、测量和显示,并通过综合、 概括和分析反映客观现象变动的规律性。
CH1-3 统计工作过程
28
三、统计在经济管理中的应用
(三)市场营销
在信息社会中,企业获得的信息量非常大,并且要注重情报信息 的收集、处理、分析,为企业正确决策提供建设性意见。
例如,企业市场营销部门运用统计学方法来估计顾客对某一种商 品喜爱的比例,以及他们为什么喜欢该种商品,用何种广告能让更多 的人知道、喜欢、购买该种商品等等。从而增强企业竞争力,提高企 业的经济效益。
例如,宏观经济领域的专家既可以利用统计方法描述居民家庭收 入分布状况,也可以对经济变量的未来水平进行分析和预测,还可以 对变量之间的关系进行研究。
CH1-3 统计工作过程
27
三、统计在经济管理中的应用
(二)财务会计
抽样对选择合适的财务统计表对上市公司进行审计有很重要的作 用。
例如,假设一事务所要确定某上市公司资产负债表上的应收账款 金额是否属实,不能对全部账户一一进行核实,而可以按统计抽样技 术对抽中的少数样本单位进行核实,并通过样本的准确性与否来推断 资产负债表中应收账款金额的真实性。
第一章 绪论
学习目标
1
了解统计学的产生和发展、统计学科的种类 及统计学的性质
2
明晰统计工作过程,明晰统计学的研究对象和 研究方法
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
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:
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
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。
统计学原理第四章动态数列ppt课件
. 如果按指标反映的社会经济现象所属的时间不同, 绝对数动态数列又可分为时期数列和时点数列。
. 1、时期数列 . 在绝对数动态数列中,如果各项指标都是反映某
种现象在一段时期内发展过程的总量,这种绝对 数动态数列就称为时期数列。
6
. 特点:
. (1)数列中各个指标的数值是可以相加的,即相 加具有一定的经济意义。
• (1)由两个时期数列对比而成的相对数或平均数 动态数列求序时平均数。
• 某企业7—9月份生产计划完成情况
7月份 8月份 9月份
a实 际 产 量 ( 件 )
500 618 872
b计 划 产 量 ( 件 )
500 600 800
c产 量 计 划 完 成 %
100 103
109
21
. (2)由两个时点数列对比而成的相对数或平均数 动态数列求序时平均数。
第四章 动态数列
1
第一节 动态数列的编制
• 一、动态数列的概念
• 如果将某种现象在时间上变化发展的一系列同 类的统计指标,按时间先后顺序排列,就形成 一个动态数列,或称时间数列。
• 两个基本要素: 资料所属的时间;各时间上的统计指标数值, 也称为动态数列中的发展水平。
2
• 研究动态数列具有重要的作用,通过动态数列 的编制和分析:
. 发展水平一般是指总量指标,也可用相对指标或 平均指标来表示。
13
. 在动态数列中,由于发展水平所处的位置不同, 有最初水平、最末水平、中间各项水平、基期水 平和报告期水平之分。
. 在动态数列中,第一个指标数值叫最初水平,最 后一个指标数值叫最末水平,其余各指标数值叫 中间各项水平。
. 在对两个时间的发展水平作动态对比时,作为对 比基础时期的水平称为基期水平,作为研究时期 的指标水平称为报告期水平或计算期水平。
. 1、时期数列 . 在绝对数动态数列中,如果各项指标都是反映某
种现象在一段时期内发展过程的总量,这种绝对 数动态数列就称为时期数列。
6
. 特点:
. (1)数列中各个指标的数值是可以相加的,即相 加具有一定的经济意义。
• (1)由两个时期数列对比而成的相对数或平均数 动态数列求序时平均数。
• 某企业7—9月份生产计划完成情况
7月份 8月份 9月份
a实 际 产 量 ( 件 )
500 618 872
b计 划 产 量 ( 件 )
500 600 800
c产 量 计 划 完 成 %
100 103
109
21
. (2)由两个时点数列对比而成的相对数或平均数 动态数列求序时平均数。
第四章 动态数列
1
第一节 动态数列的编制
• 一、动态数列的概念
• 如果将某种现象在时间上变化发展的一系列同 类的统计指标,按时间先后顺序排列,就形成 一个动态数列,或称时间数列。
• 两个基本要素: 资料所属的时间;各时间上的统计指标数值, 也称为动态数列中的发展水平。
2
• 研究动态数列具有重要的作用,通过动态数列 的编制和分析:
. 发展水平一般是指总量指标,也可用相对指标或 平均指标来表示。
13
. 在动态数列中,由于发展水平所处的位置不同, 有最初水平、最末水平、中间各项水平、基期水 平和报告期水平之分。
. 在动态数列中,第一个指标数值叫最初水平,最 后一个指标数值叫最末水平,其余各指标数值叫 中间各项水平。
. 在对两个时间的发展水平作动态对比时,作为对 比基础时期的水平称为基期水平,作为研究时期 的指标水平称为报告期水平或计算期水平。
统计学原理经典ppt课件说课讲解
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
查
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。
(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
查
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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第二节
统计调查的具体方法
• 一、观察法 • 调查者通过实际观察事情发生的经过和结果,得到自 己所需要的资料。 • 二、询问法 • 调查者采用各种询问的方式向被调查者了解情况的一 种方法。有(1)面谈询问法(2)邮寄法(3)留置 问卷法(4)电话法 • 三、实验法 • 控制一个或几个变量,调查另外一个市场变量有关资 料的方法。 • 四、报告法 • 被调查单位按照统一要求和表格形式,向有关部门提 供统计资料的方法。 返回
第三节
• • • •
统计学中的几个基本概念
一、总体与总体单位 二、标志 三、指标 四、变量
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•
一、总体与总体单位(总体)
• (一) 总体 1、 概念 总体是在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的 整体。 • 2、 种类 • (1)有限总体:总体中的单位数是有限的。(2)无 限总体:总体中的单位数是无限
•
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第二节
统计学的基本问题
• 一、统计学的涵义 • 统计资料:以文字、图表等形式显示出来,用来说 明事物的现状、事物之间的内在联系以及未来发展趋 势的数据。 • 统计工作: • 统计工作者搜集、整理、计算分析或推断统计资料的 工作过程。 • 统计学:是一门研究搜集、整理、分析或推断统计资 料的方法论性质的科学。
3、总体的特点
• (1)同质性:构成总体的各个单位至少具有某种相 同的性质。构成全国所有油田这个总体的各个单位 经济职能是相同的,都是进行原油生产和加工的。 • (2)大量性:总体是由许多单位组成的,仅仅个别 或少数单位不能形成总体。全国所有油田构成的总 体,是由许多油田而不是个别油田组成。 • (3)差异性:构成总体的各个单位在诸多方面是不 同的。全国所有油田构 成的总体,虽然经济职能相 同,但各油田的规模大小、经济效益、职工人数等 是不同的。统计研究就是在大量性和同质性的基础 上研究总体的差异性的。
• 三、抽样调查 • 抽样调查是从总体中随机抽取一部分单位进行 调查,根据其调查结果推断总体数量特征的一 种非全面调查方法。 • 四、重点调查 • 重点调查是从全部单位中选择少数重点单位进 行调查,以了解总体的基本情况。 • 五、典型调查 • 是从研究对象的全部单位中选择一个或几个少 数有代表性的单位进行全面深入的调查,用来 揭示同类事物的本质规律性。
• (二) 总体单位 构成总体的各个单位称为总体单位。 • (三) 总体与总体单位不是固定的
• 随着研究目的和范围地改变,原来的总体(总 体单位)可以变为总体单位(总体)。
•
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二、标志
• 1、 概念。 • 标志是说明总体单位特征的名称。 2、 种类 • (1)品质标志:说明总体单位质的特征,不能用数 值表示。如果总体单位是一位学生,性别、籍贯、 是否近视等是品质标志。 • (2)数量标志:说明总体单位量的特征,是用数值 表示的。年龄、身高、以百分制表示的学习成绩等 是学生这个总体单位的数量标志
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
四、变量 • • • • 1、 概念 变量是可变的数量标志。 2、 种类 (1)按数值表现形式的不同,有只能用整数表示的 离散型变量(人数、企业数等)和可以取任意小数 的连续型变量(销售额、身高等)。 • (2)按变量所受影响因素的不同,有影响因素是明 确的,可以解释的确定性变量和影响因素是不确定 的随机变量。
• 四、统计学与其他学科的关系 (一)统计学与数学的关系 • 1、 统计学与数学的联系表现在统计方法以数学知 识为基础。其共同点是两者都为各学科提供研究和探 索客观规律的数量方法。 • 2、 统计学与数学的区别表现在两方面,一是统计 研究的量是有计量单位的具体的量,而数学研究的量 是没有量纲的抽象的量。二是统计学与数学研究中所 使用的逻辑方法不同,统计研究是演绎与归纳的结合, 而数学所使用的是纯粹的演绎。 • (二)统计学与其他学科的关系 统计方法是一种数量分析工具,它可以帮助其他学科 探索各学科内在的数量规律性。但是对这种数量规律 性的解释只能由各学科的研究完成。 返回
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第二章
• 第一节 • 第二节 • 第三节
统计调查
统计调查方式 统计调查的具体方法 统计调查方案
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第一节 统计调查方式 一、统计报表
• (一) 概念:统计报表是按照国家有关法规的 规定,自上而下统一布置,自下而上地逐级提供 基本统计数据的一种调查方式。 • (二) 种类:1、按报送范围不同,有要求调 查对象中每个单位都填报的全面报表和只要求调 查对象中的一部分单位填报的非全面报表。2、 按报送的周期不同,有日报、月报、季报、年报 等。3、按报表的内容和性质不同,有国家统计 报表、部门统计报表、地方统计报表。
• 3、 社会经济统计学 在德国社会统计学的影响下,以前苏联为首的社会主 义国家逐步建立和发展了社会经济统计学。其理论和 方法曾成功地应用于社会主义的计划经济分析。然而 由于当时国际意识形态上的对立,这些国家用武断的 方法解决学术上的争议,使得统计科学没有按照科学 自身的规律不断进步,因此发展缓慢。 • 4、 中国的统计学 新中国成立后,输入了苏联的社会经济统计学,虽然 曾经发挥了重要作用,但同样进步迟缓。八十年代以 后,统计进入了全面改革的新时期,统计方法更加丰 富、应用更加广泛,统计学得到了很大的发展。
(三)指标体系
• 1、 概念 • 具有内在联系的一系列指标构成的整体称为指标体 系。 • 2、 表现形式 • (1)以数学公式表现出来的指标体系,如:销售额 = 销售量×销售价格 • (2)指标之间仅存在一种间接的相互依存关系,如 衡量企业经济效益的若干指标所构成的指标体系。
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(四)
指标与标志的关系
统计学内容
• • • • • • • • • • • 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 总论 统计调查 统计资料整理 综合指标 动态数列分析 指数 相关与回归分析 抽样推断 综合复习 习题解答
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第一章 总论
• 通过本章学习要求学生了解统计学产生与发展 的历史,明确统计学的涵义、研究对象等一些 基本问题,重点理解统计学中的几个基本概念。 • 第一节 统计学的产生和发展 • 第二节 统计学的基本问题 • 第三节 统计学中的几个基本概念
二、普查
• (一) 概念:普查是为某一特定目的而专门组 织的一次性全面调查。 • (二) 特点:1、普查通常是一次性或周期性 的。 • 2、普查一般需要规定统一的标准调查时间,以 避免调查数据的重复或遗漏。标准时间一般定在 调查对象比较集中,变动相对较小的时间上。 • 3 普查数据一般比较准确,规范化程度也较高。 • 4、 普查的适用对象比较狭窄,只能调查一些 最基本、最一般的现象。
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• 二、统计学的研究对象和性质 • 统计学的研究对象是社会现象和自然现象的数量方面。 • 就性质而言,统计学是一门适用于自然现象和社会现 象的方法论学科。 • 三、统计学的内容 • (一)描述统计学 研究如何搜集、加工处理、显示及计算分析数据的方 法。 • (二)推断统计学 研究如何根据样本数据推断总体数量特此的方法。 •
•
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第一节 统计学的产生与发展
一、统计实践活动的产生与发展 二、古典统计学时期(十七世纪至十八世纪) 三、近代统计学时期(十八世纪末至十九世纪末) 四、现代统计学时期(二十世纪初至今)
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一、统计实践活动的产生与发展
统计实践活动产生于奴隶社会,当时的统 治阶级为了对内统治和对外战争,需要征兵 征税,开始了人口、土地和财产的统计。封 建社会末期,特别是进入资本主义社会以后, 社会生产力迅速发展,统计逐步成为社会分 工中的一个独立的部门和专业。同时欧洲出 现了一些统计理论著作,标志着统计学的产 生。统计学产生后形成不同的学派。
三、近代统计学时期(十八世纪末至十九世纪末)
1、数理统计学派 〈1〉创始人:阿道夫· 凯特勒 〈2〉产生的背景:当时资本主义国家的自然科学有 了很大发展,促使英美统计学界尝试用研究自然的 方法研究社会经济现象,并引入概率论,产生了数 理统计学派. 〈3〉研究方法:用大数定律从社会经济现象复杂不 定的偶然性中寻找其规律性。
•
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三、指标
• (一)概念。指标是说明总体数量特征的名称及数值。 • (二) 种类 • 1、数量指标:反映总体绝对数量多少的指标。全国所 有的人口组成一个总体,2002年末全国总人口128453万 人,是一个数量指标。全国所有的工业企业组成一个总 体,2002年国内生产总值102398亿元是一个数量指标。 其特点是指标数值随总体范围的扩大(缩小)而增大 (减小)。 • 2、质量指标:说明总体内部数量关系和总体一般水平 的指标,一般表现为相对数和平均数。全国所有的人口 组成一个总体,2002年全国人口出生率、性别比例、平 均年龄是质量指标。其特点是指标数值大小不随总体范 围的变化而增减。
• 1、 区别: • (1)指标是说明总体特征的,标志是说明总体单位 特征的。 • (2)指标都是用数值表示的,标志有用数值表示的 和不用数值表示的。 2、 联系: • (1)综合关系,指标数值是总体单位的数量值综合 而来的。 • (2)转换关系,由于研究目的或范围的变化,原来 的总体(总体单位)变成总体单位(总体),相应的 指标(标志)就变成标志(指标)
2 、社会统计学派
• (1)创始人:德国的克尼斯 • (2)产生的背景:实现了统一的德国,为了发展 资本主义、争夺殖民地和海外市场,迫切需要掌 握国内外大量的国民经济统计资料,以揭示社会 经济现象的规律性,于是在德国形成了社会统计 学派。 • (3) 研究方法:在对统计资料进行搜集、整理、 分析的基础上,明确现象内部的联系和规律性。
四、现代统计学时期(二十世纪初至今) (数理统计学和社会统计学)
• 1、数理统计学 这一时期的数理统计学,在深度和广度上都有了迅 速的发展,出现了新的分支和边缘科学,成为现代 统计学的主流学派。 • 2、 社会统计学 这一时期的社会统计学也有所发展,其基本趋势是 由实质性科学向方法论科学的转变,但相对缓慢。
第二节
统计调查的具体方法
• 一、观察法 • 调查者通过实际观察事情发生的经过和结果,得到自 己所需要的资料。 • 二、询问法 • 调查者采用各种询问的方式向被调查者了解情况的一 种方法。有(1)面谈询问法(2)邮寄法(3)留置 问卷法(4)电话法 • 三、实验法 • 控制一个或几个变量,调查另外一个市场变量有关资 料的方法。 • 四、报告法 • 被调查单位按照统一要求和表格形式,向有关部门提 供统计资料的方法。 返回
第三节
• • • •
统计学中的几个基本概念
一、总体与总体单位 二、标志 三、指标 四、变量
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•
一、总体与总体单位(总体)
• (一) 总体 1、 概念 总体是在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的 整体。 • 2、 种类 • (1)有限总体:总体中的单位数是有限的。(2)无 限总体:总体中的单位数是无限
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第二节
统计学的基本问题
• 一、统计学的涵义 • 统计资料:以文字、图表等形式显示出来,用来说 明事物的现状、事物之间的内在联系以及未来发展趋 势的数据。 • 统计工作: • 统计工作者搜集、整理、计算分析或推断统计资料的 工作过程。 • 统计学:是一门研究搜集、整理、分析或推断统计资 料的方法论性质的科学。
3、总体的特点
• (1)同质性:构成总体的各个单位至少具有某种相 同的性质。构成全国所有油田这个总体的各个单位 经济职能是相同的,都是进行原油生产和加工的。 • (2)大量性:总体是由许多单位组成的,仅仅个别 或少数单位不能形成总体。全国所有油田构成的总 体,是由许多油田而不是个别油田组成。 • (3)差异性:构成总体的各个单位在诸多方面是不 同的。全国所有油田构 成的总体,虽然经济职能相 同,但各油田的规模大小、经济效益、职工人数等 是不同的。统计研究就是在大量性和同质性的基础 上研究总体的差异性的。
• 三、抽样调查 • 抽样调查是从总体中随机抽取一部分单位进行 调查,根据其调查结果推断总体数量特征的一 种非全面调查方法。 • 四、重点调查 • 重点调查是从全部单位中选择少数重点单位进 行调查,以了解总体的基本情况。 • 五、典型调查 • 是从研究对象的全部单位中选择一个或几个少 数有代表性的单位进行全面深入的调查,用来 揭示同类事物的本质规律性。
• (二) 总体单位 构成总体的各个单位称为总体单位。 • (三) 总体与总体单位不是固定的
• 随着研究目的和范围地改变,原来的总体(总 体单位)可以变为总体单位(总体)。
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二、标志
• 1、 概念。 • 标志是说明总体单位特征的名称。 2、 种类 • (1)品质标志:说明总体单位质的特征,不能用数 值表示。如果总体单位是一位学生,性别、籍贯、 是否近视等是品质标志。 • (2)数量标志:说明总体单位量的特征,是用数值 表示的。年龄、身高、以百分制表示的学习成绩等 是学生这个总体单位的数量标志
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
四、变量 • • • • 1、 概念 变量是可变的数量标志。 2、 种类 (1)按数值表现形式的不同,有只能用整数表示的 离散型变量(人数、企业数等)和可以取任意小数 的连续型变量(销售额、身高等)。 • (2)按变量所受影响因素的不同,有影响因素是明 确的,可以解释的确定性变量和影响因素是不确定 的随机变量。
• 四、统计学与其他学科的关系 (一)统计学与数学的关系 • 1、 统计学与数学的联系表现在统计方法以数学知 识为基础。其共同点是两者都为各学科提供研究和探 索客观规律的数量方法。 • 2、 统计学与数学的区别表现在两方面,一是统计 研究的量是有计量单位的具体的量,而数学研究的量 是没有量纲的抽象的量。二是统计学与数学研究中所 使用的逻辑方法不同,统计研究是演绎与归纳的结合, 而数学所使用的是纯粹的演绎。 • (二)统计学与其他学科的关系 统计方法是一种数量分析工具,它可以帮助其他学科 探索各学科内在的数量规律性。但是对这种数量规律 性的解释只能由各学科的研究完成。 返回
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第二章
• 第一节 • 第二节 • 第三节
统计调查
统计调查方式 统计调查的具体方法 统计调查方案
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第一节 统计调查方式 一、统计报表
• (一) 概念:统计报表是按照国家有关法规的 规定,自上而下统一布置,自下而上地逐级提供 基本统计数据的一种调查方式。 • (二) 种类:1、按报送范围不同,有要求调 查对象中每个单位都填报的全面报表和只要求调 查对象中的一部分单位填报的非全面报表。2、 按报送的周期不同,有日报、月报、季报、年报 等。3、按报表的内容和性质不同,有国家统计 报表、部门统计报表、地方统计报表。
• 3、 社会经济统计学 在德国社会统计学的影响下,以前苏联为首的社会主 义国家逐步建立和发展了社会经济统计学。其理论和 方法曾成功地应用于社会主义的计划经济分析。然而 由于当时国际意识形态上的对立,这些国家用武断的 方法解决学术上的争议,使得统计科学没有按照科学 自身的规律不断进步,因此发展缓慢。 • 4、 中国的统计学 新中国成立后,输入了苏联的社会经济统计学,虽然 曾经发挥了重要作用,但同样进步迟缓。八十年代以 后,统计进入了全面改革的新时期,统计方法更加丰 富、应用更加广泛,统计学得到了很大的发展。
(三)指标体系
• 1、 概念 • 具有内在联系的一系列指标构成的整体称为指标体 系。 • 2、 表现形式 • (1)以数学公式表现出来的指标体系,如:销售额 = 销售量×销售价格 • (2)指标之间仅存在一种间接的相互依存关系,如 衡量企业经济效益的若干指标所构成的指标体系。
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(四)
指标与标志的关系
统计学内容
• • • • • • • • • • • 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 总论 统计调查 统计资料整理 综合指标 动态数列分析 指数 相关与回归分析 抽样推断 综合复习 习题解答
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第一章 总论
• 通过本章学习要求学生了解统计学产生与发展 的历史,明确统计学的涵义、研究对象等一些 基本问题,重点理解统计学中的几个基本概念。 • 第一节 统计学的产生和发展 • 第二节 统计学的基本问题 • 第三节 统计学中的几个基本概念
二、普查
• (一) 概念:普查是为某一特定目的而专门组 织的一次性全面调查。 • (二) 特点:1、普查通常是一次性或周期性 的。 • 2、普查一般需要规定统一的标准调查时间,以 避免调查数据的重复或遗漏。标准时间一般定在 调查对象比较集中,变动相对较小的时间上。 • 3 普查数据一般比较准确,规范化程度也较高。 • 4、 普查的适用对象比较狭窄,只能调查一些 最基本、最一般的现象。
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• 二、统计学的研究对象和性质 • 统计学的研究对象是社会现象和自然现象的数量方面。 • 就性质而言,统计学是一门适用于自然现象和社会现 象的方法论学科。 • 三、统计学的内容 • (一)描述统计学 研究如何搜集、加工处理、显示及计算分析数据的方 法。 • (二)推断统计学 研究如何根据样本数据推断总体数量特此的方法。 •
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第一节 统计学的产生与发展
一、统计实践活动的产生与发展 二、古典统计学时期(十七世纪至十八世纪) 三、近代统计学时期(十八世纪末至十九世纪末) 四、现代统计学时期(二十世纪初至今)
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一、统计实践活动的产生与发展
统计实践活动产生于奴隶社会,当时的统 治阶级为了对内统治和对外战争,需要征兵 征税,开始了人口、土地和财产的统计。封 建社会末期,特别是进入资本主义社会以后, 社会生产力迅速发展,统计逐步成为社会分 工中的一个独立的部门和专业。同时欧洲出 现了一些统计理论著作,标志着统计学的产 生。统计学产生后形成不同的学派。
三、近代统计学时期(十八世纪末至十九世纪末)
1、数理统计学派 〈1〉创始人:阿道夫· 凯特勒 〈2〉产生的背景:当时资本主义国家的自然科学有 了很大发展,促使英美统计学界尝试用研究自然的 方法研究社会经济现象,并引入概率论,产生了数 理统计学派. 〈3〉研究方法:用大数定律从社会经济现象复杂不 定的偶然性中寻找其规律性。
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三、指标
• (一)概念。指标是说明总体数量特征的名称及数值。 • (二) 种类 • 1、数量指标:反映总体绝对数量多少的指标。全国所 有的人口组成一个总体,2002年末全国总人口128453万 人,是一个数量指标。全国所有的工业企业组成一个总 体,2002年国内生产总值102398亿元是一个数量指标。 其特点是指标数值随总体范围的扩大(缩小)而增大 (减小)。 • 2、质量指标:说明总体内部数量关系和总体一般水平 的指标,一般表现为相对数和平均数。全国所有的人口 组成一个总体,2002年全国人口出生率、性别比例、平 均年龄是质量指标。其特点是指标数值大小不随总体范 围的变化而增减。
• 1、 区别: • (1)指标是说明总体特征的,标志是说明总体单位 特征的。 • (2)指标都是用数值表示的,标志有用数值表示的 和不用数值表示的。 2、 联系: • (1)综合关系,指标数值是总体单位的数量值综合 而来的。 • (2)转换关系,由于研究目的或范围的变化,原来 的总体(总体单位)变成总体单位(总体),相应的 指标(标志)就变成标志(指标)
2 、社会统计学派
• (1)创始人:德国的克尼斯 • (2)产生的背景:实现了统一的德国,为了发展 资本主义、争夺殖民地和海外市场,迫切需要掌 握国内外大量的国民经济统计资料,以揭示社会 经济现象的规律性,于是在德国形成了社会统计 学派。 • (3) 研究方法:在对统计资料进行搜集、整理、 分析的基础上,明确现象内部的联系和规律性。
四、现代统计学时期(二十世纪初至今) (数理统计学和社会统计学)
• 1、数理统计学 这一时期的数理统计学,在深度和广度上都有了迅 速的发展,出现了新的分支和边缘科学,成为现代 统计学的主流学派。 • 2、 社会统计学 这一时期的社会统计学也有所发展,其基本趋势是 由实质性科学向方法论科学的转变,但相对缓慢。