兩種統計方法的結合新在哪裡

『壹』 統計學問題：在我國為什麼將多種調查方式結合運用

綜述

因為各種調查方法各有利弊，例如：全面調查人力物力消耗比較大,但是數據相對全面准確，例如人口普查、農業普查、經濟普查等,但是耗時耗力,時效性也不佳。

抽樣調查可以做到推算出整體情況,經濟實用、效率較高,是一種折中的調查方式。重點調查、典型調查僅抽選少數幾個樣本調查也能取得一定的效果，所以我國將多種調查方式結合運用。

統計學是一門很古老的科學，一般認為其學理研究始於古希臘的亞里斯多德時代，迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源於研究社會經濟問題，在兩千多年的發展過程中，統計學至少經歷了「城邦政情」，「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。

所謂「數理統計」並非獨立於統計學的新學科，確切地說：它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬於統計學的范疇，而屬於數學的范疇。

『貳』 高效、快速、准確、動態的人口統計新實踐

作為社會的主體，人口是影響社會發展的基本力量，人口規模的變化是決定城市空間規模的重要影響因素。我國正處在城市高速發展時期，城市規劃的重要性日益凸顯，人口的量化分析佔有越發重要的地位。

城市人口數量每時每刻都在變化，自身增長規律十分復雜。目前，人口統計方法基本分為靜態統計和動態統計兩種。靜態統計一般廣泛應用於統計局、公安局等部門，以普查、抽查、登記等傳統手段為主，有耗時高、成本大、效率低等特點。

近幾年，隨著大數據和數據科學的興起，基於信令、手機APP、GIS應用的移動位置大數據動態人口統計方法正在迅速發展，補充了傳統人口統計數據來源，可以作為動態人口統計結果的參考標准。

TalkingData覆蓋數據具有來源豐富、種類齊全、數據體量大等特點。目前，TalkingData除了自有移動互聯網數據，還整合了運營商等合作夥伴的數據，包含GPS、基站、WiFi等位置信息。

下圖以計算年度數據為例，介紹TalkingData動態人口統計的主體邏輯：

TalkingData人口統計團隊提取一年內的所有移動設備數據，基於用戶群體出現天數、駐留時長、時間間隔維度建立評估模型，同時根據靜態統計結果，建立了判定穩定用戶的閾值。基於閾值對設備進行過濾去重之後，即可建立穩定用戶基礎庫。之後的各項指標計算都是基於穩定用戶基礎庫進行的。

對獲得的穩定用戶基礎庫從時間、空間維度上進行聚類篩選，可得到更豐富的統計結果。比如對省市聚類，可以獲得全國各省份全年的相關結果；對時間聚類，可以獲得某一段特定時間的數據統計結果；考慮相鄰兩個月的人口遷移，可以得到省份的人口流入流出情況。

下面展示TalkingData人口統計的部分實踐。

① 2018年4月北京市十六區常住人口佔比：

TalkingData人口統計團隊用2016年8月份移動運營商常住人口佔比與2016年北京城十六區年鑒常住人口佔比作為參考。對比發現，TalkingData計算得出的北京市區縣常住人口中，佔比前四的區縣分別為朝陽區、海淀區、豐台區和昌平區，與運營商數據和統計年鑒一致，但TalkingData和運營商計算的朝陽區常住人口佔比都高於統計年鑒中的人口比例。

為了衡量TalkingData的計算準確度，我們以2016年北京城十六區年鑒常住    人口佔比為基準，對比TalkingData計算的人口佔比的偏差程度。對比發現，TalkingData與年鑒數據誤差的均值為0.98%，標准差為1.61%。移動運營商數據與年鑒數據誤差的均值為0.90%，標准差為1.47%。

② 2017年11月深圳區域常住人口佔比：

TalkingData人口統計團隊用2017年11月份移動運營商計算的深圳常住人口佔比與深圳統計局年鑒中的2016年常住人口佔比作為參考。對比發現，三份數據整體趨勢非常接近。

我們以年鑒的人口佔比為基準，對比TalkingData計算的人口佔比的偏差程度。對比發現，TalkingData與年鑒數據誤差的均值為1.24%，標准差為1.61%。移動運營商數據與年鑒數據誤差的均值為1.57%，標准差為1.81%，二者很接近，TalkingData略優於移動運營商數據。

③ 2017年11至2018年4月北京市常住人口變化：

上圖為從2017年11至2018年4月份，北京的常住人口變化趨勢。我們發現二月北京常住人口稍有減少，我們認為這是由「春運」造成的，符合常識認知。

上圖分別展示了2017年11至2018年4月北京常住人口的環比變化趨勢。北京常住人口總體在2017年11月份到2018年1月份體現出了下降趨勢。2018年2、3月份受春節影響，常住人口有超過7%的下降和迴流。2018年3、4月份數據基本持平，有輕微的上升。

④ 2018年4月全國人口統計：

上圖以2017年年鑒的全國省份數據為標准，對比了TalkingData計算的2018年4月的全國人口統計結果。我們發現誤差平均值為0.90%，標准差為1.21%，TalkingData計算結果與年鑒佔比相似程度較高，具有較強的參考價值。

TalkingData 《2017年移動互聯網行業發展報告》指出，截至2017年12月，我國移動智能終端規模達到14.2億台，且逐漸向三線及以下城市下沉，移動互聯網已全面普及。基於移動位置大數據動態人口統計方法將是未來人口統計的發展趨勢，與傳統人口統計相結合，能夠更好地幫助政府實現智慧的城市規劃與管理，實現人民生活環境的整體改善。

『叄』 兩種統計學的研究方法分別是

1簡述統計學的研究方法。 大量觀察法,統計分組法,綜合指標法,動態分析法,統 計推斷法,統計指數法,抽樣法,相關分析法。 2. 簡述統計調查的組織形式。

『肆』 統計分析方法介紹 兩種統計分析方法簡介

1、統計分析方法包括邏輯思維方法和數量關系分析方法。在統計分析中二者密不可分，應結合運用。

2、邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。

3、數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。

『伍』 spss和lsd這兩種數據統計方法有什麼區別呢分別在什麼情況下使用呢急急急

SPSS是一個數據統計軟體，而不是一種數據統計方法。在SPSS這種數據統計軟體里，包括許多種數據統計方法，當然也包括LSD。LSD是一種數據統計方法，英文為：least significance difference，中文成為最小顯著性法，在SPSS裡面可以進行這種方法進行分析。LSD是進行多個組數據的多重比較的，在SPSS軟體裡面，這個LSD是在ANOVA（方差分析）裡面出現的。比如，你要分析山東、河南、河北三個省份的男人的身高比較。那麼需要你去三地進行隨機測量，也就是隨便找到一堆男人進行身高的測量。回來後將這些數據按照省份分為三組。然後在SPSS裡面進行方差分析，方差分析只能告訴你這三個省份裡面是不是至少有一個省份的男人身高不同於其它兩個省份，但不能進行省份之間的兩兩比較。要實現兩兩比較，必須進行多重比較。多重比較有許多種方法，在方差分析的界面可以進行選擇。其中LSD方法比較常用，這種方法有一個前提，就是要求組之間的方差相等。因此，LSD是一種組之間方差相等的多重比較方法。而SPSS是一個可以進行這種分析（當然也可以進行其它分析）的軟體。

『陸』 你平時見到過統計的方法有哪些

1、大量觀察法：是指從社會現象的總體出發，對其全部單位或足夠多數單位進行數量觀察的統計方法。

2、統計分組法：是指根據統計研究的任務，將所研究的社會經濟現象總體按照一定標志劃分為若干組的方法。

3、綜合指標法：是指運用各種綜合統計指標，從具體數量方面對現實社會經濟總體的規模及特徵所進行的概括和分析的方法。

4、時間序列分析法：是一種動態數據處理的統計方法，該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。

5、指數分析法：是利用指數體系，對現象的綜合變動從數量上分析其受各因素影響。

統計學現狀

伴隨著科學技術的飛速發展，通過吸收和融合相關學科的新理論，開發應用新技術和新方法，深化和豐富統計學傳統領域的理論與方法，統計學拓展了新的領域。

在國家，社會主義市場經濟體制的逐步建立，實踐發展的需要對統計學提出了新的更多要求。隨著社會主義市場經濟的成長和不斷完善，統計學的潛在功能將得到更進一步的開掘。

『柒』 請問下四種應用統計學分析方法區別…

統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，並進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。統計學主要又分為描述統計學和推斷統計學。給定一組數據，統計學可以摘要並且描述這份數據，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。另外也有一個叫做數理統計學的學科專門用來討論這門科目背後的理論基礎。統計學的英文statistics最早是源於現代拉丁文statisticumcollegium(國會)以及義大利文statista(國民或政治家)。德文Statistik，最早是由GottfriedAchenwall(1749)所使用，代表對國家的資料進行分析的學問，也就是「研究國家的科學」。在十九世紀統計學在廣泛的數據以及資料中探究其意義，並且由JohnSinclair引進到英語世界。統計學是一門很古老的科學，一般認為其學理研究始於古希臘的亞里斯多德時代，迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源於研究社會經濟問題，在兩千多年的發展過程中，統計學至少經歷了「城邦政情」，「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。所謂「數理統計」並非獨立於統計學的新學科，確切地說它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬於統計學的范疇，而屬於數學的范疇。統計學的發展過程的三個階段第一階段稱之為「城邦政情」(Mattersofstate)階段「城邦政情」階段始於古希臘的亞里斯多德撰寫「城邦政情」或「城邦紀要」。他一共撰寫了一百五十餘種紀要，其內容包括各城邦的歷史，行政，科學，藝術，人口，資源和財富等社會和經濟情況的比較，分析，具有社會科學特點。「城邦政情」式的統計研究延續了一兩千年，直至十七世紀中葉才逐漸被「政治算數」這個名詞所替代，並且很快被演化為「統計學」(Statistics)。統計學依然保留了城邦(state)這個詞根。第二階段稱之為「政治算數」(Politcalarthmetic)階段與「城邦政情」階段沒有很明顯的分界點，本質的差別也不大。「政治算數」的特點是統計方法與數學計算和推理方法開始結合。分析社會經濟問題的方式更加註重運用定量分析方法。1690年英國威廉·配弟出版(政治算數)一書作為這個階段的起始標志.威廉·配弟用數字，重量和尺度將社會經濟現象數量化的方法是近代統計學的重要特徵。因此，威廉？配弟的(政治算數)被後來的學者評價為近代統計學的來源，威廉？配弟本人也被評價為近代統計學之父。配弟在書中使用的數字有三類：第一類是對社會經濟現象進行統計調查和經驗觀察得到的數字.因為受歷史條件的限制，書中通過嚴格的統計調查得到的數據少，根據經驗得出的數字多；第二類是運用某種數學方法推算出來的數字。其推算方法可分為三種：「(1)以已知數或已知量為基礎，循著某種具體關系進行推算的方法；(2)通過運用數字的理論性推理來進行推算的方法；(3)以平均數為基礎進行推算的方法」；第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數字.配弟把這種運用數字和符號進行的推理稱之為「代數的演算法」。從配弟使用數據的方法看，「政治算數」階段的統計學已經比較明顯地體現了「收集和分析數據的科學和藝術」特點，統計實證方法和理論分析方法渾然一體，這種方法即使是現代統計學也依然繼承。第三階段稱之為「統計分析科學」(Scienceofstatisticalanalysis)階段在「政治算數」階段出現的統計與數學的結合趨勢逐漸發展形成了「統計分析科學」。十九世紀末，歐洲大學開設的「國情紀要」或「政治算數」等課程名稱逐漸消失，代之而起的是「統計分析科學」課程.當時的「統計分析科學」課程的內容仍然是分析研究社會經濟問題。「統計分析科學」課程的出現是現代統計發展階段的開端.1908年，「學生」氏(WilliamSleeyGosset的筆名Student)發表了關於t分布的論文，這是一篇在統計學發展史上劃時代的文章。它創立了小樣本代替大樣本的方法，開創了統計學的新紀元。現代統計學的代表人物首推比利時統計學家奎特萊(AdolpheQuelet)，他將統計分析科學廣泛應用於社會科學，自然科學和工程技術科學領域，因為他深信統計學是可以用於研究任何科學的一般研究方法.現代統計學的理論基礎概率論始於研究賭博的機遇問題，大約開始於1477年。數學家為了解釋支配機遇的一般法則進行了長期的研究，逐漸形成了概率論理論框架。在概率論進一步發展的基礎上，到十九世紀初，數學家們逐漸建立了觀察誤差理論，正態分布理論和最小平方法則。於是，現代統計方法便有了比較堅實的理論基礎。在科學技術飛速發展的今天，統計學廣泛吸收和融合相關學科的新理論，不斷開發應用新技術和新方法，深化和豐富了統計學傳統領域的理論與方法，並拓展了新的領域。今天的統計學已展現出強有力的生命力。在我國，社會主義市場經濟體制的逐步建立，實踐發展的需要對統計學提出了新的、更高的要求。隨著我國社會主義市場經濟的成長和不斷完善，統計學的潛在功能將得到更充分更完滿的開掘。第一，對系統性及系統復雜性的認識為統計學的未來發展增加了新的思路。由於社會實踐廣度和深度迅速發展，以及科學技術的高度發展，人們對客觀世界的系統性及系統的復雜性認識也更加全面和深入。隨著科學融合趨勢的興起，統計學的研究觸角已經向新的領域延伸，新興起了探索性數據的統計方法的研究。研究的領域向復雜客觀現象擴展。21世紀統計學研究的重點將由確定性現象和隨機現象轉移到對復雜現象的研究。如模糊現象、突變現象及混沌現象等新的領域。可以這樣說，復雜現象的研究給統計開辟了新的研究領域。第二，定性與定量相結合的綜合集成法將為統計分析方法的發展提供新的思想。定性與定量相結合的綜合集成方法是錢學森教授於1990年提出的。這一方法的實質就是將科學理論、經驗知識和專家判斷相結合，提出經驗性的假設，再用經驗數據和資料以及模型對它的確實性進行檢測，經過定量計算及反復對比，最後形成結論。它是研究復雜系統的有效手段，而且在問題的研究過程中處處滲透著統計思想，為統計分析方法的發展提供了新的思維方式。第三，統計科學與其他科學滲透將為統計學的應用開辟新的領域。現代科學發展已經出現了整體化趨勢，各門學科不斷融合，已經形成一個相互聯系的統一整體。由於事物之間具有的相互聯系性，各學科之間研究方法的滲透和轉移已成為現代科學發展的一大趨勢。許多學科取得的新的進展為其他學科發展提供了全新的發展機遇。模糊論、突變論及其他新的邊緣學科的出現為統計學的進一步發展提供了新的科學方法和思想。將一些尖端科學成果引入統計學，使統計學與其交互發展將成為未來統計學發展的趨勢。統計學也將會有一個令人振奮的前景。今天已經有一些先驅者開始將控制論、資訊理論、系統論以及圖論、混沌理論、模糊理論等方法和理論引入統計學，這些新的理論和方法的滲透必將會給統計學的發展產生深遠的影響。統計學產生於應用，在應用過程中發展壯大。隨著經濟社會的發展、各學科相互融合趨勢的發展和計算機技術的迅速發展，統計學的應用領域、統計理論與分析方法也將不斷發展，在所有領域展現它的生命力和重要作用。