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苦逼签到天数: 8 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
　　统计学被广泛的应用于各个领域之上，从物理和社会科学，再到人文科学，甚至被用在工商业及ZF的情报决策当中。统计学又可分为描述统计学和推断统计学，那么要怎样来区分她们呢？&&
　　我们先来了解描述统计学和推断统计学的概念：
描述统计学(descriptive statistics)是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的一门学科。 （摘于百度百科）推断统计学（inferential statistic）是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描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。（摘于百度百科）
& && & 因此我们可以得出两者的共同点：两者都以概率论为理论基础，都是数理统计学，都是应用数学的一个分支，都可分为数理统计([数理]统计理论与方法)与应用统计(专业统计)两部分，都属于。研究自然与社会现象的通用科学。
& && & 描述统计学和推断统计学之间的不同点：
& && & 第一、产生年代不同：一般认为描述统计学产生于二十世纪二十年代以前，以K．毕尔生为代表；推断统计学产生于二十世纪二十年代以后，以费雪为代表。我们可以以费雪为分界点，费雪以前为描述统计学，费雪以后为推断统计学；这两个阶段并无明确的分界时间，其发展是渐进的，不是突变的。
& && & 第二、研究特点不同：描述统计学研究如何简缩数据并描述这些数据的方法，一般包括：统计分析方法，分类原理，汇总，统计表，统计图，频数分配，时间数列，指数，相关，估计推算等。推断统计学研究如何在随机抽样的基础上推论有关总体数量特征的方法，一般包括：统计推断原上推论有关总体数量特征的方法，一般包括：统计推断原理，实验设计，估计理论，抽样调查，复变数分析，序列分析，误差理论，假设检验，决策理论等。
　　第三、研究样本不同：描述统计学研究大样本理论，所谓大样本即包括多数个体或多数数值的样本；推断统计学肝究小样本理论，所谓小样本即包括少数个体或少数数恼的样本。应当指出，大小或多少之分也是相对的，缺乏严格的划分标消。据多数统汁学者的意见：如果研究的是一个粮纯项目，则包含三十项以上的数值或个体的样本即可视为大样本；但也有人主张采用五十或一百为划分标准的。
　　第四、应用统计的性质不完全相同。描述统计学派和推断统计学派都把其统计学看作是通用科学，可以用来研究自然与社会现象；但在其应用统计方面则略有不同。描述统计学派在应用统计——生物统计、经济统计等方面，仍残留者凯特勒的实质科学的影响；推断统计学在应用统计——物理统计、田间设计、质量管理、经济预测等方面，基本上已转变为通用的方法论科学。
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&&&&“计量经济学是利用统计要领查验经济学理论的本领”这个见解大家一样平常没啥贰言。区别无非是怎么去明白罢了。这个题目里已经有不少好的答复了，我也来添砖加瓦说说我本身的明白吧。&&&&假定一个经济理论，H(Y,X)=0，为真，那么它可以推出一系列命题（中途大概还要带上其他常用假设/正则性条件）。这一系列命题中，有一些是可以用统计要领去查验，大概颠末一点小变革就可以查验的，假定它们中的一个叫h(Y,X)=0。要是你和我带着这一类命题去网络数据（数据=作为mentaldevice的理论变量在实际天下中的度量），再利用统计要领查验命题h(Y,X)=0，那么你和我可以对经济理论H(Y,X)=0的真伪形成一个果断。&&&&细致，这个果断基于如许一个条件：&&&&H(Y,X)=0为真是h(Y,X)=0为真的充分条件。&&&&以是要是h(Y,X)=0为假，那么H(Y,X)=0为假。&&&&那么要是你和我不克不及说“h(Y,X)=0为假”呢，那么你和我的结论只能是：你和我不克不及说“H(Y,X)=0为假”。不代表你和我仅通过几个查验就证明白“H(Y,X)=0为真”。&&&&这是reducedform的计量经济学干的事变。&&&&Structuralform干别的一件事：预计理论H(X,Y)=0的参数。不过这个我不熟，在这就不展开了。&&&&那么统计的出发点是什么？是“假定你和我有一些关于随机变量(Y,X)的数据，那么你和我对(Y,X)的连合散布f(Y,X)能说什么？”&&&&你和我可以“说”的东西有很多。比如盼望、方差、干系系数，以致整个连合散布到底是什么（难度最大）等等。此中跟经济学理论最相干的一类东西是条件散布。要是你和我对随机变量(Y,X)的某一维，比如说Y吧，很感兴趣，对付其他维没有那么感冒。那么你和我很大概不必要知道连合散布f(Y,X)，只要知道此中一个条件散布f(Y|X)就得意了。&&&&一个条件散布f(Y|X)的详细情势很大概和经济理论H(Y,X)=0的推论h(Y,X)=0无法区分，以是它们的预计要领也很大概是一样的。不过二者的职位地方还是稍有差别。你和我看一个详细应用场景：&&&&假定Y是一个绩效指标，而X是你和我可以选择的投入。那么要是你和我选择用经济学理论订定项目决定计划，那么你和我利用的是一个很大概精确的“H(Y,X)=0”，而不肯定是其推论中的“h(Y,X)=0”（大概是这一个详细的推论，也大概是别的推论g(Y,X)=0，但都离不开H(Y,X)=0）。但要是你和我用统计学来订定项目决定计划，那么你和我的依据应该是f(Y|X)。在这个详细题目上，利用它和利用整个连合散布f(Y,X)是等价的。&&&&二者在出发点上的差别，要是往深了挖，大概可以归结到经济学家和统计学家对待天下和题目的方法差别。固然，在详细应用层面，大家通常忘记这件事，以至于孕育产生了很多多少不须要的辩论和误解。
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统计学和计量经济学有什么区别?
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计量经济学，经济统计学，数理经济学之间有什么区别
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是一门课。计量经济学是数学；不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。计量经济学与经济统计学决非一码事、统计技术和经济分析的综合，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支
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