应用统计学学习指导书.docx

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应用统计学学习指导书

（基于《统计学（人大第五版）》）

姓名：

丛猷森学号：

20121000748

专业：

经济学班学号：

081122-07

院（系）：

经济管理学院指导教师：

刘伟

2014年6月

第一章导论

统计学是处理和分析数据的方法和技术，几乎应用到所有的学科检验领域。

本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型，最后介绍统计中常用的一些基本概念。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

1.1统计及其应用领域

什么是统计学

概念：

统计学，描述统计，推断统计

统计的应用领域

1.2统计的数据类型

分类数据，顺序数据，数值型数据

概念：

分类数据，顺序数据，数值型数据

不同数据的特点

观测数据和实验数据

概念：

观测数据，实验数据

截面数据和时间序列数据

概念：

截面数据，时间序列数据

1.3统计中的几个基本概念

总体和样本

概念：

总体，样本，样本量

参数和统计量

概念：

参数，统计量

变量

概念：

变量，分类变量，顺序变量，数值型变量，连续型变量，离散型变量

第二章数据的搜集

应用统计方法分析问题离不开数据。

如何取得比较可靠的统计数据是统计需要研究的问题之一。

本章首先介绍统计数据的来源，然后介绍取得统计数据的具体调查方式和方法，最后介绍统计数据的误差问题。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

2.1数据的来源

数据的间接来源

统计数据的间接来源

二手数据的特点

二手资料的评估

数据的直接来源

调查数据和实验数据

2.2调查数据

概率抽样和非概率抽样

概念：

概率抽样，非概率抽样，抽样框，简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样，多阶段抽样，方便抽样，判断抽样，自愿样本，滚雪球抽样，配额抽样

不同概率抽样方法的特点

数据搜集方法的选择

搜集数据的基本方法

概念：

自填式，面访式，电话式

不同方法的特点

数据搜集方法的选择

2.3实验数据

实验组和对照组

实验组和对照组的选择

实验中的若干问题

实验中的统计

实验与统计

2.4数据的误差

抽样误差

概念：

抽样误差，非抽样误差

非抽样误差

概念：

抽样框误差，回答误差，无回答误差，测量误差

误差的控制

误差的控制方法

第三章数据的图表展示

数据的图表展示是应用统计的基本技能。

本章首先介绍数据的预处理方法，然后介绍不同数据的整理与图示方法，最后介绍图表的合理使用问题。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

3.1数据的预处理

数据审核

数据审核的目的

原始数据和二手数据的审核

数据筛选

数据筛选的目的

用Excel进行数据筛选

数据排序

数据排序的目的

分类数据和数值型数据的排序方法

用Excel进行数据排序

数据透视表

数据透视表的用途

用Excel进行数据透视

3.2品质数据的整理与展示

分类数据的整理与图示

概念：

频数，频数分布，比例，百分比，比率

用Excel制作分类数据的频数分布表

分类数据的图示：

条形图、帕累托图，饼图，环形图

用Excel作图

顺序的整理与图示

概念：

累计频数，累计频率

累计频数分布图

统计表的设计

续前表

章节

主要内容

学习要点

3.3数值型数据的整理与展示

数据分组

概念：

数据分组，组距分组，等距分组，不等距分组，组距，组中值

用频数分布表的制作步骤

用Excel制作频数分布表

数值型数据的图示

直方图的绘制

茎叶图的绘制

箱型图的绘制

直方图与条形图的区别

茎叶图与直方图的区别

线图的绘制

雷达图的绘制

用Excel作图

3.4合理使用图表

鉴别图形优劣的准则

好的图形应具备的特征

鉴别图形优劣的准则

统计表的设计

统计表的设计要求

第四章数据的概括性度量

数据分布的特征可以从三个方面进行描述：

一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布偏斜程度和峰度。

本章将从数据的不同类型出发，分别介绍集中趋势测度值的计算方法、特点及其应用场合。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

4.1集中趋势的度量

众数

概念：

众数

众数的特点

用Excel中的统计函数计算众数

中位数和分位数

概念：

中位数，四分位数

中位数和四分位数的特点

中位数和四分位数的计算

用Excel中的函数计算中位数

平均数

概念：

平均数，简单平均数，加权平均数，几何平均数

简单平均数和加权平均数的计算

用Excel中的统计函数计算平均数

几何平均数的计算和应用场合

众数、中位数和平均数的比较

众数、中位数和平均数在分布上的关系

众数、中位数和平均数的特点及应用场合

续前表

章节

主要内容

学习要点

4.2离散程度的度量

异众比率

概念：

异众比率

异众比率的计算和应用场合

四分位差

概念：

四分位差

四分位差的计算

用Excel中的统计函数计算四分位差

方差和标准差

概念：

极差，平均差，方差，标准差

极差的计算和特点

平均差的计算和特点

样本方差和标准差的计算

用Excel中的统计函数计算平均差和标准差

相对位置的度量

概念：

标准分数

标准分数的性质

标准分数的计算和应用

经验法则

切比雪夫不等式

离散系数

概念：

离散系数

离散系数的计算

离散系数的用途

4.3偏态与峰态的度量

偏态及其测度

概念：

偏态，偏态系数

偏态系数的计算

用Excel中的统计函数计算偏态系数

偏态系数数值的意义

续前表

章节

主要内容

学习要点

4.3偏态与峰态的度量

峰态及其测度

概念：

峰态，峰态系数

峰态系数的计算

用Excel中的统计函数计算峰态系数

峰态系数数值的意义

第五章概率与概率分布

概率是对随机事件发生的可能性大小的一种度量。

本章首先介绍事件及概率的有关概念，然后介绍概率的性质和运算法则，最后介绍离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

5.1随机事件及其概念

随机事件的几个基本概念

概念：

随机事件，必然事件，不可能事件，基本事件

事件的概念

概念：

概率，主观概率

概率的古典定义

概率的统计定义

5.2概念的性质与运算法则

概率的基本性质

非负性

规范性

可加性

概率的加法法则

互斥事件的概率

任意事件的概率

条件概率与独立事件

概念：

独立事件，条件概念

乘法公式

独立事件的乘法公式

全概率公式

逆概率公式

全概率公式及贝叶斯公式

全概率公式及其意义

贝叶斯公式

5.3离散型随机变量及其分布

随机变量的概念

概念：

随机变量，离散型随机变量，连续型随机变量

离散型随机变量的概率分布

概念：

概率分布，期望值，方差，二项分布，泊松分布

离散型随机变量的概率分布

期望值和方差的计算

续前表

章节

主要内容

学习要点

5.3离散型随机变量及其分布

离散型随机变量的概率分布

n重贝努里试验与二项分布

二项分布概率的计算

泊松分布概率的计算

5.4连续型随机变量的概率分布

概率密度与分布函数

概念：

概率密度函数，概率分布函数

正态分布

正态分布曲线的性质

标准正态分布

正态分布概率和标准正态分布概率的计算

第六章统计量及其抽样分布

抽样分布是进行参数估计假设检验的重要基础。

本章首先介绍统计量和分布的几个概念，然后介绍由正态分布导出的几个分布，最后介绍样本均值、样本比例、样本方差以及两个样本均值之差的分布。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

6.1统计量

统计量的概念

概念：

统计量

常用统计量

概念：

次序统计量，充分统计量

6.2关于分布的几个概念

抽样分布

概念：

抽样分布

渐近分布

概念：

渐近分布

随机模拟获得的近似分布

计算机模拟获得的分布

6.3由正态分布导出的几个重要分布

х²分布

х²分布及其特点

t分布

t分布及其特点

F分布

F分布及其特点

6.4样本均值的分布与中心极限定理

样本均值的抽样分布

样本均值的抽样分布及其特点

中心极限定理

中心极限定理及其应用

6.5样本比例的抽样分布

样本比例的抽样分布

样本比例的抽样分布及其特点

6.6两个样本平均值之差的分布

两个样本平均值之差的分布

6.7关于样本方差的分布

样本方差的分布

两个样本方差的分布

两个样本方差比的分布

第七章参数估计

参数估计是推断统计的重要内容之一，它是在推断统计的重要内容之一，它是在抽样及抽样分布的基础上，根据样本统计量来推断我们所关心的总体参数。

本章首先介绍参数估计的一般问题，然后介绍一个总体参数和两个参数的估计方法，最后介绍参数估计中样本量的确定问题。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

7.1参数估计的基本原理

估计量与估计值

概念：

估计量，估计值

点估计与区间估计

概念：

点估计，区间估计，置信区间，置信水平

置信区间构建的原理

置信区间的解释

评价估计量的标准

概念：

无偏性，有效性，一致性

7.2一个总体参数的区间估计

总体均值的区间估计

正态总体、方差已知时的置信区间

非正态总体、大样本时的置信区间

正态总体、方差未知时小样本的置信区间

用Excel计算给定的正态分布和t分布的临界值

总体比例的区间估计

总体比例的置信区间

总体方差的区间估计

总体方差的置信区间

用Excel计算给定α的х²分布的临界值

续前表

章节

主要内容

学习要点

7.3两个总体参数的区间估计

两个总体均值之差的区间估计

独立大样本的置信区间

独立小样本的置信区间

匹配样本的置信区间

两个总体比例之差的区间估计

两个总体比例之差的置信区间

两个总体方差的区间估计

两个总体方差比的置信区间

用Excel计算给定α的F分布的临界值

7.4样本量的确定

估计总体均值时样本值的确定

样本量的计算方法

估计总体比例时样本量的确定

样本量的计算方法

第八章假设检验

假设检验是推断统计的另一个重要内容，它是利用样本信息判断假设是否成立的一种统计方法。

本章首先介绍有关假设检验的一些基本问题，然后介绍一个总体参数和两个总体参数的检验方法，最后介绍假设检验中的其他问题。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习重点

8.1假设检验的基本问题

假设问题的提出

概念：

假设检验，原假设，备择假设

假设的表达式

假设的形式

针对具体的实际问题，建立合理的元假设和备择假设

两类错误

概念：

第一类错误，第二类错误，显著性水平

两类错误的控制

两类错误的关系

假设检验的流程

利用统计量进行检验

统计量检验的决策准则

利用P值进行决策

概念：

P值

P值决策的原理，P值的计算

P值决策的准则

单侧检验

概念：

左单侧检验，右单侧检验

单侧检验的形式和假设的建立

续前表

章节

主要内容

学习要点

8.2一个总体参数的检验

检验统计量的确定

总体方差δ²已知时，均值检验的统计量

总体方差δ²未知时，均值检验的统计量

总体均值的检验

总体标准差已知时总体均值的检验程序

总体标准差未知时总体均值的检验程序

用Excel计算P值

总体比例的检验

总体比例的检验程序

总体方差的检验

总体方差检验的统计量

总体方差检验的程序

8.3两个总体参数的检验

检验统计量的确定

总体方差、样本量与检验统计量的关系

两个总体均值之差的检验

δ12，δ22已知的检验程序

δ12，δ22未知，且n较小时的检验程序

用Excel进行检验

两个总体比例之差的检验

检验两个总体比例相等的假设

检验两个总体比例之差不为零的假设

两个总体方差比的检验

检验统计量

检验的程序

检验中的匹配样本

匹配样本的使用和检验程序

续前表

章节

主要内容

学习要点

8.4检验问题的进一步说明

关于检验结果的解释

用置信区间进行检验的原理和方法

单侧检验中假设的建立

单侧检验室假设的建立方法

第九章分类数据分析

列联分析是利用列联表来分析变量之间关系的一种统计方法。

本章首先介绍列联表的构造和列联表的分布，然后介绍优度检验和列联表中的相关测量，最后介绍列联分析中应注意的问题。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

9.1分类数据域х2统计量

分类数据

х2统计量

х2统计量的形式

х2统计量的计算

9.2拟合优度检验

拟合优度检验

概念：

拟合优度检验

拟合优度检验的方法

用Excel计算P值

9.3列联分析：

独立性检验

列联表

列联表的形式

独立性分析

独立性检验的方法

9.4列联表中的相关测量

φ相关系数

φ相关系数的计算

φ相关系数的意义和解释

列联相关系数

列联相关系数的计算

列联相关系数的意义和解释

V相关系数

V相关系数的计算

V相关系数的意义和解释

φ相关系数、列联相关系数和V相关系数的区别

9.5列联分析中应注意的问题

条件百分比的方向

列联表中变量的安排

х2分布的期望值准则

应用х2分布的条件

第一十章方差分析

本章主要介绍检验多个总体均值是否相等的一种统计方法，即方差分析。

它是通过对各观察数据误差来源的分析来判断多个总体均值是否相等。

本章首先介绍方差分析中的一些基本问题，包括方差分析中的一些术语，方差分析的基本思想和基本假定，然后介绍单因素方差分析及其多重比较以及双因素方差分析方法。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

10.1方差分析引论

方差分析及其有关术语

概念：

方差分析，因子，处理

方差分析的基本思想和原理

概念：

组内误差，组间误差，总平方和，组内平方和，组间平方和

误差的分解

总平方和、组内平方和、组间平方和的关系

方差分析中的基本假定

方差分析中的三个基本假定

问题的一般提法

方差分析中的提法

10.2单因素方差分析

数据结构

概念：

单因素方差分析

数据结构

分析步骤

概念：

总平方和，组内方差，组间方差

假设的提法

总平方和、组内方差、组间方差的计算方法

续前表

章节

主要内容

学习要点

10.2单因素方差分析

分析步骤

检验统计量的计算方法

统计决策

方差分析表的结构

用Excel进行单因素方差分析

关系强度的测量

关系强度的测量方法

方差分析中的多重比较

多重比较的前提

多重比较的作用

多重比较的方法

10.3双因素方差分析

双因素方差分析及其类型

概念：

双因素方差分析

双因素方差分析的类型

无交互作用的双因素方差分析

数据结构

分析步骤

总平方和的分解

方差列表的结构

关系强度的测量

用Excel进行无交互作用的双因素方差分析

有交互作用的方差分析

总平方和的分解

方差分析的结构

用Excel进行由交互作用的双因素方差分析

第一十一章一元线性回归

一元线性回归是只含一个自变量的回归。

本章首先介绍相关分析方法，然后介绍一元线性回归分析方法。

本章各节的主要内容和学习要点总结在下面的表格中。

章节

主要内容

学习要点

11.1变量间关系的度量

变量间的关系

概念：

函数关系，相关关系