kiayun手机版登录打开即玩v1011.玩看我最新关网.中国 第一节 统计与统计学

第一节 统计与统计学一、什么是统计学

统计是作为一种古老的社会实践活动，它在人类社会存续已达数千年，而统计学是这种社会实践活动的经验总结和理论概括，统计学也有着300多年的历史。可以这么讲，自从出现了人类文明社会，就存在着统计实践活动。不管是在人们的日常生活里，还是在国家治理过程中统计都作为一种重要的管理手段被广泛地予以重视，进而演变成一种系统的理论工具。

如今，人们给“统计”这个词赋予了好多不同含义，所以呀，对于统计存在各种各样的理解，它能够指代统计数据的收集行为，也就是统计工作咯，能够表示统计活动所产生的结果，也就是统计数据呢，还能够意味着分析数据所运用的方法以及技术，也就是统计学哦。

与别的学科相同，统计学是跟着人类社会的进步以及社会管理的需求而发展起来的，伴随人类社会从低级朝着高级演变，统计活动渐渐变得繁杂起来，只用数字计量的单纯统计活动已难以满足社会的需求，人们开始对客观现象开展定量分析，并且持续在数据的处理乃至于分析里进行抽象、概括以及总结，于是，统计学的产生就合乎情理了。

统计学家给统计学下多个不同却相似定义，《不列颠百科全书》将统计学定义成“一门收集、分析、表述以及解释数据的科学”，《韦伯斯特国际辞典》使统计学得以定义为“统计学是一门收集、分析、解释并提供数据的科学”，美国学者特里奥拉于他所著《初级统计学》教科书中表明，“统计学意味着一组方法，用于设计实验、获取数据，接着基于这些数据加以组织、概括、演示、分析、解释并得出结论”，我国学者贾俊平于其所编著教科书《统计学》（第二版）给出统计学定义为“统计学是收集、处理、分析、解释数据且从数据里得出结论的科学”。关于统计学的那些陈述里的概念，存在着一个共有的特性，那就是和数据的阐释和剖析有着关联，所以，归纳上述已然给出的定义，我们能够把统计学的意义总结成下面这样 。

统计学，被定义为一门科学，它研究的是大量的社会现象以及自然现象的总体数量，这其中涵盖了对统计数据要进行收集，还要进行整理，并且要加以分析等方面，属于方法论科学。

为达能够对统计学的定义存有一个清晰的理解之目的，我们把统计学归结为如下这般的几个特点 。

1. 数量性

统计学问的认识之力最先展现于其是以正确性以及毫无争议的事实作为根基的，与此同时，这些事实借助数字予以呈现，具备简洁性与明晰性。数量特性乃是统计学所探究对象之一颇具重要意义的特性。

2. 总体性

统计算是研究社会现象以及自然现象的数量方面，所指的乃是总体的数量方面。从总体上去研究那社会现象、自然现象的数量方面，这对统计学而言，是区别于其他社会科学的重要特点之一。社会现象是各种社会规律相互交错作用后产生的结果，它呈现出一种复杂且多变的情景。统计学针对社会现象总体数量方面展开调查研究，运用的是综合研究方法，而非探究单个事物，然而其研究进程是从个体迈向总体，也就是说需要对数量足够庞大的个体实施登记、整理以及综合，这些个体具体呈现出一定的差别、差异，借此使其过渡到总体的数量方面，进而掌控社会现象的总规律、总水平以及其变化发展的总趋势。举个例子，知晓市场物价状况，统计聚焦全体物价指数（像居民消费价格指数 CPI）的变化，并非某单一商品价格的变动，然而物价统计得从知悉相关代表性商品价格变动情形起始，方可历经一系列统计工作流程，达成对物价总体数量变动情形认知的目标。

3. 具体性

研究社会现象以及自然现象具体数量方面属于统计学囊括范畴，这并非抽象数量关系，此为统计学区别于数学的关键特性。统计学跟数学相较，存在两点差异。其一，从研究对象来讲，数学钻研没有量纲或者没有单位的抽象数。统计学研究有具体实例或者有计量单位的数据。其二，统计学与数学在研究时运用的逻辑方法不一样。数学研究运用纯粹演绎。统计学是演绎与归纳相融合并且归纳占主导地位。坐在屋里的数学家，能依靠聪慧大脑，从假设命题着手，推导出漂亮结果，而统计学家却需深入实际去收集数据，且要与具体实际问题相融合，历经大量归纳方可得出有益结论。

4. 指导性

统计，是那研究大量社会现象以及自然现象数量规律的，一门有着特定方法的科学，因而统计学方法能够助力其他学科去探寻内在的数量规律性，并为人们的实践活动给予方法论依据，进而指导人们展开实践活动。比如说，美国季度国内生产总值增长率、或者月度通胀率，又或者失业率一旦公布，立刻就会引发银根松紧、利率调整，甚至华尔街股市涨跌等一系列的连锁反应。不仅如此，这些数据常常能够在短短几分钟内就传遍全世界，致使一些国家不得不迅速地做出相应的反应。统计数据对经济政策的影响和指导性作用显而易见。

5. 广泛性

统计学所开展研究的数量范畴极为宽泛广阔，其所指向的乃是涵盖全部的社会现象的数量层面。凭借广泛性的这一显著特性，能够借此将其与那些专注于研究某一特定领域的其他诸多社会科学，诸如政治学、经济学、社会学、法学等等区分开来。

二、统计学的研究对象

统计学把大量社会现象以及自然现象的总体数量当作研究对象，并给出一套科学的用以分析以及探索数量内在规律性的统计方法。我们能够借助以下几个具 体的例子去说明统计学所研究的对象。

就人类的身高而言，人们一般觉得，要是父母的身高愈高，那么孩子的身高便会愈高；相反地，要是父母的身高愈矮，那么孩子的身高就会愈矮。统计学家费朗西斯·高尔顿（Francis Galton）察觉到这是一种错误的认知！在他的生物统计实验室当中，他去收集人类的身高数据，并且针对这些数据展开分析，发觉非常高的父亲，其儿子常常要比父亲矮一点儿；而非常矮的父亲，其儿子常常要比父亲高一点儿。好像是某一种神秘莫测的力量，致使人类的身高从高和矮的两个极端朝着所有人的平均值靠拢，这种现象被他称作是“向平均回归”（regression to the mean）。他把这一思想放进了所搭建的统计模型内部，进而对人类身高展开细致的研究 。他讲，要是不存在这种朝着平均值的回归情况，那么从平均的意义来讲，身材高的父亲的儿子会和他们的父亲一样高，在这样的情形下，一些儿子的身高必定会高于他们的父亲，以此来抵消那些身材比父亲矮小之人的影响，从而让平均值保持不变。高身材这一代人的儿子也是这样，那么就会有一些儿子身材更高。这个过程会一代一代延续下去。同样的，会存在一部分儿子，其身材相较于他们的父亲更为矮小，并且有一部分儿子，将会愈发矮小，照此情形持续下去，不用很长时间，人类种族就会由特别高以及特别矮的两极所构成。明显的是，上述的那种情形并未出现，人类的身高在平均层面上倾向于维持稳定状态。

有一个关于人类性别的结构的例子，在现实生活里被人们饶有兴致地观察着。大家都知道kiayun手机版登录下载，一个家庭新生婴儿的男女性别是随机分布的。从表面看去，新生婴儿的性别比例好像没什么能够遵循的规律。但是要是对新生婴儿的性别展开大量的观察统计，就会发觉性别比例还是有规律可找的，也就是在婴儿总数里男孩的数量比女孩多，大概每生育100个女孩，就会有将近107个男孩。就是这个呈现为107比100的比例，它属于新生婴儿男女性别的数量方面的规律性，在古今以及中外的情况当中，基本上是相同的情况，它是人类社会历经长期遗传以及得以展之后所形成的结果。人类社会想要实现延续，想要达成发展，那就需要保持男女人数处于大致相同的状况。然而从新生儿的性别比例这个角度去看，却出现了男女之间的失衡现象。这难道不是在违背人类能够永续生存的自然规律吗？统计学家们针对这一现象展开了分析并作出了解释，他们觉得，虽然从新生婴儿的角度来讲，男性的数量要高于女性，可是男孩的死亡率是高于女孩的，等到了中青年年龄段的时候，男女人数就会大致相同了。步入中老年阶段之后，男性的死亡概率依然高于女性，进而致使男性的平均预期存活时长比女性更短，老年男性的数量会少于女性。针对一个国家甚至是全人类而言，要是不存在诸如人为的B超、堕胎之类的干扰因素，相应的规律如下：在婴幼儿时期男性数量略微多于女性，处于中青年阶段男女人数大致相等，到了老年时期女性数量又略微多于男性。如此一来既能确保人类在中青年时期结婚生育时性别处于大致平衡的状态，又能让在人口总数方面男女也基本相当，对人类社会的进化以及发展颇为有利。往往是统计学家，通过分析大量的数据，去挖掘数据现象背后的规律 。

上面有那两个例子表明，透过多次去进行观察或者予以试验，能够获取大量统计数据，借助统计方法这种方式呀，是能够去探索出其内层数量方面体现出的规律性的。客观领域内事物自身具备着的特点，再加之经由科学一番的精心布局以及设计的统计方法，这就致使我们能够在探索数据所蕴含规律的这个方向上持续不断地向前迈进。 ，。

就客观事物的特点而言，任何客观事物都是必然性跟偶然性处于怎样一种对立的统一状态，同样地，任何一个数据，也都是必然性和偶然性共同发挥作用之后所形成的结果。必然性展现了事物本质的特征以及某些联系，这种情况是相对稳定的，所以而言，是它决定了事物深层的内在本质是存在规律能够寻得的；偶然性却反映出该事物每一种表现形式所存在的不一样的地方。要是客观事物唯有必然性这一个方面的特征，那么事物呈现在外的样态会比较单一，我们能够相对轻松地掌握它表现出的规律性。恰是因为偶然性存在，致使事物表现形式，与必然性、规律性出现偏移，进而形成表面形式的千姿百态，以及数据表现形式的千差万别，如此一来，便使得必然性的数量规律性，被掩盖于表面的差异之中了。

在所提及的前面那两个例子当中，个别家庭里父母与子女的身高，以及每个新生儿的性别，皆属于随机现象，其表现形式也满是偶然性，然而每个例子自身能够借助对大量数据展开收集整理与研究，进而得出其内在的规律性。运用统计方法能够从偶然性里探寻到内在的、本质的数量规律。就统计方法而言，统计学给出了一系列的方法，专门用以收集数据、整理数据、显示数据的特征，进而剖析和探索（抑或推断）出事物总体的数量规律性。倘若事物自身规律颇为单一，那所运用的统计方法便会 correspondingly easy-ier；要是事物本身路径如一团乱麻，那相应的统计方式自然会变得相对复杂许多。并且kiayun手机版登录.v1008.点进白给你1888.中国，这些统统都是统计学格外重视的要点所在。

拓展讨论

各种各样的统计学，存在于我们身旁众多客观事物之内，你是否还能够列举展示一番，一些实例用以表明统计学对于人类生活所具备显现出来的意义呢？

三、统计学的产生与发展

虽说统计活动于人类社会里已然存续了数千年，然而统计学作为一门单独自立的学科却仅仅只有300多年的历史，通常都认为，统计学诞生于17世纪中期，它的形成进程是从几个不一样的领域起始的，分别在各自的领域又出现了许多的不同学派，像形成于德国的“国势学派” ，形成于英国的“政治算术学派” ，产生于19世纪中叶的“数理统计学派”“社会统计学派”等等 。然而，去考察统计学产生的那段历史，无论是古典统计学，还是近代统计学，又或是现代统计学，它们的发展进程是沿着两条主线来展开的：其一呢，是源自以 “政治算术学派” 作为开端而后形成并发展起来的、把社会经济问题当作主要研究目标的社会经济统计；其二啊，是以概率论的研究作为起始点，并且以概率论作为根基而形成和发展起来的、将方法和应用统计研究当做主要内容的数理统计。我们针对统计学历史的考察恰恰就是依据这两条主线来开展的。

1. 政治算术——社会经济统计

由威廉·配第（Wi11iam Petty，1623—1687）以及约翰·格朗特（John Graunt，1620—1674）作为这一学派主要代表人物的政治算术学派，于17世纪中叶在英国诞生 。

1676年，威廉·配第在其具代表性著作《政治算术》里，运用诸多数字资料以及定量研究方法，对英国、法国、荷兰三国经济实力做了分析与比较，这为统计学的产生奠定了基础。配第的这些开创性工作，获得了马克思的高度评价，马克思于《资本论》中评价配第称，配第“是政治经济学之父，在某种程度上也能够说是统计学这个领域的创始人”。

还有一位具有代表性的人物，约翰·格朗特，他于1662年出版了《关于死亡表的自然观察与政治观察》，那时，伦敦瘟疫大肆流行，死亡状况极为严重，致使社会陷入不安之中，他依照“死亡率公报”，对伦敦人口的出生率、死亡率以及性别比例，进行了分类计算与预测，证实并无悲观的必要，此外，在该书里，他借助大量的观察，研究并发觉了人口和社会现象里重要的数量规律性。如新生儿男女比例稳定于14比13，此比例就是前面例子中提及的107比100，且对这一比例出现的原因作出了解释。他得出不少富有启发性的结论，包括男性在各年龄组中死亡率高于女性，新生儿死亡率较高，一般疾病与事故死亡率较稳定，而传染病死亡率波动较大等。更为 significant 的是，格朗特在研究里运用多种方法对统计资料进行间接推算，且相互印证。受约翰·格朗特这些研究成果影响，该书被诸多统计学家赞誉为“真正统计科学的开端” 。

政治算术学派的统计学家们，大体上是顺着威廉·配第所开创的政治经济统计，以及约翰·格朗特所始创的人口统计，进而展开更深层次的探究呢。在经济统计方面，滋生了对于农业统计、工商统计以及物价指数计算方式的钻研。在人口统计方面，鉴于研究对象产生了拓展，涌现出了保险统计、卫生统计或是医疗统计等分支类别。除此以外，人口调查、社会调查、道德统计等也逐步地发展起来啦。

19世纪中叶往后，“社会统计学”开始发展起来，其含括政治统计呀，人口统计呀，经济统计呀，还有犯罪统计呀，道德统计呀，社会统计等诸多方面的内容，与之相适配的社会调查与社会研究也有着较大的发展，且成为社会科学研究的重要方法中的一个，人们试着通过社会调查，去收集资料呀，整理资料呀，分析资料，目的是揭示社会现象以及问题，还提出解决问题的具体办法 。例如，有一位身为法国的经济学家同时还是社会改良家的李·普莱（Le Play，1806—1882），他曾凭借“家庭预算表”去开展对于社会生活水平以及贫困问题的研究；还有德国的统计学家恩格尔（Ernest Engel，1821—1896），在他所撰写的《比利时工人家庭的生活费》（1895年）这篇文章里，提出了极为著名的“恩格尔法则”，也就是“当家庭收入越多时，那么饮食消费支出在家庭收入里所占的百分比就越少；而当家庭收入越少时，饮食支出在家庭收入中的占比就会越大”。他以这一法则为基础，进行引申，得出了“恩格尔系数”，该系数至今仍被人们广泛应用，是用于衡量人们生活水平的 。

与此同时，经济调查发展起来了，经济统计学也迅速发展起来了。比如，早在1835年，挪威就从事农业统计调查，且该项调查与人口普查相结合；1839年到1840年期间，法国进行了第一次农业普查；1846年，比利时进行了农业普查；1790年，美国进行了第一次人口普查等。在这期间，美国、德国等还进行了工业普查。到了20世纪，这些调查活动日臻成熟了。各种为满足国家以及社会所需而开展的，进行的各类经济调查情况，不但获取了数量众多的社会经济数据情形结果，给经济学家状况证实或者提出全新的经济理论内容要点提供论证依据基础情形条件条件，同时也为统计学家整理概括以及提出全新的统计方法方式方法提供数据材料素材情形资源，到了19世纪中叶阶段时期，德国的经济学以及统计学家克尼斯（K.G.A.Knies）者人事在他的论文《独立科学的统计学》（1850年时年份）当中里面文章里提出统计学属是一门独立的科学事物学科意义。可以看到，伴随统计实践的发展，随着学科门类的发展，随着学科门类的分工，统计学，一门针对社会现象以及自然现象开展数量对比分析的方法论科学，已经被社会所认可。

另外，20世纪的时候，在国民收入的计算以及研究方面，在指数的编制以及其方法研究当中，还有时间序列分析里，经济预测以及计量经济学等方面，均取得了很大的进步发展。并且，这些所取得的成就，其思想源头都能够追溯到政治算术学派所创立的统计学的理论以及方法，这为后来的社会经济统计的发展奠定下了基础。

据说，中国最早的人口普查开始于大禹治水之后，2000年10月23日，《光明日报》刊登了《中国历代人口与人口普查》一文，读者可借此了解我国古代的人口普查，其链接为新浪网转载链接：http://news.sina.com.cn/china/2000-10-23/137313.html 。

2. 概率论——数理统计

统计学产生与发展，存在第二条主线，这条主线是以概率论为基础而形成和发展起来的，所针对的主要研究对象是随机现象，在这样的基础上所形成的是数理统计。

在西方，概率论思想渊源追溯起来最早能到意大利文艺复兴时代，最初研究是要给赌徒找掷骰子取胜办法，进而合理算出成功概率这种情况。这一时期标志性著作是意大利数学家卡尔达诺那本叫《论赌博》的书，他的成果为运用数学理论研究概率论开辟了道路，卡尔达诺出生于1501年，逝世于1576年 。有着极高知名度的天文学家伽利略，也就是Galilei Galileo，其生活年代为1564年至1642年，他撰写了一篇论文，该论文的题目同其他某篇论文题目一样，在这篇论文里他提出了概率论的基本原理，正是该原理为数理统计奠定了基础。

概率论的真正研究历史发端于17世纪中叶，几乎跟政治算术学派的研究相契合，那时属于古典统计学的黄金年代，其主要的奠基人大概堪称法国的帕斯卡（B．Pascal，1623—1662）以及费马特（P.Fermat，1606—1665）。他们俩把赌博中予以呈现的诸多具体问题归结为普遍的概率原理，给往后概率论以及统计学的发展筑牢了意义颇深的基础。在18世纪的时候，瑞士数学家贝努里（J.Bernoulli，1654—1705）也积极地对概率论展开了研究，他全面地论述了概率论原理，还把概率论构建在了数学的基础之上，在他所撰著的《推算法》这本书里，提出了知名的“贝努里定理”，这是大数法则的早期形态。

概率论在古典统计时期基本是独立发展的，它和社会经济统计没多少联系不过这一时期也有学者试着把概率论用于社会现象的研究，到19世纪，用概率论研究社会经济现象的人越来越多，在这方面有重大贡献的是法国数学家拉普拉斯（P.S.Laplace，1749—1827）以及比利时统计学家凯特勒（A.Quetelet，1796—1874）。在拉普拉斯所著之《概率论分析》那本书里，他总结了前人的研究成果kiayun手机版登录app游戏登录入口.手机端安装.cc，还凭借大数法则当作桥梁，把概率论跟社会经济现象关联起来；凯特勒就发展和应用概率与统计方面作出了重要贡献，他的著作主要存在《概率论书简》和《社会物理学》等，他最为关键的贡献是把自然科学的研究方法引入到社会现象的研究范畴中呀，他促使大量观察法得到了发展，并且为数理统计学的发展奠定了基础呢！

从19世纪中叶起，到20世纪中叶止，概率论的更进一步发展，为数量统计学的形成以及发展，奠定了基础。英国的那一位身为生物学家同时又是统计学家的高尔顿，他叫F.Galton，生活于1822年至1911年期间，首次提出并且阐述了“相关”的概念，还首次提出了“相关系数”的概念；英国的数理统计学家卡尔·皮尔逊，其名字是K.Pearson，生活在1857年至1936年，提出了计算复相关以及偏相关的方法，还把复相关和回归理论扩展到诸多领域。

在20世纪初期的时候，大工业不断发展起来，这就对产品质量检验问题提出了新的要求，这个要求是，只抽取出少量的产品当作样本，以此来对全部产品质量的好坏做出推断，为什么要这样呢，是因为倘若要对大批量产品做全面的检验，那既会耗费时间，花费金钱，同时还十分费人力，更何况其中有些产品质量的检验是要进行破坏性检验的，所以全部检验根本就不可能做到，数理统计学派的先驱，是英国统计学家戈塞特，他出生于1876年，逝世于1937年，就是他建立起了“小样本理论”，也就是所说的“t分布”。借助这个理论，众人能够针对大量产品，仅从中抽取较小的样本予以操办，进而达成对全部产品质量的检验以及推断，如此一来，统计学便步入了现代统计学，尤其是成为推断统计学的新阶段。稍后，著名统计学家R.A.费希尔（R.A.Fisher，1890—1962）研究出了包含F统计量，极大似然估计，方差分析等的方法，奈曼（J.Neyman，1894—1981）创立了区间估计理论，并且和伊根·夏普·皮尔逊（E.S.Pearson，1857—1936）发展了假设检验理论。20世纪的时候，杰出的统计学家数量众多，难以尽数，正是因为他们的不懈努力，才推动了统计理论的进步以及应用。直至20世纪中叶，现代统计学的基本架构已然确立。

自20世纪50年代起，统计理论、方法以及应用步入了一个全方面发展的全新阶段，一方面，统计学因计算机科学、信息论、混沌理论、人工智能等现代科学技术的作用，新的研究领域接连不断地出现，像多元统计分析、现代时间序列分析、贝叶斯统计、非参数统计、线性统计模型、探索性数据分析、数据挖掘等。另一方面，统计方法的应用领域持续拓展，几乎所有的科学研究都离不开统计方法。无论是自然科学需数据，Engineering technology离不开数据，农学对数据有需求，医学要求有数据支撑，军事科学也依赖数据；社会科学同样离不开。因为对数据研究分析要用统计方法，所以针对数据的研究分析必然会用到统计方法。现在纯文科专业领域其中的数据，哪怕像比较有代表性的法律、历史、语言、文学、新闻等，都越来越重视对统计数据做分析。国外的人文与社科领域普遍会为学生开设统计学的课程。由此可见，统计学已经成为一门极其关键的基础性学科 。