教育统计学是一门综合性的方法论科学，是统计科学体系中的一个分支学科。因此，在教育统计学的教学与发展中，必须重视其统计方法论的本质特征，坚持定性分析与定量分析相结合的原则。
教育统计学是运用数理统计学原理研究和解决教育问题的一门科学。20世纪以来，在科学技术革命强大潮流的冲击和影响下，科学发展呈现出社会科学向数学化、综合化发展的趋势，教育统计学就诞生在这样的历史背景之下。我国于1979年开始恢复教育统计学的教学与研究，当初教育统计学体系基本上借用的是欧美统计学观的数理统计学体系。应当承认，在百废待兴之时，这种体系为我国的教育改革，在解放思想、开拓视野、增进教育研究的科学化水平方面曾起到了积极的促进作用。然而，随着教育统计学知识的不断普及与研究的不断深入，这种统计学体系日益暴露出其不合国情，脱离实际的弊病。因此，改造教育统计学理论体系，使其更好地为教育改革服务，对我们来说确实是一项十分紧迫的任务。
任何一门科学都需要首先明确它的研究对象和科学性质，然后才便于对其理论体系展开讨论和研究。那么，教育统计学是研究什么的呢？是实质性科学，还是方法论科学？在此必须指出的是，所谓实质性科学，就是以客观世界某一具体领域为研究对象，旨在探索具体规律的科学，如物理学、心理学等；所谓方法论科学，就是本意不在研究某一事物或某一学科领域的具体规律，而是仅仅通过某一学科或某一领域而寻求研究多种学科普遍适用的一般方法，是旨在指导认识过程的科学，如数学、系统论等。长期以来，教育统计学的学科性质是不明确的，这是直接影响教育统计学的教学与应用，制约教育统计学正常发展的重要原因之一。因此，阐明教育统计学的学科性质，对于完善教育统计学的理论体系，指导教育统计的教学与应用具有十分重要的理论意义和现实意义。
现代科学技术发展的一个重要特征，就是学科的高度分化与学科之间的高度综合。学科的综合化主要表现为，在自然科学和社会科学相互交叉领域生长出一系列新生学科，从而形成多种类、多层次的交叉学科群。其中有一类是由一门科学的研究方法与另一门科学的研究内容相结合而生成的交叉学科。教育统计学即属此类。它是用统计学的理论与方法研究教育问题的一门交叉科学，其特点是研究方法属统计学，而研究内容则限定在教育科学领域之中。
教育统计学也是统计科学高度分化的结果，是统计学的一个分支学科。对教育统计学的学科定位，自然应以其母科学的学科地位为参照系。教育统计学是统计学原理在教育领域的运用，属应用统计学分支。要正确认定教育统计学的学科性质，必须首先明确统计学的科学性质。回顾统计学三百年的发展史，尽管它在自然科学和社会科学的广阔领域中发挥了巨大的作用，但就其研究对象和学科性质而言，却是一部横跨中外、纵贯古今的争论史。争论的焦点在于，统计学是社会科学还是方法论科学？所幸的是这种争论的结果不是分歧越来越大，而是逐步趋向一致，统计学起源于对社会经济现象的研究，最终发展成为一门方法论科学，已为人们所普遍承认。这是因为，随着科学技术的不断进步和社会生产力的迅速发展，在客观上要求有一门讲述方法论的统计学科学，为揭示大量偶然现象的统计规律提供科学的理论和方法。
对此，杨坚白先生认为：“统计学是研究社会现象和自然现象关于总体数量关系计量的统计方法和统计方法论的科学。它以大量观察为基础，以平均数为中心，通过统计总体，为揭示数量关系的大数规律提供一系列的计量、分析方法。”既然统计学是方法论，教育统计学亦应当属方法论范畴，只是方法论的理论层次不同而已。
方法论科学有层次之分，其最高层次当属哲学，可以普遍适用于任何科学，具有最高程度的指导意义；其次是某一类科学通用的方法论，如数学、统计学等；再次是具体科学的方法论，主要适用于某一个具体学科。教育统计学就属于这一层次的方法论，基本方法源自于统计学，研究的问题则限制在教育学范围，具有教育科学的特点与特色。教育研究的方法有很多，如果教育统计方法能为其他某个方法所替代，那么教育统计学就没有存在的价值了。实际上，教育领域存在着大量的随机现象，如学生的考试成绩、教育实验的成效、学生的智力结构和个性特点，等等，都是受许许多多复杂因素影响的，其结果都带有一定的偶然性，教育研究的重要内容之一，就是揭示蕴含在这些偶然现象之中的必然规律。因此，教育研究也需要一门研究随机现象统计规律的方法论科学，这就是——教育统计学。由此可见，教育统计学不仅是统计方法论高度分化的必然结果，也是现代教育科学发展的必然产物，是进行教育研究的统计方法论。
从科学体系上考察，教育统计学既是教育科学中的一个分支学科，又是统计科学中的一
个分支学科，是两种科学相互结合、相互渗透而生成的一门交叉学科，是运用统计学原理和方法研究大量教育现象中的数量表现和数量关系的一门方法论科学。它的基本任务是要阐明搜集、整理、分析和使用各种教育数据资料的原理、原则和方法。
教育统计学与统计学的关系，是实践与理论的关系，是特殊与一般的关系。统计学研究大量现象的数量规律，带有抽象性、普遍性，是一种通用的方法论；而教育统计学则是研究教育现象的数量规律，带有具体性、特殊性，是一般统计原理的实际应用，是进行教育研究的方法论。
教育统计学与教育科学的关系，是方法和问题的关系。教育统计学所研究的教育问题，不同于其他教育学科，它只研究教育现象和教育过程的数量表现、数量关系等问题，其范围几乎涉及教育科学体系中的各门学科，成为教育研究中进行定量分析的有力工具。教育统计的方法也不同于其他的教育研究方法，它是在质与量的辩证统一中，在大量观察的基础上，通过教育现象的数量表现和数量关系去认识教育现象的本质和规律。
综上所述，教育统计研究有两大特点：
一是研究教育现象总体的综合数量特征。这是由统计学方法论的本质所决定的，教育统计工作要搜集大量个体或单位的数据资料，并加以综合汇总、统计分析，从而得到反映教育现象总体的数量特征，说明教育现象发展变化的规律性。但统计研究也结合典型调查或个案研究，旨在补充和完善对研究对象“质”的分析。
二是通过“量”的分析，达到“质”的认识。教育统计不是“纯数量”的研究，而要密切联系事物质的方面来研究教育现象的数量和数量关系。教育统计研究历经定性分析——定量分析——定性分析的认识过程，即首先根据历史唯物论和马克思主义教育原理，初步确定教育现象质的特征；然后再进行统计分组、设计统计指标、搜集整理数据和分析处理数据，从而得到统计分析的结果，这个结果正是所研究对象的本质的数量化表现；最后由教育学理论来揭示这个数量的“质”，作出高一级水平的定性分析，达到统计研究的目的。忽视了这一点，教育统计学将无异于一般统计学或数理统计学。
基于以上认识，教育统计学在教学与应用中应该注意以下若干问题：
一是科学方法论的实质。既然教育统计学是一种方法论，那么，在教学中就应充分注意这一点，不是简单地讲讲统计操作过程了事，而是要注重统计思想和思维方法的教育与训练，要弄清楚它在科学研究中的重要作用。教育统计学作为一种科学方法论，它在教育实践中究竟起什么作用呢？只要我们承认人类的任何理性认识都来源于实践（包括经验和实验），任何理论都是相对真理，只要承认我们在认识客观事物的过程中，在搜集取舍材料时往往由于偶然性、片面性而发生偏差，在概括材料进行抽象和推理时也经常由于主观性、随意性而出现失误的话，那么，我们就可以理解所谓“科学方法论”的本质了。无论对于自然科学研究，还是社会科学探索，方法论的真谛在于，我们能否找到一种有效的途径来排除这些偏差和失误，使人的认识逐步逼近真理。人们早已认识到，思辨的方法、定性描述的方法，存在较大的系统误差和随机误差，据此难以认定复杂现象的本质，而寻求一种精确化的、定量的方法，以控制认识过程的偏差，并结合定性分析，从而获得关于客观世界的真知灼见，这是思想家和科学家们孜孜以求的目标。
统计学正是这样一种定量的研究方法，旨在帮助人们克服认识上的偏差，客观地、精确地认识社会经济现象的本质和规律。因此，列宁曾指出，统计是认识社会的有力武器。
二是统计方法论。统计方法论是关于统计方法的基本理论，是统计学所特有的基本方法和规律，对各种统计方法和统计过程都具有指导意义。因此要理解统计方法的本质，首先必须掌握统计方法论。统计方法论主要有三条：1.大量观察法——大量观察就是在统计总体内考察多数个体或观察多数现象，而不是单个现象。从统计学的基本定义中可以看出，统计学的研究目标是在大量观察的基础上，揭示总体数量关系的大数规律（大数规律就是随机现象在大量重复观察中所表现出来的必然规律）。人们也称之为统计规律。统计学研究的是随机现象，而随机现象是带有偶然性的。唯物辩证法认为：“必然性总是通过大量偶然性表现出来的，偶然性背后总是隐藏着必然性，它是必然性的表现形式和补充。”统计学的研究，就是要从偶然性中揭示随机现象的必然规律，其基本方法就是大量观察法。因为个别观察带有偶然性，所以只有通过大量观察，才能透过偶然看到必然，发现随机现象的大数规律或统计规律。2.统计分组法——统计分组就是根据统计研究的需要，按照一定的
标志，将研究对象的全体划分为性质不同的若干部分，把属于同一性质的单位集中在一起，把不同性质的单位区别开来，形成各种不同类型组别的一种统计方法。现象的同质性是研究现象数量关系的前提。统计分组的目的，是要按照不同的标志，把统计研究对象的本质特征正确地反映出来，保持组内的同质性和组间的差异性，以便进一步运用各种统计方法，研究总体的数量表现和数量关系。统计分组法在统计研究中占有重要地位，是统计分析的基础，贯穿于统计研究的全过程。3.综合指标法——统计研究的客体是由众多具有相同性质的个体单位组成的总体。统计学不是研究空泛的抽象的总体，而总是要指明具体内容或具体项目，将总体在这些内容或项目上的发展水平用数量表现出来，就称之为统计指标。由于统计指标是在总体内各个体数据的基础上综合汇总而得，因此，统计指标也称综合指标。综合指标既能表示总体某种属性的数量特征，又是进一步进行其他统计分析的基础。
三是定性方法和定量方法相结合。马克思主义哲学认为，任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。科学研究方法根据其对事物两种规定性的不同侧重，可以划分为定性分析和定量分析两大类。定性研究就是对于事物质的方面的分析与研究，矛盾分析法和系统方法是定性分析的最主要的最基本的方法。定量研究就是对于事物量的方面的分析与研究，是运用数学的理论和方法，对客观事物量的方面（量的特征、量的规律），进行分析研究的活动。在教育研究过程中，定量方法主要用于对研究对象的某种特征作定量描述和对数据资料进行统计分析。因此，定量研究在精确描述事物的特征、系统的结构或模拟事物发展变化的规律方面是独具特色的。但是，定量研究并非十分完美，在实际应用中亦有较大的局限性。这种局限性主要表现为，测量工具不完善，许多教育问题难以定量化或难以量化到令人满意的程度。另外，定量研究只考虑条件和结果，而不考虑中间过程，人们难以理解事物发生的前因后果和发展的来龙去脉。即便如此，定量研究仍然不失为一种有效的研究方法，夸大或否定定量方法在教育研究中的作用都是不科学的。
由于事物质的差别是最根本的差别，区分事物的质是认识事物的开始，是认识量的前提，所以，定性研究一定先于定量研究，定性是定量的基础。又因为质总是一定的量的基础上的质，因此，由质进到量则是对事物认识的深化。正是在这个意义上，我们认为，定量是定性的精确化。在没有对事物进行定量研究，弄清数量关系，找到决定事物质的数量界限以前，我们对事物性质的认识就只能是初步的、肤浅的，是难以对实践提出十分明确而具体的指导的。由定性到定量的发展，这是人类认识发展的规律，也是科学进步的标志。
定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。在这个问题上，最能鲜明体现二者统一的是事物所具有的度，即事物保持自己质的限度和范围。定量方法研究的是事物的量变过程，定性方法研究的是事物相对稳定的本质特征。因此，在教育科学研究中，不应把定性研究和定量研究割裂开来、对立起来，而应把它们统一起来，必须坚持定性研究与定量研究相结合的原则，既要始终注意教育现象质的方面，又要始终注意教育现象量的方面，要在初步认识它们质的基础上，分析它们的量。同时，要通过对教育现象量的分析，来达到对于教育现象本质规律的认识。我们的教育改革实践尤其是教育管理和教育决策，都要求有精确化的数字资料为依据，并以逻辑严密的数学方法为手段，进行科学管理和科学决策，这就需要将定性研究和定量研究结合起来。同时，当代科学技术的发展，如系统科学、模糊数学、多元统计以及计算机技术等，使定性研究与定量研究在教育科学中的结合与统一从可能走向现实。
四是理论联系实际、技术与国际接轨。理论要联系实际，教育统计学必须要适应教育改革的发展需要。随着我国经济建设和社会文明的快速发展，教育不仅要培养各种各样的专门人才，还要造就大量合格的劳动后备军。更为重要的是这些人将要参与21世纪的国际竞争，他们必须具备一定的实力。因此，在保证各级各类人才数量的前提下，极力提高人才的素质应是我国当代教育改革的重点。为此，我们需要了解国情，要根据社会经济发展的预测，制定相应的教育发展规划；要开展旨在变“应试教育”为“素质教育”的整体改革实验，还要进行课程、教材、教法、考试制度、学校管理等方面的专项实验，要提高办学效率。那么，教育统计学就应当主动适应这种教育发展的需要，要在基本统计原理的基础上，加强教育统计调查方法（重点是调查问卷的数据处理方法）、教育实验的数据处理方法、考试分数的统计分析方法、教育评估的定量化方法（层次分析法、模糊数学的综合评判法）、以及教育统计指标体系的设计方法等方面的教学与研究。
另外，“教育要面向世界，面向未来，面向现代化”（邓小平语），这是我们教育改革的基本方针。为了加强与国际社会的交流与协作，教育统计学在专业术语、统计方法及其技术手段上，应尽可能与发达国家保持一致。这就要求我们一方面要介绍和引进国外先进的统计方法和技术，另一方面要对这些舶来品作批判性地吸收，取其精华，去其糟粕。使之既与国际社会同步，又适合中国国情。比如，发达国家在社会科学研究方面，比较流行
使用高级的多元统计分析方法处理数据，在技术手段上多使用计算机和统计分析软件包，现在国际通用的有三种统计软件包：SPSS、SYSTAT、SAS等，只要能理解各种统计方法的作用及适用条件，掌握统计软件的操作方法，用高级统计方法解决我们教育改革中出现的种种问题，对一般科研人员来说也并非是可望而不可及的。我们的教育统计学，不但可以直接使用统计软件包中的统计术语和符号，还可以从中挑选一些实用的统计方法。随着计算机在我国的日益普及，还可以考虑为教育工作者介绍一些常用统计软件的使用方法。
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
1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？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。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 4什么是有限总体和无限总体？举例说明 有限总体指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的，如若干个企业构成的总体，一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的，如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素，而试验可无限进行下去，因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类？ 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。
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；
统计学简答题参考答案 第一章绪论 1.什么是统计学？怎样理解统计学和统计数据的关系？ 答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学和统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。2．简要说明统计数据的来源。 答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。 3.简要说明抽样误差和非抽样误差。 答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。 4.解释描述统计和推断统计的概念？（P5） 答：描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计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。第二章统计数据的描述 1描述次数分配表的编制过程。 答：分二个步骤： （1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。 按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。 按数量标志进行分组，可分为单项式分组和组距式分组 单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。 统计分组应遵循“不重不漏”原则 （2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。 2. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。 3.怎样理解均值在统计中的地位？ 答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。 4. 简述众数、中位数和均值的特点和使用场合。 答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，使用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。5.为什么要计算离散系数？
大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据，要重视统计学，因为在数据足够大了之后，我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律，它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系，它从本质上来说就是一个统计的规律。统计学学好了，你再去学别的都战无不胜，因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。 为什么要强调统计学呢，因为我们的认知能力中最差的是统计思维。人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象，比如我们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基曾说，其实语言不是你学来的，语言是你天生就会的，因为语言太复杂了，要是从出生再学语言根本学不会，等你出生的时候，你的大脑里头已经预装了一套操作系统，语言的操作系统。所以语言我们是天生就会的。 还有，比如我们察言观色的能力，也是天生就会的。但有，一些是我们不会的。一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书，《思考快与慢》。里面就讲到，我们有很多思维是靠直觉的快思维，这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化，然后给我们留下来的，就是第六感觉。当你觉得可能有危险的时候，你就会跑掉。但是呢，我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，装得很烂，所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。 所以，在大数据的时代，我们最需要补的，其实是我们认知能力中最差的统计思维。如果有在学校的学生，我建议统计学这门课要好好地上。 “大数据”何以成为热门词汇？ 为什么突然之间，大数据变成了一个最热门的词汇？
首先是由于IT革命。IT革命之后，我们有了很多处理数据的能力，对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍，而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。而计算机数据处理能力的增长速度，比世界经济增长的速度要快9倍。 其次，能够被数据化的东西越来越多。最早的时候是数字可以被数据化，所以我们有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来我们发现文字也可以处理成数据，然后我们发现又图像也可以处理成数据。我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里，我就赶紧上网查一查地图，方位也可以被数据化；你用微信、微博，跟朋友在网上交流，说明你的社会关系也会被数据化。 所以这就是为什么现在要谈大数据，因为可处理的东西太多了。而当你能够被数据化的东西越来越多。当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断的进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。所以这个时候，有很多原来想都不能想的事情，现在你可以去做。 大数据时代的三个规律 规律一：知其然而不必知其所以然外行打败内行 我先讲一个案例就是葡萄酒。葡萄酒怎么品酒？过去是靠品酒方面的专家。他会先闻一闻，什么味道、什么香味，然后看看是不是挂杯，最后告诉你，这个酒大
统计学（第五版）贾俊平课后答案（完整版） 第一章思考题 1.1什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 1.2解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同1.3 1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 1.6变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案 学科门类：理学 二级类：统计学类 专业代码：071202 英文名称：Applied Statistics（Big data） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 （1）掌握计算机的基础知识。 （2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 （3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 （4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 （5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。 （6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 （7）具有坚实的数学理论基础。 （8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。 （9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规； （10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 （11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 （12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专
业知识。 2、能力结构 （1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 （2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。 （3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 （4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 （5）具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 （6）了解相关的技术标准，具有数据处理、分析、呈现等应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。 （7）具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 （8）具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力，有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 （9）具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 （1）掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 （2）具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 （3）具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 （4）具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度，养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
2009年城镇私营单位就业人员年平均工资主要情况 一、2009年城镇私营单位就业人员年平均工资主要数据 2009年城镇私营单位就业人员年平均工资统计数据汇总工作已经完成，现予以公布。 2009年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为18199元，与2008年的17071元相比，增加了1128元，名义增长6.6%，比去年增长幅度回落了7个百分点。私营单位就业人员年平均工资和增长速度均低于城镇非私营单位在岗职工。 表1：2009年分区域的城镇私营单位就业人员年平均工资 表2：2009年分行业的私营单位就业人员年平均工资
二、城镇私营单位就业人员年平均工资的地区和行业差异 （一）城镇私营单位年平均工资的地区差异（见表1） 分四大区域看，城镇私营单位年平均工资由高到低依次是东部、东北、西部和中部，分别是19840元、16414元、16234元和15402元。四大区域年平均工资的增长率从高到低依次为：中部11.3%、西部10.1%、东北9.9%、东部4.5%。 （二）城镇私营单位年平均工资的行业差异（见表2） 分行业门类看，与2008年相比，各行业年平均工资都有不同幅度的增长，绝大部分行业工资增长都在1000元以上。年平均工资最高的三个行业分别是金融业30453元，是全国平均水平的1.7倍；信息传输、计算机服务和软件业28166元，是全国平均水平的1.5倍；科学研究、技术服务和地质勘查业26187元，是全国平均水平的1.4倍。年平均工资最低的三个行业分别是公共管理和社会组织（主要单位是一些小的区域性行业协会，就业人员多以兼职为主）8191元，只有全国平均水平的45%；农、林、牧、渔业14585元，只有全国平均水平的80%；住宿和餐饮业15623元，只有全国平均水平的86%。最高行业与最低行业年平均工资之比为3.7:1。 附注： 关于城镇私营单位就业人员年平均工资统计方法的说明
大数据对统计学的挑战和机遇 从学科角度而言，大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析，可视为一种新的数据分析方法，这种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，大数据对统计学的发展既提出了挑战又提供了机遇。大数据对统计学的挑战体现在：大样本标准的调整、样本选取标准和形式的重新确定、统计软件有待升级和开发及实质性统计方法的大数据化。大数据对统计学的机遇体现在：统计质量的提高、统计成本的下降、统计学作用领域的扩大、统计学科体系的延伸及统计学家地位的提升。 大数据统计学挑战机遇 一、大数据与统计学的比较 统计学在大数据的研究中存在一定的应用，表现在将“大数据”变成“小数据”，对海量数据的搜索、聚类和分类依赖于统计学的一般方法，因而大数据的研究继承了统计学科的一些特点。但大数据尚未被统计学吸纳和应用，这主要是由于大数据与统计学存在两个很关键的差别。 第一，样本统计和全样本统计的差别。统计学依赖于样本统计（普查除外），样本是按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的集合体，而随机抽样是有成本的，如时间
成本、资金成本、社会关系等。在样本规模增加有限的情况下，总体数量越大样本估计的误差就越大，这是样本统计不可避免的缺陷。 第二，预测分析和非预测分析的差别。统计学旨在分析变量之间的相关关系，即两个或两个以上变量之间存在的某种规律性，故数据搜集是发生在变量确定之后，数据的分析价值是可预测的。如若要研究利率对消费行为的影响，则利率大小和消费支出的数据会有目的地被搜集和分析。一旦分析目的完成，为该目的而搜集的数据的价值也就完全实现。 二、大数据对统计学的挑战 大数据与统计学的关系及其本身的优势，意味着未来统计学的大数据化是不可避免的趋势，现有的统计学与大数据之间还存在着一些不相容的地方，为积极应对这一趋势，就必须对现有的统计学理论和方法作出相应的调整甚至是某 些方面的完全革新。 统计学依赖于样本统计，主要研究客观事物数量关系和数量特征。大数据时代产生了海量的即时的电子化数据，其样本量大，甚至可以覆盖全部总体，所以包含更多的信息量。例如，传统的经济统计一般细化到行业层面或产品层面，但电子商务的发展和条形码的普及让记录具体到每一次交易 行为。网上电子化交易信息，企业电子化经营记录，部门电子化行政记录，为统计调查提供了海量数据，对统计学样本
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系
【20考研】北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业（数学、统计学方 向）备考经验分享 北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业（数学、统计学方向），向大家介绍一下我的经验。我的各科成绩是政治63分，英语77分，数学三144分，统计学综合150分，录取的4个人中唯一一个专业课满分，也是数学最高分。我的本科学的是文科专业，本科概率论学得比较浅，而数理统计是完全自学的，希望这个经验贴对大家有所帮助，尤其是跨考的学弟学妹。 一、政治 政治我只用过肖秀荣老师的资料，强烈推荐。不管哪门科目，想得高分都要早准备。多做精讲精练、1000题和肖八肖四，推荐关注肖老师的微信公众号，视频喜欢看的话可以看，起到帮助理解的作用。考前各家机构会出模拟题，可以都看一看，肖四的大题一定要背熟。 二、英语 英语需要长期的积累，最好别等到后期才开始。很多人有背单词书的习惯，我觉得因人而异。我更喜欢在阅读中记单词。考研阅读中，更多考察的是对语篇和作者意图的理解，因此需要把单词放在句子和上下文中去揣摩，理解特定的文章背景下作者通过一个单词传达出怎样的态度和感情倾向。我只做了历年的真题，做真题遇到不会的单词时，就查一下牛津词典。除去明显不可能考到的义项，把其他所有义项和例句抄一次，加深印象。做到后面，就会发现其实重点的单词和经常考察的义项都会在真题中反复出现。这样做完一遍后，考研英语的基础就有了。如果需要的话，可以从头开始再做一遍，这次的速度会比第一次快很多。书籍推荐一下张剑的黄皮书，讲解十分细致。做完真题后我翻阅了几本单词书，感觉上面的单词很多只给出了最常用的解释，阅读里考到的有些生僻义项并没有列出来，所以有的工作还是要自己亲自去做。当然了，任何经验都要辩证地看待，推荐大家结合不同的经验，最终找到适合自己的学习方法。 三、数学 对于基础不太扎实的情况，我的建议是先把本科教材完整地复习一次，课后题也认真做一次，当然超出数三范围的内容不用看。因为这些都是比较基础的东西，也讲解得很全面。考研全书是建立在基本功比较扎实的基础上，提纲挈领地总结一些要点和规律，如果没有相应的基础，即使看完全书，还是会有根基不牢的感觉。很多结论背后的原因都拿捏不准，做题的时候自然不会得心应手。关于教材，高数我用的是同济版，差分方程这一部分参考的是北大刘书田教授等编著的《微积分解题方法与技巧》。线代部分推荐丘维声教授的《高等代数》上册，B站有配套的151讲授课视频，可以看一下对应的部分。投影理论也要了解一下，有助于理解多元线性回归中的证明过程。概率论部分包含在了专业课的考察范围里，所以放在专业课部分说。 学完教材以后，就是多做题了。真题我做了2000年以来数学一、数学二、数学三的题目，2000年到2008年还有数学四，也一起都做了。除了真题，重点推荐历
统计课后思考题答案 第一章思考题 什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同 举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。 第二章思考题 什么是二手资料使用二手资料应注意什么问题 与研究内容有关，由别人调查和试验而来已经存在，并会被我们利用的资料为“二手资料”。
爱丁堡大学 统计学与数据科学授课型研究生申请要求
爱丁堡大学简介 学校名称爱丁堡大学 学校英文名称University of Edinburgh 学校位置英国 | 苏格兰 | 爱丁堡 2020 QS 世界排名20 爱丁堡大学概述 爱丁堡大学（The University of Edinburgh），简称爱大，是一所位于英国苏格兰首府爱丁堡的世界著名公立综合性研究型大学，苏格兰最高学府，英国老牌名校。爱大创建于1583年，是英语世界第6古老的高等学府。由于其悠久的历史、庞大的规模、卓越的教学质量与科研水平，爱丁堡大学在2015年和2016年维基百科世界大学影响力排名中均位居全球第16位 ；同时位列2020年QS世界大学排名第20位 ，2020年泰晤士高等教育世界大学排名第30位 ，2020年USNews世界大学排名第28位 ，2019年软科世界大学学术排名第31位 。 统计学与数据科学专业简介 在这个数字和数据丰富的时代，对行业，公共部门和学术界的统计专业毕业生的需求很高，但是这类毕业生的人数很少。 数据科学的最新发展提高了人们对统计重要性的认识，对数据的分析和对结果的解释牢牢地嵌入了这一新认识的领域。 该计划旨在培训下一代统计学家，重点是新近认可的数据科学领域。 教学大纲结合了严格的统计理论和将统计模型应用于数据的广泛实践经验。 该课程特别包括：古典和贝叶斯意识形态、计算统计、回归、一系列模型和应用程序的数据分析。统计学与数据科学专业相关信息 专业名称统计学与数据科学 专业英文名称Statistics with Data Science MSc 隶属学院数学学院
此为整本书的复习资料，若应对期末考试，则不再考试范围内的请自动忽略。 第一章：总论 统计含义：统计数据、统计活动、统计学 统计学：关于如何搜集、整理和分析统计数据的科学。 古典统计学时期国势学派——德国 政治算术学派——英国 统计学发展历程近代统计学时期社会统计学派——德国 数理统计学派——比利时 现代统计学时期：推断统计 统计学研究对象：现象的数量方面—统计数据 定性数据定类数据 计量尺度定序数据 定量数据定距数据 统计数据定比数据 表现形式：绝对数、相对数、平均数 来源：观测数据、实验数据 加工程度：原始数据、次级数据 时空状态：时序数据、截面数据 总体：统计研究的客观对象全体，也称母体。特征：大量性、同质性、差异性
个体数量：有限/无限总体 存在形态：具体/形象总体 总体分类：个体计数：可计数/不可计数总体 人为判定个体：自然/人为总体 个体：组成总体的个别事物，也称总体单位。 总体与个体关系：1.总体随个体数量可变大变小； 2.研究目的不同，总体中个体可改变； 3.研究范围不同，总体和个体角色可变换。 样本：从总体中抽取一部分个体所组成的集合，也称字样。其不具唯一性，除非其实总体本身。 样本数：总体中最多可抽取的不同样本数量。 样本与总体关系：1.总体是研究对象，样本是观测对象，样本是总体的代表和缩影； 2.样本用来推断总体：观测样本的目的是对总体数量特征作出判断。 3.总体和样本角色可改变 标志：描述或体现个体特征的名称，标志在每个不同个体的结果为标志变形 表示方式品质标志：表明个体属性特征 数量标志：表明个体数量特征 表现结果是否相同不变标志：每个个体上表现完全相同分类可变标志：每个个体上表现不同表现个体直接程度直接标志（第一标志）：直接表明个体 属性或数量特征
第1章数据与统计学 1.1 复习笔记 一、统计数据与统计学 1．统计学的概念 统计学是研究如何搜集数据、整理数据、分析数据，以便从中做出正确推断的认识方法论科学。实际上，它是一门方法论的科学而不是实质性科学。 2．统计学和统计数据的关系 统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的，这些方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究。离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在的意义。 二、统计学的产生与发展 最早的统计是作为国家重要事项的记录，从统计的产生和发展过程来看，可以把统计学划分为三个时期：一是统计学的萌芽时期，主要有国势学派和政治算术学派；二是统计学的近代时期，主要有数理统计学派和社会统计学派；三是统计学的现代期，主要表现为统计学吸收数学营养的程度越来越迅速；统计学向其他学科领域渗透的能力越来越强；统计学的应用日趋广泛和深入，所发挥的功效日益增强。 三、统计学的分科
1．描述统计和推断统计 描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计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。推断统计主要有两种类型，即参数估计和假设检验。 2．理论统计和应用统计 理论统计是指统计学的数学原理。由于现代统计科学用到了几乎所有的数学知识，要成为优秀的统计工作者就必须经过严格的数学训练，特别是从事统计理论和方法研究的人员就必须有很好的数学基础。 四、统计数据的种类与来源 1．数据的种类 数据的种类按性质可以分为：（1）定位的数据；（2）定性的数据；（3）定量的数据；（4）定时的数据。 数据的种类按表现形式可以分为：（1）结构型数据；（2）非结构型数据。 2．数据的来源 统计数据来源于直接组织的调查、观察和科学试验，称之为第一手数据或直接的数据；或者来源于已有的数据，称之为第二手数据或间接的数据。 五、统计数据的质量 1．抽样误差是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。这种误差虽然不可避免，但是可以控制。 2．非抽样误差是相对于抽样误差而言的，是指除了抽样误差之外的，由于其他原因引起的样本观察值与总体真值之间的差异。非抽样误差特别是其中的系统偏差是可以避免，但
大数据的统计学基础 近年来，存储设备的单位成本以惊人的速度下降，我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信运营商，可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令，省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站，可以记录用户的每一次交易，甚至每一次点击，可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系，在各个重要路口，高速公路上的摄像头，每秒钟都在产生海量的视频数据。在生命科学领域，对人体的DNA分析，一个个体就能产生几个G数据，可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据，信息量将会是怎样一个规模，如此等等，不胜枚举。我们毫无疑问，正处于一个信息爆炸的时代。 不幸的是，我们得到的这些数据中的绝大部分，在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然很低。造成这种情况的原因有很多。其中之一是，在各公司里保管数据的大多是 IT人员，他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作，即使是业务人员也鲜有对数据有深入认识者。我们推出大数据系列（包括Hadoop，NoSQL，Mahout等）和数据分析系列（包括R，SAS等）课程后，观察学员（特别是IT工作者和业务人员）的学习状况，发现他们中的大多数严重缺乏进一步挖掘数据价值所需的数学素养。本门课程的目标，正是要打破这种鸿沟，为大家巩固基础，为进一步在数据领域前进提供更强动力。统计学，被誉为是数据金字塔的“基础之基础”，统计学知识扎实，无论学习R，SAS，机器学习，数据挖掘，大数据分析等领域知识都会得心应手，省去回头补课的麻烦。 课程内容： 第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型 第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性 第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布） 第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布 第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差 第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布 第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计 第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计 第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验 第11课扔掉正态分布：秩和检验 第12课预测未来的技术：回归分析 第13课抓住表象背后那只手：方差分析 第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介