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统计学原理经管学院王宝海第一章绪论第二章统计数据的搜集第三章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估计第六章假设检验第七章相关与回归分析第八章时间序列分析和预测第九章统计指数分析第一章绪论第一节统计学的产生与发展第二节统计学的性质与特点第三节统计数据及其类型第四节统计学的基本概念第一节统计学的产生和发展一、统计实践活动的产生与发展•统计是随着人类社会生产•的发展，随着治国和管理•的需要而产生发展起来的原始社会后期奴隶制国家封建社会资本主义二、统计学简史统计学应运而生，统计学作为一门系统的科学，距今只有300多年的历史。（一）古典统计学（17世纪中－18世纪中）1、政治算术学派代表人物：英国的威廉·配第、约翰·格朗特等。威廉·配第的代表著《政治算术》（1690年）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·格朗特在1662年发表了《关于死亡表的自然观察与政治观察》一书。他是人口统计学的创始人。2、记述学派（国势学派〕康令（1606－1681）、阿痕瓦尔（1719－1772；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。（二）统计学的近代期（18世纪末－19世纪末）1、数理统计学派代表人物：比利时的凯特勒。凯特勒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。凯特勒是数理统计学派的奠定人，有“统计学之父”之称。2、社会统计学派代表人物：德国的克尼斯、恩格尔、梅尔等。他们强调统计学是一门独立的具有政治算术内容的社会科学。研究对象是社会现象，研究方法为大量观察法。（三）统计学的现代期（20世纪初至今）统计学的主流从描述统计学转向推断统计学。20世纪初哥塞特的小样本t分布理论，其后费雪尔、尼曼、皮尔生等人进一步发展，推断统计理论初步确立。⑴随着现代数学的发展，更广泛地应用数学方法；⑵统计学与其他新科学新理论的结合，不断产生新的边缘科学或新的统计分支；⑶借助电子计算机，使大量数理方法得以普及应用,并已成为实证分析的主要工具；⑷统计的作用，从描述向推断、预测及决策方向发展。统计学的发展过程基本上沿着两条主线展开以“政治算术学派”为开端形成和发展起来的、以社会经济问题为主要研究对象的社会经济统计以概率论的研究为开端、并以概率论为基础形成和发展起来的、以方法和应用研究为主的数理统计第一章绪论第二节统计学的性质与特点一、什么是统计1.统计工作(statisticalwork)–收集数据的活动2.统计数据(statisticaldata)对现象计量的结果3.统计学(statistics)–分析数据的方法与技术“统计”一词的英语为statistics，用作复数名词时，意思是统计资料，作为单数名词时，指的是统计学。二、什么是统计学?1.数据搜集：如，调查与试验2.数据整理：如，分组3.数据显示：如，图和表4.数据分析：如，回归分析5.数据推断：如，抽样估计统计学是收集、整理、显示、分析和推断数据的科学三、统计数据的内在规律（一些例子）1.正常条件下新生婴儿的性别比为107：1002.投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/63.农作物的产量与施肥量之间存在相关关系四、统计学的分科描述统计推断统计统计学的分科理论统计应用统计描述统计02550Q1Q2Q3Q4￥x=30s2=1051.内容–搜集数据–整理数据–展示数据2.目的–描述数据特征–找出数据的基本规律推断统计1.内容参数估计假设检验2.目的对总体特征作出推断总体样本描述统计与推断统计的关系反映客观现象的数据总体内在的数量规律性推断统计（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）概率论（包括分布理论、大数定律和中心极限定理等）描述统计（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理论统计与应用统计理论统计一般理论数学原理应用统计在各领域的具体应用五、统计学的研究对象和特点（一）统计学的研究对象：统计学研究的是客观现象总体的数量方面。（二）统计学研究对象的特点1.数量性2.总体性3.具体性4.差异性（三）主要研究方法1.大量观察法2.统计描述法3.统计推断法4.统计模型法统计职能、研究过程（略）第三节统计数据及其类型一、什么是统计数据(data)1.对现象进行计量的结果2.不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集3.不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的二统计数据的分类统计数据的分类按计量层次分类的数据顺序的数据数值型数据按时间状况截面的数据时序的数据按收集方法观察的数据实验的数据按计量尺度分1.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2.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3.数值型数据(metricdata)–对事物的精确测度–结果表现为具体的数值按收集方法分1.观测的数据(observationaldata)–通过调查或观测而收集到的数据2.实验的数据(experimentaldata)–在实验中控制实验对象而收集到的数据按时间状况分1.截面数据(cross-sectionaldata)–在相同或近似相同的时间点上收集的数据2.时间序列数据(timeseriesdata)–在不同时间上收集到的数据第四节统计中的几个基本概念总体和样本参数和统计量变量统计指标总体和样本1.总体(population)–所研究的全部元素（或单位）的集合，其中的每一个元素（或单位）称为个体或总体单位。–特征：同质性、大量性、变异性–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的无限总体所包括的元素是无限的，不可数的2.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参数和统计量1.参数(parameter)–研究者想要了解的总体的某种特征值–所关心的参数主要有总体均值（）、标准差（）等–总体参数通常用希腊字母表示2.统计量(statistic)–根据样本数据计算出来的一个量–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变量(Variable)1.说明现象某种特征的概念–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2.变量可以分为–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)：说明事物数字特征的一个名称离散变量：取有限个值连续变量：可以取无穷多个值变量分类变量顺序变量离散型变量连续型变量数值型变量标志与统计指标标志1.概念:用来说明总体单位特征的名称。如：职工性别、工资收入等2.标志表现（标志值）是标志特征在各单位的具体体现。3.标志按性质分：–①品质标志:表示事物质（属性）的特征，其具体表现用文字表示。如：性别、职务、专业等。–②数量标志:表示事物量（单位数量）的特征，其具体表现用数字表示。如：年龄、产值、身高、体重等。统计指标1、统计指标：是反映现象总体数量特征的概念和数值。2、指标的分类–按反映的内容分为：数量指标和质量指标–按数值表现形式分为：总量指标、相对指标、平均指标指标与标志的关系1、区别：（1）指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的。（2）指标都是用数值表示的，标志有用数值表示的和不用数值表示的。2、联系：（1）综合关系，指标数值是总体单位的数量值综合而来的。（2）转换关系，由于研究目的或范围的变化，原来的总体（总体单位）变成总体单位（总体），相应的指标（标志）就变成标志（指标）