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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。

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这些分组区间的界限(上限)必须按升序排列。 6.在“输出区域
”中输入想让输出表显示其范围的左上角单元引用(必须是空的单
元),注意防止表格与图表以及原始数据的覆盖和重叠。本例取
$D$1。勾选“图表输出(C)”复选框,单击确定。输出如下
图表 。
直方图
分组上限
频率
频率
59
3
20
69
4
15
79
18
10
频率
89
······
· ·····
(总体单位按某一标志排序)
排序依据的标志:(1)无关标志;(2)有关标志
4·整群抽样(cluster sampling)
•方法: 将总体全部单位分为许多个“群”,然后随 机抽取若干“群”,对被抽中的各“群”内的所有单位 登记调查。 例:
优点:组织工作简便,费用节约。
局限性:调查单位过于集中在少数样本群中,限 制样本在总体分布的均匀性。
的倍数。2.输入原始数据。在B1单元中输入标志名称,在B2单
元中输入“59”(说明在小于和等于“59分”的变量数计在第一组
的频数内,等于“60分”的变量数将计到下一组的频数内),作
为第一组的分组上限,在B3单元中输入“69”作为第二项数据,
依此输入。3.从工具菜单中下拉,选择数据分析→直方图→点
击确定按钮。 4.在直方图分析选项框的“输入区域(I)”中
优点: 精心周密设计、高度统一、规范。 回收率高,内容相对稳定,便于资料积 累、对比。 层层上报、逐级汇总,可以满足各部门 需要。
普查
特点:工作量大,时间性强,需要大量人力和财力。 任务:搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料,为政府制定规划、方针政策提供依据。

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配对样本非参数检验
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
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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。

统计学完整ppt课件完整版

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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)

统计知识讲座PPT课件

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图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了,避免过 多的装饰和复杂的背景,突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中,应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性,提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误,来 源可靠,避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息,应提 供清晰的注解和说明,帮助读
标准差
方差的算术平方根,反映 数据波动程度,标准差越 小,数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称,偏向某一方向,可 分为左偏和右偏。
一种对称分布,其形态由均值和标准 差决定,具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度,峰度越 高,数据分布越尖峭;峰度越低,数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平,表示在原假设为真时,拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理,包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析,如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现,为 市场决策提供支持。
案例二:医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件,设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能,可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。

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产生于19世纪后半叶,创始人是德国统计学家克尼斯 (1821-1889), 他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。 代表人物有恩格尔(1821-1896)、他提出的“恩格尔系 数”,至今广泛使用。美国经济学家库兹涅茨(19011985)和英国经济学家斯通(1913-1991)等人开发的国 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”。 社会统计学派着重对社会经济领域的统计方法及其应用进 行研究。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、统计调查的组织与实施、 经济社会的数量分析与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。
重要地位 两个基本要求:准确性和及时性。
.
二、统计调查方案设计
1、确定调查目的:根本性问题 2、确定调查对象和调查单位:
调查对象即调查总体;调查单位即总体单位。 注意:调查单位与填报单位
3、确定调查项目(详) 4、确定调查时间和调查期限:
调查时间指调查资料所属的时点或时期; 调查期限指调查工作进行的起讫时间。
统计分析阶段主要有综合指标法、动态数列法、指数法、 抽样法、相关分析法等。
.
统计数据的类型:
1.分类数据、顺序数据和数值型数据 定性数据或品质数据、定量数据或数量数据 2.观测数据和实验数据 3.截面数据和时间序列数据
.
第四节 统计学中的几个基本概念
一、总体和总体单位
总体,统计总体,是指客观存在的、在同一性 质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
流量与存量相互依存,缺一不可。一般来说,存 量是流量的前提和基础,而流量在一定程度上取 决于存量的大小。
.
第二章 统计调查与整理

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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

《统计学教材》课件

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随机变量可以取有限个或可数个值,其分布可以用概 率质量函数描述。
连续随机变量
随机变量可以取任何实数值,其分布可以用概率密度 函数描述。
分布函数
描述随机变量取值范围的函数,用于计算随机变量在 不同区间的概率。
随机变量的数字特征
数学期望
描述随机变量取值的平均水平,计算方法为所有可能取值 的概率加权和。
偏态分布
数据分布不对称,可能偏向一侧。
峰度
描述数据分布形态的统计量,用于判断数据分布 是否平坦或尖锐。
数据的其他描述性统计指标
方差
01
描述数据离散程度的另一个统计量,是每个数据点与平均数的
差的平方的平均值。
变异系数
02
标准差与平均数的比值,用于比较不同水平的平均数的离散程
度。
四分位数
03
将数据分为四个等份,分别表示数据的低、中、高和极高水平
回归系数的解释
解释自变量与因变量之间的相关程度和方向 。
多元线性回归分析
1 2
多元线性回归模型
描述多个因变量与多个自变量之间的线性关系。
多元线性回归的假设条件
误差项独立、同方差、无多重共线性、无异方差 性等。
3
多元线性回归的应用
预测、解释变量之间的关系、控制其他变量的影 响等。
07
非参数统计方法
医学
临床试验、流行病学研究、诊 断和预后预测等。
经济学
经济数据的分析、预测和政策 制定等。
02
统计数据的收集和整理
统计数据的来源和分类
统计数据的来源
数值型数据 顺序数据
统计数据的分类 分类数据
统计数据的收集方法
调查法 观察法
实验法 推断法

《统计学》完整ppt课件

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如销售额、经济增长率等。
.
3. 数据的四个等级 定类数据 也称定名数据,这种数据只对事物的某
种属性和类别进行具体的定性描述。
例如,对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数,即计算每一 个类型的频数或频率(即比重)。
定序数据,也称序列数据,是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
.
(二)数据分类的原则
互斥原则:每一个数据只能划归到某一类型中,而 不能既是这一类,又是那一类 。 穷尽原则:所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中,没有一个数据无从归属。
(三)数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据:用文字描述的 。 如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
.
定量数据:用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值,则可称这种数据为变量。
离散型变量:数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
(一)普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点:工作量大,时间性强,需要大量人力和财力。 任务:搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料,为政府制定规划、方针政策提供依据。
方式:建立专门机构,配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
也称比率数据,是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算,而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。

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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。

统计学教程讲义(PPT73张)

统计学教程讲义(PPT73张)

2.平均增长量 平均增长量( Average Growth Amount )是逐期增长量的算术平均数, 用来事物及其现象的某一数量特征在一定时期内平均每期增加或减少的 绝对数量。其计算公式为
Y Y Y 2 N Y 1
N
(10.9)
由于逐期增长量之和等于累计增长量,所以上式又可写成:
要求 试计算该工厂第三季度计划完成程度。 ( 1 )在各月的计划数和实际数数据都具备时,直接采用式(10.5 )计 算。 (2)在拥有各月的计划数和计划完成情况数据,缺少母项数据时,则 可根据式(10.5)间接地获得各月的实际数数据,再计算出该工厂第三 季度计划完成程度。 ( 3)在拥有各月的实际数和计划完成情况数据,缺少子项计划数数据 时,仍然可以根据式(10.5)间接地获得各月的计划数数据,再计算出 该工厂第三季度计划完成程度。
SS 1
(10.16)
根据环比发展速度计算的平均发展速度,也是一种序时平均数,可以 采用几何平均法或方程式法这两种方法来计算。
/6:07
《统计学教程》
第10章 时间序列分析
10.1 描述性分析
1.水平法 水平法又叫几何平均法。由于现象在一段时期内环比发展的总速度不 等于各期环比发展速度之和,而是等于各期环比发展速度的连乘积,所 以计算平均发展速度不能应用算术平均法,可以使用几何平均法。即
/6:07
《统计学教程》
第10章 时间序列分析
10.1 描述性分析
2.平均发展水平 平均发展水平( Average Development Level)使指时间序列中的发 展水平的平均数,一般又称为序时平均数。 按照时间序列是时期序列,还是时点序列,序列中各项数据的时期长 度是否一致,有以下4种平均发展水平的计算公式。 (1)时期序列,各项时期数据的时期长度一致,其计算公式为 Y Y Y 1 N 0 1 N Y Y t (10.1) N 1 N 1 t 0 在时点序列情况下,采用逐日登记方式采集数据时,称之为连续性的 时点序列,一般也采用式(10.1)。 (2)时期序列,各项时期数据的时期长度(用表示)不一致,其计算 N 公式为 Y t ft Y f Y f Y f N N Y 0 0 1 1 t0 N (10.2) f0 f2 fN f i

《统计学》全套课件 PPT

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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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普查
特点:工作量大,时间性强,需要大量人力和财力。 任务:搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料,为政府制定规划、方针政策提供依据。
方式:建立专门机构,配备专门人员调查。 利用基层单位原始记录和核算资料发表调查。
经常性调查;同报表制度结合,用统计报表 调查。
典型调查
特点:在全面分析的基础上,有意识地选择代表性 的典型单位进行现场调查。
任务:为研究某种特殊的社会经济问题,搜集详细 的第一手资料,借以认识事物的本质特征、 因果关系、变化趋势。为理论和政策性问题 研究提供依据。
作用:适宜于研究处于萌芽状态事物和倾向性问题;
第二章 数据搜集与整理
统计调查
统计整理
统计分析
有组织、 有计划地 搜集资料。 要求:准确、 完整、及时
对调查资料 去伪存真、 去粗取精、 科学分类、 浓缩简化
描述性分析 推断分析、 决策分析。 要求:定性 定量结合
统计工作的三个中心阶段
统计调查
统计调查
一、调查组织方式
二、调查方案设计
全 面
报表制度 制度化的
组,然后从各类型中分别抽取样本单位,组合成
样本。
N1
n1
总体 N
N2
n2
样本 n
n1 n2 n比例
n1
Ni N
n
··· ···
N k nk
最优
n1
Ni i n Ni i
3·等距抽样(机械抽样) •方法:将总体单位按某一标志排序,而后按一 定的间隔抽取样本单位。
适用于两类现象:一类是根据行政、地域或自然 形群体;另一类是连续不断的总体。
与类型抽样的区别:主要是抽样目的有区别。
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h
10
Excel的直方图分析
直方图是描述统计的图解方法,它与其它统计定量方法相辅相成
,共同完成汇总、揭示数据分布特征的任务。但它们一般不能正
的倍数。2.输入原始数据。在B1单元中输入标志名称,在B2单
元中输入“59”(说明在小于和等于“59分”的变量数计在第一组
的频数内,等于“60分”的变量数将计到下一组的频数内),作
为第一组的分组上限,在B3单元中输入“69”作为第二项数据,
依此输入。3.从工具菜单中下拉,选择数据分析→直方图→点
击确定按钮。 4.在直方图分析选项框的“输入区域(I)”中
18
5
99
5
0 59 69 79 89 99 109 其他
分组上限
109
2
其他
0
h
12
这些分组区间的界限(上限)必须按升序排列。 6.在“输出区域
”中输入想让输出表显示其范围的左上角单元引用(必须是空的单
元),注意防止表格与图表以及原始数据的覆盖和重叠。本例取
$D$1。勾选“图表输出(C)”复选框,单击确定。输出如下
图表 。
直方图
分组上限
频率
频率
59
3
20
69
4
15
79
18
10
频率
89
适宜于分析事物的类型,它们之间的差别和 关系。
方法: 解剖麻雀;划类选典;抓两头。
抽样调查
特点:1·按随机原则从总体中抽取样本;
2·以样本指标(统计量)为依据推断总体参数 或检验总体的某种假设;
3·抽样误差可以事先计算并加以控制。
调 登记性误差
查 误 差
代表性误差
偏差
实际误差
随机误差 抽样平均误差
原则:规定统一的标准时点。 规定统一的普查期限。 规定调查的项目和指标。
重点调查
特点:在总体中选择个别或部分重点单位进行调查。
重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位, 其标志值在总体标志总量中占有绝大比重。
任务:及时了解总体基本情况,为主管部门指导工 作服务。
方式:一次性调查;专门设计和备配人员现场调查。
方案内容
调 查 非 全 面 调
普查 重点调查 典型调查 抽样调查
经常性调查
专门组织调 查
调查表、 问卷设计

网上调查
案例
一、统计调查的组织方式
统计报表制度
特点: 由政府部门组织,采用统一的表格,自 上而下布置,自下而上报告。
任务: 搜集国民经济和社会发展基本情况的资 料,为制订国民经济和社会发展计划和 检查计划执行情况服务。
输入含有原始数据单元范围的引用(A1:An),本例为$A$1:
$A$51,更为简便的是直接用光标圈选A列的数据。此外,如果
引用范围包括标志值的名称,必h 须勾选“标志”选项。
11
5.在“接收区域”中输入含有分组单元的引用(B1:Bn),输入
包含有分组标志值单元范围的引用,本例为$B$1:$B$7,通常
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。
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。
•适用:总体规模不大;总体内部差异小
2·类•方型法抽:样将(总分体层全抽部样单)位分类,形成若干个类型
确估计总体特征(除非满足抽样有关的统计假定)。以第2章习
题1为例 ,说明应用Excel进行统计频率分布和直方图等操作的步
骤 。1.进入Excel并打开新工作簿,在A单元列中逐个输入原始
数据,在B单元列中输入各组的分组上限,不管连续性变量还是
离散性变量,分组的频数都只计算到各组上限包括的变量值数目
为止。一般均取“10”的倍数减1,而分组的下限将默认为“10”
······
· ·····
(总体单位按某一标志排序)
排序依据的标志:(1)无关标志;(2)有关标志
4·整群抽样(cluster sampling)
•方法: 将总体全部单位分为许多个“群”,然后随 机抽取若干“群”,对被抽中的各“群”内的所有单位 登记调查。 例:
优点:组织工作简便,费用节约。
局限性:调查单位过于集中在少数样本群中,限 制样本在总体分布的均匀性。
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