统计学电子教案:估算与预测分析

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高中高三数学《统计估计》教案、教学设计

高中高三数学《统计估计》教案、教学设计
4.学生在合作交流上,具备一定的团队协作能力,但在数据分析与估计过程中,还需加强沟通与协作,共同解决问题。
因此,在教学过程中,教师应关注学生的个体差异,因材施教,采用多样化的教学手段,激发学生的学习兴趣,提高其统计估计能力和实际问题解决能力。同时,注重培养学生的合作意识,使其在团队中发挥各自优势,共同提高。
2.提问方式:教师提出问题后,鼓励学生发表自己的看法,引导学生从样本与总体的关系、估计的可靠性等方面进行思考。
3.导入目的:通过实际问题导入,激发学生的学习兴趣,使学生认识到统计估计在现实生活中的应用,为后续学习打下基础。
(二)讲授新知
1.点估计:介绍点估计的概念、原理,结合实际案例,让学生理解点估计的意义和作用。
2.讨论内容:各组针对案例,讨论估计方法的选择、计算过程及结果的可靠性。
3.教师指导:在各组讨论过程中,教师巡回指导,解答学生疑问,引导学生深入探讨问题。
(四)课堂练习
1.练习设计:针对本节课所学内容,设计具有代表性的练习题,包括点估计和区间估计的计算、实际问题的分析等。
2.练习方式:学生独立完成练习题,教师对学生的解答进行点评、指导,及时纠正错误,巩固所学知识。
三、教学重难点和教学设想
(一)教学重点
1.掌握点估计和区间估计的基本概念、原理及方法。
2.熟悉常见数据分布(如正态分布、t分布等)在估计中的应用。
3.能够运用样本数据对总体参数进行估计,并解释估计结果的含义。
4.培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
(二)教学难点
1.区间估计中置信区间的理解和应用。
-采用小组合作、讨论交流等形式,培养学生的合作意识和沟通能力。
2.教学过程:
-导入新课:通过一个与学生生活密切相关的实际案例,引出估计的概念,让学生感受到统计估计的实用价值。

统计学中的教案设计和评估

统计学中的教案设计和评估

统计学中的教案设计和评估统计学是研究数据收集、处理、分析、解释及应用的一门科学。

它在科学研究、社会调查、金融投资、企业管理等领域中都有广泛的应用,因此,统计学的学习显得尤为重要。

而作为一名统计学教师,如何设计合理的课程内容和教案,以提高学生的学习效果,也是需要去深入思考和研究的问题。

本文将重点探讨统计学中的教案设计和评估。

一、教案设计1.确定教学目标教学目标是制定教案的第一步。

教学目标应该明确、具体、量化,而且应该要符合课程大纲。

例如,如果是一节简单的数据处理课,目标可以是让学生学会如何收集数据、如何计算数据的平均数、中位数和众数等简单的数据处理方法。

如果是一节讲解回归分析的课,目标可能是帮助学生学会如何运用回归分析预测结果,以及如何评估其结果的准确性。

2.确定教学内容了解教学目标后,下一步是确定教学内容。

正确定义教学内容是确保教学效果的关键。

教学内容应该具有递进性,不能纷繁复杂,过于深入的内容可能会超出学生的接受范围。

在确定教学内容时可以参考教材的顺序,对学生的学习难度有一个合理的安排。

此外,要与实际数据分析应用问题相结合,便于学生掌握统计思维。

3.教学方法教学方法在教学中扮演着至关重要的角色。

在统计学的课堂上,老师可以采用多种教学方法来激发学生的积极性。

例如,通过例子、图表、实际数据等方式让学生了解统计学的基本原理和方法。

还可以将课程分成小组研究、模拟实验、学生报告等格式,促进学生的参与和互动。

二、教案评估1.教学效果评估教案的效果是检查教学质量的重要途径,而教学评估的目的就是检查是否达到了教学目标,以及学生在学习过程中掌握了多少知识。

可以通过小测验、作业、大考试等方式来评估。

2.学生思维及表达给学生提供一个高效的统计学学习环境,有助于他们培养出积极主动的思维习惯,并提高他们的写作和口语能力。

为了评估教案的效果,可以从小组研究、模拟实验、咨询、看法阐述等方面评估学生的学术表达能力。

3.积极的反馈教师在评估学生的成果和理解时,需要向学生提供即时反馈。

《统计学》教案

《统计学》教案

《统计学》教案一、教学目标1、让学生了解统计学的基本概念、研究对象和方法。

2、使学生掌握数据收集、整理和描述的基本方法。

3、培养学生运用统计学方法分析和解决实际问题的能力。

二、教学重难点1、重点(1)统计学中的基本概念,如总体、样本、变量等。

(2)数据收集的方法,包括普查和抽样调查。

(3)数据的整理和图表展示,如频数分布表、直方图、折线图等。

2、难点(1)抽样方法的选择和抽样误差的理解。

(2)统计量的计算和应用,如均值、方差、标准差等。

三、教学方法1、讲授法:讲解统计学的基本概念和方法。

2、案例分析法:通过实际案例引导学生运用统计学知识解决问题。

3、小组讨论法:组织学生进行小组讨论,培养合作学习和思考能力。

四、教学过程1、课程导入(约 10 分钟)通过展示一些与生活相关的数据,如班级学生的考试成绩、城市的人口数量、商品的销售数据等,引导学生思考如何从这些数据中获取有用的信息,从而引出统计学的概念。

2、统计学的基本概念(约 30 分钟)(1)总体和样本总体是指研究对象的全体,样本是从总体中抽取的一部分个体。

通过举例,如研究某学校学生的身高情况,全校学生的身高就是总体,抽取的部分学生的身高就是样本。

(2)变量和数据变量是指研究对象的特征或属性,数据则是变量的具体取值。

例如,学生的身高、体重、年龄等都是变量,而每个学生的具体身高值、体重值、年龄值就是数据。

3、数据收集(约 30 分钟)(1)普查普查是对总体中的所有个体进行调查。

讲解普查的优点(准确性高)和缺点(成本高、费时费力),并举例,如全国人口普查。

(2)抽样调查抽样调查是从总体中抽取一部分个体进行调查。

介绍抽样调查的优点(节省成本、高效)和抽样方法(简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等),通过实际案例让学生理解不同抽样方法的应用场景。

4、数据整理与描述(约 40 分钟)(1)数据分组将收集到的数据按照一定的规则进行分组,讲解分组的原则和方法。

(2)频数分布表根据分组情况,制作频数分布表,展示数据在各个组中的分布情况。

统计学课教案学习如何进行数据分析

统计学课教案学习如何进行数据分析

统计学课教案学习如何进行数据分析【教案】数据分析在统计学课的学习与应用一、引言数据分析是统计学中一项重要的技能,它帮助我们理解和解释数据背后的信息。

本教案旨在通过统计学课的学习,帮助学生掌握数据分析的基本原理和方法,提高他们的数据分析能力。

二、数据的收集与整理1. 数据源的选择在数据分析中,我们首先需要确定数据的来源。

可以选择公开数据集、问卷调查、实验数据等多种数据源来进行分析。

2. 数据的收集学生需要了解数据收集的方法和技巧,包括抽样方法、问卷设计和实验设计等。

通过实践活动,学生可以亲自收集一些简单的数据。

3. 数据的整理学生需要学会使用电子表格软件(如Excel)进行数据的整理和存储。

他们将学习如何清理数据、去除异常值,并将数据整理成适合分析的形式。

三、数据的探索性分析1. 描述性统计分析学生将学习如何计算常见的统计指标,如均值、中位数、标准差等,以及如何绘制频率分布表和直方图等图表。

2. 数据的可视化通过绘制图表,学生可以更直观地理解数据的分布和关系。

他们将学习如何使用柱状图、折线图、散点图等可视化工具来展示数据的特征和趋势。

四、数据的推断性分析1. 参数估计学生将学习如何使用样本数据来估计总体参数,包括点估计和区间估计。

他们将学习如何计算置信区间,并理解置信区间的意义和应用。

2. 假设检验学生将学习如何进行假设检验,判断样本数据与某个假设之间是否存在显著差异。

他们将了解显著性水平和p值的概念,并学习如何进行单样本、独立样本和配对样本的假设检验。

五、数据的关联性分析1. 相关性分析学生将学习如何计算变量之间的相关系数,并理解相关系数的含义和解释。

他们将学习如何使用散点图和相关矩阵来可视化和分析变量之间的关系。

2. 回归分析学生将学习如何建立回归模型,预测一个变量与其他变量之间的关系。

他们将学习如何使用最小二乘法来估计回归系数,并了解模型的显著性检验和拟合优度指标。

六、实际应用案例分析学生将通过分析实际案例来综合运用所学的数据分析技能。

《统计学》教案完整版doc(2024)

《统计学》教案完整版doc(2024)

移动平均法
通过计算一定时期内的移动平均 值来消除季节变动和不规则变动 的影响,从而揭示时间序列的长
期趋势。
指数平滑法
根据时间序列的近期数据对未来 进行预测,通过加权平均的方式 对历史数据进行处理,使得近期 的数据对预测结果具有更大的影
响。
线性回归法
通过建立因变量与自变量之间的 线性关系模型,利用最小二乘法 求解模型参数,从而实现对时间
软件安装与启动
介绍SPSS软件的安装步骤和启动方法,以及软件界面的基本组成。
2024/1/26
数据文件建立与管理
讲解如何在SPSS中建立数据文件,输入和编辑数据,以及数据文件的保存和管理。
33
描述性统计、推论性统计在SPSS中实现
描述性统计
介绍如何使用SPSS进行描述性统 计分析,包括频数分布、集中趋 势、离散程度等指标的计算和解
拒绝原假设的决策。
19
05 回归分析预测技 术探讨
2024/1/26
20
一元线性回归分析
01
02
03
04
一元线性回归模型的定 义与假设
最小二乘法原理及其在 一元线性回归中的应用
回归系数的估计与解释
模型的检验与评估:拟 合优度、显著性检验等
2024/1/26
21
多元线性回归分析
01
02
03
04
多元线性回归模型的定义与假 设
计算检验统计量的值
利用样本数据计算出检验统计量的值。
作出决策
将计算得到的检验统计量的值与拒绝域进行比较,作出 是否拒绝原假设的决策。
17
方差分析应用
2024/1/26
方差分析的概念
方差分析是一种用于研究不同因素对总体均值是否有显著 影响的统计方法。

统计学第九章统计预测PPT课件

统计学第九章统计预测PPT课件
因变量与一个自变 量或多个其它自变 量之间存在某种非 线性关系
计算机硬件 最低要求 计算器
应做工作
需做大量的调查研 究工作
计算器
为两个变量收集历史 数据,此项工作是此 预测中最费时的
在两个自变量情 为所有变量收集历
况下可用计算器, 史数据是此预测中 多于两个自变量 最费时的
的情况下用计算

在两个变量情况 必须收集历史数据,
下可用计算器, 多于两个变量的 情况下用计算机
并用几个非线性模 型试验
中期到长 当被预测项目的有 与非线性回归 期 关变量用时间表示 预测法相同 时,用非线性回归
只需要因变量的历 史资料,但用趋势 图做试探时很费时13
方法 分解分析法 移动平均法
时间范围 短期
适用情况
适用于一次性的短 期预测或在使用其 他预测方法前消除 季节变动的因素
• 合适性 • 费用 • 精确性
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方法
定性预测 法
一元线性 回归预测
法 多元线性 回归预测

非线性回 归预测法
趋势外推 法
时间范围 短、中、
长期 短、中期
短、中期
短、中期
适用情况
对缺乏历史统计资料 或趋势面临转折的事 件进行预测
自变量与因变量之 间存在线性关系
因变量与两个或两 个以上自变量之间 存在线性关系
10
1.2 统计预测方法的分类和选择 一、统计预测方法的分类
• 统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量 预测方法两类,其中定量预测法又可大致分为 回归预测法和时间序列预测法;
• 按预测时间长短分为近期预测、短期预测、中 期预测和长期预测;
• 按预测是否重复分为一次性预测和反复预测。

统计预测与决策教案

统计预测与决策教案

统计预测与决策教案时间:2005年9月管理预测与决策方法授课计划•定性预测方法•定量预测方法◆确定性方法➢回归分析预测方法➢时间序列平滑预测方法➢趋势外推预测方法➢马尔可夫预测与决策法◆不确定性方法➢灰色系统预测➢随机性决策分析➢模糊决策➢粗糙集理论第一章预测概述引言1. 预测的兴起预测于20世纪60-70年代在美国逐步兴起的预测:预测是指对事物的演化预先做出的科学推测。

广义的预测,既包括在同一时期根据已知事物推测未知事物的静态预测,也包括根据某一事物的历史和现状推测其未来的动态预测。

狭义的预测,仅指动态预测,也就是指对事物的未来演化预先做出的科学推测。

预测理论作为通用的方法论,既可以应用于研究自然现象,又可以应用于研究社会现象,如社会预测、人口预测、经济预测、政治预测、科技预测、军事预测、气象预测等。

2. 预测的作用正确的预测是进行科学决策的依据。

政府部门或企事业单位制定发展战略、编制计划以及日常管理决策,都需要以科学的预测工作为基础。

如“诸葛亮借东风、空城计”、以美国为首的多国部队实施的“沙漠风暴”,研究人员建立了热能转换模型,进行了一系列模拟计算。

因此,人们说第一次世界大战是化学战(火药),第二次世界大战是物理战(原子武器),而海湾战争是数学战,指的是这场战争在战前就已对战争的进程以及战争所涉及和影响的方方面面做出了科学预测。

制订经济计划的依据之一提高经济效益的手段之一提高管理水平的途径之一预测的基本原则1. 坚持正确的指导思想2. 坚持系统性原则预测者所研究的事物和自然界的其他事物一样,都有自己的过去、现在和将来,就是存在着一种纵的发展关系,因果关系,而这种因果关系要受某种规律的支配。

将事物作为一个互相作用和反作用的动态整体来研究,而且要将事物本身与周围的环境组合成一个系统综合体来研究。

例如:1943年全世界估计有三亿疟疾病患者,每年有300万人死亡,4500万人死于瘟疫,1945年后使用了DDT,十年内疟疾病的死亡率降低了二分之一,瘟疫病患者每年仅死亡几千人。

教案《统计分析》教学设计

教案《统计分析》教学设计

教案《统计分析》教学设计教学目标:1.掌握统计分析的基本概念和原理;2.能够应用统计分析方法进行数据处理和解释;3.培养学生运用统计分析方法进行实际问题求解的能力;4.培养学生的科学分析思维和创新意识。

教学重点:1.统计分析的基本概念和原理;2.统计分析方法的应用。

教学难点:1.统计分析方法的选择和应用;2.实际问题的统计分析思路和解决方法。

教学准备:1.教材:《统计分析》;2.讲义:包括相关知识点的概念、原理和方法。

教学过程:第一步:导入新知1.提问:你知道什么是统计分析吗?它有什么作用?2.通过学生回答和讨论,引入统计分析的定义和作用。

3.引导学生思考:为什么需要进行统计分析?4.提出学习目标和学习重点,并激发学生的学习兴趣。

第二步:学习统计分析的基本概念和原理1.分组讨论:请同学们根据自己的理解,对统计分析的基本概念进行总结,并进行展示和讨论。

2.结合讲义,对统计分析的基本概念和原理进行详细讲解。

第三步:学习统计分析方法的应用1.教师针对常见的统计分析方法,进行讲解和示范。

2.学生分组进行练习:请同学们选择一个实际问题,并运用所学的统计分析方法进行分析和解决。

3.学生展示和讨论:每组学生根据自己的实际问题,进行统计分析方法的展示,并与其他组进行讨论和比较。

第四步:实践探究1.学生个人或小组进行实践探究项目,选择一个感兴趣的问题,并运用所学的统计分析方法进行探究。

2.学生书面报告:每位学生或每个小组根据实践探究项目,撰写一份综合报告,包括问题的提出、数据收集和处理、统计分析方法的应用和结果的解释。

3.学生展示和评价:每位学生或每个小组进行实践探究项目的展示和评价,互相学习和分享。

第五步:课堂总结1.进行课堂总结,对本节课的学习内容进行回顾和总结。

2.引导学生发表自己的观点和看法,对学习的反思和展望。

教学手段:1.启发式教学:通过提问引导学生思考和发现问题,培养学生的学习兴趣和探索能力。

2.分组讨论:鼓励学生彼此交流和合作,提高学生的团队合作和沟通能力。

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第十二章估算与预测分析【教学基本要求】通过教学,使学生明确估算与预测的特征、原则与一般方法。

【教学重点与难点】本章要求重点掌握估算与预测的原则与一般方法。

估算与预测的一般方法是本章的难点。

统计研究客观现象发展过程,不仅要运用各种综合指标描述其数量关系,而且要运用统计方法估算其数量变化。

一、统计估算及其意义统计估算是以已掌握的统计信息为基础,根据事物的客观联系和变化规律,在一定的假设条件下,对客观现象总体的数量关系和数量特征进行测算和估计。

统计研究客观现象的数量表现,是以实际调查统计信息为基础的。

但由于客观现象的复杂性,不可能也不必要都直接进行统计调查。

这就需要运用统计方法进行科学的统计估算,以完整地反映客观现象的各种数量关系,为社会主义市场经济的管理和控制服务。

同时,统计调查只能收集已经发生的客观情况。

对于这些现象的可能发展变化,就需要运用统计方法进行科学的统计预测,以掌握未来前景,增强科学预见性,进一步反映客观现象的数量关系及其发展趋势,使统计作为认识社会的有力工具发挥更大的作用。

在统计研究工作中,统计估算分析的作用主要体现在以下几个方面:1、运用一种现象的数量关系推算另一种现象的数量关系。

一切客观事物都是相互联系的。

统计可以根据客观现象之间的相互联系的数量关系,间接地推算所需要的统计信息。

例如,根据工商税务机关的税收资料推算个体经济的营业额;根据生活费用指数推算货币购买力指数;等等。

通过统计估算,补充短缺的统计资料,以满足统计分析的需要。

2、从局部的统计信息推断总体的数量特征。

局部是整体的组成部份,一般寓于特殊之中。

统计可以根据局部与整体、特殊与一般的关系,从反映局部数量表现的抽样资料或者典型资料来推断总体的数277量指标。

例如,在工业产品质量检验中,用抽样方法检查部份产品的合格率或废品率以代表全部产品的质量;在居民家计调查中,根据典型户的统计调查资料推断全体居民家庭收支情况;等等。

这样运用统计推算方法,可以节省人力、物力和时间,以保证统计信息的及时性。

3、对国外统计资料和历史统计资料进行重估与推算。

认识客观现象之间的本质差别与联系,要在比较中鉴别。

统计研究客观现象的本质和规律性,要利用国外统计资料和历史统计资料进行对比分析。

不同国家的客观历史条件不同,其统计资料的理论依据和计算方法也不相同,要利用这些资料必须进行重新估算。

整理历史统计资料,由于(1)某些时期的资料存在“缺口”,(2)某些时期历史发展过程波动很大,也要运用统计方法进行插补推算和重新估算。

通过统计估算,使统计资料便于对比分析,以提高对国外统计资料和历史统计资料的利用效果。

4、对客观现象未来发展变化趋势进行科学预测。

客观事物的发展是有规律的。

统计要利用客观现象相互间的联系及其发展变化的规律性,运用统计方法,从现实统计资料预测其未来发展变化的趋势。

二、统计估算的性质及特征统计估算根据利用的资料来源性质不同,有抽样估计和间接推算两种。

抽样估计所利用的资料是按照随机原则,通过专门组织的抽样调查取得,其有一整套系统的方法和理论,我们将从第六章以后专门讨论其基本原理。

间接推算所利用的资料一般是有关单位行政业务记录,或是通过其他调查方式取得的统计资料。

这就是我们现在讨论的内容。

可以说,统计估算既是一种取得统计信息的方法,又是对客观现象作进一步深入分析和研究的方法,它是整个统计研究方法体系的一个重要组成部份。

作为一种非全面调查的统计推断方法,统计估算一方面具有投入少、效率高的特点,另一方面还具有科学性、准确性的特点。

我们知道,世间一切客观事物本来是互相联系和具有内在规律的。

任何现象的产生都有其原因,任何原因也都必然会产生一定的结果。

而且事物的发展具有278连续性和相关性,同时在一定时期内存在相对稳定性。

统计利用客观事物之间的这种联系和变动规律去估计和推算客观现象的数量关系,有其科学的依据。

从理论上分析,统计误差可分为登记性误差、代表性误差和推算性误差。

登记性误差是指由于各种原因(包括无意、有意和计算错误等)使得登记的结果与事实有出入。

代表性误差是指由于调查单位只是总体的一部分,这部分单位不能完全反映总体的性质而产生的误差。

推算性误差是指由于推算所假定的前提不完全符合实际而产生的误差。

无论是全面调查,还是统计估算都会存在登记性误差。

而代表性误差和推算性误差则是统计估算所固有的。

从表面上看来,似乎全面调查的准确性要高于统计估算。

但是,问题并不那么简单。

特别是在我国目前的情况下,随着经济体制由原来的指令型计划经济向社会主义市场经济过渡,一方面,社会经济空前复杂化,给准确把握统计口径带来困难。

另一方面,各类经济组织发展迅速,统计调查单位急剧膨胀,训练有素的基层统计人员日显匿乏。

再加上决策主体和利益主体的多元化,各方面对统计数字真实性的干扰明显增加。

这些都使得全面调查有可能产生较大的登记性误差。

而统计估算所涉及的调查单位较少,可以由经过专门训练的人员去完成,另外,其所利用的资料一般是与被调查者没有直接利害关系的数据或通过其他渠道取得的数据。

这样,就有可能大大减少登记性误差。

如果在统计估算的过程中,又经过周密的分析和研究,注意科学地选取样本,采用与所要估算的现象的变动规律相适应的估算方法,就有可能将代表性误差和推算性误差控制在一个较低水平上,从而使估算的结果基本符合实际情况。

因此,在不少场合,统计估算的结果甚至比通过全面报表、逐级汇总得到的数字更接近于客观实际。

当然,统计估算的准确性是建立在统计估算的科学化和规范化基础之上的。

所谓统计估算的科学化,就是统计估算应当和其他任何一种科学的认识活动一样,具备可检验性和可复制性。

可检验性是指估算的结果是明确的而不是模棱两可的,其正确与否有可能得到验证。

可复制性则是指估算具有清楚、精密的程序,可以按照一定的步骤重复地、连续不断地进行下去,而且当所利用的方法和信息完全相同时,对同一事件只能得到同一种估算结果。

可检验性和可复制性的279科学的估算同完全凭主观经验以及依靠直觉的“猜测”有本质区别。

所谓统计估算的规范化,就是对各种统计估算方法应用的场合、应用的原则、所利用的各种资料(会计资料、业务资料与统计资料)之间指标口径的衔接以及具体实施的细节应有明文规定的标准。

统计估算的规范化是防止不恰当地滥用估算方法的重要保证。

三、统计估算的一般原则统计估算的一个明显特点,就是根据已知的统计信息推算有关的未知的统计信息的一种推断方法。

在进行估算时,应遵循以下原则:1、要以有关的实质性科学作为理论指导。

运用统计估算方法,从已知的统计信息推算未知的统计信息,必须遵循辩证唯物主义和历史唯物主义的方法论和社会主义市场经济理论的基本原理,分析客观现象之间的内在联系,找出它们之间的数量关系。

没有直接联系的现象的数量表现是不能相互推算的。

例如,商品零售额、商品零售量与商品零售价格之间具有内在联系,存在数量关系,可以互相推算。

但我们不能根据商品零售额的变动来推算工业总产值的变动。

2、统计估算要有准确可靠的统计资料作为依据。

如前所述,统计估算是科学的,不能凭主观经验胡猜、乱估必须依据确凿的实际统计资料进行。

因此,在进行估算之前,要审核所依据的实际调查统计资料是否准确可靠;在进行估的时候,要研究统计资料的内容、指标口径、所属时期、应用价格等是否合乎推算要求,分析实际统计资料与推算的现象之间存在的内在联系及其数量表现形式;对于估算的结论要进行认真审查,考察是否基本符合实际情况,满足一定的研究任务要求。

3、统计估算要正确选择合适的推算方法。

选择估算方法,要根据被研究现象的特点及其发展变化规律,选择适合已知统计信息和推算统计信息所反映的现象之间的联系及其数量表现形式。

要把几种可用的方法结合运用,对推算的结论要结合客观实际情况进行分析比较。

要随着客观现象的发展变化而相应的改变估算方法。

四、统计估算的一般方法统计中应用的估算方法很多。

在我国比较常用的有预计估算法、比例估算法、280281因素估算法、平衡估算法、重新估算法等。

1、预计估算法预计估算法是根据现象在一段时间内已实现指标,分析后一段时间发展变化情况,估算即将实现指标的方法。

这种方法,不仅需要掌握确凿的实际统计资料作为估算的依据,而且要求深入实际做好预计分析。

为保证估算的准确性,应用预计估算法应遵循两个基本原则:(1)要根据长时间的实际统计信息估算短时间的统计数字。

例如,对年度预计估算,要根据前三个季度的实际统计信息估算第四季度的统计数字,而不能根据第一季度的实际统计信息估算后三个季度的统计数字。

同样,对月度预计估算,要根据上、中旬的实际统计信息估算下旬的统计数字,而不能根据上旬的实际统计信息估算中、下旬的统计数字。

原因在于短时间的根据不充分,很难把长时间的变化都估计在内,其结果是不可靠的。

(2)要开展调查研究进行细致的预计分析。

预计估算不是数列曲线的简单引申,而是从实际出发的分析研究工作。

例如,对年度生产计划完成情况的预计估算,不仅需要掌握前三个季度完成产量的实际统计信息,还要分析这三个季度生产发展速度和计划完成情况,后一个季度的季节变动因素,了解去年同期生产完成情况的实际统计信息,研究现在生产面临的矛盾和采取解决的积极措施。

这样才能比较准确地估算出来生产计划预计完成程度。

设:某工业企业今年总产值计划比去年增长5%。

前三个季度实际完成情况与去年同期相比增长8%;分析第四季度生产的有利措施和职工的积极性,预计与去年同期相比增长12%。

去年总产值的30%是靠第四季度完成的。

要求:估算今年总产值计划完成情况。

年总产值预计增长%=%100%30%112%70%108⨯+⨯-100%=+9.2% 年总产值计划预计完成%=%105%2.109×100%=104% 预计估算的重要作用在于提高统计研究工作的预见性。

在事情发生之前,预先进行分析研究,估算可能达到的结果,以利于保证完成和超额完成计划。

2、比例估算法比例估算法是从某一时期、某一地区或某一企业的实际统计信息中的一定比例数,来推算另一时期、另一地区或另一企业的有关统计指标的方法。

在经济活动分析中经常应用比例估算法推算各种指标。

例如,工业净产值按分配法计算,包括:利润、税金、工资及职工福利基金、其他支出等。

其中,利润或税金就是应用比例估算法,根据现行价格计算的工业总产值按产品销售收入中销售利润或税金所占的比例推算的。

设:某工厂按现行价格计算年总产值320万元;商品销售收入300万元,销售利润54万元,行业税率5%;工资及职工福利基金55万元;其他支出14.4万元。

要求:估算该工厂年净产值。

利润=320×54=57.6(万元)300税金=320×5%=16(万元)年净产值=57.6+16+55+14.4=143(万元)3、因素估算法因素估算法是根据客观现象内部各因素之间的联系,从已知因素的统计信息来推算未知因素指标的方法。

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