課程(名稱.編號)簡索

領導藝術.綜合管理        人力資源.企業培訓        職務能力培訓系統班        銷售實戰.市場行銷        職場技能.個人成長        Office白領辦公達人        財經金融.投資理財        語言學習.出國留學        中國大陸證照培訓        資格考試.考証培訓        文化.生活.興趣.保健        生產管理.採購物流        移動開發        前端開發        後端開發        數據庫.服務器        網頁平面設計        雲計算.大數據        網絡營銷推廣        自然學科        工程技術學科

經濟管理學科

醫.藥.農.林學科

法律 學科

計算機工程學科

哲學.歷史學科

文學.藝術學科

教育社會學科

外語 學科

醫藥農林        哲學歷史        文學藝術        工程技術        基礎科學        經管法學

     經濟統計學專業是統計學在經濟領域中的應用學科，是以經濟數據為研究對象，包括經濟數據的採集、生成和傳輸，用統計方法分析經濟數據背後的經濟現象以及複雜經濟系統的規律，從而為經濟和管理決策服務。

　統計經濟學和經濟統計學之間沒有嚴格的界限，但二者的區別卻還是客觀存在的。經濟統計學是統計學科的分支，它的理論和方法側重對經濟變數的描述、分析與推算。統計經濟學隸屬經濟學的分支，側重經濟理論的驗證和經濟政策的評價，也就是用統計方法研究經濟學。觀察、計量是統計學的任務，而「選擇」是經濟學的任務，因此，經濟統計學是一門方法論性質的科學，而統計經濟學則是實質性科學。從研究對像上來講，經濟統計學是提供研究經濟運行量的關係的統計原則、原理和方法的。而統計經濟學則強調了經濟研究質與量相互結合和促進的特別重要性，是運用統計方法來分析研究各種經濟現象或因素之間的相互關係及其變化規律性的經濟學科。統計經濟學與經濟統計學的區別如同經濟學與統計學的區別一樣。一方面，正確的經濟理論指導是統計學研究取得成果的關鍵，量的分析必須以質的研究為基礎；另一方面，缺乏量的研究及其方法，經濟學難以深化、準確化。


為了將統計學應用到科學、工業以及社會問題上，我們由研究母群體開始。這可能是一個國家的人民，石頭中的水晶，或者是某家特定工廠所生產的商品。一個母群體甚至可能由許多次同樣的觀察程式所組成;由這種資料蒐集所組成的母群體我們稱它叫時間序列。

為了實際的理由，我們選擇研究母群體的子集代替研究母群體的每一筆資料，這個子集稱做樣本。以某種經驗設計實驗所蒐集的樣本叫做資料。資料是統計分析的對象，並且被用做兩種相關的用途：描述和推論。

描述統計學處理有關敘述的問題：是否可以摘要的說明資料的情形，不論是以數學或是圖片表現，以用來代表母群體的性質？基礎的數學描述包括了平均數和標準差等。圖像的摘要則包含了許多種的表和圖。主要是就說明資料的集中和離散情形。

推論統計學被用來將資料中的資料模型化，計算它的機率並且做出對於母群體的推論。這個推論可能以對/錯問題的答案所呈現（假設檢定），對於數字特徵量的估計（估計），對於未來觀察的預測，關聯性的預測（相關性），或是將關係模型化（迴歸）。其他的模型化技術包括變異數分析（ANOVA），時間序列（time series analysis），以及資料探勘（data mining）。

相關的觀念特別值得被拿出來討論。對於資料集合的統計分析可能顯示兩個變數（母群體中的兩種性質）傾向於一起變動，好像它們是相連的一樣。舉例來說，對於人收入和死亡年齡的研究期刊可能會發現窮人比起富人平均來說傾向擁有較短的生命。這兩個變數被稱做相關的。但是實際上，我們不能直接推論這兩個變數中有因果關係;參見相關性推論因果關係（邏輯謬誤）。

如果樣本足以代表母群體的，那麼由樣本所做的推論和結論可以被引申到整個母群體之上。最大的問題在於決定樣本是否足以代表整個母群體。統計學提供了許多方法來估計和修正樣本和蒐集資料過程中的隨機性（誤差），如同上面所提到的透過經驗所設計的實驗。參見實驗設計。

要瞭解隨機性或是機率必須具備基本的數學觀念。數理統計（通常又叫做統計理論）是應用數學的分支，它使用機率論來分析並且驗證統計的理論基礎。

任何統計方法是有效的只有當這個系統或是所討論的母群體滿足方法論的基本假設。誤用統計學可能會導致描述面或是推論面嚴重的錯誤，這個錯誤可能會影響社會政策，醫療實踐以及橋樑或是核能發電計畫結構的可靠性。

即使統計學被正確的應用，結果對於不是專家的人來說可能會難以陳述。一些統計科學的結果對於大眾而言相當費解。舉例來說，統計資料中顯著的改變可能是由樣本的隨機變量所導致，但是這個顯著性可能與大眾而言難以理解。另外，某些統計學分析（尤其當涉及機率論時）得出的結論可能非常違悖一般人的直覺，如蒙提霍爾問題。人們（甚至包括一些科學家）往往需要統計的技巧（或懷疑）才能理解其正確性。

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