現代統計分析方法與應用

Ⅰ 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。

Ⅱ 現代統計分析方法與應用的內容提要

本書既可作為非統計專業，如人文社會科學、財經管理類研究生學習現代統計分析方法之用，也可作為經濟統計專業學生學慣用書，同時也適合從事社會、經濟、管理等研究和實際工作的從業人員進行量化研究的參考書。

Ⅲ 多元統計分析概述

後期會把每一章的學習筆記鏈接加上

多元統計分析 是研究多個隨機變數之間相互依賴關系及其內在統計規律的一門學科

在統計學的基本內容匯總，只考慮一個或幾個因素對一個觀測指標（變數）的影響大小的問題，稱為 一元統計分析 。

若考慮一個或幾個因素對兩個或兩個以上觀測指標（變數）的影響大小的問題，或者多個觀測指標（變數）的相互依賴關系，既稱為 多元統計分析 。

有兩大類，包括：

將數據歸類，找出他們之間的聯系和內在規律。

構造分類模型一般採用 聚類分析 和 判別分析 技術

在眾多因素中找出各個變數中最佳的子集合，根據子集合所包含的信心描述多元系統的結果及各個因子對系統的影響，舍棄次要因素，以簡化系統結構，認識系統的內核（有點做單細胞降維的意思）

可採用 主成分分析 、 因子分析 、 對應分析 等方法。

多元統計分析的內容主要有: 多元數據圖示法 、 多元線性相關 與 回歸分析 、 判別分析 、 聚類分析 、 主成分分析 、 因子分析 、 對應分析 及 典型相關分析 等。

多元數據是指具有多個變數的數據。如果將每個變數看作一個隨機向量的話，多個變數形成的數據集將是一個隨機矩陣，所以多元數據的基本表現形式是一個矩陣。對這些數據矩陣進行數學表示是我們的首要任務。也就是說，多元數據的基本運算是矩陣運算，而R語言是一個優秀的矩陣運算語言，這也是我們應用它的一大優勢。

直觀分析即圖示法，是進行數據分析的重要輔助手段。例如，通過兩變數的散點圖可以考察異常的觀察值對樣本相關系數的影響，利用矩陣散點圖可以考察多元之間的關系，利用多元箱尾圖可以比較幾個變數的基本統計量的大小差別。

相關分析就是通過對大量數字資料的觀察，消除偶然因素的影響，探求現象之間相關關系的密切程度和表現形式。在經濟系統中，各個經濟變數常常存在內在的關系。例如，經濟增長與財政收人、人均收入與消費支出等。在這些關系中，有一些是嚴格的函數關系，這類關系可以用數學表達式表示出來。還有一些是非確定的關系，一個變數產生變動會影響其他變數，使其產生變化。這種變化具有隨機的特性，但是仍然遵循一定的規律。函數關系很容易解決，而那些非確定的關系，即相關關系，才是我們所關心的問題。

回歸分析研究的主要對象是客觀事物變數間的統計關系。它是建立在對客觀事物進行大量實驗和觀察的基礎上，用來尋找隱藏在看起來不確定的現象中的統計規律的方法。回歸分析不僅可以揭示自變數對因變數的影響大小，還可以用回歸方程進行預測和控制。回歸分析的主要研究范圍包括:

(1) 線性回歸模型: 一元線性回歸模型 ， 多元線性回歸模型 。
(2) 回歸模型的診斷: 回歸模型基本假設的合理性，回歸方程擬合效果的判定，選擇回歸函數的形式。
(3) 廣義線性模型: 含定性變數的回歸 ， 自變數含定性變數 ， 因變數含定性變數 。
(4) 非線性回歸模型: 一元非線性回歸 ， 多元非線性回歸 。

在實際研究中，經常遇到一個隨機變數隨一個或多個非隨機變數的變化而變化的情況，而這種變化關系明顯呈非線性。怎樣用一個較好的模型來表示，然後進行估計與預測，並對其非線性進行檢驗就成為--個重要的問題。在經濟預測中，常用多元回歸模型反映預測量與各因素之間的依賴關系，其中，線性回歸分析有著廣泛的應用。但客觀事物之間並不一定呈線性關系，在有些情況下，非線性回歸模型更為合適，只是建立起來較為困難。在實際的生產過程中，生產管理目標的參量與加工數量存在相關關系。隨著生產和加工數量的增加，生產管理目標的參量（如生產成本和生產工時等）大多不是簡單的線性增加，此時，需採用非線性回歸分析進行分析。

鑒於統計模型的多樣性和各種模型的適應性，針對因變數和解釋變數的取值性質，可將統計模型分為多種類型。通常將自變數為定性變數的線性模型稱為 一般線性模型 ，如實驗設計模型、方差分析模型; 將因變數為非正態分布的線性模型稱為 廣義線性模型 ，如 Logistic回歸模型 、 對數線性模型 、 Cox比例風險模型 。

1972年，Nelder對經典線性回歸模型作了進一步的推廣，建立了統一的理論和計算框架，對回歸模型在統計學中的應用產生了重要影響。這種新的線性回歸模型稱為廣義線性模型( generalized linear models，GLM)。

廣義線性模型是多元線性回歸模型的推廣，從另一個角度也可以看作是非線性模型的特例，它們具有--些共性，是其他非線性模型所不具備的。它與典型線性模型的區別是其隨機誤差的分布 不是正態分布 ，與非線性模型的最大區別則在於非線性模型沒有明確的隨機誤差分布假定，而廣義線性模型的 隨機誤差的分布是可以確定的 。廣義線性模型 不僅包括離散變數，也包括連續變數 。正態分布也被包括在指數分布族裡，該指數分布族包含描述發散狀況的參數，屬於雙參數指數分布族。

判別分析是多元統計分析中用於 判別樣本所屬類型 的一種統計分析方法。所謂判別分析法，是在已知的分類之下，一旦有新的樣品時，可以利用此法選定一個判別標准，以判定將該新樣品放置於哪個類別中。判別分析的目的是對已知分類的數據建立由數值指標構成的 分類規則 ，然後把這樣的規則應用到未知分類的樣品中去分類。例如，我們獲得了患胃炎的病人和健康人的一些化驗指標，就可以從這些化驗指標中發現兩類人的區別。把這種區別表示為一個判別公式，然後對那些被懷疑患胃炎的人就可以根據其化驗指標用判別公式來進行輔助診斷。

聚類分析是研究 物以類聚 的--種現代統計分析方法。過去人們主要靠經驗和專業知識作定性分類處理，很少利用數學方法，致使許多分類帶有主觀性和任意性，不能很好地揭示客觀事物內在的本質差別和聯系，特別是對於多因素、多指標的分類問題，定性分類更難以實現准確分類。為了克服定性分類的不足，多元統計分析逐漸被引人到數值分類學中，形成了聚類分析這個分支。

聚類分析是一種分類技術，與多元分析的其他方法相比，該方法較為粗糙，理論上還不完善，但應用方面取得了很大成功。 聚類分析 與 回歸分析 、 判別分析 一起被稱為多元分析的三個主要方法。

在實際問題中，研究多變數問題是經常遇到的，然而在多數情況下，不同變數之間有一定相關性，這必然增加了分析問題的復雜性。主成分分析就是一種 通過降維技術把多個指標化為少數幾個綜合指標 的統計分析方法。如何將具有錯綜復雜關系的指標綜合成幾個較少的成分，使之既有利於對問題進行分析和解釋，又便於抓住主要矛盾作出科學的評價，此時便可以用主成分分析方法。

因子分析是主成分分析的推廣，它也是一種把多個變數化為少數幾個綜合變數的多元分析方法，但其目的是 用有限個不可觀測的隱變數來解釋原變數之間的相關關系 。主成分分析通過線性組合將原變數綜合成幾個主成分，用較少的綜合指標來代替原來較多的指標（變數)。在多元分析中，變數間往往存在相關性，是什麼原因使變數間有關聯呢? 是否存在不能直接觀測到的但影響可觀測變數變化的公共因子呢?

因子分析就是尋找這些公共因子的統計分析方法，它是 在主成分的基礎上構築若干意義較為明確的公因子，以它們為框架分解原變數，以此考察原變數間的聯系與區別 。例如，在研究糕點行業的物價變動中，糕點行業品種繁多、多到幾百種甚至上千種，但無論哪種樣式的糕點,用料不外乎麵粉、食用油、糖等主要原料。那麼，麵粉、食用油、糖就是眾多糕點的公共因子，各種糕點的物價變動與麵粉、食用油、糖的物價變動密切相關，要了解或控制糕點行業的物價變動，只要抓住麵粉、食用油和糖的價格即可。

對應分析又稱為相應分析，由法國統計學家J.P.Beozecri於 1970年提出。對應分析是在因子分析基礎之上發展起來的一種多元統計方法，是Q型和R型因子分析的聯合應用。在經濟管理數據的統計分析中，經常要處理三種關系，即 樣品之間的關系（Q型關系)、變數間的關系（R型關系）以及樣品與變數之間的關系（對應型關系) 。例如，對某一行業所屬的企業進行經濟效益評價時，不僅要研究經濟效益指標間的關系，還要將企業按經濟效益的好壞進行分類，研究哪些企業與哪些經濟效益指標的關系更密切一些，為決策部門正確指導企業的生產經營活動提供更多的信息。這就需要有一種統計方法， 將企業（樣品〉和指標（變數）放在一起進行分析、分類、作圖，便於作經濟意義.上的解釋 。解決這類問題的統計方法就是對應分析。

在相關分析中，當考察的一組變數僅有兩個時，可用 簡單相關系數 來衡量它們;當考察的一組變數有多個時，可用 復相關系數 來衡量它們。大量的實際問題需要我們把指標之間的聯系擴展到兩組變數，即 兩組隨機變數之間的相互依賴關系 。典型相關分析就是用來解決此類問題的一種分析方法。它實際上是 利用主成分的思想來討論兩組隨機變數的相關性問題，把兩組變數間的相關性研究化為少數幾對變數之間的相關性研究，而且這少數幾對變數之間又是不相關的，以此來達到化簡復雜相關關系的目的 。

典型相關分析在經濟管理實證研究中有著廣泛的應用，因為許多經濟現象之間都是多個變數對多個變數的關系。例如，在研究通貨膨脹的成因時，可把幾個物價指數作為一組變數，把若干個影響物價變動的因素作為另一組變數，通過典型相關分析找出幾對主要綜合變數，結合典型相關系數對物價上漲及通貨膨脹的成因，給出較深刻的分析結果。

多維標度分析（ multidimensional scaling，MDS）是 以空間分布的形式表現對象之間相似性或親疏關系 的一種多元數據分析方法。1958年，Torgerson 在其博士論文中首次正式提出這一方法。MDS分析多見於市場營銷，近年來在經濟管理領域的應用日趨增多,但國內在這方面的應用報道極少。多維標度法通過一系列技巧，使研究者識別構成受測者對樣品的評價基礎的關鍵維數。例如，多維標度法常用於市場研究中，以識別構成顧客對產品、服務或者公司的評價基礎的關鍵維數。其他的應用如比較自然屬性（比如食品口味或者不同的氣味)，對政治候選人或事件的了解，甚至評估不同群體的文化差異。多維標度法 通過受測者所提供的對樣品的相似性或者偏好的判斷推導出內在的維數 。一旦有數據，多維標度法就可以用來分析:①評價樣品時受測者用什麼維數;②在特定情況下受測者可能使用多少維數;③每個維數的相對重要性如何;④如何獲得對樣品關聯的感性認識。

20世紀七八十年代，是現代科學評價蓬勃興起的年代，在此期間產生了很多種評價方法，如ELECTRE法、多維偏好分析的線性規劃法（LINMAP)、層次分析法（AHP)、數據包絡分析法（EDA）及逼近於理想解的排序法（TOPSIS)等，這些方法到現在已經發展得相對完善了，而且它們的應用也比較廣泛。

而我國現代科學評價的發展則是在20世紀八九十年代，對評價方法及其應用的研究也取得了很大的成效，把綜合評價方法應用到了國民經濟各個部門，如可持續發展綜合評價、小康評價體系、現代化指標體系及國際競爭力評價體系等。

多指標綜合評價方法具有以下特點: 包含若干個指標，分別說明被評價對象的不同方面 ;評價方法最終要 對被評價對象作出一個整體性的評判，用一個總指標來說明被評價對象的一般水平 。

目前常用的綜合評價方法較多， 如綜合評分法、綜合指數法、秩和比法、層次分析法、TOPSIS法、模糊綜合評判法、數據包絡分析法 等。

R -- 永遠滴神~

Ⅳ 統計學是怎樣一門學科描述統計和推斷統計各有什麼特點舉出常用的三種統計分析方

描述統計是指對採集的數據進行登記、審核、整理、歸類，在此基礎上進一步計算出各種能反映總體數量特徵的綜合指標，並用圖表的形式表示經過歸納分析而得到的各種有用的統計信息。
推斷統計是在對樣本數據進行描述的基礎上，利用一定的方法根據樣本數據去估計或檢驗總體的數量特徵。推斷統計是現代統計學的主要內容。
回歸分析：確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法
方差分析：用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗，通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。
相關分析：是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變數之間的相關關系的一種統計方法。相關分析與回歸分析在實際應用中有密切關系。然而在回歸分析中，所關心的是一個隨機變數Y對另一個（或一組）隨機變數X的依賴關系的函數形式。而在相關分析中
，所討論的變數的地位一樣，分析側重於隨機變數之間的種種相關特徵。
判別分析：是按照一定的判別准則，建立一個或多個判別函數，用研究對象的大量資料確定判別函數中的待定系數，並計算判別指標，在氣候分類、農業區劃、土地類型劃分中有著廣泛的應用。
聚類分析：通過數據建模簡化數據的一種方法，聚類分析在電子商務中網站建設數據挖掘中也是很重要的一個方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，並分析客戶的共同特徵，可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。
因子分析：基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關比較密切的幾個變數歸在同一類中，每一類變數就成為一個因子（之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變數），以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。運用這種研究技術，可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些，以及它們的影響力（權重）運用這種研究技術，還可以為市場細分做前期分析。
描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關分析三大部分。常見統計分析法：t檢驗，F檢驗
方差分析

Ⅳ 統計學的研究方法有哪些

統計學作為一門方法論科學，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在後續課程中學習，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

二、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

四、統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

五、統計推斷法
在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們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。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。

Ⅵ 統計分析與spss的應用

統計分析與SPSS的應用是2008年中國人民大學出版社出版的書，作者是薛薇。

在內容安排上，既包括基本的統計分析方法，如：描述統計、頻數分析、交叉列聯表分析、多選項分析、參數檢驗、方差分析、非參數檢驗，同時也包括多元統計分析方法，如：多元回歸分析，聚類分析，因子分析等，從而使讀者能夠由淺入深的掌握統計分析方法的精華

教材既克服了其他統計分析教材中單純講解分析方法，而缺少方法的實驗手段的弱點，同時也克服了一般spss軟體使用手冊中，僅僅講解操作步驟的弱點，因而具有很強的實用性。

Ⅶ 現代統計分析方法與應用的目錄

第1章 概論
§1.1 為統計學正名
§1.2 市場呼喚真統計
§1.3 統計分析方法及其應用
思考與練習
第2章 統計學基礎回顧
§2.1 統計數據的整理與描述
§2.2 幾種重要的概率分布
§2.3 多元分布的基本概念
§2.4 多元正態分布
§2.5 參數估計
§2.6 假設檢驗
思考與練習
第3章 定性數據的x2檢驗
§3.1 多項分布與X2檢驗
§3.2 列聯表分析
§3.3 一致性檢驗
§3.4 擬合優度檢驗
思考與練習
第4章 一元線性回歸
§4.1 一元線性回歸模型
§4.2 回歸參數β0，β1的估計
§4.3 最小二乘估計的性質
§4.4 回歸方程的顯著性檢驗
§4.5 殘差分析
§4.6 預測和控制
§4.7 建模總結和應注意的問題
思考與練習
第5章 多元線性回歸
§5.1 多元線性回歸模型
§5.2 回歸參數的估計
§5.3 參數估計量的性質
§5.4 回歸方程的顯著性檢驗
§5.5 中心化和標准化
§5.6 相關陣與偏相關系數
§5.7 多元建模總結與評注
思考與練習
第6章 違背基本假設的回歸分析
§6.1 關於異方差性問題
§6.2 關於自相關性問題
§6.3 關於多重共線性問題
§6.4 異常值與強影響值
思考與練習
第7章 自變數選擇與逐步回歸
§7.1 自變數選擇對估計和預測的影響
§7.2 所有子集回歸
§7.3 逐步回歸
§7.4 實例與評注
思考與練習
第8章 定性數據的建模分析
§8.1 對數線性模型基本理論和方法
§8.2 對數線性模型分析的上機實踐
§8.3 Logistic回歸基本理論和方法
§8.4 Logistic回歸的方法及步驟
思考與練習
第9章 多變數的圖表示法
§9.1 散點圖矩陣
§9.2 臉譜圖
§9.3 雷達圖與星圖
§9.4 星座圖
思考與練習
第10章 聚類分析
§10.1 聚類分析的基本思想
§10.2 相似性度量
§10.3 類和類的特徵
§10.4 聚類方法
§10.5 實際例子
思考與練習
第11章 判別分析
§11.1 判別分析的基本思想
§11.2 距離判別
§11.3 Bayes判別
§11.4 Fisher判別
§11.5 逐步判別
§11.6 判別分析應用的幾個例子
思考與練習
第12章 主成分分析
§12.1 主成分分析的基本思想
§12.2 主成分分析的幾何意義
§12.3 總體主成分及其性質
§12.4 樣本主成分的導出
§12.5 主成分分析步驟及框圖
§12.6 主成分分析的應用
思考與練習
第13章 因子分析
§13.1 因子分析的基本思想
§13.2 因子載荷的求解
§13.3 因子分析的步驟與邏輯框圖
§13.4 因子分析的上機實現
思考與練習
第14章 對應分析
§14.1 對應分析的基本理論
§14.2 對應分析的步驟及邏輯框圖
§14.3 對應分析的上機實現
思考與練習
第15章 典型相關分析
§15.1 典型相關分析的基本理論
§15.2 典型相關分析的步驟及邏輯框圖
§15.3 典型相關分析的上機實現
思考與練習
參考文獻
附錄
表1 白松分布表
表2 標准正態分布表
表3 正態分布分位數表
表4 卡方（x2）分布表
表5 相關系數檢驗表
表6 t分布的臨界點
表7 F分布表
表8 D.w檢驗上下界表

Ⅷ 現代統計分析方法與應用的作者簡介

何曉群，中國人民大學統計學院教授，中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心主任，中國現場統計研究會副秘書長，國家稅務總局特邀監察員。主要研究領域：應用數理統計，多元統計分析，六西格瑪管理。多次參加國際學術會議，主持和參與多項國家和省部級及企業橫向課題研究，發表論文80餘篇。

Ⅸ 研究生中的應用統計碩士專業屬於什麼類別的，屬於經濟類嗎

有的把統計歸理學類，有的歸經濟類，要看所關注學校導師研究方向。

根據培養方案要求，採用「理論學習+案例教學+實驗教學+實訓實踐」四維一體的培養模式，突出統計專業實際操作能力的訓練，注重培養統計分析能力和創造性解決實際問題的能力，並充分利用金融學院的專業優勢，強化金融數據分析技能培養。

課程體系主要由應用統計專業的基本理論與方法模塊和金融統計與計量分析模塊構成。前者主要包括高等數理統計、應用回歸分析、多元統計方法、應用時間序列分析、應用統計軟體等，這些課程由數理學院承擔。

培養方式：

首先，掌握現代統計分析方法，能夠運用行業認可的軟體，對金融特定問題程序化實現並進行定量分析，包括數據採集，數據整理，建立模型，運行分析，解釋結果。

其次，通過系統學習金融與投資理論知識，逐步培養起專業敏銳性，能對相關金融問題作出分析。

第三，了解基本的金融建模演算法和主要金融模型的編程思想，能夠基於金融工程的思想，根據需求建立或開發特定的定價模型和風險管理模型。

第四，利用業界專家資源，聘請金融機構高管人員與數據分析專家作專業講座， 增加實踐感知能力。

學生修滿規定學分並考核合格後，進入專業實習與學位論文設計答辯階段。學位論文類型採用與數據收集、整理、分析相關的調研報告，數據分析報告，應用統計方法的實證研究等形式。完成專業實習並通過學位論文答辯者，經校學位評定委員會審核批准，授予碩士專業學位。

Ⅹ 在解決實際問題時常用的分析方法有哪些

目前在實際工作中,通常採用的分析方法有五種：

1、對比分析法

也叫比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。對比法， 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。

2、因素分析法

又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。

因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。

3、相關分析法

揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析，又稱回歸分析，即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數，頂角和方位角為因變數，建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。

4、差額計演算法

確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下，可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時，假定只有這一因素變動，而其餘因素不變。確定各個因素替代順序，然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的， 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。

(10)現代統計分析方法與應用擴展閱讀

分析法是「綜合法」的對稱。把復雜的經濟現象分解成許多簡單組成部分，分別進行研究的方法。其實質是： 通過調查研究，找出事物的內在矛盾，並對矛盾的各個方面進行深入研究。剔除那些偶然的、非本質的東西，抽象出必然的、本質的因素，並由此得出一些反映本質的簡單規定，以把握矛盾的各個方面的特殊性。

分析法所提供的只是對於經濟現象的片面理解，它還不能從總體上、從各個部分之間的相互聯繫上來把握經濟現象。因此，在分析的基礎上，還必須運用綜合的方法，使分析得到的各個方面的本質規定，按照經濟現象內在的邏輯聯系，形成有機的體系，這樣才能全面、深刻地認識經濟現象，提出解決問題的有效辦法。

適用范圍：不易直接證明結論；從結論很顯然能推出明顯正確的條件。