统计学讲义

统计学讲义

河北农业大学经济贸易学院张亮

1. 教材和参考书

●教材

《统计学》宗义湘张润清主编中国计量出版社2006年8月出版

●参考书

《统计学》（第三版）贾俊平主编中国人民大学出版社2007年1月出版

戴维.德沃斯（David de Vaus）《社会研究中的研究设计》中国人民大学出版社

戴维.穆尔《统计学的世界》中信出版社

奥特，郎格内克《统计学方法与数据分析引论》科学出版社

商务与经济统计

达莱尔.哈夫《统计陷阱》（How to Lie with Statistics）上海财经大学出版社Phillip.I.Good，James.W.Hardin, Common Errors in Statistics (and How to Avoid Them)，（电子版）

2. 课程目标

●理解和掌握商务与社会经济领域常用的统计方法，能够正确利用这些方法处理实际问题。

数据收集、整理和描述

参数估计和假设检验

方差分析

相关和回归分析

时间序列分析

统计指数

统计综合

3. 课程重点

●设计各种实地调查和试验项目

●掌握各种统计分析方法的原理和应用

●掌握Excel和SPSS实际操作

●掌握对统计软件输出结果的正确解释

4. WHY TO STUDY STATISTICS

●经管类毕业生应掌握统计分析方法的能力，包括使用统计软件

我们未来的职业或工作可能要求解释抽样结果或运用统计分析方法做出推断

●是一些专业课的专业基础课，如经济统计、计量经济学，市场调研

●如何评价公开发表的用数据说明的事实

有3种骗术：谎话，糟糕透顶的谎言和统计术

对于追求效率的公民而言，统计思维总有一天会和读写能力一样必要H.G.Wells

5. 考核方式

●期末统一考试，闭卷：80%

●其他考核：20%

包括：考勤、平时作业、随堂练习。

6. 学习统计学的一般建议

●不要缺课。由于课程内容是前后呼应的，缺课非常不利于对后续内容的学习

●多做练习，通过练习加深对统计方法的理解

●设计调查项目，提高实际操作能力

●通过实际操作熟悉相应统计软件的应用

第一章绪论

●学习目标

1. 理解统计学的含义及其分类

2. 了解统计学的应用领域

3. 掌握总体和样本，参数和统计量的概念

4. 了解数据的类型

5. 理解统计中的几个基本概念

第一节统计和统计学

一、统计含义

●统计工作：搜集、整理、分析和使用统计数据资料的工作过程

●统计数据：统计工作的最终成果，反映社会经济实际情况和变化过程。

●统计学(statistics)

•统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学(不列颠百科全书) •统计是一门收集、分析、解释和提供数据的科学(韦伯斯特国际辞典第3版)

•统计指的是一组方法，用来设计实验、获得数据，然后在这些数据的基础上组织、概括、演示、分析、解释和得出结论(Mario F.Triola,《初级统计学》)

研究统计理论与方法，研究如何收集、整理和分析统计数据，探索其内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识的方法论学科。

什么是统计学?

(statistics)是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

● 1. 收集数据：取得数据

● 2. 处理数据：整理与图表展示

● 3. 分析数据：利用统计方法分析数据

● 4. 数据解释：结果的说明

● 5. 得到结论：从数据分析中得出客观结论

二、统计学研究对象及特征

●对象——客观事物的数量关系

●特征：

数量性——最基本特征

总体性——大量个体表现出相对稳定性

具体性——区别于数学

变异性——即要求同质，又要求差异性

应用案例通用电气（GE）

六西格码是一种从统计方法中派生出来的质量控制理论，指百万量次中的差错率。传统的质量控制大多以百分比作为标准，其实误差惊人。如不少美国企业的质量标准都在99%，但如果把这一标准换成6个西格码，其糟糕程度立即凸现：全美国每小时有2万封信件丢失；航空线上每天有2班飞机降落出错；每星期发生5000次医疗失误。99%的合格率其实仅相当于3.8个西格码。而如果提升至6个西格码，则每小时信件误投可降低至7封，已接近零差错。6个西格码可以用毛泽东的一句话来形象比喻“做一件好事不难，难的是一辈子做好事”，它对企业的质量要求可以说到了臻近完美的程度。1995年实施，1997年带来效益3.2亿美元。

应用案例抽样调查

1936年，罗斯福和兰登竞选总统。《文学摘要》调查了240万人，预测兰登57%对43%获胜Gallup（盖洛普）调查了5万人，结论是罗斯福56%获胜，实际结果62%

统计的应用领域

经济学、管理学、社会学、工程学、医学

统计方法

1. 描述统计(descriptive statistics)

•研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法

•内容

●搜集数据

●整理数据

●展示数据

●描述性分析

•目的

●描述数据特征

●找出数据的基本规律

2.推断统计(inferential statistics)

•研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法

•内容

▪参数估计

▪假设检验

•目的

▪对总体特征作出推断

统计量推断参数

•总体(population)

●所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素

●分为有限总体和无限总体

●有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的

●无限总体所包括的元素是无限的，不可数的

•样本(sample)

●从总体中抽取的一部分元素的集合

●构成样本的元素的数目称为样本容量或样本量(sample size)

推断统计的主要任务：用统计量估计参数

●参数（parameter）：描述总体数量特征的概念，常用希腊字母表示。

如，。

●是研究者想要了解的总体的某种特征值

三、统计学的分类

●从统计方法角度

●1.描述统计学：研究如何取得反映客观现象的数据并以文字或图表形式对所收集的数据进行加工、处理和显示，通过综合概括与分析描述客观现象的数量特征和规律性。

●2.推断统计学：研究如何根据样本数据去推断总体数量特征，在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量作出以概率形式表述的科学推断。

●从统计理论与应用角度

●1.理论统计学：主要研究统计学的一般理论和统计方法的数学理论学科。