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文档简介
§1统计数据与统计学
§2一些基本概念
§3统计与统计软件
§1.1统计数据
§1.2统计学
§1.3统计学的类型
统计数据无处不在
数据的类型
按照所采用计量尺度的不同可划分为三种类型
–数值型数据
–分类型数据
–顺序型数据
在这三类数据中，数值型数据由于说明了事物的数量特征，
因此可归为定量数据，分类型数据和顺序型数据由于定义了
事物所属的类别，说明了事物的品质特征，因而可统称为定
性数据；
还可以从其它角度对统计数据进行划分：
按照收集方法的不同：
•观测数据
例如，对商品零售价格变动水平的测量可以得到商品零售价格指数、对股
票价格变动水平的测量可以得到股票价格指数。
•实验数据
比如某种新型电池的使用寿命、一种新型降压药疗效的实验数据等。
按照是否与时间相联系
•截面数据
•时间序列数据
截面数据：
时间序列数据：
统计学是一门收集、整理和分析数据的科学
•收集数据→抽样调查、试验设计
•整理数据→描述统计的方法
•分析数据→参数估计、假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分
析等。
统计学的应用领域
统计学可分为两个分支，描述统计和推断统计
描述统计：主要指搜集、分析和展示数据的方法
推断统计：主要指根据搜集到的样本数据对总体参数进行推
断的方法
§2.1随机性和规律性
§2.2概率和机会
§2.3参数和统计量
§2.4变量
•许多社会现象是随机的，带有不确定性；
•也有许多社会现象是有规律的；
•现实中，随机性与规律性并非完全对立，社会现象通常是随
机性和规律性的有机结合体，随机之中带有规律性。
抛硬币的例子
1
.
0
0
.
8
0
.
6
0
正
.
4
面
出
现
的
0
.
频
2
率
0
.
0
0100200300400500
抛硬币次数
统计规律：随机之中的规律。
对统计数据进行分析：是利用数据产生的随机性和统计规律
进行推断和决策。
概率是对机会的描述，度量了某件事情发生的可能性，其取
值在0和1之间。
概率为0：对应绝对不可能发生的事情。
概率为1：对应一定会发生的事情。
概率介于0和1之间：为随机事件。
随机事件的例子：
（1）随意抛掷一颗骰子，出现的点数为6；
（2）A、B两队进行一场足球比赛，比赛结果为平局；
（3）在某交易日，上证指数以红盘报收；
（4）某对新婚夫妇生下的是一名男孩；
（5）某天出现雷雨天气。
……
总体：包含了所要研究的全部个体（数据的集合）。
参数：总体特征的一些概括性数字度量。
•常见的参数：总体平均数（记为）、总体方差（记为2）、
总体比例（记为）等。
样本：从总体中随机抽取一小部分元素的集合。
统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
•常用的统计量：样本平均数（记为x）、样本方差（记为s2
）、样本比例（记为p）等。
绝大多数统计问题的本质：研究如何根据统计量去推断参数
变量：与常量（也叫常数）相对，是说明随机现象某种特征
的概念。
变量的类型：
•定性变量
•定量变量
按照变量所属类型的不同组合，将变量之间的关系区分为：
•定性变量之间的关系
•定量变量之间的关系
•定性与定量变量之间的关系
研究定性变量之间关系的统计模型与方法主要有：
列联分析
对数线性模型
……
研究定量变量之间关系的统计
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