常见的统计学方法

常见的统计学方法（共12篇）（共12篇）

1.常见的统计学方法 篇一

第四章 制造业企业经济业务的核算

一、资金筹集阶段：

1、借：银行存款/原材料/库存商品/固定资产/无形资产……贷：实收资本/股本

资本公积（超出注册资本金部分）借：盈余公积/资本公积

贷：实收资本

借：实收资本

贷：银行存款

2、借：银行存款

贷：短期借款/长期借款

借：财务费用/在建工程

贷：应付利息/长期借款—应付利息

借：短期借款/长期借款

应付利息

贷：银行存款

二、供应阶段

1、借：在途物资—*材料

应交税费—应交增值税（进项税额）

贷：银行存款/应付账款/应付票据/预付账款

借：应付账款/应付票据/预付账款

贷：银行存款

借：原材料—*材料贷：在途物资—*材料

（计算知识点：采购费用的分配）

2、借：固定资产

应交税费—应交增值税（进项税额）

贷：银行存款/应付账款/应付票据/预付账款

借：在建工程

应交税费—应交增值税（进项税额）

贷：银行存款/应付账款/应付票据/预付账款

借：在建工程

贷：原材料/应付职工薪酬/银行存款/……

借：固定资产

贷：在建工程

三、生产阶段

借：生产成本—*产品/制造费用/管理费用/销售费用/在建工程

贷：原材料

借：生产成本—*产品/制造费用/管理费用/销售费用/在建工程

贷：应付职工薪酬

借：制造费用管理费用/销售费用

贷：累计折旧

借：生产成本—*产品贷：制造费用

（计算知识点：制造费用的分配）

借：库存商品—*产品

贷：生产成本—*产品

四、销售环节

1、借：银行存款/应收账款/应收票据/预收账款

贷：主营业务收入

应交税费—应交增值税（销项税额）

借：主营业务成本

贷：库存商品

借：营业税金及附加

贷：应交税费—应交营业税（消费税、城建税、教育费……）

2、借：银行存款/应收账款/应收票据/预收账款

贷：其他业务收入

应交税费—应交增值税（销项税额）

借：其他业务成本

贷：原材料

3、借：销售费用

贷：银行存款……

4、管理费用

贷：银行存款……

5、借：银行存款……

贷：营业外收入

借：营业外支出

贷：银行存款/其他应付款

五、财务成果的核算和分配

计算知识点：营业利润、利润总额、所得税、净利润的计算（也可见利润表的编制）

1、借：主营业务收入

其他业务收入

投资收益

营业外收入

贷：本年利润

2、借：本年利润

贷：主营业务成本

营业税金及附加

其他业务成本

管理费用

销售费用

财务费用

营业外支出

3、借：所得税费用

贷：应交税费—应交所得税

4、借：本年利润

贷：所得税费用

5、借：本年利润

贷：利润分配—未分配利润

6、借：利润分配—提取盈余公积

—应付股利

贷：盈余公积

应付股利

7、借：利润分配—未分配利润

贷：利润分配—提取盈余公积

—应付股利

财产清查

1、财产盘亏

借：待处理财产损益

贷：原材料/库存商品/库存现金/固定资产 借：管理费用/其他应收款/营业外支出贷：待处理财产损益

2、财产盘盈

借：原材料/库存商品/库存现金/固定资产贷：待处理财产损益

借：待处理财产损益

贷：营业外收入/管理费用/以前损益调整

2.常见的统计学方法 篇二

一、不注重统计与概率的实际意义

1.(2014·内蒙古呼和浩特)以下问题,不适合用全面调查的是().

A. 旅客上飞机前的安检

B. 学校招聘教师,对应聘人员的面试

C. 了解全校学生的课外读书时间

D. 了解一批灯泡的使用寿命

【错解】A、C.

【分析】旅客上飞机前的安检,意义重大,宜用全面调查,故此选项错误;学校招聘教师,对应聘人员面试必须全面调查,故此选项错误;了解全校同学课外读书时间,数量不大,宜用全面调查,故此选项错误;了解一批灯泡的使用寿命,具有破坏性,工作量大,不适合全面调查,故D选项正确.

【点评】本题考查了抽样调查和全面调查的区别,选择普查还是抽样调查要根据所要考察的对象的特征灵活选用,一般来说,对于具有破坏性的调查,无法进行普查、普查的意义或价值不大时,应选择抽样调查,对于精确度要求高的调查,事关重大的调查往往选用普查.

二、基本概念理解不深刻导致概念性错误

2.(2013·云南昆明)为了了解2013年昆明市九年级学生学业水平考试的数学成绩,从中随机抽取了1 000名学生的数学成绩. 下列说法正确的是().

A. 2013年昆明市九年级学生是总体

B. 每一名九年级学生是个体

C. 1 000名九年级学生是总体的一个样本

D. 样本容量是1 000

【错解】B、C.

【分析】2013年昆明市九年级学生的数学成绩是总体,原说法错误,故本选项错误;每一名九年级学生的数学成绩是个体,原说法错误,故本选项错误;1 000名九年级学生的数学成绩是总体的一个样本,原说法错误,故本选项错误;样本容量是1 000,该说法正确,故本选项正确.

【点评】本题考查了总体、个体、样本、样本容量的知识,解题要分清具体问题中的总体、个体与样本,关键是明确考察的对象. 总体、个体与样本的考察对象是相同的,所不同的是范围的大小. 样本容量是样本中包含的个体的数目,不能带单位.

三、基本方法理解不深刻导致过程性错误

3.(2014·山东临沂)某中学随机抽查了50名学生,了解他们一周的课外阅读时间,结果如下表所示:

则这50名学生一周的平均课外阅读时间是 ______ 小时.

【常见错误】求4,5,6,7这四个数的平均数,对平均数的理解不正确.

【分析】

【点评】此题考查了加权平均数在实际生活中的应用,根据题意分析出本题应选用加权平均数而非算术平均数.

四、数学思想、数学方法运用不灵活导致错误

4. (2014·湖北黄石)一般地,如果在一次实验中,结果落在区域D中每一个点都是等可能的,用A表示“实验结果落在D中的某个小区域M中”这个事件,那么事件A发生的概率PA=M/D. 如图1,现在等边△ABC内射入一个点,则该点落在△ABC内切圆中的概率是 ______.

【常见错误】因对几何概率认识不够深刻而无从下手,或在计算面积的过程中不够熟练导致错误.

【分析】利用等边三角形及其内切圆的性质以及锐角三角函数关系得出DO,DC的长,进而得出△ABC的高,再利用圆以及三角形面积公式求出即可.

3.概率、统计中的常见错误分析 篇三

例1 某学校从高二年级2014名学生中选取50名学生参加数学竞赛，若采用下面的方法选取：先用简单随机抽样从2014人中剔除14人，剩下的2000人再按系统抽样的方法抽取50人，则在2014人中，每人入選的概率（ ）

A.不全相等

B.均不相等

C.都相等，且为[251007]

D.都相等，且为[140]

错解 A

错解分析 认为被剔除的人的概率为[142014]，后入选的概率为[140].

正解 因为“先用简单随机抽样从2014人中剔除14人”，每个人机会均等，概率为[20002014]. “剩下的2000人再按系统抽样的方法抽取50人”每个人机会也均等，概率为[502000]，所以每人入选的概率为[20002014×502000=251007].

答案 C

点拨 不管是哪种抽样，其原则都是确保公平，每个个体被抽到的概率相等.

2. 没有理解样本数字特征与频率分布直方图的关系导致出错

例 2 一个社会调查机构就某地居民的月收入调查了10000人，并根据所得数据画了样本的频率分布直方图（如下图）.为了分析居民的收入与年龄、学历、职业等方面的关系，要从这10000人用再用分层抽样方法抽出100人作进一步调查，则在[2000，3000）（元/月）收入段应抽出 人.

错解 [10000×0.0005×500×10010000=25]人

错解分析 频率分布直方图中每个小矩形的面积是这一组距内个体的频率.

正解 由直方图可得[2000，3000）（元/月）收入段共有[10000×0.0001×500=5000]人，

按分层抽样应抽出[5000×10010000=50]人.

点拨 频率分布直方图中，关键要理解图中数据的意义，特别是图中每个小矩形的面积才是这一组距内个体的频率.最高矩形的中点是众数，将直方图面积一分为二的垂直横轴的直线所对应的数值是中位数.

3. 没有理解样本数据的意义导致出错

例3 某公司招聘工作人员：总经理1人，每人每月工资10000元，副经理2人，每人每月工资6000元，车间主任4人，每人每月工资3000元，工人8人，每人每月工资1500元.该公司招聘的员工工资收入情况如何？

错解 平均工资为[10000+6000×2+3000×4+1500×815][=3067]，所以该公司招聘的员工工资收入还可以.

错解分析 认为平均数反映了整体工资状况.

正解 从原始数据看，极差很大，方差大，尽管平均工资3000多，但不能代表实际的水平，大多数人工资远远低于平均工资.

点拨 样本数据指标只能反映数据的某个侧面.方差反映了数据的稳定性，平均数反映数据的整体性，但受极端数据影响，也会失真.

4. 审题不清导致出错

例4 某人有5把钥匙，但忘记了开房门的是哪一把，于是，他逐把不重复地试开，问恰好第三次打开房门锁的概率是多少？

错解 有5把钥匙，每次打开房门的概率都是[15]，不能打开房门的概率是[45]，因而恰好第三次打开房门的概率是[45×45×15=16125.]

错解分析 上述解法忽略了条件“逐把不重复地试开”.第一次没有打开的概率为[45]，第二次没有打开的概率为[34]，第三次打开的概率为[13]，恰好第三次打开房门的概率是[45]×[34]×[13]=[15].

正解 显然最多开5次门，且其中有且仅有一次可以打开房门，故每一次打开门的概率是相同的，都是[15]，属于古典概率.开三次门的所有可能性有[5×4×3=60]种.第三次打开房门，则房门钥匙放在第3号位置上，前两次没能打开门，则前2个位置是用另4把钥匙安排的，故有[4×3=12]种可能.从而恰好第三次打开房门锁的概率是P（A）=[P（A）=1260=15].

点拨 本题的关键句“逐把不重复地试开”，属于古典概率.根据分步计数原理计算事件数.做题时，对题目中的关键字、词、句一定要认真斟酌，“重复”与“不重复”、“放回”与“不放回”绝然不同.

5. 没有搞清楚事件的相互关系导致出错

例5 在一段时间内，甲去某地的概率为0.25，乙去该地的概率为0.2，假设两人的行动互不影响，那么在这段时间内有人去此地的概率为（ ）

A. 0.45 B. 0.8 C. 0.4 D. 0.75

错解 A

错解分析 认为甲去乙不去，实际上甲乙可能同时去.

正解 设事件[A]为“甲去某地”，事件[B]为“乙去某地”，则事件“这段时间内有人去此地”的概率为[P=PA?B+PA?B+PA?B=0.4].

点拨 误将[A，B]当作互斥事件.此题还可以考虑甲、乙都不去的对立事件的概率.

6. 对几何度量选择不当导致出错

例6 在等腰直角三角形[ABC]中，[D]是斜边[AB]上的点，求满足[BD>BC]的三角形的概率.

错解 设[AC=BC=1]，则[AB=2]，在[BA]上 截取[BE=1]，则[BE=BC]. 只要[D]在线段[AE]上即可.故[BD>BC]的概率为[2-12=2-22.]

错解分析 “线段[AB]上取点[D]，满足[BD>BC]”与“线段[AB]上的点，使满足[BD>BC]的三角形[BCD]”显然不同.

正解 因为研究的是满足[BD>BC]的三角形[BCD]，可以看成射线[CD]在[90°]的区域均匀分布，故满足[BD>BC]的三角形[BCD]的边[CD]落在三角形[AEC]内. 而[∠ACE=22.5°]，所以其概率为[22.5°90°=14].

点拨 在几何概型题中，是哪种几何度量（长度、面积、体积、角度）要深入分析题目才能判断，搞清楚基本事件的含义.此题的基本事件是“三角形[CDB]中，[BD>BC]的边CD”，它与“[AB]上的点[D]，满足[BD>BC]”显然不同，一个是[CD]绕[C]从[CE]旋转到[CA]， 几何度量是角度；一个是长度.

7. 凭感觉，思考的不够深入导致出错

例7 班级联欢时，主持人拟出了如下节目：跳双人舞、独唱、朗诵，指定3个男生和2个女生来参与，把5个人分别编号为1，2，3，4，5，其中1，2，3号是男生，4，5号是女生，将每个人的号分别写在5张相同的卡片上，并放入一个箱子中充分混合，每次从中随机地取出一张卡片，取出谁的编号谁就参与表演节目. 为了选出2人分别表演独唱和朗诵，抽取并观察第一张卡片后，又放回箱子中，充分混合后再从中抽取第二张卡片，求独唱和朗诵由同一个人表演的概率.

错解 因为是有放回，等概率，第一次抽的概率为[15]，第二次抽的概率也为[15.]

所以独唱和朗诵由同一个人表演的概率为[15×15=125.]

错解分析 忽视了同一个人有五种不同的情况.

正解 因为是有放回，等概率，1号第一次抽的概率为[15]，1号第二次抽的概率也为[15]，所以两次都抽到1号的概率为[15×15=125]，同理两次都抽到2号的概率也为[15×15=125]，…所以独唱和朗诵由同一个人表演的概率为[15×15×5=15].

点拨 “同一个人”包含五人中的每一个人.此题基本事件有限且概率相等属于古典概率.因为有放回地连续抽取2张卡片，需注意同一张卡片可再次被取出，并且它被取出的可能性和其他卡片相等，我们用一个有序实数对表示抽取的结果，例如“第一次取出2号，第二次取出4号”就用（2，4）来表示，所有的可能结果可以用下表列出.

共25个基本事件，由同一人表演有5种，所以独唱和朗诵由同一个人表演的概率为[15].

8. 没分清概率模型导致出错

例8 集合[A=x|1≤x≤6]，[a∈A，b∈A]，求[2≤a+b≤6]的概率.

错解 因为[1≤a≤6]，[1≤b≤6]，所以[a+b]的和所以结果如下：[（a，b）]表示[a，b]的取值.

（1，1），（1，2），（1，3），（1，4），（1，5），（1，6），

（2，1），（2，2），（2，3），（2，4），（2，5），（2，6），

（3，1），（3，2），（3，3），（3，4），（3，5），（3，6），

（4，1），（4，2），（4，3），（4，4），（4，5），（4，6），

（5，1），（5，2），（5，3），（5，4），（5，5），（5，6），

（6，1），（6，2），（6，3），（6，4），（6，5），（6，6）

满足[2≤a+b≤6]的有（1，1），（1，2），（1，3），（1，4），（1，5），（2，1），（2，2），（2，3），（2，4）（3，1），（3，2），（3，3），（4，1），（4，2），（5，1）共15種，故[2≤a+b≤6]的概率为[1536=512.]

错解分析 认为[a，b]取有限的六个正整数，错误地认为属于古典概率.

正解 因为[1≤a≤6]，[1≤b≤6]，[a，b]的取值无限，所以[a+b]的和是无限的，这属于几何概率型.

满足[2≤a+b≤6]的是三角形[AEF]区域，面积为 [12×4×4=8]，所以[2≤a+b≤6]的概率是[SAEFSABCD=825.]

[1][2][6][6][2][1]

点拨 认真审题，分清事件是否有限，是否的概率，是哪种概率模型至关重要.免得出力不讨好！

1. 某个容量为[100]的样本的频率分布直方图如下，则在区间[[4，5）]上的数据的频数为 .

2. [ABCD]为长方形，[AB=2]，[BC=1]，[O]为[AB]的中点，在长方形[ABCD]内随机取一点，取到的点到[O]的距离大于1的概率为（ ）

A. [π4] B. [1-π4] C. [π8] D. [1-π8]

3. 某学生在上学路上要经过4个路口，假设在各路口是否遇到红灯是相互独立的，遇到红灯的概率都是[13]，遇到红灯时停留的时间都是2min.求这名学生在上学路上到第三个路口时首次遇到红灯的概率.

4.常见的统计学方法 篇四

摘 要：随着社会的发展，特别是应用数学在科学技术和社会科学领域的广泛应用，越来越多的问题需要用“数量”界定并描述事物内部诸多因素之间的关系，或多个事物之间的关系。量化分析作为一门学科迅速发展、成熟。本文即对统计学中定量资料分析方法的应用方面加以表述。

关键词：统计学;定量分析，应用;

一、定量分析的理解

定量分析方法这一概念出自分析化学，是指对化合物或混合物组分的相对比例进行测定。定量分析方法是自然科学的一种基本方法，从哲学的角度看，社会科学和自然科学在方法论上是相通的，科学的发现遵循相同的逻辑和过程，两者有时可使用相同的手段，只要对人类社会的研究采用了科学的、可靠的、能够重复和检验的方法，那么这种研究所获得的知识也是科学。当代自然科学普遍使用实证、推理的研究方法。首先提出假说，然后尝试用经验性的证据来验证。量化是自然科学研究的基本特征之一，而定量分析(qMantitative analysis)是分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质问的数量关系;也可以对几个对象的某些性质、特征、相互联系从数量上进行分析比较，研究的结果也用“数量”加以描述。

二、定量资料分析的方法的应用

1、国防方面 在国防经济学研究中，将军事学、经济学、系统科学，现代数学、统计学和计算机技术结合起来，共同研究国防经济现象的数量表现。而运用统计学中定量分析方法，可使国防经济的研究得到更准确和有效的定性结论，以化人们对国防经济问题的认识，优化相关决策，促进国防经济学的科学化和规范化。经济学中阿罗不可能性定理是用数量化和形式化的分析方法得到定性结论的一个典型，它的理论意义和实际意义都很明显。用系统聚类方法对国防经济、军事格局的研究也具有这样的特点。对国防经济问题进行认识、判断和决策，依赖于对基本情况与基本规律的准确了解和对未来变化的可靠预测，这需要有实用和精密的理论，要求采用定量研究方法帮助提高理论的准确程度和实用程度。例如，国防经济学家认为，一国国防经济实力的强弱是决定一国地位的重要因素之一，这里的强弱应该是一个相对量。国防经济实力的对比是更为重要的因素，而要对国家之间的国防经济实力进行对比，就需要进行定量分析和比较。否则，这种比较就成为主观的和无根据的东西。运用定量分析的方法还可以使国防经济学科走向成熟，有利用开阔研究人员的视野和方法，拓宽国防经济的研究领域。

2、医学方面 定量资料是医学科研及论文中涉及较广的一类资料 ,其定义为测定每观察单位某项指标的大小而获得的资料 ,其变量值是定量的 ,正确合理地选用定量资料的分析方法关系到论文及科研成果的科学性与严谨性，可以使医学更明确快速的发展，。

3、旅游方面 对旅游资源进行必要而准确的定量分析，不是可有可无，更不能随心所欲(或者凭长官意志)。在整个社会所处于的市场经济中，旅游文化市场是一个特殊的市场，它有着本身所固有的不以人的意志为转移的活动规律。对现今社会，旅游资源的定位分析是从客观方面所作出的价值判断，而我们需要对他作出的定量分析，就是从主观方面的一种价格定位，也就是可以进入旅游市场的文化产品作出明确的、可以浮动的价格审定。通过定量资料分析，得出具有主导性的清晰、明确的认知之后，才能根据结果发掘出更好更有潜力的旅游资源。

4、市场营销方面 为顺应市场竞争形势的改变，越来越多的企业认识到精确营销的重要性，而实现精确营销目标的.前提是对市场做出精准的认识和判断，因此市场研究也就越来越为现代企业所依赖。统计分析是认识事物的重要工具，一旦有效地运用于市场营销就会为营销决策者提供精准指导。因此，有效的将定量资料分析运用到市场营销中并分析得出准确清晰的分析判断，是顺应现代市场形势变化的必要条件。

5、教学方面 随着我国经济、政治、文化等各方面改革的深入展，高等教育在社会中的作用日益突出，高教研究逐步受到重视。但高等教育学是一门实践性很强的学科，光有理论还不足以学有所用同时还要有教育实践。高等教育研究采用多学科的研究方法就是把多种学科领域中的基本理论和方法作为工具来分析和表述在教育理论和实践中的问题。将统计学的相关理论应用在高等教育中的一个比较特殊的教学实践中，用定性研究与定量研究相结合的方法来探讨差异素质学生的教育，为如何因材施教提供方便的方法。

6、市场服务方面 服务行业的质量提升涉及方方面面，量化指标是改进工作中的基础组成部分，对服务时限的控制又是其中的重要一环，因为在业内人士中流传着一句谚语：迟到的服务就像是雨过送伞。养成以客户为导向、以数据分析为手段的理念对我们寻找影响服务过程质量的关键因素来说意义深远。市场经济下，市场竞争实际上是人才的竞争。通过定量分析数据得出加强专业人才的教育和培养的方式，为服务业的发展提供智力资源，建立完善的人才培养和引进机制，大力培养复合型人才，努力提高其综合素质，提高服务业的经营管理水平。

7、投资与能源消耗方面 改革开放至今，我国经济取得了巨大成就，但粗放型的增长方式造成了高投入、高消耗、低能源利用率、低产出的现象。国家提倡节能减排，必然会要求对能源的需求量下降，从而会放缓经济的增长速度。通过利用定量资料的分析，可以对我国GDP与能源消耗、投资长期均衡和短期调整状况进行实证分析，为我国能源政策的制定提供指导，实现节能降耗与经济增长的双赢。

参考文献：

[1]郑学详李剑华.军事经济研究方法[M].解放军出版社，.

[2]库桂生. 沈志华.国防经济学[M].北京:国防大学出版社.

[3]孙振球,徐勇勇.医学统计学[M].北京:人民卫生出版社,.3.

[4]潘懋元.中国高等教育研究的历史与未来(M).中国地质大学学报(社会科学版),(9).

[5]潘懋元.多学科观点的高等教育研究.上海:上海教育出版社,.

[6]袁卫.统计学[M].北京:高等教育出版社,(8).

5.数学的统计的方法有哪些 篇五

一、引导学生全身心地投入到统计的过程中

教学中，教师关注到学生，将学生放于主动地位上，充分展现课程标准中所要求的学生是数学学习的主人这一教学理念。我们师者要成为统计教学中的倡导者、指引者、交流者、合作者，引导学生积极参与，充分体验统计教学的那种自主、交流、探究的氛围。在学生自主参与下观察、操作、交流中学习探究统计知识，理解掌握比较简单的统计方法，充分感受到统计知识在生活中的应用，从统计角度去思考问题，亲身经历数据的收集、整理及分析的过程，再进行进一步的提炼，使学生掌握统计知识。

二、关注学生已有的生活经验，充分调动学生学习数学的情感

统计教学中，教师应该密切关注学生自身的生活经验，选择与学生密切相关的日常活动，让学生感觉数学就在我们的身边，充分调动学生对统计学习的那份情感，激发学生学习探究统计知识的积极性，增强学生学好统计知识的那份自信，使学生打心眼里去喜欢学习数学。

例如，在元旦联欢会班级准备买什么样的水果时，调查班级同学最喜欢吃的水果，制定在规定的数额之内的购买计划。教学时，先让学生先做一些实际调查，而后再去思考具体的统计方法，较为详细地咨询班级同学中每一个人的喜爱，统计每一种水果的人数。最后再对统计的结果做进一步的表达与交流，解决课堂上教师提出的问题。

三、引导学生将统计知识运用于现实生活情境中

我们所传授的统计知识，不能单一地让学生去记住几个概念，能计算几个习题，能绘制几个统计图表，其重点应该是让学生学会一些初步的简单的统计方法，能够将统计知识运用于现实生活情境中。

例如，一次作业设计：学校的生活丰富多彩，那么周末生活又该如何去安排呢?老师很想知道咱们班级同学个人的情况，怎么做?学生回答。而后让学生对自己周末的学习及娱乐时间做好统计。

《概率与统计》的教学方法

1.突出统计与概率的现实意义

教师应当根据学生的自身特点提供丰富的、反映统计与概率思想方法的探索素材，引导他们把对统计与概率的探索从日常生活发展到现实社会和科学技术中感兴趣的领域。如在统计的教学中可以引入以下的例子：根据往年本地统一阶段时间的气温记录，预测下一年本地这段时间的气温情况;根据对公共汽车不同时间客流量的统计，合理地安排发车等等。

2.注重让学生经历统计的全过程、体会其基本思想

统计是为了从数据中提取信息，其特征之一是通过部分数据来推测全体数据的性质。教学中教师须通过案例来进行，引导学生根据实际问题的需求合理地选择不同的方法选取样本，并从样本中提取需要的数字特征，使学生经历较为系统的数据处理全过程，并在此过程中学习一些数据处理的方法，并运用所学知识、方法去解决实际问题，体会统计思维与确定性思维的差别，注意到统计思想与演绎推理的思想之间的互补作用，使学生认识到统计与概率和具有确定性的数学一样，是科学的方法，能够有效的解决现实世界中的众多问题。

3.注意与初中概率统计的衔接

这部分知识与初中内容联系密切，一些内容在初中都接触过。比如，在频率与概率部分，不但知道频率可以作为概率的近似值，而且要知道频率与概率的区别：频率是随机的，每次实验得到的频率可能是不同的，但随机事件的概率是一个常数，是随机事件发生可能性大小的度量，它不随每次实验的结果而改变。在初中要求会运用列举法计算简单随机事件的概率，而高中提高到理解古典概型的特征，并能运用概率公式计算随机事件的概率。随机事件的关系与运算、概率的性质、几何概型、随机模拟方法等均是高中新增内容。

数学引导的方法

一、从调动学生的学习兴趣入手进行有效的引导

兴趣是学生的良师益友，小学数学教师要想调动学生的学习热情，就必须要通过有效的方法来引导学生对数学的学习产生浓厚的兴趣。在一节课讲解之初，教师可以用一句话，一个动作或者是一个数学家的妙文趣事来引导学生将思维回归到课堂上来，牢牢地抓住学生的注意力，这不仅是教师魅力的彰显，更是数学教学趣味性的体现。在多年的教学过程中，我们可以发现每当教师认为教学已经到了精彩之处，能够点燃学生学习热情的时候，学生却反映低迷，而教师要是能做到有效地引导，带动学生的情绪，把握学生的心理发展，则能让教学与学生的接受实现同步。在教学开始的阶段，教师要学会“先发制人”，调动学生的学习兴趣，从而更顺利地导入教学内容。

二、重视引导的质量与效果

要想使引导策略收获高质量的良好效果，教师必须要牢牢抓住三个环节，那就是“先学”、“精练”以及“延伸”。“先学”就是要做到良好的课前预习，引导学生独立完成预习过程。在此之前，教师要为学生布置相应的预习任务，教会学生预习的方法，并要求学生做好预习笔记，让学生带着在预习中总结的问题来到课堂上一一解决，从而形成良好的学习习惯，提高教师授课的实际效率。通过良好的预习，学生可以对新课程有一个基本的了解，在课堂上可以变被动为主动，并且有针对性地根据自己的学习困难加强与教师的沟通。在做到良好的预习以后，再充分结合习题精炼，并在此基础上将知识延伸，从而进一步巩固课堂教学的效果。而教师在引导学生做好预习的同时，自身也要做好教学案的设计，充分了解教材、拟定目标和重难点，只有如此才能在教学中做到有的放矢，才能予以学生以科学的引导。

三、运用“有效合作交流”，加强对于学生完善知识结构的引导

当前小学数学课堂学生之间的合作交流关系并没有建立起来，学习是一个互动的过程，是非常快乐的体验，而这种快乐只有通过分享才能实现最大化，才能让每一位学生都能从中获益。特别是在教学的过程中，某一位同学的回答让其他学生产生了质疑，一些同学会忽然插话，导致教学中断，教师最担心的课堂冷场情况出现了，而要想缓解学生之间的质疑和矛盾，教师就必须要思路明确，促进学生之间的小组交流与合作，引导学生们树立起团队合作意识，教师要对小组发言人对于问题的见解做出典型的评价，并针对问题进行及时地引导，从而让每一个发言的同学都能起到抛砖引玉的作用，学生也只有学会了用心地去倾听，才能对别人的思考与能力予以认可和关注，从而进一步地调整自己，完善自身的知识结构，进一步促进和谐课堂的形成。

概率统计知识的应用

(一)提高数学思维的能力

高中数学的学习不应该再和小学、初中一样，除了做出正确的答案之外，应该更加关注思维能力.掌握好概率统计的相关知识就可以在一定程度上提高数学思维的能力.之所以这样说，是因为学习数学知识和运用数学知识进行解题的过程，是一个不断经历直观感知、观察发现、归纳类比、空间想象、抽象概括、符号表示、运算求解、数据处理、演绎证明、反思构建等的思维过程.而概率统计知识的运用很好地涵盖了几乎整个数学思维的过程，概率统计知识的引入使得学生对于数学的认识更加全面.除了概率统计外，学生接触的数学都是理想化的必然现象，这样的接触很容易让学生产生片面的认识，认为变量关系只是必然关系.但是随机现象是广泛存在的，概率统计就是通过研究大量类似的随机想象，来揭示其中规律的知识.

所以，概率统计知识的学习可以帮助学生形成正确的数学思维能力，从而帮助学生产生学习数学的兴趣，进而提高数学成绩，不至于片面理解与认识数学，会使学生形成认识世界的较为全面和正确的哲学思想，也能为继续学习打下良好的基础.作为一名高中生，理应具有独立思维和思考的能力，概率统计提供了一个很好的检验平台.面对随机的变量和大量的数据，需要学生在正确理解认知的基础上进行整理运算.

(二)提升应用数学的能力

概率统计是与日常生活联系得十分紧密的知识点，概率统计知识的学习可以提升学生应用数学的能力.学习知识就是为了应用，高中数学知识的学习也不例外.作为一名高中生，学习知识的目的更多的不是研究而是应用.概率统计可以培养和提升学生应用数学的能力，因为概率统计是与日常生活联系比较紧密的知识点，可以应用到实际生活中解决问题.

6.Word中文章字数的统计方法 篇六

1、打开该文档，选择“文件”“属性”，打开该文档的“属性”面板，点击“统计信息”标签页，大家可以看到上面有创建时间、修改时间等信息，在最下 面的“统计信息”方框中有页数、段落数、行数、字数、字符数、字符数(带空格)等信息，一目了然，这里的字数是指中文、英文和数字的字数总和，标点符号算 一个字，英文是一个单词(以空格为分界线)算一个字，数字的计数方法和英语单词相同，

2、你还可以按“工具”“数字统计”，出现一个“数字统计”窗口，这里的统计信息更详细一些，英文和中文字数分别显示，“字数”是下面的英文和中文字数之和。

这两种方法的统计方法和结果其实是一样的。其中字符数(不计空格)计算方法是：中文一个字算一个字符，英文一个字母算一个字符，数字中一个数码算一个 字符;字符数(计空格)中的空格是以文档中的空格来计数的，首行缩进以外的空格不计;段落数是以有字的且有回车符为准计数;行数是以有字的行数计数的，有 回车符但没有字的空行不计数。

7.常见的统计学方法 篇七

1 宏观经济统计分析的发展分析

1.1 宏观经济统计的发展仍需完善

数学统计学是宏观经济学的分析基本, 我国的宏观经济学可以大致可以分为三个方面的阶段发展, 首要阶段就是相关的研究者把国民的经济分析作为分析的基础, 注重国民经济的现阶段的统计参数。第二个阶段就是在我国进行经济的相对完善的趋势下, 统计学的相关理论在不断的取得完善, 且经济行业的分类也更加明晰, 这就会使得统计学理论可以较好的作用在经济发展的实践过程中。最后一个阶段就是对宏观经济统计以及微观经济统计之间的联系更加注重, 从而不断的使得二者之间的联系不断的加强, 而这一阶段的目标实现信息技术的引用加速了发展的步伐, 并且也一定程度的提供了相应的科学技术的后台支持。但是即使是现阶段的人们, 依旧会对经济统计的认知具有相应的错误性, 更多的是将经济统计作用在金融等具有直接联系的行业当中, 在很多其他的行业当中并没有形成普及, 这就要求在经济统计仍旧需要不断的在发展的过程中完善并且达到较高的普及率。

1.2 从宏观经济统计的特性进行分析问题

随着社会经济的不断发展以及改革进程的不断加快, 宏观经济学越发的得到越来越多人的认可, 宏观经济统计与其他的统计方式不同, 它的经济统计更具数量性以及实证性的特点。而且它还具备其他独有的特性, 第一就是它的统计对象更具系统性, 在进行经济统计的过程中, 对我国国民经济发展的为研究对象进行积极的探究, 从而探讨对于国民经济有所影响的各个因素, 并且逐步的对其相互影响以及独立性进行系统内的分析。国民经济一个较为系统的整体, 那么就要使用系统性的分析方式才能更科学且合理, 运用这一方式可以对经济进行系统的分析, 与此同时使得资源的利用率达到最大, 最终为国民经济的发展提供建议和方向。但是如果对于宏观经济统计的应用仅仅局限在系统性的层面上, 那就会使得实践的过程中不具备细致性以及合理性, 甚至使得经济统计的分析数据不具备导向的作用。第二就是国民经济在进行统计时, 一般会具备层次性的特性。从宏观的经济统计模式下, 依据相应的资料, 并且有效的对这些资料进行利用运用经济统计来对国民经济的运行进行准确的评价, 并且从经济的影响要素着手, 从现阶段的经济发展水平出发, 进行细致的探究, 最终制定出科学合理的经济运行策略。但是如果对于经济统计的应用仅仅局限在层次性的层面上, 就会使得分析不具备大方向的导向性, 零散的数据不能与大背景下的大数据相结合, 就会使其失去利用价值, 从而无法把握分析的主体以及其正确的方向。

2 宏观经济统计分析对我国统计发展层次的作用

2.1 宏观经济统计从我国经济分析过程中产生

将宏观经济统计运用在其他的国家当中, 会对他们的国家产生重要的作用, 但是要是将其应用在我国这样一种特殊的经济体制的国家, 就要进行特殊化的剂量, 宏观经济的发展出自剂量经济学, 在国民经济的发展进程中, 宏观及可以说在这一发展过程中起到了充分的保障作用, 并且在我国这样一种独特的经济体制中, 运用经济统计来分析市场经济的风险产生, 具有重要的作用。但是宏观经济统计在国民经济的运用并没有良好的例子来实现借鉴, 这时就需要在这个过程中不断地探索和实践从而逐渐形成适合我国社会经济发展的统计途径, 在宏观经济的发展历程中, 会存在诸多的问题亟待解决。但是, 宏观经济与统计学的结合就是需要考虑的关键问题, 在这一发展的过程中, 仍旧会出现统计无法达到预期的问题。所以, 宏观经济一定要具备层次性与系统性, 这样才能使得分析和预期具有科学性, 并且最大程度的作用于经济的发展过程中。

比如, 在对二零一六年上半年的二十个省市的GDP的数据对比, 我们就可以发现统计中所存在的问题。详见表1。

根据图表显示, 二零一六年上半年的GDP已经出炉, 并且各省也已经逐步的将自己上半年的成绩单落实, 根据国家统计局的相关统计, 现已经至少二十个省市在对二零一六年的GDP数据进行公布, 并且其他的也在逐渐发布。

根据数据所显示的, 已有十六个省份在上半年的增速实现全国GDP增速6.7%的计划, 其中北京、吉林和上海三地和全国的增速水平相持平, 只有云南、山西、河北、辽宁以及黑龙比全国的增速低。并且从二季度东山省的情况来看, 吉林的GDP增速水平已经和全国水平持平, 辽宁虽依旧是负增长的情况, 但是增速有所提升。

根据数据表我们可以得出诸多的结论, 但是与此同时, 我们也会发现其中的不足, 比如数据表里仅仅涵盖了二十个省份的相关数据, 其余省份并没有纳入进来, 而且我们还会发现一个问题就是表中只对省份的经济增长情况进行了相应的数据提供, 却没有对具体的省份经济类别发展情况进行分析, 这就会使得在进行经济统计的过程中不具备层次性, 缺乏一定的科学性和统筹性, 所以, 在进行经济统计的过程中一定要避免上述问题的出现, 从而不断的解决经济统计在社会经济发展的应用问题, 从切实的角度出发改善现阶段对于经济统计的应用。

2.2 将宏观经济统计应用在国民经济发展历程中

系统的看我国经济的发展形势, 我国的经济仍旧处在迅猛发展的状态当中。经济统计很容易受到金融危机、国际形势以及经济错误等因素而产生不同程度的影响。面对这种经济发展形势, 相关的经济学者以及分析者要进行科学且合理的判断和分析, 才能最大程度的促进经济的平稳发展。所以, 政府等重要的部门在进行经济统计的过程中要利用争取的方式, 事实证明, 宏观经济统计方式可以对经济的发展提供明确的方向和指引, 从而及时的发现经济发展过程中深藏的危险因素。另一方面, 宏观经济的统计方法还可以对我国的经济发展提供良好的动力, 比如, 可以较好的帮助银行的金融系统对于信用额较低的企业实现屏蔽, 从而逐渐的减少金融所面临的风险, 最终为金融系统的稳定发展提供良好的保障。而在经济危机的大背景下金融系统的作用就充分的体现在经济的平稳发展中, 所以, 政府等相关部门一定要充分的对宏观经济统计进行良好的利用, 从而不断的掌控经济信息的多样性, 通过这一途径来逐渐的对经济的平稳发展提供良好的保障和正确的方向。

3 结语

现阶段的我国对于宏观经济统计方法大多依旧是应用在经济形势的系统发展以及整体的分析上。经济统计的发展来源具有一定的历史性, 而且在经济发展的过程中具有重要的作用, 对于现阶段我国的国民经济发展来讲, 它的关键性的作用大多体现在对于金融风险的分析和预防, 以及降低资源的浪费, 从而为经济的发展扫清障碍, 起到促进的发展的重要作用, 宏观经济统计是探究国民经济的重要途径, 可以弥补经济发展过程中的不足, 但是, 现阶段我国的宏观经济统计依旧基础薄弱, 这就要求相关的分析人员和研究人员要对这一方法进行不断的完善, 在实践应用中实现指导, 并且通过系统的分析和探究使得国民经济科学且合理的发展。

参考文献

[1]刘韵婷.中国经济结构调整对宏观经济波动的“熨平效应”分析[D].中国人民大学, 2011.

[2]赖永新.宏观经济统计分析在广东企业中的运用[J].决策与信息 (下旬刊) , 2010 (7) .

[3]姚媛媛.基于金融效率视角的中原经济区金融发展研究[D].河南大学, 2013.

8.常见的统计学方法 篇八

■ 能源统计原则的应用

法人原则是统计的基本原则，能源统计同样应遵循这一原则。企事业单位能源统计的范围应与其经济量（收入、产值）统计的范围相同，填报本单位的实际能源消费量。然而，填报单位实际情况比较复杂，财务账上反映的各种能源消费量与企业的实际消费量往往有一定的出入，但企业会计人员填报能源统计报表时，受财会工作习惯的影响，往往误认为账上有的统计，没有的不统计，或者是在发生费用的时候再统计，这种错误的理解“谁交费谁统计”和“何时交费何时统计”的做法完全违背了能源统计 “谁消费谁统计”和“何时投入使用何时计算消费量”两大基本原则，造成指标漏统或多统的现象时常发生。正确把握能源统计原则的实际应用是准确填报数据的基础，分为两种情况理解。

对于不能直接和能源供应部门（电力公司、燃气公司、自来水公司）结算能源费用，而是和第三方（能源提供方）结算费用的单位：

（1）若能源消费方无独立计量的仪表（电表、水表、燃气表），无法实现分户计量，则能源提供方交报的能源消费数据中要包括消费方的能源消费量，能源消费方免报电、水、天然气的消费量，但应交报其余品种（汽油、柴油、液化石油气等）的消费量；若能源提供方能够向能源消费方按时提供各种能源消费的实物量或能源品种的费用及单价（必须有原始凭证），则能源消费方可以此数据作为填报的依据，能源提供方交报的消费量要扣除能源消费方的消费量。

（2）若能源消费方有独立计量的仪表（电表、水表、燃气表），可以实现分户计量，消费方应按计量仪表显示数据交报消费量。

有上下级关系的法人单位，如实行能源消费统一核算，可视如下不同情况分别处理：

（1）可以划分清楚上下级法人单位各自消费的情况

a.若下级单位有独立计量的仪表，应由下级法人单位按照计量仪表显示数据交报能源消费量；

b.上级单位可以提供下级法人单位的各能源品种消费数据（必须有原始凭证），应由下级法人单位填报本单位能源消费量，上级单位填报的能源消费数据中不应再包括下级法人单位的消费量。

（2）不能划分清楚上下级法人单位各自消费的情况

若上级单位未给下级法人单位安装计量仪表，也无法向下级单位提供各能源品种的消费量数据，则上级单位在填报各能源品种的消费数据时，应包括由其统一核算的下级法人单位的消费量，下级法人单位免报相应品种的消费量，但应填报其余品种的消费量。

■ 煤炭、外购热力费用

冬季取暖是每个单位必不可少的，除了用中央空调、电暖气、天然气取暖及暖气费含在房租里的情况外，其余单位都要填报供暖指标煤炭或外购热力费用。填报容易出现错误的情况有：填报单位因对煤炭消费量不好计量，误用当年的购买量代替消费量；对外购热力费用的理解不透彻，不知道取暖费就是外购热力费用导致漏填；或者当两年的供暖费发生变化时，未将取暖费分劈到各月（季）度填报。

1.煤炭消费量应按实际称重填报，如果缺少称重记录，可通过以下公式计算获得：

报告期消费量=年初库存+本期购入量-本期对外销售量（或拨出量）-期末库存

2.外购热力费用是企事业单位的冬季管道热水供暖取暖费以及使用蒸汽、热水的费用，应填报该单位在报告期内实际消费的热力费用（不是实际支付的费用），若财务账中“热力费用”包含报告期以前拖欠而在本期补缴或为下一个采暖期预交的部分，应予扣除。若未实际支付热力费用，则按应缴数填报。

（1）填报年报时，当供暖价格和供暖面积不变时，财务账中“热力费用”是一个采暖期（11月15日——次年3月15日）发生的费用，可直接采用，不必按日历时间再做计算；当供暖价格和供暖面积有变化时，调查单位应将热力费用分劈到各供暖月并记入能源统计台账，按照台账数据填报。

（2）填报月（季）度报表时，必须将一个采暖期的外购热力费用平均分劈到各采暖月，并记入能源统计台账，按照台账数据填报。

3.租用房屋办公经营的企事业单位，若只交一笔房租管理费，无法分出“外购热力费用”，可以免填外购热力费用。

4.为单位职工生活支付或报销的供暖费不计入本单位外购热力费用。

■ 电力、燃气和水

电力消费指标是日常报表和执法检查过程中出现问题最多的，企业根据电力供应部门的“电力交费单”取数时，因对电费单不太熟悉，很难把握是否包含子表电量，导致结果出现错误。

1.电力消费量以千瓦时（度）计量，可以通过电表抄表数取得，也可以根据“电力交费单”取得，有两种计算方法：

方法一：电力消费量=各电表电量之和（平段电量+峰段电量+尖峰电量+谷段电量）

方法二：电力消费量=总表“抄见电量”±变线损

特殊情况下，在变线损问题上，与电力公司另有协议的单位，按协议“变线损”计算。建议各企业使用方法一计算，因为方法二因各企业情况不同，有些企业的“抄见电量”中含子表电量，而有些企业的却不含，因大家很难把握本单位是否包含子表电量，导致结果出现错误，所以建议用方法一取得电力消费量，第二种方法可用作检验。

2.单位职工食堂只供本单位员工就餐，承包给本单位以外的他人经营，但电力、燃气和水消费由单位负担，则电力、燃气和水消费量由本单位统计。

3.企业外租场地（或厂房）进行生产经营活动，没有独立使用的电表或水表，电费或水费包括在租金中，企业不统计水和电力消费量。

4.企业向其家属区转供的电力、燃气、自来水等，不计入本企业消费量。

5.企业自己打井取水，没有计量仪表，可按公式进行推算：地下水取水量=水泵额定流量×工作时间。

6.纯净水、矿泉水，应填报在“其它水”中，且只统计消费量，不统计金额。

7.如果单位使用自来水或地下水等不需支付费用，则免填金额。

■ 各种油品

1.使用IC卡加油的企业，容易将本期购油量当成消费量填报。按能源消费量“何时投入使用何时计算消费”的统计原则，企业在购买加油卡时，不应将购买量一次计入当期消费，应按报告期内的加油量作为消费量填报。

2.调查单位征用的私人车辆，从第二次全国经济普查起，其油料消费量的填报方法做如下调整：

若征用车辆作为办公用车(主要指轿车)，其消耗的油料不计入本单位的消费量；若征用车辆作为运营或运输用车，其消耗的油料应计入本单位的消费量；若企业外雇车辆用于本企业运输，只向外雇车辆支付运费，不单独支付油料消费，企业不统计这部分油料消费量。

3. 出租汽车、有对外承包业务的运输公司，若无法计量油耗，可依据车辆行驶总里程数和百公里油耗数推算。即：用油量=总里程数（百公里）×百公里油耗。

9.常见的统计学方法 篇九

花了整整五天的时间，终于完成了。虽然还不是很完善，但从零开始，边学边做，到最后终于可以用了，还是有那么点小小的成就感的。下面将具体方法详述如下，欢迎提出建议： 上班安排：

假设某公司有甲、乙、丙、丁四个部门，以甲部门为例（因为其他部门的方法是一样的，只不过时间设置不同而已），其上下班时间安排是： A班：7：30-16：30 B班：12：00-21：00 C班：10：00-19：00 D班：8：30-17：30 考勤规则：上班时间后5分钟内打卡不算迟到，加班半小时以下不计加班。

首先，按名称整理好每个人的上下班的打卡时间（有电子打卡机的可以直接导入数据，手动打卡钟的就只能手动输入时间了）第二步，在整理好的上下班时间工作表的第一行依次输入姓名（即A1格）、日期（即B1格）、排班（即C1格）、上班时间（后面的以此类推）、下班时间、考勤结果（上班）、考勤结果（下班），标准下班时间、加班时间、加班时间修正等行名

第三步，如果有几个部门，且每个部门的上下班时间不一致，则最好按部门将员工分类在同一个工作表的不同工作薄里，第四步，设置单元格的格式

1、凡是用时间表示的，都用“hh:mm”的格式

2、记得在输入时间的时候关闭输入法

第五步，下面将进行具体的计算公式设置（以甲部门的A班为例，其他部门的不同班次，只是公式里的时间不同）

1、上班的考勤结果计算公式：

=IF(AND(D2>=VALUE(“07:35”))=TRUE,“迟到”,IF(D2=0,“未打卡”,“"))此公式的意思是，如果“D2”格，即上班时间列中的时间大于等于“7：35”，则显示“迟到”，如果“D2”格中无数据，即为“0”的时候，则显示“未打卡”，以上两个条件都不符合的时候，则显示为空白，即正常上班的意思；

2、下班的考勤结果计算公式：

=IF(AND(E2>=VALUE(”16:30“))=TRUE,”加班“,IF(E2=0,”未打卡“,”早退“))此公式的意思是，如果“E2”格，即下班时间列中的时间大于等于“16：30”，则显示为“加班”，如果“E2”格中无数据，即为“0”的时候，则显示“未打卡”，以上两个条件都不符合的时候，则显示为“早退”

3、加班时间的计算公式 =IF((E2-H2)<0,”0“,E2-H2)此计算结果本来只需要“E2-H2”即可，即用“下班打卡时间”减去“标准下班时间”即可，但这样的计算结果有可能会产生负数，比方说员工早退的时候，以至于造成后面的计算产生错误，因此需要调整一下公式。此公式的意思是：如果“E2-H2”的计算结果小于“0”，则将计算结果显示为“0”，否则显示“E2-H2”的计算结果。

4、加班时间修正的计算公式

=IF(HOUR(E2)-IF(((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)+(IF(MINUTE(I2)>=30,0.5,0))<0,”“,HOUR(E2)-IF(((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)+(IF(MINUTE(I2)>=30,0.5,0)))需要修正加班时间数的主要原因是，在统计公式里，会将每天的小于半小时的时间累加起来，导致计算结果偏大，违背了考勤规则，即半小时以内不计入加班，所以需要此公式来进行修正。

此公式比较复杂，因为有几层意思，分别解释如下：

“IF((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)”的意思是，如果“E2-H2”即“下班打卡时间”减去“标准下班时间”的计算结果乘上24后大于等于1，则其计算结果为“16”，否则为“16.5”。这里乘上24的原因是需要将计算结果从时间数转换为小时数；

“IF(HOUR(E2)-IF(((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)”的意思是，将“E2”格即“下班打卡时间”中的小时位上的数减去16或16.5 “IF(MINUTE(I2)>=30,0.5,0)”的意思是，如果“I2”即“加班时间”列中的分钟数大于等于30分钟，则计算结果为“0.5”，否则为“0”，此公式就是考勤规则的修正公式；

“(HOUR(E2)-IF((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)+(IF(MINUTE(I2)>=30,0.5,0)”的意思就是将下班打卡时间上的小时数减去16或16.5（标准下班时间）再加上分钟数上的修正公式所得到的计算结果“0”或者“0.5”。这样就会使计算结果符合考勤规则。整个公式的意思，如果“(HOUR(E2)-IF((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)+(IF(MINUTE(I2)>=30,0.5,0)”的计算结果小于“0”，则显示为空白，否则按

“(HOUR(E2)-IF((E2-H2)*24)>=1,16,16.5)+(IF(MINUTE(I2)>=30,0.5,0)”的计算结果显示。这个公式是最复杂的，而且实际运用当中，也是有错误的。还需要继续学习来修正。

第六步：所有的计算到此都已经完成了，其他班次的只要在公式中将时间改一下就可以了，如B班，在计算上班的考勤结果时，将公式改成=IF(AND(D2>=VALUE(”10:05“))=TRUE,”迟到“,IF(D2=0,”未打卡“,”“))就可以了。第七步：将各个班次的计算公式复制到每个人每天的那一行单元格中就可以了，计算结果会自动显示出来，这里要注意的是，在复制的时候要对应好单元格，否则也会产生错误，而且也会影响后面的考勤统计。

第八步，下面将进行统计公式的设置

1、统计“迟到“的计算公式

=COUNTIF(厅面!F219:F249,”迟到“)这里是在同一个工作表中的不同工作薄中进行统计。公式的意思是计算“厅面”工作薄里“F219”到“F249”这个数据区域（31个单元格，代表31天）里“迟到”这个字符的数量有几个。“事假”、“病假”、“例休”的计算公式一样，只需把“迟到”改成“事假”或“病假”或“休”即可，而且都是在“F”列中取数据；但是“例休”的数据要在“C”列即“排班”列中取数据。

2、统计“未打上班卡”和“未打下班卡”的计算公式 =SUM(COUNTIF(厅面!F219:F249,”未打卡")-J6)公式的意思是计算“厅面”工作薄里“F219”到“F249”这个数据区域（31个单元格，代表31天）里“未打卡”这个字符的数量有几个，再将计算结果减去“J6”格中的数据，“J6”格是指每位员工例休的天数。因为按“考勤结果”的计算公式计算，员工在例休的时候，也会显示“未打卡”的记录。“未打上班卡”在“考勤结果（上班）列中取数据，“未打下班卡”在“考勤结果（下班）列中取数据。

3、统计“出勤天数”的公式 =SUM(31-J6-D6-E6-F6)这个公式比较简单，只是个合计公式，用总天数减去“事假”、“病假”和“例休”的天数即可。

要注意的是，在做统计公式的设置的时候，必须对应好每位员工打卡时间的单元格区域，否则就会出错。

到此，全部工作就算完成了，所有的设置只需一次，以后在统计其他月份的考勤的时候，只需将打卡时间重新整理，复制粘贴或者重新输入就可以了，但是在这样操作之前，应该先“另存为”一份，保持原始文件的可用性，并且可以留档。

总体来讲，整个过程还算满意，但得不到满分，主要有两个方面的问题：

1、不能自动识别不同班次选择不同的计算公式，还需要人工按照排班表，选择不同的计算公式进行计算，这会有些麻烦。

2、“加班时间修正”的计算公式还存在错误的地方，会使计算结果偏大，出现错误的时候，一般都会偏大0.5小时。

10.常见的统计学方法 篇十

在先前的Thinking Big Data? Think Bold Questions Instead一文中我指出，在大数据时代，我鼓励人们从一个问题开始学习而不是从一个工具开始。这个道理同样适用于AI/机器学习领域。在我们如今生活的年代，让人兴奋的是我们可以提出真正无所畏惧的问题。因为我们已经不再受到硬件或软件的限制。

首先花时间彻底弄清楚你正在解决的问题的类型。使用“五个为什么”(问为什么?五次)的方法来追朔问题的根源。根据我的经验，我发现了一些常规形式：

Top Line(收入)：哪一个是我们最好/最有利可图的产品、客户、期望等，采取什么行动可以获取最大利益?这是一个扩展的经典市场细分和商业智能报告。使用大数据和人工智能领域的新工具，我们可以分析海量的数据和组，或者做出高精度和细微差别的预测。

Bottom Line (成本代价):在我们的操作过程中，效率低下的地方有哪些，如何优化才能降低成本?这也是一个扩展的传统报表技术。

消费者经验：促使消费者最佳/积极消费经历的因素是什么，要怎么做才可以提升它?除了上面提到的方法和工具，推荐引擎(类似于Amazon和Netflix)在这个领域里也扮演了重要的角色。面向客服服务的自动助手也成为可能。

知识发现/决策支持：我们从已知的信息中能够挖掘到什么新知识，并且应该如何使用它来做出决策呢?这是我个人最喜欢的一个方向，我职业生涯的大部分时间都在做这个。决策支持工具已经出现了一段时间，但技术的进步持续地提高了计算机的处理分析能力，让我们从处理分析能力的限制里解脱出来，不用担心处理能力的不足，从而专注发现。

智能机器/软件：其他领域都集中于使企业或消费者变得更好，然而这一领域专注于创造智能机器来处理世界上特定的问题：从导航真实世界到数据的实时分析和反应。机会仍然存在，即使你不是一个核心软体开发公司。如果你在这个领域有商业理念，你可以永远与那些能给你的生活带来愿景的人合作。

如果这些问题带领你去寻找一个非技术性解决方案，那么请不要惊讶。有时候，最好的解决方案并不是实现一个软件，而是从人以及处理方法上做改进。

比如，我曾被带去帮助一个出版社组织去评估新的分析工具。在挖掘详细信息之后，我发现他们面临的真实问题是“创新者的窘境”。任何一种新技术都可能腐蚀他们已存的商业模式，除非他们先解决自己市场上的混乱。我对此给出了一些适度的技术改进方法，但我还是鼓励他们把大部分精力集中在解决商业模式的问题上。

11.现代企业的统计方法研究 篇十一

摘要：新经济的本质性内涵主要体现为“信息化、网络化、知识经济化和经济全球化”的时代特征。新经济的实质就是：以高科技创新并由此带动信息技术革命，促成知识经济和全球经济一体化的到来。新经济是人类经济发展史中前所未有的以高科技为基础的改革型的经济。

关键词：新经济现代企业统计分析

0 引言

新经济的本质性内涵主要体现为“信息化、网络化、知识经济化和经济全球化”的时代特征。新经济的实质就是：以高科技创新并由此带动信息技术革命，促成知识经济和全球经济一体化的到来。新经济是人类经济发展史中前所未有的以高科技为基础的改革型的经济。

1 现代企业的统计理念

新经济首先给我们带来的是观念变革，它要求我们打破传统统计观念的束缚，以新的理念形成与市场经济体制相适应、符合新经济发展需要的现代统计观。我们需要在观念上有哪些改革呢?笔者认为主要从以下几个方面来考虑：

1.1 统计服务对象 当前，由于官方统计和企业统计的统计主体不同和统计目标的不同，从而导致行为方式不同。作为官方统计行为，在搜集企业信息时，应尽快摆脱对企业报表的依赖，更多地依靠自身的统计力量以及依靠民间的统计机构力量，采用适当的调查方式和科学的估算方法，以获取客观真实的统计信息，其统计行为直接对政府负责。并能从根本上抑制虚假统计行为，能够有效地提高统计质量。作为企业统计行为，应摆脱官方统计的束缚，尽快建立适合本企业的统计行为方式，其统计行为只对本企业负责，其目标服务的对象就是企业，具体包括企业的决策者、管理者、投资者、债权人、合作者、供应商和客户等。

1.2 企业统计内容 新经济环境下，企业统计内部信息内容也面临着变革。除了传统的成果统计、条件统计、存量与流量统计以及投入产出统计等内容外，应进一步体现出新经济信息特征。如反映高科技含量的设备科技水准统计、产品升级换代周期统计等；反映知识经济的人才创造力统计、无形资产统计等；反映信息化、网络化的企业虚拟运作统计、电子商务统计等；反映人本主义的企业凝聚力统计、企业文化统计以及反映企业可持续发展的资金筹措力统计、资金增值力统计、企业对资源与环境影响统计、环境成本统计、企业创新能力统计等等。

1.3 企业统计方法和统计手段 传统的企业统计分析方法以描述统计为主，调查方法基本采用全面调查，极少采用推断统计方法。新经济环境下统计方法和统计手段应体现统计信息化和现代化的改革意识，实现统计方法和统计手段的改革，以增强企业统计的时效性和准确性。统计的过程是统计调查、统计整理和统计分析三大环节连接的过程，是与广泛的经济信息打交道的过程，因此，企业统计信息的采集、处理以及分析方法和手段面临着改革。

1.3.1 统计调查的方法和手段 新经济环境下，由于企业内部要素和外部环境因素的多变性，企业要想及时捕捉各种有效信息，仅仅依靠全面调查是远远不够的，特别是对外部环境信息的采集应该更多地采用非全面调查。因此，企业应建立以抽样调查为主的统计调查体系，在采集企业内部信息时，凡是没必要采用全面调查或者根本无法进行全面调查的，均宜采用抽样调查，在采集企业外部初级信息时必须完全采用抽样调查。

现代信息技术的发展和网络应用的普及，对信息的记录、保存和交流产生了巨大的影响。一是信息的记录和保存方式已由传统的纸载逐步转变为磁载和光载，使企业能够建立大容量的数据库。二是网上信息交流拉近了人们之间的空间距离，增加了信息交流渠道。企业统计调查作为经济信息的收集过程，必将受到这种高科技所带来的影响。调查手段开始使用信息技术收集数据，如开发功能性强的互联网调查方案，资料的取得越来越多地通过电子网络来进行。建立统计调查网络平台，在系统内进行高效的统计数据信息传输，在系统外能与社会网络有效对接。

1.3.2 企业统计分析的方法和手段 新经济环境下统计分析方法应能够适应复杂多变的经济环境，传统的以描述统计和静态分析方法为主的统计模式无法满足时代的需要了，应该增加现代统计预测方法、决策方法和综合评价方法，加强企业统计的推断能力和动态分析能力。

发达的信息技术和健全的电脑网络系统以及强大的运算能力和存储能力使统计分析工作与数据的采集和整理三大环节同步进行，从而大大缩短统计工作链，极大提高统计效率。新经济环境下，现代企业统计借助于统计分析软件(如SPPS、SAS、EVIEW、STATICA等)可以充分进行深层次的数据挖掘，为企业全方位、多层次地提供优质服务。

1.3.3 统计整理的方法和手段 传统的企业统计加工整理是将采集的信息分门别类地设置统计台帐并加以汇总，其工作过程是以手工操作为主。新经济环境下，现代信息技术给统计整理手段带来巨大的变革，数据库系统的存储、检索、统计功能取代手工统计加工整理工作，实现统计信息加工整理的现代化、科学化、规范化。在高频率、快节奏、瞬息万变的信息社会，统计要想很好地满足社会对其信息的需求，除了进行及时、准确、完整的统计调查外，还必须进行快速、科学、有效的统计加工和整理。因此，我们要把现代信息技术与统计加工整理相结合，建立企业数据库系统，以数据库系统的存储、检索、基本统计功能取代手工统计加工整理工作。

2 现代企业的统计制度和管理体制分析

统计制度、统计管理体制改革是提高统计生产力、改进统计生产方式的关键。新经济不仅促使人们的统计观念变革，同时也对统计制度、统计体制改革提出了时代的要求。新经济要求统计制度与统计体制以解放统计生产力、适应现代化管理为宗旨，建立健全现代化统计制度与统计体制，全面满足现代化企业统计的需要。

2.1 企业统计制度 随着我国社会主义市场经济的逐步完善，我国企业管理体制、经营方式、组织形式、运行机制等均发生了巨大变化。但从我国企业统计制度改革历程来看，明显地滞后于我国经济体制的改革，多数企业统计依然沿用的是计划经济体制下的统计制度，把企业统计只理解为统计报表制度下的企业统计，对现代企业统计的职能缺少充分的认识。

企业内部的两种统计行为并存的统计制度已经严重制约了统计职能的发挥，一方面使官方统计数据真实程度受到影响；另一方面又使企业自身统计工作受到干扰。因此，现代企业统计应该是相对独立的自我需要的信息型统计。而政府在搜集微观统计信息时，对待大型企业宜采用垂直在地统计方式，对待中小企业则利用民间独立统计机构，以抽样调查的方式获取企业的统计信息。这样，既能较为有效地保证官方统计数据的真实性，同时也使企业统计从统计报表制度中解脱出来，能够更好地为企业服务。

2.2 企业统计管理体制 现行企业统计体制在较大的程度上还依然延续着计划经济时期的体制，政府与企业特别是国有企业的关系是领导与被领导关系，统计部门作为政府的组成部门，对企业实行统计工作方面的领导职能。

12.统计方法总结 篇十二

统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。

一、统计方法的选择

统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

正确选择统计方法的依据是：

①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数；

②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小；

③正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料)，同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算；

最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。

二、统计分析的步骤

（一）收集数据

收集数据是进行统计分析的前提和基础。收集数据的途径众多，可通过实验、观察、测量、调查等获得直接资料，也可通过文献检索、阅读等来获得间接资料。收集数据的过程中除了要注意资料的真实性和可靠性外，还要特别注意区分两类不同性质的资料：一是连续数据，也叫计量资料，指通过实际测量得到的数据；二是间断数据，也叫计数资料，指通过对

（二）整理数据

整理数据就是按一定的标准对收集到的数据进行归类汇总的过程。由于收集到的数据大多是无序的、零散的、不系统的，在进入统计运算之前，需要按照研究的目的和要求对数据进行核实，剔除其中不真实的部分，再分组汇总或列表，从而使原始资料简单化、形象化、系统化，并能初步反映数据的分布特征。

（三）分析数据

分析数据指在整理数据的基础上，通过统计运算，得出结论的过程，它是统计分析的核心和关键。数据分析通常可分为两个层次：第一个层次是用描述统计的方法计算出反映数据集中趋势、离散程度和相关强度的具有外在代表性的指标；第二个层次是在描述统计基础上，用推断统计的方法对数据进行处理，以样本信息推断总体情况，并分析和推测总体的特征和规律。

三、统计数据的搜集获取方法

统计数据或称统计资料，它是统计分析的基础，是进行经济研究和制定发展计划，作出各种投资、管理决策的依据。根据数据来源，社会经济统计资料可以分为初级资料和次级资料两种。

1、次级资料搜集的方法

次级资料来源于各种出版物和各级政府统计网站所公布的统计公报、统计分析报告和统计数据资料。随着现代信息的广泛传播，数据搜集可以从网络、报表等多方面搜集。

2、初级资料搜集的方法

初级资料又称第一手资料，可以通过抽样调查、重点调查、典型调查、普查等调查方法搜集数据。

(1)抽样调查：抽样调查是一种非全面调查。根据随机抽样原则从总体中抽取一定数量的单位（样本）进行调查，并由得到的结果来推断总体的一般情况。与其他方法相比，抽样调查周期短、时效性强，能大大降低调查费用，能提高调查的质量，还可以用于评价、修正和补充其他调查方式得到的统计资料。因此，抽样调查不仅是一种科学的、有效地、国际通行的统计调查方法，也将逐步成为我国统计调查的主体。

(2)重点调查：是在所调查的对象中选择一部分重点单位进行调查，也是一种非全面调查。优点在于投入少、效益高、速度快，可调查较多的项目和指标，了解较详细的情况。但重点调查一般不用于推断总体，因为重点单位与一般单位的情况通常差别较大。

(3)典型调查：是根据调查研究的目的和要求，在对调查对象进行全面分析的基础上有意识地选择一些具有代表性的典型单位进行深入调查。对于研究、分析社会经济生活中的新生事物，深入了解典型单位的情况以及补充、验证说明全面调查资料，都具有重要的意义。

(4)普查：是为了研究某种社会经济现象而专门组织的一时性全面调查，如全国人口普查、工业普查、物资普查等。普查项目一般都属于重要的国情国力调查，通过普查能搜集到全面而系统的资料，因此在统计调查方法体系中处于基础地位。

3、统计数据调查的方法

具体有直接观察法、报告法、采访法和通讯法。

四、各种资料的统计方法

1、计量资料的统计方法

分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVN，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验；当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法(秩和检验)。方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析。

2、计数资料的统计方法

计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用

检验进行分析。四格表资料：组间比较用检验或u检验，若不能满足 检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。R×C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样。

3、等级资料的统计方法

等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。

五、按不同标志分类的统计方法

统计分析方法，按不同的分类标志，可划分为不同的类别，而常用的分类标准是功能标准，依此标准进行划分，统计分析可分为描述统计和推断统计。

1、描述统计

描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，最常用的指标有平均数()、标准差(σx)、相关系数(r)等。

2、推断统计

推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T检验、卡方检验等。

描述统计和推断统计二者彼此联系，相辅相成，描述统计是推断统计的基础，推断统计是描述统计的升华。具体研究中，是采用描述统计还是推断统计，应视具体的研究目的而定，如研究的目的是要描述数据的特征，则需描述统计；若还需对多组数据进行比较或需以样本信息来推断总体的情况，则需用推断统计。

例如，在教育领域中，在对某幼儿园大班开展一项识字教改实验，期末进行一次测试，并对测试所得数据进行统计分析。如果只需了解该班儿童识字的成绩(平均数及标准差)及其分布，此时，应采用描述统计方法；若还需进一步了解该实验班与另一对照班(未进行教改实验)儿童的识字成绩有无差异，从而判断教改实验是否有效时，除了要对两个班的成绩进行描述统计之外，还需采用推断统计方法。六、一些常用统计方法概述

（一）参数估计

参数估计（parameter estimation）是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。

点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值，如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量，作为未知参数或未知参数的函数的估计值。例如，设一批产品的废品率为θ。为估计θ，从这批产品中随机地抽出n个作检查，以X记其中的废品个数，用X／n估计θ，这就是一个点估计。构造点估计常用的方法是：①矩估计法。用样本矩估计总体矩，如用样本均值估计总体均值。②最大似然估计法。于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出，利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。③最小二乘法。主要用于线性统计模型中的参数估计问题。④贝叶斯估计法。基于贝叶斯学派（见贝叶斯统计）的观点而提出的估计法。可以用来估计未知参数的估计量很多，于是产生了怎样选择一个优良估计量的问题。首先必须对优良性定出准则，这种准则是不唯一的，可以根据实际问题和理论研究的方便进行选择。优良性准则有两大类：一类是小样本准则，即在样本大小固定时的优良性准则；另一类是大样本准则，即在样本大小趋于无穷时的优良性准则。最重要的小样本优良性准则是无偏性及与此相关的一致最小方差无偏估计，其次有容许性准则，最小化最大准则，最优同变准则等。大样本优良性准则有相合性、最优渐近正态估计和渐近有效估计等。

区间估计是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们常说的有百分之多少的把握保证某值在某个范围内，即是区间估计的最简单的应用。1934年统计学家J.奈曼创立了一种严格的区间估计理论。求置信区间常用的三种方法：①利用已知的抽样分布。②利用区间估计与假设检验的联系。③利用大样本理论。

参数估计的基本方法有：

(1)矩估计法：用样本矩估计总体矩，如用样本均值估计总体均值。

（2）最小二乘法：为了选出使得模型输出与系统输出yt尽可能接近的参数估计值，可用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度。使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值。

(3)极大似然法：选择参数θ,使已知数据Y在某种意义下最可能出现。某种意义是指似然函数P(Y│θ)最大,这里P(Y│θ)是数据Y的概率分布函数。与最小二乘法不同的是，极大似然法需要已知这个概率分布函数P(Y│θ)。在实践中这是困难的，一般可假设P（Y│θ）是正态分布函数，这时极大似然估计与最小二乘估计相同。

（二）假设检验

假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的。而在假设检验中，则是先对总体参数的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。

基本原理：先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有大有小时，应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能：一是这两个或几个样本均数（或率）来自同一总体，其差别仅仅由于抽样误差即偶然性所造成；二是这两个或几个样本均数（或率）来自不同的总体，即其差别不仅由抽样误差造成，而主要是由实验因素不同所引起的。假设检验的目的就在于排除抽样误差的影响，区分差别在统计上是否成立，并了解事件发生的概率。假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小,则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设成立。

具体做法：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H。的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、X2检验法、F—检验法，秩和检验等。

基本步骤：

1、提出检验假设（又称无效假设，符号是H0））和备择假设（符号是H1）。

H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；

H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；

预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α,结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

应注意的问题：

1、做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。

2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。

3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。

4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。

5、当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大；当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。

6、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能。

7、报告结论时是应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围。

（三）方差分析

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

1.方差分析的假定条件为：

（1）各处理条件下的样本是随机的。

（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。

（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。

2.方差分析的假设检验

假设有K个样本，如果原假设H0样本均数都相同，K个样本有共同的方差σ，则K个样本来自具有共同方差σ和相同均数的总体。

如果经过计算，组间均方远远大于组内均方，则推翻原假设，说明样本来自不同的正态总体，说明处理造成均值的差异有统计意义。否则承认原假设，样本来自相同总体，处理间无差异。

方差分析的作用：一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。

经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。

单因素方差分析

1、单因素方差分析概念理解步骤

是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。

例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差 分析得到答案。

单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。

单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为：观测变量值得变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST=SSA+SSE。

单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。

2、单因素方差分析原理总结：在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。

3、单因素方差分析基本步骤

1提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异

○2选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检

○验。

3计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目的就是计算检验统

○计量的观测值和相应的概率P值。

4给定显著性水平，并作出决策 ○多因素方差分析

多因素方差分析基本思想：多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。这里，由于研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。

例如：分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。利用多因素方差分析方法，研究不同品种、不同施肥量是如何影响农作物产量的，并进一步研究哪种品种与哪种水平的施肥量是提高农作物产量的最优组合。

（四）列联表检验

在统计实践中，人们经常需要对样本资料进行各种各样的分类，以便分析研究。如果对样本资料按照两个指标变量进行复合分组，其结果必然就是各种双向列联表。对于列联表资料，人们经常需要检验所依据分类的两个变量是否独立或相关。如在市场调查中，将被调查者对所拟推销商品的状态与被调查者的性别或年龄以及职业等指标变量进行双向复合分组，然后检验分类变量是否独立或相关，可发现和确定潜在的购买者群体，等等。这种对列联表中两分类变量是否独立的检验，也是假设检验的一个重要内容，称为列联表分析或列联表检验。

一般，若总体中的个体可按两个属性A与B分类，A有r个等级A1,A2,…，Ar，B有c个等级B1,B2,…，Bc,从总体中抽取大小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj，nij称为 频数，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。

（五）回归分析

1、介绍：

回归分析（regression analysis)是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。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

2、回归分析的步骤 1根据预测目标，确定自变量和因变量 ○

明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

2建立回归预测模型 ○

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

3进行相关分析 ○

回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

4检验回归预测模型，计算预测误差 ○

回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

5计算并确定预测值 ○

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

3、应注意的问题

应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：

①用定性分析判断现象之间的依存关系；

②避免回归预测的任意外推；

③应用合适的数据资料；

（六）时间序列分析

1、介绍：

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。

2、时间序列的组成要素

一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

1趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。

○

2季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气

○候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。

3循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动

○的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。

4不规则波动：是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机○波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。

3、基本步骤：

时间序列建模基本步骤是：①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。

4、主要用途：

1系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对○系统进行客观的描述。

2系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去○说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。

3预测未来：一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。

○4决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目○标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。

七、统计方法选择技巧

按照“定性——定量—— 定性”的顺序，做到定量分析与定性分析巧妙结合，这就是统计分析技巧。首先是通过定性分析，选择适当的统计分析方法，继而进行定量分析。有些最后还要落脚到定性分析。下面介绍几种类型的统计分析内容如何选择适当的统计分析方法。

（一）状态分析

对于客观存在的事物，需要经常研究一定时间、地点、条件下的状态，分析其量变情况，这属于状态分析。

例如我国1988年出现通货膨胀现象，全国零售物价比上年上涨18.5%。党的十三届三中会制定了治理经济环境，整顿经济秩序的政策，1989年、1900年零售物价状况如何?在这种情况下，就需要作状态分析。什么方法分析全国零售物价状况呢?这要经过“定性——定量”的分析过程。全国零售物价包括所有零售商品的价格，是复杂总体的综合变动，所以要用指数法计算总指数。全国零售物价总指数难以取得综合指数公式所需要的资料，只能选择平均数指数公式进行计算。经过统计分析，1989年全国零售物价比上年上涨17.8%，l990年比上年只上涨2.1%，出现了物价稳定的局面。

状态分析可以细分为若干不同性质的种类，有静态分析，有动态分析，有简单总体的状态分析，有复杂总体的状态分析。不同性质的状态分析，要分别选用不同的统计分析方法，静态分析一般用总量指标、相对指标、平均指标、抽样指标推断等方法，动态分析一般用时间数列、统计指数等方法。指数法也可以用于静态分析，如用指数法分析计划完成程度，就属于静态分析。对于简单总体的状态分析，上述方法均可以使用，而对于复杂总体的状态分析，只能用指数法。

（二）因素分析

因素分析是对构成事物的要素、成分和决定事物发展的内部条件进行定量分析。这是在统计分析中最常见的一种分析。例如，分析计划完成好坏的原因，分析产品产量增加的原因，分析经济效益好坏的原因等。通过因素分析，可以揭示事物内部最本质的联系，可以发现规律，还可以提出新的理论概念。

因素分析主要有两种情况：一是各个因素变动之和等于总变动；二足各个因素变动的乘积等于总变动。前者可以采用离差法，后者可以运用指数体系，如果后者只需分析绝对数的变动，可以采用连环替代法。

（三）联系分析

社会经济现象是相互联系的，在其联系中存在因果关系、比例关系、平衡关系等。联系分析就是利用这种社会经济现象相瓦联系进行数量关系的分析，以研究其中存在的规律性。事物的发展变化，内因是根据，外因是条件。联系分析主要有用于因果关系的相关回归法，用于比例关系的比例法，用于平衡关系的平衡法等。

（四）趋势分析

社会经济现象的发展变化受许多因素影响，有长期起作用的基本因素，也有短期因素和偶然因素。趋势分析就是排除短期偶然因索的影响，使动态数列呈现出长期因素所造成的长期趋势，以揭示事物发展规律，据以预测未来。

趋势分析的方法既有数学模型法，如趋势线配合法，也有非数学模型法，如时距扩大法、移动平均法等对于趋势线配合法的运用。具体配合什么佯的趋势线，首先也要作定性分析，即对客观现象发展的形态进行判断，一种判断方法是画散点图，另一种判断方法是根据动态指标来判定，当动态数列的逐期增长量大体相同，基本趋势是直线型的，可配合直线方程式；若二级增长量大体相同，基本趋势是抛物线型的，可配合指数抛物线方程式。

（五）决策分析

决策分析是人们现在一定条件下，为寻找优化目标和优化地达到目标须采取的行动方案，而进行的一系列分析研究、对比选择工作。决策方法很多，不同的内容，不同的情况，要选用不同的决策方法。例如，按掌握的信息情报资料的不同，有确定型决策、风险I生决策和不确定型决策，各自要选择相应的决策方法。

（六）多层次分析

有些问题比较简单，一两个层次就能把问题分析清楚。有些问题则比较复杂，需要进行多层次的分析，层层解剖，才能找到问题的本质和规律。对于多层次的分析，每一层次都要经过定性——定量——定性的分析过程。

八、统计方法的局限性

统计分析方法有其自身的优势与局限，正确认识其优势和局限，二者同样重要。统计分析方法的局限，归结起来，主要有下列几点：

（一）现实生活极其复杂，诸多因素常常纠缠交错在一起，仅靠统计分析方法去控制和解释这些因素及其相互关系，是不全面、不深刻的。

（二）统计分析方法的运用是有条件的，它依赖于数据资料本身的性质、统计方法的适用程度和研究者对统计原理及统计技术的理解、掌握程度与应用水平。方法选择不当，往往易得出错误的结论。