402190030 Statistics 统计学

Sichuan University

Department of Business

Statistics

Course Syllabus

Course

Name

Statistics

Course No.402190030

Department Business Hours48Academic credit3

Course Descriptions Statistics is a required course to the students of the management.Statistical analysis method is an important tool to achieve one of the quantitative analysis. Through the course,the students will understand the commonly used survey methods,learn to design the survey program,obtain statistics onfinishing methods,focusing on control parameter estimation,hypothesis testing,relevant and regression analysis,time series analysis and index analysis,statistical analysis methods,learn to call the popular statistical analysis package SPSS,and to understand the results of its analysis.It also can develop students with qualitative analysis and quantitative analysis skills,and lay a good foundation to later professional course study.

Course Materials

Statistics,liu xin,Sichuan university press.

Grading

Class participation10%

Homework20%

Final Exam70%

Instructor Information

Xin Liu,Professor,Department of Business,Sichuan University Tentative Course Schedule

Chapter Title Topic

1General

description 1)The emerging and development of statistics

2)Research objects of statistics

3)The basic mthods of statistics

4)The basic range of statistics

Sichuan University

2Statistical data

collection 1)Data measurement and types

2)Statistical investigation

3)Questionnaire design

3Statistical data

management 1)The contents and meaning of statistical data management

2)Statistical group

3)Statistical diagrams

4)Managing data by SPSS

4Statistical data

features

description 1)Foucusing-on trend description

2)Away from the center trend description

3)Partial slope and meeting

4)Descripting statistical data features by SPSS

5Parameter

estimation 1)The basic concepts of prameter estimation

2)Statistics and sampling distributions

3)Point estimates

4)Interval estimation

5)The determination of sanmple size

6)Parameter estimation by SPSS

6Parameter

hypothesis test 1)The basic concets of prameter hypothesis test

2)Overall mean of hypothesis test

3)General multiplier of hypothesis test

4)General variance of hypothesis test

5)Parameter hypothesis test by SPSS

7Variance

analysis 1)The tnroduction of variance analysis

2)Single factor analysis of variance

3)Duble factor analysis of variance

4)Variance analyzising by SPSS

8Correlation and

regression analysis 1)Corelation analysis

2)A linear regression analysis

3)The linear multivariate regression analysis

4)Correlation and regression analysis by SPSS

9Time series

analysis and

forecasting 1)The general description of Time series analysis and

forecasting

2)Development level index

3)Development speed index

4)Time series analysis and forecasting

10Statistical index1)The general description of satistical index

2)Composite index

3)Average index

4)Index system and factor analysis

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5)Index series

统计学课后练习题答案人大第四版

第三章节:数据的图表展示 (1) 第四章节:数据的概括性度量 (15) 第六章节:统计量及其抽样分布 (26) 第七章节:参数估计....................................................... (28) 第八章节:假设检验........................................................ (38) 第九章节:列联分析........................................................ (41) 第十章节:方差分析........................................................ (43) 3．1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为：A．好；B．较好；C一般；D．较差；E.差。调查结果如下： B E C C A D C B A E D A C B C D E C E E A D B C C A E D C B B A C D E A B D D C C B C E D B C C B C D A C B C D E C E B B E C C A D C B A E B A C E E A B D D C A D B C C A E D C B C B C E D B C C B C 要求： (1)指出上面的数据属于什么类型。 顺序数据 (2)用Excel制作一张频数分布表。 用数据分析——直方图制作： 接收频率 E16 D17 C32 B21 A14 (3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。 用数据分析——直方图制作： (4)绘制评价等级的帕累托图。 逆序排序后，制作累计频数分布表：

统计学专业实习报告

统计学专业实习报告 Revised as of 23 November 2020

统计学专业实习报告 一.实习目的实习是统计学专业教学计划的重要组成部分，是对学生进行实际统计工作能力初步训练的基本形式，是培养学生职业技能与能力的重要环节，是全面检验和提高我校教育教学质量的必要措施。实习的目的是使学生巩固和运用所学的基础知识和基本技能，建立统计意识和思想，运用收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断，获得相关经验，进一步理解统计的特点与规律，培养与提高学生独立从事统计工作的能力，并使学生接受深刻的专业思想教育。到邯郸市统计局的第一天我就学到了不少。那天统计局的领导为我们精心安排了一天的实习培训。初步介绍了统计工作的有关情况，包括向我们传达了关于建立统计报表关系和开展统计报表网上直报工作的通知。几个部门的领导还分别向我们具体讲解了工业企业、服务业批发和零售业、住宿和餐饮业等如何进行调查询问和填表的情况，告诉我们如何简单快捷的区分三个产业以及大中小企业。为了让我们增强统计工作的法律意识，领导们还特别向我们介绍了统计法。所谓统计法，是指调整国家统计机关行使统计职能而产生的统计关系的法律规范的总称。统计关系，是指国家机关、社会团体和公民在有关搜集、整理、分析、提供、颁布和管理统计资料的统计活动中所产生的社会经济关系。统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料，实行统计监督。统计法是国家统计机关行使职能的法律依据，也是国家进行社会经济监督的有力工具。为了有效地、科学地组织统计工作，保障统计资料的准确性和及时性，发挥统计在了解国情国力、指导国民经济和社会发展中的重要作用，促进社会主义现代化建设事业的顺利发展，1983年11月8日第六届全国人民代表大会常务委员会第三次会议通过了《中华人民共和国统计法》，自1984年1月1日起施行。1987年2月15日，经国务院批准，国家统计局又发布了《中华人民共和国统计法实施细则》。另外，还强调了统计工作者的职业道德，要实事求是，依法统计，严守秘密公正透明，服务社会等等。也许他们的讲解不如学校老师那么系统与规范，但平实的语言中却透露了他们丰富的实际经验，我们听起来也觉得易于理解。由于一部分人第二天就要到各区里去做实际调查工作，所以领导们强调了一些工作的具体事项，为了能够完成好工作，我仔细的记录下了每一点,巴望着第二天能把它们用于实践中。而然很可惜的是我并没有被分到区里做调查，而是被留在了局里，分到了服务业。对此我虽然觉得没能把那些刚学来的新知识付诸实践有一点遗憾，但同时对我未来的新工作也充满了期待。刚到服务业的时候，我的心里很没底。因为这对我来说是完全陌生的，我甚至不知道服务业做哪

统计学实验心得体会分享

统计学实验心得体会分享 在两天的统计学实验学习中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对Excel操作软件的应用，统计学实验心得体会。下面是我这次实验的一些心得和体会。 统计学(statistics)一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，Eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。 实验过程中，对Excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗。 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分

析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而

心得体会 统计学上机实验心得体会范文

统计学上机实验心得体会范文 本学期我们专业开设了统计学课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型喝基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的也是教育改革的方向。为此，在本学期即将结束之时，我们教研室特安排了一周的试验时间。通过实践提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，也通过试验加深我们对课本上理论的认识和掌握。实习时间为大三上学期第十八周一周时间，实习地点为法律系机房，指导老师为李君平。 统计是处理数据的一门科学，统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。随着人们对定量研究的日益重视，统计方法已被应用到自然科学和社会科学的众多领域。几乎所有的的研究领域都要用到统计方法，比如政府部门、学术研究领、日常生活中、公司和企业的生产经营管理中都要统计。因此学好统计学对我们以后的工作和生活斗有好处，通过时间加深对统计学理论的掌握和应用显得更为重要。 本次实习是通过上机试验的形式，主要通过运用EXCEL软件对数据进行处理、分析、解释，以学习过的理论为指导和老师的现场指导。数据来源是简介来源，一部分是老师从平顶山市统计局取得，一部分

是通过网络取得。 我们小组的课题是《城镇居民家庭人均平均每人全年消费性支出及比重》。老师从市统计局取得的是xx年平顶山市城镇居民家庭平均每人全年消费性支出及比重，我们自己又从国家统计局网站上收集了从xx（xx年的数据缺乏除外）十年间的全国消费性支出城镇居民家庭平均每人全年消费性支出及比重的数据。先对各年的数据分别制成饼图进行分析。其分析主要是消费性支出的八大类（1、食品2、衣着3、家庭设备、用品及服务4、医疗保健5、交通和通讯6、教育及文化服务7、居住8、杂项商品和服务各项支出占总消费性支出的比重的分析。然后再汇成线条比较全国近十年其消费性各项支出总额及占消费性总支出的比重的变化趋势。最后将平顶山市的统计信息与全国平均水平相比较分析平顶山市和去全国平均水平相比处于一个什么样的水平。 在这次试验过程中我们运用到的课本上的理论主要有数据的搜集、数据的图表展示。另外还注意运用到了EXCEL数据处理技术。 1、数据的搜集 统计数据的来源渠道主要有两个。一个是数据的间接来源，另一个是数据的直接来源。城镇居民家庭平均每人全年消费性支出状况的调查是一项系统庞大的调查任务，需要投入大量的人力、物力、财力。我们作为学生没有那样的能力也没有那个时间来通过自己的调查来获得的一手的资料，更主要是因为，我们只是试验没有那个必要来亲自调查，因此在数据的来源方面主要是间接来源。由老师从市统计局

统计学是(大数据)数据分析的灵魂

及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。近日，这个工具发出警告，全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时效性极强，能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明，通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的，仅波士顿地区，就有700例流感得到确认，该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的：设计人员置入了一些关键词（比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等），只要用户输入这些关键词，系统就会展开跟踪分析，创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果（蓝线）与美国疾病控制和预防中心的报告（黄线）做比对，从下图可知，两者结论存在很大相关性： 但它比线下收集的报告强在“时效性”上，因为患者只要一旦自觉有流感症状，在搜索和去医院就诊这两件事上，前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲，如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案，人们就会第一时间使用搜索引擎。故而，还存在一种可能是，医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者，轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕，舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中，提到了这些源头。 1、信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本； 2、存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低；

人民大学统计学在职题库统计综述答案

1中国人民大学接受同等学历人员申请硕士学位考试试题招生专业：统计学 考试科目：统计思想综述 课程代码：123201 考题卷号：1

除不能导致SSE显著减小为止。 逐步回归：结合向前选择和向后剔除，从没有自变量开始，不停向模型中增加自变量，每增加一个自变量就对所有现有的自变量进行考察，若某个自变量对模型的贡献变得不显著就剔除。如此反复， 直到增加变量不能导致SSE显著减少为止。 五、（20分）如果一个时间序列包含趋势、季节成分、随机波动， 适用的预测方法有哪些？对这些方法做检验说明。 可以使用Winter指数平滑模型、引入季节哑变量的多元回归和分解 法等进行预测。 （1）Winter指数平滑模型 包含三个平滑参数，即（取值均在0~1），以及平滑值、趋势项更新、季节项更新、未来第k期的预测值。 L为季节周期的长度，对于季度数据，L=4，对于月份数据，L=12；I为季节调节因子。平滑值消除季节变动，趋势项更新是对趋势值得修正，季节项更新是t期的季节调整因子， 是用于预测的模型。 使用Winter 模型进行预测，要求数据至少是按季度或月份收集的，而且需要有四个以上的季节周期（4年以上的数据）。 使用Winter 模型进行预测，要求数据至少是按季度或月份收集的，

而且需要有四个以上的季节周期（4年以上的数据）。 （2）引入季节哑变量的多元回归 对于以季度记录的数据，引入3个哑变量 ，其中=1(第1季度)或0(其他季度)，以此类推，则季节性多元回归模型表示为： 其中b0是常数项，b1是趋势成分的系数，表示趋势给时间序列带来的影响，b2、b3、b4表示每一季度与参照的第1季度的平均差值。（3）分解预测 第1步，确定并分离季节成分。计算季节指数，然后将季节成分从 时间序列中分离出去，即用每一个时间序列观测值除以相应的季节指数以消除季节性。 第2步，建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建立适当的预测模型，并根据这一模型进行预测。 第3步，计算出最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测值。

统计学课程学习心得体会

统计学课程学习心得体会 统计学（statistics）1门搜集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是1门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的挑选和处理就成了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相干软件的支持。因此，eexcel软件的安装与运行则变成了重要任务。 实验进程中，对excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按excel对输入数据的要求将数据正确输入的进程其实不轻松，既要仔细又要用心。不单单是仔细的输入1组数据就能够，还要斟酌到全部数据模型的要求，公道而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成了全部统计实验的基矗 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是1点意义都没有。因此，统计数据的描写与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描写可让我们对其有1个初步的印象和大体的了解，在此基础上的几率分析，抽样分析，方差分析，回归问题和时间序列分析等则更具体和深入的向我们揭露了统计数据的内在 规律性。在对数据进行描写和分析的进程中，excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验进程的进行，对统计学的有关知识点的温习也与之同步。在将课本知识与实验进程相结合的进程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们1个启发，在实验前应当先将所涉内容梳理1遍，带着问题和知识点去做实验可让我们的实验进程不在那末枯燥

spss实验心得体会

spss实验心得体会 篇一:SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS 1 也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的; 2 配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比

统计学与信息技术

统计学中如何运用信息科学与技术 首先介绍一下统计学，统计学（statistics）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。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。统计学是研究关于如何搜集、整理、分析、描述社会经济现象数量方面信息的方法论科学。在市场经济条件下，人们对信息的需求不仅数量与日俱增，而且层次越来越高，种类也日益多样化。人们需要利用统计获取的各种信息来决定劳动力和资金的投向、产品的开发和资金的配置。政府也需要利用统计信息进行宏观的调控。统计学专业的培养目标是：适应社会经济、文化、科学教育等现代信息的需要，培养掌握现代统计信息收集、处理、分析技术以及计算机应用技术的应用型人才。因此，熟练掌握信息技术，灵活运用计算机是对于统计人员的基本要求，统计学与信息科学息息相关。 对于统计学来说，我们应该看到，计算机与数学一样，是统计学的基础工具。计算机的发展使得比较复杂的数据计算变得简便快捷，成为统计计算的重要工具。当今，个人计算机的普及，英特网的使用，使社会产生了很大的变革，使信息传递的质和量都发生了飞跃的变化。统计学的发展不能离开计算机。毫无疑问，我们应该学习相关的计算机科学知识。这将包括数据结构、算法设计、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等。学习当前的计算机定向数据分析方法。21世纪是信息的世纪，统计学将与计算机紧密结合，将与数据挖掘紧密合作，以全新的形式得到更广泛的应用。 计算机技术与统计学的关系 随着信息化、网络化的发展，网络分析、数据采掘成为统计的新领域。数据采掘的发展已逐渐专业化，金融市场的数据采掘，临床医学资料的数据采掘，超市销售资料的数据采掘等等，在计算机的专业杂志上，“数据采掘”往往和“知识的发现”联系在一起，充分体现出统计分析与信息提取的关系式多么的密切。计算机技术为统计分析提供了更快捷的手段，也推动着统计学的发展。与20世纪相比，就统计这个专业范围来看：数据量和内容大大增加，要求处理数据的速度又快又好。数据量大，内容又多，即所谓海量数据的处理，例如股票市场的数据，银行客户的数据，投票选举的数据等等。股票市场要求迅速从交易的数据中获得有关信息，抓住盈利的时机，所以快是必须要求的，而电脑正提供了这种可能性。网络又提供了很快得到所需资料的手段。计算机技术、统计分析方法和统计软件，则成为必不可少的手段。自从人类发明了计算机，统计从那种复杂的汇总计算工作中解脱出来。利用计算机运算极大的节省了时间，加快了统计信息生产流动速度。同时利用计算机进行软件开发，更加推动了统计的发展，使统计这一应用方法的科学如虎添翼。作为一名统计专业的大学生，应能熟练掌握常用的统计方法，会使用统计软件处理有关问题，应有很强的数学基础，能独立研究、用新统计方法、新模型解决新问题。社会的信息化网络化需要信息采掘和加工，信息的采掘和加工又必须运用统计方法，而统计只有利用计算机技术才能对大量的信息数据在最短的时间内进行加工，所以，在统计学中，应注重计算机技术在统计中的应用。 EXCEL在统计学中的应用 在描述统计中，需要计算的指标有：平均值看、标准误差啊、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、样本个数和一定水平显著水平下总体均值的置信空间。这些指标都可以运用EXCEL的统计功能进行计算。EXCEL软件是一种功能强大的表格式数据综合管理与分析系统，它以“表格“方式进行数据处理，工作方便、直观，特别适合统计人员使用，它提供了丰富的函数，可以进行各种统计数据分析。它具有

统计学-基于R第3版习题答案(第二章)

习题 2.1 （1）简单频数分布表： > load("D:\\工作总结\\人大\\R语言\\《统计学—基于R》（第3版）—例题和习题数据（公开资源）\\exercis e\\ch2\\exercise2_1.RData") > summary(exercise2_1) 行业性别满意度 电信业:38 男:58 不满意:75 航空业:19 女:62 满意 :45 金融业:26 旅游业:37 二维列联表： > mytable1<-table(exercise2_1$行业,exercise2_1$满意度) > addmargins(mytable1) # 增加边界和 不满意满意 Sum 电信业 25 13 38 航空业 12 7 19 金融业 11 15 26 旅游业 27 10 37 Sum 75 45 120 三维列联表： > mytable1<-ftable(exercise2_1, row.vars = c("性别","满意度"), col.var="行业");mytable1 行业电信业航空业金融业旅游业 性别满意度 男不满意 11 7 7 11 满意 6 3 7 6 女不满意 14 5 4 16 满意 7 4 8 4 （2） 条形图： > count1<-table(exercise2_1$行业) > count2<-table(exercise2_1$性别) > count3<-table(exercise2_1$满意度) > par(mfrow=c(1,3),mai=c(0.7,0.7,0.6,0.1),cex=0.7,cex.main=0.8) > barplot(count1,xlab="行业",ylab="频数") > barplot(count2,xlab="性别",ylab="频数") > barplot(count3,xlab="满意度",ylab="频数")

统计学学习心得体会

统计学个人心得 12级会计7班 3212005244 谢翠欣 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。 期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。 因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。 总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。 时间序列分析在我看来是和我的专业---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。 这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。篇二：统计学学习感想 统计学学习感想 通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。 首先，我谈谈我对这门课程的理解。 一）对统计学新的认识 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门

统计学上机实习心得体会

统计学上机实习心得体会 在本学期的统计学实验课上你一定做了许多类型的实验让你受益菲浅吧！小编收集了统计学上机实习心得体会欢迎阅读为期半个学期的统计学实验就要结束了这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理比如抽样分析方差分析等经过这段时间的学习我学到了很多掌握了很多应用软件方面的知识真正地学与实践相结合加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力回顾整个学习过程我也有很多体会 统计学是比较难的一个学科作为工商专业的一名学生统计学对于我们又是相当的重要因此每次实验课我都坚持按时到实验室试验期间认真听老师讲解看老师操作然后自己独立操作数遍不懂的问题会请教老师和同学有时也跟同学商量找到更好的解决方法几次实验课下来我感觉我的能力确实提高了不少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可见统计学的重要性认真学习显得相当必要为以后进入社会有更好的竞争力也为多掌握一门学科对自己对社会都有好处 几次的实验课我每次都有不一样的体会个人是理科出来的对这种数理类的课程本来就很感兴趣经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣每次做实验后回来我还会不定时再独立操

作几次为了不忘记操作方法这样做可以加深我的记忆根据记忆曲线的理论学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握就拿最近一次实验来说吧我们做的是“平均发展速度”的问题这是个比较容易的问题但是放到软件上进行操作就会变得麻烦书本上只是直接给我们列出了公式但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多在做实验的时候难免会有很多问题不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白操作不好不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了但是这次似乎遇到了大的麻烦因为内容比较多又是一些没接触过的东西我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式这个东西必须认真听认真看稍微走神就会什么都不知道很显然刚开始我是遇到了麻烦还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了回到寝室立马独自专研了好久到现在才算没什么问题了 实验的时间是有限的对于一个文科专业来说能有操作的机会不是很多而真正利用好这些难得的机会对我们的大学生涯有很大意义不仅是学习上能掌握具体的应用方法我感觉更大的意义是对以后人生路的作用我们每天都在学习理论久而久之就会变成书呆子问什么都知道但是要求做一次就傻了眼这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己得到的好处会大于他自身的价值很多倍例如在实验过程中如果我们要做出好的结果就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度这就在我们的实践工作中不知觉中知道一丝不苟的真正内涵以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习肯定会很少被挫折和浮躁打败因为统计

统计学和数据挖掘区别

统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的

研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。

人大版_贾俊平_统计学_第三版_课后习题答案

第3章 概率与概率分布——练习题(全免) 1 .解:设A ＝女性，B ＝工程师，AB ＝女工程师，A+B ＝女性或工程师 （1）P(A)＝4/12＝1/3 （2）P(B)＝4/12＝1/3 （3）P(AB)＝2/12＝1/6 （4）P(A+B)＝P(A)＋P(B)－P(AB)＝1/3＋1/3－1/6＝1/2 4. 某项飞碟射击比赛规定一个碟靶有两次命中机会（即允许在第一次脱靶后进行第二次射击）。某射击选手第一发命中的可能性是80％，第二发命中的可能性为50％。求该选手两发都脱靶的概率。 解:设A ＝第1发命中。B ＝命中碟靶。求命中概率是一个全概率的计算问题。再利用对立事件的概率即可求得脱靶的概率。 )|()()|()()(A B P A P A B P A P B P +＝ ＝0.8×1＋0.2×0.5＝0.9 脱靶的概率＝1－0.9＝0.1 或（解法二）：P (脱靶)＝P (第1次脱靶)×P(第2次脱靶)＝0.2×0.5＝0.1 8.已知某地区男子寿命超过55岁的概率为84％，超过70岁以上的概率为63%。试求任一刚过55岁生日的男子将会活到70岁以上的概率为多少？ 解: 设A ＝活到55岁，B ＝活到70岁。所求概率为： ()()0.63(|)0.75()()0.84 P AB P B P B A P A P A ＝＝＝＝ 9.某企业决策人考虑是否采用一种新的生产管理流程。据对同行的调查得知，采用新生产管理流程后产品优质率达95％的占四成，优质率维持在原来水平（即80%）的占六成。该企业利用新的生产管理流程进行一次试验，所生产5件产品全部达到优质。问该企业决策者会倾向于如何决策？ 解:这是一个计算后验概率的问题。 设A ＝优质率达95％，A ＝优质率为80％，B ＝试验所生产的5件全部优质。 P(A)＝0.4，P (A )＝0.6，P (B|A )=0.955， P(B |A )=0.85，所求概率为： 6115.050612 .030951.0)|()()|()()|()()|(＝＝＝A B P A P A B P A P A B P A P B A P + 决策者会倾向于采用新的生产管理流程。 10. 某公司从甲、乙、丙三个企业采购了同一种产品，采购数量分别占总采购量的25％、30％和45％。这三个企业产品的次品率分别为4％、5％、3％。如果从这些产品中随机抽出一件，试问：（1）抽出次品的概率是多少？（2）若发现抽出的产品是次品，问该产品来自丙厂的概率是多少？ 解:令A 1、A 2、A 3分别代表从甲、乙、丙企业采购产品，B 表示次品。由题意得：P (A 1)＝0.25，P (A 2)＝0.30， P (A 3)＝0.45；P (B |A 1)＝0.04，P (B |A 2)＝0.05，P (B |A 3)＝0.03；因此，所求概率分别为：

统计学课程学习心得体会

统计学课程学习心得体会 统计学课程学习心得体会 统计学课程学习心得体会1 统计学（statistics）一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。 实验过程中，对excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则

更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固，解决问题的能力也受到了锻炼；其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已，更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。统计学的学习就是对数据的学习，而通过实验可以加强

精品课程统计学导论学习心得

精品课程《统计学导论》学习心得 本人于XX年11月5日至7日在教育部高校教师网络培训中心参加了为期三天的《统计学导论》精品课程培训，通过李勇教授详细的讲解该课程，作为该门课程的老师，我感觉收获颇丰。不论在专业课程的教学还是课程建设中，都有很大的帮助。现将通过参加本次培训对统计学课程教学的一些心得体会总结如下： 首先：要更新理念，转变策略，适应现代社会对教学的要求 大学教学工作在于“教书育人”，主旨在于育人，但仍需以教学作为前提。教学工作是学校的中心工作，是学校工作的主旨和主线。学校的一切工作都要围绕这个中心，实际教学工作中，要根据学生的心理特征和实际情况，灵活运用各种教学技巧和方法。发挥课堂教学的调控和组织能力;掌握现代教育技术，李教授给大家讲述了在教学中要运用多媒体教学的优势及必要性，在继续学习和实际教学中运用自如;自觉加强中外文化修养，拓宽知识面。同时，要根据教学目标、学生的需要以及当地客观条件，积极地和有创造性地探索有效的教学方法;不断对自己的教学行为进行反思，努力使自己成为具有创新精神的研究型教师。只有在吃透课标、深钻教材、研究学生的前提下，才能做到精心备课，在教学

中胸有成竹和有的放矢。 其次，恰当的采用先进的教学方法 首先应该思考的就是运用多种教学方法来提高教学水平，但是在运用这些现代教学方法的同时不能忽略传统的教学方法，正如李教授所说，多媒体课件教学录像不能取代老师的作用，要根据课程的特点做到传统与现代教学方法相结合。再有，我们在教学过程中还可以采用其他教学方法，如互动式，教师引导学生讲;提问式;案例式;课内教学、课外辅导相结合;教师授课和师生研讨相结合;精读指定教材与泛读扩充性资料相结合等等，以便能够更好的来培养学生的自学能力，创新能力，口头表达能力，文字表达等综合能力。 再次，尽量结合经济管理的实际，设置一些应用性问题根据经管类专业教学需要，我们可以在不同章节设置一些应用问题，可以将时下学生关心的经济数据与概率统计的知识相结合，引导学生理论联系实际。在讲解假设检验问题时，以我国人民币汇率的变化为例，可以让学生分析人民币汇率变化对于我国进出口的影响，以及对于各行业对外贸易波动性的影响;又或者提出近期的物价、房地产等热门话题，让学生去预测政策变化对于某一经济指标的影响。在实际应用过程中让学生去区分Z检验与t检验的差别，均值检验和方差检验的区别。为此可参考国家统计局网站、各地统计年

统计学实验心得体会讲课稿

[标签:标题] 篇一：统计学实验心得体会 统计学实验心得体会 为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。 统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。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。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。可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。 几次的实验课，我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式，这个东西必须认真听认真看，稍微走神就会什么都不知道，很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久，到现在才算没什么问题了。 实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫 折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。 最后感谢老师的耐心指导，教会我们知识也教会我们操作，老师总是最无私最和蔼的人，我一定努力学习，用自己最大的努力去回报。 篇二：统计学实验报告与总结