统计学讲义1
统计基础知识讲义
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）统计的概念统计数据，就是所指对某一现象有关数据的收集、整理、排序和分析等活动。
（二）统计数据的三种涵义统计数据工作、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，就是指客观存在的，在同一性质基础上融合出来的许多个别事物的整体，称作统计数据总体，缩写总体。
（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形成，它就是全部和部分的关系。
总体和总体单位就是相对而言的，总体和总体单位可以相互转变。
1总体的基本特征：同质性，大量性，差异性。
二、指标与标志（一）指标存有两种认知一是：指标是反映总体现象数量特征的概念。
二就是：指标就是充分反映总体现象数量特征的概念和具体内容数值。
例如，2021年江苏省地区生产总值（gdp）超过30312.61亿元。
（二）标志标志是说明总体单位特征的名称。
标志按性质相同，分成品质标志和数量标志。
标志按整体表现相同，分成维持不变标志和变异标志。
变异标志又分成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、标志分成存有无法用数值则表示的品质标志和会用数值则表示的数量标志两种，但指标必须都能够用数值则表示。
（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相同总体单位之间的差别，称作变异。
（二）变量数量变异标志就是变量2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数据的任务与过程一、统计的任务《统计法》规定，统计数据的基本任务就是：对国民经济和社会发展情况展开统计数据调配、统计分析，提供更多统计资料和统计数据咨询意见，推行统计数据监督。
统计学讲义(精华版)
15 15 15 15 18 20 20 25 => 15为众数
平均数 (随机变量的期望值) 所有数值数据相加除以数值资料笔数(X1+X2+X3+X4+…+XN)/N
例: 5，6，7，8，5，6，7，8
X= (5+6+7+8+5+6+7+8)/8 = 6.5
直方图的意义
直方图为次数分布的直方图，沿横轴以各组组界为分界，组距为 底边，以各组次数为高度，每一组距上划一矩形，所绘成之图形。
组距
次
组界
数
组别
计数值之直方图 1. 以数据的数值特征加以分组，以固定宽度画出上、下组界。 2. 以各组的元素个数或出现数为高度，画出各组直方图。
Frequency
6
5
N
Mean Median Mode Sum StDev MinimumMaximum Range
60 0.06255 0.061 0.06 3.753 0.01236 0.035 0.09 0.055
0.064
0.069
Count
0.035
1
0.041
1
0.042
3
0.049
3
0.05
1
0.051
1
最小数须在最小一组内；最大数须在最大一组内，若有数值 小于最小一组下组界或大于最大一组上组界时，应酌情增加 组数。
5. 求各组之组中点。(该组上组界+该组下组界)/2
60
Frequency
20
10
0 0.031 0.039 0.047 0.055 0.063 0.071 0. of C1 N=
研究生统计学讲义第1讲第一章绪论-PPT文档资料
意义
1.利用概率论与数理统计进行统计设计，搜集和整理 资料，对分析结果进行恰当的解释，作出科学结论。 2.保证分组具有可比性,保证有合适的样本容量. 3.控制实验误差,是否在科学上具有可重复性. 4.在撰写论文或报告时,将大量原始数据归纳整理为 正确的统计指标,按照规范列出统计表(图). 5.能够读懂国内外医学文献中的统计资料,判断其 可靠程度和局限性,吸收和借鉴.
3．概率与频率 概率(probability)和频率(frequency) 都是反映某一随机事件发生可能性大小的度量。 若随机事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称 m为频数(counts)。称比值m/ n为事件A在n次试验中出 现的频率或相对频数(relative frequency) ，0≤m/ n≤1， 即事件A发生的频率为m/ n。 试 验 者 De Morgan Buffon Pearson Pearson 掷币数n 2048 4040 12000 24000 正面数m 1061 2048 6019 12019 正频率fn 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
2．总体、个体与样本 研究对象的全体称为总体 (population)。构成总体的每个成员称为个体，亦称 样品或观察单位。总体是根据研究目的所确定的性 质相同的所有个体的研究指标值的集合。 个体（individual）即观察单位（study unit）。总 体的性质特征由其各个个体的性质而定，要研究总 体的性质或特征，须对它的个体进行观测。 从总体中随机抽取部分个体的过程称为抽样 (sampling)，从总体中随机抽取的代表总体的部分个 体的观察值集合称为样本(sample)。样本中所包含的 个体数目，即样本例数，称为样本含量(sample size) 。总体中有很多个体，究竟哪些个体在抽样中被抽 到，要依机会而定。因此，样本是随机变量；
统计学培训讲义
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
(完整word版)统计学讲义
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。
统计学复习讲义
统计学复习讲义================简介----这份复讲义旨在帮助您复统计学的基本概念和方法。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域，包括科学、经济、商业和社会科学等。
基本统计概念-----------1. 数据和变量：- 数据是描述事实、观察或实验结果的信息。
它可以是数字、文字或符号。
- 变量是在研究中测量的属性或特征。
它可以是定性的（如性别）或定量的（如年龄）。
2. 数据的类型：- 定性数据是描述性的，不可量化，例如类别、标签或频率。
- 定量数据是可量化的，可以进行算术运算和比较，例如数值或计数数据。
3. 中心趋势度量：- 平均值是一组数据的算术平均数。
- 中位数是一组数据排序后的中间值。
- 众数是一组数据中出现最频繁的值。
4. 离散程度度量：- 范围是一组数据的最大值和最小值之间的差异。
- 方差是一组数据与其平均值之间的差异平方的平均值。
- 标准差是方差的平方根，描述数据的离散程度。
基本统计方法-----------1. 抽样：- 抽样是从总体中选择一部分样本以代表整个总体。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样和分层抽样。
2. 描述统计：- 描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计方法包括频数表、柱状图、饼图和箱线图等。
3. 推断统计：- 推断统计是通过样本推断总体的特征和关系的方法。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间等。
4. 参数估计：- 参数估计是通过样本推测总体参数的值。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
统计学应用----------统计学被广泛应用于各个领域，包括：- 科学研究：统计学帮助科学家收集和分析实验数据以验证假设。
- 经济和金融：统计学在市场分析、风险评估和投资决策中起着重要作用。
- 商业管理：统计学帮助企业分析销售数据、市场趋势和生产效率等。
- 社会科学：统计学在人口统计学、教育研究和社会调查中发挥着重要作用。
总结----本复讲义介绍了统计学的基本概念和方法，包括数据类型、中心趋势度量、离散程度度量、抽样、描述统计、推断统计和参数估计等。
《统计学导论》第一章讲义
自我介绍我本科经济统计，研究生是应用统计。
这学期和大家一起来学习统计学的一些基础知识。
主要内容有以下几点，考核方式平时出勤30 期末考试70 闭卷考试考试是闭卷考试，可能是考查课16周考试，也可能考试周考试。
统计作为一种社会实践活动，统计是适应社会生产的发展和国家管理的需要而逐步产生和发展起来的，有着非常悠久的历史。
在原始社会时期，人类简单的计数活动孕育着统计的萌芽，随着社会生产力的发展，人类社会到了奴隶社会以后，奴隶制国家组织的人口、财富和军事统计得到了长足的发展，统计被认为是维护阶级统治、兴邦安国的重要手段。
我国早在父系氏族公社的伏羲时代，劳动人民在长期测量土地、清点人口、牲畜和观测天象的过程中，总结出了九九乘法口诀。
秦统一中国以后，建立了中央集权制国家，从中央到地方形成了比较完善的“上计”报告制度。
进入封建社会以后，中国的户籍统计和田亩统计都有很大的发展，不论是统计方法、统计制度还是统计组织，都在世界上居于先进水平。
在国外，统计活动也有着悠久的历史。
埃及在公元前27世纪，为了建造金字塔和大型农业灌溉系统，曾进行过全国人口和财产调查。
大约公元前6世纪，罗马帝国就以国势调查作为治理国家的手段，规定每五年进行一次人口、土地、牲畜、家奴的调查，并以财产总额作为划分贫富等级以及征丁课税的依据。
资本主义以前的统计活动，多半是在赋税、征兵工作中进行的，深深地打下了阶级的烙印；另一方面，由于自然经济封建割据的束缚，统计的范围、统计制度和统计方法都是比较落后的。
资本主义生产方式在人类历史上确立以后，对统计工作提出了新的要求，也大大促进了统计活动的发展，为统计科学的产生奠定了物质基础。
㈠资本主义经济的迅速发展极大地拓宽了统计研究的内容从16世纪开始，欧洲各国经济进入了工场手工业时代，工业、商业、交通运输、通讯等行业得到了迅速的发展，各部门都要求提供更多的统计资料。
在经济统计不断发展和完善的同时，社会统计、科技统计、环境统计等又从经济统计中分离出来，从而形成了比较完整的统计内容体系。
《统计》 讲义
《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。
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Statistics 102133030-01 Lecture 1Administrative Issues •Time: Thursday 19:20-21:55 (?)•Location: Teaching Building No. One B305 (Jiang’an Campus)•Instructor:XIONG Hui(熊晖)Office: Econ507 North (Wangjiang Campus) Email: hxiongecon@Office Hours: ?Administrative Issues •Introduction to the use of statistical analysis.•Topics include elementary probability theory, sampling distributions, tests of hypotheses, estimation, and regression analysis.•Emphasis: economic applications •Bilingual course: instruction language is Mandarin Chinese; course materials are in English.Administrative Issues•Text book:Anderson, Sweeney, Williams, Camm, and Cochran: Statistics for Business and Economics 12th Edition, South-Western,201•Software: StataAdministrative Issues •Assignment 1: 4%•Assignment 2: 4%•Assignment 3: 4%•Assignment 4: 4%•Mid-term exam: 24%•Final exam: 60%Administrative Issues •Emails: please make sure a valid email address provided to me•Web page:/User ID: hxiongecon@Password: sichuanuniv02Data, Data Set•Data: facts and figures collected, analyzed, and summarized for presentation and interpretation.•Data Set: all the data collected in a particular study.Element(Entity), Variable, Observation •Element: entities on which data are collected.•Variable: a characteristic of interest for the elements.•Observation: The set of measurements obtained for a particular entity.Categorical and Quantitative Data •Categorical Data: data that can be grouped by specific categories.Quantitative Data: data that use numeric•values to indicate how much or how manyCross-Sectional, Time Series, Panel •Cross-Sectional data: data collected at the same or approximately the same point in time.•Time Series data: data collected over several time periods.•Panel data (Longitudinal data): multiple entities where each entity is observed at two or more time periodsCross-Sectional Data GDP in 2005 (million US dollars)•US: 12,455,825•Italy: 1,765,537•Canada: 1,132,436•Spain: 1,126,565Time Series Data US GDP (billion dollars)•1999: 9,127.0•2000: 9,708.4•2001: 10,040.7•2002: 10,373.4Panel DataState / Year / GDP•US / 2005 / 12,455•US / 2006 / 13,262•Canada / 2005 / 1,115•Canada / 2006 / 1,273Descriptive Statistics •Most of the statistical information in newspapers, magazines, company reports, and other publications consists of data that are summarized and presented in a form that is easy for the reader to understand.•Such summaries of data, which may be tabular, graphical, or numerical, are referred to as descriptive statistics.Tabular DisplayGraphical DisplayStatistical Inference •Population: the set of all elements of interest in a particular study.•Sample: a subset of the population.•Statistical Inference: the process in which statistics uses data from a sample to make estimates and test hypotheses about the characteristics of a population.Statistical Inference: ExampleStatistical Inference: ExampleSummarizing Data for a CategoricalVariable•Frequency DistributionA frequency distribution is a tabular summary of data showing the number (frequency) of observations in each of several nonoverlapping categories or classes.Frequency Distribution: ExampleRelative Frequency and Percent Frequency Distributions •Relative frequency of a class= Frequency of the class / nPercent frequency of a class•= Relative frequency ×100 %Bar ChartPie ChartSummarizing Data for a Quantitative Variable Using Frequency DistributionThree Steps1.Determine the number of nonoverlappingclasses. (rule of thumb: 5 to 20 )2.Determine the width of each class. (= [largest –smallest] / number of classes)3.Determine the class limits. (make sure eachdata value belongs to ONLY one class)Histogram•placing the variable of interest on the horizontal axis and the frequency, relative frequency, or percent frequency on the vertical axis.•each class is shown by drawing a rectangle whose base is determined by the class limits on the horizontal axis.•the height is the corresponding frequency, relative frequency, or percent frequency.SkewnessCumulative Frequency Distribution •The cumulative frequency distribution uses the number of classes, class widths, and class limits developed for the frequency distribution.•The cumulative frequency distribution shows the number of data items with values less than or equal to the upper class limit of each class.Cumulative Frequency Distribution:ExampleSummarizing Data for 2 Variables •Using tables: crosstabulation•Using graphs: scatter plot, trendlineCrosstabulation: ExampleFrequency Distribution: Quality RatingFrequency Distribution: Meal PriceCrosstabulationScatter Plot and Trendline •Scatter Plot: a graphical display of the relationship between two quantitative variables.•Trendline: a line that provides an approximation of the relationship.Scatter Plot and Trendline: ExampleSide-by-Side Bar ChartStacked Bar ChartDisplays Used to Show the Distributionof Data•Bar Chart—Used to show the frequency distribution and relative frequency distribution for categorical data•Pie Chart—Used to show the relative frequency and percent frequency for categorical data•Histogram—Used to show the frequency distribution for quantitative data over a set of class intervalsDisplays Used to Show Relationships •Scatter Plot—Used to show the relationship between two quantitative variablesTrendline—Used to approximate the•relationship of data in a scatter diagramDisplays Used to Make Comparisons •Side-by-Side Bar Chart—Used to compare two variables•Stacked Bar Charts—Used to compare the relative frequency or percent frequency of two categorical variables。