统计基本研究方法

‘壹’ 统计研究的基本方法有哪几种

（一）大量观察法 （二）统计分组法 （三）综合指标法 （四）时间数列分析法 （五）指数分析法 （六）相关分析法 （七）抽样推断法 从各个统计学专家的介绍来看，统计学的基本研究方法是上述的7类。

‘贰’ 两种统计学的研究方法分别是

1简述统计学的研究方法。 大量观察法,统计分组法,综合指标法,动态分析法,统 计推断法,统计指数法,抽样法,相关分析法。 2. 简述统计调查的组织形式。

‘叁’ 统计研究的基本方法有哪几种

统计学专业，数学三，英语 ，以及政治啊，这是初试，不过还有复试，要考综合性统计学，不过你首先还是把初试过了再说！只要你肯努力应该没问题，我相信你会的！至于数学是很重要的他是考研的核心，拿分的关键，所以你要去看下提纲
如下：
一、微积分
一、函数、极限、连续
考试内容
函数的概念及表示法 函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性 反函数、复合函数、隐函数、分段函数基本初等函数的性质及图形初等函数 数列极限与函数极限的概念 函数的左极限和右极限 无穷小和无穷大的概念及关系 无穷小的基本性质及阶的比较极限 四则运算 两个重要极限 函数连续与间断的概念 初等函数的连续性 闭区间上连续函数的性质
考试要求
1．理解函数的概念，掌握函数的表示法。深入了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。
3．理解复合函数、反函数、隐函数和分段函数的概念。
4。掌握基本初等函数的性质及其图形，理解初等函数的概念。
5．会建立简单应用问题中的函数关系式。
6．了解数列极限和函数极限（包括左、右极限）的概念。
7．了解无穷小的概念和基本性质，掌握无穷小的阶的比较方法。了解无穷大的概念及其与无穷小的关系。
8．了解极限的性质与极限存在的两个准则（单调有界数列有极限、夹*定理），掌握极限四则运算法则，会应用两个重要极限。
9．理解函数连续性的概念（含左连续与右连续）。
10.了解连续函数的性质和初等函数的连续性，了解闭区间上连续函数的性质（有界性、最大值与最小值定理和介值定理）及其简单应用。
二、一元函数微分学
考试内容
导数的概念 函数的可导性与连续性之间的关系 导数的四则运算 基本初等函数的导数 复合函数、反函数和隐函数的导数 高阶导数 微分的概念和运算法则 微分中值定理及其应用 洛必达（L'HoSpital）法则 函数单调性 函数的极值 函数图形的凹凸性、拐点及渐近线 函数图形的描绘 函数的最大值与最小值
考试要求
1。理解导数的概念及可导性与连续性之间的关系，了解导数的几何意义与经济意义（含边际与弹性的概念）。
2．掌握基本初等函数的导数公式、导数的四则运算法则及复合函数的求导法则；掌握反函数与隐函数求导法以及对数求导法。
3．了解高阶导数的概念，会求二阶、三阶导数及较简单函数的N阶导数。
4.了解微分的概念，导数与微分之间的关系，以及一阶微分形式的不变性：掌握微分法。
5．理解罗尔（ROl1e）定理、拉格朗日（kgrange）中值定理、柯西（oluchy）中值定理的条件和结论，掌握这三个定理的简单应用。
6．会用洛必达法则求极限。
7．掌握函数单调性的判别方法及其应用，掌握极值、最大值和最小值的求法（含解较简单的应用题）。
8．掌握曲线凹凸性和拐点的判别方法，以及曲线的渐近线的求法。
9．掌握函数作图的基本步骤和方法，会作某些简单函数的图形
三、一元函数积分学
考试内容
原函数与不定积分的概念 不定积分的基本性质 基本积分公式 不定积分的换元 积分法和分部积分法 定积分的概念和基本性质 积分中值定理 变上限定积分定义的函数及其导数 牛顿一莱布尼茨（Newton一Leibniz）公式 定积分的换元 积分法和分部积分法广义积分的概念和计算定积分的应用
考试要求
1．理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和基本积分公式；掌握计算不定积分的换元积分法和分部积分法。
2．了解定积分的概念和基本性质。掌握牛顿一莱布尼茨公式，以及定积分的换元积分法和分部积分法。会求变上限定积分的导数。
3．会利用定积分计算平面图形的面积和旋转体的体积，会利用定积分求解一些简单的经济应用题。
4．了解广义积分收敛与发散的概念，掌握计算广义积分的基本方法，了解广义积分的收敛与发散的条件。
四、多元函数微积分学
考试内容
多元函数的概念 二元函数的几何意义 二元函数的极限与连续性 有界闭区域上二元连续函数的性质（最大值和最小值定理）偏导数的概念与计算多元复合函数的求导法 隐函数求导法 高阶偏导数全微分多元函数的极值和条件极值、最大值和最小值二重积分的概念、基本性质和计算 无界区域上简单二重积分的计算
考试要求
1．了解多元函数的概念，了解二元函数的表示法与几何意义
2．了解二元函数的极限与连续的直观意义。
3．了解多元函数偏导数与全微分的概念，掌握求复合函数偏导数和全微分的方法，会用隐函数的求导法则。
4．了解多元函数极值和条件极值的概念／掌握多元函数极值存在的必要条件，了解二元函数极值存在的充分条件。会求二元函数的极值。会用拉格朗日乘数法求条件极值。会求简单多元函数的最大值和最小值，会求解一些简单的应用题。
5．了解二重积分的概念与基本性质，掌握二重积分（直角坐标、极坐标）的计算方法。会计算无界区域上的较简单的二重积分。
五、无穷级数
考试内容
常数项级数收敛与发散的概念 收敛级数的和的概念级数的基本性质与收敛的必要条件 几何级数与户级数的收敛性 正项级数收敛性的判别 任意项级数的绝对收敛与条件收敛 交错级数莱布尼茨定理幂级数的概念 收敛半径、收敛区问（指开区间）和收敛域幂级数的和函数幂级数在收敛区间内的基本性质简单幂级数的和函数的求法 初等函数的幂级数展开式
考试要求
1．了解级数的收敛与发散、收敛级数的和等概念。
2．掌握级数收敛的必要条件及收敛级数的基本性质。掌握几何级数及P 级数的收敛与发散的条件。掌握正项级数的比较判别法和达朗贝尔（比值）判别法。
3．了解任意项级数绝对收敛与条件收敛的概念，掌握交错级数的莱布尼茨判别法，掌握绝对收敛与条件收敛的判别方法。
4．会求幂级数的收敛半径和收敛域。
5．了解幂级数在收敛区问内的基本性质（和函数的连续性、逐项微分和逐项积分），会求一些简单幂级数的和函数。
6·掌握(略)等幂级数展开式，并会利用这些展开式将一些简单函数间接展成幂级数。
六、常微分方程与羡分方程
考试内容
微分方程的概念 微分方程的解、通解、初始条件和特解变量 可分离的微分方程 齐次方程一阶线性方程 二阶常系数齐次线性方程及简单的非齐次线性方程 差分与差分方程的概念 差分方程的通解与特解 一阶常系数线性差分方程 微分方程与差分方程的简单应用
考试要求
1．了解微分方程的阶、通解、初始条件和特解等概念。
2．掌握变量可分离的方程、齐次方程和一阶线性方程的求解方法。
3．会解二阶常系数齐次线性方程和自由项为多项式、指数函数、正弦函数、余弦函数，以及它们的和与乘积的二阶常系数非齐次线性微分方程。
4．了解差分与差分方程及其通解与特解等概念。
5．掌握一阶常系数线性差分方程的求解方法。
6．会应用微分方程和差分方程求解一些简单的经济应用问题。
二、线往代数
一、行列式
考试内容
行列式的概念和基本性质行列式按行（列）展开定理克莱姆（Crammer）法则
考试要求
1．理解门阶行列式的概念。
2．掌握行列式的性质，会应用行列式的性质和行列式按行（列）展开定理计算行列式。
3．会用克莱姆法则解线性方程组。

‘肆’ 简述传统统计的研究程序和基本方法（如果不知道的，麻烦不要乱说啊！谢谢）

(1)数据活动的一般过程：设计(定性)→调查、整理（定量）一结论（定性）。
A、设计阶段，对统计工作的各个环节进行通盘考虑和安排，通过对客观现象质的认识来确定对象的范围和反映对象范围的指标体系，表现为具体的设计方案；
B、调查阶段，根据统计设计的要求，运用科学的方法，有组织、有计划地搜集统计资料的过程，是统计活动的基础性阶段；
C、整理阶段，根据统计研究目的，将统计调查所得的资料进行分类汇总或再加工使其系统化、条理化和更方面利用的工作过程，可看做统计调查的继续和统计分析的前提；
D、分析阶段，利用综合指标和专门的方法，通过比较、判断、推理，对事物的本质、规律及未来前景，从数量上进行说明和阐释的工作过程，是统计工作和认识水平由感性到理性的决定性阶段。
E.预测决策阶段：对研究对象进行预测，对决策诸因素进行计算判断，以对未来对象做出选择。
(2）研究的方法：
A、大量观察法，对所研究的事物的全部或足够数量进行观察；
B、统计分组法，按照确定的标志，将被研究总体区分为性质不同的部分；
C、综合指标法，运用各种综合指标对总体现象的数量特征与数量关系进行描述分析；
D、时间数列分析法，根据时间数列的资料计算动态分析指标，来揭示研究对象的发展规律和发展程度；
E、相关分析法，测定客观事物之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法；
F、抽样推断法，根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。
G其他方法，如归纳法、模型法、试验法等。

‘伍’ 统计学研究有哪些方法麻烦告诉我

统计是要分析数据的，但首先需要考察的是，数据的是否合适，实验采集的数据是否符合分析的目的和要求。
所谓
实验设计
就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合
统计分析方法
的要求，以便得出有效的客观的
结论
。它主要适用于
自然科学
研究和工程技术领域的
统计数据
搜集。
实验设计要遵循的三个基本原则:
(1)
重复性
原则:即允许在相同条件下重复多次
实验
。好处是:其一可以获得更加精确的有效
估计量
;其二，可以获得
实验误差
的估计量。这些都是提高
估计精度
或缩小
误差范围
所需要的。
(2)
随机化
原则:是指在实验设计中，对实验对象的分配和实验次序都是随机安排的。是实验设计的重要原则。
(3)
区组
化原则:即利用
类型
分组技术，对实验对象按有关标志顺序排除，然后依次将各单位随机地分配到各处理组，使各处理组组内标志值的
差异
相对扩大，而处理组组间的差异相对缩小，这种实验设计安排称为
随机区组设计
。
2.大量观察
大量观察法是
统计学
所特有的方法。所谓大量观察法，是指对所研究的
事物
的全部或足够数量进行观察的方法。统计描述
统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映
总体
数量
特征
的
综合指标
，并加以分析，从中抽出有用的信息，用
表格
或
图像
把它表示出来。是统计研究的
基础
。它通过对分散无序的
原始资料
的整理归纳，运用分组法和
综合指标法
得到现象总体的数量特征，揭露
客观事物
内在数量规律性，达到认识的目的。
分组法是研究总体内部差异的重要方法，通过分组可以研究总体中不同类型的
性质
以及它们的分布情况。
综合指标法是指运用各种
统计指标
来反映和研究客观总体现象的一般数量特征和
数量关系
的方法。
统计模型
法则
是综合指标法的扩展。它是根据一定的
理论
和假定条件，用
数学方程
去模拟现实客观现象相互关系的一种
研究方法
。
4.统计推断
所谓统计推断就是以一定的置信标准要求，根据
样本数据
来判断总体数量特征的
归纳推理
的方法。统计推断是
逻辑
归纳法
在统计推理的应用，所以称为归纳推理的方法。
(1)
参数估计
法:当总体的界限已划定，总体某一数量特征(如
总体平均数
、
方差
等)的
数值
就是唯一确定的，所以把总体的数量特征称为
总体参数
。但是总体参数通常不知道，这就需要通过样本数据计算
样本统计量
，并以此作为总体参数的估计量来估计总体参数的取值或取值区间，这种方法称之为参数估计法。
(2)假设检验法:假设检验的
特点
是，由于对总体的变化情况不了解，不妨先对总体的状况作某种假设，然后根据
样本
实际
观察的资料对所作假设进行检验，来判断这种假设的真伪，以决定行动的取舍。假设检验的方法是统计推断常用的方法。

‘陆’ “统计学”的基本方法有哪几种

“统计学”的基本方法有：

（一）大量观察法。

（二）统计分组法。

（三）综合指标法。

（四）时间数列分析法。

（五）指数分析法。

（六）相关分析法。

第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字。配第把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。

从配第使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。

配第在书中使用的数字有三类：

第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字。因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多；

第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种：

(1)以已知数或已知量为基础，循着某种具体关系进行推算的方法。

(2)通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法。

(3)以平均数为基础进行推算的方法”。

‘柒’ 统计学主要有哪些研究方法

统计学的研究方法如下：
1、大量观察法
2、统计分组法
3、综合指标法
4、时间数列分析法
5、指数法
6、抽样推断法
7、相关分析法

‘捌’ 数理统计有哪些研究方法

数理统计学是根据随机事件的实验数据，通过一些研究方法对数据进行分析处理，常用方法有: 参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等，最后总结出随机事件运动的统计规律。

‘玖’ 统计研究方法中最基本的三种是

（一）大量观察法
（二）统计分组法
（三）综合指标法
（四）时间数列分析法
（五）指数分析法
（六）相关分析法
（七）抽样推断法
从各个统计学专家的介绍来看，统计学的基本研究方法是上述的7类。

‘拾’ 统计研究的具体方法

、大量观察法：对总体中的全部或足够多单位进行调查并进行综合分析的方法。2、综合分析法：对于大量观察所获得的资料，运用各种综合指标的方法反映总体的一般的数量特征，并对综合指标进行分解和对比分析，以研究总体的差异和数量关系。3、归纳推断法：所谓归纳是指由个别到一般，由事实到概括的推理方法。以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理方法，称为统计推断法。