数据统计在统计学中的地位
数据统计的重要性

数据统计的重要性
标题:数据统计的重要性
引言概述:在当今信息化时代,数据统计已经成为各行各业不可或缺的重要工具。
通过对数据的收集、整理、分析和解释,我们可以更好地了解事物的发展趋势、规律和特点,从而为决策和规划提供科学依据。
一、数据统计可以帮助我们更好地了解现状
1.1 数据统计可以帮助我们了解市场需求和消费行为
1.2 数据统计可以帮助我们了解产品的受欢迎程度和市场占有率
1.3 数据统计可以帮助我们了解人口结构和社会发展趋势
二、数据统计可以帮助我们预测未来发展趋势
2.1 数据统计可以帮助我们预测市场的走势和发展方向
2.2 数据统计可以帮助我们预测人口的增长和社会的变化
2.3 数据统计可以帮助我们预测自然资源的消耗和环境的变化
三、数据统计可以帮助我们制定科学决策和规划
3.1 数据统计可以帮助我们评估政策的效果和社会的进步
3.2 数据统计可以帮助我们制定合理的发展规划和目标
3.3 数据统计可以帮助我们优化资源配置和提高效率
四、数据统计可以帮助我们发现问题和解决挑战
4.1 数据统计可以帮助我们发现潜在的风险和问题
4.2 数据统计可以帮助我们分析问题的原因和解决方案
4.3 数据统计可以帮助我们预防危机和化解危机
五、数据统计可以帮助我们持续改进和创新
5.1 数据统计可以帮助我们不断改进产品和服务质量
5.2 数据统计可以帮助我们不断提高生产效率和经营管理水平
5.3 数据统计可以帮助我们不断创新和追求卓越
结论:数据统计的重要性不言而喻,它不仅是科学决策和规划的基础,也是持续改进和创新的动力。
只有充分利用数据统计的力量,我们才能更好地应对挑战、把握机遇,实现可持续发展和共同繁荣。
统计学在数据分析中的作用

统计学在数据分析中的作用数据分析是一项重要的工作,它帮助我们理解和解释现实世界中的各种现象和问题。
而统计学作为一门科学,为数据分析提供了强大的工具和方法。
本文将探讨统计学在数据分析中的作用,从数据收集到数据解释的全过程进行阐述。
数据收集是数据分析的第一步,而统计学在数据收集中起到了至关重要的作用。
统计学告诉我们如何设计合适的抽样方案,以保证我们所收集到的数据具有代表性。
例如,如果我们想研究一个国家的就业情况,我们可以使用随机抽样的方法从全国范围内选取一部分人口作为样本,然后通过对这些样本进行调查来了解整个国家的就业情况。
统计学还可以帮助我们确定样本的大小,以及如何避免抽样误差和选择偏差。
在数据收集之后,我们需要对数据进行整理和清洗,以确保数据的质量。
统计学提供了各种方法和技术,可以帮助我们发现和纠正数据中的错误和异常。
例如,我们可以使用描述性统计方法来检查数据的分布情况,以及是否存在缺失值或离群值。
通过这些统计方法,我们可以更好地了解数据的特征,为后续的分析做好准备。
数据分析的核心是对数据进行建模和推断。
统计学提供了多种模型和方法,可以帮助我们从数据中提取有用的信息和知识。
例如,回归分析是一种常用的统计方法,可以用来研究变量之间的关系。
通过回归分析,我们可以确定哪些因素对某个变量的影响最大,并预测未来的趋势。
此外,统计学还提供了假设检验、方差分析、时间序列分析等方法,可以帮助我们验证假设、比较不同组别之间的差异以及预测未来的走势。
数据分析的最后一步是对结果进行解释和传播。
统计学可以帮助我们将复杂的统计结果转化为易于理解的形式,并提供相应的解释。
例如,我们可以使用图表和表格来展示数据的分布和趋势,以及不同变量之间的关系。
此外,统计学还可以帮助我们进行数据的可视化,以便更好地传达我们的发现和结论。
通过这些统计方法,我们可以将复杂的数据分析结果传达给非专业人士,使他们更好地理解和利用这些结果。
综上所述,统计学在数据分析中扮演着重要的角色。
统计学在数据分析中的重要性与应用

统计学在数据分析中的重要性与应用数据是当今社会的重要资源之一,而数据分析则是从海量数据中提取有用信息的关键过程。
统计学作为一门科学,发展至今已广泛应用于各个领域的数据分析中。
本文将探讨统计学在数据分析中的重要性以及其应用。
一、统计学在数据分析中的重要性1. 提供数据描述和总结在数据分析中,统计学为我们提供了一系列的数据描述和总结方法。
例如,均值、中位数和标准差等统计量可以帮助我们对数据的集中趋势和变异程度进行描述。
通过这些统计指标,我们可以更好地了解数据的基本特征,为后续分析提供依据。
2. 推断总体特征在大规模数据分析中,我们往往无法直接获取整个总体的数据。
统计学通过采用抽样方法,帮助我们从样本数据中推断总体的特征。
通过统计推断,我们可以利用有限的样本数据来了解总体的分布、关系和趋势,而不必耗费大量资源和时间获取全部数据。
3. 判断差异和关联统计学提供了一系列的假设检验和方差分析方法,帮助我们判断不同数据之间是否存在显著差异以及相关性。
例如,通过方差分析可以判断不同组间的差异是否显著,而相关分析则可以揭示变量之间的关联关系。
这些方法不仅可以帮助我们确定数据之间的差异和关系,还可以找到影响因素和预测未来趋势。
二、统计学在数据分析中的应用1. 常见统计分析方法统计学在数据分析中有许多常见的应用方法,如描述统计分析、推断统计分析和相关分析等。
描述统计分析主要包括中心趋势的测度(如均值、中位数)和离散度的测度(如标准差、方差)。
推断统计分析则根据样本对总体进行估计和检验,常用的方法包括假设检验、置信区间和方差分析。
此外,相关分析可以衡量变量之间的关系以及预测趋势。
2. 数据挖掘与机器学习统计学在数据挖掘和机器学习领域发挥着重要作用。
通过统计模型的建立和参数估计,我们可以从大量的数据中挖掘出有用的模式和规律。
例如,聚类分析、决策树和神经网络等方法都是基于统计学原理的数据挖掘和机器学习算法。
这些方法可以帮助我们解决分类、预测和聚类等问题,发现数据背后的规律和洞察。
数据收集与整理在统计学中的重要性

数据收集与整理在统计学中的重要性数据收集与整理在统计学中起着至关重要的作用。
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科,它的发展离不开数据的支持。
数据收集与整理是统计学的基础,对于得出准确、可靠的结论至关重要。
数据收集是指通过不同的方法和途径获取统计学研究所需的数据。
数据的来源可以是调查问卷、实验、观察、抽样调查等等。
数据收集需要严格的设计和筹划,以确保数据的合理性和可靠性。
一个好的数据收集过程可以提供高质量的数据,为后续的分析和研究提供可靠的基础。
数据整理是指对收集到的数据进行清理、整理、编码等一系列处理过程。
这个过程包括数据的录入、校验、清洗、缺失值的处理等。
数据整理的目的是保证数据的准确性和一致性,使得数据能够被后续的分析工作所应用。
一个完善的数据整理过程能够有效地提升数据的可靠性和可用性,为统计学研究提供有力的支持。
数据收集与整理在统计学中的重要性体现在以下几个方面:1. 数据收集与整理是统计学研究的基础。
统计学的研究是建立在数据的基础之上的,只有获得准确、全面的数据,才能进行有效的统计分析和推断。
数据收集与整理是确保数据质量的重要环节,对后续的统计学研究起着决定性的作用。
2. 数据收集与整理决定了统计学研究的可靠性和有效性。
只有通过科学合理的数据收集与整理过程,才能确保数据的准确性和可信度。
在数据收集过程中,需要采用适当的方法和技术,避免数据损失和变形。
在数据整理过程中,需要对数据进行清洗和校验,保证数据的一致性和完整性。
只有在数据收集与整理工作做得好的前提下,统计分析的结论才能具有科学性和可信度。
3. 数据收集与整理为统计学研究提供了有力的支持。
准确完整的数据是开展统计学研究的重要资源,它为研究者提供了丰富的信息和材料。
在数据收集与整理过程中,可以通过数据的分类整理、标准化处理等手段,为后续的统计学分析提供更多的思路和方法。
数据的收集与整理也有助于发现数据之间的联系和规律,为统计学研究提供更多的灵感和启示。
统计学在数据分析中的应用

统计学在数据分析中的应用一、简介统计学作为一门应用性很强的学科,已经逐步渗透到各个领域,尤其在数据分析中有着不可替代的地位。
在数据分析中,统计学的应用主要体现在三个方面:数据汇总和描述、数据建模和预测、数据验证和推断。
二、数据汇总和描述在数据分析的过程中,数据的清洗和汇总是十分重要的任务,这也是统计学在数据分析中的第一步应用。
一方面,统计学可以通过中心极限定理等方法,判断数据的分布情况并对样本进行描述性统计;另一方面,还可以利用统计学方法对数据进行抽样,通过分析样本数据来推断总体参数。
在数据的清洗和汇总的过程中,统计学方法尤其重要。
例如,通过在Excel中一些常用的函数,你可以非常方便地计算数据的均值、标准差、中位数、四分位数、极差等等。
在R语言中,其也内置了各种用于数据处理和统计分析的包,用户可以通过这些包方便地实现数据的清洗,缺失数据的填充以及数据变换等任务。
也正是这些强大而便捷的工具,极大地提高了数据处理的效率和准确性。
三、数据建模和预测在数据分析的过程中,我们希望能够建立一个模型,从而更好地预测和解释数据。
在这个过程中,线性回归、逻辑回归、时间序列分析、因子分析、聚类分析等模型的应用是十分广泛的。
这些模型不仅可以在分类和预测中得到应用,还可以实际生产中的生产过程和质量控制,市场营销和投资决策等领域。
例如,在投资领域,金融学中有许多基于统计学模型的方法,如风险评估、资产组合管理、投资回报率等,这些方法都是基于大量的历史数据进行建模和训练,以更好地预测未来的投资收益和风险。
同时,在市场调查和预测领域,聚类分析、主成分分析、回归分析等统计学方法也得到广泛的应用,帮助人们更好地了解消费者需求和市场趋势。
四、数据验证和推断在数据分析的过程中,很重要的一步是对数据模型进行验证和推断。
在实际应用中,我们通常会使用假设检验、方差分析、置信区间、可视化等统计学方法来评估模型的有效性和结果的可靠性,从而做出合理的决策。
统计学数据分析的重要性

统计学数据分析的重要性统计学数据分析是一种科学的方法,通过收集、整理、分析和解释数据来揭示现象背后的规律和趋势。
它在各个领域都有着重要的地位和作用。
本文将探讨统计学数据分析在决策、预测、发现问题和发展趋势等方面的重要性。
一、决策分析在现代社会,决策是各个领域中不可避免的一部分。
无论是在经济领域、医疗领域还是政治领域,都需要基于数据来做出决策。
统计学数据分析可以通过对大量数据进行搜集、整理和分析,为决策提供可靠的依据。
例如,在市场营销中,通过对顾客的消费习惯、偏好和喜好进行统计学数据分析,企业可以了解到哪种产品更受欢迎,从而调整生产和营销策略,提高销售业绩。
二、预测分析统计学数据分析还可以用于预测未来的发展趋势和可能的结果。
通过对历史数据的分析,可以找出规律和趋势,并将其运用到未来的预测中。
举个例子,在金融领域,通过分析市场走势和历史数据,可以预测股市的涨跌情况,帮助投资者做出更明智的决策。
三、问题发现统计学数据分析可以帮助我们发现问题和异常情况。
通过对数据的分析,可以找出与预期不符的情况,进一步研究其原因和影响。
例如,在品质控制中,通过对生产过程中的数据进行分析,可以及时发现产品的缺陷和问题,从而采取措施进行改进,提高产品质量。
四、发展趋势分析统计学数据分析也可以用于研究和分析未来的发展趋势。
通过对历史数据和现有数据的比较和分析,可以得出一些规律和趋势。
举个例子,在城市规划中,通过对人口、环境和经济等数据进行统计学数据分析,可以预测城市未来的发展方向,以便合理规划和管理城市的发展。
综上所述,统计学数据分析在决策、预测、问题发现和发展趋势等方面的重要性不可低估。
它能够为决策提供科学依据,帮助预测未来趋势,发现问题并进行改进,以及研究和分析发展趋势。
在日常生活和各个领域中,掌握统计学数据分析的方法和技巧都是非常有益的。
通过合理使用统计学数据分析,我们可以获得更准确、更有说服力的结论,从而提高决策的质量和效果。
统计学:数据分析的“灵魂”

统计学:数据分析的“灵魂”统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科。
它在现代社会中扮演着重要的角色,无论是在科学研究领域,还是商业决策中都扮演着不可或缺的角色。
统计学的应用范围非常广泛,它可以帮助人们更好地理解数据、发现规律、预测趋势和做出决策。
数据分析是统计学的“灵魂”,它通过数学模型和统计方法来揭示数据的内在规律,为人们提供有效的信息支持。
本文将探讨统计学在数据分析中的作用,以及数据分析在现代社会中的重要性。
数据分析作为统计学的核心内容,其应用领域非常广泛。
在科学研究领域,数据分析可以帮助研究人员发现规律、验证假设,推动科学知识的进步。
在医学领域,数据分析可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案,提高医疗工作的效率和质量。
在商业领域,数据分析可以帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化生产流程,提高企业的竞争力和盈利能力。
在政府管理和社会治理领域,数据分析可以帮助政府部门制定政策、改善公共服务,提高社会管理的科学性和效率。
无论是在自然科学、社会科学,还是在工程技术和管理决策方面,数据分析都扮演着至关重要的角色,为人们提供了认识世界、改造世界的有效途径。
统计学作为数据分析的理论基础,其方法论和思维方式对于数据分析的质量和效果具有重要的影响。
统计学强调数据的客观性和可靠性,提倡通过数据收集和处理来获取客观真实的信息。
统计学强调对数据的分析和解释要基于科学的方法和严密的逻辑,不允许主观臆断和随意猜测。
统计学重视数据的归纳和推理,通过数学模型和统计方法来揭示数据的内在规律,为数据分析提供科学的依据。
统计学还注重数据的可视化和呈现,通过图表、表格等形式将数据呈现出来,让人们能够直观地理解和归纳数据的特征和规律。
数据分析并非一项简单的任务,它涉及到数据收集、整理、分析、解释等多个环节,需要有丰富的专业知识和技能。
一方面,需要掌握统计学的基本原理和方法,了解数据的收集和处理技术,掌握数据分析的基本技能和工具。
统计学思考题

思考题:1、什么是统计学?怎样理解统计学与统计数据的关系?答:⑴统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据的内在的数量规律性;⑵统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的,这些方法来源于对统计数据的研究,目的也在于对统计数据的研究;⑶离开了统计数据,统计方法乃至统计学就失去其存在的意义。
2、简要说明统计数据的来源。
答:(1)统计数据来源于直接获取的数据和间接获取的数据;(2)直接获取的数据来自于直接组织的调查、观察和科学试验;(3)间接获取的数据来源于报纸、杂志、统计年鉴、网络或从调查公司或数据库公司等处购买。
3、简要说明抽样误差和非抽样误差。
答:(1)非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的。
它包括调查方案中有关规定或解释不明确所导致的填报错误、抄录错误、汇总错误,不完整的抽样框导致的误差,调查中由于被调查者不回答产生的误差等。
从理论上看,这类误差是可以避免的;(2)抽样误差是利用样本推断总体时产生的误差。
抽样误差对任何一个随机样本来讲都是不可避免的,可以计量,可以控制。
4、怎样理解均值在统计学中的地位?答:(1)反映了一组数据的中心点或代表值,是数据误差互相抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映;(2)是统计分布的均衡点;(3)任何统计推断和分析都离不开均值。
5、解释洛伦茨曲线及其用途。
答:(1)洛伦茨曲线是累积次数分配曲线,“二八原理”和收入分配公式绘制;(2)用于描述收入和财富分配性质。
6、简述基尼系数的使用。
答:基尼系数用于反应收入分配的变化情况,取值在0~1之间①基尼系数小于0.2,表明分配平均;②在0.2~0.4之间,分配比较适当;③0.4 是收入分配不公平的警戒线,超过0.4,收入分配不公平。
7、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度?答:可以从三个方面测度:⑴分布的集中趋势反映的是数据一般水平的代表值或者数据分布的中心值;⑵分布的离散程度反映的是分布离散和差异程度;⑶分布的偏态与峰度反映数据的分布形态是否对称、偏斜的程度以及分布的扁平程度。
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数据统计在统计学中的地位XXX XX级X班XXXXXXXXX一、数理统计与统计学的主要特点(一)数理统计的主要特点数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。
概括起来有如下几方面的特点:一是随机性,就是说数理统计的研究对象应当具有随机性,确定性现象不是数理统计所要研究的内容。
二是有限性,就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。
三是数量性,即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主,而对随机现象质的研究为次。
四是采用的研究方法主要为归纳法。
最后,数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。
用样本推断总体误差的存在是客观的,但是数理统计不仅重在研究误差的大小,还指出误差发生的可能性的大小。
从数理统计的学科特征来看,数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。
由此可见!数理统计从学科划分来说,应属于数学学科,但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究,故其采用的方法也就重在归纳法,而不是数学的演绎法。
综上所述,数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究,并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。
(二)统计学的主要特点统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学,其目的在于探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。
统计学从其研究的范围来说有三大领域:数据的收集$数据的整理和数据的分析。
首先,这三大领域随着统计学的不断发展,已很难分辨出哪个领域更重要些。
也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。
在对1900 年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时,列宁曾指出:“全部问题,任务的全部困难在于,如何综合这些资料,才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。
”这足见数据整理的重要性。
近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法,而是缺少充分真实有效的统计数据,造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。
数据收集的重要性可见一斑。
其次,统计学是一门方法论科学。
长期以来,人们一直认为在这众多的方法中,统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。
特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一,也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一,否则,统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。
随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重,直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主,描述统计为辅,暂且不论这种观点是否有不妥之处,但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。
事实上,推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。
再次,统计学从其成为一门科学的那一天起,就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征,但是,同时强调要以对现象的定性认识为基础。
(三)数理统计与统计学的比较通过上述对数理统计与统计学特点的分析,可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面:1.从其研究目的来看,两者都重在揭示总体现象的数量规律性,而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。
2.从其研究的途径来看,数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识;而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话),以达到对总体相应数量特征的认识,同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识。
3.从其研究的手段来看,数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值;而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。
4.从其研究的主要范围来看,数理统计侧重于对样本数据的定量分析;而统计学不仅重视样本数据的定量分析,而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析,同时,重视数据收集方法、数据整理方法的研究。
5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言,概率论是其共同的基础。
特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法,其数理基础正是概率论中的大数定律;统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理,而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。
6.数理统计尽管强调应用性,但是它本身还是一门数学学科,重在应用方法的数理基础的研究;统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用,而方法本身的数理基础的科学性研究,则由相应的理论统计学去研究,事实上,推断统计方法的数理基础的科学性研究,正是数理统计的研究范畴之一。
从上述数理统计与统计学的特点及其比较,可以清楚地看到,随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势,数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响,但是,数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科,不可能简单地加以“统一”。
二、数理统计在统计学中的地位数理统计与统计学是两门不同的学科,不可相互取代,也不可能像多年来有些学者提出的那样,要建立所谓的大统计,或者说融合统计学,其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。
但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中,既有统计学的内容,也有数理统计的成分,不伦不类,细读之,其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。
这不能不说是近年来,中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀:迷失了自我,盲目地要“与西方接轨”。
笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系,就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。
(一)数理统计在统计思想发展中的地位统计作为一项社会实践活动,已有几千年的历史。
“统而计之”,就是人们对统计的朴素认识。
随着社会生产力的不断进步,当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。
1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一,已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域,而每一个领域有其复杂多样性,若采用简单地“统”,即全面调查几乎是不可能的,但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性,又为现代社会管理所必需。
数理统计研究问题的思路和方法,自然而然地为统计学所利用,即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。
2.20 世纪30 年代以来,随着政府要有效地干预国民经济理念的形成,政府以社会经济生活直接参与者的身份出现,基于对全局数据的掌握,大大地推动了统计思想的发展,不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发,更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。
在当今许多国家的统计法规中,都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。
比如,在我国1996 年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定:“统计调查应当以周期性整理提供普查为基础,以经常性抽样调查为主体,以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充,收集、整理基本统计资料”。
而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。
可见,数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。
3.作为社会经济活动主体的企业单位,在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下,不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查,有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料,而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。
这也说明数理统计有着微观的现实需要,为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。
在微观统计应用中有着坚实的思想根基。
4.统计的理念,已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征,而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析,去预测未来,而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。
即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性,以把握未来的走向,即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用,同样功不可没。
(二)数理统计在统计方法中的地位随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立,数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。
1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。
大量观察法是现代统计学的基本方法之一,而大数定律又是大量观察法的基础。
统计学若没有大量观察法的支撑,则统计分析中的基本指标——平均数与相对数,则失去其应有的作用和意义,可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。
2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。
用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布,而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大,得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。
从而,只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据,几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学,这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域,其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。
3. 数理统计中样本抽样分布的理论,为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。
特别是正交设计在现实工农业生产中的作用,及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。
据日本某些专家估计:“(日本)经济发展中至少有10%的功劳归于正交设计。
”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。
(三)数理统计在统计内容中的地位统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。
不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响,也不管数理统计在统计方法中居于何种地位,数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。
数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。
也就是说,统计学作为一门方法论科学,其研究领域要比数理统计宽广得多。
试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的,同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确,毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。
因此,数理统计在统计内容中的地位,也只能主要体现在统计分析方面。
1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。
正如前所述,在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据,是我们所面临的迫切任务之一。
不真实、不全面的统计数据,使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验,以及企业的生产经营预测、决策,都不能有效地进行。
可见,“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。
而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面,即抽样调查如何组织实施的方式方法,在统计数据收集方法中得以突出和强调。