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精品 统计学课件(配暨南大学出版社,统计学原理 第七版)

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《统计学原理》精品PPT课件

《统计学原理》精品PPT课件
2121世纪经济管理专业应用型精品教材世纪经济管理专业应用型精品教材统计学原理统计学原理课件课件曹刚李文新上海财经大学电子出版社目录?第一章导论?第二章统计数据的调查与收集?第三章统计数据的整理?第四章数据分布特征的描述?第五章时间序列分析第六章统计指数?第六章统计指数?第七章抽样与抽样估计?第八章假设检验与方差分析?第九章相关与回归分析?第十章常用国民经济核算指标分析第第一一章章导导论论学习目的及重难点提示本章学习目的?了解统计理论和实践活动的产生和发展
第一节 统计学的产生和发展
一、统计的三层含义及相互关系*
（一）统计工作(统计的基本含义)
即统计实践活动，是人们对客观事物的数据资料进 行搜集、整理、分析的工作活动的总称。
（二）统计资料
是统计工作的成果，包括各种统计报表、统计图形 及文字资料等。
（三）统计学
是一门收集、整理、描述、显示和分析统计数据的 方法论的科学，其目的是探索事物的内在数量规律性， 以达到对客观事物的科学认识。
21世纪经济管理专业应用型精品教材
统计学原理 课件
曹 刚 李文新
上海财经大学电子出版社
目录
第一章 导论 第二章 统计数据的调查与收集 第三章 统计数据的整理 第 四 章 数据分布特征的描述 第五章 时间序列分析 第六章统计指数 第七章抽样与抽样估计 第 八 章 假设检验与方差分析 第九章 相关与回归分析 第 十 章 常用国民经济核算指标分析
3.数值变量的分类
(1)离散变量：只能间断计数的变量。如人口数、设备 台数等。 (2) 连续变量：可以连续计数的变量。如产值、利润、 收入、年龄等。
第二节 数据的直接来源——统计调查
一、统计调查的概念和分类
（一）概念

统计学原理(经典)课件PPT课件

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多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性，并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响，以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法，可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值，从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展，逐渐 形成了多个分支，包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展， 统计学的应用领域越来越 广泛，包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动，如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动，通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据，适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性，能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值，如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量，用于估计总体的参 数。

统计学课件ppt(全)

统计学课件ppt(全)

统计是以数据为食物的动物 统计的本业是消化数据， 并产生有营养的结果。
Data—— Statistics ——Information
经济学家、教育家、人口学家 原北京大学校长 马寅初
• 学者不能离开统计而研究 • 政治家不能离开统计而施政 • 企业家不能离开统计而执业
第一节 统计与统计学
• 统计与统计学的含义 • 统计数据的规律与统计方法
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明，通过多次观察或试验可 以得到大量的统计数据，利用统计方法是 可以探索其内在的数量规律性。因为客观 事物本身是必然性与偶然性的对立统一， 必然性反映了事物的本质特征，偶然性反 映了事物表现形式的差异。（举例学生的 平均分，标准差）
举例3：《2011年武汉地区高校毕业 生就业报告》
• 即使入职相同行业，不同部门间的收入差 距也较大。从总体看，高校毕业生薪资起 点呈现“研发岗”＞“销售岗”＞“职能 岗”＞“行政岗”的总体态势。 • 在不同性质的企业中，应届高校毕业生工 资最高的是外资企业，达2500元以上的占 到62.3%，达5000元以上的占到8.2%。接 近半数的应届毕业生，工资水平集中在 1500元-2500元之间。
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红 楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀， 吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析 （原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用 的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以 聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同， 出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一 人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个 论证在红学界轰动很大。

统计学原理PPT

统计学原理PPT

1、统计的组织必须贯彻集中统一的原则。 2、我国集中统一的统计系统的组成：综合统计系 统、专业统计系统、基层单位统计组织。 3、社会致意国民经济核算的三种组成：统计核算、 会计核算、业务核算。 4、1984年1月1日颁布《中华人民共和国统计法
1、某城市进行工业企业未安装设备普查，总体单位 是（ ） A、工业企业全部未安装设备 B、工业企业每一台未安装设备 C、每个工业企业的未安装设备 D、每一个工业企业 2、了解某地区全部成年人的就业情况，那么（ ） A、全部成年人是研究的总体 B、成年人口总数是统计指标 C、成年人口就业率是统计标志 D、 “职业”是每个人的特征，“职业”是数量指标 E、某人职业是“教师”，这里的“教师”是标志表 现
§3、统计分组
一、统计分组的概念与作用
1、统计分组的概念 统计分组：就是根据统计研究的需要，将总体中的所有单位， 按照一定的标志区分为若干组成部分的方法。 统计分组和统计指标是统计的两个基本要素。 2、统计分组的作用 （1）划分社会经济总体现象的类型； （2）研究总体现象内部各组成部分的结构和比例关系； （3）研究总体现象之间的依存关系。
§３ 统计学的几个基本概念
二、标志与指标
1、标志是说明总体单位（个体)特征的名称。 按其表现形式有质量标志与数量标志。 品质标志表明的是总体单位的属性特征，是不能用数量表示的。 如性别 数量标志表明的是总体单位量的特征，是可以用数量表现的。 如年龄 注：标志的具体表现是在标志名称后面所表明的属性或数值。 2、指标是反映总体现象数量特征的概念和具体数值。 如国内生产总值、人均工资
§1 统计的意义
学习知识点：
一、统计的涵义： 1、“统计”一词的涵义指：是一种对客观现象总体数量方 面进行数据的搜集、处理、分析的调查研究活动。统计 包括：统计工作、统计资料和统计学。 2、统计工作即统计实践，它是对社会自然现象客观存在的 现实数量方面进行搜集、整理和分析的活动过程。 3、统计资料指统计实践活动过程所取得的各项数字资料及 与之相关的其他实际资料的总称。 4、统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的 科学。 5、统计工作与统计资料是统计活动与统计成果的关系，统 计工作与统计学则是统计实践与统计理论的关系。

《统计学原理》》课件

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基本原理是通过对数据的总变异进行分解，将变异分为组 内变异和组间变异，并比较组间变异是否显著大于组内变 异，从而判断不同组的均值是否存在显著差异。
方差分析要求数据满足立性、正态性和方差齐性等假设 。
单因素方差分析
单因素方差分析是方差分析的一种，用于比较一个分类变量对数值型数据 的影响。
分析步骤包括建立假设、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
02
描述性统计
数据收集与整理
数据来源
介绍数据的不同来源，如调查、观察 、实验等。
数据筛选与处理
说明如何对数据进行筛选、缺失值处 理和异常值处理。
数据的图表展示
柱状图
用于比较不同类别的数据。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
折线图
用于展示数据随时间的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
《统计学原理》ppt课件
目 录
• 统计学导论 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 回归分析 • 方差分析与实验设计
01
统计学导论
统计学的定义与性质
总结词
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，其目的是从数据中获 取有用的信息和知识。
详细描述
统计学是数学的一个分支，它利用数学方法对数据进行处理和分析，以揭示数 据背后的规律和趋势。它涉及到如何收集、整理、描述和分析数据，以及如何 从数据中得出结论和预测未来。
一元线性回归分析通常使用最小 二乘法来拟合数据，建立如 (y = ax + b) 的线性方程。其中， (y) 是因变量，(x) 是自变量， (a) 是斜率，(b) 是截距。
参数估计
通过最小二乘法，我们可以估计 出斜率 (a) 和截距 (b)，从而得到 回归方程。

统计学原理(第七版)第三章统计整理

统计学原理(第七版)第三章统计整理

比重（%） 6
10 17 28 22 17 100
二 变量数列的种类
（二）组距变量数列
当变量值较多，变量值变动的范围也比较大时，编制单项变量数列会使 分组数过多，总体单位过于分散，不便于分析问题，这时应当采用组距 变量数列。
组距变量数列是按照数量标志分组后，用变量值变动的一定范围（即组 距）代表一个组所形成的数列（见表3-4）。
审核
（四） 编制统计表或绘
制统计图
（一） 设计和编制统计
资料整理方案
（三） 对原始资料进行统 计分组和统计汇总
02 PART TWO
第二节
统计分组
一 统计分组的概念
统计分组是根据所研究事物的特点和统计研究的目的，按照某一标志将统计 总体划分为若干个组成部分的一种统计方法。统计总体的这些组成部分称为 “组”。通过统计分组，使同一组内的各单位性质更加相同，不同组的各单 位性质更加相异。能够对统计总体进行分组，是由总体单位所具有的“差异 性”特点决定的。统计总体中的各个单位，一方面在某一个或某一些标志上 具有相同的性质，可以结合在同一性质的总体中；另一方面，又在其他一些 标志上具有彼此相异的性质，从而又可以被区分为性质不同的若干个组成部 分。例如，在工业企业这个总体中，我们可以按照企业的生产规模将工业企 业划分为大型企业、中型企业、小型企业和小微型企业四个组。每一组内各 企业的生产规模相近，组与组之间的企业的生产规模差异较大。
统计学 原理
（第七版）
01 第一章 总论
02 第二章 统计设计和统计调查
03 第三章 统计整理
04
第四章 总量指标和相对指标
05
第五章 平均指标和变异指标
06
第六章 动态数列

统计学原理第七章.ppt

统计学原理第七章.ppt
对于未分组的资料，直接将自变量的数值按大小顺序 排列，并配合相对应的因变量的数值所形成的相关表就称 为简单相关表，如表7-1
简单相关表的编制程序是：先将变量分为自变量和因 变量，将自变量与因变量的数值一一对应，再将自变量按 数值从小到大顺序排列即成。
当原始资料很多，运用简单相关表存在困难时，一般
例如，对某地区45个企业进行调查，分析产量与单位 生产成本的关系，数据如表7-2所示。
即：
y-y_=(y-y^ )+(y^-y_)
_
从每个y的实际值来看，其离差就用y-y来表
示，由于离差有正负之分，总离差就( y y)2 表
示，称为离差平方和，将式（7-8）两边平方，计
算整2 ( y y)2 ( y y)2
式中,
( y
y)2
表示总离差平方和，(y
由此可知回归离差平方和在总离差平方和中的比重具有判定自变量x与因变量y相关关系大小的功能所以称为判定系数记为r一般我们将回归误差与总误差之比称为判定系数判定系数和相关系数具有相同的意义
【学习导引】
相关与回归分析是研究变量之间相互关系的重要统 计方法。通过本章学习,要了解相关分析的意义、种类， 回归分析的意义；理解回归与相关的区别和联系；熟练掌 握相关系数的计算和应用，及其简单线性回归方程的建立、 应用和分析方法，并能用以解决实际问题。
从总离差平方和分解中，得出判定系
数r2 ： ^ r 2 ( y y)2 ( y y)2
将两边开方得:
^
^
r ( y y)2 1 ( y y)2
( y y)2
( y y)2
这里r称为相关系数，它与积差法相关系数r 计算结果的数值完全相同，但两者有区别，积差
法相关系数只适用于直线相关，故可称为直线相 关系数r；而这里的r不仅适用于直线相关，也适

统计学原理(第七版)第一章总论

统计学原理(第七版)第一章总论
• （2）标志有不能用数值表 示的品质标志与能用数值 表示的数量标志，然而不 论什么指标，都是用数值 表示的。
• （1）有些统计指标的数值是从总体 单位的数量标志值汇总得到的，如一 个县的粮食实际入库总产量是所属各 乡村粮食实际入库量的汇总数，一个 地区的总产值是所属各企业总产值的 总和等；
• （2）在一定的研究范围内指标和数 量标志之间存在着变换关系，当研究 目的改变，如原来的总体变为总体单 位，则相应的统计指标就变为数量标 志了，反之亦然。
(3) 统计是制定政策的依据 (4) 统计是实行管理的手段
统计是认识世界、开展国际交流
(5) 和科学研究的工具
四 统计学的理论基础
马列主义哲学是研究自然、社会和思维发展规律最一般的科学，是科学的 世界观和方法论。统计学是在质与量的辩证统一中研究大量社会经济现象 总体的数量方面，揭示事物的本质、相互联系、变动规律性和发展趋势。 统计必须遵循辩证唯物主义原理，坚持世界是物质的，物质是第一性，精 神是第二性，实践第一，实践是检验真理的唯一标准的观点；坚持一切从 实际出发，实事求是，如实反映情况，反对一切弄虚作假、虚报瞒报。
（二）分组法
根据所研究对象总体 的特点和统计研究的 任务，按照一定的标 志，把所研究的现象 总体划分为不同性质 或类型的组，这种方 法在统计中称为统计 分组法。
（三）综合指标法
所谓综合指标法，是指利用 综合指标对现象总体的数量 特征和数量关系进行综合、 概括和分析的方法。统计是 研究社会经济现象总体的数 量方面和数量关系的，所以， 从总体上认识事物是统计研 究的根本原则，它表现在统 计分析上就构成了综合指标 法，它是统计分析的基本方 法之一。
【内容提要】
01 PART ONE
第一节

第一章 总论 课件(共15张PPT)-《统计学概论(第七版)》同步教学(高教版).ppt

第一章 总论 课件(共15张PPT)-《统计学概论(第七版)》同步教学(高教版).ppt

原始 社会
统计是适应人类社会实践活动的需要而产生和发展起来的
文字产生之前 ：就有“结绳记事”等统计计数活动。文字产生之后：古巴比伦的原始算版、古埃及 的纸草记录、古印度的贝多罗叶记录、古代中国的甲骨文记录，统计计数活动日益深入人类社会实 践，这些统计计数活动属于统计最初的萌芽。
奴隶 社会
封建 社会
奴隶社会形成过程中，统计也初步形成。 公元前2000多年的夏禹时代就有了人口、土地等历史记载，《尚书》中就有对居民生活条件的调查 记录，当时 “数量和分组的初步概念已经形成”。
第一章 总论
二、统计的产生与发展
近代统计的发展是与资本主义的产生发展同步的，17世纪至18世纪-随-着资本主义的成长--人口、工业、农业 的统计登记逐渐形成制度“商业、工业、农业、海关、外贸、物价等方面的统计得到了很大的发展”。
政治算术学派
国势学派
数理统计学派
社会统计学派
社会经济统计学
政治算术学派的创始 人是英国人威廉•配 弟和约翰•格兰特
统计监督职能是指统计具有 揭示社会经济运行中的偏差， 促使社会经济运行不偏离正 常轨道的功能，也就是统计 部门以定量检查、经济监测、 预警指标体系等手段，揭示 社会经济决策和执行中的偏 差，使社会经济决策及其运 行按客观规律的要求进行。
第一章 总论
一、统计总体和总体单位
统计总体
是统计调查研究的对象，简称总体，是由客观存在的、 具有某种共同性质的个体所组成的整体。
封建社会时，我国的统计已略具规模。《商君书》中提出强国知十三数，即“境内仓、口（府）之 数，壮男、壮女之数，老弱之数，宦士之数，以言谈取食者之数，利民之数，马、牛、刍、藁之数” 封建社会各个朝代都进行过人口、土地、财产等方面的统计调查，并建立了一定的统计调查制度。 古希腊公元前600年就进行了人口普查，古罗马公元前就建立了出生、死亡登记制度。

统计学ppt课件贾俊平完整版

统计学ppt课件贾俊平完整版

时间序列预测的评价指标
平均误差、均方误差、均方根误差和平均绝 对误差等。
08
统计计算与软件应用
统计计算基础
描述性统计
计算数据的中心趋势（ 均值、中位数、众数） 和离散程度（方差、标 准差、四分位距）。
概率论基础
理解概率、期望、方差 等基本概念，掌握常见 概率分布（如正态分布 、t分布、F分布等）。
数据分布的图形表示
介绍直方图、箱线图等图形表示方法 ，用于直观展示数据的分布形态。
03
概率论基础
随机事件与概率
随机事件
在一定条件下，并不 总是发生，也不总是 不发生的事件。
概率
描述随机事件发生的 可能性大小的数值。
பைடு நூலகம்
概率的性质
非负性、规范性、可 加性。
条件概率
在给定另一事件发生 的条件下，某一事件 发生的概率。
专注于数据管理和统计分析，提供丰富的计量经济学方法，适 合经济学和金融学等领域。
开源且易学的编程语言，拥有强大的数据处理和可视化库（如 pandas、matplotlib等），适合数据科学和机器学习领域。
R语言在统计学中的应用实例
数据清洗和整理
使用R中的dplyr等包进行数据清洗、 筛选和变换。
02
统计学的研究方法
描述统计方法
描述统计方法是统计学中最基础 的方法，它通过对数据进行整理 、概括和可视化，帮助我们了解
数据的基本情况和分布特征。
推断统计方法
推断统计方法是统计学中更高级 的方法，它基于概率论和数理统 计的理论，通过对样本数据的分 析来推断总体数据的特征和规律
。
实验设计方法
实验设计方法是统计学中用于研 究因果关系的方法，它通过设计 和实施实验来控制和观察各种因 素的变化，从而揭示出因素之间

2024版统计学第七版课件

2024版统计学第七版课件
直方图绘制
根据频数分布表，以组距为横坐标，频数为纵坐标，绘制直方图，直观地展示 数据的分布情况。
集中趋势度量指标（均值、中位数、众数）
均值
所有数据的算术平均数，反映数据的 平均水平。
众数
出现次数最多的数，反映数据的集中 趋势。
中位数
将数据按大小顺序排列后，位于中间 位置的数，反映数据的中心位置。
离散程度度量指标（方差、标准差、变异系数）
05 时间序列分析与 预测技术
时间序列构成要素及特点分析
时间序列构成要素
包括趋势、季节变动、循环波动和不规则变动四个基本要素。
时间序列特点
具有动态性、时序性、连续性、规律性等特点，反映现象随时间变化的过程和规律。
长期趋势测定方法论述
时距扩大法
通过扩大时距来消除季节变动和不规则变动，从而显现出长期趋 势。
平均数指数编制技巧探讨
要点一
平均数指数概念
平均数指数是以个体指数为基础，采用加权平均法计算总指 数的一种方法。
要点二
平均数指数编制技巧
选择合适的权数，权数应根据各组标志值在总体中所占比重 确定；计算个体指数，个体指数是各组标志值变动程度的相 对数；采用加权平均法计算总指数。
指数体系与因素分析
指数体系概念
假设检验基本思想及步骤介绍
假设检验的基本思想
在总体分布未知的情况下，通过构造检验统计量并根据显著性 水平进行决策，判断总体参数是否等于某个特定值或属于某个 特定范围。
假设检验的步骤
提出原假设和备择假设、构造检验统计量、确定显著性水平、 计算p值并作出决策。
方差分析在比较均值差异中应用
方差分析的基本原理
条件概率与独立性
条件概率是指在某个条件下事 件发生的概率，独立性是指两

《统计学原理》 统计学原理PPt

《统计学原理》 统计学原理PPt
一、统计学的研究对象及特点 二、统计的功能与统计工作过程 三、统计学的研究方法
2021/8/7
11
一、统计学的研究对象及特点
（一）统计学的研究对象
统计学是研究大量社会现象（主要是经济现象）的总体 数量方面的方法论科学。
一般地说，统计学的研究对象是客观事物的数量特征和 数量关系。
数量特征：数量水平、数量规模 数量关系：比例、平均数、速度等
较大的
全部单位的标志总量
比重
只是要求掌握 总体的基本情 况。
典型调查
抽样调查
2021/8/7
在对所研究的对象进行初步分析 了解新生事物
的基础上，有意识地确定最具有代表 的发展趋势和
性的单位。（主观性）
规律。
按照随机原则从调查对象 中抽取一部分单位作为样本。
根据样本的数据
对总体做出具有
一定可靠程度的
推算。
• 特点2：普查是专门组织的全面调查。其主 要用来全面、系统地掌握重要的国情国力 的统计资料。
2021/8/7
47
三种非全面调查的比较
调查的种类 确 定 调 查 单 位 的 方 法
调查的目的
重点调查
重点单位在全部单位中只是很小
一部分，但它们的标志值在标志总量 中却占绝大的比重。（客观性）
重点单位的标志值
2021/8/7
34
第二章 统计资料的收集
§1、数据的来源与收集 §2、统计调查的基本要求和方法 §3、统计调查方案 §4、统计调查问卷 §5、统计调查的组织形式 §6、统计调查误差
2021/8/7
35
§1、数据的来源和收集
一、直接来源——第一手数据的收集 （一）实验 （二）统计调查 二、间接来源——第二手数据的收集

统计学原理课件PPT

统计学原理课件PPT

05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a 是斜率，b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法，通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念，后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下，对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后，对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下，另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响，互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B)，互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件， 不可能事件是指一定不会发生的事件，随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质，这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。

统计学原理经典ppt课件说课讲解

统计学原理经典ppt课件说课讲解
二、统计学的研究对象和研究方法
（一）统计包含三种涵义，两重关系
1、统计工作：调查研究。资料收集、整理和分析。
2、统计资料：工作成果。包括统计数据和分析报告。
3、统计学：研究如何搜集、整理、分析数据资料的一
门方法论科学。
统计工作 统计资料
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
统 计学
（二）统计学的研究对象
4、变量和变量值 变量 可变的数量标志和统计指标。
分类
确定性变量 随机性变量 离散性变量
连续性变量
变量值：即变量的具体数值，包括标志值和指标数值
社会经济现象中许多变量，既受确定性因素影响，又 受随机性因素影响。要根据具体情况加以认定。
5、样本 是从总体中随机抽取部分单位所构成的集合 体。 特点 必须取自所要研究的总体；
频数分布 统计表
统计图
分组
25％ 33％
42％
分组前
分组后
作用：1·划分现象类型
例：按所有制性质划分，我国现有8种经济类型：
国有经济；集体经济；私营经济；个体经济 联营经济；股份制经济；外商投资经济；港 澳台投资经济
2·研究总体结构
例：上海市按GDP计算的三次产业结构（%）
1980年 1990年 1996年 1997年
查
误 差
代表性误差
编差
实际误差
随机误差 抽样平均误差
统计推断中的抽样误差就是抽样平均误差。它是处 于调查所固有的，是对抽样推断精确度的量度。
样本容量
抽样方式
总 体 内 部 差 异
抽样调查的组织方式：
1·简单随机抽样（纯随机抽样）
•方法：将总体单位编成抽样框，而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。

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（二）相关系数的取值范围
-1≤ r ≤+1 r＞0，正线性相关；r＜0，负线性相关； r=0，不存在线性相关（但可能存在曲线相关）。 |r|越接近于0，X与Y的线性相关程度越低； |r|越接近于1，X与Y的线性相关程度越高（具 体见表10-4）。
（三）相关系数与相关等级的对应关系表
相关系数
|r|=1 0.8≤|r|＜1 0.5≤|r|＜0.8 0.3≤|r|＜0.5 0＜|r|＜0.3
0.64 2.56 3.61 1.69 0.16 0.04 1.96 2.25 2.89 1.44 17.24
-0.56 14.88 36.67 19.89 4.52 -2.06 10.78 19.05 52.19 16.44 171.80
X X 1107 110.7
N
10
X 2
( X X )2 2278.1
二、相关分析的内容
1、判断现象之间有无相关关系。 2、分析现象之间相关关系的方向。 3、分析现象之间相关关系的形式。 4、分析现象之间相关关系的密切程度。
三、相关分析的步骤
定性判断 编制相关表 绘制相关图 计算相关系数
图10-2
四、相关表
（一）相关表的含义 相关表是指表明现象之间相关关系的表格。
统计工作
实践检验
最
终
成
丰富、完善、发展
果
统计资料
图1-1
二、统计学的研究对象
统计学的研究对象是：在质与量的辩证统 一中，研究大量社会经济现象的数量方面，研 究大量社会经济现象在具体时间、地点和条件 下的数量表现、数量对比和数量界限。
三、统计的职能
1、信息职能。 2、咨询职能。 3、监督职能。
第二节 统计资料的分类与特征
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• 二、学习目的与要求 • 本章旨在讨论统计推断的另一个问题— —假设检验的问题，并要求理解： • （1）假设检验的概念及基本思路； • （2）显著性水平及其在假设检验中的作 用； • （3）双侧检验与单侧检验的方法； • （4）两类错误的关系及检验功效的衡量。
• 三、学习重点与难点 • 本章学习的重点是第一节中的假设命题 和显著性水平，第二节中的Z检验和t检 验，第三节的全部内容。难点则是总体 均值检验、总体方差检验，以及两类错 误分析。
单侧检验
（例子）

学生中经常上网的人数超过25%吗?
• •
提出原假设 选择备择假设
H0: 25 H1: 25
单侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 置信水平

1- 接受域 H0值 样本统计量
临界值
左侧检验
• 当我们关心的问题是总体平均数或成数是否低 于预先假设，应该采用左单侧检验。原假设和 备择假设为： • H0: 0； H1： 0 • 给定显著性水平α，计算左侧临界值 -Zα，再将实际求得的Z值与-Zα作比较，如果Z ≤ -Z α ，拒绝原假设，接受备择假设 • Z ≥ -Z α，不能否定原假设，接受原假设。
右侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
置信水平 拒绝域 1-

接受域
H0值
观察到的样本统计量
临界值样本统计量Fra bibliotek右侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
置信水平 拒绝域 1-

接受域
H0值 样本统计量
临界值
四、双侧检验与单侧检验 (假设的形式)
研究的问题
假设
双侧检验 左侧检验 右侧检验
H0 H1
拒绝域 /2 1- 接受域 H0值 样本统计量 置信水平 拒绝域 /2
临界值
临界值
• 按对称分布的原理平均分配到左右两侧， 每方各为α/2，相应得到下临界值 -Z α/2，上临界值Z α/2。 • 由样本信息计算的统计量Z实际值与事先 给定的临界值Z α/2做比较。如果 |Z|≥ | Z α/2 |，拒绝原假设，接受备择 假设 • |Z|≤ | Z α/2 |，不能否定原假设，接受 原假设。
第一节 假设检验的意义
• 一、假设检验 • （一）概念 • 假设检验是一种常用的统计推断方法。具 体做法是首先对总体分布函数或数字特征 做出某种假设，然后根据样本资料所提供 的信息，在一定的概率保证下，判断假设 是否合理，从而做出接受或拒绝假设的结 论，达到推断总体分布函数和数字特征的 目的。又称统计检验或显著性检验。
作出统计决策：
• 计算检验的统计量
•
• •
根据给定的显著性水平，查表得出相 应的临界值Z或Z/2
将检验统计量的值与 水平的临界值 进行比较 得出接受或拒绝原假设的结论
• •
三、双侧检验和单侧检验 （一）双侧检验 当我们所关心的问题是要检验样本平均数与总 体平均数或样本成数与总体成数有没有显著性 差异，而不问差异的方向是正或负，应采用双 侧检验。在双侧检验中，原假设取等式，备择 假设取不等式。 例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为10 厘米，大于或小于10厘米均属于不合格
• H1： 4mm
意为：这批钢板的平均厚度不等于4mm
• 当研究的问题不是总体参数是否等于假 定参数，而是总体参数与假定参数是否 发生指定方向的差异时，原假设和备选 假设要用不等号来表示。如： • H0：X ≤ X0； H1：X ＞X0 • H0：X X0； H1：X ＜ X0
• 四、显著性水平 • 样本统计量与假设的总体参数完全一致的可能 性极少。那么差异要达到多大才算是显著呢？ • 如果在原假设的前提下，检验统计量的样本观 测值的出现属于小概率事件，那么可以认为原 假设不可信，从而否定它，转而接受备择假设。 • 小概率的标准（显著性水平）是多大？这要根 据实际问题而定。假设检验中，称这一标准为 显著性水平，用α来表示，在应用中，通常取 α=0.01，α=0.05。
3. 先确立备择假设H1
单侧检验
（原假设与备择假设的确定）
例如，采用新技术生产后，将会使产品的 使用寿命明显延长到1500小时以上
– 建立的原假设与备择假设应为 H0: 1500 H1: 1500

例如，改进生产工艺后，会使产品的废品 率降低到2%以下
–

建立的原假设与备择假设应为 H0: 2% H1: < 2%
• 二、抽样估计与假设检验的必然联系 • （一）两者存在联系。 • （二）假设检验可以看成是区间估计中 置信区间的另一表达方式。落在置信区 间外的假设判定为具有显著性差异，不 能接受；而落在置信区间里的假设则不 能说存在显著性差异，因此不能拒绝。 • （三）两者考虑的问题不同，关心结论 不同。
三、假设命题
• （二）单侧检验 • 当我们所关心的问题是要检验样本平 均数与总体平均数或样本成数与总体 成数有没有显著性差异，而且追究是 否发生指定方向的差异，应采用单侧 检验。根据关心的是正差异或负差异， 单侧检验又分左单侧检验和右单侧检 验。 • 平均数和成数的单侧检验，原假设和 备择假设都是以不等式的形式表示。
• 四、授课学时：4-6学时
先举一个例子，假定咖啡的分袋包装生 产线的装袋重量服从正态分布N（μ,σ2）。 生产线按每袋净重150克的技术标准控制 操作。现从生产线抽取简单随机样本 n=100袋，测得其平均重量为 =149.8克， 样本标准差s=0.872克。问该生产线的装 袋净重的期望值是否为150克（即问生产 线是否处于控制状态）?
第九章 假设检验
• 一、基本内容
• 第一节 假设检验的意义 • 建设检验的概念与意义、估计与检验的必然联系、假 设命题、显著性水平 • 第二节 假设检验的基本思路 • 假设检验的思路与程序、双侧检验与单侧检验、Z检验 与t检验 • 第三节 总体参数检验 • 总体均值检验、总体成数检验、总体方差检验、两类 误差分析
• 例如，给定α=0.05，凡概率小于5%的差 异都是小概率事件，属于拒绝区间，拒 绝原假设，判断总体有显著差异。 而1α=0.95，其概率在95%以内的，为接受 区间，接受原假设，判断总体无显著差 异。
第二节 假设检验的基本思路
• 一、假设检验的思路与程序 • （一）针对所研究的问题提出假设，包括原假 设H0和备择假设H1（原假设是假定总体没有显 著性差异）。 • （二）构造检验统计量，并给出在原假设成立 的条件下，统计量所服从的分布。 • （三）给定显著性水平。确定临界值。 • （四）根据样本数据计算统计量的值。 • （五）将统计量的值与临界值进行比较，从而 得出分析结论。
= 0 ≠0
0 < 0
0 > 0
第三节 总体参数检验
总体决定于两个参数，数学期望 （均值）和方差。因此，总体的检 验问题，就是检验这两个参数。 当然，不同条件下，检验的具体方 法有所不同。下面，分别介绍三种 常见情况下对正态总体的检验。
• 一、总体均值检验 • 总体均值的假设检验是检验当前的总体 平均数是否与事先假设的总体平均数存 在显著性差异。 • （一）方差已知时总体均值的检验——Z 检验法 • （二）方差未知（或为小样本时）时总 体均值的检验——t检验法
• 主要关心带方向性的检验问题。分两种 情况：一种是我们所考察的数值越大越 好。例如某机构购买灯泡的使用寿命， 轮胎的行驶里程数，等等。另一种是数 值越小越好，例如废品率、生产成本等 等。
单侧检验
（原假设与备择假设的确定）
1. 将所研究的假设作为备择假设H1
2. 将认为研究结果是无效的说法或理论作 为原假设H0。或者说，把希望(想要)证明 的假设作为备择假设
假设检验的过程
（提出假设→抽取样本→作出决策）
提出假设
我认为人口的平均 年龄是50岁
作出决策
拒绝假设! 别无选择.
总体


抽取随机样本
均值 X = 20
• 二、检验统计量
• 什么检验统计量？ 1. 用于假设检验问题的统计量 2. 选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑
临界值
临界值
双侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 /2 1- 置信水平
拒绝域 /2
接受域
临界值
H0值
临界值
样本统计量
双侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 /2 1- 接受域 H0值 样本统计量 置信水平 拒绝域
/2
临界值
临界值
双侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
（二）类型
– 参数假设检验 – 非参数假设检验
（三） 特点
– 采用逻辑上的反证法 – 依据统计上的小概率原理
假设检验中的小概率原理
• 什么是小概率？
• • 1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生 的事件发生的概率（10%，5%，1%） 2. 在一次试验中小概率事件一旦发生， 我们就有理由拒绝原假设
左侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 置信水平

1- 接受域
临界值
H0值
样本统计量
观察到的样本统计量
左侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域 置信水平

1- 接受域 H0值 样本统计量
临界值
右侧检验
• 当我们关心的问题是总体平均数或成数是否超 过预先假设，应该采用右单侧检验。原假设和 备择假设为： • H0: 0； H1： 0 • 给顶显著性水平α，计算右侧临界值Zα，再将 实际求得的Z值与Zα作比较，如果 • Z≥ Z α，拒绝原假设，接受备择假设 • Z≤ Z α，不能否定原假设，接受原假设。