統計基本研究方法

『壹』 統計研究的基本方法有哪幾種

（一）大量觀察法 （二）統計分組法 （三）綜合指標法 （四）時間數列分析法 （五）指數分析法 （六）相關分析法 （七）抽樣推斷法 從各個統計學專家的介紹來看，統計學的基本研究方法是上述的7類。

『貳』 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。

『叄』 統計研究的基本方法有哪幾種

統計學專業，數學三，英語 ，以及政治啊，這是初試，不過還有復試，要考綜合性統計學，不過你首先還是把初試過了再說！只要你肯努力應該沒問題，我相信你會的！至於數學是很重要的他是考研的核心，拿分的關鍵，所以你要去看下提綱
如下：
一、微積分
一、函數、極限、連續
考試內容
函數的概念及表示法 函數的有界性、單調性、周期性和奇偶性 反函數、復合函數、隱函數、分段函數基本初等函數的性質及圖形初等函數 數列極限與函數極限的概念 函數的左極限和右極限 無窮小和無窮大的概念及關系 無窮小的基本性質及階的比較極限 四則運算 兩個重要極限 函數連續與間斷的概念 初等函數的連續性 閉區間上連續函數的性質
考試要求
1．理解函數的概念，掌握函數的表示法。深入了解函數的有界性、單調性、周期性和奇偶性。
3．理解復合函數、反函數、隱函數和分段函數的概念。
4。掌握基本初等函數的性質及其圖形，理解初等函數的概念。
5．會建立簡單應用問題中的函數關系式。
6．了解數列極限和函數極限（包括左、右極限）的概念。
7．了解無窮小的概念和基本性質，掌握無窮小的階的比較方法。了解無窮大的概念及其與無窮小的關系。
8．了解極限的性質與極限存在的兩個准則（單調有界數列有極限、夾*定理），掌握極限四則運演算法則，會應用兩個重要極限。
9．理解函數連續性的概念（含左連續與右連續）。
10.了解連續函數的性質和初等函數的連續性，了解閉區間上連續函數的性質（有界性、最大值與最小值定理和介值定理）及其簡單應用。
二、一元函數微分學
考試內容
導數的概念 函數的可導性與連續性之間的關系 導數的四則運算 基本初等函數的導數 復合函數、反函數和隱函數的導數 高階導數 微分的概念和運演算法則 微分中值定理及其應用 洛必達（L'HoSpital）法則 函數單調性 函數的極值 函數圖形的凹凸性、拐點及漸近線 函數圖形的描繪 函數的最大值與最小值
考試要求
1。理解導數的概念及可導性與連續性之間的關系，了解導數的幾何意義與經濟意義（含邊際與彈性的概念）。
2．掌握基本初等函數的導數公式、導數的四則運演算法則及復合函數的求導法則；掌握反函數與隱函數求導法以及對數求導法。
3．了解高階導數的概念，會求二階、三階導數及較簡單函數的N階導數。
4.了解微分的概念，導數與微分之間的關系，以及一階微分形式的不變性：掌握微分法。
5．理解羅爾（ROl1e）定理、拉格朗日（kgrange）中值定理、柯西（oluchy）中值定理的條件和結論，掌握這三個定理的簡單應用。
6．會用洛必達法則求極限。
7．掌握函數單調性的判別方法及其應用，掌握極值、最大值和最小值的求法（含解較簡單的應用題）。
8．掌握曲線凹凸性和拐點的判別方法，以及曲線的漸近線的求法。
9．掌握函數作圖的基本步驟和方法，會作某些簡單函數的圖形
三、一元函數積分學
考試內容
原函數與不定積分的概念 不定積分的基本性質 基本積分公式 不定積分的換元 積分法和分部積分法 定積分的概念和基本性質 積分中值定理 變上限定積分定義的函數及其導數 牛頓一萊布尼茨（Newton一Leibniz）公式 定積分的換元 積分法和分部積分法廣義積分的概念和計算定積分的應用
考試要求
1．理解原函數與不定積分的概念，掌握不定積分的基本性質和基本積分公式；掌握計算不定積分的換元積分法和分部積分法。
2．了解定積分的概念和基本性質。掌握牛頓一萊布尼茨公式，以及定積分的換元積分法和分部積分法。會求變上限定積分的導數。
3．會利用定積分計算平面圖形的面積和旋轉體的體積，會利用定積分求解一些簡單的經濟應用題。
4．了解廣義積分收斂與發散的概念，掌握計算廣義積分的基本方法，了解廣義積分的收斂與發散的條件。
四、多元函數微積分學
考試內容
多元函數的概念 二元函數的幾何意義 二元函數的極限與連續性 有界閉區域上二元連續函數的性質（最大值和最小值定理）偏導數的概念與計算多元復合函數的求導法 隱函數求導法 高階偏導數全微分多元函數的極值和條件極值、最大值和最小值二重積分的概念、基本性質和計算 無界區域上簡單二重積分的計算
考試要求
1．了解多元函數的概念，了解二元函數的表示法與幾何意義
2．了解二元函數的極限與連續的直觀意義。
3．了解多元函數偏導數與全微分的概念，掌握求復合函數偏導數和全微分的方法，會用隱函數的求導法則。
4．了解多元函數極值和條件極值的概念／掌握多元函數極值存在的必要條件，了解二元函數極值存在的充分條件。會求二元函數的極值。會用拉格朗日乘數法求條件極值。會求簡單多元函數的最大值和最小值，會求解一些簡單的應用題。
5．了解二重積分的概念與基本性質，掌握二重積分（直角坐標、極坐標）的計算方法。會計算無界區域上的較簡單的二重積分。
五、無窮級數
考試內容
常數項級數收斂與發散的概念 收斂級數的和的概念級數的基本性質與收斂的必要條件 幾何級數與戶級數的收斂性 正項級數收斂性的判別 任意項級數的絕對收斂與條件收斂 交錯級數萊布尼茨定理冪級數的概念 收斂半徑、收斂區問（指開區間）和收斂域冪級數的和函數冪級數在收斂區間內的基本性質簡單冪級數的和函數的求法 初等函數的冪級數展開式
考試要求
1．了解級數的收斂與發散、收斂級數的和等概念。
2．掌握級數收斂的必要條件及收斂級數的基本性質。掌握幾何級數及P 級數的收斂與發散的條件。掌握正項級數的比較判別法和達朗貝爾（比值）判別法。
3．了解任意項級數絕對收斂與條件收斂的概念，掌握交錯級數的萊布尼茨判別法，掌握絕對收斂與條件收斂的判別方法。
4．會求冪級數的收斂半徑和收斂域。
5．了解冪級數在收斂區問內的基本性質（和函數的連續性、逐項微分和逐項積分），會求一些簡單冪級數的和函數。
6·掌握(略)等冪級數展開式，並會利用這些展開式將一些簡單函數間接展成冪級數。
六、常微分方程與羨分方程
考試內容
微分方程的概念 微分方程的解、通解、初始條件和特解變數 可分離的微分方程 齊次方程一階線性方程 二階常系數齊次線性方程及簡單的非齊次線性方程 差分與差分方程的概念 差分方程的通解與特解 一階常系數線性差分方程 微分方程與差分方程的簡單應用
考試要求
1．了解微分方程的階、通解、初始條件和特解等概念。
2．掌握變數可分離的方程、齊次方程和一階線性方程的求解方法。
3．會解二階常系數齊次線性方程和自由項為多項式、指數函數、正弦函數、餘弦函數，以及它們的和與乘積的二階常系數非齊次線性微分方程。
4．了解差分與差分方程及其通解與特解等概念。
5．掌握一階常系數線性差分方程的求解方法。
6．會應用微分方程和差分方程求解一些簡單的經濟應用問題。
二、線往代數
一、行列式
考試內容
行列式的概念和基本性質行列式按行（列）展開定理克萊姆（Crammer）法則
考試要求
1．理解門階行列式的概念。
2．掌握行列式的性質，會應用行列式的性質和行列式按行（列）展開定理計算行列式。
3．會用克萊姆法則解線性方程組。

『肆』 簡述傳統統計的研究程序和基本方法（如果不知道的，麻煩不要亂說啊！謝謝）

(1)數據活動的一般過程：設計(定性)→調查、整理（定量）一結論（定性）。
A、設計階段，對統計工作的各個環節進行通盤考慮和安排，通過對客觀現象質的認識來確定對象的范圍和反映對象范圍的指標體系，表現為具體的設計方案；
B、調查階段，根據統計設計的要求，運用科學的方法，有組織、有計劃地搜集統計資料的過程，是統計活動的基礎性階段；
C、整理階段，根據統計研究目的，將統計調查所得的資料進行分類匯總或再加工使其系統化、條理化和更方面利用的工作過程，可看做統計調查的繼續和統計分析的前提；
D、分析階段，利用綜合指標和專門的方法，通過比較、判斷、推理，對事物的本質、規律及未來前景，從數量上進行說明和闡釋的工作過程，是統計工作和認識水平由感性到理性的決定性階段。
E.預測決策階段：對研究對象進行預測，對決策諸因素進行計算判斷，以對未來對象做出選擇。
(2）研究的方法：
A、大量觀察法，對所研究的事物的全部或足夠數量進行觀察；
B、統計分組法，按照確定的標志，將被研究總體區分為性質不同的部分；
C、綜合指標法，運用各種綜合指標對總體現象的數量特徵與數量關系進行描述分析；
D、時間數列分析法，根據時間數列的資料計算動態分析指標，來揭示研究對象的發展規律和發展程度；
E、相關分析法，測定客觀事物之間相關關系的規律性，並據以進行預測和控制的分析方法；
F、抽樣推斷法，根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。
G其他方法，如歸納法、模型法、試驗法等。

『伍』 統計學研究有哪些方法麻煩告訴我

統計是要分析數據的，但首先需要考察的是，數據的是否合適，實驗採集的數據是否符合分析的目的和要求。
所謂
實驗設計
就是指設計實驗的合理程序，使得收集得到的數據符合
統計分析方法
的要求，以便得出有效的客觀的
結論
。它主要適用於
自然科學
研究和工程技術領域的
統計數據
搜集。
實驗設計要遵循的三個基本原則:
(1)
重復性
原則:即允許在相同條件下重復多次
實驗
。好處是:其一可以獲得更加精確的有效
估計量
;其二，可以獲得
實驗誤差
的估計量。這些都是提高
估計精度
或縮小
誤差范圍
所需要的。
(2)
隨機化
原則:是指在實驗設計中，對實驗對象的分配和實驗次序都是隨機安排的。是實驗設計的重要原則。
(3)
區組
化原則:即利用
類型
分組技術，對實驗對象按有關標志順序排除，然後依次將各單位隨機地分配到各處理組，使各處理組組內標志值的
差異
相對擴大，而處理組組間的差異相對縮小，這種實驗設計安排稱為
隨機區組設計
。
2.大量觀察
大量觀察法是
統計學
所特有的方法。所謂大量觀察法，是指對所研究的
事物
的全部或足夠數量進行觀察的方法。統計描述
統計描述是指對由實驗或調查而得到的數據進行登記、審核、整理、歸類、計算出各種能反映
總體
數量
特徵
的
綜合指標
，並加以分析，從中抽出有用的信息，用
表格
或
圖像
把它表示出來。是統計研究的
基礎
。它通過對分散無序的
原始資料
的整理歸納，運用分組法和
綜合指標法
得到現象總體的數量特徵，揭露
客觀事物
內在數量規律性，達到認識的目的。
分組法是研究總體內部差異的重要方法，通過分組可以研究總體中不同類型的
性質
以及它們的分布情況。
綜合指標法是指運用各種
統計指標
來反映和研究客觀總體現象的一般數量特徵和
數量關系
的方法。
統計模型
法則
是綜合指標法的擴展。它是根據一定的
理論
和假定條件，用
數學方程
去模擬現實客觀現象相互關系的一種
研究方法
。
4.統計推斷
所謂統計推斷就是以一定的置信標准要求，根據
樣本數據
來判斷總體數量特徵的
歸納推理
的方法。統計推斷是
邏輯
歸納法
在統計推理的應用，所以稱為歸納推理的方法。
(1)
參數估計
法:當總體的界限已劃定，總體某一數量特徵(如
總體平均數
、
方差
等)的
數值
就是唯一確定的，所以把總體的數量特徵稱為
總體參數
。但是總體參數通常不知道，這就需要通過樣本數據計算
樣本統計量
，並以此作為總體參數的估計量來估計總體參數的取值或取值區間，這種方法稱之為參數估計法。
(2)假設檢驗法:假設檢驗的
特點
是，由於對總體的變化情況不了解，不妨先對總體的狀況作某種假設，然後根據
樣本
實際
觀察的資料對所作假設進行檢驗，來判斷這種假設的真偽，以決定行動的取捨。假設檢驗的方法是統計推斷常用的方法。

『陸』 「統計學」的基本方法有哪幾種

「統計學」的基本方法有：

（一）大量觀察法。

（二）統計分組法。

（三）綜合指標法。

（四）時間數列分析法。

（五）指數分析法。

（六）相關分析法。

第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數字。配第把這種運用數字和符號進行的推理稱之為「代數的演算法」。

從配第使用數據的方法看，「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。

配第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」。

『柒』 統計學主要有哪些研究方法

統計學的研究方法如下：
1、大量觀察法
2、統計分組法
3、綜合指標法
4、時間數列分析法
5、指數法
6、抽樣推斷法
7、相關分析法

『捌』 數理統計有哪些研究方法

數理統計學是根據隨機事件的實驗數據，通過一些研究方法對數據進行分析處理，常用方法有: 參數估計、假設檢驗、回歸分析、方差分析等，最後總結出隨機事件運動的統計規律。

『玖』 統計研究方法中最基本的三種是

（一）大量觀察法
（二）統計分組法
（三）綜合指標法
（四）時間數列分析法
（五）指數分析法
（六）相關分析法
（七）抽樣推斷法
從各個統計學專家的介紹來看，統計學的基本研究方法是上述的7類。

『拾』 統計研究的具體方法

、大量觀察法：對總體中的全部或足夠多單位進行調查並進行綜合分析的方法。2、綜合分析法：對於大量觀察所獲得的資料，運用各種綜合指標的方法反映總體的一般的數量特徵，並對綜合指標進行分解和對比分析，以研究總體的差異和數量關系。3、歸納推斷法：所謂歸納是指由個別到一般，由事實到概括的推理方法。以一定的置信標准，根據樣本數據來判斷總體數量特徵的歸納推理方法，稱為統計推斷法。