统计学-数理统计在统计学中的地位(The position of statistical mathematical statistics in Statistics)
统计学-数理统计在统计学中的地位（The position of statistical mathematical statistics in Statistics）
I. The main characteristics of mathematical statistics and statistics
(1) the main features of mathematical statistics;
The mathematical statistics is based on the random phenomenon limited income observations or experimental data summarized, find rules of the limited data, and the number of rules based on the corresponding overall phenomenon make a subject inference or judgment. Summarized as follows: first, randomness, that is to say, the object of mathematical statistics should be stochastic, deterministic phenomenon is not the content of mathematical statistics. Two is limited, that is to say, the number of random phenomena in mathematical statistics is limited by the number of times. The three is quantitative, that is, mathematical statistics to study the random phenomenon of the number of regularity based, and the quality of random phenomena for the second time. Four is the research method used, mainly for induction. Finally, mathematical statistics has a certain probability reliability through the study of small samples in order to achieve the overall inference. That the overall error sample is an objective existence, but statistics not only focus on the size of the error, the error possibility also pointed out.
According to the characteristics of mathematical statistics, mathematical statistics is one of the most important and active subjects in applied mathematics. Thus! Statistics from the
discipline division, should belong to mathematics, but it focuses on application! Instead of pure mathematical theory or method of research, the methods used are focusing on induction, rather than mathematical deduction.
In summary, the main characteristics of mathematical statistics can be summarized in one sentence, mathematical statistics is a limited number of observations or experiments a number of research results of random phenomena, according to the number of general rules make the applied mathematics has certain reliability inference.
(two) the main characteristics of Statistics
Statistics is a methodology science of collecting, arranging and analyzing statistical data. The purpose of statistics is to explore the internal quantity and regularity of data so as to achieve scientific understanding of objective things.
Statistics from the scope of its research, there are three major areas: data collection, data collation and data analysis. First of all, with the development of statistics, it is difficult to tell which areas are more important in these three fields. Perhaps a lot of people think that data analysis is more important. In the analysis of the United States in 1910 and 1900 two agricultural census data, Lenin pointed out: "all problems, all the difficult task is how these data can exactly from the political and economic situation that the different kinds or types of farmers." This shows the importance of data collation. Study on analysis method of distress statistics in our country is not data in recent years, but the lack of adequate
statistical data valid, which cannot be confirmed or to test the corresponding economic theory, economic model and economic policy data. The importance of data collection is evident. Second, statistics is a methodological science. For a long time, it has been considered that the basic methods of statistical research are numerous observation method, statistical index method, statistical grouping method and model inference method. Especially a lot of observation becomes one of the most important basic characteristics of statistical methods, it can be said that this is one of the fundamental difference between statistical and mathematical statistics or statistics also really has become the modern Western Mathematical Statistics. With the statistics from the purely statistical description of the early development for both descriptive statistics and inferential statistics, until some scholars think that the modern statistics should be dominated by statistical inference, supplemented by descriptive statistics, regardless of whether the idea inappropriate, but it can be inferred statistically has played an important role in the modern social life. In fact, inferential statistics has become one of the basic features of modern statistics. Again, the statistics from one day become a science, the phenomenon of quantity research as the basic characteristics, but also their own, emphasized the need for a qualitative understanding of the phenomenon as the foundation.
(three) comparison of mathematical statistics and statistics
Through the above analysis of mathematical statistics and statistical characteristics, the main similarities and differences between mathematical statistics and statistics can
be summarized as follows:
1. from the objective point of view, both focusing on the number of law reveals the general phenomenon, and was claimed to be more qualitative to the overall understanding of the phenomenon as the foundation.
2. from the way of study, through the research on quantitative characteristics of the individual part of overall hope of mathematical statistics, in order to achieve the overall recognition of the corresponding number of features; and both statistics by researching on quantitative characteristics of the general structure of all individuals (if possible or $worth it), in order to achieve the overall understanding the corresponding number of features, also hope that through the research of quantitative characteristics of the individual parts of the overall,
In order to achieve an understanding of the corresponding quantitative characteristics of the population.
3. from the research methods, the corresponding characteristics of mathematical statistics mainly depends on the characteristics of small sample statistical mathematics principle to infer the overall distribution of value; and statistics or the corresponding characteristics of statistical inference mainly depends on the eigenvalues of large sample statistical mathematics principle to infer the overall value distribution.
4. from the main scope of their research, mathematical
statistics focused on quantitative analysis of the samples and statistics; not only pays attention to the quantitative analysis of the sample data, and attention on the overall analysis, quantitative obtained all the data at the same time, the research methods of data collection and data processing method.
5. from the mathematical deduction of the overall use of sample data, the probability theory is the common foundation. Especially as one of the basic methods of statistical method of mass observation, its mathematical basis is the law of large numbers in the theory of probability statistics; large sample can be easily inferred from the mathematical basis of general characteristics of it is the central limit theorem in probability theory, and whether it is the law of large numbers or the central limit theorem is also the foundation of mathematical statistics.
Although the 6. statistics emphasize the application, but it is a mathematical discipline, focusing on the application of the method based on mathematical statistics; more emphasis on research and application of analysis method to solve the problem of social economic and the number of scientific research and the mathematical basis of the method itself, by the theory of statistics corresponding to in fact, research, scientific research on the mathematical basis of statistical inference method, is one of the research areas of mathematical statistics.
From the above characteristics and comparison of mathematical statistics and statistics, can see clearly that with the
development of modern statistics and in the social political and economic life play a growing role in the trend, ideas and methods to study the issue of mathematical statistics on the development of statistics has produced revolutionary influence, but important, mathematical statistics and statistics are two subjects different, can not simply be "unified".
Two, the status of mathematical statistics in Statistics
Statistics and statistics are two different disciplines, they can not replace each other, can not be like over the years some scholars proposed that, to establish a statistical matter, or the integration of statistics, its essence is to combine mathematical statistics and statistics. But the direct consequences of their fusion is now used by some colleges and universities in statistics textbooks, both have statistical content, there are statistical components, we in fact, neither fish nor fowl, simple splicing content and content is the statistics of the statistics. This is a sad thing about China's statistics, statistics textbooks and statistical teaching in recent years: losing oneself and blindly wanting to connect with the west". The author believes that in order to straighten out the relationship between mathematical statistics and statistics, it is necessary to make a thorough study of the status of mathematical statistics in statistics.
(1) the status of mathematical statistics in the development of statistical thinking
Statistics, as a social practice, has a history of several thousand years. It is people's simple understanding of
statistics. With the continuous development of social productivity, the contemporary statistics has not imprison and plan to the unification of "category.
1. statistics it is recognized as one of the most powerful weapons of the society, has been widely applied in many fields of society, politics, economy, science and technology, and each area has its complexity and diversity, the simple "unification", namely a comprehensive survey is almost impossible, but fully understand the regularity of contact number the basic situation of every area and different areas, necessary for modern social management. The ideas and methods of mathematical statistics, naturally for statistics by mathematical statistics, namely for the development of modern statistics lit a spark of scientific thought to solve complex problems, as part of the total to lay the foundation of the mathematical description of overall
The 2.20 century since 30s, with the formation of the government to effectively intervene the national economic concept, the government in the social economic life as a direct participant, the global data based on the master, greatly promoted the development of statistical thinking, not only spend a lot of money on the statistics "weapon" for development, is more important specification for statistical behavior from the angle of legislation. In today's statistical laws and regulations of many countries, the importance of sampling survey is clearly defined. For example, in China in 1996 5 menstrual changes after the promulgation and implementation of the "People's Republic of China statistical law" second chapter tenth clearly stipulates: "the statistical investigation shall
be based on periodical censuses, mainly through regular sampling surveys, by statistical reports, key investigation and comprehensive analysis as supplement, collection, finishing the basic statistical data".
The basic principle of sampling survey is based on the inferential principle of mathematical statistics. It can be seen that the inferential position of mathematical statistics in statistical practice has been established in the form of law.
3. as the social economic activities of the main business units, in the background of the development of world economic globalization and regional economic integration, not only does not have sufficient funds and technical support in a comprehensive investigation, sometimes not necessary through a comprehensive survey to obtain comprehensive data production by camp, which is enough to provide the corresponding sample survey reliable data as the basis of enterprise production and management decision-making. This also shows that mathematical statistics has micro realistic needs, and opens up an unlimited broad prospect for micro economic management activities. In the application of micro statistics, there is a solid ideological foundation.
4. statistical concept, is not only the description of characteristics of the development of history with historical data, and more emphasis on contemporary through the collection and analysis of historical data, to predict the future, based on this prediction is also based on the principle of mathematical statistics. That is to say, to find out the internal quantity and regularity of the data from the
historical time series data, so as to grasp the future trend, that is, the function of the mathematical statistics analysis principle in the prediction of time series data, is equally important.
(two) the status of mathematical statistics in statistical methods
With the establishment of the idea of solving realistic problems in mathematical statistics, the importance of mathematical statistics in statistical methods has been correspondingly established.
The law of the 1. major numbers sets up a connecting link for the application of mathematical statistics in statistics. Large number of observation is one of the basic methods of modern statistics, and the law of large numbers is the foundation of a large number of statistical observation without a large number of observation support, then statistical analysis of the basic indicators: the average number and relative number, it loses its role and significance of the visible position in mathematical statistics statistical methods allow all doubt.
The 2. central limit theorem paves the way for the application of mathematical statistics in statistics. Master sample distribution of eigenvalues is key to infer the overall sample, and the central limit theorem shows that as long as the sample size is sufficiently large and, since the value of the overall characteristics of the unknown sample approximate normal distribution. Thus, as long as the use of a large number of
observations obtained randomly enough sample data, the statistics can be almost all treatment method used in statistics, which on the other hand also indirectly opened up the field of statistical method and its dominant position in the modern statistical inference methodology in.
3. the theory of sampling distribution in mathematical statistics provides the theoretical guarantee for the application of the methods of variance analysis and orthogonal design in modern statistics. In particular, the role of orthogonal design in the field of industrial and agricultural production and its contribution to the economy have attracted much attention of foreign scholars. According to some Japanese experts, "at least 10% of Japan's economic development has been attributed to orthogonal design."." This shows the practical significance of mathematical statistics in the application of statistical methods.
(three) the status of mathematical statistics in statistical content
Statistics is a methodological science on how to collect, collate and analyze statistical data. No matter how much impact the development of mathematical statistics of statistical thoughts, regardless of mathematical statistics in the statistical methods in what position, status of mathematical statistics in statistics is mainly reflected in the statistical analysis of the status. The actual effect of mathematical statistics on data collection and collation is much less than that of statistical analysis. That is to say, statistics, as a methodology science, has a much larger field of study than
mathematical statistics. Try to replace the statistical viewpoint with the statistics clearly is not correct, also trying to replace the statistics with statistical point of view is not correct, after all, mathematical statistics as a mathematical discipline has its own irreplaceable characteristics. Therefore, the status of mathematical statistics in statistical content can only be mainly reflected in statistical analysis.
1., the research of statistical data collection method is still one of the main contents of modern statistics. As mentioned earlier, in our country, how to obtain a large number of real and effective statistical data is one of the urgent tasks we are facing. Untrue and incomplete statistical data can make the macro management of the country "economic theory", the economic model and the statistical test of economic policy, and the production and operation forecast and decision-making of the enterprise can not be effectively carried out. Thus, the correctness of the view that the quality of statistical data is the life of all statistics is correct. The statistics in the statistical data collection effect only reflected in the statistical data survey methods, sampling survey method is how to organize the implementation of the way, to emphasize the collection method in statistics.
2. same raw statistics,
The collation data obtained by different finishing methods can be completely different, and the same method can be used to analyze them. The conclusion may be completely opposite. This is enough to illustrate the importance of statistical
arrangement. However, mathematical statistics is difficult to play an effective role in statistical collation. After all, the mathematical statistics research is based on small samples, and statistical research is based on large samples. If statistics are not based on a large sample or population of all individuals, statistics may really be reduced to mathematical statistics.
3. the influence of mathematical statistics on statistical data analysis is significant. Not only in the estimation of the large sample overall parameters of non parametric estimation, correlation and regression analysis, the overall pattern of judgment, a general parameter and two overall parameter hypothesis test, variance analysis and orthogonal design and many other content, but also in the description of the most basic indicators in Statistics: average number and relative number the calculation principle. Perhaps it is inconceivable that in the content system of modern statistical methods there is a lack of mathematical statistics of the methods and principles of large samples.
Three, change the concept of statistical communication
The characteristics of mathematical statistics and statistics are studied, and status of mathematical statistics in the statistical analyses, the reality let us return to the dissemination of knowledge in statistics, we can see more clearly what I'm doing now, still need to be improved, in the future how to do a better job in what hand.
(1) the transformation of the concept of statistical knowledge dissemination is mainly embodied in the following three
aspects:
1. what is statistics?. This is the most basic understanding of statistics, and can be achieved by strengthening the dissemination of statistical knowledge. In modern statistical work, although "unification" still has very important practical significance, but in our statistical teaching and other ways of the dissemination of statistical knowledge, must not be limited to this. Not only to make people of different social classes, to understand the statistics on the understanding of the role of the reality of social life, and let them know the statistics in the national macro management, business forecasting, decision-making, and the importance of economic theory # economic model, economic policy test, from the statistical investigation that all classes of the people's initiative participate in and cooperate with the statistical agencies at all levels to carry out, in order to ensure statistical data integrity. This requires that China should strengthen statistical knowledge, universal education and publicity and education of statistical laws and regulations, and open up a variety of ways and means of statistical knowledge dissemination. This is the basic concept of statistical communication.
2., why do the direct participants in statistical activities understand why they do so?. Obviously, this is a higher level of demand for statistical communication. Knowing why to do so is to know the principle of statistics, which does not require all citizens to know. In fact, only those who have a certain knowledge base may really understand them, and their approaches are mainly through statistical teaching activities in
Institutions of higher learning. This raises the challenge of teaching college statistics: what should students teach in a statistical class?. The author has been engaged in Statistics Teaching for many years, and believes that the principles of statistical methods should be explained to students in the statistics class. The classroom teaching of statistics should not be too much emphasis on the statistical knowledge of the publicity and how to engage in statistical activities, and should be pay more attention to the teaching of statistical methods the mechanism of dissemination of ideas, but in the teaching of the reality of our country University statistics and not really formed.
3., how to do statistics, which is the specific application of statistical methods. It can be said that the teaching of statistics in China's colleges and universities is essentially to teach students how to do practical statistical work. How to collect and sort out data, how to use formulas to calculate certain indicators, etc.. It is obvious that middle school students can do such work. And why is it necessary to organize the implementation of the investigation of the data, collation, why do you want to calculate?. Not only the teacher's introduction is not enough, but also the depth of the teaching material is not enough.
Thus, the dissemination of statistical knowledge should be broadly defined on three levels: first, the dissemination of basic knowledge of statistics. Two is how to carry out specific statistical activities. Three, why is it possible to carry out statistical activities in such a way?. There are differences in the objects of communication at different levels. Knowing
what statistics is, how to do statistics, and the relative understanding of why it should be done, is very low. Perhaps as long as the number will count, will write the neighborhood committee aunt, you can engage in data collection, and will apply the formula of a secondary school students can calculate the X*2 distribution of the statistics of the sample value. But knowing why to do so, without the corresponding mathematical statistics knowledge, is absolutely impossible. On the other hand, with the popularity of computers and the development of statistical data processing software,
The use of computers to analyze data has become very simple, and even a child can teach the use of statistical processing software, in which case. Is it important for students to know why statistics do not become important? On the contrary, it is more important for students to understand why they are in a college classroom.
Four, the direction of the reform of statistical textbooks in China
From the statistics of the spread of the concept of different levels of requirements, knowledge structure and mathematical statistics in statistics and the status of the students, it is imperative to reform the current university statistics teaching content system and teaching philosophy.
1., remove the content in the current statistical textbooks and mathematical statistics, and strengthen the mathematical statistics content of large samples, that is, to increase the mathematical basis of large sample statistical distribution.
2. emphasizes the teaching of the laws of large numbers and the contents of central limit theorems. Although these two theorems are pure statistical problems, but because of its mathematical statistics teaching, teachers often do not pay enough attention, because of the small sample problem is the main problem, the mathematical statistics and therefore may be passed over, and they just is an important link of statistics and statistics. Therefore, in statistical textbooks, the content must be increased and highlighted.
3., increase the content of statistical method mechanism. Not only in the statistical inference mechanism of statistical inference methods, but also the mechanism of statistical data collection methods and methods.
4. preparation of statistics teaching materials suitable for specific professional needs, in the premise of strengthening mechanism are introduced various statistical methods, combined with different students professional practice, introduces specific application of statistical methods in relevant disciplines, so that all students are able to take the statistical method of quantitative analysis accurately. Applied to the practical work in the future.
大数据对统计学的冲击与机遇
本科毕业论文(设计) 论文题目：大数据对统计学的冲击与机遇 学生姓名：黄耀真 学号： 1004100311 专业：统计学 班级：统计1003班 指导教师：朱钰 完成日期：2014年 4月 10日
大数据对统计学的冲击与机遇 内容摘要 2010年，全球数据跨入了ZB时代，据IDC预测，至2020年全球将拥有35ZB的数据量，大量数据实时地影响我们工作、生活，甚至国家经济、社会发展，大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系，大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学，首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析，体现在：对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在：抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。 关键词：大数据统计学冲击机遇
The impact and opportunities of big data on statistics Abstract:In 2010,the quantity of data rcached ZB level.According to IDC,there will be at least 35zettabytes of stored data in 2020.Massive data are affecting our life,even the economy and the development of society.The Big data era alredy come.From the perspective of subject, big data can be regarded as a new dataanalysis method due to its function in storage, integration, processing and analysis formass data. The intrinsic nature of big data based on data relationships determines thecertain connection with statistics, thus big data brings both challenges andopportunities to the development of statistics. The statistical was divided into descriptive statistics and inferencial statistics. The challenges of descriptive statistics embodied in the impact on method of data collection, the impact on data type and the impact on data storage.The summary of inferencial statistics.Besides, strengthen convincingness of statistical result,extended statistics system, wilder functionfield as well as higher status of statistician. Key words：Big data statistics impact opportunity
统计学(回归分析)演示教学
统计学论文(回归分析)
◆统计小论文11财一金一凡 11060513 指数回归分析 ●摘要：指数，根据某些采样股票或债券的价格所设计并计算出来的统计数 据，用来衡量股票市场或债券市场的价格波动情形。 ●经济学概念：从指数的定义上看，广义地讲，任何两个数值对 指数函数图像 比形成的相对数都可以称为指数；狭义地讲，指数是用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。 指数的应用和理论不断发展，逐步扩展到工业生产、进出口贸易、铁路运输、工资、成本、生活费用、股票证券等各个方面。其中，有些指数，如零售商品价格指数、生活消费价格指数，同人们的日常生活休戚相关；有些指数，如生产资料价格指数、股票价格指数等，则直接影响人们的投资活动，成为社会经济的晴雨表。至今，指数不仅是分析社会经济的景气预测的
重要工具，而且被应用于经济效益、生活质量、综合国力和社会发展水平的综合评价研究。 引言：在这个市场经济发达的年代，企业的发展尤为突出，针对年度销售额进行的指数回归分析，能够有效的对企业进行监管和提高发展水平。通过对标准误差、残差、观测值等的回归分析，减少决策失误，使企业更好的发展。销售额是企业的命脉，也是企业在经营过程中的最重要的参考指标，针对年度销售额的指数回归分析，切实保障了企业在当今竞争中的地位与经济形势。 一、一元线性回归模型的基本理论 首先是对线性回归模型基本指数介绍：随机变量y与一般变量x的理一元线性回归模型表示如下： yt = b0 + b1 xt +ut（1）上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量（或相依变量、因变量），xt称作解释变量（或独立变量、自变量），ut称作随机误差项，b0称作常数项（截距项），b1称作回归系数。 在模型 (1) 中，xt是影响yt变化的重要解释变量。b0和b1也称作回归参数。这两个量通常是未知的，需要估计。t表示序数。当t表示时间序数时，xt和yt称为时间序列数据。当t表示非时间序数时，xt和yt称为截面数据。ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素。ut的变化是不可控的。上述模型可以分为两部分。（1）b0 +b1 xt是非随机部分；（2）ut是随机部分。 二、回归模型初步建立与检验
应用统计学期末复习
应用统计学期末复习重点（按题型整理） 一、填空题（10分） 1.统计学的三种含义：统计工作；统计数据或统计信息；统计学 2.统计学的研究对象是群体现象 3.根据统计方法的构成不同，可将统计学分为描述统计学和推断统计学，根据统计方法研究和应用的侧重不同，可将统计学分为理论统计学和应用统计学。 4.统计研究的基本方法：大量观察法，实验设计法，统计描述法和统计推断法 5.标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的， 6.标志按其性质不同分为数量标志和品质标志两种。按其变异情况可以分为不变标志和可变标志，可变标志称为变量。 7.统计总体具有三个基本特征，即同质性、大量性和变异性。 8.统计指标按其作用可分为总量指标、相对指标、平均指标，按所反映总体的内容不同，可以分为数量指标和质量指标。 9.总量指标指在一定时间、地点条件下说明现象总体的规模和水平的指标，其表现形式为绝对数。 10.总量指标按其反映时间状况不同，可以分为时点指标和时期指标，按指标数值采用的计量单位不同可以分为实物指标，价值指标，劳动量指标。总量指标按其说明总体内容不同，可分为总体标志总量和总体单位总量 11.平均指标说明分配数列中各变量值分布的集中趋势，变异指标说明
各变量值分布的离中趋势 12.计量尺度的类型有定类尺度，定序尺度，定距尺度，定比尺度，根据四种计量尺度计量结果，可将统计数据分为三种类型：名义级数据，顺序级数据，刻度级数据。 13.对名义级数据通常是计算众数，对顺序级数据，通常可以计算众数、中位数；对刻度级数据，同样可以计算众数和中位数，还可以计算平均数。 14.全面调查方式有统计报表制度，普查；非全面调查有重点调查、典型调查、抽样调查。 15.常用的抽样调查组织形式有简单随机抽样，类型随机抽样，机械随机抽样，整群随机抽样，阶段随机抽样。 16.统计分组的关键在于正确选择分组标志和合理划分各组界限 17.按分组标志的多少，统计分组可以分为简单分组和复合分组；按分组标志性质不同，统计分组可以分为品质分组和数量分组；按分组作用和任务不同，有类型分组、结构分组和分析分组。 18.离散变量可作单项式分组或组距式分组，连续变量只能做组距式分组。 19.从统计表的内容看：统计表由主词和宾词两部分构成，从统计表的形式看：统计表包括总标题、横行和纵栏标题、数字资料 20.平均指标可分为两类：计算均值和位置均值。 21.根据算术平均数、众数和中位数的关系，次数分布可以分为对称分布，左偏分布，右偏分布。
统计学第三版
1统计学：统计学（statistics）是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学，其目的是探索数据内在的数量规律。其统计的数据不是指个别的单个数字，而是指同类的较数据，离开了数据统计方法那只统计学就失去了其存在的意义 2中心极限定理:设均值为μ、方差为δ2（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为δ2/n的正态分布。 3区间估计：是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个范围，总体参数的区间估计是样本的统计量加减抽样误差得到的，区间估计根据样本统计量的抽样分布能对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。 4置信区间：在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间，称为置信区间。95%的置信区间指用某种方法构造的所有区间中，有95%的区间包含总体参数的真值，5%的区间不包含总体参数的真值，该方法构造的区间称为置信水平为95%的置信区间。5设简单线性回归方程为：(1)采用OLS估 计：
回归系数经济意义：销售收入每增加1万元，销售成本会增加0.786万元。 （1）可决系数为： 回归标准误： （2）检验统计量为： 所以是显著不为零 （3）预测： 95/100的预测区间为： 即（664.579 ，674.153） 6 解（1）样本容量： （2） （3） (4)，
(5)用F检验：， 整体对有显著影响，但不能确定单个对y的贡献。 1．理解原假设与备择假设的含义，并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则. 答：原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设；而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。建立两个假设的原则有： （1）原假设和备择假设是一个完备事件组。（2）一般先确定备择假设。再确定原假设。（3）等号“＝”总是放在原假设上。（4）假设的确定带有一定的主观色彩。（5）假设检验的目的主要是收集证据来拒绝原假设。 2．第一类错误和第二类错误分别是指什么？它们发生的概率大小之间存在怎样的关系？ 答：第I类错误指，当原假设为真时，作出拒绝原假设所犯的错误，其概率为。第II类错误指当原假设为假时，作出接受原假设所犯的错误，其概率为。在其他条件不变时，增大，减小；增大，减小。 3．什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？ 答：假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值，用于检验结果的可靠性度量，但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率，但犯第二类错误的概率却是不确定的，因此作出“拒绝原假设”的结论，其可靠性是确定的，但作出“不拒绝原假设”的结论，其可靠性是难以控制的。 4．什么是p值？p值检验和统计量检验有什么不同？ 答：p值是当原假设为真时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率。P值常常作为观察到的数据与原假设不一致程度的度量。统计量检验采用事先确定显著性水平，来控制犯第一类错误的上限，p 值可以有效地补充提供地关于检验可靠性的有限信息。值检验的优点在于， 它提供了更多的信息，让人们可以选择一定的水平来评估结果是否具有统计上的显著性。 5．什么是统计上的显著性？ 答：一项检验在统计上是显著的（拒绝原假设），是指这样的（样本）结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的。显著性的意义在于“非偶然的 1 1．相关分析与回归分析的区别与联系是什么？
高职高专统计学教学特点浅析
高职高专统计学教学特点浅析 作者：王琳文章出处：论文网发布时间：2010-2-4 高职高专统计学教学特点浅析 摘要：目前，高职高专教育有了很大的发展并且已成为社会关注的热点。本文从教学实践入手，分析高职高专统计学教学的一些特点，内容涉及讲课所要运用的语言、教学方式、教学方法以及加强实践环节、提高实验室利用率四个方面。 关键词：高职高专；统计学；教学 统计学作为经济类、管理类学生的一门必修的专业基础课，它的作用是很重要的。但是针对不同的学生群体，教师应当采用不同的教学方法。高职高专教育和普通本科教学存在着很大的区别，本科院校在具体授课过程中主要以理论为主， 而高职高专院校则以实践为主，强调学生学有所用。 前者针对的对象主要是一些学习基础好、接受能力强的学生，而后者针对的对象则是学习能力和接受能力相对弱的学生，这要求教师在教学过程中针对不同的对象采用不同的教学方法。本文意在分析高职高专统计学教学的一些特点以及应该采用的教学方法。 一、用通俗简洁的语言进行教学。 统计学是一门对客观实际进行调查、分析和研究，找出事物的发展规律，并在此基础上做出预测或决策的学科。它作为经济管理类专业核心课程之一，一直被学生认为是枯燥而难学的课程。 传统的统计学教学过于注重统计指标的计算统计理论的演绎，使学生深陷繁复的计算中，对于如何运用统计方法和统计工具解决实际问题则很少讲到。教师在具体授课过程中一般都津津乐道于统计学基本概念的阐述和统计公式的推导，使用的语言都非常专业化、学术化。对一部分学生来讲，他们认为教师的语言是晦涩难懂的。由于高职高专院校招生分数相对较低，高职高专院校的生源质量与一般本科院校相比总体水平偏低，参差不齐异常突出。 针对这一现实状况，对高职高专学生的教学要用简洁、通俗的语言。这是高职高专教学最基本的要求。语言一定要简洁、通俗，只有这样才符合高职高专学生的实际情况，而且这种语言形式要贯穿讲课的始终，不管是讲授统计思想、统计概念还是讲授统计公式。可以把公式具体化，删繁就简，挑选重点有代表性地着重讲解，而没有必要对每一个公式都推导其来龙去脉。还可以通过不断地举例来解释说明统计概念的实际意义，使学生活学活用。另外教师在上课过程中应该多用些提问句、疑问句，引导学生发现问题、提出问题，培养学生提问问题的能力。 教师还要和学生互动，一起探讨问题、解决问题，这样可以激发学生的学习积极性，提高教学效率。统计学的灵魂在于与经济管理类各实质学科相结合，用统计方法去分析、解决问题。所以教师在讲课时可以与学生熟知或学过的课程联系，这样更加便于他们理解、掌握所学的统计学知识，并且能把所学过的知识融会贯通其中。 二、案例教学法。
[经济学]统计学在财务管理中的应用
统计学在财务管理中的应用学了一个学期的财务管理和企业经营管理统计学，确实发现了财务管理中会用到一些统计学的知识。 一.单项资产的风险与收益 1.计算预期收益率 市场需求各类型（旺盛、正常、低迷）发生的概率不同，股票的收益率不同，因此，可以用统计学中求期望的方式计算每个公司预期能有多少收益，从而比较各个公司盈利的多少及其可能性。 2.作概率分布图 在财务管理中也需要做概率分布图。将收益率用图表示，可以了解各种可能结果的变动情况，如果是柱形图的话，各柱的高度表示给定结果发生的可能性。如果时间与精力允许找出每种可能的需求水平对应的概率，并找出每种需求水平下的股票收益率，则条目更多，且能得到一条描绘概率与结果近似关系的连续性曲线。 概率分布图越集中、越尖，那么实际结果接近预期值的可能性越大，背离预期收益的可能性越小。由此，概率分布越集中，股票对应的风险越小。 3.计算标准差 为了能准确度量封信啊的大小，利用标准差这一度量概率分布密度的指标。
步骤： （1）计算预期收益率 （2）每个可能的收益率减去预期收益率得到离差 （3）求各离差平方，并将结果与该结果对应的发生概率相乘，然后将这些乘积相加，得到概率分布的方差。 （4）最后，秋初访查的平方根，即得到标准差 4.计算变异系数 变异系数度量了单位收益的风险，为项目的选择提供了更有意义的比较基础。由于变异系数同时反映了风险与收益，股在处理两个或多个具有显著不同预期收益的投资项目时，他是一个更好的风险度量指数。 二、证券组合的风险与收益 1.证券组合收益 证券组合的预期收益，使之组合中单向证券预期收益的加权平均值，权重为整个组合中投入各项证券的资金占总投资额的比重。 2.证券组合的风险 不同于收益，组合风险通常并非组合内部单项资产标准差的加权平均数，事实上，完全可能利用某些风险的单项资产组成一个完全无风险的投资组合。在这一过程中，需要用到统计中的计算相关系数和协方差的知识。 当股票收益完全负相关时，所有的风险都能被分散掉。而当股票收益完全正相关时，则风险无法分散。
数据统计在统计学中的地位
数据统计在统计学中的地位 XXX XX级X班XXXXXXXXX 一、数理统计与统计学的主要特点 （一）数理统计的主要特点 数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。 从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。 综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。 （二）统计学的主要特点 统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于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。 统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900 年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法，而是缺少充分真实有效的统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次，统计学是一门方法论科学。长期以来，人们一直认为在这众多的方法中，统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一，否则，统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上，推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次，统计学从其成为一门科学的那一天起，就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征，但是，同时强调要以
案例教学在统计学教学中的应用
案例教学在统计学教学中的应用 发表时间：2011-09-30T09:04:21.560Z 来源：《时代报告》2011年7月下期供稿作者：马杰 [导读] 统计学运用案例教学法,可以激发学生学习和研究统计理论的兴趣,拓展学生的思维及创造空间,提高学生统计实践的能力。 马杰 （郑州航院信息统计职业学院河南郑州 450000） 中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：41-1413（2011）07-0000-02 摘要：统计学运用案例教学法,可以激发学生学习和研究统计理论的兴趣,拓展学生的思维及创造空间,提高学生统计实践的能力。本文在分析统计学和案例教学的特点基础上讨论了在统计学中开展案例教学的必要性和需要注意的问题。 关键词：统计学案例教学 案例教学就是通过对一个包含有问题在内的具体情境的描述，来引导学生对这些特殊情境讨论的一种教学方法；是一种教师和学生直接参与共同对案例或疑难问题进行讨论的教学方法；是一种具有启发性、实践性，有利于提高学生决策能力和综合素质的新型的教学方法。 一统计学案例教学的必要性 l.1有利于学生学习兴趣的提高。 兴趣属于一种行为动机,是学习的内驱力,是创造才能的催化剂。统计学是一门公认的难课程,学生对统计课普遍感觉枯燥无味、难学难懂。采用统计案例教学将抽象、枯燥的理论结合一个个活生生的事例进行讲解,学生听起来感到形象、生动、有趣,从而充分调动学生学习的主动性。发挥每个同学的聪明才智,有利于对知识的理解巩固和升华,能收到举一反三、触类旁通的效果。 1.2有利于学生独立思考和分析解决问题能力的锻炼。 统计案例教学给学生创造了“自我表现”的时间和空间,使学生从课程的学习者转变为问题的解决者,提高了学生的沟通能力、倾听能力和表达能力,学会了如何利用资料来思考、研究并做出判断,赋予了学生充分表现个性的机会。 1.3有利于教师自身的综合素质和业务水平的提高。 案例教学中,教师角色由传统的主导教学的组织领导者转变为教学活动的引导者或主持人。这就要求教师具有全面的知识素质,促使教师知识结构趋向综合化,既要具备丰富的教学与实践经验,又要懂得将理论与实践融会贯通；既要不断地更新教学内容,补充教案,又要更加重视改革开放的社会经济实际,对现实中的问题保持高度敏感,不断地从实际生活中求索适宜教的案例。 二统计学和案例教学的特点 2.1统计学课程的特点 (1)信息量大、结构复杂。 首先统计学的概念比较抽象、分类过于繁杂,学生普遍没有接触过统计实际工作,对统计中的概念含义及作用不能正确理解,例如:不少学生对平均指标和强度相对指标、时点指标和时期指标难以区分；其次统计学研究的是现实世界中总体现象的数量方面,并通过对总体现象中各种数量关系的研究,来认识它的内在规律性,每一个统计原理都有对应的现实素材,同时又以数学形式来表述,统计推断部分中的不少公式都需要有微积分、概率论和数理统计的基础,如在讲授最小二乘法中的参数的计算公式的推导需要有偏微分的知识,虽然高职的要求是学生能熟练地使用公式,对公式的推导都不做要求,但这也给学生的理解增加了一定的难度；每种指标计算一般是按公式去讲授,学生很容易把每种指标孤立去理解或纯粹作为一种数学公式去掌握,而不能正确理解各指标间的联系及不同作用；再者各章的统计分析方法相对独立,每一方法都有其特定的应用条件、指标体系及分析步骤。 (2)应用性、实践性强。 统计学是一门方法论和应用性学科,是一种定量认识问题的工具,统计学的生命在于应用,统计的价值和魅力只有在解决实际问题的应用中才能得以体现。无论是国民经济管理还是公司、企业的经营和决策、科学研究等都越来越依赖于数量分析和统计分析,统计方法已经成为各学科领域研究的基本方法。现代统计学教学中鲜明的应用性已成其教学的主要方向。 (3)与专业知识融合不够。 统计学只有与实质性学科相结合,才能发挥其强大的数据分析功效。从高职统计教学现状来看,统计教学与各专业内容的结合性较差。各专业的统计教学都是同样的教材、同样的练习,没有根据不同专业的内容和特点进行差异化的讲解,没有结合各专业的实际案例来演绎统计理论的发展、背景、应用条件等,难以让学生深切体会到统计在本专业学习中的应用价值。 2.2案例教学特点 案例教学法改变了传统教学方法教学内容枯燥、教学方式单一、教学效果不佳的缺点,弥补了传统教学方法的不足。 （1）强调学生学习的主动性和积极性 传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识,学生只是被动地吸收知识,其效果是不思进取、缺乏新意。案例教学是以学生为中心,学生是教学的主体,教师是组织者和引导者,引导学生积极讨论,各抒己见。学生之间能进行信息交流,会积极思考,相互启发、讨论,主动、积极地参与到这一过程中,对抽象的理论知识有更直观、透彻的理解。 （2）重视学生分析问题、解决问题能力的培养 传统讲授法是教给学生正确答案、下结论的教学方法,案例教学则注重引导学生运用所学知识解决实际问题。教学案例与教科书上的例题不同,例题的作用是单一、有限的,通过例题只能让学生掌握所学的统计方法及计算公式,而案例的作用是多方面的,它能让学生了解、分析问题的思路,要解决什么问题,如何解决问题,应用什么理论和方法,需要什么数据,怎样解读计算结果,并根据分析结果,提出对策和措施,训练学生综合运用所学知识解决实际问题的能力,激发学生的学习兴趣和求知欲望。 （3）注重教师在教学中的“导演”作用 在传统讲授法中,教师的角色是讲解员,强调对学生的“单向”传递,教师的责任在于把自己的知识传授给学生,师生之间的互动、交流很少。在案例教学中,教师的角色是导演,他要指导案例教学的全过程,课前要精选案例,课堂上要组织案例讨论,并解决讨论中发现的问题,最后进
应用统计学期末试卷
南京邮电大学 2010 /2011 学年第 一 学期 《应用统计》期末 试卷（A ） 院(系) 班级 学号 姓名 一、单项选择题（每题2分，共10题，合计20分） （1）一个旅游景点的管理员根据以往的经验，有80%游客照相留念，则接下来的两名游客都照相留念的概率是（ ）。 A.0.65 B.0.36 C.0.5 D.0.4 （2）从一个装有3个红球2个白球的盒子摸球（不放回），则连续两次摸到红球的概率为（ ）。 A.0.6 B.0.3 C.0.5 D.0.4 （3）下面属于时期指标的是（ ）。 A.商品销售额 B.商场数量 C.商品价格 D.营业员人数 （4）平均发展速度是（ ）。 A. 定基发展速度的算术平均数 B. 环比发展速度的算术平均数 C. 环比发展速度的几何平均数 D. 增长速度加上100% （5）在回归直线Y ＝a ＋bx 中，回归系数b 的意义为（ ）。 A ．x ＝0时，Y 的期望值 B ．X 每变动一个单位引起的Y 的平均变动量 C ．Y 每变动一个单位引起的X 的平均变动量 D ．X 每变动一个单位时Y 的变动总量 （6）设随机变量2~(3,)X N σ，且(36)0.4P X <<=，则( )0P X <=( )。 A ．0.1 B ．0.4 C ．0.6 D ．1 （7）某企业生产某种产品，其产量每年增加5万吨，则该产品的产量环比增长速度（ ）。 A . 年年下降 B . 年年增长 C . 年年保持不变 D . 无法做结论 （8）设()~X P λ，已知()()12P X P X ===，则()3P X =的数值为（ ）。 装 订 线 内 不 要 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则，诚 信 考 试，绝 不 作 弊
浅谈我对统计学的认识
浅谈我对统计学的认识 1、统计学的概述及发展历程 1.1统计学的发展历程 统计学是一门聚集了人类上千年智慧结晶的深奥科学，对其的研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史，经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段，十九世纪末，欧洲大学开设“统计分析科学”课程，该课程的出现是现代统计发展阶段的开端，现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域。 1.2统计学的概述 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才可能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法对数据进行归纳整理、分析判断，所以，得到的结论也可能是不同的。 2、统计学的分支学科 统计学的分支学科有：理论统计学、统计调查分析理论、经济统计学、
数理统计学的起源和发展doc
统计学起源于收集数据的活动，小至个人的事情，大至治理一个国家，都有必要收集种种有关的数据，如在我国古代典籍中，就有不少关于户口、钱粮、兵役、地震、水灾和旱灾等等的记载。现今各国都设有统计局或相当的机构。当然，单是收集、记录数据这种活动本身并不能等同于统计学这门科学的建立，需要对收集来的数据进行排比、整理，用精炼和醒目的形式表达，在这个基础上对所研究的事物进行定量或定性估计、描述和解释，并预测其在未来可能的发展状况。例如根据人口普查或抽样调查的资料对我国人口状况进行描述，根据适当的抽样调查结果，对受教育年限与收入的关系，对某种生活习惯与嗜好（如吸烟）与健康的关系作定量的评估。根据以往一般时间某项或某些经济指标的变化情况，预测其在未来一般时间的走向等，做这些事情的理论与方法，才能构成一门学问——数理统计学的内容。 这样的统计学始于何时？恐怕难于找到一个明显的、大家公认的起点。一种受到某些著名学者支持的观点认为，英国学者葛朗特在1662年发表的著作《关于死亡公报的自然和政治观察》，标志着这门学科的诞生。中世纪欧洲流行黑死病，死亡的人不少。自1604年起，伦敦教会每周发表一次“死亡公报”，记录该周内死亡的人的姓名、年龄、性别、死因。以后还包括该周的出生情况——依据受洗的人的名单，这基本上可以反映出生的情况。几十年来，积累了很多资料，葛朗特是第一个对这一庞大的资料加以整理和利用的人，他原是一个小店主的儿子，后来子承父业，靠自学成才。他因这一部著作被选入当年成立的英国皇家学会，反映学术界对他这一著作的承认和重视。 这是一本篇幅很小的著作，主要内容为8个表，从今天的观点看，这只是一种例行的数据整理工作，但在当时则是有原创性的科研成果，其中所提出的一些概念，在某种程度上可以说沿用至今，如数据简约（大量的、杂乱无章的数据，须注过整理、约化，才能突出其中所包含的信息）、频率稳定性（一定的事件，如“生男”、“生女”，在较长时期中有一个基本稳定的比率，这是进行统计性推断的基础）、数据纠错、生命表（反映人群中寿命分布的情况，至今仍是保险与精算的基础概念）等。 葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家佩蒂引进到社会经济问题的研究中，他提倡在这类问题的研究中不能尚空谈，要让实际数据说话，他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中。 当然，也应当指出，他们的工作还停留在描述性的阶段，不是现代意义下的数理统计学，那时，概率论尚处在萌芽的阶段，不足以给数理统计学的发展提供充分的理论支持，但不能由此否定他们工作的重大意义，作为现代数理统计学发展的几个源头之一，他们以及后续学者在人口、社会、经济等领域的工作，特别是比利时天文学家兼统计学家凯特勒19世纪的工作，对促成现代数理统计学的诞生起了很大的作用。 数理统计学的另一个重要源头来自天文和测地学中的误差分析问题。早期，测量工具的精度不高，人们希望通过多次量测获取更多的数据，以便得到对量测对象的精度更高的估计值。量测误差有随机性，适合于用概率论即统计的方法处理，远至伽利略就做过这方面的工作，他对测量误差的性态作了一般性的描述，法国大数学家拉普拉斯曾对这个问题进行了长时间的研究，现今概率论中著名的“拉普拉斯分布”，即是他在这研究中的一个产物，这方面最著名且影响深远的研究成果有二：一是法国数学家兼天文家勒让德19世纪初（1805）
《应用统计学》期末考试试题++a+)+卷
一、单项选择题（每题 2分，共30分） △ 1．在编制等距数列时，如果全距等于56，组数为6，为统计运算方便，组距取（ B ）。 A 、9.3 B 、9 C 、6 D 、10 2．某商业局对其所属商店的销售计划完成百分比采用如下分组， 请指出哪项是正确的（ C ）。 A 、80—89% 90—99% 100—109% 110%以上 B 、80%以下 80.1—90% 90.1—100% 100.1—110% C 、90%以下 90—100% 100—110% 110%以上 D 、85%以下 85—95% 95—105% 105—115% 3．以下是根据8位销售员一个月销售某产品的数量制作的茎叶图 3 02 6785 5654 则销售的中位数为（ C ） 。 A. 5 B. 45 C. 56.5 D. 7.5 4．按使用寿命分组的产品损坏率一般表现为（ D ）分布。 A 、钟型 B 、对称 C 、J 型 D 、U 型 5．某11位举重运动员体重分别为：101斤、102斤、103斤、108 斤、102斤、105斤、102斤、110斤、105斤、102斤，据此计 算平均数，结果满足（ D ）。 A 、算术平均数＝中位数＝众数 B 、众数>中位数>算术平均数 C 、中位数>算术平均数>众数 D 、算术平均数>中位数>众数
6．甲数列的标准差为7.07，平均数为70，乙数列的标准差为3.41， 平均数为7，则（ D ）。 A 、甲数列平均数代表性高； B 、乙数列平均数代表性高； C 、两数列的平均数代表性相同； D 、甲数列离散程度大； 7．某银行想知道平均每户活期存款余额和估计其总量，根据存折 账号的顺序，每50本存折抽出一本登记其余额。这样的抽样组 织形式是（ C ） A 、类型抽样 B 、整群抽样 C 、机械抽样 D 、纯随机抽样 8．在方差分析中，检验统计量F 是（ B ）。 A 、组间平方和除以组内平方和 B 、组间均方和除以组内均方 C 、组间平方和除以总平方和 D 、组内均方和除以组间均方 9. 回归方程中，若回归系数为正，则（ A ）。 A 、表明现象正相关 B 、表明现象负相关 C 、表明相关程度很弱 D 、不能说明相关的方向和程度 △10．已知某工厂甲产品产量和生产成本有直线关系，在这条直 线上，当产量为1000时，其生产成本为30000元，其中不随产量 变化的成本为6000元，则成本总额对产量的回归方程是（ A ） A 、x y 246000?+= B 、x y 24.06?+= C 、x y 624000?+= D 、x y 600024?+= 11.速度和环比发展速度的关系是（ A ）。 A 、两个相邻时期的定基发展速度之商等于相应的环比发展速度 B 、两个相邻时期的定基发展速度之差等于相应的环比发展速度
[经济学]统计学复习整理
1、统计学即统计理论，是统计工作实践经验的总结和理论概括。是研究如何对客观事物数量方面进行调查、整理和分析的原理、原则与方式、方法的科学。 科学的定义：是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。统计学的独特之处在于，它能对不确定性进行量化，使其精确。 2、描述统计（P5）：是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法 3、推断统计（P6）：是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。 4、总体：统计总体和总体单位 统计总体：由客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位所形成的集合 具有大量性、同质性、变异性、等特征 总体单位：构成统计总体的个体单位称总体单位。总体由总体单位构成，要认识总体必须从总体单位开始。 统计总体与总体单位的相对性：在一次特定范围、目的的统计研究中，统计总体与总体单位是不容混淆的，二者的含义是确切的，是包含与被包含的关系。但是总体或总体单位的区分不是固定的，在一定条件下可以相互转化。 5、样本( P11)：是总体的一部分单位。 6、标志：是总体单位所具有的属性和特征。 标志按性质可以分为品质标志和数量标志。其中品质标志是说明总体单位的属性特征，在原始状态下无法量化，而数量标志说明总体单位的数量特征，在原始状态下能够量化。统计研究是从登记标志开始，并通过对标志的综合来反映总体的数量特征，因此标志是统计研究的起点。 标志表现：即标志特征在各单位的具体表现。如果说标志是统计所要调查的项目，那么标志表现是调查所得结果，标志的实际体现。 标志表现有品质标志表现和数量标志表现之分。品质标志表现只能用文字表述，因此不能转化为统计指标，但对其对应的单位进行总计时就形成统计指标。数量标志表现是一具体数值，也称标志值。 标志按变异情况可分为可变标志和不变标志。可变标志决定总体的差异性。不变标志决定总
浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景
浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景 一、问题的提出 在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。 作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。 二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系 统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive
统计学的重要性
统计学介绍 统计学以概率论为基础的方法论学科，它在几乎所有的领域里面都具有重要的应用，统计学知识理论就像我们日常使用的电脑一样必不可少，是现代高级人才必备一种素质，在现代社会中没有统计学知识的人就如同一“文盲”. 统计学在人类活动当中举足轻重. 统计学在工业、商业、贸易、物理学、化学、经济学、数学、生物学、植物学、心理学、天文学等等方面都扮演重要的角色, 因此统计学的应用非常广泛，几乎涵盖每一个领域，下面我们来具体看一下它能运用在哪些方面. 1. 统计学将帮助您成为一位成功的商人. 成功的商人必须能够快速准确做出决策. 如果你知道客户需要什么，那么你就知道该生产什么，生产多少. 统计学将能帮助你制定生产计划，同时也能帮助你有效地检验产品质量, 它能让你在关于企业地理位置、产品营销、金融资源等问题上做出正确的决定. 1)Business: Statistics play an important role in business. A successful businessman must be very quick and accurate in decision making. He knows that what his customers wants, he should therefore, know what to produce and sell and in what quantities. Statistics helps businessman to plan
production according to the taste of the costumers, the quality of the products can also be checked more efficiently by using statistical methods. So all the activities of the businessman based on statistical information. He can make correct decision about the location of business, marketing of the products, financial resources etc… 2. 如果你想在经济学方面有所发展，那万万是离不开统计学的. 经济学在很大程度上依赖于统计学，国民收入帐户对于经济学家和管理者来说是具有多重目的性的指标，统计学是建立这些帐户的基础. 在经济学的研究中统计学方法被用来收集、分析数据，并作出检验假设. 统计学的方法可以用来研究供求关系，进出口，通货膨胀，人均收入等等问题的研究都离不开统计学. (2) In Economics: Statistics play an important role in economics. Economics largely depends upon statistics. National income accounts are multipurpose indicators for the economists and administrators. Statistical methods are used for preparation of these accounts. In economics research statistical methods are used for collecting and analysis the data and testing hypothesis. The relationship between supply and demands is studies by statistical methods, the imports and exports, the inflation rate, the per