《统计学》课件 1导论

统计学

15什么是统计？什么是统计学？

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26阅兵式看似是军事力量的展示，但其背后却是一个国家顶级统计能力和综合治理能力的极致体现。它远不止是“数人头”那么简单，而是将抽象的数据转化为具象的国家实力证明。宏观层面的“人口”与“物资”普查能力

一场阅兵涉及成千上万的官兵、数以百计的装备、以及海量的后勤物资。这本身就是一次对国家特定领域资源的“微型普查”。26阅兵式体现国家统计能力的几个核心层面：26

人员统计：

需要精确统计参与阅兵的总人数、各军种人数、官兵的年龄、籍贯、军衔、政治面貌等。这要求军方拥有高度准确和实时更新的人员数据库系统。装备统计：

参阅的所有武器装备，从坦克、导弹到战机，其型号、数量、技术状态、所属单位都必须有清晰的台账。这体现了国家对国防资产的管理和统计能力。后勤物资统计：

为保障训练和阅兵，需要统计和调配海量的物资，如服装、食品、油料、药品、零部件等。这背后是复杂的物流和供应链统计管理系统。

262.流程管理与精密调度能力（动态统计）

阅兵式最震撼人心的“整齐划一”和“分秒不差”，是动态统计和流程管理的巅峰之作。时间精度管理：

每一个方队通过检阅台的时间必须精确到秒。这体现了时间序列分析和流程优化的能力。空间与队列管理：

如何将成千上万的人和装备在有限的空间（如训练场、长安街）内高效组织起来，需要极强的运筹学和几何统计能力。多部门协同数据流：

阅兵涉及军队、公安、交通、医疗、气象等多个部门。这些部门之间的信息共享和协同指挥，依赖于统一、实时、准确的数据流。这体现了跨部门数据整合与交换的能力。

263.数据驱动的训练与选拔（统计推断与优化）

参阅官兵和装备的选拔过程，本身就是一个基于数据的优化和推断过程。人员选拔：

需要通过统计方法，从全军范围内筛选出符合身高、体重、政治、心理、体能等多维指标的官兵，确保样本的代表性和最优性。这运用了抽样调查和多指标综合评价的统计思想。训练效果评估：

训练过程中，会收集大量数据：每个人的步幅、步速、动作角度，以及整个方队的整齐度。通过视频分析、传感器等工具采集数据，然后进行统计分析，找出偏差，不断优化训练方案。这是一个典型的“数据-分析-反馈-优化”的闭环管理过程。

264.象征意义：将抽象统计能力“可视化”装备展示代表工业与研发统计：

展示的新型武器装备，是其背后庞大国防工业体系和科研能力的“统计摘要”。每一件装备性能参数（射程、精度、速度等）是国家科技统计数据的集中体现。人员方队代表人口与组织能力：

精神抖擞、纪律严明的官兵方队，是国家对庞大人口进行有效教育、训练和组织管理的最终成果展示。这背后是征兵、教育、培训等社会统计数据的支撑。

26总结

阅兵式远不止一场秀。它是一个国家将其在人口、物资、工业、科技、组织等方面的静态统计能力，通过精密的动态管理和优化，最终转化为一场高度可控、可预测、可重复的盛大仪式的过程。

它向世界传达的信息是：我们不仅拥有这些强大的资源（统计存量），我们更有能力对其进行最极致的掌控、调度和运用（统计应用与优化能力）。

这种将数据转化为行动，将资源转化为实力的能力，正是现代国家治理的核心。

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18据美国约翰斯·霍普金斯大学发布的全球新冠肺炎数据实时统计系统，截至美国东部时间2月24日下午6点，全美共报告新冠肺炎确诊78786071例，死亡944431例。过去24小时,美国新增确诊73323例，新增死亡3046例。

20城市经济发展水平与创新能力指数大致呈现正向相关关系，

即城市创新能力越强，经济发展水平越高。

22中非合作具有历史意义，中国的投资与经济合作给非洲经济的发展带来机遇。24

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26目

录CONTENTS一教学目标二课程内容三教学方法四考核形式课程简介第一节教学目标3

《统计学》是国家教育部高等教育司规定的经济学类专业开设基础课程之一。它为我们阐述了常用的基本统计分析理论与方法，是一门研究和认识事物客观发展规律的方法论学科。

在当今世界经济全球化，信息网络化的知识经济时代，无论是在社会经济领域还是在自然科学领域（理、工、农、医、人文、社会、经济、管理、军事等），统计方法均已得到越来越广泛的应用。

第一节教学目标4能力目标素质目标知识目标了解统计学科的分类与特点、统计学科的基本原理和基本方法；掌握描述统计学数据收集整理显示与分布特征的测度方法原理；掌握推断统计学中建立在“概率论”基础上的参数估计、假设检验、相关与回归、时间序列等方法的分析原理、应用条件、分析意义和作用；掌握Excel软件基本操作方法，识别输出的统计结果，解释分析结论。

知识目标第一节教学目标

能力目标5能力目标素质目标知识目标

熟练运用相关统计软件如EXCEL、Python、AI大模型等进行数据处理和统计分析，使用统计语言描述社会经济现象；能够独立设计调研方案、调查问卷、并整理和分析数据、独立撰写统计分析报告。第一节教学目标

素质目标6素质目标知识目标能力目标求真务实、实践创新、精益求精的精神；培养严谨、认真、吃苦耐劳、追求卓越的优秀品质；成为有思想、有文化内涵、有责任感和职业道德的专业人才。第二节课程内容

课程内容（40学时）7统计学概述（统计学应用领域、统计学的概念、统计数据及其类型）;描述统计学（统计数据的收集、整理与显示、数据分布特征的测度）;推断统计学（抽样分布与参数估计、假设检验、相关与回归分析、时间序列分析、统计指数）。第一章导论第二章数据收集第三章统计数据的整理与显示第四章数据分布特征的测度

第五章抽样分布与参数估计第六章假设检验第七章方差分析第八章相关与回归分析第九章时间序列分析和预测第十章统计指数

第二节课程内容

课程主要内容8推断统计学描述统计学第二节课程内容

《统计学》课程体系9统计学（方法论）描述统计学（数据为总体）推断统计学（数据为样本）数据收集数据整理数据描述数据解释抽样与参数估计假设检验方差分析与试验相关与回归分析时间序列分析指数集中趋势离散程度偏态与峰态12345678910第二节课程内容

使用教材及参考书10教材：统计学（第2版）（重庆大学出版社）参考书：统计学

徐国祥上海财经大学出版社应用经济统计学李心愉北京大学出版社社会统计学卢淑华北京大学出版社商务与经济统计学精要

[美]大卫·R.安德森、丹尼斯·J.司威尼、托马斯·A.威廉姆斯著陆成来、胡成秀译东北财经大学出版社定量决策分析[英]约翰·鲍威尔上海远东出版社第三节教学方法

教学方法&学习方法11教学方法学习方法互动教学多媒体教学合作思考自主学习实践教学案例教学计划第三节教学方法

学习方法12制作计划

指导学生制定目标和学习计划合作共赢学会团队合作，协力完成任务勤于思考对所学知识、方法要反复推敲，思考，举一反三，不断提升自己学会自学课后利用各种途径自主学习相关知识与技能计划

自学思考

合作

学生学习方法第四节考核形式

考核形式13考核方式：考试（闭卷）成绩评定：

本课程的总评成绩由平时成绩与期末考试成绩组成，满分100分，其中平时成绩占40%，期末考试成绩占60%。。

其中平时成绩主要由考勤、作业、课堂表现、上机报告、期中考试或慕课等构成。第四节考核形式

考试题型14考试题型：单项选择题判断题填空题名词解释简答题设计题计算题数据分析题第一章导论统计学学习目标与重难点提示

29理解统计与统计学的含义认识统计学科分类及其关系掌握

统计数据及其类型掌握

统计中的常用基本概念目的：为统计学习打好理论基础。目

录CONTENTS1.1统计及其应用领域1.2统计数据的类型※1.3统计中的几个基本概念※1.4Excel在统计中的应用常识1.5ＡＩ

大模型在统计中的应用统计及其应用领域|1.1.1什么是统计学|1.1.2统计学的分科|1.1.3统计的应用领域|

1.1.1什么是统计学

一、什么是统计321.统计工作收集数据的活动2.统计数据对现象计量的结果

3.统计学分析数据的方法与技术1.1.1什么是统计学

statistics(不列颠百科全书)33statistics:

thescienceofcollecting,analyzing,presenting,andinterpretingdata.

Copyright1994-2000Encyclopaedia

Britannica,Inc.

（不列颠百科全书）1.1.1什么是统计学

二、什么是统计学34收集数据：取得数据处理数据：整理与图表展示分析数据：利用统计方法分析数据数据解释：结果的说明得到结论：从数据分析中得出客观结论

收集、分析、表述和解释数据的科学。1.1.1什么是统计学

统计方法35统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验统计学的分科|描述统计学|推断统计学|1.1.2统计学的分科

(一)描述统计(descriptivestatistics)37内容搜集数据整理数据展示数据描述性分析目的描述整体数据特征找出数据的基本规律02550Q1Q2Q3Q4￥1.1.2统计学的分科

(二)推断统计(inferentialstatistics)38内容参数估计假设检验回归分析目的通过样本对总体特征作出推断样本总体1.1.2统计学的分科

(三)描述统计学与推断统计学的关系※40反映客观现象的数据总体内在的数量规律性推断统计学（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）描述统计学（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概率论（包括分布理论、大数定律和中心极限定理等）1.1.3统计的应用领域

统计的应用领域41统计经济学管理学医学工程学社会学…1.1.3统计的应用领域

42actuarialwork(精算)agriculture(农业)animalscience(动物学)anthropology(人类学)archaeology(考古学)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)electionforecastingandprojection(选举预测和策划)engineering(工程)epidemiology(流行病学)finance(金融)fisheriesresearch(水产渔业研究)gambling(赌博)genetics(遗传学)geography(地理学)geology(地质学)historicalresearch(历史研究)humangenetics(人类遗传学)1.1.3统计的应用领域

43hydrology(水文学)industry(工业)linguistics(语言学)literature(文学)manpowerplanning(劳动力计划)managementscience(管理科学)marketing(市场营销学)medicaldiagnosis(医学诊断)meteorology(气象学)militaryscience(军事科学)nuclearmaterialsafeguards(核材料安全管理)ophthalmology(眼科学)pharmaceutics(制药学)physics(物理学)politicalscience(政治学)psychology(心理学)psychophysics(心理物理学)qualitycontrol(质量控制)religiousstudies(宗教研究)sociology(社会学)surveysampling(调查抽样)taxonomy(分类学)weathermodification(气象改善)统计数据的类型|1.2.1分类数据、顺序数据、数值型数据|1.2.2观测数据和实验数据||1.2.3截面数据和时间序列数据|1.2统计数据的类型45

什么是统计数据？(data)1.2统计数据的类型46对现象进行计量的结果；

不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集；不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的。ABC...0123...

什么是统计数据？(data)1.2统计数据的类型

统计数据的分类47统计数据的分类按计量尺度分类数据顺序数据数值型数据按被描述的对象与时间的关系截面数据时间序列数据按收集方法观测数据实验数据1.2统计数据的类型

※

按计量尺度分48分类数据(categoricaldata)

对事物进行分类的结果数据表现为类别，用文字来表述例如：人口按性别分为男、女两类顺序数据(rankdata)

对事物类别顺序的测度数据表现为类别，用文字来表述例如：产品分为一等品、二等品、三等品、次品等数值型数据(metricdata)

对事物的精确测度结果表现为具体的数值例如：身高为175cm、168cm、183cm1.2统计数据的类型

统计数据的分类49统计数据的分类按计量尺度分类数据顺序数据数值型数据按被描述的对象与时间的关系截面数据时间序列数据※按收集方法观测数据实验数据1.2统计数据的类型

按收集方法分50观测的数据(observationaldata)

通过调查或观测而收集到的数据。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。2.实验的数据(experimentaldata)在实验中控制试验对象而收集到的数据。比如，对一种新药疗效的实验，对一种新的农作物品种的实验等。自然科学领域的数据大多数都为试验数据。1.2统计数据的类型

511.2统计数据的类型

统计数据的分类52统计数据的分类按计量尺度分类数据顺序数据数值型数据※按被描述的对象与时间的关系截面数据时间序列数据按收集方法观测数据实验数据1.2统计数据的类型

按被描述的对象与时间的关系53截面数据(cross-sectionaldata)

在相同或近似相同的时间点上收集的数据描述现象在某一时刻的变化情况比如，2020年我国各地区的人口数据2.时间序列数据(timeseriesdata)在不同时间上收集到的数据描述现象随时间变化的情况比如，2016年至2020年国内生产总值数据1.2统计数据的类型

归纳与练习54

以下数据分别属于哪一计量类型？

人的身高、体重、政治面貌、籍贯、5月份的收入额、2021年生活支出额、产品等级、“十五”期间我国GDP总额、第一季度成本总额、服务态度满意程度、学习成绩。分类收集方法时间状况计量尺度数据观察试验截面时间序列分类顺序数值应用与区别社会科学自然科学存量流量品质属性文字非数量性数量性计算特征＝、≠＜＞＋、

－、×÷归纳练习统计中的几个基本概念|1.3.1总体和样本|1.3.2参数和统计量|1.3.3变量

|1.3统计中的几个基本概念

一、总体和样本57总体(population)所研究的全部元素（数据）的集合。其中组成总体的每一个元素称为个体。分为有限总体和无限总体有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限可数的。无限总体所包括的元素是无限的，不可数的。样本(sample)从总体中抽取的一部分元素的集合。构成样本的元素的数目称为样本容量

,或样本量。1.3统计中的几个基本概念

一、样本和总体58样本总体例如从武汉市全部工业企业中抽取100家进行调查。1.3统计中的几个基本概念

二、参数和统计量※(p8)59参数(parameter)(p8)用来描述总体特征的某种特征值（概括性数字）所关心的参数主要有总体均值（

）、总体标准差（

）、总体比例（π）等。总体参数通常用希腊字母表示统计量(statistic)(p8)根据样本数据计算用来描述样本特征值（概括性数字）所关心的样本统计量有样本均值(

x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等样本统计量通常用小写英文字母来表示1.3统计中的几个基本概念

三、变量※(Variable)60说明现象某种特征概念

(名称或项目)

的量。

如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等变量的具体表现称为变量值，即数据(表现)变量根据数据类型不同，可以分为※分类变量(categoricalvariable)：说明事物类别的一个名称顺序变量(rankvariable

)：说明事物有序类别的一个名称数值型变量(metricvariable

)：说明事物数值特征的一个名称离散变量：只能取可数值的变量，即取有限个值※

连续变量：可以在一个或多个区间取任意的变量，即可以取无穷多个值※1.3统计中的几个基本概念

变量及其类型※61变量顺序变量离散变量连续变量分类变量数值变量※

1.3统计中的几个基本概念

归纳62总体均值总体标准差总体比例参数

统计量

xsp

总体

样本统计对象统计内容指标项目名称变量连续型变量离散型变量顺序变量数值型变量分类变量样本均值样本标准差样本比例1.4Excel在统计中的应用常识|1.4.1Excel的安装|1.4.2统计程序的使用|1.5ＡＩ

大模型在统计中的应用|Deepseek

|豆包

|Kimi|元宝

|课后总结

本章要点641.统计学的含义及分科2.描述统计学与推断统计学的关系3.统计数据及其类型4.统计中的几个基本概念

总体、样本、参数、统计量、变量

课堂练习课堂练习

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1、《财富》杂志公布了美国500家最大产业公司排名情况，此项排名的依据是销售额和利润。下表是《财富》杂志500家公司的样本资料

公司销售额（百万美元）利润（百万美元）行业代号海岸公司10136115.118CPC国际公司6738454.58德尔·蒙特公司1555(188.0)8J.M.休伯公司123829.77艾夫克斯公司64584.719诺斯罗普公司506396.01西利公司68325.710优利系统公司7743565.46威斯特瓦科公司2330104.39瑞戈里公司1429174.98

（1）总体和样本分别是什么？（2）这个样本中样本容量为多少？（3）这个数据集中有多少个变量？（4）各个变量是什么类型？课堂练习672、哥伦比亚公司向其邮购俱乐部会员提供光盘、磁带和唱片.该公司某年进行了一项哥伦比亚公司音乐调查，要求俱乐部新会员回答11个问题，其中一些问题是：

（1）最近12个月你买了多少专集？

（2）你现在是国家邮购图书俱乐部的成员吗？

（是或不是）

（3）你的年龄有多大？

（4）包括你自己，你家里有多少人？（大人和小孩）

（5）你最喜欢哪一种唱片？

（列示了15种，包括重摇滚乐、轻摇滚乐、当代成年乐、重金属、敲击乐和乡村乐）

试确定每个问题提出的变量(数据)的类型？

[第（2）、（5）个问题是分类变量］；［第（1）、（3）、（4）个问题是数值变量]

课堂练习

683、识别下列变量类型1.汽车总产量8.性别2.总产值9.考试成绩3.企业经济类型10.全国GDP4.劳动生产率11.武汉市企业个数5.单位新产品个数12.产品总成本6.全国人口数13.利润总额7.产品等级