第一章 绪 论（１）
第二章 统计数据的收集（４）
第三章 数据的图表展示（８）
第四章 数据概括性的度量（１９）
第五章 参数估计（３８）
第六章 假设检验（５５）
第七章 方差分析（７０）
第八章 相关与回归分析（８６）
第九章 多元线性回归（１０８）
第十章 时间序列分析（１２１）
一、本章重点
统计学常用的几个基本概念、统计学的数据类型。
二、本章知识点回顾
１．什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？
答：统计学是关于数据的一门学科；它所提供的是一套有关数据的收集、处理、分析和解释并从数
据中得出结论的方法，其方法可分为描述性统计方法和推断性统计方法。
统计学是研究数据的科学，所以，统计学离不开统计数据，两者是“巧妇”与“米”的关系；没有统
计数据，再好的方法也是脱离实际的空谈；而没有好的统计方法，再丰富的统计数据也很难发挥应有
的作用。
２．解释描述统计和推断统计。
答：描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。
推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
３．统计数据有哪些类型？不同类型特点是什么？
答：（１）统计数据按所采用的计量尺度不同分为分类数据、顺序数据和数值型数据：
分类数据：属于定性数据，只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据
表现为类别，用文字来表述；
顺序数据：属于定性数据，只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类
别是有序的。
数值型数据：属于定量数据，是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值，也同时具备
分类数据和顺序数据的定性和排序的功能，
（２）统计数据按收集方法分为观测数据和实验数据：
观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得
到的。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
（３）统计数据按被描述的现象与时间的关系分为截面数据和时间序列数据：
01讲 第一章 绪论
02讲 第二章 统计数据的收集
03讲 第三章 数据的图表展示（一）
04讲 第三章 数据的图表展示（二）
05讲 第四章 数据的概括性度量（一）
06讲 第四章 数据的概括性度量（二）
07讲 第四章 数据的概括性度量（三）
08讲 第四章 数据的概括性度量（四）
09讲 第五章 参数估计（一）
10讲 第五章 参数估计（二）
11讲 第五章 参数估计（三）
12讲 第五章 参数估计（四）
13讲 第五章 参数估计（五）
14讲 第六章 假设检验(一)
15讲 第六章假设检验(二)
16讲 第六章 假设检验(三)
17讲 第六章 假设检验(四)
18讲 第七章 方差分析(一)
19讲 第七章 方差分析(二)
20讲 第七章 方差分析(三)
21讲 第八章 相关与回归分析（一）
22讲 第八章 相关与回归分析（二）
23讲 第八章相关与回归分析（三）
24讲 第八章 相关与回归分析（四）
25讲 第九章 多元线性回归（一）
26讲 第九章多元线性回归（二）
27讲 时间序列分析（1）
28讲 时间序列分析（2）
29讲 时间序列分析（3）
30讲 时间序列分析（4）
