一、统计制度有哪些？
统计制度的类型
1、统计管理体制
统计管理体制是指国家组织管理政府统计工作的体系和制度，表现为国家对政府统计组织与管理结构中各层次、各部分之间隶属关系、职责范围、管理方式等一系列问题的制度化和法律化的规定。
统计管理体制从横向观察中央各部门之间的统计分工可分为集中型和分散型两种。从纵向观察中央政府与地方政府的统计关系，可分为高度集中，垂直领导型、统一领导，分级管理型、彼此独立，相互协作型三种。
新中国成立后，在中央财经委员会计划局内设立了统计处，负责规划全国的财经统计工作。1952年，我国成立国家统计局，领导全国的统计工作。从那时起，国家建立了由国家统计局，各省、自治区、直辖市统计局，市、县、区统计局等组成的政府综合统计系统和各级政府职能部门及大中型企业内设立的专业统计机构，它们共同承担着国民经济和社会各方面的统计工作，实行统一领导、分级管理的管理体制。其突出特点是，各级统计部门受上级统计部门和同级人民政府的双重领导，这就基本上保证了各级政府管理决策及社会各方面对统计资料的需求。目前，我国所有的官方统计数据一律由政府统计部门会同有关部门搜集，由各级政府统计局公布，较好地保证了各种统计数据的权威性和协调统一。
2、统计调查制度
统计调查制度是狭义的统计制度，仅指统计调查阶段所应遵守的技术规范。
新中国的统计调查制度是从1950年开始的。1950年3月在中财委统计总处的领导下，进行了第一次全国工业普查，此后，全国各种统计调查报表制度先后建立起来，而且多是定期报表，如《工业统计报表制度》、《运输邮电统计报表制度》、《物资统计报表制度》、《基本建设统计报表制度》、《贸易统计报表制度》、《农业统计报表制度》、《劳动统计报表制度》、《文教卫生统计报表制度》和各项专门调查等。
在新中国统计调查的历史上，曾出现过一些问题，20世纪50年代初期滥发统计报表就是其中的一例。据统计，那时中央政府各部门和各级地方政府部门共印发各种统计表格34,993种。20世纪80年代以后，人们开始思考统计制度的改革问题，从统计队伍来说，政府统计部门重新组建了农调队，成立了城调队，20世纪90年代又成立了企调队。从调查方法制度上来讲，过去实行的全面统计报表制度，已不能满足经济改革开放对统计的要求，必需进行改革。以定期普查和抽样调查为主、多种调查方法相结合，是我国现行的统计调查体系的基本特征。调查方法制度是随社会、经济的发展和政治、经济管理体制的改革而不断改革和完善的。除了政府统计系统的调查以外，非政府统计部门组织的各种市场调查业务，在各类市场调查公司的运作下，正逐步兴旺起来。可以预期，我国的民间统计机构和统计业务将会有更大的发展，成为政府统计的重要补充，同时，各类市场调查机构在行业自律的基础上，也须纳入法制管理的轨道。
3、统计法制
统计法制是保证统计工作依法进行，保证统计资料及时、客观、真实地反映社会经济现实的必要手段。
中国第一个具有法律意义的统计文件是1950年东北人民政府批准公布的《东北统计报告暂行规定》。1953年，中央人民政府政务院以命令的形式公布了《关于充实统计机构，加强统计工作的决定》，它为在全国有组织、有领导地建立统一的、系统的、科学的统计工作铺平了道路，并对以后的统计工作产生了深远的影响。1954年，在治理滥发统计表的基础上，颁发了《关于制定及审批调查统计报表的暂行办法》和《关于调查统计报表制订送审的几项规定》，这在一定程度上规范了统计报表制度。1962年，中共中央、国务院发布了《关于加强统计工作的决定》，要求在领导上、业务上、组织上加强统计工作，同一切虚报、瞒报统计数字的违法行为作斗争。1963年3月国务院发布了《统计工作试行条例》，这是新中国的第一个统计法规，具有重要的历史意义。1983年12月8日《中华人民共和国统计法》正式公布，并于1984年1月1日起实施。《中华人民共和国统计法》是我国统计史上第一部正式法规，该法规的颁布，标志着我国统计工作真正开始走上法制轨道。
二、助学贷款违约统计制度是什么？
银监会要求建立助学贷款违约统计制度,即定期收集、汇总助学贷款违约客户情况,并向有关机构通报。
三、互联网下金融制度有哪些？
1、第三方支付平台
以支付宝为代表的第三方支付平台已经强势发展多年，但是在2017年支付宝在支付领域取得突破性的进展。典型事件是2014年12月12日，阿里集团通过支付宝线下营销事件，
正式向线下收单业务的霸主银联宣战。支付宝通过每单最高20元的补贴，高调进军线下收单业务（POS机收款业务）。对银联的垄断地位构成实质性的冲击。其他新出现的典型还有微信红包等。
2、P2P网络借贷平台
P2P 网络借贷平台 （Peer-to-Peer Lending） ，即出借人通过互联网平台向借款人提供小额借贷的信用中介模式，是将小额资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种商业模式。P2P网络借贷平台出现于2007年左右，但从2012年开始得到了野蛮式的疯长。
不仅新成立的P2P平台如雨后春笋，很多投资者在高回报吸引下趋之若鹜，甚至连大型金融机构也开始涉足：平安集团成立了从事P2P业务的“陆金所”，招商银行最近也推出了“e＋稳健融资项目”试水P2P业务。全球首家P2P平台LendingClub已经在美上市。可以预见中国广阔的借贷市场必将也会产生上市公司。
3、众筹平台
众筹平台是一种向群众募资，以支持发起的个人或组织的行为。一般而言是透过网络上的平台连结起赞助者与提案者。在世界范围内主要包括四种模式：公益众筹；产品众筹；债权众筹；股权众筹。
现在越来越多的项目采用众筹模式。比如阿里推出的“娱乐宝”，某些科技创意产品，都市咖啡馆等。尤其值得关注的是股权众筹，极有可能突破我国有关证券法的规定，使得我们每一个人都能够在一个公司成立之初成为它的股东，而不用等到它的上市。截止到今年六月份的时候股权众筹平台已经逾100家。
四、能源统计对象、任务及报表制度有哪些？
县级以上各级人民政府统计部门应当会同同级有关部门，建立健全能源统计制度，完善能源统计指标体系，改进和规范能源统计方法，确保能源统计数据真实、完整。
国务院统计部门会同国务院管理节能工作的部门，定期向社会公布各省、自治区、直辖市以及主要耗能行业的能源消费和节能情况等信息。
五、统计报表制度包括了哪些内容？
现行土地统计报表制度是1986年原国家土地管理局成立后，与国家统计局联合制订、下发执行的。主要内容包括土地统计报表制度实施办法，土地统计报表目录、土地统计报表格式和填报说明等。
该制度由“土地利用现状分类面积”（国土年综1表）、“耕地面积变化情况”（国土年综2表）、“城镇建设用地当年增加面积”（国土年综4表）、“土地利用现状分类面积（概查）”（国土年综5表）等统计报表组成。
凡已完成土地利用现状调查（简称详查）工作的县，须将详查成果作为初始土地统计数据，以后每年通过变更调查将土地变化情况填入各表，完成年度土地统计。
尚未开展或尚未完成土地详查的县，应暂以土地概查数据作为基础数据填报。
各级土地管理主管部门对各表审核无误后逐级汇总上报，同时抄报同级统计部分。
六、初级统计题型有哪些
初级统计题型有哪些
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。在学习统计学的过程中，掌握不同类型的统计题目非常关键。本文将介绍一些初级统计题型，帮助读者更好地理解和应用统计学的基本概念。
1. 频数和频率
频数和频率是最基本的统计概念之一。频数指的是某个特定数值在数据集中出现的次数，而频率则是指这个特定数值在数据集中出现的频率，即频数除以总样本数。这个概念常用于描述离散型变量。
2. 均值、中位数和众数
均值、中位数和众数是描述数据集中心趋势的统计指标。均值是指所有数值的平均数，中位数是将数据集按照大小排列后，处于中间位置的数值，众数则是数据集中出现最频繁的数值。
3. 方差和标准差
方差和标准差是描述数据集变异程度的统计指标。方差是各个数据与均值之差的平方的平均数，而标准差则是方差的平方根。方差和标准差越大，表示数据集各个数据与均值之间的差异越大。
4. 相关系数
相关系数是用于衡量两个变量之间关系强度的统计指标。常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关关系。
5. 正态分布
正态分布是一种重要的概率分布，也被称为高斯分布。在正态分布中，数据集呈现出钟形曲线，均值、中位数和众数都位于曲线的中央位置。正态分布在统计学中应用广泛，许多假设检验和推断方法都基于正态分布。
6. 置信区间
置信区间是用于估计总体参数的范围。在统计推断中，我们通常无法获得完整的总体数据，而是通过样本数据进行推断。置信区间给出了总体参数估计的范围，例如均值、比例等。通过选取适当的置信水平，可以对总体参数进行合理的估计。
7. 假设检验
假设检验是统计学中用于检验某个假设的方法。在假设检验中，我们对一个关于总体参数的假设进行判断，然后根据样本数据的统计量来做出决策。常见的假设检验有单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验等。
8. 方差分析
方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的统计方法。方差分析可以帮助我们确定不同组之间是否存在显著差异，例如在不同治疗方法的有效性比较中。方差分析常用于实验设计和医学研究领域。
9. 回归分析
回归分析是用于研究自变量和因变量之间关系的统计方法。回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并理解自变量对因变量的影响程度。常见的回归分析方法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
10. 卡方检验
卡方检验是用于检验分类变量之间关联性的统计方法。卡方检验可以帮助我们判断两个或多个分类变量是否有关联，例如在调查数据中比较性别和职业的关系。卡方检验广泛应用于社会科学、市场调研等领域。
初级统计题型众多，上述只是其中的一部分。通过学习和掌握这些题型，读者可以更好地理解和运用统计学的基本概念，为今后的学习和应用打下坚实的基础。
参考文献：
七、初级统计课程有哪些
初级统计课程是培养学生统计学基础知识和技能的重要阶段。它为学生打下坚实的统计基础，为其在高级统计课程中掌握更复杂的理论和应用奠定基础。本文将介绍一些常见的初级统计课程，涵盖了统计学的基本概念、数据分析方法和实践技巧。
统计学导论
统计学导论是初级统计课程中最基础的一门课程。它旨在向学生介绍统计学的核心概念和原理。课程内容主要包括统计学的基本定义、统计数据的收集与整理方法、描述统计分析和推论统计分析等。学生将学会如何利用统计方法来解释和分析数据，为后续的统计学习打下坚实的理论基础。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是初级统计课程中另一门重要的课程。它着重介绍概率论和数理统计的基本原理和方法。学生将学习概率论中的随机变量、概率分布和概率密度函数等概念，以及数理统计中的参数估计、假设检验和方差分析等方法。这门课程将为学生提供解决实际问题和进行统计推断的方法和工具。
统计推断
统计推断是初级统计课程中重要的一门应用课程。它旨在教授学生如何从样本数据中推断总体参数，并评估推断结果的可靠性。课程内容包括点估计、区间估计和假设检验等。学生将学会如何运用统计推断方法来进行数据分析和研究。这门课程将对学生的实际问题解决能力和统计思维能力的培养起到重要作用。
实证研究方法
实证研究方法是初级统计课程中一门涉及实践技巧的课程。它教授学生如何设计和实施统计学实证研究。课程内容包括实证研究的步骤、样本设计与抽样方法、调查问卷设计和数据分析等。学生将通过实践学习如何应用统计学知识解决实际问题，并了解实证研究的局限性和应用前景。
统计软件与数据分析
统计软件与数据分析是初级统计课程中一门注重实践技能的课程。它教授学生如何运用统计软件进行数据分析和统计建模。课程内容包括统计软件的使用、数据预处理、常见的数据分析方法和模型等。学生将通过实际操作掌握统计软件的使用技巧，并能运用统计软件进行数据分析和模型建立。
统计学应用案例分析
统计学应用案例分析是初级统计课程中一门注重实践应用的课程。它通过案例分析的方式，将统计学的理论知识应用到实际问题解决中。课程内容包括统计学的理论知识回顾、统计方法应用、案例分析和实践操作等。学生将通过案例分析实践提升自己的数据分析能力和解决实际问题的能力。
小结
初级统计课程是学生走进统计学大门的关键阶段。通过学习初级统计课程，学生将建立起对统计学基本概念、数据分析方法和实践技巧的扎实理解。这些课程将帮助学生奠定坚实的统计学基础，为其进一步深入学习高级统计课程和从事统计相关工作打下良好基础。
注：此博客文章是一篇专业性较强的关于初级统计课程的介绍。通过本文，读者可以了解到初级统计课程的种类以及它们在培养学生统计学基础知识和技能方面的重要作用。文章采用格式编写，使用了合适的标题、段落和列表等标签来组织内容，以保证读者的阅读体验和文章的可读性。 请注意，为了优化文本长度和内容，本文对初级统计课程的具体内容和学习目标进行了简要介绍。实际上，初级统计课程的内容可能更加广泛和详细。根据学校和课程设置的不同，具体的课程内容和学习目标可能会有所差异。八、哪些统考专业有统计
大学统一招生考试（统考）是在中国大陆普通高等教育招生录取中的一种方式，通过这种考试，考生可以选择不同的专业进行报考，其中也包括统计学专业。
统计学专业简介
统计学是应用数学的一个分支，致力于数据的收集、分析和解释。统计学专业培养学生具备数据分析和统计推断能力，掌握常见的统计方法和数据分析工具，为社会经济发展提供决策依据。
统计学在统考中的地位
统计学作为一门广受欢迎的学科，在统考中也拥有重要的地位。许多高校对理工科统考专业都设有统计学作为一个选项，这说明统计学在现代社会的重要性和需求。
哪些统考专业有统计学
- 经济学: 经济学与统计学密切相关，经济学专业中的统计学教学使得经济学家能够更好地理解和分析经济数据，为经济决策提供有力支持。
- 金融学: 金融学是一个与统计学高度相关的领域，统计方法在金融学中扮演着非常重要的角色，能够帮助金融从业人员进行风险评估和决策分析。
- 数据科学: 统计学是数据科学领域的基础，数据科学专业中的统计学课程旨在培养学生掌握数据分析和统计建模的技能，为大数据时代提供专业人才。
- 社会学: 社会学研究需要采集、整理和分析大量的社会数据，统计学在社会学专业中发挥着重要的作用，帮助研究人员得出科学的结论。
- 市场营销学: 在市场营销学专业中，统计学方法用于分析市场需求和预测趋势，帮助市场营销人员制定科学的营销策略和决策。
选择统计学专业的优势
选择统计学专业具有以下优势：
- 就业前景广阔: 统计学专业毕业生在各个行业都有很好的就业前景，可以从事数据分析、市场研究、风险评估等工作。
- 需求量大: 随着大数据和人工智能的快速发展，对统计学专业人才的需求也越来越大，就业机会较多。
- 薪资较高: 统计学专业毕业生在就业初期的薪资水平相对较高，随着工作经验的积累，薪资待遇也能够得到进一步提升。
- 能力多样化: 统计学专业培养学生具备数据分析和解释能力，这种能力对于个人的发展和职业晋升都具有重要的意义。
统考中如何选择统计学专业
在选择统考专业时，如果你对数据分析和统计方法感兴趣，可以考虑选择统计学相关专业。以下几点是选择统计学专业的参考：
- 兴趣爱好: 兴趣是最好的老师，选择自己感兴趣的专业能够更好地激发学习动力。
- 职业规划: 考虑将来的就业方向和发展空间，统计学专业在多个行业具有应用前景。
- 学科发展: 了解统计学专业的学科发展状况和就业市场需求，以便作出更明智的选择。
- 培养方案: 针对不同高校提供的统计学专业培养方案，选择适合自己的教学内容和课程设置。
结语
统计学专业作为一门重要的学科，在统考中具有广泛的应用。选择统计学专业能够为个人的发展提供广阔的领域，同时也为社会经济的发展贡献着力量。
九、哪些学校有应用统计
哪些学校有应用统计
在选择学习应用统计的学校时，我们常常会被各种选项所淹没，不知道应该如何作出正确的选择。这篇文章将介绍一些值得考虑的学校，这些学校在应用统计领域具有良好的声誉和教学质量。
北大统计学院
作为国内统计学科的权威学府，北京大学统计学院在应用统计方面拥有丰富的教学经验和研究成果。学院拥有一支高水平的教师团队，他们不仅在理论研究方面独具造诣，还注重将统计学知识应用到实际问题中。学校注重培养学生的实践能力，为他们提供丰富的实践机会，使学生能够在真实环境中磨练自己的技能。
清华大学数学科学学院
清华大学数学科学学院在应用统计领域也是一流的学府。学院以其严谨的学术氛围和丰富的教学资源而闻名。学校为学生提供了多种实践机会，让他们有机会将所学知识应用到实际问题中。学院还与众多企业合作，为学生提供实习和就业机会，帮助他们顺利融入职场。
复旦大学统计学院
复旦大学统计学院拥有一支优秀的师资队伍，他们在应用统计领域拥有丰富的研究和实践经验。学院注重理论与实践的结合，通过课堂教学与实践环节的结合，帮助学生掌握最新的统计学知识并将其运用到实际问题中。学院还积极推动学生参与科研项目，提升他们的研究能力和创新能力。
武汉大学数学与统计学院
武汉大学数学与统计学院是国内较早设立统计学专业的学府之一，其在应用统计领域的研究和教学水平一直处于国内领先地位。学院致力于培养应用型统计人才，注重培养学生的实践能力和创新意识。学校还与各行业建立紧密联系，为学生提供实习和就业机会，帮助他们顺利进入职场。
总结
以上是一些在应用统计领域具有良好声誉的学校，它们在教学和研究方面都拥有优势，为学生提供了良好的学习环境和发展机会。选择一个优秀的学校学习应用统计，将为你的职业发展打下坚实的基础。
十、统计专业有哪些科目
统计专业是一门应用数学的学科，它运用数理统计原理和方法来处理和分析各种数据，以及评估和预测事件的发展趋势和规律。学习统计专业需要掌握多门科目，这些科目涵盖了统计学的基本理论和实际应用技巧。以下是统计专业常见的科目：
1. 概率论与数理统计
概率论与数理统计是统计学的基础，也是统计专业学生入门的第一门课程。概率论研究随机事件发生的可能性，并给出了数学描述，数理统计则是基于概率理论，通过样本数据推断总体特征和进行统计推断的方法。
2. 数学分析
数学分析是数学的一门基础课程，也是统计学中重要的数学基础。通过学习数学分析，学生能够掌握理论计算、函数的性质及极限、连续性等数学概念，为统计学的进一步学习奠定坚实的数学基础。
3. 统计计算
统计计算是统计学中的实践课程，通过学习统计软件（如R、Python等）的使用和统计计算方法，学生可以掌握数据采集、数据清洗、统计分析以及可视化的技巧。统计计算课程不仅提高了统计分析的效率，还培养了学生的实际操作能力。
4. 回归分析与方差分析
回归分析与方差分析是统计学中常用的两种数据分析方法。回归分析研究因变量与自变量之间的关系，方差分析则用于比较多个群体之间的差异。学习回归分析与方差分析可以帮助学生理解不同变量之间的相互作用，并在实际问题中进行合理的数据分析。
5. 抽样技术
抽样技术是统计学中重要的实践课程，主要研究如何从总体中获取样本以及如何利用样本进行统计推断。学习抽样技术可以帮助学生了解各种抽样方法的原理和应用场景，并掌握正确的样本选择和样本分析技巧。
6. 多元统计分析
多元统计分析是统计学中涉及多个变量之间关系的分析方法，包括主成分分析、相关分析、因子分析等。通过学习多元统计分析，学生可以了解多个变量之间的关系、隐含结构，从而准确解释和预测实际问题中的复杂数据。
7. 统计模型与实验设计
统计模型与实验设计是统计学中重要的理论与应用课程。学生通过学习统计模型，可以理解和建立不同的统计模型来描述实际问题，并通过实验设计来验证和优化模型。统计模型与实验设计课程培养了学生的问题解决能力和实验设计能力。
8. 统计与财务分析
统计与财务分析是统计专业与金融、财务领域结合的重要课程。通过学习统计与财务分析，学生可以了解和运用统计分析方法分析财务数据、评估投资风险和回报率，为企业决策提供科学依据。
9. 数据挖掘与机器学习
数据挖掘与机器学习是统计学与计算机科学交叉的领域，也是统计专业中的前沿课程。学生通过学习数据挖掘与机器学习，可以掌握大规模数据处理和模式识别的技术，应用于数据分析、人工智能等领域。
以上就是统计专业常见的科目。统计学作为一门应用学科，不仅需要掌握数学理论和统计方法，还需要具备良好的数据分析和解决实际问题的能力。希望对正在学习或即将学习统计专业的同学们有所帮助！
