统计学

概率论是统计学的基础，统计学冲锋在应用第一线，概率论提供武器。 我们在学习R的时候，会做过假设检验。做假设检验的时候会有一个基本的技术就是构造出统计量，这些统计量要满足一定的概率密度分布，然后我算这个统计量的值，来判定它在这个密度分布里面，分布在哪个区域，出现在这个区域内的可能性有多高，如果可能性太低，我们就判定我们的假设检验是不成立的。 那么如何构造这个统计量，这是一个很有技术的东西，同时也是由数学家来完成的，那这个工作就是概率论所作的事情。 古典概率论： 扔硬币，正面1/2反面1/2，扔的次数之间是相互独立的。 但是这个等概率事件确实是一个不是很严谨的事情。仔细想一想其实是很有趣的。 柯尔莫哥洛夫创建现代概率论 他将概率论提出了许多公理，因此将概率论变成了非常严谨的一门学科。 学会和运用概率，会使人变得聪明，决策更准确。 统计学 ： 统计学可以分为：描述统计学与推断统计学 描述统计学 ：使用特定的数字或者图表来体现数据的集中程度和离散程度。比如：每次考试算的平均分，最高分，各个分数段的人数分布等，也是属于描述统计学的范围。 推断统计学 ：根据样本数据推断总体数据特征。比如：产品质量检查，一般采用抽样检测，根据所抽样本的质量合格率作为总体的质量合格率的一个估计。 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，IT行业大数据方面等。 例如：对于 1 2 3 4 5 这组数据，你会使用哪个数字作为代表呢？ 答案是3。 因为3是这组数据的中心。 对于一组数据，如果只容许使用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，即反映数据集中趋势的统计量。 集中趋势：在统计学里面的意思是任意种数据向 中心值靠拢 的程度。它可以反映出数据中心点所在的位置。 我们经常用到的能够反映出集中趋势的统计量： 均值：算数平均数，描述 平均水平 。 中位数：将数据按大小排列后位于正中间的数描述，描述 中等水平 。 众数：数据种出现最多的数，描述 一般水平 。 均值：算数平均数 例如：某次数学考试种，小组A与小组B的成员成绩分别如下： A：70，85，62，98，92 B：82，87，95，80，83 分别求出两组的平均数，并比较两组的成绩。 组B的平均分比组A的高，就是组B的总体成绩比组A高。 中位数：将数据按大小顺序（从大到小或者从小到大）排列后处于 中间位置 的数。 例如：58，32，46，92，73，88，23 1.先排序：23，32，46，58，73，88，92 2.找出中间位置的数23，32，46， 58 ，73，88，92 如果数据中是偶数个数，那么结果会发生什么改变？ 例如：58，32，46，92，73，88，23，63 1.先排序：23，32，46，58，63，73，88，92 2.找出处于中间位置的数：23，32，46， 58 ， 63 ，73，88，92 3.若处于中间位置的数据有两个（也就是数据的总个数为偶数时），中位数为中间两个数的算数平均数：（58+63）/2=60.5 在原数据中，四个数字比60.5小，四个数字比60.5大。 众数：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。 1 2 2 3 3 中，众数是2 和 3 1 2 3 4 5 中，没有众数 1 1 2 2 3 3 4 4 中，也没有众数 只要出现的频率是一样的，那么就不存在众数 众数不仅适用于数值型数据，对于非数值型数据也同样适合 {苹果，苹果，香蕉，橙子，橙子，橙子，橙子，桃子}这一组数据，没有什么均值中位数科研，但是存在众数---橙子。 但是在R语言里面没有直接计算众数的内置函数，不过可以通过统计数据出现的频率变相的去求众数。 下面比较一下均值，中位数，众数三个统计量有什么优点和缺点 [图片上传失败...(image-57f18-1586015539906)] 例子： 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20名，月薪11000；普通员工15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？ A 7500 B 11000 A 7500 B 11000</pre> 若从均值的角度考虑，明显地A公司的平均月薪比B公司的高，但是A公司存在一个极端值，大大地拉高了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，但是你可以看出B组的数据与5更加接近。但是有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 - 3 = 4 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 比如： A： 1 2 5 8 9 B： 1 4 5 6 9 两组数据虽然极差都是相同的，但是B组数据整体分布上更加靠近5。 方差 ：在统计学上，更常地是使用方差来描述数据的 离散程度 ：数据离中心越远，越离散。 方差越大，就代表这组数据越离散。 对于前面的数据 1 2 5 8 9，前面求的一组数据的方差是12.5。 将12.5于原始数据进行比较，可以看出12.5比原数据都大，这是否就能说明这一组数据十分离散呢？ 其实方差与元数据的单位是不一样的，这样比较也是毫无意义的。如果原始数据的单位是m的话，那么方差的单位就是m^2 为了保持单位的一致性，我们引入一个新的统计量：标准差 标准差：sqrt(var())， 有效地避免了因为单位的平方而引起的度量问题。 与方差一样，标准差的值越大，表示数据越分散。 A： 1 2 5 8 9 B： 3 4 5 6 7 某班40个学生某次数学检测的成绩如下： 63，84，91，53，69，81，61，69，78，75，81，67，76，81，79，94，61，69，89，70，70，87，81，86，90，88，85，67，71，82，87，75，87，95，53，65，74，77 对于这一组数字，你能看出什么呢？ 或许先算一算平均值，中位数，或者众数 或许算一算这组数据的方差或者标准差 但是即便是统计了上述的数据，我们还是对全班同学的分数分布，没有一个全面的了解。 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与离散程度让人难以对数据产生直观地印象，这是我们就需要用到图标来展示这些数字。 1.找出上面数据中的最大值和最小是，确定数据的范围。 将成绩排序后很容易得到最大值是95，最小值是53 2.整理数据，将数据按照成绩分为几个组。成绩按照一般50-60，60-70，70-80，80-90，90-100这几个分段来划分(一般都分为5-10组)，然后统计这几个分段内部的频数。 可以看到80-90这个分段的人数是最多的。 注意在绘制直方图的时候，一定要知道是左闭右开还是左开右闭。 因为这个可能会直接影响到频数的统计。 上图就是：频数直方图。频数作为纵坐标，成绩作为横坐标。通过直方图我们可以对成绩有一个非常直观的印象。 除了频数直方图，还有一种直方图：频率直方图。与频数直方图相比，频率直方图的纵坐标有所改变，使用了频率/组距。 频率=频数/总数；组距就是分组的极差，这里的组距是10. 除了直方图外，画一个简单的箱线图也可以大致看出数据的分布。 u200b 想要看懂箱线图，必须要学习一些箱线图专业的名词： 下四分位数：Q1，将所有的数据按照从小到大的顺序排序，排在第25%位置的数字。 上四分位数：Q3，将所有的数据按照从小到大的顺序排序，排在第75%位置的数字。 四分距：IQR，等于Q3-Q1，衡量数据离散程度的一个统计量。 异常点：小于Q1-1.5IQR或者大于Q3+1.5IQR的值。 （注意是1.5倍的IQR） 上边缘：除异常点以外的数据中的最大值 下边缘：除异常点以外的数据种的最小值 u200b 茎叶图可以在保留全部数据信息的情况下，直观地显示出数据的分布情况。 左边是茎，右边是叶。 若将茎叶图旋转90度，则可以得到一个类似于直方图的图。跟直方图一样，也可以直观地知道数据的分布情况。 并且可以保留所有的数据信息。 茎叶图的画法也非常的简单： 将数据分为茎和叶两部分，这里的茎是指十位上的数字，叶是指给上的数字。 将茎部份（十位）从小到大，从上到下写出来 相对于各自的茎，将同一茎（十位）从小到大，从左往右写出来。 但是茎叶图也有缺陷，因为百位和十位同时画在茎叶图的时候，容易区分不开。同时也可能出现却叶的情况。 以时间作为横坐标，变量作为纵坐标，反映变量随时间推移的变化趋势。 显示一段时间内的数据变化或者显示各项之间的比较情况。 根据各项所占百分比决定在饼图中扇形的面积。简单易懂，通俗明了。可以更加形象地看出各个项目所占的比例大小。 适当的运用一些统计图表，可以更生动形象的说明，不再只是纯数字的枯燥描述。 学习链接： https://www.bilibili.com/video/BV1Ut411r7RG

感知机 二分类二分类的线性分类模型，也是判别模型。目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机是神经网络和支持向量机的基础。学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。K近邻法 K-nearest neighbor, K-NN 多分类和回归是一种分类和回归方法，有监督学习。在训练数据集中找到和新的输入实例最接近的K个实例，这k个实例的多数类别就是这个新实例的类别。三要素：K的选择，距离度量，分类决策规则。实现方法：kd树（二叉树）快速搜索K个最近邻的点。K值选择：反映了对近似误差和估计误差的权衡。交叉验证选择最优的K值，K小，模型复杂，K大，模型简答。朴素贝叶斯法 多分类 用于NLP朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。首先学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。后验概率最大等价于0-1损失函数的期望风险最小化。是典型的生成学习方法，由训练数据求出联合概率分布，再求出条件概率分布（后验概率）。概率估计方法是：极大似然估计或者贝叶斯估计。基本假设是条件独立性决策树 decision tree 多分类，回归是一种分类和回归算法。包括三个步骤：特征选择，决策树生成和决策树的修剪，常用算法：ID3，C4.5，CART逻辑斯地回归和最大熵模型 多分类本质就是给线性回归添加了对数函数它的核心思想是，如果线性回归的结果输出是一个连续值，而值的范围是无法限定的，那我们有没有办法把这个结果值映射为可以帮助我们判断的结果呢。而如果输出结果是 (0,1) 的一个概率值，这个问题就很清楚了。我们在数学上找了一圈，还真就找着这样一个简单的函数了，就是很神奇的sigmoid函数(如下)：逻辑回归用于二分类和多分类逻辑斯地分布是S型曲线最大熵模型：熵最大的模型是最好的模型。X服从均匀分布时候，熵最大最大熵模型的学习等价于约束最优化问题。对偶函数的极大化等价于最大熵模型的极大似然估计。模型学习的最优化算法有：改进的迭代尺度法IIS，梯度下降法，牛顿法，或者拟牛顿法支持向量机 二分类线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面。函数间隔

软件：excel , spss，sas, eviews。。。。。。联想的笔记本最近卖的最好的应该是Y470吧，好多地方卖断货了的~我也很神往的...~~7月份又新出了个Y471，新机子，使用评价如何我不太清楚，但想来也不会太差~

　　⒈微软电子表格软件。电子表格可以输入输出以及显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法，可以帮助用户制作各种复杂的表格文档，进行繁琐的数据计算，并能对输入的数据进行各种复杂统计运算后显示为可视性极佳的表格，同时形象地将大量枯燥无味的数据变为多种彩色商业图表显示出来，极大地增强了数据的可视性。 　　⒉统计分析软件。具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能，主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 　　⒊R软件。是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括数据存储和处理系统、数组运算工具、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简便而强大的编程语言、可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环、用户可自定义功能。

　　入门可以用Excel，基础的可以学SPSS，计量经济时间序列用Eviews，熟练以后可以学R软件。x0dx0ax0dx0a　　Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。x0dx0a　　SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。x0dx0a　　Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。x0dx0a　　R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

EVIEWS SPSS

我可以的统计专业研究生工作室为您服务

在分析中可以选择：chi-square tests（卡方检验）真正的卡方检验是非参数检验，在分析--非参数检验--卡方检验中。SPSS中卡方检验：Analyze->Descriptive Statistics->Crosstabs。扩展资料：sps软件【简介】SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。【软件功能】spss是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按"粘贴"按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

SPSS统计分析教程初级篇好像第一个案例就是讲这个先把数据分组，然后进行统计描述（记得不是很清楚，好像这样）

只学过统计，SPSS教程百度搜一下应该有的

我目前是两个一起学，感觉还好

实际上如果不是统计学专业的话，Excel内置的统计函数，以及“加载项——加载宏”里面可以加载规划求解插件，这些已经很强大了，足以应付大学本科水平的统计，甚至部分院校出版的《统计学》的教材里面就教学生使用Excel做统计学作业。而且Excel非常常用，高手很多，很方便求助，而且因为应用广泛，可以导入绝大多数网络上的数据，本科生做研究很方便。如果觉得还不能满足要求，就可以求助专业的统计软件，如SARS，SPSS等等，这些适合专门研究统计的人，需要专门去学习他们的用法，不太容易上手。

入门可以用Excel，基础的可以学SPSS，计量经济时间序列用Eviews，熟练以后可以学R软件。Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（ Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。Eviews是 Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

语言学太大了吧。说几个好了，认知语言学研究语言习得和语言及思维的关系，可以帮助人们更好地去学习语言，然后研究人类大脑的认知过程。社会语言学可以透过不同人群的语言使用状况来反映一些社会的不公平和歧视现象，比如对于同性恋的称呼

电子工业出版社出版的《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程（第3版）(含CD光盘1张)》一书不错。

很多书的

spss数据分析的五种方法如下：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。统计建模：Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，Logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的PPS抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。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、统计分析从调查、整理所掌握的大量数据出发，对客观社会经济现象的变动进行分析研究； 　　2、统计分析在分析过程中始终坚持定量分析与定性分析相结合； 　　3、统计分析是把相关的指标数值联系起来，对被研究现象进行全面、系统的分析； 　　4、统计分析是在一定的理论原则指导下进行的，因此要求统计分析要以马克思主义为指导，并要掌握相应的科学技术知识及党在各个时期的方针政策，方能保证分析的质量，提高分析的水平； 　　5、统计分析的过程是认识上质变的过程，即由感性认识能动地过渡到

统计学数据分析是通过统计方法和技术对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。1、数据收集与整理首先需要确定研究目的，设计合适的数据收集方式和采样方法，收集到的数据可以是通过调查问卷、实验观测、文献资料等获得。然后对数据进行整理，包括数据清洗、数据编码和数据录入等步骤，确保数据的准确性和完整性。2、描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的方法包括：频数分布：统计数据中各个取值的出现次数，绘制直方图或柱状图。中心趋势度量：计算数据的平均值、中位数和众数，反映数据的集中程度。变异程度度量：计算数据的标准差、方差和极差，反映数据的分散程度。3、探索性数据分析在进行统计推断之前，可以进行探索性数据分析，探索数据之间的关系和趋势。常用的方法包括：相关分析：计算变量之间的相关系数，判断变量之间的相关性。散点图：绘制变量之间的散点图，观察变量之间的关系。箱线图：观察变量的分布情况和异常值。4、统计推断分析统计推断分析是根据样本数据推断总体特征的过程，常用的方法包括：参数估计：利用样本数据估计总体参数，计算置信区间。假设检验：对某个假设进行统计检验，判断假设是否成立。方差分析：比较多个样本之间的差异是否显著。5、统计软件的应用进行统计学数据分析时，可以借助各种统计软件工具进行操作和计算，例如SPSS、R、Python等。这些软件提供了丰富的统计函数和分析工具，可以简化数据分析的过程并提高效率。总之，统计学数据分析是一个系统的过程，需要对数据进行收集、整理、描述和推断分析。通过合适的统计方法和技术，可以从数据中获取有关变量之间关系、总体特征和显著差异的有用信息，为决策和研究提供支持。

1、描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。2、假设检验参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。3、信服分析介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、u03b1信度系数法。

1、统计分析从调查、整理所掌握的大量数据出发，对客观社会经济现象的变动进行分析研究； 2、统计分析在分析过程中始终坚持定量分析与定性分析相结合； 3、统计分析是把相关的指标数值联系起来，对被研究现象进行全面、系统的分析； 4、统计分析是在一定的理论原则指导下进行的，因此要求统计分析要以马克思主义为指导，并要掌握相应的科学技术知识及党在各个时期的方针政策，方能保证分析的质量，提高分析的水平； 5、统计分析的过程是认识上质变的过程，即由感性认识能动地过渡到

2017初级统计师考试《统计学和统计法》强化测试试题（附答案） 　　强化测试试题二： 　　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.根据一定的理论和假定条件，用数学方程去模拟现实客观现象相互关系的一种研究方法是( )。 　　A.大量观察法 　　B.统计模型法 　　C.综合指标法 　　D.统计推断法 　　2.统计指标按时间标准不同，可以分为( )。 　　A.预计指标和终期指标 　　B.基本统计指标体系和专题统计指标体系 　　C.观察指标和考核指标 　　D.时点指标和时期指标 　　3.统计调查可分为全面调查和非全面调查，下述调查属于全面调查的是( )。 　　A.对某种连续生产的产品质量进行调查 　　B.某地区对工业企业设备进行普查 　　C.对全国钢铁生产中的重点单位进行调查 　　D.为获得农产量全面数据抽选部分地块进行农产量调查 　　4.调查几个大型的主要的发电厂，就可以了解我国电力生产的基本情况，这种调查属于( )。 　　A.普查 　　B.重点调查 　　C.典型调查 　　D.抽样调查 　　5.若一项调查主要不在于取得现象的总体数值，而在于了解与统计数字有关的生动具体情况，做到定性分析与定量分析相结合，宜采用的调查方式是( )。 　　A.普查 　　B.定期统计报表 　　C.重点调查 　　D.典型调查 　　6.为了解某高校学生的健康状况，则该校的每一个学生便是( )。 　　A.调查对象 　　B.调查总体 　　C.调查单位 　　D.报告单位 　　7.区分全面调查与非全面调查的依据是( )。 　　A.调查对象所包括的单位是否全面 　　B.调查结果是否取得了全面资料 　　C.调查时间是否连续 　　D.是否已经形成为一种统计报告制度 　　8.某地区农民家庭年人均纯收入最高为2600元，最低为1000元，据此分为八组形成闭口式等距数列，各组的组距为( )。 　　A.300 　　B.200 　　C.1600 　　D.100 　　9.简单分组和复合分组的区别在于( )。 　　A.选择的分组标志的性质不同 　　B.选择的分组标志多少不同 　　C.组数的多少不同 　　D.组距的大小不同 　　10.设管理局对其所属的企业的生产计划完成百分比采用如下分组，请指出哪项是最合适的( )。 　　A.80%-89%，90%-99%，100%-109%，110%以上 　　B.80%以下，80.1%-90%，90.1%-100%，100.1%-110% 　　C.90%以下，90%-100%，100%-110%，110%以上 　　D.85%以下，85%-95%，95%-105%，105%以上 　　11.划分连续变量的组限时，相邻两组的组限( )。 　　A.必须是间断的 　　B.必须是重叠的 　　C.既可以间断的，也可以是重叠的 　　D.应当是相近的 　　12.计算计划完成情况相对指标时，分子和分母的数值( )。 　　A.只能是绝对数 　　B.只能是相对数 　　C.只能是平均数 　　D.既可以是绝对数，也可以为相对数或平均数 　　13.有下列甲，乙两部门职员工资数据：甲部门职员工资4000，3000，2500，2000。乙部门职员工资3000，4750，3500，2750。若要比较这两部门职员平均工资差异程度大小，应选用的方法是( )。 　　A.极差 　　B.标准差 　　C.变异系数 　　D.平均数 　　14.序时平均数反映( )。 　　A.同一时间不同现象的一般水平 　　B.同一时间同种现象的一般水平 　　C.不同时间不同现象的一般水平 　　D.不同时间同种现象的一般水平 　　15.期末水平等于( )。 　　A.期初水平与累计增长量之和 　　B.平均发展水平乘以平均发展速度 　　C.平均发展水平乘以定基发展速度 　　D.期初水平乘以定期增长速度 　　16.某企业2005年增加值408.72万元，要求2005年至2010年平均发展速度为105%，则2010年增加值约为( )。 　　A.522万元 　　B.548万元 　　C.497万元 　　D.429万元 　　17.报告期与基期比较，工人人数减少4%，同时工人劳动生产率提高25%，则产品产量的变动幅度为( )。 　　A.-20% 　　B.-21% 　　C.+21% 　　D.+20% 　　18.在下列选项中属于质量指标指数的是( )。 　　A.单位产品成本指数 　　B.职工人数指数 　　C.销售额指数 　　D.销售量指数 　　19.某工厂总生产费用今年比去年上升了50%，产量增加了25%，则单位成本提高了( )。 　　A.25% 　　B.50% 　　C.75% 　　D.20% 　　20.事先将总体各单位按某一标志排列，然后依排列顺序和按相同的间隔来抽选调查单位的抽样称为( )。 　　A.简单随机抽样 　　B.类型抽样 　　C.等距抽样 　　D.整群抽样 　　21.在一定抽样平均误差的条件下，要提高推断的可靠性，必须( )。 　　A.扩大系统误差 　　B.扩大极限误差 　　C.缩小系统误差 　　D.缩小极限误差 　　22.在其他条件不变的情况下，提高抽样估计的可靠程度，其精确程度将( )。 　　A.保持不变 　　B.随之扩大 　　C.随之缩小 　　D.无法确定 　　23.保障统计数据的准确性和( )是统计法立法的宗旨。 　　A.统一性 　　B.及时性 　　C.科学性 　　D.独立性 　　24.《中华人民共和国统计法实施细则》属于( )。 　　A.统计规章 　　B.统计法律 　　C.统计行政法规 　　D.地方性统计法规 　　25.《统计法》规定，国家建立集中统一的统计系统，实行统一领导、( )的统计管理体制。 　　A.集中管理 　　B.分层负责 　　C.分级负责 　　D.分级管理 　　26.在国家统计系统中，上级统计局对下级统计局具有( )。 　　A.业务上的领导权 　　B.业务上的指导权 　　C.行政上的管理权 　　D.行政上的领导权 　　27.统计负责人，是指代表本部门或者本单位履行《统计法》规定职责的( )。 　　A.统计责任人 　　B.主管领导 　　C.统计专业技术人员 　　D.行政管理人员 　　28.下列各项属于统计专业职务的是( )。 　　A.统计局长 　　B.总统计师 　　C.统计员 　　D.统计调研员 　　29.统计调查项目可以分为( )、部门统计调查项目和地方统计调查项目。 　　A.中央统计调查项目 　　B.指令性统计调查项目 　　C.强制性统计调查项目 　　D.国家统计调查项目 　　30.如果发生了重大灾情或者不可预料的情况，( )以上地方各级人民政府有权决定进行临时性统计调查。 　　A.县级 　　B.省级 　　C.地、市级 　　D.乡镇级 　　参考答案： 　　1.B 2.D 3.B 4.B 5.D 6.C 7.A 8.B 9.B 10.C 　　11.B 12.D 13.C 14.D 15.A 16.A 17.D 18.A 19.D 20.C 　　21.B 22.C 23.B 24.C 25.C 26.A 27.D 28.C 29.D 30.A ;

　　大家做好准备迎接考试了吗?统计师栏目诚意整理“2017中级统计师《统计学基础》讲义：统计违法案件查处”，欢迎广大考生前来学习。 　 　统计违法案件的查处 　　一、统计违法案件的查处机关及基本要求 　　(一)统计违法案件的查处机关 　　《统计执法检查规定》第二十八条对统计违法案件的查处机关作了明确规定，根据该条规定，县级以上地方各级人民政府统计机构管辖发生在本行政区域内的统计违法案件。其中，在国家统计局派出的各级调查队组织实施的统计调查中发生的统计违法案件，由国家统计局派出的调查队管辖。国家统计局管辖在全国范围内有重大影响的或认为应当由其查处的统计违法案件。 　　如果对具体案件的管辖发生争议的，根据有关法律规定，报请共同的上一级统计行政机关指定管辖。 　　(二)基本要求 　　查处统计违法案件，应当做到事实清楚、证据确凿、定性准确、处理恰当、程序合法。上述要求在《统计执法检查规定》第三十四条中作出明确规定。 　　一是事实清楚。《行政处罚法》第三十条规定，违法事实不清的，不得给予行政处罚。 　　二是证据确凿。证据是查明案件事实、证明案件真实情况的一切客观事实依据。确凿的证据必须符合下列要求：证据必须真实，即认定案件所依据的证据都要符合客观情况;证据必须充分，要足以把案件中认定的事实证明清楚;证据必须与案件在内在的联系，证据之间不能有矛盾。 　　三是定性准确。定性准确就是在事实清楚、证据确凿的基础上，准确地认定案件事实的性质。它是正确处理案件的重要前提，要做到定性准确，必须以案件事实为基础，以统计法律、法规、规章为判断标准，具体问题具体分析，切不可主观臆断地确定案件的性质。 　　四是处理恰当。处理恰当已经依照统计法律、法规、规章的规定，给予统计违法者以轻重适度、恰如其分的裁定处理。处理是否得当，主要看是否符合统计法律、法规、规章的规定，是否是在对案件的性质、危害程度、违法情节轻重、责任大小进行全面分析的基础上所做的处理。 　　五是程序合法。程序合法就是查处统计违法案件必须按照法定的方法和步骤办理。查处统计违法案件既要做到实体合法，还要做到程序合法。《行政处罚法》实施后，对案件查处程序有了更加严格的规定。最基本的要求是，立案要符合法定条件，证据的收集要符合法定程序，案件的处理执行要按照法定步骤，要有法定依据等。 　　我推荐： 　　事实清楚、证据确凿、定性准确、处理恰当、程序合法，相辅相成、相互联系、缺一不可。其中，事实清楚是定性处理的基础，证据确凿是认定案件事实的依据，定性准确是正确处理的关键，处理恰当是办案的结果和目的，程序合法是处理恰当的前提保证。 　　二、统计违法案件查处的一般程序 　　(一)立案 　　立案是指统计行政机关对涉及统计违法行为人的有关材料进行审查、分析和研究，认为确有违法事实存在并依法需要追究法律责任的，决定进行调查处理，并办理批准手续的一种工作程序。 　　(二)调查 　　调查是指统计行政机关为了查明案件事实，依法进行调查询问和收集证据的活动。在这一阶段中，统计行政机关要通过调查、取证工作，掌握大量证据，查清统计违法行为的事实，进而确定违法责任人。可见，调查是统计违法案件查处工作的一个关键环节，直接决定着对案件的定性及其处理工作。 　　(三)处理 　　处理，是指案件调查工作结束后，统计执法机关在核准案件事实审查有关证据的基础上，以事实为根据，以法律为准绳，对案件做出处理决定并依法追究法律责任的活动。主要包括以下环节： 　　1.　案件审理 　　案件审理是指案件调查工作结束后，统计行政机关在核准案件事实、审查有关证据的基础上，以事实为根据以法律为准绳，对案件做出处理决定并依法追究法律责任的活动。办案人员要通过审阅全部案件材料，吃透案情，掌握案件全貌。这是整个统计违法案件处理工作的关键性阶段。 　　2.　处罚事先告知 　　案件审理完毕，在正式做出行政处罚决定以前，行政机关应当履行统计行政处罚事先告知义务。告知义务，是指统计行政机关在做出行政处罚决定之前，应当对统计行政相对人履行的通告义务。《行政处罚法》第三十一条规定：“行政机关在做出行政处罚决定之前，应当告知当事人做出行政处罚的事实、理由及依据，并告知当事人依法享有的权利。”根据这一规定，只要是立案查处的统计违法案件，无论是案件复杂的大案要案，还是违法情节简单的一般案件，统计行政机关都要依法履行告知义务。统计行政机关履行告知义务应当在做出行政处罚决定之前。在做出行政处罚决定的同时或之后履行告知义务，均属未依法履行告知义务。 　　事先告知须以书面的形式做出，应载明以下内容：事先告知当事人做出行政处罚事实、理由、依据;事先告知当事人享有陈述权、申辩权，重大案件还要事先告知当事人享有听证权;事先告知当事人具有复议权和诉讼权。 　　3.　听取当事人的陈述、申辩 　　与上述行政机关应当履行告知义务相对应，在此阶段，当事人对案件的处理享有陈述权、申辩权。《行政处罚法》第六条规定，公民、法人或者其他组织对行政机关所给予的行政处罚，享有陈述权、申辩权。该法第三十二条进一步规定：当事人有权进行陈述和申辩。统计行政机关必须充分听取当事人的意见，对当事人提出的事实、理由和证据，应当进行复核;当事人提出的事实、理由或者证据成立的，统计行政机关应当采纳。当事人不得因申辩而被加重处罚。 　　如果统计行政机关及其执法人员在做出行政处罚决定之前，不依照《行政处罚法》第三十一条、第三十二条的规定向当事人告知给予统计行政处罚的事实、理由和依据，或者拒绝听取当事人的陈述、申辩，则行政处罚决定不能成立。但是，当事人放弃陈述或者申辩权利的除外。

2017初级统计师考试《统计学和统计法》巩固题及答案 　　巩固题一： 　　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 　　巩固题二： 　　1.时间序列中，各项指标数值可以相加的是()。 　　A.绝对数时间序列 　　B.时期序列 　　C.时点序列 　　D.相对数或平均数时间序列 　　2.时间序列中的发展水平()。 　　A.只能是绝对数 　　B.只能是相对数 　　C.只能是平均数 　　D.可以是绝对数，也可以是相对数或平均数 　　3.某企业2004年下半年各月的库存资料如下表所示，其平均库存量为()。 　　A.10868.1 　　B.10745.8 　　C.9056.75 　　D.12895 　　4.根据《统计法》规定?对地方、部门、单位的领导人在统计数据上弄虚作假的?主要采取()。 　　A.行政处分 　　B.通报批评 　　C.罚款 　　D.行政处罚 　　5.《统计法》规定，承担民事责任的统计违法行为是指()的行为。 　　A.利用统计调查窃取国家秘密 　　B.利用统计调查损害社会公共利益 　　C.擅自制发统计调查表 　　D.泄漏私人、家庭单项调查资料或统计调查对象商业秘密 　　6.说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是() 　　A.环比发展速度 　　B.平均发展速度 　　C.定基发展速度 　　D.定基增长速度 　　7.平均发展速度是() 　　A.定基发展速度的算术平均数 　　B.环比发展速度的算术平均数 　　C.环比发展速度连乘积的几何平均数 　　D.增长速度加上100% 　　8.增长1%的绝对值是() 　　A.水平指标 　　B.速度指标 　　C.速度与水平相结合的指标 　　D.以上三种均可 　　9.时间序列是() 　　A.将一系列统计指标排列起来而形成 　　B.将同类指标排列起来而形成 　　C.将同一空间、不同时间的统计指标数值按时间先后顺序排列起来而形成 　　D.将同一空间、不同时间的统计指标数值排列起来而形成 　　10.下列属于时点序列的`是()。 　　A.某地历年工业增加值 　　B.某地历年工业劳动生产率 　　C.某地历年年末城镇总人口数 　　D.某地历年工业产品进出口总额 　　参考答案：1-5BDAAD 6-10CCCCC 　　巩固题三： 　　(一) 混选题 　　1.根据产品的使用性质，可将产品分为()。 　　A.中间产品 　　B.最终产品 　　C.最初投入 　　D.中间投入 　　2.最终产品是指用于()的产品。 　　A.最终消费 　　B.积累 　　C.出口 　　D.生产中直接消耗 　　3.工业企业总产出包括(　)。 　　A.工业成品价值 　　B.工业自制半成品变动价值 　　C.工业性作业 　　D.工业成品库存价值 　　4.投入产出表宾栏包括的项目是()。 　　A.中间使用 　　B.最终使用 　　C.中间投入 　　D.增加值 　　5.以下属于中间消耗价值的是生产经营中消耗() 　　A.机器设备 　　B.原材料 　　C.仓储 　　D.广告、保险 　　6.生产税包括()。 　　A.产品税 　　B.销售税 　　C.营业税 　　D.以收入为基础的税金 　　7.关于国内生产总值，下述概念正确的有()。 　　A.一定时期内一国范围内各生产单位生产的增加值总和; 　　B.一定时期内一国生产的全部产品的价值总和; 　　C.一定时期一国范围内各生产单位所生产的最终产品的价值总和; 　　D.一定时期内一国生产的全部货物价值总和 　　8.国内生产总值的计算方法有()。 　　A.各部门总产出的总和 　　B.总产出-中间消耗 　　C.劳动报酬+生产税净额+固定资产折旧+营业盈余 　　D.最终消费+资本形成总额+货物服务净出口 　　(二) 判断题 　　1.生产就是由投入到产出的过程。 　　2.国内生产总值是一国当期生产的全部产品的价值总和。 　　3.国内总产出是一国当期生产的全部最终产品的价值总和。 　　4.增加值不仅包括生产单位自身生产活动的成果，还包括生产过程中使用的中间产品的价值。 　　5.生产税净额是生产税与生产补贴的差额。 　　6.生产补贴是国家针对货物或服务的生产或出口对生产单位所作的补贴。 　　7.生产税净额代表政府参与生产单位生产所获得的收入。 　　8.营业盈余等于会计损益表中的利润总额。 　　9.政府消费即为政府财政支出。 　　10.资本形成总额是指用于增加固定资产所花费的投资支出。 　　11.投入产出表的基本设计原则是：行的方向表示各部门生产活动的投入及其来源，列的方向表示各部门生产活动的产出及其使用。 　　12.完全消耗系数仅反映产业间的直接联系。 　　13.列昂惕夫逆矩阵度量了最终使用和总产出之间的联系的强度。 　　答案 　　(一) 混选题 　　1.A、B 2.A、B、C 3.A、B、C 4.A、B　5.B、C、D 6.A、B、C 7.A、C 8.B、C、D 　　(二) 判断题 　　1.正确　2.错误　3.错误　4.错误　5.正确　6.错误　7.正确　8.错误　9.错误　10.错误　11.错误　12.错误　13.正确 　　巩固题四： 　　1.抽样误差是指用样本指标估计总体指标时产生的一种()。 　　A.计算误差 　　B.登记误差 　　C.随机的代表性误差 　　D.系统误差 　　2.反映抽样指标与总体指标之间抽样误差的可能范围的指标是()。 　　A.抽样平均误差 　　B.抽样极限误差 　　C.抽样误差系数 　　D.概率度 　　3.在同样隋况下，不重复抽样的抽样平均误差与重复抽样的抽样平均误差相比，()。 　　A.后者小于前者 　　B.前者小于后者 　　C.两者相等 　　D.两者有时相等，有时不等 　　4.时间数列中，每项指标数值可以相加的是()。 　　A.相对数时间数列 　　B.平均数时间数列 　　C.时期数列 　　D.时点数列 　　5.由下列指标和时间构成的数列中，属于平均数时间数列的是()。 　　A.年末总人口 　　B.出勤率 　　C.居民消费水平 　　D.人口自然增长率 　　6.假定某一现象每年绝对增长量是稳定的，则年增长速度的变化趋势是()。 　　A.稳定不变 　　B.有所上升 　　C.有所下降 　　D.有升有降 　　7.已知某地粮食产量的环比发展速度1997年为105%，1998年为103.5%，2000年为104%，又知以1996年为基期的2000年的定基发展速度为116.4%，则1999年的环比发展速度为()。 　　A.105.2% 　　B.103% 　　C.102.4% 　　D.109.2% 　　8.数量指标指数反映的内容是()。 　　A.现象相对水平变动程度 　　B.现象平均水平变动程度 　　C.现象工作质量变动程度 　　D.现象总规模和总水平变动程度 　　9.下列指数中属于质量指标指数的是()。 　　A.产品产量指数 　　B.商品销售量指数 　　C.价格指数 　　D.农作物播种面积指数 　　10.综合指数中同度量因素的一项重要作用是()。 　　A.把不能直接相加对比的现象的量，过渡到可以相加对比 　　B.保持指数体系中各指数在数量上的对等关系 　　C.观察指数化指标的综合变动 　　D.使平均指数变形为综合指数 　　答案：1.C 2.B 3.B 4.C 5.C 6.C 7.B 8.D 9.C 10.A ;

　　居民收入差异程度分析的方法有以下几种：　　（1）洛伦茨曲线　　原理：以人口百分比为X轴，以收入百分比为Y轴，建立平面直角坐标系。对角线OP称为“绝对平均线”。在OP对角线上的任何一点都满足：Y=X，即人口比重等于收入比重，这说明所有社会成员的收入都是相等的。　　（2）基尼系数　　我国以基尼系数反映的居民收入总体性差距逐年拉大，已经超过国际公认的警戒线。　　（国际标准）通常认为基尼系数在0.2－－0.6之间比较合理。　　国际上通常将0.4作为“警戒水位”。　　这种状况说明，中国的基尼系数高于所有发达国家和大多数发展中国家，也高于中国的历史高点。　　（3）五等分比差法　　其原理是：将所要分析的总体按人口标志五等分分组（每组人口占人口总数的20％，有低收入、中低收入、中等收入、中高收入、高收入），计算各组收入占收入总额的比重，并选取收入最高组人口（占人口总数的20％）和收入最低组人口（占人口总数的20％）各自占有的收入比重相比较，以前者相当于后者的倍数说明总体内部收入分配的差异程度，相差倍数越大，表明差异程度越高。　　＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝　　新古典经济增长理论认为，如果国家间收入差别是由各国资源的初始禀赋不同所造成的，那么，随着各国经济向平衡增长路径收敛，这些差别会逐渐消失。换言之，一个国家的人均收入增长速度与其人均收入的起始水平呈负相关关系，随着经济增长的趋同，落后地区最终将赶上发达地区（Barro，1998）。但是，也有学者对超过100个包括不同发展水平国家的分析得出结论，认为并不存在一种普遍的绝对趋同现象（Ben-David，1998 ）。林毅夫等（1998）认为，改革以来中国的地区发展差异，比较突出地表现在三类地区之间。蔡昉等（2000）的研究结果也表明，中国在改革以来的地区经济发展中，不存在普遍的趋同现象，却形成了东部、中部和西部三个趋同“俱乐部”。同时，中国地区经济发展中存在着有条件趋同。　　以库兹涅茨假说为核心的理论则认为经济发展与收入差距两会之间的关系表现为倒U型曲线：在经济发展的初级阶段，收入差距会扩大，而后经过短暂的稳定，在经济发展的高级阶段，收入差距逐步缩小。尽管有大量的学者利用截面资料或历史资料对库兹涅茨的“倒U假说”做了进一步的论证，但是，这些研究的研究方法和研究成果受到了另一些研究人员的质疑和批评（卢嘉瑞、陈永国，2001；彭玉生，1998）。王检贵（2000）的研究表明，近年来，无论从经验事实还是从计量方法上看，“倒U假说”都受到了极大的挑战，许多捍卫“倒U假说”的文献都受到了不同程度的怀疑。　　在中国，关于居民收入区域差距的研究主要是围绕“倒U假说”在中国成立与否和经济转型对收入分配的影响展开的。陈宗胜的收入分配课题组和赵人伟的收入分配课题组分别利用不同的收入差距测度指标，不同的基尼系数计算方法和不同的数据来源，对全国总体上及城镇内部、农村内部居民收入差距进行了深入细致的研究，分别得出了改革开放以后，全国总体上及城镇内部、农村内部居民收入差距在改革和发展中逐步扩大的结论（赵人伟等，1994；陈宗胜，1999；赵人伟等1999：陈宗胜等，2002）。　　如果以收入分配差距的测算指标和计算方法来区分，泰尔指数方法，高鸿桢（1995）、魏后凯（1996）、李实等（1998）、张平（1998）、蔡昉等（2001）分析了全国不同区域或者不同人群组间的收入差距的变动状况。根据基尼系数分解法，向书坚（1998）、陈宗胜（1999）、陈宗胜等（2002）分析了中国全体居民收入分配的基尼系数。基于不同的计算方法和利用不同来源的数据得出了两种不同的基尼系数，可是，对研究方法和使用数据来源的认识上的差异，引发了两方对收入分配研究的学术争论（陈宗胜，2000；李实，2000；陈宗胜2002；李实，2002）。

作者：刘春英　编著ISBN：10位[7504945145] 13位[9787504945143]出版社：中国金融出版社出版日期：2007-8-1定价：￥32.00 元本书选取了大量以最新的统计数据为依据的实际案例，论述了统计学的基本理论和方法，突出了统计学与社会经济生活的关系，使读者在这些与实际社会经济生活紧密结合的情景中，体会统计学的思想，提高实际的理论运用能力。SPSS软件作为专业和成熟的统计软件，在企事业单位和政府机关中得到了广泛的应用，本书详细介绍了SPSS软件在统计中的实际应用，旨在帮助读者提高运用统计方法解决实际问题的能力。 本书内容涵盖了统计学的一般原理和方法，主要包括统计学的概念，统计数据的收集、整理，描述统计，推断统计等。 本书可以作为高等院校本科和专科经济管理类专业的教材，也可供实际工作者和社会科学研究者学习参考。第一章 统计学与统计数据第一节 统计学的含义与应用第二节 统计学中的基本概念第三节 统计学的研究过程与研究方法附录1 SPSS软件简介本章小结思考题第二章 统计数据的来源第一节 统计数据的收集第二节统计调查方案的设计第三节 统计调查工具附录2 用SPSS建立数据文件本章小结思考与练习第三章 统计数据的整理与显示第一节 统计数据整理的一般问题第二节 品质型数据的整理第三节 数值型数据的整理第四节 统计表与统计图附录3 用SPSS进行数据的整理和表述本章小结思考与练习第四章 统计数据的概括性描述第一节 集中趋势第二节 离散程度第三节 偏态与峰度附录4 用SPSS进行数据分布特征的描述本章小结思考与练习第五章 抽样与抽样分布第一节 概率与概率分布第二节 抽样方法第三节 抽样分布附录5 用SPSS计算概率与简单随机抽样本章小结思考与练习第六章 参数估计第一节 参数估计的基本方法第二节 总体均值的区问估计第三节 总体比例的区问估计第四节 样本容量的确定附录6 用SPSS进行总体参数的区问估计本章小结思考与练习第七章 假设检验第一节 假设检验的一般问题第二节 总体均值的假设检验第三节 总体比例的假设检验附录7 用SPSS进行假设检验本章小结思考与练习第八章 方差分析第一节 方差分析概述第二节单因素方差分析第三节双因素方差分析附录8 用SPSS进行方差分析本章小结思考与练习第九章 相关与回归分析第一节 相关分析第二节简单线性回归分析第三节多元线性回归分析第四节 对模型有关假设进行检验附录9 用SPSS进行相关和回归分析本章小结思考与练习第十章时间序列分析第一节 时间序列动态分析法第二节 时间序列构成分析法第三节 时间序列趋势分析及预测附录10 用SPSS进行时间序列分析本章小结思考与练习第十一章 统计指数第一节 统计指数概述第二节 总指数的计算第三节 指数体系与因素分析第四节 几种常见指数的编制附录11 用SPSS进行指数的计算与分析本章小结思考与练习练习题参考答案常用统计表附表1 二项分布累积概率表附表2 随机数字表附表3标准正态分布表附表4 t分布表附表5 F分布：显著水准1%（a=0.01）的临界值附表6 F分布：显著水准5%（a=0.05）的临界值参考文献书 名: 应用统计学作　者：王积瑾出版社：电子工业出版社出版时间： 2010年8月1日ISBN: 9787121114601开本： 16开定价: 33.00元《应用统计学》作为高等工科院校经济、管理类专业系列教材之一，全面系统地阐述了应用统计学的基本内容：绪论、数据的搜集、数据的整理、数据的描述性分析、时间序列分析、统计指数、统计推断、相关与回归、统计预测和统计软件的应用。在编写过程中，我们一方面借鉴了国内外已有的成果，另一方面也做了一些探索，力求使本教材有一些特色和新意，从而更加适合新时期经济、管理类专业的统计教学要求。《应用统计学》主要适用于高等工科院校经济、管理类专业全日制本科学生和成人教育本科学生使用，也可作为统计工作者和企业管理人员的参考读物。第一章 绪论第一节 统计的产生和发展一、统计的概念二、统计的产生和发展三、统计学的发展阶段第二节 应用统计学的研究对象和方法一、应用统计学的研究对象二、统计研究对象的特点三、统计学的性质四、应用统计学的研究方法第三节 应用统计学的内容和统计职能一、应用统计学的基本内容二、统计的职能三、统计工作过程第四节 应用统计学的基本概念一、统计总体和总体单位二、样本三、标志四、统计指标和指标体系五、变异和变量【思考与练习】第二章 数据的搜集第一节 搜集数据概述一、数据的来源二、搜集数据的基本要求三、统计数据的计量尺度四、统计数据的类型五、统计调查的分类第二节 统计调查方案设计一、确定调查目的二、确定调查对象和调查单位三、确定调查项目，设计调查表四、确定调查的组织形式和搜集数据的方法五、确定调查时间和调查期限六、确定调查的组织实施计划第三节 统计调牵的组织形式一、普查二、统计报表制度三、抽样调查四、重点调查五、典型调查第四节 统计数据搜集方法一、询问调查法二、直接观察法三、实验调查法四、报告法第五节 调查问卷设计一、问卷设计的原则二、问卷的基本结构三、问卷的设计程序四、提问项目的设计五、回答项目的设计【思考与练习】第三章 数据的整理第一节 数据整理概述一、统计数据整理的概念和作用二、统计数据整理的步骤h第二节 统计分组一、统计分组的概念和原则二、统计分组的作用三、统计分组的方法四、统计分组的形式第三节 分布数列及其编制一、分布数列的概念二、组距数列的编制三、累计次数分布四、次数分布的主要类型第四节 统计表和统计图一、统计表的意义和结构二、统计表的种类三、编制统计表应注意的问题四、统计图【思考与练习】第四章 数据的描述性分析第一节 数据对比分析一、数据对比分析的概念和作用二、相对数的计算三、应用对比分析应注意的问题第二节 集中趋势测度一、算术平均数二、调和平均数三、几何平均数四、众数五、中位数六、算术平均数、众数和中位数的关系第三节 离散趋势的测度一、异众比率二、全距三、四分位差四、平均差五、标准差与方差六、离散系数第四节 偏态和峰度的测度一、偏态及其测度二、峰度及其测度【思考与练习】第五章 时间序列分析第一节 时间序列的编制一、时间序列的概念二、时间序列的种类三、时间序列的编制第二节 时间序列的水平指标分析一、发展水平二、平均发展水平三、增长量四、平均增长量第三节 时间序列的速度指标分析一、发展速度二、增长速度三、计算和应用速度指标应注意的问题四、平均发展速度五、平均增长速度第四节 时间序列的因素分析一、时间序列的构成因素二、长期趋势分析三、季节变动的测定四、循环变动分析与不规则变动分析【思考与练习】第六章 统计指数-第一节 统计指数概述一、统计指数的概念二、统计指数的种类三、统计指数的作用第二节 综合指数一、数量指标综合指数二、质量指标综合指数三、综合指数的其他类型四、综合指数的主要应用第三节 平均指数一、加权算术平均指数二、加权调和平均指数……第七章 统计推断第八章 相关与回归第九章 统计预测第十章 统计分析软件应用附录A中华人民共和国统计法（2009年修订）附录B 随机数字表附录C 正态分布概率表参考文献

股市天天用到。另外如产品合格率。

一、“统计”一词的含义统计是一种社会调查活动，不论是宏观社会的整体调查研究，还是微观事物的观察分析，都需要统计。在日常生活中“统计”有着多种含义。例如，开学时，辅导员要统计一下到校的学生人数；篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数；农户在农作物收获后统计其产量等。这时“统计”是一个动词，我们一般称其为统计工作，它是指搜集、整理和分析数字资料的工作，具有计数的含义.。统计工作的结果形成一系列的数字资料，也称统计资料或统计数据，这是“统计”的另一个含义。它和前面讲的统计工作是紧密相连的，是统计工作的结果。例如，我们班的学生人数120人，女生占30%，男女生的比例为2.33：1等。国家统计局每年出版统计年鉴，反映国家的经济、文化教育以及科技发展等情况，这些都是在这个意义上的统计。除了上面所讲的两个方面的含义之外，“统计”一词还有另外的含义，即作为一门科学的统计学，它是研究客观现象的数量方面的科学。“统计”一词虽有上述三方面的涵义,但它们之间又是具有密切联系的.统计资料是统计工作的成果,统计学是统计实践活动的经验总结和理论概括，统计工作是在统计理论的指导下进行和完成的。二、统计学的性质1.统计学研究的对象是客观现象的数量方面。早期统计所研究的问题有人口调查、出生与死亡的登记等，后来又扩大到社会经济和生物实验等方面。目前不论社会的、自然的、或实验的，凡是有大量数据出现的地方，都要用到统计学。凡能以数量来表现的均可作为统计学的研究对象。统计方法已渗透到其他科学领域，成为当前最活跃的学科之一。2.统计学研究的是总体现象的数量特征与规律性。统计学所研究的是总体的数量特征及其分布的规律性。总体是由许多个体组成的，各个个体在数量特征上受必然和偶然两种因素的支配，必然因素反映了该总体的特征，但由于受偶然因素的影响又是有差异的，如何通过这些个体的差异来描述或推断总体的特征就产生了统计学。3.统计学是一门方法论的科学。在统计学界对统计学的性质有实质性科学和方法论科学之争。我们认为统计学是实用性很强的方法论科学，就统计工作来说，它总是研究实际问题的，统计的方法也是从现实问题中产生的。然而统计学的发展有一个过程，早期的国势学派和政治算术学派虽然也利用一些统计方法来记述和分析现实问题，但这时还没有形成独立的统计学。随着统计方法的应用日益广泛，其内容也不断发展和充实，尤其是概率论的发展为统计方法提供了理论基础，使统计的方法相对独立地形成了自己的科学体系，即统计学。其内容包括如何去搜集资料，如何对搜集的资料加以整理、概括和表示，以及如何对取得的数据进行分析和推断等一系列方法。这些方法和原理构成了统计学的基本内容。目前统计方法已成为科学研究和各种管理的重要工具，它是一门年轻而引人入胜的科学，并且还在不断地发展。三、统计的作用为党和国家各级领导机构决策和执行服务；为企业单位、社会事业单位进行管理服务；为广大人民了解情况、参与社会经济活动、提高思想水平服务；为科研机构和人员进行理论研究服务；为各国人民相互了解、发展国际交流合作服务。国家管理系统的决策、执行、信息、咨询、监督五个环节中，统计在信息、咨询、监督三个环节中具有重要的作用，因而往往将信息、咨询、监督称为统计的三大职能，其实统计的各项具体作用都是在统计信息的基础上派生出来的。供参考。

就是一个简单的回归问题，你是不懂题意还是不懂方法呢？题意：研究居民的信用卡费用（或者是透支额）的影响因素，共有三个变量：费用、收入、家庭人数问题：1.进行简单的统计分析也就是均值-方差分析，说说均值、最大、最小值、方差 等2.回归分析分别建立以收入、人数为自变量，费用为因变量的OLS回归。书本上都应该有例题的。比较下哪个好，肯定是收入了。主要看拟合优度、F值、T值3.建立 收入、人数、费用的回归模型4.利用你的回归模型 预测下三口之家收入为40000的信用卡费用也即是代入回归方程就行了5.考虑还需加入哪些变量加入回归方程更好比如：可将收入细分、家庭人均消费支出、贷款额等等参照书本例题吧

1、案例一：在各类广告中，经常遇到由“方便样本”（即样本没有代表性）所产生的结论，例如：某减肥药广告称，其减肥的有效为75%。但就提出这样的问题，这个数据是如何得到的，该药在多少人身上做了试验，即样本的容量是多少，样本是如何选取的等等，假设该药在4个人身上做过实验，即样本的容量是4，用这样小的样本来推断总体是不可信的。2、案例二：美国《新闻周刊》通过裁减掉一部分的纵坐标和拉长横坐标的方法夸大了美国道琼斯股票指数的涨幅，其原文标题是“非凡的牛市！”。文章想说明美国股市在经历一场非同寻常的上升过程，但事实上是编辑人员对图表的处理给了读者们错误的印象。图表引自《统计数据的真相》（德）瓦尔特·克莱默，机械工业出版社第七版。五、百分数的陷阱美国多克斯牙膏公司做过一个用户调查，调查结果显示使用多克斯(Doakes)牌牙膏将使蛀牙减少23％！大字标题历历在目。这些结论出自一家信誉良好的“独立”实验室，并且还经过了注册会计师的证明。似乎是值得信任的。但是事实上读者只有在读小字的内容时才会发现，实验的样本仅由u200212u2002人组成。这全然不能说明多克斯牙膏的神奇功效。扩展资料做好任何一个统计工作都要了解自己工作的本质是什么，统计工作也是如此，统计工作主要是对社会,经济以及自然现象总体数量方面进行搜集，整理，分析过程的总称，这对于国家和企业以及事业单位十分重要。统计工作最主要的一方面是通过数字揭示事物在特定时间、特定方面的数量特征，帮助人们对事物进行定量乃至定性分析，通过这样的分析，领导人才可以做出正确的判断，为国家和企事业单位的发展做好指导工作。

人口基数调查

中国人身保险业的发展

【案例】员工人员需求数确定？ 在互联网行业，电脑是我们日常工作中的标配，离开了电脑我们的工作将寸步难行。为了保证电脑正常工作，需要配备适当的维修员，维修员多了就浪费少了又会影响其他员工的正常工作。 现假定企业有同类型的电脑1000台，各台电脑的工作都是相互独立的，每台电脑发生故障的概率都是0.005.通常情况下一台设备的故障可由一个人来处理，那么需要配备多少维修员，才能保证当设备发生故障时能得到及时维修。 这样的事情相信我们每家企业都会遇到，那么我们如何安排合适的维修人员呢？ 首先我们需要明确及时维修的概念，给它一个量化指标，比如电脑发生故障时不能及时维修的概率小于0.005。 其次我们需要将业务问题数据化，经过上面的描述，我们基本上能确定此问题发生的概率情况满足二项分布的条件，此时我们假定需要配备N个维修员，假定同一时刻发生故障的电脑数为X，那么X—b(1000，0.005)，所需解决的问题是确定最小的N，使得: 由于N极大，P极小，此二项分布满足泊松逼近的条件，由泊松定理： 于是： 即： 进而查泊松分布表得出满足上述公式最小的N是12 ，因此最少需要配备12个维修工。 【附录】 1、什么是二项分布 二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布就是伯努利分布。 2、泊松分布表

就是统计用的啊 比如说你的存款的统计工作 就是要你自己做

统计总体：要研究全国工业企业生产经营情况时，全国的工业企业的集合就是一个统计总体，记得是集合哦。统计指标：如国内生产总值，外汇储备总额，进出口贸易总额等都是统计指标。用来说明统计总体的一定是统计指标。

案例3.1 用PPI预测CPI 一、通过SPSS的计算得出 二、根据以上分析，一元线性回归模型结果为：Y=19.272+0.818X 三、 模型的经济意义为： 1、回归系数为0.818，表示每当PPI增加一个百分点时，会引起CPI平均增加0.818个百分点。 2、常数项估计值为19.272，表明当PPI为零时的CPI的值。 四、显著性判断 1、常数项对应的p值大于0.05，所以常数项估计值在统计上是不显著的。http://wenku.baidu.com/link?url=lZbrqpSh1MmBfHEc84BJnvVMSgMeN3SjNj7dEB--bAzhdo1Zj_MQV0aT4bMz5DriDvyQH4XDPCNIzY26Ltm1XQJ5f8kK21Ix3NPLF6X5xD_

站在马路边，下一辆经过的汽车，车牌尾号是双号的概率是多少？ 在没有附加其它任何信息的情况下，我们有理由认为这个概率最接近50%。最后的实验表明，单号和双号的总数量基本是相等的。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。【发展过程】统计在金融上应用广泛统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文statisticum collegium（国会）以及意大利文statista（国民或政治家）。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”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。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斯多德时代，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，而属于数学的范畴。

我觉得现在很多中国人都喜欢用统计的数字来去证明，或者是说明一些事情，但是有的时候他们运用的数字其实是在一些特定的情况，但是他们经常会误用。

统筹学研究如何在实现整体目标的全过程中施行统筹管理的有关理论、模型、方法和手段，是数学与社会科学交叉的一个学科分支。它通过对整体目标的分析，选择适当的模型来描述整体的各部分之间，各部分与整体之间及它们与外部之间的关系和相应的评审指标体系，然后综合成一个整体模型，用以进行分析并求出全局的最优决策以及与之协调的各部分的目标和决策。统筹学的理论与方法渗透到管理的许多领域。在安全管理中也有着重要应用。 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。 这方面的书各书店都有，都能买到

　　统计学融经济数学为一体，侧重数据的处理及对经济事实的分析，既有数学方面的逻辑思维，又有经济管理的实践经验。以下是由我为你整理的“统计学专业毕业生个人简历”，更多内容请访问。 　　统计学专业毕业生个人简历(一) 　　个人概况 　　姓名： 　　性别： 男 　　出生年月： 　　健康状况：健康 　　毕业院校：xxx大学 　　专业：统计学 　　联系电话： 　　邮箱： 　　政治面貌：党员 　　籍贯： 　　教育背景： 　　xx年-xx年 xx大学 统计学专业 本科 　　主修课程： 　　spss统计软件与应用，数据挖掘，统计学原理，概率论数理统计学，期权、期货及其他衍生产品，抽样调查理论与方法，多元统计分析，国民经济统计学，宏微观经济学，C语言，数理经济学，投资经济学，贝叶斯统计。 　　个人能力： 　　具有较强的英语听说读写能力。CET-4 总分459;普通话流利，具有较强语言表达能力。 　　熟练使用spss、R等统计软件进行数据挖掘与统计分析等工作，精通word、Excel、 PowerPoint等办公软件的使用。 　　选修学习了Photoshop图像处理软件。 　　实践与实习： 　　数学建模课程设计、统计建模与数学据分析实习、统计调查与计算实习、常用工具软件实习、应用统计课程软件实习、C语言课程设计;周末是会做一些兼职，暑假时也会找些工作，比如电子厂以及手机店，也做过抽样调查。 　　社团活动： 　　加入学生会并积极参与院系举办的活动。 　　积极参加各个社团，做一些有意义的事。 　　积极组织并参与系各个晚会、运动会的举办。 　　个性特点： 　　本人做事稳妥、严谨，遵规守信，专心致志，有较强的上进心，具有吃苦耐劳的精神，能较快适应环境，为人诚实，做事细心谨慎，责任心强，具有良好的团队合作精神和沟通能力。个性乐观执着，积极进取，敢于面对困难与挑战。 　　统计学专业毕业生个人简历(二) 　　基本资料 　　姓 名： 　　性 别：女 　　出生年月： 　　婚姻状况： 　　政治面貌：群众 　　身 高： 　　籍 贯： 　　目前所在地： 　　联系方式 　　联系电话： 　　电子邮箱： 　　求职意向 　　期望职位：企业统计、会计、经济分析师 　　职位类型：全职 　　工作地点： 　　工资待遇：面议 　　教育背景 　　毕业院校：xx大学 　　最高学历：硕士 　　所学专业：统计学 　　毕业时间：xx-7 　　英语：熟练 　　计算机能力：熟练 　　所获证书：高级剑桥商务英语 　　教育培训经历： 　　xx年9月至xx年7月 xx电力大学 信息与计算科学 理学学士/本科 　　xx年9月至xx年7月 xx大学 统计学 经济学硕士/研究生 　　自我评价 　　1.已获得证券从业资格证(5门全过)和期货从业资格证 　　2.英语听说读写熟练，通过CET4、CET6及BEC-HIGHER(高级剑桥商务英语)，有担任展会临时翻译的经历 　　3.善于沟通，能与客户就所讨论的问题进行准确的沟通，工作时，能与同事及时沟通 　　4.具备快速学习能力，短期内迅速了解工作流程并明确自己的工作职责，掌握工作所需的技能 　　统计学专业毕业生个人简历(三) 　　xxx 　　女 | 汉 | 单身 | xx岁 | 本科学历 | 应届毕业生 　　现居住于： 　　户口所在地： 　　身高： 　　联系电话： 　　自我评价 　　踏实认真好学是我性格中的优点，不管遇到什么困难都会尽一切力量去解决，从不向困难低头。也许我不是最优秀最聪明的，但是我会努力做到最好，对的起自己对的起栽培给我机会的人! 　　求职意向 　　期望工作地区： 　　期望工作行业： 其他 　　期望工作职业： 财务/审计/统计类 　　期望月薪： 　　期望工作性质：全职 　　到岗时间：1周以内 　　教育背景 　　xx.09-xx.06 xx大学 　　专 业：统计学 　　学 历：本科 　　专业描述： 　　统计学融经济数学为一体，侧重数据的处理及对经济事实的分析，既有数学方面的逻辑思维，又有经济管理的实践经验。主要学习课程：统计学，西方经济学，保险精算，多元统计，管理学，会计学，财务管理，市场调查方法，货币银行学等 　　语言能力 　　语言种类：英语 　　掌握水平：良好 　　详细描述： 一次性通过了国家英语四级、国家英语六级考试。在学校英语口语比赛中获得了一等奖。 　　语言种类：中文普通话 　　掌握水平：熟练 　　详细描述：普通话考试达到了一级已等的水平 　　 推荐阅读：

您好，中公教育为您服务。凡拟录用职位的专业要求为某专业类的，报考者所学专业应为下列相应专业类中所涵盖的专业（包括相关相近专业）。　　一、文秘类：文秘、汉语言文学、中国语言文化、新闻、哲学、逻辑学、伦理学、马克思主义理论、社会学、政治、历史等；　　二、法律类：法律、法学、经济法、国际法、国际经济法、商法等；　　三、财会金融类：财务管理、会计、金融、证券、审计、投资、财政学、、统计、银行、保险等；　　四、经济类：经济学、经济管理、宏观经济管理、国际经济管理、国际经济与贸易、工业经济、农业经济、贸易经济、劳动经济、金融学、企业管理、工商管理、市场营销等；　　五、计算机类：计算机、计算机及应用、计算机科学与技术、计算机信息、计算机器件及设备、计算机软件、计算机网络、电子信息科学与技术、电子信息工程、信息资源管理、信息技术等；　　六、行政管理类：行政管理、公共管理、人事管理、劳资管理、人力资源管理等；　　七、英语类：英语、英语教育等；　　八、农业类：农业、农学、农副产品加工、畜牧、植保等；　　九、电子通信类：电子、电子工程、电子信息科学、无线电、通信等；　　十、机械类：机械制造、机械设计、设备工程、过程装备及控制工程、机电一体化等；　　十一、医学类：医学、基础医学、临床医学、预防医学、中医学等；　　十二、药学类：药学、药物分析、药物化学、药理学、临床药学、中药学、中药药理学、药物制剂、制药工程、药品检验、应用药学、化学制药技术、现代中药技术等；　　十三、贸易类：贸易、国际贸易、国际经济与贸易、工业外贸、国际商务；　　十四、土建类：城市规划、建筑学、建筑设计、建筑装饰、土木工程、建筑环境与设备工程、给水排水工程、工民建等；　　十五、交通运输类：交通运输、交通工程、公路运输、铁道运输、民航运输、船舶运输等；　　十六、材料类：材料物理、材料化学、冶金工程、金属材料工程、无机非金属材料工程、高分子材料与工程等；　　十七、新闻出版类：新闻学、广播电视新闻学、编辑出版学等；　　十八、教育类：教育学、学前教育、教育技术学、教育管理等；　　十九、生物类：生物科学、生物技术、生物工程等；　　二十、地矿类：采矿工程、石油工程、矿物加工工程、勘查技术与工程、资源勘查工程等；　　二十一、水利类：水利水电工程、水文与水资源工程等；　　二十二、环保类：环境工程、环境科学、环境监测、环境保护、环境规划与管理等；　　二十三、农学类：农学、农业、园艺学、植物保护等；　　二十四、林学类：林学、森林资源保护等；　　二十五、食品类：食品科学与工程、制糖工程、粮食工程、油脂工程、食品卫生与检验、粮油储藏、农产品贮运与加工、水产品贮运与加工、冷冻冷藏工程；　　二十六、化学类：化学、应用化学、化学工程与工艺等；　　二十七、医疗器械类：医疗器械、生物医学工程、医学工程技术、医用电子仪器、医学影像等；　　二十八、纤维纺织类：纺织工程、丝绸工程、针织工程、纺织材料与纺织品设计、棉花加工与检验、服装、染整工程等。如有疑问，欢迎向中公教育企业知道提问。

影响抽样误差的因素有:1、总体各单位标志值的差异程度;2、样本的单位数;3、抽样的方法;4、抽样调查的组织形式。

例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取3次，就得到一个容量为3的样本。这就是抽签法，与直接抽样法类似。简单随机抽样（simplerandomsampling）是把符合要求的每一个个体都作为抽样的对象，通过随机化使每个个体被抽中选入样本的机会是相等的。由于随机化过程可以保证每个个体被抽中入选研究样本的机率相同，因此能保证研究样本对总体的代表性。扩展资料：简单随机抽样的优缺点优点是简单易行，缺点是当总体的容量非常大时，费时、费力，又不方便。它只适用于总体单位数量有限的情况，否则编号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表性难以保证；不能利用总体的已知信息等。在市场调研范围有限，或调查对象情况不明，难以分类，或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。简单随机抽样三种方法1、直接抽选法即从总体中直接随机抽选样本。如从货架商品中随机抽取若干商品进行检验；从农贸市场摊位中随意选择若干摊位进行调查或访问等。2、抽签法先将总体中的所有个体编号，并把号码写在形状、大小相同的号签上，号签可以用小球、卡片、纸条等制作，然后将这些号签放在同一个箱子里，进行均匀搅拌。每次从中抽出1个号签，连续抽取次，就得到一个容量为的样本，对个体编号时，也可以利用已有的编号3、随机数表法即利用随机数表作为工具进行抽样。随机数表（见样例）又称乱数表，是将0至9的10个数字随机排列成表，以备查用。其特点是，无论横行、竖行或隔行读均无规律。因此，利用此表进行抽样，可保证随机原则的实现，并简化抽样工作。参考资料来源：百度百科-简单随机抽样

第二个为分层抽样

又称随机抽样，概率抽样以概率理论和随机原则为依据来抽取样本的抽样，是使总体中的每一个单位都有一个事先已知的非零概率被抽中的抽样。总体单位被抽中的概率可以通过样本设计来规定，通过某种随机化操作来实现，虽然随机样本一般不会与总体完全一致，但它所依据的是大数定律，亦称大数法则，而且能计算和控制抽样误差，因此可以正确地说明样本的统计值在多大程度上适合于总体，根据样本调查的结果可以从数量上推断总体，也可在一定程度上说明总体的性质，特征。概率抽样主要分为简单随机抽样，系统抽样，分类抽样，整群抽样，多阶段抽样等类型，现实生活中绝大多数抽样调查都采用概率抽样方法来抽取样本。

某车间工人加工一种轴100件，为了了解这种轴的直径，要从中抽取10件轴在同一条件下测量,采用简单随机抽样的方法抽取样本如下：抽签法: 将100件轴编号为1，2，…，100，并做好大小、形状相同的号签，分别写上这100个数，将这些号签放在一起，进行均匀搅拌，接着连续抽取10个号签，然后测量这个10个号签对应的轴的直径。随机数表法:将100件轴编号为00，01，…99，在随机数表中选定一个起始位置，如取第21行第1个数开始，选取10个为68，34，30，13，70，55，74，77，40，44，这10件即为所要抽取的样本。

抽样调查是从所要调查的总体中，按一定方式抽取一部分个体作为样本，通过对样本进行调查的结果来推论总体状况的一种调查。抽样调查可以节省时间、人力和经费，可以迅速获得数据，可以收集到内容丰富的资料，其准确性高，应用范围广泛。但由于抽样调查是由部分来推论总体的，而部分与总体之间总会存在差别，所以抽样的结果只能近似总体而不能等于总体。

院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080901培养目标培养目标 培养目标：本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握数学与自然科学基础知识以及计算 机、网络与信息系统相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强的专业能力和良 好的综合素质，能胜任计算机科学研究、计算机系统设计、开发与应用等工作的高级专门人才。培养要求：1．掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质，社会责任感强；2．掌握从事本专业工作所需的数学（特别是离散数学）和其他相关的自然科学知识以及一 定的经济学与管理学知识；3．系统掌握计算机科学与技术学科的基础理论和专业知识，理解本学科的基本概念、知识 结构、典型方法，建立数字化、算法、模块化与层次化等核心专业意识；4．掌握计算学科的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养和一定的工程意识，并 具备综合运用所掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力；5．具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力；6．了解计算机科学与技术学科的发展现状和趋势，具有创新意识，并具有技术创新和产品 创新的初步能力；7．了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术与信息技术 应用相关的伦理基本要求；8．具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；9．具有一定的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力；10.掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼习惯。主干学科：计算机科学与技术。核心知识领域：离散结构、基本算法、程序设计、数据结构、计算机组成、操作系统、计算机网 络、数据库系统、软件工程等。核心课程示例（括号内为理论学时+实验或者习题课学时）：示例一：高级语言程序设计（40+48学时）、计算机导论（24+6学时）、集合论与图论（48学 时）、汇编语言程序设计（32+8学时）、电路44+16学时）、数理逻辑（32学时）、电子技术基础(32 +20学时)、数字逻辑设计（36+12学时）、数据结构与算法（40+24学时）、近世代数（32学时）、计 算机组成原理（48+60学时）、软件工程（48 +16学时）、形式语言与自动机（32学时）、数理逻辑 （32学时）、数据库系统（40+24学时）、操作系统（40+16学时）、计算机网络（36+30学时）、算法 设计与分析（32学时）、计算机体系结构（48学时）。示例二：计算概论（72学时）、数据结构与算法（72学时）、数字逻辑设计（54学时）、集合论 与图论（54学时）、代数结构与组合数学（54学时）、数理逻辑（54学时）、微机原理（54学时）、计 算机组织与体系结构（54学时）、电路分析原理（72学时）、数字集成电路（72学时）、信号与系统 （54学时）、微电子与电路基础（54学时）、电子线路（72学时）、算法设计与设计（72学时）、脑与 认知科学（36学时）、人工智能导论（54学时）、编译技术及实习（54+72学时）、操作系统及实 习（54+72学时）、微机实验（0+72学时）、程序设计实习（0+72学时）、数字逻辑电路实验(O+ 72学时)、数字逻辑设计实验（0+72学时）、电子线路实验（0+72学时）、基础电路实验(0+72 学时)。示例三：电路分析基础（68学时）、数字电路与逻辑设计（60+30学时）、模拟电子技术基础 （60+30学时）、信号与系统（68学时）、电路信号与系统实验（15 +15学时）、计算机导论（16学 时）、计算机通信与网络（56+20学时）、软件工程（30+16学时）、数据库系统（40 +12学时）、编译 原理（52+16学时）、人工智能（46学时）、操作系统（54+24学时）、程序设计基础（44+32学时）、 数据结构（54+24学时）、离散数学（一）（54学时）、计算机组织与体系结构（76+20学时）、微机 系统（50+20学时）、离散数学（二）（30学时）。主要实践性教学环节：课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计（论文）等。主要专业实验：程序设计实验、数据结构实验、计算机组成实验、操作系统实验、数据库实验、 计算机网络实验。修业年限：四年。授予学位：工学学士或理学学士。 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++程序设计》、《Java语言程序设计》、《数据库系统原理》、《计算机网络原理》、《计算机系统结构》、《数据结构》、《操作系统》、《软件工程》、《离散数学》 部分高校按以下专业方向培养：NET、JAVA、大数据、云计算、软件工程、金融信息化、嵌入式软件、传媒设计与制作、计算机网络技术、移动互联网信息与技术。专业（技能）方向专业（技能）方向IT类企业：技术开发、程序设计、软件工程、硬件工程、产品经理、产品运营、产品设计； 政府、科研单位：网络安全、网络开发、系统维护、配置管理。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 发展前景：用人单位对毕业生选择余地增加，导致对毕业生的要求将越来越高。在今后的一段时间内，由于中国经济发展可能会面临不平衡，中国计算机专业毕业生的就业仍将存在结构性的矛盾，最终导致计算机专业毕业生在职业选择时会出现“冷热”不均的现象。经济发达地区或工资待遇高的地区，仍将成为学生职业的首选，致使毕业生的需求显得相对过剩。用人单位在选择毕业生时有充分的选择余地，致使用人单位对毕业生的要求会越来越高，不仅要求毕业生具有一定的专业素养和综合素质，而且还要具备一定的职业能力，包括核心技能、行业通用技能和职业专门技能。因此，提升计算机专业学生的综合素质、培养职业能力日显突出和必要。 对应职业（岗位）对应职业（岗位） 其他信息：计算机科学与技术、软件工程、信息安全这三个专业是近几年大家报考的一个热点。但是报考的时候，很多人不知道选择哪一个，那么哪个计算机专业好呢？ 计算机什么专业好 计算机网络技术这个专业比较好。计算机网络技术专业包含了很多的课程，软件方向比如JAVESCRIPT高级程序设计，网站开发比如PHP基础应用开发，前端开发工程师，其中这几门课程在社会的发展前景都非常不错，社会对于这方面的人才都非常缺，待遇也很高，而我身边的同学就是最好的例子。 有个同学是学计算机网络技术的，他比较喜欢软件程序开发，喜欢JAVESCRIPT高级程序设计，如今毕业之后进入一家软件公司上班，成为了一名程序员，工作两年后，在我们这个一线城市已经达到了八千以上。就目前软件行业来看，软件开发工程师的薪资待遇比较高，工作强度和压力较大，发展前景非常不错。 另一位同学的工作岗位是前端开发工程师，每天的工作就是维护管理服务器等等，前端开发工程师的操作命令非常难，目前对于这样的人才是非常紧缺的，在我们这个一线城市，作为前端开发工程师要有两三年左右的工作经验，待遇很高。 计算机科学、软件工程、信息安全怎么选 第一种方法就是可以根据自己的兴趣进行选择，比如你喜欢密码学喜欢和黑客打交道，那么就报考信息安全，如果你喜欢写代码，喜欢设计一些实用的小软件，比如说手机的APP等，那么就报考软件工程，如果你兴趣并不是很明确，那么就选择最基础的计算机科学与技术这个专业。 第二种方法如果你是女生，建议优先报考计算机科学与技术专业，因为这个专业就业面广，不至于说毕业就找不到工作，另外这个专业毕业还可以考公务员，岗位也是非常多的。 如果你是男生，建议优先报考软件工程，这个专业学习起来比较辛苦，但是就业、工资从各方面来看，都比计算机科学与技术要好一些，其次可以选择计算机科学与技术这个专业，信息安全就业面要窄一些，但是人才的缺口大，特别是高端人才，所以对学历的要求高，对院校层次要求，高211以下的院校不推荐学这个专业。 普通学校的信息安全，很多学生后来都是转了计算机方向，所以还不如开始学习计算机，他就业更广，考公务员的职位更多。

现有卫星遥感传感器的空间分辨率具有从1 m到数十公里的范围。不同分辨率的数据反映不同尺度的景观结构变化。不同的研究目标需要选用不同分辨率的遥感数据。但选取合适空间分辨率数据的标准是什么呢?理想情况下，应该是选取包含所需信息而且数据量最小的空间分辨率的数据（Atkinson and Curran，1997）。但如何确定哪个包含有所需要的信息而又数据量最小的数据的空间分辨率，并不是一个简单的问题。空间变量所表达的信息存在于对变量的测量之间的关系，这种关系可以由空间依赖或空间变异来表达（Atkinson and Curran，1997）。当我们关心某一变量的空间分布特征时，样本之间的空间变异决定估计的精确程度以及最终要显示的信息（Dungan et al.，1994）。估计的精确程度和信息都是选择空间分辨率的参考标准（Atkinson，1995）。但对于遥感数据，因为其样本覆盖整个研究区域，空间变化只决定所要显示的信息（Atkinson，1997）。因此，要选择合适的空间分辨率的遥感数据，首先需要了解遥感信息随空间分辨率变化而产生的变化。Strahler（1986）认为，遥感图像的景由覆盖整个区域的相互镶嵌或连续分布的离散目标组成。当遥感数据空间分辨率远小于景的目标时，相邻像元之间具有很大相似性；随着遥感图像空间分辨率的逐步变粗，相邻像元之间的相似性逐渐减弱，当像元大小等于景的目标大小时，由于相邻像元代表不同的目标，因此此时相邻像元的相似性最弱；当像元超过景的目标大小时，由于相邻像元中都含有不同目标物的信息，它们之间的相似性开始变大。衡量相邻像元间相似程度的一个指标是局部方差（Local Variance）。假设Z（Xij）是位于图像中Xij处的像元值，i和j为图像中的行列号，那么以Xij为中心的（2n+1）×（2m+1）大小窗口内的局部方差为：遥感信息的不确定性研究其中，μij为以Xij为中心，以（2n+1）×（2m+1）为大小窗口内像元的均值；以图像中的每一个像元为中心，计算该窗口的局部方差，然后计算其平均值，就可以算出该窗口下整个图像的平均局部方差。Woodcock and Strahler（1987）提出了利用局部方差（local variance）确定最优空间分辨率的方法。该方法首先计算不同分辨率数据的平均局部方差，当遥感图像的平均局部方差达到最大时，此时图像的空间分辨率为最优。利用局部方差确定图像最优分辨率的问题之一是：在图像局部方差的计算中，由于边界效应，总有m或n个像元宽的边界内像元没有计算其周围的局部方差（Atkin son and Curran，1997）。近年来，空间统计学，特别是地统计学（Geostatistics）方法被用于研究遥感信息的尺度效应问题。在地统计学中，半方差是对变量空间变异（或空间依赖性）的一个度量，它通过计算变量的变异函数（variogram or semi-variogram）得到。不同的变异函数揭示不同的变量空间变异特征。Atkinson（1999）指出，变量的变异函数与支集（support）的大小有关。在地统计学的术语中，支集的大小指变量的测量单元的大小。在遥感数据中，支集和空间分辨率相对应。因为变量的空间变异随支集的大小而变化，因此可以通过研究变异函数的结构来确定合适的空间分辨率。在地统计学的区域化变量理论中，变量在某一支集v上的观测可由如下模型表达：遥感信息的不确定性研究式中，Z（x）是一个定义在二维空间中x位置的随机函数（random function，RF）；mv是Z在区域V上的局部平均；e（x）是均值为零的随机函数。在满足内蕴平稳性假设（intrinsic hypothesis）时，有：遥感信息的不确定性研究式中，γ（h）为变异函数，它是一个区域化变量的半方差随步长h变化的函数。变异函数的结构刻画了变量的空间依赖性。式（7-7）所定义的变异函数是在点支集（punctual support）上的变异函数。但实际中的观测常常是在一定大小范围的支集上。一定大小支集 V 上的变异函数可以通过点支集上的变异函数正则化（regularization）来估计（Journel and Huijbregts，1978）：遥感信息的不确定性研究式中，为中心距离相距 h 的两个大小为V 的支集之间的平均点变异函数，代表支集之间的空间变异；为大小为 V 的支集内部的平均点变异函数，代表支集内部的空间变异。从式（7-8）可以看出，区域化变量的空间变异由区域的空间变异和支集内的空间变异两部分组成。对于遥感数据而言，由于所有的测量是在像元大小的支集上，因此，我们不能直接得到点的变异函数。但可以从支集V上的测量样本数据中得到支集V上的试验变异函数（experimental variogram）。设变量Z是以x1，x2，…为中心的大小为V的支集上的观测，那么变量V的实验变异函数为：遥感信息的不确定性研究将实验变异函数通过去正则化（de-regularization）处理，可以估计点的变异函数。实验变异函数的去正则化是一个复杂的迭代运算过程。Curran and Atkinson（1999）详细介绍了变异函数的去正则化过程。图7-2 典型变异函数中各参数的意义为便于数学表达和分析，实验变异函数一般可以用一个预先定义的变异函数模型拟合。常用的变异函数模型有指数模型，球状模型，高斯模型等（Deutsch and Journel，1998）。模型的参数，包括变程（range）、基台（sill）和块金效应（nugget），决定变量的空间变异结构（图7-2）。例如，球状模型的表达式为：遥感信息的不确定性研究式（7-10）中的参数 c0，c1和 a 分别表示变异函数的块金值，基台和变程。随着 h 的增大，变量的半方差也随着增加。当半方差达到最大时的 h 就是变异函数的变程。这个最大半方差叫做基台。块金值是 h 为零时的半方差。一般基台值代表变量本身的结构方差，块金主要是由测量误差引起（Atkinson，1995），而变程表示变量空间依赖的范围，距离大于变程的两点间的变量之间不再具有空间依赖。通过对遥感图像变异函数参数分析，可以探索图像中的信息随图像分辨率的变化。Atkinson 等（1997，1999）提出了通过计算不同像元大小情况下空间步长等于一个像元时的半方差的变化，选择最优分辨率的方法。不同分辨率图像的实验变异函数通过公式（7-9）计算。当式（7-9）中 h 等于图像分辨率时，所计算的半方差即为该分辨率的 h 等于一个像元时的半方差。以图像的分辨率为横坐标，不同分辨率的 h 等于一个像元时的半方差为纵坐标做图，当半方差随像元的增大而达到最大时，对应的像元大小就是最优的图像分辨率。显然，这个方法和平均局部方差法具有相同的意义。当图像分辨率较小时，相邻像元具有很大空间依赖性，因此其半方差也较小；当图像分辨率相当于图像中景的目标物大小时，相邻像元之间不具有空间依赖性，此时半方差达到最大。不同分辨率图像的半方差的计算可以通过分别计算不同分辨率图像的变异函数得到，也可以通过公式（7-8），通过将点变异函数正则化，得到不同分辨率图像的变异函数。后者的优点在于可以得到任意分辨率图像的变异函数（Atkinson and Curran，1997；1999）。Atkinson 等（1997）分别用将此方法和局部方差方法选取的图像的最优分辨率进行了比较，得到了相似的结果。但这个方法的问题在于其计算过程，包括实验变异函数的去正则化和点变异函数的正则化，都是非常复杂的过程，需要不断的迭代运算，而且需要人为给定一些参数，不便于实际应用。如式（7-8）所示，在支集 V 上的变量的变异函数由代表区域空间变异的部分和支集内部的空间变异两部分组成。对遥感数据来说，区域上的空间变异指像元之间的空间变异，而支集内部的空间变异则是像元内部的空间变异。一般随着像元尺度的增大，像元内部的空间变异和半方差也逐渐增大。当表示像元内的空间变异的变异函数用球状、指数或高斯等模型拟合时，其变程表示距离大于此变程的点之间不存在信息空间依赖。Wang Guangxing等（2001）以像元内变异函数的变程作为选择合适分辨率的一个指标。这种方法的前提是假定一定大小的像元内部有许多点的观测值。当像元较小时，由于其内部观测较少，很难计算出变异函数，或者即使有足够的观测值，由于一个小像元内点之间的空间依赖性很强，计算的变异函数没有明显的变程；而且，在每一个像元内算一个变异函数并做平均，其计算非常复杂。根据Strahler 等（1986）关于遥感图像中景的模型，遥感图像中的景由一系列互相镶嵌的离散目标组成。不同目标具有不同的光谱辐射或反射特性，因此遥感图像可以反映图像中景的空间结构。将遥感图像从一个较细的分辨率尺度扩展到不同分辨率时，选择最优分辨率的最基本标准是保持原图像的结构特征。如果同一像元内包含不同的目标时，原图像的空间结构就会被模糊。因此要保持原图像的空间结构，最大的分辨率不应该超过原图像中目标的大小。以上不论是局部方差方法，h等于一个像元时的半方差方法，还是计算像元内平均变异方差的方法，其实质都是选取相当于原图像中目标大小尺寸的分辨率作为最优分辨率。但如上文所讨论，这些方法在实际应用中存在许多问题。实际上，当原图像的分辨率远小于该图像景的目标大小时，根据托普勒（Tobler）地理学第一定律，相邻像元间具有很强的空间依赖性。随着像元间距离的增加，像元间的空间依赖性也减弱。反映在图像的变异函数上，则表现为随着h增大，半方差也随着增加。当像元之间的距离大于景的目标物大小时，由于像元属于不同的目标，它们之间不再具有空间依赖性，反映在变异函数上，表现为半方差达到最大，并随着像元间距离的进一步增大而保持基本不变。这时，图像半方差达到最大时的像元间距离应该是图像中景的目标的大小，表现在变异函数上，半方差达到最大时的h就是变异函数的变程a。因此，原图像变异函数的变程就相当于图像中景的目标的大小。当原图像分辨率相对于景的目标尺寸较小时，以原图像像元大小为空间步长，计算该图像的实验变异函数，就可以快速、方便地得到能保持该图像空间结构信息图像的最优分辨率。

在联系上：统计学是应用统计学和计量经济学的理论基础，应用统计学是统计学在所有领域中的应用，计量经济学是统计学在经济学中的应用。1、经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。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，因此也要求毕业生掌握扎实的统计基础理论，为未来奠定坚实的基础。2、应用统计学主要从应用的角度阐述统计数据或统计信息获取、处理、推断、分析和应用的一系列统计理论和统计方法。统计学可以简单地分为两大类：一类是以抽象的数量为研究现象，研究一般的控集数据、分析数据方法的理论统计学；另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学。因此，应用统计学的研究对象是：现象总体的数量方面，即现象总体的数量特征和数量关系。3、计量经济学，是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计应用于经济数据，以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。经济理论所作的陈述或假说大多是定性分析的。例如，微观经济理论声称，在其它条件不变的情况下，一种商品的价格下降可望增加对改商品的需求量，即经济理论假设商品价格与需求量之间具有一种负的或逆向关系。但此理论并没有对这两者的关系提供任何数量度量，也就是说，它没有说出随着商品价格的某一变化，需求量将会上升或下降多少。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式以展现经济数据。这也是经济统计学家的工作。他们是收集国民生产总值，就业、失业、价格等数据的主要负责人。这些数据从此构成了计量经济工作的原始资料。但是，经济统计学家的工作却到此为止。他们不考虑怎样用所收集来的数据去检验经济理论。当然，如果他们考虑的话，他们就变成计量经济学家了。 数学在计量经济学中常要用数学形式（方程式）表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性。如前所示，计量经济学的主要兴趣在于经济理论的经验验证。我们将看到，计量经济学家常常使用数理经济学家所提出的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合经验检验的形式。这种从数学方程式到计量经济方程式的转换需要有许多的创造性和实际技巧。

经济学＞计量经济学＞统计学＞应用统计学。

不是一门课。计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。计量经济学与经济统计学决非一码事；不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

实验设计 通过实验来获取所需数据是收集自然现象和科学研究数据的直接来源。 为提高科研成果质量，应根据实验的目的，结合统计学的要求，针对实验的全过程，认真考虑实验设计问题。一个周密而完善的实验设计，能合理地安排各种实验因素，严格地控制实验误差，从而用较少的人力、物力和时间，最大限度地获得丰富而可靠的资料。科学合理的实验设计是实验过程的依据，是实验数据处理、保证实验质量的前提。反之，如果实验设计存在缺点，就可能造成不应有的浪费，且足以减损研究结果的价值。 1.实验设计的原则 实验设计有属于专业方面的，有属于统计方面的。从统计方面说，主要应当考虑随机化、对照、重复等问题，这就是所谓实验设计的三原则。 (1)随机原则。即运用“随机数字表”实现随机化;运用“随机排列表”实现随机化;运用计算机产生“伪随机数”实现随机化。尽量运用统计学知识来设计自己的实验，减少外在因素和人为因素的干扰。 (2)对照原则。设立空白对照组只有通过对照的设立我们才能清楚地看出实验因素在当中所起的作用。当某些处理本身夹杂着重要的非处理因素时，还需设立仅含该非处理因素的实验组为实验对照组，也可以设立历史或中外对照组或多种对照形式并存。 (3)重复原则。重复原则就是在相同实验条件下必须做多次独立重复实验。一般认为重复5次以上的实验才具有较高的可信度。 2.实验设计的基本内容 (1)拟定相互比较的处理。处理，指的是在实验研究中欲施加给受试对象的某些因素。 (2)确定实验对象及数量。这里指的是实验所用的动物或活体组织标本等。在实验设计中，要根据实验观察的目的与内容，明确规定采用什么样的实验对象，实验对象中的每个实验单位必须具备的条件与要求，以保证受试对象的一致性。 (3)确定将各实验单位分配到各种处理中去的原则。这主要是随机分配或随机化问题。 (4)拟定观察项目和登记表。要根据研究目的和任务，选择对说明实验结论最有意义，并具有一定特异性、灵敏性、客观性的观察项目。必要的项目不可遗漏，数据资料应当完整无缺;无关紧要的项目就不必设立，以免耗费人力、物力，拖延整个实验的时间。 (5)拟定对资料整理分析的预案。这就是对将获得的数据资料准备如何进行整理，要计算哪些统计指标，用什么统计分析方法，事先必须有个初步的设想。

中国人民大学统计学院成功举办了第二场新年学术报告会。本次报告会邀请的主讲嘉宾是2015年国家自然科学奖获得者香港科技大学的荆炳义教授，中国人民大学统计学院副院长张波教授主持了报告会。中国人民大学统计学院拥有预防医学与公共卫生一级学科硕士授权点，统计学、概率论与数理统计、风险管理与精算学、流行病与卫生统计学四个学术型硕士点，应用统计学专业学位硕士点，统计学、经济统计学、应用统计学(风险管理与精算)三个本科专业，是全国拥有理学、经济学、医学三大门类统计学专业最齐全的统计学院。荆炳义教授报告的主题是Community Detection for Sparse Networks。他通过几个生动有趣的例子介绍了社交网络及其现实运用，对于报告的主题Community Detection，就原始的做SVD奇异值分解，然后对于排序较前的变量做K-means聚类的方法，荆教授指出了一些不足之处。最后针对这些不足，荆教授提出了自己关于Community Detection的两种想法，一种方法是基于degree correlated的，另一种方法则是基于物理原理。报告结束后与会人员就报告内容纷纷提出了自己的看法和问题，并与荆教授展开了热烈的讨论。此外，青年学者邓军、方国斌、黄丹阳、王荣欣、吴奔等分别作了题为Weak Viability, Free Lunch and Insider Information，P2P网络借贷市场非结构化数据分析，A Popularity Scaled Latent Space Model for Network Structure Formulation，Equity Market Volatility in an Extreme Illiquidity World和Tail Dependence and Tail Copula的报告。参加会议点评的有张景肖教授、肖宇谷副教授、杨翰方、褚挺进、林存洁等年轻教师。我院六十多位在职学习同学参加了本次学术报告会。考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：https://www.87dh.com/yjs2/

颜色种类少于几何图形的种类，孩子越大对事物的认知程度就越高，见到的东西就越多，分类要求越细，颜色满足不了有较高认知度的分类要求，因此选择分类标准与年龄有关。

恩 理科吗当然离不开公式

这一道难题你凭什么这么损与教育统计学知识解答。

心理学系本身高教教材使用的那本统计书，到大学门口的书店有卖，挺厚的方本好像

去借一本SPSS书看看，专门进行这些分析的，一学就会

打电话问你同学吧，要不把截图附上

用99个数值或99个点，将按大小顺序排列的观测值划分为100个等分，则这99个数值或99个点就称为百分位数，分别以Pl，P2，…，P99代表第1个，第2个，…，第99个百分位数。第j个百分位数j=1,2…100。式中Lj，fj和CFj分别是第j个百分位数所在组的下限值、频数和该组以前的累积频数，∑f是观测值的数目。百分位通常用第几百分位来表示，如第五百分位，它表示在所有测量数据中，测量值的累计频次达5%。以身高为例，身高分布的第五百分位表示有5%的人的身高小于此测量值，95%的身高大于此测量值。

（1）差异系数法；离散程度用差异系数表示，CV= s/X(其中CV表示差异系数，s表示样本的标准差，X表示该样本平均数),代入数据得CV1=0.7/1.3=0.533，CV2=1.2/4.3=0.273。明显CV2<CV1，故10cm组的离散程度较小。目前对于差异系数CV没有统计推断，至今没有效的假设检验的方法，故没有显著性水平之说。（2）标准分数法；Z=（x-X）/s(其中x表示原始值，X表示均值，s表示标准差)Z1=5.24,Z2=4.75 。 Z1>Z2，所以说5cm的离散程度比较大。两种方法都反应了两组均值的离散情况。Z分数对于统计的意义非常大。参考：张厚粲老师《现代心理与教育统计学》94-96页。

第一题：难度值得算法应该是（总人数-答对人数）÷总人数。第二题：（68*50+75*45+80*40）÷（50+45+40）=73.88888888

内容方面每章前面都增加了“教学目标”和“学习重点”，每章的后面都有一个“小结”，并提供了进一步延伸性读物、使用EXCEL和SPSS软件进行统计分析的一些技巧和提示、在线资源网址、复习与思考题等。部分章划还附加了些与章节内容相关的资料卡。希望《现代心理与教育统计学》 的出版，能够为我国心理统计教学提供最基本的教学材料，为心理学人才的培养做出应有的贡献。

CP（厳しさ）、NP（优しさ）、A（论理性）、FC（奔放性）、AC（协调性）

平均数,是一组数的数学平均中数:一组数字按顺序排列,位于最中间的数字.即N个数字排在(N+1)/2 如果N为双数则是最中间两数的平均值.方差=sigma(Xi-平均数)^2/n标准差^2=方差

第14题答案是：76.55，79.45。第15题答案是：该学校学生的血色素是显著低于正常值。血色素是评价病人是否贫血的一个重要指标。贫血是指各种原因造成的血液丢失和减少，使得血红蛋白低于参考值，是观察人体健康的一个重要方面。扩展资料：日常生活中保持血色素的充分，需要注意膳食营养结构，应注意加强含铁食物、蛋白质、维生素、各种氨基酸和叶酸的补充，充分保证造血物质的每日摄人量。比如动物肝脏和血、牛奶、蛋黄、豆制品、绿色蔬菜、海带、紫菜、黑木耳等，这些食物有利于补充血液健康所需要的营养素，并保持营养均衡。血色素是红细胞运送氧与二氧化碳的重要“工具”。血液流过肺脏时，红细胞中的血红蛋白与氧结合，变成氧合血红蛋白；血液流到人体各处组织时，氧合血红蛋白分解，放出氧，供组织细胞使用。然后，血红蛋白又携带着二氧化碳回到肺脏，将二氧化碳排出。由于血红蛋白里含有铁质铁遇到氧后颜色会变红，因此，血红蛋白与氧结合，血液会变得鲜红。动脉血液里含氧量多血液颜色鲜红；静脉血液里含氧量少，血液颜色暗红。

西南大学18年秋0282教育统计学大作业答案，具体可询问学校教务处,最直接的是问你的任课老师。祝你好运。

T=(74-70.2)/(15/50squared)=1.791>t(49,0.05)显著高于平均分使用这个t检验的前提是分数总体是正态分布，其实这一题已经可以用z检验了

（1）差异系数法；离散程度用差异系数表示，CV= s/X(其中CV表示差异系数，s表示样本的标准差，X表示该样本平均数),代入数据得CV1=0.7/1.3=0.533，CV2=1.2/4.3=0.273。明显CV2<CV1，故10cm组的离散程度较小。目前对于差异系数CV没有统计推断，至今没有效的假设检验的方法，故没有显著性水平之说。（2）标准分数法；Z=（x-X）/s(其中x表示原始值，X表示均值，s表示标准差)Z1=5.24,Z2=4.75 。 Z1>Z2，所以说5cm的离散程度比较大。两种方法都反应了两组均值的离散情况。Z分数对于统计的意义非常大。参考：张厚粲老师《现代心理与教育统计学》94-96页。

C（5，2）*C(5，2）/C(10，4)=(4*5/2*4*5/2)/(10*9*8*7/4*3*2*1=100/(10*9*8*7/4*3*2)=10/（3*7）=10/21抽两男两女的的概率是二十一分之十

统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型： 定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。 定序数...

书 名： 教育统计学作　者：徐文彬出版社：南京师范大学出版时间：2007-3-1ISBN: 9787811015720开本：16开定价： 26.00元 作为一门学科，教育统计学属于应用统计学的范畴，是数理统计与概率论等数学学科在教育领域（包括实践领域与理论研究领域）中的应用。它是教育领域中各种数据资料，特别是量化数据资料的整理、分析，以及由此而进行推断与决策的有益的思维工具之一。作为一门课程，《教育统计学》一般是教育学、心理学、教育管理学、小学教育、学前教育学等本、专科专业的必修专业基础课程之一。它是《普通心理学》、《教育心理学》、《发展心理学》，尤其是《教育实验设计》、《心理研究设计》、《教育研究方法》、《心理学研究方法》等课程的基础之一。 前言第一章 教育统计学的基本思想第一节 教育统计学的思维方式第二节 教育统计学的基本术语与符号第三节 教育统计学的基本思想第二章 数据的初步整统计图表第一节 数据的初步整理第二节 常用的统计表第三节 常用的统计图第三章 数据的集中趋势及其描述第一节 众数与中数第二节 算术平均数第三节 其他集中量数第四章 数据的离中趋势及其描述第一节 全距、平均差、方差与标准差第二节 差异系数第三节 百分位数与百分等级数第五章 变量之间的相关及其描述第一节 线性相关及其描述与解释第二节 协方差和积差相关第三节 等级相关第四节 质量相关第五节 品质相关第六章 概率、概率分布与抽样分布第七章 参数检验第八章 统计分析第九章 非参数检验第十章 Excel与SPSS在教育统计中的应用主要参考文献“理解与练习”参考答案附录

我晕，你没上过这门课？呵呵，次数就是某变量值的个数。举个例子吧：有一数列为，1，2,2,3,3,3,4,4,4,4 那么变量值4的次数为4，变量值3的次数为3.……以此类推

教育统计学中μ表示：总体平均数

主要研究如何整理教育科学实验、调查、测验得到的大量数据，描述数据的全貌，从而表达事物或现象某一方面的特征与相互关系。其具体内容有：数据如何分组归类，如何使用统计表和统计图来描述一组数据的分布情况，如何通过计算数据的集中量数、差异量数等特征数，简缩数据，进一步描述一组数据的特征及全貌。描述统计的方法，既适用于只表示局部情况(样本)的一组数据，也适用于全面调查、实验或测验中所获得的表示整体情形(总体)的数据，它可以使大量零散的、杂乱无章的数字资料简缩、概括，更好地显示事物的某些特征。有助于研究和说明问题的实质。　　二、推断统计　　推断统计是在描述统计的基础上发展起来的，主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推断总体的有关特征。在科学研究工作中，通常不可能或者没有必要把所研究的问题的全体逐～加以观测和研究，而是从总体中抽出一部分的个体作为样本，进行分析研究。这就有如何从局部的统计资料估计推断全体的情况，如何对假设进行检验，如何对影响事物变化的因素进行分析，如何对两个事物及两个以上事物之间的差异进行比较，如何对不肯定的事物和现象作出决策等等，这是推断统计所研究和解决的问题。推断统计的具体内容有：总体参数的估计方法、假设检验的各种方法、计数资料假设检验方法、各种非参数的统计方法等。　　三、实验设计　　实验设计是研究者为了揭示实验中的自变量与因变量的关系，在实验前所做的一种研究程序或方案。其内容包括：如何抽取实验样本，抽取多大的样本才能达到预期的精确度；提出什么假设，应该操纵哪些自变量(因素)去引起因变量的变化；控制哪些无关变量以减少实验误差；如何安排实验步骤；如何观测实验过程；采取何种统计方法处理和分析实验结果等等。

教育统计学是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学，它的主要任务是研究如何搜集整理分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。