统计学的基本概念
统计学与数据分析
统计学与数据分析统计学与数据分析是一门发展迅速的学科，在不同领域中都起到了重要的作用。
它们使用各种统计方法和技术来收集、整理、分析和解释数据，从而为决策和预测提供有力支持。
本文将介绍统计学与数据分析的基本概念、应用领域和重要性。
1. 统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它包括描述统计和推论统计两个主要分支。
描述统计用于总结和展示数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差等。
推论统计则使用样本数据来做出对总体数据的推断，例如通过假设检验和置信区间来判断差异的显著性。
2. 数据分析的基本概念数据分析是使用统计方法和技术对数据进行解析和解释的过程。
它可以帮助我们识别数据中的模式和趋势，发现数据背后的规律，并从中得出结论和决策。
数据分析方法包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘和模型建立等。
3. 应用领域统计学与数据分析在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个例子： - 经济学：统计学和数据分析在经济学中可以用于分析经济增长、就业率、通货膨胀等经济指标的变化趋势，为经济决策提供依据。
- 医学：统计学和数据分析在医学研究中可以用于分析药物的疗效、疾病的发病率、患者的生存率等，从而改进医疗实践和治疗方案。
- 社会科学：统计学和数据分析在社会科学研究中可以用于调查问卷的设计与分析、抽样调查的实施与分析，帮助研究者了解和解释社会现象。
- 市场营销：统计学和数据分析在市场营销中可以用于分析消费者行为、市场需求、竞争对手的表现等，从而制定有效的市场营销策略。
4. 重要性统计学和数据分析对于决策和预测具有重要的作用。
通过对数据进行分析和解释，可以帮助我们理解过去的趋势和模式，并对未来做出预测。
统计学和数据分析还可以帮助我们发现问题，并解决实际生活中的挑战。
例如，在流行病学中，通过分析疾病的传播模式和群体行为，可以制定有效的公共卫生政策。
总之，统计学与数据分析作为一门发展迅速的学科，对各个领域都具有重要意义。
统计学中的基本概念和重要公式
37、随机变量 38、离散型随机变量 39、连续型随机变量 40、概率分布 42、概率密度函数 43、概率分布的数学期望和方差 44、二项试验 45、二项分布 46、泊松分布 47、均匀分布 48、指数分布 49、正态分布
50、标准正态分布 51、标准分数（Z分数） 52、统计量 53、总体参数 54、中心极限定理 55、样本均值的分布 56、标准误 57、卡方分布 58、t分布 59、F分布 60、点估计（有效性、无偏性、一致性、充分性）
2
23.二项分布的概率函数p( x) = Cnx p x q n − x , x = 0,1,2,..., n, q = 1 − p 24.二项分布的数学期望和方差E ( X ) = µ = np,Var ( X ) = σ 2 = np(1 − p ) 25.泊松分布p( x) =
µ xe−µ
x! x! n Crx ⋅ C N− xr − 27.超几何分布p ( x) = ,0 ≤ x ≤ r n CN
( X i − µ )2 ∑
n −1
N ( X i − µ )2 ∑
5.标准差： （ ）总体标准差：σ = σ 2 1 （2）样本标准差： = S2 S 6.变异系数 σ 标准差 总体：CV = ×100% = × 100% µ 平均数 S 样本：CV = × 100% X
⌢ ⌢ σ(p −p
1 2
)
⌢ ⌢ n1 p1 + n2 p2 ⌢ 总体比率合并估计 : p = n1 + n2
⌢ ⌢ ⌢ ⌢ p1 = p2时σ ( p1 − p2 )的点估计量 : S ( p1 − p2 ) =
⌢ ⌢ 1 1 p (1 − p) + n n 2 1
统计学原理笔记
统计学原理笔记
一、统计学的基本概念
- 统计学的定义与目的
- 数据的类型：定性数据与定量数据
- 统计学的两个主要分支：描述统计学与推断统计学
二、数据的搜集与整理
- 数据来源：调查、实验、观察等
- 数据搜集方法
- 数据整理与清洗：缺失值处理、异常值处理、数据转换等
三、描述统计学
- 数据的集中趋势度量：均值、中位数、众数
- 数据的离散程度度量：极差、方差、标准差
- 数据的分布形态：偏态与峰态
四、概率与概率分布
- 概率的基本概念与性质
- 随机变量与概率分布
- 常见的概率分布：正态分布、二项分布、泊松分布等
五、抽样与抽样分布
- 抽样的基本原理
- 抽样误差的来源与控制
- 抽样分布与中心极限定理
六、统计推断
- 点估计与区间估计
- 假设检验的基本概念与步骤
- 常见的假设检验方法：t检验、χ²检验等
七、相关与回归分析
- 相关分析的概念与方法
- 简单线性回归分析的原理与应用
- 多元线性回归分析的原理与应用
八、统计学在实际问题中的应用
- 市场调查与营销分析中的应用
- 财务与投资分析中的应用
- 医学与生物统计学中的应用
九、统计软件的应用
- 常用的统计软件介绍与使用
- 数据分析与结果解释的演示分析
十、统计学的限制与误用
- 统计学的限制与局限性
- 统计学误用的情况与注意事项
- 如何正确应用统计学方法进行数据分析。
统计学的含义、研究对象、特点和基本方法
统计学的含义、研究对象、特点以及基本方法一、统计学的含义统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
它是应用数学的一个分支，其研究领域包括数据的收集、分析、解释和呈现，以及通过这些数据来做出决策和预测。
统计学的核心在于收集和分析数据，从而提取出有用的信息，为决策提供科学依据。
二、统计学的研究对象统计学的研究对象十分广泛，包括社会、经济、自然现象等各个领域的数量关系。
其主要研究对象可以概括为以下几个方面：社会经济统计：研究社会经济现象的数量方面，如人口、就业、收入、消费等。
通过对这些数据的收集和分析，可以了解社会经济的运行状态和发展趋势，为政府和企业提供决策支持。
自然科学统计：研究自然现象的数量规律，如物理、化学、生物等领域的实验数据。
通过对这些数据的统计分析，可以发现自然现象的内在规律，推动科学研究的进步。
工程统计：研究工程技术的数量问题，如产品质量控制、可靠性分析、优化设计等。
工程统计可以帮助提高产品质量、降低生产成本，推动工程技术的发展。
医学统计：研究人体健康与疾病的数量关系，如疾病发病率、药物疗效等。
医学统计可以为医学研究提供科学依据，推动医学事业的进步。
三、统计学的特点数量性：统计学是通过数据来揭示事物本质和规律的，因此具有数量性的特点。
它通过对数据的收集、整理和分析，提取出有用的数量信息，为决策提供科学依据。
总体性：统计学研究的是总体而非个体，它通过对总体数据的分析来推断总体的特征。
这种总体性的特点使得统计学能够更全面地反映事物的本质和规律。
具体性：统计学研究的是具体事物的数量关系，而不是抽象的概念。
它通过对具体事物的数据分析，揭示事物的内在规律和联系。
社会性：统计学研究的对象广泛涉及社会、经济、自然现象等各个领域，因此具有社会性的特点。
它通过对这些领域的数据分析，为政府、企业和社会提供决策支持。
四、统计学的基本方法描述性统计：描述性统计是通过对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度等。
统计学ppt课件
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
统计学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
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）
简述统计学的概念与作用
简述统计学的概念与作用
统计学是一门研究各种统计指标和各种信息的学科，这些指标和信息与客观事物的变化有关，并且能够反映实际情况。
统计学是一门研究问题的重要工具，它主要用于收集、编录、统计和分析各种数据，以更好地理解研究问题本质。
统计学的基本概念是数据。
在实际应用中，统计学采用了多种方法，如抽样、分类、抽取、随机分布、统计图、技术分析等，以便从庞大的数据中找出有用的东西，并依据这些有用的东西来提出和解决问题。
统计学的应用非常广泛，在经济、社会、医学、教育、法学等各个领域都可以看到它的身影。
在实际生活中，统计学也被广泛应用，如用于统计人口分布、物价水平等信息，以及把全国各地统计信息进行归类和比较，以便为决策者提供可靠的数据和参考依据。
统计学的作用是进行收集、编录、统计和分析各种数据，以便更好地了解一件事物的本质情况以及客观事物的变化。
它可以通过抽样、观察、测量等方法，收集、编录大量的实际信息，进而分析和识别出其内在规律，为决策和解决问题提供可靠的数据支持。
另外，统计学也可以帮助我们判断数据是否有统计学意义，分析多因素之间的相互关系，以便更好地预测变化趋势。
例如，经济数据可以通过统计学的方法来判断物价走势，以便采取相应的措施影响投资等。
总之，统计学是一门研究客观事物变化的重要学科，它可以帮助
我们收集、编录、统计和分析各种数据，并从中提取有用的结论，为决策提供数据支持，为社会发展提供决策依据。
此外，统计学也可以帮助我们判断数据是否具有统计学意义，分析多个因素之间的关系，以便更好地预测变化趋势。
统计学及其基本概念
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（按标志表现的变异情况划分）
标志
变量（包括可变的数量标志和指标）
离散变量
01
连续变量
02
自变量
03
因变量
04
确定性变量
05
随机变量
06
（四）统计指标和统计指标体系
（1）按指标所反映的总体数量特征的性质划分：
判断标准：指标数值大小与总体范围大小或包含单位数多少是否有直接关系。
（2）按指标的表现形式划分：
总量指标 相对指标 平均指标
统计指标体系
期初库存＋本期购进 = 本期销售＋期末库存 数学关系式形式 若干个指标从不同方面、不同角度去描述总体的数量特征和数量关系，但互相之间并不表现为数学关系式
02
二是以概率论的研究为开端形成和发展起来的以随机现象为主要研究对象的数理统计。
03
大量现象（或总体现象）的数量方面。
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统计学的研究对象
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数量性： 统计学是从数量方面去认识事物现象
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总体性： 统计学研究的数量方面是指由大量单个事物现象所构成的总体性事物现象的数量方面
添加标题
美国统计学家史特威·恰平 《实地调查与社会研究》、《社会学中的科学方法》
德国统计学家恩格尔(Christian Lorenz Engel) 《比利时工人家庭的生活费》“恩格尔法则”
社会统计学派 ：
美国统计学家马约·史密斯 《统计学和社会学》
统计学发展的两条主线
统计学的基本概念
第二部分数据的整理与抽样一、统计学的基本概念1、统计资料定义：凡是可以推导出某项论断的事实或数字均称为统计资料。
统计资料是进行分析、推断、预测的基础。
要根据研究的目的、要求，有计划地收集统计资料。
统计资料原始资料（初级）：未经过加工处理的第一手统计调查资料。
次级资料：经过加工处理的数据（有权威性的公开发表的：统计年鉴、行业协会公布的报告等等）。
统计数据度量数据：用数量尺度测量的数据，如年龄、成绩。
品质数据：不用数量尺度测量的数据，如性别，企业类型。
称关于特定问题的统计资料为一个资料集合，其主要特征有：元素：统计资料由各个元素组成。
变量：元素的特征。
有定量的变量与定性的变量。
观测：一次观测指对统计资料中某一元素的所有变量表述的记录。
xxx xxx xxx xxx xxx xxx王五xxx xxx xxx xxx xxx Xxx李四xxx xxx xxx xxx xxx xxx张三…..…..….班级专业学号姓名2、统计资料收集的方法与途径方法间接引用直接收集实验式：设计统计实验，控制某些因素以研究其对变量的影响。
例如确定产品的价格弹性观察式：对变量的影响因素不加任何限制。
根据统计研究的目的和要求收集统计资料。
所收集的资料必须满足准确性、及时性和完整性的要求。
统计报表组织方式专门调查普查重点调查抽样调查典型调查途径直接观察：通过观察对象的活动进行记录获得资料。
优点：资料全面生动，避免由于理解偏差造成的误差。
缺点：耗时、人力，对观察者素质要求高。
访问：与被调查对象直接接触，获得资料问卷调查：设计并发放调查表。
优点：避免调查人对调查对象的直接影响，缺点：返回率低，无法保证调查表的质量。
3、总体与个体（1）定义：凡是客观存在的、具有统一性质的由个别事物组成的集合体，称为统计总体。
构成总体的个别事物称为个体（总体单位）。
（2）总体与个体必须具备的条件客观性：特定的非一般意义上；大量性：包含足够多的个体以避免偶然性；同质性：构成总体的个体在性质上必须是相同的，否则无法反映总体的特征；差异性：构成总体的个体之间存在差异。
统计学基础知识概念
统计学基础知识概念
统计学是数量研究的学科，最初用于收集和研究人类行为和事件，例如工资水平，构成社会特征和关系的密度等。
它还是收集、储存、分析和反映人类活动的数字形式或信息的数学工具，可以用来帮助人们在关键的决策中作出更好的准确决定。
与一般意义上的统计学有关的基本概念包括数据集、样本、概率、变量、统计描述等。
数据集是关于某个主题的观察或测量，它是根据测量模型而收集的信息。
在数据集之内，可以识别出样本的存在，样本是关于该主题的一组观察。
概率则是统计学的基础，即样本中某一事件发生的可能性。
变量是指一组数据中容易变化的量，它们通常分为定性和定量变量两大类。
统计描述则是一种通过数据的分析和利用，用来反映量测数据的特性和趋势。
对于有兴趣学习该学术领域的人来说，了解这些基本概念是非常重要的，因为它们能够帮助你去解决实际问题，并且还能让你找出合适的解决方案。
但是，这些概念的理解不是一件容易的事情，需要经过深入的学习和掌握，才能将其应用于实际问题的解决中。
统计的基本概念与性质总结
统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。
在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。
本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。
一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学中的基本概念。
在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。
二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。
参数和统计量是统计学中的重要概念。
参数可以通过样本统计量的估计得到。
三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。
四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。
频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。
五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。
六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。
标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。
标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。
七、相关性和回归分析相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。
相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。
八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。
它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。
假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。
九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。
统计学的基本概念举例
统计学的基本概念举例统计学是一门研究如何从数据中揭示科学客观规律的学科。
它研究的科学问题有：研究对象的属性如何构成数量关系？数量关系如何控制和支配研究对象？这些数量关系是否存在规律？如果有规律，这个规律是什么？统计学是以数量形式解决科学问题的，它的基本思想是用数量表达规律，用数量研究规律，用数量应用规律。
统计学的基本概念涉及两个方面：一是数学概念，包括数量、变量、量度、概率等；二是统计分析概念，包括决策理论、统计回归、卡方分析、因子分析等。
数量可以形象化地表示研究对象中各变量的大小、强弱、多少，它代表研究对象中变量的大小、强弱、多少。
变量指的是与研究对象有关的某一属性，它代表研究对象中变量间的相互关系，它用来描述一个物体的性质和变化趋势。
量度是衡量研究对象的尺度，比如比例、百分比、指数等。
概率的概念表明，在一定的条件下，某种结果出现的可能性。
决策理论是从概率角度分析一个事件发生的可能性。
统计回归是通过回归方程的参数估计得到描述数据规律的拟合函数。
卡方分析用来分析变量间相互作用及影响的性质，它结合概率分析，能够准确地预测事件与其他因素之间的关系。
因子分析是一种统计方法，它能够通过提取原来多变量之间的相关性，减少变量之间的复杂程度，以达到研究目的。
二、统计学的应用统计学的理论和方法广泛应用于各个领域，如经济、决策、生态学等。
在经济学中，统计学的应用主要在宏观经济分析、统计测算和宏观评估方面。
统计技术运用于经济测算，如GDP、消费支出、国民收入等；运用于宏观规划，如投资规划、开发规划、政策规划等；运用于统计评估，如社会落后指数、发展水平指数等。
统计学原理在决策中的应用也很广泛，通过不同的决策模型，如模糊决策模型、概率决策模型、经济决策模型等，能够帮助决策者预测各种可能的结果，从而帮助决策者更快地把握机会，获取最优决策结果。
在生态学中，统计学的应用主要集中在生态监测、生态模拟和生态评估方面。
例如，统计学可以用来监测森林植物群落结构和动态变化；用于模拟土地利用变化对植物群落的影响；用于评估各种植物的生物多样性指标；用于估计不同土地利用方式下的土地生产力等。
统计学的几个基本概念
1．统计总体与总体单位
统计总体是根据统计研究的任务⽬的所确定的研究事物的全体，是客观存在的具有共同性质的个体所构成的整体。
构成统计总体的个体单位称总体单位。
随着统计研究任务、⽬的及范围的变化，统计总体和总体单位可以相互转化。
2．标志与标志表现
标志是说明总体单位所共同具有的属性和特征的名称。
标志有品质标志和数量标志之分。
标志表现即标志特征在各单位的具体表现。
如果说标志是统计所要调查的项⽬，那么标志表现是调查所得结果，标志的实际体现。
标志表现有品质标志表现和数量标志表现之分。
3．变异与变量
可变标志的标志表现由⼀种状态变到另⼀种状态，统计上把这种现象或过程称变异。
不变的数量标志称常量或参数。
可变的数量标志和所有的统计指标称变量。
变量的数值表现称变量值，即标志值或指标值。
变量按其数值是否连续可分为连续性变量和离散性变量。
4．统计指标和指标体系
统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的科学概念或范畴。
统计指标按其反映的数量特点不同可分为数量指标和质量指标。
统计指标体系是各种互相联系的指标群构成的整体，⽤以说明所研究的社会经济现象各⽅⾯互相依从和互相制约的关系。
指标和统计标志的主要区别是：
①指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的；②指标具有可量性，⽽标志不⼀定。
标志和指标的主要联系表现在：
①指标值往往由数量标志值汇总⽽来；②在⼀定条件下，数量标志和指标存在着变换关系。
统计学中的八个基本概念
统计学中的八个基本概念在统计学中，有以下八个基本概念：1. 总体（Population）：指研究对象的全体集合，即我们希望从中推断出结论的群体。
例如，全国人口是一个总体，全球经济数据是另一个总体。
2. 样本（Sample）：指从总体中抽取的一部分个体。
样本是用来对总体进行研究和推断的代表性子集。
例如，我们可以对全国人口进行抽样调查，或者对一段时间内的股票交易数据进行抽样。
3. 参数（Parameter）：是描述总体的数字度量。
例如，总体的平均值、方差、标准差等。
参数通常是未知的，需要通过对样本的统计分析推断出来。
4. 统计量（Statistic）：是样本的数字度量。
统计量是通过对样本的观察和测量得到的。
例如，样本的平均值、方差、标准差等。
5. 抽样误差（Sampling Error）：是指由于样本的随机性引起的样本统计量与总体参数之间的差异。
由于抽样误差的存在，样本统计量通常会有一定的偏差。
6. 假设检验（Hypothesis Testing）：是一种统计推断方法，用于对总体参数进行推断。
假设检验包括建立一个原假设（null hypothesis）和一个备择假设（alternative hypothesis），然后使用样本数据来决定是否拒绝原假设。
7. 置信区间（Confidence Interval）：是对总体参数的估计范围。
置信区间给出了对总体参数的估计，同时也给出了估计的不确定性。
8. 样本容量（Sample Size）：指样本中包含的个体数量。
样本容量的大小会影响统计推断的准确性和可靠性。
较大的样本容量通常会产生更准确的结果。
统计学及其基本概念
人物：
【英国】威廉·配第和约翰·格朗特
贡献：
“有统计之实，无统计之名”的学派
评价：
开用数量方法研究社会经济现象之先河
01
04
数理统计学派
【比利时】人才济济。如：凯特勒、戈赛特 、费希尔、内曼、卡尔.皮尔逊
人物：
完成统计学和概率论结合 建立了丰富的数理统计理论
贡献：
社会统计学派
人物： 【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔 观点： 统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象的内在联系和相互之间的关系。 在研究过程中，要用全面调查，也可以适量的使用抽样调查。
第一章 统计学及基本概念
BRAND PLANING
本 章 内 容
第一节 统计学简介 一、统计的涵义 二、统计的过去与现在 三、统计学在经济管理中的应用 第二节 数据及其分类 一、认识数据 二、数据类型Ⅰ 三、数据类型Ⅱ 四、数据类型III 五、数据类型IV 第三节 总体、个体与样本 一、统计总体和个体 二、总体的特点 三、样本 第四节 标志、指标与指标体系 一、统计标志 二、统计指标 三、统计指标体系 第五节 统计计算工具 一、统计分析软件简介 二、Excel实现数据处理的主要途径
3
统计学在管理领域的应用 （案例1 案例2）
三、统计学在经济管理中的应用
案例1
1995年9月，美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。
案例2
2005年3月16日上证平均指数中30支股票的市盈率是21.08。东方电子集团有限公司的市盈率是17.92。这时，市盈率方面的统计信息显示：与上证指数股票的平均收入相比，东方电子集团有限公司的股票价格较低。因此，投资顾问可以得出结论：东方电子集团有限公司的现行价格低估了。
统计学 基本概念
1.3 基本概念(4)
总体和样本
样本(sample)是指在研究总体中随机抽出一部分 个体进行观察或测量，这些个体的测量值构成 的集合。 A sample is a part of the population that we actually examine in order to gather information.
伯努利(Jacob Bernoulli,1654-1705)，道德确定性(moral certainty)
1.3 基本概念(15)
随机
总体
抽样
同质、个体变异
样本
代表性、抽样误差
总体参数
未知
样本统计量已
统计 推断
知
风险
1.4资料的分类(1)
(1) 定量资料(quantitative data) (2) 定性资料(qualitative data) (3) 等级资料(ranked data)
1.3 基本概念(8)
抽样误差(sampling error)
由抽样引起的样本统计量与总体参数间的 差别。
原因：个体变异＋抽样 表现：
样本统计量与总体参数间的差别 不同样本统计量间的差别
抽样误差是有规律的！
1.3 基本概念(9)
概率
1.随机事件 ：随机现象的某个可能观察结果称 为一个随机事件 。
描述总体特征的有关指标，称为参数 (parameter) 反映样本特性的有关指标，称为统计量 (statistics)
总体 样本
平均身高μ 总体参数
平均身高 x 样本统计量
1.3 基本概念(7)
总体参数 未知的，固有的，不变的！
样本统计量 已知的，变化的，有误差的！
统计学中的一些基本概念和重要公式
2
n
1S 2
2
49.两个总体方差的检验统计量 :
F
S12
S
2 2
50.拟合优度检验统计量: 2 k fi ei 2 , df k 1
i 1
ei
51.独立假设条件下列联表的期望频数:
eij
RTi CTj n
第i行之和 第j列之和 样本容量
独立性检验统计量:
2
fij
eij
2
, df
S n
34.估计时所需的样本容量:
n
Z2 2
2
2
35.总体比率P的区间估计p Z 2
p (1 p ) n
36. p的区间估计时所需的样本容量n
Z2
2
p (1 2
p )
37.大样本总体均值的检验统计量 :
方差已知: Z X , / n
方差未知: Z X
S/ n
38.小样本总体均值的检验统计量: t X , df n 1
p1 p 2
p1(1 p1) p 2 (1 p 2 )
n1
n2
45.两个总体比率之差的区间估计:
大样本n1 p1, n1(1 p1),n2 p2 , n2 (1 p2 ) 5时,
p1 p 2 Z S p1 p 2
2
46.两个总体比率之差的检验统计量:
Z p1 p 2 p1 p2
S/ n 39.总体比率检验统计量: Z p p0
p0 (1 p0 ) n
40.总体均值的单侧检验中所需样本容量:
n
Z
0
Z 2
1 2
2
, 用Z
2代替Z即为双侧检验的公式
41.独立样本时,两个总体均值之差的点估计量: X1 X 2
统计学的基本概念简介
统计学的基本概念简介统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是现代科学和社会科学的基石之一。
统计学主要包括描述统计学和推断统计学两个方面，通过运用数学和概率论的方法，为我们提供了一种了解和解释现象、做出决策的有效工具。
统计学的基本概念包括如下几个方面：1. 总体和样本：统计学的研究对象是总体，即研究对象的全体；而样本是从总体中选取出来的一小部分，用来代表和推断总体的特征。
2. 变量：统计学关注的是可变动的特征，即变量。
变量可以是定量的，如身高、体重等；也可以是定性的，如性别、颜色等。
通过对变量进行测量和观察，我们可以得到有关总体的信息。
3. 数据收集：统计学的一个重要环节是数据的收集。
数据可以通过调查问卷、实验观察、统计报表等方式获得。
数据的质量和多样性对统计学的分析和结论的准确性至关重要。
4. 描述统计学：描述统计学是统计学的第一步，它通过图表、表格、平均值、方差等指标对数据进行整理、概括和描述。
描述统计学为我们提供了全面了解数据的手段，可以对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行定量描述。
5. 参数和统计量：参数是总体特征的度量，统计量是样本特征的度量。
通过对样本进行分析和推断，我们可以估计出总体的参数，进而研究和理解总体的特征。
6. 概率：概率是统计学的重要概念之一，它用来描述事件发生的可能性。
概率可以从频率或主观信念等角度来定义。
概率论提供了统计学推断和决策的理论基础，可以帮助我们评估风险、做出合理的决策。
7. 推断统计学：推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断的学科。
推断统计学通过抽样方法和概率理论，从样本的统计量出发，通过假设检验、置信区间等方法，对总体特征进行估计和推断，从而对总体做出有关性质、差异、关联等方面的推断。
统计学的应用广泛，几乎涉及到所有学科领域，如自然科学、社会科学、商业管理等。
在自然科学中，统计学可以帮助我们分析天气变化、疾病传播、物种分布等问题；在社会科学中，统计学可以帮助我们研究人口统计、调查数据、社会经济等问题；在商业管理中，统计学可以帮助我们分析市场需求、销售趋势、风险评估等问题。
统计学基本概念
不同类型变量间关系
例：一组2040岁成年人的血压 <8 8 12 17 低血压 正常血压 轻度高血压 重度高血压
定量变量
定序变量
15 中度高血压
以12kPa为界分为正常与异常两组
定类变量
俱乐部： 休斯顿火箭 健康状况： 良好
分类 顺序 数值 数值
精 确
程
出生年份: 1980
度
体重： 134公斤
定序数据
定距数据
定比数据
定性数gorical
定量数据 定量变量 Numerical
（二）统计数据的类型
统计数据的类型
按测量尺度
定 类 数 据 定 序 数 据 数 值 型 数 据
按收集方法
观 测 数 据 实 验 数 据
按时间状况
截 面 数 据 序 时 数 据
二、变量（variable）
1、什么是变量？ A VARIABLE is a characteristic of interest for the elements 说明研究对象某种特征的概 念； 我们给所要研究的事物起的名 字。
2、特点：
从一次观察到下一次 观察，该特征会呈现 出差别或变化； 从一个个体到另一个 个体，该特征会呈现 出差别或变化； 不能用一个常数来表 示。
（二）统计数据的类型
按测量尺度，数据可以分为定类/分类/名义数据 （nominal、 categorical data）、定序/顺序数据 （Ordinal、rank data）、数值型数据（metric data） ； 按数据的收集方法，可以将其分为观测数据 （observational data）和实验数据 （experimental data）。 按时间状况，统计数据可分为截面数据（crosssectional data）和时间序列数据（time series data）。
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统计学的基本概念
统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
通过对数
据的收集和分析，统计学能够揭示数据中的规律和趋势，帮助我们做
出客观的决策和预测。
本文将介绍统计学的基本概念，包括数据、总
体与样本、统计量、概率和推断等内容。
一、数据
数据是统计学的基础。
数据可以是数字、文字、图像等形式，代表
着某种事物的特征或属性。
统计学根据数据的来源和性质进行分类，
分为观察数据和实验数据。
观察数据是通过观察和测量获得的数据，
反映了事物的现象或状态；实验数据是通过设计和进行实验获得的数据，用于研究因果关系。
二、总体与样本
在统计学中，总体是指我们要研究的所有个体或事物的集合，而样
本是从总体中选取的一部分个体或事物。
为了有效地进行统计推断，
我们需要从总体中选择合适的样本，通过对样本进行统计分析，得出
关于总体的结论。
三、统计量
统计量是用来度量或刻画数据特征的指标。
常见的统计量包括均值、方差、标准差等。
均值是一组数据的平均值，用来表示数据的集中趋势；方差度量了数据的变异程度；标准差是方差的平方根，也是一个
常用的数据离散度量。
通过统计量，可以对数据进行描述和比较，帮
助我们了解数据的特征。
四、概率
概率是统计学中的重要概念，用来描述事件发生的可能性大小。
概
率介于0和1之间，0表示不可能事件，1表示必然事件。
概率可以用
来研究随机现象的规律性和不确定性。
在统计学中，概率理论和统计
推断是密切相关的，通过概率的计算和应用，可以对数据进行建模和
预测。
五、推断统计学
推断统计学是统计学的重要分支，通过从样本数据中进行推断，得
出关于总体特征和参数的结论。
推断统计学包括参数估计和假设检验
两个方面。
参数估计是利用样本数据估计总体参数的值，常用的方法
有点估计和区间估计；假设检验是根据样本数据对总体假设进行检验，判断总体参数是否符合假设。
六、数据分析方法
统计学提供了丰富多样的数据分析方法，帮助我们从数据中获取信
息和洞察问题。
常见的数据分析方法包括描述统计分析、回归分析、
方差分析、因子分析等。
这些方法可以对数据进行整理、汇总、比较
和解释，帮助我们揭示数据中的规律和趋势。
综上所述，统计学是一门研究数据及其背后规律的学科。
通过理解
统计学的基本概念，我们可以更好地理解和应用统计学的方法和原理，
帮助我们做出科学的决策和预测。
统计学在各个领域都具有重要的应用价值，是现代社会不可或缺的一门学科。