第一章 导论.ppt.Convertor_遥感导论课件第一章
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第 1 章
导论 第 1 章
导论
§1.1
统计与统计学
§1.2
统计学科及应用领域 §1.3
统计数据及其类型 §1.4
统计中的几个基本概念
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学习目标
1.理解统计和统计学的含义 了解统计学的产生和发展 了解统计学的应用领域 掌握统计数据及其类型
理解统计中的几个基本概念
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§1.1 统计与统计学 统计的含义 统计学的含义
三.统计学的产生与发展
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一、什么是统计? 1.统计工作 statistical work 收集数据的活动
2.统计数据 statistical data 对现象计量的结果
3.统计学 statistics 分析数据的方法与技术
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statistics的定义(不列颠百科全书)statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.科全书）
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（不列颠百WordsFromSlide
二、什么是统计学? 1.数据搜集：取得数据 2.数据整理：图表展示
3.数据分析：利用统计方法分析数据 4.数据解释：结果的说明
5.得到结论：从数据分析中得出客观结论
统计学:收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学
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三、统计学的产生与发展
1、从统计学的产生和发展过程看，大致分为：古典统计学、近代统计学和现代统计学三个时期
2、统计学的发展过程基本上沿着两条主线展开
以“政治算术学派”为开端形成和发展起来的、以社会经济问题为主要研究对象的社会经济统计
以概率论为基础形成和发展起来的、以方法和应用研究为主的数理统计
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（一）古典统计学时期
（17世纪中叶 ~ 19世纪初）
1、国势学派
创始人是17世纪德国的 康令 和 阿亨瓦尔。
康令在大学开设“国势学”课程，对人口、版图、政体、财政、军备等方面进行了文字性记述，但几乎不用数字资料。
阿亨瓦尔称此学科为Statistik（德文：统计学），将统计学明确定义为“把国家的显著事项全部记述下来的学科”，其主要著作是《近代欧洲各国国势概论》。该学派有统计学之名而无统计学之实
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（一）古典统计学时期
2、政治算术学派
产生于17世纪中叶的英国，代表人物主要是威廉·配第和约翰·格朗特 威廉·配第的代表作是《政治算术》，主张一切论述都用数字、重量和尺度来进行，提出了用图表形式概括数字资料的理论和方法。马克思称他为 “ 政治经济学之父，在某种程度上说是统计学的创始人”。
约翰·格朗特的论著《对死亡表的自然与政治观察》，第一次编制了粗具规模的“生命表”，对年龄死亡率与人口寿命作了分析。他清楚说明统计学作为国家管理工具的重要作用。该学派有统计学之实而无统计学之名。
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（二）近代统计学时期（19世纪初~20世纪初）
1、数理统计学派
产生于19世纪中叶，把概率论引进统计学而形成的。代表人物是：拉普拉斯 和 凯特勒。法国数学家、统计学家拉普拉斯所著《概率论分析》，以大数法则为桥梁，最早把概率论与政治算术联系起来
比利时统计学家、数学家、天文学家凯特勒把统计学发展中的三个主要源泉：国势学派、政治算术学派和古典概率学派加以统一改造，并融合成近代意义的统计学。
凯特勒是数理统计学派的奠基人，国际统计学界有人称他为“统计学之父”。随着概率论在统计学中运用的逐步增加，自然科学的迅速发展和技术的不断进步，数理统计学逐步从统计学中分离出来自成一派。
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（二）近代统计学时期
2、社会统计学派
19世纪后半叶，在欧洲兴起了社会统计学派。德国大学教授尼斯首创，主要代表人物有恩格尔和梅尔
德国统计学家恩格尔在《比利时工人家庭的生活费》一文中提出了著名的“恩格尔法则”，引伸为“恩格尔系数”，以此作为衡量生活水平的标准
该学派认为统计学的研究对象是社会现象，目的在于明确社会现象内部的联系和相互关系；统计应当包括资料的搜集、整理，以及对其分析研究。
社会统计内容不断扩展，社会调查和社会研究，经济调查和经济统计学迅速发展起来。
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（三）现代统计学时期
20世纪初至今的统计学发展时期。
1、数理统计学发展的主流：从描述统计转向推断统计学。
20世纪初，英国统计学家戈塞特创立了小样本理论，即“t分布”，开创了统计学的新纪元。其后，费希尔、皮尔逊等人进一步发展，建立了统计假设理论，建立了统计学的数学框架 20世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入一个全面发展的阶段。受计算机、信息论等现代科学技术的影响，新的研究领域层出不穷。例如：多元统计分析、现代时间序列分析、贝叶斯统计、非参数统计等。
2、社会统计学的发展趋势：由实质性科学向方法论科学转变
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§1.2
统计学科及应用领域 统计学的分科 统计规律
统计的应用领域
历史上著名的统计学家
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一、统计学的分科 统计学的分科
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（一）描述统计与推断统计
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描述统计
(descriptive statistics)研究数据收集、整理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法 内容 搜集数据 整理数据 展示数据
目的描述数据特征
找出数据的基本规律
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推断统计
(inferential statistics)研究如何利用样本数据来推断总体特征。内容 参数估计 假设检验 目的对总体特征作出推断
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描述统计与推断统计的关系 反映客观现象的数据 描述统计
（统计数据的搜集、整理、显示和分析等）统计学探索现象数量规律性的过程
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（二）理论统计与应用统计 理论统计
研究统计学的一般理论 研究统计方法的数学原理 应用统计
研究理论统计学在各领域的具体应用
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二、统计规律
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
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三、统计的应用领域
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统计的应用领域
actuarial work(精算)
agriculture(农业)animal science(动物学)
anthropology(人类学)archaeology(考古学)
auditing(审计学)crystallography(晶体学)
demography(人口统计学)dentistry(牙医学)
ecology(生态学)econometrics(经济计量学)
education(教育学)election forecasting and projection(选举预测和策划)engineering(工程)
epidemiology(流行病学)finance(金融)fisheries research(水产渔业研究)gambling(赌博)
genetics(遗传学)geography(地理学)
geology(地质学)historical research(历史研究)
human genetics(人类遗传学)
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统计的应用领域
hydrology(水文学)
Industry(工业)linguistics(语言学)
literature(文学)manpower planning(劳动力计划)management science(管理科学)marketing(市场营销学)
medical diagnosis(医学诊断)meteorology(气象学)
military science(军事科学)nuclear material safeguards(核材料安全管理)ophthalmology(眼科学)
pharmaceutics(制药学)physics(物理学)
political science(政治学)psychology(心理学)
psychophysics(心理物理学)quality control(质量控制)
religious studies(宗教研究)sociology(社会学)
survey sampling(调查抽样)taxonomy(分类学)
weather modification(气象改善)
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历史上著名的统计学家
Jacob Bernoulli(伯努利)(1654-1705)Edmond Halley(哈雷)(1656-1742)De Moivre(棣美佛)(1667-1754)Thomas Bayes(贝叶斯)(1702-1761)Leonhard Euler(欧拉)(1707-1783)Pierre Simon Laplace(拉普拉斯)(1749-1827)Adrien Marie Legendre(勒让德)(1752-1833)Thomas Robert Malthus(马尔萨斯)(1766-1834)Thomas Robert Malthus(马尔萨斯)Pierre Simon Laplace(拉普拉斯)Leonhard Euler(欧拉)
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历史上著名的统计学家
Friedrich Gau(高斯)(1777-1855)
Johann Gregor Mendel(孟德尔)(1822-1884)Karl Pearson(皮尔森)(1857-1936)Ronald Aylmer Fisher(费歇)(1890-1962), Jerzy Neyman(1894-1981)
Egon Sharpe Pearson(皮尔森)(1895-1980)William Feller(费勒)(1906-1970).Friedrich Gau(高斯)Johann Gregor Mendel(孟德尔)
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什么是统计数据？ 统计数据的类型
§1.3
统计数据及其类型
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一、什么是统计数据？(data)对现象进行计量的结果
不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集
不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的WordsFromNotePage
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二、统计数据的分类 统计数据的分类
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（一）按计量尺度分 按计量尺度分类
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1、分类数据
(categorical data)
对事物进行平行的分类，计量层次最低。
数据表现为“类别”，用文字或指定数字代码表示。遵循穷尽和互斥的原则 具有=或的数学特性 如：企业性质、股票代码
1表示男性，0表示女性
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2、顺序数据
(rank data)
对事物分类的同时给出各类别的顺序。数据表现为“类别”，用文字来表述 具有=或，>或
如:考试成绩：优、良、中、及格、不及格； 产品等级：一等品、二等品、三等品、等外品
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3、数值型数据
(metric data)
1.按数字尺度测量的观察值。2.数据表现为“数值”，对事物的准确测度 3.具有 + 或-、 或 的数学特性 例如：身高为175cm、168cm、183cm 考试成绩：90、80、70 重量、长度、收入等
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数据类型与统计方法 数据类型与统计方法
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（二）按收集方法分
观测数据(observational data)通过调查或观测而收集到的数据
在没有对事物人为控制的条件下而得到的有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据
如：观测车流量；观测某饭店的环境、服务、管理获取顾客的意见数据。
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（二）按收集方法分
2、实验数据(experimental data)
在实验中控制实验对象而收集到的数据
比如，对一种新药疗效的试验，一个制药公司进行实验以得知一种新药对血压的影响。对一种新的农作物品种的试验等。
自然科学领域的数据大多数都为实验数据。
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（三）按时间状况分
截面数据(cro-sectional data)在同一时间不同空间上的数据 描述现象在某一时刻的变化情况
比如，2007年我国各地区的国内生产总值数据 时间序列数据(time series data)在同一空间不同时间上的数据 描述现象随时间变化的情况
比如，2000年至2007年国内生产总值数据
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§1.4
统计中的几个基本概念 总体与样本 参数与统计量 标志与指标 变量
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一、总体与样本
（一）总体和总体单位
1、概念
总体(population)：客观存在的、在某一共同性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。总体单位：构成统计总体的个别单位。
例如：调查全市工业企业生产经营情况，所有的工业企业构成统计总体，每一个工业企业为总体单位。
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2、统计总体的基本特征
统计总体必须同时具备的三个基本特征：
①同质性：构成统计总体的所有单位都必须在某一方面至少一个方面具备某种共同性质。②变异性：也称差异性，构成统计总体的各个单位之间存在差别。③大量性：统计总体包含总体单位数量的多少取决于统计研究的对象和目的。必须包含足够多的单位，才能揭露现象的规律性。
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3、统计总体的类型
根据包含的单位数目是否可数分为：
有限总体：是指总体中的总体单位数可以计数或穷尽的总体。
如：人口总数、待检验的电视机数量 无限总体：总体中的总体单位数是一个无穷大量，或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的。
如：海洋生物、消费品的顾客群
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（二）样本和样本单位
1、样本(sample)：按照一定的概率从总体中抽取的一部分总体单位的集合体。
2、样本单位：组成样本的个体单位。
3、构成样本的样本单位的数目称为样本容量(sample size)例：为调查新入学学生的年龄、体重、身高等基本情况，随机抽取200名进行调查。
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二、参数和统计量 参数(parameter)描述总体特征的概括性数字度量，研究者想要了解的总体的某种特征值 所关心的参数主要有总体均值()、标准差()、总体比例()等 总体参数通常用希腊字母表示
统计量(statistic)用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数 所关心的样本统计量有样本均值(x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等 样本统计量通常用小写英文字母来表示
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总体、样本、参数、统计量
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三、标志和指标
（一）标志
1、概念：说明总体单位属性或特征的名称。
例如：一个企业为总体单位，标志有：所有制类型、产量、销售收入、职工人数、资产总额等。
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（一）标志
2、标志的类型
品质标志：只能用文字表示、说明总体单位属性特征的标志。如：性别、文化程度、民族、职称、工种等。
数量标志：凡是能用数值表示、说明总体单位数量特征的名称。如：年龄、工龄、工资等。
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（一）标志
3、标志的种类
按总体单位在标志上的具体表现是否存在差异分为： 不变标志：体现总体的同质性。是组成总体的前提。可变标志：总体中各个单位不相同或不完全相同的标志。例如：以全国国有大中型机械工业企业为总体。
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（二）指标
1、概念：是说明总体综合数量特征的概念或范畴。
2、构成指标的6要素：
指标名称、指标数值、计量单位、时间、空间、计算方法。如：2006年末我国人口数131448万人；
国内生产总值为210871亿元。
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（三）标志与指标的区别与联系
1、标志与指标的区别：
⑴指标是说明总体特征的，而标志是反映总体单位特征的。⑵指标都是用数值表示的，而标志中的数量标志可以用数值表示，品质标志不能用数值表示。
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（三）标志与指标的区别与联系
2、标志与指标的联系：
⑴有些统计指标的数值是由总体单位的数量标志值直接汇总得到的。如：一个县的粮食产量是所属乡村粮食产量之和
⑵一定条件下（研究目的的调整）指标和标志之间可以相互转化。
如：当研究目的发生变化后，原来的总体转化为总体单位，统计指标也就当然地变为数量标志。
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四、变量(Variable)概念：说明现象某种特征的概念
如商品销售额、文化程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据。
例如：工人工资1225元、1300元、1350元、1400元，求平均工资？ 其中：变量？变量值？
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变量的分类
2、变量的分类：
品质变量：一个变量的变量值由品质数据来记录，该变量就是品质变量。如：性别、经济类型、产品等级、文化程度等
数量变量：一个变量的变量值由数量数据来记录，该变量就是数量变量或数字变量。如：产量、年龄、销售额等
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数量变量类型
3、数量变量的类型：
离散型变量：取值是有限的，所有数值都以整数位断开，可一一列举。
如：人数、设备台数、企业个数、学校数
连续型变量：取值是无穷的，连续不断，不能一一列举。如：年龄、身高、亩产、温度、零件尺寸等。统计研究的变量大多数是数值型变量。
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几种常用的统计软件(Software)典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
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本章小节
1.统计与统计学的概念 统计数据的类型
统计中的几个基本概念：总体与样本、参数与统计量、标志与指标。标志与指标的区别与联系。变量可分为哪几种类型？
举例说明离散变量和连续变量。
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