南航九院统计学刘思峰应用统计学电子教案
应用统计学教案统计
应用统计学教案-统计整理一、教学目标1. 了解统计整理的基本概念和作用。
2. 掌握数据的收集、整理和描述方法。
3. 学会使用图表和数学指标对数据进行分析。
4. 能够运用统计整理方法解决实际问题。
二、教学内容1. 统计整理的概念和作用统计整理的定义统计整理的作用2. 数据的收集调查问卷的设计数据收集的方法3. 数据的整理数据清洗数据排序数据分组4. 数据的描述频数分布表频数分布直方图统计图表的类型及应用5. 数据的分析众数、中位数、平均数的计算及应用标准差、方差的计算及应用相关系数的概念及计算三、教学重点与难点1. 教学重点：统计整理的概念和作用数据的收集、整理和描述方法数据的分析方法及应用2. 教学难点：数据整理中的数据清洗和数据分组统计图表的绘制及分析数据的分析方法及应用四、教学方法1. 讲授法：讲解统计整理的基本概念、方法和应用。
2. 案例分析法：分析实际案例，让学生学会运用统计整理方法解决问题。
3. 小组讨论法：分组讨论数据收集、整理和分析的方法，培养学生的合作能力。
4. 实践操作法：让学生动手绘制统计图表，计算统计指标，提高学生的实际操作能力。
五、教学安排1. 课时：2学时2. 教学过程：导入：介绍统计整理的概念和作用（10分钟）讲解数据的收集方法（15分钟）讲解数据的整理方法（20分钟）讲解数据的描述方法（20分钟）案例分析：分析实际案例，让学生学会运用统计整理方法解决问题（15分钟）总结与作业布置（10分钟）六、教学内容6. 频数分布表与频数分布直方图频数分布表的编制频数分布直方图的绘制频数分布表和直方图的应用7. 统计图表条形图饼图折线图散点图其他统计图表类型8. 众数、中位数、平均数众数的定义及计算中位数的定义及计算平均数的定义及计算应用：数据分析与解释9. 标准差与方差标准差的定义及计算方差的定义及计算应用：数据分析与解释10. 相关系数相关系数的定义及计算相关系数的解读与应用线性回归分析七、教学重点与难点6. 教学重点：频数分布表与频数分布直方图的编制与分析统计图表的类型及应用7. 教学难点：统计图表的绘制及分析众数、中位数、平均数的计算及应用标准差、方差的计算及应用相关系数的概念及计算八、教学方法6. 讲授法：讲解频数分布表、频数分布直方图的编制与分析方法。
应用统计学教案统计指数
应用统计学教案-统计指数第一章：统计指数概述1.1 指数的概念与分类1.1.1 复习指数的概念1.1.2 指数的分类：个体指数和综合指数1.2 统计指数的编制方法1.2.1 简单算术指数的编制步骤1.2.2 加权算术指数的编制步骤1.2.3 简单几何指数的编制步骤1.2.4 加权几何指数的编制步骤1.3 统计指数的作用与应用范围1.3.1 统计指数的作用1.3.2 统计指数的应用范围第二章：统计指数的性质与分析2.1 统计指数的性质2.1.1 统计指数的平衡性2.1.2 统计指数的传递性2.1.3 统计指数的可加性2.2 统计指数的分析与应用2.2.1 统计指数的分析方法2.2.2 统计指数在实际应用中的案例分析第三章：个体指数的计算与分析3.1.1 个体指数的概念3.1.2 个体指数的计算方法3.2 个体指数的分析与应用3.2.1 个体指数的分析方法3.2.2 个体指数在实际应用中的案例分析第四章：综合指数的计算与分析4.1 综合指数的概念与计算方法4.1.1 综合指数的概念4.1.2 综合指数的计算方法4.2 综合指数的分析与应用4.2.1 综合指数的分析方法4.2.2 综合指数在实际应用中的案例分析第五章：指数体系与统计分析5.1 指数体系的概念与构成5.1.1 指数体系的概念5.1.2 指数体系的构成5.2 指数体系在统计分析中的应用5.2.1 指数体系在时间序列分析中的应用5.2.2 指数体系在因素分析中的应用第六章：特殊统计指数6.1 质量指数与数量指数6.1.2 数量指数的概念与计算6.1.3 质量指数与数量指数的对比分析6.2 平均数指数6.2.1 平均数指数的概念与计算6.2.2 平均数指数的应用范围与分析方法6.3 季节性指数6.3.1 季节性指数的概念与计算6.3.2 季节性指数的应用与分析第七章：指数数的编制与评估7.1 指数数的编制方法7.1.1 简单算术指数数的编制7.1.2 加权算术指数数的编制7.1.3 简单几何指数数的编制7.1.4 加权几何指数数的编制7.2 指数数的评估方法7.2.1 指数数的精确度评估7.2.2 指数数的稳定性评估7.2.3 指数数的适用性评估第八章：指数理论在经济学中的应用8.1 消费者价格指数（CPI）8.1.1 CPI的概念与计算方法8.1.2 CPI的经济分析与应用8.2 生产者价格指数（PPI）8.2.1 PPI的概念与计算方法8.2.2 PPI的经济分析与应用8.3 GDP平减指数8.3.1 GDP平减指数的概念与计算方法8.3.2 GDP平减指数的经济分析与应用第九章：指数分析与决策9.1 指数分析在企业管理中的应用9.1.1 生产指数分析9.1.2 销售指数分析9.1.3 成本指数分析9.2 指数分析在投资决策中的应用9.2.1 投资回报率指数分析9.2.2 风险指数分析9.2.3 投资组合指数分析第十章：指数分析在社会科学领域的应用10.1 社会学领域的指数分析10.1.1 人口指数分析10.1.2 社会发展指数分析10.2 政治学领域的指数分析10.2.1 选举指数分析10.2.2 政策效果指数分析10.3 教育学领域的指数分析10.3.1 教育质量指数分析10.3.2 教育资源配置指数分析重点和难点解析教案中的重点环节包括：1. 统计指数的性质与分析：理解指数的平衡性、传递性和可加性是统计指数分析的基础，这对学生来说可能较为抽象，需要通过具体的例子来帮助理解。
应用统计学教案统计指数共68页
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
END
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
应用统计学教案统计
一、教案名称：应用统计学教案-统计整理二、教学目标：1. 理解统计整理的概念和意义；2. 掌握统计数据的搜集、整理和分析方法；3. 能够运用统计整理的方法解决实际问题。
三、教学内容：1. 统计整理的基本概念；2. 数据的搜集方法；3. 数据的整理方法；4. 统计数据的分析方法；5. 实际问题中的应用。
四、教学方法：1. 讲授法：讲解统计整理的基本概念、方法的原理和步骤；2. 案例分析法：分析实际问题，引导学生运用统计整理方法解决问题；3. 小组讨论法：分组讨论数据搜集、整理和分析的过程，促进学生交流与合作。
五、教学准备：1. 教学PPT：制作统计整理相关的PPT课件，包括概念、方法和实际问题；2. 案例材料：收集一些实际问题，用于引导学生运用统计整理方法；3. 统计软件：安装必要的统计软件，如Excel、SPSS等，用于数据分析和演示。
六、教学过程：1. 导入新课：通过一个简单的实际问题引入统计整理的概念，激发学生的兴趣；2. 讲解基本概念：讲解统计整理的基本概念，包括数据的搜集、整理和分析；3. 案例分析：分析一些实际问题，引导学生运用统计整理方法解决问题；4. 小组讨论：分组讨论数据搜集、整理和分析的过程，促进学生交流与合作；5. 总结与反思：总结本节课的重点内容，布置课后作业，引导学生思考和巩固所学知识。
七、课后作业：1. 复习本节课所学的统计整理基本概念和方法；2. 完成课后练习题，巩固所学知识；八、教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和讨论情况，评估学生的参与度；2. 课后作业：评估学生完成课后作业的情况，包括答案的正确性和分析报告的质量；3. 小组讨论：评估学生在小组讨论中的表现，包括合作意识和解决问题的能力。
九、教学拓展：1. 介绍一些常用的统计整理方法，如描述性统计、频率分布、图表等；2. 引导学生了解统计软件的使用，如Excel、SPSS等；3. 推荐一些相关的参考书籍和在线资源，供学生进一步学习。
教学课件 应用统计学(第四版)
1
• 本课程的学习目的：
1.建立基本统计思想，树立概率观、总体观、 数据观与综合观，从而提高学生的思维能力 与认识水平；
2.掌握收集数据的方法； 3.能结合数据的特点和研究目的， 选择合适的
方法对数据进行处理和显现； 4.通过分析数据， 探寻数据内在的规律。提高
定量分析问题的能力，以 能从大量的数据中 提取出有价值的信息，联系实际地研究社会 经济问题。
7
统计活动：是对各种统计数据进行收集、整理、分析、 推断，并加以描述和显示的活动 。
统计数据:是通过统计活动所获得的能够说明现象总体 某种特征的数据以及与之相联系的文字、图表等资料 的总称，是统计活动的成果。
统计学：是关于如何收集数据、整理数据、描述和显 示数据的特征、分析和探索（或推断）客观现象总体 数量特征、数量关系与数量规律性的科学。
17
总体的特性
同质性
变异性
大量性
18
样本的特性
特定性
随机性
代表性
19
2.标志与变量
标志（统计标志的简称）： 总体各单位所共同具有的属性或特征。 标志值：标志的具体表现称为标志值。
标志的分类
按单位特征
按标志变异
品质标志
不变标志
数量标志
可变标志
20
变量：每个可变标志都可以视为变量。 变量值：变量的具体表现称为变量值。
劳动 作用于 劳动
资料
对象
管理费用
生产出
工业 产品
产量 质量 品种
销售 销 售 量
销售费用
价值形 成过程
工资 福利
V
折旧
+
费等
+
统计学电子教案
统计学电子教案第一章：统计学概述1.1 统计学的定义解释统计学的概念和作用强调统计学在数据分析中的重要性1.2 数据类型介绍定量数据和定性数据的区别举例说明不同类型的数据应用场景1.3 统计学的基本术语解释平均数、中位数、众数等基本统计量介绍概率、概率分布、期望值等基本概念1.4 统计学的方法和应用概述描述性统计和推理性统计的方法举例说明统计学在各个领域的应用第二章：数据的收集与整理2.1 数据的收集介绍数据的来源和收集方法强调数据收集的重要性和注意事项2.2 数据的整理解释数据的清洗和预处理过程介绍数据的整理方法和工具2.3 数据的可视化强调数据可视化的重要性介绍常用的数据可视化方法和工具2.4 案例分析：数据收集与整理的实际应用通过实际案例展示数据收集与整理的过程分析案例中的问题和解决方案第三章：描述性统计分析3.1 描述性统计量计算和解释平均数、中位数、众数等统计量强调不同统计量的应用场景和优缺点3.2 数据的分布形态介绍正态分布、偏态分布等分布形态的特点分析不同分布形态对数据分析的影响3.3 数据的离散程度计算和解释方差、标准差、离散系数等离散程度指标强调离散程度对数据分析的重要性3.4 案例分析：描述性统计分析的实际应用通过实际案例展示描述性统计分析的过程分析案例中的问题和解决方案第四章：概率与概率分布4.1 概率的基本概念解释概率的定义和基本性质介绍条件概率、独立事件的概率计算4.2 离散概率分布解释离散概率分布的定义和性质计算和解释二项分布、泊松分布等离散概率分布4.3 连续概率分布解释连续概率分布的定义和性质计算和解释正态分布、指数分布等连续概率分布4.4 案例分析：概率与概率分布的实际应用通过实际案例展示概率与概率分布的应用分析案例中的问题和解决方案第五章：推断性统计分析5.1 参数估计介绍参数估计的定义和方法解释点估计和区间估计的概念5.2 假设检验介绍假设检验的定义和步骤解释显著性水平、p值等概念5.3 置信区间解释置信区间的概念和计算方法强调置信区间的应用场景和意义5.4 案例分析：推断性统计分析的实际应用通过实际案例展示推断性统计分析的过程分析案例中的问题和解决方案第六章：回归分析6.1 线性回归介绍线性回归模型的定义和形式解释截距、斜率等回归系数的概念6.2 多元回归分析介绍多元回归模型的定义和形式强调多元回归分析在多变量数据分析中的应用6.3 回归模型的评估介绍回归模型的评估指标和方法解释R平方、调整R平方等概念6.4 案例分析：回归分析的实际应用通过实际案例展示回归分析的过程分析案例中的问题和解决方案第七章：分类与预测方法7.1 逻辑回归介绍逻辑回归模型的定义和形式解释逻辑回归在分类问题中的应用7.2 决策树介绍决策树的定义和原理强调决策树在数据分类和预测中的应用7.3 支持向量机介绍支持向量机的基本概念和原理解释支持向量机在分类问题中的优势7.4 案例分析：分类与预测方法的实际应用通过实际案例展示分类与预测方法的应用分析案例中的问题和解决方案第八章：时间序列分析8.1 时间序列的基本概念解释时间序列数据的定义和特点介绍时间序列数据的收集和预处理方法8.2 平稳性检验与时间序列模型介绍平稳性检验的概念和常用方法解释自相关函数、偏自相关函数等概念8.3 单变量时间序列分析介绍单变量时间序列分析的方法和模型强调ARIMA模型在时间序列预测中的应用8.4 多元时间序列分析介绍多元时间序列分析的方法和模型解释向量自回归模型（VAR）等概念第九章：统计软件应用9.1 统计软件的选择与使用介绍常用的统计软件及其特点强调选择适合的统计软件的重要性9.2 R语言与统计分析介绍R语言的基本语法和统计分析功能解释如何使用R语言进行数据分析和可视化9.3 Python与统计分析介绍Python的基本语法和统计分析库强调Python在数据分析和机器学习中的应用9.4 案例分析：统计软件应用的实际案例通过实际案例展示统计软件的应用过程分析案例中的问题和解决方案第十章：统计学在实际应用中的挑战与展望10.1 数据隐私与伦理探讨数据隐私和伦理在统计学应用中的重要性强调保护个人隐私和遵循伦理原则的必要性10.2 大数据与统计学解释大数据的概念和挑战强调统计学在大数据分析中的应用和重要性10.3 机器学习与统计学介绍机器学习的基本概念和原理强调统计学在机器学习中的作用和贡献10.4 统计学的未来发展趋势探讨统计学在未来的发展和机遇鼓励学生对统计学的持续学习和研究重点和难点解析：一、统计学的定义和作用：重点关注统计学在数据分析中的核心地位，以及它在各个领域中的应用。
《应用统计学教学资料》统计学 第九章 分类数据分析
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学习目标
本章学习目标
➢ 理解分类数据与χ2 统计量 ➢ 掌握拟合优度检验及其应用 ➢ 掌握性检验及其应用 ➢ 掌握测度列联表中的相关性
2
9.1 理解分类数据与χ2 统计量 3
【例】1912年4月15日，豪华巨轮泰坦尼克号与冰 山相撞沉没。当时船上共有共2208人，其中男性 1738人，女性470人。海难发生后，幸存者为718 人，其中男性374人，女性344人，以的显著性水
平检验存活状况与性别是否有关。 ( 0.05)
10
9.2 拟合优度检验
习题
答案
解：要回答观察频数与期望频数是否一致，
(a b)(c d )(a c)(b d )
22
9.4 φ 相关系数
➢将入 相关系数的计算公式得
2
ad bc
n (a b)(c d )(a c)(b d)
▪ad 等于 bc ， = 0，表明变量X 与 Y 之间 ▪若 b=0 ，c=0，或a=0 ，d=0，意味着各观察频数全 部落在对角线上，此时| | =1,表明变量X 与 Y 之间 完全相关
并随行数和列数的增大而增大 ▪ 根据不同行和列的列联表计算的列联系数不
便于比较
25
9.4 V 相关系数(V correlation coefficient)
1. 计算公式为
V
2
n min (r 1),(c 1)
式中：min (r 1), (c 1) 表示取(r 1), (c 1)中较小的一个
检验如下假设：
H0：观察频数与期望频数一致 H1：观察频数与期望频数不一致
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06
统计软件操作实践
Chapter
SPSS软件基本操作介绍
01
SPSS软件界面及功能介绍
详细阐述SPSS软件的启动、界面组成、菜单栏、工具栏等基本功能。
02
数据文件的建立与导入
讲解如何在SPSS中新建数据文件、导入外部数据，以及数据文件的保
存与导出。
03
数据的编辑与管理
介绍数据的输入、编辑、整理、筛选、排序等基本操作。
应用
符号检验适用于配对样本数据且不满足正态分布假设的数据分析。例如，在医学研究中，当需要比较 同一患者接受不同治疗方法前后的效果时，可以采用符号检验；在教育学研究中，可用于比较同一学 生在不同教学方法下的成绩变化。
游程检验原理及应用
原理
游程检验是一种非参数统计方法，用于 检验随机序列中某种特定模式（如连续 出现的正数或负数）出现的频率是否显 著偏离随机性。该方法通过计算游程数 （连续出现同一符号的序列长度）及其 对应的概率值来判断序列的随机性。
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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 • 时间序列分析与预测 • 统计软件操作实践
01
统计学基本概念与原理
Chapter
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
均值、样本比例等。
区间估计
02
根据样本数据计算出一个区间，该区间包含总体参数的真值，
并给出该区间的置信水平。
评价标准
03
无偏性、有效性、一致性等。
假设检验原理及方法
原假设与备择假设
设立相互对立的两个假设，通过 样本数据判断哪个假设更合理。
北京航空航天大学：应用统计学 电子教案
（2）观察到的显著性水平：P-值
2、使学生掌握非参数统计的特点和适用场合，拟合优度检验和独立性检验的统计思想和过程。
⑴非参数统计的特点与功效
⑵拟合优度检验：检验总体是否服从假设的概率分布的检验
⑶独立性检验：检验两个变量是否相互关联
⑴数据集中趋势的位置平均数—众数、中位数、分位数
⑵数据集中趋势的数值平均数—算术平均数、几何平均数、调和平均数
⑶数据离散趋势值—极差、方差、标准差、变异系数
⑷经验规则与Z值法
主
要授Leabharlann 课内容第三章统计数据分布特征的描述
3.1数据分布的集中趋势
3.2数据分布的离散程度
3.3集中趋势与离散程度的综合运用
3.4数据分布的偏度与峰度
重点与
难
点
（1）中心极限定理在统计推断中的重要作用
（2）几种常用的统计量分布的适用问题：Z分布、t分布、χ2分布、F分布
（3）点估计的评价准则
授
课
方
式
1．教学方法
主要采用讲授、分析、讨论、举例的方法，介绍各类指标的统计意义和计算方法。
2．教学手段
多媒体教学（教学课件），辅助必要的板书。
作业和思考题
思考题：
⑴区间估计的基本概念
⑵已知总体方差，求总体均值的置信区间
⑶大样本的总体均值置信区间
（4）未知总体方差，,求总体均值的置信区间
（5）总体比率的置信区间
（6）两个总体均值之差的区间估计
（7）总体方差的置信区间
主
要
授
课
内
容
第四章参数估计
应用统计方法第一章数理统计基本概念
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一、 直方图(Histogram) 设 X1, X 2 , , X n 是总体 X 的一个样本，又设总体具有
概率密度 f ，如何用样本来推断 f ？注意到现在的样本 是一组实数，因此，一个直观的办法是将实轴划分为若 干小区间，记下诸观察值 X i 落在每个小区间中的个数， 根据大数定律中频率近似概率的原理，从这些个数来推 断总体在每一小区间上的密度。
i
1, 若X i 0, 若X i
(t j1, t j (t j1, t j
] ]
,
i
1,
2,L
,n
则 i 是独立同分布于两点分布： P{i x} p x (1 p)1x , x 0或1
其中 p P{X (t j1, t j )} ，
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由柯尔莫哥洛夫强大数定律，我们有
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（ⅰ）无放回时：
P{ X 1
1,
X2
1,
X3
1}
5 10000
4 9999
3 9998
（ⅱ）有放回时：
P{X 1
1,
X2
1,
X3
1}
555 10000 10000 10000
5
3
10000
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显然（ⅰ）中的抽样方式不是独立的，每次抽样的结果都 将影响下一次抽样的分布，这种抽样不是我们通常研究的 抽样。而（ⅱ）中的抽样，则是多次独立的抽样，它们是 同分布的，即我们通常称为的随机抽样(Random sample)。 这样得到的数据，即是我们常研究的简单随机样本(Simple random sample)，或就直接称为样本。
应用统计学-第二章(2)
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男生组 研究生组 女生组 男生组 理科组 本科组 女生组 男生组 专科组 女生组 高等学校在校学生总体 男生组 研究生组 女生组 文科组 本科组男生组 女生组 男生组 专科组 女生组
教学重点
教学难点
对统计数据进行整理和分组；在分组的基础上编制分配数列；对统计数据的特征进行 描述。
授课基本内 容
第三节 统计数据的整理 一、统计分组 统计分组是根据统计研究目的， 将总体按一定标志区分为不同类型或不同性质的 组，使组与组之间有比较明显的差别，而在同一组内的单位具有相对的同质性，即同 一组内各单位之间具有某些共同的特征。 (一) 统计分组原则 1．根据统计研究的目的选择分组标志 2．选择能够反映现象总体本质特征的标志 3．考虑现象所处的具体时间、地点、条件来分组 4．满足完备性、互斥性及一致性 (二) 统计分组的方法 1．按标志的特征分组 总体单位的各个标志按分组标志的特征分组区分为品质标志和数量标志。 2．按分组标志数量分组 统计分组按分组标志多少不同，可分为简单分组和复合分组。 (1) 简单分组。 简单分组是对研究对象按照一个标志进行的分组。 例如某高校职工 按照性别进行的分组，如表 2.3.1 所示。 表 2.3.1 按性别分组 按性别分组 男 女 合计 职工人数（人） 800 600 1400
(三) 统计分组体系 统计对总体量往往要从多方面进行研究，仅仅依赖一个分组标志的一种分组是难 以满足的，必须运用多个分组标志进行多种分组，形成一个分组体系，才能满足。统 计分组体系是指运用多个分组标志对总体进行分组，形成一系列相互联系、相互补充 的有机整体。统计分组体系有两种： 1．平行分组体系 对同一总体选择两个或两个以上的标志分别进行简单分组， 就形成平行分组体系。 例如对人口按年龄、性别、文化程度等标志分别进行简单分组，可得到一个平行的分 组体系，如图 2.3.1 所示。
应用统计学课件 (4)
四、常用分布及数字特征
（一）随机变量 1、案例 某企业生产一批产品，已知其次品率为10%，现随机 抽取2件。试问：1）均为次品的概率？2）恰有一件次品 的概率？3）均为正品的概率？ 分析： 1）随机抽取的2件产品，所含次品的可能性有： 0件，1件，2件。 2）设X表示次品出现的件数。X=0，1，2；
案例研究： 一家装瓶公司为自己设计了装瓶机器。该机器标明 可把64盎司饮料装人瓶子。在他们自己的厂里，随机 抽取了500只装有饮料的瓶子。经检验，发现有两瓶少 于64盎司，这是由生产过程内在的变异性所引起的。 如果该生产系统保持不变，那么，随机从售货架上 取下其中一瓶，问少于64盎司饮料的概率是多少？
P( AB ) P( A) P( B | A) P( AB ) P( B) P( A | B)
注：该公式可推广到多个事件。
A AB
B
3）应用案例： 某企业拟开发A、B两个项目，已知：A开发成 功的可能性为：0.6，A开发成功的条件下，B开 发成功的可能性0.5。试问：A、B同时开发成功 的可能性是多少？
2）判断条件：独立、重复、两种可能。 3）问题的一般描述：在N次独立重复试 验中，事件A恰好出现K次的概率。
4）模型（公式）：
P( B) C P( A ) (1 P( A ))
k n
k
n k
其中：A—事件，n—试验总数，k—事件A恰出现K次 P( A) 数， 表示事件A在一次试验中的概率，表示在N次独 立重复试验中， P( B)事件A恰好出现K次的概率。
应用基础理论
第二章内容介绍 第一节 概率论的基本知识 一、 基本概念 二、 基本计算及其性质 三、 基本概型 四、 常用分布及数字特征 五、 概率论的应用案例
应用统计学
从没有排序的数据中很难看出数据的整体范围。排序
是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。
茎叶图：
茎叶图就是将数据分成几组（称为茎），每组中数据
的值（称为叶）放置在每行的右边。
8
§2.3 数值数据的图表
当数据量很大时，排序和茎叶图都很难得出结论。此
时需要使用图表。有多种不同类型的图表可以用来精确描
19
数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数
据的特征。
常用的统计图有以下几种：
• 1.折线图
•
——通常用来描述时间序列数据，用以表示某
些指标的变化趋势。
•
制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对
同样的统计资料，延伸或压缩某一坐标轴可能传
达不同的甚至是误导的印象。
•
20
过分压缩了Y轴
图1.5 60个销售点的汽车销售量的频数分布
26
5.频数多边形
频数多边形是直方图的另一种表现形式，是由
直方图的顶端中点(各组的组中值)连线而成，其中
两边都要连接到横轴上的某点，以便通过覆盖的
面积反映总频数。当希望在一个图上比较两种频
数分布的特征时，就需要使用频数多边形。
100
80
频 60
数 40
女学生
员就业状态汇总表
申请廉租房人员
就业状态
百分比/%
从业者
24
退休人员
12
失业者
11
离岗者
3
无业者
47
其他
3
3
2.条形图
在条形图中，每个条代表一个分类，其长度表示
该分类的总数、频率或百分比。
4
3.圆饼图
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主编：刘思峰等
（三） 统计学与其他学科的关系
统计学与其他专门学科的关系
统计方法一般的数据分析方法 适用于其他任何科学中的偶然现象，因此 它与很多专门学科都有关系。但是统计方 法只是从事物的外在数量表现去推断该事 物可能的规律性，它本身不能说明何以会 有这个规律性，这是各专门学科的任务。
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主编：刘思峰等
理论统计学
数理统计学
数理统计学是应用数学的一个分支，在这里作为 统计学的一个分支，它以概率论等数学理论为基础，研究随 机现象的数量规律，是一门纯方法论的科学，为其它学科提 供数学分析和推断的方法与技术。
统计学原理
统计学原理是在统计实践的基础上，对统计理论 方法的最一般概括，内容包括统计的对象和任务，统计的理 论基础和方法论基础，以及关于统计活动各个环节的理论和 方法。统计学原理中结合了数学、概率论和数理统计学的知 识，又是统计实践经验的高度总结，是指导统计实践活动的 科学依据。一般所说的统计学就是指统计学原理。
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（三） 统计学与其他学科的关系
统计学和数学的关系
统计学中具有方法论性质的数理统 计学是应用数学的一个分支，因此统计学与数 学的关系十分密切，且与其他的应用数学有一 定的共性。如和数学中的有关定理一样，统计 中的一些分布也是客观现象数量特征的一种抽 象。
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三、统计学学派与统计学学科体系
３．数理统计学派
代表人物：法国的拉普拉斯，比利时的 凯特勒。拉普拉斯把古典概率论引进统计学， 发展了概率论，推广了概率论在统计中的应 用。
凯特勒把德国的国势学派、英国的政治 算术学派和意大利、法国的古典概率论加以 融合改造为近代意义的统计学。他是数理统 计学派的奠定人，有“ 统计学之父”之称。
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三、统计学学派与统计学学科体系
2．政治算术学派
代表人物：英国的威廉·配第、约翰·格朗特 等。 （二）统威计廉学·的配近第代的期代（表18著世《纪政末治－算19术世》纪对末当）时的英、 荷、法等国的“ 国富和力量”进行了数量的计算 和比较；格朗特写出了第一本关于人口统计的著作。 他们开创了从数量方面研究社会经济现象的先例。
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三、统计学学派与统计学学科体系
4．社会统计学派
代表人物：德国的克尼斯、恩格尔、梅 尔等。
他们强调统计学是研究社会现象的科学， 包括统计资料的搜集、整理和分析研究，目的 是要揭示现象内部的联系。
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二、统计的产生与发展
统计发展
古典统计学时期
近代统计学时期
现代统计学时期
17 世按古纪中照典叶统 统计 计学 学的 、发 近图181展 代.世1.2纪历统末统程计计，学学的我和发们现展可代1历9程世以统示纪把计意末图统学计 三学 个划 时分 期为 ，
如图1.1.2所示。
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第一章
绪论
主
要
内 容
第一节 统计的产生与发展 第二节 统计研究的特点、方法和作用
本章小节
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第一节
统计的产生与发展
一、统计与统计学
统计学是研究如何对社会总体的数量 特征和规律进行描述、推断、认识的一门学 科。从字面上直观理解，“统计”是指对大 量事物进行汇总计数，因此可以简单地说统 计就是总起来计量，即统而计之。例如计算 全国的总人口数、国内生产总值，计算某个 企业的职工人数、产品产量，甚至是计算某 个家庭每月的收入和支出等等都是统计。
➢ 应用统计学
将统计学的基本原理应用于各 个领域就形成各种各样的应用统计学。 它包括一整套统计分析方法，有的是 适用于各个领域的一般性的统计方法， 如数据收集与整理、参数估计、假设 检验、方差分析、相关与回归等。有 的则是某一专业领域中特有的分析方 法，例如经济统计学中的指数分析法、 统计决策及产品质量统计管理等。
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二、统计的产生与发展
统计产生
原始社会后期： 统计萌芽于计数活动； 奴隶制国家产生：使统计日显重要； 封建社会时期： 统计已具规模； 资本主义的兴起：统计扩展到社会经济各方面。
统计学作为一门系统的科学，距今已 有300多年的历史。
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（二） 统计学学科体系
统计学学科体系如图1.1.3所示。数理统计学
理论数理统计学
统计学
理论统计学
统计学原理
应用数理统计学
应用统计学
自然统计学 社会经济统计学
图 1.1.3 统计学的学科体系简图
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（二） 统计学学科体系
➢ 理论统计学
指统计学 的数学原理，它 根植于纯数学的 一个领域—概率 论。
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一、统计与统计学
统计调查
统计信息
统计目的 及要求
统计设计
统计整理
统计 统计咨询
资料
统计活动一般按统照计分统析 计设计、统计调统计查监督、统计 整理、统计分析和统计资料的开发利用这几个阶段 依次进行。如图1图.11.1..11统所计活示动。过程示意图
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应用统计学
社会经济统计学
社会经济统计学是将理论统计学应用于社会 经济领域，以社会、经济、人口、科技和文化等人 类自身及其活动为对象的统计方法论，为对社会经 济现象数量特征进行的调查研究提供原理、原则和 方式方法。
自然统计学
自然统计学是将理论统计学应用于自然现 象领域，是探索地理、地质、气候、天文、生物等 非人类现象的数量关系和数量规律的统计方法论。 其中较为重要的分支有生物统计学、气象统计学、 天文统计学等。
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三、统计学学派与统计学学科体系
（一）统计学学派 1．德国的记述学派（国势学派〕
康令（1606－1681）
阿痕瓦尔（1719－1772： 1764年首创统计学一 词）
他们在大学中开设“ 国势学”采用记述性材 料，讲述国家“ 显著事项”，籍以说明管理国家的 方法。特点是偏重于事物质的解释而忽视量的分析。