南京财经大学统计学系 28页

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  • 2022-09-01 发布

南京财经大学统计学系

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南京财经大学统计学系第一章总论\n本章内容一、什么是统计学二、统计学有什么用\n什么是统计学统计的涵义:统计工作、统计资料、统计学统计学的过去与现在:统计学中的各大著名学派、统计学的现代格局统计学的研究方法:大量观察法、统计描述法、统计推断法、统计模型法统计学的内容:描述统计学、推断统计学案例:我该什么时候上网?\n统计学有什么用统计给我们智慧与力量统计学在经济领域的应用(案例1案例2)统计学在管理领域的应用(案例1案例2)\n统计工作统计工作是为了管理或认识的需要,对社会经济现象和自然现象进行数量收集的活动。谁做?统计局系统、企业信息化\n统计资料统计资料是统计工作过程中所取得的各项数字资料以及与之相关信息的总称。统计资料是统计工作取得的能够说明所研究对象的数据。例如国内生产总值数据,说明整个国家的生产规模。这些数据经常会在报纸、杂志上出现。\n统计学统计学是在统计工作的经验积累到一定程度时自然产生的,它是收集、整理、描述分析统计数据的方法和技术,为我们的决策提供“量”方面的依据。《不列颠百科全书》对统计学的定义为:“统计学是关于收集和分析数据的科学和艺术”。\n中华人民共和国国家统计局\n企业信息化模式\n艺术:金字塔\n统计学中的各大著名学派1.国势学派2.政治算术学派3.数理统计学派4.社会统计学派\n统计学的现代格局一是以社会经济问题为主要研究对象的社会经济统计,从属于应用经济学。二是以方法和应用研究为主的数理统计。从学科的角度看,从属于数学。\n国势学派人物:【德国】康令和阿亨瓦尔贡献:提出世界公认的名词-统计学(Statistics)评价:“有统计之名,无统计之实”的学派\n政治算术学派人物:【英国】威廉·配第和约翰·格朗特贡献:开用数量方法研究社会经济现象之先河评价:“有统计之实,无统计之名”的学派\n威廉·配第配第著作《政治算术》中,对当时的英国、荷兰、法国之间的财富进行数量上的计算和比较。马克思称配第是“政治经济学之父,在某种程度上也可以说是统计学的创始人”\n数理统计学派人物:【比利时】人才济。如:凯特勒戈赛特、费希尔、内曼、卡尔皮尔逊贡献:(1)完成统计学和概率论结合(2)建立了丰富的数理统计理论\n卡尔·皮尔逊他设计的“直线相关系数”是最常用的相关系数,从其构思过程中,体会“对称美”;他构建的“检验”是最常用的检验方法,从其公式形式中,体会“简单美”。许多学者把卡尔·皮尔逊尊称为“统计学之父”。\n社会统计学派人物:【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔观点:统计学的研究对象是社会现象,目的在于明确社会现象的内在联系和相互之间的关系。在研究过程中,要用全面调查,也可以适量的使用抽样调查。\n大量观察法大量观察法是指统计研究各种现象和过程要从总体上加以考察,对现象总体中的全部或足够多的个体进行调查研究,将充分占有的实际数据资料,作为认识的基础。\n统计描述法统计描述法是对由调查或实验得到的统计数据资料进行整理、归类,计算出各种能反映总体数量特征的综合指标,并加以分析研究,从而得出需要的数据资料信息,用表格、图形和统计指标数值来表示的统计方法。\n统计推断法统计推断法是指以一定的置信水平,根据样本数据资料来判断总体数量特征的归纳推理方法。\n统计模型法根据一定的经济理论和假定条件,用数学方程去模拟现实经济现象相互关系。利用它可对现象和过程中存在的数量关系进行比较完整和近似的描述,简化客观存在的复杂的其他关系,以便对现象状态和变化过程进行数量上的评价、预测和控制。\n描述统计学描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。DescriptiveStatistics\n推断统计学推断统计学是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。InferentialStatistics\n案例收集数据→整理数据→分析数据→展现结果→作出决策早点起,在网上飞驰互联网的用户人数及分布、信息流量分布、域名注册、用户通常在什么时间上网等信息都可以从电讯局或网络公司的业务记录中获得。汇总每天某个时间点上,在线用户占注册用户的比例来反映用户通常上网的时间\n案例11995年9月,美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较,数量分析和模糊评价等方法,预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。\n案例1假设一家会计师事务所想确定客户的资产负债表中所显示的应收账款的数量是否公正地体现了实际的应收账款的数量。通常,应收账款的账目数量很大,要审查和验证每个账户既费时又费钱。怎么办?抽样调查可以解决问题!\n案例2零售付账柜台使用电子扫描仪收集数据,可供各种营销研究应用。数据挖掘的典型:啤酒与纸尿裤

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