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描述统计学 主讲教师：王晓红 统计与数学学院 第一章 统计与统计数据 1.1 统计与统计学 1.2 数据的计量与类型 1.3 统计中的几个基本概念 学习目标 1.理解统计与统计学的含义 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. 了解数据的计量尺度与类型 5. 理解统计中的几个基本概念 第一节 统计与统计学 什么是统计？ 什么是统计学 统计规律 统计的应用领域 1.1 统计与统计学 统计的含义 什么是统计? 统计活动 收集数据的实践活动 统计数据 统计实践活动的成果 统计学 分析数据的方法和技术 统计活动 统计实践活动是伴随着人类的管理活动而产生的；是搜集、整理、分析和提供关于客观现象的数字资料工作的总称。 英文中的统计statistics与“国家” 同一词根，可以说，自从有了国家，就有统计实践活动。有了国家就离不开统计活动为其统治管理者提供有关人口、土地、财产等方面的数据资料。 原始社会时期人类简单的计数活动孕育着统计的萌芽 奴隶社会以后国家组织的人口、财富和军事统计得到了长足的发展，统计主要是为国家统治管理需要服务。 资本主义生产方式形成以后，对统计工作提出了新的要求，也大大促进了统 计活动的发展，统计承担为经济活动提供大量统计数据的职能。 在现代社会，统计担负着为经济、社会、政治、科技等各个领域提供统计资料的任务。 第二节 数据的计量与类型 2.1 数据的计量与类型 2.2 数据的计量尺度 什么是统计数据？(data) 对现象进行测量的结果 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 2.1 数据的计量与类型 一、数据的计量尺度 定类尺度 （概念要点） 计量层次最低 对事物进行平行分类 各类别可以指定数字代码表示 使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求 数据表现为“类别” 6. 具有=或 =的数字特征 定距尺度（概念要点） 对事物的准确度量 比顺序尺度精确 数据表现为“数值” 没有绝对零点 具有+或-的数字特征 定序尺度（概念要点） 在对事物分类的同时给出各类别的顺序 比名类尺度精确 未测定出类别之间的准确差值 数据表现为“类别”，但有序 具有或的数字特征 定比尺度（概念要点） 对事物的准确测度 与定距尺度处于同一层次 数据表现为“数值” 有绝对零点 具有 ×或 ÷的数字特征 四种计量尺度的比较 二、数据的类型 统计数据的分类 (按计量尺度分) 分类数据(categorical data) 只能归于某一类别的非数字型数据 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) 只能归于某一有序类别的非数字型数据 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) 按数字尺度测量的观察值 结果表现为具体的数值，对事物的精确测度 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，2006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2006年国内生产总值数据 统计数据的分类 统计数据的分类 第三节 统计中的几个基本概念 总体和样本 参数和统计量 变量 统计标志 统计指标和指标体系 统计指标的分类 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 （总体单位） 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)