簡介：為解決“不重”的問題，統(tǒng)計分組時習慣上規(guī)定。A“不重不漏”B“組限值應能被5除盡”C“下組限不在內(nèi)”D“上組限不在內(nèi)”已知一個序列的環(huán)比發(fā)展速度為102、103、105，則該序列的定基發(fā)展速度為。A103B105C110D112某市百貨商場銷售額2007年與2006年相比為150，同期價格水平下降6，則該商場銷售量指數(shù)為。A133B15957C121D118某組數(shù)據(jù)50、54、60、61、67、75、80、86、91、95、100中，極差值為。A25B50C75D150已知某地區(qū)20062010年社會消費品零售總額的環(huán)比增長速度分別為5、7、10、11，則這一時期該地區(qū)社會消費品零售總額的定基增長速度為。A57B571C105701D1057011下面一組數(shù)據(jù)為9個家庭的人均月收入數(shù)據(jù)單位元700、780、850、960、1080、1300、1500、1650、1800，中位數(shù)為。A700B960C1080D1800下面是抽樣調(diào)查的9個家庭住房面積單位平方米657585909098105120150，這9個家庭住房面積的眾數(shù)為。A75B85C90D1502010年某省8個地市的財政支出單位萬元分別為59000500026560266450780007800078000132100這組數(shù)據(jù)的中位數(shù)和眾數(shù)分別是萬元。A7800078000B7222578000C66450132100法。A比例B均值C比率D百分比時間序列中對應于具體時間的指標數(shù)值稱為。A變量B發(fā)展水平C增長量D發(fā)展速度下列離散程度的測度值中，能夠消除變量值水平和計量單位對測度值影響的是。A標準差B離散系數(shù)C方差D極差下列指數(shù)中屬于數(shù)量指數(shù)的是。A產(chǎn)品成本指數(shù)B股票價格指數(shù)C商品銷售量指數(shù)D零售價格指數(shù)下列指標中屬于相對數(shù)時間指標的是。A城鎮(zhèn)人口比重B年底總?cè)丝跀?shù)C人均國內(nèi)生產(chǎn)總值D國內(nèi)生產(chǎn)總值由于調(diào)查者或被調(diào)查者的人為因素所造成的誤差是。A代表性誤差B登記性誤差C樣本不足造成的誤差D無法消除的誤差我國的農(nóng)產(chǎn)量抽樣調(diào)查常使用的數(shù)據(jù)搜集方法是。A登記法B采訪法C報告法D直接觀察法抽取樣本時沒有遵循隨機原則產(chǎn)生的誤差屬于。A登記性誤差B代表性誤差C根源性誤差D可以消除的誤差由于受“有意識的選出若干有代表性單位”的限制，在很大程度上受到人們主觀認識的影響。A典型調(diào)查B重點調(diào)查

簡介：數(shù)學與統(tǒng)計學院數(shù)學與統(tǒng)計學院20132013年寒假值班安排表年寒假值班安排表數(shù)學與統(tǒng)計學院（蓋章）數(shù)學與統(tǒng)計學院（蓋章）20132013年1月1212日時間值班人員值班人員值班情況記錄值班情況記錄值班簽名值班簽名聯(lián)系電話聯(lián)系電話1月12日高天麗136894811021月13日蘭芳139936906181月14日韓麗139093666761月15日高天麗136894811021月16日蘭芳139936906181月17日梅小華187197718971月18日王學忠152936008911月19日張學福180936557891月20日賈秀梅139936815081月21日馮偉139936722931月22日郭金生138093620771月23日唐玉玲136894937391月24日盧芳霞182094665161月25日朱福國139936701961月26日李勁138306636311月27日康殿統(tǒng)182936107091月28日朱睦正139093619361月29日王仁虎139936228561月30日魏瑛源139936244571月31日李建華136894976202月1日周建仁133093641322月2日楊成福131501456862月3日張飛羽138306102972月4日魏平138306623172月5日李海186936257392月6日閆作茂138306714652月7日藺海新150956458292月8日晏興學133213686252月9日宋宗林138306199952月10日周軍139936925072月11日任天勝139936826772月12日袁曉紅138306203782月13日馬蕾139936706392月14日張有為138306307432月1516日劉群138306390092月1718日郭秀娟138306906892月1920日王汝軍138306057002月2122日張萬儒13830653189帶班領導馬統(tǒng)一1月12日1月22日（電話13909361878）李拓1月23日2月2日（電話13909360978）普昭年2月3日2月13日（電話13909363056）郭育紅2月14日2月22日（電話13993690357）備注1值班時間為上午8001200；下午230530；值班地點學院會議室（3教A606）2值班期間，值班人員做好學院會議室、各辦公室，教研室、建模實驗室、應用數(shù)學實驗室等重點部位的巡視，如發(fā)現(xiàn)問題及時向帶班領導匯報。3在值班期間必須做好交接班手續(xù)，并填好值班記錄。確因特殊原因不能在排確因特殊原因不能在排定時間值班者請自行聯(lián)系調(diào)換，并告知帶班領導定時間值班者請自行聯(lián)系調(diào)換，并告知帶班領導。4辦公室人員做好值班期間報刊、雜志、信件的收發(fā)工作。5值班到位情況以保衛(wèi)處假期值班檢查結(jié)果為依據(jù)。附2013年2月22日下午300召開全院教職工會，請各位教師準時參加。

簡介：生物統(tǒng)計學復習資料一、單項選擇題一、單項選擇題1～N（1，9），X1，X2，，X9是X的樣本，則有（）XA～N（0，1）B～N（0，1）31X11XC～N（0，1）D以上答案均不正確91X2假定我國和美國的居民年齡的方差相同?，F(xiàn)在各自用重復抽樣方法抽取本國人口的1計算平均年齡，則平均年齡的標準誤（）A兩者相等B前者比后者大C前者比后者小D不能確定大小3設容量為16人的簡單隨機樣本，平均完成工作需時13分鐘。已知總體標準差為3分鐘。若想對完成工作所需時間總體構(gòu)造一個90置信區(qū)間，則（）A應用標準正態(tài)概率表查出U值B應用T分布表查出T值C應用卡方分布表查出卡方值D應用F分布表查出F值41Α是（D）A置信限B置信區(qū)間C置信距D置信水平5如檢驗KK3個樣本方差SI2I123是否來源于方差相等的總體這種檢驗在統(tǒng)計上稱為AA方差的齊性檢驗BT檢驗CF檢驗DU檢驗二、填空題二、填空題6在一個有限總體中要隨機抽樣應采用式抽樣方法。7在實際抽樣工作中，為了減小標準誤，最常用的辦法就是。8已知F分布的上側(cè)臨界值F005（1，60）400，則左尾概率為005，自由度為（60，1）的F分布的臨界值為。9衡量優(yōu)良估計量的標準有、和。10已知隨機變量X服從N8，4，P（XT005時拒絕H0。T0051796⑥結(jié)論TT005故拒絕H0，接受HA此產(chǎn)品不符合規(guī)定要求

簡介：河南科技大學數(shù)學與統(tǒng)計學院教學管理暫行條例河南科技大學數(shù)學與統(tǒng)計學院教學管理暫行條例第一章第一章總則總則第一條為了規(guī)范學院教學管理工作，提高教學管理效率，在遵照學校系列教學管理文件的基礎上，按照學院實際，遵循以人為本、循序漸進的原則，制定本條例。第二條本條例適用于與教學事務有關(guān)的學院各系（室）、教學管理人員和老師。第二章第二章教學管理教學管理第三條學院教學管理實施黨政領導班子監(jiān)督之下的四級管理模式，即學院教學指導工作委員會、教學副院長、各系室主任和教學秘書、教務員分工合作。第四條學院教學指導委員會主要負責學院教學工作中重大問題的討論、管理制度的制定、落實和監(jiān)督。原則上，由院長擔任學院教學指導委員會主任，并負責學院教學工作的整體規(guī)劃、設計與指導。第五條學院教學副院長負責學院教學管理的全面工作，主要包括安排專業(yè)培養(yǎng)方案和教學大綱的修訂，制定學院教學管理文件和教學工作計劃，協(xié)調(diào)各系（室）教學任務、監(jiān)考任務和教學管理目標任務的分配，配合學校期中教學檢查、教學資料檢查和教學工作考評，組織教研項目和本科教學工程項目的申報、院級評審和推薦，主持學院教學督導工作，負責實習經(jīng)費和大學生研究訓練計劃（SRTP）項目經(jīng)費等使用支出的審核，組織SRTP項目申報、中期檢查和鑒定結(jié)項，協(xié)助學院工會開展青年教師課堂教學比賽的組織理、教學資料管理和檔案管理的具體工作，做好各類教學會議、項目評審推薦和結(jié)項鑒定等的具體工作，做好期中教學檢查、教學資料檢查和教學工作考評的具體工作，做好各類競賽活動的具體工作，完成教學副院長和教學秘書交辦的其它工作。第三章第三章系（室）教學職責系（室）教學職責第九條系（室）負責承擔學院分解給本單位的各項教學任務、考務工作、資料歸檔、檢查考評、競賽活動和教學管理目標任務。第十條系（室）負責本單位教學任務（包括課堂教學、實驗教學、實踐教學）、考務安排、資料歸檔、檢查考評、競賽活動和教學管理目標等的組織、協(xié)調(diào)、分配與管理，并負責學業(yè)導師、外聘教師的選聘與管理。第十一條系（室）負責分管專業(yè)的培養(yǎng)方案和教學大綱的制訂、修訂和落實；負責確定分管專業(yè)的專業(yè)方向，組織學生選擇專業(yè)方向，并安排落實專業(yè)方向教學；負責實習基地的聯(lián)系、培育與簽約。第十二條系（室）負責分管專業(yè)學生的學業(yè)教育、指導與管理，并負責組織召開專業(yè)師生教學座談會、學習交流會等，協(xié)助學生辦開展學風建設月、“挑戰(zhàn)杯”等活動，支持工會組織的青年教師教學比賽等活動。第十三條系（室）負責本單位的教研項目、質(zhì)量工程項目和SRTP項目等申報的組織和推薦，并督促按期結(jié)項。第十四條系（室）負責本單位教研活動的計劃安排與組織開展，并負責本單位的教學評估、總結(jié)與考核。

簡介：數(shù)學與數(shù)學與統(tǒng)計統(tǒng)計學院研究生國家學院研究生國家獎學金學金評定實施細則細則第一條第一條為激勵在校研究生勤奮學習、努力進取，在德、智、體、美等方面得到全面發(fā)展，根據(jù)我校研究生國家獎學金管理暫行辦法，制定本實施細則。第二條第二條國家獎學金是中央政府對品學兼優(yōu)的全國普通高校全日制在校研究生學生提供獎勵，碩士研究生每生每年2萬元。第三條第三條學院成立研究生國家獎學金評審領導小組，由學院黨政領導、碩士點學科負責人、學生工作辦公室負責人、研究生導師代表、研究生輔導員、研究生代表組成。評審領導小組組長由學院院長、黨總支書記擔任。第四條第四條研究生國家獎學金申請條件（一）基本條件1、熱愛社會主義祖國，擁護中國共產(chǎn)黨的領導；2、遵守憲法和法律，遵守學校的各項規(guī)章制度；3、誠實守信，道德品質(zhì)優(yōu)良；4、完成規(guī)定課程學習，科研成果突出；5、為我院二、三年級全日制在校研究生。（二）研究生有下列任何一種情形的，不得參評國家獎學金1、受到學校處分或司法機關(guān)處罰者；2、有一門學位課考試不及格者；3、有學術(shù)不端行為者；4、提交申請國家獎學金的過程中弄虛作假者。（三）有下列任何一種情形的研究生國家獎學金申請者，優(yōu)先考慮1、在校期間發(fā)表高水平學術(shù)論文（A、B類以上期刊）；2、學習成績的計算學習成績CXY其中X各課程學分乘以相應課程成績的總和Y課程學分的總和考核課程按五級計分，其成績優(yōu)、良、中、及格分別按95、85、75、65分計，不及格按50分計。二思想品德計分標準思想品德計分標準151082說明思想品德獲國家級表彰者獲省級表彰者1校黨委、校行政發(fā)文表彰者；2獲地（市）級及以上地方政府表彰者。1學校職能部門發(fā)文表彰者；2學院發(fā)文表彰者。3獲縣（市）級及以上地方政府表彰者。1思想品德基準分為10分，如無違規(guī)違紀等特殊情況均以10分計；2各級表彰均應屬思想品德方面；受表彰者須出示表彰文件或證書證明；3同一事跡受不同級別表彰者，以最高分計，不累加；4各項可累積加分，但應根據(jù)實際情況控制上限。得分項目

簡介：理學部UNDERGRADUATEEDUCATIONPLANOFWUHANUNIVERSITY362數(shù)學與統(tǒng)計學院簡介SCHOOLOFMATHEMATICSSTATISTICS數(shù)學與統(tǒng)計學院是武漢大學歷史最悠久的單位之一。1893年武漢大學前身自強學堂創(chuàng)辦時就有“算術(shù)門”。1913年組建武昌高等師范學校后一年成立了數(shù)學物理部。1922年由當時的四部改為八系時定名為數(shù)學系，1998年3月改名為數(shù)學科學學院，1999年4月改名為數(shù)學與計算機科學學院，2001年元月，四校合并后的新武漢大學將原四校數(shù)學相關(guān)學科合并重組成立了武漢大學數(shù)學與統(tǒng)計學院。學院現(xiàn)設基礎數(shù)學系、應用數(shù)學系、信息與計算科學系、概率與統(tǒng)計科學系及數(shù)學研究所等教學科研機構(gòu)。現(xiàn)有3個本科專業(yè)數(shù)學與應用數(shù)學、信息與計算科學、統(tǒng)計學，并設有國家理科基礎科學研究與教學人才培養(yǎng)基地數(shù)學基地班、拔尖人才培養(yǎng)實驗班弘毅學堂數(shù)學班。學院按基地班統(tǒng)一招生學生從二年級開始分別進入不同專業(yè)、方向?qū)W習。學院擁有數(shù)學和統(tǒng)計學兩個一級學科博士點，5個二級學科具有博士和碩士學位授予權(quán)基礎數(shù)學、概率統(tǒng)計、應用數(shù)學、計算數(shù)學、運籌學與控制論，以及一個應用統(tǒng)計專業(yè)碩士?，F(xiàn)有教師120人，其中教授34人（博導31人），副教授49人。一百多年來，陳建功、肖君絳、李華宗、湯澡真、吳大任等一批知名數(shù)學家曾在此從事教學和科研工作，曾昭安、李國平、張遠達、余家榮、路見可、齊民友等著名數(shù)學家長期在該院工作，為該院的建設和發(fā)展作出了重要貢獻。在良好的育人環(huán)境中，經(jīng)過幾代人的不懈努力，培養(yǎng)出了一大批國內(nèi)外知名數(shù)學家和數(shù)學人才，其中包括丁夏畦、王梓坤、陳希孺、沈緒榜、張明高等中國科學院院士和中國工程院院士。學院教師在偏微分方程、多復分析及復幾何、函數(shù)論、泛函分析、微分幾何與幾何分析、代數(shù)幾何、動力系統(tǒng)、數(shù)論與密碼、調(diào)和分析與小波理論、偏微分方程數(shù)值解、數(shù)值代數(shù)、最優(yōu)控制、最優(yōu)化理論、隨機過程、隨機分析、大偏差理論、生物統(tǒng)計、金融數(shù)學、生物信息學等領域開展了大量的教學科研工作，取得了豐碩的成果。理學部UNDERGRADUATEEDUCATIONPLANOFWUHANUNIVERSITY364數(shù)學與統(tǒng)計學院數(shù)學基地班教學計劃表學時類型各學期學時學分分配課程類別課程編號課程名稱學分數(shù)總學時講課習題課實驗實踐上機12345678開課學院18000002毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論3543政18000001馬克思主義基本原理3543政18000004思想道德修養(yǎng)和法律基礎3543政18000003中國近現(xiàn)代史綱要3543學生自由選擇修習時間政18000005形勢與政策236政18000006國情教育與社會實踐236學生自由選擇修習時間，不計入學位學分政18100001綜合英語1起點12216A1A2A3A4英18200001綜合英語2起點11198A2A3A4BN英18300001綜合英語3起點10180A3A4BNBN英18400001綜合英語4起點9162A4BNBNBN英18000007體育4144按項目學生自由選擇修習時間體通識課程必修18000008軍事理論118學生自由選擇修習時間，18學時的實踐內(nèi)容歸入軍事訓練軍交流與寫作類至少2學分17001047數(shù)學文獻閱讀與寫作236306第七學期任選數(shù)數(shù)學與推理類至少4學分17003319數(shù)學分析研究與提高3904545111數(shù)0700966高等代數(shù)能力拓展23636暑期學校數(shù)0700347數(shù)學模型3725418春季學期數(shù)0700352數(shù)學實驗2543618秋季學期數(shù)1100145離散數(shù)學35454秋季學期數(shù)0700408抽樣調(diào)查3725418春季學期數(shù)自然與工程類至少4學分17007630大學物理B610810833物0800266理論力學472724數(shù)人文與社會類至少4學分0802540數(shù)學與文化23636春季學期數(shù)0700761數(shù)學史23636秋季學期數(shù)研究與領導類至少2學分17004402應用偏微分方程模型354秋季學期數(shù)0802541現(xiàn)代數(shù)學研究專題1236春季學期數(shù)0802542現(xiàn)代數(shù)學研究專題2236春季學期數(shù)藝術(shù)與欣賞類至少2學分通識課程選修中國與全球類至少2學分一、更多通識選修課見全校通識教育選修課總表二、通識課程與專業(yè)課程相同者，其必、選修性質(zhì)及開課學期以專業(yè)課中的安排為準，計入通識學分。0700343高等代數(shù)與解析幾何1490721841數(shù)專業(yè)課程一年級必修0700825數(shù)學分析1490721841數(shù)

簡介：廣西師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學院科研團隊申請書團隊名稱________________________________研究方向________________________________團隊負責人________________________________填表日期________________________________廣西師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學院2017年9月制3二、團隊負責人基本情況1近五年的科學研究項目情況2近五年的科研成果獎勵情況

簡介：高職院校統(tǒng)計學教學剖析【摘要】目前，高職高專教育有了很大的發(fā)展并且已成為社會關(guān)注的熱點。本文從教學實踐入手，分析高職高專統(tǒng)計學教學的一些特點，內(nèi)容涉及講課所要運用的語言、教學方式、教學方法以及加強實踐環(huán)節(jié)、提高實驗室利用率四個方面。【關(guān)鍵詞】高職高專統(tǒng)計學教學統(tǒng)計學作為經(jīng)濟類、管理類學生的一門必修的專業(yè)基礎課，它的作用是很重要的。但是針對不同的學生群體，教師應當采用不同的教學方法。高職高專教育和普通本科教學存在著很大的區(qū)別，本科院校在具體授課過程中主要以理論為主，而高職高專院校則以實踐為主，強調(diào)學生學有所用。前者針對的對象主要是一些學習基礎好、接受能力強的學生，而后者針對的對象則是學習能力和接受能力相對弱的學生，這要求教師在教學過程中針對不同的對象采用不同的教學方法。本文意在分析高職高專統(tǒng)計學教學的一些特點以及應該采用的教學方法。一、高職統(tǒng)計課程改革思路如何提高統(tǒng)計課程的教學質(zhì)量和效果，是諸多統(tǒng)計教學工作者一直關(guān)心和探討的問題。在改革過程中，高職院校統(tǒng)計課程的建設始終要以培養(yǎng)應用型人才為中心，統(tǒng)計課程的開設必須符合各專業(yè)職業(yè)崗位的實際需要，體現(xiàn)其職業(yè)定向性。二、用通俗簡潔的語言進行教學與學生熟知或?qū)W過的課程聯(lián)系，這樣更加便于他們理解、掌握所學的統(tǒng)計學知識，并且能把所學過的知識融會貫通其中。三、優(yōu)化教學資源首先，優(yōu)化師資力量。教師應該不斷地學習和總結(jié)，提高自身知識能力與教學水平。其中有兩點值得一說，一是提高教師實踐經(jīng)驗，可由學校牽線讓教師深入企業(yè)或其他場合觀摩學習；是擴充相關(guān)專業(yè)知識，具備寬口徑的復合型知識結(jié)構(gòu)，包括外語和現(xiàn)代化的信息技術(shù)等。比如要講好會計系學生的統(tǒng)計課，最好應該懂一些基本的會計知識，這樣才能更好地結(jié)合專業(yè)特點來講授統(tǒng)計這門學科。其次。優(yōu)化教學設施。如利用多媒體進行統(tǒng)計軟件教學?，F(xiàn)今稍微復雜一些的統(tǒng)計工作基本上離不開對統(tǒng)計軟件的使用，統(tǒng)計軟件教學聲圖并茂，對分析過程的顯示直觀明了，極大節(jié)省了教師畫圖列表的時間，不僅有利于學生提高學習興趣、增強對知識的理解，同時通過上機進行數(shù)據(jù)的輸入及分析處理，也能提高學生的動手能力和分析能力。四、注意講解的技巧與細節(jié)處理由于高職教育的定位是培養(yǎng)應用型人才而非研究型人才，統(tǒng)計理論教學應以適度夠用原則，在保證學生將來從事的崗位群所需要的統(tǒng)計方法及原理的基礎上，可適當?shù)睾喕橄笤淼闹v述、復雜公式的推導，甚至省略繁雜的計算過程。把講解重點放在基本原理適用的對象及條件，分析問題的基本步驟和方法上，有時候，選擇正確的方法比方法本身更重要。另外，學生對于照本宣科式的授課比較反感，認為與其聽老師念書本還不如自己自學，對于這種情況，有一種較為簡單有效的方

簡介：醫(yī)學統(tǒng)計學第六章參數(shù)估計與假設檢驗,公共衛(wèi)生系流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學教研室祝曉明,T檢驗問題提出,假設檢驗是通過兩組或多組的樣本統(tǒng)計量的差別或樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)的差異來推斷他們相應的總體參數(shù)是否相同；醫(yī)療衛(wèi)生實踐中最常見的是計量資料兩組比較的問題；T檢驗TTEST,STUDENTTTEST和U檢驗UTEST是用于計量資料兩組比較的最常用的假設檢驗方法如兩種療法治療糖尿病的療效比較,25例糖尿病患者隨機分成兩組，甲組單純用藥物治療，乙組采用藥物治療合并飲食療法，二個月后測空腹血糖MMOL/L問兩種療法治療后患者血糖值是否相同,,,,,,總體,樣本,?,＝,,,根據(jù)研究設計T檢驗可由三種形式單個樣本的T檢驗配對樣本均數(shù)T檢驗非獨立兩樣本均數(shù)T檢驗兩個獨立樣本均數(shù)T檢驗T檢驗是以T分布為基礎的,T檢驗問題提出,T分布特征,不服從標準正態(tài)分布，小樣本時服從自由度ΝN1的T分布T分布曲線是以0為中心的對稱分布自由度較小時,曲線峰的高度低于標準正態(tài)曲線,且曲線峰的寬度也較標準正態(tài)分布曲線峰狹，尾部面積大于標準正態(tài)曲線尾部面積,而且自由度越小，T分布的這種特征越明顯（翹尾低狹峰）,,T分布特征,自由度Ν越大，T分布越接近于正態(tài)分布；當自由度Ν逼近∞時，T分布趨向于標準正態(tài)分布。自由度Ν不同，曲線形態(tài)不同，T分布是一簇曲線。,概率?、自由度?與T值關(guān)系T界值,標準正態(tài)分布中U值大小與尾部面積（概率?）有關(guān)，以Z?單側(cè)）和Z?/2（雙側(cè)）表示；在T分布中，當自由度一定時?越小，|T|越大；在?一定時，自由度越小，|T|越大，大于U值在T分布中，T值與?、?的大小有關(guān)；在單側(cè)時（尾部面積取單側(cè)）T界值表示為T?,?,雙側(cè)時表示為T?/2,?，其意義為,概率?、自由度?與T值關(guān)系T界值,一定自由度?和概率?下的T值T?,?，T?/2,?可通過查T界值表附表２獲得；例如?9,單側(cè)?005，查附表２得單側(cè)T005,91833自由度??N1?351?34，查附表2，得T005/2,342032,第一節(jié)單個樣本T檢驗,又稱單樣本均數(shù)T檢驗ONESAMPLETTEST,適用于樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)Μ0的比較,其比較目的是檢驗樣本均數(shù)所代表的總體均數(shù)Μ是否與已知總體均數(shù)Μ0有差別。已知總體均數(shù)Μ0一般為標準值、理論值或經(jīng)大量觀察得到的較穩(wěn)定的指標值。單樣T檢驗的應用條件是總體標準?未知的小樣本資料如NT005，11，PT00111，PF00511,12，PT005,12,P005,差異有統(tǒng)計學意義,可認為兩種飼料飼養(yǎng)后小白鼠增重的均數(shù)不同。,按COCHRANCOX法計算校正界值,先查T界值表得T005,11＝2201，T005,12＝2179,再按公式計算T’＞T’005/2,P005,結(jié)論同前。,第三節(jié)T檢驗中的注意事項,1假設檢驗結(jié)論正確的前提代表性、均衡性2檢驗方法的選用及其適用條件樣本量、正態(tài)方差齊3雙側(cè)檢驗與單側(cè)檢驗的選擇研究目的和專業(yè)知識4假設檢驗的結(jié)論不能絕對化概率5正確理解P值的統(tǒng)計意義統(tǒng)計學差異、實際差異6假設檢驗和可信區(qū)間的關(guān)系假設檢驗判斷有無差別可信區(qū)間說明差別有多大,第四節(jié)假設檢驗中兩類錯誤,假設檢驗是針對H0，利用小概率事件的原理對總體參數(shù)做出統(tǒng)計推論。無論拒絕H0還是接受H0，都可能犯錯誤。,檢驗效能（POWEROFATEST）,也稱把握度，表示當兩總體確實有差別時，按規(guī)定的檢驗水準能發(fā)現(xiàn)其差別的能力。給定的檢驗水準值越小，出現(xiàn)Ⅱ類錯誤的概率越大，反之亦然。若要同時減小Α和Β，可以通過增加樣本量的方法實現(xiàn)。,,,小結(jié),1T檢驗是計量資料兩均數(shù)比較的一種假設檢驗方法，包括單樣本均數(shù)的T檢驗、配對樣本均數(shù)的T檢驗、兩獨立樣本均數(shù)的T檢驗。2T檢驗要求資料服從正態(tài)分布,且兩總體方差相等。若兩總體方差不等，可采用數(shù)據(jù)變換或T’檢驗，也可以采用第十章的秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗方法。,3由兩樣本方差推斷兩總體方差是否相同的檢驗方法可用F檢驗。4假設檢驗能夠說明組間是否具有差別，而可信區(qū)間則能夠說明差別有多大，幫助判斷結(jié)果是否具有實際意義。兩者可以結(jié)合使用。5檢驗效能是一個重要的概念,表示當兩總體確實有差別時，按規(guī)定的檢驗水準能發(fā)現(xiàn)其差別的能力，增加樣本量可以提高檢驗效能。,課后習題P681,課后習題P682,課后習題P683,課后習題P695,

簡介：BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP81,CHAPTER8CONFIDENCEINTERVALESTIMATION,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE5THEDITION,CHAPTERPROBLEMSAXONHOMEIMPROVEMENT,SAXONHOMEIMPROVEMENT,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP84,LEARNINGOBJECTIVES,INTHISCHAPTER,YOULEARNTOCONSTRUCTANDINTERPRETCONFIDENCEINTERVALESTIMATESFORTHEMEANANDTHEPROPORTIONHOWTODETERMINETHESAMPLESIZENECESSARYTODEVELOPACONFIDENCEINTERVALFORTHEMEANORPROPORTION,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP85,CHAPTEROUTLINE,CONTENTOFTHISCHAPTERCONFIDENCEINTERVALSFORTHEPOPULATIONMEAN,ΜWHENPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONΣISKNOWNWHENPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONΣISUNKNOWNCONFIDENCEINTERVALSFORTHEPOPULATIONPROPORTION,ΠDETERMININGTHEREQUIREDSAMPLESIZE,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP86,POINTANDINTERVALESTIMATES,APOINTESTIMATEISASINGLENUMBERACONFIDENCEINTERVALPROVIDESADDITIONALINFORMATIONABOUTTHEVARIABILITYOFTHEESTIMATE,,,,,,POINTESTIMATE,LOWERCONFIDENCELIMIT,UPPERCONFIDENCELIMIT,,WIDTHOFCONFIDENCEINTERVAL,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP87,WECANESTIMATEAPOPULATIONPARAMETER,,,,POINTESTIMATES,WITHASAMPLESTATISTICAPOINTESTIMATE,MEAN,PROPORTION,,,,,,,,,P,Π,X,,Μ,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP88,CONFIDENCEINTERVALS,HOWMUCHUNCERTAINTYISASSOCIATEDWITHAPOINTESTIMATEOFAPOPULATIONPARAMETERANINTERVALESTIMATEPROVIDESMOREINFORMATIONABOUTAPOPULATIONCHARACTERISTICTHANDOESAPOINTESTIMATESUCHINTERVALESTIMATESARECALLEDCONFIDENCEINTERVALS,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP89,CONFIDENCEINTERVALESTIMATE,ANINTERVALGIVESARANGEOFVALUESTAKESINTOCONSIDERATIONVARIATIONINSAMPLESTATISTICSFROMSAMPLETOSAMPLEBASEDONOBSERVATIONSFROM1SAMPLEGIVESINFORMATIONABOUTCLOSENESSTOUNKNOWNPOPULATIONPARAMETERSSTATEDINTERMSOFLEVELOFCONFIDENCEEG95CONFIDENT,99CONFIDENTCANNEVERBE100CONFIDENT,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP810,CONFIDENCEINTERVALEXAMPLE,CEREALFILLEXAMPLEPOPULATIONHASΜ368ANDΣ15IFYOUTAKEASAMPLEOFSIZEN25YOUKNOW368±19615/36212,37388CONTAINS95OFTHESAMPLEMEANSWHENYOUDON’TKNOWΜ,YOUUSEXTOESTIMATEΜIFX3623THEINTERVALIS3623±19615/35642,36818SINCE35642≤Μ≤36818,THEINTERVALBASEDONTHISSAMPLEMAKESACORRECTSTATEMENTABOUTΜBUTWHATABOUTTHEINTERVALSFROMOTHERPOSSIBLESAMPLESOFSIZE25,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP811,CONFIDENCEINTERVALEXAMPLE,CONTINUED,,POINTANDINTERVALESTIMATES,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP813,CONFIDENCEINTERVALEXAMPLE,INPRACTICEYOUONLYTAKEONESAMPLEOFSIZENINPRACTICEYOUDONOTKNOWΜSOYOUDONOTKNOWIFTHEINTERVALACTUALLYCONTAINSΜHOWEVERYOUDOKNOWTHAT95OFTHEINTERVALSFORMEDINTHISMANNERWILLCONTAINΜTHUS,BASEDONTHEONESAMPLE,YOUACTUALLYSELECTEDYOUCANBE95CONFIDENTYOURINTERVALWILLCONTAINΜTHISISA95CONFIDENCEINTERVAL,CONTINUED,NOTE95CONFIDENCEISBASEDONTHEFACTTHATWEUSEDZ196,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP814,ESTIMATIONPROCESS,,MEAN,Μ,ISUNKNOWN,POPULATION,RANDOMSAMPLE,,,MEANX50,,,SAMPLE,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP815,GENERALFORMULA,THEGENERALFORMULAFORALLCONFIDENCEINTERVALSIS,POINTESTIMATE±CRITICALVALUESTANDARDERROR,WHEREPOINTESTIMATEISTHESAMPLESTATISTICESTIMATINGTHEPOPULATIONPARAMETEROFINTERESTCRITICALVALUEISATABLEVALUEBASEDONTHESAMPLINGDISTRIBUTIONOFTHEPOINTESTIMATEANDTHEDESIREDCONFIDENCELEVELSTANDARDERRORISTHESTANDARDDEVIATIONOFTHEPOINTESTIMATE,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP816,CONFIDENCELEVEL,CONFIDENCELEVELTHECONFIDENCETHATTHEINTERVALWILLCONTAINTHEUNKNOWNPOPULATIONPARAMETERAPERCENTAGELESSTHAN100,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP817,CONFIDENCELEVEL,1?,SUPPOSECONFIDENCELEVEL95ALSOWRITTEN1?095,SO?005ARELATIVEFREQUENCYINTERPRETATION95OFALLTHECONFIDENCEINTERVALSTHATCANBECONSTRUCTEDWILLCONTAINTHEUNKNOWNTRUEPARAMETERASPECIFICINTERVALEITHERWILLCONTAINORWILLNOTCONTAINTHETRUEPARAMETERNOPROBABILITYINVOLVEDINASPECIFICINTERVAL,CONTINUED,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP818,CONFIDENCEINTERVALS,,POPULATIONMEAN,,ΣUNKNOWN,,CONFIDENCE,INTERVALS,,POPULATIONPROPORTION,,ΣKNOWN,,,,,,,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP819,CONFIDENCEINTERVALFORΜΣKNOWN,ASSUMPTIONSPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONΣISKNOWNPOPULATIONISNORMALLYDISTRIBUTEDIFPOPULATIONISNOTNORMAL,USELARGESAMPLECONFIDENCEINTERVALESTIMATEWHEREISTHEPOINTESTIMATEZΑ/2ISTHENORMALDISTRIBUTIONCRITICALVALUEFORAPROBABILITYOF?/2INEACHTAILISTHESTANDARDERROR,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP820,,FINDINGTHECRITICALVALUE,ZΑ/2,CONSIDERA95CONFIDENCEINTERVAL,,,,,,,,,,,,,,,,,ZΑ/2196,ZΑ/2196,,,POINTESTIMATE,LOWERCONFIDENCELIMIT,UPPERCONFIDENCELIMIT,ZUNITS,XUNITS,POINTESTIMATE,0,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP821,,COMMONLEVELSOFCONFIDENCE,COMMONLYUSEDCONFIDENCELEVELSARE90,95,AND99,CONFIDENCELEVEL,CONFIDENCECOEFFICIENT,,ZΑ/2VALUE,1281645196233258308327,08009009509809909980999,8090959899998999,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP822,,,,,,,,INTERVALSANDLEVELOFCONFIDENCE,CONFIDENCEINTERVALS,,INTERVALSEXTENDFROMTO,1?X100OFINTERVALSCONSTRUCTEDCONTAINΜ?X100DONOT,,,,,,SAMPLINGDISTRIBUTIONOFTHEMEAN,,,,,,,,,,,X,,,X1,,,X2,,,,,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP823,EXAMPLE,ASAMPLEOF11CIRCUITSFROMALARGENORMALPOPULATIONHASAMEANRESISTANCEOF220OHMSWEKNOWFROMPASTTESTINGTHATTHEPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONIS035OHMSDETERMINEA95CONFIDENCEINTERVALFORTHETRUEMEANRESISTANCEOFTHEPOPULATION,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP824,,EXAMPLE,ASAMPLEOF11CIRCUITSFROMALARGENORMALPOPULATIONHASAMEANRESISTANCEOF220OHMSWEKNOWFROMPASTTESTINGTHATTHEPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONIS035OHMSSOLUTION,CONTINUED,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP825,INTERPRETATION,WEARE95CONFIDENTTHATTHETRUEMEANRESISTANCEISBETWEEN19932AND24068OHMSALTHOUGHTHETRUEMEANMAYORMAYNOTBEINTHISINTERVAL,95OFINTERVALSFORMEDINTHISMANNERWILLCONTAINTHETRUEMEAN,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP826,,CONFIDENCEINTERVALS,,POPULATIONMEAN,,ΣUNKNOWN,,CONFIDENCE,INTERVALS,,POPULATIONPROPORTION,ΣKNOWN,,,,,,,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP827,DOYOUEVERTRULYKNOWΣ,PROBABLYNOTINVIRTUALLYALLREALWORLDBUSINESSSITUATIONS,ΣISNOTKNOWNIFTHEREISASITUATIONWHEREΣISKNOWNTHENΜISALSOKNOWNSINCETOCALCULATEΣYOUNEEDTOKNOWΜIFYOUTRULYKNOWΜTHEREWOULDBENONEEDTOGATHERASAMPLETOESTIMATEIT,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP828,IFTHEPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONΣISUNKNOWN,WECANSUBSTITUTETHESAMPLESTANDARDDEVIATION,STHISINTRODUCESEXTRAUNCERTAINTY,SINCESISVARIABLEFROMSAMPLETOSAMPLESOWEUSETHETDISTRIBUTIONINSTEADOFTHENORMALDISTRIBUTION,CONFIDENCEINTERVALFORΜΣUNKNOWN,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP829,ASSUMPTIONSPOPULATIONSTANDARDDEVIATIONISUNKNOWNPOPULATIONISNORMALLYDISTRIBUTEDIFPOPULATIONISNOTNORMAL,USELARGESAMPLEUSESTUDENT’STDISTRIBUTIONCONFIDENCEINTERVALESTIMATEWHERETΑ/2ISTHECRITICALVALUEOFTHETDISTRIBUTIONWITHN1DEGREESOFFREEDOMANDANAREAOFΑ/2INEACHTAIL,CONFIDENCEINTERVALFORΜΣUNKNOWN,CONTINUED,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP830,,STUDENT’STDISTRIBUTION,,THETISAFAMILYOFDISTRIBUTIONSTHETΑ/2VALUEDEPENDSONDEGREESOFFREEDOMDFNUMBEROFOBSERVATIONSTHATAREFREETOVARYAFTERSAMPLEMEANHASBEENCALCULATEDDFN1,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP831,IFTHEMEANOFTHESETHREEVALUESIS80,THENX3MUSTBE9IE,X3ISNOTFREETOVARY,,,DEGREESOFFREEDOMDF,HERE,N3,SODEGREESOFFREEDOMN–13–122VALUESCANBEANYNUMBERS,BUTTHETHIRDISNOTFREETOVARYFORAGIVENMEAN,,,IDEANUMBEROFOBSERVATIONSTHATAREFREETOVARYAFTERSAMPLEMEANHASBEENCALCULATEDEXAMPLESUPPOSETHEMEANOF3NUMBERSIS80LETX17LETX28WHATISX3,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP832,,,STUDENT’STDISTRIBUTION,,,,,T,,,,,,,,,,,,,,0,,TDF5,,TDF13,TDISTRIBUTIONSAREBELLSHAPEDANDSYMMETRIC,BUTHAVE‘FATTER’TAILSTHANTHENORMAL,,STANDARDNORMALTWITHDF∞,,,NOTETZASNINCREASES,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP833,,STUDENT’STTABLE,,UPPERTAILAREA,,DF,25,,10,,05,,1,1000,3078,6314,,2,0817,1886,2920,,3,0765,1638,2353,,,,,,,,,,,,,,,,T,0,2920,THEBODYOFTHETABLECONTAINSTVALUES,NOTPROBABILITIES,,,,,,LETN3DFN12?010?/2005,?/2005,,,,,,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP834,,SELECTEDTDISTRIBUTIONVALUES,WITHCOMPARISONTOTHEZVALUE,CONFIDENCETTTZLEVEL10DF20DF30DF∞D(zhuǎn)F0801372132513101280901812172516971645095222820862042196099316928452750258,,,,NOTETZASNINCREASES,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP835,,,EXAMPLEOFTDISTRIBUTIONCONFIDENCEINTERVAL,ARANDOMSAMPLEOFN25HASX50ANDS8FORMA95CONFIDENCEINTERVALFORΜDFN–124,SOTHECONFIDENCEINTERVALIS,,46698≤Μ≤53302,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP836,EXAMPLEOFTDISTRIBUTIONCONFIDENCEINTERVAL,INTERPRETINGTHISINTERVALREQUIRESTHEASSUMPTIONTHATTHEPOPULATIONYOUARESAMPLINGFROMISAPPROXIMATELYANORMALDISTRIBUTIONESPECIALLYSINCENISONLY25THISCONDITIONCANBECHECKEDBYCREATINGANORMALPROBABILITYPLOTORBOXPLOT,CONTINUED,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP837,,,CONFIDENCEINTERVALS,,POPULATIONMEAN,,ΣUNKNOWN,,CONFIDENCE,INTERVALS,POPULATIONPROPORTION,ΣKNOWN,,,,,,,,,,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP838,CONFIDENCEINTERVALSFORTHEPOPULATIONPROPORTION,Π,ANINTERVALESTIMATEFORTHEPOPULATIONPROPORTIONΠCANBECALCULATEDBYADDINGANALLOWANCEFORUNCERTAINTYTOTHESAMPLEPROPORTIONP,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP839,CONFIDENCEINTERVALSFORTHEPOPULATIONPROPORTION,Π,RECALLTHATTHEDISTRIBUTIONOFTHESAMPLEPROPORTIONISAPPROXIMATELYNORMALIFTHESAMPLESIZEISLARGE,WITHSTANDARDDEVIATIONWEWILLESTIMATETHISWITHSAMPLEDATA,CONTINUED,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP840,CONFIDENCEINTERVALENDPOINTS,UPPERANDLOWERCONFIDENCELIMITSFORTHEPOPULATIONPROPORTIONARECALCULATEDWITHTHEFORMULAWHEREZΑ/2ISTHESTANDARDNORMALVALUEFORTHELEVELOFCONFIDENCEDESIREDPISTHESAMPLEPROPORTIONNISTHESAMPLESIZENOTEMUSTHAVENP5ANDN1P5,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP841,EXAMPLE,ARANDOMSAMPLEOF100PEOPLESHOWSTHAT25ARELEFTHANDEDFORMA95CONFIDENCEINTERVALFORTHETRUEPROPORTIONOFLEFTHANDERS,BASICBUSINESSSTATISTICS,11E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP842,,EXAMPLE,ARANDOMSAMPLEOF100PEOPLESHOWSTHAT25ARELEF

簡介：BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP31,CHAPTER3NUMERICALDESCRIPTIVEMEASURES,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSEFIFTHEDITION,CHOICEISYOURS,PART2,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP33,INTHISCHAPTER,YOULEARNTODESCRIBETHEPROPERTIESOFCENTRALTENDENCY,VARIATION,ANDSHAPEINNUMERICALDATATOCALCULATEDESCRIPTIVESUMMARYMEASURESFORAPOPULATIONTOCONSTRUCTANDINTERPRETABOXPLOTTOCALCULATETHECOVARIANCEANDTHECOEFFICIENTOFCORRELATION,LEARNINGOBJECTIVES,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP34,SUMMARYDEFINITIONS,THECENTRALTENDENCYISTHEEXTENTTOWHICHALLTHEDATAVALUESGROUPAROUNDATYPICALORCENTRALVALUETHEVARIATIONISTHEAMOUNTOFDISPERSION,ORSCATTERING,OFVALUESTHESHAPEISTHEPATTERNOFTHEDISTRIBUTIONOFVALUESFROMTHELOWESTVALUETOTHEHIGHESTVALUE,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP35,MEASURESOFCENTRALTENDENCYTHEMEAN,THEARITHMETICMEANOFTENJUSTCALLED“MEAN”ISTHEMOSTCOMMONMEASUREOFCENTRALTENDENCYFORASAMPLEOFSIZEN,SAMPLESIZE,,OBSERVEDVALUES,,,THEITHVALUE,,PRONOUNCEDXBAR,,MEASURESOFCENTRALTENDENCYTHEMEAN,EXAMPLEVOLUMEOFCOKELISTEDBELOWARETHEVOLUMESINOUNCESOFTHECOKEINFIVEDIFFERENTCANSFINDTHEMEANFORTHISSAMPLE123121122123122,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP37,MEASURESOFCENTRALTENDENCYTHEMEAN,THEMOSTCOMMONMEASUREOFCENTRALTENDENCYMEANSUMOFVALUESDIVIDEDBYTHENUMBEROFVALUESAFFECTEDBYEXTREMEVALUESOUTLIERS,CONTINUED,,,012345678910,,,,,,,,MEAN3,,012345678910,,,,,,,MEAN4,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP38,MEASURESOFCENTRALTENDENCYLOCATINGTHEMEDIAN,THELOCATIONOFTHEMEDIANWHENTHEVALUESAREINNUMERICALORDERSMALLESTTOLARGESTIFTHENUMBEROFVALUESISODD,THEMEDIANISTHEMIDDLENUMBER,,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP39,MEASURESOFCENTRALTENDENCYLOCATINGTHEMEDIAN,IFTHENUMBEROFVALUESISEVEN,THEMEDIANISTHEAVERAGEOFTHETWOMIDDLENUMBERSNOTETHATISNOTTHEVALUEOFTHEMEDIAN,ONLYTHEPOSITIONOFTHEMEDIANINTHERANKEDDATA,,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP310,MEASURESOFCENTRALTENDENCYTHEMEDIAN,INANORDEREDARRAY,THEMEDIANISTHE“MIDDLE”NUMBER50ABOVE,50BELOWNOTAFFECTEDBYEXTREMEVALUES,,,012345678910,,,,,,,,MEDIAN3,,012345678910,,,,,,,MEDIAN3,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP311,MEASURESOFCENTRALTENDENCYTHEMODE,VALUETHATOCCURSMOSTOFTENNOTAFFECTEDBYEXTREMEVALUESUSEDFOREITHERNUMERICALORCATEGORICALDATATHEREMAYBENOMODETHEREMAYBESEVERALMODES,,01234567891011121314,,,,,,,,,MODE9,,,,,,,,,0123456,,,,,,,NOMODE,MEASURESOFCENTRALTENDENCYTHEMODE,MEANMODEMODE,,,,,,,,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP313,MEASURESOFCENTRALTENDENCYREVIEWEXAMPLE,HOUSEPRICES2,000,000500,000300,000100,000100,000SUM3,000,000,MEAN3,000,000/5600,000MEDIANMIDDLEVALUEOFRANKEDDATA300,000MODEMOSTFREQUENTVALUE100,000,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP314,MEASURESOFCENTRALTENDENCYWHICHMEASURETOCHOOSE,THEMEANISGENERALLYUSED,UNLESSEXTREMEVALUESOUTLIERSEXISTTHEMEDIANISOFTENUSED,SINCETHEMEDIANISNOTSENSITIVETOEXTREMEVALUESFOREXAMPLE,MEDIANHOMEPRICESMAYBEREPORTEDFORAREGIONITISLESSSENSITIVETOOUTLIERSINSOMESITUATIONSITMAKESSENSETOREPORTBOTHTHEMEANANDTHEMEDIAN,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP315,MEASURESOFCENTRALTENDENCYSUMMARY,,CENTRALTENDENCY,,ARITHMETICMEAN,MEDIAN,MODE,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,MIDDLEVALUEINTHEORDEREDARRAY,MOSTFREQUENTLYOBSERVEDVALUE,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP316,SAMECENTER,DIFFERENTVARIATION,MEASURESOFVARIATION,MEASURESOFVARIATIONGIVEINFORMATIONONTHESPREADORVARIABILITYORDISPERSIONOFTHEDATAVALUES,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP317,MEASURESOFVARIATIONTHERANGE,SIMPLESTMEASUREOFVARIATIONDIFFERENCEBETWEENTHELARGESTANDTHESMALLESTVALUES,RANGEXLARGEST–XSMALLEST,,,,,,,,,,,,,,,,01234567891011121314,,,,RANGE13112,,EXAMPLE,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP318,MEASURESOFVARIATIONWHYTHERANGECANBEMISLEADING,IGNORESTHEWAYINWHICHDATAAREDISTRIBUTEDSENSITIVETOOUTLIERS,,,,,,,,789101112,RANGE1275,,789101112,,,,,,,,RANGE1275,,,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,120,RANGE514,RANGE1201119,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP319,AVERAGEAPPROXIMATELYOFSQUAREDDEVIATIONSOFVALUESFROMTHEMEANSAMPLEVARIANCE,MEASURESOFVARIATIONTHEVARIANCE,WHERE,ARITHMETICMEANNSAMPLESIZEXIITHVALUEOFTHEVARIABLEX,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP320,MEASURESOFVARIATIONTHESTANDARDDEVIATION,MOSTCOMMONLYUSEDMEASUREOFVARIATIONSHOWSVARIATIONABOUTTHEMEANISTHESQUAREROOTOFTHEVARIANCEHASTHESAMEUNITSASTHEORIGINALDATASAMPLESTANDARDDEVIATION,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP321,MEASURESOFVARIATIONTHESTANDARDDEVIATION,STEPSFORCOMPUTINGSTANDARDDEVIATION1COMPUTETHEDIFFERENCEBETWEENEACHVALUEANDTHEMEAN2SQUAREEACHDIFFERENCE3ADDTHESQUAREDDIFFERENCES4DIVIDETHISTOTALBYN1TOGETTHESAMPLEVARIANCE5TAKETHESQUAREROOTOFTHESAMPLEVARIANCETOGETTHESAMPLESTANDARDDEVIATION,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP322,,MEASURESOFVARIATIONSAMPLESTANDARDDEVIATION,SAMPLEDATAXI1012141517181824,N8MEANX16,,,AMEASUREOFTHE“AVERAGE”SCATTERAROUNDTHEMEAN,,VARIANCEOFTHEGETTINGREADYTIME,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP324,MEASURESOFVARIATIONCOMPARINGSTANDARDDEVIATIONS,MEAN155S3338,,1112131415161718192021,,,,,,,,,1112131415161718192021,DATAB,DATAA,,,,,,,,,,MEAN155S0926,1112131415161718192021,,,,,,,,,,MEAN155S4570,DATAC,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP325,MEASURESOFVARIATIONCOMPARINGSTANDARDDEVIATIONS,SMALLERSTANDARDDEVIATIONLARGERSTANDARDDEVIATION,,,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP326,MEASURESOFVARIATIONSUMMARYCHARACTERISTICS,THEMORETHEDATAARESPREADOUT,THEGREATERTHERANGE,VARIANCE,ANDSTANDARDDEVIATIONTHEMORETHEDATAARECONCENTRATED,THESMALLERTHERANGE,VARIANCE,ANDSTANDARDDEVIATIONIFTHEVALUESAREALLTHESAMENOVARIATION,ALLTHESEMEASURESWILLBEZERONONEOFTHESEMEASURESAREEVERNEGATIVE,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP327,MEASURESOFVARIATIONTHECOEFFICIENTOFVARIATION,MEASURESRELATIVEVARIATIONALWAYSINPERCENTAGESHOWSVARIATIONRELATIVETOMEANCANBEUSEDTOCOMPARETHEVARIABILITYOFTWOORMORESETSOFDATAMEASUREDINDIFFERENTUNITS,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP328,MEASURESOFVARIATIONCOMPARINGCOEFFICIENTSOFVARIATION,STOCKAAVERAGEPRICELASTYEAR50STANDARDDEVIATION5STOCKBAVERAGEPRICELASTYEAR100STANDARDDEVIATION5,BOTHSTOCKSHAVETHESAMESTANDARDDEVIATION,BUTSTOCKBISLESSVARIABLERELATIVETOITSPRICE,,,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP329,LOCATINGEXTREMEOUTLIERSZSCORE,TOCOMPUTETHEZSCOREOFADATAVALUE,SUBTRACTTHEMEANANDDIVIDEBYTHESTANDARDDEVIATIONTHEZSCOREISTHENUMBEROFSTANDARDDEVIATIONSADATAVALUEISFROMTHEMEANADATAVALUEISCONSIDEREDANEXTREMEOUTLIERIFITSZSCOREISLESSTHAN30ORGREATERTHAN30THELARGERTHEABSOLUTEVALUEOFTHEZSCORE,THEFARTHERTHEDATAVALUEISFROMTHEMEAN,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP330,LOCATINGEXTREMEOUTLIERSZSCORE,WHEREXREPRESENTSTHEDATAVALUEXISTHESAMPLEMEANSISTHESAMPLESTANDARDDEVIATION,,,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP331,LOCATINGEXTREMEOUTLIERSZSCORE,SUPPOSETHEMEANMATHSATSCOREIS490,WITHASTANDARDDEVIATIONOF100COMPUTETHEZSCOREFORATESTSCOREOF620,,ASCOREOF620IS13STANDARDDEVIATIONSABOVETHEMEANANDWOULDNOTBECONSIDEREDANOUTLIER,,ZSCOREFORTHE10GETTINGREADYTIME,,,,SHAPEOFADISTRIBUTION,DESCRIBESHOWDATAAREDISTRIBUTEDMEASURESOFSHAPESYMMETRICORSKEWED,,,,,,,MEANMEDIAN,,,MEAN1EXAMPLES11/22X10075K2Μ±2Σ11/32X10089K3Μ±3Σ,CHEBYSHEVRULE,WITHIN,ATLEAST,,HOWDATAVARYAROUNDTHEMEAN,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP348,QUARTILEMEASURES,QUARTILESSPLITTHERANKEDDATAINTO4SEGMENTSWITHANEQUALNUMBEROFVALUESPERSEGMENT,,THEFIRSTQUARTILE,Q1,ISTHEVALUEFORWHICH25OFTHEOBSERVATIONSARESMALLERAND75ARELARGERQ2ISTHESAMEASTHEMEDIAN50OFTHEOBSERVATIONSARESMALLERAND50ARELARGERONLY25OFTHEOBSERVATIONSAREGREATERTHANTHETHIRDQUARTILEQ3,,,Q1,Q2,Q3,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP349,QUARTILEMEASURESLOCATINGQUARTILES,FINDAQUARTILEBYDETERMININGTHEVALUEINTHEAPPROPRIATEPOSITIONINTHERANKEDDATA,WHEREFIRSTQUARTILEPOSITIONQ1N1/4RANKEDVALUESECONDQUARTILEPOSITIONQ2N1/2RANKEDVALUETHIRDQUARTILEPOSITIONQ33N1/4RANKEDVALUEWHERENISTHENUMBEROFOBSERVEDVALUES,BUSINESSSTATISTICSAFIRSTCOURSE,5E?2009PRENTICEHALL,INC,CHAP350,QUARTILEMEASURESCALCULATIONRULES,WHENCALCULATINGTHERANKEDPOSITIONUSETHEFOLLOWINGRULESIFTHERESULTISAWHOLENUMBERTHENITISTHERANKEDPOSITIONTOUSEIFTHERESULTISAFRACTIONALHALFEG25,75,85,ETCTHENAVERAGETHETWOCORRESPONDINGDATAVALUESIFTHERESULTISNOTAWHOLENUMBERORAFRACTIONALHALFTHENROUNDTHERESULTTOTHENEARESTINTEGERTOFINDTHERANKEDPOSITION,

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簡介：應用統(tǒng)計學,嚴潔,北京大學政府管理學院電話62755443；13671014331EMAILYANJIE_PKUPKUEDUCN,,1,總復習,數(shù)據(jù)質(zhì)量評估選擇數(shù)據(jù)分析方法執(zhí)行描述和統(tǒng)計推斷分析寫量化研究論文,2,第一步、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估,樣本代表性文本解讀是否概率抽樣研究總體與抽樣框PSU的數(shù)量、抽取方法是否分層，分層指標是否與研究高度相關(guān)調(diào)查的回答率抽樣和調(diào)查的質(zhì)量控制計算標準誤（簡單隨機抽樣VS復雜抽樣；絕對誤差相對誤差）偏差覆蓋誤差無回答誤差,3,測量質(zhì)量信度前測后測法復本法折半法內(nèi)部一致性法ALPHA06效度內(nèi)容效度準則效度結(jié)構(gòu)效度探索性因子分析驗證性因子分析因子負載、共同度、因子累計貢獻率055組合信度、平均變異萃取量05因素區(qū)別力,第二步、選擇數(shù)據(jù)分析方法,解釋性研究多水平模型自變量不屬于同一個測量水平時，使用多水平模型,其中定距定比變量用分層線性回歸（HLM）潛變量法研究潛變量之間的因果關(guān)系時，使用該方法。觀測變量和潛變量都是定距定比時，使用結(jié)構(gòu)方程模型，定類定序時使用潛在類別分析縱貫數(shù)據(jù)/歷時數(shù)據(jù)時間序列分析、事件史分析等橫截面數(shù)據(jù)方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等,4,描述性研究類序變量距比變量,數(shù)據(jù)整理因子分析聚類分析無回答插補,數(shù)據(jù)質(zhì)評信度系數(shù)因子分析,第二步、選擇數(shù)據(jù)分析方法,方差分析因變量為定距定比自變量為定類定序分析的是因變量在自變量的各個類別上是否有均值差異P005說明有顯著的差異事后比較可以用SCHEFFE系數(shù)注重交互項的作用分為一元單因素、一元多因素和多元方差分析,5,相關(guān)分析P005說明有顯著的相關(guān)趨近1表示高度相關(guān)趨近0表示不相關(guān)相關(guān)系數(shù)的選擇要恰當相關(guān)分析無控制、局限于兩個變量之間的關(guān)系，無法回答數(shù)量上的共變關(guān)系,回歸分析P005說明有顯著的相關(guān)回歸分析方法的選擇要恰當回歸分析有控制、研究多個變量之間的關(guān)系，能回答數(shù)量上的共變關(guān)系能回答自變量與因變量的關(guān)系，模型整體解釋力,第三步、執(zhí)行描述和推斷,描述變量為定距定比（散點圖、折線圖、直方圖）集中趨勢均值、中位數(shù)、眾數(shù)離散趨勢方差、標準差、四分互差變量為定類定序（圓瓣圖、柱形圖、條形圖）頻數(shù)和百分比分布注意行百分比和列百分比的解讀不能計算均值可以計算中位數(shù)、眾數(shù),6,第三步、執(zhí)行描述和推斷,推斷邏輯概率（依據(jù)概率來下結(jié)論）概率分布（概率從何而來，從概率分布而來）抽樣分布（抽樣數(shù)據(jù)，如何得到概率分布，通過抽樣分布而來）正態(tài)分布（如果獲得大多數(shù)現(xiàn)象的抽樣分布通過正態(tài)分布而來，中心極限定理是橋梁，將大多數(shù)現(xiàn)象可用正態(tài)分布來表達）標準正態(tài)分布（去掉量綱，形成固定的概率分布表）推斷方法參數(shù)估計點估計樣本均值、樣本比例、樣本方差可獲得無偏估計區(qū)間估計在一定置信水平下的參數(shù)值的區(qū)間范圍假設檢驗小概率原理,7,第三步、執(zhí)行描述和推斷,相關(guān)分析,8,第三步、執(zhí)行描述和推斷,方差分析分析目的因變量在自變量的不同類別上的均值是否相等種類一元單因素、一元多因素、多元方差分析如果自變量的統(tǒng)計顯著（P005），則說明均值有顯著的差異一元多因素飽和模型和非飽和模型交互項的作用更重要，體現(xiàn)了相互控制的結(jié)果事后檢驗各個類別之間的均值差是否顯著，如果顯著，均值差是多少，置信區(qū)間是多少,9,第三步、執(zhí)行描述和推斷,回歸分析,10,第四步、寫量化研究論文,選題要有創(chuàng)新，理論假設要有爭論色彩，要可檢驗要盡到文獻綜述的義務說明數(shù)據(jù)來源檢驗數(shù)據(jù)質(zhì)量分析數(shù)據(jù)結(jié)果說明理論假設有概括和歸納不局限于一個模型模型之間要比較有理論意義和現(xiàn)實意義,11,,結(jié)束，謝謝祝各位暑期愉快,12,

簡介：點擊查看更多[教育]應用統(tǒng)計學：第七章：方差分析精彩內(nèi)容。

簡介：歡迎學習統(tǒng)計學課程,主講教師王光玲,2024/3/26,2,課程簡介,統(tǒng)計學是一門研究與探索收集整理與分析統(tǒng)計資料的方法論科學，其目的在于探索現(xiàn)象發(fā)展變化的規(guī)律，為宏觀政策的制定以及微觀管理服務。隨著數(shù)據(jù)處理和分析的統(tǒng)計方法在自然科學和社會科學中的廣泛應用，作為經(jīng)濟學必修的專業(yè)基礎課，統(tǒng)計學成為培養(yǎng)學生掌握數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析的基本理論和方法的重要工具。基本功能反映現(xiàn)狀；探索規(guī)律統(tǒng)計是從事管理實踐以及理論研究的基本工具,2024/3/26,3,教學目的與要求,通過本課程學習，要求學生掌握統(tǒng)計學的基本原理，能夠靈活運用統(tǒng)計學方法分析與解決問題。統(tǒng)計學中的概念公式較多，掌握概念、公式是基礎，但更重要的是將知識運用于實踐，解決科研、管理中遇到的問題。,2024/3/26,4,教學方式與方法,課堂講授課堂提問調(diào)查實驗（視情況而定）,2024/3/26,5,考核方式,總成績由兩部分構(gòu)成平時成績占30考試成績占70,2024/3/26,6,教學進度安排（48課時）,,2024/3/26,7,第1章導論,本章相關(guān)內(nèi)容?學習目標?重點、難點?教學內(nèi)容?參考資料,2024/3/26,8,學習目標,通過本章學習1理解統(tǒng)計學的含義2了解統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展過程3了解統(tǒng)計學的應用領域4了解數(shù)據(jù)的類型5了解統(tǒng)計學與其他學科的關(guān)系6理解描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計7理解統(tǒng)計中的幾個基本概念,2024/3/26,9,重點、難點,重點統(tǒng)計學的涵義、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型、統(tǒng)計活動過程、統(tǒng)計學的基本概念及概念間的關(guān)系。難點有關(guān)統(tǒng)計學的基本概念及概念間的關(guān)系。,2024/3/26,10,11統(tǒng)計與統(tǒng)計學12統(tǒng)計研究13統(tǒng)計學的基本概念14統(tǒng)計設計15統(tǒng)計應用軟件簡介,教學內(nèi)容,2024/3/26,11,11統(tǒng)計與統(tǒng)計學,?111“統(tǒng)計”的含義?112統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展?113統(tǒng)計學科?114統(tǒng)計的職能與任務,2024/3/26,12,一、“統(tǒng)計”的含義,2024/3/26,13,統(tǒng)計STATISTICS,總而計之統(tǒng)而計之,,單數(shù)出現(xiàn)時，表示作為一門科學的“統(tǒng)計學”以復數(shù)出現(xiàn)時，表示“統(tǒng)計數(shù)據(jù)”,2024/3/26,14,最初，統(tǒng)計只是一種計數(shù)活動。今天，“統(tǒng)計”一詞已被人們賦予多種含義，因此，很難給出一個簡單的定義。在不同場合，“統(tǒng)計”一詞可以具有不同的含義。,統(tǒng)計（STATISTICS）,2024/3/26,15,通常，統(tǒng)計一詞包含以下三種含義（1）統(tǒng)計工作（統(tǒng)計活動）收集、整理和分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)的活動。（2）統(tǒng)計數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作的成果。（3）統(tǒng)計學分析數(shù)據(jù)的方法和技術(shù)。,統(tǒng)計（STATISTICS）,2024/3/26,16,統(tǒng)計的三個涵義之間的關(guān)系（見P2）,1）統(tǒng)計工作同統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間是過程同成果之間的關(guān)系；2）統(tǒng)計工作屬于實踐的范疇，統(tǒng)計學屬于理論的范疇；3）統(tǒng)計學是統(tǒng)計工作實踐的理論概括和科學總結(jié)。,2024/3/26,17,二、統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展,中國的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)公元2年（漢元始二年）59594978人公元754年（唐天寶十三載）52880488人公元1122年（宋宣和四年）46734784人公元1578年（明萬歷六年）60692856人公元1711年（清康熙五十年）24621324人公元1741年（清乾隆六年）143411559人公元1763年（清乾隆二十八年）204209828人公元1790年（清乾隆五十二年）301487115人公元1835年（清道光十五年）401767053人,統(tǒng)計應管理國家的需要而產(chǎn)生,2024/3/26,18,（一）統(tǒng)計活動的產(chǎn)生和發(fā)展,二、統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展,2024/3/26,19,統(tǒng)計是適應國家管理的需要而逐步產(chǎn)生和發(fā)展起來的；原始社會時期人類簡單的計數(shù)活動孕育著統(tǒng)計的萌芽；奴隸社會以后國家組織的人口、財富和軍事統(tǒng)計得到了長足的發(fā)展；資本主義生產(chǎn)方式在人類歷史上確立以后，對統(tǒng)計工作提出了新的要求，也大大促進了統(tǒng)計活動的發(fā)展。,統(tǒng)計就和柴、米、油、鹽、醬、醋一樣，存在的時候并不是很突出，一旦不見了，人生就是黑白的了。,（一）統(tǒng)計活動的產(chǎn)生和發(fā)展,2024/3/26,20,資本主義經(jīng)濟迅速發(fā)展極大地拓寬了統(tǒng)計研究的內(nèi)容；統(tǒng)計機構(gòu)專門化、統(tǒng)計活動專業(yè)化；以概率論和數(shù)理統(tǒng)計等現(xiàn)代統(tǒng)計方法的運用，大大提高了統(tǒng)計的認識能力；電子計算技術(shù)在統(tǒng)計工作中的應用為統(tǒng)計工作提供了現(xiàn)代化手段。,（一）統(tǒng)計活動的產(chǎn)生和發(fā)展,2024/3/26,21,（二）統(tǒng)計學發(fā)展簡史,二、統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展,2024/3/26,22,（二）統(tǒng)計學發(fā)展簡史,古典統(tǒng)計學萌芽時期17世紀70年代至19世紀初期1政治算術(shù)學派2國勢學派3古典概率論的應用近代統(tǒng)計學的形成時期19世紀初至20世紀初1數(shù)理統(tǒng)計學派2社會統(tǒng)計學派現(xiàn)代統(tǒng)計學的發(fā)展時期20世紀初到現(xiàn)在1歐美數(shù)理統(tǒng)計學2東方社會經(jīng)濟統(tǒng)計學3統(tǒng)計學的發(fā)展趨勢,古典統(tǒng)計學政治算術(shù)學派,威廉配第WILLIAMPETTY,16231687英國，1690年發(fā)表POLITICALARITHMETIC即政治算術(shù)一書，倡導用統(tǒng)計即實證的方法研究社會經(jīng)濟問題。被認為是統(tǒng)計學的創(chuàng)始人。約翰格朗特JOHANGRAUNT,16201674英國，1662年他發(fā)表了NATURALANDPOLITICALOBSERVATIONSMADEUPONTHEBILLSOFMORTALITY即關(guān)于死亡表的自然觀察與政治觀察一書。被認為是人口統(tǒng)計學的創(chuàng)始人。約翰彼德勞斯密爾希JOHANPETERSUSSMILCH,17071767德國，深受政治算術(shù)學派的影響，成為該學派的主要代表人物和繼承者。代表作由人類之出生、死亡及繁殖證明在人類變動中所存在的神的秩序一書。,2024/3/26,24,古典統(tǒng)計學國勢學派,海爾曼康令HERMANNCONRING,16061681博士。該學派產(chǎn)生于18世紀的德國。他于1660年把國勢學從法學、史學、地理學等學科中獨立出來，在大學中講授“實際政治家所必須的知識”。馬丁休姆采爾MARTINSCHNEITZEL,16791747，他將康令的講義更名為政治學統(tǒng)計學講義。高特弗瑞德阿痕瓦爾GOTTFRIEDACHENWALL,17191772）他是休姆采爾的學生，國勢學派最重要的繼承人。在1749年確定了統(tǒng)計學STATISTIK這一學科的名稱及有關(guān)統(tǒng)計學的一些術(shù)語。他被當時德國譽為“統(tǒng)計學之父”。,2024/3/26,25,古典統(tǒng)計學古典概率論的應用,拉普拉斯PSLAPLACE,1749182719世紀初法國的數(shù)學家、統(tǒng)計學家。出版了名著的概率論分析理論一書，從而形成了完整的應用理論體系。他對統(tǒng)計學的貢獻可歸納為①總結(jié)了古典概率論研究成果，初步奠定了數(shù)理統(tǒng)計學的理論基礎；②他把大數(shù)定律作為概率論與政治算術(shù)的橋梁；③提出應以自然科學的方法研究社會現(xiàn)象，為數(shù)理統(tǒng)計的產(chǎn)生提供了必要的理論依據(jù)。,近代統(tǒng)計學數(shù)理統(tǒng)計學派,數(shù)理統(tǒng)計學派。比利時的凱特勒博士LAMBERTADOLPHEJACQUESQUETELET,17961874他深受拉普拉斯的影響，在其社會物理學中將概率論引入統(tǒng)計學。認為概率論是適于政治及道德科學中以觀察、計數(shù)為基礎的方法。他以此方法對自然現(xiàn)象和社會現(xiàn)象的規(guī)律性進行觀察，并認為要促進科學的發(fā)展，就必須更多的應用數(shù)學。他的統(tǒng)計學著作有56種之多。是數(shù)理統(tǒng)計學派的奠基人；同時，他還是第一屆國際統(tǒng)計會議1853年的招集人，因此，他被稱之為“近代統(tǒng)計學之父”。,2024/3/26,27,近代統(tǒng)計學社會統(tǒng)計學派,德國的克尼斯KGAKNIES,18211898，他認為統(tǒng)計學是一門獨立的具有政治算術(shù)內(nèi)容的社會科學。喬治逢梅爾GEORGVONMAYR,18411925。他把統(tǒng)計學作為實質(zhì)性研究的社會科學。并認為統(tǒng)計學是以社會集團的規(guī)律性為其獨立的研究對象，以大量觀察法為其特殊的研究方法，初步建立了社會統(tǒng)計的學科體系。德國統(tǒng)計學家恩格爾LONRENZERNSTENGEL,18411896發(fā)現(xiàn)“恩格爾法則”。,2024/3/26,28,現(xiàn)代統(tǒng)計學歐美數(shù)理統(tǒng)計學,20世紀初的戈賽特英WILLIAMSEALYGOSSET,18761937的Ｔ分布理論。20年代費暄英RAFISHER,18901962的Ｆ分布理論。30年代的尼曼波蘭JERZYSPLAWANEYMAN,18941981等人的假設檢驗理論及置信區(qū)間估計等理論。40年代的瓦爾德美AWASLD,19021950等學者的統(tǒng)計決策理論，多元分布理論等，推斷統(tǒng)計的基本框架已經(jīng)建成，并逐漸成為20世紀的主流統(tǒng)計學。統(tǒng)計學越來越依賴于計算技術(shù)，成為數(shù)量分析的方法論科學。,2024/3/26,29,現(xiàn)代統(tǒng)計學東方社會經(jīng)濟統(tǒng)計學,蘇聯(lián)的大多數(shù)統(tǒng)計學家主張統(tǒng)計學是一門實質(zhì)性的社會科學。把統(tǒng)計學定義為統(tǒng)計學是在質(zhì)與量的密切聯(lián)系中研究大量社會現(xiàn)象的數(shù)量方面，研究社會發(fā)展規(guī)律在具體地點及時間條件下的數(shù)量表現(xiàn)的社會科學。,2024/3/26,30,現(xiàn)代統(tǒng)計學統(tǒng)計學的發(fā)展趨勢,現(xiàn)代主流統(tǒng)計學有四個明顯趨勢①隨著現(xiàn)代數(shù)學的發(fā)展，更廣泛地應用數(shù)學方法；②統(tǒng)計學與其他新科學新理論的結(jié)合，不斷產(chǎn)生新的邊緣科學或新的統(tǒng)計分支；③借助電子計算機，使大量數(shù)理方法得以普及應用，并已成為實證分析的主要工具；④統(tǒng)計的作用，從描述向推斷、預測及決策方向發(fā)展。,2024/3/26,31,,三、統(tǒng)計學科,2024/3/26,32,2024/3/26,33,理論統(tǒng)計學與應用統(tǒng)計學,1理論統(tǒng)計學是以統(tǒng)計學的基本原理即一般理論和方法為主要研究內(nèi)容的統(tǒng)計學。如統(tǒng)計學原理、數(shù)理統(tǒng)計學、多元統(tǒng)計學等。2應用統(tǒng)計學是指以統(tǒng)計方法在各專業(yè)領域中的應用和在各專業(yè)的數(shù)量規(guī)律性研究中所呈現(xiàn)的特有統(tǒng)計方法為對象的統(tǒng)計學科。如生物統(tǒng)計學、經(jīng)濟統(tǒng)計學、人口統(tǒng)計學等。,2024/3/26,34,理論統(tǒng)計學與應用統(tǒng)計學,2024/3/26,35,描述統(tǒng)計DESCRIPTIVESTATISTICS,研究數(shù)據(jù)收集、整理和描述的統(tǒng)計學分支內(nèi)容搜集數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)展示數(shù)據(jù)（圖示、用數(shù)值方法對數(shù)據(jù)進行測度）描述性分析目的描述數(shù)據(jù)特征找出數(shù)據(jù)的基本規(guī)律,2024/3/26,36,推斷統(tǒng)計INFERENTIALSTATISTICS,研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來推斷總體特征的統(tǒng)計學分支內(nèi)容參數(shù)估計假設檢驗目的對總體特征作出推斷,,2024/3/26,37,描述統(tǒng)計與推斷統(tǒng)計的關(guān)系,反映客觀現(xiàn)象的數(shù)據(jù),推斷統(tǒng)計（利用樣本信息和概率論對總體的數(shù)量特征進行估計和檢驗等）,,,描述統(tǒng)計（統(tǒng)計數(shù)據(jù)的搜集、整理、顯示和分析等）,2024/3/26,38,狹義的描述統(tǒng)計,,核算,廣義的描述統(tǒng)計,數(shù)據(jù),2024/3/26,39,四、統(tǒng)計的職能與任務,1．信息職能2．咨詢職能3．監(jiān)督職能,2024/3/26,40,?121統(tǒng)計學的研究對象?122統(tǒng)計學的研究方法?123統(tǒng)計研究過程,12統(tǒng)計研究,2024/3/26,41,一、統(tǒng)計學研究什么,2024/3/26,42,統(tǒng)計學的研究對象是現(xiàn)象總體的數(shù)量方面，包括數(shù)量表現(xiàn)、數(shù)量關(guān)系和數(shù)量界限特點（1）總體性（2）數(shù)量性（3）差異性（4）具體性,統(tǒng)計學研究什么P6,2024/3/26,43,,經(jīng)濟學,管理學,醫(yī)學,工程學,社會學,,,,,,,,統(tǒng)計學,統(tǒng)計的應用領域,2024/3/26,44,二、統(tǒng)計學的研究方法P67,1．大量觀察法2．試驗設計法3．統(tǒng)計描述法4．統(tǒng)計推斷法5．統(tǒng)計模型法,2024/3/26,45,三、統(tǒng)計研究過程P78,統(tǒng)計設計統(tǒng)計調(diào)查統(tǒng)計整理統(tǒng)計分析,2024/3/26,46,,131總體與樣本132總體單位與標志133指標與指標體系134變量135參數(shù)和統(tǒng)計量136統(tǒng)計數(shù)據(jù),13統(tǒng)計學的基本概念,2024/3/26,47,一、總體與樣本P8,2024/3/26,48,1、總體POPULATION所研究的全部個體數(shù)據(jù)的集合，其中的每一個個體也稱為元素分為有限總體和無限總體有限總體的范圍能夠明確確定，且元素的數(shù)目是有限的無限總體所包括的元素是無限的，不可數(shù)的2、樣本SAMPLE從總體中抽取的一部分元素的集合構(gòu)成樣本的元素的數(shù)目稱為樣本容量或樣本量SAMPLESIZE,2024/3/26,49,統(tǒng)計總體的性質(zhì)P9,同質(zhì)性大量性變異性,二、總體單位與標志P9,2024/3/26,51,總體單位,1構(gòu)成統(tǒng)計總體的個別單位稱為統(tǒng)計總體單位，簡稱總體單位2總體和總體單位的關(guān)系是整體同個體、集合同元素的關(guān)系3總體和總體單位的具體形式隨著統(tǒng)計研究目的的不同而不同4總體和總體單位的關(guān)系不是一成不變的，隨著研究目的的變動，兩者可以相互轉(zhuǎn)化,2024/3/26,52,標志（P10）,1標志是指說明總體單位特征的名稱，標志的具體表現(xiàn)稱為標志表現(xiàn)2按反映單位特征分為品質(zhì)標志和數(shù)量標志品質(zhì)標志總體單位屬性特征數(shù)量標志總體單位數(shù)量特征3按標志表現(xiàn)變異情況分為不變標志和可變標志不變標志總體單位在某一標志上具體表現(xiàn)相同可變標志總體單位在某一標志上具體表現(xiàn)不同,2024/3/26,53,標志,標志值標志表現(xiàn)）,2024/3/26,54,標志分類,統(tǒng)計標志,反映的單位特征,表現(xiàn)的變異情況,不變標志,可變標志,,,,,,,,,,數(shù)量標志,,,,,,品質(zhì)標志,三、指標與指標體系P10,五個問題1指標概念2統(tǒng)計指標的設計要求3統(tǒng)計指標的基本分類4指標與標志的關(guān)系5統(tǒng)計指標體系,2024/3/26,56,,2024/3/26,57,1指標統(tǒng)計指標概念說明現(xiàn)象總體數(shù)量特征的概念或范疇。,時間限制,空間限制,指標名稱,具體數(shù)值,計量單位,計算方法,性質(zhì),,,,2024/3/26,58,2統(tǒng)計指標的設計要求（P14,指標結(jié)構(gòu)（要素）要完整；指標名稱必須有科學的理論依據(jù)；定義指標的概念確定指標的外延或指標的內(nèi)容要有科學的計算方法和統(tǒng)計口徑,統(tǒng)計指標,總量指標,數(shù)量指標,按表現(xiàn)形式分類,按性質(zhì)不同分類,按時間特征分類,按計量單位分類,相對指標,平均指標,質(zhì)量指標,3統(tǒng)計指標的基本分類P14,按內(nèi)容特征分類,2024/3/26,60,分類指標釋義1,統(tǒng)計指標按其所反映的內(nèi)容或其數(shù)值表現(xiàn)形式，分為總量指標、相對指標和平均指標,2024/3/26,61,總量指標是反映總體規(guī)模的統(tǒng)計指標，通常以絕對數(shù)形式表現(xiàn)，故又稱其為絕對數(shù)。（參見P7476）,2024/3/26,62,總量指標的基本分類,,,,,2024/3/26,63,2024/3/26,64,2024/3/26,65,2024/3/26,66,2024/3/26,67,實物指標、價值指標、勞動指標,1實物指標是根據(jù)事物的屬性和特點，采用自然的、度量衡的、物理的、化學的計量單位計算的總量指標，如人口數(shù)、糧食產(chǎn)量、天然氣產(chǎn)量等。2價值指標是以貨幣單位計算的總量指標，如國民生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、銷售收入、財政收入等。3勞動指標是以勞動時間為單位計算的總量指標，如“工時”、“工日”、“工年”等定額工時產(chǎn)量＝∑（工時定額合格產(chǎn)品,2024/3/26,68,計量單位,多個單位的結(jié)合運用,2024/3/26,69,相對指標是兩個有聯(lián)系的指標之比，亦稱為相對數(shù)。用來對比的兩個數(shù)，既可以是絕對數(shù)，也可以是相對數(shù)和平均數(shù)。表現(xiàn)形式有兩種有名數(shù)復名數(shù)無名數(shù)系數(shù)、倍數(shù)、成數(shù)、百分數(shù)、千分數(shù)、翻番數(shù)。,2024/3/26,70,1）計劃完成相對數(shù)本期實際達到水平與計劃水平之比。主要用于考核微觀計劃的執(zhí)行狀況。如甲企業(yè)成本計劃的完成程度為12/12596,成本計劃超額4完成任務。,,相對指標的類型（參見P7682）,2024/3/26,71,短期計劃完成情況的檢查,⑴考察當期計劃完成情況（分子分母反映的時間一致）,A計劃任務數(shù)表現(xiàn)為絕對數(shù)時,2024/3/26,72,例某企業(yè)2010年計劃產(chǎn)量為10萬件，而實際至第三季度末已生產(chǎn)了8萬件，全年實際共生產(chǎn)11萬件。則,⑵考察計劃執(zhí)行進度情況,2024/3/26,73,長期計劃完成情況的檢查,⑴累計法,計劃指標按計劃期內(nèi)各年的總和規(guī)定任務,2024/3/26,74,⑵水平法,計劃指標以計劃末期應達到的水平規(guī)定任務,長期計劃完成情況的檢查,2024/3/26,75,B計劃任務數(shù)表現(xiàn)為相對數(shù)時,例己知某廠2010年計劃規(guī)定產(chǎn)品產(chǎn)量要比上年實際提高5﹪,而實際提高了7﹪。則,則該計劃超額19完成了任務,2024/3/26,76,例某企業(yè)2010年甲種產(chǎn)品單位成本計劃降低率為上年的4，實際成本降低率為6。則單位成本降低率計劃完成相對數(shù)計算結(jié)果表明，該企業(yè)甲種產(chǎn)品的單位成本超計劃降低21。,2024/3/26,77,C計劃數(shù)表現(xiàn)為平均數(shù)時,,例某工廠某月生產(chǎn)甲產(chǎn)品，計劃每人每日平均產(chǎn)量為40件，實際每人每日平均產(chǎn)量為50件，則勞動生產(chǎn)率計劃完成相對數(shù)計算結(jié)果表明，該工廠某月勞動生產(chǎn)率超額25完成了計劃任務。,2024/3/26,78,2）結(jié)構(gòu)相對數(shù)將總體按照某一標志分類，總體中的一部分數(shù)值與總體全部數(shù)值之比，一般用百分數(shù)表示。,,2024/3/26,79,表41我國國內(nèi)生產(chǎn)總值構(gòu)成變化表（）,2024/3/26,80,3）比例相對數(shù)將總體按照某一標志分類，則總體中的某一部分數(shù)值與另一部分或幾部分數(shù)值之比，反映總體內(nèi)部各單位的構(gòu)成狀況。1990年全美500家公司執(zhí)行董事與工人的薪金之比為1501；1980年僅為501我國2010年第六次人口普查結(jié)果，男女性別比例為1052100我國十一五末期，三次產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)比例為20642437,,2024/3/26,81,4）比較相對數(shù)兩個不同空間的同類指標數(shù)值之比，反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象不同空間上發(fā)展的差異。如甲企業(yè)成本與先進企業(yè)的差距為12÷10120，本企業(yè)成本較先進企業(yè)每件成本高20。,,2024/3/26,82,5動態(tài)相對數(shù)兩個同類指標的不同時期水平之比，反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象在不同的時間發(fā)展上的差異。如甲企業(yè)成本自去年到今年的變動狀況為12÷139231,其成本較去年下降769,2024/3/26,83,6）強度相對數(shù)兩個性質(zhì)不同但有聯(lián)系的總量指標之比，反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象發(fā)展的強度、密度以及普遍的程度。如中國2008年人均GDP32668美元/人美國2008年人均GDP47440美元/人2010年我國人口密度≈140（人／平方公里）,,強度相對指標的正指標和逆指標,2024/3/26,84,2024/3/26,85,平均指標又稱為平均數(shù)或均值，它所反映的是現(xiàn)象在某一空間或時間上的平均數(shù)量狀況。如平均工資、平均成本等等。,2024/3/26,86,分類指標釋義2,統(tǒng)計指標按內(nèi)容特征分數(shù)量指標和質(zhì)量指標（P14,2024/3/26,87,數(shù)量指標反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象的總規(guī)模、總水平或工作總量的指標。、如總產(chǎn)值、企業(yè)總數(shù)、商店總數(shù)等。質(zhì)量指標反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象的相對水平或工作質(zhì)量的統(tǒng)計指標。如勞動生產(chǎn)率、職工人數(shù)比重、計劃完成百分比等。,2024/3/26,88,4指標與標志的關(guān)系P10,兩者的主要區(qū)別是標志是說明總體單位特征的，指標是說明總體特征的；標志中的數(shù)量標志可以用數(shù)值表示，而品質(zhì)標志不能用數(shù)值表示，所有的統(tǒng)計指標都是用數(shù)值表示的。兩者的主要聯(lián)系是有些統(tǒng)計指標的數(shù)值是在總體單位的數(shù)量標志值基礎上直接匯總得到的；在一定條件下（研究目的的調(diào)整），指標和標志之間可以相互轉(zhuǎn)化。,2024/3/26,89,5統(tǒng)計指標體系（P15,（1）概念統(tǒng)計指標體系是指由若干相互聯(lián)系的統(tǒng)計指標構(gòu)成的有機整體。（2）設計原則①科學性②目的性③全面性④統(tǒng)一性⑤可比性⑥核心性⑦可行性⑧互斥性,2024/3/26,90,,存在確定的數(shù)量關(guān)系產(chǎn)量價格＝產(chǎn)值,存在某種共同性產(chǎn)銷比率、盈利水平、勞動效率、償債能力,（3）統(tǒng)計指標體系的形式,5統(tǒng)計指標體系（P15,（4）指標體系的作用全面、綜合地對客觀事物進行描述、分析。,2024/3/26,91,5統(tǒng)計指標體系（P15,2024/3/26,92,,四、變量VARIABLE（見P11）,2024/3/26,93,1、變量是指說明現(xiàn)象某種特征的概念如商品銷售額、受教育程度、產(chǎn)品的質(zhì)量等級等變量的具體表現(xiàn)稱為變量值，即數(shù)據(jù)2、變量可以分為分類變量CATEGORICALVARIABLE說明事物類別的名稱順序變量RANKVARIABLE說明事物有序類別的名稱數(shù)值型變量METRICVARIABLE說明事物數(shù)字特征的名稱離散變量取有限個值連續(xù)變量可以取無窮多個值,2024/3/26,94,變量其他分類,1、隨機變量和非隨機變量,周一上午10時12時的股票成交量,行情預期、各種消息、購買行為、資金數(shù)量、新股上市、其他,隨機變量,指受隨機因素影響的變量,2024/3/26,95,總收入－總成本費用企業(yè)利潤,總收入↓－總成本費用↓企業(yè)利潤（↑或↓）總收入↑－總成本費用↓企業(yè)利潤（↑）總收入↓－總成本費用↑企業(yè)利潤（↓）總收入↑－總成本費用↑企業(yè)利潤（↑或↓）,指受確定性因素影響的變量,確定性變量,2024/3/26,96,,2、經(jīng)驗變量EMPIRICALVARIABLES和理論變量THEORETICALVARIABLES經(jīng)驗變量所描述的是我們周圍可以觀察到的事物理論變量則是由統(tǒng)計學家用數(shù)學方法所構(gòu)造出來的一些變量，比如，Z統(tǒng)計量、T統(tǒng)計量、?2統(tǒng)計量、F統(tǒng)計量等,2024/3/26,97,,變量及其類型,2024/3/26,98,五、參數(shù)和統(tǒng)計量見P11,2024/3/26,99,1、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?、標準差?、總體比例?等總體參數(shù)通常用希臘字母表示2、統(tǒng)計量STATISTIC用來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)計算出來的一些量，是樣本的函數(shù)所關(guān)心的樣本統(tǒng)計量有樣本均值?X、樣本標準差S、樣本比例P等樣本統(tǒng)計量通常用小寫英文字母來表示,,統(tǒng)計中的幾個基本概念,2024/3/26,101,,六、統(tǒng)計數(shù)據(jù)（P11,2024/3/26,102,六、統(tǒng)計數(shù)據(jù),1數(shù)據(jù)的計量尺度2數(shù)據(jù)的類型（1）分類數(shù)據(jù)、順序數(shù)據(jù)、數(shù)值型數(shù)據(jù)（2）截面數(shù)據(jù)、時間數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)（3）絕對數(shù)、相對數(shù)和平均數(shù),2024/3/26,103,1數(shù)據(jù)的計量尺度,2024/3/26,104,2024/3/26,105,2統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型,,統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分類按計量尺度分,分類數(shù)據(jù)CATEGORICALDATA只能歸于某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)；對事物進行分類的結(jié)果，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，用文字來表述；例如，人口按性別分為男、女兩類（這類數(shù)據(jù)是無序的，沒有大小的比較）。順序數(shù)據(jù)RANKDATA只能歸于某一有序類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)；對事物類別順序的測度，數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，用文字來表述；例如，產(chǎn)品分為一等品、二等品、三等品、次品等（這類數(shù)據(jù)是有序的，可以進行比較）。數(shù)值型數(shù)據(jù)METRICDATA按數(shù)字尺度測量的觀察值；結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)值，對事物的精確測度；例如身高為175CM、168CM、183CM。,2024/3/26,108,統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分類按時間狀況分,1截面數(shù)據(jù)CROSSSECTIONALDATA在相同或近似相同的時間點上收集的數(shù)據(jù)；描述現(xiàn)象在某一時刻的變化情況；比如，2010年我國各地區(qū)的國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)。2時間序列數(shù)據(jù)TIMESERIESDATA在不同時間上收集到的數(shù)據(jù)；描述現(xiàn)象隨時間變化的情況；比如，1952年至2009年國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)。3面板數(shù)據(jù)（PANELDATA）又叫混合數(shù)據(jù)不同空間在不同時間上的數(shù)據(jù)。比如，19502010年歷年我國31個省市自治區(qū)的國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)就屬面板數(shù)據(jù),2024/3/26,109,1絕對數(shù)（ABSOLUTENUMBER）現(xiàn)象的總體規(guī)模一般都以絕對數(shù)形式表現(xiàn)，一個地區(qū)的總?cè)丝凇鴥?nèi)生產(chǎn)總值、貨物周轉(zhuǎn)量等都是絕對數(shù)。2相對數(shù)（RELATIVENUMBER）由兩個相互聯(lián)系的絕對數(shù)對比得到，反映事物的相對數(shù)量。3平均數(shù)（AVERAGE）反映現(xiàn)象總體的一般水平。包括靜態(tài)平均數(shù)和動態(tài)平均數(shù)。,統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分類按表現(xiàn)形式分,2024/3/26,110,14統(tǒng)計設計,141統(tǒng)計設計的概念142統(tǒng)計設計的內(nèi)容143統(tǒng)計指標設計,2024/3/26,111,一、統(tǒng)計設計的概念,統(tǒng)計設計是統(tǒng)計工作的第一步，就是指在作某項具體統(tǒng)計工作之前，根據(jù)統(tǒng)計研究目的結(jié)合研