统计学及其基本概念
统计学 笔记

以下是统计学中的一些基本概念和知识,供参考:
统计学基本概念
总体与样本:总体是研究对象全体的集合,样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
变量:用来描述数据的名称或符号。
数值变量与分类变量:数值变量是可度量的数据,如身高、体重等;分类变量是定性数据,如性别、血型等。
参数与统计量:参数是描述总体特征的指标,如总体均值、总体方差等;统计量是从样本中计算出来的指标,如样本均值、样本方差等。
描述性统计
频数分布表:将数据分为若干个组,统计每个组内的数据个数。
直方图:用直条矩形面积代表各组频数,矩形的面积总和代表频数的总和。
平均数:描述数据集中趋势的指标,计算方法有算术平均数、几何平均数、调和平均数等。
标准差:描述数据离散程度的指标,表示数据分布的宽窄程度。
概率与概率分布
概率:描述随机事件发生的可能性大小的数值。
概率分布:描述随机变量取值的概率规律的函数。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
参数估计与假设检验
点估计:用单一的数值估计未知参数的值。
区间估计:用一定的置信水平估计未知参数的范围。
假设检验:根据样本数据对未知参数进行检验,判断假设是否成立。
常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
相关分析与回归分析
相关分析:描述两个变量之间的线性关系的强度和方向。
回归分析:基于自变量和因变量之间的相关关系建立数学模型,用于预测因变量的值。
常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归等。
统计学的基本概念与原理

统计学的基本概念与原理统计学是一门研究数据收集、分析、解释和预测的学科。
它通过数学和逻辑的方法来帮助我们理解和解释现实世界中的各种现象和问题。
统计学的应用范围广泛,可以在科学研究、商业决策、社会政策和医学等领域中发挥重要作用。
本文将介绍统计学的基本概念和原理。
一、总体与样本统计学中的总体是指我们关心的所有个体或事物的集合,也可以称为总体统计单位。
样本则是从总体中选取的一部分个体或事物,它是总体的一个子集。
通过对样本进行研究和分析,我们可以得出关于总体的结论。
二、描述统计与推论统计描述统计是对数据进行整理、汇总、分析和呈现的技术和方法。
常用的描述统计方法包括测量中心趋势的均值和中位数,描述数据分布的标准差和方差,以及用图表来展示数据。
推论统计是通过从样本中得出结论来推断总体特征的方法。
它基于概率理论,使用抽样方法和统计推断进行分析和预测。
三、概率与概率分布概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。
它用来描述事件发生的可能性大小,是一个介于0和1之间的数。
概率分布是描述随机变量所有可能取值及其对应概率的函数或表格。
常见的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。
四、参数估计与假设检验参数估计是通过样本的统计量来估计总体的参数值。
参数是总体的一个数值特征,比如总体均值或总体方差。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验是通过对样本数据进行分析,判断总体参数是否满足某个假设条件。
常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
五、回归与相关回归分析是研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
通过建立回归模型,我们可以预测因变量的值,并了解自变量对因变量的影响程度。
相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过计算相关系数来判断变量之间的相关程度。
六、抽样与实验设计抽样是从总体中选取样本的过程。
合理的抽样方法可以保证样本的代表性和可信度。
常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。
统计学原理的基本概念

统计学原理的基本概念统计学原理是统计学的基本理论和概念的总称,包括以下几个基本概念:1. 总体(Population): 研究对象在统计学中被称为总体,是指具有共同特征的所有个体的集合。
2. 样本(Sample): 从总体中取出的一部分个体被称为样本,通过对样本进行研究来推断总体的特征。
3. 参数(Parameter): 描述总体特征的数值被称为参数,如总体的平均值、方差等。
4. 统计量(Statistic): 描述样本特征的数值被称为统计量,如样本的平均值、方差等。
通过统计量可以对总体的参数进行估计。
5. 随机变量(Random Variable): 描述随机现象的数值可变的量被称为随机变量,它可以表示样本的某个特征,如随机变量X表示样本的身高。
6. 概率分布(Probability Distribution): 随机变量的取值及其对应的概率构成的表格或方程式被称为概率分布,如正态分布、泊松分布等。
7. 抽样分布(Sampling Distribution): 某个统计量的所有可能取值及其对应的概率构成的分布被称为抽样分布,如样本均值的抽样分布。
8. 假设检验(Hypothesis Testing): 通过对样本数据进行统计推断来对总体的假设进行检验的方法。
根据假设检验的结果可以判断总体参数是否与某个假设相符。
9. 置信区间(Confidence Interval): 对总体参数的一个区间估计,是对总体参数可能取值的一个范围的估计。
10. 统计模型(Statistical Model): 用来描述随机变量与概率分布之间关系的数学模型。
统计模型可以用来解释和预测观察数据。
这些基本概念构成了统计学的基础,通过对它们的研究和应用,可以对数据进行分析、推断和预测,从而得出科学有效的结论。
统计学的基本概念和含义

统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
它涵盖了数据收集、数据处理、数据分析和数据解释等方面的知识和方法。
以下是统计学中的一些基本概念和含义:1. 总体与样本:在统计学中,总体(population)指的是我们感兴趣的全体个体或对象的集合。
样本(sample)则是从总体中选取出来的一部分个体或对象的集合。
通过对样本进行观察和分析,可以推断出关于总体的特征。
2. 参数与统计量:参数(parameter)是描述总体特征的数值指标,例如总体的平均值、标准差等。
统计量(statistic)是从样本中计算得到的数值指标,用于估计总体参数。
3. 数据类型:统计学中的数据可以分为两种主要类型:定性数据(qualitative data)和定量数据(quantitative data)。
定性数据是以分类或描述性方式呈现的数据,如性别、颜色等。
定量数据是以数值形式呈现的数据,如身高、年龄等。
4. 描述统计学与推论统计学:描述统计学(descriptive statistics)是通过对数据进行整理、概括和可视化,来描述和总结数据的特征。
推论统计学(inferential statistics)则是基于样本数据,通过推断和估计总体特征,以及进行假设检验和置信区间的建立。
5. 数据收集与抽样:数据收集是指获取数据的过程,可以通过实地调查、问卷调查、实验等方法进行。
抽样是从总体中选择出样本的过程,以确保样本代表总体,并使统计推断成为可能。
6. 统计分析方法:统计学提供了一系列分析方法,如描述性统计、频率分布、概率论、假设检验、回归分析、方差分析等。
这些方法用于处理和分析数据,从中得出结论或作出决策。
统计学在各个领域中具有广泛的应用,包括科学研究、经济学、社会学、医学、市场营销等。
通过统计学的方法和技术,我们能够更好地理解和利用数据,从中发现规律、做出预测,并支持决策和问题解决。
统计学中的基本概念

1.2统计学的几个基本概念1.2.1总体和总体单位1.总体(1)总体的概念:总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体;在统计研究过程当中,统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位,有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。
例如:要研究我们学院教师的工资情况,那么全体教师就是研究的总体,其中的每一位教师就是总体单位;如果要了解某班50个学生的学习情况,则总体就是该班的50名学生,每一名学生是总体单位。
根据我们研究目的的不同,我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。
(2)总体的分类:总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体:★有限总体:指所包含的单位数是有限的总体。
如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体;★无限总体:指所包含的单位数目是无限的,或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的,这样的总体称为无限总体。
如企业生产中连续生产的大量产品,江河湖海中生长的鱼的尾数等等。
划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。
很显然,对于有限总体,可以进行全面调查,也可以进行非全面调查,但对于无限总体不能进行全面调查,只能抽取一部分单位进行非全面调查,据以推断总体。
(3)总体的特征:★大量性:是指构成总体的单位数要足够的多,总体应由大量的单位所构成。
大量性是对统计总体的基本要求。
个别单位的现象或表现有很大的偶然性,而大量单位的现象综合则相对稳定。
因此,现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中才能表现出来。
只有数量足够的多,才能准确地反应我们要研究的总体的特征,达到我们的研究目的。
★同质性:指总体中各单位至少在某一个方面性质相同,使它们可以结合起来构成总体。
同质性是构成统计总体的前提条件。
★变异性:即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外,在其他方面具有一定的差异。
差异性是统计研究的主要内容。
如以一个班级的所有学生作为一个总体,则“专业”是该总体的同质性,而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性;以我院全体教师为一个总体,则“工作单位”是其同质性,而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。
统计学--基本概念和方法

统计学--基本概念和方法统计学是一门研究如何收集、处理、分析、解释和应用数据的学科。
它是现代科学、工程、医学、社会科学和商业等领域中不可或缺的一部分。
以下是统计学的基本概念和方法的详细介绍:一、基本概念1. 总体和样本:总体是指研究对象的全体,而样本是从总体中抽取的一部分。
2. 参数和统计量:参数是总体的数值特征,如总体均值、方差等;而统计量是样本的数值特征,如样本均值、样本方差等。
3. 随机变量和概率分布:随机变量是指随机试验中的变量,如掷骰子的点数;而概率分布则是随机变量可能取值的概率分布情况。
4. 假设检验和置信区间:假设检验是指根据样本数据对某个假设进行检验,以确定该假设是否成立;而置信区间则是指根据样本数据对总体参数的一个区间估计。
二、基本方法1. 描述统计学:描述统计学是指对数据进行整理、汇总、描述和展示,以便更好地理解数据的性质和特征。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等。
2. 探索性数据分析:探索性数据分析是指对数据进行初步探索,以发现其中的规律和特征。
常用的探索性数据分析方法包括箱线图、散点图、相关系数等。
3. 推断统计学:推断统计学是指根据样本数据对总体参数进行推断,以便对总体进行更深入的了解。
常用的推断统计学方法包括参数估计、假设检验、置信区间等。
4. 回归分析:回归分析是指研究自变量与因变量之间的关系,并建立数学模型来描述这种关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归等。
5. 方差分析:方差分析是指研究不同因素对某个变量的影响,并确定这些因素是否显著。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析、双因素方差分析等。
以上是统计学的基本概念和方法的详细介绍,统计学在现代社会中的应用非常广泛,可以帮助人们更好地理解和利用数据,从而做出更准确的决策。
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
统计学的基础概念和技巧

统计学的基础概念和技巧统计学作为一门学科,旨在通过收集、整理、分析和解释数据来揭示现象和判断结论。
统计学的基础概念和技巧对于正确理解和应用统计结果至关重要。
本文将介绍统计学的基本概念和常用的统计技巧。
一、数据类型1. 定量数据:定量数据是用数值进行度量的,代表着某种特征的多少或程度的大小。
例如,人口数量、体重、身高等。
定量数据可进一步分为离散数据和连续数据。
2. 定性数据:定性数据是指非数值数据,反映了某种特征的差异或类别。
例如,性别、学历、职业等。
定性数据可用频数或百分比展示。
二、描述统计描述统计是通过数值或图形来揭示数据的分布和集中趋势的方法。
常用的描述统计指标包括:1. 频数:指某个特定数值在数据中出现的次数。
2. 百分比:表示某个数值在总体中所占的比例。
3. 均值:所有数值的平均值,用于衡量数据的集中趋势。
4. 中位数:将一组数据按从小到大排列,位于中间位置的数值。
5. 众数:一组数据中出现次数最多的数值。
三、概率概率是统计学中非常重要的概念,它用于描述或预测事件发生的可能性。
常用的概率模型包括:1. 随机变量:用于表示可能的取值及其概率分布。
2. 概率分布:描述随机变量的所有可能取值及其对应的概率。
3. 正态分布:也称为高斯分布,是一种常见的连续概率分布,广泛应用于自然和社会科学领域。
四、抽样与推断统计抽样是指从总体中选取一部分个体进行研究的过程。
推断统计是利用样本数据对总体参数进行估计和推断的方法。
1. 简单随机抽样:从总体中随机地选取样本,确保每个个体被选中的概率相等。
2. 抽样误差:由于样本的随机性,样本估计值和总体参数值之间的差异。
3. 置信区间:表示样本统计量可能包含的总体参数真值的范围。
4. 假设检验:用于判断总体参数是否符合某种假设,例如,均值是否等于某个值。
五、回归分析回归分析是用于研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归。
1. 线性回归:分析自变量与因变量之间的线性关系,并通过回归方程来预测因变量的取值。
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谁做?
统计局系统、 企业信息化
统计资料 Statistical data
统计资料是统计工作过程中 所取得的各项数字资料以及与之 相关信息的总称。统计资料是统 计工作取得的能够说明所研究对 象的数据。例如国内生产总值数 据,说明整个国家的生产规模。 这些数据经常会在报纸、杂志上 出现。
统计学
Statistics
统计学是在统计工作的经验积 累到一定程度时自然产生的,它是 收集、整理、描述分析统计数据的 方法和技术,为我们的决策提供 “量”方面的依据。
《不列颠百科全书》对统计学的定 义为:“统计学是关于收集和分析数据 的科学和艺术”。
中华人民共和国国家统计局
企业信息化模式
艺术:金字塔
描述统计学
Descriptive Statistics
确定性变量
certainty variables
受确定性因素影响的变量称 为确定性变量。这种影响变量值 变化的因素是明显的,是可以解 释的,是人为的或者受人控制的, 其影响变量值的大小、方向都可 以确定。
随机变量
random variable
受随机性因素影响的变量称 为随机变量,所谓随机因素,是 指各种不确定的、偶然性的因素, 这种因素对变量影响的大小和方 向都是不确定的,通常是微小的。
标志按其性质分为品质标志和数量标志。
标志按变异情况分为不变标志和可变标志。 可变的数量标志称为变量,其值称为变量值。
指标
统计指标,简称指标(indicator),是反映总 体数量特征的,由各个个体的标志值汇总综 合而成。任何一个统计指标都是经过了从个 别到一般、从具体到抽象的过程,它体现总 体特征,具有综合性。 注意:口径 - 外延、维度
案例1 案例2 案例3 案例4
认识数据
四个数据集:
中国主要宏观经济指标数据集、95世界各国基本情况数据集
公司人力资源部数据集 、企业流水线上的抽样数据集
按测量的精度分:分类数据
顺序数据 数值型数据 截面数据 面板数据
按与时间的关系分 :时间序列数据
按数据表现形式分:绝对数
相对数 平均数
连续型变量 随机变量
分类: 离散型变量、连续型变量
确定性变量、随机变量
离散型变量
discrete variable
离散型变量一般用“点数” 的方法取得,数值往往是整数, 如职工人数、企业个数、设备台 数等。
连续型变量
continuous variable
连续型变量用“测量”取得, 测量的仪器越精密,变量值就会 越精确,如人的身高、体重;产 品的长度、重量等。
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。
案例3
假设一家会计师事务所想确定客户的资 产负债表中所显示的应收账款的数量是否公 正地体现了实际的应收账款的数量。通常, 应收账款的账目数量很大,要审查和验证每 个账户既费时又费钱。 怎么办? 抽样调查可以解决问题!
计算工具
计算器-要求会用“统计功能” 计算机-要求会用“Excel”作分析
1. 公式和函数
2. 数据分析工具
总体
统计总体,简称总体(Population), 就是统计所要研究的事物或现象的全体, 即由客观存在的,具有某种共同特征的 许多个别事物构成的整体。 总体的特点:大量性、同质性、 差异性、相对性
人物:
【英国】威廉· 配第和约翰· 格朗特
贡献:
开用数量方法研究社会经济现象之先河
评价: “有统计之实,无统计之名”的学派
威廉· 配第
配第著作《政治算 术》中,对当时的英国、 荷兰、法国之间的财富 进行数量上的计算和比 较。 马克思称配第是 “政治经济学之父,在 某种程度上也可以说是 “统计学的创始人”
数量指标
它是反映客观事物的规模或水平的指标, 它表现为汇总后直接得到的绝对数或总量, 又称之为总量指标或绝对指标。数量指标是 最基本的指标,它是计算其他指标的基础。 数量指标包括标志总量和总体单位总量,如 总产值、工资总额、人口总数、企业个数等。
质量指标
它是反映客观现象之间的相互联系、比 例关系、发展速度、内部结构的指标,一般 用相对数或平均数表示。如劳动生产率、成 本利润率、人均国民收入等。质量指标是由 两个数量指标对比求得的,它是由数量指标 派生的。
数理统计学派
人物:
【比利时】人才济济。如:凯特勒、戈赛 特 、费希尔、内曼、卡尔 皮尔逊 贡献:
(1)完成统计学和概率论结合
(2)建立了丰富的数理统计理论
凯特勒
比利时统计学家(1796-1874)
著作《社会物理学》提出著名的 “平均人”概念,认为:社会所有 的人与“平均人”的差距越小,则 社会矛盾就越缓和。
描述统计学研究如何取得反 映客观现象的数据,并通过图表 形式对所收集的数据进行加工处 理和显示,进而通过综合、概括 与分析得出反映客观现象的规律 性数量特征。
推断统计学
Inferential Statistics
推断统计学是研究如何根据 样本数据去推断总体数量特征的 方法,它是在对样本数据进行描 述的基础上,对统计总体的未知 数量特征作出以概率形式表述的 推断。
个体
个体(Item Unit)是构成统 计总体的个别事物,又称为总体 单位。
样本
样本(Sample)是指从统计总 体中抽取出来作为代表这一总体的、 由部分个体组成的集合体。
抽ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ原则:随机、非随机
非随机抽样:任意抽样、判断抽样、配额抽样
标志
统计标志,简称标志(characteristic), 是指每个个体所共同具有的属性或特 征,它是说明个体的属性或特征的具 体名称。
企业管理与信息处理指标子体系
工业企业经营管理指标 工业企业企业管理指标
信息获取与利用指标
工业企业财务管理指标
工业企业经济效益评价指标
国民经济核算体系
许多学者把卡尔· 皮尔逊
尊称为“统计学之父”。
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。
案例
收集数据 →
整理数据 → 分析数据 → 展现结果 →
统计描述法
统计描述法是对由调查或实 验得到的统计数据资料进行整理、 归类,计算出各种能反映总体数 量特征的综合指标,并加以分析 研究,从而得出需要的数据资料 信息,用表格、图形和统计指标 数值来表示的统计方法。
统计学中的各大著名学派
1. 国势学派 2. 政治算术学派 3. 数理统计学派
4. 社会统计学派
相对数
relative number
相对数是由两个相互联系的 绝对数对比得到,反映事物的相 对数量。常用的相对数包括:结 构相对数、动态相对数、比较相 对数、计划完成相对数。
平均数 average
平均数反映现象总体的一般水平。 如: 职工的平均工资。
变量
变量(variable)总是可以用数值形 式表现的,可变的数量标志和所有 的统计指标都是变量。
数值型数据有两种衡量尺度:
一是定距尺度(interval scale)
二是定比尺度(ratio scale)
区别:“零点”
时间序列数据
time series data
时间序列数据是在不同时 间上收集到的数据,它所描述 的是现象随时间而变化的情况。
截面数据
cross-sectional data
截面数据是在相同或近似 相同的时间点上收集的数据, 它所描述的是现象在某一时刻 或某一时间段的变化情况。
第一章 统计学及其基本概念
本章内容
一、 统计学简介 二、 认识数据
三、 基本概念
四、 统计计算工具
统计学简介
统计的涵义:
统计工作、统计资料、 统计学
案例: 我该什么时候上网?
统计学的内容 :
描述统计学 、推断统计学
统计学的过去与现在:
统计学中的各大著名学派、统计学的现代格局
统计学在经济管理中的应用:
互联网的用户人数及分布、信息流量分布、域名 注册、用户通常在什么时间上网等信息都可以从 电讯局或网络公司的业务记录中获得 。
汇总每天某个时间点上,在线用户占注册用户的 比例来反映用户通常上网的时间
作出决策
早点起,在网上飞驰
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。
变量按获取方式分:离散型变量 变量按获取方式分:确定性变量
基本概念
总体 、个体、样本、标志、指标、变量
统计计算工具
Excel:
统计函数、统计分析工具 马克威统计分析软件
(方差分析、多元统计分析等) 附:认证考试说明
统计工作
Statistical work
统计工作是为了管理或认识 的需要,对社会经济现象和自然 现象进行数量收集的活动。
顺序数据
rank data
即等级数据,是对事物进行 分类的结果,这些分类在语义上 表现出明显的等级或顺序关系, 例如,学生成绩可以分为优秀、 良好、中等、及格和不及格。
顺序数据以定序尺度(ordinal scale)来衡量。
数值型数据 metric data
数值 型数 据是 使用 自然 或 度量衡单位对事物进行测量的结 果,其结果表现为具体数值。