统计学

龙望、胡智星

目录

  • 1 第一单元   绪论
    • 1.1 课程总体介绍
    • 1.2 理论部分
    • 1.3 应用部分
    • 1.4 单元小结
    • 1.5 随堂小练
    • 1.6 课后习题详解
    • 1.7 【思政案例】改革开放40年
  • 2 第二单元  数据的搜集
    • 2.1 理论部分
    • 2.2 应用部分
    • 2.3 单元小结
    • 2.4 随堂小测
    • 2.5 课后习题详解
    • 2.6 【思政案例】脱贫普查工作
  • 3 第三单元  数据的图表展示
    • 3.1 理论部分
    • 3.2 应用部分
    • 3.3 单元小结
    • 3.4 随堂小测
    • 3.5 课后习题详解
    • 3.6 【思政案例】数据可视化
  • 4 第四单元   数据的概括性度量
    • 4.1 理论部分
    • 4.2 应用部分
    • 4.3 单元小结
    • 4.4 随堂小测
    • 4.5 课后习题详解
    • 4.6 【思政导读】毛主席田野调查
  • 5 第五单元  概率与概率分布
    • 5.1 理论部分
    • 5.2 应用部分
    • 5.3 单元小结
    • 5.4 随堂小测
    • 5.5 课后习题详解
    • 5.6 【思政案例】正态分布与走出平凡
  • 6 第六单元  统计量及其抽样分布
    • 6.1 理论部分
    • 6.2 应用部分
    • 6.3 单元小结
    • 6.4 随堂小测
    • 6.5 课后习题详解
    • 6.6 【思政案例】统计监测与抽样调查
  • 7 第七单元  参数估计
    • 7.1 理论部分
    • 7.2 应用部分
    • 7.3 单元小结
    • 7.4 随堂小测
    • 7.5 课后习题详解
    • 7.6 【思政案例】中国统计思维
  • 8 第八单元  假设检验
    • 8.1 理论部分
    • 8.2 应用部分
    • 8.3 单元小结
    • 8.4 随堂小测
    • 8.5 课后习题详解
    • 8.6 【思政导读】假设检验思维
  • 9 第九单元  分类数据分析
    • 9.1 理论部分
    • 9.2 应用部分
    • 9.3 单元小结
    • 9.4 随堂小测
    • 9.5 课后习题详解
    • 9.6 【思政案例】从数据的角度看《泰坦尼克号》
  • 10 第十单元  方差分析
    • 10.1 理论部分
    • 10.2 应用部分
    • 10.3 单元小结
    • 10.4 随堂小测
    • 10.5 课后习题详解
    • 10.6 【思政案例】方差分析的应用
  • 11 第十一单元 一元线性回归
    • 11.1 理论部分
    • 11.2 应用部分
    • 11.3 单元小结
    • 11.4 随堂小测
    • 11.5 课后习题详解
    • 11.6 【思政导读】高尔顿与回归
  • 12 第十二单元 多元线性回归
    • 12.1 理论部分
    • 12.2 应用部分
    • 12.3 单元小结
    • 12.4 随堂小测
    • 12.5 课后习题详解
    • 12.6 【思政案例】统计学家:许宝騄
  • 13 第十三单元 时间序列分析和预测
    • 13.1 理论部分
    • 13.2 应用部分
    • 13.3 单元小结
    • 13.4 随堂小测
    • 13.5 课后习题详解
    • 13.6 【思政案例】统计学家:吴定良
  • 14 第十四单元 指数…
    • 14.1 理论部分
    • 14.2 应用部分
    • 14.3 单元小结
    • 14.4 随堂小测
    • 14.5 课后习题详解
    • 14.6 【思政案例】统计学家:戴世光
  • 15 【选学】专题1:统计调查
    • 15.1 调查问卷基础知识
    • 15.2 网络问卷实操
    • 15.3 趣味统计故事会
  • 16 【选学】专题2:空间统计基础
    • 16.1 理论:空间统计学
    • 16.2 应用1:空间模式识别
  • 17 【选学】专题3:多元统计分析
    • 17.1 多元统计分析入门
    • 17.2 【实操案例】K-means聚类分析
    • 17.3 【实操案例】主成分分析
  • 18 【选学】专题4:高级统计工具
    • 18.1 R语言之Rstudio入门
    • 18.2 python之Jupyter notebook入门
    • 18.3 数据可视化BI工具
  • 19 【选学】专题6:统计建模竞赛
    • 19.1 大学生统计建模培训
    • 19.2 空间计量建模
  • 20 国贸专题:国际贸易网络流数据分析
    • 20.1 网络计量方法
    • 20.2 国际贸易网络分析实践
  • 21 审计与财管专题:统计实务
    • 21.1 ppt
    • 21.2 应用案例
  • 22 数经与财管专题:商务大数据分析
    • 22.1 RFM:识别客户群体
    • 22.2 文本大数据
  • 23 数经与金科专题:从统计到机器学习
    • 23.1 从统计到机器学习
单元小结


【知识框架】

 

 

  

【知识点提示】

 1 )数据的来源 :直接数据和间接数据的特点、局限性、使用注意项、举例(选择题考点 

2 )抽样方法 :概率抽样和非概率抽样 ,包括概念、特点、具体分类、 优缺点、适用范围、具体应用(选择题、简答题考点)(非常重要 

3 )搜集数据的基本方法及其选择(简答题考点 

4 )实验组和对照组的特点 :随机性、 匹配性(选择题考点 

5 )数据误差 :抽样误差和非抽样误差 ,包括含义、影响因素、产生原 因、两种误差的对比、控制误差方法(选择题、简答题考点)(非常重要)。

 

 

【核心知识点】

知识点一 :概率抽样

 

1   特点

( 1 )遵循随机原则抽取样本 ,每个单位都有一定的机会被抽中;

( 2 )每个单位被抽中的概率是已知的 ,或是可以计算出来的;

( 3 )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。

 

 

 

2   方式(见表2- 1

 

2- 1    概率抽样的方式

 

 

 

 

知识点二:非概率抽样

非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则 ,而是根据研究目的对数据的要求 ,采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。

2-2    非概率抽样的方式

 

 


【总结】概率抽样与非概率抽样的比较(表2-3

2-3    概率抽样与非概率抽样的比较

 

 

 


知识点三:数据的误差

调查误差可归纳为两大类 :抽样误差与非抽样误差。

表2-4    抽样误差(代表性误差)

 

 

2   非抽样误差

非抽样误差是指除了抽样误差之外调查中因各种原因所引起的调查误差 ,引起原因主要调查程序执行中的错误与不足。

2-5    非抽样误差

 

 

 

【总结】抽样误差与非抽样误差的对比

表2-6    抽样误差与非抽样误差的对比

 

 


 

3   抽样误差的控制

    

      控制抽样误差的主要方法是改变样本量 ,要求的抽样误差越小 ,所需要的样本量就越大。影响抽样误差的因素主要有 :

( 1 )样本单位数目。在其他条件不变的情况下 ,抽样数目越多 ,抽样误 差越小 ,反之 ,越大。当n=N时为全面调查 ,抽样误差此时为零。

( 2 )总体标志变异程度。其他条件不变的情况下 ,总体标志变异程度越 大 ,抽样误差越大;总体变异程度越小 ,抽样误差越小。

( 3 )抽样方法。通常不重复抽样的抽样误差要小于重复抽样的抽样误 差。当n相对N非常小时 ,两种抽样方法的抽样误差相差很小 ,可忽略不计。

( 4 )抽样组织方式。采用不同的抽样组织方式 ,也会有不同的抽样误 差。一般分层抽样的抽样误差较小 ,而整群抽样的抽样误差较大。