現代統計分析方法與

① 統計學的研究對象是什麼有哪些特點

統計學的研究對象是客觀現象總體數量特徵和數量關系。

它是通過搜集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性的方法論科學。由於統計學的定量研究具有客觀、准確和可檢驗的特點，所以統計方法就成為實證研究的最重要的方法，廣泛適用於自然、社會、經濟、科學技術各個領域的分析研究。

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」；

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。

該專業學生主要學習必需的數學、物理的基礎知識，學習力學基礎理論及某一專業方向的專門知識，加強實驗能力和計算機應用能力的訓練，注意培養理論分析能力和力學應用的能力。受到科學研究和工程技術應用的初步訓練，具有良好的科學素養。

通過學習，將具備了以下幾方面的能力：

1．掌握數學、物理的基礎知識，具有較強的分析和演算能力；

2．掌握系統的力學基本理論知識，初步掌握力學的基本實驗技能和實驗分析方法；掌握一定的工程背景知識，初步學會建立簡單力學模型的方法；

3．了解相近專業的一般原理和知識；

4．對該專業范圍內科學技術的新發展有所了解；

5．了解國家科技、產業政策、知識產權等有關政策和法規；

6．掌握資料查詢、文獻檢索及運用現代信息技術獲取相關信息的基本方法；具有一定的實驗設計，創造實驗條件，歸納、整理、分析實驗結果、撰寫論文，參與學術交流的能力。

(1)現代統計分析方法與擴展閱讀：

主要術語：

統計學（statistics）：收集、處理、分析、解釋數據並從數據中得出結論的科學。

描述統計（descriptive statistics）：研究數據收集、處理和描述的統計學方法。

推斷統計（inferential statistics）：研究如何利用樣本數據來推斷總體特徵的統計學方法。

變數（variable）：每次觀察會得到不同結果的某種特徵。

分類變數（categorical variable）：觀測結果表現為某種類別的變數。

順序變數（rank variable）：又稱有序分類變數，觀測結果表現為某種有序類別的變數。

數值型變數（metric variable）：又稱定量變數，觀測結果表現為數字的變數。

均值（mean）：均值也就是平均數，有時特指算術平均數，這是相對其他方式計算的均值，求法是先將所有數字加起來，然後除以數字的個數，這是測量集中趨勢，或者說平均數的一種方法。

中位數（median）：也就是選取中間的數，要找中位數，首先需要從小到大排序，排序後，再看中間的數字是什麼。

眾數（mode）：眾數也就是數據集中出現頻率最多的數字。

社會經濟的發展，要求統計學提供更多的統計方法；社會科學本身也不斷地向細分化和定量化發展，也要求統計學能提供更有效的調查整理、分析資料的方法。

因此，社會統計學派也日益重視方法論的研究，出現了從實質性方法論轉化的趨勢。但是，社會統計學派仍然強調在統計研究中必須以事物的質為前提和認識事物質的重要性，這同數理統計學派的計量不計質的方法論性質是有本質區別的。

② 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。

③ 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

④ 分析問題原因關鍵項的方法有哪些

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。

⑤ 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。

⑥ 高分求 現代統計分析方法與應用 第3版（何曉群）課後習題完整答案。

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⑧ 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

⑨ logistic回歸分析是什麼

很高深的東西，給你個參考。
實用現代統計分析方法與spss 應用
Spss電腦實驗－第八節(3)兩分類 Logistic 回歸分析