生活统计学（共11篇）
生活统计学 篇1
在日常生活中,同学们不难发现周围的许多事物都和概率统计有着千丝万缕的联系. 本文通过生活中几个典型的实例来介绍概率在彩票、保险业中的应用,从中可以体会到概率统计在日常生活中的广泛应用,以及概率统计思想在解决实际问题时所具有的简洁性和实用性.
一、概率在彩票中的应用
目前在我国发行着各种各样的彩票,买一张彩票就会有可能中巨额奖金,因而吸引了很多人参与,但是中奖的机会有多大呢?下面我们来一起研究.
例1江苏省传统7位数体育彩票根据投注号码与开奖号码相符情况确定相应中奖资格. 例如,若满足投注号码与开奖号码全部相同且排列完全一致,则中特等奖,单注奖金最高为500万元,求中特等奖的概率.
【分析】每个7位自然数号码表示一注彩票,即0000000~9999999共1 000万个不同的号码,故中特等奖的概率为1/10 000 000
例2江苏省传统7位数体育彩票由于中特等奖概率较低,慢慢地失去了吸引力,现市场上比较流行一种“排列3”的彩票,得到了大家的普遍欢迎. 排列3是指从000~999的数字中选取1个3位数作为一注投注号码进行的投注. 排列3投注方式分为直选投注和组选投注. 直选投注是所选3位数以唯一排列方式作为一注的投注;组选投注是所选3位数以所有排列方式作为一注的投注,具体分为组选6和组选3,组选6投注的3位数中每位数字各不相同,组选3投注的3位数中有2位数字相同.
求:(1)直选投注的中奖概率;
(2)组选6的中奖概率;
(3)组选3的中奖概率.
【分析】(1)排列3是指从000~999的数字中选取1个3位数,即从000~999共1 000个不同的号码中选取1个号码,根据投注号码与开奖号码相符情况确定相应中奖资格. 直选投注号码与开奖号码数字相同且顺序一致,即中奖. 例如,若开奖号码为123,则直选投注号码为123即中奖,所以直选投注的中奖概率为1/1 000.
(2)组选6投注的3位数中每位数字均不相同,投注号码与开奖号码数字相同且顺序不限,即中奖,共有6种不同的排列方式,有6次中奖机会,例如,组选6投注号码为123,则开奖号码为123、132、213、231、312、321之一均中奖,所以组选6的中奖概率为6.1 000
(3)组选3投注的3位数开奖号码中任意2位数字相同,投注号码与开奖号码数字相同且顺序不限,即中奖,共有3种不同的排列方式,有3次中奖机会,例如,组选3投注号码为122,则开奖号码为122、212、221之一均中奖,所以组选3的中奖概率为3/1 000.
知识链接:中国体育彩票“排列3”按当期销售总额的53%、13%、34%分别计提彩票奖金、彩票发行费和彩票公益金. 彩票奖金分为当期奖金和调节基金,其中,52%为当期奖金,1%为调节基金. 排列3按不同投注方式设奖,均为固定奖. 奖金规定如下:
(一)直选投注:单注奖金固定为 1 040元.
(二)组选投注:
组选6:单注奖金固定为173元;
组选3:单注奖金固定为346元
二、概率统计在保险业中的应用
近年来,保险业不断蓬勃发展,各保险公司抓住商机,竞相开拓业务,不断推出各种类型的保险. 为了吸引更多的参保者,增强公司竞争力,怎样合理设定参保金额以及赔偿金额,就成了保险公司决策者的核心问题. 每一笔业务都是有一定风险的,保险公司通过对概率与统计的分析,从而达到最大限度地规避风险、增大收益、减少损失的目的. 请同学们看下面的例子:
例3有2 500个同一年龄段同一阶层的人参加某保险公司的人寿保险. 根据以前的统计资料,在一年里每个人死亡的概率为0.000 1,而在死亡时其家属可以得到保险公司200 000元的赔偿金,求每个参加保险的人1年至少要付给保险公司多少保险费,保险公司不亏本?
【分析】设每个参加保险的人1年至少要付给保险公司x元保险费,保险公司不亏本,则在n年中共收取的保险费为2 500nx元,n年中死亡的人数为2 500×n×0.000 1人,赔偿的金额为2 500×n×0.000 1×200 000元,
由此可得:2 500nx≥2 500×n×0.000 1×200 000,解得x≥20.
所以每个参加保险的人1年至少要付给保险公司20元保险费,保险公司不亏本.
结束语:初中概率统计内容只是给同学们讲解了一些概率统计的浅显知识,进入高中和大学,同学们将进一步系统并深入学习概率统计的知识,这里仅仅展现了其广泛应用的冰山一角. 然而,作为一门独立的学科,概率统计的足迹已经深入到每一个领域,在实际问题中的应用随处可见.
生活统计学 篇2
会计学这门经济学科不单单是体现在经济活动中，也渗透于我们鲜活的日常现实生活中。下面，就和小编一起看看会计学里有哪些生活哲学吧!
在生活中我们可以很形象的这么看：
你本人是固定资产，生活是持续经营，反思是内部盘点，那么爱情就是无形资产，如果是暗恋，那是收不回的呆账，如果是错爱，则是高估净利润，只有在对的时间遇上对的人才能结婚，也就是合并报表，那么你的爱人就是实收资本，孩子是应付账款，你们有一天吵架了，那就是坏账损失，要是你不小心感冒了，那就是营业损失了，随着你年龄的增加，你就会有累计折旧。
万一产生误会，也就产生了错误分录，不幸因此离婚，就只能破产清算，峰回路转，你们复合了，那是资产重组。
此外，回忆是财务分析，读书是长期投资等等。
综上所述来看，要使生活正常运转，没有固定的资产这个坚实的基础，一切便无从谈起，在有了人(即你)这个生活的主体基础，也就是原始资本之后，要使生活能不断的持续经营下去，就需要经常的对走过的路进行反思，常回头看看，时常不间断的反省自己，做好内部盘点。
且听小编细细道来
生活在平稳的继续着，你恋爱了，那么爱情就是你的无形资产，但此时你要注意了，如果你是暗恋，这时就产生了收不回的死呆账，给你的生活会带来损失，精神和物质双层的损失，最后只会无果而终;
而如果是错爱了，那你就会不自然的高估你生活的净利润。
所以在这个资本积累的过程中，爱情是你生活持续经营关键的一步，只有在对的时间遇上对的人，相互了解和信任，直到最终步入婚姻的殿堂，你们结婚了，这就形成了生活中的合并报表，你的爱人就是你的实收资本。
生活在你们循序渐进的反思和盘点下，良好的持续经营着，有一天你们有了小宝宝，从此你们就要为孩子付出了，毫无疑问孩子就是你们的应付账款。
当然了，生活不会平静如水，锅碗瓢盆不可避免的会相互碰撞，如果有一天你们吵架了，你们的生活就出现了坏账损失，再有就是人不可能吃五谷不生病，假若你不小心感冒了，需要吃药就医，你的生活经营就产生了营业损失。
随着你们年龄的增加，人越来越老，你们退休了，收入相应少了，甚至还会意想不到的增加开支，你的资产会缩水，这时便会有累计折旧发生。
生活本就不是一帆风顺的，有时难免会产生点误会，当误会产生时，也就出现了生活中错误的会计分录，别担心，这并不严重，一旦发现出错，就及时的查找原因，对其错误进行更正，错误的分录改过来了，误会也就自然而然消除了。
但如天不随人愿，没有做到与时偕行，及时查找原因，更正错误，以致误会日积月累，久而久之，彼此都无法接受对方，不幸分手离婚，这时就会产生生活持续经营中大家都不愿看到的现象——破产清算。
如果此后你们还恋旧情，彼此发现自己的不足，进而能做到相互退让一下，最终拨云见日，出现峰回路转，你们又复合了，那又形成生活中的资产重组。接下来生活的持续经营又恢复常态，周而复始、日复一日的继续。
期间，纷繁复杂的生活会给你留下许多许多的回忆，酸甜苦辣咸，啥滋味都有，而这些回忆，就是你生活的总结——财务分析。
当然了，人活一世，学习自始至终，常言说的好“温故而知新”，人活着就要不断学习，活到老就要学到老，人就是在学习中成长，成长中成熟，成熟中发展，不学习就会颓废，而读书学习就是你生活的长期投资。
会计学在生活中凡此种种。
借助生活实际 培养统计观念 篇3
【关键词】生活实际;分析数据;判断;预测;决策;统计观念
统计”是小学数学四大领域内容之一。然而传统的教学方式影响着老师们的授课，重视传授知识，忽视知识的形成过程，忽视统计学知识本身的意义和作用。在教学中我们应如何培养学生的统计观念，提高学生运用知识解决问题的能力，发挥统计学在生活中预测、决策等功能，培养学生的统计观念呢？
一、联系生活实际，培养学生的统计观念
数学源自于生活，小学统计教学内容要注重学生的生活实际，选取学生身边的事例。只有统计教学的内容贴近学生的生活实际，符合他们的认知规律，才有可能组织好统计教学。
如：我在听教学人教版四下的“折线统计图”一课时，老师把学生非常熟悉的测试口算成绩设计成统计表和统计图，通过“比眼力”的游戏，快速出示统计表与条形统计图，找出最高分与最低分。教师在引导学生质疑游戏的公平性，凸显出条形统计图的特点是能很快看出各种数量的多少。接着老师在教学新课时从条形统计图入手，出示小娟同学口算测试成绩的条形统计图，教师引导学生观察统计图并提问：“观察我们时一个直条一个直条来看，如果整体地看，你对小娟的成绩还有什么感觉”，生获得有点乱，高高低低;接着教师又引导学生从统计图的顶端观察——从顶端引出横线——引出点——再连接起来。这个教学活动的设计让学生经历了条形统计图向折线统计图转变形成的过程，体验到折线统计图是在生活中为了了解一件事情到总体变化情况而产生的，比条形统计图更简洁明了，它的产生是生活的需要。
最难能可贵的是，老师在这节课快结束时提出问题：“折线统计图这么好用，为什么还要学习条形统计图？”学生通过辩论后得出：“各有各的好！”接着老师出示两幅统计图，让学生根据表的内容适合选择运用哪种统计图，体现了学以致用。
这节课老师处处独具匠心，引导学生在具体的数学学习情境中通过对比感悟统计表、条形统计图、折线统计图的特点，体验到统计在生活中的广泛应用，理解面对不同的分析对象需要选择不同的统计方式，让学生通过联系生活实际，经历知识的形成过程，逐步建立统计观念。
二、联系生活实际，培养学生分析数据的观念
《标准（2011年版》提出“数据分析观念”，它是由《标准（实验稿）》的统计观念转变而来的，点明了统计的核心是数据分析，在课堂教学中我们应通过引导学生观察分析，体会数据中蕴涵的信息，借助统计知识这一教学平台培养学生独特的思维能力。
如：在听人教版四下教学“折线统计图”这一课时，老师出示两幅的折线统计图：
问：“你更欣赏哪个同学的口算测试成绩呢？”学生抢着回答：“我喜欢小娟，她的成绩更好，有三次考90多分，最低考72分。”“我更喜欢小军，他的成绩虽然不如小娟，起点低，但他很努力，每次考试都有进步”通过不同的回答，学生之间互相促进，知道读懂条形统计图，不但要看到每个数据，还要看懂数据之间的联系与发展。如果老师能精心设计，让学生在具体的情境中学会透过现象看到事情的本质，不断提高分析数据的能力。
统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆杂乱无章的数的感悟（当然这些数都是有实际背景的）。通过对数据的归纳整理和判断分析，发现其中隐藏的规律。因此在教学中引导学生联系生活实际，读懂统计图，学会分析数据背后的规律尤其重要。
三、联系生活实际，培养学生判断、预测、决策的观念
统计是研究如何合理收集、整理、分析数据的科学，它可以帮助人们从数据中提取有用的信息，为我们制定决策提供依据。《标准（2011年版）》指出：能解释统计结果，根据结果作出鉴定的判断和预测，并能进行交流;同时指出虽然数据整理和分析的方法可以有所不同，但要求分析的结论清晰，那个更好地反映实际背景（参见例38和例40）。这就要求教师在教学时要引导导学生联系生活实际，运用数据进行推断，做出合理的预测。
如：人教版五下“复式折线统计图一课”，老师教学新课提出问题：“根据统计图，简单分析两国在历届亚运会上的表现。”
生1：“中国队的表现总体呈上升趋势。”生2;“韩国队的表现也总体呈上升趋势。”生3：“中国队的整体实力比韩国队强。”面对直观的复式折线统计图，根据复式折线统计图的特点，学生们做出了准确的判断。老师接着问：“你能预测一下在15届、16届中国队的表现吗？”生激动地预测：160枚、170枚……这时老师出示图2中中国队的金牌情况，学生欢呼雀跃，为自己猜测正确而激动。老师问：“你们根据什么预测的呢？”学生：“根据中国队的总体表现呗。”认为老师的问题实在太弱智了。接着老师又让学生继续预测韩国队的表现，这时学生的兴趣少了，估了几个比96更多，比中国队更少的数据，当老师揭示答案时，全班都傻眼了：“为什么？”有个体育爱好者回答：“我猜第14届亚运会韩国应该是东道主。”“哦！第中国队第10届得94枚金牌第11届得183枚，第11届应该东道主是我们中国。”师：“如果知道14届韩国是东道主你会怎么预测？”生：“比65枚略多一些，虽然答案不够准确，但不会相差太多。”师：“通过刚才的预测，你们有什么想法？”学生纷纷表示不能只看数据，还必须联系生活实际。这时有个学生为了说明这个问题站起来举例：“我妈妈最近炒股，发现一只股票一直呈上升趋势时，她买了。”“赚了？”“亏了，我爸说这只股票升了那么久已经到峰顶了，才买，太迟了。”同学们通过观察分析，在预测与事实互证的过程中学会根据数据的发展趋势作出预测，要使预测更准确必须联系实际。对于图中比较反常的数据如第11届中国队的183枚、第14届韩国队的96枚会接受实际背景。
统计的核心是数据。“数据是信息的载体，这个载体包括数，也包括言语、信号、图像，反思能够承载上事物信息的东西都构成数据，而统计学就是通过这些载体来提前信息进行分析的科学和艺术。”统计具有其独特的思维方式，它跟生活联系紧密。在教学中我们要让学生经历知识的形成过程，学生观察分析，作出简单判断、预测及学会合理决策的环节，使学生获得统计活动的亲身体验，逐步形成用数据思考问题的思维习惯。在解释现象、解决问题的过程中，学生的统计观念得到提高。
【参考文献】
[1]史宁中.《数学思想概论》
生活统计学 篇4
案例一人寿保险问题
一、案例背景
一年期的人寿保险规定, 若受保人在一年内因意外事故死亡, 保险公司赔偿5万元, 而因非意外事故死亡, 则保险公司赔偿2.5万元。假设某受保人群1年内因意外事故死亡和非意外事故死亡的概率分别是0.0005和0.002, 求该人群的死亡率以及保险公司赔偿5万元和2.5万元的概率。
二、案例分析
因为该种人寿保险规定的赔偿条件是“受保人在一年内死亡”, 而对此保险公司的赔偿又分两种情况, 一是“因意外事故死亡”, 二是“非意外事故死亡”, 且这两种情况出现的概率不同、赔偿的金额也不同。因此, 首先要把上述情况作为事件假设, 再利用定理1.1两个互不相容事件A, B (AB=Ø) 之和的概率等于这两个事件概率之和。即:P (A+B) =P (A) +P (B) 求之。
三、案例解答
设事件A={该人群中任何1人在1年内遇到意外事故}, B={该人群中任何1人在1年内死亡}, 那么, 因意外事故死亡的事件为AB, 于是有
事件AB与事件互不相容, 于是
设事件C={该保险公司赔偿5万元}, D={该保险公司赔偿2.5万元}。保险公司赔偿5万元, 是在该人群中有1人因意外事故死亡, 即1人已死, 其原因是意外事故, 因此是条件概率, 故有
同理得
所以, 这一人群的死亡概率是0.25%, 保险公司赔偿5万元、2.5万元的概率分别为20%和80%。
四、举一反三
根据调查, 一个城镇居民三口之家每年至少用600元买粮食的概率是0.50, 至少用4000元买副食的概率是0.64, 至少用600元买粮食同时用4000元买副食的概率是0.27。试求一个三口之家至少用600元买粮食或用4000元买副食的概率。
解:设事件A={至少用600元购买粮食}, 事件B={至少用4000元购买副食}。于是有
因此一个三口之家每年至少用600元购买粮食或至少用4000元购买副食的概率是0.87。
案例二聘用品酒师问题
一、案例背景
一个人自称能以90%的准确性来辨别两种不同的酒, 并以此提出应推销哪一种酒的建议。为了检验他的辨酒能力并决定是否录用, 公司对这个人进行下面的测试, 让他品尝两种酒9次, 每次品尝间隔3分钟, 并给出辨别的结果。若这个人在9次辨别中至少6次正确, 则录用他。
这里存在的主要问题是:
1. 上述方法是否能使公司不受冒牌者的蒙骗?
2. 如果他果真是品尝行家, 是否一定能被录用?
二、案例分析
为了回答第一个问题, 我们假设这个人完全是猜测, 每次品试他只能以0.5的概率正确区分这种酒, 猜测正确的次数是k。那么, 利用二项概型计算公式
计算k=6, 7, 8, 9时的概率, 以用题中给定的方法判断该公司会不会受冒牌者的蒙骗。
对于第二个问题, 我们相信这个人有90%的准确性来辨别两种不同的酒, 同样, 通过二项概型计算公式计算k=6, 7, 8, 9时的概率, 以此来确定“如果他果真是品尝行家, 是否一定能被录用”的问题。
三、案例解答
1.假设这个人完全是猜测, 每次品试他只能以0.5的概率正确区分这种酒, 猜测正确的次数是k。那么, 计算k=6, 7, 8, 9时的概率, 有P (9次品尝中至少6次正确) (9次品尝中有k次正确)
因此, 如果他是完全猜测的话, 只有0.254的希望被录用。
2.假设这个人有90%的准确性来辨别两种不同的酒, 通过计算k=6, 7, 8, 9时的概率, 有P (9次品尝中至少6次正确)
= (9次品尝中有k次正确)
可知, 如果他果真是品尝行家, 一般来说, 他一定能 (99.16%的概率) 被录用。
生活统计学 篇5
一、情境导入，激发兴趣１．“五一”快到了，我打算去黄山旅游，我在网上搜集了有关黄山的信息：据统计，黄山２００８年步行上山的约有８０万人、乘索道上山的约有９５万人；２００９年步行上山的约有７５万人、乘索道上山的约有８０万人；２０１０年步行上山的约有８５万人、乘索道上山的约有９０万人；２０１１年步行上山的约有８０万人、乘索道上山的约有７５万人；２０１２年步行上山的约有１００万人、乘索道上山的约有９８万人；２０１３年步行上山的约有１２５万人、乘索道上山的约有１２０万人。师：谁能用简洁的语言概括一下这段文字主要向我们介绍了什么内容？现在，老师想清楚地看出近几年步行上山与乘索道上山的具体信息，你能用学过的哪些方法来帮老师整理一下呢？（指名回答，教师根据学生的回答利用多媒体点击出示复式统计表、复式条形统计图、单式折线统计图，并说出每种统计图的优点。）师（小结并追问）：看来同学们对以前学习的统计知识掌握得非常好！想出了复式统计表、复式条形统计图、折线统计图等方法（电脑出示这几幅图）。现在老师想知道近几年步行上山和乘索道上山的发展变化情况，你觉得应该选用哪种方法比较合适呢？师（点击出示单式折线统计图）：谁能说一说它们的变化情况是怎样的？师（小结）：采用折线统计图不但能看出数量的多少，而且能清楚地反映数量增减的变化情况。师：现在老师遇到了难题，不知道选择哪种方式上山。怎样整理这些数据，就能一眼看出选择哪种方式上山合适呢？（引出把两幅图合并到一起）把两幅折线统计图合在一起，这就是我们今天要研究的“复式折线统计图”。【设计意图：从学生感兴趣的旅游话题引发统计的需求，并使学生在经历具体的统计过程中感受到单式折线统计图的局限，从而产生了探究新知的心理需求。】
二、自主探究，获取新知１．尝试制作，体会特点（１）怎样合并呢？有哪些地方需要改变的呢？（引导学生讨论如何将两幅单式折线统计图合并成复式折线统计图，包括统计图的标题、图例等。）（２）学生尝试画出复式折线统计图，交流并展示画法。２．统计分析，体验意义师：从图中你能获得哪些信息？还能获得什么信息？谁能说一说步行上山与乘索道上山在哪一年相差最大、哪一年相差最小？你是怎么看出来的？你能预测下一年或今后步行上山与乘索道上山的趋势将会是怎样的吗？为什么越来越多的人喜欢选择爬山呢？师（小结）：这次上黄山我也步行上山，既能欣赏美景，又锻炼身体还能节约能源真是一举多得啊！３．新旧对比，凸显优势师：同学们，采用复式折线统计图呈现这两组数据与用单式折线统计图相比好在哪呢？师：其实复式折线统计图和复式条形统计图之间也是有联系的。（多媒体演示复式条形统计图变成复式折线统计图的过程）谁能说一说，复式条形统计图变成了复式折线统计图以后有什么优势？【设计意图：通过新旧知识的对比，不仅凸显了复式折线统计图的优势，而且使学生感受到数学是在不断变化中发展的，所学的新知识与旧知识之间都是有联系的，从而有效地促进学生形成系统的认知结构。】
三、综合应用，提高认识１．平均身高（教科书第７５页）（１）从这个统计图中你能知道哪些信息？（２）你今年多大？你现在的身高多少？与平均身高比一比。（３）我们来预测一下１２岁以后，男女生的平均身高将会有怎样的变化呢？（４）小结：要了解更多的关于男女生身高的信息，可以到体育网上去查一查“青少年成长规律”。【设计意图：进一步巩固分析复式折线统计图的方法，使学生能根据统计数据做出简单的分析判断和预测，还让学生体会到数据统计也有它的局限性。】２．产品推销（１）你认为经理需要了解哪些情况才能做出决定呢？（引出要了解产品的质量、销售等情况）（２）出示ａ、ｂ两种品牌的彩电销售情况折线统计图。思考：如果你是经理，你打算选择哪种品牌的彩电，为什么？【设计意图：设计推销产品这个练习，目的是让学生感受到：分析数据对我们解决问题是很有帮助的，不光是彩电销售要用到数据分析，其他产品销售也要用到数据分析，使学生认识到学好数学不光是今后学习的需要，也是将来从事工作、生活的需要。】３．王亮的成绩出示王亮同学五次数学测试成绩统计图。王亮同学的爸爸看了这个成绩后和大家的想法一样，认为王亮的成绩很不稳定，狠狠地批评了王亮，可王亮觉得很委屈。那你觉得该如何向爸爸解释其实他在班里的成绩并不差呢？（出示班级平均成绩统计图）。现在你想说什么？通过王亮成绩的复式折线统计图你得到什么启示？【设计意图：使学生认识到，看问题要全面，要综合各方面的情况，从多角度分析，不能以偏概全，否则得出的结论是不科学、不合理的。】４．看图编故事师：老师这里有一幅图，请同学们仔细观察这幅图中折线的变化过程。（多媒体动画演示龟兔赛跑故事的复式折线统计图形成过程）根据图中两条折线的变化规律，想一想，它和我们生活中的哪些事相符？然后编一个简短的小故事。从这个故事你能得到什么启示？【设计意图：通过演示学生感兴趣的龟兔赛跑故事的复式折线统计图形成的过程，引导学生编故事，谈启示，从而使学生体会到：生活中的事情总是在不断变化的，无论你一开始怎样，只要你有恒心、有毅力，坚持不懈地努力，最终一定会成功的。】
生活统计学 篇6
相约未必恰相逢
三位小朋友说好周末上午大家一起去农博园，但事先他们并没有约定在农博园的某个地方碰头，只是说上午8：00大家准时在大门口等. 小朱是第一次去农博园，走到那边一看，发现农博园有两个大门：东门和北门. 他不知道究竟守在东门还是北门，于是爱动脑筋的小朱便提出了这样一个问题：如果三位小朋友事先并没有约定在哪个门口碰头，那么他们同时在一个门口相遇的概率是多少？
【分析】对于每位小朋友而言，他们都有两种选择，或东门或北门等候，这与抛三枚硬币，三枚硬币都正面朝上或反面朝上的结果如出一辙，故可画树状图如下：
所以三位小朋友同时在东门或北门碰头的概率是.
水中游鱼知多少
三位小朋友相遇后，大家一路上谈笑风生，脚步也轻快了许多，不知不觉来到了池塘边，发现有两位工作人员挑了两大桶锦鲤鱼苗正准备放养，小明忍不住惊呼起来：“哇，好多鱼，快来看！”小朱和小红也凑过头来，发现里面除了很多红色、白色、黄色以及一些色彩斑斓的小鱼外，还有几条黑色的小锦鲤簇拥其间，显得格外注目. 工作人员看到他们过来看热闹，于是和他们开起了玩笑：小朋友，你们能不能估计出这桶里有多少条鱼，不许一条一条数. 小红一听，这简单，我们数学上不是刚学了用样本估计总体嘛，你只要告诉我黑色的小锦鲤有多少条，我就能估计出总共有多少条鱼.
【分析】用样本估计总体是日常生活中常用的估算方法，上述问题中，由于黑色的小锦鲤数量较少，可以先数一下共有几条（设为m条），然后让这些鱼充分混合，随机捞出一批鱼，数一下总共有多少条鱼（设为x条），其中黑色的小锦鲤有几条（设为n条），然后按比例可以估算出总共有多少条鱼. 设总共有y条鱼，我们可以得到如下比例式：x∶y=n∶m，便可估算出鱼的总数.
众里寻它巧计算
两位工作人员听了他们的分析后，不仅连连赞叹，现在的孩子真聪明，居然用抽样估算出总共有多少鱼，看来我们只能在沙滩上溜达了. 孩子们带着自豪，在他们的赞叹声中渐行渐远. 一晃已经两个多小时过去了，他们也走到了农博园的尽头，才发现有些累了，如果按原路返回太辛苦了，于是就想到了乘园区内的电动车. 正好路过一位园区的工作人员，上前一打听，前面就有一个车站，有三辆车轮流开，其中有一辆车是新添置的，坐上去比较舒适，另外两辆车相对一辆不如一辆. 小明一听，嚷着要坐就坐最好的. 但这三位小朋友对这三辆车的具体情况不是很了解，新旧程度如果没有亲眼见过一时也无法比较. 所以三位小朋友合计了一下，提出如下乘车方案：坚决不乘第一辆车，如果第二辆车比第一辆车明显好，就乘第二辆车，如果第二辆车还不如第一辆，就乘第三辆车. 同学们，你们能不能帮他们算一下，按照这种方案，他们能够乘上好车的概率是多少？
【分析】为了方便起见，我们把三辆车分为好、中、差三个档次，从他们身旁经过的每一辆车好、中、差都有可能. 可列树状图如下：
于是我们得到以下六种等可能的结果：好中差、好差中、中好差、中差好、差好中、差中好. 其中能乘上好车的是：中好差、中差好、差好中三种，所以乘上好车的概率是.
交通工具比安全
精心的设计为他们提供了不错的运气，三位小朋友终于如愿以偿乘上了最舒适的那辆新车，一路上他们安逸悠闲地享受着车窗外的美景. 突然，在拐弯处司机因躲避小动物来了一个急刹车，引发了小朋友们对交通安全的讨论. 小明说，我觉得汽车最安全，自己乘了这么多年的汽车也从没发生啥事，但飞机太可怕了，一有事故，全都像下饺子一样完了. 小红随声附和，不是吗，像2014年7月份就有三起空难：17日，马航MH17航班在乌克兰空域坠毁，机上298人遇难；23日，中国台湾复兴航空GE222航班迫降时失事，造成48人死亡；24日，阿尔及利亚航空AH5017航班坠毁，机上载有116人. 听着他们振振有词，小朱感觉有些困惑，因为他经常在新闻中看到车祸报道，而去年听说的空难事故除了MH370航班上的227名乘客至今下落不明，也就这么几起，至多还有几架小飞机失事.
同学们，你们觉得飞机与汽车这两种交通工具哪种更安全，能从概率的角度说说你们的理由吗？
【分析】飞机失事事件，也许是人们出于对在天上飞的飞机本能的心理恐惧，也许是媒体对飞机失事的过多渲染，也许是飞行事故发生的惨烈程度和造成的影响力远大于其他交通事故，人们对飞机的安全性总是多一份担心. 但是，据统计，飞机是目前世界上最安全的交通工具，它绝少发生重大事故，造成多人伤亡的事故率约为三百万分之一. 假如你每天坐一次飞机，这样飞上8 200年，你才有可能会不幸遇到一次飞行事故，三百万分之一的事故概率，说明飞机这种交通工具是最安全的，它甚至比走路和骑自行车都要安全. 事实也证明了在目前的交通工具中飞机失事的概率最低. 根据国际航空运输协会统计的数据显示，2013年全年共有超过30亿人次、3 640万架次的航班安全抵达目的地，共有265人罹难，死亡概率为亿分之八点八. 2014年截至7月24日，共有763人死于空难事故. 航空专家指出，尽管2014年的空难遇难者人数比2013年增加了200%，但从空难事故的数量来看，2014年仍是航空运输史上“最安全的年份”之一，共发生12起致命性飞行事故，远低于同一时期过去10年的平均值17起，而英国《每日邮报》报道，每年全球因交通事故丧生的人数大约有124万，而且呈逐年上升趋势. 假定全球总人数约为60亿，假定他们365天每天都出行，则死于交通事故的概率约为亿分之五十六点六. 这个概率要远远高于乘飞机产生事故的概率. 如果从出事故的起数来计算出事故的概率，则乘汽车发生的事故要远远高得多.
同学们，生活中处处蕴含着数学问题，而大部分最重要的问题实际上是概率的问题，我们要有善于发现问题的慧眼，尝试用数学知识去揭示其中的规律，从而解决问题，让数学知识更好地为我们的生活出谋划策.
试述概率统计在实际生活中的应用 篇7
概率指的是不确定性事件发生的可能性大小。如不透明箱子中放置有2 颗白棋, 3 颗黑棋, 还有5 颗红色棋子, 因为它们自身的颜色不同所以很容易区别。但是要求从中抓取一颗棋子询问: A你知道这颗棋子是什么颜色吗? B你认为三种颜色棋子被抓取的概率相等吗? C你认为什么颜色的棋子被抓取可能性最大? 真实的答案是A无法确定回答; B概率不相等; C红色棋子可能性最大。这一简单实例很有效的指出了事物发生的概率大小, 进而让人们根据相关判断做出正确行为操作。学习概率学抽象、隐晦, 有些时候很难理解, 尤其是“概数定律”、“极限定律”等, 这些内容往往和实际生活工作没有较大联系, 不长使用, 只在专业事物中有所涉及。
二、常见的重要概念的应用
( 一) 古典概率基础应用
概率中最简单的模型就是古典概型, 同时它也是广泛应用的基本概型, 在生活和工作中很多事物都可以转变成古典概率的模型然后简单解决。
例如, 国际台球比赛, 中国选手丁俊晖和欧洲选手沙利文对弈, 按照国际上的实力排名以及过去比赛数据统计显示, 丁俊晖在比赛中单局获胜的基本概率为0. 45, 而沙利文比赛获胜的基本概率是0. 55。假如比赛实施BO3 赛制, 再或者实施BO5 赛制, 丁俊晖胜率分别如何?
因为P ( A) > P ( B) , 所以在使用BO3 的赛制中, 丁俊晖更为有利, 当然考虑到比赛的公平性来说, 两人的概率分别是0. 45、0.55 因此使用BO5 赛制更为公平、科学, 最后沙利文获得比赛胜利, 假如采取BO3 赛制, 丁俊晖取胜的概率会更高一些。
( 二) 概率统计与证券
就有关风险证券组合而言, 基础相关系数能够很好的显示证券组中不同证券的期望回报和风险损失联系成俗。在这全部的概率统计环节中, 基础相关系数的绝对值是小于或者等于1 的。
0 < p 1, 此时表示为正相关, 它是指两种风险证券的收益回报相同趋势发展, 也就是说证券收益回报同步增减。P在无限趋近于1 的时候, 两种风险证券的数值变化基本相同。相关的证券组合收益简单来说位于同一个波动区间。相反来说, 这样的数据显示表明了这种风险证券组合没有避免风险发生的效果。
p = 0, 此时表示证券预期收益波动, 当然这一数据表明并不影响另外的风险证券相关收益。这种风险证券组合指的是有可能避免了部分风险发生可能性, 当然也可能没有。
- 1≤p < 0, 此时表明两种或者两种以上的风险证券回报收益互为相反。也就是说一种风险证券预期收益增减, 其他风险证券则反之, 当然这种的证券组波动稳定。真实而言, 确实减小了风险可能性。
( 三) 概率统计与保险业
日常工作生活中我们常常接触或者听说社保“五险一金”, 详细的五险指的是: 医疗、失业、工伤、生育及养老保险; 而一金指的是: 住房公积金。现阶段, 人们普遍关注自身和家庭的生命财产安全, 工作以及精神生活享受, 这个时候很多人就存在疑惑, 这种投保到底是保险公司获益还是最终的投保人获益。
( 四) 排队问题
现实生活中, 人们常常面临各种排队现象。过去认为, 最早先分析研究排队问题的专家是欧洲数学家Eraling。上个世界三十年代, 法国数学家Poelaczek和前苏联数学家Khintchin仍然开展排队问题研究。到五十年代, 英国数学家Kendau使用MARKOV的方法链详细阐述排队问题研究。至此, 排队问题概率理论得到深入发展。以下我们结合两个现实案例, 详细介绍排队问题的概率应用。
下面将以两个现实生活中的例子来介绍概率在排队问题中的应用:
例: 某一公安局在长度为t的时间间隔内收到的紧急呼叫的次数X服从参数为 λ = t2 的泊松分布, 而与时间间隔的起点无关 ( 时间以小时计) 。
( 1) 求某一天中午12 时至下午3 时没有收到
( 2) 求某一天中午12 时至下午5 时至少收到1 次紧急呼救的概率。
解: λ = t2
( 1) λ = 32, P{ X = k} = 1. 5ke - 32k! , k = 0, 1, 2, 3, …, 从而P{ X = 0} = e - 15 = 0. 2231
( 2) λ = 52, P{ X = k} = 2. 5ke - 52k! , k = 0, 1, 2, 3, …, 从而P{ X叟1} = ∞ K = 1Σ2. 5ke - 52k! = 0. 918
从上面的例子, 我们可以看出, 那些为顾客提供服务的部门或公司, 应根据各自的业务情况, 做恰当的人员调动, 尽量使每位来访的顾客, 所等待的时间尽可能的少。
会计从业基础考试是对学习会计的人员的一个基本进入会计行业的检测, 具有一定的考试力度把握, 在会计从业基础考试中, 考试题型涉及到单项选择题、多项选择题、判断题和实务操作题。实务操作题为40 分, 选择题有40 分的分布, 其中有20 题为判断题, 在这种只有对与错的选择情况下, 有的人存在着侥幸的心理态度想通过好运与否做题。凭借运气就能顺利拿到会计证书吗? 可能机率很小吧。
三、结语
总之, 概率论对人们的工作生活都有着极大的指导作用, 当下社会经济发展, 概率论开始被人们重视和发掘, 更好地发挥它所拥有的积极意义。
摘要：实现日常生活概率分析的角度看问题, 能够很好地帮助我们解决生活中的问题, 分析比对总而得到深刻的结果。结合概率论有关思想方法, 有效应用于现实实践存在很多讨论, 由此, 我们也发现了实施概率思想方法处理问题的可靠性、实用性及便捷性。
关键词：概率论,概率统计,实际统计
参考文献
[1]孙向涛.探讨概率统计中微积分的应用[J].科技创新导报, 2014, (06) :30.
生活统计学 篇8
生活满意度是指个人依照自己选择的标准对自己大部分时间或持续一定时期生活状况的总体性认知评估, 它是衡量某一社会人们生活质量的重要参数[1]。国内不少学者对居民的生活满意度进行研究, 比较具体的研究主要是以各省市为例, 用调查问卷采集样本, 用统计分析的方法进行研究, 研究的对象主要是城镇居民或农村居民。虽然评价的指标体系不统一, 但涉及到影响居民生活满意度的因素大部分都包含了城市情况、闲暇、工作、收入、住区环境、受教育程度、享受的医疗保险、医疗条件、婚姻等方面的情况。评价的体系, 测量的路径也不尽一致, 应用的统计分析方法也较多样[2]。
商洛市是位于陕西省东南部山区的一个地级市, 经济比较落后, 但在国家西部大开发政策的扶持下, 近几年有了快速的发展, 人民生活水平有了明显的改善。但居民对目前的生活是否满意, 影响居民满意度的因素主要有哪些?本文对照其它省市的情况, 设计调查问卷, 采用多元统计分析的方法研究商洛市居民的生活满意度, 旨在深入分析商洛市居民生活满意度的相关影响因素。
1 商洛市居民生活满意度调查情况及指标体系
1.1 调查对象
本次调查主要想了解生活在商洛市商州区城区居民的生活满意度, 调查对象就集中于当地居民及长期的外来务工人员, 包括不同年龄、不同性别、不同文化、不同收人、不同职业的人群, 调查结果的详细情况见表1、2、3。方法主要采用的是问卷调查。本次调查总共发放问卷200份, 回收有效问卷186份, 有效回有收率93%。
单位:份
1.2 指标体系
为了研究商洛市居民生活满意度, 按照评价指标和数据的科学性、代表性及可比性等原则, 借鉴其它省市的研究情况, 筛选出影响居民生活满意度的因素指标, 主要包括健康状况、家庭和谐程度、人际关系、社会福利状况、交通状况、社会治安、医疗状况、城市自然环境等方面。[3,4]本次调查问卷包括调查对象的基本信息以及筛选的十二项和居民满意度相关的评价指标, 依次为:X1城市发展潜力;X2:公共政策 (含扶贫, 失业保障, 公共卫生等) ;X3:目前家庭收入;X4:住房条件、环境;X5:社会保障和福利;X6:个人职业状况和前景;X7:社会稳定和治安;X8:目前的看病就医、医疗服务;X9:对子女教育、政府对教育的关注、投入程度和师资状况;X10:家庭与社会的关系;X11:娱乐与休闲场所;X12:个人的婚姻状况。指标的量化采用李克特5分制, 依序由5分到1分代表非常满意、满意、一般满意、不满意和非常不满意。
2 研究方法及结果分析
2.1 满意度因子分析
运用SPSS11.5统计软件包及EXCEL作为分析工具, 为保证分析结果的稳定性和可靠性, 进行KMO统计量分析和巴特勒球型检验[5,6]。结果如表4。说明问卷中的数据各公因子内部一致性较高, 进行因子分析效果较好。
采用主成分萃取法对十二项指标提取公因子, 并进行正交旋转, 对原来的十二项指标进行化简, 归结为八个公因子, 它们互不相关, 用这八个公因子来分析商洛市居民的生活满意度, 累计方差贡献率达到87.818%, 能较全面的反映其影响因素。分析结果见表5。
得到的八个公共因子中, F1可命名为社会福利及职业前景因子, F2可命名为社会关系因子, F3命名为政策及收入因子, F4命名为教育因子, 其余四个因子仍按各指标的含义命名。第一个公因子的特征值为3.257, 贡献率为31.802%, 说明该因子对居民的生活满意度影响较大, 居民对社会福利和自己的职业前景比较重视。对居民生活满意度的影响程度依次为其余各因子。
计算各指标的均值和标准差, 均值按照从大到小的次序依次为:X8、X10、X11、X2、X9、X6、X3、X5、X7、X12、X4、X1, 其中方差大于1的是X4、X10, 可以看出X10的均值排第二, 但方差较大, 说明调查对象总体上虽然对家庭与社会关系较满意, 但内部差异较大。另外X4的均值在所有指标中较小, 方差却超过1, 说明调查对象对目前的住房条件和环境不是很满意, 调查对象内部的意见分歧也较大。
2.2 满意度综合评价模型及分析由因子分析的结果, 以方差贡献率为权系数建立综合评价模型:
F=0.214f1+0.175f2+0.149f3+0.105f4+0.092f5+0.113f6+0.109f7+0.116f8
F值越大说明调查对象的综合满意度越高。计算F值并进行排序, 从结果来看, 总体上男性的满意度高于女性, 年龄稍大的居民的满意度高于年轻人, 学历较低的居民的满意度高于高学历人群, 企事业单位的工作人员高于自由职业者 (农民工及其它职业者) 。
3 结论
居民的生活满意度是一个较复杂的问题, 不同人群对“生活”的理解, 对待生活的态度不同。根据调查对象对商洛市居民生活满意度资料的分析, 对变量的平均值和方差情况来看, 调查对象对商洛市的看病就医及医疗服务较满意, 调查对象的认识也较一致, 这主要原因是商洛市作为地级市, 人口不是很稠密, 居民看病就医的难度没有大城市表现的那么突出。另外像现代人关心的个人婚姻状况在商洛市被调查对象中表现的不很突出, 其平均值虽然位于十二个变量中的第十位, 但其值也有2.924, 处于满意和不满意之间, 而且大家认识上的差异也不大。
从用因子分析建立的综合评价模型计算的综合满意值来看, 调查对象的综合满意度在不同性别、年龄、职业、文化程度和收入上有差异。女性的生活满意度略低于男性, 这可能与女性在工作、生活的许多方面与男性相比存在一定的劣势有关;年轻人的满意度明显低于年龄较大者, 这个应该是目前一个普遍的现象, 年轻人工作难, 工资低, 而年龄较大者经过多年的积累, 工作稳定, 收入也高, 对生活也就越满意;下岗职工、自由职业者、农民工与工作稳定者、离退休人员相比, 其生活满意度明显较低;文化程度高的人群比文化程度较低人群的满意度略低, 这可能主要是个人的期望不同造成的, 现在高学历人群越来越多, 而大部分只拥有高深的知识, 没有一技之长, 又不愿意做体力活, 一时找不到合乎自己工资标准的工作, 就怨天尤人。而作为文化层次较低的人, 他们不挑工作, 只要能挣钱就行, 反而容易满足。从个人收入来看, 低收入者生活满意度明显较低, 但中等收入与高收入者之间生活满意度的差异不很明显。
整体上来看, 大部分调查对象对商洛市的社会福利状况、交通状况、社会治安、医疗状况、城市自然环境等各方面还较满意, 对个人的婚姻, 家庭状况等也都较满意, 这与小城镇居民生活满意度自2010年以来有所回调相一致。[7]主要原因可能和商洛市居民长期以来的生活态度有关, 商洛市作为一个小城市, 山清水秀, 人们的生活比较安逸, 生活节奏较慢。在一些一线城市居民的眼中, 商洛市是一个适合居住的地方。
参考文献
[1]盂昭兰.普通心理学[M].北京:北京大学出版社, 1994:66-74.
[2]胡荣华, 陈琰.农村居民生活满意度的影响因素分析[J].统计研究, 2012, 29 (5) :79-83.
[3]胡荣华, 陈琰.农村居民生活满意度统计分析—以江苏为例[J].中国农村经济, 2012 (1) :80-91.
[4]赵娜, 杜莹, 胡风兰等.城市居民生活满意度因素分析[J].中国健康心理学杂志, 2011, 19 (12) :1460-1462.
[5]张尧庭, 方开泰.多元统计分析引论[M].北京:科学出版社, 1999.
[6]卢纹岱.SPSS for Windows统计分析[M].北京:电子工业出版社, 2007.
生活统计学 篇9
一、等概率的问题
日常生活中,我们常常遇到抓阄的问题,大多数的同学认为先抓阄,抽到的概率越大,于是大家挤成一团,争先恐后地抓阄. 其实这样的想法只是同学们凭着自己的主观想象,没有科学依据.
例1李冰获奖得到了一张旅游券,因个人有事无法出游,现将旅游券放进5个红包中的1个,由5位同事进行随机抽取,谁抽到,便将旅游券免费送给他. 求解每位同事抽到旅游券的概率.
解设Bi=“第i位同事抽取旅游券”( i = 1,2,3,4,5) ,
同理可知P( B4) = P( B5) =1/5,
所以每位同事抽到旅游券的概率都是1/5.
以上运用了概率论与数理统计中的乘法公式来计算每人获得旅游券的概率,并且由计算可知概率的大小是相等的. 因此,在遇到抽签,抓阄的时候我们大可不必手忙脚乱地去抢,机会都是一样大的.
二、排列顺序的问题
现实生活中我们常常会遇到这么一种问题,我们只记住琐碎的不连贯的但是完整的信息,要把所得到的信息进行随意排列组合,进行尝试,以达到一条有序、准确的信息. 我们尝试之前应当进行科学地计算一下成功的概率,以免盲目进行而徒劳无功或半途而废.
例2小明的爸爸给小明买了一把四位的密码锁,贪玩的小明随意设置密码就用密码锁锁上抽屉后出去玩了,回来之后发现竟让忘记了密码的顺序,他只记得密码中的四个数字为2,3,5,7,小明进行尝试,求解小明尝试一次解开密码锁的概率? ( 正确的密码为5,2,7,3)
解设小明一次尝试解开密码锁为事件A,5,2,7,3出现在密码锁中的第1,2,3,4的位置为事件A1,A2,A3,A4,
所以小明尝试一次解开密码锁的概率为1/24.
三、运用几何概率模型解决问题相遇问题
日常生活中我们还会遇到相约见面的问题,因为大家都比较繁忙或者有事耽搁,不能做到不见不散. 而且通讯设备的普及使得相约变得十分容易. 于是往往先到者会在约定的地点等待一些时间,如果对方在这一段时间内没来,先到者就会离去,再次相约见面,这样就不会耽误大家的时间了.
例3小明与小李约定上午9点到11点在公园见面聊天,并且约定如果先到就在公园等待对方30分钟,过时就离开公园. 求解两人见面的概率有多大?
解设小明到达公园的时间为x,小李到达公园的时间为y. 两人见面为事件A. 他们约定先到者等候另一个人30分钟,过时就离去,那么他们相遇的条件为︱x - y︱≤30,
两人见面的概率为0. 4375.
四、公交车车门高度的问题
我们出去游玩经常会乘坐公交车,大家或许没有过多在意过公交车的车门,其实车门的设计的过程中涉及概率论与数理统计的知识. 因为设计的高度低了乘客容易撞头, 设计的高了又增加生产的成本,同时使得车型发生改变,影响美观.
例4公交车制造公司在生产公交车车门的时候,是这样进行考虑与设计的,即车门高度满足成年男子头部与车门顶部相撞的概率在2% 以下,如果某处成年男子的身高满足正态分布N( 175,25) ,那么车门的高度应设计至少为多少? ( 单位: cm)
解设制造的公交车的车门为y cm. 由题意可知,即求P( y≤x) < 0. 02.
查标准正态分布表,得y - 175/5> 2. 06. 则y > 185. 3. 所以车门的高度应设计至少为185. 3 cm.
生活统计学 篇10
SNS的研究无论对于消费者还是企业来说都非常重要。社交网站的产生让我们与他人的联系变得更简单、快捷。相当一部分人使用这样的交友网站是为了结交新朋友以及与老朋友保持联系,网站的许多用途都能让用户感到满足[1]。同时它还可以帮助企业进行招聘[2]。SNS作为一个开放式的平台,为消费者之间交流购物心得提供了绝佳的机会,为了加强品牌与消费者之间的关系,营销者们应该选择有效的数字平台,提升消费者的参与价值,将品牌信息整合到消费者的日常生活当中,根据消费者的自身价值(社会地位,日常活动,社交网络等)进行精准营销[3]。目前社交网站的盈利模式还没有脱离传统的互联网盈利模式,即广告收入,但是在社交网站上做广告存在着一定的风险[4],如果消费者有着负面经验的预期,那么这样的广告很容易被回避,如果广告主的广告和用户想得到的信息不相符的话,用户会对广告所传达的信息或是广告媒体产生怀疑。
SNS也被越来越多的学者关注。但总体来看,有关SNS的研究才刚刚起步,研究非常有限,尤其是国内学者对这方面的实证研究更少。对于SNS网站所关心的如何选择和拓展用户以及如何提高活跃度的问题,学者们并没有给出明确的理论指导。因此,本研究从实证角度出发,以中国大陆目前最活跃的两个SNS社交网站开心网、人人网为例,研究SNS社交网站用户的活跃度与其使用行为之间的关系,以及用户的生活方式和人口统计特征如何影响其使用行为。
1 文献综述
1.1 生活方式对消费者行为的影响
生活方式的概念最初用于营销领域是在1963年,William Lazer[5]将其定义为一个系统的概念,它描述的是一个独特的阶层或社会群体所表现出的不同于他人的生活特征,是一个动态的集合。Plummer[6]在1974年将生活方式做了进一步的完善,认为它是结合了美德、心理特征和深度的研究,不仅反映了每个人的生活细节,也体现了态度、感觉和观点等自我意识。生活方式还对妇女的角色转换起着重要的作用[7],由此可见,生活方式影响到消费者的各个层面,他反映了一个人是如何生活的。
自从1963年生活方式这一概念被引入营销界,各种各样测量生活方式的工具不断地被人们探索和发掘,现在被广泛应用的一个测量工具是AIO量表。AIO量表也就是“活动、兴趣、观念量表”,该量表的设计思路是:列出300个有关人们活动、兴趣和观念的陈述句,其中涉及爱好,购物,工作,娱乐等多个方面,然后由受测者在1~6之间进行打分。从而考察消费者的生活方式[8]。1974年,Plummer对AIO量表进行了修正,引入了人口统计变量,修正后的AIO量表有4个主维度和36个子维度[10]。以后的学者也对AIO量表进行了一些改进以此来适应自己的研究[9]。
生活方式在市场细分方面的应用相当广泛,因为生活方式对消费者的行为有重要的影响。2007年的一项关于中国消费者生活方式构面及地区差异的实证研究中,作者选取上海、北京、武汉、青岛和沈阳五个城市为例,将生活方式通过“追求时尚”、“看重面子”、“信赖广告”、“积极生活”、“偏好休闲”、“消费理性”和“偏好交际”7个构面体现出来,通过分析,得出了中国消费者的生活方式存在地区差异的观点[10]。同时人们的生活方式还影响着他们的诸多行为,消费者对于产品属性的偏好与他们的生活方式有着密切的关系[11]。生活方式的改变与消费者的品牌偏好还存在着负相关的关系,即消费者的生活方式越不容易改变,其品牌忠诚度越高[12]。此外,生活方式还与人们对电视节目的选择,如何打发闲暇时间,使用信用卡的行为紧密相关[9,13,14]。在国际化竞争日益激烈的今天,企业在开展国际营销时,不同地区顾客的生活方式影响也了企业的营销策略[15]。
1.2 SNS(social network sites)社交网站:定义与特征
社交网站作为一种基于网页的服务,他使用户能够进行以下活动:1)在一个有限的系统内建立一个公开的或半公开的个人形象;2)拥有一个好友列表;3)并且他们可以在在这个系统内进行好友访问[16]。对于不同的社交网站,好友间的联系方式可能会不同。
1.3 有关SNS的实证研究
Boyd[16]就曾经将对SNS的研究归纳为4大方向,分别是①印象管理和友情绩效;②社会网络和社会网络结构;③线上/线下联系;④隐私问题。Boyd的分类是从一个大的宏观的层面对SNS进行了整体的研究分类,本文的目的是为了能从前人的研究中找到和营销相关的议题进行分析讨论,因此通过对一些外文文献的研读,侧重点将更多的集中在消费者动机、行为、人口统计特征方面。
1)使用SNS的动机研究。前人对SNS的使用动机研究中多集中在了社会心理学方面,在对行为理论(态度、主观规范、知觉行为控制),自我认同,归属感,人口统计变量(年龄、性别、过往行为)的测量中,发现社交网站的高参与度是和态度、主观规范以及自我认同3个因素有密切关系,且呈正相关[17]。另外,群体归属,集体自尊以及性别因素影响着中青年使用者,和同龄群体交流是人们使用社交网站的一大动机,在这类人群中,女性表现出很高的群体自尊心,并且她们的活动多数是为了消磨时间以及娱乐。而男性的表现相对负面,这和他们对社会补偿以及社会地位的满足感有关[18]。很多在对动机的研究中提到了男女差异的影响,用户在分享Youtube上的视频时,易用性起到了主导作用,这种分享行为在男性与女性之间也存在着不同,女性的这种行为受到社会效率及社会规范的影响,而男性的行为受到人际关系规范的影响[19]。
2)个体因素影响。个体因素包括性别因素、情感因素、隐私问题。在许多研究中都特别提到了性别差异的影响,例如用户的一些个人特征往往会通过他们在社交网站上的个人设置得到体现,而这样的行为在男性和女性之间存在着明显的差别,男性倾向于保持个性,而女性则更愿意依赖他人来形成对自我意识的认识[20]。再如,18到22岁的年轻人对于社交网站的使用显得异常活跃,而且女性强于男性[21]。在情感因素方面,研究发现那些倾向于用写博客的方式发表内心感想的人会比别人有更高的悲痛感、自责以及泄愤的心理,他们对于这种面对面的交友会表现出很低的满意度。在他们看来,博客可以作为他们泄愤的一种工具[22]。社交网站为“自我表现”者提供了一个新的平台,越是自恋的人越容易在网上进行自我促销,同时性别差异也影响了人们进行自我促销的形式与内容[23]。社交网站正在改变着现代社会中信息传递的方式,用户喜欢在社交网站上公布很多个人信息(诸如生日、电子邮件或是照片),但并不是信息披露的越多,其对信息的控制力度就越强,对于信息披露与信息控制是因人而异的2个不同过程[24]。女性相比男性更注重隐私信息的保护,女性在信息的公开与保密上是矛盾的,一方面她们在社交网站上公开很多个人信息,另一方面在信息的保密上又显得十分的谨慎[25]。
从过去的研究中,个人特征对SNS网站的使用情况具有一定影响,因此研究生活方式和人口统计特征对SNS社交网站用户使用行为的影响是有意义的。
2 研究过程
根据Alexa公布的全球网站综合流量排名显示,目前在中国大陆,活跃度最高的两个社交网站分别是开心网和人人网。因此本研究选取人人网和开心网的用户作为研究对象,采用问卷调查的方式获取所需数据。
2.1 变量的测量
本研究的问卷由两部分组成,第一部分是基于SNS社交网站用户使用行为的测量项目,第二部分是基于AIO生活方式和人口统计特征的测量项目。在第一部分的测量中,首先通过对典型社交网站使用者的深度访谈而得到9项最常见的使用行为,然后用李克特7点量表分别测量了这9项使用行为的频率(1=很少,7=很多)。第二部分包含生活方式量表和人口统计特征。其中生活方式量表借鉴了Green等的研究中所使用的量表,并根据社交网站用户的特征对量表中的语句进行了修改以便更加切合本研究,在测量上仍然使用李克特7点量表。
2.2 抽样方法
在样本的抽取上,采用滚雪球抽样。在人人网和开心网上分别按照一定的分层抽样程序各选取10个初始样本,发放问卷,再由这10个人选取自己在社交网站上的10个好友发放问卷,这样不断传递问卷。按照六度理论,假设问卷能够传递到第6层用户,就基本能够保证样本的代表性。最终收回有效问卷329份,样本构成,如表1所示。
3 数据分析结果
3.1 用户使用行为和活跃度分析
活跃度一般用来衡量网站用户活动的频繁程度。在本研究中我们将社交网站的活跃度定义为:登录频率*停留时间,登录频率为用户平均每天登录的次数,停留时间为用户每次登录时的平均停留时间。由于用户登录有一定的周期性,所以我们又将上述公式进行了修正:,若每天登录,则除数为1;每2~3天登录,则除数为2.5;每周登录,则除数为7,对于1个月、半年和1年的登录周期,则认为活跃度为0。活跃度的各统计指标,如表2所示。
用户在社交网站上的使用行为与活跃度有着密切的联系。各种使用行为的频率,如表3所示。从表3中可以看出,在9项使用行为中,查看留言和评论发生的频率最高,其次是关注好友动态,分享新鲜事,更新状态和发表日志等。而发生频率最低的行为是发起或参加投票。
通过回归分析可以得出网站的活跃度受哪些行为因素的影响,回归分析的结果,如表4所示。
由结果可知,分享新鲜事和玩玩小游戏对活跃度影响显著,说明用户对网站的这两个功能依赖程度较高。接下来将对影响活跃度的2种使用行为做进一步分析。
3.2 人口统计特征与生活方式对用户使用行为的影响
首先对于生活方式的17个测量项目进行了因子分析。,结果显示,KMO值为0.856,Bartlett球形检验结果显著(p<0.05),提取的5个因子的累计解释方差达66.876%。它们分别是:“创新因子”、“社会因子”、“居家因子”、“艺术因子”、“体育因子”,各因子所包含的测量项目、旋转后的因子载荷矩、信度系数以及因子均值,如表5所示。
由前面的分析可知,分享新鲜事和玩玩小游戏对活跃度影响显著,所以将以人口统计特征和提取出的5个生活方式因子为自变量,对这两项使用行为分别进行回归分析。采用逐步回归的方法,回归结果,如表6~表7所示。
从表6中可以看出,在5个因子中,创新因子的回归系数是最大的,因此这一生活方式变量对分享新鲜事有很大影响。另外,居家因子、艺术因子等也会对分享新鲜事的行为有显著影响。从人口统计特征来看,相比于女性,男性在社交网站上分享新鲜事的频率更低,而相比于学生来说,公司企业管理人员的分享新鲜事的频率更低。
年龄变量对玩游戏的行为有重要影响,随着年龄的增大,人们更愿意使用网站提供的游戏功能,生活方式中的创新因子和艺术因子也对玩游戏的行为具有显著的影响,如表7所示。
4 营销启示
作为Web2.0时代的重要产物,SNS的重要性已经充分的被一些网络巨头们认识到,随着SNS的不断发展,同业之间的竞争也变得更加激烈,如何提高并维持网站的活跃度是众多SNS企业关心的话题之一。而对于活跃度的研究,归根结底是要研究社交网站用户的使用行为,研究其行为受哪些因素的影响,从而进行活跃度的研究。所以本研究从实证角度出发,通过对SNS用户人口统计特征和生活方式的测量,分析得出社交网站用户的使用行为受哪些因素的影响,如果企业能充分把握这些影响因素,制定相应的营销策略,那么对于增加网站的活跃度一定会起到事半功倍的效果。例如分享新鲜事和玩小游戏对活跃度有很重要的影响,因此企业应该注重分享功能,提升本网站信息分享的高流动性,从而保持网站的活跃度。同时企业还应该注重游戏功能,因为分析表明,越是年龄大的用户,越倾向于玩游戏,SNS的游戏不同于大型网游,也和其他的小游戏有所区别,他只是作为一个提供游戏发布的平台,因此越是好玩精致的游戏越能吸引到更多的用户,这就需要企业在吸引用户的同时也要吸引优秀的第三方游戏供应商,才会使得网站的活跃度提高。另外研究还表明,用户的使用行为受到创新因子的影响程度最大。生活方式具有创新性的人群通常是新生代的年青人,他们充满激情,勇于探索,对新事物充满好奇感,可以看做是SNS社交网站的忠实使用者。因此企业在进行目标市场定位时,应该给予这类人群更多的关注,让自己的网站风格更接近与这类人群的生活方式,从而赢取潜在用户。
5 研究局限及未来研究方向
本研究的不足主要体现在样本的选取上,主要是选取了人人网和开心网2个活跃度最高的网站,虽然它们都具有一定的影响力,但是不一定很好的代表其他社交网站用户的特征。另外在对用户使用行为的研究中只对使用行为进行了研究,未对用户的其他一些特征进行研究,譬如用户对网站的满意度、对网站的期望等等。因此在后续研究中可以扩大样本范围,同时也可以对SNS社交网站用户的其他特征进行研究。
摘要：作为Web2.0时代的新兴产物,SNS社交网站已经成为互联网领域最热门的话题。而如何提高网站的活跃度是众多SNS企业关注的话题之一。从实证角度研究了社交网站用户的生活方式和人口统计特征如何影响其使用行为,进而影响其活跃度。发现分享新鲜事和玩游戏这两项使用行为对社交网站用户的活跃度有显著影响,而用户的某些生活方式(如创新因子)和人口统计特征(如性别、年龄、职业)又会对用户的使用行为产生显著影响。为SNS企业识别和留住活跃用户提供了理论依据。
生活统计学 篇11
关键词： 概率统计 经济生活 教学应用
1.引言
概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科，是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学.随着科学技术的发展，概率论与数理统计在众多的学科及生产部门中得到越来越广泛的应用.特别是随着我国经济建设迅猛的发展，这方面的需求越来越多.本文就概率论与数理统计的方法和思想，在经济生活应用中展开讨论，从中可以看出概率论与数理统计在解决问题中的高效性、简捷性和实用性.
2.研究问题及成果
2.1概率在中奖问题中的应用
当今社会，彩票成了城乡居民经济生活中的一个热点.据统计，全国100个人中就有3个彩民.通过对北京、上海与广州3城市居民调查的结果显示，有50%的居民买过彩票，其中5%的居民成为“职业”（经济性购买）彩民.“以小博大”的发财梦，是不少彩票购买者的共同心态.那么，购买彩票真的能让我们如愿以偿吗？下面以福彩双色球的投注方式为例.
（1）“双色球”一等奖的中奖概率是多少？
“双色球”一等奖就是中了6个红色球号码和1个蓝色球号码，即中了“6+1”.由此，它的中奖概率就等于红色球33选6的中奖概率N与蓝色球16选1的中奖概率n的乘积S，即S=l/17721088.
（2）二等奖的中奖概率是多少？
“双色球”二等奖的中奖概率为1/1181406.
（3）三等奖的中奖概率是多少？
“双色球”三等奖的中奖概率为1/109389.
（4）总的平均中奖率是多少？
总的平均中奖率为1188988/17721088
=0.067094526024587203675079092209237
=6.7%
它的计算方法是将一至六等奖所有奖级的中奖概率相加所得出的.
由此看出，只有极少数人能中奖，而且中一等奖的概率更是微乎其微，所以购买者应怀有平常心，既不能把它作为纯粹的投资，更不应把它当成发财之路.这些看起来似乎并不很难，其实却是“可望而不可即”的.
2.2在经济保险问题中的应用
目前，保险问题在我国是一个热点问题.保险公司为各企业、各单位和个人提供了各种各样的保险保障服务，人们总会预算某一业务对自己的利益有多大，会怀疑保险公司的大量赔偿是否会亏本.下面以中心极限定理说明它在这方面的应用.
例：已知在某人寿保险公司有2500个人参加保险，在一年里这些人死亡的概率为0.001，每人每年的头一天向保险公司交付保险费12元，死亡时家属可以从保险公司领取2000元保险金，求：（1）保险公司一年中获利不少于10000元的概率;保险公司亏本的概率.
解：设一年中死亡的人数为X，死亡率为p=0.001，把考虑2500人在一年里是否死亡看成2500重伯努利试验，则
np=2500×0.001=2.5，
np（1-p）=2500×0.001×0.999=2.4975
保险公司每年收入为2500×12=30000，付出2000X元，则根据中心极限定理得：
（1）所求概率为：
P（30000-2000X≥10000）=P（0≤X≤10）
=Φ（4.75）-（1-Φ（1.58））=0.9430
即保险公司一年中以94.30%获利10000元以上.
（2）所求概率為：
P（30000<2000X）=P（15
经上述计算可知一个保险公司亏本的概率几乎为0，不过要记住，关键之处是对死亡率估计必须正确.如果所估计死亡率比实际低，或低很多，那么情况就会不同.
2.3在求解最大经济利润问题中的应用
如何获得最大利润是商界永远追求的目标，随机变量函数期望的应用为此问题的解决提供了新的思路.
例：某公司经销某种原料，根据历史资料：这种原料的市场需求量x（单位：吨）服从（300，500）上的均匀分布，每售出吨该原料，公司可获利1.5千元;若积压1吨，则公司损失0.5千元，问公司应该组织多少货源，可使期望的利润最大？
分析：此问题的解决先是建立利润与需求量的函数，然后求利润的期望，从而得到利润关于货源的函数，最后利用求极值的方法得到答案.
解：设公司组织该货源a吨，则显然应该有300≤a≤500，又记y为在a吨货源的条件下的利润，则利润为需求量的函数，即y=g（x），由题设条件知：
当x≥a时，则此a吨货源全部售出，共获利1.5a;
当x
Y=g（x）=1.5a X≥a2X-0.5a X
从而得
上述计算表明E（y）是a的二次函数，用通常求极值的方法可以求得，a=450吨时，能够使得期望的利润达到最大.
2.4概率在选购方案中的应用
例：设甲、乙两家灯泡厂生产的灯泡寿命（单位：h）X和Y的分布律分别为
X 900 1000 1100 Y 950 1000 1050
试问哪家工厂生产的灯泡质量较好？
解：根据题意
因此可得E（X）=E（Y）=1000
即甲、乙两厂生产的灯泡质量的平均水平相当;而D（X）>D（Y），即乙厂生产的灯泡寿命稳定性比甲厂好;故乙厂生产的灯泡质量较好.
3.结语
概率论和数理统计方法大量存在于经济生活中，只有有效、合理地利用这些科学方法，才能使我们在经济生活中领先一步.
参考文献：
[1]王勇.概率论与数理统计.高等教育出版社，2007.