SAS统计学教程：基础与SPSS应用

"该资源是SAS大学统计学教程的基础阶段，主要涵盖了统计学的基本概念、数据收集、统计描述和统计推断等方面。教程提到了AR模型和MA模型的历史发展，并强调了使用SPSS软件进行统计分析的重要性。课程由王淑芬主讲，包括54个学时，其中44个学时为讲课，10个学时为上机实践，作业包括书后练习和三次大作业。课程结构包括统计学与数据收集、基本统计分析、SPSS应用、数理统计概念、假设检验、方差分析、回归分析和时间序列分析等内容。" 在统计学中，我们首先了解到统计学是关于数据的科学，它涉及数据的收集、分类、汇总、组织、分析、推断和解释。统计学分为描述统计学和统计推断学两大部分。描述统计学关注于数据的整理、展示和基本特征的量化，如通过图表和统计量（如均值、中位数、标准差）来描述数据的集中趋势和离散程度。而统计推断学则涉及如何根据样本数据推断总体的特性，这通常包括参数估计和假设检验。 在数据收集部分，总体是指所有研究对象的数据集合，个体是组成总体的每个单位，样本是从总体中随机抽取的一部分，观测值是样本的具体数值。统计量是基于样本数据但不依赖总体未知参数的函数，用于概括样本特性。 课程强调使用SPSS软件进行统计描述和计算，SPSS是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，能够方便地进行数据导入、清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析等多种统计操作。 课程结构包括了统计学的基础概念，如数据类型（定量、定性等）；接着介绍了基本的统计分析方法，如频数分布、百分比、图表表示等；然后进入SPSS的实际应用，教授如何使用该软件处理数据；接着深入到数理统计的核心概念，如概率分布、抽样分布；随后，学生将学习假设检验，用于判断样本数据是否支持或否定某个关于总体的假设；方差分析用于比较多个组间的差异；回归分析则用于探究变量之间的关系；最后，时间序列分析则涉及到如何分析和预测时间序列数据，如AR和MA模型，这两种模型在1927年和1931年由G.U.Yule和G.T.Walker分别提出，是时间序列分析中的基础工具。 课程要求学生认真参与课堂，按时完成作业，且成绩由平时表现和期末考试两部分组成，旨在培养学生的统计思维能力和实际操作技能。通过本课程的学习，学生应能掌握基本的统计理论和方法，以及使用SPSS进行数据分析的能力。