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中级经济师基础知识曲线汇总(中级经济师基础知识学习笔记)

时间:2023-06-16 作者: 小编 阅读量: 1 栏目名: 范文大全

观测数据是在没有对事物施加任何人为控制因素的条件下得到的,几乎所有与社会经济现象有关的统计数据都是观测数据。对社会经济领域,统计调查是获得数据的主要方法,也是获得一手数据的重要方式。

中级经济师基础知识曲线汇总?终于把金融部分啃完了,宝宝心里苦,但宝宝不说~呜呜,下面我们就来聊聊关于中级经济师基础知识曲线汇总?接下来我们就一起去了解一下吧!

中级经济师基础知识曲线汇总

终于把金融部分啃完了,宝宝心里苦,但宝宝不说~呜呜!

大步迈向《统计》方向了,统计来了,会计还会远吗?

小伙伴们,一起加油!!!

1、统计学:

①描述统计:研究数据收集、整理和描述的统计学方法

内容包括:如何取得所需要的数据;如何用图片或数学方法对数据进行整理和展示;如何描述数据的一般性特征。

②推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法,其内容包括参数估计和假设检验两大类。

参数统计:利用样本信息推断总体特征

假设检验:利用样本信息判断对总体的假设是否成立

2、变量

①定量变量/数量变量:变量的取值是数量,如:企业销售额、注册员工数量等

②定性变量:

——分类变量:变量的取值表现为类别,如:企业所属行业

——顺序变量:变量的取值表现为类别且具有一定顺序,如:员工受教育水平

3、数据

①数值型数据:对定量变量的观测结果,其取值表现为具体的表示大小或多少数值。对不同类型的数据,可采用不同的统计方法来处理和分析(数值型数据可以进行数学运算,比如计算均值和方差等统计量)

②分类数据:分类变量的观测结果,表现为分类,一般用文字来表述,也可用数值代码表示。(对分类数据可以计算出各类别的频率,但对其加减乘除等数学运算没有任何意义),比如:用1表示“男性”,用2表示“女性”

③顺序数据:对顺序变量的观测结果,也表现为类别,一般用文字表述,也可以用数值代码表示。如:用1表示“硕士及以上”,用2表示“本科”,用3表述“大专及以下”

4、数据的来源

按收集方法分类:

①观测数据:通过直接调查或测量而收集到的数据,成为观测数据。观测数据是在没有对事物施加任何人为控制因素的条件下得到的,几乎所有与社会经济现象有关的统计数据都是观测数据。如:GDP、CPI、房价等。

②实验数据:通过在实验中控制实验对象以及其所处的实验环境收集到的数据,自然科学领域的数据大多是实验数据。如:一种新产品使用寿命的数据,一种新药疗效的数据。

按使用者角度分类:

①直接数据/一手数据:直接的调查和科学实验,对使用者来说,这是数据的直接来源。对社会经济领域,统计调查是获得数据的主要方法,也是获得一手数据的重要方式。数据来源一是调查或观察,二是实验。

②间接数据/二手数据:别人的调查或实验的数据,对使用者来说,这是数据的间接来源。

5、统计调查的方式

①统计报表:统计报表是按照国家有关法规的规定,自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据的一种调查方式。

②普查的特点:

——普查通常是一次性的或周期性的经济普查每10年进行两次,分别在每逢年份的末尾数字为3和8的年份实施。人口普查逢“0”的年份进行,农业普查逢“6”的年份进行,均为每10年进行一次。

——普查一般需要规定统一的标准调查时间

——普查的数据一般比较准确规范化程度也较高

——普查的使用范围比较窄,只能调查一些最基本及特定的现象

③抽样调查:经济学、时效性强、适应面广、准确性高

④重点调查:是一种非全面调查,它是在所要调查的总体中选择一部分重点单位进行的调查(调查的标志值在总体中占绝大比重)

⑤典型调查:是一种非全面调查,它是根据调查的目的与要求,在对被调查对象进行全面分析的基础上,有意识的选择若干具有典型意义的或有代表性的单位进行的调查。

6、大数据与数据挖掘

大数据的“4V”特性:

①数据量大

②数据多样性:包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等各种结构化、半结构化、非结构化的数据。

③价值密度低:大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比

④数据的产生和处理速度快:大数据的处理要符合“1秒定律”

数据挖掘的定义:

①数据源必须是真实的、大量的、有噪音的;

②发现的是用户感兴趣的知识;

③发现的知识是可接收、可理解、可运用的;

④并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。

数据挖掘的分类:

①指导学习或监督学习:对目标要求的概念进行学习和建模,通过探索数据和建立模型来实现从观察变量到目标要求的有效解释。

②无指导学习或非监督学习:没有明确的标识变量来表达目标概念,主要任务是探索数据之间的内在联系和结构。

数据挖掘的常用算法:

①分类(监督学习)就是确定目标对象属于哪个预定的类别,以实现对未来潜在的预测需求,例如:查找垃圾邮件。

②聚类分析(无监督学习)就是把一组数据按照差异化和相似性分为几个类别,使得同类的数据相似性尽量大,不同类的数据相似性尽可能小,跨类的数据关联性尽可能低。

③关联分析:对数据集中反复出现的相关关系和关联性进行挖掘提取,从而可以根据一个数据项的出现预测其他数据项的出现。一个典型的例子就是购物篮分析。

④趋势与演化分析:包括数据变化趋势、序列模式分析、周期性分析以及相似程度分析等内容,统计学的回归分析方法经常用于这类问题的分析。

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各位小友们,以上为今日《中级经济师》的学习笔记,与大家一起分享,能帮到大家的话,请关注收藏哦!

2022年中级经济师考试倒计时:52天

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