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统计学ppt课件
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。
统计学课件ppt(全)
统计是以数据为食物的动物 统计的本业是消化数据， 并产生有营养的结果。
Data—— Statistics ——Information
经济学家、教育家、人口学家 原北京大学校长 马寅初
• 学者不能离开统计而研究 • 政治家不能离开统计而施政 • 企业家不能离开统计而执业
第一节 统计与统计学
• 统计与统计学的含义 • 统计数据的规律与统计方法
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明，通过多次观察或试验可 以得到大量的统计数据，利用统计方法是 可以探索其内在的数量规律性。因为客观 事物本身是必然性与偶然性的对立统一， 必然性反映了事物的本质特征，偶然性反 映了事物表现形式的差异。（举例学生的 平均分，标准差）
举例3：《2011年武汉地区高校毕业 生就业报告》
• 即使入职相同行业，不同部门间的收入差 距也较大。从总体看，高校毕业生薪资起 点呈现“研发岗”＞“销售岗”＞“职能 岗”＞“行政岗”的总体态势。 • 在不同性质的企业中，应届高校毕业生工 资最高的是外资企业，达2500元以上的占 到62.3%，达5000元以上的占到8.2%。接 近半数的应届毕业生，工资水平集中在 1500元-2500元之间。
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红 楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀， 吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析 （原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用 的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以 聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同， 出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一 人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个 论证在红学界轰动很大。
统计学课件PPT课件
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。
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ppt课件
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。
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。
统计基础知识ppt课件
统计基础知识ppt课件
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
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。
统计学ppt(全)
Jacob Bernoulli (伯努利) (1654-1705) Edmond Halley (哈雷) (1656-1742) De Moivre (棣美佛) (1667-1754) Thomas Bayes (贝叶斯) (1702-1761) Leonhard Euler (欧拉) (1707-1783) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) Friedrich Gauss (高斯) (1777-1855) Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Karl Pearson (皮尔森) (1857-1936) Ronald Aylmer Fisher (费歇) (1890-1962) Jerzy Neyman (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980) William Feller (费勒)(1906-1970)
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
联系 很多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的 指标与标志之间存在变换关系
统计指标的特点
同质事物的可量性 小康水平、公司绩效、满意度 量的综合性 许多个体现象的数量综合的结果 具体性
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
联系 很多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的 指标与标志之间存在变换关系
统计指标的特点
同质事物的可量性 小康水平、公司绩效、满意度 量的综合性 许多个体现象的数量综合的结果 具体性
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
统计学PPT课件
11 - 31
一元线性回归模型
1. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项 的 方程称为回归模型
2. 一元线性回归模型可表示为
y = b + b1 x +
y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项 线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化
误差项 是随机变量
反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的 影响
正线性相关
11 - 10
散点图
(scatter diagram)
完全负线性相关
负线性相关
非线性相关
不相关
散点图
(例题分析)
【例】一家大型商业银行在多个地区设有分行 ，其业务主要是进行基础设施建设、国家重 点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。 近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良 贷款额也有较大比例的提高，这给银行业务 的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形 成的原因，希望利用银行业务的有关数据做 些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法 。下面是该银行所属的25家分行2002年的有 关业务数据
简单相关系数 3. 若相关系数是根据总体全部数据计算的，
称为总体相关系数，记为
4. 若是根据样本数据计算的，则称为样本相 关系数，记为 r
11 - 15
相关系数
(计算公式)
样本相关系数的计算公式
r (x x)( y y) (x x)2 (y y)2
或化简为 r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
值，也表示 x 每变动一个单位时， y 的平均变动值
11 - 35
参数的最小二乘估计
11 - 36
最小二乘估计
1. 使因变量的观察值与估计值之间的离差平方和 达到最小来求得 bˆ0和bˆ1 的方法。即
一元线性回归模型
1. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项 的 方程称为回归模型
2. 一元线性回归模型可表示为
y = b + b1 x +
y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项 线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化
误差项 是随机变量
反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的 影响
正线性相关
11 - 10
散点图
(scatter diagram)
完全负线性相关
负线性相关
非线性相关
不相关
散点图
(例题分析)
【例】一家大型商业银行在多个地区设有分行 ，其业务主要是进行基础设施建设、国家重 点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。 近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良 贷款额也有较大比例的提高，这给银行业务 的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形 成的原因，希望利用银行业务的有关数据做 些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法 。下面是该银行所属的25家分行2002年的有 关业务数据
简单相关系数 3. 若相关系数是根据总体全部数据计算的，
称为总体相关系数，记为
4. 若是根据样本数据计算的，则称为样本相 关系数，记为 r
11 - 15
相关系数
(计算公式)
样本相关系数的计算公式
r (x x)( y y) (x x)2 (y y)2
或化简为 r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
值，也表示 x 每变动一个单位时， y 的平均变动值
11 - 35
参数的最小二乘估计
11 - 36
最小二乘估计
1. 使因变量的观察值与估计值之间的离差平方和 达到最小来求得 bˆ0和bˆ1 的方法。即
统计学ppt课件贾俊平完整版
时间序列预测的评价指标
平均误差、均方误差、均方根误差和平均绝 对误差等。
08
统计计算与软件应用
统计计算基础
描述性统计
计算数据的中心趋势（ 均值、中位数、众数） 和离散程度（方差、标 准差、四分位距）。
概率论基础
理解概率、期望、方差 等基本概念，掌握常见 概率分布（如正态分布 、t分布、F分布等）。
数据分布的图形表示
介绍直方图、箱线图等图形表示方法 ，用于直观展示数据的分布形态。
03
概率论基础
随机事件与概率
随机事件
在一定条件下，并不 总是发生，也不总是 不发生的事件。
概率
描述随机事件发生的 可能性大小的数值。
பைடு நூலகம்
概率的性质
非负性、规范性、可 加性。
条件概率
在给定另一事件发生 的条件下，某一事件 发生的概率。
专注于数据管理和统计分析，提供丰富的计量经济学方法，适 合经济学和金融学等领域。
开源且易学的编程语言，拥有强大的数据处理和可视化库（如 pandas、matplotlib等），适合数据科学和机器学习领域。
R语言在统计学中的应用实例
数据清洗和整理
使用R中的dplyr等包进行数据清洗、 筛选和变换。
02
统计学的研究方法
描述统计方法
描述统计方法是统计学中最基础 的方法，它通过对数据进行整理 、概括和可视化，帮助我们了解
数据的基本情况和分布特征。
推断统计方法
推断统计方法是统计学中更高级 的方法，它基于概率论和数理统 计的理论，通过对样本数据的分 析来推断总体数据的特征和规律
。
实验设计方法
实验设计方法是统计学中用于研 究因果关系的方法，它通过设计 和实施实验来控制和观察各种因 素的变化，从而揭示出因素之间
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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》全套课件 PPT
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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数据分析工具
预测分析
Excel内置了多种数据分析工具，如直方图 、排列图、控制图等，有助于进行数据探 索和可视化。
Excel的数据分析工具还可以进行回归分析 、时间序列分析等预测分析，帮助用户预 测未来的趋势。
SPSS在统计学中的应用
数据输入和管理
SPSS提供了强大的数据输入和管理功能，可以方便地导 入、导出各种数据格式，并进行数据清洗和整理。
公式
(y = a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b) 其中 (a_1, a_2, ..., a_n) 是自变量的系 数，(b) 是截距。
目的
通过最小化残差平方和，找 到最佳拟合平面。
非线性回归
总结词
非线性回归是用于分析非线性关系的回归模型。
公式
(y = f(x)) 其中 (f) 是一个非线性函数。
将数据按大小排序后，位于中间位置的数值 ，反映数据的分布情况。
众数
出现次数最多的数值，反映数据的普遍情况 。
标准差和方差
衡量数据离散程度的指标，反映数据的波动 情况。
数据的可视化
图表
使用图表（如柱状图、折线图 、饼图等）直观展示数据之间
的关系和变化趋势。
直方图
用直方图展示数据的分布情况 ，便于观察数据的集中和离散 程度。
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目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 描述性统计 • 推断性统计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计软件介绍
01 统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和推断的科学，旨在通过数据揭 示现象的本质和规律。
相关主题
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四、统计学的作用
21
《统计学》第一章 总论
统计学的作用
STAT
★ 一、为什么要学习统计学
二、学习统计学的，统计学是通用的方法论科学， 是通用的基础课。
10
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ 一、统计的含义 ★ 二、统计学的产生与发展
三、统计学的分类
STAT
四、统计学的作用
11
统计学的产生和发展
中国的人口统计数据：
《统计学》第一章 总论
STAT
公元2年（汉元始二年）59594978人 公元754年（唐天宝十三载）52880488人 公元1122年（宋宣和四年）46734784人 公元1578年（明万历六年）60692856人 公元1711年（清康熙五十年）24621324人 公元1741年（清乾隆六年）143411559人 统计应管理国家 204209828人 公元1763年（清乾隆二十八年） 公元1790年（清乾隆五十二年） 的需要而产生 301487115人 公元1835年（清道光十五年）401767053人
主要的代表人物：威廉· 配第（W.Petty）、
约翰· 格朗特（J.Graunt）
政治算术学派在很大程度上毕竟还处于统计核算的 初创阶段，它只能从简单的、粗略的算术方法来对社会 经济现象进行计量和比较。
15
《统计学》第一章 总论
2.统计学的近代期
始于18世纪末至 19世纪末，主要有数 理统计学派和社会统计学派。 （1）数理统计学派
统计是“认识社会的最有力的武器之一” ——列宁 STAT
统计学
1
统计是“认识社会的最有力的武器之一” ——列宁 STAT
第一章 第二章 第三章 第四章 总 论
图 表 描 述 描 述 性 统 计 量 参 数 估 计
2
统计是“认识社会的最有力的武器之一” ——列宁 STAT
第五章 假 设 检 验
第六章
第七章 第八章
时 间 数 列 分 析
统 计 指 数 分 析 相关分析与回归分析
3
《统计学》第一章 总论
第一章
总 论
STAT
★ §1.1 统计学概述
§1.2 统计学中的常用术语
§1.3 统计活动的程序与统计方法
4
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ 一、统计的含义
二、统计学的产生与发展
三、统计学的分类 四、统计学的作用
12
《统计学》第一章 总论
统计学的产生和发展
STAT
最早的统计是作为国家重要事项的记 录。
从统计学的产生和发展过程来看，可 以把统计学划分为三个时期： 统计学的萌芽期、统计学的近代期、 统计学的现代期
13
《统计学》第一章 总论
1.统计学的萌芽期
STAT
始于 17 世纪中叶至 18 世纪中、末叶， 主要有国势学派和政治算术学派。
政府统计：国家统计局、职能部门 企事业单位统计：工厂统计机构等 经营统计：调查咨询公司、统计事务所等 其它：如研究性统计机构等
8
《统计学》第一章 总论
统计的含义之二
统计资料
通过统计实践活动取得的说 明对象某种数量特征的数据
STAT
直接从各调查单位搜集的用来 原始资料 反映个体特征的数据资料
由原始资料加工得到的在一定 次级资料 程度上能反映总体特征的数据 资料
计学为基础的边缘学科不断形成；
第三，随着应用的广泛和深入，特别是借助
电子计算机后，统计学所发挥的功效日益增强。
18
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ 一、统计的含义 ★ 二、统计学的产生与发展 ★ 三、统计学的分类
四、统计学的作用
STAT
19
《统计学》第一章 总论 总论 《统计学》第一章
9
《统计学》第一章 总论
统计的含义之三 统计学
是关于数据的科学，研究如何收 集、整理、分析、表述数据，并 通过数据得出结论。
STAT
统计学的性质
统计学是关于数据的方法论科学； 统计学使用大量观察和归纳推理的方法，
得出对事物总体的综合认识； 统 计 学 结 合 现 象 的 “ 质 ” 研究 现象的 “量”。
主要代表人：德国大学教授尼斯（K.G.A.Knies），
恩格尔（C.K.E.Engel）和梅尔（G.V.Mayr）
17
《统计学》第一章 总论
3.统计学的现代期
20世纪60年代以后，其明显趋势为：
STAT
第一，随着数学的发展，统计学依赖和吸收
数学营养的程度越来越迅速；
第二，向其他学科领域渗透，或者说，以统
STAT
5
《统计学》第一章 总论
统计
Statistics
总而计之 统而计之
STAT
复数性：统计、统计数据 单数性：统计学
6
《统计学》第一章 总论
统计工作
统 计 的 含 义
STAT
实践与结果
统计资料 理论与实践
统计学
7
《统计学》第一章 总论
统计的含义之一
STAT
统计实践 活动
对现象的数量进行搜集、整 理和分析的活动过程
主要代表人：拉普拉斯（place） 凯特勒（A.Quetelet）
STAT
凯特勒是统计学之父，将德国的国势学派、英国的政 治算术派和意大利、法国的古典概率派加以统一、改造 并融合成具有近代意义的统计学，促使统计学向新的境
界发展。
16
《统计学》第一章 总论
（2）社会统计学派
STAT
认为统计学的研究对象是社会现象，目的在 于明确社会现象内部的联系和相互关系；统计方法 应当包括社会统计调查中资料的搜集、整理，以及 对其分析研究。同时还认为，在社会统计中，全面 调查，包括人口普查和工农业调查，居于重要地位； 以概率论为根据的抽样调查，在一定的范围内具有 实际意义和作用。
统计学的分类
STAT
理论 统计学
描述统计学 推断统计学 国民经济统计学 社会统计学 人口统计学
研究的内容是 统计的一般理 论和方法 研究的内容是 运用于某一特 定领域的统计 问题
20
应用 统计学
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ ★ ★ ★
一、统计的含义
二、统计学的产生与发展
STAT
三、统计学的分类
（1）国势学派
贡 献 ： 提 出 了 “ 统 计 学 ” （ Statistics ） 和 “显著事项”等名词和术语。 方法：用对比的方法来研究各国实力和强弱。
14
《统计学》第一章 总论
（2）政治算术学派
STAT
贡献：在数量统计资料的基础上进行全面系统的 总结，提炼理论原则。
方法：运用可度量的方法，依靠数量的观察来解 释与说明社会经济生活。
21
《统计学》第一章 总论
统计学的作用
STAT
★ 一、为什么要学习统计学
二、学习统计学的，统计学是通用的方法论科学， 是通用的基础课。
10
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ 一、统计的含义 ★ 二、统计学的产生与发展
三、统计学的分类
STAT
四、统计学的作用
11
统计学的产生和发展
中国的人口统计数据：
《统计学》第一章 总论
STAT
公元2年（汉元始二年）59594978人 公元754年（唐天宝十三载）52880488人 公元1122年（宋宣和四年）46734784人 公元1578年（明万历六年）60692856人 公元1711年（清康熙五十年）24621324人 公元1741年（清乾隆六年）143411559人 统计应管理国家 204209828人 公元1763年（清乾隆二十八年） 公元1790年（清乾隆五十二年） 的需要而产生 301487115人 公元1835年（清道光十五年）401767053人
主要的代表人物：威廉· 配第（W.Petty）、
约翰· 格朗特（J.Graunt）
政治算术学派在很大程度上毕竟还处于统计核算的 初创阶段，它只能从简单的、粗略的算术方法来对社会 经济现象进行计量和比较。
15
《统计学》第一章 总论
2.统计学的近代期
始于18世纪末至 19世纪末，主要有数 理统计学派和社会统计学派。 （1）数理统计学派
统计是“认识社会的最有力的武器之一” ——列宁 STAT
统计学
1
统计是“认识社会的最有力的武器之一” ——列宁 STAT
第一章 第二章 第三章 第四章 总 论
图 表 描 述 描 述 性 统 计 量 参 数 估 计
2
统计是“认识社会的最有力的武器之一” ——列宁 STAT
第五章 假 设 检 验
第六章
第七章 第八章
时 间 数 列 分 析
统 计 指 数 分 析 相关分析与回归分析
3
《统计学》第一章 总论
第一章
总 论
STAT
★ §1.1 统计学概述
§1.2 统计学中的常用术语
§1.3 统计活动的程序与统计方法
4
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ 一、统计的含义
二、统计学的产生与发展
三、统计学的分类 四、统计学的作用
12
《统计学》第一章 总论
统计学的产生和发展
STAT
最早的统计是作为国家重要事项的记 录。
从统计学的产生和发展过程来看，可 以把统计学划分为三个时期： 统计学的萌芽期、统计学的近代期、 统计学的现代期
13
《统计学》第一章 总论
1.统计学的萌芽期
STAT
始于 17 世纪中叶至 18 世纪中、末叶， 主要有国势学派和政治算术学派。
政府统计：国家统计局、职能部门 企事业单位统计：工厂统计机构等 经营统计：调查咨询公司、统计事务所等 其它：如研究性统计机构等
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《统计学》第一章 总论
统计的含义之二
统计资料
通过统计实践活动取得的说 明对象某种数量特征的数据
STAT
直接从各调查单位搜集的用来 原始资料 反映个体特征的数据资料
由原始资料加工得到的在一定 次级资料 程度上能反映总体特征的数据 资料
计学为基础的边缘学科不断形成；
第三，随着应用的广泛和深入，特别是借助
电子计算机后，统计学所发挥的功效日益增强。
18
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ 一、统计的含义 ★ 二、统计学的产生与发展 ★ 三、统计学的分类
四、统计学的作用
STAT
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《统计学》第一章 总论 总论 《统计学》第一章
9
《统计学》第一章 总论
统计的含义之三 统计学
是关于数据的科学，研究如何收 集、整理、分析、表述数据，并 通过数据得出结论。
STAT
统计学的性质
统计学是关于数据的方法论科学； 统计学使用大量观察和归纳推理的方法，
得出对事物总体的综合认识； 统 计 学 结 合 现 象 的 “ 质 ” 研究 现象的 “量”。
主要代表人：德国大学教授尼斯（K.G.A.Knies），
恩格尔（C.K.E.Engel）和梅尔（G.V.Mayr）
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《统计学》第一章 总论
3.统计学的现代期
20世纪60年代以后，其明显趋势为：
STAT
第一，随着数学的发展，统计学依赖和吸收
数学营养的程度越来越迅速；
第二，向其他学科领域渗透，或者说，以统
STAT
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《统计学》第一章 总论
统计
Statistics
总而计之 统而计之
STAT
复数性：统计、统计数据 单数性：统计学
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《统计学》第一章 总论
统计工作
统 计 的 含 义
STAT
实践与结果
统计资料 理论与实践
统计学
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《统计学》第一章 总论
统计的含义之一
STAT
统计实践 活动
对现象的数量进行搜集、整 理和分析的活动过程
主要代表人：拉普拉斯（place） 凯特勒（A.Quetelet）
STAT
凯特勒是统计学之父，将德国的国势学派、英国的政 治算术派和意大利、法国的古典概率派加以统一、改造 并融合成具有近代意义的统计学，促使统计学向新的境
界发展。
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《统计学》第一章 总论
（2）社会统计学派
STAT
认为统计学的研究对象是社会现象，目的在 于明确社会现象内部的联系和相互关系；统计方法 应当包括社会统计调查中资料的搜集、整理，以及 对其分析研究。同时还认为，在社会统计中，全面 调查，包括人口普查和工农业调查，居于重要地位； 以概率论为根据的抽样调查，在一定的范围内具有 实际意义和作用。
统计学的分类
STAT
理论 统计学
描述统计学 推断统计学 国民经济统计学 社会统计学 人口统计学
研究的内容是 统计的一般理 论和方法 研究的内容是 运用于某一特 定领域的统计 问题
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应用 统计学
《统计学》第一章 总论
§1.1 统计学概述
★ ★ ★ ★
一、统计的含义
二、统计学的产生与发展
STAT
三、统计学的分类
（1）国势学派
贡 献 ： 提 出 了 “ 统 计 学 ” （ Statistics ） 和 “显著事项”等名词和术语。 方法：用对比的方法来研究各国实力和强弱。
14
《统计学》第一章 总论
（2）政治算术学派
STAT
贡献：在数量统计资料的基础上进行全面系统的 总结，提炼理论原则。
方法：运用可度量的方法，依靠数量的观察来解 释与说明社会经济生活。