2020年应用统计学全套教学ppt课件

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Jinlong,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Jinlong,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Jinlong,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Jinlong,*,2024/9/30,1,在终极的分析中，一切知识都是历史在抽象的意义下，一切都是科学数学在理性的基础上，所有的判断都是统计学,C.R.,劳,应用统计学,2024/9/30,2,1,统计学是什么,Statistics is the science of collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions.,统计学是关于下列活动的方法和程序：,采集数据，例如问卷调查,呈现数据，例如绘制图表,概括数据，例如计算均值,分析数据，例如区间估计,做出决策，例如假设检验,2024/9/30,3,无处不在的统计,在诺贝尔经济学获奖者中，,2/3,以上的研究成果与统计和定量分析有关。因此，著名经济学家萨缪尔森在其经典的教科书,经济学,12,版中特别提到：,“,在许多与经济学有关的学科中，统计学是特别重要的,”,。,1981,年，首届国际,红楼梦,研讨会在美国召开，威斯康星大学讲师陈炳藻独树一帜，宣读了题为,从词汇上的统计论,红楼梦,作者的问题,的论文。他从字、词出现频率入手，通过计算机进行统计、处理、分析，对,红楼梦,后,40,回系高鹗所作这一流行看法提出异议，认为,120,回均系曹雪芹所作。,2024/9/30,4,无处不在的统计,（续）,大仲马的作品多曲折感人，而他又多私生子。取笑讥讽他的人，往往把他的作品比作他的私生子。最使他头痛的是巴黎统计学会的秘书长李昂纳，这人是大仲马的朋友，每次举统计数字的例子，总是说大仲马的情妇和私生子有多少。有一年该统计学会开年会，大仲马估计，李昂纳又要大放厥词，说他的坏话了。于是他请求参加年会，获得了批准。果然不出大仲马所料，李昂纳又举他的情妇和私生子的例子。李昂纳报告完毕，请大仲马致词。一向不愿在大庭广众之下发表演讲的大仲马，这次却破例登台说：,“,所有统计数字都是撒谎的，包括有关本人的数字在内,”,。听众哄堂大笑。,2024/9/30,5,统计的应用,学者不能离开统计而研究,政治家不能离开统计而施政,企业家不能离开统计而执业,-,马寅初,2024/9/30,6,2,如何学统计学,Cultivate your statistical awareness in your daily life,.,numeric information on newspaper,TV program, webs,Read some good books on statistics,books magazines,Practice statistical skills by exercises and computer software.,Excel Spss Sas,2024/9/30,7,3,教材及参考文献,应用统计学,，施金龙、吕洁，南京大学出版社，,2005,统计学,，贾俊平、何晓群、金勇进，中国人民大学出版社，,2002,统计学概论,，曾五一，首都经济贸易大学出版社，,2003,统计学的世界,，戴维,S,穆尔，中信出版社，,2003,The Basic Practice of Statistics,，,David S.,Moore,，,W. H. Freeman Company,出版社，,2004,2024/9/30,8,4,课程成绩评定,期末书面考试成绩,（,70%,）,平时各项表现成绩,（,30%,）,课堂参与,（,10%,）,作业完成,（,20%,）,2024/9/30,9,5,课程主要内容,第一章 绪论,第二章 统计调查,第三章 统计整理,第四章 综合指标,第五章 变异与均衡指标,第六章 时间数列,2024/9/30,10,课程主要内容,（续）,第七章 指数,第八章 抽样分布,第九章 参数估计,第十章 假设检验,第十一章 方差分析,第十二章 相关分析,2024/9/30,11,第一章 绪论,一、统计涵义,二、统计工作,三、统计资料,四、统计科学,那些默默无闻的统计学家们已经改变了我们的世界，不是由发现新的事实或技术，而是改变了我们推理和试验的方法，以及我们对这个世界,的观念的形成方式。,哈克英,2024/9/30,12,一、统计涵义,Statistics:,（,1,）,Numeric data, when used as plural of statistic.,（,2,）,A scientific procedure used in the study and evaluation of numeric data.,统计：,（,1,）,统计工作,（,2,）,统计资料,（,3,）,统计科学,2024/9/30,13,二、统计工作,工作任务：,调查、分析，服务、监督,工作职能：,信息，咨询，监督,工作过程：,设计，调查，整理，分析,工作组织：,集中、分散，综合、专业,2024/9/30,14,三、统计资料,数据计量：定类、定序，定距、定比。,定类尺度是按照客观现象的某种属性对其进行分类。例如，人口按性别分为男女，用,“,1”,表示男性，用,“,0”,表示女性。定类尺度的主要数学特征是,“,=”,或,“”,。,定序尺度是对客观现象各类之间的等级差或顺序差的一种测度。例如，学生成绩可以分为优、良、中、及格和不及格等五类。定序尺度的主要数学特征是,“,”,。,2024/9/30,15,数据计量,定距尺度是对现象类别或次序之间间距的测度。定距尺度不但可以用数表示现象各类别的不同和顺序大小的差异，而且可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。定距尺度使用的计量单位一般为实物单位（自然或物理）或者价值单位。定距尺度的主要数学特征是,“,+”,或,“,”,。统计中的总量指标就是运用定距尺度计量的。,定比尺度是在定距尺度的基础上，确定相应的比较基数，然后将两种相关的数加以对比而形成相对数,(,或平均数,),，用于反映现象的结构、比重、速度、密度等数量关系。例如，将一个企业创造的增加值与该企业的职工人数对比，计算全员劳动生产率，以此反映该企业的生产效率。定比尺度的主要数学特征是,“,”,或,“,”,。,2024/9/30,16,数据类型,Quantitative (or measurement) data,Qualitative (or categorical) data,Discrete data,，,Continuous data,横截面数据又称为静态数据，它是指在同一时间对同一总体内不同单位的数量进行观察而获得的数据。时间序列数据又称为动态数据，它是指在不同时间对同一总体的数量表现进行观察而获得的数据。,数据信息知识智慧,2024/9/30,17,四、统计科学,1,统计学发展简史,2,统计学对象方法,3,统计学基本概念,2024/9/30,18,1,统计学发展简史,英国（,1690,），,威廉,配第，政治算术,德国（,1749,），,阿亨瓦尔，国势学,比利时（,19,世纪中），,凯特勒，数理统计,德国（,19,世纪中），,恩格尔，社会统计,2024/9/30,19,理论统计学和应用统计学,历经,300,多年的发展，统计学目前已经成为横跨社会科学和自然科学领域的多科性的科学。,统计学是有关如何测定、收集和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学。,从横向看，各种统计学都具有上述共同点，因而能够形成一个学科,“,家族,”,。从纵向看，统计学方法应用于各种实质性科学，同它们相结合，产生了一系列专门领域的统计学。,现代统计学可以分为两大类：一类是以抽象的数量为研究对象，研究一般的收集数据、整理数据和分析数据方法的理论统计学；另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学。,2024/9/30,20,统计学学科体系,经,济,学,社,会,学,教,育,学,其,他,社,科,物,理,学,生,物,学,医,学,其,他,理,工,农,经,济,统,计,社,会,统,计,教,育,统,计,其,他,社,科,统,计,统,计,学,物,理,统,计,生,物,统,计,医,药,统,计,其,他,理,工,农,统,计,统计学家未必是经济学家，,经济学家也未必是统计学家。,但经济统计学家应当,-,既是统计学家又是经济学家。,2024/9/30,21,2,统计学对象方法,对象：,实质性学科与方法论学科,理论统计学与应用统计学,方法：,特殊方法论与通用方法论,描述统计学与推断统计学,大量观察，平均分析，归纳推断,2024/9/30,22,统计学家与数学家的对话,一名统计学家遇到一位数学家,统计学家调侃数学家，说道：,“,你们不是说若且，则吗，那么想必你若是喜欢一个女孩,那个女孩喜欢的男生你也会喜欢了,?,”,数学家想了一下，反问道：,“,如果你把左手放到一锅一百度的开水中，右手放到一锅零度的冰水里,想来你也没事吧！因为它们平均不过是五十度而已,!,”,2024/9/30,23,Descriptive and Inferential Statistics,描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。,推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行表书的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。,2024/9/30,24,3,统计学基本概念,总体、个体、样本,标志、指标、变量,同质、变异、分布,统计量、参数,同质性是总体的前提,变异性是统计的前提。,样本,总体,2024/9/30,25,第二章 统计调查,一、统计调查概述,二、统计调查方案,三、统计调查体系,数据胜过自封的专家。,戴维,穆尔,2024/9/30,26,一、统计调查概述,调查概念：直接搜集资料,调查要求：准确、及时、系统、方便,调查用意：,为研究提供素材,对表现进行衡量,用数据阐明问题,2024/9/30,27,Data Sources,数据,来源,直接来源,间接来源,试验,出版物,(,或者网上,),问卷,观察,2024/9/30,28,调查方法,观察法：,现场，直接,询问法：,采访，问卷，通讯，网上,报告法：,行政，向上,实验法：,随机，双盲，重复,2024/9/30,29,二、统计调查方案,目的、任务：,为什么调查,对象、单位：,向谁调查,项目、表格：,调查什么,时间、期限：,什么时候调查,什么时候的资料,2024/9/30,30,Questionnaire Design,问题内容,问题措辞,问题次序,答问方式,版面设计,2024/9/30,31,普 查,全面报表,抽样调查,重点调查,典型调查,周期性调查,一次性调查,普 查,抽样调查,重点调查,典型调查,全面调查,非全面调查,连续,(,经常性,),调查,不连续调查,定期报表,专门调查,调查范 围,调查时 间,组织形 式,统,计调查种类,统计调查种类,2024/9/30,32,三、统计调查体系,统计报表：,定报，年报,普 查：,一次，专门,抽样调查：,随机，推断,重点调查：,重点，大体,典型调查：,典型，细致,2024/9/30,33,统计调查体系改革,我国长期以来，基本上依靠全面统计报表采集统计资料。改革开放后，抽样调查等非全面调查虽然有所发展，但应用的领域不很广泛。这种以全面统计报表为主的统计调查体系，面对日益发展的多种经济成分、多种经营方式等复杂多样的调查对象已经难以适应。,统计调查体系改革的目标模式是：建立以必要的周期性普查为基础，经常性的抽样调查为主体，重点调查、科学推算等为补充的多种方式综合运用的统计调查体系。,2024/9/30,34,第三章 统计整理,一、整理程序,二、统计分组,三、频数分布,四、统计图表,数字不会说谎，但说谎的人会想出办法。,格罗夫纳,2024/9/30,35,一、整理程序,审核：计算审核，逻辑审核,分组：分类，分组,汇总：手工汇总，电子汇总,表现：列表，图示,2024/9/30,36,二、统计分组,概念：划分一个总体为若干组,原则：穷尽，互斥,作用：划分类型，研究结构，分析关系,方法：品质标志分组，数量标志分组,2024/9/30,37,三、频数分布,概念：总体单位在各组的分布状况,种类：品质数列，变量数列,单项数列，组距数列,编制：全距，组距，组限，频数,类型：钟型，,U,型，,J,型,2024/9/30,38,组距数列编制举例,某生产车间,50,名工人日加工零件数如下：,117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121,2024/9/30,39,第一步，对数据进行排序,计算全距,（,R,）,107 108 108 110 112 112 113 114 135 137 139 139,第二步，确定组数（,k,）和组距（,i,）,k=4,i=Rk,i=10,k,=1+3.3 Lg N,第三步,设置组限（,u,，,l,）,离散变量与连续变量的不同要求,第四步，计算各组次数（,f,）,组距数列编制举例,（续,1,）,2024/9/30,40,组距数列编制举例,（续,2,）,按零件数分组,次数,(,频数,),频率,(%),向上累计,向下累计,次数,频 率,(,%,),次数,频 率,(,%,),110,以下,3,6,3,6,50,100,110120,13,26,16,32,42,84,120130,24,48,40,80,20,40,130140,10,20,50,100,4,8,合计,50,100,50,名工人日产零件数,2024/9/30,41,分布数列类型,-,钟型分布,日产量,(,件,),2024/9/30,42,分布数列类型,-,型分布,2024/9/30,43,分布数列类型,-,J,型分布,(1),价格,需求,2024/9/30,44,分布数列类型,-,J,型分布,(2),价格,供应,2024/9/30,45,四、统计图表,统计表,:,主词栏、宾词栏,简单表、分组表、复合表,统计图,:,分布图、条形图、圆形图,2024/9/30,46,统计表举例,主词,总标题,横行,标题,纵栏标题,数字资料,宾词,2024/9/30,47,统计图举例,直方图,2024/9/30,48,统计图举例,（续,1,）,条形图,2024/9/30,49,统计图举例,（续,2,）,19982002,年我国进出口总额,(,亿美元,),复合条形图,2024/9/30,50,统计图举例,（续,3,）,圆形图,2024/9/30,51,Errors in Presenting Data,Chart Junk,垃圾数图表,No Relative Basis,无相对基准,Compressing Vertical Axis,压缩纵轴,No Zero Point on Vertical Axis,纵轴无零点,2024/9/30,52,垃圾数图表,差的表示,好的表示,1960: $1.00,1970: $1.60,1980: $3.10,1990: $3.80,最低工资,最低工资,0,2,4,1960,1970,1980,1990,$,2024/9/30,53,无相对基准,好的表示,按年级统计的,A,按年级统计的,A,差的表示,0,100,200,300,大一,大二,大三,大四,频数,0%,10%,20%,30%,大一,大二,大三,大四,%,2024/9/30,54,压缩纵轴,好的表示,季度销售,季度销售,差的表示,0,25,50,1,季,2,季,3,季,4,季,$,0,100,200,1,季,2,季,3,季,4,季,$,2024/9/30,55,纵轴无零点,好的表示,月销售量,月销售量,差的表示,0,20,40,60,一,三,五,七,九,十一,$,36,39,42,45,一,三,五,七,九,十一,$,2024/9/30,56,第四章 综合指标,一、总量指标,二、相对指标,三、平均指标,统计学家通常醉心于平均数，而不着迷于,更广泛的考虑。这一点很像一些英格兰人,对瑞士的回忆：如果可以将它的山脉扔进,它的湖泊，那么两种讨厌的东西将立即去,除。,高尔顿,2024/9/30,57,一、总量指标,概念：反映总体规模、水平；绝对数,分类：时期指标、时点指标,计量：实物单位，价值单位,计算：直接计算、间接推算,2024/9/30,58,总量指标举例,国内生产总值简称,GDP,，是由本国常住单位所创造的社会最终产品的价值总量，同时又是全社会各常住单位所创造的增加值的总和。,GDP,(,各部门总产出该部门中间消耗,),各部门的增加值,GDP,总消费总投资净出口,GNP,GDP,付给国外的要素收入,+,来自国外的要素收入,GDP,+,来自国外的要素收入净额,2024/9/30,59,二、相对指标,1,相对指标意义,2,相对指标形式,3,相对指标种类,4,相对指标原则,2024/9/30,60,1,相对指标意义,相对指标是将两个性质相同或互有关联的指标数值通过对比求得的商数或比率；用以反映事物内部的结构、比例，事物发展的程度、强度，事物之间的联系、区别。,对比是统计分析的基本方法。通过对比显示事物的相对水平，可以更深入地说明事物发展的程度和差别，弥补总量指标的不足；提供事物之间共同的比较基础，便利对事物的鉴别和分析。所以说，相对指标具有说明和比较两大作用。,2024/9/30,61,2,相对指标形式,相对指标的指标数值大多是相对数，或称无名数。无名数是一种抽象化的数值，分为系数、倍数、成数、百分数、干分数等。,相对指标是由两个指标分别作为分子项与分母项对比而成的，其分母项作为比较的基础，故称为基数。系数和倍数是将基数抽象为,l,而计算出来的相对数。成数、百分数、干分数是将基数抽象为,10,、,100,、,1000,计算的相对数，其中百分数最常用。,像人口密度、人均国民生产总值这类相对指标，将其分子项与分母项的计量单位同时使用，即以,(,人平方公里,),、,(,元人,),作为数值形式，此称有名数或名数。,2024/9/30,62,3,相对指标种类,计划完成相对指标,结构相对指标,比例相对指标,比较相对指标,动态相对指标,强度相对指标,2024/9/30,63,4,相对指标原则,保持可比性,结合绝对数,运用多指标,2024/9/30,64,三、平均指标,意义 一般水平，坐落位置,种类 静态平均数，动态平均数,作用 说明，比较，判断,计算 数值平均数，位置平均数,2024/9/30,65,1,数值平均数,算术平均数,调和平均数,几何平均数,2024/9/30,66,日产量,(,公斤）,工人数,f,组中值,x,日产总量,x f,30,以下,10,?,?*10,30,40,70,35,2450,40,50,90,45,4050,50,60,30,55,1650,合 计,200,8400,某车间,200,名工人日产量资料：,算术平均数计算举例,2024/9/30,67,算术平均数,基本公式：,标志总量,/,总体总量,计算形式：,简单平均，加权平均,数学性质：,离差、离差平方之和,是非标志：,成数是特殊的平均数,2024/9/30,68,两个平均数是否矛盾,工人,件,/,小时,分钟,/,件,甲,3,20,乙,2,30,平均,2.5,25,2024/9/30,69,调和平均数,概念：倒数平均数,应用：算术平均数的变形,结论：对逆指标求平均,2024/9/30,70,企,业,产值计划完成,(%),x,计划产值,(,万元,),m / x,实际产值,(,万元,),(m),甲,95,300,285,乙,105,900,945,丙,115,300,345,合计,1500,1575,某局所属的三个企业的资料：,调和平均数计算举例,2024/9/30,71,两个平均数是否矛盾,（续）,商品,P,1,P,0,P,1,/ P,0,( % ),P,0,/ P,1,( % ),A,8,4,200,50,B,3,6,50,200,平均,125,125,2024/9/30,72,几何平均数,概念,:,对数平均数,性质,:,受极端值影响小,结论,:,对比率、速度求平均,2024/9/30,73,车间,投入量,产出量,合格率,(%),x,一,1000,800,80,二,800,720,90,三,720,504,70,某企业三个连续作业车间的合格率：,几何平均数计算举例,2024/9/30,74,2,位置平均数,众数,中位数,四分位数,2024/9/30,75,众数,概念：频数最大的标志值,计算：单项数列，组距数列,公式：上限公式，下限公式,2024/9/30,76,年人均纯收入 （千元）,农户数,（户）,5,以下,240,56,480,67,1100,78,700,89,320,9,以上,160,合计,3000,众数计算举例,2024/9/30,77,中位数,概念：,序列正中间的标志值,计算：,单项数列，组距数列,公式：,上限公式，下限公式,2024/9/30,78,四分位数,四分位数：,数据分为四份,十分位数：,数据分为十份,百分位数：,数据分为百份,2024/9/30,79,平均指标的关系和原则,关系,数值平均数之间的关系,数值平均数与位置平均数的关系,原则,正视同质性,补充组平均,运用多指标,2024/9/30,80,第五章 变异与均衡指标,一、变异指标,二、偏度峰度,三、均衡指标,当事实改变时，我就改变主意。你呢？,凯恩斯,2024/9/30,81,一、变异指标,概念,反映总体内部差异程度或离散程度,作用,评价平均指标的代表性,测度现象发展过程的均衡性、稳定性,揭示总体分布的离中趋势,2024/9/30,82,全距,四分位差,平均差,方差,标准差,标准差系数,变异指,标种类,代表着国内军舰建造最高水平的,171“,海口”号导弹驱逐舰,2024/9/30,83,标准差计算举例,日产量（公斤）,工人数,f,组中值,x,2030,10,25,2880,3040,70,35,3430,4050,90,45,810,5060,30,55,5070,合 计,200,12190,2024/9/30,84,标准差系数计算举例,组别,平均数,标准差,标准差系数,%,甲,70,（,件,）,7.07,（件）,10.1,乙,7,（,台,）,3.41,（台）,48.7,甲组日产量（件）：,60,、,65,、,70,、,75,、,80,乙组日产量（台）：,2,、,5,、,7,、,9,、,12,2024/9/30,85,二、偏度峰度,1,统计动差,2,偏度指标,3,峰度指标,2024/9/30,86,1,统计动差,动差,(,又称矩,),，原是物理学上用以表示力与力臂对重心关系的术语。统计学上标志值与权数对平均数的关系，与此种关系十分相似。因此，统计学借用动差概念，描述次数分布的某些性质或特征。,一般地说，标志值与任意数,(,A,),之差的,K,次方的算术平均数，称为标志值关于的,K,阶动差。,一阶原点动差即为算术平均数，二阶中心动差即为方差,(,标准差的平方,),。所以，次数分布的集中趋势和离中趋势等特征，皆可由动差描述。,2024/9/30,87,2,偏度指标,笼统地说，偏度是指频数分布的非对称形态及程度。频数分布的非对称形态依算术平均数与众数的大小关系分为两种：一为右偏态分布，简称右偏或正偏；一为左偏态分布，简称左偏或负偏。左、右偏缘于频数分布曲线向左、右方拖长尾巴，正、负偏缘于算术平均数与众数之差为正、负值。,严格地说，偏度是指偏态分布,(,包括正偏、负偏,),的偏斜程度。而偏度的描述或测定，就是运用适当的指标或方法，度量分布偏斜程度的大小，揭示分布的形态特征。,2024/9/30,88,偏度指标计算,皮尔逊指标,以标准差为单位的算术平均数与众数的离差。,三阶中心动差,分布负偏，三阶中心动差为负数；分布正偏，则为正数。为消除三阶中心动差立方单位的影响，也为不同水平数列偏度的直接比较，须将三阶中心动差除以标准差的三次方，以获得数列偏度的相对度量。,2024/9/30,89,频数分布（非）对称状况,Right-Skewed,右偏的,Left-Skewed,左偏的,Symmetric,对称的,均值,=,中位数,=,众数,均值,中位数,众数,众数,中位数,均值,2024/9/30,90,3,峰度指标,峰度是频数分布的一种性质或特征。这一特征是指，某一数列的分布曲线与正态分布曲线相比较，是尖顶，还是平顶，其尖顶或平顶的程度如何。,峰度通常分为三种：尖顶峰度、正态峰度和平顶峰度。当标志值的次数，更密集分布于众数左右，使分布曲线较正态分布曲线更为尖耸的，为尖顶峰度；当标志值的次数，完全符合正态分布的规律，分布曲线与正态分布曲线完全一致，为正态峰度，又称为标准峰度；当标志值的次数，更离散分布于众数左右，使分布曲线较正态分布曲线更为平坦的，为平顶峰度。,2024/9/30,91,峰度指标计算,偶数阶中心动差有一特点，即不论数列的离差为正或负，经偶数次乘方后，皆为正值。由于离差经偶数次乘方后，必加重较大离差的分量，能使它在度量分布的峰度中发挥作用。,可以取数列的偶数阶中心动差，作为分布峰度的测度指标。偶数阶中心动差只能作为峰度的绝对度量，还必须经适当处理，形成一种峰度的相对度量的指标。,可以证明，正态分布的四阶中心动差与其标准差的四次方之比值为,3,。所以，通常以数列的四阶中心动差与其标准差的四次方之比，作为测度峰度的指标。,2024/9/30,92,尖顶与平顶,峰度指标,=3,，分布为正态峰度，当峰度指标,3,时，表示频数分布比正态分布更集中，分布呈尖峰状态，,3,),(=3), (3),2024/9/30,93,三、均衡指标,1,洛伦茨曲线,2,基尼系数,2024/9/30,94,1,洛伦茨曲线,洛伦茨在研究居民的收入分配状况时，将居民家庭数的累计频率作为横坐标，将居民收入数的累计频率作为纵坐标，绘制出一条表示实际居民收入分配的累计频率曲线。他利用这条实际分配曲线（洛伦茨曲线）与绝对均匀分配的曲线（直线）的对比，描述了实际分配的非均等状态。,2024/9/30,95,2,基尼系数,洛伦茨曲线，直观、形象地描述了收入分配的非均衡状况。基尼系数，则是对这种非均衡状况的具体程度的定量测度。,若以,S,A,表示上图中绝对均匀分配线与洛伦茨曲线围成的面积，以,S,B,表示洛伦茨曲线与绝对不均匀分配线围成的面积，则基尼系数,（,以,G,表示,）,为,G = S,A,/ ( S,A,+ S,B,),0G1,。,基尼系数越小，说明收入分配越均匀；基尼系数愈越大，说明收入分配越不均匀。,2024/9/30,96,基尼系数计算举例,G = (0.06*0.06-0.18*0.01)+(0.18*0.20-0.38*0.06)+,+(0.90*1.00-1.00*0.81) = 0.2512,2024/9/30,97,基尼系数的应用,基尼系数不仅可以用于收入分配问题的研究，还可用于所有资源配置或分布的均衡程度的分析和评价。例如，以城市数为总体单位数，以人口数为总体标志值，据此计算基尼系数，可以观察城市人口的稠密或稀疏状况，反映城市人口分布的,(,非,),均衡程度。,基尼系数是对收入分配均匀程度的整体评价，它只能对总体的公平程度作出判断，而无法考察各组,(,层次,),因素对总体公平程度的影响。因此，同一资料，不同分组，基尼系数数值的计算结果也不同。,2024/9/30,98,第六章 时间数列,一、时间数列概述,二、时间数列指标,三、时间数列分析,四、时间数列预警,统计是流动的历史。,德国学者,2024/9/30,99,一、时间数列概述,概念：指标数值的时序排列,种类：时期数列，时点数列,相对数列，平均数列,原则：保持可比性,2024/9/30,100,时间数列举例,国内生产总值等时间数列,年 份,国内生产总值,(,亿元,),年末总人口,(,万人,),人口自然增长率,(),居民消费水平,(,元,),1990,1991,1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,18547.9,21617.8,26638.1,34634.4,46759.4,58478.1,67884.6,74772.4,79552.8,114333,115823,117171,118517,119850,121121,122389,123626,124810,14.39,12.98,11.60,11.45,11.21,10.55,10.42,10.06,9.53,803,896,1070,1331,1781,2311,2726,2944,3094,2024/9/30,101,二、时间数列指标,发展水平指标,发展水平 平均发展水平,增长水平 平均增长水平,发展速度指标,发展速度 平均发展速度,增长速度 平均增长速度,2024/9/30,102,平均发展水平计算举例,（,1,）,计算前表资料,平均每年国内生产总值为,:,2024/9/30,103,平均发展水平计算举例,（,2,）,计算前表资料,平均每年人口数为,:,2024/9/30,104,平均发展速度计算方法,累计法（方程式法）计算平均发展速度：,几何平均法（水平法）计算平均发展速度：,2024/9/30,105,运用动态指标的原则,选择可比基期,：,环比，定基,使用合适方法,：,水平法，几何法,结合水平速度,：,绝对数，相对数,（增长,1%,的绝对值）,2024/9/30,106,增长,1%,的绝对值计算举例,甲、乙两个企业的有关资料,年 份,甲 企 业,乙 企 业,利润额,(,万元,),增长率,(%),利润额,(,万元,),增长率,(%),1996,500,60,1997,600,20,84,40,甲企业增长,1%,绝对值,500/100,5,万元,乙企业增长,1%,绝对值,60/100,0.6,万元,2024/9/30,107,三、时间数列分析,时间数列因素,Y = f,（,T,，,S,，,C,，,I,）,时间数列因素组合,Y = T+ S + C + I,Y = T* S * C * I,2024/9/30,108,长期趋势,现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势,季节变动,现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动,循环变动,现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动,不规则变动,是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型,时间数列因素,2024/9/30,109,时间数列因素测定,长期趋势测定,季节变动测定,循环波动测定,2024/9/30,110,长期趋势测定,时距扩大法,移动平均法,趋势方程法,选择合适方程,估计方程参数,测算系列数值,2024/9/30,111,移动平均法举例,2024/9/30,112,趋势方程法举例,汽 车 产 量 资 料,年份,时间标号,t,产量,(,万辆,),Y,i,t,Y,t,t,2,趋势值,1981,1982,1983,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,17.56,19.63,23.98,31.64,43.72,36.98,47.18,64.47,58.35,51.40,71.42,106.67,129.85,136.69,145.27,147.52,158.25,163.00,17.56,39.26,71.94,126.56,218.60,221.88,330.26,515.76,525.15,514.00,785.62,1280.04,1688.05,1913.66,2179.05,2360.32,2690.25,2934.00,1,4,9,16,25,36,49,64,81,100,121,144,169,196,225,256,289,324,0.00,9.50,19.00,28.50,38.00,47.50,57.00,66.50,76.00,85.50,95.00,104.51,114.01,123.51,133.01,142.51,152.01,161.51,2024/9/30,113,趋势方程法举例,（续,1,）,根据上表得,a,和,b,结果如下,汽车产量的直线趋势方程为,$,Y,t,= -9.4995 + 9.5004,t,$,Y,2000,= -9.4995 + 9.5004,20 = 180.51 (,万辆,),2000,年汽车产量的预测值为,2024/9/30,114,趋势方程法举例,（续,2,）,0,50,100,150,200,1981,1985,1989,1993,1997,汽车产量,趋势值,汽车产量直线趋势,（年份）,汽,车,产,量,（万辆）,2024/9/30,115,趋势方程的选择,观察散点图,分析数据特点,一次差大体相同，配合直线,二次差大体相同，配合二次曲线,对数的一次差大体相同，配合指数曲线,一次差的环比值大体相同，配合修正指数曲线,对数一次差的环比值大体相同，配合,Gompertz,曲线,倒数一次差的环比值大体相同，配合,Logistic,曲线,计算指标：,2024/9/30,116,季节变动测定,同期平均法,计算同月,(,或同季,),的平均数,计算全部数据的总月,(,总季,),平均数,计算季节指数,(,S,),趋势剔除法,计算移动平均趋势值,(,T),从序列中剔出趋势值,(,Y/T,),计算季节指数,(,S),2024/9/30,117,同期平均法举例,农业生产资料零售额季节指数计算表,年 份,销售额,(,亿元,),一季度,二季度,三季度,四季度,全年合计,1978,1979,1980,1981,1982,1983,62.6,71.5,74.8,75.9,85.2,86.5,88.0,95.3,106.3,106.0,117.6,131.1,79.1,88.5,96.4,95.7,107.3,115.4,64.0,68.7,68.5,69.9,78.4,90.3,293.7,324.0,346.0,347.5,388.5,423.3,合计,456.5,644.3,582.4,439.8,2123.0,同季平均,76.08,107.38,97.07,73.30,88.46,季节指数,(,%,),86.01,121.39,109.73,82.86,100.00,2024/9/30,118,趋势剔除法举例,农业生产资料零售额季节指数计算表,年 份,销售额,(,亿元,),一季度,二季度,三季度,四季度,全年合计,1978,1979,1980,1981,1982,1983,90.91,87.42,87.63,91.07,84.94,118.51,122.85,122.26,122.42,125.65,106.12,108.71,111.27,108.70,110.29,83.59,82.57,78.97,77.11,79.08,合计,441.98,611.70,545.09,401.33,2000.10,同季平均,88.40,122.34,109.02,80.27,100.005,季节指数,(,%,),88.39,122.33,109.01,80.26,100.00,2024/9/30,119,循环变动测定,剩余法：依据乘法模式思路，从时间数列资料中陆续或一次消除长期趋势和季节变动，得到剩余的循环变动和不规则变动的数列；继而运用移动平均法消除不规则变动，测定出循环变动。,直接法：由每年各月数值直接与上一年同月数值相比，用以消除长期趋势和季节变动；再采用移动平均法，消除比值,(,年距发展速度,),中含有的不规则变动因素，最后得出循环系数。,2024/9/30,120,四、时间数列预警,指标法：构建预警指标体系，正确分析领先指标的预警信号，及时发出经济景气循环的信号，可以促使宏观决策部门采取相应的对策，避免经济发展的过大起落与震荡。,指数法：为了达到不同时间数列之间进行综合和比较目的，先计算标准循环偏差（各时间数列以其循环系数减,1,除以其相应的标准差），再计算综合指数（同类多个指标标准循环偏差的算术平均数），最后根据综合指数值绘制预警信号图。,2024/9/30,121,第七章 指数,一、指数概述,二、指数计算,三、指数分析,四、指数数列,对于,“,生活质量,”,改变的量度，可能要依靠过多的主观判断，以至无法提供能令人接受的,CPI,调整依据。,美国劳工统计局,2024/9/30,122,一、指数概述,概念：,特殊的、一般的相对数,种类：,综合指数，平均数指数,简单指数，加权指数,性质：,综合，相对，平均,作用：,综合测定，因素分析,2024/9/30,123,二、指数计算,1,综合指数,数量指标指数 （拉氏公式）,质量指标指数 （派氏公式）,2,平均数指数,综合指数的变形,独立意义的平均数指数,算术平均数指数,调和平均数指数,2024/9/30,124,综合指数计算举例,商品名称,计量,单位,销售量,单价,(,元,),销售额,(,元,),1998,q,0,1999,q,1,1998,p,0,1999,p,1,1998,p,0,q,0,1999,p,1,q,1,p,0,q,1,p,1,q,0,粳,米,标准粉,花生油,kg,kg,kg,1200,1500,500,1500,2000,600,3.6,2.3,9.8,4.0,2.4,10.6,4320,3450,4900,6000,4800,6360,5400,4600,5880,4800,3600,5300,合计,12670,17160,15880,13700,1,综合指数,2024/9/30,125,拉氏公式与派氏公式,价格总指数为,派氏公式,销售量总指数为,拉氏公式,结论：,与,1998,年相比，三种商品的销售量平均增长了,25.34%,，零售价格平均上涨了,8.06%,，,2024/9/30,126,综合指数的编制原则,编制数量指标指数，一般选用,拉氏公式，,即以质量指标作为同度量因素，并且把这个同度量因素固定在基期。,编制质量质量指数，一般选用派氏公式，即以数量指标作为同度量因素，并且把这个同度量因素固定在报告期。,2024/9/30,127,理想指数,（费雪公式）,由（美）,Fisher,提出，能通过他本人提出的对指数公式测验的重要要求，自称为理想公式。,2024/9/30,128,2,平均数指数,平均数指数计算举例,商品名称,计量,单位,总成本,(,万元,),个体成本指数,(,p,1,/,p,0,),个体产量指数,(,q,1,/,q,0,),基期,(,p,0,q,0,),报告期,(,p,1,q,1,),甲,件,200,220,1.14,1.03,乙,台,50,50,1.05,0.98,丙,箱,120,150,1.20,1.10,2024/9/30,129,综合指数变形,单位成本指数为,产量总指数为,结论：,报告期与基期相比，三种产品的单位成本平均提高了,14.88%,，产量平均提高了,4.59%,。,2024/9/30,130,代表品,P,0,P,1,W,指数,（,%,）,一、食品类,54,135.3,1,、粮食,46,149.1,（,1,）细粮,60,146.1,面粉,标准（公斤）,1.81,2.80,40,154.5,大米,二等（公斤）,1.56,2.20,60,140.5,（,2,）粗粮,40,153.5,2,、副食品,42,128.0,3,、烟茶酒,8,110.0,4,、其它食品,4,103.2,二、衣着类,21,102.0,零售商品价格指数,2024/9/30,131,算术平均数指数,2024/9/30,132,农产品收购价格指数,大类,中类,小类,代表品,指数,%,p,1,q,1,万元,甲,(120),120,A,(116),58,A,1,(125),25,A,11,140,14,A,12,110,11,A,2,110,33,B,(124),62,B,1,(115),23,B,11,108.3,13,B,12,125,10,B,2,130,39,2024/9/30,133,调和平均数指数,2024/9/30,134,股票价格指数,我国的上证指数、美国标准普尔指数、香港恒生股票指数等，都是采用综合指数公式编制。其计算公式为：,它是以基期的股票发行量（或流通量）为同度量因素的拉氏综合指数。式中,q,0,代表基期股票发行量。,2024/9/30,135,美国标准普尔指数，样本范围包括,500,种股票。其中工业股票,400,种、公用事业股票,40,种、金融业股票,40,种、运输业股票,20,种。选择,1941,年,1943,年为基期。,香港恒生指数选择了,33,种具有代表性的股票（成分股）为指数计算对象。其中金融业,4,种、公用事业,6,种、地产业,9,种、其他行业,14,种。选择,1964,年,7,月,31,日为基期。,我国的上海证券交易所股票价格指数包括全部上市股票，基期为,1990,年,12,月,19,日。,股价指数的样本范围和基期日期,2024/9/30,136,道,琼斯股票指数,著名的道,琼斯股票指数就是运用平均的方法来编制的，全称为股票价格平均数。,道,琼斯股票价格平均指数 以,1928,年,10,月,1,日为基数，因为这一天收盘时的道,琼斯股票价格平均指数恰好约为,100,美元，所以就将其定为基准日。,2024/9/30,137,道,琼斯股票价格平均指数编入股票为,65,种，包括,30,种工业股、,20,种运输股、,15,种公用事业股。,从,1996,年,5,月,25,开始，还针对我国的股票市场编制了道,琼斯中国股票指数。,截至