計(jì)學(xué)及其應(yīng)用領(lǐng)域統(tǒng)

第一章緒論本章將介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)的一些根本問(wèn)題：統(tǒng)計(jì)學(xué)的含義，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類(lèi)型、統(tǒng)計(jì)學(xué)產(chǎn)生與開(kāi)展和幾個(gè)根本概念。1.1統(tǒng)計(jì)學(xué)及其應(yīng)用領(lǐng)域1.2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類(lèi)型1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)的產(chǎn)生和開(kāi)展1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)的根本概念1.5統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來(lái)源1編輯ppt

統(tǒng)計(jì)名言統(tǒng)計(jì)思維總有一天會(huì)像讀與寫(xiě)一樣成為一個(gè)有效率公民的必備能力。

——H.G.Wells2編輯ppt統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：質(zhì)量管理中的6

統(tǒng)計(jì)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，其中在企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量管理中的應(yīng)用就是一個(gè)重要的方面。在統(tǒng)計(jì)中，表示一個(gè)總體的標(biāo)準(zhǔn)差，它說(shuō)的是數(shù)據(jù)之間的差異程度。比方，在企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品中，同一種產(chǎn)品也沒(méi)有兩個(gè)是完全一樣的，因?yàn)樵谏a(chǎn)過(guò)程中，由于各種因素的影響而使產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生波動(dòng)。在效勞領(lǐng)域就更是如此。產(chǎn)品或效勞的這種差異稱為質(zhì)量的波動(dòng)性，也正是由于波動(dòng)性的存在才需要進(jìn)行質(zhì)量管理6是質(zhì)量管理中使用的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，它的含義是指偏離正態(tài)分布的中心6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。就產(chǎn)品生產(chǎn)或效勞而言，它表示在生產(chǎn)或效勞過(guò)程中缺陷率不超過(guò)百萬(wàn)分之3.4，通俗地說(shuō)，如果生產(chǎn)100萬(wàn)個(gè)產(chǎn)品或進(jìn)行100萬(wàn)次效勞，產(chǎn)品的不合格率或效勞達(dá)不到要求的比率平均來(lái)說(shuō)不超過(guò)3.4個(gè)或3.4次。這樣的不合格率非常低以致于可以忽略不計(jì)3編輯ppt統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：質(zhì)量管理中的6

6質(zhì)量管理已成為最新的質(zhì)量管理理念，近年來(lái)，它已成為一些著名國(guó)際大企業(yè)的質(zhì)量管理方法，并在這樣的管理理念下使企業(yè)受益匪淺。例如，實(shí)行了6質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，使摩托羅拉公司在3年中節(jié)省的資金超過(guò)9.4億美元。實(shí)行6管理的大公司還有美國(guó)通用電器公司(簡(jiǎn)稱GE)、寶利來(lái)(Polaroid)和德州儀器(TexasInstruments)等GE的前CEO杰克.韋爾奇1999年4月曾說(shuō)過(guò)這樣一段話：“6培訓(xùn)方案是GE下一個(gè)世紀(jì)領(lǐng)導(dǎo)層得以產(chǎn)生繁衍的園地，6是我們?cè)?jīng)嘗試過(guò)的最重要的管理培訓(xùn)方法，它勝過(guò)到哈佛工商學(xué)院就讀，也勝過(guò)到克頓維爾〔注：克頓維爾是GE公司內(nèi)部的質(zhì)量培訓(xùn)部〕進(jìn)修，它教會(huì)你一種完全與眾不同的思維方式。〞在推廣6質(zhì)量管理策略不到10年的時(shí)間內(nèi)，通用電器公司總市值從世界排名第十位躍升到第二位4編輯ppt1.1計(jì)學(xué)及其應(yīng)用領(lǐng)域統(tǒng)1.1.1什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是收集、分析、表述和解釋數(shù)據(jù)的科學(xué)(不列顛百科全書(shū))統(tǒng)計(jì)是一門(mén)收集、分析、解釋和提供數(shù)據(jù)的科學(xué)(韋伯斯特國(guó)際辭典第3版)統(tǒng)計(jì)指的是一組方法，用來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、獲得數(shù)據(jù)，然后在這些數(shù)據(jù)的根底上組織、概括、演示、分析、解釋和得出結(jié)論(MarioF.Triola,?初級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)?)5編輯ppt1.1.1什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的方法論科學(xué)1.收集數(shù)據(jù)：取得數(shù)據(jù)2.處理數(shù)據(jù)：整理與圖表展示3.分析數(shù)據(jù)：利用統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)解釋：結(jié)果的說(shuō)明5.得到結(jié)論：從數(shù)據(jù)分析中得出客觀結(jié)論6編輯ppt統(tǒng)計(jì)研究的過(guò)程收集數(shù)據(jù)(取得數(shù)據(jù))整理數(shù)據(jù)(處理數(shù)據(jù))解釋數(shù)據(jù)(結(jié)果說(shuō)明)分析數(shù)據(jù)(研究數(shù)據(jù))實(shí)際問(wèn)題7編輯ppt1.1.1什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)例1一種新藥問(wèn)世，怎樣設(shè)計(jì)一個(gè)試驗(yàn)來(lái)測(cè)試其效果？最根本的方法是比較：把藥分給處理組的病人，把其他病人作為對(duì)照－不接受治療，然后比較兩個(gè)組的反響。病人將以隨機(jī)的方式被分到處理組或?qū)φ战M，整個(gè)試驗(yàn)在雙盲情況下進(jìn)行。為了檢驗(yàn)一種脊髓灰質(zhì)炎疫苗的效果，1954年美國(guó)公共衛(wèi)生總署決定組織一次大規(guī)模實(shí)驗(yàn)，二百萬(wàn)兒童涉及此次實(shí)驗(yàn)，其中五十萬(wàn)兒童接種了疫苗，一百萬(wàn)兒童成心不給予接種疫苗而另五十萬(wàn)兒童那么拒絕了接種。通過(guò)比較不同組兒童得脊髓灰質(zhì)炎的比例來(lái)說(shuō)明此疫苗的效果。8編輯ppt例2.總統(tǒng)選舉的預(yù)測(cè)1936年時(shí)任民主黨總統(tǒng)Roosevelt與共和黨候選人Landon競(jìng)選下一屆總統(tǒng)。?文學(xué)摘要?雜志根據(jù)約200萬(wàn)人參加的一次民意測(cè)驗(yàn)預(yù)測(cè)，Land會(huì)以57％對(duì)43％的壓倒性優(yōu)勢(shì)獲勝。剛剛成立自己調(diào)查機(jī)構(gòu)的Gallup〔蓋洛普〕以約50000人的民意測(cè)驗(yàn)預(yù)測(cè)，Roosevelt以56％獲勝。最終的選舉結(jié)果為Roosevelt以62％對(duì)38％的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)獲勝。?文學(xué)摘要?雜志不久便倒閉，而Gallup現(xiàn)在已成為民意調(diào)查的代名詞。9編輯ppt統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法描述統(tǒng)計(jì)推斷統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)10編輯ppt描述統(tǒng)計(jì)

(descriptivestatistics)研究數(shù)據(jù)收集、整理和描述的統(tǒng)計(jì)學(xué)分支內(nèi)容收集數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)展示數(shù)據(jù)描述性分析目的描述數(shù)據(jù)特征找出數(shù)據(jù)的根本規(guī)律02550Q1Q2Q3Q4￥x=30s2=10511編輯ppt推斷統(tǒng)計(jì)

(inferentialstatistics)研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體特征的統(tǒng)計(jì)學(xué)分支內(nèi)容參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)康膶?duì)總體特征作出推斷樣本總體12編輯ppt描述統(tǒng)計(jì)與推斷統(tǒng)計(jì)的關(guān)系反映客觀現(xiàn)象的數(shù)據(jù)總體內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性推斷統(tǒng)計(jì)(利用樣本信息和概率論對(duì)總體的數(shù)量特征進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)等)概率論(分布理論、大數(shù)定律和中心極限定理等)描述統(tǒng)計(jì)(數(shù)據(jù)的收集、整理、顯示和分析等)總體數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)13編輯ppt1.1.1什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)科學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)提供一套方法和技術(shù)，這些方法和技術(shù)不能用于固定模式，使用者在給定的情況下必須根據(jù)所掌握的專門(mén)知識(shí)選擇使用的方法，而且，如果需要還要進(jìn)行必要的修正統(tǒng)計(jì)方法是通用的數(shù)據(jù)分析方法。這些方法不是為某個(gè)特定的問(wèn)題領(lǐng)域而構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)學(xué)是一種技術(shù)如同工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量控制程序一樣，統(tǒng)計(jì)方法是為保證產(chǎn)品到達(dá)所希望的質(zhì)量和保持其穩(wěn)定性的的管理系統(tǒng)中建立起來(lái)的統(tǒng)計(jì)方法也能用于控制、減少和考察不確定性統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)藝術(shù)作為歸納推理的統(tǒng)計(jì)方法不是沒(méi)有爭(zhēng)議的。不同的人對(duì)同一組數(shù)據(jù)的分析可能得到不同的結(jié)論一本印度小說(shuō)?紅色城堡?(TheRedFort)說(shuō)：使用數(shù)字講故事取決于統(tǒng)計(jì)學(xué)家的技巧和他們的經(jīng)驗(yàn)。在這個(gè)意義下，統(tǒng)計(jì)學(xué)也是一門(mén)藝術(shù)14編輯ppt統(tǒng)計(jì)是一種思維方式統(tǒng)計(jì)思維總有一天會(huì)像讀與寫(xiě)一樣成為一個(gè)有效率公民的必備能力(H.G.Wells)在終極的分析中，一切知識(shí)都是歷史；在抽象的意義下，一切科學(xué)都是數(shù)學(xué)；在理性的根底上，所有的判斷都是統(tǒng)計(jì)學(xué)(C.R.Rao)15編輯ppt例1.3用統(tǒng)計(jì)識(shí)別作者

1787—1788年，三位作者AlexanderHamilton，JohnJay和JamesMadison為了說(shuō)服紐約人認(rèn)可憲法，匿名發(fā)表了著名的85篇論文。這些論文中的大多數(shù)作者已經(jīng)得到了識(shí)別，但是，其中的12篇論文的作者身份引起了爭(zhēng)議通過(guò)對(duì)不同單詞的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出的結(jié)論是，JamesMadison最有可能是這12篇論文的作者?，F(xiàn)在，對(duì)于這些存在爭(zhēng)議的論文，認(rèn)為JamesMadison是原創(chuàng)作者的說(shuō)法占主導(dǎo)地位，而且?guī)缀蹩梢钥隙ㄟ@種說(shuō)法是正確16編輯ppt1.1.2統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用例1.4用簡(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)量得到一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)費(fèi)舍(R．A．Fisher)在1952的一篇文章中舉了一個(gè)例子，說(shuō)明如何由根本的描述統(tǒng)計(jì)量的知識(shí)引出一個(gè)重要的發(fā)現(xiàn)。20世紀(jì)早期，哥本哈根卡爾堡實(shí)驗(yàn)室的施密特(J.Schmidt)發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)所捕獲的同種魚(yú)類(lèi)的脊椎骨和鰓線的數(shù)量有很大不同；甚至在同一海灣內(nèi)不同地點(diǎn)所捕獲的同種魚(yú)類(lèi)，也發(fā)現(xiàn)這樣的傾向。然而，鰻魚(yú)的脊椎骨的數(shù)量變化不大。施密特從歐洲各地、冰島、亞速爾群島以及尼羅河等幾乎別離的海域里所捕獲的鰻魚(yú)的樣本中，計(jì)算發(fā)現(xiàn)了幾乎一樣的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差值。由此，施密特推斷所有各個(gè)不同海域內(nèi)的鰻魚(yú)是由海洋中某公共場(chǎng)所繁殖的。后來(lái)名為“戴納(Dana)〞的科學(xué)考察船在一次遠(yuǎn)征中發(fā)現(xiàn)了這個(gè)場(chǎng)所17編輯ppt統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域actuarialwork(精算)agriculture(農(nóng)業(yè))animalscience(動(dòng)物學(xué))anthropology(人類(lèi)學(xué))archaeology(考古學(xué))auditing(審計(jì)學(xué))crystallography(晶體學(xué))demography(人口統(tǒng)計(jì)學(xué))dentistry(牙醫(yī)學(xué))ecology(生態(tài)學(xué))econometrics(經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué))education(教育學(xué))electionforecastingandprojection(選舉預(yù)測(cè)和籌劃)engineering(工程)epidemiology(流行病學(xué))finance(金融)fisheriesresearch(水產(chǎn)漁業(yè)研究)gambling(賭博)genetics(遺傳學(xué))geography(地理學(xué))geology(地質(zhì)學(xué))historicalresearch(歷史研究)humangenetics(人類(lèi)遺傳學(xué))18編輯ppt統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域hydrology(水文學(xué))industry(工業(yè))linguistics(語(yǔ)言學(xué))literature(文學(xué))manpowerplanning(勞動(dòng)力方案)managementscience(管理科學(xué))marketing(市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué))medicaldiagnosis(醫(yī)學(xué)診斷)meteorology(氣象學(xué))militaryscience(軍事科學(xué))nuclearmaterialsafeguards(核材料平安管理)ophthalmology(眼科學(xué))pharmaceutics(制藥學(xué))physics(物理學(xué))politicalscience(政治學(xué))psychology(心理學(xué))psychophysics(心理物理學(xué))qualitycontrol(質(zhì)量控制)religiousstudies(宗教研究)sociology(社會(huì)學(xué))surveysampling(調(diào)查抽樣)taxonomy(分類(lèi)學(xué))weathermodification(氣象改善)19編輯ppt歷史上著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家JacobBernoulli(伯努利)(1654-1705)EdmondHalley(哈雷)(1656-1742)DeMoivre(棣莫弗)(1667-1754)ThomasBayes(貝葉斯)(1702-1761)LeonhardEuler(歐拉)(1707-1783)PierreSimonLaplace(拉普拉斯)(1749-1827)AdrienMarieLegendre(勒讓德)(1752-1833)ThomasRobertMalthus(馬爾薩斯)(1766-1834)PierreSimonLaplaceFrancisGaltonJamesBernoulliAbrahamdeMoivreWilliamS.Gosset20編輯ppt歷史上著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家FriedrichGauss(高斯)(1777-1855)JohannGregorMendel(孟德?tīng)?(1822-1884)KarlPearson(皮爾遜)(1857-1936)RonaldAylmerFisher(費(fèi)希爾)(1890-1962),JerzyNeyman〔奈曼〕(1894-1981)EgonSharpePearson(皮爾遜)(1895-1980)WilliamFeller(費(fèi)勒)(1906-1970).FriedrichGaussEgonS.PearsonRonaldA.FisherKarlPearsonJerzyNeyman21編輯ppt統(tǒng)計(jì)的誤用與濫用大約在一個(gè)世紀(jì)以前，政治家BenjaminDisraeli曾有一個(gè)著名的論斷：“有三類(lèi)謊話：謊話、糟透的謊話和統(tǒng)計(jì)〞。他還說(shuō)：“圖并沒(méi)有說(shuō)謊，是說(shuō)謊者在畫(huà)圖〞歷史學(xué)家AndrewLang說(shuō)，一些人使用統(tǒng)計(jì)“就像喝醉酒的人使用街燈柱—支撐的功能多于照明〞統(tǒng)計(jì)濫用不好的樣本過(guò)小的樣本誤導(dǎo)性圖表局部描述成心曲解22編輯ppt1.2.1分類(lèi)數(shù)據(jù)與數(shù)值型數(shù)據(jù)1.2.2觀測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)1.2.3截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)1.2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類(lèi)型23編輯ppt統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)按計(jì)量層次分類(lèi)的數(shù)據(jù)順序的數(shù)據(jù)數(shù)值型數(shù)據(jù)按時(shí)間狀況截面的數(shù)據(jù)時(shí)序的數(shù)據(jù)按收集方法觀察的數(shù)據(jù)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)24編輯ppt數(shù)據(jù)表：datatables25編輯ppt數(shù)據(jù)表：datatables數(shù)據(jù)表的每一行描述是一個(gè)個(gè)體，常稱為觀察〔observation〕或個(gè)案〔case〕。數(shù)據(jù)表的每一列描述一個(gè)研究的特征，常稱為變量〔variable〕。上數(shù)據(jù)表里有25個(gè)觀察，5個(gè)變量。第一列是個(gè)體的名稱或代碼，用于個(gè)體的區(qū)，一般不作為變量。在統(tǒng)計(jì)軟件里，通常的約定是觀察形成行，變量形成列，如果你的數(shù)據(jù)集以相反方式排列，往往需要進(jìn)行轉(zhuǎn)置變換。26編輯ppt統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)(按計(jì)量尺度分)分類(lèi)數(shù)據(jù)(categoricaldata)只能歸于某一類(lèi)別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)的結(jié)果，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類(lèi)別，用文字來(lái)表述分類(lèi)數(shù)據(jù)又可以分兩種：名義數(shù)據(jù)〔nominaldata〕：說(shuō)明類(lèi)別但沒(méi)有順序意義；順序數(shù)據(jù)〔ordinalorrankdata〕：說(shuō)明的類(lèi)別可以排序。如上數(shù)據(jù)表中Fundtype列表示是名義數(shù)據(jù)，而MorningStar列反映的是順序數(shù)據(jù)分類(lèi)數(shù)據(jù)有時(shí)可以用數(shù)字代碼表示數(shù)值型數(shù)據(jù)(metricorquantitativedata)按數(shù)字尺度測(cè)量的觀察值，多數(shù)有計(jì)量單位。結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)值，對(duì)事物的精確測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)又可分為兩種：間隔數(shù)據(jù)〔intervaldata〕：數(shù)據(jù)加減運(yùn)算有意義；比率數(shù)據(jù)〔ratiodata〕：數(shù)據(jù)乘除運(yùn)算有意義。上數(shù)據(jù)表中netassetvalue列反映間隔數(shù)據(jù)，而5-yearaveragereturn和expenseratio列反映比率數(shù)據(jù)。27編輯ppt統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)

(按收集方法分)觀測(cè)的數(shù)據(jù)(observationaldata)通過(guò)調(diào)查或觀測(cè)而收集到的數(shù)據(jù)在沒(méi)有對(duì)事物人為控制的條件下而得到的有關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)幾乎都是觀測(cè)數(shù)據(jù)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)(experimentaldata)在試驗(yàn)中控制試驗(yàn)對(duì)象而收集到的數(shù)據(jù)比方，對(duì)一種新藥療效的試驗(yàn)，對(duì)一種新的農(nóng)作物品種的試驗(yàn)等自然科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)大多數(shù)都為試驗(yàn)數(shù)據(jù)28編輯ppt統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)

(按時(shí)間狀況分)截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldata)在相同或近似相同的時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)描述現(xiàn)象在某一時(shí)刻的變化情況比方，2005年我國(guó)各地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)(timeseriesdata)在不同時(shí)間上收集到的數(shù)據(jù)描述現(xiàn)象隨時(shí)間變化的情況比方，2000年至2005年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)29編輯ppt1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)的產(chǎn)生和開(kāi)展一、統(tǒng)計(jì)學(xué)的萌芽時(shí)期〔17世紀(jì)中－18世紀(jì)中〕1、德國(guó)的記述學(xué)派〔又稱國(guó)勢(shì)學(xué)派〕代表人物：科倫〔第一個(gè)使用“統(tǒng)計(jì)學(xué)〞名稱〕2、政治算術(shù)學(xué)派。代表人物：威廉.配弟、約翰.格朗特3、統(tǒng)計(jì)學(xué)的第三個(gè)源頭是古典概率論。代表人物：帕斯卡、費(fèi)馬30編輯ppt1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)的產(chǎn)生和開(kāi)展二、統(tǒng)計(jì)學(xué)的近代時(shí)期〔18世紀(jì)末－19世紀(jì)末〕1、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派。代表人物：拉普拉斯、凱特勒〔被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)之父〕2、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派。代表人物：尼克斯、恩格爾、梅爾三、統(tǒng)計(jì)學(xué)的現(xiàn)代時(shí)期〔20世紀(jì)初至今〕戈賽特提出了小樣本t統(tǒng)計(jì)量；費(fèi)希爾提出了F統(tǒng)計(jì)量、方差分析等方法；奈曼和皮爾遜提出了置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)學(xué)的主流以描述統(tǒng)計(jì)學(xué)轉(zhuǎn)為推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。31編輯ppt1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)的幾個(gè)根本概念1.4.1總體和樣本1.4.2變量1.4.3參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量32編輯ppt總體和樣本總體(population)所研究的全部個(gè)體(數(shù)據(jù))的集合，其中的每一個(gè)個(gè)體也稱為元素或總體單位分為有限總體和無(wú)限總體有限總體的范圍能夠明確確定，且元素的數(shù)目是有限的無(wú)限總體所包括的元素是無(wú)限的，不可數(shù)的樣本(sample)從總體中抽取的一局部元素的集合構(gòu)成樣本的元素的數(shù)目稱為樣本容量或樣本量(samplesize)

33編輯ppt變量(variable)

變量是總體中各單位所具有的特征或?qū)傩?。如商品銷(xiāo)售額、受教育程度、產(chǎn)品的質(zhì)量等級(jí)等變量的具體表現(xiàn)稱為變量值，即數(shù)據(jù)變量可以分為分類(lèi)變量(categoricalvariable)

：說(shuō)明事物類(lèi)別的名稱順序變量(rankvariable)：說(shuō)明事物有序類(lèi)別的名稱數(shù)值型變量(metricvariable)

：說(shuō)明事物數(shù)字特征的名稱

離散變量：取有限個(gè)值連續(xù)變量：可以取無(wú)窮多個(gè)值34編輯ppt參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量參數(shù)(parameter)描述總體特征的概括性數(shù)字度量，是研究者想要了解的總體的某種特征值所關(guān)心的參數(shù)主要有總體均值(

)、標(biāo)準(zhǔn)差(

)、總體比例(

)等總體參數(shù)通常用希臘字母表示統(tǒng)計(jì)量(statistic)用來(lái)描述樣本特征的概括性數(shù)字度量，它是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的一些量，是樣本的函數(shù)所關(guān)心的樣本統(tǒng)計(jì)量有樣本均值(

x)、樣本標(biāo)準(zhǔn)差(s)、樣本比例(p)等樣本統(tǒng)計(jì)量通常用小寫(xiě)英文字母來(lái)表示35編輯ppt1.4統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來(lái)源所有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)追蹤其初始來(lái)源，都是來(lái)自調(diào)查與實(shí)驗(yàn)。但從使用者的角度看，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)自兩個(gè)渠道：一是數(shù)據(jù)的間接來(lái)源，即數(shù)據(jù)是由別人通過(guò)調(diào)查或?qū)嶒?yàn)的方式搜集，使用者只是找到它們并加以使用。另一是數(shù)據(jù)的直接來(lái)源，經(jīng)過(guò)自己的調(diào)查或?qū)嶒?yàn)活動(dòng)直接獲得第一手?jǐn)?shù)據(jù)。36編輯ppt數(shù)據(jù)的間接來(lái)源：二手?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源統(tǒng)計(jì)部門(mén)和政府部門(mén)公布的有關(guān)資料，如各類(lèi)統(tǒng)計(jì)年鑒各類(lèi)經(jīng)濟(jì)信息中心、信息咨詢機(jī)構(gòu)、專業(yè)調(diào)查機(jī)構(gòu)等提供的數(shù)據(jù)各類(lèi)專業(yè)期刊、報(bào)紙、書(shū)籍所提供的資料各種會(huì)議，如博覽會(huì)、展銷(xiāo)會(huì)、交易會(huì)及專業(yè)性、學(xué)術(shù)性研討會(huì)上交流的有關(guān)資料從互聯(lián)網(wǎng)或圖書(shū)館查閱到的相關(guān)資料37編輯ppt二手?jǐn)?shù)據(jù)的特點(diǎn)收集容易，采集本錢(qián)低作用廣泛分析所要研究的問(wèn)題提供研究問(wèn)題的背景幫助研究者更好地定義問(wèn)題檢驗(yàn)和答復(fù)某些疑問(wèn)和假設(shè)尋找研究問(wèn)題的思路和途徑收集二手資料在研究中應(yīng)優(yōu)先考慮38編輯ppt二手?jǐn)?shù)據(jù)的評(píng)估數(shù)據(jù)是誰(shuí)收集的？可信度評(píng)估為什么目的而收集的？數(shù)據(jù)是怎樣收集的？什么時(shí)候收集的？湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli39編輯ppt數(shù)據(jù)的直接來(lái)源

(原始數(shù)據(jù))調(diào)查數(shù)據(jù)通過(guò)調(diào)查方法獲得的數(shù)據(jù)通常是對(duì)社會(huì)現(xiàn)象而言通常取自有限總體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)驗(yàn)方法得到的數(shù)據(jù)通常是對(duì)自然現(xiàn)象而言

也被廣泛運(yùn)用到社會(huì)科學(xué)中如心理學(xué)、教育學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等

湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli40編輯ppt統(tǒng)計(jì)調(diào)查方式統(tǒng)計(jì)調(diào)查方式普查抽樣調(diào)查統(tǒng)計(jì)報(bào)表工業(yè)普查農(nóng)業(yè)普查經(jīng)濟(jì)普查概率抽樣非概率抽樣隨機(jī)抽樣分層抽樣機(jī)械抽樣整群抽樣湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli41編輯ppt抽樣調(diào)查

(samplingsurvey)

1. 從總體中隨機(jī)抽取一局部單位作為樣本進(jìn)行調(diào)查，并根據(jù)樣本調(diào)查結(jié)果來(lái)推斷總體特征的數(shù)據(jù)收集方法湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli總體

隨機(jī)樣本

2.具有經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性強(qiáng)、適應(yīng)面廣、準(zhǔn)確性高等特點(diǎn)42編輯ppt普查

(census)

為特定目的專門(mén)組織的非經(jīng)常性全面調(diào)查通常是周期性的我國(guó)進(jìn)行的普查主要有人口普查，每10年進(jìn)行一次，末尾數(shù)字為“0〞的年份進(jìn)行農(nóng)業(yè)普查，每10年進(jìn)行一次，每逢“6〞的年份進(jìn)行經(jīng)濟(jì)普查，每5年進(jìn)行一次，每逢“3〞和“8〞的年份進(jìn)行包括工業(yè)普查第三產(chǎn)業(yè)普查建筑業(yè)普查根本單位普查湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli總體43編輯ppt統(tǒng)計(jì)報(bào)表

(statisticalreportforms)

1.統(tǒng)計(jì)調(diào)查方式之一2.過(guò)去曾經(jīng)是我國(guó)主要的數(shù)據(jù)收集方式3.按照國(guó)家有關(guān)法規(guī)的規(guī)定、自上而下地統(tǒng)一布置、自下而上地逐級(jí)提供根本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)4.有各種各樣的類(lèi)型湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli44編輯ppt湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli2.1.2數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)的誤差數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求45編輯ppt抽樣誤差

(samplingerror)由于抽樣的隨機(jī)性所帶來(lái)的誤差所有樣本可能的結(jié)果與總體真值之間的平均性差異影響抽樣誤差的大小的因素樣本量的大小總體的變異性湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli46編輯ppt非抽樣誤差

(non-samplingerror)相對(duì)抽樣誤差而言除抽樣誤差之外的，由于其他原因造成的樣本觀察結(jié)果與總體真值之間的差異，主要是人的工作的不準(zhǔn)確帶來(lái)的誤差，一般與調(diào)查規(guī)模成正比。存在于所有的調(diào)查之中概率抽樣、非概率抽樣、全面性調(diào)查有抽樣框誤差、答復(fù)誤差、無(wú)答復(fù)誤差、調(diào)查員誤差、測(cè)量誤差湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli47編輯ppt誤差的控制抽樣誤差可計(jì)算和控制非抽樣誤差的控制調(diào)查員的挑選調(diào)查員的培訓(xùn)督導(dǎo)員的調(diào)查專業(yè)水平調(diào)查過(guò)程控制調(diào)查結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、評(píng)估現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查人員進(jìn)行獎(jiǎng)懲的制度湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli48編輯ppt統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求1.精度：最低的抽樣誤差或隨機(jī)誤差2.準(zhǔn)確性：最小的非抽樣誤差或偏差3.關(guān)聯(lián)性：滿足用戶決策、管理和研究的需要4.及時(shí)性：最短的時(shí)間里取得并公布數(shù)據(jù)5.一致性：保持時(shí)間序列的可比性6.最低本錢(qián)：以最經(jīng)濟(jì)的方式取得數(shù)據(jù)湖北大學(xué)商學(xué)院chenqianli49編輯ppt統(tǒng)計(jì)分析的4M過(guò)程Motivation〔動(dòng)機(jī)〕：是解決問(wèn)題尋找答案的原因。在商業(yè)環(huán)境里理解問(wèn)題常常涉及金錢(qián)和根本的經(jīng)濟(jì)原理。你必須理解你的決策的意義。動(dòng)機(jī)常常簡(jiǎn)化為你可能賺取或損失多少金錢(qián)。Method〔方法〕：是解決問(wèn)題的方案。方法有兩個(gè)關(guān)鍵的步驟：識(shí)別相關(guān)的數(shù)據(jù)與選擇最正確的統(tǒng)計(jì)方法或工具來(lái)分析數(shù)據(jù)。方法常常要求對(duì)模型的識(shí)別。Mechanics〔實(shí)施〕：進(jìn)行計(jì)算并產(chǎn)生圖形和輸出結(jié)果。計(jì)算機(jī)完成大局部計(jì)算工作。Message〔信息〕：對(duì)你的結(jié)論的解釋。要以其他人能夠理解的方式解釋你的結(jié)論。50編輯ppt4M例子：CustomerFocusMotivation:statethequestionMarketingstudiesuseafocusgrouptotestthereactionofconsumerstoanewproduct.Acompanyshowsitsproducttoafewselectedcustomers—thefocusgroup—andmeasurestheirreactions.Forexample,anelectronicscompanycouldaskafocusgrouptoratefeaturesofaprototypeforacellulartelephoneandsayhowmuchtheywouldpayforsuchaphone.Howwouldyouorganizethesedata?Takeamomentandthinktherows,columns,andanythingelsethatisrelevant?ourdatarecordhowcustomersinafocusgroupreacttoanewdesign.Wedecidewhichtypeofadvertisingismostlikelytoreachinterestedcustomers,suchaswhetheryoungercustomerssgiveitahighrating.51編輯ppt4M例子：CustomerFocusMethod:describethedataandselectanapproachOrganizethedatafromthefocusgroupasatable.Eachrowofthistablewillrepresentapar