统计学在日常生活中的应用.doc

统计数据在日常生活中的应用作者：讲师Shi Yanyu：Wang Benzhou（数学教育1，2009，Hunan Jishou 416000）摘要：作为应用数学的一个分支，统计数据在主题上方的各个主题中广泛使用。如今，随着科学和技术的快速发展，统计数据已广泛吸收并整合了相关学科的新理论，不断发展和应用新技术和新方法，加深了传统统计领域的理论和方法，并扩大了新领域的理论和方法。本文主要对统计在日常生活中的应用进行调查和研究，并为统计数据提供了更广泛的应用前景。关键字：统计几何概述抽样调查。服务行业的证券投资统计是一种方法论科学，研究随机现象，以推理为特征。在整个统计数据中，部分扣除和整体的想法被渗透。统计学是收集，分析，表达和解释数据的科学。德国曾经说过：统计是动态的历史，历史是静态统计。可以看出，统计数据的出现和发展与生产和社会进步的发展密切相关。它被广泛用于各种学科，甚至被用来在行业，商业和政府情报决策中的预定地点相遇。首先到达的人应该等待另一个人，并且可以在时间（＜）后离开。可以找到A和B之间会议的可能性，并且可以假设它们在任何时间到达预定位置。在这个问题中，我们无法用概率的经典定义来解决它，因为在实验中只有有限数量的基本事件的情况下给出了概率的经典定义。对于实验中基本事件是无限的情况，在实验中的基本事件是无限的情况下，给出了概率的经典定义。该定义显然不适用。

假设实验中存在无限数量的基本事件，则需要使用几何概述，但是总和可以通过某些几何特征（例如长度，面积，音量）表示，并将其设置为；其中一部分是随机事件，所包含的基本事件也可以由相同的几何特征表示为：然后，随机事件的概率定义为：。为了建立一个几何剖面，我们假设a和b在时间内到达预定位置的时刻是总和，那么它们可以在间隔中（即0≤≤，0≤≤）占据任何值。两个人满足的足够和必要的条件是：<。我们列出了飞机上点的同义词，因此所有基本事件都可以逐渐消失。长正方形中的点表示，两个人之间的会议中包含的基本事件可以由两条直线之间的点（右侧的阴影部分）表示。因此，所需的概率等于阴影部分面积与正方形区域的面积之比：几何原型是经典概率定义的概括，该定义有效地解决了基本事件是基本事件的情况无限。 2。在“预测问题”中应用统计信息。当我们研究某个物体时，就无法对人群中的每个人进行实验。当然，如果我们研究一批成像管的平均寿命，我们将无法一一测试所有产生的成像管，但只能从整个成像管中进行一小部分成像管进行测试和测试和然后，基于成像管的一小部分寿命数据，以推断整批成像管的平均寿命。那么，如何选择这个小部分？我们经常使用采样调查的方法kaiyun全站网页版登录，在抽样调查中绘制的样品是随机且独立的。

样本选择直接影响测试数据的可靠性。尤其是在进行民意调查时，经常采样调查，并且样品的选择非常重要。 “文学摘要”中有一个著名的例子，因为预测了总统的失败，因此破产了。事实是，美国著名的出版物《文学摘要》预测了1936年美国总统大选结果的重大错误。那年的两个候选人是民主党的罗斯福和共和党的兰登。文学摘要预测，兰登将击败罗斯福57％：43％。最终结果：罗斯福以62％：38％的滑坡选举产生。由于这个重大错误，该杂志很快宣布破产。文学摘要做出了这一预测kaiyun.ccm，而不是主观的假设，而是基于240万人的民意调查；当时另一项未知的调查工作，盖洛普只有几千人。结果非常成功。为什么文学摘要进行如此大规模的调查但没有实现令人满意的结果？该杂志从电话号码目录和俱乐部会员名单中选择了太多访问者，这使便利付出了。如果您想随机选择全国的访问对象，那将更加麻烦。但是在1936年，美国只安装了约1100万个电话。因此，拥有家庭电话的人，尤其是那些参加某种俱乐部的人，在经济学上大多是富有的，政治保守和共和党人。这给选民带来了严重的系统偏见。

也就是说，较贫穷的阶级，包括当时多达900万失业的阶级，在样本中缺乏应有的代表。那是1。1929 - 1933年不久的大萧条，还有很多贫穷的人。与兰登（Langdon）相比，罗斯福的新政策还考虑了此人的利益，这解释了文学消化为什么预测如此有偏见。此外，这也犯了一个错误：该杂志最初打算访问1000万人，我相信在这个巨大的样本中，美国社会的所有阶层都将得到更好的代表。但是，在这1000万人中，只有240万人将答案寄回了问题列表。当时对现实更加满意并接受更高教育水平的富人更有可能给出答复，这对共和党有益。这是另一种系统的偏见，它加剧了选择样品时已经存在的系统偏见。与其他产品相比，服务产品具有非物理，不可传导和同时生产和消费等特征。服务业首先主要用于商品流通。随着城市的繁荣，居民的数量正在增加。不仅服务业在经济活动中，而且服务业逐渐转向为人们的生活服务。 x的分布定律为：p {x =} =（k = 0,1,2，…，），其中，发生事件的概率为0 ＜＜1;这是重复试验的数量。 （2）泊松分布当上述二项式分布非常大且较小，并且大小是中等的，二项式分布可以大约是泊松分布，即x〜p（），其分布定律为：p {x = } =（= 0,1,2，…）=> 0，您可以使用泊松分配表来查找符合不少于95％的连接率的最小人数，该人数基于p {x≤）≥0.95。

对于客户服务问题，很难直接获得该方法。您可以使用一段时间内计数的通话数量的数学期望。 （3）当正态分布如此之大以至于无法使用泊松分布进行计算时，可以考虑x遵守正态分布，即x〜n（2）。如果正态分布的分布函数x〜n（2）为f（），并且相应的标准正态分布的分布函数x〜n（0,1）is（），f（）=（）=（）为f （），然后在呼叫拾取情况下进行p {x≤} = f（）=（），如果可以连接超过95％的呼叫，则可以认为其连接率是好的，并且可以满足客户的需求。 。我们根据来自不同领域的客户服务中心的电话数量选择不同的分配模型，以合理地安排服务办公桌人员。例如，如果酒店和酒店中的客户服务热线电话的数量相对较小，则可以使用泊松分销模型。对于移动客户服务，呼叫的数量相对较大，并且可以使用正常分配模型。 4。证券投资中统计数据的应用是指投资者（合法人或自然人）购买股票，债券，基金债券以及这些证券的其他证券以及这些证券的衍生产品的投资，以获得股息，利息和资本收益。证券市场是非正常分布的，因此统计方法不能完全分析统计知识。它可用于设计模型和设计指标； = 1,2，…}是一定价格的股票序列。随着时间的流逝，该值设置为= {}，缩写为= {1,2，…，}，因此它是一个随机变量，因此股票价格时间序列是一个随机的时间序列。我们将由随机变量组成的序列{，}称为随机过程。我们使用库存时间序列来分析股票价格趋势。如果随机过程满足任何集合时间点（,,…）和任何实际数字，则有（,,，…）=（kaiyun全站app登录入口，…，），其中（）表示随机变量的关节概率分布函数，这是称为强烈固定过程。这意味着时间序列是稳定的，不会随时间变化。特别是如果