第1章 数据与统计
应用统计学—第1章 统计学与统计数据
2.指标：是反映总体数量特征的概念及其数值。
一项完整的统计指标由总体范围、时间、地点、指标数 值和数值单位等构成。
(1)统计指标的特征:1)是一定社会经济范畴的具体表 现；2)具有可量性；3)具有综合性 例如：在2007年西南大学本科教学评估中，我们可以
查阅到资源环境学院一系列的指标。如学院拥有一级 学科农业资源利用博士点1个，农业部研究基地1个， 农业部研究室4个，省部级重点学科4个，博士学位授 予点5个，硕士学位授予点12个。现有在职教职工 105人（具有博士学位的47人），其中博士生导师18 人，硕士生导师53人，教授21人，副教授31人。这 些指标从某一侧面反映了资源环境学院的教学水平的 数量特征。
第1章 统计学与统计数据
1.1 1.2 统计学的基本原理与内容 统计数据的来源与类型
1.1 统计学的基本原理与内容
1.1.1统计与统计学 1.统计的含义： 就是人们认识客观世界总体数量 变动关系和变动规律的活动的总称，是人们 认识客观 世界的一种有力工具。
指标设计 重要内容
(1)统计工作：统计设计、统计调查、统计整理、
收集数据 分析数据 整理数据 解释数据
图1.1 统计研究的过程
(2)统计学的分类 根据统计学的方法的构成，可以将统计学分为 1) 描述统计学: 研究如何取得反映客观现象的数据， 并以图表的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 象的规律性特征。 描述统计学属于初等统计学。 2) 推断统计学: 研究如何根据样本信息来推断总体的 特征，所应用的知识主要是概率论与数理统计，属 于较高级的统计学。 描述统计学用的是总体数据，而推断统计学则往往 用样本数据。推断统计学是统计学的核心内容。
第1章 认识数据与大数据1.1 数据、信息与知识-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
1.1.3理解知识
知识概念：在实践中获得的认识和经验的总和。
数据、信息与知识的关系：数据处理成信息，信息提炼为知识。
实践题：选择数据集进行分析，并解释其信息价值及如何转化为知识。
拓展阅读：阅读关于数据科学的基础文章，了解数据处理和分析的基本方法。
教学反思
使用思维导图工具，绘制数据、信息和知识三者之间的关系图，并标注它们之间的转换过程。
3.拓展阅读
阅读有关数据科学的基础文章或书籍的指定章节，了解数据处理和分析的基本方法。
查找并学习关于信息技术如何推动社会进步的案例，准备在下次课堂上分享。
板书设计
第1章认识数据与大数据
1.1数据、信息与知识
1.1.1感知数据
思维导图的应用：引入思维导图作为知识管理工具，帮助学生以结构化的方式组织信息，促进了他们对知识点的深刻理解和记忆。
活动二：
调动思维
探究新知
介绍数据、信息和知识的定义和区别。
使用思维导图工具逐步构建数据、信息和知识之间的关系图谱，帮助学生形成整体认识。
提出引导性问题，如“为什么同样的数据对于不同的人可能意味着不同的信息？”和“信息如何转化为知识？”
根据老师提供的定义和例子，记录笔记并尝试解释数据、信息和知识的区别和联系。
参与思维导图的创建，通过互动式电子白板或在线协作工具添加自己的见解和例子。
小组内讨论老师提出的问题，并准备向全班展示自己的理解。
通过互动和合作学习，让学生深入探讨数据、信息和知识的概念及其关系，增强理解和应用这些概念的能力。
活动三：
调动思维
探究新知
分发实际案例分析材料，如体质数据、在线学习数据等。
指导学生如何从材料中提取数据，分析信息，并转化为知识。
第1章第5节数据统计
数据统计【教学内容】数据的排序、筛选、分类【教学目标】1、理解数据排序、筛选、分类的意义。
2、掌握Excel中对数据进行排序、筛选、分类的各种操作。
3、要求学生掌握利用排序、筛选、分类对数据进行分析。
【教学重点】1、各种筛选的方法。
2、“自定义”筛选条件的选择使用。
3、数据的分类汇总。
【教学难点】“自定义”筛选中逻辑符号及运算符的选择。
【教学准备】由教师预先准备一个讲课用的以学生成绩为内容的电子工作薄文件“讲课.xls”和学生练习用的文件“练习.xls”内容为两个工作表分别为“练习1”与“练习2”。
【教学方法】任务驱动式【教学过程】一、导入：当数据经输入运算后，有时候我们有必要对数据进行分析。
例如：当期中考后，语文教师要到教务处去查语文成绩85分以上的同学，或班主任要去查语、数、英三科成绩都为85分以上的同学，或要看各班各科的平均分，其实这些在Excel 中可以很容易地实现。
二、新授课：【板书】(一)数据的排序排序就是将数据清单中的记录按某个（或某几个）字段的值的大小在工作表中重新排列记录的前后次序。
数据的排序分为升序与降序两种，升序结果为由小到大；降序结果为大到小。
【例题一】开打“讲课.XLS”利用演示系统给学生演示升序与降序的不同。
【学生练习】由学生打开文件“练习”工作簿——“练习1”，对积分按降序排列。
(二)数据筛选筛选就是把需要的记录留下,把不需要的记录暂时隐藏。
这样可突出某些重要的数据或数据关系。
在Excel中提供了“自动筛选”和“高级筛选”命令来筛选数据。
1、简单筛选【例题一】将总分中成绩大于或等于450分的学生都列举出来。
【示范1】单击任一数据单元格→“数据”→“筛选”→“自动筛选”→单击“总分”右边的筛选标记，并选择“自定义”在“总分”下拉列表框中选择“大于或等于”，关在其右侧的框中输入450，后单击“确定”。
【分析说明】前十个：筛选突出值。
自定义：有条件地筛选数据。
显示全部：如何将所有隐藏的数据都显示出来撤消筛选：只要再次执行“筛选”“自动筛选”命令即可。
应用统计知识点总结-第一章统计与统计数据收集
2.茎叶图：
2.3
当数据量很大时，排序和茎叶图都很难得出结论。此时需要使用图表。有多种不同类型的图表可以用来精确描述数值数据，包括频数分布表、折线图、面积图、柱形图、条形图、直方图、频数多边形、圆饼图、散点图、时间序列、曲线图以及对数图等等。
4.测量误差：测量误差是指由于样本数据测量程序的设计和应用不当所引起的误差。
1.3.6
优势：及时性和共享性 ，便捷性和低成本 ，可靠性和客观性 ，更好的接触性 ，穿越时空性 。
1.4
问卷是一种特殊形式的调查表。其特点是表中用一系列按照严密逻辑结构组成的问题，向被调查者调查具体事实和个人对某问题的反映、看法，它不要求被调查者填写姓名。问卷设计一般要遵循以下原则。
3组限：组限也即各组区间的上、下限。确定各组区间的上限和下限时，应保证各组之间既不重叠，又不能遗漏任一数据，使每一个数据都属于某一确定的分组。
重叠和组限不重叠组限
重叠组限——相邻组的上下限重合。
适用于连续型变量。但各组上、下限中有一个不包含再内。通常按“上限不在内”处理，即组区间是 [a, b)的形式。
例：第七次全国人口普查
1.3.3
在总体中选择部分重点单位进行调查，以了解总体基本情况的一种非全面调查。
重点调查的特点：
(1) 重点调查适用于调查对象的标志值比较集中于某些单位的场合，这些单位的管理比较健全，统计力量比较充实，能够及时取得准确资料。
(2) 重点调查的目的在于了解总体现象某些方面的基本情况，而不要求全面准确地推算总体数字。
应用统计学侧重于阐明统计学的基本原理，并将理论统计学的成果作为工具应用于各个领域。
第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介 -高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(教案)
教学资源与辅助材料：当前的PPT和讲授内容已经较为全面，但为了帮助学生更好地理解和巩固知识，可以提供一些额外的学习资料，如数据分析软件的操作指南、经典数据分析案例的详细报告等。
通过多样化的练习和竞赛，提高学生的数据分析技能和综合素质。
营造积极的学习氛围，促进学生之间的交流与合作。
课堂小结
作业布置
课堂小结
本节课我们深入探讨了数据管理与分析的基本概念和重要性。我们了解到数据本身并不自动产生价值，而是通过专业的管理和分析过程来挖掘其潜在价值。数据管理的发展经历了人工管理、文件系统、数据库系统等阶段，每个阶段都有其特点和局限性。随着大数据时代的到来，新的数据存储与管理技术如分布式文件系统、非关系数据库、云数据库等应运而生，为处理大规模数据提供了解决方案。
教学内容的连接性与过渡：课程内容安排符合由浅入深的原则，先从数据的价值入手，再讲述数据管理的发展历程，最后引入大数据存储与管理以及数据分析，逻辑清晰，层次分明。但在某些环节的过渡上，如从数据管理到数据分析的衔接，可以更加自然和深入，例如通过案例展示数据管理如何促进数据分析的高效执行。
互动与反馈：课堂中结合了提问和简短讨论，促进了学生的参与和思考。未来可考虑增加更多实践操作环节，如简单的数据分析工具操作演示，让学生亲自体验数据处理的过程，增强学习兴趣和实践能力。
准备实验指导书和数据集，确保实验环境的搭建和配置。
互动和讨论部分：
规划课堂讨论话题，鼓励学生思考数据管理与分析在现实世界中的应用。
设计互动式学习活动，如角色扮演、辩论、小组讨论等。
统计学(第四版)期末复习资料
第一章统计和统计数据名词解释1.统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。
3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
8.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
9.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
10.变量：说明现象某种特征的概念。
11.分类变量：说明事物类别的一个名称。
12.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
13.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
14.概率抽样：随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。
15.非概率抽样：不随机，根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
16.简单随机抽样：从包括总体的N个单位的抽样框中随机，一个个抽取n个单位作为样本，每单位等概论。
17.分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同层中独立、随机地抽取样本。
18.整群抽样：总体中若干单位合并为组，群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。
19.系统抽样：总体中所有单位按顺序排列，在规定范围内随机抽取一单位作为初始单位，然后按事先规则确定其它样本单位。
20. 抽样误差：由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之的误差简答题。
1.概率抽样与非概率抽样比较：性质不同，非概不依据随机原则选样本，样本统计量分布不确切，无法使用样本的结果对总体相应参数进行推断。
操作简便，时效快，成本低，专业要求不很高。
概率抽样依据随机原则抽选样本，理论分布存在，对总体有关参数可进行估计，计算估计误差，得到总体参数的置信区间。
提出精度要求。
2.数据收集方法的选择：抽样框中有关信息，目标总体特征，调查问题的内容，有形辅助物的使用，实施调查的资源，管理与控制，质量要求3.误差的控制：抽样误差是抽样随机性带来的，不可避免可以计算，改大样本量。
统计学第一章-大学统计
第一章第一讲数据的图表展示第一节定类数据的整理和展示第二节定序数据的整理和展示第三节数值型数据的整理和展示统计数据的类型统计数据是对客观现象进行计量的结果。
根据对研究对象计量的不同精确程度，按数据的计量尺度由低到高、由粗略到精确分为两大层次：定性数据和定量数据。
定性数据可以再细分为定类数据和定序数据，定量数据可以再细分为定距数据和定比数据。
定性数据：常用文字表述，计量结果表现为类别定类数据（1）定类数据（Nominal Data）是按照客观现象的某种属性对其进行平行分类，所使用的数值只是作为各种分类的代码，并不反映各类的优劣、量的大小或顺序。
例如，人口按性别分为男和女，用“1”表示男性，“0”表示女性。
定类尺度的主要数学特征是“=”或“≠”。
在统计处理中，对于不同的类别，虽然可以计算单位数，但它不能表明第一类的一个单位可以相当于第二类的几个单位。
定序数据（2）定序数据（Ordinal Data）是对客观现象各类之间的等级差或顺序差测度的数据。
利用定序尺度不仅可以将研究对象分成不同的类别，而且还可以反映各类的优劣、量的大小或顺序。
例如，学生成绩可以分为优、良、中、及格和不及格等五类。
定序尺度虽然无法表明一个优等于几个良，但却能确切地表明优高于良，良又高于中……。
定序尺度的主要数学特征是“<”或“>”。
定量数据：计量结果表现为具体的数值定距数据（1）定距数据（Interval Data），又称间隔尺度数据，不仅能比较各类事物的优劣，还能确切计算出事物之间差异的大小。
例如，对于温度而言，每一度的温差都是相同的。
特点是没有绝对零点，可以做加减运算，但不能做乘除运算定比数据（2）定比数据（Ratio Data），是数据的最高等级，既有测量单位，也有绝对零点。
例如，学生人数、身高等。
注意1. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理2. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理3. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不一定适合于低层次的数据第一节定类数据的整理和展示一、◆基本过程：1. 列出各类别2. 计算各类别的频数3. 制作频数（频率）分布表4. 用图形显示数据定类数据的整理——频数分布二、◆频率的性质（1）任何频率都是界于0和1之间的一个分数。
第一章 期末复习总结与习题数据与统计学
第一章期末复习总结与习题数据与统计学第一章期末复习总结与习题数据与统计学第一章数据和统计1.1.1统计数据它是统计实践过程中获得的各种数字数据和其他相关实际数据的总称。
它是统计工作的目标和成果。
（1）变量和变量值说明现象的某一数量特征的概念也被称为变量，变量的具体取值是变量值，统计数据就是统计变量的具体表现。
例如，固定资产是一个变量，每个企业固定资产的具体价值就是变量值。
为了区别，在本书中，凡是变量均用大写的英文字母表示，而变量值则用小写英文字母表示。
连续变量是指变量的值在数轴上是连续的，不能逐个枚举，也就是说，可以在一个区间内取任何实数。
例如，气象上的温度、湿度，零件的尺寸等。
离散变量是指变量的值，它们是整数值，可以逐个列出。
比如企业的数量，员工的数量等等。
确定性变量是受确定性因素影响的变量，即影响变量值变化的因素是明确的，是可解释和可控制的。
随机变量是受许多小的不确定因素（也称为随机因素）影响的变量。
变量的值不能预先确定。
社会经济现象既有确定性变量也有随机变量。
统计学所研究的主要是随机变量。
（二）数据的计量尺度统计数据是整体单位符号或统计指标的具体定量表达。
根据对研究对象计量的不同精确程度，人们将计量尺度由低到高、由粗略到精确分为四个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
1.1.2统计学统计学是一门关于如何收集、组织、显示和分析统计数据的方法学科学。
其目的是探索数据的内在定量规律。
1.1.3统计数据的规律性客观事物本身是必然性和偶然性的对立统一，必然性反映事物的本质特征，偶然性反映事物表现形式上的差异。
而统计数据是事物必然性与偶然性共同作用的结果，偶然性是对同一事物的多次观察得到的统计数据有差异，而必然性则隐含在统计数据本身。
统计学提供了探索数据内在规律的一套方法，利用统计方法是可以探索出其内在的数量规律性的。
1.4.1直接获取的数据直接统计调查：为获取统计数据而专门组织的调查。
如普查、重点调查和典型调查查、抽样调查、统计报表。
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Scales of Measurement
All the data collected in a particular study are referred to as the data set for the study.
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Elements, Variables, and Observations （个体、变量和观察值）
Elements are the entities on which data are collected. A variable is a characteristic of interest for the elements. The set of measurements obtained for a particular
Ratio（比率）
The data have all the properties of interval data and the ratio of two values is meaningful.
Variables such as distance, height, weight, and time use the ratio scale.
统计学(statistics)
• Office hour: 每周二 、周四12:00 –13:00, • 或其它预约时间 2231 • 教学信箱： • sisustatistics@ • password:ilovestatistics • 傅军和 • E-mail: fjhjf2013@
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Categorical and Quantitative Data
The statistical analysis that is appropriate depends on whether the data for the variable are categorical or quantitative.
Interval（区间） The data have the properties of ordinal data, and the interval between observations is expressed in terms of a fixed unit of measure.
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Scales of Measurement
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1.1 Applications in Business and Economics
• Accounting Public accounting firms use statistical sampling procedures when conducting audits for their clients.
Quantitative（数值型，定量）: 1 Interval（区间） 2 ratio（比率）
The scale determines the amount of information contained in the data.
The scale indicates the data summarization and statistical analyses that are most appropriate.
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Applications in Business and Economics
Marketing Electronic point-of-sale scanners at retail checkout counters are used to collect data for a variety of marketing research applications.
Production
A variety of statistical quality control charts are used to monitor the output of a production process.
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Data and Data Sets
Data are the facts and figures collected, analyzed, and summarized for presentation and interpretation.
This scale must contain a zero value that indicates that nothing exists for the variable at the zero point.
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Scales of Measurement
Ratio
Example: Melissa’s college record shows 36 credit hours earned, while Kevin’s record shows 72 credit hours earned. Kevin has twice as many credit hours earned as Melissa.
Interval
Example: Melissa has an SAT score of 1205, while Kevin has an SAT score of 1090. Melissa scored 115 points more than Kevin.
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Scales of Measurement
２ continuous, if measuring how much
Quantitative data are always numeric.
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Scales of Measurement
Nominal
Example: Students of a university are classified by the school in which they are enrolled using a nonnumeric label such as Business, Humanities, Education, and so on. Alternatively, a numeric code could be used for the school variable (e.g. 1 denotes Business, 2 denotes Humanities, 3 denotes Education, and so on).
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Statistics for Business and Economics
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Chapter 1 Data and Statistics
Statistics Applications in Business and Economics Data Data Sources Descriptive Statistics Statistical Inference Computers and Statistical Analysis Data Mining Ethical Guidelines for Statistical Practice
• 数学的主要研究方法是： • 统计学的主要研究方法：
演绎
• 归纳
统计学家必须习惯于接受一些不完美的事实
现代统计学的理论几乎用到所有最高深的数学的各个 分支，我们会碰到许许多多的结论，这些结论我们不 清楚其严格证明，但是必须要理解，并且能够运用所 学统计方法。
4
学习目的
•1 这是什么问题？该用什么方法？（方法学得越多， 这个问题越难，有些问题应该用多种方法结合，统计 方法的应用理论上需要满足一些严格的条件，但现实 不可能完全满足） •2 怎么实施？ • （掌握统计软件SPSS） •3 结合问题的背景和统计计算的结果合理解释！概括 起来是：掌握方法解决问题，而不是机械地记住方法 的步骤。 • （以上都需要对统计方法有良好的理解）
element is called an observation. A data set with n elements contains n observations. The total number of data values in a complete data
set is the number of elements multiplied by the number of variables.
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Scales of Measurement
Ordinal
Example: Students of a university are classified by their class standing using a nonnumeric label such as Freshman, Sophomore, Junior, or Senior.
EnergySouth
N
74.00 1.67
Keystone
N
365.70 0.86
LandCare
NQ
111.40 0.33
Psychemedics
N
17.60 0.13
Data Set
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Scales of Measurement （测量尺度）
Categorial（分类、定性、非数值型 ）: 1 Nominal名义 ；2 Ordinal 顺序
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Scales of Measurement
Ordinal（顺序）
The data have the properties of nominal data and the order or rank of the data is meaningful.