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经管类核心课程统计学统计学经管类核心课程统计学统计学的内容体系1、描述统计:包括数据的搜集、整理、显示、分布特征的描述。2、推断统计:包括参数估计、假设检验、方差分析。3、经济管理中常用的统计方法:相关与回归分析、时间序列分析、指数。经管类核心课程统计学第一章导论经管类核心课程统计学学习目标本章主要目的:使读者对统计中的一些基本概念有一个正确的理解和认识。具体内容包括:1.统计与统计学。2.统计数据及其类型。3.统计中的基本概念。包括总体和样本、参数和统计量以及变量等。4.了解统计学的发展历史。经管类核心课程统计学第一节统计与统计学一.什么是统计二.什么是统计学三.统计规律四.统计的应用领域经管类核心课程统计学一.什么是统计?1.统计工作收集数据的活动2.统计数据对现象计量的结果或统计工作的结果3.统计学分析数据的方法与技术经管类核心课程统计学二.什么是统计学?1.数据搜集:例如,调查与试验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5.数据的解释:对分析结果进行说明统计学是一门收集、整理、分析、表述和解释数据的方法科学。其目的是探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识经管类核心课程统计学描述统计1.定义描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。2.内容|:包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。3.目的描述数据特征,找出数据的基本规律经管类核心课程统计学推断统计1.定义推断统计学是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。2.内容参数估计,假设检验3.目的对总体特征作出推断样本总体经管类核心课程统计学统计学与统计数据的关系统计学与统计数据有着密不可分的关系1.统计学离不开统计数据统计学由一套处理统计数据的方法所组成,这些方法来源于对统计数据的研究,目的也在于对统计数据的研究。离开了统计数据,统计方法就失去了用武之地,统计学也就失去了它存在的意义。2.统计数据离不开统计学的统计方法统计数据不用统计方法去分析也仅仅是一堆数据而已,不能得出任何有益的结论。经管类核心课程统计学三.统计数据的内在规律(一些例子)1.正常条件下新生婴儿的性别比为107:1002.投掷一枚均匀的硬币,出现正面和反面的频率各为1/2;投掷一枚骰子出现1~6点的频率各为1/63.农作物的产量与施肥量之间存在相关关系总结:尽管每个新生婴儿的性别、每次投掷硬币或骰子的结果、每次施肥量带来的产量增加等都是不同的、有差异的,但它们本身都存在着必然的数量规律,通过统计方法可以尽可能去掉数据所呈现的偶然性,找出统计数据中所隐含的内在规律性。经管类核心课程统计学四.统计学的应用领域统计学经济学管理学医学工程学社会学…经管类核心课程统计学五.统计学与其他学科的关系1.统计学可以用到几乎所有的学科领域2.统计学可以帮助其他学科探索学科内在的数量规律性3.统计学不能解决各学科领域的所有问题4.对统计分析结果的解释需要各学科领域的专业人员经管类核心课程统计学统计学的分科描述统计推断统计统计学的分科理论统计应用统计经管类核心课程统计学统计方法统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验经管类核心课程统计学描述统计与推断统计的关系反映客观现象的数据总体内在的数量规律性推断统计(利用样本信息和概率论对总体的数量特征进行估计和检验等)概率论(包括分布理论、大数定律和中心极限定理等)描述统计(统计数据的搜集、整理、显示和分析等)总体数据样本数据统计学探索现象数量规律性的过程经管类核心课程统计学理论统计与应用统计1.理论统计研究统计学的一般理论研究统计方法的数学原理定义:是指统计学的数学原理,它主要研究统计学的一般理论和统计方法的数学理论。2.应用统计研究统计学在各领域的具体应用定义:是研究如何应用统计方法去解决实际问题。经管类核心课程统计学第二节统计数据及其类型一.统计数据1.统计数据不是指单个的数字,而是由多个数据构成的数据集。2.统计数据是对现象进行测量的结果。3.统计数据不仅仅是指数字,它可以是数字的,也可以是文字的。经管类核心课程统计学统计数据的类型1.按照所采用的计量尺度不同,可分为分类数据、顺序数据和数值型数据。2.按照统计数据的收集方法,可以将其分为观测的数据和实验的数据;3.按照被描述的对象与时间的关系,可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。经管类核心课程统计学统计数据的类型计量尺度分为:分类尺度、顺序尺度、间隔尺度、比率尺度。1.定类尺度:按照事物的某种属性对其进行平行的分类,数据表现为类别。不反映各类的优劣、量的大小或顺序,不可以进行数学运算;例如:将人口分为男女两类。2.顺序尺度:对事物类别顺序的测度,数据表现为有序的类别。可以反映各类的优劣、量的大小或顺序,不可以进行数学运算;例如:将学生成绩分成优、良、中、及格和不及格五类。经管类核心课程统计学统计数据的类型3.间隔尺度:对事物类别或次序之间间距的测度,没有绝对零点,数据表现为数字。它可以反映现象在量方面的精确差异,可以进行加、减运算;例如:某物长10米,重100千克等。4.比率尺度:对事物类别或次序之间间距的测度,有绝对零点,数据表现为数字。它是相对数(或平均数),可以进行加、减、乘、除等数学运算。经管类核心课程统计学分类数据1.定义只能归于某一类别的非数字型数据,称为分类数据。(categoricaldata)2.特征◆是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,是用文字来表述◆各类别之间是平等的并列关系,无法区分优劣或大小◆各类别之间的顺序是可以任意改变的◆只具有=或≠的数学特性◆对不同类别用不同的数字或编码来表示◆使用时必须符合穷尽和互斥的要求经管类核心课程统计学顺序数据1.定义只能归于某一有序类别的非数字型数据,称为顺序数据(rankdata)。2.特征◆对事物分类的同时给出各类别的顺序◆比分类数据精确◆未测量出类别之间的准确差值◆数据表现为“类别”,但有序◆具有或的数学特性经管类核心课程统计学数值型数据1.定义按数字尺度测量的观察值,称为数值型数据(metricdata)。2.特征◆是使用自然或度量衡单位对事物进行计量的结果,其结果表现为具体的数值。◆数值型数据可以进行加、减、乘、除运算◆比分类数据、顺序数据精确经管类核心课程统计学品质数据与数量数据1.品质数据:由于分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征,通常用文字来表述的,其结果均表现为类别,因而也可称为定性数据或品质数据。2.数量数据:数值型数据说明的是现象的数量特征,通常用数值来表现,因此也可称为定量数据或数量数据。经管类核心课程统计学观测数据与实验数据观测数据(observationaldata)是通过调查或观测而收集到的数据▲这类数据是在没有对事物人为控制的条件下而得到的,有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。实验数据(experimentaldata)是在实验中控制实验对象而收集到的数据▲自然科学领域的大多数数据都是实验数据。经管类核心课程统计学截面数据与时间序列数据1.截面数据(cross-sectionaldata)是指在相同或近似相同的时间点上收集的数据,这类数据通常是在不同的空间上获得的,用于描述现象在某一时刻的变化情况。2.时间序列数据(timeseriesdata)是指在不同时间上收集到的数据,这类数据是按时间顺序收集到的数据,用于所描述现象随时间变化的情况。经管类核心课程统计学统计数据分类框图统计数据的类型按计量层次按收集方法按时间状态分类数据顺序数据数值数据观测数据实验数据截面数据时间数据注意:不同类型的数据,采用不同的统计方法来处理和分析经管类核心课程统计学第三节统计中的几个基本概念一、总体(population)1.包含所研究的全部个体(数据)的集合,称为总体,它通常由所研究的一些个体组成。组成总体的每一个元素称为个体。2.总体通常是由具有某种共同性质的许多个体组成3.总体范围的确定(1)有时比较容易,如一批灯泡的使用寿命。(2)有些场合总体范围的确定则比较困难,如新推出的一种饮料,想知道消费者是否喜欢。经管类核心课程统计学一、总体4.总体的分类:有限总体和无限总体有限总体是指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限的。无限总体是指总体所包括的元素是无限的。总体的分类主要是为了判别在抽样中每次抽取是否独立。对于无限总体,每次抽取一个单位,并不影响下一次抽样结果,因此可看作是独立的。对于有限总体,抽取一个单位后,总体元素就会减少一个,前一次的抽样结果会影响下一次的抽样结果,因此是不独立的。经管类核心课程统计学二、样本1.从总体中抽取的一部分元素的集合,称为样本(sample)。2.构成样本的元素的数目,称为样本容量。3.从总体中抽取一部分元素作为样本,目的是要根据样本提供的有关信息去推断总体的特征。例如,从一批灯泡中随机抽取100个,这100个灯泡就构成了一个样本,可根据这100个灯泡的平均使用寿命来推断这批灯泡的平均使用寿命。经管类核心课程统计学三、参数1.用来描述总体特征的概括性数字度量,称为参数(parameter)2.常用参数总体平均数μ、标准差σ、总体比例π3.参数是一个未知的常数,通过抽样,根据样本计算出某些值去估计总体参数。比如,我们不知道某一地区所有人口的平均年龄,所以才进行抽样,根据样本来估计总体参数。经管类核心课程统计学四、统计量1.统计量(statistic)是用来描述样本特征的概括性数字度量,它是根据样本数据计算出来的一个量,由于抽样是随机的,因此统计量是样本的函数。2.常见的有样本平均数、样本标准差s、样本比例p等。3.统计量总是知道的,抽样的目的就是要根据样本统计量去估计总体参数。比如,用样本平均数去估计总体平均数,用样本标准差去估计总体标准差,用样本比例去估计总体比例等。x经管类核心课程统计学五、变量1.定义:变量(variable)是说明现象某种特征的概念,其特点是从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。如:身高、体重、性别、产量、销售额、产品等级等等。2.变量值:变量的具体表现称为变量值。3.变量的类型:分类变量顺序变量数值型变量经管类核心课程统计学五、变量分类变量是说明事物类别的一个名称,其取值是分类数据。比如“性别”就是分类变量,其变量值为“男”或“女”。顺序变量是说明事物有序类别的一个名称,其取值是顺序数据。比如“产品等级”就是顺序变量,其变量取值为“一等品”、“二等品”、“三等品”、“次品”等。数值型变量是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。比如,产品产量,销售额等。经管类核心课程统计学五、变量数值型变量又可分为离散型变量、连续型变量离散型变量是只能取可数值的变量,它只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,可以一一列举,如企业数,产品数量等。连续型变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量,它的取值是连续不断的,不能一一列举,如年龄、温度、零件尺寸的误差等。另外还可分为:随机变量和非随机变量、经验变量和理论变量等。经管类核心课程统计学本章小节1.统计与统计学2.统计数据及类型3.统计中的几个概念
本文标题:统计学第一章导论.
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