检察院信息统计

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1、南京财经大学统计学系第一章 统计学及其基本概念本章内容第一节 统计学简介一、统计的涵义 二、统计的过去与现在 三、统计学在经济管理中的应用 第二节 数据及其分类 一、认识数据 二、数据类型 三、数据类型 四、数据类型III 五、数据类型IV 第三节 统计总体、个体与样本 一、统计总体和个体 二、总体的特点 三、样本 第四节 标志、指标与指标体系 一、统计标志 二、统计指标 三、统计指标体系 第五节 统计计算工具 一、统计分析软件简介 二、Excel实现数据处理的主要途径一、统计的涵义1. 统计工作（statistical work）2. 统计资料（statistics, statistical

2、 data）3. 统计学（statistics）1. 统计工作（statistical work）统计工作是为了管理或认识的需要，对社会经济现象和自 然现象进行数量收集的活动。 主要做三件事：统计数据的采集、对采集的数据进行加工 处理、对加工整理过的数据进行分析统计局系统 企业信息化2. 统计资料（statistics, statistical data）统计资料是统计工作过程中所取得的各项数字资料以 及与之相关信息的总称。统计资料是统计工作取得的 能够说明所研究对象的数据。例如国内生产总值数据 ，说明整个国家的生产规模。这些数据经常会在报纸 、杂志上出现。3. 统计学（statistics）

3、统计学是在统计工作的经验积累到一定程 度时自然产生的，它是收集、整理、描述 分析统计数据的方法和技术，为我们的决 策提供“ “量量” ”方面的依据。不列颠百科全书对统计学的定义为 ：“统计学是关于收集和分析数据的科学和 艺术”。 二、统计的过去与现在（一）统计学中的各大著名学派1.国势学派 2. 政治算术学派3 . 数理统计学派 4 . 社会统计学派（二）统计学的现代格局国势学派人物：【德国】康令和阿亨瓦尔贡献：提出世界公认的名词统计学（Statistics） 评价：“有统计之名，无统计之实”的学派 政治算术学派人物：【英国】威廉配第和约翰格朗特贡献：开用数量方法研究社会经济现象之先河评价：“

4、有统计之实，无统计之名”的学派 数理统计学派人物：【比利时】人才济济。如：凯特勒、戈赛特 、费希尔、内曼、卡尔 皮尔逊贡献： （1）完成统计学和概率论结合（2）建立了丰富的数理统计理论社会统计学派人物：【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔观点：统计学的研究对象是社会现象，目的在于明 确社会现象的内在联系和相互之间的关系。在研究过程中，要用全面调查，也可以适量 的使用抽样调查。（二）统计学的现代格局格局：一是以社会经济问题为主要研究对象的社会经 济统计；二是以方法和应用研究为主的数理统计。从学科的角度看，前者从属于应用经济学；后 者从属于数学。 趋势：使用计算机统计分析软件对数据进行处理成为 必然；统计

5、学从有关领域中吸取的养分也越来越多。三、统计学在经济管理中的应用统计给我们智慧与力量统计学在经济领域的应用（案例1 案例2）统计学在管理领域的应用 （案例1 案例2）案例11995年9月，美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。案例22005年3月16日上证平均指数中30支股票的市盈率是21.08。东方电子集团有限公司的市盈率是17.92。这时，市盈率方面的统计信息显示：与上证指数股票的平均收入相比，东方电子集团有限公司的股票价格较低。因此，投资顾问可以得出结论：东方电子集团有限公司的现行价格低估了。案

6、例1一家会计师事务所想确定客户的资产负债表中所显示的应收账 款的数量是否公正地体现了实际的应收账款的数量。通常，应 收账款的账目数量很大，要审查和验证每个账户既费时又费钱 。怎么办？抽样调查可以解决问题！案例2零售付账柜台使用电子扫描仪收集数据，可供各种营销研究应用。 数据挖掘的典型：啤酒与纸尿裤一、认识数据1. 中国历历年主要宏观经济观经济 指标标数据集（数据集01）2. 1995年世界各国基本情况数据集（数据集02）3. 公司人力资资源部数据集（数据集03）4. 企业业流水线线上的抽样样数据集（数据集04）现代汉语词典对数据的解释是：进行各种 统计、计算、科学研究或技术设计等所依 据的数值

7、。我们提供四个数据集，让大家 对数据有一个直观的了解。数据集1中国历年主要宏观经济指标数据集数据集21995年世界各国基本情况数据集数据集3公司人力资源部数据集数据集4工厂流水线上的抽样数据集数据类型1. 分类数据（categorical data）2. 顺序数据（rank data）3. 数值型数据（metric data）分类数据分类数据（categorical data）分类数据是对事物进行分类的结果，数据 的主要特征是采用文字、数字的代码和其他符 号对事物进行简单的分类和分组。分类数据以定类尺度（nominal scale）来衡量 。顺序数据（rank data）即：等级数据是对事物进

8、行分类的结果，只是这些分类在 语义上表现出明显的等级或顺序关系，例如， 学生的成绩可以分为优秀、良好、中等、及格 和不及格。顺序数据以定序尺度（ordinal scale）来衡量。 数值型数据数值型数据数值型数据是使用自然或 度量衡单位对事物进行测量的结 果，其结果表现为具体数值。数值型数据有两种衡量尺度：一是定距尺度（interval scale）二是定比尺度（ratio scale）区别：“零点” 数据类型1. 时间序列数据（time series data）2. 截面数据（cross-sectional data）3. 面板数据（panel data）时间序列数据时间序列数据时间序列数据

9、（time series data）是在不同时间上收集到 的数据，它所描述的是现象随 时间而变化的情况。截面数据截面数据截面数据（cross-sectional data）是在相同或近似相同的 时间点上收集的数据，它所描 述的是现象在某一时刻或某一 时间段的变化情况。面板面板数据数据是对若干个单位在不同时间进 行重复跟踪调查所形成的数。 例如，我们连续20年收集得到 的企业工人的工资、受教育程 度和就业情况的数据。数据类型III 1. 绝对数（absolute number）2. 相对数（relative number）3. 平均数（average）绝对数是统计数据的基本表现形式，是其他指标形

10、式形 成的基础。现象的总体规模和水平一般都以绝对数 形式表现，一个地区的总人口、国内生产总值、货 物周转量等都是绝对数，其计量单位有实物单位、 价值单位和复合单位三种。绝对数按其所反映的时间状况不同可以分为时 期数和时点数。时期数是反映现象在一段时期内的 总量。如产品产量、产值、销售额等。时期数的特 点是可以连续计数，并可以累积。时点数是反映现 象在某一瞬间时刻上的总量，如人口数、商品的库 存量、企业的固定资产价值等。由于时点数是反映 现象在某一瞬间点上的水平，因而只能间断计数， 各时点不能累积。相对数是由两个相互联系的绝对数对比得到，反映事物 的相对数量。常用的相对数包括：结构相对数、动态相

11、对数、 比较相对数、计划完成相对数。结构相对数是在对 资料进行分组的基础上，以总体的总量作为比较的 标准而得到的相对数。动态相对数是将不同时期的 同类事物的水平加以比较求得的相对数。比较相对 数是将不同单位的同类现象对比得到的相对数。计 划完成相对数将实际完成数与计划完成数对比用以 反映计划的执行情况，对于产出类指标，如产量， 大于100%说明完成了规定的任务，而对于投入类指 标，如成本，则小于100%说明完成任务。平均数反映现象总体的一般水平。平均数的计算将在第四 章详细介绍。五、数据类型IV变量（variable）是说明现象某个数量特征的概念。其最常见的分类是：离散型变量（discrete

12、 variable）和连续型变量（ continuous variable）。这两类变量获取的方法不同，离散型变量一般用 “点数”的方法取得，数值往往是整数，如职工人数、企业个数、设 备台数等。连续型变量用“测量”取得，测量的仪器越精密，变量值 就会越精确，如人的身高、体重；产品的长度、重量等。变量按其所受因素的影响不同，还可分为确定性变量和随机变量 （random variable）。受确定性因素影响的变量称为确定性变量。受随机 性因素影响的变量称为随机变量，所谓随机因素，是指各种不确定的 、偶然性的因素，这种因素对变量影响的大小和方向都是不确定的， 通常是微小的。总体与个体统计总体，简称总

13、体Population）， 就是统计所要研究的事物或现象的全体 ，即由客观存在的，具有某种共同特征 的许多个别事物构成的整体。个体（Item Unit）是构成统计总体的个 别事物，又称为总体单位。 总体的特点：1、大量性2、同质性3 、差异性4、相对性样本样本（Sample）是指从统计总 体中抽取出来作为代表这一总体的 、由部分个体组成的集合体。抽取原则：随机、非随机非随机抽样：任意抽样、判断抽样、配额抽样 标志统计标志，简称标志（characteristic）， 是指每个个体所共同具有的属性或特 征，它是说明个体的属性或特征的具 体名称。标志按其性质分为品质标志和数量标志。 标志按变异情况分

14、为不变标志和可变标志。 可变的数量标志称为变量，其值称为变量值。指标统计指标，简称指标（indicator），是反映总 体数量特征的，由各个个体的标志值汇总综 合而成。任何一个统计指标都是经过了从个 别到一般、从具体到抽象的过程，它体现总 体特征，具有综合性。（一）口径一致是统计指标的基本要求（二）统计指标按反映问题的数量特征分类（三）统计指标按核算的范围分类（一）口径一致是统计指标的基本要求1. 统计指标是反映研究对象总体特征的 ，确定研究对象往往与一定的理论相联 系，理论定义的范畴应该和实际获得的 指标数值的口径统一。 2. 统计口径包括两个方面：一是计算口 径外延的明确定义，。二是计算口

15、径维 度的正确把握。（二）统计指标按反映问题的数量特征分类 1. 数量指标它是反映客观事物的规模或水平的指标，它表现为汇总 后直接得到的绝对数或总量，又称之为总量指标或绝对指标 。数量指标是最基本的指标，它是计算其他指标的基础。 数量指标包括标志总量和总体单位总量，如总产值、工资 总额、人口总数、企业个数等。2. 质量指标 它是反映客观现象之间的相互联系、比例关系、发展速度 、内部结构的指标，一般用相对数或平均数表示。如劳动生 产率、成本利润率、人均国民收入等。质量指标是由两个数 量指标对比求得的，它是由数量指标派生的。（三）统计指标按核算的范围分类 1. 总体指标，即总体参数，简称参数（pa

16、rameter），是我们想 要了解的总体的某个特征值。 2. 样本指标，即样本统计量，简称统计量（statistic）。统计 量是根据样本数据计算出来的一个量。指标体系指标体系一系列相互联系、相互制约的多个统计 指标就构成统计指标体系。举例1：工业企业统计指标体系企业管理与信息处理指标子体系 举例2：宏观统计指标体系国民经济核算体系 企业管理与信息处理指标子体系工业企业经营管理指标 工业企业企业管理指标 信息获取与利用指标 工业企业财务管理指标 工业企业经济效益评价指标 国民经济核算体系一、统计分析软件简介 1、SAS 2、SPSS 3、Statistica 4、MINITAB 5、马克威分析系统1SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大 学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究 所，正式推出了SAS软件。SAS早期的主要功能是统计分析