经济学中统计学
经济学统计学就业前景
经济学统计学就业前景主要课程：数学分析、高等代数、C语言程序设计、数据库原理及其应用、面对对象程序设计、微观经济学、宏观经济学、统计学原理、经济统计学、金融统计学、多元统计分析、有用回来分析、抽样调查技术、统计预报与决策、风险管理、证券期货投资技术分析、统计软件、国民经济核算等。
经济统计学专业就业前景分析统计学专业毕业生的就业前景特别好，工作待遇也很高。
主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构，信息询问公司等从事讨论和教学工作，或者到沿海经济开发区求职，企业、工厂也大量需求这方面的人才。
经济统计学专业能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场讨论、质量掌握以及高新技术产品开发、讨论、应用和管理工作，或在科研教育部门从事讨论和教学工作的.高级特地人才。
统计学不仅要注意与其它学科的结合，统计学自身在统计原理、统计技术、统计方法等领域也要谋求创新和突破。
经济统计学专业就业方向经济统计学就业方向可以面对金融，统计，经济，会计这四个大方向。
而经济统计学毕业生中大部分人成为了会计，其次是数学老师，然后是银行等金融机构。
金融统计学最好的就业方向就是进入事业单位，但这些单位往往很少招本科的同学，一般都是要求硕士以上学历。
因此，对于本科生来说，经济统计学由于所学范围宽广，学问涉及学科较多，学得广而不精，所以在就业的时候就存在一个转向的问题。
但数据处理是统计学的优势所在，是会计，经济等专业都没有的优势，所以不必为就业的问题担忧。
经济统计学专业高校排名：1、对外经济贸易高校2、东北财经高校3、北京工业高校4、西南财经高校5、江西财经高校6、新疆财经高校7、山东财经高校8、上海财经高校9、南京财经高校10、中南财经政法高校11、暨南高校12、首都经济贸易高校13、厦门高校14、海南高校15、吉林财经高校16、山西财经高校17、广东金融学院18、华中科技高校19、福州高校20、辽宁工业高校。
统计学在经济学中的应用
统计学在经济学中的应用统计学是一门致力于收集、分析和解释数据的学科，它的应用十分广泛，包括经济学领域。
统计学通过收集和分析经济数据，帮助我们更好地理解和预测经济现象。
本文将分析统计学在经济学中的应用，并探讨其中的一些重要方法和概念。
1. 统计学的基本概念与原理统计学通过收集数据来总结、分析和推测事实。
在经济领域中，统计学所研究的数据包括就业率、通货膨胀率、生产总值等。
统计学的基本原理包括概率论、抽样技术、假设检验等，这些原理为经济学家提供了从数据中得出合理结论的方法。
2. 经济数据的收集和处理统计学在经济学中的应用首先涉及到经济数据的收集和处理。
研究者通过各种调查方法和数据源收集经济数据，例如国家统计局的调查问卷、银行的财务报表等。
接下来，经济学家使用统计学方法对这些数据进行处理，包括数据清洗、数据转换等，以便进行更深入的分析。
3. 描述统计学在经济学中的应用描述统计学是统计学的一个重要分支，它通过图表、概括性指标等方式对经济数据进行描述。
例如，通过绘制散点图来观察两个变量之间的关系，通过计算平均数和标准差来描述数据的集中性和离散性等。
这些描述性统计方法使得经济学家能够更直观地理解和解读经济现象。
4. 统计推断在经济学中的应用统计推断是统计学的另一个重要分支，它通过从部分数据中推断出整体数据的特征。
在经济学中，统计推断用来进行经济现象的预测和决策支持。
例如，通过对样本数据进行抽样调查和分析，经济学家可以对整个经济体的特征进行推断，进而作出相应的经济政策和决策。
5. 回归分析在经济学中的应用回归分析是一种统计学方法，用来研究自变量与因变量之间的关系。
在经济学中，回归分析广泛应用于经济变量之间的关系研究。
例如，经济学家可以通过回归分析来探究利率与投资之间的关系、通货膨胀与失业率之间的关系等。
回归分析有助于经济学家建立经济模型，理解和预测经济现象的变化。
6. 统计学在经济预测中的应用统计学在经济预测中起着重要的作用。
统计学在经济学研究中的应用
统计学在经济学研究中的应用统计学作为一门独立的学科，对于经济学研究起着至关重要的作用。
经济学研究是对经济现象和经济规律进行科学分析和解释的过程，而统计学则提供了必要的工具和方法来收集、整理和分析相关数据，从而揭示经济现象背后的规律和趋势。
本文将就统计学在经济学研究中的应用进行探讨。
1. 数据收集和整理在经济学研究中，数据的收集和整理是一个必要的步骤。
统计学提供了多种方法和技术来帮助经济学家收集和整理相关数据。
例如，通过问卷调查、实地观察和实验等方法，可以收集到与经济现象相关的数据。
而统计学中的数据处理和整理技术，如数据清洗、数据转换和数据汇总等，能够使经济学家对数据进行可靠和有效的分析。
2. 描述性统计分析经济学研究中的描述性统计分析是对收集到的数据进行整体和概括性的描述和分析。
统计学提供了各种描述性统计量，如均值、中位数、方差等，来揭示数据的分布和变异情况。
通过这些统计量的计算和分析，经济学家可以对经济现象的基本特征进行认识和描述，为后续的进一步分析提供基础。
3. 统计推断分析统计推断分析是经济学研究中的重要内容，其目的是通过对样本数据进行推断，从而对总体进行估计和判断。
统计学中的抽样方法和参数估计技术，如置信区间估计和假设检验等，能够帮助经济学家通过对样本数据的分析，对总体的未知参数进行推断。
通过统计推断分析，经济学家可以对经济规律和关系进行验证和推测，为经济政策的制定和实施提供科学依据。
4. 经济模型和预测在经济学研究中，经济模型的建立和预测分析是非常重要的。
统计学为经济学家提供了多种模型的建立和分析方法，如回归分析、时间序列分析和面板数据分析等。
通过对相关变量的建模和分析，经济学家可以对经济现象和变量之间的关系进行深入研究，并通过模型的预测来指导经济政策的决策和调整。
5. 经济实证研究统计学在经济学实证研究中扮演着重要的角色。
经济学研究需要依靠大量的实证数据和统计分析来验证和支持理论模型。
统计学在经济学中的应用研究
统计学在经济学中的应用研究随着经济全球化和现代化的来临，经济学已经成为了各个领域中广受关注的热门话题。
在这个过程中，统计学更加成为了经济学中不可缺少的一部分，一直在为经济学提供关键的支持和帮助。
本文将会探讨一下统计学在经济学中的应用研究，以及在经济学中的具体应用。
一、总体概述首先，我们需要了解一些基本知识：统计学是一门研究如何收集、分析和解释数据的学科。
在经济学中，统计学在数量数据的测量、分析和解释方面具有重要的作用。
通过有效的数据收集和分析，可以帮助经济学家更好地理解经济现象，发现经济规律，并提供对于政策决策的建议。
二、统计学在经济学中的应用经济学研究的对象是经济现象，这些现象中许多都可以被转换成数量数据，例如经济增长率、通货膨胀率、GDP、收入分配等。
统计学的基本原理和方法可以帮助经济学家更好地分析这些经济现象，并从中发现规律和问题。
以下是统计学在经济学中的具体应用：1. 调查研究调查研究是统计学在经济学中最基本的应用之一。
通过对一定数量的经济实体进行调查，收集数量化的数据，可以更加全面地了解经济现象的本质和规律。
例如，调查国内生产总值可以帮助我们了解一个国家的经济实力，而调查人口收入可以帮助我们了解一个社会的整体状况。
2. 假设检验假设检验是一种用来检验经济理论和模型有效性的统计学方法。
经济学家经常使用假设检验来判断他们的假设是否有统计上的意义。
例如，在研究通货膨胀对经济增长的影响时，经济学家可能会构建一个经济模型并进行假设检验，以弄清是否存在统计显著的负面影响。
3. 回归分析回归分析是经济学中最常见的统计学方法之一。
通过回归分析，可以找出变量之间的关系和影响程度。
例如，经济学家可以通过回归分析来探究税收和GDP之间的关系，以判断政府税收政策是否具有效果。
4. 数据挖掘与预测数据挖掘和预测是统计学在经济学中最先进的领域之一。
通过运用各种数据挖掘算法和预测模型，可以预测未来的经济趋势和问题。
统计学在经济学研究中的应用与案例分析
统计学在经济学研究中的应用与案例分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中都有广泛的应用。
经济学作为一门社会科学，同样也离不开统计学的支持和应用。
本文将探讨统计学在经济学研究中的应用，并以一些实际案例进行分析。
一、数据收集和整理在进行经济学研究之前，研究人员需要收集和整理相关的数据。
统计学提供了一系列的方法和技术，用于高效地收集、整理和管理大量的数据。
例如，经济学家可以利用抽样调查的方法，从整个人口中选择一部分样本来研究，并通过统计手段推断出整个人口的特征和规律。
此外，统计学还可以帮助经济学家处理和清洗数据，确保数据的准确性和完整性。
案例分析：某经济学家研究了某地区居民的消费水平。
他利用随机抽样的方法，选择了1000户家庭作为调查对象，并通过调查问卷收集了这1000户家庭的消费数据。
然后，他运用统计学中的数据清洗和处理技术，排除了一些异常值和缺失值，确保数据的可靠性。
最后，他利用统计分析方法对这些数据进行了整体分析，并得出了该地区居民的平均消费水平。
二、描述统计分析在经济学研究中，描述统计分析是非常重要的一环。
经济学家需要使用统计学工具来对收集到的数据进行描述、总结和展示。
常用的描述统计学方法包括测量中心趋势（如均值、中位数、众数）、测量离散程度（如方差、标准差）以及绘制图表（如直方图、饼图、散点图等）。
案例分析：一项经济研究旨在分析某国GDP的增长情况。
研究人员收集了该国从2000年到2019年的年度GDP数据，并对这些数据进行了描述统计分析。
他们计算了该期间的平均GDP增长率，并绘制了一张折线图，直观地展示了该国经济的增长趋势和波动情况。
三、假设检验与回归分析在经济学研究中，经济学家通常会提出某种假设，并使用统计学方法来检验这种假设的合理性。
假设检验是一种基于统计学原理的推理过程，其目的是通过样本数据来判断总体参数是否符合某种设定的假设。
此外，经济学家还常常使用回归分析来研究经济变量之间的关系，并对未来的经济走势进行预测和分析。
经济学门类应用经济学一级学科统计学二级学科
经济学门类应用经济学一级学科统计学二级学科《经济学门类应用经济学一级学科统计学二级学科》1. 引言经济学作为一门社会科学，涉及到人类社会的生产、分配和消费等方方面面。
在经济学的研究过程中，经济学家们往往需要依赖大量的数据和统计方法来支撑他们的理论和观点。
统计学作为经济学的一个重要辅助学科，扮演着至关重要的角色。
2. 经济学门类经济学作为一门学科，可以分为宏观经济学和微观经济学两个门类。
宏观经济学研究整个经济系统的运行和发展规律，而微观经济学则关注个体经济单位的行为和决策。
在这两个门类的研究中，都需要依靠大量的数据和统计分析来支持理论和实证研究。
3. 应用经济学一级学科应用经济学是指将经济学理论与经济实践相结合，通过对具体经济问题的研究，为制定经济政策、实施经济管理、进行经济分析提供理论和方法支持。
在应用经济学中，统计学作为一个一级学科，扮演着不可或缺的角色。
经济学家们需要通过统计分析方法，对经济数据进行收集、整理和分析，从而揭示经济发展的趋势和规律，为经济政策的制定和实施提供科学依据。
4. 统计学二级学科统计学作为应用经济学的二级学科，主要包括统计方法、经济数学和计量经济学等内容。
统计方法包括描述统计和推断统计两大类，能够帮助经济学家们对经济数据进行全面、准确的描述和分析。
经济数学则是经济学中的数学方法应用，通过建立数学模型和方程组等方法来分析经济问题。
而计量经济学则是将统计学方法应用于经济学研究的一个重要分支，旨在通过建立经济模型和进行经济数据的计量分析，揭示经济规律和研究经济政策效果。
5. 个人观点和理解在我看来，统计学对于应用经济学的重要性不言而喻。
作为经济学家，我们需要依赖数据和事实来支撑我们的理论和观点，并通过统计分析的方法来验证和证伪经济假设。
统计学的方法和技术能够帮助我们更全面、深入地理解经济现象，为经济决策和政策提供更可靠的依据。
6. 总结经济学门类中的应用经济学离不开统计学的支持，统计学作为一门辅助学科，在经济理论和实践研究中扮演着至关重要的角色。
经济学专业详解：统计学
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第 1 页 共 1 页 经济学专业详解：统计学
专业概览：
应用数学的一个分支，主要通过利用概 率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结， 进而进行推断和预测，为相关决策提 供依据和参考。
专业排名
重点优势学科单位：浙江工商大学 、中央财经大学、中国人民大学 、东北财经大学、厦门大学
优势学科单位：西安财经学院、暨南大学 、中南财经政法大学 、天津大学 、山西财经大学
就业前景
统计学是一种工具，可以辅助其它学科，也可以自立门户。
生物、医疗、金融都需要统计学，偏向数理(金融的)就业就比较广，可以是市场调研公司、统计事务所、统计局、市场调研(市场专员)、还有金融行业的其它职位，都可以的。
小提示：目前本科生就业市场竞争激烈，就业主体是研究生，在如今考研竞争日渐激烈的情况下，我们想要不在考研大军中变成分母，我们需要：早开始+好计划+正确的复习思路+好的辅导班（如果经济条件允许的情况下）。
2017考研开始准备复习啦，早起的鸟儿有虫吃，一分耕耘一分收获。
加油！。
经济统计学中的统计建模方法
经济统计学中的统计建模方法统计建模是经济统计学中的重要方法之一，它通过对经济数据的分析和建模，帮助我们理解经济现象、预测未来趋势以及制定政策。
本文将介绍几种常见的经济统计学中的统计建模方法，并探讨其应用和局限性。
一、线性回归模型线性回归模型是经济统计学中最常用的建模方法之一。
它假设因变量与自变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。
线性回归模型可以用来研究变量之间的因果关系，例如GDP与消费之间的关系、利率与投资之间的关系等。
然而，线性回归模型的一个局限是它对数据的线性关系假设过于简单，无法捕捉到非线性关系和复杂的相互作用。
二、时间序列模型时间序列模型是研究时间上连续观测数据的统计方法。
它假设数据的观测值之间存在某种时间依赖关系，可以用来预测未来的趋势和周期性。
常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
时间序列模型在经济学中的应用广泛，例如预测股票价格、通货膨胀率等。
然而，时间序列模型的一个局限是它对数据的平稳性假设较为严格，无法处理非平稳时间序列数据。
三、面板数据模型面板数据模型是同时考虑时间和个体（如国家、企业）维度的统计方法。
它可以用来研究个体间的异质性以及时间上的变化趋势。
面板数据模型常用的方法有固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设个体间存在固定的差异，而随机效应模型则假设个体间的差异是随机的。
面板数据模型在经济学中的应用广泛，例如研究教育对收入的影响、贸易对经济增长的影响等。
然而，面板数据模型的一个局限是它对数据的异质性和相关性的假设较为严格，可能存在内生性问题。
四、计量经济学方法计量经济学是经济学与数理统计学的交叉领域，主要研究经济理论的实证检验和政策评估。
计量经济学方法包括工具变量法、差分法、倾向得分匹配法等。
这些方法通过解决内生性和选择性偏误等问题，提高了经济统计建模的可靠性。
计量经济学方法在经济学研究中的应用广泛，例如评估教育政策的效果、估计劳动力市场的供需关系等。
统计学与经济学的关系论文
统计学与经济学的关系论文统计学与经济学作为两个独立的学科，它们之间的关系密切而又相互依存。
统计学是经济学研究的重要工具，它通过搜集、整理和分析数据，帮助经济学家了解和解释各种经济现象和变化。
而经济学则为统计学提供了广阔的应用领域，使统计学理论得以在实践中得到验证和发展。
首先，统计学在经济学中的应用主要表现在数据的搜集和分析阶段。
经济学家需要通过统计学的方法，收集各种经济数据，如国民生产总值、通货膨胀率、失业率等，以便进行经济状况的评估和比较。
同时，统计学还可以帮助经济学家对这些数据进行分析，从而得出客观、科学的结论，为制定政策和预测未来发展提供依据。
其次，经济学为统计学的发展提供了广阔的应用领域。
在经济活动中，统计学的理论和方法得到了广泛的应用，如市场调查、企业运营管理、宏观经济分析等。
经济学不仅拓展了统计学的应用领域，还推动了统计学的理论和方法不断向前发展，使之更好地满足经济领域的需求。
综上所述，统计学与经济学是密不可分的。
统计学为经济学提供了重要的研究方法和工具，而经济学则为统计学提供了广阔的应用领域和实践验证的机会。
两者之间的关系不仅仅是相互依存，更是相互促进、相互推动的关系。
在今后的研究和实践中，统计学与经济学应该进一步加强合作与交流，共同推动两个学科的发展，为人类社会的经济发展和进步做出更大的贡献。
此外，统计学和经济学之间的关系还体现在经济学中对数据可视化和解释的需求上。
统计学通过各种图表和图像的技术手段，帮助经济学家更直观、清晰地呈现数据的规律和变化趋势。
这些可视化的数据分析结果有助于经济学家更好地理解经济运行的机制，同时也能更好地向公众传达经济发展的情况，促进了公众对经济运行的理解和信心。
此外，统计学为经济学的实证研究提供了技术支持。
经济学研究往往需要从大量的数据中提取出规律性的结论，而统计学的方法和工具能够帮助经济学家进行可靠、有效的实证分析。
通过利用经济学相关领域的专业统计方法，可以更准确地评估政策效果、制定发展策略和预测市场走向，为经济发展提供科学的决策依据。
统计学在经济与管理领域的应用分析
统计学在经济与管理领域的应用分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在经济与管理领域有着广泛的应用。
以下将就统计学在经济与管理领域的应用进行分析。
在经济学中，统计学的应用非常重要。
经济学研究经济活动的规律，而这些规律往往需要大量的数据来支持。
统计学可以帮助经济学家收集和分析各种经济数据，从而更好地理解和解释经济现象。
统计学可以用于计算国内生产总值（GDP）、通胀率、失业率等宏观经济指标，帮助经济学家评估经济的发展状况和趋势。
统计学还可以用于研究经济模型、进行经济预测和决策分析等，为经济学家提供科学、准确的数据支持。
在管理学中，统计学也有着重要的应用。
管理学研究企业管理和组织行为的规律，而统计学可以帮助管理学家分析和解释各种管理数据，从而提供决策依据。
统计学可以用于分析销售数据，了解产品销售情况，帮助企业决策制定销售策略；统计学可以用于分析员工绩效数据，评估员工工作表现，帮助企业进行人力资源管理。
统计学还可以用于质量管理、风险管理、项目管理等多个管理领域，为管理者提供信息和指导。
统计学在经济与管理领域还有其他应用。
在市场研究中，统计学可以帮助研究人员进行样本调查，并对数据进行分析，从而了解消费者的需求和偏好，为企业市场营销活动提供依据。
在金融领域，统计学可以用于风险评估和资产定价，帮助投资者和金融机构制定投资策略和风险管理策略。
在运营管理中，统计学可以用于优化生产过程、调度资源、提高效率等，帮助企业提高生产效益。
在决策分析中，统计学可以用于评估决策的风险和收益，帮助决策者做出理性、科学的决策。
统计学在经济与管理领域的应用非常广泛。
统计学可以帮助经济学家和管理学家收集和分析大量的数据，从而更好地理解和解释经济和管理现象。
它提供了科学、准确的数据支持，帮助人们做出更好的决策和管理。
掌握统计学知识对于从事经济与管理工作的人来说是非常重要的。
经济学门类应用经济学一级学科统计学二级学科
经济学门类应用经济学一级学科统计学二级学科经济学是一门研究社会资源配置和利益分配的学科，它以人类经济活动为研究对象，探索经济问题背后的规律和原理。
不同的经济学学科可以从不同的角度来研究经济活动，其中应用经济学是经济学的一级学科，统计学是应用经济学的二级学科。
应用经济学的研究目标是解决实际经济问题，其主要特点是强调经济理论和实证经济分析的结合。
在应用经济学的研究过程中，统计学是不可或缺的工具。
统计学是研究数据的收集、处理、分析和解释等方法和技术的学科，其研究对象是各种现象或事件的数据表现。
统计学在应用经济学中扮演了重要角色。
首先，统计学可以提供经济数据的收集和整理方法。
在进行经济研究时，我们经常需要对经济变量进行测量和描述，而统计学可以提供丰富的数据收集和整理方法，例如抽样调查、问卷设计等。
这些方法能够帮助经济学家获得准确的数据，从而更好地分析经济问题。
其次，统计学可以对经济数据进行分析和解释。
在应用经济学中，我们经常需要对大量经济数据进行分析，以得出对经济现象的结论和预测。
统计学可以提供丰富的数据分析方法，例如描述统计、推断统计等。
通过这些方法，我们可以对经济变量进行统计量的计算和推断，从而更好地理解经济现象。
此外，统计学还可以为应用经济学提供模型和工具。
在经济研究中，我们经常需要构建经济模型，以描述和解释经济现象。
而统计学可以提供一系列的模型和工具，例如回归分析、时间序列分析等，这些模型和工具可以帮助我们进行经济预测和政策评估。
最后，统计学在应用经济学中还可以用于经济政策评估。
经济政策的制定和实施需要对其效果进行评估，而统计学可以提供评估方法和技术。
例如，在评估一项经济政策的效果时，我们可以使用实证分析方法，通过对相关经济数据的分析和比较，来评估该政策的成效。
总之，统计学是应用经济学的重要组成部分。
它在应用经济学中具有重要的应用价值，可以为经济研究和政策制定提供可靠的数据和分析方法。
在实践中，应用经济学与统计学紧密结合，相互促进，共同推动经济学的发展和应用。
统计学在经济学中的应用
统计学在经济学中的应用1. 引言统计学是经济学的重要分支之一，它是研究人类社会经济现象的重要工具。
由于经济学是一门涉及人类社会各个方面的学科，因此统计学在其中扮演着越来越重要的角色。
本文将从统计学的角度探讨统计学在经济学中的应用，并分别从宏观经济和微观经济两个方面进行分析。
2. 宏观经济宏观经济是研究经济总体运行情况的学科。
它研究的是整个经济系统，而不是个体经济活动。
统计学在宏观经济中有着广泛的应用，下面我们将从GDP和物价指数两个方面进行探讨。
首先，GDP是衡量一个国家经济总量的指标，统计学在GDP 的测算中起着非常重要的作用。
GDP的测算需要统计各个领域的生产情况，因此需要大量的实证数据来支撑。
这些实证数据的采集、统计和分析都需要统计学的支持。
例如，在统计GDP时，需要计算所有生产活动所产生的货物和服务的价值。
而这需要对所涉及到的价格、数量、汇率等进行精确的测算和统计，而这又依赖于统计学家们高度精密的数学模型和严谨的数据分析。
另外一个与GDP密切相关的指标是物价指数。
物价指数反映了某个地区或国家商品和服务的总价格变动情况。
物价指数的计算方法主要考虑了各种物品的消费量，然后据此计算出消费总额。
这样，就可以更准确地反映经济的通货膨胀情况、成本推动和需求变化等现象，从而为制定宏观经济政策提供依据。
同样的，统计学在物价指数的估算和计算过程中也起着非常重要的作用。
3. 微观经济相比于宏观经济，微观经济是研究个体和个体间经济行为的学科。
由于微观经济研究的是经济个体的行为，因此研究的范畴是比较窄的。
但微观经济同样需要大量的实证数据来支持研究。
统计学在微观经济中的应用也是非常广泛的。
例如，在研究价格理论时，经济学家需要采集大量的市场价格数据，然后通过统计方法对这些数据进行分析。
这样可以更加了解价格的变动规律，以及市场供求变化对价格的影响。
另外，在微观经济领域，统计学在调查、问卷设计和样本抽取等方面也发挥着非常重要的作用。
统计学方法在经济学研究中的应用
统计学方法在经济学研究中的应用统计学是一门关于数据收集、分析和解释的学科。
在经济学研究中，统计学提供了一种有效的工具，帮助经济学家理解经济现象和预测经济走势。
本文将探讨统计学方法在经济学研究中的应用，并介绍一些经济学领域常用的统计学方法。
一、描述统计学方法描述统计学方法是统计学中最基本的方法之一，经济学家广泛使用它来描述和总结经济数据。
描述统计学方法包括测量中心趋势和测量离散程度两个方面。
测量中心趋势是指通过计算数据的均值、中位数和众数等指标来衡量数据集的集中程度。
经济学家使用这些指标来了解不同经济指标的表现，并进行比较。
例如，GDP的平均增长率可以帮助经济学家评估一个国家的经济增长速度。
测量离散程度是指通过计算方差、标准差和范围等指标来衡量数据集的扩展程度。
这些指标能够帮助经济学家了解数据的不确定性程度，并评估经济风险。
例如，标准差可以用来衡量股票市场的波动性，经济学家可以根据这一指标来评估投资风险。
二、回归分析回归分析是一种常用的统计学方法，用于研究变量之间的关系。
在经济学研究中，回归分析可以用来建立经济模型，并评估变量之间的因果关系。
在简单线性回归中，经济学家通过建立一个线性方程来描述两个变量之间的关系。
例如，经济学家可以使用简单线性回归模型来研究收入和消费之间的关系。
通过估计回归系数，经济学家可以了解收入变化对消费的影响。
在多元线性回归中，经济学家可以同时考虑多个因素对一个经济变量的影响。
例如，经济学家可以使用多元线性回归模型来研究房价受到房屋面积、地理位置和居住人口等因素的影响。
通过分析回归系数，经济学家可以了解这些因素对房价的相对重要性。
三、时间序列分析时间序列分析是一种重要的统计学方法，用于研究数据随着时间的变化。
在经济学研究中，时间序列分析可用于预测经济走势和分析经济周期。
经济学家可以使用平稳性检验来判断时间序列数据是否具有稳定性。
如果数据序列具有稳定性，则可以使用自回归移动平均模型(ARMA)来预测未来的数值。
经济师的统计学知识
经济师的统计学知识统计学是经济学领域中至关重要的一门学科，它帮助经济师分析和解释经济数据，并为决策提供有力的支持。
本文将探讨经济师在统计学方面所需的知识和技能。
一、概述统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。
它提供了一套方法和工具，使经济师能够对大规模经济数据进行定量分析。
经济师可以使用统计学来研究经济变量之间的关系，比如就业率和经济增长之间的相关性，或者消费者支出与通货膨胀之间的关联。
二、数据收集经济师需要了解如何有效地收集数据。
他们可以通过多种方式来收集数据，包括调查问卷、实地观察和二手数据分析。
在收集数据时，经济师必须确保样本具有代表性，以便做出准确的推论。
他们还需要了解抽样方法和调查设计，以便在进行实证研究时能够得出可靠的结论。
三、描述性统计描述性统计是统计学中的一个重要概念，它用于对数据进行概括和总结。
经济师需要掌握一些描述性统计技术，例如平均数、中位数、标准差和相关系数等。
这些技术可以帮助经济师更好地理解数据的分布和趋势。
四、假设检验假设检验是用于验证经济假设的统计方法之一。
经济师可以使用假设检验来确定经济模型的准确性和有效性。
假设检验可以帮助经济师确定观察到的样本结果是否具有统计意义，并且可以帮助他们得出结论。
五、回归分析回归分析是经济学中常用的一种统计方法。
它可以帮助经济师分析因变量和自变量之间的关系，并预测未来的结果。
在回归分析中，经济师需要了解相关的统计模型、参数估计和假设检验等概念。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种统计方法。
它可以帮助经济师分析时间相关的经济数据，并预测未来的趋势。
经济师需要了解时间序列的基本概念和模型，例如平稳性、自相关和滞后等。
七、经济预测经济预测是经济师经常从事的工作之一。
通过运用统计学方法，经济师可以对未来的经济情况进行预测。
他们可以使用时间序列分析、回归分析和其他统计方法来进行预测，并提供政策建议和决策支持。
八、统计软件在现代经济学中，统计软件扮演着至关重要的角色。
统计学在经济学中的应用
统计学在经济学中的应用统计学是一门研究收集、整理、处理、分析和解释数据的学科。
它在众多领域中发挥着重要作用，包括经济学。
统计学为经济学家提供了一种方法来定量分析经济现象，揭示经济规律，并为制定经济政策提供科学依据。
本文将探讨统计学在经济学中的应用。
一、经济数据的收集与整理统计学在经济学中的首要作用是收集和整理经济数据。
经济数据是指与经济相关的各种数字和指标，如国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀率等。
经济学家通过对这些数据的收集和整理，可以更好地了解和描述经济现象的变化趋势和规律。
二、描述统计与概率论描述统计是统计学中一项重要的方法，它通过对经济数据的统计指标进行计算和分析，来描述和展示数据的特征和分布规律。
例如，均值、中位数、标准差等指标可以揭示数据的集中趋势、中心位置和离散程度，为经济学家提供了深入理解经济现象的工具。
概率论是统计学的基础，它研究随机事件的发生概率和规律。
在经济学中，经济学家可以利用概率论的方法来研究和预测股票价格走势、市场需求波动等经济变量。
通过概率论，经济学家可以更好地理解经济风险，并制定相应的应对策略。
三、假设检验与回归分析在经济学中，经济学家常常需要对经济理论进行验证和检验。
统计学则提供了假设检验的方法，用于验证经济假设的可靠性和有效性。
假设检验通常根据样本数据判断经济假设是否成立，从而帮助经济学家做出准确的决策。
回归分析是经济学中常用的一种统计方法，它通过建立数学模型来描述和预测经济变量之间的关系。
例如，经济学家可以使用回归分析来研究收入与教育水平之间的关系，从而得出相应的政策建议。
通过回归分析，经济学家可以发现变量之间的因果关系，并为经济政策的制定和实施提供科学依据。
四、时间序列分析时间序列分析是研究时间上排列的数据序列之间的内在规律的统计学方法。
在经济学中，时间序列分析广泛应用于经济预测、市场趋势分析等领域。
通过对历史数据的分析，经济学家可以预测未来的经济走势，并对市场和经济活动做出相应的决策。
统计学在经济学研究中的应用
统计学在经济学研究中的应用统计学作为一门科学，对于经济学研究的发展和深化起着重要的作用。
它利用数理统计方法，通过数据的收集、整理、分析和解释，为经济学研究提供了可靠的依据和科学的手段。
本文将探讨统计学在经济学研究中的应用，并举例说明其重要性。
一、经济数据的收集与整理经济学研究需要大量的数据作为支撑，而统计学提供了有效的数据收集和整理方法。
通过调查问卷、抽样调查、实地调研等手段，可以获取到大量的经济数据。
统计学可以对这些数据进行整理和分类，帮助研究者提炼出有用的信息，并建立相应的经济模型。
以宏观经济学为例，统计学帮助研究者收集和整理国民收入、GDP、通货膨胀率、就业率等一系列指标。
通过对这些数据的分析，可以了解一个国家或地区的经济运行状况，为政府决策和经济政策的制定提供科学的依据。
二、经济现象的描述和解释统计学在经济学研究中起到描述和解释经济现象的作用。
通过搜集统计样本数据，并对其进行分析和解释，可以揭示经济现象背后的规律和因果关系。
例如，在微观经济学研究中，统计学可以帮助分析供需曲线、价格弹性等关键经济概念。
通过对大量市场价格和销售数据的统计分析，可以了解商品价格的变动规律，帮助企业制定最优的定价策略；同时也可以分析市场需求的变化，预测消费者对商品需求的敏感程度。
三、经济关系的建立和预测统计学在经济学研究中还可以建立经济关系和进行经济预测。
通过对历史数据的统计分析，可以揭示经济变量之间的内在关系，并进一步建立经济模型。
例如，经济学家使用统计学方法研究投资和经济增长之间的关系，以及利率和通货膨胀之间的相互影响。
通过对历史数据的回归分析，可以建立经济模型，并预测在不同情况下的经济发展趋势。
四、经济政策的评估和优化统计学在经济学研究中还可以用于评估和优化经济政策。
政府为了解决宏观经济问题，常常制定各种经济政策。
而统计学可以通过对政策实施前后数据的对比分析，来评估这些政策的效果和影响。
例如，在货币政策方面，通过对利率、通货膨胀率、经济增长率等指标的统计分析，可以评估货币政策对经济的影响，为政府调整货币政策提供科学依据。
统计学在经济学中的应用
统计学在经济学中的应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在经济学中扮演着重要的角色。
经济学是关于资源分配和决策制定的学科，而统计学的应用为经济学家提供了解决经济问题和制定经济政策的有力工具。
本文将探讨统计学在经济学中的应用，并分析其在经济决策、市场分析和经济预测等方面的重要性。
一、统计学在经济决策中的应用统计学在经济决策中发挥着重要的作用。
经济决策需要依靠数据和信息来进行，而统计学可以提供对数据进行收集、整理和分析的方法和技巧。
通过统计学方法，经济学家可以对经济现象和趋势进行深入的研究和分析，从而为制定有效的经济政策提供有力的支持。
例如，在货币政策制定方面，统计学可以提供通胀率、失业率、利率等数据的收集和分析。
通过对这些数据的统计分析，经济学家可以判断货币政策的有效性，并对未来的经济走势进行预测。
同样，在税收政策和财政预算制定方面，统计学也可以提供关键的数据和分析工具，帮助经济学家和政策制定者做出明智的决策。
二、统计学在市场分析中的应用统计学在市场分析中起到了关键的作用。
市场分析是评估市场需求和供给的过程，通过对数据的收集和分析，经济学家可以更好地了解市场的情况，预测市场趋势，并提供有关投资和经营决策的建议。
在市场研究中，经济学家可以利用统计学方法对市场需求进行调查和分析，通过问卷调查、实地观察和统计模型等手段，收集和整理关于市场需求的数据。
这些数据可以帮助经济学家了解消费者的偏好和行为，预测产品的需求量和市场份额，并为企业在市场上加强竞争提供参考。
此外，在市场定价和成本分析方面，统计学也具有重要作用。
通过对产品价格和销售量等数据进行统计分析，经济学家可以确定产品定价的最佳策略，并评估企业的利润和成本结构，帮助企业优化经营决策和提高竞争力。
三、统计学在经济预测中的应用统计学在经济预测中发挥着至关重要的作用。
经济预测是对未来经济走势进行研究和预测，它对经济决策和市场分析具有重要的指导作用。
经济学类经济统计学专业综合概述
专业主要开设院校
国内知名院校
● 北京大学 ● 清华大学 ● 复旦大学 ● 上海交通大学 ● 浙江大学 ● 中国人民大学 ● 武汉大学 ● 南开大学 ● 中山大学 ● 厦门大学
国外知名院校
01
哈佛大学
02
斯坦福大 学
03
麻省理工 学院
04
芝加哥大 学
05
哥伦比亚 大学
06
伦敦政治 经济学院
07
牛津大学
经济学类经济统计学专业综合 概述
演讲人
专业简介
专业定义
经济统计学是一门研究经济现象的数量 0 1 关系和数量规律的科学。
主要研究内容包括：经济数据的收集、 0 2 整理、分析和解释。
经济统计学的应用领域包括：宏观经济 0 3 分析、微观经济分析、金融市场分析等。
经济统计学是经济学、统计学、数学 0 4 等多学科的交叉学科。
国际经济学：学习国际贸易、 国际金融及其政策
产业经济学：学习产业组织、 产业结构及其政策
计量经济学：学习如何运用 统计方法分析经济数据
微观经济学：学习微观经济 理论、市场结构及其应用
投资学：学习投资理论、投 资策略及其应用
区域经济学：学习区域经济 发展及其政策
劳动经济学：学习劳动市场、 劳动关系及其政策
04
创新能力培养：通过创新课程和项目，培 养学生的创新意识和创新能力。
专业学制与知识结构
学制设置
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
本科：四年制，授予 经济学学士学位
硕士：两年制，授予 经济学硕士学位
博士：三年制，授予 经济学博士学位
课程设置：包括经济 学、统计学、数学、 计算机等学科，注重 理论与实践相结合， 培养具有扎实理论基 础和实践能力的复合 型人才。
经济学中的统计学应用
经济学中的统计学应用在经济学中，统计学被广泛应用于数据收集、数据分析和预测等方面。
统计学的应用使经济学家们能够更好地理解经济现象、推断经济规律，从而为决策制定者提供科学依据。
本文将介绍经济学中的统计学应用，包括数据收集、数据分析和经济预测等方面。
一、数据收集经济学的研究需要大量的相关数据作为支撑，而统计学提供了一套科学可靠的方法来进行数据收集。
通过随机抽样技术，经济学家可以从全体经济个体中选取一部分进行调查，然后利用收集到的数据进行分析。
这样做的好处是，可以降低数据收集成本、提高工作效率，并且收集到的数据具有代表性，可以反映整体经济状况。
二、数据分析统计学在经济学中的另一个重要应用领域是数据分析。
通过对收集到的数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等方法的运用，经济学家可以揭示数据背后的规律和联系。
例如，他们可以通过计算平均数、方差、相关系数等指标来描述样本数据的分布特征和相关性质，从而了解变量之间的关系。
另外，回归分析可以帮助经济学家建立经济模型，并通过对模型的参数进行估计和检验来推断总体情况。
三、经济预测基于历史数据、经济理论和统计学方法，经济学家可以进行经济预测。
经济预测是在不确定环境下对未来经济发展进行估计和预测的一种方法。
统计学在经济预测中发挥着重要的作用。
通过对历史数据的分析和建模，经济学家可以利用统计学方法进行趋势分析、时间序列分析和面板数据分析等预测技术。
这些方法能够帮助经济学家预测经济增长、通货膨胀率、就业情况等重要经济指标，为政府、企业和投资者提供决策参考。
在经济学中，统计学的应用还包括实证研究、经济评估和政策效果评估等其他领域。
通过对数据的采集、分析和解释，经济学家们可以更好地理解经济现象背后的规律，提出可行的政策建议，并为决策者提供科学依据。
同时，统计学的发展也为经济学的研究提供了新的思路和工具，为经济学家们探索经济规律提供了更强大的手段。
综上所述，统计学在经济学中的应用广泛而重要。
统计学与经济学关联
统计学与经济学关联统计学与经济学是两个看似截然不同的学科领域，一个侧重于数据的收集、分析和解释，另一个则关注资源的配置、生产和分配。
然而，在现实世界中，统计学与经济学之间存在着密切的关联和互动。
统计学为经济学提供了重要的工具和方法，帮助经济学家更好地理解经济现象、制定政策和预测未来走势。
本文将探讨统计学与经济学之间的关联，以及它们在现代社会中的重要性。
首先，统计学在经济学中的应用是不可或缺的。
经济学研究的对象是人类社会中的各种经济现象，如生产、消费、投资、就业等。
而这些经济现象往往需要通过大量的数据来描述和分析。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，为经济学家提供了丰富的工具和方法，帮助他们从海量的数据中提炼出有用的信息，揭示经济规律和趋势。
例如，经济学家可以利用统计学中的回归分析方法来研究不同变量之间的关系，从而找出影响经济增长、通货膨胀、失业率等经济指标的因素。
又如，经济学家可以通过统计学中的时间序列分析方法来预测未来的经济走势，为政府和企业的决策提供参考依据。
其次，统计学为经济学研究提供了科学的方法论。
经济学是一门社会科学，其研究对象复杂多样，受到众多因素的影响。
在这种情况下，经济学家需要借助科学的方法来进行研究，以确保研究结论的客观性和可靠性。
统计学作为一门严谨的学科，为经济学家提供了科学的研究方法和技术，帮助他们设计实证研究、进行数据分析、验证假设和得出结论。
统计学中的抽样调查、假设检验、方差分析等方法，为经济学家提供了严密的逻辑框架和操作流程，使他们的研究更加系统和科学。
此外，统计学与经济学的交叉学科也在不断涌现。
随着社会的发展和经济的全球化，统计学与经济学之间的关联变得更加紧密，也催生了一些新的交叉学科，如计量经济学、经济统计学等。
这些交叉学科综合了统计学和经济学的理论和方法，致力于解决现实世界中的经济问题。
例如，计量经济学将统计学中的方法应用于经济学研究中，帮助经济学家建立经济模型、估计参数、检验假设，从而更准确地分析经济现象和预测未来走势。
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《统计学原理》实验指导书一、实验目的：1、通过实验让学生了解如何在详细占有有关材料的基础上，灵活应用各种科学的统计分析方法，揭示事物的总体特征、总体变化及其原因，以及揭示事物之间的内在联系及对比关系；从数量的内在联系与对比关系中发现问题、提出问题，然后进行分析研究，从而认识事物的本质和发展规律。
2、掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示。
二、指导说明（一）根据调查目的确定调查对象（二）调查目的及对象确定情况下，该如何设计调查问卷。
（三）操作步骤1、每位同学根据调查目的先自己设计一份调查问卷。
2、学习委员将该班学生进行分组，选出组长。
3、每一组的组长和小组成员协商，选出一份优秀的调查问卷或将该组所有成员的问卷进行补充，设计出该组的调查问卷。
4、从各组中选出优秀的调查问卷进行比较补充，设计出全班统一的调查问卷。
5、根据调查问卷设计出统一的调查表。
6、各组分工进行资料的收集。
7、资料加工整理。
（1）各组的每个同学先对自己搜集的资料进行加工整理；（2）小组组长汇总该组资料；（3）学习委员汇总各组资料。
8、按照要求运用EXCEL分析资料。
即，根据调查表的各项指标或主要指标分析资料。
（见以下EXCEL的操作文件）9、根据分析资料撰写实验报告（或实验总结），字数在1500字左右。
10、将所有书面资料按照实验过程装订。
实验一用Excel搜集与整理数据一、用Excel搜集数据二、用Excel进行统计分组三、用Excel作统计图实验二用EXCEL计算描述统计量一、用函数计算描述统计量二、描述统计工具量的使用实验三用EXCEL进行时间序列分析一、测定增长量和平均增长量二、测定发展速度和平均发展速度三、计算长期趋势四、计算季节变动实验四用EXCEL进行指数分析一、用Excel计算总指数二、用Excel计算平均指数三、用Excel进行因素分析实验五用EXCEL进行相关与回归分析一、用EXCEL进行相关分析二、用EXCEL进行回归分析实验六用统计软件进行预测实验七用EXCEL进行参数估计和假设检验一、用EXCEL进行区间估计二、用EXCEL进行假设检验三、实验要求和注意事项1、预习实验指导书的内容，结合课程所讲的理论，理解实验的目的、内容和操作步骤。
2、上机前准备所需的资料及数据。
3、认真观察实验结果、记录实验结果。
4、对实验结果做简要分析总结。
四、实验成绩评价标准1、优秀：独立完成实验报告，实验步骤、实验结论正确。
2、良好：实验步骤、结论基本正确。
3、中等：实验步骤、结论出现错误较多。
4、及格：不能独立完成实验报告或步骤、结论出现重大错误，态度不认真。
5、不及格：态度很不认真。
实验一用Excel搜集与整理数据实验目的：掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示实验步骤：一、用Excel搜集数据搜集数据的方法有多种，可以采用统计报表、典型调查、重点调查或抽样调查，以后我国的统计调查将以抽样为主，所以我们在这里介绍一下如何用Excel 进行抽样。
使用Excel进行抽样，首先要对各个总体单位进行编号，编号可以按随机原则，也可以按有关标志或无关标志，具体可参见本书有关抽样的章节，编号后，将编号输入工作表。
【例13-1】假定有100个总体单位，每个总体单位给一个编号，共有从1到100个编号，输入工作表后如图13-1所示：图：13-1总体各单位编号表输入各总体单位的编号后，可按以下步骤操作：第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项（若无数据分析选项，可在工具菜单下选择加载宏，在弹出的对话框中选择分析工具库，便可出现数据分析选项），打开数据分析对话框，从中选择抽样。
如图13-2所示：图13-2数据分析对话框第二步：单击抽样选项，弹出抽样对话框。
如图13-3图13-3 抽样对话框第三步：在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域，在本例是$A$1:$J$10，系统将从A列开始抽取样本，然后按顺序抽取B列至J列。
如果输入区域的第一行或第一列为标志项（横行标题或纵列标题），可单击标志复选框。
第四步：在抽样方法项下，有周期和随机两种抽样模式：“周期”模式即所谓的等距抽样，采用这种抽样方法，需将总体单位数除以要抽取的样本单位数，求得取样的周期间隔。
如我们要在100个总体单位中抽取12个，则在“间隔”框中输入8。
“随机模式”适用于纯随机抽样、分类抽样、整群抽样和阶段抽样。
采用纯随机抽样，只需在“样本数”框中输入要抽取的样本单位数即可；若采用分类抽样，必须先将总体单位按某一标志分类编号，然后在每一类中随机抽取若干单位，这种抽样方法实际是分组法与随机抽样的结合；整群抽样也要先将总体单位分类编号，然后按随机原则抽取若干类作为样本，对抽中的类的所有单位全部进行调查。
可以看出，此例的编号输入方法，只适用于等距抽样和纯随机抽样。
第四步：指定输出区域，在这里我们输入$A$14，单击确定后，即可得到抽样结果，如图13-4图13-4等距抽样结果二、用Excel进行统计分组用Excel进行统计分组有两种方法，一是利用FREQUENCY函数；二是利用数据分析中的“直方图”工具。
我们介绍一下后者的操作方法。
【例13-2】我们采用第三章例3-1，把50名工人的月产量资料输入工作表，如图13-5所示：图13-5工人月产量资料然后按以下步骤操作。
第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框。
如图13-6所示：图13-6直方图对话框第二步：在输入区域输入$A$1:$J$5，在接收区域输入$A$9:$A$15。
接收区域指的是分组标志所在的区域，假定我们把分组标志输入到A9:A15单元格，注意这里只能输入每一组的上限值，即130，160，190，220，250，280，310。
第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄。
我们在这里选择输入区域，可以直接选择一个区域，也可以直接输入一个单元格（代表输出区域的左上角），这里我们推荐只输入一个单元格（本例为A7），因为我们往往事先并不知道具体的输出区域有多大。
第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图。
第五步：按确定按钮，可得输出结果如图13-7：图13-7频数分布和直方图应当注意，上图实际上是一个条形图，而不是直方图，若要把它变成直方图，可按如下操作：用鼠标左键单击任一直条，然后右键单击，在弹出的快捷菜单中选取数据系列格式，弹出数据系列格式对话框，如图13-8所示：图13-8数据系列格式对话框在对话框中选择选项标签，把间距宽度改为0，按确定后即可得到直方图，如图13-9所示：图13-9调整后的直方图三、用Excel作统计图Excel提供的统计图有多种，包括柱形图、条形图、折线图、饼图、散点图、面积图、环形图、雷达图、曲面图、气泡图、股价图、圆柱图、圆锥图等，各种图的作法大同小异。
【例13-3】我们这里采用第三章表3-13的资料，看一下如何作饼图。
首先把数据输入到工作表中，如图13-10所示：图13-10河北省主要市2001年人口情况按以下步骤可作出饼图：第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框。
如图13-11：图13-11图表向导对话框第二步：在图表类型中选择饼图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式。
然后单击下一步按钮，打开源数据对话框。
如图13-12所示：图13-12源数据对话框第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得如13-13所示的饼图：图13-13饼图实验二用EXCEL计算描述统计量实验目的：用EXCEL计算描述统计量实验步骤：EXCEL中用于计算描述统计量的方法有两种，函数方法和描述统计工具的方法。
一、用函数计算描述统计量常用的描述统计量有众数、中位数、算术平均数、调和平均数、几何平均数、极差、四分位差、标准差、方差、标准差系数等。
一般来说，在Excel中求这些统计量，未分组资料可用函数计算，已分组资料可用公式计算。
这里我们仅介绍如何用函数计算。
(一)众数【例13-4】：为了解某经济学院新毕业大学生的工资情况，随机抽取30人，月工资如下：15601340160014101590141016101570171015501490 16901380168014701530156012501560135015601510 15501460155015701980161015101440用函数方法求众数，应先将30个人的工资数据输入A1：A30单元格，然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A30）”，回车后即可得众数为1560(二)中位数仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A30）”，回车后得中位数为1550。
(三)算术平均数单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A30）”，回车后得算术平均数为1535。
(四)标准差单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A30）”，回车后得标准差为135.0287。
二、描述统计工具量的使用仍使用上面的例子，我们已经把数据输入到A1：A30单元格，然后按以下步骤操作：第一步：在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中选择描述统计，按确定后打开描述统计对话框，如图13-14所示：图13-14描述统计对话框第二步：在输入区域中输入$A$1:$A$30，在输出区域中选择$C$1，其他复选框可根据需要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计量；选择平均数置信度，会给出用样本平均数估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K小值会给出样本中第K个大值和第K个小值。
第三步：单击确定，可得输出结果，如图13-15所示：图13-15描述统计输出结果上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。
（可见中文版的翻译有问题）实验三用EXCEL进行时间序列分析实验目的：用EXCEL进行时间序列分析实验步骤：一、测定增长量和平均增长量【例13-5】：根据1995-2001年河北省国内生产总值，计算逐期增长量、累计增长量和平均增长量。
如图13-16图13-16用EXCEL计算增长量和平均增长量资料及结果计算步骤如下：第一步：在A列输入年份，在B列输入国内生产总值。
第二步：计算逐期增长量：在C3中输入公式：=B3-B2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C8区域。
第三步：计算累计增长量：在D3中输入公式：=B3-$B$2，并用鼠标拖曳公式复制到D3：D8区域。
第四步：计算平均增长量（水平法）：在C10中输入公式：=（B8-B2）/5，按回车键，即可得到平均增长量。