统 计 学 基 础
第二讲：数据的搜集
甄峰
中国人民大学统计学院 2015年3月
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学习目标
1.了解数据的来源 2.了解普查、抽样调查的作用及特点 3.了解各种概率抽样与非概率抽样方法 4.了解抽样中的误差 5.掌握数据的搜集方法 6.学会设计调查方案和调查问卷
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内容
? 1 统计调查
– 1.1 数据的来源 – 1.2 统计调查方式
? 2 抽样调查 ? 3 调查设计
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1.1 数据的来源
数据的来源
一手数据（直接来源） 一是来自调查或观 察，二是来自实验。调 查是取得社会经济数据 的重要手段。
二手数据（间接来源）
主要是公开出版或报道的数据 有些是未公开出版的数据 我国公开出版或报道的社会经 济数据主要来自国家和地方的 统计部门以及各种报刊媒介。
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1.2 常用的统计调查方式
? 统计调查是社会经济数据的主要来源 ? 实际中常用的统计调查方式主要有： – 抽样调查 – 普查 – 统计报表
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1.2.1 普查（Census）
? 普查是为某一特定目的而专门组织的全面调查 ? 特点： – 通常是一次性的或周期性的。如国务院规定每10年进行 一次人口普查 – 一般需要规定统一的标准时点。如第5次人口普查的标 准时间为2000年11月1日0时 – 数据的准确性、标准化程度均较高 – 调查项目较少，适用范围较狭窄，调查资料缺乏深度 ? 『例』 2004年经济普查：30亿，1000万人，2年
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1.2.2 抽样调查（Sampling Survey）
? 抽样调查是一种非全面调查，它按照一定程序从总体中 抽选一部分单位（样本）进行调查或观察，并以此对总 体参数做出推断 – 抽样不过是一种方法、手段，其主要目的仍在于推断 总体信息 – 可单独使用，也可用来对普查数据进行评价、修正或 补充。 ? 『例』 2011年1‰人口抽样调查
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概率抽样和非概率抽样
? 根据抽选样本的方法，抽样调查可以分为： ? 概率抽样，也称随机抽样，是按照随机原则抽选样本的 抽样方式，抽样时每个样本单位被选中的概率是已知的。 概率抽样中可以对抽样误差进行控制。在我国，习惯上 将概率抽样称为抽样调查。 ? 不满足概率抽样要求的抽样都被归为非概率抽样。非概 率抽样单个单位被选中的概率是不可知的，不能从概率 意义上控制抽样误差。
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概率抽样中的随机原则
? 随机原则：抽选样本时排除主观因素的影响（不是有意 识的抽选某些单位），使每个单位都有一定的机会被抽 中。 – 等概率抽样：抽样时每个单位被选中的概率都相等 – 不等概率抽样：抽样时不是每个单位被选中的概率都 相等
等概率抽样 概率抽样 抽样调查 非概率抽样
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不等概率抽样
抽样调查的特点
? 实际中应用最广泛的调查方式 ? 1992年我国国家调查系统将抽样调查列为统计调查的主体 ? 与全面调查相比，它具有以下明显的特点：
– 经济性：普查需要花费大量人力、财力，而抽样调查可事半功倍 – 时效性强 ：可以迅速及时地获得信息 – 适应面广：对于某些不可能进行普查的现象，只能通过抽样调查 获取这些现象的部分数据 – 有可能获得比普查更高的数据质量：普查中工作量大、环节多， 登记性误差往往很大
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1.2.3 统计报表
? 统计报表是按国家有关法规规定，自上而下统一布置、自 下而上逐级提供基本统计报表的统计报告制度
– 我国特有的统计调查方法 – 可以是全面调查，也可以是非全面调查 – 按报表内容和实施范围不同，分为国家、部门和地方统计报表 – 按报送周期长短不同，分为日报、旬报、季报、半年报和年报 – 按填报单位不同，分为基层统计报表和综合统计报表
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统计报表示例
法人单位名称： 法人单位代码 指标名称 甲 总 计 — 代 码 乙 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 平方米 统 计 负 责 人 ： University of China 报出日期：２００ 年 月 日 销售合计 (千元) 1 批发额 (千元) 2 零售额 (千元) 3
批发和零售业企业商品销售分类情况
２００４年 指标名称 甲 10.家用电器和音像器材类 11.中西药品类 其中：西药 中草药及中成药 12.文化办公用品类 13.家俱类 14.通讯器材类 15.煤炭及制品类 16.木材及制品类 17.石油及制品类 18.化工材料及制品类 其中：化肥类 19.金属材料类 20.建筑及装潢材料类 21.机电产品及设备类 其中：农机类 22.汽车类 23.种子饲料类 24.棉麻类 25 其他类 代码 乙 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 销售合计 (千元) 1
表 号：Ｅ ６ ２ １ 表 制表机关：国 家 统 计 局 国务院经济普查办公室 文 号：国统字(2004)69 号 有效期至：2005 年 12 月
批发额 (千元) 2
零售额 (千元) 3
1.食品、饮料、烟酒类 (1)粮油类 (2)肉禽蛋类 (3)其他食品类 (4)饮料类 (5)烟酒类 2.服装、鞋帽、针纺织品类 (1)服装类 (2)鞋帽类 (3)针、纺织品类 3.化妆品类 4.金银珠宝类 5.日用品类 其中：洗涤用品类 儿童玩具类 6.五金、电料类 7.体育、娱乐用品类 8.书报杂志类 9.电子出版物及音像制品类
补充资料：年末零售营业面积(41) 单 位 负 责 人 ： School of Statistics, 填表人：
Renmin
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内容
? 1 统计调查 ? 2 抽样调查
– 2.1 概率抽样方法 – 2.2 非概率抽样方法 – 2.3 抽样调查中的误差
? 3 调查设计
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抽样调查方法分类
抽样调查方法
概率抽样
非概率抽样
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简单随机抽样
分 层 抽 样
系 统 抽 样
整 群 抽 样
多阶段抽样
配额抽样
方便抽样
判断抽样
雪球抽样
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抽样单元和抽样框
? 抽样调查中可把总体分成若干互不重叠又穷尽的有限部分， 每部分称为一个抽样单位 (抽样单元，Sampling unit) ? 抽样单位可以是一个总体单位，也可以包含多个个体 ? 抽样单位的名单称为抽样框（Sampling Frame）。抽样框应 尽可能与目标总体相一致。例如名单抽样框、区域抽样框、 时间表抽样框。 从全校100个班级中抽选10个班进行调查，抽样单位和抽样框？ 从5000名学生中抽选500名学生进行调查，抽样单位和抽样框？
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2.1.1 简单随机抽样（Simple Random Sampling）
? 也称纯随机抽样。直接从总体单位中抽选样本单位，每个 个体被选入样本的概率都相等。可分为有放回和无放回两 种方式。
? 是最基本的抽样方法，许多抽样方法都是在它的基础上发 展起来的。其数学性质简单，理论也最为成熟。
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有放回抽样和无放回抽样
? 有放回抽样：也称为重复抽样，在一个单位被选入样本 后，记录其编号，然后又将其放回总体中继续参与随后 的抽样过程。
? 无放回抽样：也称为不重复抽样，在一个单位被选入样 本后，不再放回总体参与随后的抽样过程。
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有放回抽样和无放回抽样
? 问题：不重复抽样中每个个体被选中的概率相等吗？
? 重复抽样的计算公式比不重复抽样简单，但误差也比不重 复抽样略大 ? 实际应用中一般采用不重复抽样
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抽选样本单位的方法
? 从N个总体单位中抽选n个单位组成样本，可以先将N个单 位编号，若抽到某个号则对应的单位入样。 ? 抽签法：用均匀同质的材料制作N个签并充分混合，然后 一次抽取n个签，或一次抽取一个签但不放回，直至抽满n 个签为止。 ? 随机数法: – 随机数表 – 随机数骰子 – 摇奖机 – 计算机产生的伪随机数
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随机数表举例
? 39 65 76 45 45 19 90 69 64 61 20 26 36 31 62 … ? 73 71 23 70 90 65 97 60 12 11 98 40 07 17 66 … ? 72 20 47 33 84 51 67 47 97 19 98 40 07 17 66 … ? 75 17 25 69 17 17 95 21 78 58 24 33 45 77 48 … ? 37 48 79 88 74 63 52 06 34 30 01 31 60 10 27 … ? 02 89 08 16 94 85 53 83 29 95 56 27 09 24 43 … ? … ……………………………………………
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人大统计学考研历年真题精华版(03-09) https://www.doczj.com/doc/f8832917.html,
https://www.doczj.com/doc/f8832917.html, 2009年人大统计学专业课初试题 一、有两个正态总体，均值和方差未知，但已知方差相等。从第一个总体中抽取n=16的随机 样本，均值为24，方差为64；从第二个总体中抽取n=36的随机样本，均值为20，方差为49。如何检验第一个总体的均值是否大于第二个总体的均值？ 二、在何种情形下，回归系数的最小二乘估计不具有无偏性？说出原因并指出解决办法。 三、周期过程cos()t t X A ω?=+，其中频率ω和振幅A 都是常数，而相位?是一个在区间 [-π,π]上服从均匀分布的随机变量。问{t X }是否平稳？说明原因。 四、把一个总体分为三层，各层的权重和预估的比例见下表。待估计的参数为总体比例。如 采用奈曼分层抽样，请说明需要多大的样本容量才能与样本容量为600的无放回简单随 机抽样有相同的估计量方差。（假设各层总体单位数量h N 都充分大，忽略“有限总体校正系数”） 五、与人大出版社21世纪统计学系列教材之《统计学》（第二版）第四章习题第10题是一样 的。 六、若有线性回归模型01 (1,2,,)t t t y x t n ββε=++= ,其中()0t E ε=，222()t t E x εδ=， ()0 ()t s E t s εε=≠，则 （1）该模型是否违背古典线性回归模型的假定？请简要说明。 （2）如果对该模型进行估计，你会采用什么方法？请说明理由。 七、测试某种安眠药效果，随机选40只白鼠，将其随机分为20对，再随机分为两组。第一 组10对白鼠中每一对的两只分别关在不同的笼中喂养；第二组10对白鼠中每一对的两只关在同一个笼中喂养。每对白鼠中随机抽取一只喂以实验的安眠药，在三个不同的时间点记录每只白鼠的活动情况：吃药后立即记录，吃药后一小时记录，吃药后两小时记
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
中国人民大学432-统计学考研参考书目、考研真题、复试分 数线 432-统计学课程介绍
中国人民大学考研复试分数线 学术学位： 学科门类政治、外语、专一(数学)、专二、总分 01哲学50509090330↓ 02经济学55559090360 03法学50↓50↓9090350 04教育学5050180330↓ 05文学55559090350 06历史学5050180335↑ 07理学45459090300 08工学45459090300 09医学5050180↑300 12管理学50↓50↓9090350↓ 13艺术学45459090330 专业学位： 专业学位政治、外语、专一、专二、总分备注
02经济类专业学位 (金融、应用统计、税务、国际商 务、保险、资产评估) 50509090340 035101法律(非法学)50509090340↓ 035102法律(法学)50509090330 0352社会工作50509090330 0453汉语国际教育50509090315↓ 0552新闻与传播55559090355↓ 0651文物与博物馆4545180↑320 0852软件工程45458080300 0951农村与区域发展50509090300 1251工商管理 100↓50170↓未通过提前面试 同教育部A类分数线通过提前面试1252公共管理115↑50180↑ 1253会计 12060225↑全日制 120↑50205↑非全日制 1255图书情报12055↓195↓ 1351艺术 40↓40↓9090325↑ 注： 1、各学院可根据生源情况上调复试基本要求。差额复试比例120%以上。 2、不符合教育部复试基本要求者不予录取。 3、向外校调剂工作待教育部公布全国硕士研究生复试分数线后进行。 4、“援藏计划”、“少数民族高层次骨干人才计划”、“单独考试”考生复试基本要求根据教育部相 关政策另行确定，考生可向相关院系或研招办咨询。 5、参加“大学生志愿服务西部计划”、“三支一扶计划”(支农、支教、支医和扶贫)、选聘高校毕业 生到村任职”和“农村义务教育阶段学校教师特设岗位计划”等项目服务期满的考生和普通高等学校应届毕业生应征入伍服务义务兵役退役后的考生，三年内参加全国硕士研究生招生考试，享受初试总分加分并在同等条件下优先录取的政策。请符合政策的考生于3月12日前直接联系我校研招办并出具相关证明材料，我校根据教育部最新文件及名单审核考生资格。
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；
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： 接收频数频率(%)累计频率(%) C 32 32 32 B 21 21 53 D 17 17 70 E 16 16 86 A 14 14 100
5101520253035C D B A E 20406080100120 3．2 某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下： 152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 108 97 88 123 115 119 138 112 146 113 126 要求： (1)根据上面的数据进行适当的分组，编制频数分布表，并计算出累积频数和累积频率。 1、确定组数： ()lg 40lg() 1.60206111 6.32lg(2)lg 20.30103 n K =+ =+=+=，取k=6 2、确定组距： 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数=（152-87）÷6=10.83，取10 3 (2)按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115～125万元为良好企业，105～115 万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
人大统计学考研历年真题精华版 (03-09) —By fan （声明：这是由fan整理编辑，仅供参考。） https://www.doczj.com/doc/f8832917.html,
https://www.doczj.com/doc/f8832917.html, 2009年人大统计学专业课初试题 一、有两个正态总体，均值和方差未知，但已知方差相等。从第一个总体中抽取n=16的随机 样本，均值为24，方差为64；从第二个总体中抽取n=36的随机样本，均值为20，方差为49。如何检验第一个总体的均值是否大于第二个总体的均值？ 二、在何种情形下，回归系数的最小二乘估计不具有无偏性？说出原因并指出解决办法。 三、周期过程cos()t t X A ω?=+，其中频率ω和振幅A 都是常数，而相位?是一个在区间 [-π,π]上服从均匀分布的随机变量。问{t X }是否平稳？说明原因。 四、把一个总体分为三层，各层的权重和预估的比例见下表。待估计的参数为总体比例。如 采用奈曼分层抽样，请说明需要多大的样本容量才能与样本容量为600的无放回简单随 机抽样有相同的估计量方差。（假设各层总体单位数量h N 都充分大，忽略“有限总体校正系数”） 五、与人大出版社21世纪统计学系列教材之《统计学》（第二版）第四章习题第10题是一样 的。 六、若有线性回归模型01 (1,2, ,)t t t y x t n ββε=++=,其中()0t E ε=，222()t t E x εδ=， ()0 ()t s E t s εε=≠，则 （1）该模型是否违背古典线性回归模型的假定？请简要说明。 （2）如果对该模型进行估计，你会采用什么方法？请说明理由。 七、测试某种安眠药效果，随机选40只白鼠，将其随机分为20对，再随机分为两组。第一 组10对白鼠中每一对的两只分别关在不同的笼中喂养；第二组10对白鼠中每一对的两只关在同一个笼中喂养。每对白鼠中随机抽取一只喂以实验的安眠药，在三个不同的时间点记录每只白鼠的活动情况：吃药后立即记录，吃药后一小时记录，吃药后两小时记
人大统计学考研历年真题精华版(03- 16)
2016年人大学统计学考研真题（完整版） 1，构造几何分布，标准化的样本空间，取值空间，事件空间。 2，X、Y为随机变量，给出条件分布，对于任意y，E(X|Y<=y) = E(X|Y>y)，那么X与Y是否独立？写出详细论证过程。 3，给出联合分布，求条件分布，和条件概率。 4，X与Y是相互独立的随机变量，请给出一个充分条件，当X和Y各自服从什么分布时X-Y与X+Y相互独立，如果不存在请说明理由。写出详细论证过程。 5，求一个密度函数的方差的极大似然估计，并求它的Fisher信息量。6，异方差性和自相关是什么，检测方法，加权最小二乘法原理与实际步骤。 7，证明多元回归系数的估计量是无偏估计，是最小方差线性无偏估计。8，多元线性回归，因变量均值与每个自变量间为二次函数关系，根据相互独立的n个样本预测因变量值。
2013年人大805统计学真题 一、证明题：（20分）每题10分 1.袋子里有两种颜色的球红球a个白球b个 第一步从袋子里取出一个球观察其颜色然后丢掉 第二步从袋子里再取出一个球，若和上一次取出的球颜色不同，则放回，回到第一步；若和上一次取出的球颜色相同，则丢掉，重复第二步。 证明取出的最后一个球是红球的概率是1/2。 2.证明n维正态随机向量的各分量相互独立的充要条件是互不相关。 二、简述：（30分）每题10分 1.设昆虫在树叶上产卵数X服从参数为的泊松分布，而只有树叶上有卵时才能判断是否有昆虫。在又设观察到的虫卵数Y，P（Y=i）=P（X+i|X>0），求P（Y为偶数）和E（Y）。 2. 2n+1个独立同分布样本，分布函数是F(x) 求中位数x（n+1）的分布 3.设走进某商店的顾客数是均值为50的随机变量。又设这些顾客所花的钱数是相互独立、均值为100元的随机变量。再设任一顾客所花的钱数和进入该商店的总人数相互独立。试问该商店一天的平均营业额是多少？ 三、已知Y1，……，Y n是相互独立的随机变量，且均服从。求的矩估计和最大似然估计，并求他们的均方误差。（25分） 四、X和Y是两个相关的随机变量： 求证var(Y) = E(var(Y|X)) + var(E(Y|X)) 并谈谈你对它的理解和应用。（25分） 五、谈谈你对双因素方差分析的理解和认识。(25分) 六、一元线性回归中有三个检验：线性相关检验，回归方程显著性检验以及X的回归系数的检验，谈谈你对它们的理解和它们之间的关系。(25分）
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 一、单选 1、从某高校随机抽出100名学生，调查他们每月的生活费支出，这研究的统计 量是 A 该校学生的总人数 B 该校学生的月月平均生活费支出 C 该校学生的生活费总支出 D 100名学生的月平均生活费支出 2、下列变量中，顺序变量是 A职工人数 B产量 C产品等级 D利润总额 3、将总体中所有单位按某种变量划分为若干层，再从各层中随机抽出一些单位 组成一个样本。这种抽样方式是 A 简单随机抽样 B 分层抽样 C 整群抽样 D 系统抽样 4、指出下面陈述中错误的是 A 抽样误差只存在于概率抽样中 B 非抽样误差只存在于非概率抽样中。 C概率抽样和非概率抽样都存在非抽样误差。 D在普查中存在非抽样误差。 5、展示广告费支出与商品销售量之间是否有某种数量关系，最适合的图形是 A柱形图 B饼图 C线图 D散点图 6、当样本量一定时，置信区间的宽度 A 随置信水平的增大而减小 B随置信水平的增大而增大 C与置信水平的大小无关 D与置信水平的平方根成反比 7、在检验一个正态总体方差时，使用的分布是 A z分布 B t分布 C X 分布 D F分布 8、指出下面陈述中的错误的是 A 抽样误差可以避免 B 抽样误差不可避免 C 非抽样误差可以避免 D 抽样误差可以控制 9、假设检验中，如果计算出的P值越小，说明检验的结果越 A 真实 B 不真实 C 显著 D 不真实 10、双因素方差分析涉及 自变量 A 一个分类型 B 一个数值型 C 两个分类型 D 两个数值型 二、填空题 1、当一组数据对称分布时，经验法则表明，大约有68%的数据分析在（ 平均数±一个标准差 ）的范围之内 2、对于一组具有单峰分布的数据而言，当数据的m m > 时，可判断数据是 （左偏）分布
2017年人民大学统计学生物医学统计学考研参考书 统计学:生物医学统计学 风险管理与精算学: 《概率论》，李贤平，高等教育出版社 《数理统计基础》，陆璇，清华大学出版社 《概率论与数理统计》，茆诗松、周纪芗，中国统计出版社 《应用回归分析》，何晓群等编，中国人民大学出版社 《统计学》，贾俊平等编，中国人民大学出版社 概率论与数理统计: 《数学分析》上、下册复旦大学数学系陈传璋、金福临等编高等教育出版社《高等代数》北京大学出版社 《概率论》李贤平高等教育出版社 《数理统计基础》陆璇清华大学出版社 《概率论与数理统计》茆诗松、周纪芗中国统计出版社 流行病与卫生统计学: 《流行病学》詹思延人民卫生出版社 《卫生统计学》方积乾、徐勇勇、陈峰编人民卫生出版社 (专业学位)应用统计: 《统计学》第四版贾俊平中国人民大学出版社配套习题 《应用回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《多元回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《抽样技术》金勇进等编中国人民大学出版社 《时间序列分析》易丹辉中国人民大学出版社 《概率论与数理统计》第三版刘次华高等教育出版社配套习题 2017年新祥旭考研全程复习计划
一、英语全程规划 基础阶段(3月-6月) 1.学习目标：完成至少1轮的单词背诵，巩固语法基础 2.阶段重点：英语单词、语法 3.复习建议： （1）英语每天抽空背背单词，建议时长0.5-1h；不管是用单词软件还是传统词书，不管是用词根词缀还是死记硬背，最重要的是每天都背。积累到某一天时，你会发现好多文章都看得懂了。 （2）英语基础不牢的童鞋，应该花点时间复习语法。语法知识能帮助你在读文章和翻译时更加流畅、对文章意思把握得更准确。 （3）多看看新闻，关注时事热点。近年来的英语作文和阅读都是涉及到热点话题的。 （4）不建议大家在这个阶段做习题集。 强化阶段(7月-10月) 1.学习目标：熟读并详细分析近10年真题 2.阶段重点：真题真题真题，重点是阅读 3.复习建议： （1）单词记忆每天进行，不间断。 （2）定时做真题阅读，做完后详细分析。 ①利用早上整段的时间做真题（作文可以不写），不要查单词，完全自己做，然后对答案，之后看一下答案分析。 ②每天分析2-3篇，分析包括：第一遍分析正确选项，第二遍分析错误选项的设置，第三遍在原位中找对应的句子，是每个选项对应的句子哟，分析为什么这样出题，第四遍，了解文章的背景，作者的情感。 ③此阶段不建议专门建立单词笔记本，重要的单词在分析时顺便查一下就好。 ④时间比较充足的童鞋可以全文翻译阅读原文。 （3）完成阅读后，用同样的方法完型、翻译和新题型。完型和新题型这两类题型不用全文
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
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
2017年人民大学统计学风险管理与精算学考研参考书 统计学:风险管理与精算学 风险管理与精算学: 《概率论》，李贤平，高等教育出版社 《数理统计基础》，陆璇，清华大学出版社 《概率论与数理统计》，茆诗松、周纪芗，中国统计出版社 《应用回归分析》，何晓群等编，中国人民大学出版社 《统计学》，贾俊平等编，中国人民大学出版社 概率论与数理统计: 《数学分析》上、下册复旦大学数学系陈传璋、金福临等编高等教育出版社《高等代数》北京大学出版社 《概率论》李贤平高等教育出版社 《数理统计基础》陆璇清华大学出版社 《概率论与数理统计》茆诗松、周纪芗中国统计出版社 流行病与卫生统计学: 《流行病学》詹思延人民卫生出版社 《卫生统计学》方积乾、徐勇勇、陈峰编人民卫生出版社 (专业学位)应用统计: 《统计学》第四版贾俊平中国人民大学出版社配套习题 《应用回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《多元回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《抽样技术》金勇进等编中国人民大学出版社 《时间序列分析》易丹辉中国人民大学出版社 《概率论与数理统计》第三版刘次华高等教育出版社配套习题 2017年新祥旭考研全程复习计划 一、英语全程规划
基础阶段(3月-6月) 1.学习目标：完成至少1轮的单词背诵，巩固语法基础 2.阶段重点：英语单词、语法 3.复习建议： （1）英语每天抽空背背单词，建议时长0.5-1h；不管是用单词软件还是传统词书，不管是用词根词缀还是死记硬背，最重要的是每天都背。积累到某一天时，你会发现好多文章都看得懂了。 （2）英语基础不牢的童鞋，应该花点时间复习语法。语法知识能帮助你在读文章和翻译时更加流畅、对文章意思把握得更准确。 （3）多看看新闻，关注时事热点。近年来的英语作文和阅读都是涉及到热点话题的。 （4）不建议大家在这个阶段做习题集。 强化阶段(7月-10月) 1.学习目标：熟读并详细分析近10年真题 2.阶段重点：真题真题真题，重点是阅读 3.复习建议： （1）单词记忆每天进行，不间断。 （2）定时做真题阅读，做完后详细分析。 ①利用早上整段的时间做真题（作文可以不写），不要查单词，完全自己做，然后对答案，之后看一下答案分析。 ②每天分析2-3篇，分析包括：第一遍分析正确选项，第二遍分析错误选项的设置，第三遍在原位中找对应的句子，是每个选项对应的句子哟，分析为什么这样出题，第四遍，了解文章的背景，作者的情感。 ③此阶段不建议专门建立单词笔记本，重要的单词在分析时顺便查一下就好。 ④时间比较充足的童鞋可以全文翻译阅读原文。 （3）完成阅读后，用同样的方法完型、翻译和新题型。完型和新题型这两类题型不用全文翻译。
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
2017中国人民大学统计学院数理统计学考试科目、分数线、参考书目、复试、考研真题、经验 2016中国人民大学统计学院数理统计学考试科目 0714Z1-统计学04-生 物医学 统计学 101-思 想政治 理论 201 英语 一 302- 数学 二 805- 统计 学 生物医学 统计综合 考试,外 语 科目四考试内容包括 概率论、数理统计 （含：方差分析和回 归分析） 2015年中国人民大学统计学院数理统计学考研复试分数线 (1)学术型专业： 学科门类 初试成绩 政治、外语、专一（数学）、专二、总分01哲学50509090330 02经济学50509090365 03法学50509090340 04教育学5050180350 05文学55559090345 06历史学5050180310 07理学45458080300
08工学45458080300 09医学5050180290 12管理学50509090350 13艺术学40409090325 (2)专业学位： 专业学位 初试成绩 政治、外语、专一、专二、总分 经济类专业学位 (金融、数理统计学、税务、国际商务、保险、资产评估) 全日制50509090350非全日制50508585320 035101法律（非法学）50509090345 035102法律（法学）50509090330 0352社会工作55559090370 0453汉语国际教育50509090320 0551翻译55559090350 0552新闻与传播55559090370 0651文物与博物馆5050180320
0852软件工程45458080300 0951农村与区域发展50509090320 正常批：9045160 1251工商管理 提前批：同国家A类复试分数线 正常批：9050160 1252公共管理 提前批：同国家A类复试分数线 会计（全日制）12060230 1253 会计（非全日制）11050195 1255图书情报12055190 1351艺术40409090325复试基本要求说明： 1.此复试分数线方案为参加我校复试的最低成绩要求，各学院可根据生源情况上调分数线。 2.各学院复试名单、复试办法(含调剂复试办法)将于3月11日起在相关学院网站发布，敬请关注。 3.“援藏计划”、“少数民族高层次骨干人才计划”、“单独考试”考生复试基本要求根据教育部相关政策确定，复试名单由各相关学院公布。 4.参加“大学生志愿服务西部计划”、“三支一扶计划”(支农、支教、支医和扶贫)、“选聘高校毕业生到村任职”和“农村义务教育阶段学校教师特设岗位计划”等项目服
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
2017年人民大学统计学数理统计学考研参考书 统计学:数理统计学 风险管理与精算学: 《概率论》，李贤平，高等教育出版社 《数理统计基础》，陆璇，清华大学出版社 《概率论与数理统计》，茆诗松、周纪芗，中国统计出版社 《应用回归分析》，何晓群等编，中国人民大学出版社 《统计学》，贾俊平等编，中国人民大学出版社 概率论与数理统计: 《数学分析》上、下册复旦大学数学系陈传璋、金福临等编高等教育出版社《高等代数》北京大学出版社 《概率论》李贤平高等教育出版社 《数理统计基础》陆璇清华大学出版社 《概率论与数理统计》茆诗松、周纪芗中国统计出版社 流行病与卫生统计学: 《流行病学》詹思延人民卫生出版社 《卫生统计学》方积乾、徐勇勇、陈峰编人民卫生出版社 (专业学位)应用统计: 《统计学》第四版贾俊平中国人民大学出版社配套习题 《应用回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《多元回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《抽样技术》金勇进等编中国人民大学出版社 《时间序列分析》易丹辉中国人民大学出版社 《概率论与数理统计》第三版刘次华高等教育出版社配套习题 2017年新祥旭考研全程复习计划 一、英语全程规划
基础阶段(3月-6月) 1.学习目标：完成至少1轮的单词背诵，巩固语法基础 2.阶段重点：英语单词、语法 3.复习建议： （1）英语每天抽空背背单词，建议时长0.5-1h；不管是用单词软件还是传统词书，不管是用词根词缀还是死记硬背，最重要的是每天都背。积累到某一天时，你会发现好多文章都看得懂了。 （2）英语基础不牢的童鞋，应该花点时间复习语法。语法知识能帮助你在读文章和翻译时更加流畅、对文章意思把握得更准确。 （3）多看看新闻，关注时事热点。近年来的英语作文和阅读都是涉及到热点话题的。 （4）不建议大家在这个阶段做习题集。 强化阶段(7月-10月) 1.学习目标：熟读并详细分析近10年真题 2.阶段重点：真题真题真题，重点是阅读 3.复习建议： （1）单词记忆每天进行，不间断。 （2）定时做真题阅读，做完后详细分析。 ①利用早上整段的时间做真题（作文可以不写），不要查单词，完全自己做，然后对答案，之后看一下答案分析。 ②每天分析2-3篇，分析包括：第一遍分析正确选项，第二遍分析错误选项的设置，第三遍在原位中找对应的句子，是每个选项对应的句子哟，分析为什么这样出题，第四遍，了解文章的背景，作者的情感。 ③此阶段不建议专门建立单词笔记本，重要的单词在分析时顺便查一下就好。 ④时间比较充足的童鞋可以全文翻译阅读原文。 （3）完成阅读后，用同样的方法完型、翻译和新题型。完型和新题型这两类题型不用全文翻译。
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