《统计学原理》实验指导书
一、实验目的：
1、通过实验让学生了解如何在详细占有有关材料的基础上，灵活应用各种科学的统计分析方法，揭示事物的总体特征、总体变化及其原因，以及揭示事物之间的内在联系及对比关系；从数量的内在联系与对比关系中发现问题、提出问题，然后进行分析研究，从而认识事物的本质和发展规律。
2、掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示。
二、指导说明
（一）根据调查目的确定调查对象
（二）调查目的及对象确定情况下，该如何设计调查问卷。
（三）操作步骤
1、每位同学根据调查目的先自己设计一份调查问卷。
2、学习委员将该班学生进行分组，选出组长。
3、每一组的组长和小组成员协商，选出一份优秀的调查问卷或将该组所有成员的问卷进行补充，设计出该组的调查问卷。
4、从各组中选出优秀的调查问卷进行比较补充，设计出全班统一的调查问卷。
5、根据调查问卷设计出统一的调查表。
6、各组分工进行资料的收集。
7、资料加工整理。
（1）各组的每个同学先对自己搜集的资料进行加工整理；
（2）小组组长汇总该组资料；
（3）学习委员汇总各组资料。
8、按照要求运用EXCEL分析资料。即，根据调查表的各项指标或主要指标分析资料。（见以下EXCEL的操作文件）
9、根据分析资料撰写实验报告（或实验总结），字数在1500字左右。
10、将所有书面资料按照实验过程装订。
实验一用Excel搜集与整理数据
一、用Excel搜集数据
二、用Excel进行统计分组
三、用Excel作统计图
实验二用EXCEL计算描述统计量
一、用函数计算描述统计量
二、描述统计工具量的使用
实验三用EXCEL进行时间序列分析
一、测定增长量和平均增长量
二、测定发展速度和平均发展速度
三、计算长期趋势
四、计算季节变动
实验四用EXCEL进行指数分析
一、用Excel计算总指数
二、用Excel计算平均指数
三、用Excel进行因素分析
实验五用EXCEL进行相关与回归分析
一、用EXCEL进行相关分析
二、用EXCEL进行回归分析
实验六用统计软件进行预测
实验七用EXCEL进行参数估计和假设检验
一、用EXCEL进行区间估计
二、用EXCEL进行假设检验
三、实验要求和注意事项
1、预习实验指导书的内容，结合课程所讲的理论，理解实验的目的、内容和操作步骤。
2、上机前准备所需的资料及数据。
3、认真观察实验结果、记录实验结果。
4、对实验结果做简要分析总结。
四、实验成绩评价标准
1、优秀：独立完成实验报告，实验步骤、实验结论正确。
2、良好：实验步骤、结论基本正确。
3、中等：实验步骤、结论出现错误较多。
4、及格：不能独立完成实验报告或步骤、结论出现重大错误，态度不认真。
5、不及格：态度很不认真。
实验一用Excel搜集与整理数据
实验目的：掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示
实验步骤：
一、用Excel搜集数据
搜集数据的方法有多种，可以采用统计报表、典型调查、重点调查或抽样调查，以后我国的统计调查将以抽样为主，所以我们在这里介绍一下如何用Excel 进行抽样。
使用Excel进行抽样，首先要对各个总体单位进行编号，编号可以按随机原则，也可以按有关标志或无关标志，具体可参见本书有关抽样的章节，编号后，将编号输入工作表。
【例13-1】假定有100个总体单位，每个总体单位给一个编号，共有从1到100个编号，输入工作表后如图13-1所示：
图：13-1总体各单位编号表
输入各总体单位的编号后，可按以下步骤操作：
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项（若无数据分析选项，可在工具菜单下选择加载宏，在弹出的对话框中选择分析工具库，便可出现数据分析选项），打开数据分析对话框，从中选择抽样。如图13-2所示：
图13-2数据分析对话框
第二步：单击抽样选项，弹出抽样对话框。如图13-3
图13-3 抽样对话框
第三步：在输入区域框中输入总体单位编号所在的单元格区域，在本例是$A$1:$J$10，系统将从A列开始抽取样本，然后按顺序抽取B列至J列。如果输入区域的第一行或第一列为标志项（横行标题或纵列标题），可单击标志复选框。
第四步：在抽样方法项下，有周期和随机两种抽样模式：
“周期”模式即所谓的等距抽样，采用这种抽样方法，需将总体单位数除以要抽取的样本单位数，求得取样的周期间隔。如我们要在100个总体单位中抽取12个，则在“间隔”框中输入8。
“随机模式”适用于纯随机抽样、分类抽样、整群抽样和阶段抽样。采用纯随机抽样，只需在“样本数”框中输入要抽取的样本单位数即可；若采用分类抽样，必须先将总体单位按某一标志分类编号，然后在每一类中随机抽取若干单位，这种抽样方法实际是分组法与随机抽样的结合；整群抽样也要先将总体单位分类编号，然后按随机原则抽取若干类作为样本，对抽中的类的所有单位全部进行调查。可以看出，此例的编号输入方法，只适用于等距抽样和纯随机抽样。
第四步：指定输出区域，在这里我们输入$A$14，单击确定后，即可得到抽样结果，如图13-4
图13-4等距抽样结果
二、用Excel进行统计分组
用Excel进行统计分组有两种方法，一是利用FREQUENCY函数；二是利用数据分析中的“直方图”工具。我们介绍一下后者的操作方法。
【例13-2】我们采用第三章例3-1，把50名工人的月产量资料输入工作表，如图13-5所示：
图13-5工人月产量资料
然后按以下步骤操作。
第一步：在工具菜单中单击数据分析选项，从其对话框的分析工具列表中选择直方图，打开直方图对话框。如图13-6所示：
图13-6直方图对话框
第二步：在输入区域输入$A$1:$J$5，在接收区域输入$A$9:$A$15。接收区域指的是分组标志所在的区域，假定我们把分组标志输入到A9:A15单元格，注意这里只能输入每一组的上限值，即130，160，190，220，250，280，310。
第三步：选择输出选项，可选择输入区域、新工作表组或新工作薄。我们在这里选择输入区域，可以直接选择一个区域，也可以直接输入一个单元格（代表输出区域的左上角），这里我们推荐只输入一个单元格（本例为A7），因为我们往往事先并不知道具体的输出区域有多大。
第四步：选择图表输出，可以得到直方图；选择累计百分率，系统将在直方图上添加累积频率折线；选择柏拉图，可得到按降序排列的直方图。
第五步：按确定按钮，可得输出结果如图13-7：
图13-7频数分布和直方图
应当注意，上图实际上是一个条形图，而不是直方图，若要把它变成直方图，可按如下操作：
用鼠标左键单击任一直条，然后右键单击，在弹出的快捷菜单中选取数据系列格式，弹出数据系列格式对话框，如图13-8所示：
图13-8数据系列格式对话框
在对话框中选择选项标签，把间距宽度改为0，按确定后即可得到直方图，
如图13-9所示：
图13-9调整后的直方图
三、用Excel作统计图
Excel提供的统计图有多种，包括柱形图、条形图、折线图、饼图、散点图、面积图、环形图、雷达图、曲面图、气泡图、股价图、圆柱图、圆锥图等，各种图的作法大同小异。
【例13-3】我们这里采用第三章表3-13的资料，看一下如何作饼图。首先把数据输入到工作表中，如图13-10所示：
图13-10河北省主要市2001年人口情况
按以下步骤可作出饼图：
第一步：选中某一单元格，单击插入菜单，选择图表选项，弹出图表向导对话框。如图13-11：
图13-11图表向导对话框
第二步：在图表类型中选择饼图，然后在子图表类型中选择一种类型，这里我们选用系统默认的方式。然后单击下一步按钮，打开源数据对话框。如图13-12所示：
图13-12源数据对话框
第三步：在源数据对话框中填入数据所在区域，单击完成按钮，即可得如13-13所示的饼图：
图13-13饼图
实验二用EXCEL计算描述统计量
实验目的：用EXCEL计算描述统计量
实验步骤：
EXCEL中用于计算描述统计量的方法有两种，函数方法和描述统计工具的方法。
一、用函数计算描述统计量
常用的描述统计量有众数、中位数、算术平均数、调和平均数、几何平均数、极差、四分位差、标准差、方差、标准差系数等。一般来说，在Excel中求这些统计量，未分组资料可用函数计算，已分组资料可用公式计算。这里我们仅介绍如何用函数计算。
(一)众数
【例13-4】：为了解某经济学院新毕业大学生的工资情况，随机抽取30人，月工资如下：
15601340160014101590141016101570171015501490 16901380168014701530156012501560135015601510 15501460155015701980161015101440
用函数方法求众数，应先将30个人的工资数据输入A1：A30单元格，然后单击任一空单元格，输入“=MODE（A1：A30）”，回车后即可得众数为1560
(二)中位数
仍采用上面的例子，单击任一空单元格，输入“=MEDIAN（A1：A30）”，回车后得中位数为1550。
(三)算术平均数
单击任一单元格，输入“=AVERAGE（A1：A30）”，回车后得算术平均数为1535。
(四)标准差
单击任一单元格，输入“=STDEV（A1：A30）”，回车后得标准差为135.0287。
二、描述统计工具量的使用
仍使用上面的例子，我们已经把数据输入到A1：A30单元格，然后按以下步骤操作：
第一步：在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中选择描述统计，按确定后打开描述统计对话框，如图13-14所示：
图13-14描述统计对话框
第二步：在输入区域中输入$A$1:$A$30，在输出区域中选择$C$1，其他复选框可根据需要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计量；选择平均数置信度，会给出用样本平均数估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K小值会给出样本中第K个大值和第K个小值。
第三步：单击确定，可得输出结果，如图13-15所示：
图13-15描述统计输出结果
上面的结果中，平均指样本均值；标准误差指样本平均数的标准差；中值即中位数；模式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系数；区域实际上是极差，或全距。（可见中文版的翻译有问题）
实验三用EXCEL进行时间序列分析
实验目的：用EXCEL进行时间序列分析
实验步骤：
一、测定增长量和平均增长量
【例13-5】：根据1995-2001年河北省国内生产总值，计算逐期增长量、累计增长量和平均增长量。如图13-16
图13-16用EXCEL计算增长量和平均增长量资料及结果计算步骤如下：
第一步：在A列输入年份，在B列输入国内生产总值。
第二步：计算逐期增长量：在C3中输入公式：=B3-B2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C8区域。
第三步：计算累计增长量：在D3中输入公式：=B3-$B$2，并用鼠标拖曳公式复制到D3：D8区域。
第四步：计算平均增长量（水平法）：在C10中输入公式：=（B8-B2）/5，按回车键，即可得到平均增长量。
二、测定发展速度和平均发展速度
【例13-6】：以1995-2001年河北省国内生产总值为例，说明如何计算定基发展速度、环比发展速度和平均发展速度。如图13-17
图13-17用EXCEL计算发展速度和平均发展速度资料及结果第一步：在A列输入年份，在B列输入国内生产总值。
第二步：计算定基发展速度：在C3中输入公式：=B3/$B$2，并用鼠标拖曳
将公式复制到C3：C8区域。
第三步：计算环比发展速度：在D3中输入公式：=B3/B2，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D8区域。
第四步：计算平均发展速度（水平法）：选中C10单元格，单击插入菜单，选择函数选项，出现插入函数对话框后，选择GEOMEAN（返回几何平均值）函数，在数值区域中输入D3：D8即可。
三、计算长期趋势
【例13-7】：我们用某企业某年12个的总产值资料来说明如何用移动平均法计算长期趋势。如图13-18
图13-18用EXCEL计算长期趋势资料及结果
第一步：在A列输入月份，在B列输入总产值。
第二步：计算三项移动平均：在C3中输入“=（B2+B3+B4）/3”，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C12区域。
第三步：计算四项移动平均：在D4中输入“=SUM（B2：B5）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D4：D12区域。
第四步：计算二项移正平均数：在E4中输入“=（D4+D5）/2”，并用公式拖曳将公式复制到E4：E11区域。
四、计算季节变动
【例13-8】：利用某种商品五年分季度的销售额资料，说明如何用移动平均趋势剔除法测定季节变动。如图13-19
图13-19用EXCEL计算季节变动资料
第一步：按图上的格式在A列输入年份，在B列输入季别，在C列输入销售收入。
第二步：计算四项移动平均：在D3中输入“=SUM（C2：C4）/4”，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D19区域。
第三步：计算趋势值（即二项移动平均）T：在E4中输入“=（D3+D4）/2”，并用鼠标拖曳将公式复制到E4：E19区域。
第四步：剔除长期趋势，即计算Y/T：在F4中输入“=C4/E4”，并用鼠标拖曳将公式复制到F4：F19区域。
第五步：重新排列F4：F19区域中的数字，使同季的数字位于一列，共排成四列。
第六步：计算各年同季平均数：在B29单元格中输入公式：=average(B25:B28)；在C29中输入公式=average(C25:C28)；在D29中输入公式=average(D24:27)；在E29中输入公式=average(E24:E27)。
第七步：计算调整系数：在B31中输入公式：=4/sum(B29:E29)
第八步：计算季节比率：在B30中输入公式：=B29*$B$31，并用鼠标拖曳将公式复制到单元格区域B30：E30，就可以得到季节比率的值，具体结果见图13-20：
图13-20用EXCEL计算季节变动结果
实验四用EXCEL进行指数分析
实验目的：用EXCEL进行指数分析
实验步骤：
指数分析法是研究社会经济现象数量变动情况的一种统计分析法。指数有总指数与平均指数之分，在这一节我们介绍如何用Excel进行指数分析与因素分析。
一、用Excel计算总指数
【例13-9】：图中是某企业甲、乙、丙三种产品的生产情况，以基期价格p 作为同度量因素，计算生产量指数。如图13-21
图13-21用EXCEL计算总指数资料及结果
计算步骤：
第一步：计算各个p0q0：在G2中输入“=C2*D2”，并用鼠标拖曳将公式复制到G2：G4区域。
第二步：计算各个p0*q1：有H2中输入“=C2*F2”，并用鼠标拖曳将公式复制到H2：H4区域。
第三步：计算Σp0q0和Σp0q1：选定G2：G4区域，单击工具栏上的“Σ”按钮，在G5出现该列的求和值。选定H2：H4区域，单击工具栏上的“Σ”按钮，在H5出现该列的求和值。
第四步：计算生产量综合指数Iq=Σp0q1/Σp0q0：在C6中输入“=H5/G5”便可得到生产量综合指数
注意：在输入公式的时候，不要忘记等号，否则就不会出现数值。
二、用Excel计算平均指数
现以生产量平均指数为例，说明加权算术平均法的计算方法。
【例13-10】：图中的A1：A4区域内是某企业生产情况的统计资料，我们要以基期总成本为同度量因素，计算生产量平均指数。如图13-22
图13-22用EXCEL计算平均指数资料及结果
计算步骤：
第一步：计算个体指数k=q1/q0：在F2中输入“=D2/C2”。并用鼠标拖曳将公式复制到F2：F4区域。
第二步：计算k*p0q0并求和。在G2中输入“=F2*E2”并用鼠标拖曳将公式复制到G2：G4区域。选定G2：G4区域，单击工具栏上的：“Σ”按钮，在G5列出现该列的求和值。
第三步：计算生产量平均指数：在C7中输入“=G5/E5”即得到所求的值。
三、用Excel进行因素分析
【例13-11】：我们还用上面的例子，有关资料如图13-23
图13-23用EXCEL进行因素分析资料及结果
进行因素分析的计算步骤如下：
第一步：计算各个p0*q0和∑p0q0：在G2中输入“C2*D2”，并用鼠标拖曳将公式复制到G2：G4区域。选定G2：G4区域，单击工具栏上的“∑”按钮，在G5出现该列的求和值。
第二步：计算各个p0*q1和∑p0*q1：在H2中输入“=C2*F2”，并用鼠标拖曳将公式复制到H2：H4区域。选定H2：H6区域，单击工具栏上的“∑”按钮，在H5出现该列的求和值。
第三步：计算各个p1*q1和∑p1*q1：在I2中输入“=E2*F2”，并用鼠标拖曳将公式复制到I2：I4区域。选定I2：I4区域，单击工具栏上的“∑”按钮，在I5出现该列的求和值。
第四步：计算总成本指数：在C6中输入“=I5/G5”，即求得总成本指数。
第五步：计算产量指数：在C7中输入“=H5/G5”，即得产量指数
第六步：计算单位成本指数：在C8中输入“=I5/H5”即求得单位成本指数
实验五用EXCEL进行相关与回归分析
实验目的：用EXCEL进行相关与回归分析
实验步骤：
我们用下面的例子进行相关和回归分析：
一、用EXCEL进行相关分析
首先把有关数据输入EXCEL的单元格中，如图13-24
图13-24 EXCEL数据集
用EXCEL进行相关分析有两种方法，一是利用相关系数函数，另一种是利用相关分析宏。
1．利用函数计算相关系数
在EXCEL中，提供了两个计算两个变量之间相关系数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个函数是等价的，这里我们介绍用CORREL函数计算相关系数：
第一步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。
第二步：在array1中输入B2：B11，在array2中输入C2：C11，即可在对
话框下方显示出计算结果为0.896。如图13-25所示：
图13-25CORREL对话框及输入结果
2．用相关系数宏计算相关系数
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系
数，弹出相关系数对话框，如图13-26所示：
图13-26相关系数对话框
第二步：在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图13-27
图13-27相关分析输出结果
在上面的输出结果中，身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为0.896，和用函数计算的结果完全相同。
二、用EXCEL进行回归分析
EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式，其提供了9个函数用于建立回归模型和预测。这9个函数分别是：
INTERCEPT 返回线性回归模型的截距
SLOPE 返回线性回归模型的斜率
RSQ 返回线性回归模型的判定系数
FORECAST 返回一元线性回归模型的预测值
STEYX 计算估计的标准误
TREND 计算线性回归线的趋势值
GROWTH 返回指数曲线的趋势值
LINEST 返回线性回归模型的参数
LOGEST 返回指数曲线模型的参数
用函数进行回归分析比较麻烦，我们这里介绍使用回归分析宏进行回归分析。
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归，如图13-28
图13-28数据分析对话框
第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2：$B$11，在X值输入区域输入$C$2：$C$11，在输出选项选择新工作表组，如图13-29所示：
图13-29回归对话框
第四步：单击确定按钮，得回归分析结果如图13-30所示
图13-30EXCEL回归分析结果
在上面的输出结果中，第一部分为汇总统计，MultipleR指复相关系数，R Square 指判定系数，Adjusted指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量；第二部分为方差分析，df指自由度，SS指平方和，MS指均方，F指F统计量，Significance of F指p值；第三部分包括：Intercept指截距，Coefficient 指系数，t stat指t统计量。
实验六用统计软件进行预测
实验目的：用EXCEL进行预测
实验步骤：
一、用移动平均法进行预测
具体步骤：
第一步：将原始数据录入到单元格区域A2：A12，如图13-31所示：
图13-31EXCEL数据集
第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-32所示的对话框：
图13-32数据分析对话框
第三步：在“分析工具”框中选择“移动平均”，单击“确定”按钮，弹出移动平均对话框，相应作如下输入，即可得到如图13-33所示的对话框：
（1）在“输出区域”内输入：$A$2：$A$12，即原始数据所在的单元格区域。（2）在“间隔”内输入：3，表示使用三步移动平均法。
（3）在“输出区域”内输入：B2，即将输出区域的左上角单元格定义为B2。（4）选择“图表输出”复选框和“标准误差”复选框。
13-33移动平均对话框
第四步：单击“确定”按钮，便可得到移动平均结果，如图13-34所示：
分析：在图中，B4：B12对应的数据即为三步移动平均的预测值；单元格区域C6：C12即为标准误差。
13-34移动平均分析结果
二、用指数平滑法进行预测：
第一步：将原始数据输入到单元格B2：B12；
第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-35
所示的对话框：
图13-35数据分析对话框
第三步：在“分析工具”中选择“指数平滑”，单击“确定”按钮，弹出一
个对话框，作相应输入，即可得到如图13-36所示的对话框；
第四步：单击“确定”按钮，即可得到指数平滑结果，如图13-37所示：
图13-37指数平滑结果
三、趋势预测法进行预测
第一步：把相关数据输入到EXCEL中，其中月份输入A1－A11单元格，月产量输入B1－B11单元格，如图13-38所示：
图13-38EXCEL数据集
第二步：在工作表中选择一个空的单元格。在这里我们选择D2单元格。
第三步：选择插入下拉菜单。
第四步：选择函数选项。
第五步：当函数对话框出现时：在函数类别框中选择统计，在函数名字中选择FORECAST(预测)，如图13-39所示：
图13-39粘贴函数对话框
第六步：单击确定按钮，出现预测对话框，在x中输入12，在know-y’s中输入B1：B11，在know-x’s中输入A1：A11，如图13-40所示：
图13-40FORCAST对话框
第七步：单击确定按钮，预测结果出现在D2单元格中，如图13-41所示：
图13-41趋势预测法预测结果
实验七用EXCEL进行参数估计和假设检验
实验目的：用EXCEL进行参数估计和假设检验
实验步骤：
在EXCEL中，进行参数估计只能使用公式和函数的方法，而假设检验除以上两种方法外，还可以使用假设检验工具。
一、用EXCEL进行区间估计
【例13-14】：某饭店在7星期内抽查49位顾客的消费额（元）如下：15 24 38 26 30 42 18 30 25 26 34 44 20 35 24 26 34 48 18 28 46 19 30 36 42 24 32 45 36 21 47 26 28 31 42 45 36 24 28 27 32 36 47 53 22 24 32 46 26
求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。如图13-42：
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？
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。
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、
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 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
数学统计方法在经济学中的应用 数学统计方法在经济学中的应用开题报告/html/lunwenzhidao/kaitibaogao/ 数学这门理论性学科具有高度的抽象性，它作为一种应用性工具被广泛的运用于工程学、机械学、经济学等众多领域。通过在经济学中的大量实践应用可知，经济问题的中的定性分析与定量分析都可以运用数学方法来进行统计。对于现代企业来讲，任何一项运行决策的制定、实施、评价都离要使用数学统计方法对决策的经济效益中的各项指标进行评估，例如企业生产过程中所涉及到原材料的使用，产品销售过程中的价格控制，经济效益评估时的利润计算等。当代经济学家认为，经济领域一些现实的问题的解决，都要通过先将经济学中的变量提取出来，从而建立经济模型，再通过数学方法进行统计与运算，结合经济原则和理论，对决策进行预测与评估。 一、数学统计方法应用于现代经济中的意义 数学统计方法应本文由毕业论文网收集整理用于经济学中，尤其是应用于现代企业的各项经济指标预测与评估中，对企业的决策的成功与失败，决策的调整与改革都有着重要的影响。因此，将数学统计方法应用于经济学中，有着很强烈的现实意义。 1.经济学问题的解决离不开数学统计方法的运用 经济学问题的分析与解决需要精确、客观、科学，而数学统计方法的最重要特点就在于它分析过程的严谨精密，分析结果的清晰准确。数学方法应用于经济学领域中，最早可以追溯到古经济学中代数式的
应用，时至今日，数学与经济学相结合，衍生出了数理经济学、经济计量学以及产权经济学等数门专业化理论，经济学中的数学统计方法已经无处不在。将数学方法运用于经济问题的解决中，一般要经历“经济—数学——经济”的模式，既从需要解决的现实经济问题入手，建立数学模型进行，运用数学方法对数学模型进行分析，求得数学结果，再结合经济理论与经济学原理对结果进行评估，得出结论，用于指导经济活动的进行。 2.现代企业经济决策的制定离不开数学统计方法 数学在经济学中的大量运用，使人们对经济活动评估的要求由定性分析发展到定量分析，特别在现代企业在制定决策时，它们都希望通过数学方法来精确的分析决策对企业发展产生的意义。数学方法在现代企业经济决策中的运用，是为了提高经济决策的可靠性与科学性，避免企业财力、物力的损失，通过数学方法对决策执行后的结果进行预测，使企业的发展处于自身可以控制的情况下。一个简单的数学方法就可以将经济决策中的各项因子之间的关系简单的明了的表现出来，各个经济变量之间的关系也能一目了然，经济决策的制定是否可靠的结论就可以得出。作文/zuowen/ 3.数学统计方法是经济理论分析最重要工具之一 数学统计方法是经济学理论分析的最重要工具之一，从最早的代数运用，再到数理经济学中，各种深奥的数学问题中的大量的运用的运用，现代统计经济学中，繁杂数据的中指标的得出，再代现代数学与现代经济理论相结合，产生的特有的专门运用数学方法来解释经济
经济学研究中统计思想的运用分析2600字 真正的统计学研究的是研究对象本身的变化规律，统计思想就是在统计工作中应树立的世界观与方法论，下面是搜集整理的一篇关于统计思想研究的论文范文，供大家阅读参考。 一、统计思想的内涵。 统计是一种科学认识世界的方法，其研究的对象是大量数据。由此可以知道统计学即收集、分析、解释、表述大量数据。没系统学习过统计学的人简单的认为统计学就是加减乘除的数字运算，那只是统计学的外在形式，真正的统计学研究的是研究对象本身的变化规律，统计思想就是在统计工作中应树立的世界观与方法论.在当前社会中，统计学的应用范围不断扩大，各个领域都能看到统计思想的影子。经济学与统计学是两个独立的学科，统计学是从高等数学中的数理统计分离出来再进行展开的一部分。统计学偏重数学，经济学偏重理论。两者之间也存在一定的联系，经济学中的有关理论的数据支持像GDP、失业率、企业经济决策等的一般通过统计学得出数据，统计学还是经济学解决计算问题的重要工具。 二、统计思想的分类。 统计学这门学科综合性较强，学科内领域众多，研究重点不同，统计思想就不同，总的来说，统计思想主要包括以下几种。 1.估计思想。 估计是一种认识方法，在统计学中常表现为以样本对总体进行推测，其强调的是由此及彼，可谓是统计学中一种重要的预测方法。样本是总体的一部分，能够显示出总体的若干属性，对样本进行研究，有利于预测总体的概况。由于样本易受偶然因素影响，这就导致对总体的估计与总体实际会有一定偏颇。 2.拟合思想。 拟合是指抽象化不同类型事物之间的表象关系。联系是普遍的，事物不可能单独存在，
但在实际中，事物彼此之间的联系往往错综复杂，难以分辨，利用统计学拟合思想，有利于总结出事物彼此之间的联系规律或趋势，如通过经济现象总结的经济规律。 3.均值思想。 均值思想实质上是一种概括，是统计学的基本思想。均值思想的侧重点是寻求事物之间的一般性规律，其应用领域十分广泛，是指导人认识事物的重要方法，有利于在研究事物关系时避免偶然因素的干扰，提高研究的科学性。 4.联系思想。 马克思主义唯物论认为，世界是由个体相互联系的综合，是普遍联系的整体。统计学的联系思想与唯物论的联系观相一致，要求人们在分析处理问题时，应注重问题彼此之间的联系，注意考察变量。 5.差异思想。 概括性是统计学的显着特点，差异思想指示人们事物之间虽然具有普遍性，但也具有特殊性，研究问题应以事物之间的差异性为重点，由差异性上升至普遍性。统计学的许多概念都表现出差异思想，如方差，可以说差异思想是提高数据研究准确性与可靠性的重要方法。 三、统计思想在经济学研究中的应用。 我国改革开放以来，经济飞速发展，国家进人了全面建设的新时期，在经济领域中统计学有所运用和发展。然而，由于我国的特殊的基本国情和经济状况决定了统计学还只是停留在表面，它的应用并没有被广泛重视起来。这种情况随着社会的不断发展函待解决，政府及相关研究人员应当放眼世界，看到统计思想在其他发达国家经济建设中的良好运用与深人挖掘，投人更多的时间和精力去研究领先实用的统计学，使其能够在经济中发挥优良的辅助作用，促进我国经济的不断前进[2].我们必须认识到，当今我国的经济统计学已经完全不能满足我国经济发展的需要，僵硬单一的统计学体制和其他国家存在相当大的差距，这些不良影响都直接在经济上表现出来。 统计思想在经济学中的运用对于经济学来说，有优化方法的良好作用，也就是说对经济学方法的量化与精确化有着促进作用。经济学中，各种不同变量如价格、供给、需求等都是重要的组成部分。而运用统计思想来解决这些在经济学中遇到的问题是一种有效、便捷、科
当经济学遇见统计学，盛开了艳丽的花朵。 经济统计学在大数据的浪潮下成为了热门学科，在国内发展前景相当看好乐观。但研修这个专业是否能给自己一个高大上的人生呢？这需要结合专业的人才培养方案和实际社会需求才能做出结论。 根据教育部高教司2012年颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》，经济学专业的培养目标是——培养具备厚实的经济统计学理论方法与经济学理论基础和较强的创新与实际工作能力，具有广泛适应性的复合型高素质经济管理统计人才。本专业毕业生既能胜任企业和政府的统计业务，又能从事数据采集、数据分析、经济预测、经济信息分析和其他管理工作。 为了实现这个培养目标，理论学习的课程体系包括：理论经济学、应用经济学、统计学、西方经济学（宏观经济、微观经济）、计量经济学、财政学、货币金融学、会计学、经济统计学、国民经济统计学、概率论与数理统计、抽样技术与应用、应用时间序列分析。培养应用能力的主要实践环节包括：实验课程（统计分析软件的应用、实务模拟）、社会实践（社会调查和实习）、科研与论文写作。 培养规格——毕业生应获得以下几方面的知识和能力： （1）掌握经济统计学基础理论、基础知识和概率论与数理统计基本理论和方法； （2）掌握经济学与经济计量学基本原理，能够较好的运用紧急统计学分析思想与技术对实现经济问题进行数据测度与数据分析研究；
（3）具有较强的学习能力、写作能力、语言表达能力、人际沟通和跨文化交流能力以及计算机和信息技术应用等方面的基本能力‘ （4）熟悉国情，熟悉国家经济建设和经济改革等方面的基本方针、政策和法律； （5）了解经济统计学的理论前沿和中国统计实践的改革与发展，对经济统计学理论方法在中国经济社会发展与改革中的应用有一定认识； （6）具有能初步从事宏观经济与微观管理统计实际工作的能力，具有一定的经济统计学理论研究的能力。 学制一般设置为4年，授予经济学学士学位。 根据以上权威信息，我们可以做出如下解读： （1）经济学专业人才从事的工作多为研究性和管理型，是“劳心者”而不是“劳力者”，也就是平常所说的白领。 （2）从事该类工作的人，需要自觉的培养扎实的经济学理论基础、逻辑思维和数理统计分析能力，所以说学好数学是必要的。同时多读书，提升自己的写作能力和语言表达能力，否则写研究报告和政策建议时会很痛苦。 （3）该项工作有两个主要的发展方向：经济金融和统计分析。经济金融方向更看重个人素质能力，经济金融类的专业都属于招聘范围，特别是银行、券商、保险等大型机构。
《统计学原理》实验指导书 一、实验目的： 1、通过实验让学生了解如何在详细占有有关材料的基础上，灵活应用各种科学的统计分析方法，揭示事物的总体特征、总体变化及其原因，以及揭示事物之间的内在联系及对比关系；从数量的内在联系与对比关系中发现问题、提出问题，然后进行分析研究，从而认识事物的本质和发展规律。 2、掌握用EXCEL进行数据的搜集整理和显示。 二、指导说明 （一）根据调查目的确定调查对象 （二）调查目的及对象确定情况下，该如何设计调查问卷。 （三）操作步骤 1、每位同学根据调查目的先自己设计一份调查问卷。 2、学习委员将该班学生进行分组，选出组长。 3、每一组的组长和小组成员协商，选出一份优秀的调查问卷或将该组所有成员的问卷进行补充，设计出该组的调查问卷。 4、从各组中选出优秀的调查问卷进行比较补充，设计出全班统一的调查问卷。 5、根据调查问卷设计出统一的调查表。 6、各组分工进行资料的收集。 7、资料加工整理。 （1）各组的每个同学先对自己搜集的资料进行加工整理； （2）小组组长汇总该组资料； （3）学习委员汇总各组资料。 8、按照要求运用EXCEL分析资料。即，根据调查表的各项指标或主要指标分析资料。（见以下EXCEL的操作文件） 9、根据分析资料撰写实验报告（或实验总结），字数在1500字左右。 10、将所有书面资料按照实验过程装订。 实验一用Excel搜集与整理数据 一、用Excel搜集数据 二、用Excel进行统计分组 三、用Excel作统计图 实验二用EXCEL计算描述统计量
一、用函数计算描述统计量 二、描述统计工具量的使用 实验三用EXCEL进行时间序列分析 一、测定增长量和平均增长量 二、测定发展速度和平均发展速度 三、计算长期趋势 四、计算季节变动 实验四用EXCEL进行指数分析 一、用Excel计算总指数 二、用Excel计算平均指数 三、用Excel进行因素分析 实验五用EXCEL进行相关与回归分析 一、用EXCEL进行相关分析 二、用EXCEL进行回归分析 实验六用统计软件进行预测 实验七用EXCEL进行参数估计和假设检验 一、用EXCEL进行区间估计 二、用EXCEL进行假设检验 三、实验要求和注意事项 1、预习实验指导书的内容，结合课程所讲的理论，理解实验的目的、内容和操作步骤。 2、上机前准备所需的资料及数据。 3、认真观察实验结果、记录实验结果。 4、对实验结果做简要分析总结。 四、实验成绩评价标准 1、优秀：独立完成实验报告，实验步骤、实验结论正确。 2、良好：实验步骤、结论基本正确。 3、中等：实验步骤、结论出现错误较多。 4、及格：不能独立完成实验报告或步骤、结论出现重大错误，态度不认真。 5、不及格：态度很不认真。
试论经济学中数学统计方法的应用 1 经济学与数学统计方法之间的融合历程 数学统计在经济学研究中的应用已经非常普遍，两者之间的联系也越来越紧密。回顾 历史，早在17世纪，经济学与统计学之间的融合就已经表现出了必然的趋势。在当时， 英国古典经济学家威廉·配第在《政治算数》一书中第一次利用数学方法来解决经济问题，这是两者的首次融合。不过在那个时期的研究由于受到社会发展的限制，研究方法还是以 定性分析为主，并没有对统计学进行充分的运用。到了19世纪20年代以后，经济学与统 计学之间的结合得到了进一步的深入。在这一时期，德国经济学家于1854年在其发表的 论文中提出了一个结论，指出可以通过数学统计方法推导出“戈森定律”，其中还重点阐 述了统计学方法应用于经济学是非常必要且重要的[1]。之后，英国经济学家斯坦利·文 杰斯也对经济学与数学统计方法两者之间的关系进行了深入的研究，并在他1871年发表 的书籍中提出了一个新的思想，也就是采用统计学的方法建立经济数学模型[2]。此后， 经济学中数学统计方法的运用开始得到推广和发展。20世纪40年代之后，由于受到第三 次科技革命的影响，经济学与统计学在实践上和理论上都得到了突破性的发展，并且两者 之间的融合也得到了创新性的进步，进入了一个新的阶段。1955年，由美国经济学家摩根斯坦和数学家伊诺曼共同创作了《对策论与经济行为》，这本书籍的出版成为经济学与数 学开始全新合作的里程碑[3]。自此之后，无论是在微观经济学中，还是在宏观经济学中，统计方法都得到了大量的运用，其重要性变得更加凸显。由此可见，从17世纪开始经济 学与统计学出现融合的趋势，经历了长期的发展历程，目前两者之间的融合已经非常的深 入和成熟，对于推动经济学的科学化发展起到了非常重要的作用。 2 数学统计方法应用于经济学的作用分析 2.1 数学统计方法可用于解决经济学问题 严谨精密的分析过程以及清晰准确的分析结果是数学统计方法的优势所在，而经济学 问题的分析和解决中则对结果精确度和科学性要求非常高。由此可见，数学统计方法应用 于经济学中具有重要的实际意义。数学统计方法很早就开始在经济学领域中得到应用，随 着两者之间的结合和发展，现在在相关的研究领域已经出现了很多数学专业化理论，例如 经济计量学、数理经济学等，这又进一步为两者的融合和共同发展提供了理论基础[4]。 在经济学问题的解决中，数学统计方法的应用模式主要是“经济一数学—经济”，这也就 是说，首先，以现实经济问题为出发点来建立数学模型，然后，采用数学方法来分析这一 数学模型并得到结果，最后，再利用经济学原理和理论来评估所得的结果，得出相应的结论，其结论不仅可以用于指导经济活动，同时还可以用于预测经济发展方向。特别是在现 代企业经济决策中，通过数学统计方法可以对经济活动进行从定性到定量的全面分析，可 以较为科学、准确地预测决策执行后的结果，并充分利用企业的现有条件来对结果进行控 制和优化，通过这种方式可以有效提高经济决策的可靠性与科学性，避免企业财力、物力 的损失[5-6]。
统计学与经济学 相关合集：统计学论文 相关热搜：统计学统计学教学统计学应用 对经济统计学的有效性研究是企业提高自身经济效益的重要手段。企业通过统计工作会总结统计信息，统计信息反映的是信息在整个社会经济信息系统中所处的主体地位。 随着统计科学的发展及经济学逐渐走向成熟，经济学与统计学之间相互融合成为了必然。离开了统计分析的任何形式的经济分析，其中包括质和量的分析，实证和理论的分析都是不可能的，所以说统计学对经济发展是有很大的促进作用的，经济学是离不开统计学的支撑的。 1 统计学与经济学的产生及关系 伴随着人类的出现，就出现了结绳记事的统计行为。随着人类的出现就出现了交换的行为，而交换则是当时的经济行为，由此可见人类的统计活动和经济活动是有一样的发展历史的。
随着现代化社会经济的飞速发展，统计学在经济与管理方面发挥着的作用也将逐渐显现出来。统计学将会应用到各个方面，无论是国民经济管理，还是企业管理乃至个人的生产、经营和决策，都要利用统计分析。经济、管理类在现实中更注重实际应用能力。而统计学则是根据实际情况运用各种方法对数据进行分析统计，使得人们通过统计工作对数据有一个直观的认识和了解。我们应该灵活的运用统计学，将统计学与经济学有机的结合起来，为经济发展提供助力。 2 经济统计学的分析与研究 经济统计学在现代经济学中作为一门处理经济数据的科学，经济统计学不但要运用统计方法在经济分析中进行描述和推算，而且要根据实际的经济数据进行统计分析，得出结论并提出改革方案，为企业创造更高的效益。 经济统计学是统计学与经济学相互融合而产生科学结晶，所以我们应该重视经济统计学的发展及利用。在实际生活中如果想要充分利用经济统计学需要很多条件，同时经济统计学需要扎实的数理统计和数学基础作为其发展的支撑。因此我们必须加强数学基础知识的了解，掌握数学统计在经济学中的理论与方法，同时提高数学在经济统计学中的地位，这样才能更好地运用经济统计的方法去解决实际的问题。
+生产力研究,Ｎｏ．１５．２００８ 从统计学的视角看实验经济学 王维红，顾庆良 （东华大学旭日工商管理学院，上海２０００５１） 【摘要】实验经济学将实验的方法引入经济问题研究，是经济学方法论的一次重大变革，实验方法正逐渐成为经济学研究的一种重要工具。然而，由于实验经济学尚处于发展的初始阶段，对于经济实验的方法还很少有人进行深入的研究。文章指出，实验经济学虽然是一个全新的研究领域，但经济实验本质上是一种统计实验，应遵循统计实验研究的基本方法和基本规律。实验经济学可以借鉴统计学的研究方法，得到更大、更快的发展。 【关键词】实验经济学；信度；效度；实验设计；统计检验 【中图分类号】Ｆ０１１【文献标识码】Ａ【文章编号】１００４－２７６８（２００８）１５－００１０－０３ 实验经济学将实验的方法引入经济问题研究，是经济学方法论的一次重大变革，实验研究方法正逐渐成为经济学研究的一种重要工具。然而，由于实验经济学尚处于发展的初始阶段，对于经济实验的方法还很少有人进行深入的研究，比如实验观测次数的问题、实验结果的信度和效度问题、实验结果的检验问题等。本文将从统计学的视角对这些问题做初步的思考。 一、实验方法在经济学研究方法论上的意义及应用中存在的问题 （一）实验经济学 实验经济学的起源可以追溯到２０世纪３０年代到６０年代，大致可分为三个源头：一是在１９３１年，萨斯通（Ｔｈｕｒｓｔｏｎｅ）首次采用实验的方法来确定个体的无差异曲线；二是在１９５０年决瑟尔和弗鲁德用实验的方法模拟著名的“囚徒困境”问题并得到了与纳什均衡不一致的实验结果。三是哈佛大学的爱德华?张伯伦（ＥｄｗａｒｄＨ．Ｃｈａｍｂｅｒｌｉｎ）等人在１９４２年通过建立一个实验性市场来检验竞争性市场的均衡条件，也得到了与竞争性均衡结果不一致的实验结果。 随后，实验参加者之一史密斯采用双向口头拍卖的集中交易实验方式，发现即使在很少的信息及适度数量的参与者的情况下，市场也能很快地收敛到竞争性均衡，“大量的、具有完美信息的经济代理人”不是市场效率的必要条件。１９６２年史密斯将论文“竞争市场行为的实验研究”发表于权威杂志《政治经济学》，这篇论文被认为是实验经济学诞生的标志，弗农?史密斯也因此被尊称为实验经济学之父。 实验方法是任何学科发展到一定阶段所共有的研究方法，经济学也不例外。实验经济学就是用“受控实验”的方法来研究经济问题。所谓“受控实验”，是指实验具有可控制性和可重复性。虽然用实验方法研究经济问题，可追溯至上百年前甚至更早，但是真正进行经济学“受控实验”距今只有几十年的时间。２００２年，弗农?史密斯获得了诺贝尔经济学奖，这表明实验经济学的研究方法已得到了各国学者的普遍认同。如今，实验研究方法已被广泛应用于行为经济学、产业组织理论、博弈论等许多方面并取得了丰硕的成果。 （二）实验方法在经济学研究方法论上的意义 实验是“科学”实证和发现的最基本也是最有力的工具之一，实验方法对于经济学研究方法论的重要意义在于： １．它表明经济理论的环境和机制基础是可以再造或模拟的，经济理论完全具备实验检验的条件。之前，人们一直认为社会科学是不可实验的。比如诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森在他和诺德豪斯合著的《经济学原理》中说：“经济学家在检验经济法则时，无法进行类似化学家或生物学家的受控实验，因为他们不容易控制其他重 【收稿日期】２００７－０１－２２ 【作者简介】王维红（１９６６－），女，山东济南人，东华大学旭日工商管理学院副教授、博士研究生，研究方向：应用统计学，供应链管理；顾庆良（１９４９－），男，上海人，东华大学旭日工商管理学院教授、博士生导师，研究方向：市场营销。 !"
统计学、经济学常识 国内生产总值（GDP=Gross Domestic Product）是指一个国家或者地区所有常驻单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。 GDP核算有三种方法，即生产法、收入法、支出法，三种方法从不同的角度反映国民经济生产活动成果，理论上三种方法的核算结果相同。 生产法是从生产的角度衡量常住单位在核算期内新创造价值的一种方法，即从国民经济各个部门在核算期内生产的总产品价值中，扣除生产过程中投入的中间产品价值，得到增加值。 生产法核算公式为：增加值=总产出-中间投入。 收入法是从生产过程创造收入的角度，根据生产要素在生产过程中应得的收入份额反映最终成果的一种核算方法。 收入法核算公式：增加值=劳动者报酬+生产税净额+固定资产折旧+营业盈余 支出法是从最终使用的角度衡量核算期内产品和服务的最终去向。 支出法核算公式：增加值=最终消费+资本形成总额+净出口 局限性 1、由于GDP用市场价格来评价物品与劳务，它就没有把几乎所有在市场之外进行的活动的价值包括进来。特别是，GDP漏掉了在家庭中生产的物品与劳务的价值。 2、GDP没有包括环境质量。 3、GDP也没有涉及收入与分配。 国民生产总值（Gross National Product，简称GNP）是最重要的宏观经济指标，指一个国家（地区）所有常驻机构单位在一定时期内（年或季）收入初次分配的最终成果。是一国所拥有的生产要素所生产的最终产品价值，是一个国民概念。GNP是三个英文单词首字母的组合：gross，即毛的、总的；national，即国民的；product，即产值，翻译成汉语就是“国民生产总值”。 GNP是指一个国家（或地区）所有国民在一定时期内新生产的产品和服务价值的总和。GNP是按国民原则核算的，只要是本国（或地区）居民，无论是否在本国境内（或地区内）居住，其生产和经营活动新创造的增加值都应该计算在内。比如，中国居民通过劳务输出在境外所获得的收入就应该计算在中国的GNP中。 GNP比GDP更能反映一个国家真实的经济状况，因为GDP是国土原则，GDP 包含了外国公司在本国创造的收入，而这些收入最终要流入外国。 一、GDP与GNP的异同 （一）GDP与GNP的相同点 1、GDP与GNP作用相同。两者均用以反映一国或地区当期创造的国民财富的价值总量，是衡量一国或地区经济规模的最重要总量指标。通过计算GDP增长率或GNP增长率，可以衡量一国或地区经济增长速度的快慢；通过计算人均GDP或人均GNP，可以衡量一国或地区经济发达程度，或反映国民收入水平及生活水平的高低。 2、GDP与GNP价值构成相同。两者在价值构成上均表现为“增加值”。 （二）GDP与GNP的不同点
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/743156277.html, 浅谈统计学在实际生活中的应用 作者：陈昊 来源：《智富时代》2016年第03期 【摘要】统计学在21世纪的今天生活中变得越来越不可或缺，不论是科技还是美学方面，统计学的概率也在生活中应用的很广泛，基础学科的统计学不仅仅在金融、经济、医学许多领域中运用这统计学的过程，在科技的不断发展在数学中样本的统计也是重要的工具。因此，本文便通过统计学在实际的生活中较大的比重以及大量的重复试验中的随机的统计与概率事件，统计分析是定量与定性的统计工作中的巨大作用的发挥，企业的制定与发展战略生产计划与规划最主要依据。 【关键词】统计学；实际生活；应用；研究 一、统计学的相关论述 统计学对于整理与分析数据以及收集解释相关数据信息的一门科学。统计学是在方法论的性质上的认识科学，统计数据整理和分析的思维产生，发展的提高自身的事物，研究统计的方法与社会科学的性质的统计成果与收集，接近工作的实际，统计的思想主要是变异的思想、均值、相关、拟合的思想的理论研究与逐步系统的形成后的统计理念与统计意识，遵循的指导思想和对研究对象的重要统计学的总体现，“变异”与“一般的水平”，估计的思想则是样本的选取代表了整体的逻辑严谨与必要的预设，相关的思想则是根据哲学的普遍联系的观点指导相关联的总体与个体之间的同质性；拟合思想则是单一的成果是趋势的模型的拟合与预设的基于可能性的关系；最主要的是检验的思想是归纳，也就是验证对于最开始的假设是不是基于局部的特征与规律判断是否完全符合，探索内部的数据数量规律的内在的科学认识，针对的客观之物以及统计事物的步骤即是设计然后进行抽样最后是调查统计并作出推断结论的得出。 二、统计学在各个领域的实际应用 （一）在经济学中的重要应用。统计学的基础知识、数理的统计以及统计分析等在统计学的学习中都是首先要掌握的重要学习项目，这些都是必须要在研究前就必须清晰掌握的基础知识，经济学的分支中的一个统计学的课程的学习。例如，计量的经济学的统计就要依赖这个在金融里面的统计重要意义与地位，金融的计量以及时间的序列是金融和统计的知识的结合，收集、整理的“为何统计”以及“如何进行统计”的思想一直是基础的工具，经济学中主要有两个方面的主要工具性的作用：一是在思想上，统计学的严谨性追求的理性占据着不可小觑的指导与重要的地位的占据经济数据的的描述过程的数据预先处理的方法论是不是科学与实证研究所必须开展的整理与收集；另一个是经济学的研究的最优化的选择的经济研究的约束的条件的经济活动的多样以及研究的错综复杂，研究的成本以及现象的经济研究变得简洁明了。因此，在总体上经济学的统计结论不具有全面的复杂的思想的成本与收益的概念与计算的经济模型与去确定性，并体现了统计学中的经济必然性思想。
经济学中数学统计方法的应用探析 1 经济学与数学统计方法之间的融合历程 数学统计在经济学研究中的应用已经非常普遍，两者之间的联系也越来越紧密。回顾历史，早在17世纪，经济学与统计学之间的融合就已经表现出了必然的趋势。在当时，英国古典经济学家威廉·配第在《政治算数》一书中第一次利用数学方法来解决经济问题，这是两者的首次融合。不过在那个时期的研究由于受到社会发展的限制，研究方法还是以定性分析为主，并没有对统计学进行充分的运用。到了19世纪20年代以后，经济学与统计学之间的结合得到了进一步的深入。在这一时期，德国经济学家于1854年在其发表的论文中提出了一个结论，指出可以通过数学统计方法推导出“戈森定律”，其中还重点阐述了统计学方法应用于经济学是非常必要且重要的。之后，英国经济学家斯坦利·文杰斯也对经济学与数学统计方法两者之间的关系进行了深入的研究，并在他1871年发表的书籍中提出了一个新的思想，也就是采用统计学的方法建立经济数学模型。 此后，经济学中数学统计方法的运用开始得到推广和发展。20世纪40年代之后，由于受到第三次科技革命的影响，经济学与统计学在实践上和理论上都得到了突破性的发展，并且两者之间的融合也得到了创新性的进步，进入了一个新的阶段。1955年，由美国经济学家摩根斯坦和数学家伊诺曼共同创作了《对策论与经济行为》，这本书籍的出版成为经济学与数学开始全新合作的里程碑。自此之后，无论是在微观经济学中，还是在宏观经济学中，统计方法都得到了大量的运用，其重要性变得更加凸显。由此可见，从17世纪开始经济学与统计学出现融合的趋势，经历了长期的发展历程，目前两者之间的融合已经非常的深入和成熟，对于推动经济学的科学化发展起到了非常重要的作用。 2 数学统计方法应用于经济学的作用分析 2.1 数学统计方法可用于解决经济学问题 严谨精密的分析过程以及清晰准确的分析结果是数学统计方法的优势所在，而经济学问题的分析和解决中则对结果精确度和科学性要求非常高。由此可见，数学统计方法应用于经济学中具有重要的实际意义。数学统计方法很早就开始在经济学领域中得到应用，随着两者之间的结合和发展，现在在相关的研究领域已经出现了很多数学专业化理论，例如经济计量学、数理经济学等，这又进一步为两者的融合和共同发展提供了理论基础。在经济学问题的解决中，数学统计方法的应用模式主要是“经济一数学—经济”，这也就是说，首先，以现实经济问题为出发点来建立数学模型，然后，采用数学方法来分析这一数学模型并得到结果，最后，再利用经济学原理和理论来评估所得的结果，得出相应的结论，其结论不仅可以用于指导经济活动，同时还可以用于预测经济发展方向。特别是在现代企业经济决策中，通过数学统计方法可以对经济活动进行从定性到定量的全面分析，可以较为科学、准确地预测决策执行后的结果，并充分利用企业的现有条件来对结果进行控制和优化，通过这种方式可以有效提高经济决策的可靠性与科学性，避免企业财力、物力的损失。 2.2 数学统计方法可作为工具展开经济理论分析 从经济学与数学统计方法融合的初期发展到现在，数学统计学已经开始应用于各种重大
试从经济学和你的专业角度谈谈你学习统计学的认识 在学习统计学之前，一直认为统计学是一门文科方面的课程，只是一些背记的文字和语言之类的。学习之后觉得这是一门比较系统的记录和分析数据的艺术。查了几本关于统计的书本，总结如下： 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。 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、社会统计学、卫生统计学、人口统计学、管理统计学、生物统计学、档案统计学等。 非参数检验(括单组资料的非参数检验和两组资料的秩和检验) t检验( t-test) （包括配对t检验和成组t检验）、曼-惠特尼U 检定（Mann-Whitney U）回归分析（regression analysis）（包括一元回归和多元回归）相关性分析（correlation analysis）皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 史匹曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient ）卡方分配（chi-square ） 所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。 均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。 统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。 估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。 事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同