现代统计分析方法与

① 统计学的研究对象是什么有哪些特点

统计学的研究对象是客观现象总体数量特征和数量关系。

它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。

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”；

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。

该专业学生主要学习必需的数学、物理的基础知识，学习力学基础理论及某一专业方向的专门知识，加强实验能力和计算机应用能力的训练，注意培养理论分析能力和力学应用的能力。受到科学研究和工程技术应用的初步训练，具有良好的科学素养。

通过学习，将具备了以下几方面的能力：

1．掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力；

2．掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法；掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法；

3．了解相近专业的一般原理和知识；

4．对该专业范围内科学技术的新发展有所了解；

5．了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规；

6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。

(1)现代统计分析方法与扩展阅读：

主要术语：

统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。

推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。

变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。

分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。

顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。

数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。

均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。

中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。

众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

社会经济的发展，要求统计学提供更多的统计方法；社会科学本身也不断地向细分化和定量化发展，也要求统计学能提供更有效的调查整理、分析资料的方法。

因此，社会统计学派也日益重视方法论的研究，出现了从实质性方法论转化的趋势。但是，社会统计学派仍然强调在统计研究中必须以事物的质为前提和认识事物质的重要性，这同数理统计学派的计量不计质的方法论性质是有本质区别的。

② 请问下四种应用统计学分析方法区别…

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticumcollegium(国会)以及意大利文statista(国民或政治家)。德文Statistik，最早是由GottfriedAchenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由JohnSinclair引进到英语世界。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。统计学的发展过程的三个阶段第一阶段称之为“城邦政情”(Mattersofstate)阶段“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。第二阶段称之为“政治算数”(Politcalarthmetic)阶段与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。1690年英国威廉·配弟出版(政治算数)一书作为这个阶段的起始标志.威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉？配弟的(政治算数)被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉？配弟本人也被评价为近代统计学之父。配弟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”；第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。从配弟使用数据的方法看，“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。第三阶段称之为“统计分析科学”(Scienceofstatisticalanalysis)阶段在“政治算数”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程.当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端.1908年，“学生”氏(WilliamSleeyGosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(AdolpheQuelet)，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。今天的统计学已展现出强有力的生命力。在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的、更高的要求。随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。第一，对系统性及系统复杂性的认识为统计学的未来发展增加了新的思路。由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。随着科学融合趋势的兴起，统计学的研究触角已经向新的领域延伸，新兴起了探索性数据的统计方法的研究。研究的领域向复杂客观现象扩展。21世纪统计学研究的重点将由确定性现象和随机现象转移到对复杂现象的研究。如模糊现象、突变现象及混沌现象等新的领域。可以这样说，复杂现象的研究给统计开辟了新的研究领域。第二，定性与定量相结合的综合集成法将为统计分析方法的发展提供新的思想。定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授于1990年提出的。这一方法的实质就是将科学理论、经验知识和专家判断相结合，提出经验性的假设，再用经验数据和资料以及模型对它的确实性进行检测，经过定量计算及反复对比，最后形成结论。它是研究复杂系统的有效手段，而且在问题的研究过程中处处渗透着统计思想，为统计分析方法的发展提供了新的思维方式。第三，统计科学与其他科学渗透将为统计学的应用开辟新的领域。现代科学发展已经出现了整体化趋势，各门学科不断融合，已经形成一个相互联系的统一整体。由于事物之间具有的相互联系性，各学科之间研究方法的渗透和转移已成为现代科学发展的一大趋势。许多学科取得的新的进展为其他学科发展提供了全新的发展机遇。模糊论、突变论及其他新的边缘学科的出现为统计学的进一步发展提供了新的科学方法和思想。将一些尖端科学成果引入统计学，使统计学与其交互发展将成为未来统计学发展的趋势。统计学也将会有一个令人振奋的前景。今天已经有一些先驱者开始将控制论、信息论、系统论以及图论、混沌理论、模糊理论等方法和理论引入统计学，这些新的理论和方法的渗透必将会给统计学的发展产生深远的影响。统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。

③ 现代统计分析方法与应用的目录

第1章 概论
§1.1 为统计学正名
§1.2 市场呼唤真统计
§1.3 统计分析方法及其应用
思考与练习
第2章 统计学基础回顾
§2.1 统计数据的整理与描述
§2.2 几种重要的概率分布
§2.3 多元分布的基本概念
§2.4 多元正态分布
§2.5 参数估计
§2.6 假设检验
思考与练习
第3章 定性数据的x2检验
§3.1 多项分布与X2检验
§3.2 列联表分析
§3.3 一致性检验
§3.4 拟合优度检验
思考与练习
第4章 一元线性回归
§4.1 一元线性回归模型
§4.2 回归参数β0，β1的估计
§4.3 最小二乘估计的性质
§4.4 回归方程的显着性检验
§4.5 残差分析
§4.6 预测和控制
§4.7 建模总结和应注意的问题
思考与练习
第5章 多元线性回归
§5.1 多元线性回归模型
§5.2 回归参数的估计
§5.3 参数估计量的性质
§5.4 回归方程的显着性检验
§5.5 中心化和标准化
§5.6 相关阵与偏相关系数
§5.7 多元建模总结与评注
思考与练习
第6章 违背基本假设的回归分析
§6.1 关于异方差性问题
§6.2 关于自相关性问题
§6.3 关于多重共线性问题
§6.4 异常值与强影响值
思考与练习
第7章 自变量选择与逐步回归
§7.1 自变量选择对估计和预测的影响
§7.2 所有子集回归
§7.3 逐步回归
§7.4 实例与评注
思考与练习
第8章 定性数据的建模分析
§8.1 对数线性模型基本理论和方法
§8.2 对数线性模型分析的上机实践
§8.3 Logistic回归基本理论和方法
§8.4 Logistic回归的方法及步骤
思考与练习
第9章 多变量的图表示法
§9.1 散点图矩阵
§9.2 脸谱图
§9.3 雷达图与星图
§9.4 星座图
思考与练习
第10章 聚类分析
§10.1 聚类分析的基本思想
§10.2 相似性度量
§10.3 类和类的特征
§10.4 聚类方法
§10.5 实际例子
思考与练习
第11章 判别分析
§11.1 判别分析的基本思想
§11.2 距离判别
§11.3 Bayes判别
§11.4 Fisher判别
§11.5 逐步判别
§11.6 判别分析应用的几个例子
思考与练习
第12章 主成分分析
§12.1 主成分分析的基本思想
§12.2 主成分分析的几何意义
§12.3 总体主成分及其性质
§12.4 样本主成分的导出
§12.5 主成分分析步骤及框图
§12.6 主成分分析的应用
思考与练习
第13章 因子分析
§13.1 因子分析的基本思想
§13.2 因子载荷的求解
§13.3 因子分析的步骤与逻辑框图
§13.4 因子分析的上机实现
思考与练习
第14章 对应分析
§14.1 对应分析的基本理论
§14.2 对应分析的步骤及逻辑框图
§14.3 对应分析的上机实现
思考与练习
第15章 典型相关分析
§15.1 典型相关分析的基本理论
§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
§15.3 典型相关分析的上机实现
思考与练习
参考文献
附录
表1 白松分布表
表2 标准正态分布表
表3 正态分布分位数表
表4 卡方（x2）分布表
表5 相关系数检验表
表6 t分布的临界点
表7 F分布表
表8 D.w检验上下界表

④ 分析问题原因关键项的方法有哪些

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：
1、对比分析法
也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。
2、因素分析法
又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。
因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
3、相关分析法
揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。
4、差额计算法
确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

⑤ 统计学的研究方法有哪些

统计学作为一门方法论科学，具有自己完善的方法体系。统计研究的具体方法有很多，这将在后续课程中学习，而从大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量观察法
这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

二、统计分组法
由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显着性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

三、综合指标法
统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

四、统计模型法
在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

五、统计推断法
在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们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。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

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⑧ 统计学是怎样一门学科描述统计和推断统计各有什么特点举出常用的三种统计分析方

描述统计是指对采集的数据进行登记、审核、整理、归类，在此基础上进一步计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并用图表的形式表示经过归纳分析而得到的各种有用的统计信息。
推断统计是在对样本数据进行描述的基础上，利用一定的方法根据样本数据去估计或检验总体的数量特征。推断统计是现代统计学的主要内容。
回归分析：确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法
方差分析：用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验，通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
相关分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。
判别分析：是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标，在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。
聚类分析：通过数据建模简化数据的一种方法，聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。
因子分析：基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，还可以为市场细分做前期分析。
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。常见统计分析法：t检验，F检验 方差分析

⑨ logistic回归分析是什么

很高深的东西，给你个参考。
实用现代统计分析方法与spss 应用
Spss电脑实验－第八节(3)两分类 Logistic 回归分析