统计学

统计学专业就业方向及前景分析如下：一、就业方向及前景统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作。二、统计学专业培养要求1、具有良好的数学基础和较好的外语水平；具备正确的统计思想，掌握收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和预测；掌握中外文资料查询与检索的基本方法。2、掌握计算机的基础知识，能熟练应用统计软件或其他专用软件，具有一定的编程能力，能正确利用统计理论和方法分析判断数据处理的结果；具有初步的科学研究和实际工作能力。三、统计学专业知识能力1、掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力。2、掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法。3、掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法。4、了解相近专业的一般原理和知识。5、对该专业范围内科学技术的新发展有所了解。6、了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规。7、掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。8、具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。

首先来解读一下统计学专业，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。接下来解决题主的疑问，统计学专业主干课程如下：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计等。学习统计学专业需要注意以下两点：一是对数学和计算机应用的掌握非常关键，学习者要有坚实的数学基础，能熟练使用各种统计软件包。如要围绕一个课题，自己设计调查问卷，采集数据，再对数据进行处理等。另外，统计学专业的学生要具备多学科的综合能力，知识面一定要宽，否则将无法满足实际需要。二是设置这一专业的主要是一些综合性和经济类、师范类、农林类院校。不同学校所开设专业的侧重点有所不同，服务面向也不同，报考时要加以区别。最后来看一下统计学专业就业方向，毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。

1.误差测量误差分为系统误差和随机误差。误差的产生是自然的，意料中的事情。因此我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点，而且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。2.误差的处理统计学一般采用统计描述，统计推理和试验设计三种方法来分析误差。统计描述:用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。统计推理:确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差。(置信区间和假设检验)试验设计:收集并分析数据，以估算过程变化的影响。3.连续数据和离散数据连续数据:连续可变的数据，如身高，重量等。离散数据:如地区或分类，是非等信息。4.统计学基本术语总体:也叫母体，用N表示样本:总体的一个子集，用n表示均值(Mean):平均值，总体的用u表示，样本的用xbar表示中位数:排序后中间那个数方差(Variance):总体的用sigma平方，样本的为s平方表示，注意分母是除以N或n均方差(Stdev):总体的用sigma，样本的用s,注意分母是除以N-1或n-15.正态分布它是自然界最常见的一种分布。如某地区人员的身高，某机器生产的零件的尺寸。在研究正态分布的时候，我们一般只需要抽取少量的样本就可以把握总体的趋势。注意标准的正态分布是指均值为0,标准差为1的正态分布Z值的计算:我们需要利用正态分布的平均值和标准差将其转化为“标准正态”分布，以便使用标准正态分布表来获得概率。Zusl=(USL-u)/Sigma; Zlsl = (u-LSL)/SigmaZBench 是与出现缺陷的总概率相对应的Z值，可从正态表中查到。6.中心极限定律中心极限定理表明，如果n足够大，样本平均值( x )或其总和的分布，都近似于正态分布，无论单个变量是否服从正态分布。7.稳定性因子将数据排序后四等分，可以获取到1/4位置的Q1和3/4位置的Q3,稳定性因子SF= Q1/Q3随着偏差的降低，稳定性因子越来越接近1.0

1.误差测量误差分为系统误差和随机误差。误差的产生是自然的，意料中的事情。因此我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点，而且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。2.误差的处理统计学一般采用统计描述，统计推理和试验设计三种方法来分析误差。统计描述:用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。统计推理:确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差。(置信区间和假设检验)试验设计:收集并分析数据，以估算过程变化的影响。3.连续数据和离散数据连续数据:连续可变的数据，如身高，重量等。离散数据:如地区或分类，是非等信息。4.统计学基本术语总体:也叫母体，用N表示样本:总体的一个子集，用n表示均值(Mean):平均值，总体的用u表示，样本的用xbar表示中位数:排序后中间那个数方差(Variance):总体的用sigma平方，样本的为s平方表示，注意分母是除以N或n均方差(Stdev):总体的用sigma，样本的用s,注意分母是除以N-1或n-15.正态分布它是自然界最常见的一种分布。如某地区人员的身高，某机器生产的零件的尺寸。在研究正态分布的时候，我们一般只需要抽取少量的样本就可以把握总体的趋势。注意标准的正态分布是指均值为0,标准差为1的正态分布Z值的计算:我们需要利用正态分布的平均值和标准差将其转化为“标准正态”分布，以便使用标准正态分布表来获得概率。Zusl=(USL-u)/Sigma; Zlsl = (u-LSL)/SigmaZBench 是与出现缺陷的总概率相对应的Z值，可从正态表中查到。6.中心极限定律中心极限定理表明，如果n足够大，样本平均值( x )或其总和的分布，都近似于正态分布，无论单个变量是否服从正态分布。7.稳定性因子将数据排序后四等分，可以获取到1/4位置的Q1和3/4位置的Q3,稳定性因子SF= Q1/Q3随着偏差的降低，稳定性因子越来越接近1.0。。

　　在备考复习的时候，考生不要心存侥幸，应当专心备考复习，加快备考复习的进度，下面由我为你精心准备了“中级经济师2020经济基础备考知识点：统计学的定义及两大分支”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！ 　　 中级经济师2020经济基础备考知识点：统计学的定义及两大分支 　　 统计学的定义： 统计学是一门关于数据的学科，概括来讲，统计学是关于收集、整理、分析数据和从数据中得出结论的科学。如根据人口普查数据和1%人口抽样调查数据推算我国总人口；根据电脑寿命的实验数据确定产品免费保修期的长短等。 　　 统计学的两大分支如下： 　　 1.描述统计： 研究数据收集、整理和描述的统计方法。 　　（1）其内容包括： 　　1）如何取得所需要的数据。 　　2）如何用图表或数学方法对数据进行整理和展示。 　　3）如何描述数据的一般特征。 　　（2）应用举例：为了解与居民生活相关的商品及服务价格水平的变动情况，收集统计局发布的CPI数据，利用统计图展示CPI，利用增长率计算CPI的走势。 　　2.推断统计： 研究如何利用样本数据推断总体特征的统计方法。 　　（1）其内容包括： 　　1）参数估计：利用样本信息推断总体特征。 　　2）假设检验：利用样本信息判断对总体假设是否成立。 　　（2）应用举例：某公司评测顾客满意度，随机抽取部分顾客进行调查，再对顾客总体满意度进行评估，此时需要用到参数估计法，然后验证满意度高的客户更倾向于成为忠诚客户。

这个够牛，下午开卷考试，来知道上问这个问题。拜

无论你从什么背景转到应用统计，通常的建议是找一本有趣的入门书.这个我觉得大多数国内引进的国外基础教材都不错，取一本而且只取一本学了就是。人大出版社引进的几本厚厚的统计学教材，给商学院学生准备的，突出的是应用，都是非常好的入门读物。商学院出来的学生，有一个好处，即使他们真的不懂数理统计，也不妨碍他们娴熟地运用统计模型向客户兜售观点，赢得单子。应该说，这是应用统计学教育的成功，尽管在统计学的（有意）误用方面，他们常受指摘。这里我熟一点的是安德森的《商务与经济统计》和林德的《商务与经济统计技术》，也有影印版，都多次重印的经典教材。这方面我走了不少弯路本科时拿一本学校老师编的书上课，为了考试，还看得特别仔细，每道习题都做。想在想想，当时要是用这等精神攻读安德森或者林德的书，境界就不一样啦。现在也翻他们的书，做参考用，却不是以前苦读的劲头。这处女 “读”，要献给谁，真是很重要。这跟读书一样，我没有师出名门，本科在北工商念，不敢说自己比北大本科的差，只想说，如果本科在北大念，我会表现更好。同样，如果你用院编教材，要达到安德森或林德的水平，你要付出更多的努力。幸运的是，在统计学习方面，你可以一开始就把自己的努力建立在一个较高的水平上：读安德森或林德。

单项选择题 1. 下列关于变量数据的说法错误的是（　　）。 A、分类数据只能用来区分事物，不能用来表明事物间的大小、优劣。 B、顺序数据具有数值特征，可以用于反映事物在数量上的差异。 C、数值型数据的计量功能要大于分类数据和顺序数据。 D、在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。 2. 下列关于变量数据的说法错误的是（　　）。 A、分类数据只能用来区分事物，不能用来表明事物间的大小、优劣。 B、顺序数据具有数值特征，可以用于反映事物在数量上的差异。 C、数值型数据的计量功能要大于分类数据和顺序数据。 D、在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。 3. 饼图是利用圆形及圆内扇形的（　　）来表示数值大小。 A、面积 B、弧线长度 C、角度 D、颜色4. 下列选项中属于分类变量的是（　　）。 A、服务满意度 B、员工人数 C、籍贯 D、利润5. 用基期作为权数的指数为（　　）。 A、拉氏指数 B、派氏指数 C、综合指数 D、平均指数6. 从收入法的角度看，GDP除了劳动报酬、生产税净额和固定资产折旧之外，还包括（　　） A、最终消费 B、净出口 C、营业盈余 D、中间消耗多项选择题 7. 数值型数据（　　）。 A、计算功能大于分类数据和顺序数据 B、计量精度高于分类数据和顺序数据。 C、可以计算数据之间的绝对差 D、不能计算数据之间的相对差。 E、在统计研究中有着最广泛的用途。 判断题 8. 根据IS―LM模型，影响货币政策效应的主要因素是IS、LM曲线的斜率。在LM曲线斜率一定的条件下，如果IS曲线斜率小（即曲线平坦），则货币政策的效应就大。简答题 9. 某种零件的长度服从正态分布。已知总体标准差σ=1．5，从总体中抽取200个零件组成样本，测得它们的平均长度为8．8厘米。试估计在95％置信水平下，全部零件平均长度的置信区间。 10. 某气象站经常在电视天气预报节目中，以字幕形式宣布天气预报观众满意率，经常达到百分之八九十以上，有时甚至到。某调查公司对此表示怀疑，决定展开调查。调查公司随机调查了500名居民，结果有372人对当天的天气预报节目满意，满意率为74．4％；当天，气象站在电视天气预报节目中宣布的观众满意率为80％。调查公司能否以a=0．05的显著性水平否定气象站的宣布结果?

统计学专业学什么？ 快车教育，某名企人力资源总监曾先生表示，统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 那么统计学专业好不好？下面让快车教育我为各位看官总结一下统计学专业的主要课程、专业知识以及专业技能的情况吧！ 一、统计学专业主要课程： 数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。 二、统计学专业知识与技能： 本专业学生主要学习必需的数学、物理的基础知识，学习力学基础理论及某一专业方向的专门知识，加强实验能力和计算机应用能力的训练，注意培养理论分析能力和力学应用的能力。受到科学研究和工程技术应用的初步训练，具有良好的科学素养。 通过学习，将具备了以下几方面的能力： 1．掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力； 2．掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法；掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法； 3．了解相近专业的一般原理和知识； 4．对本专业范围内科学技术的新发展有所了解； 5．了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规； 6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。 以上是关于大学本科专业统计学专业学什么的分析情况，更多高考专业统计学专业分析资讯敬请关注快车教育职业规划频道。

1、高考统计学专业主要学习统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；学习采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本知识。2、统计学专业的主要学科和课程包括数学、统计学、经济学、管理学。数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程等。

　　大家做好准备迎接考试了吗?为您整理了“2018统计学和统计法基础知识备考精炼题及答案(8)”，更多资讯请继续关注。 　　 2018统计学和统计法基础知识备考精炼题及答案(8) 　　1.《中华人民共和国统计法》自()起开始实施的。 　　A.1983年12月8日 　　B.1984年1月1日 　　C.1987年1月19日 　　D.1996年5月15日 　　2.《山东省境计管理条例》是由山东省人民代表大会常务委员会制定的，属于()。 　　A.统计法律 　　B.统计规章 　　C.地方统计法规 　　D.统计行敢法规 　　3.我国的统计工作实行()管理体制。 　　A.集中型 　　B.分散型 　　C.集中与分散型 　　D.统一领导、分教负责 　　4.下列数列中哪一个属于动态数列() 　　A.学生按学习成绩分组形成的数列 　　B.工业企业按地区分组形成的数列 　　C.职工按工资水平高低排列形成的数列 　　D.出口额按时间先后顺序排列形成的数列 　　5.增长量同作为比较基准的数列水平之比，就是() 　　A.总速度 　　B.平均速度 　　C.发展速度 　　D.增长速度 　　6.在统计调查中，调查单位和填报单位之间()。 　　A.是一致的 　　B.是毫无区别的 　　C.一般是有区别的.但有时又是一致的 　　D.是无关联的两个概念 　　7.在次数分布中，频率是指()。 　　A.各组的频率相互之比 　　B.各组分布次数的相互之比 　　C.各组分布次数与频率之比 　　D.各组分布频数与频数总之比 　　8.下列组距数列组中值的计算中，错误的计算公式是()。 　　A.组中值=(上限+下限)/2 　　B.组中值=上限+组距/2 　　C.组中值=下限+组距/2 　　D.首组是开口组组中值=首组上限-邻组组距/2 　　9.把人口现象按照民族划分.各组间的差异属于()。 　　A.数量差异 　　B.属性差异 　　C.数值差异 　　D.变量值差异 　　10.在相对指标中，主要用有名数来表现指标数值的是()。 　　A.结构相对数 　　B.强度相对教 　　C.比较相对教 　　D.动态相对数 　　参考答案：1.B2.C3.D4.D5.D 　　参考答案：6.C7.D8.B9.B10.B 　　统计师考试推荐>>>

统计学基础知识之数据离散程度描述 　　集中趋势指标是数据的一个特征，数据的另一个特征是离散程度指标。在统计分析中，离散程度指标可以说明集中趋势指标的代表性如何，还可在统计推断时用来计算误差的大小。另外，离散程度指标还被用来说明事物在发展变化过程中的均衡性、节奏性和稳定性等问题。例如，有两组数据，第一组是19，20，21，第二组是15，20，25。如果只根据均值(两组的均值都是20)我们将无法区别两组数据有什么不同。但显然两组数据是有区别的。在这种情况下，就需要使用离散程度的指标来描述那一组分散的程度更大一些。下面是我为大家带来的关于数据离散程度描述的知识，欢迎阅读。 　　离散程度指标的种类很多，下面介绍的是常用的几种。 　　全距(Range)又称极差，是指数据中最大值和最小值的差值。如果用R表示全距，用Xmax，Xmin，分别表示数据的最大值、最小值，则全距公式为：R = Xmax- Xmin。例如，前面提到的两组数据中，第一组数据的全距R = 21 u2013 19 = 2，第二组数据的全距R = 25 u2013 15 = 10。通过全距的数值我们可以确定第二组数据的离散程度更大。由此，我们可以记住一个一般性结论：离散指标的数据越小，说明数据的变异程度就越小;数值越大，则说明数据的变异程度越大。当然，这个结论只有在同类离散指标相比较时才会有意义。 　　全距指标的应用问题 　　全距指标的含义容易理解，计算也很简便。因此，在某些场合具有特殊的用途。例如，要说明一个地区的温度情况，没有比用温差说明更好的指标了。在描述一种股票的波动情况时，最高价和最低价的差是常使用的特征值。另外，在成品质量控制方法中，R控制图也是全距的一种应用。但是，全距在计算上只与两个极端值有关，因此它不能反应其他数据的分散情况，就这一点来说，全距只是一个比较粗糙的测度指标。如果需要全面、精确地说明数据离散程度时，就不宜使用全距。 　　平均差(Mean Absolute Deviation)就是各项数值与其均值之差绝对值之和的平均数。用MAD表示平均差，其公式为： 　　所谓离散，是个相对概念，需要用一个标准来衡量。因为均值是最重要也是最常用的指标，所以就成为衡量离散程度的一个常用标准。方法就是用各项数据与与均值相减，通常将这个差值称为离差(Deviation)。离差数值的大小就可以说明数据的偏离程度。但是，可以证明 　　因为相对于均值的正、负偏差之和是相等的。为了解决离差正、负值抵消的问题，统计学家使用了绝对值的方法，如平均差，更多使用的是平方的方法，如方差，然后再用平均的方法，消除掉由于数据项数多少给离差值带来的`影响，即从指标的含义来看，平均差的数值代表了所有数据离均值的平均距离，使用该数据说明数据的离散程度，比较容易理解。 　　平均差的应用问题 　　虽然平均差简单易懂，但因为使用了绝对值，不便于进一步计算，所以在实际应用中不如其他离散指标应用那样广泛。但在预测领域，还常常使用该指标用于误差的说明。 　　方差(Variance)就是全部数据离差平方的平均数。总体方差表示，计算公式为： 　　方差克服了平均差绝对值的问题，成为描述离散程度的一个重要指标。但是，在方差数值含义的解释上却遇到困难。因为方差的单位是数据单位的平方，夸大了数据的离散程度，使人不易直观理解数值意义。因此，通常取方差的算数平方根作为描述离散程度的指标，即标准差(StandardDeviation)。总体标准差的公式表示如下： 　　如果用上面的数据计算，对于这个数据，我们就很容易理解它的含义了。=方差、标准差的应用问题总体方差表示，总体标准差用 　　表示，而样本方差用S2表示，样本标准差用S表示，不能混淆。样本方差与标准差的计算公式如下： 　　可以看到，样本方差及标准差与总体方差和标准差的计算公式略有不同。样本方差和标准差的分母是n-1而不是n。因为样本的方差和标准差在使用中，经常作为总体方差和标准差的估计量，分母除以n-1而不是n，可以得到总体方差和标准差的较好的估计量。 　　离散系数(Coefficient Of Variation)就是标准差与均值的比值。一般用V表示。总体的离散系数表示： 　　样本的离散系数表示为： 　　离散系数的应用问题 　　离散系数实质上是标准差相对于均值的大小。因此，如果比较均值不相同的两组数据相对离散程度时，使用离散系数，要比使用标准差更准确。例如，假定有甲、乙两个工人，甲平均每小时生产40个零件，标准差是5件。乙平均每小时生产80个零件，标准差为6件。那么那个工人的稳定性比较好呢?根据标准差的定义，标准差越小，离散性就越小，所以甲生产要比乙稳定。但是，我们看到乙的标准差虽然比甲略高，但其生产的能力确实甲的2倍(80/40)。也就是说，6相对于80的变化要小于5相对于40的变化，这个含义就是离散系数。计算过程如下： 　　由此可见，乙的离散系数小于甲，所以乙的生产要比甲相对稳定。离散系数是个无名数，这是它与其他离散指标的最大区别。全距、平均差还有标准差，它们都是有名数，其单位与原始数据的单位一致。离散系数的这一特点使其不仅可以说明同类事物的相对离散程度，还可以说明不同类事物的相对离散程度。例如，当我们有兴趣比较一群人的身高离散程度大，还是体重离散程度大时，其他离散指标都不能用于比较，因为身高与体重的单位不一致。而离散系数就可以比较，因为它完全消除了单位的影响。 ;

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1、根据所反映的内容及数值形式，可以把统计指标分为三类,相对指标、平均指标以及总量指标;2、根据所反映的总体现象的数量特征，统计指标可以分为质量指标以及数量指标;3、按管理功能将统计指标分为评价指标、预警指标以及描述指标。数量性:所有的统计指标都可以数值化地表达，这是统计指标最基本的特征。综合性:综合性是指统计指标既是大量同质整体单位的总和，也是大量单个整体单位的总和，它是众多个体现象数量综合的结果。具体性:它不是抽象的概念和数字，而是具体社会经济现象数量的反映，它是以数量为基础的质的集合，因而有别于数理统计和数学。统计指标描述客观存在的事实，反映一定地区、时间和条件下社会经济现象的数变化。

　　1、大量观察法：是指从社会现象的总体出发，对其全部单位或足够多数单位进行数量观察的统计方法； 　　2、统计分组法：是指根据统计研究的任务，将所研究的社会经济现象总体按照一定标志划分为若干组的方法； 　　3、综合指标法：是指运用各种综合统计指标，从具体数量方面对现实社会经济总体的规模及特征所进行的概括和分析的方法； 　　4、时间序列分析法：是一种动态数据处理的统计方法，该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题； 　　5、指数分析法：是利用指数体系，对现象的综合变动从数量上分析其受各因素影响的方向，程度及绝对数量； 　　6、相关分析法：是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法； 　　7、抽样推断法：是在根据随机原则从总体中抽取部分实际数据的基础上，运用数理统计方法，对总体某一现象的数量性作出具有一定可靠程度的估计判断。

8，b；11，d

统计学是中国普通高等学校本科专业，属统计学类专业，基本修业年限为四年，授予理学学士学位。统计学专业培养统计学基础知识与基本方法理论扎实、数据处理实践能力强、勇于创新，能在工程、经济、管理、商务等领域从事数据采集、数据清洗、数据整理等实际工作，解决数据挖掘与分析中涉及的复杂统计方法问题的高素质应用型人才。统计学主修课程包括《数理统计学》、《保险会计学》、《初等数论》、《应用多元统计分析》、《统计学概论》、《金融建模》、《风险理论分析》等。统计学毕业生，可以选择到统计局、银行、保险公司、证券公司等金融部门；市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门；工业企业的质量检测部门等企业事业单位工作。

统计学有三大基石，即正态分布、大数定律和中心极限定理。其中“大数定律”解决了样本和总体的关系问题，其核心思想就是当样本量足够大的时候，样本的分布（均值）与总体的分布（真实均值）充分接近，也就是可以把二者看作是相等的。大数定律告诉我们只要获取适合的数据样本量就可以把握住事物的分布规律，而不需要所谓的海量数据。关键是数据样本的代表性、数据的真实性有效性以及适合的样本量。其实，大数据的“大”包括两方面的含义，其一是指数据的数量，其二是指数据的种类。在获取数据手段技术不断创新、成本下降的情况下，可以增加指标库，把我们过去无法获得或获取成本较高的指标数据纳入到我们的数据库。比如说，过去人才库只有性别、年龄、学历、工龄等基本数据，现在我们可以通过测评把一个人的能力、个性、动力等特征数据放进去，这些数据能够帮助管理者实现更精准的人岗匹配，降低用人风险，优化人才结构，控制人力成本，提升人力资源的价值贡献度。

　　统计学专业学生主要学习必需的数学、物理的基础知识，学习力学基础理论及某一专业方向的专门知识，加强实验能力和计算机应用能力的训练，注意培养理论分析能力和力学应用的能力。受到科学研究和工程技术应用的初步训练，具有良好的科学素养。　　通过学习，将具备了以下几方面的能力：　　1．掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力；　　2．掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法；掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法；　　3．了解相近专业的一般原理和知识；　　4．对该专业范围内科学技术的新发展有所了解；　　5．了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规；　　6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。　　统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从来为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。　　统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。

　　应用统计学专业课程有哪些呢有同学了解过吗?没有的话，快来我这里了解了解。下面是由我为大家整理的“应用统计学专业课程有哪些呢”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　　应用统计学专业课程有哪些呢 　　数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、描述统计、抽样调查原理、多源统计分析、计算机基础、应用随机过程等。 　　 应用统计学培养目标与要求 　　本专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向,培养具有良好的数学或数学与经济学素养,掌握统计学的基本理论和方法,能熟练地运用计算机分析数据,能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作,或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 　　本专业学生主要学习统计学的基本理论和方法,打好数学基础,具有较好的科学素养,受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练,具有数据处理和统计分析的基本能力。 　　 应用统计学必备能力 　　1.具有扎实的数学基础,受到比较严格的科学思维训练; 　　2.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;具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力; 　　3.了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识,具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力; 　　4.了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景; 　　5.对于理学学士,应能熟练使用各种统计软件包,有较强的统计计算能力;对于经济学学士,应具有扎实的经济学基础,具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力; 　　6.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;具有一定的科学研究和实际工作能力。 　　拓展阅读：应用统计学专业就业方向 　　统计学专业毕业生的就业前景非常好;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以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学(攻读博士学位);出国留学;金融和保险部门;投资、证券及社会保障机构;市场调研、咨询及信息产业部门;国家统计部门;各类公司等就业途径。 　　 应用统计学专业就业前景 　　应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的.能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。 　　 应用统计学专业介绍 　　 培养要求 　　该专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。 　 　知识能力 　　1.具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练;2.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;具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力;3.了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力;4.了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景;5.对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力;对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力;6.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;具有一定的科学研究和实际工作能力。 　 　主干课程 　　数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、描述统计、抽样调查原理、多元统计分析、计算机基础、应用随机过程等。 　　 实践教学 　　包括学年论文、社会调查、生产实习和毕业论文等。 　　 开设学院 　　成都工业学院，天津工业大学、黑龙江科技大学、 中国人民大学、安徽大学、上海财经大学、上海对外经贸大学、南京邮电大学、中央财经大学、山西财经大学、兰州财经大学、中国传媒大学、浙江财经大学东方学院、中山大学、滨州学院、广州医科大学、南京医科大学、南方医科大学、华北水利水电大学、西安财经学院、安徽农业大学、湖北大学、广西科技大学、广西财经学院、河北师范大学、华南师范大学等 ,厦门大学、东北财经大学、东北大学、广东工业大学，贵州师范大学，黔南民族师范学院，呼伦贝尔学院等。

五、抽样与抽样分布 （一）抽样推断的意义和概念 党的性质 总体、样本及样本容量、参数和统计量的概念，以及常用的统计量样本均值、样本方差、样本矩、样本成数的概念。 熟悉抽样调查的意义和作用；熟悉重复抽样和不重复抽样的概念 （二）抽样误差 掌握样本平均数和样本成数抽样平均误差的计算方法；掌握样本平均数和样本成数极限误差的计算方法；掌握抽样极限误差、概率度、抽样平均误差三者的关系。 熟悉抽样误差的概念和影响抽样误差的因素；熟悉抽样误差允许范围、误差及概率、概率度的含义。 了解计算抽样平均误差的意义。 （三）样本单位数的确定 掌握必要抽样单位数目的计算方法。 熟悉影响样本单位数的因素，及其与确定样本数目的关系。 （四）抽样分布 熟悉正态分布的概念。 了解总体分布、样本分布、抽样分布的概念及相互关系；了解几种常见的抽样分布－Z分布、t分布、X2分布、F分成的概念。 六、参数估计 （一）参数的点估计 熟悉参数估计的概念；熟悉参数的点估计、估计量与估计值的含义；熟悉矩估计法和估计法。 了解估计量的评选标准－无偏性、有效性，并会验证估计量的无偏性。 （二）参数的区间估计 熟悉参数区间估计的概念；熟悉一个正态总体的均值和方差的置信区间的求法。 七、假设检验 （一）假设检验的基本概念 掌握假设检验的基本步骤。 熟悉假设检验的基本思想。 了解假设检验可能产生的两类错误；了解单边和双边假设检验的概念。 （二）正态总体均值的假设检验 掌握在总体方差已知或未知条件下，单个正态总体均值假设检验的方法。 （三）正态总体方差的假设检验 掌握总体均值未知的条件下，单个正态总体方差假设检验的方法。 （四）总体成数的假设检验 熟悉总体成数假设检验的方法。 八、相关分析与回归分析 （一）相在关系的概念和种类 熟悉相关关系的基本概念和特点；熟悉相关关系的种类。 （二）相关分析 熟悉相关关系的描述方法－相关表与相关图；熟悉相关关系数的含义、相关系数的特点；熟悉相关系数的计算方法和相关系数的显著性检验方法。 （三）回归分析的概念 熟悉回归分析的概念和回归分析包括的主要内容；熟悉回归分析与相关分析的区别。 （四）一元线性回归 掌握在最小二乘法准则下求回归方程的最小二乘法；掌握利用一元线性回归方程进行预测的方法。 熟悉回归方程的显著性检验方法；熟悉一元线性回归方程的基本形式。 （五）非线性回归 了解非线性回归的概念；了解几种常见的非线性回归式－双曲线型　、指数曲线型、幂函数曲线、对数曲线、抛物线型。 （六）多元线性回归 了解多元线性模型参数的最小二乘法估计、多元线性回归方程显著性检验的方法，以及利用回归方程进行预测的方法。

u200du200d统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。u200du200d

统计学和应用统计学有区别吗？哪个更好？下面我为大家整理了相关内容，以供参考，一起来看看吧！ 统计学和应用统计学有区别吗 1、发展方向不同 统计学主要发展方向是经济统计，而这里的统计学和应用统计学又是将经济统计具体化，统计学偏向于学术研究，适合考研。而应用统计学应该是偏向计算机软件的学习,包括如何使用计算机软件。更偏向实际，适合职场。 2、范畴不同 应用统计学属于统计学的一个范畴，统计学是一级学科，应用统计学强调运用统计知识来应用于实际生产生活。 3、涉及专业领域不同 统计学专业分为三个大的专业方向，数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。 应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向。 4、学习方向不同 统计学需掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或制在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 应用统计学需掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门化应用型人才。 应用统计学专业就业前景 应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向。 从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。 应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作（专业）相结合。

一、统计学专业主要课程：数学基础课（分析、代数、几何）、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、参数统计、统计预测与决策、风险管理等，以及根据应用方向选择的基本课程等。业务培养目标：统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据。业务培养要求：能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。二、应用统计学专业主要课程设置：概率论、数理统计、统计学导论、应用随机过程、贝叶斯统计推断、应用回归分析、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、精算学、抽样技术、生物统计、医药统计、现代人口分析方法等。培养目标：本专业培养德、智、体、美等方面全面发展，适应社会经济与科学技术发展需要，具有深厚，掌握统计学理论与方法及相关应用领域的基础理论知识和扎实的专业基础，能熟练运用数据分析技术对经济社会问题进行定量分析；能够在公共事业管理部门、企事业单位从事统计信息开发与咨询工作，或在科研机构与教育部门从事科学研究和教学工作；富有团队合作精神和实践能力的应用型创新人才。

统计学是理科。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。扩展资料：统计学专业就业前景：应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向。从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作（专业）相结合。参考资料来源：百度百科-统计学

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。

频数密度＝单位组距频数＝频数╱组距，书上有公式，没直说罢了！

大学的统计学的专业课有：数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、描述统计、抽样调查原理、多元统计分析、计算机基础、应用随机过程等。应用统计学：数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程等。该课程讲解了基本线性代数，矩阵运算，和行列式。同时介绍了向量空间，内积空间，特征值和特征向量，正交对称矩阵;以及线性二阶微分方程，常系数的一阶方程组，傅里叶级数等内容。在保证总GPA超过3.2，并且顺利完成以上四门课程的情况下，学生才可以进入统计专业进行专业课程的学习。其中包括了3门必修课和三门选修课。现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。

《统计学》是一门具有一定的理论性，但同时具有很强应用性的课程。该课程主要介绍各种统计分析方法，指导学生运用统计方法分析现实的数据。通过本课程的学习，使学员了解和初步掌握各种统计方法，能够利用这些统计方法分析现实的社会、经济问题，对所研究的现象进行定量的描述和分析，并进一步探寻这些数量变化的规律性。统计学的内容主要包括三部分：1．描述统计。这部分主要讲授描述统计的方法，包括统计图、表的设计和运用，对现象集中趋势的描述，离散趋势的描述等。描述统计是统计学的最基础部分。2．推断统计。推断统计是统计学课程的核心，也最能体现统计科学的本质。推断统计讲的是如何利用样本数据对总体的有关特征进行推断，主要内容包括参数估计方法，假设检验方法，列联分析方法，方差分析方法等。3．专门性统计分析方法。一些统计方法具有描述和推断的共同特征，并应用于特定的研究对象。

（一）大量观察法 （二）统计分组法 （三）综合指标法 （四）时间数列分析法 （五）指数分析法 （六）相关分析法 （七）抽样推断法从各个统计学专家的介绍来看，统计学的基本研究方法是上述的7类。

统计学发展史说明，先有社会统计学后有数理统计学；先有变量后哟随机变量。社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础。 当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1时，随机变量就变成了变量。 由于我们概准确地界定了社会统计学变量与数理统计学随机变量的各自研究的范围，。 既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。 从统计学上看，统计学的主要问题是变量（或近似变量问题），近似变量问题是微积分的扩展；而不是随机变量，就象牛顿力学在今天在使用上仍占主导地位，而不是相对论力学；因为物体在多数情况下是远离光速的。

abc都与d正相关这并不代表什么，最多只能说明回归分析的系数都是正的 (在没有多重线性性的情况下)。回归分析的结果才比较重要。a和b都显著 (我想你说ab都与d有因果关系是想表达a,b的回归系数显著，显著的意思就是这两个量能解释d中的变化,也就是varibility)。c不显著。这意味着添加a,b这两个变量是有意义的，因为它们解释了d中的变化。而添加c也许是没有用的。另外还需要注意一点，你需要检测回归分析的条件是否都满足了。如果不满足那么以上的论述都有可能是不正确的。打了这么多给个分吧~

不难，一点不难

简单地说，统计学主要就是学处理数据、分析数据来给经济决策方针出建议，统计学专业是一门非常专业性、综合性的学科，一般是本科专业，涉及到计算机、大数据软件的综合运用，统计学专业是经济类专业里面比较难的专业，对学生的综合素质要求高，要一定的数学基础。统计学主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。开设课程:数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计等。

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。扩展资料在统计学中，数据是非常重要的这里的“数据”是指信息的载体， 随着大数据时代的来临，数据的概念也越来越灵活多变。但万变不离其宗，“由数据探索事物内在规律”依旧是统计学的核心思想。数理统计学是统计学科的基础理论，包括观察和试验数据的收集以及数据分析的理论基础；统计推断和决策中的统计思想、理论模型及样本结构等。具体而言有统计推断、统计建模、数据分析方法、统计计算等为核心的理论和方法研究。统计学的核心课程主要有统计学基础、应用概率论、高等统计、应用随机过程、回归模型、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、抽样调查、试验设计、统计计算、数据挖掘、机器学习、保险精算；不完全数据分析、生存分析与可靠性、纵向数据分析、定型数据分析、运筹学、计量经济学、金融学、管理学、质量控制、高级宏观经济学、高级微观经济学、高级计量经济学、数学规划理论与方法、高级时间序列分析、博弈论及其应用等。参考资料百度百科-统计学

专业介绍 业务培养目标：业务培养目标：本专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。业务培养要求：本专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。毕业生应获得以下几方面的知识和能力：l．具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练；2．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；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力；3．了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力；4．了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景；5．对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力；6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。主干课程：主干学科：数学、统计学、经济学、管理学。主要课程：数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程等。这个专业对数学的要求比较高,数学成绩比较差的学生学起来可能会比较吃力,应当说是一个就业前景比较好的专业

统计学的基本方法包括介绍如下：1、大量观察法：即对研究总体的全部或足够多数的单位进行调查并进行综合分析。2、统计分组法：应用分组来研究总体内部差异的方法。3、统计指标法：应用统计指标来反映和研究现象总体的数量状况。4、归纳推断法：以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征。5、实验设计：即对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。统计学其他情况简介。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。

《极简统计学》共计21章，分为两部分来组织全文，第一部分主要介绍一些统计量，第二部分通过这些统计量来完成一些推论统计的过程。通读全书之后可以发现，本书的最终目的只是为了完成了两件很有意义的推导： 本文自然不会再完成这样一个推导过程。和原书的结构一样，本文也会分为两部分来做摘要，一部分是统计量，一部分是区间估计的方法。 平均值 = (组值*相对频数)的合计 平均值 = (数据总和) / (数据数) 上述两个公式都被用来计算算术平均值，事实上第一个可能用得更多。但是要明白，上面的两个公式都是用来计算算术平均值的，但是取平均值的方法并不止一个。 一般来说： 如果想在合计意义上保持数据的本质，则使用算术平均值；想在乘积的意义上保持数据的本质，则用几何平均值，如成长率；对待速度则一般用调和平均值。 偏差 = (数据的数值)-(平均值) 方差 = [(偏差的平方)的合计]/(数据数) 标准差 = 方差的开平方 = 偏差的均方根值 也可以通过分组之后计算相对频数的方式计算方差： 方差 = (组值 - 平均值)的平方 * (相对频数) 的合计 平均值是从数据的分布中取出的代表的数。因此，可以认为数据以平均值为基点，在其左右扩散。评价这种扩散、分散的标准就是标准差。标准差将数据平均值的离散方式进行平均化。此时无论向大的方面离散还是小的方面离散，都用正数进行评价，避免相互抵消的平均。 这里和原书一样，通过 S.D. 来表示标准差，这是原书一个非常重要的统计量。一般会以 S.D. 作为判断数据特殊性的标准。可以认为只距离平均值1个 S.D. 的数据为普通数据，距离平均值超过2个 S.D. 的数据为特殊数据。 S.D. 具备如下性质： 标准的数学著作中，正态分布需要有概率密度函数来决定，需要从概率的角度来进行推导，原书为了简便起见，完全不涉及概率的知识，这里也一样，只从应用的角度来对正态分布的性质做一个说明。 可以认为分布规律符合下面的图形的数据是正态分布的(μ代表平均值，σ代表标准差)： 标准正态分布 是平均值为0， S.D. 为1的正态分布。 从上面的图形中可以看出一些正态分布的性质： 使用正态分布的知识，可以进行"预测"。从上面的描述的正态分布的性质可以看出来，如果我们把关注的不确定现象看做正态分布，那么，利用正态分布的性质对将要出现的数据进行预测就将成为可能。 从上面的正态分布曲线图可以知道，如果想加大预测的命中概率，就要扩大区间范围，如果想要100%命中，预测范围将是负无穷到正无穷的范围。通用的是"95%命中"或者"99%命中"，原书中选取了世界上最常用的"95%命中"。后续的说明都是基于这一个命中概率来进行的。 从95%命中区间出发，可以得到两个结论： 有关正态分布（或者近似正态分布）的母群体的总体参数为某数值的假设检验，可以按照下面的方法进行： 其总体参数的母群体是正态分布，平均值为μ，标准差为σ时，如果观测到的数据x的不等式： 成立，假设不被舍弃（接受)；否则，假设被舍弃。 这里，其实并没有开始预测，只是对一个随意的总体参数是否合理做了一个检验，而检验的依据是我们一般认为我们观测的数据都会落在总体数据分布的95%置信区间内，如果假设的总体参数不满足让观测数据落到置信区间，则将假设舍弃，否则接受。 区间估计 是这样一种估计方法：它针对母群体的总体参数，在假定其总体参数的情况下，只集合了现实观测到的数据在观测数据“95%预测命中区间”的总体参数。根据区间估计确定的总体参数的范围叫做"95%置信区间"。由区间估计求得的区间，是对所有的总体参数进行上面应用1中的检验操作，不舍弃而保留下来的集合。 关于正态母群体已知标准差σ时，对未知的平均值μ进行区间估计的方法：使用观测到的数据x，解关于μ的一元一次不等式 得出 "* <= μ <= *"的形式即可。 95%置信区间是这样一种区间：它有各种各样的观测值用相同的方法进行区间估计，其中95%包含正确的总体参数。 统计量部分的描述就此结束了，这部分主要是通过不同的统计量来刻画数据的特征，并简单地说明了对正态母群体进行“统计检验”和"区间估计"的方法。 在现实生活中，我们是基本不可能观测到总体的全部数据的，很多时候只能获取到总体中一部分的数据。但是我们从一些现象中也可以得出这样的结论“如果进行充分的观测，就能相当鲜明地捕捉母群体的情况”。但是我们的目标是：“不进行那么大量的观测而推测出母群体的情况”。 我们知道，从母群体中观测到的数据是受母群体的总体特征制约的。原书给出了这样的结论： 我们回到先前的目标，就是要通过样本数据推测母群体即总体的情况。这依赖母群体的一些数学性质，原书作为统计的入门书，并没有也不需要给出这些数学理论的证明，这里直接拿来用就可以。 从上面的性质可以得到这样的结论： 对于均值为μ、标准差为σ的一个正态总体的n个样本均值来说，其95%置信区间为有下面的不等式解出来的范围,a为样本均值 本部分其实就是要达到四个目标： 下面来分别说明。 这个估计是很简单的，通过公式： 可以推出μ的95%置信区间是： 正态母群体的样本均值是符合正态分布的，而且样本均值也体现了总体均值的性质，可以通过上面的不等式来推导出总体均值的估计。样本方差当然也体现了总体方差的性质，但是样本方差并不服从正态分布。样本方差服从的是卡方分布。 卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξu2081、ξu2082、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。 卡方分布的分布曲线如下： 从前面的知识我们可以知道，对于从正态母群体中观测到的n个样本，用如下公式表示的统计量V是自由度为n的卡方分布： 卡方分布的分布的临界值表如下： 通过查表可以知道V在95%置信区间的范围，从而求出总体方差的95%置信区间。如对于自由度为5的卡方分布V来说。95%的置信区间可以按照 0.83 <= V <= 12.83来计算最终的总体方差的置信区间。 从上面根据正态母群体的总体均值来推测总体方差的估计中我们可以看到，必须先要有知道总体均值，才能对总体方差进行估计，这是一个很不自然的假设。在实际应用中也是不太可能知道总体均值的存在的。那么如果不知道总体均值的时候，如何估计总体方差呢。 自然的想法是能不能通过样本的均值和方差来对总体的方差的估计。事实是统计学家们已经证明了下面的统计量W也是一个卡方分布，只不过自由度不是样本数据数n，而是n-1,(其中): 这里不用考虑如何证明W是自由度为n-1的卡方分布，直接去使用这一结论即可。我们有样本方差的公式： 从而可以推导出： 因为W是自由度为n-1的卡方分布，通过对w的95%置信区间的估计就可以得到一个不等式，解这个不等式就可以得到总体方差的95%的置信区间，完成对总体方差的估计。 现在只剩下最后一个困难的问题了，如何在只知道样本数据的情况下的得到总体均值的估计。从前面的讨论中其实可以看出，除总体均值μ以外，如果我们能只用样本数据得到的统计量，清楚其分布，我们自然就可以得到总体均值的估计。 英国化学家戈塞特发现了这样一个分布，并命名为t分布。我们可以看一下t分布的定义和特征。 如下公式表示的统计量T服从自由度为n-1的t分布： 我们知道，从正态母群体中的n个样本数据得到的统计量z服从标准正态分布： 但是在现实中，统计量σ往往是未知的，所有不能通过z来求得总体均值的估计。事实上统计量T和z形式上很像，不难看出，如果n足够大的时候，T的分布趋近于标准正态分布，但是当n并不是足够大的时候，T的分布和标准正态分布的偏差并不能被忽略。 t分布的概率密度分布图和特征如下： 特征 t分布速查表 对于每一个指定的自由度，如果求T的95%置信区间，只需要左右分别去掉0.025即可。如自由度为10的t分布的95%置信区间是-2.228 <= T <= 2.228。通过前面推导出来的T的统计量即可得到对总体均值μ的估计。 至此，在未知总体方差时，对总体均值的估计也已经完成 以上介绍了一些常见的统计量和比较常用的通过样本数据估计总体统计量的几个方法。原书毕竟只是一本统计学的入门书籍，通过本文可以对原书的结构和内容做一次概括的了解。如果想知道这些统计量具体的应用场景，可以查阅原书。对于统计学更高深的知识，读者可以去学习更专业的统计学课程。 事实上，作为统计学中最基础的两个统计量：平均值和标准差，已经能够刻画出来数据很重要的一些特征，如果能够从样本数据中推导出总体的的平均值和标准差，可以说是很了不起的一件事儿，能在现实生活生产实践中给予我们很多帮助了。 最后附上本书主要内容的思维导图

文不达意！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

抽样技术，多元统计分析，回归分析，概率论，分类资料，非参数统计，统计学案例分析，

自己参考一下

满意答案︿妙不可言︿6级2012-07-11 统计学原理包括：统计学的研究对象和方法、统计学的基本范畴、统计组织和管理、统计调查的意义和种类、统计调查方案、统计调查方法、统计整理的意义和内容、统计分组、统计分布、统计表、总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、综合指标的应用、抽样推断的意义和内容、抽样误差、抽样估计的方法、抽样组织的设计、假设检验的意义与假设命题、假设检验方法、符合检验与秩和检验、相关的意义和种类、相关图表和相关系数、回归分析、指数的意义和种类、综合指数和平均指数、因素分析、指数数列...统计学是在统计实践的基础上，自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门社会学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础

学习统计学，首先学好你的基础课线性代数及高等数学（包含离散数学，期望等等），然后找一本统计学基础知识的书（也即是说你们上课用的基础教材），好好理解每一个统计术语及统计意义，统计试验方法的设置及内容。统计学主要内容有：田间试验方案，设计方法，抽样方法，资料整理描述（平均数，标准差，变异系数……），常用概率分布，显著性检验，方差分析，协方差分析，卡方分析，线性回归（直线回归，多元线性回国，非线性回归），多水平统计分析，旋级矩阵分析，通径分析，聚类分析，主成分分析，时间生存分析，这些都是相对普遍简单的统计学知识，在平常的数据分析中基本上够用了，要是专业化研究领域还有更多的专业统计知识及相应的软件。首先学好基本普通的统计内容，边学习基本理论及具体计算原理，一边结合实例分析，还有就是最好下载一些常用统计软件DPS,SPSS,SAS,MINTAB,EVIWE……，输入例题数据自己亲手操作一下，事半功倍。如此，根据自己的兴趣可以强化，扩展，运用到你眼解决的实际！

　　应用统计学专业就业方向有哪些 篇1 　　就业方向 　　统计学专业毕业生的就业前景非常好;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以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学(攻读博士学位);出国留学;金融和保险部门;投资、证券及社会保障机构;市场调研、咨询及信息产业部门;国家统计部门;各类公司等就业途径。 　　就业前景 　　应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。 　　专业介绍 　　培养要求 　　该专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。 　　知识能力 　　1.具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练; 　　2.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;具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力; 　　3.了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力; 　　4.了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景; 　　5.对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力;对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力; 　　6.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;具有一定的科学研究和实际工作能力。 　　主干课程 　　数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、描述统计、抽样调查原理、多元统计分析、计算机基础、应用随机过程等。 　　实践教学 　　包括学年论文、社会调查、生产实习和毕业论文等。 　　开设学院 　　成都工业学院，天津工业大学、黑龙江科技大学、 中国人民大学、安徽大学、上海财经大学、上海对外经贸大学、南京邮电大学、中央财经大学、山西财经大学、兰州财经大学、中国传媒大学、浙江财经大学东方学院、中山大学、滨州学院、广州医科大学、南京医科大学、南方医科大学、华北水利水电大学、西安财经学院、安徽农业大学、湖北大学、广西科技大学、广西财经学院、河北师范大学、华南师范大学等 ,厦门大学、东北财经大学、东北大学、广东工业大学，贵州师范大学，黔南民族师范学院，呼伦贝尔学院等。 　　应用统计学专业就业方向有哪些 篇2 　　统计学专业介绍 　　统计学(statistics)是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。 　　它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。 　　专业细分 　　统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究;经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。 　　通过统计学专业的学习，可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有一定的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作。在实际工作中，统计工作需要借助各种统计分析软件完成。 　　专业应用 　　统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 　　培养要求 　　该专业学生主要学习必需的数学、物理的基础知识，学习力学基础理论及某一专业方向的专门知识，加强实验能力和计算机应用能力的训练，注意培养理论分析能力和力学应用的能力。受到科学研究和工程技术应用的`初步训练，具有良好的科学素养。 　　通过学习，将具备了以下几方面的能力： 　　1.掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力; 　　2.掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法;掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法; 　　3.了解相近专业的一般原理和知识; 　　4.对该专业范围内科学技术的新发展有所了解; 　　5.了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规; 　　6.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。 　　统计学专业就业前景 　　1、数理统计(Mathematical Statistics)： 　　数理统计是应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定精确程度的判断和预测;将这些研究的某些结果加以归纳整理，逐步形成一定的数学概型。 　　其就业方向：金融和保险部门;投资、证券及社会保障机构;市场调研、咨询及信息产业部门;高等院校、国家统计部门;各类公司等。 　　2、生物统计学(Biostatistics)： 　　生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。很多学校把生物统计设置在公共健康学院(SPH,School of Public Health ) 里面。 　　其就业前景是：毕业生不管是硕士还是博士，都很好找工作。博士生可以在大学做老师;可以在制药公司和生物科技公司做分析;有的毕业生也进入金融和保险行业;可以在医院或者科研机构工作。 　　3、金融统计(Financial Statistics)： 　　金融统计是央行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析，提供统计信息和统计咨询意见，实行信息交流与共享，进行金融统计管理和监督等。 　　其就业方向： 　　证券基金类 　　银行类 　　四大会所 　　监管机构 　　大型垄断国企 　　保险类 　　其他(投资公司，担保公司)。 　　4、应用统计学(Applied Statistics)： 　　应用统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也是理论统计学发展的源泉。 　　其就业前景是：学生毕业后可以从事的包括数学家，统计学家，运筹分析人员，计算机程序员，教师，财政分析员，公司会计，证券分析员等职业。

感觉能学统计学的都是牛人

银行、保险、证券公司等金融部门。主要从事金融行业的用户分析、风险分析，如一些高校开设了风险管理与精算方向，毕业生可以从事精算师等非常热门的职业。想要在这个方向发展需要学好各种模型、统计软件并补充一些经济、证券、财务等知识。

　　统计学专业就业方向怎么样呢，大家清楚吗，不清楚的话，快来我这里瞧瞧。下面是由我为大家整理的“统计学专业就业方向怎么样”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　　 统计学专业就业方向怎么样 　　统计学专业的毕业生所能工作的领域非常广泛，所有能够运用到统计方法，甚至是统计思想的领域都是统计人才大展身手的平台。 　　统计学专业的毕业生所能工作的领域主要包括:政府机关尤其是统计部门、科研单位，银行、证券公司、保险公司等金融部门，市场调查公司及各公司的市场部门，收视率调查等传媒广告公司，咨询公司等。 　　主要从事工作 　　职业 　　数据分析员 　　统计师 　　市场调查分析师 　　市场推广专员 　　 拓展阅读：应用统计学专业就业方向 　　统计学专业毕业生的就业前景非常好;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以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。 　　 从事行业： 　　毕业后主要在互联网、新能源、金融等行业工作，大致如下： 　　1、互联网/电子商务 　　2、新能源 　　3、金融/投资/证券 　　4、计算机软件 　　5、其他行业 　　6、专业服务(咨询、人力资源、财会) 　　7、电子技术/半导体/集成电路 　　8、外包服务 　　 从事岗位： 　　毕业后主要从事产品经理、交互设计师、ui设计师等工作，大致如下： 　　1、销售助理 　　2、会计 　　3、人事专员 　　4、行政专员 　　5、仓库管理员 　　6、行政前台 　　7、出纳 　　8、行政助理 　　 工作城市： 　　毕业后，北京、上海、深圳等城市就业机会比较多，大致如下： 　　1、北京 　　2、上海 　　3、深圳 　　4、杭州 　　5、广州 　　6、成都 　　7、武汉 　　8、南京 　　 应用统计学专业就业前景怎么样 　　应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向。 　　从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。 　　应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。

经济统计学专业能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；国家统计部门；各类公司等就业途径。 此外，一直以来，经济统计学在政府统计、部门统计中都不可或缺。随着社会主义市场经济的完善和中国全球化贸易的发展，民间统计越来越热受到人们的追捧，正逐渐成为政府统计之外的涉及市场调研、统计分析、预测和决策等内容的重要却倒和方式，这主要包括各类统计调查公司、统计师事务所、统计信息咨询中心、统计研究所等，比如企业管理咨询公司就把统计方法熟稔运用于企业决策和管理等，这是介于市场和企业、居民之间的一个纽带，致力于为企业和居民提供市场微观信息。而民间统计机构，由于其服务的多样性、形式的灵活性，目前在我国发展非常不错，正逐渐成为广大经济统计毕业生的不错选择。本专业培养德才兼备、站在时代前列，具有高度社会责任感，具备厚实的经济统计 学理论方法与经济学理论基础和较强的创新与实际工作能力，具有广泛适应性的复合型高素质 经济管理统计人才。本专业毕业生既能胜任企业和政府部门的统计业务，又能从事数据采集、数 据分析、经济预测、经济信息分析和其他管理工作，还可进一步攻读硕士学位。

应用统计学专业基础课程包括英语、计算机、数学、运筹学、《应用随机过程》、《复变与积分变换》 等。

1、根据所反映的内容及数值形式，可以把统计指标分为三类,相对指标、平均指标以及总量指标;2、根据所反映的总体现象的数量特征，统计指标可以分为质量指标以及数量指标;3、按管理功能将统计指标分为评价指标、预警指标以及描述指标。数量性:所有的统计指标都可以数值化地表达，这是统计指标最基本的特征。综合性:综合性是指统计指标既是大量同质整体单位的总和，也是大量单个整体单位的总和，它是众多个体现象数量综合的结果。具体性:它不是抽象的概念和数字，而是具体社会经济现象数量的反映，它是以数量为基础的质的集合，因而有别于数理统计和数学。统计指标描述客观存在的事实，反映一定地区、时间和条件下社会经济现象的数变化。

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。扩展资料在统计学中，数据是非常重要的这里的“数据”是指信息的载体， 随着大数据时代的来临，数据的概念也越来越灵活多变。但万变不离其宗，“由数据探索事物内在规律”依旧是统计学的核心思想。数理统计学是统计学科的基础理论，包括观察和试验数据的收集以及数据分析的理论基础；统计推断和决策中的统计思想、理论模型及样本结构等。具体而言有统计推断、统计建模、数据分析方法、统计计算等为核心的理论和方法研究。统计学的核心课程主要有统计学基础、应用概率论、高等统计、应用随机过程、回归模型、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、抽样调查、试验设计、统计计算、数据挖掘、机器学习、保险精算；不完全数据分析、生存分析与可靠性、纵向数据分析、定型数据分析、运筹学、计量经济学、金融学、管理学、质量控制、高级宏观经济学、高级微观经济学、高级计量经济学、数学规划理论与方法、高级时间序列分析、博弈论及其应用等。参考资料百度百科-统计学

简单地说，统计学主要就是学处理数据、分析数据来给经济决策方针出建议，统计学专业是一门非常专业性、综合性的学科，一般是本科专业，涉及到计算机、大数据软件的综合运用，统计学专业是经济类专业里面比较难的专业，对学生的综合素质要求高，要一定的数学基础。统计学主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。开设课程:数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计等。

零基础自学统计学的方法如下：1、选择教材。可以用朋友用过的书或者到网上买二手书，有笔记的都可以，这样能把握重点难点了。2、明确方向。零基础自学的建议重点关注描述统计和推断统计这两个课题。3、找网课听。寻找一批志同道合的朋友一起分享网课和学习心得。4、大量做题。有目的性地做题，并且定时回顾并总结。统计学是普通高等学校本科专业，属于统计学类专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策的创新型人才。

基础课：概率论，数理统计；专业基础课：随机过程，时间序列，回归分析，多元统计法分析，非参数统计，贝叶斯统计，统计决策理论，统计计算，实验设计，抽样调查等。应用类：金融统计，生物统计学，卫生统计学，生存分析，统计学习等。

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。扩展资料在统计学中，数据是非常重要的这里的“数据”是指信息的载体， 随着大数据时代的来临，数据的概念也越来越灵活多变。但万变不离其宗，“由数据探索事物内在规律”依旧是统计学的核心思想。数理统计学是统计学科的基础理论，包括观察和试验数据的收集以及数据分析的理论基础；统计推断和决策中的统计思想、理论模型及样本结构等。具体而言有统计推断、统计建模、数据分析方法、统计计算等为核心的理论和方法研究。统计学的核心课程主要有统计学基础、应用概率论、高等统计、应用随机过程、回归模型、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、抽样调查、试验设计、统计计算、数据挖掘、机器学习、保险精算；不完全数据分析、生存分析与可靠性、纵向数据分析、定型数据分析、运筹学、计量经济学、金融学、管理学、质量控制、高级宏观经济学、高级微观经济学、高级计量经济学、数学规划理论与方法、高级时间序列分析、博弈论及其应用等。参考资料百度百科-统计学

统计学就业范围很单一，或者到国家政府的各级统计局工作，或者到各高校的统计系做教师。虽然统计专业在社会主义条件下发展很迅速，包括的内容也很繁杂，但统计学专业的毕业生的就业需求却不太理想，人才需求情况是供大于求，统计学专业毕业的学生主要从事人口数量、土地数量、财富、国民生产总值、军事等方面的统计工作。

二者区别是:原理只是介绍，比较粗糙。基础比较详细。相同处是都介绍了原理概念！aqui te amo。

统计学的意义：因为是应用数学的一个分支，被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学的作用：因为它产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。供参考。

　　高考过后，有一部分同学选择了应用统计学专业，那么应用统计学专业课程有什么呢，就业方向怎么样呢。以下是由我为大家整理的“应用统计学专业课程有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　 　应用统计学专业课程 　　数学类：数学分析、高等代数、解析几何、实变函数与泛函分析、概率论、最优化理论与方法。 　　统计类：数理统计、抽样调查、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析、非参数统计、应用随机过程、统计计算与应用软件、大数据中的统计优化。 　　计算机类：数据结构与算法设计、并行计算与软件设计、数据挖掘、数据库原理、机器学习及其应用、人工智能。 　　金融类：微观经济学、计量经济学、金融数学、金融建模与程序分析、金融工程学、量化投资。 　　实验及实践：计算思维导论实验、大学物理实验、数据结构与算法设计课程设计、数据挖掘课程设计、机器学习及其应用课程设计、应用回归分析课程实验、多元统计分析课程实验、时间序列分析课程实验、统计计算与应用软件课程实验、工程训练、企业实习(金融大数据分析、软件开发与算法设计)。 　　拓展阅读：应用统计学就业前景与方向 　　应用统计学专业就业方向 　　统计学专业毕业生的就业前景非常好;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以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。 　　 从事行业： 　　毕业后主要在互联网、新能源、金融等行业工作，大致如下： 　　1、互联网/电子商务。 　　2、新能源。 　　3、金融/投资/证券。 　　4、计算机软件。 　　5、其他行业。 　　6、专业服务(咨询、人力资源、财会)。 　　7、电子技术/半导体/集成电路。 　　8、外包服务。 　　 从事岗位： 　　毕业后主要从事产品经理、交互设计师、ui设计师等工作，大致如下： 　　1、销售助理。 　　2、会计。 　　3、人事专员。 　　4、行政专员。 　　5、仓库管理员。 　　6、行政前台。 　　7、出纳。 　　8、行政助理。 　 　工作城市： 　　毕业后，北京、上海、深圳等城市就业机会比较多，大致如下： 　　1、北京。 　　2、上海。 　　3、深圳。 　　4、杭州。 　　5、广州。 　　6、成都。 　　7、武汉。 　　8、南京。 　　 3、应用统计学专业就业前景怎么样 　　应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向。 　　从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。 　　应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。

美国大学统计学专业课程中典型的课程设置如下：Statistical methods, I, IIStatistical theory I, IIExperimental design and analysis of variance 实验设计和方差分析Regression analysis 回归分析Statistical computingSample survey theory 抽样调查理论Applied time series analysis 应用时间序列分析Technical writingProbability 概率论Statistical quality control如果去美国读大学选择统计学专业，可以提前网上搜索相关课程资料，提前预习，避免到美国后，不适应，出现挂科，影响毕业！

你报的哪个学校啊？人民大学的：2010年统计学专业（统计学方向）教学方案一、培养目标　本专业方向培养品学兼优，基础扎实，知识面宽，研究分析能力强，掌握统计学的基本理论和方法，可以在社会经济各个部门从事统计信息处理和数据分析的应用型和通用型人才。 二、培养要求1、系统掌握马克思主义基本理论，具有科学的世界观，爱国主义和集体主义精神，有理想，有道德，有文化，守纪律，立志献身祖国的建设事业。2、写作能力强，经济学、数学和统计学基础扎实，可以熟练应用统计软件进行数据分析。系统掌握统计学的基本理论和基本方法，可以恰当应用统计方法分析问题和解决问题。英语应用能力较强，可以阅读英文专业文献。3、具有健康的体魄，达到“学生体质健康标准”的要求。 三、总学分 174学分 四、课程设置及学分分配 158 学分 （一）必修课 114 学分 1、全校共同课：57 学分（1）思想政治理论课：8学分（2）体育：4学分（3）心理健康：1学分（4）大学汉语：2学分（5）大学英语：14学分（6）公共数学：18学分（7）计算机教学：6学分（8）国防教育：2学分（9）职业发展与就业指导：2学分 2、学科基础课：37学分；专业必修课20学分 （二）选修课：44 学分 1、专业选修课：18学分 2、全校选修课：26学分（1）通识教育大讲堂课程：4学分（2）原典选读类课程：4学分（3）人文艺术类课程：4学分（4）法政类课程：2学分（5）管理类课程：2学分（6）经济类课程：2学分（7）理工类课程：2学分（8）暑期学校课程：2学分（9）全校任意选修课：4学分 五、其他学习 16 学分（一）科学研究（8学分）：为了培养学生的科研能力，除经常组织与本专业有关的学术活动外，还应在教师的指导下，有计划地对学生进行科研训练，要求学生第二学年根据院系制定的必读书目撰写一篇原典读书笔记（5000字左右），计2学分；第三学年撰写一篇学年论文（5000字左右），计2学分；第四学年撰写一篇毕业论文（8000－10000字），计4学分。共计8学分。（二）实践教学（8学分）：第一学年利用暑假开展各种社会实践及社会服务活动，计2学分；第四学年组织学生开展社会调查，并撰写一篇调查报告（5000字左右），计2学分；第四学年组织学生开展专业实习，计4学分。共计8学分。除了好的学校985、211学校外，其他的学校的统计专业就业难度大不如会计专业，各个企业都需要

经济学和理学门类下都设有统计学专业，虽然名字相同，但二者的考试科目及录取分数线都是不同的。经济学下的统计学，学科编号为0270。数学一般考数学三，但不同招考学校，专业课二的考试内容不同。例如湖南大学统计学考研，专业课考试科目为数学三和统计学基础；北京航空航天大学专业课考试科目为数学三和经济学基础；武汉大学则考数学三和宏微观经济学。理学下的统计学，学科编号为0714。不同招考学校，两门专业课的考试内容均不相同。例如北京大学统计学考研，专业课考试科目为数学一和统计学综合；中国人民大学专业课考试科目为数学二和统计学；南开大学则考数学分析和高等代数。因此，建议到报考院校官网确定专业课考试科目。扩展资料：1、经济学门类的统计学报考专业有：管理统计学、经济统计学、流通工程与技术管理、流通经济与管理、统计学。2、理学门类的统计学报考专业有：大数据科学与应用、大数据统计、金融统计学、经济统计、社会经济统计、生物统计学、数理统计、应用概率、应用统计等。3、本专业学生毕业后可在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com

统计学学什么：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程等课程。1、统计学专业统计学是中国普通高等学校本科专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用技能，掌握统计学的主要方法和相关的计算机技术，具备处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、金融、保险、商业、信息技术、教育、环境、医学等相关领域中从事数据搜集、分析与决策的创新型人才。专业定义：统计学主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。2、统计学专业学什么课程体系：《C/C++程序设计》《数理统计学》《保险会计学》《初等数论》《应用多元统计分析》《统计学概论》《金融建模》《风险理论分析》《复变与积分变换》《宏观经济统计分析》。部分高校按以下专业方向培养：保险精算、金融统计、数据工程、大数据分析与应用、市场调查与数据分析。3、就业方向统计学专业毕业生可到各类企事业单位、各级管理部门、教育科研部门和金融保险部门，从事管理决策、信息处理、数据分析、经济预测以及生物和医学统计等工作。考研方向，应用统计、统计学、工商管理。4、毕业生应获得以下几方面的知识和能力：具有良好的政治、思想、文化、道德、身体和心理素质；掌握统计学的基础知识、基本理论和系统的统计思想；掌握搜集数据的科学方法，能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和预测；掌握中外文资料查询和文献检索的现代信息技术，初步具备获取所关心问题的解决方案及对这些方案评断的能力。

院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：071201培养目标培养目标 培养目标：本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。培养要求：本专业学生主要学习并掌握统计学专业的基本理论，基本知识和基本技能。毕业生应获得以下几方面的知识和能力：1．具有良好的政治、思想、文化、道德、身体和心理素质；2．掌握统计学的基础知识、基本理论和系统的统计思想；3．掌握搜集数据的科学方法，能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和 预测；4．掌握中外文资料查询和文献检索的现代信息技术，初步具备获取所关心问题的解决方案 及对这些方案评断的能力；5．初步具备应用统计学知识解决行业领域（如经济、金融、保险、管理、市场调查、生物、医 药、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、气象、水利、环境和减灾等方面）中问题的能力 与应用创新意识；6．了解统计学理论与方法的发展动态，具有统计学创新意识和初步的科学研究能力；7．具有进一步职业发展能力；8．具有较强的交流沟通、环境适应和团队合作的能力。主干学科：统计学、数学。核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数 方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。核心课程示例：示例一：统计学导论（授课48学时，上机实践32学时）、数学分析（288学时）、代数学基础 （224学时）、解析几何（64学时）、常微分方程（64学时）、概率论（64学时）、应用随机过程（64学 时）、复变函数（64学时）、实变函数（64学时）、统计学基础（授课48学时，上机实践32学时）、概 率测度I（64学时）、多元统计分析（授课48学时，上机实践32学时）、时间序列分析（48学时）、 试验设计（48学时）。示例二：数学分析（300学时）、高等代数（200学时）、解析几何（60学时）、近世代数（80学 时）、常微分方程（60学时）、概率论基础（60学时）、复变函数（60学时）、实变函数（80学时）、统 计学（60学时）、测度论（60学时）、随机过程（60学时）、实用回归分析（60学时）、应用多元统计 分析（60学时）、应用时间序列分析（60学时）、统计软件选讲（60学时）。主要实践性教学环节：上机操作训练、社会调查、统计实习、科研训练和毕业论文等。修业年限：四年。授予学位：理学学士。 职业能力要求职业能力要求 专业教学主要内容专业教学主要内容《C/C++程序设计》、《数理统计学》、《保险会计学》、《初等数论》、《应用多元统计分析》、《统计学概论》、《金融建模》、《风险理论分析》、《复变与积分变换》、《宏观经济统计分析》 部分高校按以下专业方向培养：保险精算、金融统计、数据工程、大数据分析与应用、市场调查与数据分析。专业（技能）方向专业（技能）方向保险类企业：保险精算、业务统计； 市场调查类企业：数据分析、市场调查； 各类企业：咨询、调研、经济分析、数据分析。职业资格证书举例职业资格证书举例 继续学习专业举例 就业方向就业方向 就业前景：统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位； 对应职业（岗位）对应职业（岗位） 其他信息：统计学专业学习的课程主要有：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、复变函数、实变与泛函、概率论、数理统计、抽样调查、随机过程、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析、可靠性数学、实验设计与质量控制、计量经济学、经济预测与决策、金融数学、证券投资的统计分析、数值分析、数据结构与算法、数据库管理系统、计算机网络系统、系统分析与软件设计。材料补充：统计学是中国普通高等学校本科专业。统计学主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门、银行、保险公司、证券公司、市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门、工业企业的质量检测部门等企业事业单位。

统计学发展史说明，先有社会统计学后有数理统计学；先有变量后哟随机变量。社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础。 当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1时，随机变量就变成了变量。 由于我们概准确地界定了社会统计学变量与数理统计学随机变量的各自研究的范围，。 既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。 从统计学上看，统计学的主要问题是变量（或近似变量问题），近似变量问题是微积分的扩展；而不是随机变量，就象牛顿力学在今天在使用上仍占主导地位，而不是相对论力学；因为物体在多数情况下是远离光速的。

　　统计学专业基本介绍 　　统计学(statistics)是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从来为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。 　　统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 　　随着科学技术的飞速发展，统计方法与技术的应用越来越重要。19世纪统计技术为基因学说奠定了理论基础，在即将跨入21世纪的今天，科学技术对统计方法的依赖愈来愈强。世界上许多国家尤其是发达国家都非常重视统计学理论的研究和发展。根据国际统计学会(ISI)近几年的会刊及统计学方面的著名杂志，可将近几年国际统计界研究的主要问题概括如下： 　　1.统计学基本理论研究有 　　概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDEu2019S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分 　　统计学 　　支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDEu2019S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析等。 　　2.统计学主要应用领域有 　　社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、电子商务、保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等、分子生物学中的统计方法、高科技农业研究中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法、质量与可靠性工程等。 　　国内概况“九五”期间中国统计界出现了社会经济统计学与数理统计学相互学习、共同提高、共创未来的新局面。1996年10月，中国统计学会、中国概率统计学会、中国现场统计学会联合举办了全国统计科学讨论会，这是“九五”期间中国统计学术界一次盛会，它标志着中国社会经济统计学与数理统计学的合作已进入实质性阶段。统计界在数理统计与社会经济统计学的结合方面、风险管理与保险精算方面、空间统计学及其应用方面、政府统计数据质量研究与评价方面、信息技术、网络技术在统计学的应用方面、金融及证券理论研究方面、国民经济核算理论与应用方面、综合国力研究方面等取得了可喜的成就。“九五”期间国内统计界主要有影响的研究可概括如下： 　　1.理学类统计学一级学科地位的确立 　　“九五”期间中国统计界关于建立和完善统计学学科体系的研究与争论异常激烈。统计界对“大统计”的认识通过大量探索已逐步趋向统一。所谓“大统计”是针对中国过去数理统计、社会经济统计、生物医学统计等各学科领域的应用统计各自为政相对面窄而言。1998年9月国家教育部颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》将统计学列为理学类一级学科，这是中国统计界“九五”期间的重大成就。教育部这项专业调整是为了适应市场经济与国际接轨的要求，在“宽口径，厚基础”的指导思想下，将原来的504个专业调整到249个专业，50%以上专业被砍掉，然而统计学不仅保留，而且列入理学类一级学科，这是中国统计界广大理论工作者辛勤努力的重要成就，是中国统计界值得庆幸的大事，它的颁布对中国统计的未来具有重大意义和深远影响。这一专业目录的确定为中国统计界长期的争论进一步指明了发展方向。这个方向就是——适应市场经济与国际接轨的统计学就是理学类统计学。统计学一级学科的地位表明统计学既不是经济学的一个子学科，也不是数学的一个子学科，统计学就是统计学。尽管统计学被教育部专业目录确定为理学类一级学科，但统计界，尤其是中国高等统计教育界经济类统计学者反对者甚多。有的学者认为理学类统计学就是数学，只有经济学其中的统计学才是统计学。赞成者认为统计学就是统计学，理学类统计学与数学有着质的区别，经济学类的统计学已被中国实践证明是前苏联的文科式统计学，根本不能代表作为方法论的整个统计学科。这一争论还将继续一段时间。 　　2.统计学基本理论与方法问题研究 　　“九五”期间中国统计界围绕与国际统计学接轨做了大量研究工作，系统地介绍了国外统计学研究的一些新进展。这方面最为突出的是国家统计局统计教育中心和中国统计出版社组织国内一流统计专家翻译出版了15本现代外国统计学优秀著作。这些著作令中国统计界不少学者大开眼界，从中汲取丰富的统计理论和方法，已在中国统计界产生了积极影响，为理学类统计学科的建立与发展奠定了基础。为适用新专业目录的需要，国内高校的统计教师们编写了一批统计方法和应用的新教材。中国统计界在抽样 　　统计学 　　方法、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计、回归分析、指数理论、宏观经济建模等理论与应用研究方面作了大量工作。 　　3. 政府统计数据质量的研究 　　随着中国社会主义市场经济的深入发展，政府统计数据无论是在国家制定发展战略和社会、经济发展的宏观调控中，还是企业制定营销策略以及社会、经济、环境等科学研究领域都起着不可或缺的重要作用，用户对政府统计数据的内在质量以及数据的产生、提供过程的可靠性的企盼也越来越高。关于中国政府统计数据的质量近年来关注和研究的学者很多，发表的论文或报告已有近百篇之多。几乎每个省都设立了统计数据质量研究的课题，全国哲学社会科学基金还设立了“关于评估、改进和保证中国政府统计数据质量问题的研究”的重点项目。该项目从定性与定量的有机结合上开展对政府统计数据的评价与研究，主要从技术与方法上对中国政府统计数据的质量作出客观评价，对改进、提高、控制、监测中国政府统计数据的质量从理论与实践的结合上做了一些研究和探索。但总体来看，现有的大多数研究基本停留在定性的评说上，提批评的多，提实质性建议的少;指责体制的多，研究评价、改进、识别的理论与方法的少，大多数文献把统计数据的质量问题归结为中国的政治、经济体制问题。事实上，纵观北美、欧盟等许多国家的政府统计数据，无一例外地也存在数据质量问题，政府统计数据的质量是各国普遍存在和广泛关注的热点问题。 　　4. 风险管理和保险精算的研究 　　“九五”期间关于风险管理和保险精算的研究得到较快发展，主要表现在不少发达国家风险管理和保险精算名著的翻译出版，中国统计方面杂志以及几次全国概率统计学术会议这方面论文的显著增加。风险管理与保险精算的研究不仅满足中国社会主义市场经济的需要，也更大地扩展了统计学方法的应用。这方面的研究从引进国外理论已向中国的具体应用健康发展，保险精算的研究已由寿险领域向非寿险领域扩展，尤其是开始结合中国实际向社会保障领域有效延伸。 　　5. 统计学在金融、证券领域的应用研究 　　1997年开始的亚洲金融风暴，给亚洲乃至世界经济的健康发展带来危机，中国经济的发展也受到亚洲金融风暴的影响。国家的经济安全、金融安全被国家领导核心重视，为统计技术与方法的应用提供了新的机遇，在全国应运而生建立了金融数学与金融工程管理中心、证券期货模拟实验室、金融数学系等。全国有不少统计学者成为研究金融、证券、投资的主力。从发表的论文来看统计方法研究金融、证券问题主要有：(1)有效投资组合研究。最为典型的是VaR技术的运用和具有异方差的时间序列模型技术的应用。(2)结构分析研究。运用多元统计方法分析股票的投资结构、探讨股票涨跌规律、寻求证券市场发展与影响因素的关系。(3)金融安全概率的研究。有学者运用东南亚等国和中国的金融数据资料，结合金融安全给出预警概率，为国家宏观经济调控和金融风险防范提供了有力的决策依据。 　　6. 统计综合评价理论与应用的研究 　　国际竞争力的研究是近年来颇受世界各国关注的重要研究。中国学者在“九五”期间开始开展这一领域的研究、并且通过刻苦努力紧跟这一领域的世界水平，在这方面中国学者所用的统计方法与世界水平相当，结合中国国情国力取得了重要成果。这方面有国民经济核算进一步发展的国际竞争力统计研究，知识经济时代中国科技创新的国际竞争力研究，中国金融、保险等领域的国际竞争力研究还有统计方法在社会经济发展水平的综合评价中的应用，顾客满意度量测与评价的研究等。 　　7. 国民经济核算理论与应用研究 　　“九五”期间，中国的国民经济核算体系研究进一步完善。在内容上，以增加值和GDP为核心，已经能比较全面地反映中国国民经济生产全过程、收入与分配、消费、储蓄、实物投资、金融投资、国际收支、资本和财富存量的变化等。为国家制定经济政策和宏观调控发挥着积极作用。可喜的是已有一些学者在国家的可持续发展、环境与核算技术相结合方面取得了重要研究成果。 　　研究方法统计方法在企业质量管理中的应用研究“九五”期间，一股“ISO9000”认证热席卷全球，质量体系认证日益成为国际贸易中所要求的供方质量保证能力和水平的标志。ISO9000族标准中有许多要素涉及到统计技术与方法的应用，中国已有近2万家大中型企业通过了认证。这方面的认证，对统计方法的应用提供了新的机会，中国不少统计学者找到了统计应用的现场，为国有企业员工培训、提高素质、扭亏增盈，国家经济形势好转发挥了统计工作者的积极作用。特别是试验设计、ISO14000和6质量标准技术的推广对改进企业管理水平，提高产品质量，提升企业国际竞争力发挥了重要作用。 　　抽样调查方法与应用的研究折叠“九五”期间关于抽样调查方法的研究与应用在中国开展的如火如荼。例如，交通部还建立了统计抽样调查系统。交通运输的大量统计数据已基本由抽样调查方法获得。全国许多行业对本部门关心的问题进行抽样调查，不少部门就公众关注的热点问题开展公众调查，有的报刊还定期刊登公众调查的调查报告。中国90年代初成立了不少市场调查公司，经过几年的大浪淘沙，现在全国生存下来的公司经营状况不错。网上调查、电话调查在中国也健康发展。有关抽样调查的理论，如非抽样误差控制的研究也得到统计界的广泛重视。 　　空间统计与地理信息系统的应用研究折叠空间统计学是近几年统计学发展的一个新领域，其主要的应用包括遥感，国土资源估计，农业和林业，海洋学、生态学和环境观测。在遥感技术的应用中，得到的统计数据通常以网络的形式出现，而且这些数据受到大气效应、观测位置以及测量工具的影响产生误差，空间统计学的应用在于，针对这种特殊的数据，研究如何控制误差、如何建立模型、如何处理资料信息。在资源的估测中，空间统计学的应用在于，如何利用空间统计数据，估计资源的总储量、资源的地区分布、资源的开发等。在环境监测等领域也作了积极的探索。 　　海外申请折叠一、专业简介和就业前景折叠按定义来说，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。举个例子来说：某批药品的不合格率是否在可以允许的范围之内，以便确定它是否能投放市场，就需要通过统计学研究抽取的样本来判断。虽然统计学从属于数学类，但是从美国大学的设置来看，统计专业已经慢慢从数学系中独立出来，成为单独的统计系。现在越来越多的学校成立统计系就是最好的证明。 　　统计是近些年非常热门的申请专业之一，统计学硕士毕业年薪通常可在6至8万美元以上。导致申请热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，而且录取难度相对较低，因此无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者都将精力放在这个专业的申请上面。于是就加剧了统计专业的申请竞争。 　　从美国开设统计学专业的学校来看，统计学大致可以分为两类，一类是偏向于理论研究的，另一类是偏向于实际应用的。参考美国几所典型的统计学学校，我们可以对统计学的研究方向加以总结。前者主要包括统计系或者数学系下的统计学，后者包含的方面就非常的广泛了，包括：数理统计、生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、遗传统计、农业统计等等。这些是统计在其他领域的应用而形成的研究分支。每个方向未来的发展也是不同的。 　　如数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断。其在应用方面，例如可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究;在研制新产品时，利用统计学的知识进行试验设计和数据处理，以寻求最佳的生产方案等。 　　生物统计则是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的是应用于医学、生物学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，生物统计有很大一部分设置在公共健康学院 (School of Public Health) 里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。生物统计的发展非常快，现在很多学校都专门设立了独立的生物统计系。 　　另外，经济统计学也是比较热门的专业之一，他主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查整理分析，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。 　　除了以上比较热门的分支之外，还有社会统计等一些分支。但是随着学科的发展健全，目前的美国统计专业的分支除了生物统计之外划分的也没有那么明显，反而是学科间的融合越来越明显，统计与学校其他各个系之间的合作越来越多、越来越深入。

学习回归分析&计量、时间序列、多元统计、抽样调查等应用性非常强的统计方法。掌握了这些方法，你的统计学水平就会上一个比较大的台阶。其中当然，这一阶段的学习要求有一定的数学基础（基础的微积分+线性代数+概率论知识基本就够用了），否则学起来会感觉有些用力

1.误差测量误差分为系统误差和随机误差。误差的产生是自然的，意料中的事情。因此我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点，而且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。2.误差的处理统计学一般采用统计描述，统计推理和试验设计三种方法来分析误差。统计描述:用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。统计推理:确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差。(置信区间和假设检验)试验设计:收集并分析数据，以估算过程变化的影响。3.连续数据和离散数据连续数据:连续可变的数据，如身高，重量等。离散数据:如地区或分类，是非等信息。4.统计学基本术语总体:也叫母体，用N表示样本:总体的一个子集，用n表示均值(Mean):平均值，总体的用u表示，样本的用xbar表示中位数:排序后中间那个数方差(Variance):总体的用sigma平方，样本的为s平方表示，注意分母是除以N或n均方差(Stdev):总体的用sigma，样本的用s,注意分母是除以N-1或n-15.正态分布它是自然界最常见的一种分布。如某地区人员的身高，某机器生产的零件的尺寸。在研究正态分布的时候，我们一般只需要抽取少量的样本就可以把握总体的趋势。注意标准的正态分布是指均值为0,标准差为1的正态分布Z值的计算:我们需要利用正态分布的平均值和标准差将其转化为“标准正态”分布，以便使用标准正态分布表来获得概率。Zusl=(USL-u)/Sigma; Zlsl = (u-LSL)/SigmaZBench 是与出现缺陷的总概率相对应的Z值，可从正态表中查到。6.中心极限定律中心极限定理表明，如果n足够大，样本平均值( x )或其总和的分布，都近似于正态分布，无论单个变量是否服从正态分布。7.稳定性因子将数据排序后四等分，可以获取到1/4位置的Q1和3/4位置的Q3,稳定性因子SF= Q1/Q3随着偏差的降低，稳定性因子越来越接近1.0

医学统计学基础概念整理2017 　　统计学是研究数据的收集、整理和分析的一门科学。其工作流程为设计、搜集、整理、分析与结果报告。打个通俗的比喻，统计学就好比“打牌”，抓牌就是搜集数据，牌抓好后要整理一下，然后研究怎么打就是分析，打的输赢就是结果报告。下面是我为大家带来的关于医学统计学基础概念整理的知识，欢迎阅读。 　　一.总体与样本 　　总体：是指根据研究目的所确定的观察单位某项特征的集合。比如说我想研究山西医科大学所有在校生的平均体重，那根据此目的，我们研究的总体就是：山西医科大学所有在校生的体重数据的集合。但是需要注明一点：总体分为有限总体和无限总体，上面的例子就是有限总体，毕竟山西医科大学学生还是有限的，然而科研过程中面临的大多数是无限的总体，我们是无法取得其总体进行研究的。那我们面对无限总体怎么办呢? 　　我们为了研究无限总体，发明了抽样的方法。就像我们想知道一锅老母鸡汤的咸淡，不需要喝完所有的汤，只要摇匀，尝其一勺就可以了，这种思想就叫“抽样”。 　　样本：就是从总体中抽出的部分观察单位某项特征的集合。但是在抽样过程中必须遵守随机化的原则。 　　随机化原则：是指总体中的任何一个观察单位都要有同等的机会被抽到作为样本进行研究。那么如何保证随机化抽样呢，一般包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多级抽样等方法。 　　二.参数与统计量 　　参数：用于描述总体特征的指标; 　　统计量：用于描述样本特征的指标; 　　总体、样本、参数与统计量的关系如下图。 　　统计学就是通过描述样本的统计量去推断描述总体的参数。这是通过偶然去发现必然的过程，通过一般去发现普遍的过程，是以小见大的过程。 　　三.误差 　　误差：观察值与真知之差。即我们通过一次试验得到的结果与事件真实结果之间的差值。误差根据其产生的原因，分为四种： 　　(1)系统误差：因为试剂未校正或仪器没有调零等因素造成的研究结果倾向性的增大或减小。如我们路过药房，门口放个一个体重计，请问我们在称自己的体重之前，首先要干的第一件事情是什么呢?从统计学角度，我们应该看看体重计上的指针是不是对准零，如果本身就有5Kg底重，那我们所有的同学去称，都将会重5Kg，即发生倾向性的偏大。其特点：倾向性的增大或减小，如果我们就行调零，就可以避免。 　　(2)随机误差(random error)：是由各种偶然因素造成的观察值与真值之差。比如班级所有同学用同一把尺子测量我的身高，结果发现我的身高值是不一样的。其特点为：不可以避免，但可以减少。统计学有一定律叫做“测不准定律”，不管你怎么测，就是测不准，因此我们通常多次测量后取平均。 　　(3)抽样误差(sampling error)：因为抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异。有人会说，刚才那一勺老母鸡汤的咸淡应该和锅里汤的咸淡是完全一样的啊，是的，但上面的例子是在讲抽样的原理，而我们科学研究和喝老母鸡汤是不一样的，因为汤里的氯化钠是均匀分布的，而我们科学研究的目标事件是不均匀分布的。比如某个班级120名同学的近视眼患病率为50%，我按照随机化原则随机抽取50名同学，则50名同学的近视眼患病率绝对不等于50%，因为近视眼同学在班级中的`分布是不均匀的。因此抽样误差的特点为：不可以避免，但可以减少。我们可以通过增大样本量进行减少。 　　(4)过失误差(gross error)： 　　由于观察过程中的不仔细造成的错误判断或记录。过失误差可以通过仔细核对进行避免。 　　那我们统计学的存在主要是解决那种误差呢?我们通过统计设计减少系统误差、通过统计学检验去排除抽样误差的。 　　四.概率与频率 　　概率(P)：用于反映某一事物发生可能性大小的一种量度。一般用大写的斜体P表示。 　　我们根据事物发生概率的大小，把事件分为3类：P=1为必然事件，发生率为100%;P=0为不可能事件，发生率为0;0 　　频率(f)：是指我们进行了N次试验，其中一个事件出现的次数m与总的试验次数N的比值。 　　问题是：我们到底如何能够得到某一事件发生的概率呢，比如说谁能够告诉我一个半截粉笔从讲台上掉下摔断的概率P=?。我们至今的科学发展也没有办法通过公式去计算该值。那我们是怎么做的呢?有句话叫做“有些事情越想越烦，做起来却极其简单”。我们只需要那两盒同样的粉笔进行重复摔就可以了，如果总共100支粉笔，断了98只，那断的频率就等于f=98/100=0.98。而统计学上证实，当某事件发生次数较多时，频率就会接近于概率。意即f=P。因此，其实我们就是通过频率去估计概率的。 　　五.同质与变异 　　同质：是指观察单位所受的影响因素相同。而我们科研的观察单位所受的影响因素只可能相对的相同，不可能绝对的相同，因此，同质是相对的。 　　变异：是指观察单位在同质的基础上的个体差异。天底下没有两个完全一样的事物，唯一不变的就是变化。因此，变异是绝对的。 　　这一对概念对我们研究统计的意义：如果没有同质的话，就没有我们研究的总体或者样本。因为如果不同质，我们是不可能把他们放在一起进行研究的。如果没有变异，就根本没有统计学产生的必要，因为如果没有变异，我们拿一种药物治疗某病的一个病人，如果有效，该药对所有该病病人都应该有效，这是不可能的。 　　六.试验vs实验 　　试验——对已知事物结果的探索过程：为了查看某事的结果或某物的性能而从事某种活动。 　　实验——已有明确的结论/假说后的验证过程：为了检验某种科学理论或假设而进行某种操作或从事某种活动。 　　从上述来自《现代汉语词典》的两个解释，可以看出：实验中被检验的是某种科学理论或假设，通过实践操作来进行;而试验中用来检验的是已经存在的事物，是为了察看某事的结果或某物的性能，通过使用、试用来进行。 　　在我们实际应用中，很多词汇中到底是用“试验”还是“实验”是已经根据前人的经验明确了的。比如RCT(Randomized Controlled Trial)，我们会叫“随机对照试验”，我想多半是因为翻译的过程中Trial翻译为“试验”更为合适。而RCT中，患者被分为两组时，则被称为“实验组”(Treatment Group)和对照组(Control Group)。 　　七.病人/患者vs受试者/研究对象 　　这两组词，也许没有必要把定义在贴上来了，因为他们的区别显而易见。病人/患者的称法，当然应该用于病人和患者的身上。如果研究是在健康人或者潜在患者人群中开展的，此时研究对象还不能确定为病人/患者，那么只能称其为受试者或研究对象。相似的，在产科的研究中，如果研究对象为一般的产妇，我们通常也不应该用“患者”或“病人”这样的称谓。 　　研究对象可以说是一个万金油，什么时候用都是可以的。而受试者我们又要说一下了，“受试者”常与某种干预联系在一起，通常仅在干预性研究(RCT、类实验)和诊断试验中才会使用。 　　八.终点vs结局 　　结局(Outcome)——研究中患者可能出现的一种结果：某种疾病或某种状态影响下的(人的)最终(健康)状态。 　　终点(Endpoint)——研究中患者某一结果的替代指标：用于在研究中判断干预或因素作用效果的某种“结局”。 　　在临床研究中，结局通常是指患者的某种转归，比如肿瘤患者中，痊愈、死亡、复发、转移这些都可以作为结局。当然，干预或某种因素暴露下短期的改变也可以成为结局，比如红细胞的升高、体温降低等等。而终点，则是临床研究中的效应评价点，比如主要终点、次要终点，此时用“结局”就不合适了。 　　上面这些看起来很头疼吧，那就记个最简单的。一般在试验性研究中(比如在RCT)我们一般使用“终点”，生存分析是有时也会用观察终点这一说法;而在其他类型的研究中，常使用“结局”。 　　九.排除vs剔除 　　所谓的排除标准就是考虑到研究的可行性和研究对象的安全，将一部分无法保证研究对象安全及不可行的符合入选条件的研究对象排除在研究之外。针对研究对象开始进行研究前，不将符合排除标准的对象作为研究对象纳入，这就是排除。 　　在临床研究中，根据入选排除标准确定研究对象之后，在研究中我们还会发现一些患者无法接受进一步干预或观察，或者在研究期间才能发现研究对象的某些特征不属于我们将要外推的范围。此时虽然这些对象在研究初期被确定为“研究对象”，认为他们属于研究结果将要外推到的人群，但实际上他们并不属于该类人群。这时我们就要将该类研究对象“剔除”出研究，相应的标准就是剔除标准。 　　简而言之，排除是在研究初期用于选择研究对象的;剔除是在研究中期用于去除随时发现的非外推人群的研究对象。 ;

数量性、总体性、具体性、社会性。统计学实际上是“信息提炼学”，跟数学不同，它不以研究数量之间的计算方法为目的，而是直接利用数学中研究好的计算方法研究如何去浓缩、提炼出蕴藏于数据中的信息。由于其研究的原料为数据而不是别的东西（即以数为依据进行研究），而数据总是首先具有数量性的特点，这就决定了其浓缩、提炼工具只能是数量性的。扩展资料统计学，是应用数学的一个分支，涉及数据的收集、分析、解释、演示和组织。通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学大致可以分为理论统计学和应用统计学两个类别。理论统计学包括使用分析、线性代数和计算统计等;应用统计学则有描述性统计和推论统计两部分。统计学起初主要用于解决经济问题，现在大量应用在科研、管理、教育、经济、快消和互联网等行业，总之，我们的生活处处离不开统计学。

变化率的定义如下： 几何平均是 个数据连乘积的 次方根，其定义如下： 所谓移动平均，就是对时间序列中的前后数据求平均，将不必要的变动（循环变动、季节变动和不规则变动）平滑化（ ），也就是剔除这些变动，从而发现长期变化方向的一种方法。 通常，移动平均大多用简单的奇数项来计算。 三项移动平均： 五项移动平均： 另一方面，在偶数项季节数据的情况下，可以按以下的方法来计算，即首先计算两个四项移动平均，再计算这两项的移动平均。这种方法叫移动平均的中心化。同样由于月度数据也是偶数项，因而称作中心化12项移动平均。 如果事先已知周期，一般要使项数与周期一致。 方差 与标准差 的定义如下 方差： 标准差： 其中， 又叫做离差平方和。 变动系数又称变异系数，它是用标准差除以算术平均数的商来表示。变动系数 的的定义如下： 变动系数越大，数据的分散程度越大，变动系数要求所有使用的数据均为正数，且算出的数值要用百分数形式来表示。 如果 为零或接近于零，变动系数无法计算，所以说变动系数是一种暧昧的尺度。 标准化变量是用来测量某个数据的数值与算术平均数 的偏离程度，是标准差 的多少倍。 标准化变量 的定义如下： 相关系数是用来衡量两个变量 、 之间相互关系的大小和方向的系数。相关系数 的定义如下： 相关系数 的取值范围为 ， 的取值具有以下不同的含义 计算出来的相关系数在多大程度上值得信赖，需要进行检验。计算出来的相关系数，参照相关系数检验表，如果大于所示的相关系数，则两个变量之间存在显著的相关关系。 显著水平（ ）越小，检验越严格。 显著水平指的是很少会发生的概率，相当于相关系数为零（ ），也即相当于不相关的概率。计算出来的相关系数的绝对值，如果大于表中显著水平为 的的相关系数，那就意味着，该相关系数为零的概率。也就是不相关的概率小于 ，因此存在显著的相关。 斯皮尔曼秩相关系数考察的不是 和 两组数据中的数值，而是顺序，借此来测算 和 之间相关关系的强弱，其定义如下： 是样本数， 是 和 的顺序差（即 ）。斯皮尔曼秩相关系数的取值范围和解释方法和相关系数相同，它的优点是计算简单，可靠性高。 当数据顺序相同时，情况较为复杂，可以用下面的公式来计算： 其中， 洛伦茨曲线是用来表示收入分布、资产分布的差距、不平等程度、集中程度的一种代表性的方法。 一种洛伦茨曲线的绘制方法：横轴表示将家庭按收入从低到高排列的累计比率；纵轴表示的是与横轴的家庭累计比率相应的累计收入比率；两者的坐标可以在图中画出，最后将各点相连，就形成了洛伦茨曲线。 与横轴呈45°的直线为完全平等线，收入分布如果趋于平等化，洛伦茨曲线就接近于完全平等线，如果收入分布完全平等，洛伦茨曲线就与完全平等线重合。如果收入分布不平等，洛伦茨曲线就会偏离完全平等线，向右下方移动。 基尼系数是根据洛伦茨曲线用以计算收入分布不平等程度的指数。基尼系数的大小介于 与 之间，越接近 ，说明收入分布越平等；反之，越接近 ，说明不平等程度越大。 基尼系数的定义如下： 其中， 为累计家庭比率； 为累计收入比率； 。 上图阴影部分面积的两倍就相当于基尼系数。 贡献度与贡献率放映的是在某种数据的变化中，它的各个构成要素贡献的大小或者变化的程度与方向（正、负）。 下列恒等式： 如果上述等式能够在每一期都成立，那么它的变化幅度的关系式也能够成立： 等式两边同除以基准时期的 ，则： 右边各项就是各要素的贡献度，它反映了在 的变化中，各个要素分别做了多大贡献。 再将等式两边同时除以 ，得： 右边各项就是各要素的的贡献度，如果将Y的变化幅度看作 ，贡献率反应的就是个要素分别贡献了百分之多少。 如果将时点 相对于时点 的变化幅度看作 ，其定义如下 欢迎大家一起讨论 ^o^ /

统计学可以分为: 统计学应用: 统计学的应用十分广泛，可以说，只要有数据，就有统计学的用武之地。目前比较热门的应用:经济学，医学，心理学等。 例: 对于 1 2 3 4 5 ，你会使用哪个数字作为代表 ? 对于一组数据，如果只允许一个数字去代表这组数据，那么这个数字应该如何选择？ - 选择数据的中心，即反应数据集中趋势的统计量。 计算公式: 例: 某次数学考试中，小组A与小组B的成员的成绩分别如下: A: 70,85,62,98,92 B: 82,87,95,80,83 分别求出两组的平均分，并比较两组成绩。 组A： (70+85+62+98+92)/5 = 81.4 组B： (82+87+95+80+83)/5 = 85.4 组B的平均分比组A高，就是组B的总体成绩比组A高。 顾名思义，中位数就是将数据按大小顺序(从大到小或从小到大都可以)排列后处于中间位置的数。 例1: 58,32,46,92,73,88,23 例2:在例1的基础上， 多加一个数63，情况有何变化? 众数是数据中出现次数最多的数(所占比例最大的数) 一组数据中，可能会存在多个众数，也可能不存在众数。 例: 1 2 2 3 3 中的众数是 2 和 3 1 2 3 4 5 中没有众数 众数不仅适用于数值型数据，对于非数值型数据也同样适用 {苹果，苹果，香蕉，橙，橙，橙，桃}这一组数据，没什么均值中位数可言，但是存在一个众数-橙。 例: 两个公司的员工及薪资构成如下: A: 经理1名，月薪100000；高级员工，15名，月薪10000;普通员工20名，月薪7500; B: 经理1名，月薪20000；高级员工，15名，月薪11000;普通员工20名，月薪9000; 请比较两家公司的薪资水平。若只考虑薪资，你会选择哪一家公司? 若从均值去考虑，明显地A公司的平均月薪比B公司搞，但是A公司存在一个极端值，大大拉高了A公司的均值，这时只从均值考虑明显不太科学。 从中位数和众数来看，B公司的薪资水平比较高，若是一般的员工，选择B公司显得更加合理。 比较下面两组数据: A ---- 1 2 5 8 9 B ---- 3 4 5 6 7 两组数据的均值都是5，但是可以看出B组的数据与5更加接近。但是描述集中趋势的统计量不够，需要有描述数据的离散程度的统计量 极差: 最大值 - 最小值，简单地描述数据的范围大小 A: 9 - 1 = 8; B: 7 - 4 = 3 同样的5个数，A的极差比B的极差要大，所以也比B的要分散 但是只用极差这个衡量离散程度也存在不足 如: A ---- 1 2 5 8 9 B ---- 1 4 5 6 9 在统计学上，更常使用方差来描述数据的离散程度----数据离中心越远越离散 其中 表示数据集中第i个数据的值，μ表示数据集的均值 A---- 1 2 5 8 9 B---- 3 4 5 6 7 再对比数据A ---- 1 2 5 8 9 B----1 4 5 6 9的方差 样本方差和总体方差: 对于数据 1 2 5 8 9，前面求得这一组数据的方差是10。将10与原数据做比较，可以看出10比原数据都大，是否说明这一组数据十分离散呢?? 但是方差与原数据的单位是不一样的，这样比较是无意义的。如果原数据的单位是m的话，那么方差的单位是 . 为了保持单位的一致性，我们引入一个新的统计量----标准差 标注差: ,有效地避免了因单位平方而引起的度量问题 A---- 1 2 5 8 9 B---- 3 4 5 6 7 与方差一样，标准差的值越大，表示数据越分散 某班40个学生某次数学测试成绩如下: 63,84,91,53,69,81,61,69,91,78,75,81,80,67,76,81,79,94,61,69,89,70,70,87,81,86,90,88,85,67,71,82,87,75,87,95,53,65,74,77 对于这一组数字，你能看出什么呢? 或许先算一算，均值是77.05，标准差是10.8414。 在对了这两个数字后，你对这组数字又有了怎样的认识，对于该班这次的数学检测成绩如何评价呢?? 原始数据太杂乱无章，难以看出规律性;只依赖数字来描述集中趋势和离散程度，让人难以对数据产生直观地影响，这时需要用到图表! 柱形图和直方图的对比：

最近休息在家无聊，整理下之前看的统计学的一些基础知识，方便以后查阅吧。 刚开始接触这个公式的话可能会有一个疑问就是：为什么样本方差要除以（n-1）而不是除以 n？为了解决这个疑惑，我们需要具备一点统计学的知识基础，关于总体、样本、期望（均值）、方差的定义以及统计估计量的评选标准。有了这些知识基础之后，我们会知道样本方差之所以要除以（n-1）是因为这样的方差估计量才是关于总体方差的无偏估计量。这个公式是通过修正下面的方差计算公式而来的： 彻底理解样本方差为何除以 n-1 (x 为平均数) 样本均值的抽样分布 ps：这里的样本均值，是指抽离多个样本的均值，不是单个样本的均值 ！！！ 随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。 组合 排列 期望公式： E(X) = np (若 X 服从二项分布 B(n,p)) 频率和概率以及均值和期望的联系区别 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA 序列的变异数、放射性原子核的衰变数等等。 泊松分布的参数 λ 是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 实验结果满足泊松分布的实验即为泊松过程。 泊松过程 泊松分布、泊松过程、泊松点过程 是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。但是注意到，大数定律并不是经验规律，而是在一些附加条件上经严格证明了的定理，它是一种自然规律因而通常不叫定理而是大数“定律”。而我们说的大数定理通常是经数学家证明并以数学家名字命名的大数定理，如伯努利大数定理 [2] 。 （抛硬币概率在测试次数很多的时候正反的概率应该都趋势与.5） 样本值落在两个标准差范围内的概率是 95.4% 中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定理是讨论重点，伯努利试验中，事件 A 出现的次数渐近于正态分布的问题。 伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量 X 有伯努利分布, 参数为 p(0<p<1),如果它分别以概率 p 和 1-p 取 1 和 0 为值。EX= p,DX=p(1-p)。伯努利试验成功的次数服从伯努利分布,参数 p 是试验成功的概率。伯努利分布是一个离散型机率分布，是 N=1 时二项分布的特殊情况，为纪念瑞士科学家詹姆斯·伯努利(Jacob Bernoulli 或 James Bernoulli)而命名。 样本数量大于 n > 30 用 Z-table，反之用 T-Table 在进行假设检验时，由于检验统计量是随机变量，有一定的波动性，即使原假设 H0 为真，在正常的情况下，计算的统计量仍有一定的概率 α(α 称为显著性水平)落入拒绝域内，因此也有可能会错误地拒绝原假设 H0，这种当原假设 H0 为真而拒绝原假设的错误，称为假设检验的第一类错误，又称为拒真错误。 线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。 在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 [1] 期望值分别为 E[X]与 E[Y]的两个实随机变量 X 与 Y 之间的协方差 Cov(X,Y)定义为： Cov(x,y) = E[(x - E[x])(y - E(y))] = E[xy] - 2E[y]E[x] + E[x]E[y] = E[xy] - E[y]E[x] 从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。 如果 X 与 Y 是统计独立的，那么二者之间的协方差就是 0，因为两个独立的随机变量满足 E[XY]=E[X]E[Y]。 但是，反过来并不成立。即如果 X 与 Y 的协方差为 0，二者并不一定是统计独立的。 协方差 Cov(X,Y)的度量单位是 X 的协方差乘以 Y 的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。 协方差为 0 的两个随机变量称为是不相关的。 回归线斜率 ： m = Cov(X,Y)/Var(X) 卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为 0，表明理论值完全符合。 F 检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从 F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

什么是统计学 ：统计学是关于收集、分析、解释、陈述数据数据的科学 统计学分为推断统计学和描述统计学 。 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做出以概率形式表述的推断。 描述统计学是描述样本的统计特征，并不深入了解其内部规律，比如求平均数、中位数等。 总体 ：研究对象的全体 样本 ：目标总体中抽取的一部分个体 样本量 ：样本的数量 变量 ：我们所研究的对象一般称之为变量；它们本身具备较多的特点：可被分类；可被计量；可被衡量。例如：当我们研究人时，身高、体重等都属于变量 变量的数据类型：数值型变量，分类型变量 。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于 加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。 数值型变量又分为：离散型变量、连续型变量。 离散型变量： 变量值是间断的,可以一一列举的；值只能用自然数或整数单位计算。 连续型变量： 在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。 分类变量又分为：有序分类变量、无序分类变量 有序分类变量： 描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。 无序分类变量： 取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 有序分类变量和无序分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法。为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。相关观念：为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。

1. 数学分析本科统计学不学高等代数(至少中财是)学的是数学分析，数学分析注重理论推导过程，对于很多数学原理的理解很有帮助。虽然统计和数学不一样，但是统计需要数学。微积分知识是后续学习概率论的基础，概率论是整个统计学专业学习的基石，对于微积分的要求比较高，一定要熟练掌握。2.高等代数高等代数比线性代数难，内容更多，线性代数较为简单，本人本科学的是高等代数，涉及到的原理推导和知识更多，线性代数只是涉及到代数最基础的知识，对于后续学习概率论与数理统计课程的帮助不如高等代数明显。3.概率论与数理统计统计学必须学习的课程，各个高校选取的教材不一样，本人本科学的是卯时松版的课本，同时参考过浙江大学版的教材，卯时松版教材较难，对于深入理解概率论与数理统计帮助很大，很多原理性的东西可以掌握，课后习题难度较大。

数量指标　　是用绝对数形式表现的，用来反映总体规模大小、数量多少的统计指标，其数值大小一般随总体范围的大小而增减。 举例来讲的话：如果企业时研究的总体，每一个职工都是一个个体，那么反应每一个职工数量特征的年龄、身高、收入等概念就是数量标志。如果总体中包括许多企业，每一家企业都是一个个体，则企业的资本金额数、固定资产原值、职工人数等就是反映企业数量特征的数量标志。 资料整理时，常按数量标志分组，选择数量标志为分组标志，就是将总体按数量的差异划分为具有不同数值的组成部分，以便反映出各组别在数量上存在的差异。按数量标志进行分组时统计整理最常见的形式，也是实际工作中最常用的统计方法。按数量标志进行分组有两种类型：一是单项式分组，一是组距式分组。 按数量标志分组，就是选择反映事物数量差异的数量标志作为分组标志，并在数量标志的变动范围内划定各组界限，将总体划分为性质不同的若干组成部分。例如：学生按年龄、消费水平、学习成绩分组。按数量标志分组的结果形成变量数列

统计学或统计技术是以概率理论为基础的一个数学学科的分支。

统计学需要具备数学基础，概率论与数理统计。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤。在学习前要理解统计学的思想以及目的，统计学的每一种基础知识都有其对应的数学基础，所以一定要理解数学。统计学基础知识大多是来自实际需要的，基础以及方法可以结合实际进行理解，边动手边思考能够事半功倍。多做基础题，不太理解的部分针对性练习。

统计学以概率论、数理统计学和数学分析为理论基础。根据查询相关公开信息显示：概率论是研究随机现象的发生规律，为统计学提供了其推断方法及其推论成立的理论基础。数理统计学则是研究如何根据样本数据来推断总体特征，提供了统计分析的方案和方法。数学分析则是为了解决部分现象可由简单规则描述，而其他更复杂的现象则需要更深入的数学知识研究的问题提供了数学工具。这三个方面的理论基础共同构成了统计学的理论框架和基础。