统计学对比分析方法(请问下四种应用统计学分析方法区别)
1.请问下四种应用统计学分析方法区别
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。
给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。
这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticumcollegium（国会）以及意大利文statista（国民或政治家）。德文Statistik，最早是由GottfriedAchenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。
在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由JohnSinclair引进到英语世界。 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斯多德时代，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，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”（Mattersofstate）阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。
他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”（Statistics）。
统计学依然保留了城邦（state）这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”（Politcalarthmetic）阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。
“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
1690年英国威廉·配弟出版（政治算数）一书作为这个阶段的起始标志. 威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉？配弟的（政治算数）被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉？配弟本人也被评价为近代统计学之父。
配弟在书中使用的数字有三类： 第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多； 第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种： “（1）以已知数或已知量为基础，循著某种具体关系进行推算的方法； （2）通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法； （3）以平均数为基础进行推算的方法”； 第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。
从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。 第三阶段称之为“统计分析科学”（）阶段 在“政治算数”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。
十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程.当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。 “统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端.1908年，“学生”氏（WilliamSleeyGosset的笔名Student）发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。
它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。 现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱（AdolpheQuelet），他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法. 现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。
数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。
于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了。
2.请问下四种应用统计学分析方法区别
四种数据分析方法为：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
描述型分析这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。
了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
诊断型分析描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
如“销售控制台”，从图中可以分析出“区域销售构成”、“客户分布情况”、“产品类别构成”和“预算完成情况”等信息。预测型分析预测型分析主要用于进行预测。
事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。
数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。
预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。如“销售额和销售量”，可以分析出全面的销售量和销售额基本呈上升趋势，借此可推断明年的基本销售趋势。
指令型分析数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。
通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。
扩展资料： 分析方法，是指实验室对样品进行分析检验的依据。其中以科学、技术、实践经验和综合成果为基础，经有关方面协商一致，由主管机构批准，以特定形式发布，作为共同遵守的准则和依据的分析方法称为标准方法，或称方法标准。
参考资料来源：百度百科-分析方法。
3.统计学中什么是对比分析中必须注意的可比性原则
统计总体---根据一定的目的和要求，统计需要研究有关的统计总体，所谓统计总体.是由客观存在的\具有某种共同性质的许多个别单位构成的整体，简称总体；统计总体的分类
总体是一个简化的概念，它可以分为自然总体和测量总体.所谓自然总体就是由客观存在的具有相同性质的许多个别事物构成的整体；自然总体中的个体通常都具有多种属性，我们把个体所具有某种共同那个属性的数值的整体称为一个测量总体.
如果统计总体中的包括的单位数是有限的，则称为有限总体；如果一个统计总体中包括的单位数可以是无限的，称为无限总体.
统计总体的基本特征
总体和总体范围的确定，取决于统计研究的目的要求.
而形成总体的必要条件，亦即总体必须具备的三个特性：
1大量性
2同质性
3变异性.
相对指标是质量指标的一种表现形式.它是通过两个有联系的统计指标对比而得到的，其具体数值表现为相对数，一般表现为无名数，也有用有名数表示的.
相对指标按其作用不同可划分为六种：结构相对指标、比例相对指标、强度相对指标、动态相对指标、比较相对指标和计划相对指标.
绝对指标用绝对数（频数）表示
时间数列是一种统计数列，它是将某一现象或统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列.由于时间数列表现了现象在时间上的动态变化，故又称动态数列.
时间数列主要有以下作用：
1.可以描述社会经济现象在不同时间的发展状态和过程.
2.可以研究社会经济现象的发展趋势和速度以及掌握起发展变化的规律性.
3.可以进行分析和预测.
它可以用绝对数、相对数或平均数编制.用绝对数编制的动态数列是基本的动态数列，按照绝对数所反映的社会经济现象的不同性质，绝对数动态数列又可分为时期数列和时点数列两种.动态数列中的各个指标必须有可比性.
时间数列主要有以下编制原则：
1.前提条件：保证同一时间数列中各项指标值的可比性.
2.时间长短应该可比.
3.总体范围大小应该一致.
4.指标的内容和计算方法应该统一.
统筹归划，可以利用统计学中介绍的方法来计算出很多你自己需要的数据，再和相互比较研究得出自己的结论，做出决定，改变一些策略之类，总之像回归分析法这样经典的统计学方法已经被应用到各行各业，包括会计学
4.在统计学中如何比对数据进行分析,从而选择出一个更为有效的方案
我觉得你这个问题用最简单的描述统计就可以解决了，不要想的太复杂了。
我的思路是这样的：第一步用平均数求分别求出它们的收益，确定哪个收益是最高的。第二步再分别求出它们的方差，比较它们的方差，确定哪个风险最小（方差越小，稳定性越高，就相当于风险越小）
结果如下：
统计数 均值 方差
方案一 8 313.50 9098.286
方案二 6 335.83 9203.767
方案三 6 288.67 13422.267
所以如果让我个人选择的话我会选择方案二，因为他收益最高，同时风险适中。
（不知道其他网友有没有其他的高见）
5.统计学的研究方法有哪些
统计学作为一门方法论科学，具有自己完善的方法体系。统计研究的具体方法有很多，这将在后续课程中学习，而从大的方面看，其基本研究方法有：
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（显著性检验）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。
四、统计模型法
在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一（些）现象数量变动与另一（些）现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。
五、统计推断法
在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。
