统计学实习个人总结

20##-12-26 19:27

统计学实习个人总结

　　本学期我们专业开设了统计学课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型喝基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的也是教育改革的方向。为此，在本学期即将结束之时，我们教研室特安排了一周的试验时间。通过实践提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，也通过试验加深我们对课本上理论的认识和掌握。实习时间为大三上学期第十八周一周时间，实习地点为法律系机房，指导老师为李君平。

统计是处理数据的一门科学，统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。随着人们对定量研究的日益重视，统计方法已被应用到自然科学和社会科学的众多领域。几乎所有的的研究领域都要用到统计方法，比如政府部门、学术研究领、日常生活中、公司和企业的生产经营管理中都要统计。因此学好统计学对我们以后的工作和生活斗有好处，通过时间加深对统计学理论的掌握和应用显得更为重要。

   本次实习是通过上机试验的形式，主要通过运用EXCEL软件对数据进行处理、分析、解释，以学习过的理论为指导和老师的现场指导。数据来源是简介来源，一部分是老师从平顶山市统计局取得，一部分是通过网络取得。

我们小组的课题是《城镇居民家庭人均平均每人全年消费性支出及比重》。老师从市统计局取得的是20##年平顶山市城镇居民家庭平均每人全年消费性支出及比重，我们自己又从国家统计局网站上收集了从1995-2005（20##年的数据缺乏除外）十年间的全国消费性支出城镇居民家庭平均每人全年消费性支出及比重的数据。先对各年的数据分别制成饼图进行分析。其分析主要是消费性支出的八大类（1、食品2、衣着3、家庭设备、用品及服务4、医疗保健5、交通和通讯6、教育及文化服务7、居住8、杂项商品和服务各项支出占总消费性支出的比重的分析。然后再汇成线条比较全国近十年其消费性各项支出总额及占消费性总支出的比重的变化趋势。最后将平顶山市的统计信息与全国平均水平相比较分析平顶山市和去全国平均水平相比处于一个什么样的水平。

　　在这次试验过程中我们运用到的课本上的理论主要有数据的搜集、数据的图表展示。另外还注意运用到了EXCEL数据处理技术。

1、 数据的搜集

　　统计数据的来源渠道主要有两个。一个是数据的间接来源，另一个是数据的直接来源。城镇居民家庭平均每人全年消费性支出状况的调查是一项系统庞大的调查任务，需要投入大量的人力、物力、财力。我们作为学生没有那样的能力也没有那个时间来通过自己的调查来获得的一手的资料，更主要是因为，我们只是试验没有那个必要来亲自调查，因此在数据的来源方面主要是间接来源。由老师从市统计局取得和自己从网络上取得别人调查好的数据。数据来源是平顶山市统计局和国家统计局公布的数据其来源具有可靠性和真实性。

2、 数据的图表展示

　　表格性的数据，我们不易从中找出规律性的东西，不便于我们对其分析。而将表格性的出具同图表的形式展示出来使数据说明更加形象直观。便于我们从中发现其规律。本次试验所分析的数据是数值型寻呼机。数值型数据的展示方法很多，对分类数据和顺序数据的展示方法都适用于数值型数据而数值型数据还有自己的一些图示方法。饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示，一个样本中（或总体）个组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。在本次试验中研究各个年份消费性各项支出占全部消费性支出的比重是一个结构性的问题，因此适合用饼图展示。

　　如果数据是在不同时间上取得的，即时将序列数据，则可以绘制线图。线图主要用于反映现象随时间变化的特征，在纵向比较近十年各项消费性支出总额和占全部消费性支出中变化的趋势时是一个时间序列数据，因此适合用线图展示。

3、 EXCEL数据处理技术

　　我们学习的教材的一个特点就是更加突出了与计算机的结合主要是突出了与EXCEL的结合。因此我们在试验中更主要的是运用EXCEL软件对数据处理分析。EXCEL数据处理技术贯穿与整个试验过程的始终。EXCEL是我们统计试验的基础知识。若不知EXCEL的运用则无法进行试验。因此在试验中运用最多的还是EXCEL技术。书本上的统计知识学会学不会暂且不说这EXCEWL技术也练的可以了。

试验结果展示

　　这张图是平顶山市20##年消费性各项支出在全部消费性支出里的比重的饼图。从中可以看出在整个消费性支出之中食品的支出所占的比重最大，占到35%其次是衣着占14%而其他方面的支出所占的比重明显低于这两项的支出。恩格尔系数还比较高。

　　这张图是20##年全国城镇居民家庭平均每人全年消费性支出结构图。与20##年平顶山市消费性支出结构相比，食品方面的支出变化不大，衣着方面的支出相差较大，平顶山市衣着支出明显高于全国平均水平。

　　这张是全国近十年来消费性支出金额变化情况，从图中可以看出从1995年到20##年各项消费性支出金额都在上升，其中消费性支出总金额增长比率最大。但这张总金额的变化趋势并不能说明居民的生活水平。毕竟今天的物价与十年前不一样，工资水平不一样，同样100元前的购买力更不一样。因此应结合下图来分析居民消费性水平状况。

　　这张图中就剔除了工资收入、物价水平、单位金额购买力的影响。从比例状况来分析才能看出居民真实的消费水平。在这张图中食品方面的支出和衣着方面的支出比例都在下降，也就是恩格尔系数在下降，说明居民的生活水平在提高。

试验中的问题

　　本次试验在指导老师的指导下和各组组长的认真负责下进行的还算顺利，对数据分析中遇到的问题都得到了解决，试验结果和幻灯片的制作在规定的时间内完成。但在试验中也存在不少的问题。

1、 本次试验与其说是一次统计学实习还不如说是计算机常用办公软件的实习。在本次实习中我负责的课题是《城镇居民家庭平均每人全年消费性支出及比重》先对平顶山市20##年的数据和全国近十年的数据制成饼图，分析消费性各项支出占全消费性支出的比重。又做了一个线图纵向比较消费性支出金额和其比重的变化趋势。在加上后来的WORD文档报告和幻灯片，在整个过程中运用到的统计学知识有数据的搜集和图示。其他统计学理论几乎没有用到。数据搜集和展示部分的内容在整个统计学理论体系中只是很小的一部分，也是很基础的部分而在试验中数据的搜集占用的时间又不是很多，一个小时搞定。图示方面的理论在试验中占很大部分，二年图示部分也不算是统计学的核心理论，在以前学习计算机市也讲过。在整个实习过程中大部分时间都在学习EXCEL数据处理技术，而对统计学实践效果不强。没有真正达到实习的目的。

2、 对课本统计学理论了解的太少，不是以理论指导实践而是用实践结合课本来学习理论。我们学习的专业是社会保障，开设的统计学属于经济学系列的课程，好多同学都不对其感兴趣再加上其是数学的分类学科，由于数学学习的不好，因此学习起来比较困难。好多同学都没怎么去学，在实践之前对统计学理论了解太少，又怎么去指导实践，好多的同学也都是用到哪方面的知识再去从新翻课本。

3、 同学们的学习不强，试验不积极。在试验过程中好多同学都是趁机放个假休息几天。好多同学到了机房也不做实验而是上网弄博客，玩游戏。组长的工作无法展开。又的同学也就是勉强着胡乱做点工作了事，结果出来也是马马虎虎，错误不少。整个试验结果不是小组成员共同完成的，而是个别同学做出来的。

学习心得

    此次试验虽说收获不大，但还是有收获的。至少我自己有收获。在实习过程中我一直用认认真真的态度去努力学习，学习理论知识和上机试验相结合。通过实习我不仅复习了课本知识，通过与实践相结合，我对理论知识有了更深入的了解也学会了对理论的实践应用，也增强了我的动手操作的能力和理论与实践相结合的思想。在与小组成员的合作中我学会了以与队友合作的技能和处理和队友之间因工作产生的意见不合的能力。而这些都是在学习理论知识之中学不到的，这将对我个人以后走上工作岗位都是很有用的技能

　　统计学实验心得

　　?? 在两天的统计学实验学习中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对Excel操作软件的应用。下面是我这次实验的一些心得和体会。

　　?? 统计学（statistics）一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，Eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。

　　?? 实验过程中，对Excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基础。

　　?? 数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。

　　?? 通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。

　　?? 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼；其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。

　　?? 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 ?

　　?? ?通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已，更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。统计学的学习就是对数据的学习，而通过实验可以加强我们对统计数据的认知和运用，更好的学习统计学的知识。虽然实验时间很短暂，但对统计知识掌握的要求并没有因时间的短暂而减少，相反我们更得努力掌握和运用统计学的新知识，提高自己的数据分析和处理能力，促进统计学的新发展。??? 以上就是我这次实验的一些心得体会，希望可以对自己有所帮助。

 

第二篇：统计学原理 总结

统计的基本任务 所谓推断，就是以样本所包含的信息为基础对总体的某些特征作出判断、预测和估计

统计研究的基本方法有哪些

1. 大量观察法2.统计分组法3.综合分析法4.统计模型法5.归纳推断法

如何理解统计总体的基本特征 同质性，大量性，差异性

试述统计总体和总体单位的关系 凡是客观存在，并与某一项同性质基础结合起来的由许多事物组成的整体，称为总体；构成总体的每个独立的个别事物称为总给单位；随着研究和目的和任务的变动，总体和总体单位可以变换。

标志与指标有何区别何联系

主要区别：1 标志是说明总体单位特征的，指标是说明总体特征的； 2 标志有不能用数值表示的品质标志和能用数值表示的数量特征，指标都是用数值表示。 主要联系：1 有些统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总得到的 2 在一定研究范围内指标和数量标志之间存在着变换关

统计工作的任务1.对国民经济和社会发展情况进行统计调查和统计分析 2.提供统计资料和统计咨询意见 3.实行统计监督

统计调查的种类 1.按调查范围分 全面调查、非全面调查

2.按调查的时间是否连续 分经常性调查（连续）、一次性调查（定期）

3.按调查组织方式分 统计报表调查、专门调查

统计调查方式 普查 抽样调查 .统计报表 .重点调查 .典型调查

统计调查方法 直接观察法、报告法、采访法、问卷法、网上调查法、邮寄调查法、电话调查法等。

调查方案设计 1.确定调查目的 2.确定调查对象和调查单位（注意：调查对象、调查单位、填报单位三者是不同的概念） 3.确定项目和拟定调查表（注意四个问题）

4.确定调查时间和调查期限（注意：调查时间、调查期限、调查登记时间三者的不同） 5.制订调查工作的组织实施计划

统计调查误差的种类

（一）统计误差从其产生的原因来看，可以分为两类：登记性误差和代表性误差两类

（二）统计误差根据是否带有倾向性，又可分为系统性误差（系统性登记误差、系统性代表误差）和非系统性误差（非系统性登记误差、非系统性代表误差）

什么是平均指标 是同类社会经济现象总体内各单位某一数量标志在一定时间，地点和条件下数量差异抽象化的代表性水平指标，其数值表现为平均数。

平均指标可以分为哪些种类 算术平均数 几何平均数 调和平均数 众数 中位数 为什么说平均数反映了总体分布的集中趋势

就社会经济现象变量数列的分配情况看，通常是接近平均数的标志值居多，而远离平均数的标志值少；与平均数离差愈小的数值的次数愈多，而离差愈大的标志值次数愈大，形成正离差与负离差大体相等，整个变量数列以平均数为中心而波动的状况。所以平均数反映了总体分布的集中趋势

为什么说简单算术平均数是加权算术平均数的特例 f1=f2=fn 相等 众数和中位数分别有哪些特点？

众数1.数量不唯一性

2.位置平均数，其数值不受极值的影响

3.其计算的假定前提是：数据分布具有明显的集中趋势，即假定众数所在组与相邻两组的频数之差反映了数据分布陡峭上升而缓慢下降这一特征；且众数组的频数在该组内是均匀分布的。

中位数 ① 数量唯一性；

② 位置平均数，其数值不受极值的影响；

③ 其计算的假定前提是：数据分布具有明显的

集中趋势，且中位数组的频数在该组内是均匀分

布的；

④各变量值与中位数的离差绝对值之和最小。即：

∑│Xi-Me│=min

动态数列概念及意义

概念 动态数列又称时间数列、时间序列，它是将某一统计指标在不同时间上的数值，按时间先后顺序加以排列所形成的一种统计数列，即将某一个指标在不同时间上的数值,按其时间的先后顺序排列起来,就形成一个动态数列

意义 时间数列分析可以描绘社会经济现象变化的过程；说明社会经济现象发展的速度和趋势；可以探索社会经济现象发展变化的规律性；还可以对社会经济现象的发展进行预测。 长期趋势的测定方法

（一）时距扩大法:只能对数列修匀，不能预测。

（二）序时平均法

（三）移动平均法:可以对数列修匀或预测，但有时滞效应。

（四）数学模型法

1.直线模型法:重点介绍最小平方法配合直线模型。**

2.曲线模型

时间数列构成要素

一是时间要素 二是反映现象在不同时间上数量表现的统计数据

时间数列的种类 一般将时间数列按其指标表现形式的不同分为总量指标时间数列、相对指标时间数列和平均指标时间数列三种

动态数列的编制原则

1. 时期长短应相等 2. 总体范围应统一 3. 计算方法要统一 4. 经济内容应相同

如何选择平均发展速度的计算方法？

水平法:侧重考察末期水平,。 累计法：累计法侧重考察整个计算机的总和水品 简述测定季节指数的原始资料平均法的基本原理和步骤。

其计算的一般步骤是：

1、计算数年内同月（或季）平均数； 2、计算总的月（或季）平均数；3、计算各月（或季）的季节指数： 4、预测，根据季节指数预测未来某年各月或各季的数值。 季节指数=同月（年）平均数/总平均水平

移动平均法能不能剔除季节变动？为什么？

原始资料平均法简便、易懂，但它没有考虑长期的影响。所以，计算出的季节指数不够精确，尤其是在原始数列中存在长期趋势且波动较大时，就对前后期的平均数产生很大的影响，从而使季节指数的精确性大打折扣

统计指数的作用

1综合反映不能直接相加或对比的复杂现象总体的变动方向和程度。

2用指标体系分析受多因素影响的现象总体变动中各个因素变动的影响方向和程度。 3通过编制指数数列，反映现象变化的长期趋势。

综合指数的编制步骤

1确定指数化因素:要研究其数量变化的因素。例如，产量综合指数中，产量为指数化因素。 2确定同度量因素:将不能直接相加的因素转化为可以相加的因素（同度量作用和权数作用）。例如，产量综合指数中，价格为同度量因素。

3确定同度量因素的时期

原则如下：

编制质量指标指数时，以报告期的数量指标为同度量因素。

编制数量指标指数时，以基期的质量指标为同度量因素。

指数体系的作用

1.利用指数体系，可以分析各个因素对于现象总体变动的作用方向和影响程度。

2.利用指数体系还可以进行指数之间的相互推算

指数体系的因素分析

（一）概念 利用指数体系对现象的综合变动从绝对数和相对数两方面分析其受各因素影响的方向和程度的一种方法。

（二）要点和步骤**

1.构建指数体系,将总指数分解为因素指数的连乘积

2.假定其他因素不变，测定某一因素的影响方向和程度。

3.相对数分析:现象总变动指数等于因素指数的连乘积。

4.绝对数分析:现象总变动额等于各因素影响额之和

综合评价指数的构建步骤

1.建立综合评价指标体系

2.确定各项指标的评价标准

3.确定各项评价指标的权重

4.选择评价指标的合成方法。常用加权平均或几何平均法

在实践中，比较成熟、可行的方法主要有两种：标准比值法和功效系数法

本章小结

一、统计指数的概念和种类

二、综合指数的编制原则和步骤**

1.数量指标指数:以基期质量指标为同度量因素。

2.质量指标指数:以报告期数量指标为同度量因素。

三、平均数指数是综合指数的变形，在掌握非全面资料时有独特的优点，具体编制有两种情况：

1.加权算术平均数指数:用以编制数量指标指数,以基期价值额为权数算术平均。

2.加权调和平均数指数:用以编制质量指标指数,以报告期价值额为权数调和平均。

四、指数体系与因素分析

(一)指数体系的作用与建立

(二)指数体系的因素分析法:从相对数和绝对数两方面进行分析。

1.总量指标的两因素分析法

2.总量指标的三因素分析法

五、统计指数在我国的应用(了解)

如工业生产指数、消费价格指数、股票价格指数等。

抽样估计的特征

1.抽样估计是由部分推断总体的一种认识方法。

2.抽样估计建立在随机取样的基础上。

3.抽样估计运用的是不确定的概率估计方法。

4.抽样估计的误差可以事先计算并加以控制。

总体方差的确定

1.用抽样方差资料代替。已经证明，样本方差相当接近总体方差。这是实际工作中最常用的

一种方法。

2.用过去调查所得的资料，既可以是抽样资料，也可以是全面资料。如果有几个不同的总体方差资料，则应选用最大值。

3.对成数的方差，可以选用最大值0.5*0.5=0.25

点估计法的评价

1. 计算简便直观，一般不考虑抽样误差和可靠程度。

2.适用于对估计准确与可靠程度要求不高的情况。

确定样本容量的必要性

在其他条件不变时，抽样误差的大小与抽取的样本单位数紧密联系。但是如果抽样单位数过多，不仅会影响统计资料时效性，还可能受人员、经费等物质条件的制约；而抽样单位数过少，又可能达不到预期效果。从某种意义上讲，确定样本容量是抽样调查之前所关心的中心问题。

影响样本容量的因素有：

1.总体被研究标志的变异程度。在其他条件不变的情况下，标志的变动程度越大，确定的样本单位数就多。

2.允许的误差范围。在其他条件不变的情况下，允许的误差范围越小，相应地必须抽取的样本单位数就多。

3.抽样推断的置信度。在其他条件不变的情况下，要求的可靠程度越高，所必须样本容量越大。

4.抽样方法和抽样组织形式。由于在同样条件下，不同的抽样方法和组织形式有不同的抽样误差，所以在误差保证相同时，它所必须抽样单位民必然不。

简单随机抽样特点：1）每个单位被抽中的机会均等；2）简便易行；3）适用于：总体单位的标志变异程度不大（均匀分布）时，否则不宜。

机械抽样

1.概念 又称等距抽样或系统抽样。是先将总体各单位按某一标志排列，然后依固定顺序和间隔来抽选样本单位的组织方法。

2.特点 1）是不重复抽样；

2）可保证被抽选的单位在总体中均匀分布，提高样本的代表性。

整群抽样

1.概念：又称集团抽样，是先将总体各单位划分成若干群，再以群为单位从中随机地抽取若干群，对被抽中的群的所有单位进行全面调查的一种抽样组织形式。

2.抽样方法

第一步：先将所要研究的总体根据需要划分出若干群；

第二步：把各群按时间或空间顺序编号；

第三步：按简单随机抽样或机械抽样的方法抽取样本群。

显然，整群抽样是不重复抽样，其实质上是以群代替

单位标志值之后的简单随机抽样，并对选中群进行全面

调查，所以只存在群间抽样误差，而不存在群内抽样误

差，这一点和类型抽样只存在组内抽样误差，不存在抽

样误差恰好相反。

抽样估计的置信度与精确度

1.置信度：表示区间估计的可靠程度或把握程度，也即所估计的区间包含总体参数真实值的可能性大小，一般以1- 表示。其中 表示显著性水平，即某一小概率事件发生的临界水平。

置信度通常采用三个标准：

（1）显著性水平=0.05，即1- =0.95

（2）显著性水平=0.01，即1- =0.99

（3）显著性水平=0.001，即1- =0.999

2.抽样估计的精确度：用置信区间的大小即抽样极限/允许误差来表示。

3.抽样估计的置信度与精确度的矛盾关系。

在样本容量和其他条件一定的情况下，

若希望抽样估计有较高的可靠度，则必须扩大置信区间，即必须降低估计的精确度； 若希望抽样估计有较高的精确度，即置信区间范围缩小，则必须降低估计的把握度。 即：抽样估计要求的把握度越高，则抽样允许误差越大，精确度越低；反之则相反。 整群抽样与类型抽样的区别

类型抽样划分的组称为“类”，作用是缩小总体，使总体的变异减少，而抽取的基本单位仍是总体单位；

整群抽样划分的组称为“群”，作用是扩大单位，抽取的基本单位不是总体单位而是群，从而简化抽样工作程序。

多阶段抽样

优点;1.便于组织抽样。2.可以获得各阶段单元的调查资料。 3.方式灵活 4.抽样单位的分布较广，降低抽样误差。

适用情况 当总体单位很多且分布广泛，几乎不可能从总体中直接抽取总体单位时，常采用多阶段抽样。

统计指数分类：

按反映现象的范围不同：个体指数，总指数 按指数性质不同：数量指标指数，质量指标指数 按编制方法不同：综合指数，平均数指数。