第2讲 统计的本质与统计学的性质
统计学考试简答题
统计学简答题1、统计的含义与本质是什么？（1）“统计"一词可以有三种含义：统计活动、统计数据、统计学统计活动是对各种统计数据进行收集、整理并做出相应的推断、分析的活动，通常被划分为统计调查、统计整理、和统计分析三个阶段；统计数据是通过统计活动获得的，用以表现研究现象特征的各种形式的数据；统计学则是指导统计活动的理论和方法，是关于如何收集、整理和分析数据的科学.(2）统计的本质是关于为何统计，统计什么，和如何统计的思想.2、统计学的学科性质：1、统计学就其研究对象而言，具有数量性、总体性和差异性的特点。
统计学的研究对象是各种现象的数量方面.2、统计学就其学科范畴而言,具有方法性、层次性和通用性的特点。
3、统计学就其研究方式而言，具有描述性和推断性的特点。
3、总体、样本、个体三者关系如何?试举例说明。
总体:就是统计研究的客观对象的全体,是由所有具有某种共同性质的事物所组成的集合体，有时也称为母体；样本：就是从总体中抽区的一部分个体所组成集合,也称为子样；组成总体的每个个别事物就称为个体，也称为总体单位。
(1)总体与个体的关系（可变性）总体容量随着个体数的增减可变大或变小；随着研究目的的不同，总体中的个体可发生变化；随着研究范围的变化,总体与个体的角色可以转换/（2）样本与总体的关系样本是所要研究的对，而样本则是所要观测的对象，样本是总体的代表和缩影。
样本是用来推断总体的.总体和样体的角色是可以改变的.4、理解标志、指标、变量三者的含义？标志与指标的联系与区别？标志是用以描述或体现个性特征的名称；统计指标简称指标，是反映现象总体数量特征的概念及其数值;从狭义上看，变量是指可变的数量标志；从广义上来看,变量不仅指可变的数量标志,也包括可变品质标志，因此，可变标志就是变量.（1）标志与指标的区别：指标和标志说明的对象不同，指标说明总体的特征，标志则说明个体的特征；指标与标志的表现形式不同，指标是用数值来表现的，而标志则既能用文字来表现品质标志，也能用数字来表现数量标志。
统计学原理教案精选
方差分析及其应用
01
02
03
方差分析
通过F检验对多个样本均 值进行比较，判断是否存 在显著差异。
方差齐性检验
在进行方差分析前，需要 对各样本方差进行齐性检 验。
方差分析的应用
如比较两种药物疗效是否 存在显著差异、比较不同 学校学生成绩是否存在显 著差异等。
相关分析与回归分析
相关分析
通过相关系数衡量两个变 量之间的线性关系。
统计学的性质
统计学具有方法论和认识论的双重性质，既是一种方法论，又是一种认识论。 它以客观现象为研究对象，通过对数据的收集、整理、分析和解释，揭示现象 的内在规律和特征，为决策提供科学依据。
统计学的发展历程
1 2
3
古典统计学时期
古典统计学时期主要研究如何有效地收集、整理和分析数据 ，为政府制定人口普查、经济调查等政策提供依据。
06
多元统计分析方法
聚类分析及其应用场景
市场研究：对市场进行细分，了 解不同市场区域或消费群体的特 点和需求。
应用场景
05
04
03
02
01
生物信息学：对基因、蛋白质等 生物分子进行分类，研究其功能 和结构。
客户细分：根据客户特征和行为 ，将客户分为不同的细分市场或 群体。
聚类分析定义：将数据集中的对 象按照相似性进行分组，使得同 一组内的对象相互之间非常相似 ，而与其他组的对象非常不同。
管理学领域
在管理学领域中，统计学被广泛应用于管理决策、质量控制、市场分析等方面。通过对数据的分 析和解释，可以揭示管理现象的内在规律和特征，为企业管理提供科学依据。同时，统计学方法
也可以帮助企业进行风险管理和预测未来趋势。
02
初中数学知识归纳统计的概念和性质
初中数学知识归纳统计的概念和性质归纳统计是数学中的一个重要概念和工具，它用于整理和分析一组数据，并从中得出有关数据特征和规律的结论。
在初中阶段，学生将接触到归纳统计的基本概念和性质，本文将对其进行详细讨论。
一、概念归纳统计是指对一组数据进行整理、摘录和总结，以得出其中的规律和特征的数学方法。
它可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而作出准确的判断和推论。
归纳统计的主要任务包括数据的整理、分类、比较和分析。
数据的整理是指将一组杂乱无章的数据按照一定的规则进行排序和分类，从而便于分析和总结。
比如，可以将学生考试成绩按照从高到低或从低到高的顺序进行排列，以便于观察分数的分布情况。
数据的分类是指根据数据的某种特征或共同点对其进行划分。
比如，可以将一组人的身高数据按照不同的范围进行分类，如“低于150cm”、“150cm到160cm”、“160cm到170cm”等等。
数据的比较是指对不同数据进行对照和比较，以找出其中的异同和规律。
比如，可以比较两组不同班级的数学成绩，观察两组数据之间的差异，并分析产生差异的原因。
数据的分析是指运用各种数学方法和技巧对数据进行深入研究和分析，以得出结论和规律。
比如，可以通过求平均数、中位数、众数等来描述和分析一组数据的集中趋势和分布情况。
二、性质归纳统计具有以下几个基本性质：1. 数据的客观性：归纳统计所依据的数据是客观存在的，不受主观影响。
通过准确和全面地收集和整理数据，可以得出客观的统计结论。
2. 统计数据的代表性：归纳统计所得出的结论和规律应该对整个数据集合有一定的代表性。
为了保证数据的代表性，应该尽量选择具有典型特征的样本进行统计分析。
3. 数据的公平性：归纳统计应该对数据进行公平、合理和无歧视性的分析和总结。
不应该以偏概全，而应该尊重数据的真实性和多样性。
4. 数据的准确性：归纳统计所得出的结论和规律应该具有一定的准确性。
为了提高数据的准确性，应该加强数据的收集和整理，并运用适当的统计方法和技巧进行分析。
统计学的对象、性质与基本范畴(doc 15页)
统计学的对象、性质与基本范畴(doc 15页)第一章导论一、教学目的学习这一章，将使你对统计这门课程整体上有一个大致的了解。
二、重点、难点：什么是统计、统计学的性质与特点、几个重要的基本概念三、课堂设计总体以课堂讲授与学生自学相结合；重点和难点部分结合当前实际经济数据讲解。
四、学时安排共四个学时五、教学实施效果追记课堂讲授与学生自学相结合，调动了学生的积极性取得了良好的教学效果；结合当前实际数据讲解基本范畴，帮助学生理解概念收到了较好的效果。
六、主要参考书１、《统计发展史》于涛主编，武汉大学出版社２、《社会经济学》吴寒光著，工商出版社第一节统计学的对象和性质一、统计的涵义：1、统计是统计资料、统计工作和统计学的总称。
统计资料：是统计工作的成果，他包括原始资料和次级资料。
统计工作：是统计设计、统计调查、统计整理、统计分析的总称。
统计学：从理论上阐述统计的理论和方法的一门独立的科学。
我们通常所说的：统计一般指统计工作。
2、统计学的研究对象统计学的研究对象是客观事物的数量特征和数量关系。
3、统计学研究对象的特点：（1）数量性：“数字是统计的语言”统计研究对象的数量性是在一定质的基础上的具体的数量。
这与数学上的数量不同。
（2）总体性：统计上的数量是大量个体的综合，反映现象的共性，具有稳定性、普遍性、规律性。
（3）变异性：统计研究对象的变异性是指总体各单位的特征表现存在的差异。
变异：统计上把总体各单位由于随机因素引起某一标志表现的差异称为“变异”二、统计学的性质1、统计学是认识方法论性质的科学。
2、统计学是一级学科，其理论和方法既可用研究自然现象，也可用于研究社会现象。
各专业统计学分属于自然科学和社会科学。
三、统计学的发展过程及主要流派1、统计实践的产生及发展：（1）人类计数的历史就是统计实践的历史。
（2）统计实践萌芽于奴隶社会，在封建[社会得到进一步完善和制度化，现代化大生产对统计提出新的要求。
（3）我国最早的统计局设置于1906年。
《统计学》教学大纲
《统计学》课程教学大纲一、说明（一）课程定义：《统计学》是一门通过搜索、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。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，是经济学专业本科的必修课程之一。
（二）编写依据：根据XXXXX学院XXXX专业本科人才培养方案（2018年7月修订）修订培养目标而制定的。
（三）目的任务：通过本课程的教学,让学生能理解和掌握统计学的基本知识和技能。
了解统计学对认识社会的作用；能运用正确的立场、观点和方法,学会对社会经济现象进行调查研究；并能结合社会经济发展中的有关情况,学会各种基本的统计分析方法。
（四）学时数与学分数：本课程理论36学时，实践/实验18学时，共54学时，3学分。
（五）适用对象：经济学专业， 2018-2021年级学生。
（六）课程编号：KY1811B06二、教学安排与学时分配三、教学内容与知识点第一章绪论第一节统计学的产生与发展知识点：统计的起源、统计学的发展历史第二节统计学的性质与特点知识点：统计的含义、统计学的研究对象与特点、统计学的主要研究方法第三节统计工作的基本任务和工作过程知识点：统计工作的基本任务、统计工作的过程第四节统计学的基本概念知识点：总体和总体单位、标志与指标、变异与变量、统计指标与指标体系、流量与存量第五节统计指标的形成及表现形式知识点：统计指标的形式、统计指标的表现形式第二章数据的搜集第一节统计调查方案设计知识点：统计调查的意义、要求和种类、统计调查方案设计第二节搜集资料的方式和方法知识点：搜集资料的方式、搜集资料的方法第三章数据的图表展示第一节数据的预处理知识点：数据审核、筛选、排序第二节品质数据的整理与展示知识点：分类数据的整理与图示、频数及其分布表、条形图、饼图、顺序数据的整理与图示、累积频数及其分布表第三节数值型数据的整理与展示知识点：分组数据、组中值、组距、直方图、雷达图、线图第四节合理使用图表知识点：SPSS基本操作实践第四章数据的概括性度量第一节集中趋势的度量知识点：集中趋势、众数、中位数、平均数第二节离散程度的度量知识点：异众比、四分位差、方差、标准差、离散系数第三节偏态与峰态的度量知识点：偏态及其测度、峰态及其测度第四节SPSS实践操作知识点：描述性统计上机实践第五章概率与概率分布、统计量及其抽样分布第一节概率与概率分布知识点：概率的基本概念、概率的统计定义、离散型和连续性随机变量的概率分布、正态分布、标准正态分布第二节统计量及其抽样分布知识点：统计量的概念、常用的统计量、抽样分布、卡方分布、t分布、F分布第三节样本均值的分布与中心极限定理知识点：样本均值的分布、中心极限定理第六章参数估计第一节参数估计的基本原理知识点：估计量与估计值、点估计与区间估计、评价估计量的标准第二节一个总体参数的区间估计知识点：一个总体均值、比例、方差的区间估计第三节两个总体参数的区间估计知识点：两个总体均值之差、比例之差、方差比的区间估计第四节样本量的确定知识点：估计总体均值的样本量的确定、估计总体比利时样本量的确定第五节 SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第七章假设检验第一节假设检验的基本问题知识点：假设问题的提出、假设的表达式、两类错误、假设检验的流程、利用P值进行决策、单侧检验第二节一个总体参数的检验知识点：检验统计量的确定、总体均值的检验、总体比例的检验、总体方差的检验第三节两个总体参数的检验知识点：检验统计量的确定、两个总体比例之差的检验、两个总体方差比的检验、检验中的匹配样本第四节检验问题的进一步说明知识点：关于检验结果的解释、单侧检验中假设的建立第五节SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第八章分类数据分析第一节分类数据与卡方统计量知识点：分类数据、卡方统计量第二节拟合优度检验知识点：案例分析第三节列联分析：独立性检验知识点：案例分析第四节列联表中的相关测量知识点：相关系数的定义、公式及应用第五节SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第九章方差分析第一节方差分析引论知识点：方差分析及其有关术语、基本思想和原理、基本假定第二节单因素方差分析知识点：数据结构、分析步骤、关系强度的测量、多重比较第三节双因素方差分析知识点：双因素方差分析机器类型、无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的双因素方差分析第四节 SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第十章指数第一节基本问题知识点：指数的概念、分类、编制问题第二节简单指数与加权指数的应用知识点：简单指数案例分析、拉氏与帕氏指数的案例分析第三节典型指数介绍知识点：CPI（居民消费价格指数）的概念、计算及其作用四、实践/实验教学（一）项目名称：学生团队统计报告（二）目的要求：为促进学生掌握并运用统计学的理论与方法，规定由学生团队（原则上要求3-6人）自行选择统计对象，合力完成统计报告并于学期第十八周上交电子版。
统计学教程(超详细)
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。 利用基层单位原始记录和核算资料发表调查。 原则：规定统一的标准时点。
规定统一的普查期限。 规定调查的项目和指标。
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重点调查
特点： 在总体中选择个别或部分重点单位进行调查。 重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位， 其标志值在总体标志总量中占有绝大比重。
抽样调查的组织方式： 1· 简单随机抽样（纯随机抽样） •方法：将总体单位编成抽样框，而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。 •适用：总体规模不大；总体内部差异小
2· 类型抽样（分层抽样） •方法：将总体全部单位分类，形成若干个类型 组，后从各类型中分别抽取样本单位，合成样本。
N1 n1
n1 n2 nk
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（二）统计学的内容
1、描述统计
指搜集、整理、分析并提供统计资 料的理论和方法。 主要任务：使反映客观事物的统计数 据可以一目了然，条理清晰，使用方 便，可以说明现象的数量特征和数量 关系。 2、推断统计 是只依据样本资料推断总体特征的 技术和方法，包括参数估计和假设 检验的方法。 描述统计是推断统计的前提， 推断统计是描述统计的发展。
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四、统计测定的层次
统计测定（measurement)
即对总体数量特征的量度，包括登记、分类、 标示、计算等。
四个测定层次的比较
量 化 等 级 4
3
2
1
功 能 包 容
4
3 2 1
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测定层次
特征
运算功能 计数
· · · · · ·
·
·
· ·
·
·
（总体单位按某一标志排序） 排序依据的标志：（1）无关标志；（2）有关标志
统计的基本概念与性质
统计的基本概念与性质统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，通过收集数据并对其进行分析，我们可以获取有关群体特征、趋势和关系的信息。
统计学的基本概念和性质对于正确理解数据和进行准确的统计分析是至关重要的。
本文将介绍统计的基本概念和性质，以帮助您更好地理解并运用统计学知识。
1. 数据数据是指描述事物特征、数量和关系的符号记录。
在统计学中，数据可以是基于观察、实验或调查获得的。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值计算和度量的，例如身高、体重等；定性数据是描述性的，常以文字或符号表达，例如性别、颜色等。
在统计分析中，对数据进行适当的分类和整理是非常重要的。
2. 总体与样本在统计学中，我们有时关心的是整个群体的特征，这个群体被称为总体。
然而，由于实际情况的限制，我们通常无法调查或研究整个总体，而只能从总体中抽取一部分作为样本进行分析。
样本是从总体中选取的、代表性的一部分。
通过对样本进行研究分析，我们可以对总体的特征进行推断和估计。
3. 描述统计与推断统计统计学可以分为描述统计和推断统计两个主要领域。
描述统计是对数据进行整理、概括和描述的过程，常用的方法包括平均数、中位数、众数、方差等。
推断统计是基于样本对总体的特征进行推断和估计的过程，通过对样本数据的分析，我们可以推断总体的性质、进行假设检验和构建置信区间。
4. 变量与参数在统计学中，变量是指在研究中观察或测量的特征或属性。
变量可以分为定量变量和定性变量。
定量变量是可以进行数值计算和度量的，例如年龄、收入等；定性变量是描述性的，常以文字或符号表达，例如性别、血型等。
参数是用来描述总体性质的数值指标。
通过样本数据的分析，可以估计和推断总体参数的值。
5. 随机性与可重复性统计学中的数据通常具有随机性，即数据的变化是随机的。
这是由于众多影响因素的复杂性，导致同一总体中不同抽样样本所得到的结果可能存在差异。
因此，统计结果的可靠性需要通过随机性的数据重复性来验证。
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。
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（五）决策失误是谁的过错？
名言：中国古谚：猜测不花本，赌错赔大钱； R.Descartes ：当我们不具备决定什么是 真理的力量时，我们应遵从什么是最可能的， 这是千真万确的真理。 例子：1、有两个算命先生，一个准确性为 60%，另一个准确性为 30%，你会找谁为你算 命？ 2、建造山峡水库的决策正确吗？ 3、考研还是考公务员？ 思考： 1、科学决策的依据是什么？ 2、如何降低错误决策的风险？
3、统计本质的一般特征 一是目的导向性。 二是方法工具性。 三是真实客观性。 四是定性定量统一性。 五是灵活通用性。
二、
统计学的涵义
1869年第7次国际统计会议上，关于 统计学定义有180余种。 《英国大不列颠百科全书》：“是收 集和分析数据的科学与艺术”。
（一）内涵
关于数据的科学 关于不确定性数据的科学 关于不确定性数据方法的科学 关于不确定性数据方法的结果分析的科学
（二）因果关系一定成立吗？
名言：Gothe：伟大的、内在的永恒不变的法则能给我 们指出使我们不再徘徊的路吗？ A.S.Eddington：近年来，物理学预期中某些最伟 大的成就被公认是源于统计学法则，而并不是依赖于 因果律。而且，迄今作为因果关系所接受的某些重要 的法则经过仔细研究后，可认为这些均是具有统计学 特征的。 M.Born：在通常的经验范围内，涉及因果律及其 属性的绝大多数的结果，均可由统计学的大数定律来 圆满地加以说明。 R.C.rao：偶然性的概念已经帮助揭开了那些认为 没有原因所产生的事件背后的神秘感。 例子：1、吸烟导致肺癌吗？ 2、跳蚤带来健康还是健康带来跳蚤？（英国新 赫布里底群岛土著居民） 思考：如何才能透过现象发现真的因果关系？
（七）描述统计与推断统计谁更重要？ 名言：描述中有推断，推断中有描述；描述是 推断，推断也是描述。 推断包括由样本推断总体，由过去推断 未来，也包括对事物的分类和在若干方案中做 出决策。 例子：1、GDP 2、人口普查 3、居民人均收入 思考：1、描述统计学是不是科学？ 2、推断统计的依据是什么？ 3、在数据分析中如何使描述方法与推 断方法更好地相结合？
第二讲 统计的本质与统计学的性质
一、统计的本质 1、何为统计？
统而计之 ——确定研究主题，收集数据信 息；“统”乃前期研究，“计”乃观察调查； 计而统之 —— 整理分析数据，得出有关结 论；“计”乃计算分析，“统”乃形成结论。 以统定计，以计达统。
2、统计的本质 就是关于“为何统计、统计什么、如何统 计”的思想。
（四）统计模型可靠吗？ 名言：George Box：所有的模型都是错误的， 但是有些是有用的。 Albert Einstein ：数学定律不能百分之百 确实地用在现实生活里；能百分之百确实地用 数学定律描述的，就不是现实生活。 例子：1、回归模型：消费增长1%，经济增长 多少？ 2、预测模型：股价、房价要升还是要 降？ 思考：1、如何使理论模型尽量符合实际？ 2、模型越复杂越科学吗？
三、统计学科的性质
（一）从研究对象上看——数量性、总体 性和差异性
研究对象：1、现象的数量方面 数量规模：体现大小 数量关系：对比与联系 数量规律：分布特征 数量变化：动态考察 数量界限：量与质的统一 2、现象的数量方面及研究现象数量 的理论与方法
（二） 从学科范畴上看 ——独立性、方 法性和通用性
为何统计——关于统计目的的思想，即统计世 界观，形成统计学科产生的动力；（A.政治性 目的——国家治理；B.公共性目的——社会管 理；C.经济性目的——质量控制、投资决策； D.研究性目的——科学工具） 统计什么——关于统计内容的思想，即统计世 界观的具体化，形成统计学研究对象；（A.统 计什么取决于为何统计；B.统计内容量化特 征——现象的数量；C.统计内容多层次性） 如何统计——关于统计理论与方法的思想，即 统计方法论，形成统计学学科体系。(描述方 法与
（三）数据分析是为了掩盖真相？ 名言：Disraeli：有三种谎言：谎言、糟糕透 顶的谎言和统计资料； K.Popper：支持某一科学假设的证据仅仅 是掩饰失败的一种企图； Heraclitus；看不见的联系比看得见的联 系更牢固。 例子：1、家庭年收入是15000美圆还是3500美 圆？ 2、高速行车比中速行车更安全？ 3、降价商品便宜了100%、200%？ 思考：1、怎样的数据分析才能得到客观的结 论、提供新的知识？ 2、如何去发现不易被看见的联系？
（六）归纳与演绎谁更有效？
归纳：基于观察到的数据信息产生新知识； 演绎：证明所提出的理论，不产生新知识； 诱导：由直观而不是数据信息产生新知识；需要创造 性思维，随机思考是创造性的要素； 风险管理的逻辑方法：不确定的知识+度量所含不确定 性的知识=可用的知识; 名言： R.C.Rao ：以观察为基础对事物的不确定性进 行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发 生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转 化为演绎推理问题。 例子：某王子巡游中见一男子很像自己，便问：“你 母亲曾在王宫干活吗？”男子答“否，但父亲曾在王 宫干活。” 思考：统计需要从数据中收集信息并做出推断，那么 该进行归纳推断还是演绎推断？或是多种推断思维的 结合？
名言：A.France：所谓随机性，恐怕是当上帝不愿意显 示其真实身份时所用的托词而已。 R.C.rao：如果自然界中的事件完全不可预测地随 机发生，则我们的生活将是无法忍受的。而与此相反， 如果每一件事都是确定的、完全可以预测的，则生活将 是无趣的。现实中的每一现象是二者不规则的混合，这 使得“生活变得复杂但不索然无味”。 例子：1、医生对病人说：你患了一种非常严重的病， 患这种病的人只有十分之一能活下来。但是你不必担心， 你到我这儿来看病是十分幸运的，因为最近有九个患你 这种病的人到我这儿来治病，他们都去世了。 2、最近一段时间连续出生的女婴相当多，是否会 增加一对夫妇得到男孩的机会？ 思考：1、认识随机性有什么现实意义？ 2、我们该如何驾驭随机性？
研究方法：1、大量观察法； 2、统计分组法； 3、综合指标法； 4、归纳推断法； 5、统计模型法
（三）从学科内容上看——描述性和推断性 1、 描述统计学 2、 推断统计学
（四） 从作用上看——认识自然与社会, 指导生产（优化与质量控制），管理与决 策，科学研究
四、一些值得进一步思考的问题
（一）随机性是什么？
（二） 特点
1、既是科学，也是艺术； 2、既是高深的科学，也是大众化的科学； 3、既是有明确研究对象的科学，也是寄生的科学； 4、既是方法论科学，也是强调方法性与实质性相结合 的科学；是定量的哲学，定性的数学。 5、既是一级学科（工具性)，也是二级学科（交叉 性）. 三个层次：理论统计学——数理基础；统计方法— —一般技术；应用统计学——具体技术。