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统计学专业

“九五”期间统计学学科研究概况　　20世纪的最后五年，人类富有创造性的勤奋努力，使信息技术、生命科学等领域的研究取得了重大突破，在科学技术史册中谱写了光辉的篇章。统计学学科伴随着科学技术的发展在理论研究和实际应用中也取得了可喜的进展。本报告分别从国外、国内研究概况及中国高校统计学科的研究发展情况给予扼要总结和回顾。国外统计学学科研究概况　　随着科学技术的飞速发展，统计方法与技术的应用越来越重要。19世纪统计技术为基因学说奠定了理论基础，在即将跨入21世纪的今天，科学技术对统计方法的依赖愈来愈强。世界上许多国家尤其是发达国家都非常重视统计学理论的研究和发展。根据国际统计学会（ISI）近几年的会刊及统计学方面的著名杂志，可将近几年国际统计界研究的主要问题概括如下：　　1.统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE’S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE’S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析等。　　2.统计学主要应用领域有：社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、电子商务、保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等、分子生物学中的统计方法、高科技农业研究中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法、质量与可靠性工程等。国内统计学学科研究概况　　“九五”期间中国统计界出现了社会经济统计学与数理统计学相互学习、共同提高、共创未来的新局面。1996年10月，中国统计学会、中国概率统计学会、中国现场统计学会联合举办了全国统计科学讨论会，这是“九五”期间我国统计学术界一次盛会，它标志着中国社会经济统计学与数理统计学的合作已进入实质性阶段。统计界在数理统计与社会经济统计学的结合方面、风险管理与保险精算方面、空间统计学及其应用方面、政府统计数据质量研究与评价方面、信息技术、网络技术在统计学的应用方面、金融及证券理论研究方面、国民经济核算理论与应用方面、综合国力研究方面等取得了可喜的成就。“九五”期间国内统计界主要有影响的研究可概括如下：　　1.理学类统计学一级学科地位的确立　　“九五”期间中国统计界关于建立和完善统计学学科体系的研究与争论异常激烈。统计界对“大统计”的认识通过大量探索已逐步趋向统一。所谓“大统计”是针对中国过去数理统计、社会经济统计、生物医学统计等各学科领域的应用统计各自为政相对面窄而言。1998年9月国家教育部颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》将统计学列为理学类一级学科，这是中国统计界“九五”期间的重大成就。教育部这项专业调整是为了适应市场经济与国际接轨的要求，在“宽口径，厚基础”的指导思想下，将原来的504个专业调整到249个专业，50%以上专业被砍掉，然而统计学不仅保留，而且列入理学类一级学科，这是中国统计界广大理论工作者辛勤努力的重要成就，是中国统计界值得庆幸的大事，它的颁布对中国统计的未来具有重大意义和深远影响。这一专业目录的确定为中国统计界长期的争论进一步指明了发展方向。这个方向就是——适应市场经济与国际接轨的统计学就是理学类统计学。统计学一级学科的地位表明统计学既不是经济学的一个子学科，也不是数学的一个子学科，统计学就是统计学。尽管统计学被教育部专业目录确定为理学类一级学科，但统计界，尤其是中国高等统计教育界经济类统计学者反对者甚多。有的学者认为理学类统计学就是数学，只有经济学其中的统计学才是统计学。赞成者认为统计学就是统计学，理学类统计学与数学有着质的区别，经济学类的统计学已被中国实践证明是前苏联的文科式统计学，根本不能代表作为方法论的整个统计学科。这一争论还将继续一段时间。　　2.统计学基本理论与方法问题研究　　“九五”期间中国统计界围绕与国际统计学接轨做了大量研究工作，系统地介绍了国外统计学研究的一些新进展。这方面最为突出的是国家统计局统计教育中心和中国统计出版社组织国内一流统计专家翻译出版了15本现代外国统计学优秀著作。这些著作令我国统计界不少学者大开眼界，从中汲取丰富的统计理论和方法，已在我国统计界产生了积极影响，为理学类统计学科的建立与发展奠定了基础。为适用新专业目录的需要，国内高校的统计教师们编写了一批统计方法和应用的新教材。中国统计界在抽样方法、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计、回归分析、指数理论、宏观经济建模等理论与应用研究方面作了大量工作。　　3. 政府统计数据质量的研究　　随着中国社会主义市场经济的深入发展，政府统计数据无论是在国家制定发展战略和社会、经济发展的宏观调控中，还是企业制定营销策略以及社会、经济、环境等科学研究领域都起着不可或缺的重要作用，用户对政府统计数据的内在质量以及数据的产生、提供过程的可靠性的企盼也越来越高。关于中国政府统计数据的质量近年来关注和研究的学者很多，发表的论文或报告已有近百篇之多。几乎每个省都设立了统计数据质量研究的课题，全国哲学社会科学基金还设立了“关于评估、改进和保证我国政府统计数据质量问题的研究”的重点项目。该项目从定性与定量的有机结合上开展对政府统计数据的评价与研究，主要从技术与方法上对中国政府统计数据的质量作出客观评价，对改进、提高、控制、监测中国政府统计数据的质量从理论与实践的结合上做了一些研究和探索。但总体来看，现有的大多数研究基本停留在定性的评说上，提批评的多，提实质性建议的少；指责体制的多，研究评价、改进、识别的理论与方法的少，大多数文献把统计数据的质量问题归结为中国的政治、经济体制问题。事实上，纵观北美、欧盟等许多国家的政府统计数据，无一例外地也存在数据质量问题，政府统计数据的质量是各国普遍存在和广泛关注的热点问题。　　4. 风险管理和保险精算的研究　　“九五”期间关于风险管理和保险精算的研究得到较快发展，主要表现在不少发达国家风险管理和保险精算名著的翻译出版，中国统计方面杂志以及几次全国概率统计学术会议这方面论文的显著增加。风险管理与保险精算的研究不仅满足中国社会主义市场经济的需要，也更大地扩展了统计学方法的应用。这方面的研究从引进国外理论已向我国的具体应用健康发展，保险精算的研究已由寿险领域向非寿险领域扩展，尤其是开始结合中国实际向社会保障领域有效延伸。　　5. 统计学在金融、证券领域的应用研究　　1997年开始的亚洲金融风暴，给亚洲乃至世界经济的健康发展带来危机，我国经济的发展也受到亚洲金融风暴的影响。国家的经济安全、金融安全被国家领导核心重视，为统计技术与方法的应用提供了新的机遇，在全国应运而生建立了金融数学与金融工程管理中心、证券期货模拟实验室、金融数学系等。全国有不少统计学者成为研究金融、证券、投资的主力。从发表的论文来看统计方法研究金融、证券问题主要有：（1）有效投资组合研究。最为典型的是VaR技术的运用和具有异方差的时间序列模型技术的应用。（2）结构分析研究。运用多元统计方法分析股票的投资结构、探讨股票涨跌规律、寻求证券市场发展与影响因素的关系。（3）金融安全概率的研究。有学者运用东南亚等国和中国的金融数据资料，结合金融安全给出预警概率，为国家宏观经济调控和金融风险防范提供了有力的决策依据。　　6. 统计综合评价理论与应用的研究　　国际竞争力的研究是近年来颇受世界各国关注的重要研究。我国学者在“九五”期间开始开展这一领域的研究、并且通过刻苦努力紧跟这一领域的世界水平，在这方面我国学者所用的统计方法与世界水平相当，结合中国国情国力取得了重要成果。这方面有国民经济核算进一步发展的国际竞争力统计研究，知识经济时代中国科技创新的国际竞争力研究，中国金融、保险等领域的国际竞争力研究还有统计方法在社会经济发展水平的综合评价中的应用，顾客满意度量测与评价的研究等。　　7. 国民经济核算理论与应用研究　　“九五”期间，我国的国民经济核算体系研究进一步完善。在内容上，以增加值和GDP为核心，已经能比较全面地反映我国国民经济生产全过程、收入与分配、消费、储蓄、实物投资、金融投资、国际收支、资本和财富存量的变化等。为国家制定经济政策和宏观调控发挥着积极作用。可喜的是已有一些学者在国家的可持续发展、环境与核算技术相结合方面取得了重要研究成果。统计方法在企业质量管理中的应用研究　　“九五”期间，一股“ISO9000”认证热席卷全球，质量体系认证日益成为国际贸易中所要求的供方质量保证能力和水平的标志。ISO9000族标准中有许多要素涉及到统计技术与方法的应用，我国已有近2万家大中型企业通过了认证。这方面的认证，对统计方法的应用提供了新的机会，我国不少统计学者找到了统计应用的现场，为国有企业员工培训、提高素质、扭亏增盈，国家经济形势好转发挥了统计工作者的积极作用。特别是试验设计、ISO14000和6质量标准技术的推广对改进企业管理水平，提高产品质量，提升企业国际竞争力发挥了重要作用。抽样调查方法与应用的研究　　“九五”期间关于抽样调查方法的研究与应用在我国开展的如　　火如荼。例如，交通部还建立了统计抽样调查系统。交通运输的大量统计数据已基本由抽样调查方法获得。全国许多行业对本部门关心的问题进行抽样调查，不少部门就公众关注的热点问题开展公众调查，有的报刊还定期刊登公众调查的调查报告。我国90年代初成立了不少市场调查公司，经过几年的大浪淘沙，现在全国生存下来的公司经营状况不错。网上调查、电话调查在我国也健康发展。有关抽样调查的理论，如非抽样误差控制的研究也得到统计界的广泛重视。　　10.空间统计与地理信息系统的应用研究　　空间统计学是近几年统计学发展的一个新领域，其主要的应用　　包括遥感，国土资源估计，农业和林业，海洋学、生态学和环境观测。在遥感技术的应用中，得到的统计数据通常以网络的形式出现，而且这些数据受到大气效应、观测位置以及测量工具的影响产生误差，空间统计学的应用在于，针对这种特殊的数据，研究如何控制误差、如何建立模型、如何处理资料信息。在资源的估测中，空间统计学的应用在于，如何利用空间统计数据，估计资源的总储量、资源的地区分布、资源的开发等。在环境监测等领域也作了积极的探索。高校统计学学科研究概况　　“八五”期间有不少财经类院校把统计系改造成信息系、投资系、市场营销系等，统计学的发展与生存受到严峻挑战。“九五”期间高校统计学教师非常关心统计学的发展命运，广大统计学教师清醒地认识到统计专业如果仍然是前苏联模式的修修补补，肯定没有出路。经过许多统计工作者的努力奋斗，教育部召集专家，研究讨论，把握大局、顺从事物发展规律、果断地将统计学列为理学类一级学科。这是中国统计走向世界的重要举措。这一具有战略眼光的重大决策，为中国统计的发展带来了希望。为了加强统计学一级学科的地位、提高统计学研究与应用的水平、早日赶上世界统计学发展的水平。教育部在普通高等学校人文社会科学又设立重点研究基地。中国人民大学应用统计科学研究中心在2000年9月被确立为重点研究基地。这一基地是一个全国性应用统计研究的平台。它为统计工作者搭起了一座涵盖经济、社会、管理、人口、教育、心理、法律、生物、医学、国防等领域应用统计研究的平台，它可以以国内一流的软硬件条件吸引国内外的科研项目和应用统计领域的专家学者，推动统计在各个领域中的应用，提高中国应用统计总体研究水平。这一研究基地的建设是中国统计界“九五”期间的一个重大成就，这一研究基地的有效利用和巩固发展是“十五”期间中国统计界的重要任务。高校统计学学科的研究特点与优势　　高等院校从事统计课程教学的教师，是我国统计学学科理论研究与应用普及的重要群体。高校从事统计学教学的教师具有理论基础扎实、学习新知识快的优势，是我国统计科学研究的主力军。高校统计教师的科研特点是注重基础理论与统计方法的研究，更加关注统计学科的发展和建设，绝大多数统计新理论新方法都是由高校统计教师首先引入我国。全国性的三个统计学会中大部分的会员是高校教师，高校教师不仅担负着培养统计人才的重任，同时还肩负着重要的科研任务，无论是统计学学科以及与统计学有关的边缘学科的重点课题，还是各个领域的统计学应用，高校教师都发挥着非常重要的作用。近几年在国内外刊物上发表的统计论文和出版的统计学著作绝大多数都是高校教师的科研成果。在中国统计学学科发展的实践中，高校教师在统计理论与应用普及中将发挥着不可或缺的重要作用。高校统计学学科研究存在的问题　　虽然“九五”期间高校的统计科学研究取得了丰硕的优秀成果，但与本学科的发展趋势和中国统计实践的需求来看，我们还存在许多问题，距世界发达国家的统计理论与应用水平尚有较大差距。存在的问题可概括如下：　　(1)统计学一级学科体系的建设尚须完善。统计学被教育部专　　业新目录列为一级学科，这是统计学顺应历史潮流，与国际接轨的重要举措。但这方面的宣传力度不够，甚至仍有许多统计教师认为理科的统计学就是数学，仍然不肯放弃前苏联文科式的统计学，甚至有相当一部分教师认为应将统计学改回到原来的经济学下属的二级子学科。适应一级学科的学科内容及专业课程设置是急待解决的大问题，大多数院校的统计专业仍将“社会经济统计学原理”“工业统计、商业统计、农业统计”等作为本专业优秀课程。与一级学科相适应的课程理所当然的是要加大数理统计理论与方法的比重。统计学是处理数据的方法论学科，不是指标解释。加大数理统计与计算机的教学比重是中国统计学成熟的重要举措和主要标志。研究生专业目录及其学位点的设置也应考虑进一步规范。　　(2)中国统计教育的发展严重滞后于中国统计实践的需求。市场经济的发展使中国统计面临严峻的挑战和难得的机遇。市场经济对统计信息的需求更大，它要求更有效的挖掘出统计数据中信息和数量的规律性。统计学是处理统计数据的方法，对于统计数据所计算的平均数、百分数的计算是对统计数据的粗加工，是对统计数据的严重浪费，因为它与从中挖掘出规律性的东西相差甚远。但中国的统计教育除少数院校对统计专业进行大手术，放弃以小学算术为主的统计学原理教学，改造了几大经济部门统计外，绝大部分仍是前苏联统计学学科模式的修修补补。可以预见，中国市场经济以及中国统计实践将淘汰坚持旧模式的统计专业，学生无人报考、毕业生找不到工作这将是残酷的现实。　　(3)高校统计专业教师急需培养和提高。一级学科的统计学首先要求教师要有良好的数学基础，现代统计学理论和方法是以数学为基础。然而我国从事高等统计教育的教师，除少数院校的统计教师可以适应一级学科对教师的要求外，绝大多数统计教师属于前苏联的文科式统计基础，远远不能适应一级学科统计学的要求。这不仅严重影响我国统计整体水平的提高，也是理学类一级学科的统计学遭到强烈反对的重要原因。教育部应加大改变力度，以战略眼光认真对待高校统计教师的提高和培养。　　(4)统计学科研经费严重不足。统计学的理论研究及其应用与传统的文科式统计学有着质的区别，它的研究与应用需要足够的经费保证。自然科学类青年项目的资助强度已达到十几万元，而统计学重点项目的支持强度才几万元。这严重影响统计学科研成果的深度和水平。既然是一级学科，就要向一级学科的各方面去努力。“十五”期间统计学学科发展展望　　人类带着上个千年创造的辉煌跨入新的千年。面对忽忽到来的21世纪，每个人、每个实体、每个学科，乃至整个国家都面临机遇和挑战。欲行千里，始于足下，走好21世纪的头五年，至关重要。在此，我们将对21世纪的头五年，即中国经济社会发展的第十个五年计划中，统计学学科的发展予以厚望。　　统计学学科的研究发展趋势　　21世纪是知识经济的时代，信息技术、计算机技术为统计学理论与方法的发展将产生巨大的推动作用。知识创新是时代的基本特征。统计学理论与方法的创新必将为众多领域和学科的发展体现出应有的价值。统计学与其他学科的紧密结合将产生新的边缘学科，许多学科的发展将依赖于统计理论与技术的应用，更为复杂数据的处理方法将成为统计理论界研究的热点，实用快捷的统计方法与技术将更加普及。　　(二) 十五”期间统计学学科研究的奋斗目标　　“九五”期间统计学学科的建立为“十五”已打下了坚实基础，通过五年的努力，中国统计学理学类一级学科的地位将更加牢固，中国高等统计教育将发生较大的变化，大多数院校的统计专业将改造成适应一级学科地位的统计学，高校统计专业的课程设置将更具有时代特点，统计学理论与方法的应用将在社会主义市场经济建设中发挥重大作用。有些统计学理论研究与应用将缩小与世界水平的差距，在某些研究方面将达到世界先进水平。　　(三)“十五”期间统计学研究的重点领域　　1．统计理论与方法的创新研究　　统计学的生命力就在于应用，应用为统计学的发展赋予活力。　　“十五”期间异方差性时间序列问题研究、离散多元统计分析研究、数据挖掘理论研究、异常数据诊断的研究、非参数理论与方法的研究、抽样与非抽样误差理论的研究等将是统计理论研究的热点。知识经济、新经济对统计理论与方法提出更高要求，如何适应电子商务时代统计数据的收集，空间遥感技术的运用等都为统计理论提出新挑战，统计工作者必须创新出适合各种复杂类型数据的统计方法才能适应实践的需求。　　2．开展空间统计学理论与应用的研究　　空间统计学是近几年统计学发展的一个新领域，主要指运用遥感技术进行国土资源的测定，农业和林业、海洋生物、环境生态的观测。这种观测数据通常表现为网络形式，而且这些数据受到大气效应、观测工具等诸多因素的影响。空间统计学的应用在于，针对这种特殊的数据，研究误差控制、数据处理、模型建立、统计推断。这将是统计学研究的新领域。　　计算机技术的发展对统计学发展影响的研究　　信息技术与计算机技术的发展是推动新经济发展的主要动力。可以断言，没有计算机的发展就没有统计方法的普遍有效应用。计算机技术的飞速发展为统计学方法的应用带来挑战和发展的机遇。统计数据的收集如何有效借助网络技术，统计调查方法如何适应现代信息技术，统计数据处理如何深入都将成为研究的热点问题。　　3．生命科学与生物技术中统计方法的应用研究　　21世纪是生命科学的世纪，人类不久将完全揭示人类基因排序。19世纪中叶基因学说的创立，就是依赖于统计推断技术，21世纪生命科学中将有大量的相关研究要借助统计方法与技术，这个领域的学者将大有作为。21世纪医学领域的科技创新，将使许多不治之症得到解决，生物制药将在医学领域大放异彩，统计学方法在生物制药技术中的广泛应用将是不争的事实。美国辉瑞制药公司每年投入50亿美金用于研究发展，在美的生物统计人员极易找到高薪的工作就足以说明这一领域的广阔前景。　　4．国家经济安全与金融、保险领域的应用研究　　国家的经济安全及其金融危机的防范问题是中国改革开放中必须高度重视的问题。国家经济安全、金融危机的预警系统的研究是与统计学方法紧密联系的研究热点，投资项目的风险管理研究也将依赖统计学者去研究解决。保险产品的精算理论与实践在“九五”期间得到一定的进展，为这一领域的深入发展奠定了基础，如何将发达国家保险精算的理论与中国保险业实际相结合值得深入研究，尤其是保险精算方法向社会保障领域延伸的研究是中国国情赋予给这个领域的迫切任务。　　5．政府统计数据质量的进一步研究　　政府统计数据的质量在“九五”期间得到国人的普遍关注。不仅国家哲学社科基金设立重点研究课题，几乎各地方政府也设专项研究，发表的论文已有近百篇。然而这方面的研究还有待深入，不仅从制度上约束、控制数据的可靠性，从检测、验证的方法上还需进一步探讨。有的重点课题已在检验方法上有所突破，但如何具体与中国政府实际数据紧密结合，实施这些方法还须加大力度进行研究和实践。　　6．统计学在社会、人口、教育、环境等领域的应用研究　　社会的发展、人口的控制、教育结构的调整与发展、环境的保护等领域存在着大量急待研究的问题，统计学方法是定性与定量研究的有力工具。统计学方法在这些领域将会有广阔的应用前景。　　三、“十五”期间统计学重点研究课题及其简要论证　　1. 中国统计教育发展战略研究　　统计教育是统计科学长期发展的战略问题。但目前我国统计教育却存在着招生难、分配难、经费缺、师资不足、教材陈旧、课程设置不合理等诸多问题。因此，加强统计教育研究也是我们近期的重要课题。　　研究内容包括：统计教育指导思想的研究；统计教育发展目标的研究；统计教育如何适应市场经济发展的要求，适应现代信息产业与信息技术的要求，适应与国际接轨的要求等问题，要研究统计教育改革与培养目标模式转换的问题；统计专业培养方案研究；研究统计教育基础理论课程设置和统计教育办学层次问题；研究统计教学方法及教学中计算机运用的问题；研究统计师资队伍建设与培养问题。　　理学类一级学科的统计学课程建设的研究　　目前我国大多数院校统计专业的课程设置基本上是前苏联的文科模式，这与国际接轨的理学类统计学严重不适应。统计学专业应该开设一些什么课程，这关系到统计专业是否得到社会认可，是关系到统计专业生存与发展的大问题。课程建设与课程设置、教材编写必须高度重视，这应该成为“十五”期间研究解决的主要课题之一。　　关于提高政府统计数据质量问题的进一步研究　　部分统计数据的质量低，可靠性不够是近年来从上到下各级领　　导与各界人士广泛关注的热点问题之一。提高和保证我国官方统计数据的质量，不仅是政府进行宏观决策重要保证，也是改善社会风气重要方面之一。要想从根本上提高和保证官方统计数据的质量，从统计学的角度看，必须解决好以下问题：（1）建立评价统计数据质量的质量标准；（2）对影响统计数据质量的各种因素进行系统分析，找出其中限制性环节；（3）对现有各种统计调查方法的实用性进行比较研究，确定适合我国国情的科学的统计调查方法体系；（4）建立统计数据质量控制体系，选择适当的方法和控制手段，对统计数据质量实现从指标、设计、调查、汇总到分布的全过程质量控制；（5）宏观总量数据的科学估算问题研究。这些问题在“九五”期间已得到较多研究，但是检验、诊断及控制数据质量的实践研究须进一步深入。　　我国“地下经济”活动核算的理论和方法研究　　近年来，我国的“地下经济”问题表现很突出，并引起人们的关注。“地下经济”的存在，它的规模多大，性质如何，影响怎样，会影响到国民生产总值和人民生活水平的正确统计，影响对改革开放成果的评价，也影响到我国经济政策和调控措施的落实。对“地下经济”问题的研究、计量已是完善国民经济核算体系，改善客观经济管理的重要内容。西方国家对“地下经济”的研究已有20多年的历史，但一直没有形成十分成熟的理论和方法。结合我国“地下经济”的具体特点，研究“地下经济”核算的理论和方法，不仅具有现实意义，也具有国际意义。　　对“地下经济”核算理论与方法的研究主要包括：“地下经济”的界定与划分；“地下经济”的核算范围；“地下经济”活动的性质及表现；“地下经济”的测算方法如直接调查法、间接推算法、各种测算方法的结合运用；“地下间接”调查方法体系的建立与实施；“地下经济”对国民经济核算的影响及分析，“地下经济”对国民经济发展影响的统计分析等。这一研究课题在“九五”期间就曾提出，但实质性的进展不大。　　关于旅游经济、假日经济和休闲时间的统计研究　　“十五”期间我国的经济结构将得到进一步调整，假日经济、旅游经济将占一席之地。关于这个领域统计指标体系的建立问题的研究，旅游客流量、宾馆入住率、景点门票收入、餐饮业收入、航空、铁路等运输客流量的预测研究等。随着人民生活水平的提高，生活质量及其休闲时间的规律研究对于制定有关政策，开发市场都具有重要的现实意义。这些都是统计科学应用的新课题。　　抽样技术在社会经济统计调查中的应用　　尽管从理论上讲，抽样技术从样本容量确定到抽样估计都已经比较成熟，但在抽样方法的具体应用过程中却存在许多难于解决的实际问题。尤其是运用抽样技术于社会经济现象的调查中更是如此。当前我国统计制度改革的重要内容之一是推行以抽样调查为中心，以定期普查为基础的新统计调查体系。而这要求我们必须解决应用抽样调查技术所面临的许多具体实际问题，包括：（1）抽样调查中国家样本和地方样本的协调与配合问题；（2）对于按某一标志代表性抽取的样本，如何保证其它标志的代表性问题；（3）抽样调查中的不回答问题；（4）抽样调查过程中调查误差的控制问题；（5）对于缺损数据的科学估算问题；（6）抽样调查方案设计与实施中其它问题。在研究过程中，始终要注意考虑中国的具体国情。“十五”期间更应关注网络技术和通信技术在抽样调查中的应用研究。　　关于我国居民消费模式的量化研究　　消费与收入之间有着密切的关系。消费函数是可支配收入与总消费支出之间关系的数学描述。研究我国居民消费与收入之间的关系，量测我国居民的消费水平，探讨影响居民消费的主要因素。研究者应考虑到影响消费的众多因素，利用统计数据，建立消费模型，并总结建立我国消费函数应注意的问题和经验。　　中国第五次人口普查数据资料的深度分析　　2000年11月1日的第五次人口普查是跨入21世纪的一次规模最大的统计调查，这些大量数据无疑隐含着非常宝贵的信息，对这些数据的深入挖掘和分析，为国家制定各种宏观政策将起到巨大作用。过去受统计人员水平和计算机水平所限我国对人口普查数据的挖掘远不如国外的竞争对手。“十五”期间对第五次人口普查数据的深入分析是中国政府统计界的一大任务。　　关于灾害损失统计指标与方法的研究　　自然灾害是人类不能回避的一个现实问题，几乎每年都有不同的自然灾害，给人民生命财产造成极大损失。总结研究自然灾害及其造成的损失具有重大的现实意义。统计指标的建立，数据的收集，规律的探讨这是总结和掌握灾害规律的重要过程。统计理论和方法在这一领域将会发挥重要作用。　　金融市场风险的测度及管理模型研究　　金融市场是具有高风险的市场。运用统计方法研究金融风险，建立风险监测系统，不仅能够为管理层宏观调控金融市场提供科学的理论依据，而且对投资个人和机构实施风险控制具有重要指导作用。本课题立足中国金融市场，旨在从数量及数量关系上研究风险的测度方法，风险管理模型的选择及其管理对策。　　SPC技术在产品质量控制中的应用　　产品的质量关系到企业的生存。我国许多企业非常重视产品质量控制，从产品的设计到生产的全过程的质量管理已经有些经验。但是这方面仍有潜力可挖，特别是统计方法在质量管理中的运用与发达国家差距较大。该课题研究应紧密结合某企业或某产品的生产过程，运用统计方法，实施产品设计、生产的全过程控制。这方面的研究可结合企业ISO9000认证进行。还可进一步探讨“6”质量标准在中国企业的推广应用。　　高新技术产业的综合考核与评价研究　　关于企业经济效益的综合评价研究在过去已有不少，然而高新技术企业的评价考核指标体系的建立仍是一个新问题。高新技术企业与传统企业的评价指标应有严格的不同，应具有高新技术的自身特点。这方面研究需要政府统计与企业统计人员一起进行研究，探讨指标体系的建立，数据的收集、数据的分析等。　　关于数理统计方法普及和推广的研究　　数理统计方法的科学性已被我国广大统计工作者所接受，但由于历史原因，我国社会经济统计界对数理统计的基本理论和方法了解甚少。许多数理统计方法数学味太浓，实际统计工作者难以掌握。如何普及数理统计方法，使广大统计工作者容易掌握，并在实践应用中有很强的可操作性是需研究的问题。研究者需提出切实的可行性方案，并给予论证。　　多元统计方法在社会经济数据处理中的应用　　多元统计分析是研究多个变量间相互关系的一个数理统计分支。经济问题的复杂多样性，经济因素间的互相制约性，通过多元分析的一些方法，研究经济变量之间的相互关系，寻找影响经济现象的主要因素是非常有效的方法。研究者可结合社会主义建设中的任何具体问题进行研究，并注意总结多元统计方法在实际应用中存在的问题。　　时间序列分析在经济预测中的应用　　这里所说的时间序列是随机时间序列的分析，时间序列分析是数理统计中的一个重要分支。许多经济指标都可依时间顺序得到一串经济数据，按时间顺序排列的经济数据就是经济时间序列。利用时间序列方法研究我国的某些经济指标的变化情况，建立相应的序列分析模型，并用时序模型去预测某经济指标的未来数值为国家的宏观调控服务。研究者应注意在我国应用时间序列方法存在的问题，克服我国经济数据的一些缺陷，大力开展VaR模型技术的应用，总结时序分析在我国应用的经验。　　复杂动态随机系统的统计学方法研究　　在社会、经济、自然等领域，经常遇到的反映现实的系统都是非常复杂的动态随机系统，它们的特征是，系统本身非常复杂，需要用成千上万个参数进行描述，而且有关数据一般只能通过观察而非实验来取得。此外，在这些系统的研究中，随机化和可重复性难于保证。这样，就使得现有的各种统计学方法的应用效果不理想。在经济学研究中，现有各种大规模经济计量模型在分析预测社会经济现象及其趋势时，经常出现失误，就是一个明显的例证。究其原因主要有：（1）模型过于抽象，脱离实际太远；（2）依据的数据质量不高；（3）采取的统计方法要求的前提条件不能满足。类似的例子在研究许多生态、环境中的大系统问题时也经常出现。　　统计方法在教育、考试测量研究中的应用　　通过对各种考试现有资料的分析处理，并进行适当的实验测试分析研究，寻找出各种考试的自身规律和特点，为更好地组织考试提供科学依据。要列举出考试中各种因素，运用统计方法，分析研究这些因素对考试的影响，找出各主要影响因素，为更有效地控制这些因素提供方法和依据。这方面的研究是多变量的统计方法的应用。多元统计分析方法是这一领域地主要研究工具。　　统计学方法在生命科学、生物制药等领域的应用　　生命科学、生物制药的研究在21世纪将得到飞速发展。这一领域的发展带动统计学理论与技术的发展，为统计理论和方法找到广阔的应用领域。通过对这一领域的应用将拓宽统计方法在中国的应用，也必将促进统计方法与理论的完善。　　参考文献：　　1.1996——1998年普通高校人文社会科学统计资料汇编　　2.教育部人文社会科学研究第二届优秀成果奖获奖成果简介汇编　　3.教育部人文社会科学重点研究基地建设试点工作文件汇编　　4.普通高等学校人文社会科学研究“九五”规划咨询报告汇编　　5.全国哲学、社会科学“九五”期间统计学发展回顾与“十五”期间研究的重要领域、方向与研究。海外申请一、专业简介和就业前景　　按定义来说，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。举个例子来说：某批药品的不合格率是否在可以允许的范围之内，以便确定它是否能投放市场，就需要通过统计学研究抽取的样本来判断。虽然统计学从属于数学类，但是从美国大学的设置来看，统计专业已经慢慢从数学系中独立出来，成为单独的统计系。现在越来越多的学校成立统计系就是最好的证明。　　统计是近些年非常热门的申请专业之一，统计学硕士毕业年薪通常可在6至8万美元以上。导致申请热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，而且录取难度相对较低，因此无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者都将精力放在这个专业的申请上面。于是就加剧了统计专业的申请竞争。　　从美国开设统计学专业的学校来看，统计学大致可以分为两类，一类是偏向于理论研究的，另一类是偏向于实际应用的。参考美国几所典型的统计学学校，我们可以对统计学的研究方向加以总结。前者主要包括统计系或者数学系下的统计学，后者包含的方面就非常的广泛了，包括：数理统计、生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、遗传统计、农业统计等等。这些是统计在其他领域的应用而形成的研究分支。每个方向未来的发展也是不同的。　　如数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断。其在应用方面，例如可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究；在研制新产品时，利用统计学的知识进行试验设计和数据处理，以寻求最佳的生产方案等。　　生物统计则是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的是应用于医学、生物学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，生物统计有很大一部分设置在公共健康学院 (School of Public Health) 里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。生物统计的发展非常快，现在很多学校都专门设立了独立的生物统计系。　　另外，经济统计学也是比较热门的专业之一，他主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查整理分析，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。　　除了以上比较热门的分支之外，还有社会统计等一些分支。但是随着学科的发展健全，目前的美国统计专业的分支除了生物统计之外划分的也没有那么明显，反而是学科间的融合越来越明显，统计与学校其他各个系之间的合作越来越多、越来越深入。二、学校推荐　　Stanford University 　　特色：本科是本校毕业的学生必须参加学校的研究生入学考试，对非本校毕业的申请人只提供PhD课程。　　University of California-Berkeley 　　特色：可以接受本专业背景的所有本科申请人，也可以接受本校其他专业的申请人；对于新的申请人只有秋季入学日期，申请截止日期是前一年的12月15日。　　Harvard University 　　特色：学校专门在统计学专业开设JOB机会，范围遍布其他学校及社会组织中；并且提供广泛的助教机会。　　要求：本科背景须是数学或统计学，四年本科，需提供GRE成绩，根据申请情况也可由GMAT替代。TOEFL成绩无硬性要求。　　The University of North Carolina at Chapel Hill 　　特色：历史悠久，建立于1946年，学校针对统计学专业专门配置了计算机系统。　　University of Wisconsin Madison 　　特色：历史悠久，建立于1960年，排名多次位于专业排名前五。三、申请分析　　具备良好的数学背景是普遍的要求。美国大学的录取委员会在招人的时候，比较倾向于理工科背景的学生，尤其是本科期间统计学或者数学系的学生。因为其在大一、大二的基础课程大部分都是相同的，只是在大三大四的时候有所不同，但还是有很大一部分交叉的科目，所以二者在申请的过程中差别不大。由于还有部分是转专业的申请者，录取委员会的教授们会比较注意这部分人的部分数学背景，比如一些数学类的基础课程，如数学分析、高等代数（或者是高等数学）、统计的基础课程、实分析等课程，或者是相关的实习经历、参与过的学术项目等。除此之外，一些计算软件，如SPSS、Eviews、MATLAB、SAS等的熟练操作和使用也是录取委员比较看重的方面。　　另外，有个别的学校还要求申请者提供数学GRE SUB的成绩，一个高分的SUB成绩是有助于增大录取以及获取奖学金机会的。　　附：2010年US News美国研究生院校统计学专业排名　　1. Stanford University　斯坦福大学　　2. University of California Berkeley　加州大学伯克利分校　　3. Harvard University Boston　哈佛大学　　3. University of Washington　华盛顿大学　　5. Johns Hopkins University　约翰霍普金斯大学　　6. The University of Chicago　芝加哥大学　　9. Carnegie Mellon University　卡耐基梅隆大学　　10. Duke University　杜克大学　　10. The University of North Carolina at Chapel Hill　北卡罗来纳大学教堂山分校

521次 2020-07-30
统计回归效应

　　在第一次测试较差的学生可能在第二次测试时表现好些,而第一次表现好的学生则可能相反,这种情形称为统计回归效应.

781次 2020-07-30
统计台帐

定义　　统计台帐是根据社会服务业统计资料整理和企业管理需要而设置的一种系统积累统计资料的登记帐册。统计台帐包括：社会服务业企业定期报表主要经济指标基层单位进度台帐、增减变动台帐、历史统计台帐；事业单位定期报表主要经济指标基层单位进度台帐、增减变动台帐、历史统计台帐；行政单位历史统计台帐。统计台帐的指标设置应在满足统计报表所需的基本内容的前提下，各单位结合自身特点和需求，建立健全统计台帐。统计台帐的记载必须与原始记录数据衔接，做到准确、及时、连续、完整、清晰，查询方便。使用计算机管理的单位，要做好资料的备份工作。既要保存磁介质资料，也要打印纸介质资料留档备查。作用　　统计台帐是从原始记录到统计报表的中间环节，它具有以下作用：　　1、有利于将分散的原始记录资料加以集中，便于随时对比检查，及时发现问题。　　2、可将大量繁琐的原始记录资料整理工作分别在平时完成，到期末只需分类汇总有关数字就可做好统计报表的编制工作，有利于提高报表报送的及时性。　　3、有利于资料的系统化、条理化，积累历史资料。　　4、有利于及时反映经营管理活动的情况，便于检查工作进度，满足经营管理活动的基本需要。统计台帐的建立　　在建立统计台帐制度时，首先要了解企业的经营流程、信息传递流程。第二要选取关键要素，关键部门。第三要注意协调，与统计报表制度、财务制度相衔接，满足多方需要。　　下面的例子可以帮助理解在企业管理和报表填报中如何建立使用统计台帐。　　例一：某工业企业生产多种型号产品，需要上报工业产值。怎样建立台帐? 　　根据当月产品入库凭证，按产品型号分组，将产量相加后直接登记到工业台帐的当月产量帐目中，然后，按该型号产品的出厂价格计算出该型号产品的当月产值。将几种产品的产量和产值分别计算汇总后就是该企业当月应报的产值。逐月登记后就形成年度的生产情况，资料，可供随时查阅。利用统计台帐还可以方便地制作生产进度图表便于分析。　　例二：利用台帐可以方便计算报表中的平均指标。　　报表中经常出现的平均指标有平均人数、平均工资、流动资产平均余额，固定资产平均余额等，利用不同的台帐逐月登记后，就可以根据公式来计算，不用每次都要核查报表数据。这样可以保证数据填报准确。　　例三：某企业职工人数较多，设备也多，生产、经营正常，领导经常需要了解企业生产、经营效益和人员工资福利情况。应该建立哪些台帐制度? 　　根据领导对企业管理和统计报表制度的要求，应建立如下基本台帐制度：一是设置人员管理台帐，内容包括：人员花名册、工资标准，岗位、工种、企业保险等内容。为管理企业的人力资源和人力成本提供方便，对企业缴纳保险和分析，调整人事政策提供依据。二是设置生产产品、经营销售，重要原材料、设备、财务、客户、债务债权等台帐。由有关部门或专人负责整理和登录台帐，可以随时监管企业的财产、经营状况，及时向领导提出建议，制定策略，从而极大地满足了管理人员对内参与管理，降低成本，提高经济效益，对外反映企业经营业务活动的要求。　　从以上三个例子可以看出，台帐制度有利于企业信息的收集和积累，而且统计台帐制度是一种管理手段。根据企业自身的情况，可以设置不同的管理台帐，对内可以使用自制的台帐，也可以使用统一样式的台帐。台帐制度不仅是上报统计报表的需要，更是企业管理的需要。有条件的企业还可以建立电子台帐，这样，管理起来会更方便。　　对于一般企业使用统一样式的统计台帐就可以满足需要。例如，工业企业有工业和劳动工资两种统计台帐基本上能够满足需要。有特殊要求的企业还可以自制部分业务核算，财务专用台帐，由专人记录。

797次 2020-07-30
统计口径

　　统计口径是指统计数据所采用的标准，即进行数据的统计工作所依照的指标体系。　　统计口径包括统计方式、统计范围等指标。

420次 2020-07-30
统计数

　　用来描述样本性质的量数.如：M平均数,S标准差.

527次 2020-07-30
统计描述

统计描述　　它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。计量资料统计描述的内容　　主要包括平均指标和变异指标的计算、资料分布形态（或特征）的图形表现等。实现描述性统计功能的几个过程描述性统计指标的计算　　描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。　　相同点：　　他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。不同点：　　（1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量；　　（2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数；　　（3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果；　　（4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有；　　（5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。　　以上是它们的主要异同点，其它更为具体的异同点需要在实际应用中去体会。掌握了各种过程的异同点，就可以根据具体需要选择最佳的过程进行工作。统计制图的过程　　统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。　　chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。　　而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。　　chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。描述性统计过程的一般格式means过程的一般格式　　proc means 选项列表； by 变量名称（分组变量）； class 变量名称（分组变量）； freq变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数） weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数） var 变量名称（待分析的数值变量）；run；　　Proc means 语句后的选项主要用来指定所要计算的统计量，默认情况下，Means过程会给出频数、均数、标准差、最大值和最小值等，其余统计量的计算均需要在选项中指定。class语句所指定的分组变量用来进行分组，而by语句所指定的分组变量是用来将数据分为若干个更小的样本，以便SAS分别在各小样本内进行各自独立的处理。freq语句和weight语句分别引导代表记录出现频数和权重系数的数值变量。var语句引导所要进行分析的所有变量的列表，SAS将对var语句所引导的所有变量分别进行描述性统计分析。summary过程的一般格式　　proc summary 选项列表； by 变量名称（分组变量）； class 变量名称（分组变量）； freq变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数） weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数） output <out=数据集名> <统计量关键字=自定义变量名> var 变量名称（待分析的数值变量）；run；　　summary过程的格式和means过程可以说是完全相同的，各条语句和选项的含义也是相同的，包括在means过程中未列出的output语句也可以应用于means过程，只是此语句在summary过程应用较多（这样才能将分析结果显示出来），所以才将其列入一般格式中。output语句用来对分析结果输出为数据文件进行控制，其后的选项可有可无，若无则SAS按照默认方式进行。“out=数据集名”用来定义输出数据文件的文件名称，文件名的格式和数据步中数据文件名相同。“统计量关键字=自定义变量名”用来自定义输出数据文件中各种统计量的变量名称，前者是系统定义的（和proc语句后选项中的统计量关键字完全相同），必须正确无误，后者可自行定义。默认状态下输出统计量只有频数、均数、标准差、最大值和最小值，在默认状态不能满足需要时这一选项则是必需的。univariate过程的一般格式　　proc univariate 选项列表； by 变量名称（分组变量）； class 变量名称（分组变量）； freq变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数） weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数） histogram 变量名称/选项列表 output <out=数据集名> <统计量关键字=自定义变量名> var 变量名称（待分析的数值变量）；run；　　univariate过程和以上两个过程的格式非常相似，相同的语句和选项其含义也相同，所不同的是某些统计量只能在univariate过程中计算（如众数），以及univariate过程中所具有的绘图功能。histogram语句即用来指示SAS对其后所指定的变量绘制直方图，其后的选项用来指示SAS添加不同类型的拟合图形（如正态分布的分布密度曲线）。tabulate过程的一般格式　　proc tabulate 选项列表； by 变量名称（分组变量）； class 变量名称（分组变量）； freq变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数） weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数） table <<页变量表达式>，<行变量表达式>，<列变量表达式>></表格选项> var 变量名称（待分析的数值变量，统计量列入相应的表单元格）；run；　　tabulate过程和上述几个过程的格式也基本相似，相同的语句和选项也代表相同的含义。最大的不同也是tabulate过程中最为重要的是table语句，他用来定义表格的具体格式以及表格中所要包括的统计量。gchart过程的一般格式　　proc gchart 选项列表；图形关键词变量名称/选项列表run；　　此过程格式简单，复杂的地方在于图形关键字（每个图形关键字对应一种图形类型）所引导的语句，这里是控制图形类型及图形要素的地方，涉及到众多的关键字和选项。gchart过程可以使用的图形关键字及其所绘制的图形类型见下表（表2.1）。　　表2.1 gchart过程可以使用的图形关键字及其所绘制的图形类型　　图形关键字绘制的图形类型图形关键字绘制的图形类型block方块图pie圆图hbar水平的条形图pie3d三维圆图hbar3d水平的三维条形图donut环形图vbar竖立的条形图star星形图vbar3d竖立的三维条形图　图形关键字后的变量名用以指定进行图形描述时的分组变量，可以是数值型的（此时以各组的组中值为分组的标志），也可以是字符型的。其后的选项比较重要的有：　　（1）type=统计量关键字，表示以图形对变量（sumvar所指定的变量）的哪一种统计量进行描述，比如频数（freq）、均数（mean）、总计（sum）、频数百分比（pctn）等；　　（2）subgroup=变量名（分组变量），指定要进行分组（各组段内再分组）的变量；　　（3）sumvar=变量名（数值变量），指定要进行统计计算的变量，也就是“type=统计量关键字”选项中统　计量的计算所依据的变量。其它的选项较少用到或系统默认值即可基本满足要求，这里还是少罗嗦，以后用到再说。gplot过程的一般格式　　proc gplot 选项列表； bubble 散点图表达式 bubble2 散点图表达式 plot散点图表达式 plot2散点图表达式run；　　从gplot过程的一般格式中我们就可看出，此过程只能绘制两种类型的图形，bubble语句指示SAS绘制泡状散点图，plot语句指示SAS绘制点状散点图。bubble2语句和plot2语句指示SAS在同一区域内（bubble2和bubble在同一区域，plot2和plot在同一区域）绘制第二个图形，两者的横坐标相同（同一变量），纵坐标分别位于左右两侧（可以是同一变量，也可以是两个不同的变量）。　　散点图表达式的一般形式为：　　（1）bubble和bubble2语句：纵坐标变量名*横坐标变量名=泡尺寸变量名（变量值以泡的大小表示），三者均应为数值变量；　　（2）plot和plot2语句：纵坐标变量名*横坐标变量名<=n/分类变量名>，此处等号及其后的部分可以省略，此时SAS以默认的散点类型绘制散点图；若等号后为n（n为正整数，是散点类型的编号），SAS则以指定的编号对应的散点类型绘制散点图；若等号后为分类变量名（可为字符型或数值型，为数值型时作为离散型变量处理，每一个值将被当作一个类别），此变量的具体值（或与每个具体值对应的图形）将被作为散点用来绘制散点图。　　chart过程和plot过程的一般格式及各选项使用方法分别与gchart过程和gplot过程是基本相同的，不同之处仅在于后两者中涉及到有关三维和图形元素（颜色等）的语句和选项在前两者中是无效的。例如vbar3d语句在chart过程中无效，bubble语句在plot过程中无效。其余的语句和选项使用方法完全相同，所以在掌握了gchart过程和gplot过程后，chart过程和plot过程你会不学自通。描述性统计关键字及其含义　　SAS中可计算的描述性统计量多达二十余种，大部分可在以上介绍的前四个过程中计算，个别统计量在某些过程中不能计算，大家需要注意，要不然系统显示错误信息时还不知道是怎么回事。　　我经常遇到这种情况，系统提示错误（此类提示信息显示在log窗口中）时总是摸不着头脑，费半天劲才能搞明白。没办法，摸着石头过河嘛！不过这样也并非一无是处，最起码可以积累很多使用经验。　　下表（表2.2）列出SAS中可以计算的所有描述性统计量关键字及其含义，供大家使用时参考。　　表2.2 SAS中可以计算的描述性统计量关键字及其含义　　关键字所代表的含义n有效数据记录数nmiss缺失数据记录数mean均数std标准差stderr标准误var方差median中位数mode众数cv变异系数max最大值min最小值range全距sum总计sumwgt加权值总计css校正的离均差平方和uss未校正的离均差平方和clm可信限（上下界值）lclm可信限下侧界值uclm可信限上侧界值skew（skewness）偏度kurt（kurtosis）峰度t分布位置假设检验之t统计量probt上述t统计量对应的概率值q1第一四分位数q3第三四分位数qrange四分位数间距p1第一百分位数p5第五百分位数p10第十百分位数p90第九十百分位数p95第九十五百分位数p99第九十九百分位数

430次 2020-07-30
统计指标

统计指标的含义　　统计指标简称指标，是反映同类社会经济现象总体综合数量特征的范畴及其具体数值。　　统计指标是十分重要的统计学基本范畴。对统计指标通常有两种理解和使用方法：一是用来反映总体现象总体数量状况的基本概念，例如年末全国人口总数、全年国内生产总值、国内生产总值年度总长率等。二是反映现象总体数量状况的概念和数值。例如，2001年我国年末总人口数为127，627万人、全社会固定资产投资增长率为13%等。分类　　统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式，可以分为总量指标、相对指标和平均指标三种。　　总量指标是反映现象总体规模的统计指标，通常以绝对数的形式来表现，因此又称为绝对数，例如土地面积、国内生产总值、财政收入等。总量指标按其反映的时间状况不同又可以分为时期指标和时点指标。时期指标又称时期数，它反映的是现象在一段时期内的总量，如产品产量、能源生产总量、财政收入、商品零售额等。时期数通常可以累积，从而得到更长时期内的总量。时点指标又称时点数，它反映的是现象在某一时刻上的总量，如年末人口数，科技机构数，公司员工数，股票价格等。时点数通常不能累积，各时点数累计后没有实际意义。　　相对指标又称相对数，是两个绝对数之比，如经济增长率、物价指数、全社会固定资产增长率等。相对数的表现形式通常为比例和比率两种。　　平均指标又称平均数或均值，它反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况，如人均国内生产总值、人均利润等。其他解释　　统计指标是指用来刻画于描述总体基本状况和各个变量分布特征的综合数量。例如，全国人口总体的基本状况和性别分布特征可用总人口数，男性人口数，女性人口数，男女性别比例，男性人口比重，女性人口比重等指标来描述。不同的统计指标所反映的内容不同，根据其内容的不同统计指标可分为基础指标和特征指标。基础指标是反映总体基本状况的指标，由总量指标和相对指标构成。特征指标是反映数据取值分布特征的指标，由三部分组成：一是反映数据取值分布集中趋势的平均指标；二是反映数据分布离散程度的变异指标；三是反映数据分布形状的偏态和峰度系数。　　统计指标是指反映总体现象数量特征的概念.它包括三个构成要素:指标名称,计量单位,计算方法.这是统计理论与统计设计上所使用的统计指标涵义. 　　统计指标是反映总体现象特征的概念和具体数值.按照这种理解,统计指标除了包括上述三个构成要素外,还包括时间限制,空间限制,指标数值.基本要求　　设计统计指标应符合以下基本要求：　　一、目的性　　二、科学性　　三、度量性　　四、可比性

462次 2020-07-30
统计报表

　　统计报表是按统一规定的表格形式，统一的报送程序和报表时间，自下而上提供基础统计资料，是一种具有法律性质的报表制度。　　统计报表制度是一种自上而下布置，自下而上提供统计信息的报告制度。　　统计报表是一种以全面调查为主的调查方式,它是由政府主管部门根据统计法规,以条统计表格形式和行政手段自上而下布置,而后由企,事业单位自下而上层层汇总上报逐级提供基本统计数据的一种调查方式。　　POPCEL战表就是完成这一过程的专业软件工具。

842次 2020-07-30

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