统计学综合培训资料
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统计培训课件
统计学的应用领域
社会科学
用于研究社会现象、人类行为 和社会问题，如社会调查、心
理学、经济学等。
自然科学
用于研究自然现象、物体和现象 之间的关系，如生物医学、物理 化学等。
工程学
用于研究工程设计、制造和检测等 方面，如质量控制、生产管理等。
统计学的发展历程
起源
统计学起源于17世纪英国，当时 是为了研究国家财富和人口而建 立的一种收集和整理数据的制度 。
数据处理
Python可以通过编写程序来自动化数据处理和分析任务，例如读取和整理数据、数据清洗和筛选、数据转换等。
结果可视化
Python的matplotlib库可以帮助我们将统计分析结果以图形化的方式呈现，可以制作各种统计图表并对数据进行可视化。
04
统计推断
参数估计与置信区间
参数估计方法
点估计和区间估计
第一类错误和第二类错误的概念及避免方法
方差分析
方差分析的基本思想：将多组数据的均值进行比较， 分析各组之间的差异是否显著
方差分析的假设条件及满足条件的重要性
方差分析的原理及步骤：将数据分组，计算各组的均 值和方差，再进行方差分析
方差分析的应用领域及注意事项
卡方检验与相关检验
卡方检验的基本思想
通过样本数据来检验两个分类变量之间的关 系是否显著
统计分析技巧
包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充、可视化呈现等
03
统计分析工具
Excel在统计分析中的应用
基础操作
Excel提供了大量的基础操作， 例如创建和编辑单元格、使用 公式和函数等，可以方便地记
录和分析数据。
数据整理
Excel中的数据整理功能可以帮 助我们将数据分组、筛选、排 序和合并，使得数据更加易于
统计基础知识培训
统计基础知识培训
汇报人：可编辑 2023-12-19
目 录
• 统计概述 • 描述性统计 • 推论性统计 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实操
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是一种收集、整理、分析和解释 数据的科学方法，旨在揭示数据背后 的规律和趋势。
统计作用
区间估计
根据样本统计量的抽样分布，构造出总体参数的一个置信区间，并 给出该区间包含总体参数真值的概率。
评价估计量的标准
无偏性、有效性和一致性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
先对总体参数提出一个假设， 然后利用样本信息来判断该假
设是否成立。
假设检验的步骤
建立假设、选择检验统计量、 确定拒绝域、计算p值并作出决 策。
SAS
SAS是统计分析软件的另一巨头，它是一个模块化、集成化的大型统计软件包。其功能包 括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法 、计量经济学与预测等等。
R语言
R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。它提供了广泛的统 计和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法。
数据处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准 化等步骤，以消除数据中的噪声和不规则因素，提高数据质 量。
时间序列预测方法
01
02
03
04
趋势外推法
通过拟合时间序列的趋势成分 ，预测未来趋势的发展。
移动平均法
利用历史数据的移动平均值进 行预测，适用于具有周期性波
动的时间序列。
指数平滑法
通过加权平均历史数据，预测 未来值，适用于具有趋势和周
汇报人：可编辑 2023-12-19
目 录
• 统计概述 • 描述性统计 • 推论性统计 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实操
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是一种收集、整理、分析和解释 数据的科学方法，旨在揭示数据背后 的规律和趋势。
统计作用
区间估计
根据样本统计量的抽样分布，构造出总体参数的一个置信区间，并 给出该区间包含总体参数真值的概率。
评价估计量的标准
无偏性、有效性和一致性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
先对总体参数提出一个假设， 然后利用样本信息来判断该假
设是否成立。
假设检验的步骤
建立假设、选择检验统计量、 确定拒绝域、计算p值并作出决 策。
SAS
SAS是统计分析软件的另一巨头，它是一个模块化、集成化的大型统计软件包。其功能包 括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法 、计量经济学与预测等等。
R语言
R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。它提供了广泛的统 计和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法。
数据处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准 化等步骤，以消除数据中的噪声和不规则因素，提高数据质 量。
时间序列预测方法
01
02
03
04
趋势外推法
通过拟合时间序列的趋势成分 ，预测未来趋势的发展。
移动平均法
利用历史数据的移动平均值进 行预测，适用于具有周期性波
动的时间序列。
指数平滑法
通过加权平均历史数据，预测 未来值，适用于具有趋势和周
统计技术培训资料
统计技术培训资料：统计技术培训资料第一点：统计学基础理论统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何通过数据的收集、整理、分析和解释来获取结论和预测未知。
在现代社会，统计学已经广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、医疗保健、金融经济等。
1.1 统计学的基本概念统计学中有几个基本概念需要我们掌握，包括总体、个体、样本、参数、随机变量等。
总体是指我们想要研究的所有对象的集合，个体是组成总体的每一个元素，样本是从总体中抽取的一部分个体，参数是描述总体特征的指标，随机变量则是用来描述随机现象的变量。
1.2 描述统计与推理性统计描述统计主要是对数据进行整理、展示和描述，包括频数、频率、众数、中位数、平均数、方差等。
推理性统计则是通过样本数据来推断总体特征，包括概率分布、假设检验、置信区间、回归分析等。
1.3 概率论基础知识概率论是统计学的基础，主要研究随机现象的规律性。
我们需要掌握随机事件的概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯定理等基本概念。
第二点：常用统计软件及编程语言在实际应用中，我们需要借助一些工具来进行统计分析。
目前常用的统计软件和编程语言有SPSS、SAS、R、Python等。
2.1 SPSSSPSS是一款非常流行的统计分析软件，它具有界面友好、操作简单、功能强大等特点。
SPSS可以进行数据管理、描述统计、推断统计、高级统计分析等。
2.2 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析系统，它可以进行数据管理、统计分析、数据可视化等。
SAS的语言体系较为复杂，但它的功能非常强大，适合进行复杂的数据分析。
2.3 RR是一款开源的统计编程语言和软件环境，它主要用于统计分析、图形表示和报告。
R具有强大的扩展性和灵活性，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2.4 PythonPython是一种高级编程语言，近年来在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用。
Python有许多用于统计分析的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，可以进行复杂的数据分析和可视化。
大学《统计学》综合指标分析培训课件
10 90 x 10 11 12 13 x 45
90
90
x=60（天），余90－60=30（天），则提前10个月完成五年计划。
注：日历日数，按标准天数每月30天，每季度90天，每年360天计算。
3 - 27
3、计划执行进度的检查分析
在计划执行过程中，计算累计计划完成程度指标， 监督、检查计划的完成情况。
3-2
重点与难点
重点:总量指标、相对指标、平均指标 和变异指标的概念、种类、计算方法。尤 其是加权算术和加权调和平均指标的计算、 标准差和标准差系数的计算。
难点:各综合指标的计算方法、适应条 件及其关系。
3-3
第一节 总量指标
一、总量指标的意义 二、总量指标的种类 三、总量指标的计量单位
3-4
一、总量指标的意义
2 2
0 0
0 0
9 9
年 年
商 平
品 均
流 库
转 存
额 额
2 6 0 1 7 6万元 1 2 8 8 0万元
= 20.2次
复名数：2009年我国 人口密度
人口总数 国土面积
133474万 人 9 6 0万 平 方 公 里
= 139人/平方公里
3 - 18
（三）相对指标的意义
1、通过相对指标可以反映现象的发展程度、 密度或普遍程度等。
预计计划完成程度（
%） 自计划期初至某时间止
的实际累计完成数 全期计划数
剩余时间预计完成数
100 %
预计计划完成程度（
%）
1 11月实际累计完成数 12月预计完成数 全年计划数
100 %
关于12月预计完成数的确定：
①用同期计划数代替
统计学培训讲义
f (x)
1
( x )2
e 2 2 , x
2
记为 X～N (, 2 )
2
当 0, 1 ，就称X服从标准正态分布
记为 X～N(0,1)
EXCEL函数 图形
F(x)=P(X<x)=NORMDIST(x, mean,standard_dev,cumulative)
f (x)
F(x)
x
为逻辑值 指明函数 形式 True 表示 分布函数 值 False表示 密度函数
1.2 统计学基本概念－统计特征－离散程度
离散程度就是反映各个个体之间的差异大小,例如全距、平均差、方差、标准差等等。
分布中心
全距（极差） 平均差 方差 标准差
R xm ax xm in
n
| xi x |
x i1 n
n
( xi x )2
2 i1
n
n
( xi x )2
i 1
n
EXCEL函数 Max min avedev Varp stdevp
经济订货批量模型
Q* EOQ 2DS H
Q的均匀分布模型
费用
TC
H*Q
Q
2
Q/2
C*D
S*D
Q
0
订货量（Q）
1.3 统计学基本概念－理论分布－正态分布
正态分布是统计学中最重要的分布，许多随机变量都服从正态分布，例如身高，成绩，库存 额等等，所有的分布当趋于无穷大的时候，都服从正态分布。
概率密度函数 统计特征
分布中心 方差 标准差
n
S 2
( xi x )2
i 1
n 1
1 n n 1 i1
xi2
统计基础知识培训
结合具体案例，演示描述性统计和推断性统计的 实现过程。
综合案例：某公司销售额影响因素分析
案例背景介绍
了解某公司的销售情 况和市场环境。
数据收集与整理
收集相关数据并进行 预处理。
描述性分析
通过图表和数值方式 展示销售额的分布、 趋势和影响因素。
推断性分析
利用统计方法分析各 因素对销售额的影响 程度和显著性。
数据类型与来源
数据类型
统计数据可分为定量数据和定性数据 。定量数据具有数值特征，如身高、 体重等；定性数据则描述事物的属性 或特征，如性别、职业等。
数据来源
统计数据可来自各种渠道，如调查、 实验、观测、记录等。在选择数据来 源时，需要考虑数据的可靠性、有效 性和代表性。
统计指标与体系
统计指标
统计指标是反映总体数量特征的数值，如平均数、中位数、 众数等。选择合适的统计指标对于准确描述数据特征至关重 要。
统计体系
统计体系是由一系列相互联系的统计指标所构成的整体。构 建合理的统计体系有助于全面、系统地反映研究对象的数量 特征和规律性。
统计分析方法简介
描述性统计
描述性统计是对数据进行整理和描述的方法，包括数据的集中趋势、离散程度、 分布形态等。通过描述性统计，我们可以初步了解数据的基本特征。
推断性统计
方差
极差
各数据与均值之差的平方的平均数， 反映数据的离散程度。
最大值与最小值之差，反映数据的波 动范围。
标准差
方差的平方根，与原始数据单位相同， 更便于比较不同数据的离散程度。
数据分布形态：偏态与峰度
偏态
数据分布的不对称性。正偏态表 示数据向右偏，负偏态表示数据 向左偏。偏态系数可用于量化偏 态程度。
综合案例：某公司销售额影响因素分析
案例背景介绍
了解某公司的销售情 况和市场环境。
数据收集与整理
收集相关数据并进行 预处理。
描述性分析
通过图表和数值方式 展示销售额的分布、 趋势和影响因素。
推断性分析
利用统计方法分析各 因素对销售额的影响 程度和显著性。
数据类型与来源
数据类型
统计数据可分为定量数据和定性数据 。定量数据具有数值特征，如身高、 体重等；定性数据则描述事物的属性 或特征，如性别、职业等。
数据来源
统计数据可来自各种渠道，如调查、 实验、观测、记录等。在选择数据来 源时，需要考虑数据的可靠性、有效 性和代表性。
统计指标与体系
统计指标
统计指标是反映总体数量特征的数值，如平均数、中位数、 众数等。选择合适的统计指标对于准确描述数据特征至关重 要。
统计体系
统计体系是由一系列相互联系的统计指标所构成的整体。构 建合理的统计体系有助于全面、系统地反映研究对象的数量 特征和规律性。
统计分析方法简介
描述性统计
描述性统计是对数据进行整理和描述的方法，包括数据的集中趋势、离散程度、 分布形态等。通过描述性统计，我们可以初步了解数据的基本特征。
推断性统计
方差
极差
各数据与均值之差的平方的平均数， 反映数据的离散程度。
最大值与最小值之差，反映数据的波 动范围。
标准差
方差的平方根，与原始数据单位相同， 更便于比较不同数据的离散程度。
数据分布形态：偏态与峰度
偏态
数据分布的不对称性。正偏态表 示数据向右偏，负偏态表示数据 向左偏。偏态系数可用于量化偏 态程度。
《统计学》综合复习资料
《统计学》综合复习资料一、单选题1．统计一词的三种涵义是（ A ）A．统计活动、统计资料、统计学 B．统计调查、统计整理、统计分析C．统计设计、统计分组、统计预测 D．统计方法、统计分析、统计预测2．统计调查按其组织形式分类，可分为（ C ）A．普查和典型调查 B．重点调查和抽样调查C．统计报表和专门调查 D．经常性调查和一次性调查3．我国编制零售物价指数是采用（ C ）法来编制的。
A．综合指数 B．平均指标指数Ｃ．固定加权算术平均指数Ｄ．固定加权调和平均指数4．某商品价格比原先降低5%，销售量增长了5%，则销售额（ B ）。
Ａ．上升Ｂ．下降Ｃ．不变Ｄ．无法确定5．现有一数列：3，9，27，81，243，729，2187，反映其平均水平最好用（ C ）。
A．算术平均数 B．调和平均数 C．几何平均数 D．众数6．欲以图形显示两变量X与y的关系，最好创建（ D ）。
A．直方图 B．圆形图 C．柱形图 D．散点图7．直接反映总体规模大小的指标是（ A ）。
A．总量指标 B．相对指标 C．平均指标 D．变异指标8．统计调查表可以分为（ C ）两种形式。
A.单一表和复合表B.简单表和复合表C.单一表和一览表D.简单表和分组表9．大量观察法的数学依据是（C ）。
A.贝努里定律B.贝叶斯定理C.大数定律D.中心极限定理10．两变量的线性相关系数为 -1，说明两变量（C ）。
A.完全正相关B.不完全相关C.完全负相关D.不存在线性相关关系11．若无季节变动，则季节比率理论上应该（B ）。
A.小于1B.等于1C.大于1D.等于012．抽样平均误差的实质是（D ）。
A.总体标准差B.样本的标准差C.抽样误差的标准差D.样本平均数的标准差13．某商品价格比上期下降5%，销售额比上期降低了5%，则销售量（C ）。
Ａ.上升Ｂ.下降Ｃ.不变Ｄ.无法确定14．几位工人的年龄分别是32岁，35岁，42岁，这几个数字是（C ）。
2024全新统计学培训课件(2024)
2024/1/30
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科 学。
统计学作用
通过对数据的分析和解释，揭示 数据背后的规律，为决策提供依 据。
4
数据类型与来源
数据类型
定量数据和定性数据。
数据来源
实验数据、观察数据、调查数据和二手数据。
2024/1/30
5
总体与样本概念
总体
合概率密度函数来求解模型参数。
14
假设检验原理及步骤
2024/1/30
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设 是否合理。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
假设检验中的两类错误
第一类错误是拒绝正确的原假设，第二类错误是接受错误的原假设 。
经验分享与总结
分享在实际项目中使用R或Python进行数据分析的经验和 教训，以及如何提高分析效率和准确性等方面的总结和建 议。
32
THANK YOU
2024/1/30
33
2024全新统计学培训课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法及应用 • 推论性统计方法及应用 • 高级统计技术探讨 • 实验设计与数据分析流程 • 统计软件操作与编程实现
2
01
统计学基本概念与原 理
2024/1/30
3
统计学定义及作用
离散程度度量
包括极差、四分位数、方 差和标准差，用于描述数 据的波动情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 ，用于描述数据分布的形 状。
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科 学。
统计学作用
通过对数据的分析和解释，揭示 数据背后的规律，为决策提供依 据。
4
数据类型与来源
数据类型
定量数据和定性数据。
数据来源
实验数据、观察数据、调查数据和二手数据。
2024/1/30
5
总体与样本概念
总体
合概率密度函数来求解模型参数。
14
假设检验原理及步骤
2024/1/30
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设 是否合理。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
假设检验中的两类错误
第一类错误是拒绝正确的原假设，第二类错误是接受错误的原假设 。
经验分享与总结
分享在实际项目中使用R或Python进行数据分析的经验和 教训，以及如何提高分析效率和准确性等方面的总结和建 议。
32
THANK YOU
2024/1/30
33
2024全新统计学培训课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法及应用 • 推论性统计方法及应用 • 高级统计技术探讨 • 实验设计与数据分析流程 • 统计软件操作与编程实现
2
01
统计学基本概念与原 理
2024/1/30
3
统计学定义及作用
离散程度度量
包括极差、四分位数、方 差和标准差，用于描述数 据的波动情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 ，用于描述数据分布的形 状。
《统计培训》课件
评估样本数据与研究假设的一致性。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出，建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据，发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一：商品销售分析
利用统计方法分析销售数据，识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二：学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法，积累数据分 析技能，将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录：统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件， 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件，适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言，广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理（第二版），赵云主编 2. 统计学方法与应用，袁晓安主编 3. 统计学基础，周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读，请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩，帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三：家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况，制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长，统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件，带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性，统计的应用领域以及统计的基本概念。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出，建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据，发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一：商品销售分析
利用统计方法分析销售数据，识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二：学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法，积累数据分 析技能，将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录：统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件， 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件，适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言，广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理（第二版），赵云主编 2. 统计学方法与应用，袁晓安主编 3. 统计学基础，周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读，请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩，帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三：家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况，制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长，统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件，带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性，统计的应用领域以及统计的基本概念。
综合复习题.
《统计学原理》综合复习资料
《统计学原理》综合复习题
一、单项选择
1. 一个统计总体(
)
A．只能有一个标志 B．只能有一个指标
C．可以有多个标志 D．可以有多个指标
2. 下列属于总体的是( )
A．某县的钢材产量 B．某部门的全部职工人数
C．某公司的全部商品销售额 D．某部门的全部产品
3. 一个总体单位( )
作人员
14.全国人口普查中,调查单位是( )
A．全国人口 B．每一个人 C．每一户 D．每一村屯（单位）
--
1
《统计学原理》综合复习资料
15.某城市拟对占全市储蓄额五分之四的几个大储蓄所进行调查，以了解全市储蓄的一
般情况，则这种调查方式是( ) A．普查 B．典型调查 C．抽样调查 D．重点调查 16.对 连 续 大 量 生 产 的 某 种 小 件 产 品 进 行 产 品 质 量 检 验 ， 最 恰 当 的 调 查 方 式 方 法 是
值
14.某工业企业 1900 年产值为 2000 万元，1998 年为 1990 年的 150%，则年平均增长速
度、平均增长量为(
)
A．年平均增长速度＝6.25% B．年平均增长速度＝5.2% C．年平均增长速度＝
4.6% D．年平均平等量＝125 万元 E．年平均增长量＝111.11 万元
15.应用最小平方法配合一条理想的趋势线（方程式），要求满足的条件是(
36. 某商店在价格不变的条件下,报告期销售量比基期增加 8%,那么报告期销售额比基期
增加 （ ）
A．9% B．8% C．5% D．3%
37. **能分解为固定构成指数和结构影响指数的平均指标指数,它的分子分母通常是
（）
《统计学原理》综合复习题
一、单项选择
1. 一个统计总体(
)
A．只能有一个标志 B．只能有一个指标
C．可以有多个标志 D．可以有多个指标
2. 下列属于总体的是( )
A．某县的钢材产量 B．某部门的全部职工人数
C．某公司的全部商品销售额 D．某部门的全部产品
3. 一个总体单位( )
作人员
14.全国人口普查中,调查单位是( )
A．全国人口 B．每一个人 C．每一户 D．每一村屯（单位）
--
1
《统计学原理》综合复习资料
15.某城市拟对占全市储蓄额五分之四的几个大储蓄所进行调查，以了解全市储蓄的一
般情况，则这种调查方式是( ) A．普查 B．典型调查 C．抽样调查 D．重点调查 16.对 连 续 大 量 生 产 的 某 种 小 件 产 品 进 行 产 品 质 量 检 验 ， 最 恰 当 的 调 查 方 式 方 法 是
值
14.某工业企业 1900 年产值为 2000 万元，1998 年为 1990 年的 150%，则年平均增长速
度、平均增长量为(
)
A．年平均增长速度＝6.25% B．年平均增长速度＝5.2% C．年平均增长速度＝
4.6% D．年平均平等量＝125 万元 E．年平均增长量＝111.11 万元
15.应用最小平方法配合一条理想的趋势线（方程式），要求满足的条件是(
36. 某商店在价格不变的条件下,报告期销售量比基期增加 8%,那么报告期销售额比基期
增加 （ ）
A．9% B．8% C．5% D．3%
37. **能分解为固定构成指数和结构影响指数的平均指标指数,它的分子分母通常是
（）
统计学与市场调查技术培训资料
07
总结与展望
培训总结与回顾
培训目标达成情况
本次培训旨在提高学员的统计学和市场调查技能，通过系统讲解、案例分析、实践操作等多种方式，使学员掌握了相 关知识和技能，培训目标基本达成。
学员反馈与收获
学员对本次培训的评价较高，认为培训内容实用、贴近工作实际，对提高工作能力和解决实际问题有很大帮助。同时 ，学员也提出了一些改进意见和建议，如增加实践环节、提供更多案例等。
定性数据
描述性质或特征的数据，如性别、职业等。
离散数据与连续数据
离散数据是可数的，如整数；连续数据是不可数的，如实数。
统计指标和指标体系
统计指标
用于描述数据特征的度量，如均值、中位数、众数等。
指标体系
由多个相关指标构成的有机整体，用于全面、系统地反映研究对象 的特征。
绝对指标与相对指标
绝对指标是反映总体规模或水平的指标，如总数、总额等；相对指标 是两个绝对指标之比，用于反映比例、结构或强度等。
02
统计学基础知识
统计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ基本概念
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科
学。
统计总体与样本
统计总体是研究对象的全体，样本 是从总体中随机抽取的一部分。
统计量与参数
统计量是用于描述样本特征的数， 参数是用于描述总体特征的数。
统计数据类型
定量数据
可以量化的数据，如身高、体重等。
推动行业发展
通过培养具备专业素养的统计学和市 场调查人才，推动相关行业的创新和 发展。
适应市场需求
随着大数据时代的到来，统计学和市 场调查技术在企业决策中的重要性日 益凸显，本次培训旨在帮助学员适应 市场需求，提高竞争力。
统计培训课件
统计学具有广泛的应用性、客观性、量化性和预测性等特点 。它可以帮助我们更好地理解现实世界，预测未来趋势，做 出科学决策。
统计学的发展历程
古典统计学
古典统计学起源于17世纪，主要研究如何收集、整理和描述数据。其代表人物有英国数学 家格朗特和德国数学家莱布尼茨。
近代统计学
近代统计学始于19世纪末，着重于研究数据的分布规律和推断统计。其代表人物有英国数 学家皮尔逊和美国统计学家费雪。
社会调查
统计学在社会调查中不可或缺，如 人口普查、民意调查、社会现象的 调查等。
环境监测
统计学在环境监测中发挥关键作用 ，如空气质量监测、水体质量监测 等。
02
统计方法与技术
描述性统计
总结词
描述性统计是对数据进行基础性描述，包括求平均数、计算标准差、绘制频 数分布表和散点图等。
详细描述
描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的初步分析，了解数据的集中趋 势、离散程度以及数据的分布形态，为后续的统计分析和预测提供基础数据 。
定义问题
通过统计学思维，我们可以更好地定义问 题，并确定需要收集和分析的数据类型。
收集和分析数据
通过统计学方法，我们可以收集和分析相 关数据，从而为解决问题提供依据。
检验假设
通过统计学方法，我们可以检验假设是否 成立，从而得出结论。
预测未来
通过统计学方法，我们可以预测未来的趋 势和发展，从而为决策提供依据。
统计学在未来的发展趋势与挑战
• 发展趋势 • 大数据与统计学：随着大数据的兴起，统计学正朝着更高效、更精确的数据分析方向发展。 • 生物统计与医学：随着生物医学的发展，统计学在医学和生物领域的应用越来越广泛。 • 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，统计学正朝着更智能化、更自动化的方向发
统计学的发展历程
古典统计学
古典统计学起源于17世纪，主要研究如何收集、整理和描述数据。其代表人物有英国数学 家格朗特和德国数学家莱布尼茨。
近代统计学
近代统计学始于19世纪末，着重于研究数据的分布规律和推断统计。其代表人物有英国数 学家皮尔逊和美国统计学家费雪。
社会调查
统计学在社会调查中不可或缺，如 人口普查、民意调查、社会现象的 调查等。
环境监测
统计学在环境监测中发挥关键作用 ，如空气质量监测、水体质量监测 等。
02
统计方法与技术
描述性统计
总结词
描述性统计是对数据进行基础性描述，包括求平均数、计算标准差、绘制频 数分布表和散点图等。
详细描述
描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的初步分析，了解数据的集中趋 势、离散程度以及数据的分布形态，为后续的统计分析和预测提供基础数据 。
定义问题
通过统计学思维，我们可以更好地定义问 题，并确定需要收集和分析的数据类型。
收集和分析数据
通过统计学方法，我们可以收集和分析相 关数据，从而为解决问题提供依据。
检验假设
通过统计学方法，我们可以检验假设是否 成立，从而得出结论。
预测未来
通过统计学方法，我们可以预测未来的趋 势和发展，从而为决策提供依据。
统计学在未来的发展趋势与挑战
• 发展趋势 • 大数据与统计学：随着大数据的兴起，统计学正朝着更高效、更精确的数据分析方向发展。 • 生物统计与医学：随着生物医学的发展，统计学在医学和生物领域的应用越来越广泛。 • 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，统计学正朝着更智能化、更自动化的方向发
统计培训资料
统计培训统计培训一直被认为是数据分析领域中至关重要的一部分。
无论是在学术界还是工业界，对统计知识的掌握都是提升数据分析能力的关键。
本文将介绍统计培训的必要性、内容、方法以及实践意义。
必要性统计培训对于从事数据分析工作的人员来说至关重要。
统计学是数据分析的基础，只有深入掌握统计知识才能更准确地进行数据分析和解释统计结果。
统计培训可以帮助人们理解抽样误差、置信区间、假设检验等基本概念，从而更好地应用统计方法进行数据分析。
内容统计培训的内容通常包括基础统计知识、概率论、统计推断、回归分析、方差分析等内容。
基础统计知识主要包括均值、中位数、标准差等概念；概率论则是统计学的基础，包括随机变量、概率分布等内容；统计推断是用样本数据推断总体参数的方法，包括置信区间、假设检验等内容；回归分析则是探索变量之间关系的方法，包括线性回归、逻辑回归等内容；方差分析是用来比较不同组之间均值差异的方法。
方法统计培训的方法多种多样，包括线下课程、在线视频、自学教材等。
线下课程由专业的统计学老师授课，可以针对性地解答学员的问题；在线视频则可随时随地学习，具有较高的自由度；自学教材则需要学员具备较高的自律性，但可以根据自己的进度进行学习。
实践意义统计培训不仅可以提高个人的数据分析能力，还有助于在工作中更准确地理解和分析数据。
在数据科学、商业分析、市场调研等领域，统计知识都具有重要意义。
掌握统计知识可以让人们更好地理解数据背后的规律，为决策提供更准确的依据。
综上所述，统计培训是提高数据分析能力的关键一环。
通过系统学习统计知识，可以帮助人们更好地理解和应用数据，提升工作效率和决策质量。
希望本文的介绍能够对大家对统计培训有更清晰的认识。
统计技术培训资料
SPSS在统计学中的应用
总结词
SPSS是一款专业的统计分析软件， 广泛应用于社会科学、医学和经济学 等领域。
详细描述
SPSS提供了多种统计分析方法，包括 描述性统计、推论性统计、因子分析 、聚类分析等。其界面友好，操作简 单，适合初学者快速上手。
R语言在统计学中的应用
总结词
R语言是一种开源的编程语言，广泛 应用于统计学和数据分析领域。
详细描述
描述性统计包括数据的收集、整理、分组、概括和汇总，通过平均数、中位数 、众数、标准差等统计指标来描述数据的集中趋势和离散趋势，同时用直方图 、箱线图、饼图等图形来直观展示数据的分布特征。
推论性统计
总结词
推论性统计是根据样本数据推断总体特征的统计方法，它基 于概率论和随机抽样的原理，通过样本信息来估计总体参数 。
统计技术培训资料
汇报人：
202X-12-25
CONTENTS 目录
• 统计学基础知识 • 统计技术应用 • 统计软件介绍与操作 • 案例分析 • 实践操作与练习
CHAPTER 01
统计学基础知识
统计学定义
统计学定义
统计学是一门研究数据收集、整 理、分析和推断的科学，旨在探
索数据背后的规律和趋势。
主成分分析是一种降维技术，它通过将多个相关变量 转化为少数几个不相关变量（主成分），来简化数据 结构并揭示数据的主要特征。
详细描述
主成分分析首先对原始数据进行标准化处理，然后计 算数据的相关系数矩阵，再通过特征值分解或奇异值 分解等方法来提取主成分。提取出的主成分能够最大 程度地保留原始数据中的变异信息，并且各主成分之 间互不相关。最后，可以将原始数据投影到主成分构 成的子空间中，以达到降维的目的。主成分分析在数 据分析、特征选择、可视化等方面具有广泛的应用。
统计学复习题
《统计学》综合复习资料一、单项选择题1．构成统计总体的个别事物称为（）。
A.调查单位B.标志值C.品质标志D.总体单位2．在全国人口普查中（）。
A.“男性”是品质标志B.“年龄”是数量指标C.“人均寿命”是质量指标D.“全国总人口”是质量指标3．水平法计算平均发展速度时，应采用（）方法计算。
A.算术平均数B.几何平均数C.中位数D.调和平均数4．下面哪一项是时点指标（）。
A.商品销售量B.商品库存量C.商品流通费D.商品销售额5．抽样调查的主要目的是 ( )。
A.随机抽取样本单位B.计算和控制抽样误差C.样本指标来推算或估计总体指标D.用对调查单位作深入研究6．凡是变量的连乘积等于总比率或总速度的现象，计算其平均比率或平均速度应采用（）A．算术平均法B．调和平均法C．几何平均法D．中位数法7．计算时期数列的序时平均数（也称平均发展水平）应采用（）。
A.几何平均法B.加权算术平均法C.简单算术平均法D.首末折半法8．变量数列中，若各组变量值不变，各组次数都增加25%，则变量的加权算术平均数将（）。
A.增加25%B.减少25%C.不变D.无法判断9．对于一个右偏的频数分布，一般情况下（）的值最大。
A.中位数B.众数C.算术平均数D.调和平均数10．设有甲乙两个变量数列，甲数列的平均值和标准差分别是25和2，乙数列的平均值和标准差分别是35和3，则（）。
A.甲数列的均衡性高于乙数列B.乙数列的均衡性高于甲数列C.甲乙数列的稳定性相同D.甲乙数列的稳定性无法比较11. 在调查居民对某企业产品的看法时，居民年龄、性别( )。
A. 都是数量标志B. 都是品质标志C. 前者是数量标志，后者是品质标志D. 前者是品质标志，后者是数量标志12. 将调查对象划分为若干类，然后从每一类中随机抽取若干单位进行观察，这称为( )。
A. 等距抽样B. 整群抽样C. 分层抽样D. 简单随机抽样13．一个统计总体（）A．只能有一个标志B．只能有一个指标C．可以有多个标志D．可以有多个指标14．统计调查按其组织形式分类，可分为（）A．普查和典型调查B．重点调查和抽样调查C．统计报表和专门调查D．经常性调查和一次性调查15．属于时期指标的有（）。
统计学与数据分析基础培训资料
数据清洗
去除重复、无效和异常数据，处理缺失值和 异常值。
数据转换
将多个数据源的数据进行合并，形成完整数 据集。
数据合并
进行数据类型转换、标准化、归一化等操作 。
数据抽样
从大数据集中抽取具有代表性的样本数据， 以便进行后续分析。
特征提取和选择策略
1 特征提取
通过主成分分析、因子分析等方法提取数据的主要特征 。
介绍Python的基本语法、数据类型 、控制流等基础知识。
数据处理与清洗
讲解如何使用Python进行数据处理 和清洗，包括缺失值处理、异常值处 理、数据转换等。
数据可视化
介绍如何使用Python的数据可视化 库（如Matplotlib、Seaborn等）进 行数据可视化。
数据分析与建模
讲解如何使用Python进行数据分析 与建模，包括回归分析、聚类分析、 时间序列分析等。
03
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，独立性是指两个事 件的发生互不影响。
04
02
描述性统计分析方法
数据整理与展示技巧
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效数据，处 理缺失值和异常值。
数据转换
通过数学变换或编码方式 改变数据形式，以适应分 析需求。
数据可视化
利用图表、图像等方式直 观展示数据分布和规律。
常见图表类型选择依据
数据类型
根据数据的性质选择合适的图表类型，如定量数 据、定性数据等。
数据分布
考虑数据的分布情况，如正态分布、偏态分布等 ，选择合适的图表类型以展示数据的分布规律。
数据间的关系
分析数据间的关系，如相关性、趋势等，选择能 够清晰展示这些关系的图表类型。
去除重复、无效和异常数据，处理缺失值和 异常值。
数据转换
将多个数据源的数据进行合并，形成完整数 据集。
数据合并
进行数据类型转换、标准化、归一化等操作 。
数据抽样
从大数据集中抽取具有代表性的样本数据， 以便进行后续分析。
特征提取和选择策略
1 特征提取
通过主成分分析、因子分析等方法提取数据的主要特征 。
介绍Python的基本语法、数据类型 、控制流等基础知识。
数据处理与清洗
讲解如何使用Python进行数据处理 和清洗，包括缺失值处理、异常值处 理、数据转换等。
数据可视化
介绍如何使用Python的数据可视化 库（如Matplotlib、Seaborn等）进 行数据可视化。
数据分析与建模
讲解如何使用Python进行数据分析 与建模，包括回归分析、聚类分析、 时间序列分析等。
03
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，独立性是指两个事 件的发生互不影响。
04
02
描述性统计分析方法
数据整理与展示技巧
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效数据，处 理缺失值和异常值。
数据转换
通过数学变换或编码方式 改变数据形式，以适应分 析需求。
数据可视化
利用图表、图像等方式直 观展示数据分布和规律。
常见图表类型选择依据
数据类型
根据数据的性质选择合适的图表类型，如定量数 据、定性数据等。
数据分布
考虑数据的分布情况，如正态分布、偏态分布等 ，选择合适的图表类型以展示数据的分布规律。
数据间的关系
分析数据间的关系，如相关性、趋势等，选择能 够清晰展示这些关系的图表类型。
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2.2品质数据的整理与显示
2. 定序数据的整理与显示 ▪ 累积频数和累积频率 1）累积频数(Cumulative frequencies)：就是将各类 别的频数逐级累加。 向上累加：从类别顺序开始的一方向最后一方累 加频数； 向下累加：从类别顺序的最后一方向开始一方累 加频数。
2.2品质数据的整理与显示
107 114 115 117 117 118 122 122 122 130
2.3数量数据的整理与显示
将上述数据采用单变量分组如下表：
零件数（个）
频数（人） 零件数（个）
107
1
118
114
1
122
115
1
130
117
2
频数（人）
1 3 1
只适用于离散变量且变量值较少的情况。
2.3数量数据的整理与显示
9
0.18
18
帕科特.贝尔
11
0.22
22
合计
50
1.00
100
2.2品质数据的整理与显示
2） 比例（Proportion）：总体中各个部分的数量占总体 数量的比重，通常用于反映总体的构成或结构。又可以 称为相对频数。
N1 N2 N3 N4 ………….,Nk
比例：Ni/N。
比例的性质含义。
2.2品质数据的整理与显示
▪ 组距分组：将全部变量值依次划分若干区间，并将这一 区间的变量值作为一组。步骤如下：
1）确定互不重叠分组的个数。 2）确定每组的组距 3）确定组限
▪ 建议分组数目：5-20个。
2.3数量数据的整理与显示
例：年终审计时间用时（天）
•
14 19 18 15 15 18 17 20 27
• 22
23 22 21 33 28 14 18 16
审计时间（天） 相对频数
百分比频数
10-14
0.20
20
15-19
0.40
40
20-24
0.25
25
25-29
0.10
10
30-34
0.05
5
合计
百分比频数 26 24 10 18 22 100
2.2品质数据的整理与显示
▪图
帕科特 盖特伟
苹果 0
频数
5
10
频数 15
频数
15
10 频数
5
0 苹果 康柏 盖特伟 IBM 帕科特
2.2品质数据的整理与显示
2）圆饼图(Pie chart)
11 9
5
频数 13 12
苹果 康柏 盖特伟 IBM 帕科特
2.2品质数据的整理与显示
定类数据整理与显示知识点：
▪ 条形图 和圆饼图是描述频数或百分比分布已经经过 汇总的定类数据的图形方法。 ▪ 组别同数据种类关系一致 ▪ 频数总和与数据集中项目总数相同：相对频数总和为 1.00；百分比频数总和为100。 ▪ 条形图、柱形图的长度或高度代表频数，其宽度都相 同。
2.3数量数据的整理与显示
在本例中，每组的组距近似为： （33—12）/ 5=4.2
采用5作为组宽 因此，分组为：10-14，15-19，20-24，25-29，30-34
2.3数量数据的整理与显示
分组中的其他问题：
▪ 分组的不重不漏原则 ▪ 上组限不在内 ▪ 开口组 ▪ 等距分组和不等距分组 ▪ 频数密度=频数/组距 ▪ 组中值=（下限值+上限值）/2
2
3
4
5 其他
接收
1 2 3 4 5
2.3数量数据的整理与显示
（一）频数分布 1. 数据的分组：将数据按某种标准化分成不同的组。再 进行频数统计，形成频数分布表。
▪ 单变量值分组：把每一个变量值作为一组。 例：某企业10名工人日加工零件数（个）如下：
117 122 107 117 130 115 122 114 118 122 排序：
1）频数：也称次数，是落在各类别中的数据个数； 频数分布：用数据概括表的形式来列示若干个互
不重叠分组中每组数据出现的次数
2.2品质数据的整理与显示
例：由购买50台计算机的样本数据得到的频数分布表：
公司
发生频数
相对频数
百分比频数
苹果
13
0.36
26
康柏
12
0.34
24
盖特威-2000
5
0.10
10
IBM
甲城市家庭对住房状况的评价
回答类别
甲城市
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
合计
户数
（户 ）
百 分比
（ %）
向上累积
户数
百分 比
24
8
24
8
108
36
132
44
93
31
225
75
45
15
270
90
30
10
300
100
300
100
向下累积
户数
百分 比
300
100
276
92
168
56
75
25
30
10
2.2品质数据的整理与显示
2）累积频率或百分比(Cumulative percentages)：就是将各 类别的百分比逐级累加起来。分向上和向下累积两种方法。
▪ 定序数据的图示 1）累积频数分布图。 2）环形图。
频率
15 10 5 0
1
直方图
150.00%
100.00% 50.00% 频率 .00% 累积 %
3） 百分比频数(Precentage)：将比例乘以100，用%表示。 4） 比率(Ratio)：各不同类别的数量的比值。
比例与比率的区别。
2.2品质数据的整理与显示
公司 苹果 康柏 盖特威-2000 IBM 帕科特.贝尔 合计
发生频数 13 12 5 9 11 50
相对频数 0.36 0.34 0.10 0.18 0.22 1.00
（均匀分布
2.3数量数据的整理与显示
审计时间数据频数分布
审计时间（天） 10-14 15-19 20-24 25-29 29-34 合计
频数 4 8 5 2 1 20
2.3数量数据的整理与显示
（二）相对频数分布和百分比频数分布
每组相对频数=每组的频数/ n n是数据的个数
每组的百分比频数=相对频数*100
13
第一步：确定组数
▪ 根据数据集大小确定。Sturgesdes的经验公式 ▪ 本例中N=20，可以取组数为5。
2.3数量数据的整理与显示
第二步：组距的确定。组距（Class width）是一个组上限 与下限的差。
近似组距=（数据最大值—数据最小值）/ 组数
▪ 组限： 下限——确定分配给该组可能的最小数据值； 上限——确定分配给该组可能的最大数据值。
Session2 THEME:Descriptive Statistics （一）数据的整理与显示
2.1数据的预处理
数据的审核与筛选 原始数据的审核：完整性、准确性 二手数据的审核：适用性和及时性
数据的排序
（一）数据的整理与显示
2.2品质数据的整理与显示
• 定类数据的整理与显示 ▪ 频数与频数分布