数理统计的研究方法

❶ "统计学的基本研究方法"

统计学的基本研究方法是( ABC )。

A. 大量观察法

B. 统计分组法

C. 综合指标法

D. 数理分析法

拓展资料：

（一）大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

（二）、统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高（即分层抽样方式）；在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础；在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异（显着性检验）和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

（三）、综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

❷ 统计学的研究对象、方法、目的、基本内容。

统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

据权威统计学史记载，从17世纪开始就有了“政治算术”、“国势学”，即初级的社会统计学，起源于英国、德国。几乎同时在意大利出现了“赌博数学”，即初级的概率论。直到19世纪，由于概率论出现了大数定理和误差理论，才形成了初级的数理统计学。

也就是说，社会统计学的形成早于数理统计学两个世纪。

由于社会统计学广泛地用于经济和政治，所以得到各国历届政府的极大重视，并得到系统的发展。而数理统计在20世纪40年代以后，由于概率论的发展，而得到飞速发展。经过近400年的变迁，目前世界上已形成社会统计学和数理统计学两大体系。两体系争论不休，难分伯仲。

王见定教授经过30年的学习与研究，发现了社会统计学与数理统计学的联系与区别。它们的关系与着名牛顿力学与相对论力学关系非常相似。

相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况下是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便。如果硬套相对论力学，则是杀鸡用了宰牛刀，费力不讨好。社会统计学在描写变量时使用，数理统计学在描写随机变量时使用。

我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1时，随机变量就变成了变量。

变量与随机变量的联系与区别搞清楚了，社会统计学与数理统计学的关系就搞清楚了。以后，在描述变量时，大胆地使用社会统计学；在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀。

近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是以美国为代表的发达国家，几乎认为统计学就是数理统计学。实际上，这是一个极大的误区。王见定教授的研究已经说明了数理统计学永远“吃不掉”社会统计学，今后的日子，将是社会统计学与数理统计学的共存与互补。

社会统计学与数理统计学的争论可以结束了。

结束语

“社会统计学与数理统计学的统一”理论对近四百年历史的统计学进行了科学的梳理，规范了整个统计学的发展，结束了一百年来社会统计学与数理统计学之间的争论。由于经济是通过统计学进行计量和分析的，所以社会统计学与数理统计学的统一，必将从整体上提高经济学的分析水平。

作者简介：

王见定教授是我国早期的国际统计学会会员，国际着名数学家，着有：半解析函数与共轭解析函数。

转载：前沿科学2008年2期，前沿科学是由科技部主办，编委主任：宋健.委员有：丁肇中，李政道.杨振宁，罗伯特.劳伦斯.库恩等...国际着名人士。

❸ 数理统计学是研究怎样有效的收集整理和分析

数理统计学与社会统计学的异同点
看看变量、随机变量它俩谁更厉害？
从变量到随机变量、从量变到质变！
从认识论——当今世上最大的方法论！
统计学发展史说明：先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础，变量与随机变量是在一定的条件下可以相互转化的数学概念。
我们知道变量与随机变量是即有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量的取值概率为1时，随机变量就变成了变量。变量与随机变量的联系与区别搞清楚了。以后在描述变量时，大胆地使有社会统计学，在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀，费力不讨好。通过分析变量与随机变量的联系和区别，我们可以准确地界定，社会统计学与数理统计学各自研究范围。
对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计学的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干间单问题的研究的道理是一样的。 从理论上讲，社会统计学应该复盖除概率论和数理统计学之外的所有数学学科的运作，从数学上看，随机变量面对着庞大的二十多个数学变量一级学科分支，在数学上已经被彻底的孤立起来，其实它就是数学上变量的一个特例。从统计学上看，统计学的大多数问题是变量或近似变量问题，而不是随机变量。就向牛顿力学在今天在使用上仍占主导地位，而不是相对论力学，因为物体在多数情况下是远离光速的。《社会统计学与数理统计学的统一》理论，确立了社会统计学流派变量在统计学的主导地位，使.以美国为代表的发达国家数理统计学流派随机变量，走下了神坛及领导地位成为支流。使数百年来一百七十种已上的统计学错误学说回到正确轨道上来。

❹ 数理统计方法有哪些

1、统计表

统计表是反映统计资料的表格。是对统计指标加以合理叙述的形式，它使统计资料条理化，简明清晰，便于检查数字的完整性和准确性，以及对比分析。

统计表从形式上看，由标题、横行、纵栏、数字等部分所组成。从内容上看，由主辞和宾辞两部分所组成。

主辞是统计表所要说明的对象，是由总体、总体各组、总体各单位的名称所构成。宾辞是说明主辞的统计指标的名称及数字资料。

2、统计图

统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。

统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。因此，统计图在统计资料整理与分析中占有重要地位，并得到广泛应用。

在解答资料分析测验中有关统计图的试题时，既要考察图的直观形象，又要注意核对数据，不要被表面形象所迷惑。

3、概率论

概率论，是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的，在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。

例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。

随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。

事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。

4、中位数

中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。

对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

5、集合论

集合论，是数学的一个基本的分支学科，研究对象是一般集合。集合论在数学中占有一个独特的地位，它的基本概念已渗透到数学的所有领域。

集合论或集论是研究集合（由一堆抽象物件构成的整体）的数学理论，包含了集合、元素和成员关系等最基本的数学概念。

在大多数现代数学的公式化中，集合论提供了要如何描述数学物件的语言。集合论和逻辑与一阶逻辑共同构成了数学的公理化基础，以未定义的“集合”与“集合成员”等术语来形式化地建构数学物件。

在朴素集合论中，集合被当做一堆物件构成的整体之类的自证概念。

在公理化集合论中，集合和集合成员并不直接被定义，而是先规范可以描述其性质的一些公理。在此一想法之下，集合和集合成员是有如在欧式几何中的点和线，而不被直接定义。

参考资料来源：网络——统计

❺ 什么是数理统计分析法

有数理统计分析法和数理统计法两种概念，你看看是哪种。

数理统计分析法（mathematical statistics method）是在矿床勘探中，用数理统计的原理研究勘探网度的一种方法。它在研究矿体形态和品位变化程度的基础上，根据预期探明储量的精度要求（即允许误差），计算出在一定的勘探地段面积内所需要的勘探工程数量，或每个勘探工程所控制的矿体面积。其计算式为：n=V2xP2；或s=SP2V2x，式中：n为在一定勘探地段面积内所需要的勘探工程数量；s为每个勘探工程所控制的矿体面积；S为已知矿化范围或选定的勘探地段的面积；P为储量的相对允许误差；Vx为勘探地段内矿体厚度或品位的变化系数。这种方法只能保证平均值具有给定精度，而对地质误差则未考虑，因此应用时要拥有足够的工程资料作计算依据，并结合地质情况加以分析。[

数理统计法：数学的一门分支学科。它以概率论为基础运用统计学的方法对数据进行分析、研究导出其概念规律性(即统计规律)。它主要研究随机现象中局部(字样)与整体(母体)之间。以及各有关因素之间相互联系的规律性。它主要是利用样本的平均数、标准差、标准误、变异系数率、均方、检验推断、相关、回归、聚类分析、判别分析、主成分分析、正交试验、模糊数学和灰色系统理论等有关统计量的计算来对实验所取得的数据和测量、调查所获得的数据进行有关分6f研究得到所需结果的一种科学方法。它要求具有随机性，而且数据必须真实可靠，这是进行定量分析的基础。这种方法不可借助计算机来进行，亦更能达到快速、准确和实施大量计算的目的。

❻ 如何学好数理统计

首先题主需要明确：数理统计，是研究如何有效的收集、整理和分析受随机因素影响的数据（data），并基于此对相关问题作出科学地推断或预测，为采取某种决策和行动提供依据；简单来讲，就是学习怎样科学地、定量地考察和利用数据。
其次这里有冷水一盆（暂时读不懂没关系，有大致方向就好）：想学到干货，没有捷径可走。要真正系统性和透彻地学好数理统计，需要微积分、线性代数、概率论（尤其是概率论！）的基本知识。微积分是高级计算的基本工具；线性代数是对为了对变量关系进行处理以简化，便于后续理解和计算；
概率论是数理统计分支的基础和来源，关于数据的许多基本概念和几乎所有高等数学中与统计相关的定理，都在概率论中有最本源的讲解，如：方差（D[X]），期望(E[X])，常见的几种数据分布（distribution），中心极限定理（CLT），强/弱大数定律……
为什么要这样：你可能觉得要学的看起来好多，而且后面提到的几个定理闻所未闻有点缥缈，一时看不懂有什么用，这是很正常的。笔者在此强行剧透，以让你对概率论的重要性和实用性有一定了解——在数据量足够大且并无显着分布特性的情况下（现实中，这种情况反而比书本上标准化的那些分布更多），理论上，所有类型的数据都可以通过适当的处理趋于同一分布，即：标准的正态分布N(0,1)！如果你只是出于非科研并不严格的工作需要想要了解数理统计，或者实在不想花太多时间在高等数学上，那么建议你简化掉微积分和线性代数的学习，把重点放在：必备的概念和定理（知其然即可，不需要知其所以然）；数据处理软件，如R, S等。
以上。祝学习顺利。

❼ 统计学简答题统计研究的具体方法有哪些

统计研究的具体方法有以下5种，具体为：

1、大量观察法：即对研究总体的全部或足够多数的单位进行调查并进行综合分析。

2、统计分组法：应用分组来研究总体内部差异的方法。

3、统计指标法：应用统计指标来反映和研究现象总体的数量状况。

4、归纳推断法：以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征。

5、实验设计：即对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。

统计学其他情况简介。

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

❽ 统计学的基本数学思想方法有哪些

社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义

王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
我们知道“变量”的概念是17世纪由着名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

❾ 什么与数理统计方法在教育科学研究中应用最广泛，历史也最久远

这一研究方法应该指的就是“观察法”。这是教育科学研究中应用最为广泛的一种方法，也是一种非常“原始”的研究方式。研究者按照自己的目的和计划在自然条件下对研究对象进行系统和连续的观察，并作出准确具体和详尽的记录，以全面而正确地掌握所要研究的情况。

❿ 统计研究的基本方法有哪几种

抽样平均误差是测定抽样误差的基本指标。它是随机抽样可变总体平均数(抽样平均数的所有可能值)与全及平均数之间离差...这个指标反映抽样平均数的所有可能值对全及平均数的平均离散程度,即反映误差平均值的大小
分布数列是统计整理的一种重要形式,是统计描述和统计分析的一种重要方法,它可以说明总体的分布特征、内部结构,并可据以研究总体某一标志值的平均水平及其变动的规律性。
1、统计学：是运用数理统计的基本原理和方法研究预防医学和卫生事业管理中资料的收集，整理和分析的一门应用科学。具体地讲，是按照设计方案去收集、整理、分析数据，并对数据结果进行解释，从而做出比较正确的结论。
2、总体：是根据研究目的确定同质的所有观察单位某种变量的集合。
3、变异：同一性质的事物，其观察值（变量值）之间的差异。
4、抽样研究：从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，用样本指标推论总体，最终达到了解总体的目的。这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。
5、统计描述：用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体的某种现象或特征。
6、统计推断：根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。
7、概率：是指某事件出现可能性大小的度量，以符号P表示。
8、医学参考值范围：参考值范围又称正常值范围。医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的参考值范围。
9、正态分布规律：实际工作中，经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数，用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数，或变量值落在该区间的频数或概率。
10、可比性：是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相
同或相近。
11、动态数列：是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
12、抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。
13、标准误：表示样本均数间变异程度。
14、率的抽样误差：抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差，率之间的差异称为率的抽样误差。
15、参数估计：是指用样本指标（称为统计量）估计总体指标（称为参数）。
16、可信区间：总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间，即该区间以一定的概率（如95%或99%）包含总体参数。
17、I型错误：拒绝了实际撒谎能够成立的H0，这类“弃真”的错误称为I型错误。
18、II型错误：接受了实际撒谎能够不成立的H0，这类“存伪”的错误称为II型错误。
19、检验效能：1-b称为检验效能又称为把握度。它的含义是：当两总体确实有差别时，按规定的检验水准a，能够发现两总体间差别的能力。
20、四格表资料：两个样本率的资料又称为四格表资料，在四格表资料中两个样本的实际发生频数和实际未发生频数为基本数据，其他数据均可由这四个基本数据推算出来。
21、列联表资料：对同一样本资料按其两个无序分类变量（行变量和列变量）归纳成双向交叉排列的统计表，其行变量可分为R类，列变量可分为C类，这种表称为R*C列联表。
22、参数检验：是一种要求样本来自总体分布型是已知的（如正态分布），在这种假设的基础上，对总体参数（如总体均数）进行统计推断的假设检验。
23、非参数检验：是一种不依赖总体分布类型，也不对总体参数（如总体均数）进行统计推断的假设检验。
24、秩次：即通常意义上的序号，实际上就是将观察值按顺序由小到大排列，并用序号代替了变量值本身。
25、直线相关系数：它是说明具有直线关系的两个变量间，相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。相关系数没有单位，取值范围是-1〈=r〈=1，r的绝对值越大表明两变量的关系越密切。
26、完全负相关：这是一种极为特殊的负相关关系，从散点图上可以看出，由x与y构成的散点完全分布在一条直线上，x增加，y相应减少，算得的相关系数r=-1。
27、正相关：它是说明具有直线关系的两个变量间，存在有正的相关方向，即当x增加时，y有相应增大的趋势，所算得的相关系数r为正值。
28、等级相关：是对等级数据作相关分析，它又称为秩相关，是一种非参数统计方法。
29、评价：是通过对某些标准来判断观测结果，并赋予这种结果以一定的意义和价值的过程。
30、综合评价：是指人们根据不同的评价目的，选择相应的评价形式，据此选择多个因素或指标，并通过一定的数学模型，将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息。
31、优序法：为了比较某几个事物或方案的优劣，在选定各项评价指标后，将待评价的对象或方案就各项评价指标的测量值大小分别排列，并分别对各序号（等级）以相应的评分值即优序数，然后综合诸评价指标，分别计算评价对象的总赋优序数，并按总赋优序大小评定其优顺序的方法即优序法。
32、Topsis：Topsis法常用于系统工程中有限方案多目标决策分析，此外，也可用于效益评价、卫生决策和卫生事业管理等多领域。
33、根本死因：WHO规定，根本死因是指：“（a）引起直接导致死亡的一系列病态事件的那些疾病或损伤，或者（b）造成致命损伤的事故或暴力的情况。”
34、卫生服务需要：是指人们因疾病影响健康，引起人体正常活动的障碍，实际应当接受各种卫生服务的需要（如预防保健、治疗、康复）。
35、卫生服务调查统计：是卫生统计的主要内容之一，卫生服务调查统计是从卫生服务资料的设计、收集、整理、分析的角度，来阐述卫生服务研究的特点、研究方法和注意事项，以便使卫生服务研究服务更具有科学性。
36、卫生服务调查：是指对卫生服务状况、人群健康的危险因素、人群卫生服务的需求和利用、卫生服务资源的分配和利用所进行的一种社会调查。
37、统计表：是以表格的形式列出统计指标，它是对资料进行统计描述时的一种常用手段。
38、统计图：是以各种几何图形（如点、线、面或立体）显示数据的大小、升降、分布以及关系等，它也是对资料进行统计描述时的一种常用手段。
39、均数的抽样误差：统计学上，对于抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差。