统计学专题培训课程
经济统计学导论培训
经济统计学导论培训经济统计学是研究经济现象和经济活动的科学方法和技术，通过收集、整理、分析和解释经济数据，为决策者提供有关经济状况和趋势的信息。
在当今快速发展的经济环境中，掌握经济统计学的知识和技能对于从事经济相关工作的人员来说至关重要。
为了提高经济统计学的学习和应用能力，培训成为不可或缺的一部分。
第一部分：导论导论部分将介绍经济统计学的概念、目的和重要性。
我们将探讨经济统计学与其他学科的关系，并讨论经济统计学在现代社会中的广泛应用。
此外，我们还将介绍经济统计学的基本原则和方法，为后续内容的学习做好准备。
第二部分：数据收集数据收集是经济统计学中最基础的环节。
在这一部分中，我们将学习如何选择合适的样本和抽样方法，以确保数据的有效性和代表性。
我们还将探讨不同类型的数据来源和调查方法，并介绍如何设计和实施一项经济统计调查。
第三部分：数据整理与处理在数据收集之后，对数据进行整理和处理是非常重要的。
本部分将介绍如何对大量数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
我们还将学习如何使用统计软件进行数据处理和分析，提取有用的信息和趋势，并生成可视化的数据报告。
第四部分：数据分析与解释数据分析是经济统计学的核心内容之一。
在这一部分中，我们将学习常用的经济统计学分析方法，如描述统计、假设检验和回归分析等。
我们将深入探讨这些方法的原理和应用，并通过实际案例进行演示和实践。
第五部分：经济预测与决策经济预测和决策是经济统计学的最终目标之一。
在这一部分中，我们将学习如何利用经济统计学的知识和技能，预测经济发展趋势和市场走势。
我们还将探讨如何利用统计模型和分析结果，支持决策者做出明智的决策和战略规划。
结语经济统计学导论培训将为学员提供全面的经济统计学知识和技能培养。
通过系统的学习和实践，学员将能够熟练掌握经济统计学的基本原理和方法，并能够应用于实际的经济分析和决策中。
无论是从事经济研究、市场调研还是政策制定，经济统计学的能力将成为您与众不同的竞争优势。
统计学培训课件
1 0.153.
6.54
现S12
3.325,
S
2 2
2.225,
S
2 1
/
S
2 2
1.49,
即有0.153
S 12
/
S
2 2
6.54,
故接受H 0 ,故认为总体方差相等 .
两总体方差相等也称 为两总体具有方差齐性 .
§4. 分布的拟合检验
一. 2检验法:
设X1 , X2 ,, Xn是给定的样本值 , 现在问题是根据这组 样本值,检验总体X的分布函数是否为 F(x).
k
( fi
i1
n pi )2 n
pi
k i1
( fi
npi )2 也应该比较小,其中, npi
n pi 起"平衡"作用,否则,当pi很小时,即使 n pi 与pi的差
相对比较大时,( fi n pi )2 仍然是很小的.
取2 k ( fi npi )2 作为检验统计量 .由下面的定理给出假
为真时
1
,
E(S12
)
2 1
2 2
E(S
2 2
),
故F
S
2 1
S
2 2
有偏大的趋势
,
因而拒绝域的形式为
S S
2 1 2 2
k,
而对于给定的(0 1)k由下式决定,
P{拒绝H 0 | H 0为真} PH0 {F k}
即P{F F (n1 1, n2 1)} .
拒绝域为F F (n1 1,n2 1).
A k
i1 i
, Ai A j
, i
j,i, j
1,2,, k ).
统计技术培训资料
统计技术培训资料：统计技术培训资料第一点：统计学基础理论统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何通过数据的收集、整理、分析和解释来获取结论和预测未知。
在现代社会，统计学已经广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、医疗保健、金融经济等。
1.1 统计学的基本概念统计学中有几个基本概念需要我们掌握，包括总体、个体、样本、参数、随机变量等。
总体是指我们想要研究的所有对象的集合，个体是组成总体的每一个元素，样本是从总体中抽取的一部分个体，参数是描述总体特征的指标，随机变量则是用来描述随机现象的变量。
1.2 描述统计与推理性统计描述统计主要是对数据进行整理、展示和描述，包括频数、频率、众数、中位数、平均数、方差等。
推理性统计则是通过样本数据来推断总体特征，包括概率分布、假设检验、置信区间、回归分析等。
1.3 概率论基础知识概率论是统计学的基础，主要研究随机现象的规律性。
我们需要掌握随机事件的概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯定理等基本概念。
第二点：常用统计软件及编程语言在实际应用中，我们需要借助一些工具来进行统计分析。
目前常用的统计软件和编程语言有SPSS、SAS、R、Python等。
2.1 SPSSSPSS是一款非常流行的统计分析软件，它具有界面友好、操作简单、功能强大等特点。
SPSS可以进行数据管理、描述统计、推断统计、高级统计分析等。
2.2 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析系统，它可以进行数据管理、统计分析、数据可视化等。
SAS的语言体系较为复杂，但它的功能非常强大，适合进行复杂的数据分析。
2.3 RR是一款开源的统计编程语言和软件环境，它主要用于统计分析、图形表示和报告。
R具有强大的扩展性和灵活性，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2.4 PythonPython是一种高级编程语言，近年来在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用。
Python有许多用于统计分析的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，可以进行复杂的数据分析和可视化。
统计培训ppt课件
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
统计师培训课程
统计师培训课程统计学是一门研究如何收集、处理、分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的应用广泛，涉及到经济、金融、营销、医学、社会科学等领域，因此统计师也是一个非常重要的职业。
通过系统的统计师培训课程的学习，可以使学员掌握统计学基本理论、方法、技能和实践，为从事统计工作打下坚实的基础。
一、基础课程1、基础概念课程这门课程主要讲解统计学的基本概念，包括数据的定义、量化、统计描述、随机性、抽样、调查、变量、分布等，为学员打下基础。
2、统计概率课程统计概率是统计学中必不可少的一部分，这门课程着重讲解概率分布、期望、方差、条件概率和贝叶斯定理等内容。
3、统计推断课程统计推断是应用统计学的基础，这门课程主要讲解参数估计、假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等内容。
二、进阶课程1、数据分析课程这门课程是统计师培训课程中的重要课程，主要讲解数据分析的方法和技巧，包括数据清洗、数据转换、数据整合、数据可视化、因子分析等内容。
2、时间序列分析课程时间序列分析是统计学中的一个重要分支，这门课程主要讲解时间序列的基本概念、ARIMA模型、GARCH模型、协整分析等内容，使学员能够熟练应用时间序列分析来处理相关问题。
3、实验设计与质量控制课程实验设计与质量控制是统计学应用的重要领域，这门课程主要讲解实验设计的基本原理、质量控制的原理和方法、SPC质量管理、ISO认证等内容。
三、应用课程1、金融统计学课程这门课程主要讲解金融统计的基本理论、模型和方法，包括期权定价、风险管理、 VaR模型、MeRGARCH模型、VAR分析等内容，为从事金融统计工作的人员提供必要的知识支持。
2、医学统计学课程医学统计学是医学领域中不可缺少的一项工作，这门课程主要讲解医学试验的设计、数据分析和推断、生存分析和Meta分析等内容，为从事医学统计学工作的人员提供必要的知识支持。
3、社会科学统计学课程这门课程主要讲解社会科学中的统计学应用，包括问卷调查设计、样本的选择、数据处理和统计分析，同时结合具体案例进行探讨和分析。
统计培训方案
统计培训方案绪论统计学作为一门重要的学科，被广泛应用于各个领域。
统计学的发展对于数据分析和决策制定起到了至关重要的作用。
在现实生活中，越来越多的人开始意识到统计学的应用价值，因此对统计培训的需求也越来越大。
本文旨在介绍一种可行的统计培训方案，以满足不同人群对于统计知识的需求。
一、培训目标统计培训的目标是使学员具备基本的统计分析能力，并能够应用所学知识解决实际问题。
培训内容主要包括统计学的基本概念、常用统计方法和工具的使用，以及数据分析和统计建模等方面的知识。
二、培训内容1. 统计学基础知识培训课程将从统计学的基本概念、数据类型与数据收集方式、统计图表和描述统计等方面入手，帮助学员建立起对统计学的基本认识，并具备基本的统计术语和概念的理解。
2. 统计方法与工具在掌握了基本的统计概念之后，学员们将学习如何运用常见的统计方法与工具。
培训课程将重点介绍假设检验、方差分析、回归分析等常用统计分析方法，并教授相应的软件操作技巧和数据处理技巧，如SPSS、Python等工具的使用。
3. 数据分析与统计建模学员们在掌握了基本的统计方法与工具之后，将进一步学习数据分析和统计建模的技巧。
培训课程将重点讲解数据清洗与预处理、可视化分析、因子分析、聚类分析等数据分析方法，同时介绍统计建模的一般步骤和常用模型，如线性回归模型、逻辑回归模型等。
三、培训方式针对不同的学员需求，统计培训可采取多种方式进行，包括但不限于以下几种：1. 面授培训面授培训可以采用课堂教学的形式，通过专业的讲师授课和现场实践操作，帮助学员们快速掌握统计知识和技巧。
培训机构可以提供专门的培训场所，并提供相关教材和实例数据供学员学习和练习。
2. 在线培训随着互联网的发展，线上培训已成为一种趋势。
在线培训可以通过录播课程、网络直播、在线问答等形式进行。
学员们可以根据自己的时间和地点选择灵活的学习方式，同时也可以通过在线交流和讨论与其他学员进行互动。
3. 实践项目为了使培训效果更加实用和有效，可以设置一些实践项目，供学员们通过实际操作来巩固所学知识。
统计学培训讲座(ppt 114页)
20
(3)抽样总体标准差和抽样总体方差。
说明抽样总体之间标志值变异程度的指标，叫做抽样
总体标准差。抽样总体标准差的平方称为抽样总体方
差（简称样本方差）。其计算公式为：
s
2
xx n
2
s2 xx n
21
一个总体可以抽取许多个样本，而样本不同， 抽样指标的数值也各不相同。可见，抽样指标的数 值不是惟一确定的。因为抽样指标是样本变量的函数， 是随机可变的变量。也就是说，由 样本观测值所决定的 统计量是随机变量。
3
(二)抽样推断的特点 1．抽样推断是非全面调查 2．抽样推断是按随机原则抽选调查单位。 3．抽样推断是用样本的指标数值去推算总体的指标数值。 4．抽样推断中产生的抽样误差，可以事先计算并加以控制。
4
二、抽样调查的主要内容 (一)随机抽样：按照随机原则从总体中抽 取部分单位构成样本的过程。
(二)统计估计：根据随机抽取的部分单位的特性来对 总体的分布函数、分布参数或数字特征等进行推测估算的过程。 (三)假设检验：根据经验或认识，提出某一假设，并判断该假 设正确性的过程。
产品合格率 Q＝1—P＝1－5．0％＝95％
14
(3)总体标准差和总体方差。 表示单位之间标志值的变异程度指标，叫做总
体标准差，又称总体均方差（标准差）。总体标准差的 平方称为总体方差。其计算公式为：
2
X X
N
2
2 XX
N
15
2.抽样指标 抽样指标是指根据抽样总体各单位标志值计算的综合指 标，又称样本指标。常用的抽样指标有：抽样平均数、 抽样成数、抽样总体标准差和抽样总体方差。
24
《科技统计业务培训》课件
统计分析方法
1 描述性统计学方法
学习如何使用描述性统计学方法对数据进行总结、分析和展示。
2 推断性统计学方法
掌握推断性统计学方法，用以从样本中推断总体的特征和关系。
3 数据分析常用方法
学习使用t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等常用数据分析方法，解读数据背后的 故事。
应用统计工具进行数据分析
SPSS 数据分析
用户行为数据分析
通过用户行为数据的分析， 了解用户的兴趣偏好、产品 使用习惯和改进方向。
产品销售数据分析
对产品销售数据进行分析， 找出销售趋势、关键影响因 素和改善销售策略的方法。
总结及展望
1
知识回顾与梳理
总结和梳理所学的科技统计知识，加深对核心概念和方法的理解与掌握。
2
科技统计业务的趋势和未来展望
展望科技统计业务的未来发展方向和应用领域，为自身发展规划提供借鉴与思考。
参考文献
• 统计学基础教程 • SPSS 数据分析教程 • Excel 数据分析实战指南 • R 语言数据分析快速入门
结束
学习如何使用SPSS进行数据导 入、清洗和分析，提取有用的 统计结果。
Excel 数据分析
掌握使用Excel进行常用数据分 析操作和图表制作的技巧，发 现数据中的潜在规律。
R 数据分析
了解R语言作为一种强大的数据 分析工具的应用，探索数据中 的价值和趋势。
案例分析
市场调研数据分析
通过市场调研数据的分析， 发现产品的市场定位Байду номын сангаас客户 需求和竞争对手情况。
《科技统计业务培训》 PPT课件
科技统计业务培训 PPT课件
课程目标
1 理解科技统计基本概 2 掌握统计分析方法
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是在背景分析的前提下，制定出的周密完整的，以指导调 查工作顺利完成的一项计划任务书。一项完整的统计调查 方案包括8方面的内容。
第3章 数据和统计指标的基本类型
一、数据的类型
有数量型数据（用数来表示且数的计算有意义）和品质型 数据（用文字来表示也可用数来表示但数的计算没有意义）。 二、指标的类型 1.总量指标
例如：人口的年龄分布往往近似J型：婴儿数最多，随着 年龄的增大，人数逐渐下降，到了百岁左右，所剩的人
数就很少了。如果计算年龄的算术平均数，老年人口数虽 然较少，但其年龄数值很高，这样一来，计算的平均年龄 就会偏向老年一方。因此，各国的人口统计资料中，平均 年龄的计算一般采用中位数。
它分为总体总量和标志总量（两者要成对出现才能判断， 比如职工人数如何判断，只有将它和工资总额或者和工业企 业数结合在一起才能判断出它的归属，即它和工资总额结合 在一起，它是总体总量；它和工业企业数结合在一起，它是 标志总量）；时期数又称流量指标和时点数又称存量指标 （两者判断的正确与否对序时平均数的计算有至关重要的影 响，序时平均数的计算将在第13章里讲解，而如何判断呢，
统计学
教学课件
天津财经学院统计系
高建国
第1章 总论
统计学是搜集数据、整理数据并从数据中获取有用信 息的一门方法论科学。我们从数据中获取的有用信息 是来说明社会经济现象 总体 数量特征 的。
有限总体和无限总体
（1）认识事物的现实状况；（2）认识随机现象的统计 规律；（3）减少人们对某种系统知识的无知而产生的 认识上的不确定性。
例如：通过调查获取了15个企业的产值计划执行情况， 如下表（单位：万元）
计划完成% 企业数 计划产值
80——90
2
100
90——100
3
200
100——110 6
110以上
4
合计
15
400 300 1000
计算15个企业的平均计划完成百分比。
（1）在这道题中，我们平均的是“计划完成百分比”， 那么，它就是变量，用x表示，变量值为各组的组中值。
如：“ 日产量”是绝对数变量，则权数是各组的人数或人 数比重。
4.如果是比率变量，那么要找出比率变量的基本比式，然后 再根据已知资料来确定权数和计算公式。
如：“计划完成百分比”是比率变量，其基本比式是实际 数与
计划数的比值。那么权数和公式这样选择：
（1）若已知资料是比率变量和基本比式的分母资料，则 权数为分母资料，用f表示，并采用加权算术平均数。 （2）若已知资料是比率变量和基本比式的分子资料，则 权数为分子资料，用M表示，并采用加权调和平均数。
对于绝对数和比率变量如何计算平均数，我们可这样做：
1.先确定变量。根据题意平均“谁”，“谁”就是变量。
比如，求平均日产量，则“日产量”就是变量；又如，求50 家企业的平均计划完成百分比，则“计划完成百分比”就是 变量。 2.判别“所确定变量”的类型是绝对数变量，还是比率变 量。 3.如果是绝对数变量，那么权数是次数（频数）或频率， 并采用加权算术平均数的公式来计算。
应根据其特点即（1）与时间长短是否相关，（2）前后时 间上的数值相加是否有意义来判断）。 2.平均指标
在同质总体内，通过“填平补齐”，“取长补短”的 方式，获得的描绘总体一般水平的指标。
3.相对指标
它有5种形式：动态相对指标，比较相对指标，计划完 成相对指标，结构相对指标，强度相对指标。
平均指标和相对指标统称为比率型变量，我们在第4章 里将涉及到这个概念，到时在详谈。
例2：调查天津市学龄儿童入学情况。
总体是“所有儿童”，总体单位是“每一个儿童”， 标志是“是否入学”——品质标志，指标是“入学 率”——质量指标。 例3：调查天津市2001年居民年收入情况。
总体是“所有居民”，总体单位是“每位居民”， 标志是“每位居民的年收入”——数量标志，指标 是年均收入———质量指标。
画图时如果是等组距，那么可用频数或频率来做图； 如果是异组距，那么应该用频数密度或频率密度来做图。
二、数据分布的特征及特征数
分布特征
分布特征数
位置特征
平均数、中位数、众数
离散特征
全距、平均差、标准差、离散系数
偏斜特征
偏态系数
峰度特征
峰度系数
三、几种常用的位置特征数
（一）平均数 常见的有算术平均数、调和平均数、几何平均数。几何平 均数在第13章里会详细加以解释，这里主要讲解前两个。
第4章 数据的描述性整理
一、数据分布状态的描述方法
1.分布列：有品质型和数量型分布列。它们是通过统计 表来描述数据的分布状态。
在这里还应该弄清楚以下概念：次数又叫频数、频 率、频数密度、频率密度。因为这些概念可以帮助我们了 解数据的分布状态。
2.分布图：有棒图、直方图、折线图、曲线图。它们是通 过统计图来描述数据的分布状态。它们与分布列相比更加 直观。
第2章
数据的搜集
数据的搜集也就是统计调查，它是保证我们获取有用信 息的关键。
一、一些基本概念 总体
指标
数量指标 质量指标
总体单位
标志
数量标志 品质标志
变量 分为连续变量和离散变量，数量型和属性变量
例1：调查天津市工业企业2001年增加值的规模。
总体是“全部工业企业”，总体单位是“每一工业企 业”，标志是“每一工业企业的增加值”——数量标志， 指标是“增加值总和” ——数量指标。
ห้องสมุดไป่ตู้ 二、统计分组
1.将统计调查所获取的零散的不系统的资料，按照一定的 研究目的和任务，进行加工和整理的一种行之有效的统计 方法。它可以帮助我们完成4种任务。 2.分组时应该正确选择分组标志，以免不能准确的完成4种 任务；同时应遵循互斥性和包容性原则，以免重复或遗漏。
3.组距式分组中，应该弄清一些概念：组数、组距及组距 的类型（如等组距、异组距、开口组距、闭口组距）、组 限（上限、下限、如何确定组限）、组中值（它的假定性、 开口组距的组中值如何计算、用组中值计算的平均数是一 个准确值吗）。
（2）该变量的性质是比率变量，其基本比式是实际产值 与计划产值之比。 （3）从已知资料中可知条件是比率变量和基本比式的分 母资料，则权数是分母资料“计划产值”，用f来表示， 采用加权算术平均数公式来计算即可。
（二）中位数
平均数的着眼点在于抵消各观察值之间的数量差异， 表明将各个观察值“截长补短”以后的平均水平。中位 数的着眼点在于寻求全部观察值按其大小顺序排列，居 中间位置的一般水平。