统计

这是十分正常的。P值小于0.001只是表明你的kappa系数明显大于0，也就是你的样本显示出的一致性并不是由于随机造成的。你的kappa系数是0.712，接近1，因此明显大于0是应该的，这是一个自然而然的结果，不要担心。如果此时P值大于0.05反而不妙，说明你的样本显示出的一致性是由于随机造成的，也就是不能肯定你的两个结果或方法存在一致性。

RSR法和topsis法在SPSSAU中均有提供，具体区别可查看帮助手册。RSR法帮助手册TOPSIS法帮助手册

1985年之前，中国大陆对国民经济核算源于前苏联与计划经济相配套的物质平衡表体系（MPS），1985－1992年逐步与联合国推荐的源于市场经济的国民经济核算体系（SNA）接轨。1992年8月，国务院发出《关于实施新国民经济核算体系方案的通知》，正式开始在中国实行SNA体系，GDP成了中国最为重要的经济指标。1993年起，国家统计局完全摈弃MPS核算体系彻底转向SNA，这样中国经济增强了与市场经济国家经济的可比性。2003年11月26日国家统计局发布《关于我国GDP核算和数据发布制度的改革》，对年度GDP核算和数据发布进行了重新规范，至此完全规范了GDP数据，发布的GDP分为初步核算数、初步核实数和最终核实数三类，通过各类普查对GDP数据定期修订。自2003年启动第一次全国经济普查开始，至2013年为止，五年一次的全国经济普查共经历了三次，历次全国经济普查对前期国民经济数据特别是GDP做出修订。根据2013年第三次全国经济普查修订的结果：基于本币（人民币）计算，1986年中国GDP过万亿元，达到10,309亿元；2001年过10万亿元，达到110,270亿元，2012年过50万亿元，达到534,123亿元。基于美元计算（官方汇率），1998年首次过万亿美元，达到10,253亿美元；2008年过5万亿美元，达到50,597亿美元；2014年过10万亿美元，达到103,611亿美元（636,463亿元人民币）。

以下是我去年考试前总结的一部分资料，当时我和朋友分头总结的，现在只能找到这些章节的电子版的了，大家做个参考吧！ 　　第四章 　　企业产值统计是企业统计最基本的内容，对于企业开展综合经济统计分析和加强企业的经营管理都具有重要作用。 　　首先，企业产值是企业在一定时期内经济活动有效的综合反映。 　　其次，企业产值是企业考核经济效益，进行各种统计分析的基本依据。 　　而且，企业产值是企业编制计划和检查计划的依据。 　　此外，企业产值是计算本部门和全社会有关产值指标的基础。 　　产值指标的价值构成：c，v，m c代表物化劳动移行价值，其中又分为c1和c2.C1为劳动手段折旧值，c2为劳动对象的转移价值，v为必要劳动价值，m为剩余劳动价值。 　　总产值（总产初）SNA总产出 增加值（追加值） 净产值（生产净值）包括（MPS净产值 SNA生产净值）社会净产值在MPS又称之为国民收入。 　　在SNA，除了增加值以外，与MPS产值指标相对应，也有总产值和净产值两个指标。其核算内容，包括劳务加之在内。包括企业劳务工作量在内的企业总产值指标，称之企业总产出。 　　全社会增加值——企业增加值和非企业的增加值的总和，称之为国内生产总值GDP. 　　企业产值指标的统计必须遵循如下原则： 　　（一） 计算内容上的平衡原则。 　　（二） 核算方法上的主体原则，又称对象原则。可以分为三种：产品法、企业法、工厂法。 　　（三） 计算时空范围上的统一原则。遵守规定的时间标准，遵守规定的空间标准。（国土原则） 　　企业工业总产值是企业在一定时期内工业生产最终有效成果的价值总和。企业工业总产值采用“工厂法”（企业法）。工厂法是以整个企业为单位，把企业本期工业生产的最终有效成果乘以相应的产品价格，进行加总计算。企业工业总产值只计算企业最终成果。企业内部不许重复计算。在社会再生产的过程中，从全社会加总的角度来看，这部分产品的价值就发生了重复计算。企业总产值包括如下几大部分：产成品价值，工业性作业价值和自制半成品、在制成品末期初结存差额价值。 　　（一） 成品价值：本企业在报告期内生产的、经检验合格并已包装入库，或者虽未入库，单已办理入库手续的产品，称之成品。作为成品，不管是否已经售出，也不管是自备原材料生产的，还是来料加工生产的，都应安全价计入总产值。准备出售和已经出售的半成品，视同成品看待，亦按全价计入总产值。企业自产自用设备和非生产用的产品价值，企业发外加工的成品价值，亦既定或者来料加工的成品价值。 　　（二） 本期完成的工作性作业价值 ：已完成的工业性作业价值，应按加工价值（包括工费和料费）计入总产值，不包括加工件本身的价值。企业自行完成机器设备和交通运输工具大修理作业价值也包括在内。 　　（三） 半成品、在职聘期末期初结存量的差额价值。生产周期在半年以上的计算以上数额。一般企业通常略而不计，是对一些生产周期较长的企业加以计算。SNA包括废品。 　　（一）（二）（三）项相加，即是企业的工业总产值。 　　按“工厂法”计算企业工业总产值指标具有如下特点： 　　第一， 企业工业总产值受物质消耗转移价值的影响。 　　第二， 企业工业总产值受企业组织结构变动的影响。 　　第三， 企业工业总产值不受企业生产起点变化的影响，不利于发挥企业增加前期生产工序的积极性。 　　作用：一是可以用来大只表明企业在报告期的工业生产活动的总规模和总水平；二是可以反映企业时间的经济技术联系，反映社会产品再生产过程中的价值补偿和实物补偿；三是可以计算其他经济指标提供依据；四是可以变质投入产出表提供资料。 　　工业总产值—转移价值=企业工业净产值=v+m 　　企业工业增加值构成为c1+v+m 　　企业工业增加值的计算方法可以分别采用瑟汉发活分配法。有相当长的一段时间沿用mps口径。用mps口径计算工业增加值，只需将工业总产值扣除工业物质消耗的价值。我国要求按sna口径计算工业增加值。 　　（一） 生产法——从工业总铲除中扣除工业物质消耗的外购产品和劳务的价值量的余额，其公式：工业增加值=工业总产出—工业中间消耗 　　工业总产出=现价工业总产值（包括在制品、半成品起初差额）+废品、废料销售值 　　工业中间消耗=工业中间物质消耗+工业中间劳务消耗 　　工业中间物质消耗=外购材料+外购燃料+外购动力+定货者来料价值+其他物质消耗价值 　　工业中间劳务消耗=支付给其他非物质生产部门的各种费用+利息支出 　　物质消耗包括实物消耗和其他物质消耗 　　劳务消耗包括非物质消耗和利息支出 　　MPS 包括工业总产值（工厂法 c+v+m）分为工业商品产值和工业销售产值。 　　（二） 分配法： 　　工业增加值=固定资产折旧+劳动者报酬+生产税净额+营业盈余 　　生产税净额即包括增值税也包括上缴财政的各种费用。 　　SNA （c+v+m）包括工业总产出——中间投入包括物质消耗（原材料，燃料）、劳务消耗和工业增加额（生产法） 　　企业工业生产净值（v+m）=工业总产值—转移价值 　　工业商品产值是指本期生产的可供销售并能取得经济收入的产品价值总和，其价值构成与工业总产值相同为c+v+m，是工业总产值中的可供销售的部分。 　　内容包括：（1）用本企业自备原材料生产的成品价值；（2）用定货者来料生产的成品加工价值，即产品价值扣除定货者来料的价值；（3）本期生产的准备销售和已经销售的半成品、工具模型和水电气的价值；（4）对外企业已经完工的工业性作业价值。 　　从商品产值的构成内容看，它和总产值的口径基本相同，但是存在一些差别，主要有两点：其一是工业总产值包括自制半成品、在制品和工具模型价值期初期末的差额，而商品产值则不包括；其二是工业总产值包括定货者来料价值，商品产值则不包括。 　　工业销售产值是以货币表现的工业企业在一定时期内销售的工业产品总值。 　　企业为本单位基本建设部门、生活福利部门等提供的产品和工业性作业以及自制设备也应视同销售，这本们也作为销售统计。 　　工业销售产值与工业总产值自己算上的基本区别在于：工业销售产值计算的基础是产品销售量，工业总产值的计算机基础是工业产品生产总量。 　　企业农业总产值：就是企业在一定的时期内生产的，以货币表现的农产品总量。它是反映企业反映报告时期农业生产总产量的重要指标。农业总产值采用“生产法”计算。 　　统计农业总产值，首先要明确计算范围。我国农业泛指农、林、牧、副、渔五业。农业总 　　产值是企业在报告期（农业作物的种植业）产值、林业产值、牧业产值、副业产值和渔业产值的总和。 　　企业农业总产量=∑（农产品实际产量*该种农产品价格） 　　企业产值的具体计算方法： 　　（一） 种植业产值的计算，具体分为6大类： 　　（1） 粮食作物产值 　　（2） 经济作物产值 　　（3） 蔬菜及瓜类产值 　　（4） 茶叶、桑叶和果类产值 　　（5） 饲料、绿色作物产值 　　（6） 其他作物产值 　　（二） 林业产值的计算，主要包括如下三个部分产值： 　　（1） 人造林木生长量的产值 　　（2） 林产品产值：指从人工栽培竹木生长的不经过看法竹木本身而采集到的各种林产品产值，要注意的是野生林木产品产值应列入副业产值内。 　　（3） 采伐竹木产值 　　（三） 牧业产值的计算，具体包括如下四个部分产值。 　　（1） 大小家畜的繁殖、增长、和增重产值 　　（2） 家禽繁殖、增长增重产值 　　（3） 活禽、禽产品产值：指不经屠宰而获得的各种畜禽产品产值。 　　（4） 饲养其他动物的产值 　　（四） 副业产品的计算 　　（五） 渔业产品的计算 　　企业农增加值=企业农业总产值—中间投入 　　计算农业企业增加值，也可以收入法又叫成本法。 　　企业农业生产净值也可以用农业生产增加值扣除农生产性固定资产在报告时期的折旧额求得。计算企业农业生产净值又生产法和分配法两种。 　　（一） 计算企业生产净值的生产法：用生产法计算农生产净值，首先应计算农业总产值，然后从中扣除农业生产的物耗价值和农业生产劳务消耗。 　　（二） 计算企业农业生产净值的分配法；就是依据农业生产净值的生产要素项目计算。 　　企业建筑总产值，又叫简直工作量，是指企业在一定时期内生产的，以货币表现的净值产品总量。 　　在计算企业建筑总产量时，应注意如下四个特点： 　　1. 建筑总产量的计算采用的是“产品法”。 　　2. 建筑施工活动具有长期性和阶段性，产品生产过程常常存在跨期现象，因此，建筑总产值的计算必须与本期投入劳动消耗相适应。 　　3. 与工业产品一样，建筑产品也具有实物和生产性作业两种形态。但对建筑物的威胁和对某些生产设备的安装，则只计算器安装作业价值，不包括设备本身价值。 　　4. 建筑产品是企业进行建筑安装生产活动的有效成果。按原预算工作量计算实际完成的产品价值量。 　　企业建筑总产值的计算：为简化计算，在实际工作中通常只在年中进行一次性调整，而在平时则不考虑慈祥价值。企业的建筑工作量分为自行完成工作量，委托外单位完成工作量，两者之和称为城建工程工作总量。 　　企业建筑增加值与生产净值：企业建筑增加值的计算方法有生产法和收入法。利用收入法计算建筑增加值，和工业、农业计算增加值的方法一样，都是从总产值中扣除中间消耗。建筑企业计算物耗可以利用建筑安装工厂成本报表的资料。在该报表中列出了直接费用和管理费用两大类。企业的建筑生产净值，是企业在报告时期的建筑安装施工活动中心创造的价值，可以由企业建筑增加值扣除固定资产的折旧费用求得 . 　　企业的批发零售贸易、餐饮业总产值统计：现阶段商业活动的主要内容体现在批发零售贸易及餐饮业。企业的批发批发零售贸易、餐饮总产量是企业一定时期内批发零售贸易、餐饮活动成果的货币表现，是企业通过商品购销活动追加到产品上的价值量。 　　企业批发零售贸易总产量=企业按销售价格计算的本期已售商品总额—按购进计算的本期售商品的总额 　　（或）=企业本期商品流通费用+本期应纳税金+本期应得利润—本期对外支付的运费、邮电费。企业批发零售总产量中不包括对外支付的运费和邮电费，是因为这两部分价值应记入运输业产值和邮电业产值。 　　餐饮业是一个特殊的部门，它同时从事餐饮加工和商业转售活动。餐饮业总产值的计算必须分类进行；对饮食加工部分，应视同实物产品的生产处理，按销售产的全价记入产值，对食品、副食品、酒类、的转售部分。则应视为商业活动，按批发零售贸易总产值的方法只计算转售商品的追加价值。餐饮业总产值就是上述俩昂各方面的产值之和。 　　企业的批发零售贸易、餐饮业生产净值，也可以分别采用“生产法”或“分配法”进行计算。 　　企业批发零售贸易增加值=企业批发零售贸易省净值+本企业经营性固定资产折旧 　　企业交通运输产值：分为货物运输和旅客运输量部分。企业从事旅客运输，在SNA中也视同为生产性的经营活动，作为服务业的成果计算来无价值。 　　企业货运总产值统计：企业在报告期通过货物运输追加到物质产品中去的价值。 　　企业邮电产值：邮电企业主要从事两类业务：一是邮件传递，报刊发行和汇兑等邮政业务；二是电话，电报等电信业务。从理论上来说，其增加值的计算也分为生产法和分配法（常用经营收入发）。 　　企业服务产值：国民经济可分为两大部门，即物质生产部门和非物质生产部门。非物质生产部门可以分为两类：即盈利性单位和非盈利性单位。服务企业是指的是其中盈利性的经营单位。 　　企业劳务总值统计：企业在报告期内提供的以货币表现的劳务总量，就是该企业的劳务总值。是反映企业报告期服务（劳务）经营规模的综合性指标。计算劳务总值的方法有两种：即收入法和支出法。企业劳务总值=报告期该企业服务活动总收入—非服务营业性收入 　　计算中间消耗时，遵循的原则： 　　第一， 作为中间消耗扣除的，必须是从外购，而且是已记入了劳务总值的产品的劳务。 　　第二， 必须是本期投入服务过程并消耗的产品和劳务。 　　第三， 必须与企业劳务总值的计算口径相一致，即凡即如劳务总值的项目，必须计算相应的中间消耗，否则不予计算。 　　第五章 　　产品品种不同于产品种类，也不同于产品规格、型号或花色。产品使用价值存在根本差异，不能相互替代时应划分为不同种类；同一种的产品，基本用途大致相同，但在具有性能和用途上又存在不同的品种；同一种内再根据差异程度划为不同的规格，型号或花色。在实际工作中，工业产品品种的确定一般是以工业产品目录中大类以下一层的分类为依据的。 　　统计中反映产品品种的主要统计指标有： 　　（一）产品品种种数：是指报告期内企业实际投产的品种数。不论其产量多少，不论其是否 　　完成了计划，只要企业投入了就作为一个品种统计。某一主管部门下属的几个企业都生产了同一品种的产品，该部门在汇总时，只能作为一个品种计算。 　　（二）完成计划产品品种比率 　　完成计划产品品种比率=报告期完成计划产量的产品品种数/报告期计划规定应生产的产品品种数 　　（三）品种计划完成程度指标 　　品种计划完成程度=∑[计划内品种实际产量（扣除超计划部分）×工时定额]/∑（计划内品种计划产量×工时定额）或 　　品种计划完成程度=∑[计划内品种实际产量（扣除超计划部分）×产品单价/∑（计划内品种计划产量×产品单价） 　　计算上述指标时必须遵循“不抵补原则”即算式的子项只计算计划任务内的实际产量，炒股计划部分不计，没列入计划的产品产量也不计入。这样做是为了避免用某种品种的超计划数（或计划以外的产品数），去充抵其他品种的未完成计划数。 　　供货合同是指供货方与定货方签订的具体规定供货品种、规格、数量、质量标准、价格、交货日期、交货方法、运输方式、结算方式、双方责任和义务、违约处罚等内容的书面协议。 　　供货合同统计实际上是品种统计。 　　合同双方同意进行调整，统计时应以调整后的数字为准。 　　供货合同统计的主要指标有： 　　（一） 全年合同订货量：已经签订供货合同，并规定在本年内交货的订货总量。 　　（二） 全年合同供货量 　　（三） 完成供货合同份数比率 　　（四） 供货合同完成率：为了总和反应供货合同的执行情况，需采用供货合同完成率指标。 　　供货合同完成率=报告期合同实际交货量/报告期合同订货量 　　分母与分子差为欠交合同量。式中的交货量和订货量可以为实物量，也可以采用合同价格进行过渡，综合为价值量计算。 　　新产品统计：是在某一范围内第一次试制成功的产品。 　　作为新产品本身应具备的条件： 　　一是比现有产品又重大改进和提高的产品，或是从未生产过的新创产品。 　　二是经鉴定合格的产品。 　　反映新产品的情况，可从以下几个方面进行： 　　（一） 研制成功和投入生产的新产品品种数统计。新产品一定要经过国家科委鉴定。投入生产的新产品是已经过生产性试验修改定型，经上级部门批准正式投产并成批生产的新产品。 　　（二） 新产品的产量及价值量统计

.1、电力系统潮流计算，平衡节点是电压参考点，它的另外一个任务是功率平衡点2、PQ节点：节点注入的有功功率无功功率是已知的。 PV节点：节点注入的有功功率已知，节点电压幅值恒定，一般由武功储备比较充足的电 厂和电站充当； slack节点：节点的电压为1*exp(0°)，其注入的有功无功功率可以任意调节，一般由具有调峰能力的水电厂充当。 更复杂的潮流计算，还有其他节点，或者是这三种节点的组合，在一定条件下可以相互转换。

Services&Resources选择physical reference dataatomic spectroscopy data.atomic spectra databaselines表格右下角有一个按钮 show advanced settings在g前面打勾在Spectrum中输入你想查找的元素如Na

名次 用户ID 主题数 精品数 主题率 精品率 贡献分--------------------------------------------------------------- 1 EAsports 268 21 3.19% 7.84% 3534.9 2 PK小虾米 129 28 1.54% 21.71% 3370.0 3 犬冢¤泉 400 0 4.77% 0.00% 2810.0 4 DW昔 80 20 0.95% 25.00% 2381.3 5 _佛曰不可狂 312 2 3.72% 0.64% 2307.4 6 McGrady0520 182 11 2.17% 6.04% 2148.1 7 鬼晓得O 298 0 3.55% 0.00% 2108.0 8 SYXTINA 169 6 2.01% 3.55% 1714.4 9 外婆的盆骨宽 102 5 1.22% 4.90% 1088.2 10 PupPy¨ 40 8 0.48% 20.00% 988.4 11 5视我吧 130 1 1.55% 0.77% 972.4 12 s苏酥s 113 0 1.35% 0.00% 822.7 13 FooL30 101 1 1.20% 0.99% 777.6 14 MingYounce 14 6 0.17% 42.86% 715.7 15 悼念左左的阿飞 71 1 0.85% 1.41% 572.6 16 时光的东边 79 0 0.94% 0.00% 551.3 17 无无我我 24 4 0.29% 16.67% 506.7 18 独自去偷窥 34 3 0.41% 8.82% 500.6 19 lyh_music 71 0 0.85% 0.00% 492.7 20 Eden_Soul 67 0 0.80% 0.00% 481.0 21 eminem520 28 3 0.33% 10.71% 436.2 22 林妹妹是我的 61 0 0.73% 0.00% 428.0 23 ZYY没有眼泪 60 0 0.71% 0.00% 421.7 24 相扑兔 56 0 0.67% 0.00% 411.7 25 gavinllk 59 0 0.70% 0.00% 406.3 26 画面停格_ 53 0 0.63% 0.00% 392.0 27 白五爷1 55 0 0.66% 0.00% 387.7 28 咳咳の板栗 52 0 0.62% 0.00% 372.0 29 莽子1fy 15 3 0.18% 20.00% 366.8 30 fanrkfanrk 11 3 0.13% 27.27% 365.3 31 该死德温柔 8 3 0.10% 37.50% 358.0 32 蒅ˇ沫┐ 48 0 0.57% 0.00% 338.0 33 伪娘_MZY 45 0 0.54% 0.00% 317.7 34 changeRole 42 0 0.50% 0.00% 304.3 35 Lina_Downey 43 0 0.51% 0.00% 300.3 36 _杨琪_ 43 0 0.51% 0.00% 291.3 37 你Shi我De天使 42 0 0.50% 0.00% 290.7 38 ∑麻婆豆腐 36 0 0.43% 0.00% 263.0 39 SpEsHoW¨ 3 2 0.04% 66.67% 261.1 40 wayyyyyyy 3 2 0.04% 66.67% 259.4 41 DJ毕韵桃 32 0 0.38% 0.00% 220.7 42 P_aul 31 0 0.37% 0.00% 217.3 43 鬼泣∮孽 20 1 0.24% 5.00% 214.9 44 做人伪娘最美好 31 0 0.37% 0.00% 214.0 45 卵儿c 31 0 0.37% 0.00% 213.3 46 MS飞天小猪 29 0 0.35% 0.00% 207.0 47 Cry_Xx 29 0 0.35% 0.00% 201.7 48 ShiT小米 28 0 0.33% 0.00% 195.7 49 果酱马萨 27 0 0.32% 0.00% 190.0 50 cctvjav 16 1 0.19% 6.25% 188.4 51 Ap520 15 1 0.18% 6.67% 186.0 52 冰火梦馨 14 1 0.17% 7.14% 178.9 53 偶好夕命 25 0 0.30% 0.00% 175.3 54 爱尔兰魔术师 10 1 0.12% 10.00% 158.8 55 CHUA麦子 23 0 0.27% 0.00% 158.3 56 McGrady_LX 22 0 0.26% 0.00% 152.3 57 擦光所有火柴 22 0 0.26% 0.00% 151.7 58 Fox_Megan 1 1 0.01% 100.00% 151.3 59 邋遢鱼鱼 1 1 0.01% 100.00% 151.3 60 爱死Jolin了 10 1 0.12% 10.00% 150.3 61 Shít 1 1 0.01% 100.00% 148.7 62 岁月_年华 1 1 0.01% 100.00% 148.0 63 风的∮味道 1 1 0.01% 100.00% 146.7 64 xuri108 1 1 0.01% 100.00% 146.7 65 琛奶牛 21 0 0.25% 0.00% 141.7 66 eminem521 8 1 0.10% 12.50% 137.3 67 tuki 20 0 0.24% 0.00% 134.0 68 Min_ger 19 0 0.23% 0.00% 130.3 69 一个人的泡面 6 1 0.07% 16.67% 127.6 70 彦力群 2 1 0.02% 50.00% 125.0 71 苹儿清 2 1 0.02% 50.00% 124.5 72 _落小刺_ 18 0 0.21% 0.00% 124.3 73 CeciliaX 4 1 0.05% 25.00% 124.2 74 楼下有头猪 4 1 0.05% 25.00% 122.9 75 绝对小钩子 18 0 0.21% 0.00% 122.0 76 心凌の羽毛♀ 2 1 0.02% 50.00% 121.0 77 ⊙天啦地啦⊙ 17 0 0.20% 0.00% 119.3 78 263672399 4 1 0.05% 25.00% 118.3 79 朵儿《》 17 0 0.20% 0.00% 115.7 80 明火暗雷 17 0 0.20% 0.00% 115.3 81 抓子嘛 15 0 0.18% 0.00% 113.3 82 彩带姐姐 16 0 0.19% 0.00% 108.3 83 灵魂那么冤 15 0 0.18% 0.00% 103.0 84 苹果投币式 14 0 0.17% 0.00% 102.0 85 出售友谊 15 0 0.18% 0.00% 102.0 86 非草勿扰っ 12 0 0.14% 0.00% 92.0 87 一个十先生 12 0 0.14% 0.00% 88.0 88 朴元嘉╮ 12 0 0.14% 0.00% 85.3 89 D鸽子 12 0 0.14% 0.00% 82.0 90 __Laughing哥_ 12 0 0.14% 0.00% 82.0 91 雨天·樱 12 0 0.14% 0.00% 81.7 92 ppst123 11 0 0.13% 0.00% 76.0 93 七字已成灰 11 0 0.13% 0.00% 75.7 94 s寞秋s 10 0 0.12% 0.00% 71.0 95 低调的嚣张者 10 0 0.12% 0.00% 70.0 96 随心乀飘逝 10 0 0.12% 0.00% 69.7 97 苏珊的花舞鞋 10 0 0.12% 0.00% 68.7 98 0oH_Ho0 10 0 0.12% 0.00% 68.7 99 青楼少爷_ 10 0 0.12% 0.00% 68.7 100 L越狱P 10 0 0.12% 0.00% 68.0 生成时间 2010-09-17 23:00:25

条件组合查询SQL查询语句：SELECT log_id,start_time,end_time,prov_id,city_id,area_id,idt_id,cnt,net_typeFROM v_i_eventWHERE prov_id = 1 AND net_type = 1 AND area_id = 10304 AND time_type = 1 AND time_id >= 20130801 AND time_id <= 20130815ORDER BY log_id LIMIT 10;

TRF = Trade Reporting Facility

心肌细胞原代培养和传代培养的方法:用0.2%胰蛋白酶(trypsin)和0.1%胶原酶(collagenase)进行消化,用差速黏附贴壁法纯化心肌细胞,用IMDM(Iscove"s改良的Dul-becco"smedium)培养基培养,倒置显微镜下观察,用苔盼蓝(trypan)染色法做心肌细胞质量评价,心肌细胞进行Actin免疫组化、Myoglobin荧光免疫组化和电镜分析.结果:心肌细胞存活率为99%,24h后见有95%细胞贴壁,心肌细胞达95%,心肌细胞为圆形状、梭形状、椭圆状、棒状、星状及分叉状等;Actin免疫组化和Myoglobin荧光免疫组化强阳性,电镜见心肌细胞

T.TEST(array1,array2,tails,type)T.TEST 函数语法具有下列参数 （参数:为操作、事件、方法、属性、函数或过程提供信息的值。）： Array1 必需。第一个数据集。Array2 必需。第二个数据集。Tails 必需，指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 T.TEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 T.TEST 使用双尾分布。Type必需，要执行的 t 检验的类型。参数 如果 type 等于 检验方法 1 成对2 等方差双样本检验3 异方差双样本检验说明 ：如果 array1 和 array2 的数据点个数不同，且 type = 1（成对），则 T.TEST 返回错误值 N/A。 参数 tails 和 type 将被截尾取整。 如果 tails 或 type 为非数值型，则 T.TEST 返回错误值 VALUE!。 如果 tails 不为 1 或 2，则 T.TEST 返回错误值 NUM!。 T.TEST 使用 array1 和 array2 中的数据计算非负值 t 统计。如果 tails=1，假设 array1 和 array2 为来自具有相同平均值的总体的样本，则 T.TEST 返回 t 统计的较高值的概率。假设“总体平均值相同”，则当 tails=2 时返回的值是当 tails=1 时返回的值的两倍，且符合 t 统计的较高绝对值的概率。

　　T.TEST(array1,array2,tails,type)T.TEST 函数语法具有下列参数 （参数:为操作、事件、方法、属性、函数或过程提供信息的值。）： 　　Array1 必需。第一个数据集。　　Array2 必需。第二个数据集。　　Tails 必需，指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 T.TEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 T.TEST 使用双尾分布。　　Type必需，要执行的 t 检验的类型。　　参数 如果 type 等于 检验方法 　　1 成对　　2 等方差双样本检验　　3 异方差双样本检验　　说明 ：　　如果 array1 和 array2 的数据点个数不同，且 type = 1（成对），则 T.TEST 返回错误值 #N/A。 参数 tails 和 type 将被截尾取整。 如果 tails 或 type 为非数值型，则 T.TEST 返回错误值 #VALUE!。 如果 tails 不为 1 或 2，则 T.TEST 返回错误值 #NUM!。 T.TEST 使用 array1 和 array2 中的数据计算非负值 t 统计。如果 tails=1，假设 array1 和 array2 为来自具有相同平均值的总体的样本，则 T.TEST 返回 t 统计的较高值的概率。假设“总体平均值相同”，则当 tails=2 时返回的值是当 tails=1 时返回的值的两倍，且符合 t 统计的较高绝对值的概率。

粘贴一段以前写的代码供参考 Dim DataRng As Range "定义一个数据范围，用来储存生成数据透视表的数据 Dim MyPivot As Worksheet "定义一个工作表，存放数据透视表" Dim pt As PivotTable "定义一个数据透视表，用来储存数据透视表对象” Dim MyTable As Worksheet "定义一个工作表，做为汇总表 Dim ptcache As PivotCache Set DataRng = Range("A1:D" & zuidazhi) " Set ptcache = ActiveWorkbook.PivotCaches.Add(SourceType:=xlDatabase, SourceData:=DataRng) Sheets.Add Sheets("Sheet1").SelectSet pt = ptcache.CreatePivotTable(tabledestination:=Sheets("Sheet1").Range("b1"), TableName:="pivottable1") With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("采样时间") .Orientation = xlRowField .Position = 1 End With With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("样品名称") .Orientation = xlRowField .Position = 2 End With With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("分项") .Orientation = xlRowField .Position = 3 End With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").AddDataField ActiveSheet.PivotTables("pivottable1" _ ).PivotFields("值"), "计数项:值", xlCount With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("计数项:值") .Caption = "平均值项:值" .Function = xlAverage End With

Pivot, 枢轴量. 枢轴量方法是初等统计学中最常用的方法. 采用此种方法,主要通过对指数分布和均匀分布中未知参数的置信区间的求算,找出两种连续型随机变量未知参数的区间估计.

#include<<a href="https://www.baidu.com/s?wd=stdio.h&tn=44039180_cpr&fenlei=mv6quAkxTZn0IZRqIHckPjm4nH00T1YkuhnLuHFWPHndn1TsPWD30AP8IA3qPjfsn1bkrjKxmLKz0ZNzUjdCIZwsrBtEXh9GuA7EQhF9pywdQhPEUiqkIyN1IA-EUBtkPjfLnW04nH6kn1RznHnsP10s" target="_blank" class="baidu-highlight">stdio.h</a>>int main(){ int a[6]; int i; double sum=0,avg; for(i = 0;i < 6;i++){ scanf("%d",&a[i]); sum += a[i]; } avg = sum/6; printf("sum = %.0lf average = %.1lf ",sum,avg); return 0;}

#include <iostream>#include <map>#include <string>#include <iterator>using namespace std;main(){ string str; map<string,int> m; do { cin>>str; pair<map<string,int>::iterator,bool> ret=m.insert(make_pair(str,1)); if (!ret.second) { ++ret.first->second; } } while (str[0]!="$"||str.size()!=1); map<string,int>::iterator mi=m.begin(),mimax; int fre=0; while (mi!=m.end()) { if (mi->first!="$") { if (mi->second>fre) { fre=mi->second; mimax=mi; } } mi++; } cout<<"频率最高的单词为"<<mimax->first<<"频率为"<<mimax->second;}

select length(PERIODS)-length(replace(PERIODS,","))+1 from test

psm算统计学显著方法：通常情况下,实验结果达到0.05水平或0.01水平,才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。

1.population 2.sample 3.variable 4.data价值 5.data 6.experiment 7.parameter 8.qualitative，或属性，或者明确，变量 9.quanlitative，或数值，变量 10.nominal变量 11.ordinal变量 12.discrete变量 13.continuous变量 14.biased抽样方法 15.sampling框架 16.judgment样本 17.probability样本 18.single阶段抽样 19.simple随机抽样 20.systematic样本

用统计图等统计某事物

blocking variable在统计学里指的是区组变量，例如随机区组设计里就含有一个区组变量。区组变量一般是分类变量（例如性别、种族等），属于控制变量（control variable），用于消除或降低各个分组在区组变量上的变异。例如，将性别作为区组变量后，则各个分组中的男性和女性受试者的比例肯定相等，这就消除了性别差异对实验结果的影响。

Android Jacoco 覆盖率统计Gradle配置，包括生成本地单元测试报告，仪器单元测试报告，合并两种测试的报告，合并两种测试的执行数据并在AndroidStudio的编辑器中查看每一行的覆盖率情况。 这里我们仅仅从Gradle任务来说，不考虑 AndroidStudio/IDEA。 对于本地单元测试来说，原先有一个 testDebugUnitTest 的测试任务，如果不做配置，该任务只会生成测试通过情况的报告。只要应用 jacoco 插件，然后运行 testDebugUnitTest 任务时，就会同时生成jacoco覆盖率统计 执行数据文件 。 之所以能这样是因为 jacoco 插件会给所有 Test 类型的任务添加 jacoco 的配置。 可以通过如下方式输出其执行数据文件路径： 执行情况如下： 仪器单元测试覆盖率数据的统计需要打开 testCoverageEnabled 开关，然后会有一个 createDebugCoverageReport 的任务生成，同时也会生成html的报告。 连接设备执行该任务即可生成对应的执行数据文件及对应的覆盖率报告。 通过在build.gradle中添加如下配置可以在执行时输出其执行数据文件在本机的位置： 然后执行 createDebugCoverageReport , 输出如下 ： 通过以上信息我们可知： 由于androidTest 已经生成了html报告，接下来我们需要要为我们的本地单元测试生成HTML报告。 要生成html报告，我们需要一个类型为 JacocoReport 的任务，我们在gradle 中添加如下配置，用于生成 jacocoTestDebugUnitTestReport 任务 添加之后 sync gradle，即可生成一个 jacocoTestDebugUnitTestReport 的任务，执行它即可生成测试报告，生成的测试报告位于： build/reports/jacoco/jacocoTestDebugUnitTestReport 中。 下图就是我们生成的报告，可以看到StringUtils已经能够统计覆盖率了。而MainActivity还没有数据。 我们已经可以生成本地单元测试的覆盖率报告，现在我们需要生成androidTest + test 的合并报告。 之前我们已经知道： 现在我们要做的是将它们合并，但是我们的合并并不是针对html报告，而是针对execution数据。 让我们添加如下配置来生成一个合并报告的gradle任务： 这样，我们便有了一个 mergedJacocoDebugTestReport 的任务，执行后即可在 build/reports/jacoco/mergedJacocoDebugTestReport/html 目录中找到我们的 report 。 现在可以看到，我们的MainActivity（AndroidTest）及StringUtils（test）可以在一份报告中显示覆盖率数据了。 到现在为止，我们已经生成了HTML版本的合并报告，并且可以在其中看到源码没一行覆盖的情况。 但是，我们希望能够在AndroidStudio的编辑器中显示覆盖率的情况，向下面这样： 实际上，我们可以通过AndroidStudio的 Menu-Run-Show Covarage Data 加载 execution 文件，然后在AndroidStudio中显示覆盖率数据。 执行的数据文件位于类似如下目录 ： 但是这里有两个问题： 现在，让我们添加一个合并任务： 执行之后位于： build/jacoco/mergeJacocoDebugExecution.exec , 通过AndroidStudio 加载之后，显示如下，两种测试的结果已经合并显示了。 请参考： AndroidTestSample/build.gradle.kts at main · hanlyjiang/AndroidTestSample (github.com)

Excel中如何用vba统计cells(I,j)所在的合并单元格的合并个数? MergeArea属性：返回一个 Range物件，该物件代表包含指定单元格的合并区域 通过MergeArea.rows.count获得合并区域的行数，MergeArea.columns.count获得合并区域的列数 故题目中要统计cells(i,j)所在的合并单元格的合并个数就可以用下面程式码实现： sub main ro=cells(i,j).MergeArea.Rows.Count co=cells(i,j).MergeArea.Columns.Count su=ro*co msgbox "指定单元格合并区域包含”& su &"个单元格” end sub EXCEL,VBA中如何获取 合并单元格的值 思路： 1、在需要读数的区域内回圈 2、在回圈体内首先判断该单元格是否为合并单元格， 是，读取合并区域的第一个单元格的值,即合并单元格的值，并作处理或储存在某单元格，跳出回圈; 否，直接读取单元格的值，并作处理或储存在某单元格; 下面是VBA语句，定义 r,c 是增强程式的通用性，请视具体情况修改： Sub a() Dim r As Integer "行号 Dim c As Integer "列号 r = 2 c = 1 If Cells(r, c).MergeCells Then "是否是合并单元格 Debug.Print Cells(r, c).MergeArea.Cells(1, 1) "是，打印合并区域的第一个单元格的值,即合并单元格的值 Else Debug.Print Cells(r, c) "否，列印单元格的值 End If "可把if语句块放在回圈中 End Sub VBA 如何找到合并单元格的合并区域 可以利用 mergearea.row 和mergearea.column 返回合并单元格的行和列 如何用Aspose.Cells自动调整合并单元格的行 您可以尝试以下程式码： [C#] Instantiate a new Workbook Workbook wb = new Workbook(); Get the first (default) worksheet Worksheet _worksheet = wb.Worksheets[0]; Create a range A1:B1 Range range = _worksheet.Cells.CreateRange(0, 0, 1, 2); Merge the cells range.Merge(); Insert value to the merged cell A1 _worksheet.Cells[0, 0].Value = "A quick brown fox jumps over the lazy dog. A quick brown fox jumps over the lazy dog....end"; Create a style object Aspose.Cells.Style style = _worksheet.Cells[0, 0].GetStyle(); Set wrapping text on style.IsTextWrapped = true; Apply the style to the cell _worksheet.Cells[0, 0].SetStyle(style); Create an object for AutoFitterOptions AutoFitterOptions options = new AutoFitterOptions(); Set auto-fit for merged cells options.AutoFitMergedCells = true; Autofit rows in the sheet(including the merged cells) _worksheet.AutoFitRows(options); Save the Excel file wb.Save("e:\test2\autofitmergedcells.xlsx"); [VB] "Instantiate a new Workbook Dim wb As New Workbook() "Get the first (default) worksheet Dim _worksheet As Worksheet = wb.Worksheets(0) "Create a range A1:B1 Dim range As Range = _worksheet.Cells.CreateRange(0, 0, 1, 2) "Merge the cells range.Merge() "Insert value to the merged cell A1 _worksheet.Cells(0, 0).Value = "A quick brown fox jumps over the lazy dog. A quick brown fox jumps over the lazy dog....end" "Create a style object Dim style As Aspose.Cells.Style = _worksheet.Cells(0, 0).GetStyle() "Set wrapping text on style.IsTextWrapped = True "Apply the style to the cell _worksheet.Cells(0, 0).SetStyle(style) "Create an object for AutoFitterOptions Dim options As New AutoFitterOptions() "Set auto-fit for merged cells options.AutoFitMergedCells = True "Autofit rows in the sheet(including the merged cells) _worksheet.AutoFitRows(options) "Save the Excel file wb.Save("e: est2autofitmergedcells.xlsx") Excel VBA中如何获得合并单元格的值? 合并后的单元格名称是首个单元格的名称.. Excel 如何在word中用vba删除有合并单元格的行 从后面往前删除就可以保持前面的位置。 Private Function MyFunction9() Dim I As Long, J As Long For I = 1 To Range("A65536").End(xlUp).Row "最大行数 For J = Range("A65536").End(xlUp).Row To I + 1 Step -1 "这里的最大行数看似和上面一样，但是其实它是不一样的，I 的是固定的，J 的是不固定。 If Range("A" & I).Value = Range("A" & J).Value Then Rows(J).Delete Next Next End Function VBA用CELLS表示单元格,如何实现单元格的合并 Range(Cells(1, 2), Cells(2, 2)).Merge EXCEL中如何用VBA判断某一地址单元格是否为合并单元格 亲，拿单元格A1举例吧： IF Range("A1").MergeCells = True Then 如果A1是合并单元格，则 给你写一个函式吧 Function IsMerge(R As Range) As Boolean If R.MergeCells Then IsMerge = True End Function vba excel 复制合并单元格 Sub Macro1() Range("A1:E10").Select Selection.Copy "复制 Sheets("Sheet2").Select ActiveSheet.Paste ‘贴上 Range("A3").Select End Sub

虹吸式屋面雨水排水系统siphonic drainage systems of roof 按虹吸满管压力流设计、管道内雨水的流速、压力等可有效控制和平衡的屋面雨水排水系统。一般由虹吸式雨水斗、管材（连接管、悬吊管、立管、排出管）、管件、固定件组成。 参考资料：《虹吸式屋面雨水排水系统技术规程》CECS 183:2005 虹吸排水系统是相对于常规的重力排水系统来说的。传统的屋面重力流排水方式的原理是利用屋面结构的坡度，使水自然流入屋面上的雨水斗，然后以气水混合的状态依靠重力作用顺立管而下。虹吸式雨水排放系统则不同：在降雨初期，该系统与重力式雨水排放系统的运作方式差不多，都是利用重力原理进行排水。当降雨量加大，屋面上的水位达到一定高度时，雨水斗会自动隔断空气进入斗内，从而产生虹吸效果，系统也转变为高效的排放系统，抽吸雨水向下排放，排水效率大大增加。

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老外的《深入理解计算机系统》

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作为大一新生，作业要靠自己做。根据一些同学的提问，我归纳了一下。新生入学报到时主要要准备如下东西、要注意如下事项： 1.相关证件。包括：身份证、录取通知书（入学通知书）、户口迁移证、党团组织关系证明（介绍信）、一寸登记照若干张（可以多带几张，以备它用），等等。这些很重要，一定不要忘记。另外，把父母、爷爷奶奶即各个近亲的姓名、出生年月、工作单位、职业和职务搞清楚，填下来，到学校要填各种表格，有的表格需要这些信息。2.钱和卡。上学要交学费和住宿费（分别为每年4500-500元与1000元左右），合计要6000左右（个别专业可能要高些，如艺术类专业）。因为新生出门较少，没有什么旅途安全经验，建议少带现金（但千把块钱还是要带的，以备一些不时之需）。可以在家中先办一张信用卡或储值卡用于交学杂费等。有的学校会给你寄一张卡，让学生把钱存在其中，你可以用这张卡，也可以不用。如果家庭条件还可以，办一张信用卡，把它关联到父母亲的储值卡（如工资卡），每月刷卡后直接从父母亲的卡中扣款，这样的好处是方便、安全。但如果你不想让父母亲知道你的消费情况，可以自己在老家办一张储值卡（让父母亲往里冲钱），然后办一张信用卡与之关联。也可以到学校再办储值卡与信用卡，但这样你父母亲异地往你的储值卡打钱时要付手续费。3.一般情况下，各个学校都要配发一些学习和日常生活用品，这些东西不是无偿给你的，都要你花钱购买。学校发的物品质量都很次而且贵，建议学校发的东西如果可以不要就尽量不要，能自己买的就别买学校发的，有些生活必需品则可以在离开家时先配好，免得到学校后由于人生地不熟不好买。4.衣服被褥。你平常穿的衣服，春夏秋冬各季的，都要带，除非学校距你家乡很近或者父母亲有机会出差来学校给你带东西。内衣和袜子至少要两三套，各季的外衣至少也要两套。如果你现在生活的地方和要去上学的城市的地理气象与生活环境是否相似，那么准备的东西和在老家差不多；如果相差太大，就要带些那个城市需要的衣服（例如，如果你生活在北方，但上学的城市在南方，那么太厚的保暖内衣裤就可以不带了）。被褥也是这样，夏天去学校，可以带一床薄被（如毛巾被），厚被子可以自己带，也可以到学校后再买。席子可以到学校根据床宽购买合适的，床单和枕头（枕套）可以自己带也可以到学校再买。5.洗漱生活用品。要带牙膏牙刷、毛巾、漱口杯、香皂肥皂、洗发水、梳子、手机（看家庭条件）等，以便在途中和到校后就能使用。男生要带剃须刀、女生要带各种女性用品和洗面奶等。至于洗脸盆、晒衣架、拖鞋、雨伞、水瓶、指甲剪、剪刀、小刀、台灯之类的东西就不一定要带了，有的学校会发，就算不发自己买也不贵（这些生活用品到了学校买也很方便，而且到时候和舍友一起去买还能快速缩短距离）。条件可以时，可以带个照相机，为自己和同学照照相，也是人际交流的一种很好方式。6.学习用品。可以带几支水笔、本子、字典、词典（英汉汉英词典等，包括功能强大的电子词典）、书包（背包）。如果学校没有不允许，你家庭条件许可的话，可以带笔记本。但最好不要带，尤其是当你迷恋上网或者玩游戏的时候，带笔记本会影响你的学习和生活以及和同学的正常交往。另外，还可以预备一些生活中用到的药或创可贴之类，虽然不一定会用到它们，不过等需要的时候随手可以找到也很方便。7.旅行箱。如果家庭条件不是特别好得钱花不了，不需要买太贵的，毕业后可以买更好的。箱子可以大一些，能装下自己的衣服及平常不是常用的生活用品和学习用品即可。但不要过分大，免得不好携带，到学校在宿舍也不好放。一般以80公分左右长、50-60公分宽为佳。8. 如果可以的话，带点家乡的特产，不是一定要去给老师，而是给舍友或班上同学吃，毕竟你有四年的时间和他们在一起，越早熟悉越好。10.如果坐火车的话，可以凭录取通知书（入学通知书）享受学生票优惠。11.一点小建议：大学学习勇攀高峰，加入社团量力而行，大学社会实践多多益善，尊敬老师有难必问，同学相处宽容大度，大学恋爱不鼓励也不反对。12.入学测试和体检。有的大学在新生报到后一段时间内，要组织几门文化课的新生入学测试，对考试成绩和高考成绩有较大出入者要进行重点核查。如果你考试没有作弊，不要有任何担心。考试范围和难度不会超过高考，考得好坏无所谓。体检也很容易过，除非你有不符合入学要求的重大疾病而且在高考体检时又使了花招，一般是不要紧的。只要你高考时正常体检、正常考试，这两项都没有问题，现在可以放心玩！当然还有另一种入学考试，那是为各种分班做做准备的，比如英语成绩好的学生分到英语快班。13.新生军训。大学新生要进行军训，军训一般只有两个星期。按照《国防教育法》的规定，组织学生进行军训，这是贯彻国防教育法的具体行动，是推进素质教育、为国家和军队培养造就高素质国防后备力量的重大举措。参加军训可以增进同学友情，应该积极参加。如果身体条件不许可，应该尽早跟辅导员或班主任讲清楚，以免发生意外。14.宿舍是在你去之前就安排好的，这个不用担心。住宿条件有好有坏，不要太拘泥于这个，主要是要和同舍同学友好相处。不要以为住宿条件差就不能适应，人的适应性是非常强的，而且不太好的生活条件对你以后的成长和工作、生活很有好处，不管你的家庭是多么富有！15.专业不理想，调换专业。一般学校进校一年后都可以调换专业。调换专业有两种情况，一种是因为在原专业很难学下去，学校会帮助你换一个好学一点的专业（但一般不是很好的专业，也不是热门专业）；另一种是你想换一个你心仪的其它专业，这种时候一般都要由你要转入的专业所在院系进行资格考试，考试合格才能转入，有的学校还要交一笔费用。

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这不是在证明服从正态分布, 而是在用正态分布近似二项分布, 看看书吧, 可以直接参考中心极限定理

分配数列的概念：在统计分组的基础上，把总体的所有单位按组归并排列，形成总体中各个单位在各组间的分布，称为分配数列，也称分布数列或次数分布。分配数列是统计分组结果的主要表现形式，也是统计分析的一种重要方法。

那是数学中的组合。N!＝N*(N-1)*(N-2)*...*2*1

一、国家统计局和人事部成立全国统计专业技术资格考试办公室，在两部（局）领导下，负责统计专业技术资格考试的组织实施和考务工作，考试办公室设在国家统计局人事司。国家统计局设立统计专业技术资格考试大纲、考试用书编写暨命题委员会。该委员会负责统计专业初级资格考试、中级资格甲、乙种考试的考试大纲、考试用书的编写和命题工作。委员会的日常工作由国家统计局人事司负责。二、统计专业初级资格考试和统计专业中级资格甲种考试从1995年开始实施，1995、1996年考试具体时间另行确定。从1997年起，每年的考试日期定为5月的第二个星期日。 统计专业中级资格乙种考试从1997年开始实施。第一年考试科目为：统计学原理、经济学、会计基础知识；第二年考试科目为：计算机基础知识与应用、统计分析、国民经济核算基础知识。考试定于每年五月的第二个星期日。三、已评聘非统计系列初级专业技术职务的在岗从事统计工作的人员，可视同获得初级统计专业职务人员，按照《统计专业技术资格考试暂行规定》（以下简称《暂行规定》）中第八条和本《实施办法》第四款的规定，报名参加统计专业中级资格甲种考试；实行资格考试制度前，已担任统计师专业职务的人员，如本人自愿，也可参加统计专业中级资格甲种考试。四、在1995—1997年度组织的统计专业初级资格考试和中级资格甲种考试中，国家机关和企业、事业单位在岗从事统计工作的人员，初中毕业参加工作满十年、符合《暂行规定》第六条规定的条件，可报名参加统计专业初级资格考试；初中毕业参加工作满二十年且从事统计工作满十五年并担任统计专业初级职务满四年，或高中、中等专业学校毕业从事统计工作满十五年并担任统计初级职务满四年，符合《暂行规定》第六条规定的条件，可报名参加统计专业中级资格甲种考试（现在国家机关工作和从国家机关调入企事业单位工作未参加专业技术职务评聘的，对是否担任统计专业初级职务不作要求）。五、统计专业技术资格考试都必须在当年开考时间前四个月完成报名工作，并按统一表式将报名人员基本情况和考场设置情况报全国统计专业技术资格考试办公室。报名地点和报名起止时间由各地统计专业技术资格考试办公室确定，并在报名开始前一个月公布。六、参加统计专业技术资格考试，由本人提出申请，本单位人事部门审查盖章后到当地统计专业资格考试办公室报名。考试办公室按规定程序和报名条件审查合格后，发给准考证。考生凭准考证在指定的时间、地点参加考试。七、统计专业技术资格考试考场一般在地（市）设置，特殊情况或个别边远地区需在县设考场的，须经省一级考试办公室批准。八、有组织、有计划地做好统计专业技术资格考试培训工作。各地举办的资格考试培训班须经当地统计专业资格考试办公室批准。必须坚持考试和培训分开的原则，参加培训工作的人员不得参加考试组织工作。参加培训坚持自愿原则。考试和培训的报名、收费须分开进行。九、严格执行考务工作的有关规章制度，做好试卷在命题、印刷、发送和保管过程中的保密工作，严格考场纪律，严禁弄虚作假。对违反规章制度者，按有关规定进行处罚。第十条 统计专业中级资格乙种考试的开考计划，以两年为一周期循环安排。考试成绩采用单科累积的方式，每门科目考试合格，由省（区、市）统计专业技术资格考试办公室颁发单科合格证明。规定的科目全部合格后，由国家统计局颁发统计专业中级资格乙种考试合格证书。乙种考试各单科合格证只在四年内申办合格证书有效。逾期该科目必须重考。第十一条 对伪造学历、资历或考试作弊，骗取资格证书和乙种考试合格证书的人员，发证机关应取消其资格，收回证书。第十二条 统计专业技术资格考试由人事部和国家统计局共同负责。人事部负责审定考试科目、考试大纲、试题和确定合格标准，会同国家统计局对考试进行指导、监督、协调。国家统计局负责考试大纲和考试用书的编写、出版、发行，组织命题、建立题库和实施考试工作。 各省、区、市的考务工作由人事厅（局）和统计局共同负责，具体分工按“三定”方案规定的职责确定。副省级市是否单独组织考试由所在省人事厅会同省统计局确定。第十三条 统计专业技术资格考试工作遵守并执行《中华人民共和国保守国家秘密法》和人事部、国家保密局关于《人事工作中国家秘密及秘级具体范围的补充规定》。

[最佳答案]“利税”是利润和税收的合称,反映的是企业的经济效益和对国家税收方面的贡献。

管理统计学学商业大学。本课程属于专业拓展课程。管理统计学是管理科学与工程学科的核心课程，其内容包括统计数据的搜集与整理、统计数据的描述、抽样与参数估计、假设检验、分类资料的假设检验、方差分析、相关分析与回归分析等，本课程将管理统计学基本原理、实际管理问题和软件应用结合起来。本课程不仅为学生的后续学习奠定坚实的理论基础，同时还要为学生能够灵活运用该课程所提供的基本理论与方法解决实际问题提供必要的理论上、方法上、思路上和工具上的帮助和指导。管理统计学内容简介：《管理统计学》以经济管理应用案例为基础，将理论框架蕴于实际经济管理领域中，将统计学理论与方法融入经济管理的实际问题中，从管理统计学的基础知识人手，由浅入深、全面、系统地介绍了管理统计的基础知识，努力构建一个贯通统计学原理，SPSS软件使用技巧以及利用管理统计学进行数理研究的方法体系。另外，《管理统计学》详细阐述了应用SPSS软件解决实际问题的方法、程序和技巧，指导读者动手操作，提升读者分析问题、解决问题的综合能力。学完《管理统计学》后，读者应具备根据实际工作需要，利用SPSS软件分析管理领域中的数据和解释数据结果的能力。《管理统计学》每章后面附有思考与练习，并给出参考答案，方便读者学习和使用。

统计指标按其具体内容、实际作用和表现形式可以分为总量指标、相对指标和平均指标。比如许多在上海的人都津津乐道房价今年上涨了多少，这个涨幅就属于相对指标，反映的是房价年度间发展的动态。同比实际上就是指定年度间具体时期的指标数据比例，比如今年3月份某统计指标的值是110亿元，而去年3月份该指标的值是100亿元，那么该指标今年同比去年增长了（110-100）/100 x100% = 10%，这是同比增长速度。环比分析：就年报而言，就是将下半年业绩数据与上半年业绩数据作比较。当然，多个连续时期间的统计数据的比例也是环比，比如对于2005年的工业生产销售收入可以得到12月份对11月份的环比，11月份对10月份的环比..1月份对2004年12月份的环比。这也就引出了环比增长速度与环比发展速度的概念。

将这组数据从大到小(或从小到大)的顺序排列，若这些数据的总个数是奇数，那么这组数据中间的那个数就是这组数据的中位数。(如:5 9 6 3 4这组数据中，6就是他的中位数) 如果这组数据的总个数是偶数，那么它的中位数就是这组数据中的中间两个数之和的二分之一。(如:21 35 68 69 72 56那么这组数据的中位数就是68+69的和成一二分之一，答案:68.5)

计数资料，又称为定性资料或无序分类变量资料，也称名义变量资料，是将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。计量资料，又称定量资料或数值变量资料，为观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

统计假设检验，就是对一个命题进行检验。四步走：第一步，提出假设。第二下，计算统计量第三步，查表，得临界值。第四步，下结论：如果统计量落入接受域，就接受原假设。否则，拒绝的原假设。祝你成功，统计人刘得意

统计学假设检验中P值的基本原理如下：1、一个命题只能证伪，不能证明为真；2、在一次观测中，小概率事件不可能发生；3、在一次观测中，如果小概率事件发生了，那就是假设命题为假。P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值，一般以P值小于0.05为有统计学差异，P值小于0.01为有显著统计学差异，P值小于0.001为有极其显著的统计学差异。

统计假设检验又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。假设检验的基本思想是小概率事件原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。如果样本观察值导致了小概率事件发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓小概率事件，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作小概率事件。假设检验注意的问题：1、作假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。5、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。

统计学假设检验方法有哪些介绍如下：有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。一、假设检验1、含义：假设检验又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。2、基本思想：假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。二、基本步骤：1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0(样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的)；备择假设的符号是H1(样本与总体或样本与样本间存在本质差异)。预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。三、检验方法1、t检验是英国统计学家Cosset在1908年以笔名“student”发表的，因此亦称student"t检验。t检验是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两总体均数的差异是否有统计学意义，主要用于样本含量较小(如n<60)，总体标准差σ未知，呈正态分布的计量资料。2、采用F检验检验方差齐性，要求样本均来自正态分布的总体。检验统计量F等于两样本的较大方差S1比较小方差S2，统计学家为应用的方便编制了的F分布临界值表，求得F值后，查F界值表得P值（F值愈大，P值愈小），然后按所取的α水准做出推断结论。3、Z检验又称U检验，是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

假设检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题。它的基本思想可以用小概率原理来解释。所谓小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说，对总体的某个假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发一的；要是在一次试验中事件A竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。

假设检验的基本思想： 假设检验的统计思想是：概率很小的事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的，即小概率原理。例如，某一事件出现的概率是0.001时，那么平均在1000次重复试验中可能才出现一次。因此，概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，于是，我们把“小概率事件在一次试验中发生了”看成是不合理的现象。 为了检验一个假设是否成立，我们就先假定这个假设是成立的，如果根据这个假定导致了一个不合理的小概率事件发生，那就表明原来的假定是不正确的，我们就拒绝这个接受这个假设。如果由此没有导出不合理的现象，则不能拒绝接受这个假设。 这个小概率到底多小才算是不合理的小概率事件，一般统计学用的最多是0.05，也有更严格的用0.01的，也有宽松的用0.1的，这个可以试个人对于风险的偏好，风险偏好高的朋友可以用0.1的标准，这样的好处就是可以比较容易拒绝原假设，代价就是发生错误的几率也增大。风险偏好低的朋友可以用0.01的标准，这样的好处就是可以不易发生原假设被错误拒绝的情况，代价就是发生拒绝原假设的难度大大增加，可能会发生原假设实际上不成立但由于拒绝假设的标准过于严格导致无法拒绝原假设的情况。 实际应用举例： 上面说的很是抽象，下面我们说个具体的例子来看一下假设检验如何应用。 问题：一枚来历不明的硬币，据说硬币的某一面可能掺加进去了某种密度不同的杂质导致硬币两面的重量不一致，现在在不使用任何检验仪器的情况下，如何判断这个消息的真伪性？ 统计学解决方案：反复的随机抛这枚硬币，统计其正面朝上和朝下的次数，通过此数字来判断。 具体步骤如下： 1.假设硬币没有问题，是标准的硬币，那么硬币随机抛后每次正面朝上和朝下的概率是各50%，多次随机的抛硬币n次后，正面朝上为m次的概率是可以计算出来的。具体而言，比如连续随机抛10次硬币，那么出现正面朝上的多少次的概率如下： 0次，概率为1/1024; 1次，概率为10/1024; 2次，概率为45/1024; 3次，概率为120/1024; 4次，概率为210/1024; 5次，概率为252/1024; 6次，概率为210/1024; 7次，概率为120/1024; 8次，概率为45/1024; 9次，概率为10/1024; 10次，概率为1/1024; 从以上数据可以看出，如果硬币是标准的，那么连续随机抛十次硬币后，正面向上的次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字的概率均低于5%（即0.05）。如果我们选取0.05的显著性检验标准，那么如果连续抛10次硬币后硬币正面朝上的次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。 2.连续的抛10次此枚硬币，观察其正面向上的次数，如果其次数为｛2，3，4，5，6，7，8｝集合中的某个数字，则我们无法拒绝标准硬币这一假设。如果其次数为｛0，1，9，10｝集合中的某一个数字，那么，我们可以说在0.05的显著性水平下，这枚硬币是标准硬币的假设不成立。 以上便是假设检验的基本流程。 接着这个话题我谈谈样本数对于假设检验的影响。抛10次硬币必须得8次以上或2次以下才能拒绝标准硬币的假设，那么抛100次硬币是不是必须得80次以上或者20次以下才可以呢？不是的。有兴趣的朋友可以自己去计算或者用统计学的假设检验分布表，我用分布表计算出来的数据如下： 20次时，15次以上或者5次以下即可拒绝假设； 50次时，32次以上或者18次以下即可拒绝假设； 100次时，60次以上或者40次以下即可拒绝假设； 1000次时，531次以上或者469次以下即可拒绝假设； 从上面的数据可以看出，随机抽样的样本数越大，偏离均值的难度越高，也越容易做假设检验，比如扔一个硬币10次，即使8次朝上仍无法拒绝硬币是标准硬币这一假设，但是，扔100次，只需60次就可以拒绝了。 小结： 假设检验的基本原理：如果假设A成立，那么事件B发生的概率低于5%(当然也可以用10%或者1%等标准）。实际随机抽样检测中B发生了，我们可以在0.05的显著性下认为假设A不成立。在实际应用中我们要注意的是，第一，样本书越大，越容易验证条件A是否成立；第二，观察事件B是否发生时，一定是要随机抽样的。比如上面那个硬币的例子，如果不是随机抛硬币，而是由一个硬币抛掷高手来有认为控制硬币抛掷后的结果，那么得出来的结论对于硬币是否标准这一假设是没有参加价值的。为什么很多历史数据中表现很好的交易系统在后期的实盘时效果很差，很大一个原因就在于针对历史数据所设计的交易系统不符合抽样随机性。 交易应用示例： 写了这么多，还没有写到交易上，可能有些朋友急了。稍安勿躁，有了上面的基础，再来谈交易模型的假设检测，就很容易了。 先看一种最简单的交易模型，就是止盈和止损是同样比例的模型。比如西蒙斯曾经谈到过八十年代他们曾经靠一个很简单的模型赚过很多钱，就是跳空高开（或低开）后短时间内价格反向运动的概率很高，他们的交易策略就是高开后做空，低开后做多。现在我们来根据这个思路尝试做一个交易模型：跳空高开（或低开）x%后开盘入场做空（或做多），盈利或者亏损y%后就出场。为了便于讨论，我们先假设不存在滑点、手续费等问题，同时假设当天价格日内离开盘价的波动幅度必然会超过y%，也就说日内该笔交易一定会结束，要么是盈利y%后出场，要么是亏损y%后出场。这么简化后，大家再拿这个和抛硬币的例子对比，是不是完全一样了。 现在来运用假设检验的方法来验证这个模型。如果这个交易模型是无效的，那么交易盈利或者亏损y%的概率应该是各50%（如果亏损大于50%可以反向做的），和硬币的例子中两种结果的概率完全一样。现在我们拿检验硬币的思路来检验这个模型到底是不是无效的。我们拿这个交易模型去历史数据中测试，假如总共有50次交易记录，其中盈利的次数达到了32次以上或者18次以下（这样情况就把模型反着写，即高开后做多低开后做空），那么，在5%的显著性下我们可以拒绝模型无效这一假设，这个交易模型是有效的。 有的朋友可能会问了，这个模型中的x和y这两个参数到底取什么值呢？这就涉及到模型训练的问题了。x和y具体取什么值最合适，不通过数据测试，我们是无法知道的。通用的统计学方法（通讯、搜索引擎等领域也是这个方法）是，选取大量的训练数据，对模型各个参数运行测试，选择表现最佳的参数。具体到交易上，就是选取足够多的历史数据，运行参数优化，综合考虑收益率、最大回撤、稳定性等因素，选择相对最合适的。不同参数之间的好坏差异的比较在统计学上也是有方法的，相对复杂一点，以后有机会再写一篇详谈这个。 既然是模型训练后的最佳参数，问题也就来了，这个最佳参数是非随机产生的，而是人为训练选择的，这违背了我们在做硬币检测时所强调的随机抽样。那么，如何验证这个模型的有效性呢？统计学的方法是拿这个模型对新的数据（与原有训练数据完全独立）做测试，如果测试的结果仍然拒绝模型无效这一假设，那么，我们可以认为模型在很大的概率上是有效的。具体到交易而言，就是把历史数据分为训练数据和盲测数据两部分，训练数据用于模型训练，如果在训练数据上训练好的拒绝无效假设的交易模型在盲测数据中仍然表现为拒绝无效假设，那么，可以认为模型在很大的概率上有效。当然，还有进一步更严格的方式是，让模型继续在未来的新的数据上测试，如果表现仍然很好，则再可以考虑分配一定比例的资金开始实际运作。 我们在做程序化交易中经常谈到模型的衰败。那么，用什么标准来判断模型的衰败呢？我的个人思路是：继续用假设检验这个方法来检验。就是如果你在不断的交易过程中你的后期的一系列交易数据已经无法拒绝交易模型无效这一假设了，那么，这个时候即便你的交易模型仍然还是盈利的，你也要小心了，至少应该降低仓位了。 这个高低开的日内交易模型是很简单的一种模型了，止盈止损都是一个额度，50%对半开的随机假设，这个直接套用硬币的例子就可以。还有更复杂一点的，比如趋势交易模型，这种模型由于其趋势交易追求高盈亏比的理念，这种模型的胜率是低于50%的，一般在35%左右，但是盈亏比可能高于3：1。这种模型就不同于硬币的例子了，无法直接套用硬币的计算结果，但是思路是一致的，有兴趣的朋友可以自己思考一下这种情况下应该如何计算。 注意事项： 1.不可忘记或者因为某些利益因素故意忘记抽样统计中的随机原则。概率法则有效的前提是随机抽样。如果人为影响样本的抽取过程甚至制造假的样本，则样本对于总体的预测价值是0甚至是相反的。在做模型测试时，务必至少要有训练数据和盲测数据，在训练数据上表现优异的模型必须在盲测数据上也能足够优秀到可以拒绝模型无效的假设，才可以考虑将模型运用到实战中。网上有不少卖模型的人，给出的模型在历史数据上的交易曲线几乎是一条无回撤的上涨直线，但是，一旦实盘交易，就开始大幅度回撤，很大的可能就是在于这个模型针对历史数据做了非随机性的定向优化，同时因为利益的关系模型开发者故意没有做盲测这一个过程。 2.牢记假设检验的原则，宁可错过，不可做错。任何一个模型，在没有足够的数据证明这个模型是有效前，均假设该模型为无效的。这就是量化交易的痛苦的地方，量化交易者最容易出现的情况是，花了很多时间，在训练数据上挖掘出了一系列的可以拒绝无效假设的交易模型，跑到盲测数据上一一测试，均无法在0.05的显著性水平上拒绝模型无效的检验，心拔凉拔凉的，感觉这么多时间的付出浪费了，心有不甘。再怎么心有不甘，也不能自欺欺人的把没有拒绝无效假设的模型上线，心有不甘总比亏钱好。 3.要存在风险意识。即便是在0.05的显著性水平下在训练数据、盲测数据甚至是新的实盘交易数据上全部拒绝无效假设，也不代表这个模型一定是永远有效的。一方面，这是由于这种将低概率事件近视为“不可能事件”的假设检验方式决定的。另一方面，也是很重要的一方面，就是可能随着时间的变迁，市场本质特征发生变化了，你这个模型背后所体现的那个影响市场的因素发生变化了。 说到模型背后所体现的因素，我展开多说一点。近几日和小鱼在微博上讨论了概率是否在金融市场上可以运用和市场是否可以预测的问题。否认市场可以预测的一个很有力的论据就是影响市场走势的因素千千万，交易者根本无法一一识别这些因素，更加难以识别这些因素中每个因素的权重影响，故无法预测。那么，有没有可能存在这样一种情况，就是我无法直接知道是哪些因素影响了市场，但是我可以间接的通过一种方式预测市场会以什么样的概率运动。我先说统计学上一个有趣的例子。 在美国的中西部的一个小镇上，人们发现一个很有趣的不合逻辑的现象，就是冰激淋的消费量越高，犯罪率越高。这个具体的两个变量间的线性相关程度统计学里面是有专门的公式的。总之，就是经过统计发现，犯罪率的高低与冰激淋的消费量存在强的正相关，即冰激淋销量高时犯罪率高，冰激淋销量低时犯罪率低。 现在两个问题：1.冰激淋销量是否可以预测犯罪率；2.如果人为控制改变冰激淋销量，是否可以改变犯罪率。 对于第2个问题，我想任何一个有生活常识的人都会知道，犯罪率与冰激淋销量完全无关，人为改变冰激淋销量并不能改变犯罪率。对于第1个问题，就会比较困惑了。因为常识告诉我们，冰激淋与犯罪无关，但是统计学的数据又表明二者是正相关，那么到底是什么原因呢？慢慢的，人们终于想到了天气这一共同因素。冰激淋的销量与天气紧密相关，天气越热销量越高，同时，天气越热，人越容易在室外活动，越容易开窗（导致偷盗概率增加），女性越容易穿着暴露（导致性犯罪增加），人的心情也越烦躁（导致冲动型犯罪增加）。于是，我们知道了，因为天气这一共同因素，只要没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，冰激凌的消费量是可以预测犯罪率的。其实，只要我们没有人为的刻意影响冰激淋的消费量，即使我们不知道是因为天气这一共同因素，我们也可以用冰激淋销量来预测犯罪率。 现在说回到交易。假如，有这样一个量化模型，无论是在训练数据上还是盲测数据上还是在新的实盘交易数据上，均可以在0.05的显著下拒绝模型无效的假设，那么，我们有必要认为，在95以上的概率上，这个量化模型背后存在一种共同的影响因子能够较大的影响市场的短期走势，尽管，这个影响因子到底是什么我们不知道，但只要这个因子在，这个量化模型就仍然有效。因为我们不知道这个因子是什么，所以我们更加不可能直接的发现这个因子是否已经变化了，我们仍然只能通过这个量化模型的之后的表现来间接预测。如果量化模型一直在0.05的显著下拒绝无效的假设，那么可以认为这个因子仍然存在，如果无法拒绝了，则可以认为这个因子可能消失了或者至少没以前那么重要了 通过上段分析，可以看出时间对于模型有效性的重要性。我想这也是高频交易开始流行一个很重要的原因。因为高频交易的模型，训练和盲测所需要的时间周期很短，那么模型背后的那个影响因素仍然存在的概率很高，而低频交易，训练和盲测所需要的时间可能需要半年甚至更长时间，很可能那个影响因素已经变化了。 不知不觉，写了这么多了，回头看，尽管为了这篇文章做了几天的准备，以至于这几天梦里都是概率的事，仍然写的非常混乱，有看不明白的朋友请留言我会一一解释。我本人并不是数学专业的，对于概率也仅仅是个人的片面理解，概率如何应用到金融交易中，现在市面上的书几乎没有，我是一本都没有找到，以上所写全部为个人的一次尝试，肯定有不少错误的地方，欢迎大家猛拍。

这里有一张相关的ppt，希望有帮助。

假设检验分为双侧假设检验和单侧假设检验，双侧假设检验所针对的问题是证明总体某个参数是否等于某个特定值，而单侧检验假设是证明是否大于或是否小于某一固定数值，其基本原理是先假设总体某项假设成立，若导致结果不合理的现象产生，则拒绝原假设，若不导致不合理的现象产生，则接受原假设，原假设的设法则根据题目要求做出假设，且必须保证等号放在原假设。

统计假设检验，就是对一个命题进行检验。四步走：第一步，提出假设。第二下，计算统计量第三步，查表，得临界值。第四步，下结论：如果统计量落入接受域，就接受原假设。否则，拒绝的原假设。祝你成功，统计人刘得意

(1)第一裁判员观看发球一方有无位置错误犯规,第二裁判员观看接发球一方有无位置错误犯规。 (2)队员的位置,根据其脚着地部位来判定。 (3)位置错误犯规是击球瞬间造成的。击球前后均不存在位置错误犯规,击球后,队员可以在本场区任何地方和无障碍区自由活动。 (4)对位置错误犯规的处理办法同轮转错误相同。

下载地址。。http://bbs.duowan.com/thread-27494257-1-1.html 个人认为KDM是不会被封号的，而且官方也已经对封号原因做了解释：http://aion.duowan.com/1304/229719213252.html问：使用多玩玩家制作的伤害统计插件会不会被封号？答：截止当前，封号名单中没有因使用KDM导致封号的玩家。

可以啊，不限专业，只要你考过证券从业资格就可以了。统计学做Quant是很合适的，特别是统计学博士或硕士。我认为比较适合的方向主要是前台的Quant Strat和中台的Quant Risk。编程技能方面，Python比较万用，C++ preferred，在一些组可能R也比较常用，个人经验Matlab不是很常用。R和Python都是统计学学习过程中会接触到的。技能方面，in general概率论和统计学的基本概念十分重要，估计和优化的方法是比较重要的，加分项应该是时间序列分析、矩阵分解和机器学习，深度学习稍次。学校课程之外，建议通过网课补充知识和项目经验。

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。(2) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SSb，组间自由度dfb。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均值不相等或不全相等。若要得到各组均值间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均值的两两比较。方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。应用条件：1. 各样本是相互独立的随机样本2. 各样本均来自正态分布总体3. 各样本的总体方差相等，即具有方差齐性4.在不满足正态性时可以用非参数检验

这个是指重复试验方法。统计学中经常使用重复试验的方法以得到更准确的数据和结论重复试验法可以提高试验的准确性并排除单次试验不可避免的偶然性因素，有效减小和排除因不确定因素带来的干扰。若还有疑问可以追问我

jpeg统计编码方法常用的编码有：Huffm an码、Shannon一Famo码、算术编码等。1、哈夫曼（Huffm an）编码将信源符号按概率递减顺序排列；把两个最小的概率加起来，作为新符号的概率；重复步骤直到概率和达到1为止；在每次合并消息时，将被合并的消息赋以1和0或0和1：寻找从每个信源符号到概率为1处的路径，记录下路径上的1和0：对每个符号写出“1”、“0”序列（从码数的根到终节点)。2、Shannon一Famo码把符号集分成两个子集，每个子集的概率和相等或近似相等；对第一个子集赋编码"0”，对第二个子集赋编码“1”；重复上述步骤，直到每个子集只包含一个信源符号为止。3、算术编码算术编码把一个信源集合表示为实数线上的0到1之间的一个区间。这个集合中的每个元素都要用来缩短这个区间。信源集合的元素越多，所得到的区间就越小，当区间变小时，就需要更多的数位来表示这个区间，这就是区间作为代码的原理。算术编码首先假设一个信源的概率模型，然后用这些概率来缩小表示信源集的区间。数据编码的目的数据编码的目的是将数字数据转化成数字信号，以便在数字信道中传输。最常见的数据编码方式有三种：非归零码，曼彻斯特编码，差分曼彻斯特编码。

作为表观基因组的工具，MACS2是call peaks强而有力的工具，那么MACS call peak的基本统计学原理是上面呢？大至可以分为3步：1.设置滑动窗口；2.统计peaks在基因组上随机分布的情况；3.统计学检验 包含peak信息： narrowPeak文件： 由MACS2的输出文件来看，处理peaks的基本信息以外，如何计算peak的富集倍数（或者说是在某一个区域上富集多少条reads才算作为一个peak）以及如何计算显著性p_val就变成了一个热点问题 首先，MACS2会设置一个滑动窗口（通常为1000bp），并以滑动窗口为单位来统计该区段上的reads富集成的peaks 我们知道TF或者蛋白结合到的位置是随机的，即peaks在基因组上出现的位置是随机的（peaks即为TF或者蛋白结合的位置）。 并且在一般情况下 （这里的一般情况指的是reads随机分布在基因组上）， 当TF或者某种蛋白特异性结合在某个位点上时（高频结合位点），相比于一般情况（即reads随机分布在基因组上的情况下），在这些位点TF或者蛋白结合的区域会有大量的reads富集，这些区域reads的富集程度远高于reads随机分布在基因组上（一般情况）的，因此若满足这个条件，我们就定义该区域是富集出peak的 比对完成以后，每一条read结合到一个滑动窗口上可以看作是一个事件，统计结果可以分为某read结合到了该滑动窗口上和没有结合到该滑动窗口上这两种结果，因此可以看作是伯努利实验，服从二项分布 由于reads和滑窗有很多，试验次数很多，并且每一个read结合到滑动窗口上的概率很小，所以二项分布就会趋近于泊松分布 接下来定义一般情况下（reads随机分布在基因组上）的泊松分布： MACS2将所用Chip-seq数据的reads随机分布在基因组上，并统计每一个滑动窗口上的reads数，并发现每一个滑动窗口上富集到reads个数的频率分布是满足泊松分布的： 那么对于任意位置的滑窗A来说，我们定义 一般情况（reads随机分布在基因组上）的泊松分布的λ 为： 那么，不同的λ值对应的泊松分布如下图所示：

To make the preliminary treatment like deciding weight and combination. 指标:index 复数:indexes indices

统计表 目录[隐藏]一、定义二、作用三、形式四、结构1.组成因素2.内容一、定义 二、作用 三、形式 四、结构 1.组成因素 2.内容图为表格式样 数据经整理后使之进一步表格化，便形成统计表（statistical table）[编辑本段]一、定义 统计表是由纵横交叉线条所绘制的表格来表现统计资料的一种形式。 根据《中国小学教学百科全书》介绍，统计表是用原始数据制成的一种表格。为了实际需要，人们常常要把工农业生产、科学技术和日常工作中所得到的相互关联的数据，按照一定的要求进行整理，归类，并按照一定的顺序把数据排列起来，制成表格，这种表格叫做统计表。 在《统计学原理》上，统计表是集中而有序地表现统计资料的表格。[编辑本段]二、作用 ①用数量说明研究对象之间的相互关系。 ②用数量把研究对象之间的变化规律显著地表示出来。 ③用数量把研究对象之间的差别显著地表示出来。这样便于人们用来分析问题和研究问题。[编辑本段]三、形式 统计表的形式繁简不一，通常按项目的多少，分为单式统计表和复式统计表两种。只对某一个项目的数据进行统计的表格，叫做单式统计表，也叫做简单统计表。统计项目在两个或两个以上的统计表格，叫做复式统计表。[编辑本段]四、结构1.组成因素 主要是由标题（总标题和标目）、横行和纵栏和数字资料三部分构成。 统计表一般都包括总标题、横标题、纵标题、数字资料、单位、制表日期。总标题是指表的名称，它要能简单扼要地反映出表的主要内容，横标题是指每一横行内数据的意义；纵标题是指每一纵栏内数据的意义；数字资料是指各空格内按要求填写的数字；单位是指表格里数据的计量单位。在数据单位相同时，一般把单位放在表格的左上角。如果各项目的数据单位不同时，可放在表格里注明。制表日期放在表的右上角，表明制表的时间。各种统计表都应有“备考”或“附注”栏，以便必要时填入不属于表内各项的事实或说明。2.内容 由主词和宾词两部分构成

学习统计的心得体会篇1 统计学是我们班这个学期开设的课程，虽然只有短短一个学期的课程，但是通过这一学期的学习，我们对统计学应用领域及其内性和基本概念有了一个基本的了解，可以说，这一学期我的收获颇丰。 就统计学这门课程来说，了解到统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析、处理数据并利用其进行推断的科学，只要有数据的地方，就会用到统计学；是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的规模、水平、速度、比例和效益，以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件的作用下，描述其现象数量之间的关系和变动规律。 其实这门学科有两大难点：统计有许多相似的概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。对于公示不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是理解公示整体和每个符号的统计含义，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。通过老师上课授教和课后不断的学习，对这两大难点已经克服。结合到平时的工作学习，我能比较快的理解并能掌握统计学的一些知识。 我们学习统计学的目的是运用统计思想进行分析，在实践工作中，要善于利用统计的思维方式思考，在纷繁复杂的社会实践中，要学会发现数字、分析数字、并使用数字说话；掌握基本的统计方法，要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义，同时，能够自己处理常见的统计问题，锻炼统计的计算能力。 以上就是我的学习体会，我要树立终身学习的理念，不断学习，不断充实，积极探索，逐步成熟。在日常的生活学习中，要学会自己运用统计学知识处理各种问题，为生活提供便利。 学习统计的心得体会篇2 花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。 ?总论》和《统计数据》的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。就在我们放松警惕，大呼统计学一点也不难的时候，《抽样估计》彻底震住了自鸣得意的我们。 理论上来说《假设检验与方差分析》的内容要难于《抽样估计》。但是个人觉得《抽样估计》的行文并不像《假设检验》那么好理解。《统计学》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿《抽样估计》来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。 ?假设检验与方差分析》开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为，这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生了解到第五章的基本内容，以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁思考，如果实际中遇到类似的问题，有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习，才是真正的自主学习的过程。 ?相关与回归分析》同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。 ?时间序列分析》在我看来是和我的专业———国贸联系最紧密的学科。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。 ?统计指数与综合评价》中“综合法指数”的计算用到了《微积分》的相应知识。在《微积分》中不知所云的内容却可以通过统计学的学习恍然谈大悟。多亏了老师深入浅出的讲解，让我在短短一个学期里既巩固了旧知识又学到了许多有用的新知识。 学习统计的心得体会篇3 统计学（statistics）一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。 实验过程中，对excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固，解决问题的能力也受到了锻炼；其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已，更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。统计学的学习就是对数据的学习，而通过实验可以加强我们对统计数据的认知和运用，更好的学习统计学的知识。虽然实验时间很短暂，但对统计知识掌握的要求并没有因时间的短暂而减少，相反我们更得努力掌握和运用统计学的新知识，提高自己的数据分析和处理能力，促进统计学的新发展。以上就是我这次实验的一些心得体会，希望可以对自己有所帮助。 学习统计的心得体会篇4 本学期我们专业开设了《统计学原理》课程，通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的。 对于本人而言，数学功底不是很好，在没学统计学之前就感觉统计学会很枯燥无味，对这门课程有些恐惧。但通过这学期的学习，感觉并没有想象的那么难学，再加上秦老师幽默风趣的讲解，使复杂的问题变得通俗易懂，老师通过举例说明问题的方法使问题变得简单化，容易理解，再通过课堂上做习题，加深了对问题的理解。同时，老师基本上都是在课堂上让我们做完习题，这样给我们减轻了很多课余的时间，学起来比较轻松。 而就所学的内容来讲，我个人认为这门课程有两大难点，一是统计学有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。例如在第二章统计调查中，相关概念的辨析就需要我们理解掌握以便熟练的做题。而对于公式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是要把公式理解再加以运用，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。例如在相关与回归分析这一章中，主要就是要求我们把公式掌握好再加以灵活的运用，问题就会迎刃而解。因此可见，在统计学当中，公式的运用很重要。以上是我对学习《统计学原理》的心得，写的不是很全面，但都是自己真实的体会，通过这门课程的学习，我相信在以后的工作和学习中会给我带来很多的益处，让我受益匪浅。 学习统计的心得体会篇5 作为民航安全统计课程教师，为系统提高统计软件操作水平和教学水平，以及科研工作的能力，本人参加20xx年8月20日至8月24日的spss应用与统计分析高级培训，此次培训共有国内高校统计分析相关课程主讲教师百余位参加。 一、培训内容 本次培训通过行业内资深专家的专题讲解、实例演示、答疑讨论等多种形式完成，具体内容为： 1.spss介绍; 2.描述性统计分析及统计绘图; 3.基本数据分析与探索; 4.线性回归分析; 5.二分类因变量logistic回归分析; 6.多分类因变量logit/probit回归分析; 7.定序因变量logit/probit回归分析; 8.计数因变量poisson/负二项回归; 9.生存分析/事件史分析; 10.追踪测量与固定/随机效应模型; 11.分层模型/混合效应模型; 12.实证研究论文撰写。 二、参训心得 1.通过此次统计学培训，本人掌握了最新的统计应用的前沿，开拓了视野，对spss统计软件的使用有了更为深入的了解。 2.通过此次统计学培训，本人掌握了高级统计分析的方法和原理，并通过实际问题的统计建模，掌握了统计学研究方法以及如何用软件实现，提高应用能力。 3.统计分析是一门应用性很强的课程，对于经济管理专业的学生来说，统计分析的重要性不仅体现在本科阶段毕业设计的完成上，继续深造学生的科学研究能力上，也体现在在今后工作中应用到数据收集、数据分析以及统计软件的使用等方面。但现阶段，本人主讲的统计课程按照教学大纲的要求涉及软件应用的部分相对较少，许多学生在课程结束后仍不能应用统计分析解决实际问题。通过此次培训，提高了本人的统计软件应用能力，有利于今后的教学工作和毕业设计指导工作。 4.在培训中学习到了新的教学方法，在与其他高校老师的交流中了解到了其他大学学生在统计学习中的问题，学习到了相关教学经验，收获很多。 通过这次培训，本人丰富了统计学知识，掌握了先进的方法，对今后民航安全统计课程的教学大有益处。在此感谢学院提供的宝贵学习机会。 学习统计的心得体会篇6 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。 期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。 因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。 总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。 时间序列分析在我看来是和我的专业---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。 这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。

不难的。一般考得都比较简单，至少要让大部分人及格

统计学是高等职业院校经管类专业的核心课程。为了适应课程建设和教材更新的要求，我们组织多年从事统计教学的教师编写了本书。就统计学的学科特点而言，统计学是一门搜集、整理、分析和解释统计数据的方法论的学科，其目的是探索统计数据内在的数量规律性。随着中国经济的飞速发展，我国市场经济体制的不断完善，无论是进行宏观的国家经济调控管理，还是进行企业微观的生产经营管理，都需要准确及时地获取有关各类数据信息，并对这些相关的数据信息进行分析。因此，作为数据处理和分析技术的统计方法必将发挥更大的作用本书在编写的过程中，根据教学大纲和实际教学的要求，在总结多年统计学教学经验并参考大量国内外相关资料的基础上，由多名有丰富经验的教师集体完成。在本书的总体规划上，按照“大统计”的观点来构建统计学的内容体系，力求实现统计理论与相关统计方法的融合，将一般的统计理论方法落实到实际指标的运用上；在写作思路上，本书从统计数据出发，以统计数据的搜集、整理和分析为主线，突出统计在实际国民经济生活中的具体运用；在写作方法上，本书力求简明扼要、深入浅出、实用新颖，每个项目后都有思考练习题，紧密结合教材内容，以加强学生的统计思维和基本技能的训练。为配合本书的教学，出版社网站(http://www?esp?com?cn)提供了各项目的习题及参考答案。本书由多年从事统计学教学工作的王超主编，王永刚任第二主编，刘冬梅、张秀清、徐明昌、王妮娜、杨发岭、毛海舟、罗少郁、陈汉平任副主编，郭培俊、尹清杰、蔡火娣、梁丹婴也参加了本书的编写工作。本书的编写分工如下：王超编写项目五、项目六；王永刚编写项目一、项目九；刘冬梅编写项目七、项目八；张秀清编写项目三、项目四；徐明昌编写项目二，最后由王超负责全书的总纂、修改和定稿工作。由于编者水平所限，加之时间仓促，书中难免有疏漏或错误之处，恳请同行专家及读者不吝赐教，以便我们进一步修改和完善。

见图

1. 2015年高级统计师试卷真题及答案解析 一、单项选择题(以下每小题各有四项备选答案，其中只有一项是正确的。本题共40分，每小题1分。)1.统计学研究的基本方法除了大量观察法外还包括( )。A.调查方法、整理方法、分析方法、预测方法B.调查方法、汇总方法、预测方法、实验设计C.相对数...3711 2. 工商企业管理统计学原理考试题2015，求答案 100以下 39％ 100-130 45.5％ 130-150 11.5％ 150以上 4％ 3. 2015陕西师范大学远程教育考试 概率论与数理统计试题答案 给我看看试题可以吧 4. 2015统计从业资格考试成绩什么时候出来 犇考网小于为你解答： 根据国家统计局教育培训中心《关于做好2015年度统计从业资格相关工作的通知》（教育函〔2015〕2号）的要求，现就做好我市2015年统计从业资格考试及认定工作通知如下： 一、严格落实统计从业资格认定相关规定 1.统计从业资格认定工作是一项由省级人民 *** 统计机构实施的行政许可项目。未经项目领导和管理机构书面批准同意，任何单位不得下放项目实施权限。 2.申请取得统计从业资格证书的人员须提交国家统一组织的统计从业资格考试合格成绩单。各单位不得擅自增加考试次数，不得擅自向特定人群发放统计从业资格证书。 二、加强报考管理，科学指导培训工作 1.全市统计从业资格考试工作统一由天津市统计教育中心负责组织实施，各区县统计局负责受理审核工作。 2.统计从业资格考试培训可采取多种方式。采用半脱产等面授方式的，面授时间应不少于80课时。各单位须将《培训计划和课时安排》报市统计局教育培训中心备案。 3.各区县统计局委托的培训机构，须是经过市统计教育中心审核，且经教育行政部门批准，并有培训资质的机构。考试培训费用一般标准为300元/人(不包括教材费)。 4.统计从业资格考试培训教材，统一使用国家统计局指定的专用教材。 5. 2015年统计从业资格考试怎么复习 《福建省统计管理条例》是由福建省人大常委会制定的，属于（地方性统计法规） 《全国农业普查条例》属于：（统计行政法规）。 《统计法》的作用是为了科学、有效地组织统计工作，保障统计资料的（真实性、准确性、完整性、及时性） 《统计法》第二十四条规定，县级以上人民 *** 有关部门统计调查取得的统计资料的公布单位是（本部门）。 《统计法》第二十条规定，县级以上人民 *** 统计机构和有关部门以及乡、镇人民 *** ，应当按照国家有关规定建立统计资料的（保存、管理制度）。 《统计法》规定，国家机关、企业事业单位和其他组织等（真实性、准确性和完整性负责） 《统计法》规定，国家统计标准（由国家统计局，或者由国家统计局和国务院标准化主管部门共同制定）。 《统计法》规定，国家有计划地加强统计信息化建设，推进（统计信息搜集、处理、传输、共享、存储技术和统计数据库体系的现代化） 《统计法》规定，国家制定统一的统计标准，保障（统计调查擦用的指标涵义、计算方法、分类目录、调查表式、和统计编码等的标准化） 《统计法》规定，国务院设立国家统计局，依法对全国的统计工作进行（组织领导和协调） 《统计法》规定，县级以上人民 *** 有关部门统计调查取得的统计资料（由本部门按照国家有关规定公布） 《统计法》规定，应当按照国家有关规定建立统计资料的保存、管理制度，建立健全统计信息共享机制的机构是（县级以上人民 *** 统计机构和有关部门以及乡镇人民 *** ） 《统计法》规定，制定统计调查项目应当同时制定该项目的（统计调查制度） 《中华人民共和国统计法》属于（法律统计） 《中华人民共和国统计法》由全国人大常委会审议通过的时间为(1983.12.08 )。 《中华人民共和国统计法》制定颁布的机构是（全国人民代表大会常务委员会） 《中华人民共和国统计法》最近一次的修订时间是（2009年6月27日） 2009年6月27日修订的《中华人民共和国统计法》的施行时间为（ 2010.01.01 ）。 2009年劳动工资报表的上报截止期限为2010年2月3日，在此之前，区统计局工作人员小王给自己负责的十家单位打电话，要求他们按时填报。此后，仍有三家单位到2月4日才上报。这三家单位的行为构成（迟报统计资料）。 按照统计法的要求，对统计调查对象报送的统计资料，统计人员在收集、审核、录入时，要保证二者之间的（一致性） 办理统计行政处罚案件的程序是（立案、调查、处理、结案） 办理统计违法案件时，最关键的工作阶段是（调查）。 保障统计工作的统一性，最关键的是要实行集中统一的（统计管理体制）。 被处罚单位在签收处罚决定书后，如果既不申请行政复议，也不提起行政诉讼，并且拒不执行处罚决定的，查处机关有权依法（申请人民法院强制执行） 部门统计调查项目，其调查对象超出本部门管辖系统，则审批单位是（国家统计局或者同级地方人民 *** 统计机构） 查处统计违法案件，可以办理结案的是（行政处罚决定执行完毕的） 查处统计违法案件的程序是（立案、调查、处理、结案）。 处分的适用对象是（国家工作人员） 地方各级人民 *** 各部门的统计机构和统计负责人在统计业务上的指导单位是（同级地方人民 *** 统计机构）。 对地方各级人民 *** 统计机构作出的行政处罚决定不服，可以受理行政诉讼的法院是（该统计机构所在的地基层人民法院） 对作为调查对象的个人，在重大国情国力普查活动中拒绝、阻碍统计调查，或者提供不真实或者不完整普查资料的，对其责令改正并予以批评教育的单位是（县级以上人民 *** 统计机构）。 各级领导机关制定政策、计划，检查政策、计划执行情况，考核经济效益、社会效益和工作成绩，进行奖励和惩罚等需要使用统计资料的，依据的统计资料是（统计机构或统计负责人签署或者盖章的）。 给予较大数额罚款的统计行政处罚案件，应当事人要求，统计执法机构应当组织（听证） 给予较大数额罚款的统计行政处罚案件，应当事人要求，统计执法机关应当组织（听证）。 根据《统计法》规定，乡镇人民 *** 应当（设置统计工作岗位）。 根据《统计执法检查规定》，统计执法检查机关实施某种处罚后，当事人有要求举行听证的权利。这种处罚指（法人或者其他组织2万元以上的罚款，对公民2千元以上的罚款）。 根据《统计执法检查规定》，统计执法检查人员泄露在检查过程中知悉的被检查对象商业秘密和私人、家庭的单项调查资料，构成犯罪的，依法给予行政处分，并（依法承担刑事责任）。 根据《中华人民共和国统计法》第二十一条规定，统计调查对象对审核、签署的统计资料的真实性、准确性和完整性负责的是（统计资料的审核、签署人员)。 根据统计法的规定，对企业事业单位或其他组织的统计违法行为实施罚款处罚的最高额度是（20万元） 关于部门统计工作，下列说法中错误的是（县级以上人民 *** 有关部门必须设立专门的统计机构）。 广义的统计标准统一规范了指标涵义、计算方法、调查表式、统计编码和（分类目录） 国家机关、企事业单位和其他组织等统计调查对象应当依法建立健全统计资料的（审核、签署、交接、归档等管理制度） 国家机关、企业事业单位和其他组织以及个体工商户和个人等统计调查对象，接受 *** 统计调查是法律规定的（义务） 国家统计局制定的《统计从业资格认定办法》属于（部门规章） 国家统计数据，以有关部门公布的为准，该部门是（国家统计局） 国家统计数据以什么部门公布的数据为准（国家统计局）。 国家统计调查项目由国家统计局制定，或者由国家统计局和国务院有关部门共同制定，报备案的单位为（国务院）。 行为人没有任何客观事实根据，主观地编造统计数据或者统计资料并报送的行为属于（伪造统计资料的违法行为） 经国务院批准的周期性的普查项目，其中每隔 5 年进行一次的是（经济普查）。 经国务院批准的周期性的普查项目，其中每隔5年进行一次的是（经济普查） 李某是某县统计局工作人员，因疏忽大意导致该县两年以来规模以上工业企业的月报报表被焚毁。对李某的行为应给予（处分）。 民间统计机构接受境外组织、个人的委托、资助，组织实施的市场调查和社会调查属于（涉外统计调查） 某公司2010年2月份逾期未向市统计局报送劳动工资报表，市统计局遂向该单位发出了《统计报表催报通知单》，要求该单位在3日内补报。该单位在规定期限内补报了劳动工资报表，该单位的统计违法行为属于（迟报统计资料） 某公司2010年2月份逾期未向市统计局报送劳动工资报表，市统计局遂向该兽位发出了《统计报表催报通知单》，要求该单位在3日内补报。该单位在规定期限内仍然没有报送劳动工资报表，该单位的统计违法行为属于（经催报后仍未按时提供统计资料）。 某国有企业董事长认为本单位统计人员提供的年度生产总值有误，便亲自动手修改，该行为属于（自行修改统计资料的统计违法行为） 某企业为掩盖超额发放工资问题，故意隐瞒部分工资项目，未在统计报表中计入，该企业行为属于（提供不真实的统计资料） 某企业为掩盖耗能情况，在上报2009年能源报表时，故意不提供确已消耗的汽油、柴油等数据，仅提供水、电消耗数据，该企业的行为属于（提供不完整统计资料）。 某县统计局联合县乡镇企业局对某工厂的统计违法行为作出处罚决定，该工厂不服，申请复议时，应负责管辖的单位是（该县人民 *** ）。 某县统计局联合县乡镇企业局对某企业的统计违法行为作出处罚决定，该企业不服，申请行政复议时，应负责管辖的单位是（该县人民 *** ） 某县长认为县统计局提供的夏粮产量数据的来源有错误，便亲自动手修改了夏粮产量的统计数据，该县长的行为属于（自行修改统计资料的行为）。 某乡镇统计员认为部分企业在填报统计报表时少报了营业收入，便直接手动修改，该统计员的行为属于（纂改统计资料行为） 某镇领导指使镇统计员虚报本年度工业总产出数据，并在统计监督检查期间拒绝配合检查。经查实后，统计部门可以（提请监察机关对涉案的镇领导人员给予处分）。 某镇为完成上级下达的计划指标，镇主要领导指使镇统计员虚报本年度工业总产出数据，并在统计局对其实施执法检查期间拒绝配合检查。经查实后，统计部门可以（提请纪检监察部门对涉案的镇领导人员给予处分）。 普查是指为了详细地了解某一方面的情况而专门组织的（一次性的全面调查）。 商务部拟对大型家电卖场设立销售情况统计调查项目，审批机关是（国家统计局） 涉及国家的核心秘密，一旦泄露会使国家的安全和利益遭受特别严重的损害的统计资料的级别是（绝密级） 申请统计从业资格的人，必须具备（从事统计工作所需的专业知识和技能） 省级人民 *** 统计机构单独制定或者和有关部门共同制定的地方统计调查项目，审批单位是（国家统计局） 省级以下人民 *** 统计机构单独制定或者和有关部门共同制定的地方统计调查项目，审批单位是（省级人民 *** 统计机构） 实施统计监督检查的主体是（县级以上地方人民 *** 及其监察机关、国家统计局及其派出的调查队和县级以上地方各级人民 *** 统计机构）。 搜集、整理统计资料，应当以什么方式为基础?（周期性普查） 搜集、整理统计资料的基础和主体分别为（周期性普查；经常性抽样调查）。 统计从业资格认定的承办机关是（县级人民 *** 统计机构） 统计从业资格认定的实施机关是（县级人民 *** 统计机构） 统计从业资格认定的实施机关是（省级人民 *** 统计机构）。 统计从业资格认定工作的实施机关是（省级统计局） 统计从业资格认定属于（国务院设定的行政可以项目） 统计从业资格认定属于行政许可项目，是法律赋予 *** 统计部门的义务和职责，是 *** 统计部门一项基础性的行政管理工作 。决定设立该行政许可项目的是（国务院） 统计法第二十条规定，县级以上人民 *** 统计机构和有关部门以及乡、镇人民 *** ，应当按照国家有关规定建立统计资料的（保存、管理制度） 统计法第七条规定，统计调查对象不得（迟报、拒报统计资料） 统计法规定，统计机构和统计人员应当保密在统计工作中知悉的（国家秘密、商业秘密和个人信息） 统计法规定，统计调查中获得的能够识别或者推断单个统计调查对象身份的资料（任何单位和个人不得对外提供、泄露） 统计法规定，县级以上人民 *** （应当设立独立的统计机构） 统计法律责任中，行为人对其违反统计法律规范的行为所应承担的法律后果是（惩罚性的）。 统计法明确要求，统计调查对象不得（提供不真实、不完整的统计资料） 统计法明确要求，统计调查对象提供统计资料必须（真实、准确、完整、及时） 统计行政处罚的种类包括（警告和罚款） 统计行政诉讼的受理机关是（人民法院） 统计行政诉讼是一种司法行为，主持机关是（人民法院） 统计行政诉讼中，对统计行政案件依法进行审理并作出裁决的机构是（人民法院）。 统计机构和统计人员依照统计法规定，独立行使的职权为（统计调查、统计报告、统计监督）。 统计监督检查的实施必须（按照法定的权限、程序和方式） 统计人员进行统计调查时，应当出示工作证件的颁发部门为（县级以上人民 *** 统计机构或者有关部门）。 统计人员应当对其搜集、审核、录入的统计资料与统计调查对象报送的统计资料的（一致性负责） 统计人员有权（要求统计调查对象改正不真实的统计资料）。 统计人员在进行统计调查时，有权（要求统计调查对象改正不真实、不准确的资料） 统计调查对象中，必须取得统计从业资格，持有统计从业资格证书的人员是（承担经常性从业资格证书的人员）。 统计调查对象中，必须缺德统计从业资格、持有统计从业资格证书的人员是（承担经常性 *** 统计调查任务的人员） 统计调查项目的审批机构应当对符合法定条件的调查项目进行，作出予以批准的书面决定，并公布。审查时，应当审查调查项目的（必要性、可行性、科学性）。 统计调查项目的审批机关应当审查调查项目的（必要性、可行性、科学性） 统计调查制度一经审批或者备案，即成为统计调查组织实施的法定依据，（非经批准，不得变更） 统计调查中获得的能够识别或者推断单个统计调查对象身份的资料，（任何单位和个人不可对外提供、泄露）。 统计违法行为是行为人（主观上有过错，并且造成了一定的危害） 统计违法违纪行为处分的适用对象只能是（国家工作人员） 统计违法违纪行为处分的适用对象只能是（国家工作人员）。 统计执法机关在作出处罚决定前，可以不告知当事人的是（作出行政处罚决定的人员） 统计执法中，被处罚单位在接到处罚通知书后，如果既不在法定期限内申请复议或向人民法院提起诉讼，又拒不执行的，由查处机关依法：（申请人民法院强制执行）。 统计职业道德的核心内容是（实事求是，不出假数）。 统计资料的密级和保密期限的变更，决定单位是（原确定密级和保密期限的机关、单位）。 统计资料的审核、签署人员应当负责其审核、签署的统计资料的真实性、准确性和（完整性） //wenku./link?url=G8se-xNQoiGUle1GZA2u29CT1S7LX *** 99-dRm6PPG5dpGjCKzTbfXPKUFbEhiPO-_tRgyRjEC 6. 2015年度统计从业资格继续教育考试成绩查询怎么查 吉首地区各单位： 根据《湖南省统计局办公室关于做好2015年统计从业资格工作的通知》（湘统办函〔2015〕1号）精神，为进一步做好统计从业资格考试、统计从业资格认定、统计从业人员继续教育等方面工作，现将有关事项通知如下： 一、关于统计从业资格考试工作 1.报名对象：在国家机关、社会团体、企、事业单位和其他组织等统计调查对象中承担经常性 *** 统计调查任务的，未获得统计从业资格证书的人员。 2.报名时间：5月1日至7月31日。 3.报名方式：考试报名包括网上报名和现场确认两个阶段。所有考生须先登陆“全国统计从业资格考试网” （tjcyzg）湖南省入口进行网上报名，然后到吉首市统计局现场确认网报信息和缴费。 现场报名前，考生需填写《统计从业资格申请表》（见附件1），“准考证号”和“考试成绩”栏暂不填，其他个人信息要填写完整，正面免冠小二寸彩色照片和身份证正反两面扫描成电子文档后粘贴，要大小合适，文件命名为“统计从业资格申请表+姓名”，保存电子文档备用。报名时，带打印的纸质《统计从业资格申请表》1份、电子档和近期同底正面免冠小二寸彩色照片2张。 4.考试时间：2015年全国统计从业资格考试日期为9月20日。 具体考试时间为：9：00—11：00，《统计基础知识与统计实务》；14：00—16：00，《统计法基础知识》。 5.考试收费标准：凡参加统计从业资格证考试人员，每人须交考试费100元和书本费65元。

题目都不完整，，，

统计学原理作业 1.表2-1列示了10个公司的首席执行官(CEO)的酬金、行业分类、年销售额和首席执行官酬金对股东报酬等级数据(Business Week，1997.4.

是因为要考试了么？学妹or学弟……囧rz

统计学就业率高。统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

统计学就业率高。统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

统计学以后的就业方向：主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构等从事研究和教学工作。一、统计学统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。二、统计学主要术语1、统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。2、描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。3、推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。4、变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。5、分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。6、顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。7、数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。8、均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。9、中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。10、众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

统计学就业率高。统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

sum(nvl())

STATA软件回归分析SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。df（degree of freedom）为自由度。MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。PS治好了多年的颈椎病

统计学和数学是两个不同的学科，它们有着一定的联系，但也存在着一些区别。数学是一门广泛而深奥的学科，主要研究抽象概念、结构和关系。它包括代数、几何、分析、数论等多个分支，涵盖了丰富的数学理论和方法。数学强调逻辑推理、证明和严密性，注重抽象思维和精确性。而统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的学科，旨在从实际数据中获得信息和洞见，并进行决策和预测。统计学涉及数据描述、概率论、假设检验、回归分析等技术和方法，通过收集样本数据来进行总体推断。从学习上来说，无法一概而论哪门学科更难。对于某些人来说，数学可能更具挑战性，因为它需要较强的抽象思维和逻辑推理能力。而对于其他人来说，统计学可能更具挑战性，因为它需要熟悉和理解各种统计方法和推断的理论基础。

实践教学要求与任务:　　1、在完成理论学习的基础上，通过集中实践环节巩固学习效果。　　2、自觉地将所学的统计理论知识（统计原理、方法）和统计分析工具应用于实践，初步掌握收集、整理、分析统计数据的步骤。　　3、能够结合具体问题设计统计调查方案，展开调查，搜集、整理数据，通过采取各种分析方法，最终得出正确的结论，独立编写统计分析报告。　　4、熟悉并掌握统计分析工具的使用方法（重点是EXCEL中的统计分析功能）解决实际问题。　　统计学考试现状及分析　　一、前言 面对匆匆到来的21世纪,严峻的挑战和难得的机遇使任何学科都需调整自己的位置,重新审视和制定自己的发展目标。市场经济的理论和实践对统计信息的需求急剧增加,对统计学理论和方法提出了更高的要求。前苏联模式的统计学面对市场经济的需求已显得无能为力;现代市场经济的理论与时代的潮流使中国人文社会科学、财经管理类学者的弱点暴露无遗。中国几千年的优秀文化会给中国学者思辨性的思维以深厚的底蕴,但也留下了忽视形式逻辑的弊端。先秦诸子以来,我国学者的思辨性思维是较为发达的,但这些思辨性思维常常缺乏经验事实做基础,空泛的议论较多,实质性的内容较少,逻辑推理的思维方式淡化,更不追求严密的公理化体系,以至于我国人文社会科学、财经管理类学者面对现代社会经济的发展有力不从心之感。　　邓小平同志曾向教育界指出：“教育要面向现代化、面向世界、面向未来。”社会主义市场经济体制的建立和现代化的实现，最终取决于国民素质的提高和人才的培养，这就要求转变以分数为核心的单纯知识性教学的应试教学为以全面提高人才素质为核心的素质教学 经过一大批统计学家的艰苦努力,我国统计界终于发生了质的变化和飞跃。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学为一级学科,国家标准局领布的学科分类标准已将统计列为一级学科, 1998年教育部进行的专业调整也将统计学归入理学类一级学科,一级学科的地位表明统计学既不是数学的子学科,也 不是经济学的子学科,统计学就是统计学。统计学一级学科的地位表明中国统计在与国际接轨的进程中迈出了重要一步。　　面向21世纪,中国的人文社会科学、财经管理类学者肩负着时代的重托。社会发展问题,国际竞争力问题,金融、投资风险问题,人口与社会保障问题,经济持续增长问题,环境保护问题等等,这些都迫切地等待着我们去深入研究。这些问题的研究都将借助于统计方法与技术的应用而获得成功。 教育是培养人的一种社会活动，它同社会的发展及受教育者本身的发展有着密切的联系。素质教育，强调教育活动在教育人的过程中，要以人为中心，教育活动不仅仅只是传授学生知识和技能，同时要注重学生在生理、心理、道德、品质、文化修养等各个方面的综合提高，使学生的身心、修养、知识与能力得到全面发展。在高等教育阶段，由于大部分学生在毕业后将走向社会，加入社会劳动者的行列，因而，为就业而准备的知识与技能的专业教育被强化了，而与未来就业关系不是很直接的人文教育方面则相对地弱化了。然而，在科技发展日益加快，高等教育逐渐大众化的今天，未来经济、科技和产业发展变化的速度将加快，对人才的培养不能仅停留在胜任于某一职业上，还应培养学生适应不同职业 统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析数据并利用于进行推断的科学。她在自然科学、社会科学、军事科学以及人文科学中都有广泛的应用。计算机及软件技术的发展，使很多以前无法利用人力进行的统计计算变为可能，使得统计学的应用日趋普及。现在，统计学的应用几乎遍及所有科学领域和国民经济各部门，统计学的一些基本概念和知识已成为很多社会生活和经济活动的必备常识。　　　　掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能对一名大学生来说是必不可少的，具备采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力也是不容忽视的一个方面。 人才的多样化主要体现在职业能力的多样化。与经济生产结合密切的一线人才对职业能力要求较高。传统高等教育按学科组织教学，强调基础要扎实，理论要系统；要求理论联系实际，但联系实际主要是为了更好地掌握理论；强调培养学生的能力，但着重提出问题、解决问题和一般能力的培养。而把岗位工作需要的职业训练，放到学生毕业后在实践中学习或再重新培养取得，把经过实践后的发展叫做“后劲”。随着市场经济体制的确立，人才的流动性进一步加快，市场需要的是经过职业的基本训练的工作者，所以它要求职业的基本训练在学校完成。高等职业教育适应这种需要，按照职业岗位对应用能力的需要组织教学，基础知识以够用为限，不强调理论的系统性，而强调技术的熟练性和服务的规范性。知识传授与技能训练并重。　　二、调查目的 及时、准确反映《统计学原理》教学状况，为老师制定更好的教学模式方法提供参考依据；及时反映同学们的兴趣、爱好、学习心得，为同学们更大幅度的提高做好准备。通过掌握调查信息，做出相关评价和建议，为寻求更好的对《统计学原理》的考试考核评价提供依据。　　三、调查内容　　1、了解我系统计学的开课情况。具体的分为 开课班级 授课模式 学生兴趣　　2、统计学考核的现行方式。具体包括： 理论考试考核方式 技能考试考核方式 平时成绩考核方式　　3、了解统计学考核方式的发展状况。具体有： 考核办法 重视程度 对相关技能的需求情况　　4、同学们对统计学考核办法的意见、建议。具体有：现行统计学考核中存在的问题希望实施的改革　　5、四、调查对象。　　6、五、调查方法

我的一点小小的见解:统计学在金融中起统计作用金融中很多数字的核算需要统计学基础还有很多模型的建立也要用统计学原理统计学的应用是很广泛的............

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。不同的P数值所表达的含义也是不一样的。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。拓展资料：计算P值的相关注意事项：1、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<0.05，D药取得P <0.01并不表示D的药效比C强。2、P>0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。3、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <0.001，无此必要。4、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。P值的其他含义：1、 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2、拒绝原假设的最小显著性水平。3、观察到的(实例的)显著性水平。4、表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。参考链接：百度百科：假设检验中的P值

谈谈统计学方法在财务相关方面的运用 　　当今社会，统计学方法被大量应用于财务管理的各个方面，其最终目的在于提高财务管理的效率，分析财务活动的合理性，为财务活动的预测、决策、控制等提供科学依据。 　　【摘要】 统计学作为数据处理的基础学科，被广泛应用到很多领域，金融、医学、管理学等各个方面。该学科主要的研究对象是数据，其研究的主要内容是通过对数据的整理分析，得出其内在规律。本文首先阐述了财务进行统计的意义，证明了财务管理中统计学存在的必要性，接着提出了如何有效的将统计学应用在财务管理中，从而引出统计学方法在财务管理中的具体应用，而在文章的最后，笔者针对如何利用统计学对财务能力进行分析进行了说明。 　　【关键词】统计学;财务统计;财务管理;财务能力 　　一、引言 　　当今社会，科学技术日益革新，统计思想逐步成熟，统计工具也被应用于统计领域，该领域也随之得到延伸和发展。而所谓的统计学其主要的内容是通过对数据的收集、统计、整理分析、数据处理等方法，从而更加深入的发掘数据存在的内部规律，以达到更科学、更合理的解释客观事物的目的，加深对该事物的认知。在具体工作和现实生活中，很多客观规律的分析及归纳是运用统计的方法实现的，通用的操作方法如下：首先需要在分析之前对客观事物进行研究和设计，了解该事物的基本特点;其次针对该事物进行抽样调查，调查的范围要全面;再次利用相应的统计软件和数学思想，建立相应的数学模型，对抽样的结果进行统计分析，让数据呈现一定规律;最后便是根据统计分析的结果作出结论性成果，以便能更加深入的研究及分析客观事物存在的内在规律和普遍性原则等。统计学被应用的领域广泛，本文主要针对统计学在财务方面进行研究。 　　二、统计学应用于财务方面的意义 　　(一)将统计学应用于财务，能满足企业和行业对产值、资金等方面的计算需求。行业或企业财务数据极为庞大，运用统计方法进行财务统计，便于反应企业或行业的劳动成果和产能产效，为国家统计国内生产总值、人均GDP等提供数据支撑。 　　(二)将统计学应用于财务，可以帮助企业或个人进行负债核算、资金流核算等，提供基础数据。运用统计学进行财务统计，既可以作为分析企业经济实力的标准，又可以将统计的数据作为核算资产负债的数据来源。 　　(三)将统计学应用于财务，可以用于研究分析个人、企业、国家三者之间的利益分配关系，通过统计学研究出的普遍性规律来制定符合大多数人需求的收入分配制度，从而达到合理调整利益关系的目的。 　　三、如何合理运用统计学解决财务管理问题 　　(一)利用统计学方法进行财务的收益与风险计算财务管理的过程中，经常需要计算财务收益与风险，而对应在统计学中即为算数平均值与标准差的计算。比如,企业在运营过程中，需要计算期望现金流量,往往在现实运营过程中，存在诸多影响未来现金流量的不可控因素，因此计算出的未来的资金流量存在很大的不确定性，但如果采用单一的现金流量，在一定程度上可以保证现金流量的确定性，却不能全面的反应企业的资金运营情况。在这种大背景下，可结合统计学方法，如期望现金流量法，计算未来的现金流量，能提高计算的准确性，取得较好的效果。此外，在企业财务管理的过程中,需要运用到许多基于统计学的财务预算方法，如在预测资金需求量的情况下，可以运用回归法预测、平滑法预测等。当今，基于统计学原理，已经形成了很多专业的财务预算方法，如：预计资产负债表法、线性回归法等，这些方法的运用，加快了财务管理的效率，为财务人员处理庞大的财务数据提供了方法。 　　(二)利用统计学方法进行审计统计抽样抽样调查是统计学常用的统计方法，而审计抽样,则是抽样调查在财务应用的体现，主要是指审计人员在审计时，审查主体数据量比较庞大，因此仅抽取部分样本进行审查分析，通过分析抽取样本的审查结果,从而大致推断出总体的审查结果，这也是我国财务审查的主要方法之一。统计抽样之前需要先进行假设检验，即在抽样调查之前需要确定抽样规模、范围、基本参数等，之后还需对选取的样本进行初步审核。若在实际审查的过程中，抽取的样本不能满足审查要求，还可对样本的规模进行逐步扩大，以达到抽样结果的特征与总体情况基本相符的目的。在审查的最后，根据样本的审计结果进行推导，从而得出基本符合总体特征的结论。在实际的审计过程中，抽样的方法有很多，如货币单位抽样、变量抽样等。而在选择抽样方法时，审计人员应该根据审计的目标、效率及审查总体的特征合理选择，以达到审查的最终目的。 　　四、统计方法在财务管理中的应用 　　当今社会，统计学方法被大量应用于财务管理的各个方面，其最终目的在于提高财务管理的效率，分析财务活动的合理性，为财务活动的预测、决策、控制等提供科学依据。本文从收益率的预测、概率图的运用、数据的准确性及数据变异系数的分析四个方面着手，对统计学在财务方面的应用进行研究分析。 　　(一)预测未来收益率，提高企业收益。一个企业在实际运营过程中，能很好的把控未来的发展状态及收益情况，是企业发展的重要途径。利用合适的统计学方法可以实现利用已有的数据预测未来一段时间的数据。对应到企业中去，即运用统计学的方法，对企业现有的资源进行统计分析，预测未来一段时间内的"收益情况，从而根据预测的收益率指定相应的实施方案，从而达到提高企业收益的目的。 　　(二)利用概率分布图，进行数据分析及投资决策。在具体的财务管理过程中，可利用统计学方法对已有数据进行处理，并根据需求绘制相应的概率分布图，那么各种数据的变化规律便一目了然，以便于决策者根据其变化规律进行投资或运营。比如在计算企业未来收益率时，可以根据现有的数据进行统计分析并绘制出一条概率与结果近似关系的连续性曲线，并根据该曲线推导出未来的收益率，从而进行投资决策。概率图有两个最主要的特点：概率分布图越集中，则其预期结果越趋向于实际结果，则其风险越小，投资回报率越高。当所得到的概率分布图越集中时，则说明实际结果越有可能接近预期值;反之，概率分布图越稀疏，则实际结果与实际结果的差距越大，风险也越大。 　　(三)利用标准差，确保数据的准确度。在财务的实际管理过程中，经常需要确定数据的准确程度，而财务人员通常是是利用统计学中的标准差的大小来判断所得到数据的精确程度。计算标准差的步骤如下：第一，根据现有的数据进行预测，得出收益的预测值;第二，将收益率的预测值和实际值相减，得到离差值;第三，计算概率分布方差，即将离差值求平方，并将得出的平方值与预测值相乘，再将这些乘积相加;第四，对方差进行开方计算，得到标准差。 　　(四)运用数据变异系数，度量单位收益风险。变异系数是标准差与平均数的比值，主要是用来衡量数据的变异程度，即用于度量单位收益下的所面临的风险。这种单位收益的风险判断为企业的决策提供了有效的借鉴。因为变异系数既能计算风险还可以反映企业收益，因此在企业的财务管理中被大量应用。 　　五、结论 　　企业或行业的财务管理过程中会面临大量的数据处理，合理利用统计学方法进行数据的统计及分析，对简化数据处理，提升数据准确度、精确度，甚至对于财务决策等各方面均有所助益，因此，将统计学方法引入财务管理具有非常重要的意义。 　　【参考文献】 　　[1]李金昌.关于统计思想若干问题的探讨[J].统计研究.2006，(3). 　　[2]秦红霞.统计学对财务管理学习的影响[J].统计与管理，2014. 　　[3]段雪妍.肖智明.《统计学原理》(高职高专系列教材)[M].上海财经大学出版，2009 ;