[經(jīng)濟(jì)學(xué)]統(tǒng)計(jì)學(xué)課件 第一章-文庫(kù)吧
2024-12-20 00:16 本頁(yè)面
【正文】 、 恩格爾 （ 1821 1896） 和梅爾 （ 18411925） 觀點(diǎn)： 統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象是社會(huì)現(xiàn)象 ， 目的在于明確社會(huì)現(xiàn)象的內(nèi)在聯(lián)系和相互之間的關(guān)系 。 在研究過程中 ， 要用全面調(diào)查 ， 也可以適量的使用抽樣調(diào)查 。 （二）統(tǒng)計(jì)學(xué)的現(xiàn)代格局 格局： 一是以社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題為主要研究對(duì)象的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)； 二是以方法和應(yīng)用研究為主的數(shù)理統(tǒng)計(jì)。 從學(xué)科的角度看： 前者從屬于應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)；后者從屬于數(shù)學(xué)。 趨勢(shì)： 使用計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理成為必然； ◎統(tǒng)計(jì)學(xué)從有關(guān)領(lǐng)域中吸取的養(yǎng)分也越來越多。 三、統(tǒng)計(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用 統(tǒng)計(jì)給我們智慧與力量 統(tǒng)計(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用 （ 案例 1 案例 2） 統(tǒng)計(jì)學(xué)在管理領(lǐng)域的應(yīng)用 （ 案例 1 案例 2） 案例 1 1995年 9月，美國(guó)斯坦福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授劉遵義就通過 實(shí)證比較，數(shù)量分析和模糊評(píng)價(jià) 等方法，預(yù)測(cè)出菲律賓、韓國(guó)、泰國(guó)、印尼和馬來西亞有可能發(fā)生金融危機(jī)。 案例 2 2022年 3月 16日上證平均指數(shù)中 30支股票的市盈率是 。東方電子集團(tuán)有限公司的市盈率是 。這時(shí)，市盈率方面的統(tǒng)計(jì)信息顯示：與上證指數(shù)股票的平均收入相比，東方電子集團(tuán)有限公司的股票價(jià)格較低。因此，投資顧問可以得出結(jié)論：東方電子集團(tuán)有限公司的現(xiàn)行價(jià)格低估了。 指數(shù)可以解決問題！ 案例 1 一家會(huì)計(jì)師事務(wù)所想確定客戶的資產(chǎn)負(fù)債表中所顯示的應(yīng)收賬款的數(shù)量是否公正地體現(xiàn)了實(shí)際的應(yīng)收賬款的數(shù)量。通常，應(yīng)收賬款的賬目數(shù)量很大，要審查和驗(yàn)證每個(gè)賬戶既費(fèi)時(shí)又費(fèi)錢。 怎么辦？ 抽樣調(diào)查可以解決問題！ 案例 2 零售付賬柜臺(tái)使用電子掃描儀收集數(shù)據(jù)，可供各種營(yíng)銷研究應(yīng)用。 數(shù)據(jù)挖掘 的典型： 啤酒與紙尿褲 一、認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù) 1. 中國(guó)歷年主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)集（ 數(shù)據(jù)集 01） 2. 1995年世界各國(guó)基本情況數(shù)據(jù)集（ 數(shù)據(jù)集 02） 3. 公司人力資源部數(shù)據(jù)集（ 數(shù)據(jù)集 03） 4. 企業(yè)流水線上的抽樣數(shù)據(jù)集（ 數(shù)據(jù)集 04） 現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典對(duì)數(shù)據(jù)的解釋是：進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)的數(shù)值。我們提供四個(gè)數(shù)據(jù)集，讓大家對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)直觀的了解。 數(shù)據(jù)集 1 中國(guó)歷年主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集 2 1995年世界各國(guó)基本情況數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集 3 公司人力資源部數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集 4 工廠流水線上的抽樣數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)類型 Ⅰ 1. 分類數(shù)據(jù) （ categorical data） 2. 順序數(shù)據(jù) （ rank data） 3. 數(shù)值型數(shù)據(jù) （ metric data） 分類數(shù)據(jù) （ categorical data） 分類數(shù)據(jù)是對(duì)事物進(jìn)行分類的結(jié)果 ， 數(shù)據(jù)的主要特征是采用文字 、 數(shù)字的代碼和其他符號(hào)對(duì)事物進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類和分組 。 分類數(shù)據(jù)以定類尺度 （ nominal scale） 來衡量 。 順序數(shù)據(jù) （ rank data） 即：等級(jí)數(shù)據(jù) 是對(duì)事物進(jìn)行分類的結(jié)果 ， 只是這些分類在語(yǔ)義上表現(xiàn)出明顯的等級(jí)或順序關(guān)系 ， 例如 ，學(xué)生的成績(jī)可以分為優(yōu)秀 、 良好 、 中等 、 及格和不及格 。 順序數(shù)據(jù)以定序尺度 （ ordinal scale） 來衡量 。 數(shù)值型數(shù)據(jù) 數(shù)值型數(shù)據(jù)是使用自然或度量衡單位對(duì)事物進(jìn)行測(cè)量的結(jié)果 ， 其結(jié)果表現(xiàn)為具體數(shù)值 。 數(shù)值型數(shù)據(jù)有兩種衡量尺度： 一是定距尺度 （ interval scale） 二是定比尺度 （ ratio scale） 區(qū)別： “ 零點(diǎn) ” 數(shù)據(jù)類
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