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(共27张PPT)
第 1 章
绪论
1.1　统计与统计学
1.2　统计的工作过程和基本职能
1.3　统计学的基本概念
1.4　大数据时代下的统计学
第 1 章
绪论
了解统计的含义。统计学的研究对象及其特点；
掌握统计学、统计数据和统计实践活动三者间的关系；
了解统计工作全过程和基本职能；
掌握总体、总体单位、标志、指标，变异和变量等几组重要的概念，处理好统计学与其它学科的关系；
明晰指标与变异、品质标志与数量标志的区别和联系；
了解大数据时代下的统计学。
本章教学目的
第 1 章
绪论
理解统计学的研究对象和统计学的特点；
理解总体和总体单位、标志和指标、变异和变量这几组概念的联系与区别。
本章重点和难点
第 1 章
绪论
1.1　统计与统计学
1.2　统计的工作过程和基本职能
1.3　统计学的基本概念
1.4　大数据时代下的统计学
第 1 章
1.1.1 统计的含义
1.1.2统计学的研究对象及其特点
1.1.3统计学的学科分类
1.1 统计与统计学
第 1 章
统计作为一种实践活动已有悠久的历史，其英文为statistics，在英文中，“统计”与“国家”“状况”是同一词根，可以说，自从有了国家，就有了统计实践活动。
统计学就是关于数据的搜集、整理、归纳和分析的方法论科学。
统计实践活动，就是人们为认识客观事物，通过实验或调查搜集有关数据，并加以整理、归纳和分析，而后对客观事物规律性的数量表现做出统计上的解释。
统计数据即人们通过统计实践活动所得的成果。
1.1 统计与统计学
1.1.1 统计的含义
第 1 章
1.1 统计与统计学
1.1.1 统计的含义
图1-1 从三维角度认识统计
第 1 章
1.1 统计与统计学
1.1.1 统计的含义
图1-2 统计学、统计实践活动、统计数据三者之间的关系
第 1 章
1.1 统计与统计学
1.1.2 统计学的研究对象及其特点
1.数量性
2.总体性
3.具体性
4.变异性
5.社会性
第1章
按照统计方法的构成分类
1.描述统计学
描述统计学是研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征的统计方法。
其内容包括数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。
2.推断统计学
推断统计学是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。它在对搜集的样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
1.1.3 统计学的学科分类
1.1 统计与统计学
第1章
按照统计方法的研究与应用
1.理论统计学
理论统计学是指统计学的数学原理，它主要是研究统计学的一般理论和统计方法的数学理论。
2.应用统计学
应用统计学研究如何应用统计方法去解决实际问题。统计学是一门分析数据的科学，在自然科学及社会科学研究领域，都需要通过数据分析解决实际问题，因而统计方法的应用几乎扩展到了所有科学研究领域。
1.1.3 统计学的学科分类
1.1 统计与统计学
第 1 章
1.2 统计的工作过程和基本职能
1.2.1统计
1.2.1统计的工作过程
1.2.2统计的基本职能
第 1 章
1.2 统计的工作过程和基本职能
1.2.1 统计的工作过程
1.统计设计
2.统计调查
3.统计整理
4.统计分析
图1-3 统计研究过程框架
第 1 章
1.2 统计的工作过程和基本职能
1.2.2 统计的基本职能
1.统计的信息职能
2.统计的咨询职能
3.统计的监督职能
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.1 总体、总体单位和样本
1.3.1总体、总体单位和样本
1.3.2标志和指标
1.3.3变异和变量
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.1 总体、总体单位和样本
1.总体和总体单位
总体，也称统计总体，就是根据一定目的确定的所要研究对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的个体所组成的整体。构成总体的每个个体称为总体单位。
总体可以分为有限总体和无限总体。总体所包含的单位数是有限的，称为有限总体。总体所包含的单位数是无限的，称为无限总体。
2.样本
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.2 标志和指标
1.标志
标志是用来说明总体单位特征的名称。标志表现(或标志值)是指标志名称之后所表明的属性或数值。
标志按其特征的性质不同，分为品质标志和数量标志。
反映总体单位属性特征的标志称为品质标志。
反映总体单位数量特征的标志，称为数量标志。
标志按其表现情况不同，分为不变标志和可变标志。
对于某个标志来说，如果总体各单位具有相同的标志表现，那么该标志称为不变标志。在一个总体中至少具有一个不变标志。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.2 标志和指标
2.指标
指标也称统计指标，用来说明总体的综合数量特征的范畴及具体数值。一项完整的统计指标应该由总体范围、时间、指标名称和指标数值等内容构成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。
指标按其数值表现形式不同，分为总量指标、相对指标和平均指标。
总量指标是反映社会经济现象总规模或总水平的统计指标，其表现形式为绝对数；
相对指标是反映社会经济现象数量对比关系的统计指标，其表现形式为相对数；
平均指标是反映社会经济现象数量一般水平下的统计指标，其表现形式为平均数。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.2 标志和指标
3.标志和指标的关系
区别有以下四点。
第一，标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体数量特征的。
第二，指标都用数值表示，而标志中的品质标志不能用数值表示，只能用文字表示。
第三，指标数值是经过一定的汇总取得的，而标志中的数量标志不一定经过汇总，可直接取得。
第四，标志一般不具备时间、地点等条件，但作为一个完整的统计指标，一定要具备时间、地点、范围等条件。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.2 标志和指标
3.标志和指标的关系
联系有以下两点；
第一，许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的，既可指总体各单位标志量的总和，也可指总体单位数的总和。
第二，两者存在着一定的变换关系。这主要是指指标和数量标志之间存在着变换关系，即由于研究目的不同，原来的统计总体如果变成总体单位了，则相应的统计指标也就变成数量标志了(这时，指标名称变成标志，指标数值变成标志值或变量值)；反之亦然。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.3 变异和变量
统计中的标志和指标都是可变的，即标志和指标的具体表现各不相同，它们之间的这种差别与变化称为变异，主要包括属性变异和数值变异。属性变异是指品质标志的变化，如人口性别的变异、职工文化程度的变异、企业经济类型的变异等。
在统计中，习惯把可变的数量标志称为变量，变量在统计研究中是一个非常重要的概念。变量的具体取值即数量标志的取值，称为变量值或标志值。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.3 变异和变量
1.自变量和因变量
自身变化会引起其他变量变化的量，叫自变量；
受其他变量影响而变化的量，叫因变量。
2．变量按其所受因素影响的不同，可分为确定性变量和随机性变量
由确定性因素影响所形成的变量称为确定性变量。确定性因素使变量按一定的方向呈上升或下降趋势变动。
受随机性因素影响所形成的变量称为随机性变量，如产品质量检验。在所控制的质量数据范围内，由于受偶然因素的影响，产品的质量数据不是绝对相同的。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.3 变异和变量
统计中的标志和指标都是可变的，即标志和指标的具体表现各不相同，它们之间的这种差别与变化称为变异，主要包括属性变异和数值变异。属性变异是指品质标志的变化，如人口性别的变异、职工文化程度的变异、企业经济类型的变异等。
在统计中，习惯把可变的数量标志称为变量，变量在统计研究中是一个非常重要的概念。变量的具体取值即数量标志的取值，称为变量值或标志值。
第 1 章
1.3 统计学的基本概念
1.3.3 变异和变量
3.连续型变量和离散型变量
变量的连续性或离散性，是以变量值是否可以无限分割为标准的。凡是一个变量相邻的两个变量值之间可以继续分割，取得新的变量值，这样的变量称为连续型变量。
凡是一个变量相邻的两个变量值之间不可能再分割出新的变量值的变量称为离散型变量，如人数、企业数、产品件数等。离散型变量通常以点数的方法取得变量值。
第 1 章
1.4 大数据时代下的统计学
1.4.1 大数据的概念
什么是数据？数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。
大数据是对大规模数据的管理和利用的商业模式和技术平台的泛指，它与传统的海量数据不同的是，它除了数据规模呈现几何级数增长的特征，还包括所有数据类型的采集、分类、处理、分析和展现等多个方面，从而最终实现从大数据挖掘潜在巨大价值的目的。而大数据，到目前为止还没有统一的定义。
第 1 章
1.4 大数据时代下的统计学
1.4.2 大数据的特点
1.大数据的特点
2.数据类型繁多
3.价值密度低
4.处理速度快
第 1 章
1.4 大数据时代下的统计学
1.4.3 大数据时代下的统计学
随着科技的进步、社会的发展，客观现象越来越复杂，充满了诸多不确定性。统计学研究的是如何对数据中的不确定性进行量化，探索数据中的规律，从而找出最优化的处理方案。
从数据到大数据，除了量的增大，还有质的飞跃。如果能够通过对海量数据的整合、分析，并从中发现新知识，合理地加以运用，就可以创造新价值。大数据时代，大数据告知信息但不解释信息。
从另外一个角度看，大数据归根到底是统计的技术实现的重要手段，它是为统计学科发展服务的。随着大数据和云计算的兴起，统计学不仅面临着更大的机遇与挑战，其范畴也得以迅速扩展。

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