统计学第1章 统计、数据和计算机PPT.ppt

:1, 1, 3 :1, 1, 3 :1, 1, 3 变量与数据 变量(variable) 从一次观察到下一次观察会出现不同结果的某种特征 观察一个企业的销售额，这个月和上个月有所不同；观察股票市场上涨股票的家数，今天与昨天数量不一样；观察一个班学生的生活费支出，一个人和另一个人不一样；投掷一枚骰子观察其出现的点数，这次投掷的结果和下一次也不一样 “企业销售额”、“上涨股票的家数”、“生活费支出”、“投掷一枚骰子出现的点数”等就是变量 数据(data) 观察到的变量的结果 变量与数据 定量变量(quantitative variable)或数值变量(metric variable) 可以用阿拉伯数据来记录其观察结果 如“企业销售额”、“上涨股票的家数”、“生活费支出”、“投掷一枚骰子出现的点数” 定量变量的观察结果称为定量数据或数值型数据(metric data) 分类变量(categorical variable) 表现为不同的类别 如“性别”、“企业所属的行业”、“学生所在的学院” 等 分类变量的观察结果就是分类数据(categorical data) 顺序变量(rank variable)或有序分类变量 具有一定顺序的类别变量 如考试成绩按等级，一个人对事物的态度 顺序变量的观察结果就是顺序数据或有序分类数据(rank data) 分类变量和顺序变量统称为定性变量(qualitative variable) 1.2.2 数据的来源 1.2 怎样获得统计数据 数据的来源 寻找二手数据 抽取样本 总体(population)：包含所研究的全部个体(数据)的集合 样本(sample)：从总体中抽取的一部分元素的集合 样本量(sample size)：构成样本的元素的数目 概率抽样方法 概率抽样(probability sampling) 根据一个已知的概率来抽取样本单位，也称随机抽样 特点 按一定的概率以随机原则抽取样本 抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中 每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的 当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率 简单随机抽样(simple random sampling) 从总体N个单位(元素)中随机地抽取n个单位作为样本，使得总体中每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中 抽取元素的具体方法有重复抽样和不重复抽样 特点 简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本 用样本统计量对目标量进行估计比较方便 局限性 当N很大时，不易构造抽样框 抽出的单位很分散，给实施调查增加了困难 没有利用其他辅助信息以提高估计的效率 简单随机样本(simple random sample) 由简单随机抽样形成的样本 从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，使得每一个容量为n样本都有相同的机会(概率)被抽中 参数估计和假设检验所依据的主要是简单随机样本 分层抽样(stratified sampling) 将总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本 优点 保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度 组织实施调查方便 既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计 系统抽样(systematic sampling) 将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规定的范围内随机地抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他样本单位 先从数字1到k之间随机抽取一个数字r作为初始单位，以后依次取r+k，r+2k…等单位 优点：操作简便，可提高估计的精度 缺点：对估计量方差的估计比较困难 整群抽样(cluster sampling) 将总体中若干个单位合并为组(群)，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查 特点 抽样时只需群的抽样框，可简化工作量 调查的地点相对集中，节省调查费用，方便调查的实施 缺点是估计的精度较差 用计算机生成随机数和简单随机样本 软件应用 生成两个指定数之间的随机数 抽取简单随机样本 用Excel抽取简单随机抽样 【例】某班级共有30名学生，他们的名单如右表。用Excel抽出一个由5个学生构成的随机样本 1.3 统计与计算机 几种常用的统计软件介绍 第 1 章 统计、数据和计算机 几种常用的统计软件(Software) ?典型的统计软件 SAS SPSS EViews S-PLUS Excel …… 本 书 图 解 本章小节 统计学的含义 统计学的研究内容 统计的应用领域 统计数据的类型 获得统计数据的途径 一些常用的统计软件 结 束 As a result of this