统计学讲义
统计学(全套课件)
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Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data. Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc. (不列颠百科全书)
第四节 统计学的要素和指标
一.统计学的要素 二.指标及指标体系
统计学的要素
总体(Population) 根据一定目的确定的所要研究事物的总体 2. 样本(Sample) 从总体中抽取出来的部分单位组成的集合体 3. 总体单位 组成整体的各个个体
指标及指标体系
标志与指标 2. 统计指标的特点 3. 指标的分类 统计指标体系
标志与指标
标志与指标的概念
1.标志 说明总体单位属性和特征的名称 2.指标 运用一定的统计方法对各单位的标志值进行登记、整理、汇总,形成反映总体数量特征的综合指标
标志与指标的概念
标志与指标的区别与联系
区别 指标是说明总体特征的,而标志是说明总体单位特征的 标志有不能用数值表示的品质标志与能用数值表示的数量标志,而指标都是用数值表示
统计调查的技术
数据的搜集方法
询问调查
访问调查
观察实验
电话调查
邮寄调查
观 察
电脑辅助
座 谈 会
个别深访
实 验
访问调查 (概念要点)
1. 调查者与被调查者通过面对面地交谈而获得资料 2. 有标准式访问和非标准式访问 标准式访问通常按事先设计好的问卷进行 非标准式访问事先一般不制作问卷
统计的作用
一. 为党和国家各级领导机构决策服务 为企业单位和社会事业单位管理服务 为广大人民了解社会服务 为科研机构和人员进行理论研究服务 为各国人民相互了解和发展国际交流服务
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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。
统计学课件PPT课件
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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。
统计学培训讲义
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f (x)
1
( x )2
e 2 2 , x
2
记为 X~N (, 2 )
2
当 0, 1 ,就称X服从标准正态分布
记为 X~N(0,1)
EXCEL函数 图形
F(x)=P(X<x)=NORMDIST(x, mean,standard_dev,cumulative)
f (x)
F(x)
x
为逻辑值 指明函数 形式 True 表示 分布函数 值 False表示 密度函数
1.2 统计学基本概念-统计特征-离散程度
离散程度就是反映各个个体之间的差异大小,例如全距、平均差、方差、标准差等等。
分布中心
全距(极差) 平均差 方差 标准差
R xm ax xm in
n
| xi x |
x i1 n
n
( xi x )2
2 i1
n
n
( xi x )2
i 1
n
EXCEL函数 Max min avedev Varp stdevp
经济订货批量模型
Q* EOQ 2DS H
Q的均匀分布模型
费用
TC
H*Q
Q
2
Q/2
C*D
S*D
Q
0
订货量(Q)
1.3 统计学基本概念-理论分布-正态分布
正态分布是统计学中最重要的分布,许多随机变量都服从正态分布,例如身高,成绩,库存 额等等,所有的分布当趋于无穷大的时候,都服从正态分布。
概率密度函数 统计特征
分布中心 方差 标准差
n
S 2
( xi x )2
i 1
n 1
1 n n 1 i1
xi2
统计学完整ppt课件完整版
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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)
(完整word版)统计学讲义
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第二节统计学的理论基础和研究方法第三节统计学的基本范畴一、统计总体与总体单位(一)概念统计总体和总体单位,又可以简称为总体和个体,是反映统计认识对象的基本概念.凡是客观存在的,在同一性质基础上结合起来的许多事物的整体,就是统计总体.组成统计总体的个体称为总体单位.例如,一个工业企业,有以职工为单位组成的职工总体,有以每台设备组成的设备总体,有以产品为单位组成的产品总体,有以销售行为为单位组成的销售总体等。
总体和个体是多种多样的,常见的主要有两种,即:以某种客观存在的实体为单位组成的总体,如以个人、家庭、学校、设备、产品、商品等为单位组成的总体称作实体总体;以某种行为、事件为单位组成的总体,如买卖行为、工伤事故、犯罪事件、体育活动等为单位组成的总体称作行为总体。
一个统计总体中所包括的总体单位数可以是无限的,这样的总体称为无限总体;也可以是有限的,则称为无限总体.在社会经济现象中统计总体大多是有限的。
在统计调查中,对无限总体不能进行全面调查,只能调查其中一小部分单位,据以推断总体.对有限总体既可作全面调查,也可只调查其中的一小部分.(二)特点统计总体的形成必须具备一定的条件,作为统计研究具体对象的统计总体,其形成条件主要有三条:第一,同质性。
组成统计总体的所有单位必须是在某些性质上是相同的,例如工业企业总体,必须是由进行工业生产经营的基层单位组成的。
如果是国有工业企业总体,便又多了一个所有制性质上的相同标志,它的范围便小于工业企业总体了。
或数量标志数值;第二,大量性。
统计总体是由许多总体单位构成的。
小型总体(抽样总体)的单位数要足够多;第三,差异性。
构成总体的各单位除了同质性一面还必须有差异性一面,否则便不需要进行统计调查研究了。
例如职工总体中的每个职工,在工种、性别、年龄、文化程度、工资等方面都有差异,这样才构成社会经济统计调查的内容。
二、标志与指标(一)概念标志是说明总体单位属性和特征的名称。
标志按其表现形式有数量标志与品质标志两种。
《统计学》完整ppt课件
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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。
《统计》 讲义
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《统计》讲义一、什么是统计在我们的日常生活和工作中,常常会听到“统计”这个词。
那到底什么是统计呢?简单来说,统计就是对数据的收集、整理、分析和解释的过程。
比如说,一个学校想要了解学生的考试成绩情况,就需要对每个学生的各科成绩进行收集,然后按照班级、年级等进行分类整理,通过计算平均分、最高分、最低分等指标来进行分析,最后得出关于学生学习情况的结论,这就是一个简单的统计过程。
再比如,一家企业想要知道自己产品在市场上的销售情况,会收集各个地区的销售数据,包括销售量、销售额、销售渠道等,整理这些数据后,分析不同地区、不同时间段的销售趋势,从而判断产品的市场表现,为后续的生产和营销策略提供依据。
统计并不仅仅是简单地罗列数据,更重要的是从数据中发现规律、趋势和问题,为决策提供有价值的信息。
二、统计的重要性统计在各个领域都发挥着至关重要的作用。
在经济领域,政府需要通过统计来了解国家的经济运行状况,包括国内生产总值(GDP)、通货膨胀率、失业率等重要指标。
企业也需要统计来分析市场需求、预测销售趋势、评估投资风险等,以制定合理的发展战略。
在医学领域,统计可以帮助研究人员评估药物的疗效、分析疾病的发病率和死亡率,为医疗决策提供依据。
例如,在新冠疫情期间,通过对感染人数、康复人数、死亡人数等数据的统计和分析,政府能够制定相应的防控措施,合理调配医疗资源。
在社会科学领域,统计可以用于研究人口结构、教育水平、收入分配等问题,帮助我们了解社会的发展变化。
在自然科学领域,实验数据的统计分析可以帮助科学家验证假设、发现新的规律。
总之,无论是宏观的国家决策,还是微观的个人生活,统计都在其中扮演着不可或缺的角色。
它能够帮助我们更好地理解世界,做出更明智的决策。
三、统计中的数据收集数据收集是统计的第一步,也是非常关键的一步。
如果收集的数据不准确或者不完整,那么后续的分析和结论就可能出现偏差。
数据收集的方法有很多种,常见的包括普查和抽样调查。
《统计》 讲义
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《统计》讲义一、什么是统计在我们的日常生活和工作中,常常会听到“统计”这个词。
那么,究竟什么是统计呢?简单来说,统计就是对数据的收集、整理、分析和解释的过程。
想象一下,我们要了解一个班级学生的学习情况。
我们可以收集每个学生的考试成绩,这就是数据收集。
然后,把这些成绩按照从高到低进行排序,或者计算平均分、及格率等,这就是数据整理。
接着,通过分析这些数据,比如比较不同学科的成绩差异,或者观察成绩的分布情况,来发现一些规律和趋势,这就是数据分析。
最后,根据分析的结果,得出关于这个班级学习状况的结论,比如哪个学科需要加强教学,或者哪些学生需要更多的帮助,这就是数据解释。
统计不仅仅局限于学术领域,它在商业、医疗、政府、体育等各个领域都有着广泛的应用。
比如,企业通过统计销售数据来了解市场需求,制定营销策略;医院通过统计病人的病历数据来研究疾病的发病规律,提高治疗效果;政府通过统计人口数据来规划公共服务设施的建设。
二、统计的基本步骤1、数据收集这是统计工作的第一步,也是非常关键的一步。
数据的质量和完整性直接影响到后续的分析结果。
数据收集的方法有很多种,常见的有普查、抽样调查、问卷调查、实验等。
普查就是对研究对象的全体进行调查,比如全国人口普查。
这种方法可以得到全面、准确的信息,但往往需要耗费大量的人力、物力和时间。
抽样调查则是从研究对象的总体中抽取一部分样本进行调查,通过对样本的分析来推断总体的情况。
抽样方法要科学合理,以保证样本具有代表性。
问卷调查是通过设计一系列问题,让被调查者回答来获取数据。
在设计问卷时,要注意问题的清晰性、合理性和有效性。
实验则是在控制其他因素不变的情况下,改变某个因素,观察其对结果的影响。
2、数据整理收集到的数据往往是杂乱无章的,需要进行整理。
这包括对数据进行分类、编码、录入等操作。
比如,将学生的成绩按照学科、分数段进行分类,给不同的类别赋予相应的代码,然后将数据录入到电子表格中。
3、数据分析这是统计的核心环节。
《AP统计学讲义》课件
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首先将数据分组,然后计算各组的方 差,最后通过比较各组方差的大小来 判断组间是否存在显著差异。
05 相关与回归分析
相关分析的概念
相关分析
用于研究两个或多个变量之间是 否存在关系,以及关系的强度和
方向。
相关性系数
衡量变量间关系的强度和方向, 取值范围在-1到1之间,1表示完 全正相关,-1表示完全负相关,
需求匹配
根据分析需求选择合适的软件。
易用性
选择易于学习和使用的软件。
功能
选择具有所需统计功能的软件。
成本
考虑软件的购买和维护成本。
软件使用技巧与注意事项
数据导入与清洗
确保数据准确无误地导入软件。
函数与命令
熟悉常用函数和命令,提高分析效率。
软件更新与维护
定期更新软件,保持其稳定性和安全性。
结果解读
正确解读软件的输出结果。
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THANKS
非参数统计方法的应用场景
探索性数据分析
01
在缺乏明确的理论模型或假设的情况下,非参数方法可以帮助
探索数据的分布和特点。
多元数据分析
02
在处理多个变量之间的关系时,非参数方法可以提供一种不依
赖于特定变量类型或关系的分析方式。
异常值检测
03
非参数方法在检测和解释异常值方面具有优势,因为它们不依
赖于正态分布或其他严格的假设。
实验法
在控制条件下进行实验,获取 数据。
观察法
通过观察记录数据,如市场调 研、气象观测等。
文献法
通过查阅文献资料获取数据。
数据的展示方式
表格
用数字和文字描述数据,便于比较和分析。
地图
用地理信息展示数据,适用于空间数据的展 示。
统计基础知识讲义
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统计基础知识讲义第一章总论第一节统计的涵义一、统计的概念、统计的三种涵义(一)统计的概念统计,是指对某一现象有关数据的搜集、整理、计算和分析等活动。
(二)统计的三种涵义统计工作、统计资料、统计学(三)统计工作、统计资料和统计学三者的关系第一、统计工作与统计资料是过程与成果的关系;第二、统计工作与统计学是实践与理论的关系;第三、统计工作与统计学是前与后的关系。
第二节统计学中的基本概念一、总体与总体单位(一)总体所谓总体,是指客观存在的,在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体,称为统计总体,简称总体。
(二)总体单位构成总体的每个事物称为总体单位。
(三)总体与总体单位的关系总体由总体单位构成,它是全部和部分的关系。
总体和总体单位是相对而言的,总体和总体单位可以相互转化。
总体的基本特征:同质性,大量性,差异性。
二、指标与标志(一)指标有两种理解一是:指标是反映总体现象数量特征的概念。
二是:指标是反映总体现象数量特征的概念和具体数值。
如,2008年江苏省地区生产总值(GDP)达30312.61亿元。
(二)标志标志是说明总体单位特征的名称。
标志按性质不同,分为品质标志和数量标志。
标志按表现不同,分为不变标志和变异标志。
变异标志又分为品质变异标志和数量变异标志。
(三)指标与标志的区别1、指标说明总体特征,标志说明总体单位特征;2、标志分为有不能用数值表示的品质标志和能用数值表示的数量标志两种,但指标必须都能用数值表示。
(四)指标与标志的联系1、统计指标的数值直接汇总于总体单位的数量标志值;2、指标与数量标志之间存在着转化的关系。
三、变异与变量(一)变异标志在同一总体不同总体单位之间的差别,称为变异。
(二)变量数量变异标志就是变量数量变异标志的具体数值表现,称为变量值。
几个基本概念之间的联系第三节统计的任务与过程一、统计的任务《统计法》规定,统计的基本任务是:对国民经济和社会发展情况进行统计调配、统计分析,提供统计资料和统计咨询意见,实行统计监督。
《统计学教材》课件
![《统计学教材》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/0acd5f02e55c3b3567ec102de2bd960590c6d9ba.png)
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
第二十四讲统计学讲义
![第二十四讲统计学讲义](https://img.taocdn.com/s3/m/452f6366366baf1ffc4ffe4733687e21ae45ff13.png)
•
先综合后对比 ;
•
分子分母之差具有一定旳经济内容。
• 加权平均数指数: 采用抽样资料;
•
先对比后综合;
•
分子分母之差却不具有价值总量
•
指标增减旳经济内容。
物量指数主要采用拉氏公式; 价格指数主要采用帕氏公式; 加权算术平均数主要用于编制物量总指数; 加权调和平均数主要用于编制价格总指数。
第三节 指数体系与原因分析
【例10-6】若销售量增长20%,价格上 涨10%,则销售额将增长多少?
• 解:根据指数与增长率之间旳关系及公式 (10.13)可得销售额将增长
• (20%+1)×(10%+1)-1=32%
当分析研究某一总量指标的变动情况时,要使用总量指
标指数体系,其公式的基本形式如下:
个体指数指数体系 q1p1 q1 p1 q0p0 q0 p0
(10.12)
总指数指数体系 q1p1 q1p0 q1p1 q0p0 q0p0 q1p0
(10.13)
• 由总变动指数与两个原因指数之间所形成旳指 数体系称为两原因指数体系,以上所列旳各指 数体系均为两原因指数体系;由总变动指数与 三个或三个以上旳原因指数之间所形成旳指数 体系称为多原因指数体系 。
• 编制综合指数旳一般措施原则:
• (1)同度量原因与指数化原因相乘后必须 是有实际经济意义旳总量指标;
• (2)数量指标指数以质量指标为同度量原 因;质量指标指数以数量指标为同度量原因;
• (3)同度量原因旳固定时期必须以指数旳 经济意义为根据。
二、平均指数
• (一)平均指数旳概念 • 平均指数是编制总指数旳另一种主要形式,其
• 平均指数按平均时是否加权,能够分为简朴平 均指数和加权平均指数。其中,加权平均指数 按采用旳权数形式不同,又分为总量加权平均 指数和比重加权平均指数。
第二十讲统计学讲义
![第二十讲统计学讲义](https://img.taocdn.com/s3/m/6f57317cbdd126fff705cc1755270722182e5966.png)
分,因而增长速度也有环比增长速度和定基增长速度两种。
(1)环比增长速度。是逐期增长量与前一期水平之比, 说明事物逐期增长的快慢程度。用公式表示为:
环比增长速度= ai ai1 a i 1
或
= ai 1
i 1,2,3,..., n
a i1
可见,环比增长速度是环比发展速度减去 1 或 100%。
(2)定基增长速度。是累积增长量与固定基期水平 之比,说明一段时期内事物增长的快慢程度。用公式表示
fn1)
f1 f2 ... fn1
3.相对数时间序列计算序时平均数 相对数时间序列计算序时平均数,必须根据时间序列指标的 分子和分母资料,分别计算子项数列和母项数列的序时平均数, 然后将这两个序时平均数对比求得。计算公式为:
c a b
式中, c :相对数或静态平均数时间序列的序时平均数 a :分子数列的序时平均数 b :分母数列的序时平均数
126265 127185 128040 128840 129608 130372 131102 131789 132466
99214。6 109655。2 120332。7 135822。8 159878。3 183217。4 211923。5 257305。6 300670。0
7858 8622 9398 10542 12336 14053 16165 19524 22698
某一指标各期指标值加以平均得到的平均数。 它将某种事物在时间上的差异抽象化,用以说 明该事物在一段时期内的一般水平。
序时平均数与一般平均数的区别与联系
• 序时平均数又叫动态平均数,前边所讲的一般平均数 又叫静态平均数,二者既有共同点,又有其各自的特 点。作为平均指标,它们都是将某一事物各观测值的 差异抽象化,进而说明该事物的一般水平,并作为其 代表值。
统计学教程讲义(PPT73张)
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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。
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《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
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《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
统计学教案及讲义(共84页)
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统计学教案及讲义(共84页)一、统计学是什么?统计学啊,就像是一个超级侦探,专门去探寻数据背后的秘密。
它可不像我们平常看到的那些干巴巴的数字罗列,而是能从一堆看似杂乱无章的数据里,找出规律、发现趋势。
比如说,咱们想知道同学们每个月在食堂的消费情况,这时候统计学就闪亮登场啦。
它能把每个同学的消费金额收集起来,然后分析出哪个价位段的消费人数最多,是喜欢吃便宜实惠的盖饭呢,还是偶尔会去吃顿大餐。
这就像是把一群调皮的小数字都召集起来,然后让它们乖乖说出自己的故事。
而且哦,统计学在生活里到处都有它的影子。
你看商场里那些促销活动,商家怎么知道什么时候该打折,打多少折能吸引最多的顾客呢?这可都是统计学的功劳。
它提前分析了之前的销售数据,知道在哪个时间段顾客购买欲最强,哪种折扣力度最能让大家心动。
二、统计学的基本概念。
那咱们得先聊聊总体和样本。
总体呢,就是咱们要研究的所有对象的集合。
就好比我们想研究全校同学的身高情况,那全校同学就是这个总体啦。
可是全校同学那么多,一个个去量多麻烦呀,这时候就有了样本。
样本就是从总体里抽取出来的一部分,就像我们从每个年级、每个班级里挑出一些同学来量身高,这些被挑出来的同学的身高数据就是样本啦。
通过对样本的分析,我们就能大致推断出总体的情况呢。
还有平均数这个概念,大家肯定不陌生。
平均数就像是一群数字的小班长,它代表着这组数据的平均水平。
比如说我们算一个小组同学的平均成绩,把大家的成绩加起来再除以人数,得到的那个数字就是平均数啦。
但是平均数有时候也会骗人哦,要是有一两个特别高或者特别低的数字,可能就会把平均数拉偏了。
这时候我们就需要中位数这个概念啦,中位数就是把一组数据从小到大排好,位于中间的那个数字。
它可不会像平均数那么容易被极端值影响呢。
三、数据收集的方法。
收集数据就像是一场有趣的寻宝游戏。
一种方法是普查,这就相当于把所有的宝藏都翻个遍。
比如说人口普查,那可是要把全国的人口情况都摸清楚,从年龄、性别到职业、教育程度等等,一个都不能少。
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东南大学统计学辅导班笔记总论本章学习重点:本章是全课程的总纲,主要讲述统计学的对象和方法、统计的作用和统计学的基本概念。
本章学习难点:是统计学概念的理解和运用以及概念之间的相互关系。
第一节统计学的性质与作用一、“统计”一词的含义统计是一种社会调查活动,不论是宏观社会的整体调查研究,还是微观事物的观察分析,都需要统计。
在日常生活中“统计”有着多种含义。
例如,开学时,辅导员要统计一下到校的学生人数;篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数;农户在农作物收获后统计其产量等。
这时“统计”是一个动词,我们一般称其为统计工作,它是指搜集、整理和分析数字资料的工作,具有计数的含义。
统计工作的结果形成一系列的数字资料,也称统计资料或统计数据,这是“统计”的另一个含义。
它和前面讲的统计工作是紧密相连的,是统计工作的结果。
例如,我们班的学生人数120人,女生占30%,男女生的比例为2.33:1等。
国家统计局每年出版统计年鉴,反映国家的经济、文化教育以及科技发展等情况,这些都是在这个意义上的统计。
除了上面所讲的两个方面的含义之外,“统计”一词还有另外的含义,即作为一门科学的统计学,它是研究客观现象的数量方面的科学。
“统计”一词虽有上述三方面的涵义,但它们之间又是具有密切联系的。
统计资料是统计工作的成果,统计学是统计实践活动的经验总结和理论概括,统计工作是在统计理论的指导下进行和完成的。
二、统计学的性质1.统计学研究的对象是客观现象的数量方面。
早期统计所研究的问题有人口调查、出生与死亡的登记等,后来又扩大到社会经济和生物实验等方面。
目前不论社会的、自然的、或实验的,凡是有大量数据出现的地方,都要用到统计学。
凡能以数量来表现的均可作为统计学的研究对象。
统计方法已渗透到其他科学领域,成为当前最活跃的学科之一。
2.统计学研究的是总体现象的数量特征与规律性。
统计学所研究的是总体的数量特征及其分布的规律性。
总体是由许多个体组成的,各个个体在数量特征上受必然和偶然两种因素的支配,必然因素反映了该总体的特征,但由于受偶然因素的影响又是有差异的,如何通过这些个体的差异来描述或推断总体的特征就产生了统计学。
3.统计学是一门方法论的科学。
在统计学界对统计学的性质有实质性科学和方法论科学之争。
我们认为统计学是实用性很强的方法论科学,就统计工作来说,它总是研究实际问题的,统计的方法也是从现实问题中产生的。
然而统计学的发展有一个过程,早期的国势学派和政治算术学派虽然也利用一些统计方法来记述和分析现实问题,但这时还没有形成独立的统计学。
随着统计方法的应用日益广泛,其内容也不断发展和充实,尤其是概率论的发展为统计方法提供了理论基础,使统计的方法相对独立地形成了自己的科学体系,即统计学。
其内容包括如何去搜集资料,如何对搜集的资料加以整理、概括和表示,以及如何对取得的数据进行分析和推断等一系列方法。
这些方法和原理构成了统计学的基本内容。
目前统计方法已成为科学研究和各种管理的重要工具,它是一门年轻而引人入胜的科学,并且还在不断地发展。
三、统计的作用(1)为党和国家各级领导机构决策和执行服务;(2)为企业单位、社会事业单位进行管理服务;(3)为广大人民了解情况、参与社会经济活动、提高思想水平服务;(4)为科研机构和人员进行理论研究服务;(5)为各国人民相互了解、发展国际交流合作服务。
国家管理系统的决策、执行、信息、咨询、监督五个环节中,统计在信息、咨询、监督三个环节中具有重要的作用,因而往往将信息、咨询、监督称为统计的三大职能,其实统计的各项具体作用都是在统计信息的基础上派生出来的。
第二节统计学的理论基础和研究方法一、统计学的理论基础社会经济统计学是一门社会科学,它以马克思主义哲学和政治经济学作为自己的理论基础。
坚持以马列主义的理论为指导,运用唯物辩证的方法,研究社会经济发展的新情况和新问题、总结新经验,是做好统计工作,发展统计学的根本保证。
二、统计的研究方法1、大量观察法。
统计要认识社会经济现象发展的特征和规律性,必须从总体上(其含义包括“全及总体”和“抽样总体”)进行观察,即对研究总体的全部或足够多数单位进行调查并进行综合分析,这种方法称为大量观察法。
这是由统计研究对象的大量性和复杂性决定的。
大量复杂的社会经济现象是在诸多因素的综合作用下形成的,各单位的特征及其数量表现有很大的差别,不能任意抽取个别或少数单位进行观察。
必须在对被研究对象的全面分析的基础上,确定调查对象的范围,观察全部或足够多数的调查单位,借以对客观现象的规律性有所了解。
运用大量观察法对同类社会经济现象进行调查和综合分析,使次要的、偶然的因素作用相互抵消,从而排除其影响,以研究主要的共同起作用的因素所呈现的规律性。
统计调查中的许多方法,如统计报表、普查、抽样调查、重点调查等,都是对大量单位进行观察研究,来了解社会经济现象及其发展情况的。
2、综合分析法。
综合分析法,是指对大量观察所获得的资料,运用各种综合指标的方法,以反映总体一般的数量特征,并对综合指标进行分解和对比分析,以研究总体的差异和数量关系。
对大量原始数据进行整理汇总,计算各种综合指标,以显示出现象在具体时间、地点以及各种因素共同作用下所表现的规模、水平、集中趋势和差异程度等,概括地描述总体的综合特征和变动趋势。
常用的综合指标有,总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、动态指标等。
3、统计分组法。
根据统计研究的任务和事物内在的特点,将被研究的社会经济现象划分为性质不同的几个部分,称为统计分组法。
分组法是统计整理阶段的专门方法,也是贯穿统计研究全过程的方法。
通过对总体各个不同组成部分及其相互关系的分析,可以补充、丰富和深化对总体的认识。
4、归纳推断法。
所谓归纳是指由个别到一般,由事实到概括的推理方法。
归纳法可以使我们从具体的事实得出一般的知识,扩大知识领域,增长新的知识,所以是统计研究中常用的方法。
(区别于演绎法,是由一般到个别,由全体到个体)第三节统计学的基本范畴一、统计总体与总体单位(一)概念统计总体和总体单位,又可以简称为总体和个体,是反映统计认识对象的基本概念。
凡是客观存在的,在同一性质基础上结合起来的许多事物的整体,就是统计总体。
组成统计总体的个体称为总体单位。
例如,一个工业企业,有以职工为单位组成的职工总体,有以每台设备组成的设备总体,有以产品为单位组成的产品总体,有以销售行为为单位组成的销售总体等。
总体和个体是多种多样的,常见的主要有两种,即:以某种客观存在的实体为单位组成的总体,如以个人、家庭、学校、设备、产品、商品等为单位组成的总体称作实体总体;以某种行为、事件为单位组成的总体,如买卖行为、工伤事故、犯罪事件、体育活动等为单位组成的总体称作行为总体。
一个统计总体中所包括的总体单位数可以是无限的,这样的总体称为无限总体;也可以是有限的,则称为无限总体。
在社会经济现象中统计总体大多是有限的。
在统计调查中,对无限总体不能进行全面调查,只能调查其中一小部分单位,据以推断总体。
对有限总体既可作全面调查,也可只调查其中的一小部分。
例如职工普查(全面)及职工抽查(小部分)。
凡是调查总体的一小部分单位时,往往要根据局部资料来推算全体。
为了保证推算的准确性,必须设法使局部资料具有较高的代表性。
提高这种代表性的一个重要方法,就是使局部资料尽量能多包括一些单位。
因为所包括的单位数如果太少,就会出现偏高或偏低的偶然现象,降低了代表性,如果单位数增多,这种偶然偏差就趋于互相抵消,从而提高了代表性,有可能据以显现出总体的真象来。
例如,某市职工是一个总体,每个职工是一个总体单位,如果要了解该市职工工资的一般水平,只抽查少数几个职工是不行的,因为所抽查的那几个职工的工资可能偏高或偏低,不能代表全体。
但如果抽查足够多的职工求其平均工资,则偶然性的偏差就会大大减少,就可得出比较可靠的数据。
(二)特点统计总体的形成必须具备一定的条件,作为统计研究具体对象的统计总体,其形成条件主要有三条:第一,同质性。
组成统计总体的所有单位必须是在某些性质上是相同的,例如工业企业总体,必须是由进行工业生产经营的基层单位组成的。
如果是国有工业企业总体,便又多了一个所有制性质上的相同标志,它的范围便小于工业企业总体了。
或数量标志数值;第二,大量性。
统计总体是由许多总体单位构成的。
小型总体(抽样总体)的单位数要足够多;第三,差异性。
构成总体的各单位除了同质性一面还必须有差异性一面,否则便不需要进行统计调查研究了。
例如职工总体中的每个职工,在工种、性别、年龄、文化程度、工资等方面都有差异,这样才构成社会经济统计调查的内容。
这三个条件缺一不可,必须同时具备,才能形成统计总体。
(三)关系总体和总体单位不是固定不变的,随研究目的不同,它们是可以变换的。
(judgement)例如,我们研究某市机械工业状况,每个机械厂则是这个总体中的一个单位。
如果我们把研究领域扩大为以工业局为单位的全部工业,则机械工业局即为总体单位。
二、标志与指标(一)概念标志是说明总体单位(个体)属性和特征的名称。
例如,当我们研究的总体是我国煤炭工业的状况时,每个煤炭工业企业是总体单位,企业的经济类型、职工人数、产量等都是每个煤炭工业企业具有的标志。
标志按其表现形式有数量标志与品质标志两种。
凡是表示总体单位数量特征的标志,称数量标志。
它能用数量来表示,如企业的职工人数、产量、产值;职工的年龄、工龄、工资等。
凡是表示总体单位质的特征的标志,称品质标志。
如职工的性别、企业的经济类型、工人的工种等。
标志的具体表现是在标志名称之后所表明的属性或数值,如某职工的性别是女,民族是汉族。
这里的“性别”和“民族”是品质标志名称。
而“女”和“汉族”是这类标志的属性的具体表现。
又如该工人的年龄是35岁,工资是96元,则“年龄”和“工资”是数量标志的名称,而“35岁”和“96元”则是它们的数值表现。
统计指标是说明总体特征的。
对统计指标的概念,有两种理解和使用方法。
一种情况是把说明总体数量特征的名称,如全国总人口、工资总额、谷物总产量等等叫做统计指标。
这是统计指标的设计形态。
我们在讨论统计理论和进行统计设计时所说的统计指标,就属于这一种。
另一种是把指标名称和具体时间地点的统计数值结合起来,如某年末全国总人口118517万人,北京市职工工资总额202.5亿元,河北省谷物总产量2136.4万吨等等,叫做统计指标。
这是统计指标的完成形态,在实际工作中对统计数据进行加工整理、分析研究时所说的统计指标是指后一种。
(二)关系(as judgement)1.指标与标志的区别:(1)指标是说明总体特征的,而标志则是说明总体单位特征的。
(2)标志有不能用数值表示的品质标志与能用数值表示的数量标志,而指标都是用数值表示的,没有不能用数值表示的统计指标。