下载文档原格式
《统计基础知识与统计实务》辅导人：王力统计基础知识第一章总论第二章统计调查第三章统计整理第四章统计指标第五章时间序列第六章统计指数第七章抽样调查基础知识第八章统计分析基础知识第一章：总论本章知识点：1、统计的涵义2、统计中三组基本概念3、统计的任务及统计过程一、统计的涵义统计：指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等的活动。
现实中有三种涵义：统计工作、统计资料、统计学。
三者关系：①统计工作与统计资料是统计过程与活动的成果的关系；统计工作活动的目的就是取得统计资料；统计资料的取得必须依靠统计工作来进行。
②统计工作与统计学是统计实践与统计理论的关系。
统计学一方面是统计工作的经验总结和理论概括，另一方面又指导统计工作的实践。
③统计工作是先于统计学而发展起来的。
也就是说先实践，再形成理论。
二、统计中常用的三组概念（一）总体与总体单位总体是将同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体，也叫统计总体，简称总体。
总体单位：构成总体的每一个事物的总称。
关系：总体是由总体单位构成的，根据研究事物和对象的不同，有时总体单位也可以构成总体。
举例：20XX年全国第六次人口普查，如果要研究全国人口年龄、性别等情况，那么全国所有的人口就成了我们要研究的总体了，那么每个省、自治区、直辖市的人口数就是总体单位。
如果我们研究的范围缩小为省、自治区、直辖市的话，那么此时又变成了总体，而不是总体单位了。
再如我们想知道岳阳20XX年8月止，全市产值过2000万元的1331家规模以上工业生产情况，那么全市1331家产值过2000万的企业就是我们需要统计的总体，每一个企业就是构成总体的总体单位。
当要研究某一个企业内部问题，如企业职工工资待遇等情况，那么这个企业的所有职工成了统计总体，每个职工则为总体单位。
结论：总体和总体单位随着研究的对象改变是可以相互转换的。
（二）指标与标志•指标：反映总体现象数量特征的概念。
•标志：用来说明总体单位特征的名称。
第三章统计整理【教学目的】1.深刻理解统计分组的作用，并且能够对不同的社会经济现象进行统计分组2.运用分配数列对原始数据进行系统整理3.制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学重点】1.能够对不同的社会经济现象进行统计分组2.运用分配数列对原始数据进行系统整理3.制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学难点】1.运用分配数列对原始数据进行系统整理2.制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学时数】教学学时为8课时【教学内容参考】第一节统计整理的意义一、统计整理的意义统计整理，就是根据统计研究的目的和任务的要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行分组、汇总，使其条理化、系统化，从而得到表现总体特征的综合统计资料的工作过程。
对于已整理过的初级资料进行再整理，也属于统计整理。
统计调查取得的各种原始资料是分散的、不系统的，只能表明各个被调查单位的具体情况，反映事物的表面现象或一个侧面，不能说明事物的总体情况与全貌。
因此，只有对这些资料进行加工、整理，才能认识事物的总体及其内部联系。
例如，工业企业普查中，所调查的每个工业企业资料，只能说明每个工业企业的经济类型、注册资本、职工人数、工业总产值、工业增加值、实现利税等具体情况。
必须通过对所有资料进行分组、汇总等加工处理后，才能得到全国工业企业的综合情况，从而分析工业企业的构成、经营状况等，达到对全国工业企业的全面的、系统的认识。
统计整理是统计调查的继续，也是统计分析的前提，它在统计研究中起着承前启后的作用。
因此，资料整理得是否正确，直接决定着整个统计研究任务的完成，不恰当的加工整理，不完善的整理方法，往往使调查得来的丰富、完备的资料失去价值。
因此，必须十分重视统计整理工作。
二、统计整理的步骤统计整理的基本步骤是：(一)对原始资料进行审查。
1.审查被调查单位的资料是否齐全；2.应审查数据是否准确。
审查的办法主要有：①逻辑审查：主要是从定性角度审查数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数量之间有无相互矛盾的现象。
统计基础知识精品课程摘要：一、统计学概述1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、统计数据的收集与整理1.统计数据的来源2.统计数据的收集方法3.统计数据的整理三、统计数据的描述1.数据的图表展示2.数据的数字描述3.数据的分布特征四、统计推断1.参数估计2.假设检验3.回归分析五、统计学在实际应用中的案例1.金融领域2.医疗领域3.市场营销正文：一、统计学概述统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释以及展示数据的方法论学科。
统计学的研究对象包括各种数据，例如数值型数据、分类数据、顺序数据等。
统计学的应用领域广泛，包括自然科学、社会科学和商业等领域。
二、统计数据的收集与整理统计数据的来源多样，包括问卷调查、实验数据、政府发布的数据等。
收集数据的方法有抽样调查、全面调查等。
在收集到数据后，需要进行整理，包括数据清洗、数据转换、数据汇总等步骤，以便进一步分析。
三、统计数据的描述数据的描述包括数据的图表展示和数据的数字描述。
图表展示包括条形图、折线图、饼图等。
数据的数字描述包括平均数、中位数、众数、方差等。
此外，还需要了解数据的分布特征，如正态分布、偏度、峰度等。
四、统计推断统计推断是通过样本数据对总体参数进行估计和推断的过程。
参数估计是利用样本数据估计总体参数，例如均值、方差等。
假设检验是利用样本数据判断关于总体的某个假设是否成立。
回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
五、统计学在实际应用中的案例统计学在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在金融领域，可以通过统计分析预测股票价格走势；在医疗领域，可以通过统计分析研究某种疾病的发病率、死亡率等；在市场营销中，可以通过统计分析了解消费者需求、市场占有率等。
统计学教案统计数据的描述与分析主题：统计学教案——统计数据的描述与分析引言：统计学是一门研究如何收集、分析和解释数据的学科。
在现代社会中，统计学在各个领域都起着重要作用，帮助我们了解和解释各种现象。
本教案将介绍统计学中数据的描述和分析方法，以及如何运用这些方法进行实际问题的解决。
一、数据的描述在统计学中，我们经常需要描述数据的特征，以便更好地理解和分析数据。
以下是几种常用的描述统计量：1. 平均数：平均数是数据的总和除以观测次数的结果。
它是最直观也是最常用的描述统计量。
2. 中位数：中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
3. 众数：众数是数据中出现次数最多的数值。
4. 极差：极差是数据最大值与最小值之间的差异。
5. 方差：方差表示数据的离散程度，是各个观测值与平均数之差的平方的平均值。
6. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据分布的广度。
二、数据的分析数据分析是统计学的核心内容，通过分析数据可以得出结论和推断。
以下是几种常用的数据分析方法：1. 频率分析：频率分析是按照某个变量的取值进行分类，然后统计每个分类的频数。
2. 相关分析：相关分析用于判断两个变量之间的关系和相关性。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
3. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
4. 置信区间：置信区间是用来估计未知参数真值区间的统计量。
通过计算得出的置信区间可以帮助我们对未知参数进行推断。
小结：统计学作为一门重要的学科，提供了丰富的工具和方法来描述和分析数据。
数据的描述能够帮助我们理解数据的特征，数据的分析则能够帮助我们得出结论和推断。
通过学习统计学，我们可以更好地应用这些知识解决实际问题，提高数据分析的准确性和效率。
参考文献：1. 劳伦斯·S.沃尔斯（2013），《统计学导论》。
2. 陈忠进，王洪敏（2017），《应用统计学》。
注：本教案属于纯粹的学术内容，与任何政治、色情等不相关。
