统计学StatisticsforBusinessandEconomics什么是统计学？统计学的特点总体、个体和样本数据的计量尺度二、抽样调查误差一个样本可以得到总体参数的一个点估计，该点估计值与总体参数真值之间的差异，即为抽样误差。（一）实际抽样误差：（二)抽样极限误差统计数据的收集方法调查方案设计第三章描述性统计Ⅰ：数据的图表展示第四章描述性统计II：数值描述集中趋势的度量离散程度的度量(变异度)推断统计统计量和估计值三种不同性质的分布一个样本中各观察值的分布也称经验分布当样本容量n逐渐增大时，样本分布逐渐接近总体的分布样本统计量的概率分布，是一种理论分布在重复选取容量为n的样本时，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布样本统计量是随机变量样本均值,样本比例，样本方差等结果来自容量相同的所有可能样本考察样本均值的概率分布形式。分两种况：1)总体分布已知且为正态分布；2)总体分布未知；=50（2）当总体分布未知时，需要用到中心极限定理（CentrallimitTheorem）样本方差的分布3、比例的抽样分布1、期望值：区间估计则是根据样本估计量以一定的可靠程度推断总体参数所在的区间范围。抽样极限误差置信区间的一般形式将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平表示为(1-为是总体参数未在区间内的比例常用的置信水平值有99%,95%,90%相应的为0.01，0.05，0.10样本容量的确定估计总体均值时样本容量的确定根据比例区间估计公式可得样本容量n为假设检验什么是假设检验?(hypothesistest)假设检验中的两类错误显著性水平(significantlevel)假设检验需要借助样本统计量进行统计推断，称为检验统计量。标准化结果原假设H0为真点估计量的抽样分布决策规则方差分析什么是方差分析(ANOVA)?(analysisofvariance)方差分析的基本思想和原理(两类误差)问题的一般提法分析步骤提出假设构造检验统计量统计决策关系强度的测量方差分析中的多重比较(multiplecomparisonprocedures)多重比较的步骤相关分析和回归分析相关分析及其假定相关系数(计算公式)回归模型假定的简化最小二乘估计(methodofleastsquares)线性回归模型的检验分二大类：判定系数(coefficientofdetermination)的取值范围：[0，1]，越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。估计标准误差(standarderrorofestimate)显著性检验整个回归方程的显著性检验主要是要考察所选择的变量是否从总体上对被解释变量起线性作用，即各解释变量前的参数是否不全为零。因此，整个线性关系的检验是通过如下F检验进行的回归系数的检验(检验步骤)残差分析解决的问题异常值(outlier)利用回归方程进行估计和预测利用回归方程进行估计和预测多元线性回归1.回归模型、回归方程、估计的回归方程2.回归方程的拟合优度回归方程的显著性检验多重共线性问题及其处理利用回归方程进行估计和预测虚拟自变量的回归问题非线性回归用Excel进行回归分析时间序列分析和预测1、时间序列的概念和分解(timesseries)时间序列的分类统计指数统计指数的分类