第1章--统计学导论.ppt

1、,统 计 学,自我简介,俞晓峰 博士研究生 南京大学 商学院 Ben_,第一章 导 论,第一节 统计学的产生与发展 第二节 统计学的研究对象和方法 第三节 统计学的基本概念,学 习 目 标,1. 理解统计学的含义 2. 理解统计学研究对象和方法 3. 了解统计学的应用领域 4. 掌握统计中的几个基本概念,第一节 统计学的产生与发展,一、统计活动的产生与发展 二、统计学发展的三个时期 三、统计学的应用领域,统计学应运而生，统计学作为一门系统的科学，距今只有四五千年的历史。,一、统计活动的产生及发展,原始社会后期：统计萌芽于计数活动； 奴隶制国家产生：使统计日显重要； 封建社会时期：统计已具规模；

2、 资本主义的兴起：统计扩展到社会经济各方面。,二、统计学发展的三个时期,（一）统计学的萌芽期（17世纪中18世纪中） 古典统计学派 1. 德国的记述学派（国势学派 康令 （16061681）、阿痕瓦尔（17191772； 1764年首创统计学一词） 他们在大学中开设“ 国势学”采用记述性材料，讲述国家“ 显著事项”，籍以说明管理国家的方法。特点是偏重于事物质的解释而忽视量的分析。,2. 政治算术学派 威廉配第 （16231687）：政治算术，对当时的英、荷、法等国的“国富和力量”进行了数量的计算和比较。 约翰格朗特（16201674）：关于死亡表的自然和政治的考察，他们开创了从数量方面研究社会

3、经济现象的先例。,（二）近代统计学（18世纪末19世纪末）,1. 数理统计学派 法国的拉普拉斯：把古典概率论引进统计学，发展了概率论，推广了概率论在统计中的应用。 比利时的凯特勒（17961874）：社会物理学、论人类、概率论书简。他是数理统计学派的奠定人，有“统计学之父”之称。,2. 社会统计学派 德国的克尼斯（18211898） 恩格尔（18211986）：著名的恩格尔定律 梅 尔（18211896）人口统计学、伦理统计学、社会生活中的规律性。,（三）现代统计学（20世纪）,统计学的主流从描述统计学转向推断统计学。20世纪30年代R费希尔的推断统计理论标志着现代数理统计学的确立。 1. 数

4、理统计学派 哥塞特（18761936）：首创小样本t-分布理论 费希尔（18901962）：提出实验设计等。此外，尼 曼、毕尔生、瓦尔德、科克伦等。,2.社会统计学派 弗拉斯卡姆波（1886 ）：一般统计学 史密斯（18541901）：统计学原理 高野岩山郎（18711949）：社会统计史研究,3.社会经济统计学派 斯特鲁米林（1877 ）发展了社会经济统计理论 列昂捷夫（1906 ）投入产出方法 4.当代中国的统计学（1949 ） 新中国成立前主要介绍欧美统计学派。 改革开放前主要参照前苏联统计模式。 改革开放以来学习世界各国统计之长，创有中国特色统计之新。,60年代以后统计学发展有三个明显

5、的趋势： 统计学依赖和吸收数学更多； 以统计学为基础的边缘学科不断形成； 与电子计算机技术相结合。,统计学的应用领域,举出一个统计没有用途的领域名称比举出一个统计作为其组成部分的领域名称要困难得多。 -Robert Johnson,统计学与数学的关系 （联系）,统计学运用到大量的数学知识 数学为统计理论和统计方法的发展提供基础 不能将统计学等同于数学,统计学与数学的关系 （区别）,数学研究的是抽象的数量规律，统计学则是研究具体的、实际现象的数量规律 数学研究的是没有量纲或单位的抽象的数，统计学研究的是有具体实物或计量单位的数据 统计学与数学研究中所使用的逻辑方法不同 数学研究所使用的主要是的演

6、绎 统计学则是演绎与归纳相结合，占主导地位的是归纳,第二节 统计学的研究对象和方法,一、统计的涵义 二、统计学的研究对象 三、统计学的研究方法,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 3. 统计学 分析数据的方法与技术,Statistics的定义,Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data. -Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc. （不列颠百科全书）,数据搜集：取得

7、数据 数据分析：分析数据 数据表述：图表展示数据 数据解释：结果的说明,统计研究的过程,实际问题,二、统计学的研究对象,统计学是一门研究客观事物数量方面的方法论科学 特点 1从研究对象看，研究客观事物总体数量方面， 其对象具有：总体性；数量性；具体性。 2从方法核心看，强调对客观总体进行大量观察， 通过归纳推理以获得总体数量方面的综合性认识。 3从学科体系看，是一门多科性的学科“家族”,统计的性质,三、统计研究的基本方法,第三节 统计学的基本概念,一、统计总体与样本 二、标志与指标 三、变量,总体 即统计总体，是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别单位所构成的整体。,总体单位 即构成统计总

8、体的每一个事物或基 本单位。,（一）总体与总体单位,例如：在工业普查中，“工业企业”就 是一个总体，其中每一个工业企业就是总体单位。工业的设备普查中，总体是“工业企业的所有设备”，而总体单位是“工业企业的每一台设备”。,2.总体具有三方面的特征：,1）同质性。即构成总体的各个单位必须具有某一方面的共性，这个共性是确定总体范围的标准。 2）大量性。即总体是由许多单位组成的，而不是仅有的少数个别单位。 总体根据它所包含的总体单位的数目是否有限分为有限总体和无限总体。对于有限总体既可以进行全面调查也可以进行非全面调查；而对于无限总体只能进行非全面调查。,3）差异性。即各总体单位之间，除了必须在某一方

9、面有共性之外，其他方面必然存在差异。 例如工业普查中，各工业企业的经济类型、行业性质、职工人数、资金总额、产值等必然存在着差异。）这些差异是统计研究的基础，如果各总体单位之间不存在任何差异，则没有必要进行统计调查和研究。,3.总体与总体单位的转化,总体和总体单位是根据统计研究的目的来确定的，随着统计研究目的的变化，总体和总体单位也会发生变化。 例如一个企业、一所大学，既可以是某一调查研究的总体单位，也可以是另一调查研究的总体。,定义：又称做抽样总体或子样，它是由从总体中按一定规则抽选出来的一部分单位所组成的一个小的整体，是总体的代表。,必须取自所要研究的总体；,特点,从一个总体中可抽取许多个样

10、本，这些样本的数值是不同的，也即存在着随机的差异；,样本必须具有代表性；,样本必须具有客观性。,1.样本的定义与特点,在现实生活中，要么总体都是无限总体；要么总体规模较大，总体单位数量较多，因此，现代统计学所采用的研究思路一般是根据样本信息来推断总体。所以说，样本是现代统计学中非常重要的概念。 注意：在一个具体问题的研究中，总体总是唯一确定的，而样本却不唯一。,2.样本单位：组成样本的各个单位（或元素），是各项统计数字的原始承担者。 例如：在工大抽取100名大学生进行学习情况的调查,二、标志与指标,（一）标志与标志表现 （二）统计指标与指标体系 （三）指标和标志的关系,（一）标志和标志表现,1

11、.标志 （1）定义：说明总体单位共同属性或特征的名称。 （2）分类,按表现形式分类,品质标志只能用文字表示的属性,数量标志可用数值表示的特征,按有无差异分类,不变标志各单位具体表现相同,可变标志各单位具体表现不同,例 总体：一年级全体在校大学生。 总体单位：每个一年级大学生。,2.标志表现 各单位的属性或特征的具体表现。 数量标志的具体表现，统计上称为标志值（或变量值） 例：,（二）统计指标和指标体系,1.指标 （1）定义及构成要素 综合反映社会经济现象的总体数量特征的概念和数值。 指 标 = 指标名称 + 指标数值,（2）特点,具体性：有具体对象、时间、地点、条件。 综合性：说明总体特征是综

12、合全部单位具体标志表现的结果。 数量性 ：可度量的,（3）分类,按反映的数量特点不同分,数量指标,质量指标,按指标的功能不同分类,描述指标,评价指标,预警指标,按数值形式不同分,绝对数指标,相对数指标,平均数指标,按性质不同分类,正指标（销售收入、资金利税率）,逆指标（犯罪率、不及格率）,适度指标（恩格尔系数、基尼系数）,按推断统计的指标说明的对象不同分,参数,统计量,2.指标体系,定义： 具有内在联系的一系列指标构成的整体。 基本统计指标体系：反映国民经济和社会发展基本情况。包括社会指标体系、经济指标体系、科技指标体系等。 专题统计指标体系：针对某项社会经济问题的专项指标体系。,例,产 销

13、率,劳动生产率,净产值率,成本利润率,工业企业经济效益指标体系,资金利润率,负 债 率,流动资金周转速度,专家建议：构建新循环经济统计指标体系。 该套统计指标体系拟由国民生产、国际贸易、产业结构、资源利用、人民生活、生态修复和和谐社会等7组共52项指标组成，其中有12项控制指标和40项状态指标。,在新循环经济学中生态修复被认为是生产。,生态修复指标包括：,污水处理率 化肥与农药使用强度 单位GDP的二氧化碳排放 退化土地修复率 地下水位等,（三）指标和标志的关系,标志是说明总体单位特征的；指标是说明总体特征的。 标志中的品质标志不能用数量表示；而所有的指标都能用数量表示。 一些数量标志汇总可以得到指标的数值 ； 数量标志与指标之间存在变换 关系。,标志与指标 既有区别又有联系,三、变量,指可变的数量标志。变量的具体数值表现即变量值。,按取值是否连续分 离散变量 只能取整数的变量。连续变量 在整数之间可插入,小数的变量。,连续变量的离散化处理,在某些特殊场合，连续变量也可作离散变量处理。 如人口按年龄分组时，