《统计学》完整袁卫-贾俊平教案资料
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件

agriculture (农业) anthropology (人类学) auditing (审计学)
crystallography (晶体学)
demography (人口统计学)
dentistry (牙医学)
ecology (生态学)
econometrics (经济计量学)
education (教育学)
geology (地质学)
historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
1 - 11
经济、管理类 基础课程
统计学
应用统计的领域(续)
hydrology (水文学)
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
2. 数据整理:例如,分组
3. 数据展示:例如, 图和表
4. 数据分析:例如,回归分析
1 -7
经济、管理类 基础课程
统计学
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
经济、管理类 基础课程
统计学
统计学
1 -1
作者:中国人民大学统计系
贾俊平
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪 论
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的分科 第三节 统计学与其他学科的关系 第四节 统计学的产生与发展
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学教案:贾俊平老师的教学方案

统计学教案:贾俊平老师的教学方案统计学教案:贾俊平老师的教学方案引言:统计学是一门以数据收集、分析和解释为基础的科学。
它在各个领域的应用广泛,不仅可以帮助我们理解现实世界的现象和问题,还可以为决策提供有力的支持。
在教授统计学的过程中,选择一位有经验和质量高的教师至关重要。
本文将深入探讨贾俊平老师的统计学教学方案,并分享他的观点和理解。
正文:贾俊平老师是一位备受尊重的统计学教师,拥有多年的教学经验。
他的教学方案基于深度和广度的标准,并注重学生的理解和应用能力的培养。
首先,贾俊平老师采用了由浅入深的方式来探讨统计学的主题。
他深入浅出地讲解基本概念和原理,以帮助学生建立坚实的基础。
在教授一门新的统计学概念之前,贾老师会回顾之前学过的知识,并将其与新概念联系起来,帮助学生更好地理解和应用。
其次,贾老师鼓励学生积极参与课堂讨论和实践。
他组织小组讨论和实验活动,让学生亲身体验统计学的应用,并提出问题和解决方案。
通过实际操作,学生能够更深入地理解和掌握统计学的方法和技巧。
另外,贾老师注重总结和回顾性的内容,以帮助学生更全面、深刻和灵活地理解统计学的知识。
他会定期组织复习课和测试,对学生的掌握情况进行评估。
同时,他会总结之前的知识,概括重要概念和技巧,并与实际案例相结合,使学生能够将所学内容应用于实际问题的解决。
贾老师对统计学的观点和理解是:统计学是一门实践性很强的学科,只有通过实际操作和案例分析,才能真正理解和掌握其中的原理和方法。
他认为理论和实践相结合是有效教授统计学的关键。
此外,贾老师还强调统计学在各个领域的应用,例如社会科学、医学和经济学等,为学生展示统计学的重要性和广泛性。
结论:贾俊平老师的统计学教学方案在深度和广度上均能满足教学标准要求。
他以简单易懂的方式讲解统计学的概念和原理,注重学生的实际操作和实践能力的培养。
通过总结回顾和实际案例的讲解,他帮助学生更全面、深刻和灵活地理解和应用统计学的知识。
贾老师的观点和理解进一步增强了对统计学的推广和应用的认识。
统计学课件贾俊平人大课件

非参数统计方法的意义
不依赖于总体分布的具体形式,对数据的分布要求较少,因此具 有更广泛的适用性。
非参数统计方法的特点
基于秩次或符号等信息进行统计推断,对异常值或离群值不敏感, 具有较好的稳健性。
非参数统计方法的应用场景
适用于总体分布未知或不服从特定分布的情况,如等级数据、顺序 数据等。
单样本非参数检验
假设检验的基本原理
1 2
假设检验的基本思想
了解假设检验的基本原理和步骤,包括提出假设 、构造统计量、确定拒绝域和作出决策等。
两类错误与显著性水平
理解两类错误的概念和关系,了解显著性水平的 意义和作用。
3
单侧检验与双侧检验
掌握单侧检验和双侧检验的区别和应用场景,能 够根据实际情况选择合适的检验方法。
散点图
展示两个变量之间的关系,用点的位置表示 各数据项的数值。
折线图
展示数据随时间或其他因素的变化趋势,用 线段连接各数据点。
饼图
展示各类别数据的占比情况,用扇形的面积 表示各类别的比例。
05
概率论基础与抽样分布
概率论的基本概念
事件与概率
01
了解随机事件的定义,掌握概率的基本性质和运算法则。
条件概率与独立性
变量和指标
变量是描述现象特征的属性, 指标是反映现象数量特征的概
念和数值。
概率和随机性
概率是某一事件发生的可能性 ,随机性是指事件发生的不确
定性。
统计量和抽样分布
统计量是样本的函数,抽样分 布是统计量的概率分布。
统计学的应用领域
01
社会经济领域
如人口普查、经济调查、市场分析 等。
工程技术领域
如质量控制、可靠性分析、设计优 化等。
统计学 贾俊平 教案

统计学贾俊平教案教学主题:统计学初探教学目标:1. 了解统计学的基本概念和原理;2. 掌握常见的统计学方法;3. 能够利用统计学方法进行数据处理和分析。
教学内容:1. 统计学的发展历史和意义;2. 数据的类型和描述统计量;3. 随机变量、概率分布和统计推断。
教学步骤:Step 1:导入新知(10分钟)教师向学生介绍统计学的概念和意义,强调统计学在现代社会中的重要性,以及统计学对于各行各业都有着广泛的应用。
Step 2:数据的描述(20分钟)教师讲解数据的类型和描述统计量,包括中心位置和离散程度等,通过例题引导学生进行实际操作,并帮助学生加深对其概念的理解和记忆。
Step 3:概率分布和统计推断(30分钟)教师向学生介绍随机变量和概率分布的概念,以及统计推断的基本方法和意义,并给学生展示一些实际应用的案例,帮助学生理解和掌握这些方法。
Step 4:综合练习(20分钟)教师带领学生进行一些综合练习,加深学生对统计学知识的运用和理解,同时发现和纠正学生在实际操作中存在的问题。
Step 5:总结回顾(10分钟)教师对本节课的内容进行总结和回顾,强调统计学的重要性和应用前景,并鼓励学生继续深入学习和了解统计学。
教学评估:1. 查看学生练习的成果,检查学生对课程内容的掌握情况;2. 对学生进行小测试,检查学生的学习效果和反馈;3. 帮助学生发现和解决学习中的问题,进行及时的教学反思和调整。
教学资源:1. 教师授课PPT;2. 学生手册;3. 统计学综合性教程。
教学后记:本节课程难度较低,内容主要是对统计学的初步介绍,目的在于让学生对统计学有一个初步的认识和了解。
在教学中,教师应该特别注重对学生的引导和帮助,避免过于死板和枯燥。
除此之外,教师还应该注重与学生的互动和交流,让学生在实际操作中学会发现和解决问题,为学生的未来学习打下坚实的基础。
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件

统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域,统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域,统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域,统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域,统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习,学生应掌握统计学的基本概念和方法,包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力,能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域,能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维,能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据,原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据;二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据,定性数据是描述性的、非数值的,如文字、图像等;定量数据则是可以用数值表示的,如年龄、收入等。
此外,还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据,可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等,记录相关数据,适用于无法控制或干预的情况。
《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(第四版)袁卫 庞皓 贾俊平 杨灿 (02)第2章 统计数据的描述(袁卫)

n
2. 各变量值与平均数的离差平方和最小
(x
i 1
5 - 36
i
x ) min
2
统计学
STATISTICS
几何平均数
统计学
STATISTICS
几何平均数
(geometric mean)
n 个变量值乘积的 n 次方根 2. 适用于对比率数据的平均 3. 主要用于计算平均增长率 4. 计算公式为
QM
25%
QU
2. 不受极端值的影响 3. 主要用于顺序数据,也可用于数值型数据, 但不能用于分类数据
5 - 27
统计学
STATISTICS
四分位数
(位置的确定)
n 1 QL 位置 4 Q 位置 3(n 1) U 4 n QL 位置 4 Q 位置 3n U 4
去掉大小两端的若干数值后计算中间数 据的均值 2. 在电视大奖赛、体育比赛及需要人们进行 综合评价的比赛项目中已得到广泛应用 3. 计算公式为
1.
x
5 - 41
x( n 1) x( n 2) x( n n ) n 2 n
1 2
n 表示观察值的个数;α表示切尾系数,0
f
i
i i
样本平均数
5 - 34
f
i 1
i
统计学
STATISTICS
加权平均数 (例题分析)
x
x f
i 1 k
k
i i
f
i 1
i
3110 103.67 (件) 30
5 - 35
统计学
STATISTICS
平均数
《统计学》(第四版)袁卫 (03)第3章 概率、概率分布与抽样分布(袁卫)

P(A∪B) =P(A)+P(B) 2. 事件A1,A2,…,An两两互斥,则有
P(A1∪A2 ∪…∪An) =P(A1)+P(A2) +…+P(An)
3-17
统计学 互斥事件的加法规则
STATISTICS
(例题分析)
【例】抛掷一颗骰子,并考察其结果。求出其点 数为1点或2点或3点或4点或5点或6点的概率
P(A)事 重件 A发 复生 试的 验次 次 m n数 数 p
3-10
统计学
STATISTICS
概率的性质和运算法则
3-11
统计学 互斥事件及其概率
STATISTICS
(mutually exclusive events)
在试验中,两个事件有一个发生时,另 一个就不能发生,则称事件A与事件B是互斥 事件,(没有公共样本点)
统计学
STATISTICS
条件概率
(例题分析)
解:设 A = 取出的一个为正品
B = 取出的一个为供应商甲供应的配件
186
(1P)(A) 0.93
200
(2P)(B) 900.45
200
(3P)(AB)280400.42
(P 4() AB)P(AB )0.420.9333
P(B) 0.45
3-29
3-25
统计学
条件概率
STATISTICS
(conditional probability)
在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率, 称为已知事件B时事件A的条件概率,记为P(A|B)
P(A|B)
=
P(AB) P(B)
事件A 事件B
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有基本测量单位 加减
4. 定比测定 分类;排序; 计数;排序;商品销售
有基本测量单位;加减
额
有绝对零点 乘除
4. 截面数据和时间序列数据
截面数据:所搜集的不同单位在同一时间的数据。例 如,所有上市公司公布的2004年年度的净利润。
时间序列数据:所搜集的同一总体或单位在不同时间 的数据。
某公司公布的1993年到2004年的年度净利润就是时间 序列数据。
就是把政府机构、各种组织和公司所公布的数据作为 来源,这种数据往往是次级数据。 2. 设计一次试验以获取必要的数据。
例如,在检验洗衣机洗净程度的研究中,研究人员通 过实际洗涤脏衣服,来研究哪种牌子的洗衣机效果最 佳。
3.从观察研究中获取。研究人员通常是在自然状态下, 进行直接的观察。
例如,观察路口的交通流量、观察顾客在商场的购买 行为和观察流水线上的产品质量等。
例如: •市场研究者需要对产品的特性进行评估,以区分不 同的产品。
•药品制造厂商需要判别一种新药是否比现在正使用 着的药更有效。
•审计人员想通过查看某家公司的财务报表,以确认 这家公司是否是依据了通行的会计准则做报表。 •财务金融分析人员想判断在未来的五年中,哪些行 业中的哪些公司最具有成长性。
•经济学家想估计我国国内生产总值今年的增长速度。
4. 进行一次调查。它对所调查人们的行为不进行任 何控制,仅提出诸如出生年月、爱好、消费习惯、对 某一事件的看法和其他特征方面的问题,然后对他们 回答的结果进行整理、编码、列表和分析。
调查方 案的主 要内容
确定调查目的 确定调查对象和调查单位 拟订调查提纲 确定调查时间
编制调查的组织计划
三、数据搜集的组织方式
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
如销售额、经济增长率等。
3. 数据的四个等级
定类数据 也称定名数据,这种数据只对事物的某 种属性和类别进行具体的定性描述。
例如,对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数,即计算每一 个类型的频数或频率(即比重)。
定序数据,也称序列数据,是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
2. 统计数据:统计工作所产生的成果,用以描述我们所 研究现象的属性和特征 。如统计图表,统计分析报告 等。
3. 统计学:一门研究总体数量特征的方法论科学。
统计工作 统计资料 统 计学
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
(二)四个重要的术语
总体 所研究的具有某些相同性质的全部单位或 事件的整体。
范围
(一)普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点:工作量大,时间性强,需要大量人力和财力。
任务:搜集重要的国情国力和资源状况的全面资 料,为政府制定规划、方针政策提供依据。
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进行调查。
原则:规定统一的标准时点。 规定统一的普查期限。 规定统一的调查的项目和指标。
如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
定量数据:用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现 在不同时间、不同空间或不同单位之间可取 不同的数值,则可称这种数据为变量。
离散型变量:数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
统计学
第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 第四章 概率基础 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归分析 第七章 非参数统计 第八章 时间数列分析 第九章 指数
结束
一、什么是统计 ?
(一)统计包含三种涵义,两重关系
1. 统计工作:对统计数据进行搜集、整理和分析的过 程。
例如,对企业按经营管理的水平和取得 的效益划分为一级企业、二级企业等。
定距数据
也称间距数据,是比定序数据的描述功能 更好一些的定量数据。
如10℃、20℃等。它不仅有明确的高低 之分,而且可以计算差距,如20℃比 10℃高10℃,比5℃高15℃等。
定比数据
定距测定的量可以进行加或减的运算,但 却不能进行乘或除的运算。
•生产部门的经理按惯例要检查生产过程,以检验其 生产的产品质量是否符合公司的标准。
(二)数据分类的原则
互斥原则:每一个数据只能划归到某一类型中,而 不能既是这一类,又是那一类 。 穷尽原则:所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中,没有一个数据无从归属。
(三)数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据:用文字描述的 。
5. 原始数据和次级数据
原始数据:指直接从各个调查单位搜集的、尚未经过 整理的统计数据资料,也称一手数据。
次级数据:指那些已经加工整理过的,往往是公开发表 的数据,也称二手数据。
如从报纸杂志、统计年鉴、会计报表上取得的数据 。
(四)数据的来源
1. 从政府机构、各种行业组织、公司和企业所公布的 数据中获取。
也称比率数据,是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算,而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。
统计数据四个层次的概括
测定层次 特征
运算功能 举例
1. 定类测定 分类
计数
产业分类
2. 定序测定 分类;排序 计数;排序 企业等级
3. 定距测定 分类;排序; 计数;排 Nhomakorabea;温度无限总体:含无限多个单位。
有限总体:含有限个单位。
样本: 亦可称为抽样总体,是从总体中抽取部分单 位所组成的整体,用以分析总体。
参数: 亦可称为总体指标,是综合测量的整个总体 的某个数量特征。
统计量:亦可称为样本指标,是根据样本数据计算 的综合测量值,可用以反映或估计、推断总体的某 个数量特征。
(三)统计学的内容
1. 描述统计
关于搜集、展示一批数据,并反映这 批数据特征的各种方法,其目的是为 了正确地反映总体的数量特点。
2. 推断统计 根据样本统计量估计和推断总体参 数的技术和方法。
描述统计是推断统计的前提, 推断统计是描述统计的发展。
二、数据
(一) 为何需要数据 ?
统计学要研究各种随机变量,通过对这些随机变量的 观察所获取的数据包含了我们所需的信息,这些信息 能有助于我们在许多场合中做出更为正确的决策。