第一章统计学概论.ppt

统计基础,本课程的授课计划及要求,授课内容（共18周授课时间，54学时）第18章，9、10章（待定）考核安排 平时：40%（出勤+小组作业）期未：60%（考试）,1-3,第一章 绪论,第一节 什么是统计第二节 统计学的种类及其性质第三节 统计学的基本概念,1-4,第一节 什么是统计,一、无处不在的统计马寅初先生（1882-1982）说过：学者不能离开统计而研究；政治家不能离开统计而施政；企业家不能离开统计而执业。在诺贝尔经济学获奖者中，三分之二以上的研究成果与统计和定量分析有关。因此，著名经济学家萨缪尔森在其经典的教科书，经济学12版中特别提到：“在许多与经济学有关的学科中，统计学是特别重要的”。,1-5,1981年，首届国际红楼梦研讨会在美国召开，威斯康星大学讲师陈炳藻独树一帜，宣读了题为从词汇上的统计论红楼梦作者的问题的论文。他从字、词出现频率入手，通过计算机进行统计、处理、分析，对红楼梦后40回系高鹗所作这一流行看法提出异议，认为120回均系曹雪芹所作。,1-6,二、统计(Statistics)的涵义,统计*：是处理数据的一门科学。统计的研究对象的特点：数量性。统计数据是客观事物量的反映。总体性。统计的数量研究是对现象总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析。变异性。总体各单位的特征表现存在着差异，而且这些差异并不是事先可以预知的。,1-7,日常生活中，“统计”的3种含义,统计工作（又称统计实践）（“我是 搞统计的”）：是搜集、整理、分析和提供关于社会经济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。统计数据（“据统计”）：是统计实践活动的成果。如：经济增长速度、价格指数等。对统计数据要求：客观性、准确性和及时性。,1-8,日常生活中，“统计”的3种含义,统计学*（“我学过统计学”）：是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计学与统计实践活动的关系是理论与实践的关系，理论源于实践，理论又高于实践，反过来又指导实践,1-9,二、统计研究的基本环节,统计设计,收集数据,整理与分析,资料积累开发应用,统计学理论与相关实质性学科理论,描述统计推断统计,统计调查、实验,1-10,统计研究的全过程包括以下基本环节：,（一）统计设计根据所要研究问题的性质，在有关学科理论的指导下，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的定义、标准。同时提出收集、整理和分析数据的方案和工作进度等。搞好统计设计不仅要有统计学的一般理论和方法为指导，而且还要求设计者对所要研究的问题本身具有深刻的认识和相关的学科知识。,1-11,统计研究的全过程包括以下基本环节：,（二）收集数据统计数据的收集有两种基本方法*。实验法:对于大多数自然科学和工程技术研究来说，有可能通过有控制的科学实验去取得数据，这时可以采用实验法。调查观察:对于社会经济现象来说，一般无法进行重复实验，要取得有关数据就必须进行调查观察。,1-12,（三）数据分析所用的方法描述统计*（descriptive statistics）：将数据以表格、图形或数值的形式汇总的 统计方法。推断统计*（inferential statistics）：是在对样本数据进行描述的基础上，利用一定的方法根据样本数据对总体特征进行估计和假设检验。推断统计是现代统计学的主要内容。例如：学生的身高（课堂演示）,1-13,（四）统计资料的积累、开发与应用对于已经公布的统计资料需要加以积累，同时还可以进行进一步的加工，结合相关的实质性学科的理论知识去进行分析和利用。如何更好地将统计数据和统计方法应用于各自的研究领域是应用统计学研究的一个重要方面。,1-14,第二节 统计学的种类及其性质,一、统计学的产生与发展（了解就行）（一）政治算术学派（二）国势学派（三）社会统计学派（四）数理统计学派,1-15,二、理论统计学和应用统计学,历经300多年的发展，统计学目前已经成为横跨社会科学和自然科学领域的多科性的科学。,一类是以抽象的数量为研究对象，研究一般的收集数据、整理数据和分析数据方法的理论统计学。另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学。,1-16,图1-2 统计学学科体系,1-17,理论统计学,把研究对象一般化、抽象化，以数学中的概率论为基础，从纯理论的角度，对统计方法加以推导论证.其中心内容是以归纳方法研究随机变量的一般规律。理论统计学的特点是计量不计质，它具有通用方法论的理学性质。,1-18,应用统计学是有具体对象的方法论。所谓应用既包括一般统计方法的应用，更包括各自领域实质性科学理论的应用。应用统计学从所研究的领域或专门问题出发，视研究对象的性质采用适当的指标体系和统计方法，解决所需研究的问题。应用统计学不仅要进行定量分析，还需要进行定性分析。所以应用统计学通常具有边缘交叉和复合型学科的性质。,1-19,二者的关系：理论统计学和应用统计学是互相促进，共同提高。理论统计的研究为应用统计提供方法论基础，应用统计学在对统计方法的实际应用中，又常常会对理论统计学提出新的问题，开拓理论统计学的研究领域。,1-20,是一门以社会经济现象的数量方面为特定研究对象的应用统计学。要在社会经济领域应用统计方法，必须解决如何科学地测定社会经济现象即如何科学地设置指标的问题。要对社会经济问题进行统计分析，也必须以有关的经济与社会理论为指导。因此，社会经济统计学的特点是在质与量的紧密联系中，研究事物的数量特征和数量表现。,社会经济统计学,1-21,统计学家未必是经济学家，经济学家也未必是统计学家。但经济统计学家应当既是统计学家又是经济学家。,三、统计学与有关学科的联系与区别,1-22,第三节 统计学的基本概念,一、总体与总体单位（个体）统计总体（population）*是根据一定目的确定的所要研究的事物的全体。它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。例如要研究全国城镇居民的收支情况，就以全国城镇居民作为一个总体。,1-23,第三节 统计学的基本概念,统计总体的特点同质性是指构成统计总体的每一个单位在某一方面必须具有的共同的属性。例如，研究城镇居民贫困户的生活状况，那么，贫困线下的城镇居民户则构成了统计总体，贫困线下的城镇居民户是同质的，而贫困线上的城镇居民户是非同质的。统计总体还应具备大量性。统计总体应该由足够数量的同质性单位构成。,1-24,总体单位（个体）*：是组成总体的各个个体（元素）。总体和个体的概念是相对而言的，随研究目的不同，总体范围不同而变化。同一研究对象，在一种情况下为总体，但在另一情况下又可能变成个体。如：班级身高根据总体所包含的个体数量，总体可以分为有限总体和无限总体两类。,一则小故事：小明的妈妈让小明到超市买一斤桔子，小明买回来后妈妈问：“桔子的质量怎样？”小明说：“都很甜”“你怎么知道？”“我都已尝过了”,要检验超市中牛奶中是否含有三聚腈胺要了解一锅汤的味道要检查一批烟花的质量 要检查日光灯管的使用寿命要统计一座大桥上交通的流量,1-26,二、样本（sample）*采用一定的方式，从由作为研究对象的事物全体构成的总体中，抽取一部分个体（元素），作为总体的代表加以研究。这种由总体的部分个体组成的集合称为样本。样本也由一定数量的个体构成的，样本所包含的个体数称为样本容量（sample size）。,1-27,三、标志 总体各单位普遍具有的属性或特征称为标志（或名称）。例如：每个工人都具有性别、工种、文化程度、技术等级、年龄、工龄、工资等属性和特征，这些就是工人作为总体单位的标志。,1-28,标志分为品质标志和数量标志两种。品质标志：表明单位属性方面的特征，品质标志的表现只能用文字、语言来描述。如：工人的性别。数量标志：表明单位数量方面的特征，可以用数值来表现，如年龄。,1-29,如果一个总体中各单位有关标志的具体表现都相同，称之为不变标志。当一个标志在各单位的具体表现有可能不同时，这个标志便称为变异标志。例如：在工人这一总体中，职业是不变标志，各人的工龄可能表现不同，因而是可变标志。一个总体至少要有一个不变标志，才能够使各单位结合成一个总体。不变标志是总体同质性的基础。作为总体，同时必须存在变异标志，这表示所研究的现象在各单位之间存在着差异，才需要进行统计研究。,1-30,四、统计指标与指标体系,统计指标是反映统计总体数量特征的概念和数值。如2011年我国国内生产总值194790.6亿元。统计指标由两项基本要素构成，即指标的概念（名称）和指标的取值。指标的概念（名称）是对所研究现象本质的抽象概括，也是对总体数量特征的质的规定性。指标的数值反映所研究现象在具体时间、地点、条件下的规模和水平。,1-31,统计指标可以分为数量指标和质量指标。统计指标体系，是由一系列相互联系的统计指标所组成的有机整体。用以反映所研究现象各方面相互依存相互制约的关系。例如，工业企业统计指标体系。,1-32,五、统计数据,（一）变量与变量值*变量（variable）是说明现象某种特征的概念，其特点是从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。变量的具体取值就是变量值。例如：商品销售额，20万、30万等。统计数据就是统计变量的某些取值。,1-33,五、统计数据变量的类型,连续型变量（continuous variable）：是指变量的取值在数轴上连续不断，无法一一列举，即在一个区间内可以取任意实数值。例如，年龄、温度、零件的尺寸等。离散型变量（discrete variable）：是指变量的其取值是整数值，可以一一列举。例如，企业数，产品数量、职工人数等。,1-34,确定性变量：是受确定性因素影响的变量，即影响变量值变化的因素是明确的，是可解释和可控制的。如：在装有5个红球的袋子中摸出一球，是红球。随机变量（random variable）：则是受许多微小的不确定因素（又称随机因素）影响的变量。变量的取值无法事先确定。例如：掷一颗骰子出现的点数，随机抽查的一个人的身高等，都是随机变量的实例。社会经济现象既有确定性变量也有随机变量。统计学所研究的主要是随机变量。,1-35,（二）数据的测量尺度*根据对研究对象测量的不同精确程度，人们将计量尺度由低到高、由粗略到精确分为四个层次：名义尺度（分类尽度）、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。,1-36,1.分类尺度（nominal scale）：是按照事物的某种属性对其进行分类，数据表现为类别。这一场合的所使用的数值只是作为各种分类的代码，并不反映各类的优劣、量的大小或顺序。在测量尺度是分类尺度的情形下，可以使用数字代码和非数字的标记。如：基金的类型有DE、IE、和FI，分别可以用1、2、3来表示国内股本、国际股本和固定收益。,1-37,2.顺序尺度（ordinal scale）：是对事物类别顺序的测度，数据表现为有序的类别。利用顺序尺度不仅可以将研究对象分成不同的类别，而且还可以反映各类的优劣、量的大小或顺序。如：服务质量的等级（优秀、好或差）；文化水平（小学、初中、高中、大学）；产品的质量（一等品、二等品、三等品，次品）,1-38,3.间隔尺度（interval scale）：是对现象类别或次序之间间距的测度，数据表现为数字。不但可以用数表示现象各类别的不同和顺序大小的差异，而且可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。间隔尺度的主要数学特征是“+”或“”。如：学生的高考分数分别是600、550、420，它们能够按最好到最差进行排序。另外，分数之间的差异也是有意义的。如学生1的分数比学生2的分数多600-550=50分。,1-39,4.比率尺度（ratio scale）：是在间隔尺度的基础上，确定相应的比较基数，然后将两种相关的数加以对比而形成相对数(或平均数)，用于反映现象的结构、比重、速度、密度等数量关系，数据表现为数字。比率尺度的主要数学特征是“”或“”。如：让我们来考虑汽车的成本，有两辆汽车，车1的成本为30000，车2的成本为15000，则车1/车2的比率值就是30000/15000=2，表示车1的成本是车2的成本的2倍。,1-40,(三)数据的类型*,截面数据（cross-sectional data）：又称为静态数据，它是指在同一时间对同一总体内不同单位的数量进行观察而获得的数据。如：上证指数的成份股在某一个交易日的收盘价。时间序列数据（time series data）：又称为动态数据，它是指在不同时间对同一总体的数量表现进行观察而获得的数据。如：我国历年的GDP就属于时间序列数据；上证指数的历年变动情况等,1-42,(四)数据的表现形式,绝对数。现象的规模、水平一般以绝对数形式表现。相对数。相对数由2个互相联系的数值对比求得。常用的相对数包括：结构相对数、动态相对数、比较相对数、强度相对数、利用程度相对数、计划完成相对数等。平均数。平均数反映现象总体的一般水平或分布的集中趋势。关于这部分的内容，本书将在第四章作详细介绍。,几种常用的统计软件(Software),典型的统计软件ExcelSPSSMINITABSASSTATA,