应用统计学：经济与管理中的数据分析1
统计学在经济学研究中的应用与案例分析
统计学在经济学研究中的应用与案例分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中都有广泛的应用。
经济学作为一门社会科学，同样也离不开统计学的支持和应用。
本文将探讨统计学在经济学研究中的应用，并以一些实际案例进行分析。
一、数据收集和整理在进行经济学研究之前，研究人员需要收集和整理相关的数据。
统计学提供了一系列的方法和技术，用于高效地收集、整理和管理大量的数据。
例如，经济学家可以利用抽样调查的方法，从整个人口中选择一部分样本来研究，并通过统计手段推断出整个人口的特征和规律。
此外，统计学还可以帮助经济学家处理和清洗数据，确保数据的准确性和完整性。
案例分析：某经济学家研究了某地区居民的消费水平。
他利用随机抽样的方法，选择了1000户家庭作为调查对象，并通过调查问卷收集了这1000户家庭的消费数据。
然后，他运用统计学中的数据清洗和处理技术，排除了一些异常值和缺失值，确保数据的可靠性。
最后，他利用统计分析方法对这些数据进行了整体分析，并得出了该地区居民的平均消费水平。
二、描述统计分析在经济学研究中，描述统计分析是非常重要的一环。
经济学家需要使用统计学工具来对收集到的数据进行描述、总结和展示。
常用的描述统计学方法包括测量中心趋势（如均值、中位数、众数）、测量离散程度（如方差、标准差）以及绘制图表（如直方图、饼图、散点图等）。
案例分析：一项经济研究旨在分析某国GDP的增长情况。
研究人员收集了该国从2000年到2019年的年度GDP数据，并对这些数据进行了描述统计分析。
他们计算了该期间的平均GDP增长率，并绘制了一张折线图，直观地展示了该国经济的增长趋势和波动情况。
三、假设检验与回归分析在经济学研究中，经济学家通常会提出某种假设，并使用统计学方法来检验这种假设的合理性。
假设检验是一种基于统计学原理的推理过程，其目的是通过样本数据来判断总体参数是否符合某种设定的假设。
此外，经济学家还常常使用回归分析来研究经济变量之间的关系，并对未来的经济走势进行预测和分析。
统计学在数据分析中的应用
统计学在数据分析中的应用一、简介统计学作为一门应用性很强的学科，已经逐步渗透到各个领域，尤其在数据分析中有着不可替代的地位。
在数据分析中，统计学的应用主要体现在三个方面：数据汇总和描述、数据建模和预测、数据验证和推断。
二、数据汇总和描述在数据分析的过程中，数据的清洗和汇总是十分重要的任务，这也是统计学在数据分析中的第一步应用。
一方面，统计学可以通过中心极限定理等方法，判断数据的分布情况并对样本进行描述性统计；另一方面，还可以利用统计学方法对数据进行抽样，通过分析样本数据来推断总体参数。
在数据的清洗和汇总的过程中，统计学方法尤其重要。
例如，通过在Excel中一些常用的函数，你可以非常方便地计算数据的均值、标准差、中位数、四分位数、极差等等。
在R语言中，其也内置了各种用于数据处理和统计分析的包，用户可以通过这些包方便地实现数据的清洗，缺失数据的填充以及数据变换等任务。
也正是这些强大而便捷的工具，极大地提高了数据处理的效率和准确性。
三、数据建模和预测在数据分析的过程中，我们希望能够建立一个模型，从而更好地预测和解释数据。
在这个过程中，线性回归、逻辑回归、时间序列分析、因子分析、聚类分析等模型的应用是十分广泛的。
这些模型不仅可以在分类和预测中得到应用，还可以实际生产中的生产过程和质量控制，市场营销和投资决策等领域。
例如，在投资领域，金融学中有许多基于统计学模型的方法，如风险评估、资产组合管理、投资回报率等，这些方法都是基于大量的历史数据进行建模和训练，以更好地预测未来的投资收益和风险。
同时，在市场调查和预测领域，聚类分析、主成分分析、回归分析等统计学方法也得到广泛的应用，帮助人们更好地了解消费者需求和市场趋势。
四、数据验证和推断在数据分析的过程中，很重要的一步是对数据模型进行验证和推断。
在实际应用中，我们通常会使用假设检验、方差分析、置信区间、可视化等统计学方法来评估模型的有效性和结果的可靠性，从而做出合理的决策。
统计学在经济与管理领域的应用分析
统计学在经济与管理领域的应用分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析与解释的学科，它可以应用于各个领域，其中经济和管理领域是最为重要且广泛应用的领域之一。
本文将从统计学的角度探讨它在经济与管理领域中的应用分析。
一、经济领域在经济领域中，统计学被广泛应用于市场研究、产量预测、销售预测、产品定价、风险管理和经济政策等方面。
1.市场研究市场研究通常需要收集、整理、分析和解释大量的数据，以了解市场需求和行为。
统计学可以使用多种方法进行数据分析和解释，如构建数据模型和预测模型，以预测市场趋势和行为。
此外，还可以使用描述性统计学方法，如频率分布和关联分析等，以帮助经济学者更好地理解市场需求。
2.产量预测在制造业中，预测产量是一项重要的任务。
基于历史数据和当前生产能力，利用统计学方法可以预测未来的产量，准确地评估公司的生产能力和发展策略。
此外，还可以使用多元回归分析等统计工具，来识别不同变量之间的相互作用，以帮助优化生产线的设置和生产计划的编制。
3.销售预测利用统计学方法，可以预测未来的销售数量，以便制定相应的市场策略和销售计划。
利用回归分析、时间序列分析等技术，可以分析销售额与各种因素之间的关系，如季节性、促销效应、产品质量等。
这些分析结果可以用于调整产品价格、优化销售渠道和协调生产过程等。
4.产品定价产品定价是经济学中一个非常重要的议题。
通过分析市场、竞争、成本等因素，利用统计学方法，可以确定一个合适的产品价格。
利用回归分析和市场模型，可以量化不同因素对产品价格的影响，进而制定出符合市场和生产成本的最优价格策略。
5.风险管理风险管理是经济学中一个非常重要的议题，精准的统计学方法可以用于风险评估和风险预测。
利用回归分析、方差分析和因子分析等方法，可以对安全、财务和生产等各个方面的风险进行评估和预测，从而制定出相应的风险管理策略。
6.经济政策在制定经济政策时，统计学方法在衡量政策效果和评估经济状况方面起到了重要的作用。
统计学在经济与管理领域的应用分析
统计学在经济与管理领域的应用分析统计学是一种重要的数学工具，可以应用于各种领域，其中经济和管理领域尤其需要统计学的支持和应用。
在经济和管理领域，统计学的应用范围非常广泛，从数据采集和处理到预测和决策，都需要借助统计学的技术和方法来进行分析和处理。
本文将探讨统计学在经济和管理领域中的应用及其重要性。
1.数据分析统计学可以帮助经济学家快速、准确地收集、整理和分析各种经济观测数据，包括宏观经济指标、市场数据、消费者行为数据等等。
统计学的方法可以帮助经济学家确定样本大小和分布，探索数据中的趋势和异常值等等，为经济学家提供量化的参考和支持。
2.经济预测经济学家借助统计学的方法和模型对经济趋势进行预测。
统计学的方法可以帮助经济学家预测GDP增长率、通货膨胀、失业率等经济指标，对未来经济走势作出预测和决策。
3.市场调研市场调研是一项重要的市场研究工具，是企业制定市场营销策略的基础。
统计学的方法可用于设计、分析和报告市场调研数据。
例如，可以利用多元回归模型确定市场营销策略与消费者需求之间的关系，帮助企业制定合适的市场营销策略。
4.决策分析统计学的方法可以帮助经济学家衡量和评估决策的效果。
决策分析是一种重要的技术，可以根据不同的决策方案，确定不同的假设条件和参数，从而评估各种可能的结果和风险。
1.质量控制统计学的方法可以帮助企业进行质量控制，以确保企业生产的产品在市场上具有一定的质量标准。
例如，可以利用统计学的质量控制图表检查工厂的生产过程，并在需要时调整生产过程，以最大程度地利用生产设备、降低废品率和提高产品质量。
2.运营管理统计学在运营管理中的应用非常广泛。
通过建立模型和进行分析，可以帮助企业优化其供应链、生产和库存管理。
例如，可以使用统计学的方法确定最佳的生产数量和生产周期，以满足市场需求并最大限度地降低库存水平。
3.人力资源管理统计学的方法也可以应用在人力资源管理中。
例如，可以利用多元回归模型，分析员工绩效和薪酬水平之间的关系。
统计学在经济与管理领域的应用分析
统计学在经济与管理领域的应用分析1. 引言1.1 统计学在经济与管理领域的重要性统计学在经济与管理领域的重要性体现在多个方面。
统计学提供了量化分析的方法和工具，可以帮助经济学家和管理人员更准确地了解和描述经济现象和管理问题。
通过收集、整理和分析大量的数据，统计学可以揭示数据背后的规律和趋势，帮助决策者做出科学的经济决策和管理策略。
统计学在经济和管理领域中的应用范围非常广泛，涉及市场营销、企业决策、财务分析、供应链管理、人力资源管理等多个方面。
统计学不仅可以帮助企业分析市场趋势、评估竞争环境，还可以优化企业运营、降低成本，提高效益。
统计学在经济与管理领域的重要性还体现在不断发展和完善的过程中。
随着大数据和人工智能等新技术的不断发展，统计学在经济与管理领域的应用将更加深入和广泛，为经济发展和企业管理提供更强有力的支持。
可以说统计学在经济与管理领域中的重要性不可忽视。
1.2 研究目的和意义统计学在经济与管理领域的应用已经成为不可或缺的重要工具。
其研究目的在于通过对大量数据的收集、整理、分析和解释，帮助经济学家和管理人员更好地了解市场情况、企业运营状况和决策效果，从而提高经济效率和管理效能。
具体来说，统计学的研究目的包括但不限于以下几个方面：通过统计学方法对市场数据进行分析，可以帮助企业了解市场需求和竞争对手情况，指导市场营销策略的制定和调整，提高产品和服务的市场竞争力。
统计学在企业决策中的作用主要体现在帮助企业管理人员更好地了解企业内部状况，包括财务状况、生产状况、人力资源状况等，从而为决策提供有效依据。
统计学在财务分析中的应用可以帮助企业评估经济效益和风险情况，指导企业的投资和融资决策。
统计学在供应链管理和人力资源管理中的应用也能够帮助企业优化资源配置、提高生产效率和员工绩效，从而实现经济效益和管理效能的最大化。
统计学在经济与管理领域的应用具有重要的研究意义和实际价值，通过对其应用进行深入研究，可以为相关行业的发展和管理提供重要参考和支持。
应用统计学在数据分析中的作用
应用统计学在数据分析中的作用数据分析在现代社会中具有极为重要的作用，在商业、医疗、教育、政治等领域都有广泛应用。
然而，分析庞大的数据集并从中发现规律、洞察趋势和作出预测并不是一件容易的事情，而应用统计学的相关知识和技术就能帮助我们更准确地理解和分析数据。
统计学是一种应用数学的学科，它通过收集、分析和解释数据，来帮助人们更好地理解现实世界的各种现象。
在数据分析中，统计学相当于一个桥梁，将大量的数据转化成可用于预测、决策、规划的信息。
在数据分析中，统计学技能可以用来构建模型、检验假设、评估证据、进行数据可视化以及进行精确的预测等。
1.数据收集与探索数据分析以数据为基础，因此数据收集是分析的第一步。
在数据的收集过程中，统计学为分析师提供了必要的知识和技能。
比如，在确定样本大小和数据收集方式时，统计学可以帮助我们选择最佳的方法和适当的样本量，以确保所得到的数据具有足够的代表性。
此外，统计学还可以帮助我们从数据中探索特征和关系，在需要时建立不同因素之间的相关性模型。
2.数据清洗与预处理数据清洗和预处理是数据分析中不可或缺的一步。
在实际工作中，我们常常会遇到数据缺失、异常值、重复数据等问题，这些问题可能导致数据分析结果的失真，而统计学为我们提供了一些预处理技术来处理这些问题。
比如，统计学可以帮助我们确定替代值，使得数据集中的缺失值变得更加完整，或者利用离群点检测算法，肯定数据中的异常值和错误项，从而保证结果的准确性。
3.描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基本要求之一，它允许我们从数据样本中得出有用的信息。
统计学中的测量尺度包括：定量，定性，排序以及类别等，根据不同数据类型有不同的分析方法，比如常用的描述性统计分析方法包括：频数分布、平均值、中位数、方差等。
通过这些分析方法，数据分析人员可以更好地理解数据的分布、趋势和异常情况。
4.预测性统计分析预测性统计分析是一种通过数据来做出预测的方法，主要用于了解未来趋势及可能发生的情况。
(应用统计学经济与管理中的数据分析)第十二章聚类分析和判别分析
14
一、聚类分析
(一)利用SPSS进行系统聚类 (二)利用SPSS进行K-均值聚类来自15二、判别分析
利用SPSS软件进行判别分析的具体操作步骤如下。
(1) 新建或打开SPSS数据文件。将要分析的数据输入到SPSS数据文件中，或打开 已有的SPSS数据文件。 (2) 在SPSS窗口中选择Analyze | Classify | Discriminant命令，调出判别分析的主界 面，将左边的要分析的变量移入到自变量中，并将分类变量移入到分组变量当中。 选中Enter independents together单选按钮，表示使用所有自变量进行判别分析。 (3) 单击Define Range按钮，定义分组变量的取值范围，在分类变量的范围中输入最 小值和最大值，单击Continue按钮，返回主界面。 (4) 单击Statistics按钮，指定输出的描述统计量和判别函数系数。选中Functions Coefficients栏中的Fisher’s和Unstandardized复选框。这两个选项的含义如下。 Fisher’s：给出Bayes判别函数的系数(注意：这个选项不是要给出Fisher判别函数的 系数。这个复选框的名字之所以为Fisher’s，是因为按判别函数值最大的一组进行归 类这种思想是由Fisher提出来的。这里极易混淆，请注意辨别)。 Unstandardized：给出未标准化的Fisher判别函数(即典型判别函数)的系数(SPSS默 认给出标准化的Fisher判别函数系数)。 (5) 单击Classify按钮，定义判别分组参数和选择输出结果。其中可以选择Display中 的Casewise results，表示输出一个判别结果表，包含每一个样品的判别分数、后验 概率、实际组和预测组的编号等。
统计学方法在数据分析中的应用
统计学方法在数据分析中的应用统计学作为一门学科，通过搜集、整理、分析和解释数据，为我们提供了深入了解数据背后现象的方法。
在现代社会中，数据无处不在，我们需要有科学的方法来分析、解读这些数据，从而帮助我们做出正确的决策。
统计学方法在数据分析中的应用正是为了解决这个问题。
一、数据搜集与清洗数据的质量对于分析结果的准确性至关重要。
统计学方法可以帮助我们设计合适的数据收集策略，并进行有效的数据清洗。
例如，对于一个调查问卷，统计学方法可以帮助我们确定样本容量和抽样方法，保证数据的代表性。
同时，统计学方法可以帮助我们处理数据中的缺失值和异常值，以及探索数据的结构和相关性。
二、描述性统计分析描述性统计分析是了解数据基本特征的第一步。
通过统计学方法，我们可以计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，统计学方法还可以绘制直方图、散点图、箱线图等图表，更直观地展示数据的分布和关系。
三、假设检验与推断统计学在一些情况下，我们需要根据数据推断出总体的一些特征，或者通过对样本数据的分析得出结论。
假设检验是统计学中常用的方法之一。
通过设立零假设和对立假设，并进行显著性检验，我们可以判断样本数据是否代表了总体的真实情况。
例如，假设我们想知道某药物是否对某种疾病有治疗效果，我们可以通过对病患实施该药物的实验，并通过假设检验来判断实验结果是否具有统计学意义。
四、回归分析与预测模型回归分析是一种用统计学方法来建立变量之间关系的方法，它可以用来预测和解释数据。
通过回归分析，我们可以确定独立变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
例如，通过回归分析我们可以预测某城市的人口增长趋势、销售额的变化情况等。
五、贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的统计分析方法。
与传统的频率主义统计学不同，贝叶斯统计学引入了主观先验知识，通过更新先验知识来得出后验知识。
这种方法可以帮助我们处理不确定性和信息不完全的情况，使我们的分析更加准确和合理。
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1028 ˆ p1 0.843 1220 p1 ( 84.3% 3%)
668 ˆ p2 0.650 1028 p2 ( 65% 3%)
• 问题：① 描述总体与样本； • ② 总体参数与样本统计量是什么？ • ③ 对总体所作的推断。
1-16
二、变量（Variable）
1-14
二、总体参数与样本统计量
• 1、总体参数（population parameter） • 用来描述总体特征的概括性数字量度。 • 2、样本统计量（sample statistics） • 用来描述样本特征的概括性数字量度。
估计
p
2
ˆ p
x s2
总体参数 （未知的常数）
样本统计量 （已知的随机变量）
• 例：某电子公司的产品设计小组开发了一种新 型灯泡灯丝，要测试新灯泡的平均寿命。 • 选择一个包含50个新灯丝灯泡的样本，希望利 用样本数据对所有灯泡总体的使用寿命平均值 进行推断。
50只灯泡的耐用时数数据如下：（单位：小时）
886 1027 866 893 946 928 928 905 900 926 999 978 954 800 895 946 816 890 938 967 950 1000 1006 864 920 864 918 926 919 978 1050 1040 900 853 821 927 854 999 981 924 949 1 100 886 916 798 852 900 1 120 818 850
本章小结
四、 总体是指研究对象的全体。在统计学中，总体是 研究对象全体在某个方面特征的一组观测值。样本是由 从总体抽取的部分个体组成的。 五、 总体参数是用来描述总体特征的概括性数字度量， 总体参数通常是一个未知的常数；样本统计量是用来描 述样本特征的概括性数字度量，简称统计量，统计量是 一个可计算的随机变量。 六、标志是用来说明总体单位具有的属性或特征；统 计指标是反映调查对象即调查总体数量特征的名称，每 个统计指标对应的数值称为指标值。
1-24
§1.5 统计学的产生和发展
• 古典统计学时期 • 近代统计学时期 • 现代统计学时期
§1.6 统计学在经济管理中的应用举例
• 生产计划与预测：对经济发展趋势、商务活动动向、销 售预算情况、存货管理系统的统计分析。 • 市场调查：市场研究、消费者行为研究、消费者满意度 研究、产品研究、广告研究…。 • 质量管理：统计分析有助于质量控制、抽样检验、实验 设计。 • 项目风险评估：风险发生的概率与损失、评价核能工厂 的安全性。 • 民意调查：预测候选人在竞选中获胜的机会。 • 食品与药品管理：判断一种新药或医疗器械的安全性及 疗效。 • 农业生产：农作物品种、肥料种类和数量等对农作物产 量的影响是否显著。
n
40% 36.0% 35% 30% 24.0% 25% 20% 16.0% 15% 8.0% 8.0% 10% 4.0% 2.0% 5% 2.0% 0% 750- 800- 850- 900- 950- 1000- 1050- 1100800 850 900 950 1000 1050 1100 1150 耐用时数组限（小时）
1-15
• 调查问题： • ① 在奥运会期间，首都全体居民中比平时增加了收 看电视（收听广播）时间的居民所占的比例p1？ • ② 增加收视（收听）时间原因为“对奥运会报道特 别感兴趣”的比例p2？ • 抽取1220位居民，有1028名“在奥运会期间，比平时 增加了收看电视（收听广播）时间”，其中又有668 名是因为“对奥运会报道特别感兴趣”而增加的。 • 区→片（乡）→居民点→居民
20 18 16 14 12
频数
19
12 8 5 6
10 8 6 4 2 0 1
2
3
4
5
品牌代号
软饮料购买次数条形图
12.0% 38.0% 24.0%
10.0%
16.0%
软饮料购买频率饼图
定性→代码
Coke Classic Diet Coke Dr.Pepper Pepsi-Cola Sprite
1-21
• 系统分析与决策的进程：
• （1）对系统的描述性分析 • （2）对系统的解析性分析 • （3）对系统的预测性分析 • （4） 决策阶段
1-4
三、统计学研究对象的特点
• 统计学的研究对象：客观事物的数量特征和数 量关系。 • （1）数量性：统计学侧重于对客观现象的数 量的研究。 • （2）总体性：统计学是研究总体的数量特征 及其分布规律性 。 • （3）变异性：统计上把总体各单位由于随机 因素引起的某一标志表现的差异称为变异。
• • • • • • • • • 1、总体（population） 研究对象的全体。 注意：统计学中的总体是一组测量值。 个体：组成总体的每一单元，也称为总体单位。 总体容量（population size）：总体中所包含的全部 单位数，通常用N 表示。 2、样本（sample） 总体的一个数据子集。 样本容量（sample size）：样本中包含的总体单位 个数，通常用n表示。 大样本 n≥30；小样本 n<30。
定序尺度
1-11
定比尺度
二、统计数据的类型
统计 数据 类型
按计量 尺度
按收集 方法
按时间 状况
分类 数据
顺序 数据
数值型 数据
观测 数据
实验 数据
截面 数据
时间序 列数据
定性数据 品质数据
定量 数据
1-12
§1.3 统计分析的基本概念
• 总体与样本 • 总体参数与样本统计量 • 变量
一、总体与样本
高级
精确
1-10
学生基本情况统计表
样本 号 No1 No2 No3 No4 No5 „
N
身高 cm 166 168 173 175 169 „
年 龄 21 20 21 19 20 „
性 别 女 女 男 男 男 „
籍 贯 北京 山东 江苏 浙江 上海 „
定类尺度
喜好 颜色 红 蓝 绿 黄 紫 „
体 质 好 中 好 差 中 „
x xi n 925.42,
i 1
s
2 ( x x ) (n 1) 71.618 i i 1
n
• 统计学家可能声明新灯泡总体平均寿命为 925.42小时，误差为±22小时。统计学家也可 以声明他有95%把握确信从900.7小时到944.7 小时的区间包含总体平均寿命值。 1-23
n=50 fn(H) 0.44 0.50 0.42 0.50 0.48 0.42 0.36 0.48 0.54 0.62
n=500 nH 251 249 256 253 251 246 244 258 262 247 fn(H) 0.502 0.498 0.512 0.506 0.502 0.492 0.488 0.516 0.524 0.494
1-7
• 必然性（总体）：客观事物的内在本质原因决 定的，比较稳定的，有规律可循。 • 偶然性（个体）：客观事物的非本质原因决定 的，使事物的表现形式（随机性）与必然性 （规律性）发生偏移，形成了数据的千差万别。 • 统计研究的目的： • 通过多次观察和重复试验，利用统计方法可以 揭示偶然性后面的必然性，发现研究系统的数 量规律性。 • 大数定理方法论（law of large number）： • 大量随机现象的平均结果具有稳定性的法则。
1-5
四、客观现象内在数量规律性
• （1）人口性别比例的研究 • 男婴：女婴＝107：100 （新生） • 男婴的死亡率＞女婴死亡率 • 青年与中年男性与女性人数基本持平
• 老年男性死亡率＞老年女性死亡率
• 人口在性别上保持大体平衡，保证了人类社会 的进化与发展。 • （2）赌博游戏 • （3）医学研究
1-22
组号 （ 1） 1 2 3 4 5 6 7 8 合计
组限 区间 组中 值 频 数 频 率 （2） （ 3） （4） （ 5） 750-800 775 1 2.0% 800-850 825 4 8.0% 850-900 875 12 24.0% 900-950 925 18 36.0% 950-1000 975 8 16.0% 1000-1050 1025 4 8.0% 1050-1100 1075 1 2.0% 1100-1150 1125 2 4.0% — — 50 100.0%
比率
二、理论统计学与应用统计学
• 1、理论统计学（ theoretical statistics ） • 着重于阐述统计方法的数学原理。以方法为中 心，在各种方法下阐述所能解决的问题。 • 2、应用统计学（ applied statistics） • 研究如何应用统计方法去解决实际问题。以问 题为中心，在各种问题下阐述可能解决问题的 方法。 • 生物统计学、医疗卫生统计学、农业统计学、 经济统计学、管理统计学、教育统计学、人口 统计学…
1-26
本章小结
一、 “统计”这个词有统计工作、统计数据和统计学 三个不同的解释。统计学是一门收集、分析、表现和解 释数据的学科。 二、 统计学的研究对象是客观事物的数量特征和数量 关系，它具有数量性、总体性和变异性的特点。 三、 统计数据有定类尺度、定序尺度、定距尺度和定 比尺度四种计量尺度。统计数据按照计量尺度分类，可 分为品质数据和数量数据；按照统计数据的收集方法分 类，可分为观测数据和实验数据；按照被描述的现象与 时间的关系分类，可分为截面数据和时间序列数据。
1-19
概率论
分布理论 大数定律 中心极限定理
样本数据 反映客观 现象的数据 总体数据
实验设计法 大量观察法
描述 统计
推断 统计
总体内在的 数量规律性
1-20
例：50次购买软饮料的 样本数据（略） 问题：最受欢迎的软饮 料是什么？