统计学备课笔记1-22.doc

第1章 导论 1.1.1 统计学研究什么？ 什么是统计学? 1. 收集数据：取得数据 2. 处理数据：图表展示 分析数据：利用统计方法分析数据 数据解释：结果的说明 得到结论：从数据分析中得出客观结论 统计方法 描述统计内容 搜集数据 整理数据 展示数据 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法 统计学研究什么？ 统计学没有任何固定的对象，是一门独特的学问。统计学研究的是来自各领域的数据，由解决其他领域内的问题而存在并兴旺发达。统计学基本上是寄生的。靠研究其他领域内的工作而生存。这不是对统计学的轻视，这是因为对很多寄主来说，如果没有寄生虫就会死。对有的动物来说，如果没有寄生虫就不能消化它们的食物。因此，人类奋斗的很多领域，如果没有统计学，虽然不会死亡，但一定会变得很弱 统计学是一门科学，统计学提供一套方法和技术，这些方法和技术不能用于固定模式，使用者在给定的情况下必须根据所掌握的专门知识选择使用的方法，而且，如果需要还要进行必要的修正 统计方法是通用的数据分析方法。这些方法不是为某个特定的问题领域而构造的 统计学是一种技术，如同工业生产过程中的质量控制程序一样，统计方法是为保证产品达到所希望的质量和保持其稳定性的的管理系统中建立起来的 统计方法也能用于控制、减少和考察不确定性 统计学是一门艺术，作为归纳推理的统计方法不是没有争议的。不同的人对同一组数据的分析可能得到不同的结论 统计是一种思维方式，统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力(H.G.Wells) 在终极的分析中，一切知识都是历史； 1.1.2 统计的应用 统计数据的分类 (按计量尺度分) 分类数据(categorical data) 顺序数据(rank data) 数值型数据(metric data) (按收集方法分) 观测的数据(observational data) 实验的数据(experimental data) (按时间状况分) 截面数据(cross-sectional data) 时间序列数据(time series data) 总体和样本 总体：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素分为有限总体和无限总体，有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的无限总体所包括的元素是无限的，不可数的。 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合 参数和统计量 参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数样本统计量通常用小写英文字母来表示 变 量 说明现象某种特征的概念 如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据 变量可以分为 分类变量(categorical variable) ：说明事物类别的名称，如性别 顺序变量(rank variable)：说明事物有序类别的名称，如受教育程度 数值型变量(metric variable) ：说明事物数字特征的名称 ，如年龄 离散变量：取有限个值 连续变量：可以取无穷多个值 (其他分类) 随机变量：在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。.如仍骰子 经验变量所描述的是我们周围可以观察到的事物，理论变量则是由统计学家用数学方法所构造出来的一些变量，比如，z 统计量、t 统计量、?2统计量、F 统计量等。 第2章 数据的搜集 2.1 数据来源 2.1.1 一手数据和二手数据 2.1.2 常用的统计调查方式 1．普查（Census) 2.抽样调查(Sampling Survey) 概率抽样和非概率抽样 概率抽样中的随机原则 抽样调查的特点 3. 统计报表 2.2 抽样调查 抽样调查方法的分类 （1）简单随机抽样（Simple Random Sampling） 有放回抽样和无放回抽样 有放回抽样和无放回抽样 抽选样本单位的方法 随机数表举例 简单随机抽样最适用的场合 （2）系统抽样 (Systematic Sampling) 等距抽样的特点 等距抽样的特点 （3）分层抽样 Stratified Sampling 按比例分层抽样和不按比例分层抽样 不按比例分层抽样（不等概率抽样）的例子 （4）整群抽样 Cluster Sampling 整群抽样与分层抽样的区别： （5）多阶段抽样 多阶段抽样的特点 非概率抽样 方便抽样Convenience sampling 判断抽样 Judgment Sampling 配额抽样Quota sampling 雪球抽