人大统计学第1章__导论幻灯片.pptVIP

第 1 章 导论 第 1 章 导论 §1.1 什么是统计学？ §1.2 统计数据的类型 §1.3 统计中的几个基本概念 学习目标 1. 理解统计学的含义 2. 理解统计数据与统计学的关系 3. 了解统计学的应用领域 4. 了解数据的类型 5. 理解统计中的几个基本概念 什么是统计学? 1. 数据搜集：取得数据 2. 数据分析：分析数据 3. 数据表述：图表展示数据 数据解释：结果的说明 statistics的定义(不列颠百科全书) statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data. Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc. （不列颠百科全书） 统计研究的过程 统计规律(一些例子) 正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系 统计方法 描述统计(descriptive statistics) 内容 搜集数据 整理数据 展示数据 描述性分析 目的 描述数据特征 找出数据的基本规律 推断统计 (inferential statistics) 内容 参数估计 假设检验 目的 对总体特征作出推断 描述统计与推断统计的关系 统计的应用领域 统计的应用领域 统计的应用领域 历史上著名的统计学家 历史上著名的统计学家 什么是统计数据？(data) 对现象进行计量的结果 不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集 不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的 统计数据的分类 统计数据的分类 (按计量尺度分) 分类数据(categorical data) 对事物进行分类的结果 数据表现为类别，用文字来表述 例如，人口按性别分为男、女两类 顺序数据(rank data) 对事物类别顺序的测度 数据表现为类别，用文字来表述 例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 数值型数据(metric data) 对事物的精确测度 结果表现为具体的数值 例如：身高为175cm、168cm、183cm 统计数据的分类(按收集方法分) 观测的数据(observational data) 通过调查或观测而收集到的数据 在没有对事物人为控制的条件下而得到的 有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据 试验的数据(experimental data) 在试验中控制试验对象而收集到的数据 比如，对一种新药疗效的试验，对一种新的农作物品种的试验等 自然科学领域的数据大多数都为试验数据 统计数据的分类(按时间状况分) 截面数据(cross-sectional data) 在相同或近似相同的时间点上收集的数据 描述现象在某一时刻的变化情况 比如，2002年我国各地区的国内生产总值数据 时间序列数据(time series data) 在不同时间上收集到的数据 描述现象随时间变化的情况 比如，1996年至2002年国内生产总值数据 总体和样本 总体(population) 所研究的全部元素的集合 ，其中的每一个元素称为个体 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 (sample) 从总体中抽取的一部分元素的集合 构成样本的元素的数目称为样本容量 参数和统计量 参数(parameter) 研究者想要了解的总体的某种特征值 所关心的参数主要有总体均值(?)、标准差(?)、总体比例(?)等 总体参数通常用希腊字母表示 统计量(statistic) 根据样本数据计算出来的一个量 所关心的样本统计量有样本均值(?x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等 样本统计量通常用小写英文字母来表示 变 量(Variable) 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) ：说明事物类别的一个名称 顺序变量(rank variable ) ：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量(metric variable ) ：说明事物数字特征的一个名称 离散变量：取有限个值 连续变量：可以取无穷多个值 统计中的几个基本概念 几种