統計學 -一級學科

統計學

統計學是通過搜尋、整理、分析資料等手段,以達到推斷所測對象的本質,甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識,它的使用範圍幾乎覆蓋了社會科學自然科學的各個領域。

  • 中文名稱
    統計學
  • 外文名稱
    Statistics
  • 學科門類
    一級學科
  • 學科特點
    套用廣泛
  • 主要分支
    描述統計學、推斷統計學

​發展過程

起源

統計學的英文statistics最早源于現代拉丁文statisticum collegium(國會)以及義大利文statista(國民或政治家)。德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用,代表對國家的資料進行分析的學問,也就是“研究國家的科學”。在十九世紀統計學在廣泛的資料以及資料中探究其意義,並且由John Sinclair引進到英語世界。

統計在金融上套用廣泛統計在金融上套用廣泛

統計學是一門很古老的科學,一般認為其學理研究始于古希臘亞裏斯多德時代,迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源于研究社會經濟問題,在兩千多年的發展過程中,統計學至少經歷了“城邦政情”,“政治算數”和“統計分析科學”三個發展階段。所謂“數理統計”並非獨立于統計學的新學科,確切地說:它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析資料的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎,但是它不屬于統計學的範疇,而屬于數學的範疇。

城邦政情

“城邦政情”(Matters of state)階段始于古希臘的亞裏斯多德撰寫“城邦政情”或“城邦紀要”。他一共撰寫了一百五十餘種紀要,其內容包括各城邦的歷史、行政、科學、藝術、人口、資源和財富等社會和經濟情況的比較、分析,具有社會科學特點。“城邦政情”式的統計研究延續了一兩千年,直至十七世紀中葉才逐漸被“政治算數”這個名詞所替代,並且很快被演化為“統計學”(Statistics)。統計學依然保留了城邦(state)這個詞根。

政治算術

與“城邦政情”階段沒有很明顯的分界點,本質的差別也不大。

威廉·配第威廉·配第

“政治算術”的特點是統計方法與數學計算和推理方法開始結合。分析社會經濟問題的方式更加註重運用定量分析方法

1690年英國威廉·配弟出版《政治算數》一書作為這個階段的起始標志。

威廉·配第用數位,重量和尺度將社會經濟現象數量化的方法是近代統計學的重要特征。因此,威廉·配第的《政治算術》被後來的學者評價為近代統計學的來源,威廉·配第本人也被評價為近代統計學之父。

配第在書中使用的數位有三類:

第一類是對社會經濟現象進行統計調查和經驗觀察得到的數位.因為受歷史條件的限製,書中通過嚴格的統計調查得到的資料少,根據經驗得出的數位多;

第二類是運用某種數學方法推算出來的數位。其推算方法可分為三種:

  • 平均數為基礎進行推算的方法”;

第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數位。配第把這種運用數位和符號進行的推理稱之為“代數的演算法”。從配第使用資料的方法看,“政治算數”階段的統計學已經比較明顯地體現了“收集和分析資料的科學和藝術”特點,統計實證方法和理論分析方法渾然一體,這種方法即使是現代統計學也依然繼承。

統計分析科學

在“政治算術”階段出現的統計與數學的結合趨勢逐漸發展形成了“統計分析科學”。

常態分配的鍾型曲線常態分配的鍾型曲線

十九世紀末,歐洲大學開設的“國情紀要”或“政治算數”等課程名稱逐漸消失,代之而起的是“統計分析科學”課程。當時的“統計分析科學”(Science of statistical analysis)課程的內容仍然是分析研究社會經濟問題。

“統計分析科學”課程的出現是現代統計發展階段的開端. 1908年,“學生”氏(William Sleey Gosset的筆名Student)發表了關于t分布的論文,這是一篇在統計學發展史上劃時代的文章。它創立了小樣本代替大樣本的方法,開創了統計學的新紀元。

現代統計學的代表人物首推比利時統計學家奎特萊(Adolphe Quelet),他將統計分析科學廣泛套用于社會科學,自然科學和工程技術科學領域,因為他深信統計學是可以用于研究任何科學的一般研究方法.

現代統計學的理論基礎概率論始于研究賭博的機遇問題,大約開始于1477年。數學家為了解釋支配機遇的一般法則進行了長期的研究,逐漸形成了概率論理論架構。在概率論進一步發展的基礎上,到十九世紀初,數學家們逐漸建立了觀察誤差理論,常態分配理論和最小平方法則。于是,現代統計方法便有了比較堅實的理論基礎。

主要術語

統計學(statistics):收集、處理、分析、解釋資料並從資料中得出結論的科學。

描述統計(descriptive statistics):研究資料收集、處理和描述的統計學方法。

推斷統計(inferential statistics):研究如何利用樣本資料來推斷整體特征的統計學方法。

變數(variable):每次觀察會得到不同結果的某種特征。

分類變數(categorical variable):觀測結果表現為某種類別的變數。

順序變數(rank variable):又稱有序分類變數,觀測結果表現為某種有序類別的變數。

數值型變數(metric variable):又稱定量變數,觀測結果表現為數位的變數。

均值(mean):均值也就是平均數,有時特指算術平均數,這是相對其他方式計算的均值,求法是先將所有數位加起來,然後除以數位的個數,這是測量集中趨勢,或者說平均數的一種方法。

中位數(median):也就是選取中間的數,要找中位數,首先需要從小到大排序,排序後,再看中間的數位是什麽。

眾數(mode):眾數也就是資料集中出現頻率最多的數位。

相關觀念

統計中的各種圖統計中的各種圖

為了將統計學套用到科學,工業以及社會問題上,我們由研究母體開始。這可能是一個國家的人民,石頭中的水晶,或者是某家特定工廠所生產的商品。一個母體甚至可能由許多次同樣的觀察程式所組成;由這種資料收集所組成的母體我們稱它叫時間序列

為了實際的理由,我們選擇研究母體的子集代替研究母體的每一筆資料,這個子集稱做樣本。以某種經驗設計實驗所蒐集的樣本叫做資料。資料是統計分析的對象,並且被用做兩種相關的用途:描述和推論。描述統計學處理有關敘述的問題:資料是否可以被有效的摘要,不論是以數學或是圖片表現,以用來代表母體的性質?基礎的數學描述包括了平均數和標準差。圖像的摘要則包含了許多種的表和圖。

推論統計學被用來將資料中的資料模型化,計算它的機率並且做出對于母體的推論。這個推論可能以對/錯問題的答案所呈現(假設檢定),對于數位特征量的估計(估計),對于未來觀察的預測,關聯性的預測(相關性),或是將關系模型化(回歸)。其他的模型化技術包括變異數分析(ANOVA),時間序列,以及資料挖掘。

相關的觀念特別值得被拿出來討論。對于資料集合的統計分析可能顯示兩個變數(母體中的兩種性質)傾向于一起變動,好像它們是相連的一樣。舉例來說,對于人收入和死亡年齡的研究期刊可能會發現窮人比起富人平均來說傾向擁有較短的生命。這兩個變數被稱做相關的。但是實際上,我們不能直接推論這兩個變數中有因果關系;參見相關性推論因果關系(邏輯謬誤)。

如果樣本足以代表母體的,那麽由樣本所做的推論和結論可以被引申到整個母體之上。最大的問題在于決定樣本是否足以代表 整個母體。統計學提供了許多方法來估計和修正樣本和收集資料過程中的隨機性(誤差),如同上面所提到的透過經驗所設計的實驗。參見實驗設計。

要了解隨機性或是機率必須具備基本的數學觀念。數理統計(通常又叫做統計理論)是套用數學的分支,它使用機率論來分析並且驗證統計的理論基礎。

任何統計方法是有效的隻有當這個系統或是所討論的母體滿足方法論的基本假設。誤用統計學可能會導致描述面或是推論面嚴重的錯誤,這個錯誤可能會影響社會政策,醫療實踐以及橋梁或是核能發電計畫結構的可靠性。

即使統計學被正確的套用,結果對于不是專家的人來說可能會難以陳述。舉例來說,統計資料中顯著的改變可能是由樣本的隨機變數所導致,但是這個顯著性可能與大眾的直覺相悖。人們需要一些統計的技巧(或懷疑)以面對每天日常生活中透過引用統計資料所獲得的資訊。

統計方法

測量的尺度

統計學一共有四種測量的尺度或是四種測量的方式。這四種測量(名目、順序、等距、等比)在統計過程中具有不等的實用性 。

等比尺度(Ratio measurements)擁有零值及資料間的距離是相等被定義的;

等距尺度(Interval measurements)資料間的距離是相等被定義的但是它的零值並非絕對的無而是自行定義的(如智力或溫度的測量);

順序尺度( Ordinal measurements)的意義並非表現在其值而是在其順序之上;

名目尺度(Nominal measurements)的測量值則不具量的意義。

統計技術

以下列出一些有名的統計檢定方法以及可供驗證實驗資料的程式

英國統計學家費希爾英國統計學家費希爾

Fisher最小顯著差異法(Fisher's Least Significant Difference test )

學生t檢驗(Student's t-test)

曼-惠特尼 U 檢定(Mann-Whitney U)

回歸分析(regression analysis)

相關性(correlation)

皮爾森積矩相關系數(Pearson product-moment correlation coefficient)

史匹曼等級相關系數(Spearman's rank correlation coefficient )

卡方分布(chi-square )

創立時期

德國的斯勒茲曾說過:“統計是動態的歷史,歷史是靜態的統計”。可見統計學的產生與發展是和生產的發展、社會的進步緊密相聯的。

統計學的萌芽產生在歐洲,17世紀中葉至18世紀中葉是統計學的創立時期。在這一時期,統計學理論初步形成了一定的學術派別,主要有國勢學派和政治算術學派。

國勢學派

統計學的萌芽最初在當時歐洲經濟發展較快的義大利孕育良久,但最終卻在17世紀的德國首先破土成芽,國勢學派又稱記述學派,產生于17世紀的德國。由于該學派主要以文字記述國家的顯著事項,故稱記述學派。其主要代表人物是海爾曼·康令和阿亨華爾。康令第一個在德國黑爾姆斯太特大學以“國勢學”為題講授政治活動家應具備的知識。阿亨華爾在格丁根大學開設“國家學”課程,其主要著作是《近代歐洲各國國勢學綱要》,書中講述“一國或多數國家的顯著事項”,主要用對比分析的方法研究了解國家組織、領土、人口、資源財富和國情國力,比較了各國實力的強弱,為德國的君主政體服務。因在外文中“國勢”與“統計”詞義相通,後來正式命名為“統計學”。該學派在進行國勢比較分析中,偏重事物性質的解釋,而不註重數量對比和數量計算,但卻為統計學的發展奠定了經濟理論基礎。但隨著資本主義市場經濟的發展,對事物量的計算和分析顯得越來越重要,該學派後來發生了分裂,分化為圖表學派和比較學派。

德國格廷根大學德國格廷根大學

政治算術學派

政治算術學派產生于17世紀中葉的英國,創始人是威廉·配第(1623-1687),其代表作是他于1676年完成的《政治算術》一書。這裏的“政治”是指政治經濟學,“算術”是指統計方法。在這部書中,他利用實際資料,運用數位、重量和尺度等統計方法對英國、法國和荷蘭三國的國情國力,作了系統的數量對比分析,從而為統計學的形成和發展奠定了方法論基礎。因此馬克思說:“威廉·佩第——政治經濟學之父,在某種程度上也是統計學的創始人”。

政治算術學派的另一個代表人物是約翰·格朗特(1620-1674)。他以1604年倫敦教會每周一次發表的“死亡公報”為研究資料,在 1662年發表了《關于死亡公報的自然和政治觀察》的論著。書中分析了60年來倫敦居民死亡的原因及人口變動的關系,首次提出通過大量觀察,可以發現新生兒性別比例具有穩定性和不同死因的比例等人口規律;並且第一次編製了“生命表”,對死亡率與人口壽命作了分析,從而引起了普遍的關註。他的研究清楚地表明了統計學作為國家管理工具的重要作用。

發展時期

18世紀末至19世紀末是統計學的發展時期。在這時期,各種學派的學術觀點已經形成,並且形成了兩個主要學派,即數理統計學派和社會統計學派

數理統計學派

在18世紀,由于概率理論日益成熟,為統計學的發展奠定了基礎。19世紀中葉,把概率論引進統計學而形成數理學派。其奠基人是比利時的阿道夫·凱特勒(1796-1874),其主要著作有:《論人類》、《概率論書簡》、《社會製度》和《社會物理學》等。他主張用研究自然科學的方法研究社會現象,正式把古典概率論引進統計學,使統計學進入一個新的發展階段。由于歷史的局限性,凱特勒在研究過程中混淆了自然現象和本質區別,對犯罪、道德等社會問題,用研究自然現象的觀點和方法作出一些機械的、庸俗化的解釋。但是,他把概率論引入統計學,使統計學在“政治算術”所建立的“算術”方法的基礎上,在準確化道路上大大跨進了一步,為數理統計學的形成與發展奠定了基礎。

阿道夫·凱特勒阿道夫·凱特勒

社會統計學派

產生于19世紀後半葉,創始人是德國經濟學家、統計學家克尼斯(1821-1889),主要代表人物主要有恩格爾(1821- 1896)、梅爾(1841-1925)等人。他們融合了國勢學派與政治算術學派的觀點,沿著凱特勒的“基本統計理論”向前發展,但在學科性質上認為統計學是一門社會科學,是研究社會現象變動原因和規律性的實質性科學,以此同數理統計學派通用方法相對立。社會統計學派在研究對象上認為統計學是研究體而不是個別現象,而且認為由于社會現象的復雜性和整體性,必須地整體進行大量觀察和分析,研究其內在聯系,才能揭示現象內在規律。這是社會統計學派的“實質性科學”的顯著特點。

恩斯特·恩格爾恩斯特·恩格爾

社會經濟的發展,要求統計學提供更多的統計方法;社會科學本身也不斷地向細分化和定量化發展,也要求統計學能提供更有效的調查整理、分析資料的方法。因此,社會統計學派也日益重視方法論的研究,出現了從實質性方法論轉化的趨勢。但是,社會統計學派仍然強調在統計研究中必須以事物的質為前提和認識事物質的重要性,這同數理統計學派的計量不計質的方法論性質是有本質區別的。

迅速發展

現代

20世紀初以來,科學技術迅猛發展,社會發生了巨大變化,統計學進入了快速發展時期。歸納起來有以下幾個方面。

1、由記述統計向推斷統計發展。記述統計是對所蒐集的大量資料資料進行加工整理、綜合概括,通過圖示、列表和數位,如編製次數分布表、繪製直方圖、計算各種特征數等,對資料進行分析和描述。而推斷統計,則是在蒐集、整理觀測的樣本資料基礎上,對有關整體作出推斷。其特點是根據帶隨機性的觀測樣本資料以及問題的條件和假定(模型),而對未知事物作出的,以概率形式表述的推斷。當今西方國家所指的科學統計方法,主要就是指推斷統計來說的。

2、由社會、經濟統計向多分支學科發展。在20世紀以前,統計學的領域主要是人口統計、生命統計、社會統計和經濟統計。隨著社會、經濟和科學技術的發展,到今天,統計的範疇已覆蓋了社會生活的一切領域,幾乎無所不包,成為通用的方法論科學。它被廣泛用于研究社會和自然界的各個方面,並發展成為有著許多分支學科的科學。

3、統計預測和決策科學的發展。傳統的統計是對已經發生和正在發生的事物進行統計,提供統計資料和資料。20世紀30年代以來,特別是第二次世界大戰以來,由于經濟、社會、軍事等方面的客觀需要,統計預測和統計決策科學有了很大發展,使統計走出了傳統的領域而被賦予新的意義和使命。

當代現狀

資訊理論控製論系統論與統計學的相互滲透和結合,使統計科學進一步得到發展和日趨完善。資訊理論、控製論、系統論在許多基本概念、基本思想、基本方法等方面有著共同之處,三者從不同角度、側面提出了解決共同問題的方法和原則。三論的創立和發展,徹底改變了世界的科學圖景和科學家的思維方式,也使統計科學和統計工作從中吸取了營養,拓寬了視野,豐富了內容,出現了新的發展趨勢。

資訊理論創始人香農資訊理論創始人香農

計算技術和一系列新技術、新方法在統計領域不斷得到開發和套用。近幾十年間,電腦技術不斷發展,使統計資料的蒐集、處理、分析、存貯、傳遞、印製等過程日益現代化,提高了統計工作的效能。電腦技術的發展,日益擴大了傳統的和先進的統計技術的套用領域,促使統計科學和統計工作發生了革命性的變化。如今,電腦科學已經成為統計科學不可分割組成部分。隨著科學技術的發展,統計理論和實踐深度和廣度方面也不斷發展。

統計在現代化管理和社會生活中的地位日益重要。隨著社會、經濟和科學技術的發展,統計在現代化國家管理和企業管理中的地位,在社會生活中的地位,越來越重要了。人們的日常生活和一切社會生活都離不開統計。英國統計學家哈斯利特說:“統計方法的套用是這樣普遍,在我們的生活和習慣中,統計的影響是這樣巨大,以致統計的重要性無論怎樣強調也不過分”。甚至有的科學有還把我們的時代叫做“統計時代”。顯然,20世紀統計科學的發展及其未來,已經被賦予了劃時代的意義。

理論統一

社會統計學與數理統計學的理論統一

據權威統計學史記載,從17世紀開始就有了“政 治 算 術”. “國勢學”,

王見定教授王見定教授

即初級的社會統計學,起源于英國.德國。幾乎同時在義大利出現了“賭博數學”,即初級的概率論。直到19世紀,由于概率論出現了大數法則和誤差理論,才形成了初級的數理統計學。也就是說 :社會統計學的形成早于數理統計學兩個世紀。由于社會統計學廣泛 地用于經濟和政治,所以得到了各國歷屆政府的極大重視,並得到系統的發展。而 數理統計學在20世紀40年代以後,由于概率論的發展,而得到飛速發展。經過近400年的變遷 ,世界上已形成社會統計學與數理統計學兩大體系。兩體系爭論不休,難分伯仲.王見定教授經過30年的學習與研究,發現了社會統計學與數理統計學的聯系和區別。它們的關系與著名的牛頓力學與相對論的關系非常相似。相對論力學在接近光速時使用,而大多數情況是遠離光速的,此時使用牛頓力學既準確又方便。如果硬套相對論力學,則是殺雞用宰牛刀,費力不討好。社會統計學在描寫變數時使用;數理統計學在描寫隨機變數時使用。

我們知道變數與隨機變數是既有聯系又有區別的。當變數取值的概率不是1時,變數就變成了隨機變數;當隨機變數取值 的概率為1 時,隨機變數就變成了變數。

變數與隨機變數的聯系與區別搞清楚了,社會統計學與數理統計學的關系就搞清楚了。以後,在描述變數時,大膽地使用社會統計學;在描述隨機變數時,就用數理統計學。如果在描述變數時非用數理統計學,那就是殺雞用了宰牛刀。近70年,由于數理統計學的飛速發展,大有“吃掉”社會統計學的勢頭,尤其是以美國為代表的發達國家,幾乎認為統計學就是數理統計學。實際上,這是一個極大的誤區。王見定教授的研究已經說明了數理統計學永遠“吃不掉”社會統計學,今後的日子,將是社會統計學與數理統計學共存與互補。社會統計學與數理統計學的爭論可以結束了。

結束語:“社會統計學與數理統計學的統一”對近四百年歷史的統計學進行了科學的疏理,規範了整個統計學的發展,結束了一百年來社會統計學與數理統計學之間的爭論。由于經濟是通過統計學進行計量和分析的,所以社會統計學與數理統計學的統一,必將從整體上提高經濟學的分析水準。

“社會統計學與數理統計學的理論統一”的重大意義

王見定指出:社會統計學描述的是變數,數理統計學描述的是隨機變數,而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯系,且在一定條件下可以相互轉化的數學概念。王見定教授的這一論述在數學上就是一個巨大的發現,我們知道“變數”的概念是17世紀由著名數學家笛卡爾首先提出,而“隨機變數”的概念是20世紀30年代以後由蘇聯學者首先提出,兩個概念的提出相差3個世紀。截至到王見定教授,世界上還沒有第二個人提出變數和隨機變數兩者的聯系、區別以及相互的轉化。我們知道變數的提出造就了一系列的函式論、方程論、微積分等重大數學學科的產生和發展;而隨機變數的提出則奠定了概率論和數理統計等學科的理論基礎和促進了它們的蓬勃發展。可見變數、隨機變數概念的提出其價值何等重大,從而把王見定教授在世界上首次提出變數、隨機變數的聯系、區別以及相應的轉化的意義稱為巨大、也就不視為過。

下面我們回到“社會統計學和數理統計學的統一”理論上來。王見定教授指出社會統計學描述的是變數,數理統計學描述的是隨機變數,這樣王見定教授準確地界定了社會統計學與數理統計學各自研究的範圍,以及在一定條件下可以相互轉化的關系,這是對統計學的最大貢獻。它結束了近400年來幾十種甚至上百種以上五花八門種類的統計學的混戰局面,使它們回到正確的軌道上來。

由于變數不斷地出現且永遠地繼續下去,所以社會統計學不僅不會消亡,而且會不斷發展狀大。當然數理統計學也會由于隨機變數的不斷出現同樣發展狀大。但是,對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜的多,而且直到今天數理統計的研究尚處在較低的水準,且使用起來比較復雜;再從長遠的研究來看,對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究,這與我們通常研究復雜問題研究轉化為若幹簡單問題的研究的道理是一樣的。既然社會統計學描述的是變數,而變數描述的範圍是極其寬廣的,絕非某些數理統計學者所雲:社會統計學隻作簡單的加、減、乘、除。從理論上講,社會統計學應該復蓋除了數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。所以王見定教授提出的“社會統計學與數理統計學統一”理論,從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說,並從理論上和套用上論證了社會統計學的廣闊前景。

英文版《社會統計學與數理統計學的統一》一書于2010年6月由中國經濟出版社出版,並陸續向國外發行。 該書對有近四百年歷史的統計學進行了科學的梳理,規範了整個統計學的發展,結束了一百多年來社會統計學與數理統計學之間的爭論。註:該書著者王見定教授是國際統計學會會員,國際著名數學家。 The book "The Unity of Social Statistics and Mathematical Statistics" was published by China Economic Publishing House in June 2010 and the book will be put on sale throughout the world.編號:342705 出版社:中國經濟出版社。

檢驗套用

統計學的中心問題就是如何根據樣本去探求有關整體的真實情況。因此,如何從一個整體中抽取一些元素組成樣本,什麽樣的樣本最能代表整體,這直接影響著統計的準確性。如果抽取元素的方法是使整體中的元素成分不改,所觀測到的數值是互相獨立的隨機變數,並有著和整體一樣的分布,這樣的樣本是一個簡單的隨機樣本,它是整體的最好代表,而取得簡單隨機樣本的過程叫做簡單隨機取樣。

簡單隨機取樣就是重復進行同一隨機試驗,也就是指每次試驗都在同一組條件下進行,因而每次試驗得到什麽結果,其可能程度都是固定不變的。對于有限整體,簡單隨機抽樣意味著每次抽出一個元素後,放還再抽,若不放還,整體的成分將有所改變,那麽再抽時,出現各種結果的可能程度就相對地改變了。至于無限整體則沒有區分“放回”或“不放回”的必要。

除以上述原則外,另一方面,獲得樣本的具體方法能否保證觀察值是獨立的,這是問題的關鍵,因此,一樣本的隨機與否還取決于獲得樣本的具體方法。

在具體進行取樣時,必須根據研究目的的不同,選擇不同的取樣方法。

①單純隨機取樣法先把每個個體編號,然後用抽簽的方式從整體中抽取樣本。這種方法適用于個體間差異較小、所需抽選的個體數較少或個體的分布比較集中的研究對象。

②分區隨機取樣法將整體隨機地分成若幹部分,然後再從每一部分隨機抽選若幹個體組成樣本。這種抽樣法可以更有組織地進行,而且中選的個體在整體的分布比單純隨機取樣更均勻。

③系統取樣法先有系統地將整體分成若幹組,然後隨機地從第一組決定一個起點,如每組15個元素,決定從第一組的第13個元素選起,那麽以後選定的單位即28,43,58,73等等。

④分層取樣法根據對整體特徵的了解,把整體分成若幹層次或類型組,然後從各個層次中按一定比例隨機抽選。這種方法的代表性好,但若層次劃分得不正確,也不能獲得有高度代表性的樣本。

學校排名

學科評估高校排名:0714 統計學(2012年)

本一級學科中,全國具有“博士一級”授權的高校共56所 ,本次有46所參評;還有部分具有“博士二級”授權和碩士授權的高校參加了評估; 參評高校總計87所。以下積分相同的高校按學校代碼順序排序。(排名是依據各學校送檢材料得來)

學校代碼

學校名稱

學科整體水準積分

10002

中國人民大學

90

10001

北京大學

88

10384

廈門大學

85

10055

南開大學

83

10200

東北師範大學

83

10269

華東師範大學

83

10272

上海財經大學

83

10353

浙江工商大學

78

10358

中國科學技術大學

78

10422

山東大學

78

10004

北京交通大學

76

10027

北京師範大學

76

10034

中央財經大學

76

10173

東北財經大學

76

10028

首都師範大學

74

10038

首都經濟貿易大學

74

10246

復旦大學

74

10335

浙江大學

74

10558

中山大學

74

10003

清華大學

73

10248

上海交通大學

73

10532

湖南大學

73

10533

中南大學

73

10559

暨南大學

73

10610

四川大學

73

10213

哈爾濱工業大學

72

10284

南京大學

72

10486

武漢大學

72

10487

華中科技大學

72

10520

中南財經政法大學

72

10635

西南大學

72

10036

對外經濟貿易大學

70

10125

山西財經大學

70

10183

吉林大學

70

10285

蘇州大學

70

10357

安徽大學

70

10386

福州大學

70

10611

重慶大學

70

11078

廣州大學

70

11560

西安財經學院

70

10378

安徽財經大學

69

10511

華中師範大學

69

10689

雲南財經大學

69

10698

西安交通大學

69

10011

北京工商大學

68

10094

河北師範大學

68

10140

遼寧大學

68

10252

上海理工大學

68

10280

上海大學

68

10299

江蘇大學

68

10320

江蘇師範大學

68

10327

南京財經大學

68

10446

曲阜師範大學

68

10459

鄭州大學

68

10530

湘潭大學

68

10596

桂林理工大學

68

10697

西北大學

68

10741

蘭州財經大學

68

11117

揚州大學

68

11482

浙江財經學院

68

11799

重慶工商大學

68

10319

南京師範大學

66

10475

河南大學

66

10488

武漢科技大學

66

10512

湖北大學

66

10701

西安電子科技大學

66

11414

中國石油大學

66

10052

中央民族大學

65

10294

河海大學

65

10336

杭州電子科技大學

65

10338

浙江理工大學

65

10389

福建農林大學

65

10491

中國地質大學

65

10513

湖北師範學院

65

10536

長沙理工大學

65

10602

廣西師範大學

65

10613

西南交通大學

65

10681

雲南師範大學

65

10736

西北師範大學

65

10759

石河子大學

65

11660

重慶理工大學

65

11846

廣東外語外貿大學

65

87903

上海社會科學院

65

10112

太原理工大學

64

10165

遼寧師範大學

64

10166

沈陽師範大學

64

10231

哈爾濱師範大學

64

10574

華南師範大學

64

分支學科

主分支

統計學史

理論統計學統計調查分析理論

統計核算理論

統計監督理論

統計預測理論

統計邏輯學

統計法學

描述統計學

推斷統計學

經濟統計學

巨觀經濟統計學

微觀經濟統計學

管理統計學

科學技術統計學

農村經濟調查

社會統計學

教育統計學

文化與體育統計學

衛生統計學

司法統計學

社會福利與社會保障統計學

生活質量統計學

人口統計學

環境與生態統計學

自然資源統計學

環境統計學

生態平衡統計學

國際統計學

國際標準分類統計學

國際核算體系與方法論體系

國際比較統計學

其他學科

生物統計學

商務統計學

工程統計學

心理統計學

化學統計學

檔案統計學

社會經濟統計學

水文統計學

統計考古學

數理統計學

統計語言學

統計物理學

化學統計學

體育統計學

延伸學科

有些科學廣泛的套用統計的方法使得他們擁有各自的統計術語,這些學科包括:

農業科學

生物統計

商用統計

資料採礦(套用統計學以及圖形從資料中獲取知識)

經濟統計學

電機統計

統計物理學

人口統計

心理統計學

教育統計學

社會統計(包括所有的社會科學﹚

文獻統計分析

化學與程式分析(所有有關化學的資料分析與化工科學)

運動統計學(特別是棒球以及曲棍球)

統計對于商業以及工業是關鍵的一環,它一般被用來了解與測量系統變異性,程式控製,對資料作出結論,並且完成資料取向的決策,在這些領域統計扮演了一個重要的角色。

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