（五）决策失误是谁的过错？
名言：中国古谚：猜测不花本，赌错赔大钱； R.Descartes ：当我们不具备决定什么是 真理的力量时，我们应遵从什么是最可能的， 这是千真万确的真理。 例子：1、有两个算命先生，一个准确性为 60%，另一个准确性为 30%，你会找谁为你算 命？ 2、建造山峡水库的决策正确吗？ 3、考研还是考公务员？ 思考： 1、科学决策的依据是什么？ 2、如何降低错误决策的风险？

3、统计本质的一般特征 一是目的导向性。 二是方法工具性。 三是真实客观性。 四是定性定量统一性。 五是灵活通用性。

二、
统计学的涵义
1869年第7次国际统计会议上，关于 统计学定义有180余种。 《英国大不列颠百科全书》：“是收 集和分析数据的科学与艺术”。


（一）内涵
关于数据的科学 关于不确定性数据的科学 关于不确定性数据方法的科学 关于不确定性数据方法的结果分析的科学




（二）因果关系一定成立吗？
名言：Gothe：伟大的、内在的永恒不变的法则能给我 们指出使我们不再徘徊的路吗？ A.S.Eddington：近年来，物理学预期中某些最伟 大的成就被公认是源于统计学法则，而并不是依赖于 因果律。而且，迄今作为因果关系所接受的某些重要 的法则经过仔细研究后，可认为这些均是具有统计学 特征的。 M.Born：在通常的经验范围内，涉及因果律及其 属性的绝大多数的结果，均可由统计学的大数定律来 圆满地加以说明。 R.C.rao：偶然性的概念已经帮助揭开了那些认为 没有原因所产生的事件背后的神秘感。 例子：1、吸烟导致肺癌吗？ 2、跳蚤带来健康还是健康带来跳蚤？（英国新 赫布里底群岛土著居民） 思考：如何才能透过现象发现真的因果关系？





（七）描述统计与推断统计谁更重要？ 名言：描述中有推断，推断中有描述；描述是 推断，推断也是描述。 推断包括由样本推断总体，由过去推断 未来，也包括对事物的分类和在若干方案中做 出决策。 例子：1、GDP 2、人口普查 3、居民人均收入 思考：1、描述统计学是不是科学？ 2、推断统计的依据是什么？ 3、在数据分析中如何使描述方法与推 断方法更好地相结合？
第二讲 统计的本质与统计学的性质
一、统计的本质 1、何为统计？
统而计之 ——确定研究主题，收集数据信 息；“统”乃前期研究，“计”乃观察调查； 计而统之 —— 整理分析数据，得出有关结 论；“计”乃计算分析，“统”乃形成结论。 以统定计，以计达统。

2、统计的本质 就是关于“为何统计、统计什么、如何统 计”的思想。
（四）统计模型可靠吗？ 名言：George Box：所有的模型都是错误的， 但是有些是有用的。 Albert Einstein ：数学定律不能百分之百 确实地用在现实生活里；能百分之百确实地用 数学定律描述的，就不是现实生活。 例子：1、回归模型：消费增长1%，经济增长 多少？ 2、预测模型：股价、房价要升还是要 降？ 思考：1、如何使理论模型尽量符合实际？ 2、模型越复杂越科学吗？

三、统计学科的性质
（一）从研究对象上看——数量性、总体 性和差异性
研究对象：1、现象的数量方面 数量规模：体现大小 数量关系：对比与联系 数量规律：分布特征 数量变化：动态考察 数量界限：量与质的统一 2、现象的数量方面及研究现象数量 的理论与方法
（二） 从学科范畴上看 ——独立性、方 法性和通用性
为何统计——关于统计目的的思想，即统计世 界观，形成统计学科产生的动力；（A.政治性 目的——国家治理；B.公共性目的——社会管 理；C.经济性目的——质量控制、投资决策； D.研究性目的——科学工具） 统计什么——关于统计内容的思想，即统计世 界观的具体化，形成统计学研究对象；（A.统 计什么取决于为何统计；B.统计内容量化特 征——现象的数量；C.统计内容多层次性） 如何统计——关于统计理论与方法的思想，即 统计方法论，形成统计学学科体系。(描述方 法与

（三）数据分析是为了掩盖真相？ 名言：Disraeli：有三种谎言：谎言、糟糕透 顶的谎言和统计资料； K.Popper：支持某一科学假设的证据仅仅 是掩饰失败的一种企图； Heraclitus；看不见的联系比看得见的联 系更牢固。 例子：1、家庭年收入是15000美圆还是3500美 圆？ 2、高速行车比中速行车更安全？ 3、降价商品便宜了100%、200%？ 思考：1、怎样的数据分析才能得到客观的结 论、提供新的知识？ 2、如何去发现不易被看见的联系？

（六）归纳与演绎谁更有效？
归纳：基于观察到的数据信息产生新知识； 演绎：证明所提出的理论，不产生新知识； 诱导：由直观而不是数据信息产生新知识；需要创造 性思维，随机思考是创造性的要素； 风险管理的逻辑方法：不确定的知识+度量所含不确定 性的知识=可用的知识; 名言： R.C.Rao ：以观察为基础对事物的不确定性进 行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发 生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转 化为演绎推理问题。 例子：某王子巡游中见一男子很像自己，便问：“你 母亲曾在王宫干活吗？”男子答“否，但父亲曾在王 宫干活。” 思考：统计需要从数据中收集信息并做出推断，那么 该进行归纳推断还是演绎推断？或是多种推断思维的 结合？
名言：A.France：所谓随机性，恐怕是当上帝不愿意显 示其真实身份时所用的托词而已。 R.C.rao：如果自然界中的事件完全不可预测地随 机发生，则我们的生活将是无法忍受的。而与此相反， 如果每一件事都是确定的、完全可以预测的，则生活将 是无趣的。现实中的每一现象是二者不规则的混合，这 使得“生活变得复杂但不索然无味”。 例子：1、医生对病人说：你患了一种非常严重的病， 患这种病的人只有十分之一能活下来。但是你不必担心， 你到我这儿来看病是十分幸运的，因为最近有九个患你 这种病的人到我这儿来治病，他们都去世了。 2、最近一段时间连续出生的女婴相当多，是否会 增加一对夫妇得到男孩的机会？ 思考：1、认识随机性有什么现实意义？ 2、我们该如何驾驭随机性？
研究方法：1、大量观察法； 2、统计分组法； 3、综合指标法； 4、归纳推断法； 5、统计模型法
（三）从学科内容上看——描述性和推断性 1、 描述统计学 2、 推断统计学
（四） 从作用上看——认识自然与社会, 指导生产（优化与质量控制），管理与决 策，科学研究
四、一些值得进一步思考的问题


（一）随机性是什么？

（二） 特点
1、既是科学，也是艺术； 2、既是高深的科学，也是大众化的科学； 3、既是有明确研究对象的科学，也是寄生的科学； 4、既是方法论科学，也是强调方法性与实质性相结合 的科学；是定量的哲学，定性的数学。 5、既是一级学科（工具性)，也是二级学科（交叉 性）. 三个层次：理论统计学——数理基础；统计方法— —一般技术；应用统计学——具体技术。