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文档简介
引言统计漫谈什么是统计呢?报表?数字?你觉得你们需要统计吗?为什么?统计的定义用以收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法.什么地方统计用得上呢?任何领域.运用统计的领域包括(1)精算农业动物学人类学考古学审计学晶体学人口统计学牙医学生态学经济计量学教育学选举预测和策划工程流行病学运用统计的领域包括(2)金融水产渔业研究遗传学地理学地质学历史研究人类遗传学水文学工业法律语言学文学劳动力计划管理科学市场营销学医学诊断运用统计的领域包括(3)气象学军事科学核材料安全管理眼科学制药学物理学政治学心理学心理物理学质量控制宗教研究社会学调查抽样分类学气象改善搏采,等等...统计历史人物EdmondHalley(哈雷)(1656-1742)LeonhardEuler(欧拉)(1707-1783)ThomasRobertMalthus(马尔萨斯)(1766-1834)RonaldAylmerFisher(费歇)(1890-1962),Moivre(棣美佛)(1667-1754)PierreSimonLaplace(拉普拉斯)(1749-1827)JacobBernoulli(伯努利)(1654-1705)ThomasBayes(贝叶斯)(1702-1761),AdrienMarieLegendre(勒让德)(1752-1833)FriedrichGauss(高斯)(1777-1855)JohannGregorMendel(孟德尔)(1822-1884)KarlPearson(皮尔森)(1857-1936)WilliamFeller(费勒)(1906-1970).JerzyNeyman(1894-1981)EgonSharpePearson(1895-1980)你想过下面的问题吗?当你买了一台电视时,被告知三年内可以免费保修。你想过厂家凭什么这样说吗?说多了,厂家会损失;说少了,会失去竞争,也是损失。到底这个保修期是怎样决定的呢?在同一年级中,同样统计学的课程可能由一些不同教师讲授。教师讲课方式当然不一样,考试题目也不一定相同。那么如何比较不同班级的统计学成绩呢?大学排名是一个非常敏感的问题。不同的机构得出不同的结果;各自都说自己是客观、公正和有道理的。到底如何理解这些不同的结果呢?你想过下面的问题吗?任何公司都有一个信用问题。当然,在这些公司试图得到贷款时并没有不还贷的不良记录。如何根据它们的财务和商业资料来判断一个公司的信用等级呢?我国东部和西部的概念是一个比较笼统的概念。如何能够根据需要,选择一些指标来把各省,或各市县甚至村进行分类呢?疾病传播时,如何能够通过感染者入院前后的各种因素得到一个疾病传染方式的模型呢?你想过下面的问题吗?如何通过大众调查来得到性别、年龄、职业、收入等各种因素与公众对某项事物(比如商品或政策)的态度的关系呢?一个从来没有研究过红楼梦的统计学家如何根据比较写作习惯得出红楼梦从哪一段开始就不是曹雪芹的手笔了呢?如何才能够客观地得到某个电视节目的收视率,以确定广告的价格是否合理呢?你如何理解下面说法?“明天降水概率为40%”“我冬天去新加坡度假的概率为10%”“该节目收视率是30%”“调查结果表明20%的观众喜欢某节目”“抽样调查结果的误差为±3%”“支持率的95%置信区间为(25%,30%)”“某学校排名第一”“某县是贫困县”你如何理解下面说法?“某国的综合竞争力排名第43位”“该国家属于发展中国家”“该药品疗效99%”“该国贫富差距大”“这个县收入比那个县高”“该结果统计显著”“消费价格指数为120%”“他的血压已经正常了”可以想象出的统计应用例子如何确定观众/听众是否忠实于某节目(专栏)如何对电视节目排名次什么因素影响一个节目的收视率如何按照各种不同环境估计某商店的顾客人数如何按照各种指标评价雇员如何把地区(市县镇等)按照各种指标分类如何确定红楼梦第几回不是曹雪芹所写如何确定一个产品的可靠性如何进行偏差较少的民意调查如何根据一些财务数据发现漏税的嫌疑单位?你相信统计结果吗?数据可以有误或作假统计方法(有意或无意)使用不当可以误导。有低级误导和高级误导。常识判断和直觉是重要的关于美国选举的两个例子(1)谁会在1936选举中获胜?AlfLondon还是
F.D.R.(罗斯福)?LiteraryDigest
(文摘)送出一千万份问卷(返回二百四十万份)后,预测London会赢.而Gallop(盖洛普)只问了5000人说
Roosevelt(罗斯福)会赢.最后罗斯福和盖洛普都赢了.文摘倒闭了.谁会在1948选举中获胜?ThomasDewey还是HarryTruman(杜鲁门)?Crossley,Gallop(盖洛普),Roper所有都预测Dewey会赢(每个机构用了5000个问卷).最后(包括盖洛普)他们都输了,而杜鲁门赢了.关于美国选举的两个例子(2)统计的一些做法统计可以指导我们收集数据.当拥有来自一些变量(指标)的数据或记录,但缺乏模型来描述这些变量之间关系的情况下,可用统计方法建立模型.在有了一定的模型时,统计可以确定手中数据是否令人信服地支持某种论点.模型也用来对未来进行预测.统计直观的图表展示,可以使各个领域的专家容易理解中国统计的独特历史环境中国统计过去分为“统计学”(文科的列宁主义统计)和“数理统计”(数学类的国际意义上的统计)国内一些学者把统计称为是经济学科的一部分,则是中国特有的与前苏联关联的国情所造成;读者可以从《苏联大百科全书》的统计学条款得到答案。但前苏联的经济学中的统计学概念是其意识形态和计划经济体系的产物,其模型多属于小学数学水平,很难称为数学模型。这与现代经济学所需要的大量的统计和数学形成鲜明对照.前苏联式的“统计学”不是目前国际流行意义上的统计学或统计学的分支。有人说,我们应该学“经济统计”、“管理统计”等等。可以说,我们所学的是“一加一等于二”,而作为统计的个别应用是“一个苹果加一个苹果等于两个苹果”。难道苹果换成香蕉就不知道该怎么办了吗?统计的内容和需要的知识数学的几乎所有内容(不一定事先知道需要什么)用计算机做统计计算其他(对象)领域的知识数学的重要性真正严格的逻辑仅存在于数学之中,只能够从学习数学中获得。(哲学,法律?)数学的逻辑服务于现代理性社会的所有方面。(例如法律)在一定的公理系统下,纯粹数学是唯一可以说得出绝对是非的世界。为什么人们对数学家的印象是“呆”?(世界并不是完美的)统计和数学的区别数学思维是以演绎为主统计思维是以归纳为主,兼有演绎统计各领域利用几乎所有存在的数学内容.但统计本身的数学是为具体目标服务的,自己一般不形成数学体系计算机的重要性由于统计和数据打交道,没有计算机的发展统计就没有前途.计算机和统计的发展相辅相成数据和模型的关系作为根据的数据(比如各地人均GDP,各种资源,自然条件等和航空旅客人数)基于数据建立模型(回归模型)模型用来指导未来,预测未来(某城市GDP达到某水平,是否需要建立或扩建机场等决策…)模型随时要根据新的数据来改进(新的飞机,新的消费理念,新的旅游景点等)没有完美的模型没有无误差的数据统计思维类似于物理学,统计在否定中发展统计的一个重要但又往往不易为人所理解的特点是统计从来不绝对地说“是”或者“不是”。统计只能够说可能,而且往往提供某事可能发生的概率。是非是人类社会的产物大灰狼吃羊犯错误了吗?人类社会之外的自然界有是非吗?人类社会的“是非”是一成不变的吗?统计只说可能性是实际世界的真实体现。真实世界充满了不确定性。从某种意义来说,生活中唯一确定的事情就是其不确定性。
正是不确定性使得生活充满了魅力和迷人的色彩。有多少人会享受其未来每一时刻全部已经确定了的世界呢?我们肩膀上长着自己的脑袋我们可以充分运用我们自己的逻辑思维我们需要习惯逆向思维方式让我们没有任何约束地看待世界上的任何问题这样,世界就不会停滞,就会更让人能够接受两个简单的
数理统计例子
考试分数的t-检验之例假定有两个班级进行考试。从第一个班抽取2个观测值的一个样本,分数为(数据1)(n=2):-100,-300分(样本均值-200分)
从第二个班抽取10个观测值的样本,分数为(数据2)(n=10):100,100,100,100,100,100,99,99,99,99(样本均值99.6分)哪个班平均成绩更接近100分?考试分数的t-检验之例H0:m=100对Ha:m<100
(假定分数可以多于100)数据1(n=2):-100,-300分(样本均值-200分)
t=-3,df=1,p-value=0.1024结论:在水平a=0.1下接受这-100分和-300分所代表的总体的均值为100的零假设(你同意吗?)。数据2(n=10):100,100,100,100,100,100,99,99,99,99(样本均值99.6分)t=-2.4495,df=9,p-value=0.0184
结论:在水平a=0.05下拒绝由这六个100分四个99分所代表的总体均值为100的零假设。
假设检验的企图是否定零假设(H0).何时能说“接受零假设”?越学越糊涂吗?下面再看一个回归例子两个变量X和Y的相关检验(各有51个观测值),看来相关.X和Y的回归的方差分析和对斜率b1的t-检验(还有R2值等).看来显著.查看正态性:(PP图与残差图和Kolmogorov-Smirnov检验:ks=0.098,p-value=0.5),未发现问题.但是实际数据的X和Y没有一点关系
(一个点除外)H=X(X’X)-1X’的对角线元素hi究竟是接受、拒绝、还是怀疑我们被灌输的东西?我们肩膀上长着自己的脑袋.为什么不能呢?最高指示:怀疑一切
KarlMarx(我的座右铭)谢谢大家家具企业在未来的四种共存模式。现在的家具市场是一个庞大的市场,很多的家具生产和出口都一直牢牢的占据着消费市场的地位。但是在近两年,家具的销售日益下滑,家具市场开始蒙上了一层灰色的色彩。下面就跟随的一起来了解一下吧!为何,这些家具企业一步步走向倒闭?是否,家具的市场份额在激烈的行业竞争中一点点被上下游产业蚕食?未来,这些家具企业该何去何从?带着这些疑问,记者采访了深圳家具研究开发院院长许柏鸣及副院长关永康。01不可阻挡的市场分流之势纵观家具行业产业链,从上游房地产商到下游的陈设饰品,是怎样一步步实现销售拦截和市场抢占的呢?众所周知,以往消费者从购房到购置家具经历的顺序是这样的:首先购买毛坯房,选择设计方和施工方,其次是选择建材,最后才是选择家具和衬托家装风格的软装陈设。如今精装房的兴起,全屋定制流行,市场也在逐渐分流。定制家具分流传统家具市场关永康从房地产商销售精装房经历的四个时期说起市场分流的步骤。第一代精装房包含“天地墙”,抢占了建材、施工和设计份额;第二代在第一代的基础上,包含厨卫,抢占了橱柜、卫浴等企业份额;第三代精装房在前两代的基础上,把衣柜、门厅柜、阳台收纳柜等一并包含,抢占了家具的市场。房地产精装房项目实现上游拦截如今,像万科和恒大等地产公司推出的精装房,甚至包含活动家具和家电,实现“拎包入住”,同时也完成了上游拦截。02打通上下游,向定制发展从营销的角度,从上游向下游整合较容易,但从下游向上游整合难度较大。关永康指出,目前的家具市场形势从上游产业链不断向下游蚕食。例如欧派、索菲亚等定制企业,开始销售活动家具,建材行业也不甘示弱,开始打造整体家居,例如东鹏陶瓷销售东鹏家居。以往做精装的施工方如广田、瑞和也在整合产业链。关永康说:“还没等家具消费者到卖场,已经被‘N轮洗脑’,成交机会不断被分流,这些是最终使得家具卖场的进店率、成交率和客单价越来越低的核心原因。”面对这样的危机,中小型家具企业如何应对?关永康指出,打通上下游渠道,从活动家具走向定制家具。打通上下游可以是整合上下游渠道,也可以是与上下游产业链合作,同理,走向定制,可以是自身品牌向定制化发展,也可以是与定制企业合作。观点碰撞VS抢占家具市场份额的力量有限,家具行业不应过度悲观传统家具企业有少部分在红海中逐步沉淀的企业成为大型和超大型企业,整合了很多中小企业,让那些中小企业难以生存。而这些,才是家具企业倒闭的真正原因。许柏鸣指出,家具行业的市场份额受到影响,内部竞争是主因,外部竞争是次要原因。在谈到外部竞争者时,他分析了蚕食家具市场的“四股力量”,但同时,他指出,这些力量不足以吞噬家具市场份额。1以海尔、方太、美的为代表的家电企业这类企业比家具行业整体先进,可以为传统家具带来新思维,但面临对家具行业不够了解的问题。家具产品具有复杂属性,本质上属于工业产品,具有大工业的特点,同时兼具环境属性,与建筑和室内密不可分,与环境要配套。2以万科为代表的建筑和房地产开发商建筑和房地产领域进入家具行业具有资本优势和成熟管理优势,它们牢牢占据着下游资源,同时完成上游拦截和家居整合,具有全方位的优势,但其难度在于产业链过长。3以华为为代表的IT企业这一行业切入点在于IT技术,以期通过渠道及信息通路(大数据及物联网技术)的打造发挥其优势。如华为,从信息通路切入,进入泛家具行业,具有一定的优势,是不可小觑的力量。IT行业进入家具市场的不足之处是对家具行业了解不够深入,所需的与家具相关的人才也不能够到位。4地板、木门、陶瓷、卫浴等泛家具领域这一类行业进入家具领域,看似容易,实则难度不小。家具行业是属完全竞争行业,市场玩家多,产业节奏快,面临卖场过剩和产能过剩的问题,加上消费者诉求各异,实现抢占份额难度较大。家具作为传统的消费品行业,刚需还在,整
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