统计学第一章导论什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。统计数据的类型分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示。例如：支付方式、性别、企业类型等。顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。例如：年龄、工资、产量等。统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。观测数据：通过调查或观测而收集的数据。例如：降雨量、GDP、家庭收入等。实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。例如：医药实验数据化学实验数据等。截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。例如：2012年我国各省市的 GDP。时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。例如：2000-2012 年湖北省的 GDP。总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。例如：某研究机构准备从某乡镇 5 万个家庭中抽取 1000 个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。这项研究的总体是 5 万个家庭；样本是 1000 个家庭；参数是 5 万个家庭的人均纯收入；统计量是 1000 个家庭的人均纯收入。第二章数据的搜集数据的来源数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。例如：统计公报、统计年鉴、某机构或某团体提供的数据、期刊、报纸和图书提供的数据、会议交流的数据、互联网查阅的数据等。二手数据的优缺点：优点：搜集方便，采集成本低，数据采集快，作用广泛等。缺点：针对性不够。数据的直接来源普查：调查针对总体中的所有个体单位进行。普查数据的优缺点：优点：调查范围广，被调查单位...
