统计学
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2010级统计学专业培养方案
培养目标
培养学生具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握统计学、保险精算学、金融数学、生物统计学的基本原理和方法，具有金融学或其他相关学科的专门知识，文理并茂，全面发展。
能熟练运用统计方法和计算机分析数据。
毕业生除报考研究生继续深造外，还可到高校、科研机构、金融、证券、保险、医药、电信、国家机关等企事业单位从事统计调查、统计信息管理、数据分析等研发、应用和管理工作。
培养要求
主要学习统计学的基本理论、基本方法，接受计算机和统计软件、数学建模等方面的基本训练。
本专业设有统计学、保险精算、金融数学和生物统计共四个专业方向，学生可任选其一修读课程。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：
1.掌握数学分析、代数、几何及其应用的基本理论、基本方法；
2.掌握计算机、统计软件及数学建模方面的基本训练；熟练掌握一门外语；
3.了解统计学的理论前沿、应用前景和最新发展动态；
4.掌握统计学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术来撰写论文，参加学术交流；具有数据处理
和统计分析的基本能力和较强的更新知识的能力。
专业核心课程
数学分析 高等代数 几何学 常微分方程 实变函数 概率论 科学计算 数理统计 回归分析 多元统计分析
随机过程
教学特色课程
外语教学课程： 随机分析 统计计算与软件 现代概率论 计量统计学 应用统计分析 金融数学
自学或讨论的课程：前沿数学专题讨论 研究型课程： 前沿数学专题讨论
计划学制 4年 最低毕业学分 160+5+4 授予学位 理学学士
学科专业类别 数学类 所依托的主干学科 数学 说明
辅修专业：23学分，修读标注“*”的课程。
双学位： 61学分，修读全部专业课程（含实践教学环节和毕业论文）。
课程设置与学分分布
1.通识课程 47.5+5学分
见理学类培养方案中的通识课程。
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n i 2.大类课程 42学分
(1)大类必修课程 28.5学分
见理学类培养方案中的大类必修课程。
建议修读“数学分析（甲）”组和高等代数Ⅰ，多修学分可与个性课程学分互换。
(2)大类课程的专业选修部分 13.5学分
1)必修课程 7.5学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 061B0050 高等代数Ⅱ 3.5 3.0-1.0 一 春夏 061B0130 数学分析（甲）Ⅲ 4.0 4.0-0.0 二 秋冬
2)选修课程 6学分 在课程号带“C ”的课程中选择修读。
3.专业课程 61学分 (1)必修课程 29学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 06123010 几何学* 3.0 3.0-0.0 一 秋冬 06110190 实变函数 3.0 3.0-0.0 二 秋冬 06120410 概率论* 3.0 3.0-0.0 二 秋冬 06191290 科学计算* 3.0 2.0-2.0 二 秋冬 06110131 常微分方程（甲）* 3.0 3.0-0.0 二 春夏 06121370 数理统计* 4.0 4.0-0.0 二 春夏 06191360 随机过程 3.0 3.0-0.0 二 春夏 06120340 多元统计分析* 3.5 3.0-1.0 三 秋冬 06120640 回归分析* 3.5 3.0-1.0 三 秋冬
(2)专业方向课程 18学分 本专业设有统计学、保险精算、金融数学、生物统计共四个专业方向，学生须选择一个方向
修读课程。
1)统计学方向 18学分 A.必修课程 9学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 06121291 时间序列分析 3.0 3.0-0.0 三 秋冬 06122190 抽样调查 3.0 3.0-0.0 三 春夏 06121170 前沿数学专题讨论 3.0 3.0-0.0 四 秋冬
B.选修课程 9学分
在数学系其他专业课、模块课、方向课或选修课程中选择修读。
2)保险精算方向 18学分 A.必修课程 9学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 06123080 人寿保险学 3.0 3.0-0.0 三 秋冬 06123150 现代精算风险理论 3.0 3.0-0.0 三 春夏 06121170 前沿数学专题讨论 3.0 3.0-0.0 四 秋冬
B.选修课程 9学分
在数学系其他专业课、模块课、方向课或选修课程中选择修读。
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Z h e j i a n g U n i 3)金融数学方向 18学分 A.必修课程 9学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 06123020 金融数学 3.0 3.0-0.0 三 秋冬 06123300 金融风险管理 3.0 3.0-0.0 三 春夏 06121170 前沿数学专题讨论 3.0 3.0-0.0 四 秋冬
B.选修课程 9学分
在数学系其他专业课、模块课、方向课或选修课程中选择修读。
4)生物统计方向 18学分 A.必修课程 10学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 07120660 生物信息学 3.0 2.0-2.0 三 秋冬 071B0020 普通生物学及实验 4.0 3.0-2.0 三 秋冬 06121170 前沿数学专题讨论 3.0 3.0-0.0 四 秋冬
B.选修课程 8学分
在数学系其他专业课、模块课、方向课或选修课程中选择修读。
(3)实践教学环节 6学分 1)必修课程 3学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 06122560 数学实践 3.0 +3 三 短
2)选修课程 3学分
在下列课程中选择修读。
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期
06188220 数学软件 3.0 +3 二 短 06188230 数学史 3.0 +3 二 短
(4)毕业论文（设计） 8学分
课程号 课程名称 学分 周学时 年级 学期 06189030 毕业论文 8.0 +10 四 春夏
4.个性课程 9.5学分 学生可跨专业自主修读全校其他专业的专业课程或其他专业推荐的个性课程。
本专业推荐修
读数学系各专业推荐的个性课程。
5.第二课堂 +4学分。
什么是统计学？
什么是统计学？作为一门综合性学科，统计学在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
那么，在具体了解它的实际应用之前，让我们先来探讨一下，什么是统计学？1. 统计学的定义统计学是研究如何收集、分析、解释和展示数据的学科。
简单来说，它是一种用于从数据中提取有关事物的定量信息的方法。
统计学从根本上来说就是一种科学，其研究对象是数据，它应用数学、概率论、逻辑学等多种工具，旨在通过分析数据来分析现象、发现规律。
2. 统计学的应用领域统计学作为一门应用型学科，广泛应用于众多领域。
2.1 生物学在生物学中，统计学被用于解释生命现象，如遗传和进化的机制、药物治疗的有效性等等。
例如，在生物医学研究中，统计学的应用包括临床试验、药物疗效研究等等。
2.2 经济学统计学在经济学中也有重要的应用，可以用来衡量经济上的数据，如国民生产总值、物价指数、就业率等。
它可以分析消费者的购买习惯、市场需求及供应情况，从而为经济决策提供参考意见。
此外，公司能够使用统计学来进行预测和财务计划。
2.3 市场营销在市场营销中，统计学可用于分析消费者行为和市场趋势，帮助企业制定营销战略，提高广告效益等等。
3. 统计学方法了解了统计学的定义和应用领域之后，接下来就是探讨统计学的方法。
3.1 描述性统计学描述性统计学是一种可以帮助我们理解数据的方法，它涵盖了我们可以从数据中获取的所有信息，包括中心趋势、变异程度和分布形状等指标。
3.2 推断性统计学推断性统计学是一种可以通过采样同一群体的某些因素来了解整体群体的方法。
它涉及到估计、假设检验和置信度间隔等内容。
4. 统计学的局限性统计学虽然可以用于对数据进行分析和解释，但是它并不是万能的。
它受到所使用数据的质量和数量限制，也受到分析人员的限制。
另外，一个很重要的问题是统计学并不能直接证明因果关系，它只能通过相关性来证明两个变量之间的关系。
综上所述，统计学是一门关于数据管理和分析的学科，它以数据为基础，运用多种工具和方法帮助人们解答各种问题。
第一章 统计学概述
二、统计学的发展
• （一）古典统计学时期 • 1、国势学派 • 国势学派产生于17世纪的德国，其创始人是海 尔曼·康令(Hermann Conring，1606-1681) 教授。 • 2、政治算术学派 • 治算术学派产生于17世纪中叶的英国，主要代 表人物是威廉· 配第(William Petty，1623-1687) 和约翰· 格朗特(Johan Graunt，1620-1674)。
一、总体和样本
• （一）总体 • 统计总体简称总体，是指由特定的研究目 的确定的一定范围内的所有单位构成的集 合体。 • （二）样本 • 广义而言，样本是指从总体中抽取的部分 单位构成的集合体；但为了符合统计理论 的需要，统计中所指的样本特指从总体中 按照随机原则抽取的部分单位构成的集合。
二、统计标志
三、统计学在我国的应用
• 第一，对系统性及系统复杂性的认识为统 计学的未来发展增加了新的思路。
• 第二，定性与定量相结合的综合集成法将 为统计分析方法的发展提供新的思想。 • 第三，统计科学与其他科学渗透将为统计 学的应用开辟新的领域。
第二节 统计学的特点和分类
• 一、统计学的特点 • 二、统计学的类别
标志与指标的区别和联系。
• 它们的主要区别是：
• 第一、标志是说明总体单位特征的，指标 是说明总体特征的。例如，一个工人的工 资是数量标志，全体工人的工资总额是统 计指标。 • 第二、标志有用文字表示的品质标志和用 数值表示的数量标志，指标则都是用数值 表区别和联系。
• 在该时期，为现代统计学的发展作出重大 贡献的主要统计学家和理论有：20世纪初 英国的戈赛特(W.S. Gosset，1876-1937)的Ｔ 分布理论；20年代英国的费雪(R.A. Fisher， 1890-1962)的Ｆ分布理论；30年代波兰的尼 曼(J.S. Neyman，1894-1981)等人的假设检验 理论及置信区间估计等理论；40年代美国 的瓦尔德(A. Wasld， 1902-1950)等学者的统 计决策理论，多元分布理论等。
统计学
统计学一、定义：统计学是一门对群体现象数量特征进行计量、描述、分析和推论的科学。
二、：一）统计的含义1、统计工作：资料的搜集、整理和分析这一系列的工作。
２、统计资料：统计工作的成果。
３、统计学：统计工作的理论概括。
二）统计的性质１、统计是调查研究社会的方法之一２、统计是核算的工具之一（会计核算、统计核算、业务核算）３、统计是国家或企业管理、监督的工具三、统计的特点四、统计学的理论基础五、统计学的研究方法（一）数量性（一）历史唯物论（一）大量观察法（二）工具性（二）辨证唯物主义（二）综合指标法（三）广泛性（三）政治经济学（三）归纳推断法（四）总体性（四）数学和计算机（四）大数定律（五）社会性总体：统计总体就是根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体，它是由客观存在的、具有某种相同性质的许多单位组成的集体。
总体单位：总体单位是指构成总体的每一个单位。
关系：统计总体和总体单位并不是固定不变的。
两者可以相互转换。
标志：标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
品质标志（用文字表示），如中的性别、籍贯、政治面貌等；数量标志（用数字表示）。
数量标志的具体数值表现称为标志值，如某同学年龄为21岁，21岁就是标志值。
指标：是说明总体的属性和特征的。
任何一个统计指标必须用数字说明。
（标志和指标也是可以相互转换的。
）统计总体中各单位之间的差异称为变异。
正由于总体中各单位之间存在差异，才需要进行统计，也才有各种各样的统计方法。
如果总体各单位之间没有差异，也就没有统计。
在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数。
可变的数量标志称为变量。
变量取值又称为变量值，也就是标志值。
变量按其取值的连续性又分为离散变量和连续变量两种。
统计调查是根据统计的研究目的和任务，有组织、有计划地向客观实际搜集资料的工作过程。
统计调查是搜集资料获得感性认识的阶段，它既是对现象总体认识的开始，也是进行资料整理和分析的基础环节。
搜集统计资料的方式：一种是对原始资料的搜集。
统计学的含义、研究对象、特点和基本方法
统计学的含义、研究对象、特点以及基本方法一、统计学的含义统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
它是应用数学的一个分支，其研究领域包括数据的收集、分析、解释和呈现，以及通过这些数据来做出决策和预测。
统计学的核心在于收集和分析数据，从而提取出有用的信息，为决策提供科学依据。
二、统计学的研究对象统计学的研究对象十分广泛，包括社会、经济、自然现象等各个领域的数量关系。
其主要研究对象可以概括为以下几个方面：社会经济统计：研究社会经济现象的数量方面，如人口、就业、收入、消费等。
通过对这些数据的收集和分析，可以了解社会经济的运行状态和发展趋势，为政府和企业提供决策支持。
自然科学统计：研究自然现象的数量规律，如物理、化学、生物等领域的实验数据。
通过对这些数据的统计分析，可以发现自然现象的内在规律，推动科学研究的进步。
工程统计：研究工程技术的数量问题，如产品质量控制、可靠性分析、优化设计等。
工程统计可以帮助提高产品质量、降低生产成本，推动工程技术的发展。
医学统计：研究人体健康与疾病的数量关系，如疾病发病率、药物疗效等。
医学统计可以为医学研究提供科学依据，推动医学事业的进步。
三、统计学的特点数量性：统计学是通过数据来揭示事物本质和规律的，因此具有数量性的特点。
它通过对数据的收集、整理和分析，提取出有用的数量信息，为决策提供科学依据。
总体性：统计学研究的是总体而非个体，它通过对总体数据的分析来推断总体的特征。
这种总体性的特点使得统计学能够更全面地反映事物的本质和规律。
具体性：统计学研究的是具体事物的数量关系，而不是抽象的概念。
它通过对具体事物的数据分析，揭示事物的内在规律和联系。
社会性：统计学研究的对象广泛涉及社会、经济、自然现象等各个领域，因此具有社会性的特点。
它通过对这些领域的数据分析，为政府、企业和社会提供决策支持。
四、统计学的基本方法描述性统计：描述性统计是通过对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度等。
统计学
2、社会统计学派
代表人物：德国的克尼斯(K. G. A. Knies)、恩格尔 (C. L. E. Engel)、梅尔(G. V. Mayr)等。 他们强调统计学是研究社会现象 的社会科学，包括统计资料的搜集、 整理和分析研究，目的是要揭示社会 现象内部的联系。
1、统计学的研究对象 “统计学是一门研究客观事物数量方面的方法论 科学，其研究对象是客观现象总体的数量方面，即 现象总体的数量特征和数量关系。” ——刘德智主编的《统计学》教材 “统计学的研究对象是统计工作的规律。” ——暨南大学韩启南、韩兆洲所编的《统计学》教材
2、统计学的学科体系
a、理论统计学与应用统计学(P6~8)
1.数量性
统计工作的目的是从数量上认识事物的 性质和规律,在统计工作过程中始终要 求用数据说话。
原始社会后期： 统计萌芽于计数活动； 奴隶制国家产生：使统计日显重要；
封建社会时期： 统计已具规模；
资本主义的兴起： 统计扩展到社会经济各方面。
目前，人们一般认为统计学作为一门系统的科学， 产生于17世纪中叶 ，距今只有300多年的历史。
可分为三个时期：
古典统计学时期
（17世纪中叶－18世纪中叶）
与统计教育的现状，特别是统计学完全成为一级学科后面对的大好发展机遇，以
及在做大的基础上如何做强统计学科需要我们重视、研究和解决的主要问题。
http://202.195.176.39/showart.asp?id=265
第二节 统计工作的特点和方法
一、统计工作的基本特点（统计学的基本特点）
见P11年）
07 理学 0701 0702 0703 0704 0705 0706 0707 数学 物理学 化学 天文学 地理学 大气科学 海洋科学 0708 0709 0710 0711 0712 0713 0714 地球物理学 地质学 生物学 系统科学 科学技术史 生态学 统计学
统计学
1．统计学的含义：统计学是研究统计工作的理论与方法的一份方法论学科。
2．统计学研究的对象：统计是研究如何搜索、整理和分析社会经济现象的数量方面的方法和方法体系。
3．统计研究的基本程序：①统计设计②统计调查③统计整理④统计分析⑤统计预测⑥统计决策4．统计研究的基本方法：①大量观察法②统计分组法③综合分析法④归纳推断法5．统计的作用：①反馈信息②支持决策③提供咨询④实施监督6．总体：它是由若干个具有共同性质的个体构成的集合，即研究对象的全体。
总体中所含的每个个体称为总体单位。
7．总体中所含的总体单位数称为总体容量。
8．样本：总体中抽出的一部分总体单位构成的集合叫样本。
样本中的每一个总体单位又叫样本单位或调查单位。
9．标志：是说明总体单位属性或特征的名称，有品质标志和数量标志之分，品质标志是说明总体单位质的属性或特征的名称。
品质标志在总体单位上的表现是不能用数值来表达的。
数量标志是说明总体单位量的特征的名称，数量标志在总体单位上的表现必须用数值表示。
10．指标：是用来说明统计总体数量特征的，有两重含义：1总体现象数量化的概念或范畴，如人口数、国内生产总值、商品销售额等。
2总体现象数量特征的概念和具体数值。
11．指标应包括的三要素：指标名称、计量单位、计算方法。
12．指标和标志存在的区别：⑪统计指标是说明总体数量特征的，而标志是说明总体单位特征的⑫标志有不能用数量表示的品质标志和能用数量表示的数量标志之分，而指标都是用数值表示的。
13．指标和标志的联系：⑪统计指标的数值是从个体的数量标志值直接进行汇总或间接计算分析而来的⑫指标和数量标志之间存在着互变关系14．变异：是指在选定的标志下，总体单位的表现不是完全相同，而是存在差异的，这种差异就叫变异。
15．变量：即为可变的数量标志。
16．统计设计：就是根据统计研究的对象的性质和研究目的，对统计工作各个方面和各个环节的通盘考虑和安排。
17．统计设计的作用：①统计设计是对总体的定性认识和定量认识过渡的桥梁②统计设计是保证统计工作顺利进行的必要条件。
统计学
一、名词解释1、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据。
（定类数据是对事物进行分类的结果，表现为类别，由定类尺度计量而成。
定序数据是对事物按照一定的排序进行分类的结果，表现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成。
）2、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。
（定距数据是一种不仅能反映事物所属的类别和顺序，还能反映事物类别或顺序之间数量差距的数据，由定距尺度计量而成。
定比数据是一种不仅能体现事物之间数量差距，还能通过对比运算，即计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成。
）3、长期趋势是指时间数列中指标值在较长一段时间内，由于受普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用，使发展水平沿着一个方向持续向上或向下发展或持续不变的基本态势。
4、季节变动是指数列中各期指标值随着季节交替而出现周期性的、有规则的重复变动，这里的时间通常指一年。
5、循环变动是指时间数列中各项指标值随着时间变动发生周期性的重复变化，但循环变动所需的时间更长，重复变动的规律性、变动周期和时间也不像季节变动来得稳定、可以预测。
6、不规则变动是由未能得到解释的一些短期波动所组成的，常指时间数列由于受偶然因素或意外条件影响，在一段时间内（通常指短期内）呈现不规则的或自然不可预测的变动。
7、相关关系，也称统计相关，是指现象之间存在的非确定性的数量依存关系。
8、点估计也称定值估计，就是以样本观测数据为依据，对总体参数做出确定值的估计，也就是用一个样本的具体统计值去估计总体的未知参数。
9、区间估计，就是指用一个具有一定可靠程度的区间范围来估计总体参数，即对于未知的总体参数θ，想办法找出两个数值θ1和θ2（θ1＜θ2），使θ处于区间（θ1，θ2）内的概率为1-α，即π（θ1＜θ＜θ2）=1-α。
区间（θ1，θ2）为总体参数的估计区间或置信区间，θ1为估计下限或置信下限，θ2为估计上限或置信上限。
统计学概述
（一）统计学按统计方法的构成分为描述统计学和推断统计学
描述统计学主要是对现象的某一特征的变化加以记录、整理 和反映，统计数据是对总体的描述和观测结果的表现。
推断统计学主要是研究随机现象数量特征的，即从现象总体 中随机抽取一部分个体构成样本，并根据样本数据对现象总体作 出估计。
（二）统计学按研究领域分为理论统计学和应用统计学
根据样本来推断总体数量特征的方法称为统计推断法。
1 -8
第三节 统计学中的几个基本概念
一、统计总体与总体单位 1、什么是统计总体（简称总体）
凡是客观存在的，在同一性质基础上由许许多多个别事物构 成的整体，称为统计总体。 2、什么是总体单位
构成总体的每一个个别事物，称为总体单位。 3、统计总体的分类
按照某种标志把总体划分为若干性质不同的组成部分的一 种统1计-方7 法。
第二节 统计的工作过程及研究方法
（三）综合指标法 运用各种统计指标来反映总体的一般数量特征和数量关系的
研究方法。 （四）统计模型法
用适当的数学模型去拟合现实经济现象相互关系的一种研究 方法，借以反映社会经济现象之间的数量关系和数量特征，从而 揭示其发展变化规律。 （五）归纳推断法
离散型变量是指其变量值在变动过程中呈跳跃式变化，用整 数表示而不能以带小数表示的变量。
连续型变量是指其变量值在变动过程中呈连续不断地变化， 在任意小的两个数值之间可以作无限次分割，能以带小数表示的 变量1 。- 12
第三节 统计学中的几个基本概念
四、统计指标与统计指标体系 （一）统计指标的分类
1．根据统计指标的表现形式不同，可以分为总量指标、相对 指标与平均指标
联系： （1）在统计中有许多统计指标的数值是由单位标志值直接汇 总而1 来- 11；
《统计学》完整ppt课件
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
统计学
统计学一、导论1、统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2、数据分析方法：描述统计、推断统计3、统计数据分类：分类数据、顺序数据、数值型数据分类数据：表示类别，一般用文字描述。
eg:企业按行业属性分为医药企业、家电企业等。
顺序数据：eg:一等品，二等品等；小学，初中，高中；同意，中立，不同意等4、分类与顺序数据统称定性数据（品质数据），数值型数据也称定量数据（数量数据）数据分类示意图（品质数据）（数量数据）5、参数与统计量的区别：参数是用来描述总体特征，而统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量。
P11:：1.1、1.2、1.3二、数据的搜集1、数据来源直接来源调查数据非概率抽样概率抽样实验数据间接来源（特点：P14）茎叶图箱线图直方图累积频数分布表条形图、帕累托图、饼图、环形图、频数分布表三、 数据的图表展示1、 数据的预处理包括：审核、筛选、排序。
2、 品质数据（包括分类与顺序数据）主要进行分类整理，数值型数据进行分组整理。
图形展示分类数据：条形图、帕累托图、饼图、环形图、频数分布表顺序数据：条形图、帕累托图、饼图、环形图、频数分布表、累积频数分布表数据类型原始数据：茎叶图、箱线图条形图数值型数据分组数据：直方图帕累托图 +以上 时间序列数据线图+饼图、环形图多变量数据：散点图、气泡图、雷达图频数分布表即：（图表展示金字塔）3、 比例与比率比例=各个部分的数据全部数据（<1）比率=类别数据1类别数据2（可能>1，<1， =1）4、 条形图与直方图的区别1、 条形图宽度固定（无意义），用长度表示频数；直方图宽度表示组距，高度表示频数（或频数/组距），用面积表示频数。
2、 条形图各矩形分开，直方图则连续。
3、 条形图用来表示分类数据，直方图表示数值型数据。
单变量值分组：离散变量或变量值较少 5组距分组：连续变量或变量值较多5、 组距分组步骤：确定组数（5-15组）确定组距（5或10的倍数）频数分布表（上组限不在内a ≤X <b ） 6、 组中值=上限值+ 下限值2（为反映各组数据的一般水平，可以用组中值代表）前提：各组数据在本组内呈均匀分布或在组中值两侧呈对称分布。