统计学基础知识培训
基础统计培训课件
基础统计培训课件xx年xx月xx日CATALOGUE目录•引言•统计学基础知识•描述性统计学•概率论与推断统计学•统计实验设计•数据分析与展示•常用统计分析软件介绍•实践案例分析01引言理解统计学的基本概念和原理掌握常用的统计方法和工具能够运用统计学知识进行数据分析和解决实际问题课程目标课程大纲•统计学的基本概念和原理•数据分布特征的描述•概率和概率分布•抽样分布和中心极限定理•参数估计•假设检验•方差分析•相关分析和回归分析学习方法通过实例和实际数据进行理解和应用系统学习和理解统计学的基本概念和原理使用教学视频和资料进行辅助学习注重实践和案例分析02统计学基础知识统计学的定义统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的起源与发展统计学最早起源于政治和军事，用来分析和预测人口、资源、贸易等方面的情况。
现代统计学得到了更广泛的应用和发展。
统计学的定义1 2 3社会科学中的许多研究领域都需要用到统计学，如社会学、心理学、经济学、政治学等。
社会科学生物医学研究中的许多方面都需要用到统计学，如临床试验、流行病学、病因学等。
生物医学工程和技术中的许多领域都需要用到统计学，如质量控制、可靠性工程、机器学习等。
工程和技术数据数据是统计学的基础，包括定量数据和定性数据。
定量数据可以用数字表示，如年龄、身高、体重等；定性数据则可以用文字表示，如性别、血型、职业等。
总体和样本总体是所要研究对象的全体，样本则是从总体中抽取的一部分数据。
通过对样本的研究，可以对总体进行推断和估计。
概率概率是描述事件发生可能性大小的数值，通常用小数表示。
事件发生的可能性越大，概率就越大。
03描述性统计学分别表示每个数据值出现的次数和所占比例。
数据分布频数与频率用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的总和。
直方图用一组数据的最大值、最小值、中位数和四分位数来描述数据的分散程度。
箱线图中位数将数据按大小排序后，处于中间位置的数值。
统计基础知识培训
汇报人：可编辑 2023-12-19
目 录
• 统计概述 • 描述性统计 • 推论性统计 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实操
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是一种收集、整理、分析和解释 数据的科学方法，旨在揭示数据背后 的规律和趋势。
统计作用
区间估计
根据样本统计量的抽样分布，构造出总体参数的一个置信区间，并 给出该区间包含总体参数真值的概率。
评价估计量的标准
无偏性、有效性和一致性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
先对总体参数提出一个假设， 然后利用样本信息来判断该假
设是否成立。
假设检验的步骤
建立假设、选择检验统计量、 确定拒绝域、计算p值并作出决 策。
SAS
SAS是统计分析软件的另一巨头，它是一个模块化、集成化的大型统计软件包。其功能包 括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法 、计量经济学与预测等等。
R语言
R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。它提供了广泛的统 计和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法。
数据处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准 化等步骤，以消除数据中的噪声和不规则因素，提高数据质 量。
时间序列预测方法
01
02
03
04
趋势外推法
通过拟合时间序列的趋势成分 ，预测未来趋势的发展。
移动平均法
利用历史数据的移动平均值进 行预测，适用于具有周期性波
动的时间序列。
指数平滑法
通过加权平均历史数据，预测 未来值，适用于具有趋势和周
统计技术培训资料
统计技术培训资料：统计技术培训资料第一点：统计学基础理论统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何通过数据的收集、整理、分析和解释来获取结论和预测未知。
在现代社会，统计学已经广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、医疗保健、金融经济等。
1.1 统计学的基本概念统计学中有几个基本概念需要我们掌握，包括总体、个体、样本、参数、随机变量等。
总体是指我们想要研究的所有对象的集合，个体是组成总体的每一个元素，样本是从总体中抽取的一部分个体，参数是描述总体特征的指标，随机变量则是用来描述随机现象的变量。
1.2 描述统计与推理性统计描述统计主要是对数据进行整理、展示和描述，包括频数、频率、众数、中位数、平均数、方差等。
推理性统计则是通过样本数据来推断总体特征，包括概率分布、假设检验、置信区间、回归分析等。
1.3 概率论基础知识概率论是统计学的基础，主要研究随机现象的规律性。
我们需要掌握随机事件的概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯定理等基本概念。
第二点：常用统计软件及编程语言在实际应用中，我们需要借助一些工具来进行统计分析。
目前常用的统计软件和编程语言有SPSS、SAS、R、Python等。
2.1 SPSSSPSS是一款非常流行的统计分析软件，它具有界面友好、操作简单、功能强大等特点。
SPSS可以进行数据管理、描述统计、推断统计、高级统计分析等。
2.2 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析系统，它可以进行数据管理、统计分析、数据可视化等。
SAS的语言体系较为复杂，但它的功能非常强大，适合进行复杂的数据分析。
2.3 RR是一款开源的统计编程语言和软件环境，它主要用于统计分析、图形表示和报告。
R具有强大的扩展性和灵活性，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2.4 PythonPython是一种高级编程语言，近年来在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用。
Python有许多用于统计分析的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，可以进行复杂的数据分析和可视化。
统计基础知识培训
综合案例：某公司销售额影响因素分析
案例背景介绍
了解某公司的销售情 况和市场环境。
数据收集与整理
收集相关数据并进行 预处理。
描述性分析
通过图表和数值方式 展示销售额的分布、 趋势和影响因素。
推断性分析
利用统计方法分析各 因素对销售额的影响 程度和显著性。
数据类型与来源
数据类型
统计数据可分为定量数据和定性数据 。定量数据具有数值特征，如身高、 体重等；定性数据则描述事物的属性 或特征，如性别、职业等。
数据来源
统计数据可来自各种渠道，如调查、 实验、观测、记录等。在选择数据来 源时，需要考虑数据的可靠性、有效 性和代表性。
统计指标与体系
统计指标
统计指标是反映总体数量特征的数值，如平均数、中位数、 众数等。选择合适的统计指标对于准确描述数据特征至关重 要。
统计体系
统计体系是由一系列相互联系的统计指标所构成的整体。构 建合理的统计体系有助于全面、系统地反映研究对象的数量 特征和规律性。
统计分析方法简介
描述性统计
描述性统计是对数据进行整理和描述的方法，包括数据的集中趋势、离散程度、 分布形态等。通过描述性统计，我们可以初步了解数据的基本特征。
推断性统计
方差
极差
各数据与均值之差的平方的平均数， 反映数据的离散程度。
最大值与最小值之差，反映数据的波 动范围。
标准差
方差的平方根，与原始数据单位相同， 更便于比较不同数据的离散程度。
数据分布形态：偏态与峰度
偏态
数据分布的不对称性。正偏态表 示数据向右偏，负偏态表示数据 向左偏。偏态系数可用于量化偏 态程度。
统计基础知识 精品课程
统计基础知识精品课程摘要：一、统计学概述1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、统计数据的收集与整理1.统计数据的来源2.统计数据的收集方法3.统计数据的整理三、统计数据的描述1.数据的图表展示2.数据的数字描述3.数据的分布特征四、统计推断1.参数估计2.假设检验3.回归分析五、统计学在实际应用中的案例1.金融领域2.医疗领域3.市场营销正文：一、统计学概述统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释以及展示数据的方法论学科。
统计学的研究对象包括各种数据，例如数值型数据、分类数据、顺序数据等。
统计学的应用领域广泛，包括自然科学、社会科学和商业等领域。
二、统计数据的收集与整理统计数据的来源多样，包括问卷调查、实验数据、政府发布的数据等。
收集数据的方法有抽样调查、全面调查等。
在收集到数据后，需要进行整理，包括数据清洗、数据转换、数据汇总等步骤，以便进一步分析。
三、统计数据的描述数据的描述包括数据的图表展示和数据的数字描述。
图表展示包括条形图、折线图、饼图等。
数据的数字描述包括平均数、中位数、众数、方差等。
此外，还需要了解数据的分布特征，如正态分布、偏度、峰度等。
四、统计推断统计推断是通过样本数据对总体参数进行估计和推断的过程。
参数估计是利用样本数据估计总体参数，例如均值、方差等。
假设检验是利用样本数据判断关于总体的某个假设是否成立。
回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
五、统计学在实际应用中的案例统计学在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在金融领域，可以通过统计分析预测股票价格走势；在医疗领域，可以通过统计分析研究某种疾病的发病率、死亡率等；在市场营销中，可以通过统计分析了解消费者需求、市场占有率等。
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用于研究一个因变量与一个或多个自变量之间的线性或非线性关系，并预测因变量的取值。
06
回归分析与相关分析
总结词：一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的统计方法。
总结词：多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
统计学不仅关注数据的数量关系，还关注数据的质量和不确定性。
统计学起源于17世纪中叶，最初是为了研究国家的人口和财产状况而发展起来的。
随着时间的推移，统计学的应用范围不断扩大，逐渐涉及到社会、经济、自然等多个领域。
现代统计学的发展与计算机技术的进步密切相关，许多统计方法和工具都得到了计算机的实现和应用。
总结词
时间序列的分解是将整个时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分，有助于更好地理解数据的内在机制和预测未来走势。
详细描述
时间序列的分解模型有多种，其中最常见的是季节性分解和趋势-季节性分解。季节性分解将时间序列数据分为季节性和非季节性两部分，而趋势-季节性分解则进一步将非季节性部分分为趋势和随机波动。
汇报人：可编辑
2023-12-26
统计基础知识培训
目 录
统计学简介统计数据的收集与整理描述性统计概率与概率分布参数估计与假设检验回归分析与相关分析时间序列分析与预测
01
统计学简介
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，旨在从数据中获取有用的信息和知识。
它涉及到的方法和工具广泛应用于各个领域，如社会科学、医学、经济学、生物学等。
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方差
方差的平方根，也是衡量数据离散程度的重要指标。
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02
统计数据与数据来源
数据类型与数据来源
按数据来源分类
分为一手数据和二手数据。一手数据是指从调查、实验、观 察等活动中收集到的原始数据；二手数据是指已经收集、整 理、分析过的数据，如公开的统计数据、研究报告等。
按数据性质分类
分为定量数据和定性数据。定量数据是指可以测量和用数值 表示的数据，如收入、年龄等；定性数据是指无法用数值表 示的数据，如性别、职业等。
数据的收集与整理
数据收集方法
包括问卷调查、实地访谈、实验设计等。问卷调查是最常用的数据收集方法，可以通过网络、电话、邮件等方式 进行；实地访谈可以深入了解研究对象的情况，但需要较高的访谈技巧和经验；实验设计可以控制实验条件，但 可能存在伦理和道德问题。
数据整理步骤
包括数据清洗、数据转换、数据分组等。数据清洗可以去掉异常值、缺失值和重复值，保证数据质量；数据转换 可以将数据进行标准化处理，便于分析比较；数据分组可以根据研究目的将数据进行分类，便于观察和分析。
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目录
• 统计概述 • 统计数据与数据来源 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计在日常生活中的应用
01
统计概述
统计的定义与意义
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据的过程，旨在提取有价值的信息，回答特 定问题。
指数平滑预测
利用历史数据的指数加权平均值，预测未来 数据。
神经网络预测
利用神经网络的学习和预测能力，对时间序 列数据进行拟合和预测。
08
统计在日常生活中的应 用
在社会科学中的应用
人口统计学
通过统计方法研究人口增长、结构、迁移等方面的问题，为政府制 定社会福利、城市规划等政策提供依据。
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统计学的发展历程
古典统计学
古典统计学起源于17世纪，主要研究如何收集、整理和描述数据。其代表人物有英国数学 家格朗特和德国数学家莱布尼茨。
近代统计学
近代统计学始于19世纪末，着重于研究数据的分布规律和推断统计。其代表人物有英国数 学家皮尔逊和美国统计学家费雪。
社会调查
统计学在社会调查中不可或缺，如 人口普查、民意调查、社会现象的 调查等。
环境监测
统计学在环境监测中发挥关键作用 ，如空气质量监测、水体质量监测 等。
02
统计方法与技术
描述性统计
总结词
描述性统计是对数据进行基础性描述，包括求平均数、计算标准差、绘制频 数分布表和散点图等。
详细描述
描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的初步分析，了解数据的集中趋 势、离散程度以及数据的分布形态，为后续的统计分析和预测提供基础数据 。
定义问题
通过统计学思维，我们可以更好地定义问 题，并确定需要收集和分析的数据类型。
收集和分析数据
通过统计学方法，我们可以收集和分析相 关数据，从而为解决问题提供依据。
检验假设
通过统计学方法，我们可以检验假设是否 成立，从而得出结论。
预测未来
通过统计学方法，我们可以预测未来的趋 势和发展，从而为决策提供依据。
统计学在未来的发展趋势与挑战
• 发展趋势 • 大数据与统计学：随着大数据的兴起，统计学正朝着更高效、更精确的数据分析方向发展。 • 生物统计与医学：随着生物医学的发展，统计学在医学和生物领域的应用越来越广泛。 • 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，统计学正朝着更智能化、更自动化的方向发
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数据分组法
数据分组包括单变量分组和组距分组两种，单变量适合离散变量分组，一般 数据都使用组距分组。 数据分组的步骤： 1.确定组数，可以按斯特奇斯（）提出的经验公式来确定组数K；12。n为 数据的个数,对结果四舍五入即为组数； 2.确定各组的组距。组距是上限与下限的差，组距=（最大值-最小值）/组 数； 3.根据分组整理成频数分布表。 分组需要“不重不漏”，因此习惯上规定“上组限不在内”。若有的值过大， 可以设置开口组。等距分组由于各组的组距相等，各组频数分布不受组距大 小的影响，可以从频数分布中直接观察频数分布的特征和规律，而不等距分 组就必须计算频数密度,频数密度=频数/组距，频数密度才能准确反映频数分 布的实际情况。
40-49 岁
4950岁
合计
员工
47 20领班7源自5主管22
经理助理
— —
1
6
2 75
2
1 15
3
18
1 —— 2
合计
56 28 12 4 100
员工 领班 主管 经理助理
<30岁 30-39岁
40-49岁 50-60
各级别各年龄段频数
50 40 30
频数
20 10 0
员工级别
年龄段
—— ——
返回
比率值的计算及显示
300
200
汽
车
马
力
285 283
100
0
N=
249
American
71
European
79
Japanese
国别
返回
你有何种数据？
1.分类数据（定类、定序） 2.连续数值型数据（定距、定比）
返回
分类数据分布的统计量指标
1.集中趋势：计算众数、中位数 众数是一组数据中出现次数最多的变量值； 中位数是一组数据排序后，处于中间位置的变 量值 ；
结束
4
你要归纳整理的是什么类型的数 据？
1.已分类数据（定类、定序） 2.连续、数值型数据（定距、定比）
返回
你想如何归纳整理数据？
1.分类计算频数和百分比
2.计算两分类变量下的频数和百分比
3.计算比率值：比率是各不同类别数值之 间的比值 返回
分类变量的图形及图表显示
员工级别
员工 领班 主管 经理助理 合计
平均值()：一组数据之和除以数据个数； 几何平均值：用于计算比率的平均，实际应用 中，主要用于社会经济现象的年平均增长率； 极差()：也称全距，是一组数据的最大值和最 小值之差； 方差：各变量与其均值离差平方的平均数； 标准差()：即是方差的平方根；与方差不同的 是，标准差具有与变量值一样的量纲，实际的 意义要比方差清楚。 实现：— —
2.离散趋势：异众比率、四分位差 异众比率是指非众数组的频数占总频数的比率， 用表示，（Σ）/Σ。 四分位差也称内距或者四分间距，计算方法：
-其。数四值分越位小差，反说映明的中是间5数0%据数越据集的中离，散返反程之回度，，越
连续数值型数据分布的统计量
指标
1.集中趋势：平均值、加权平均值、算术平均值 简单均值就是一组数据值之和除以其数据个数 ；加权平均的均值与其 各个数值的个数有关 ；几何平均是适用于特殊数据的一种平均数，只 要用于比率的平均。
2.图表显示
返回
连续数值型数据统计量及数据 分组法
1.统计量：度量集中趋势的统计量包括平 均数、几何平均；度量离散趋势的统计 量包括极差、方差和标准差等。
3.数据分组：分组是根据统计分析的需要， 将原始数据按照某种标准划分成不同的 组别，形成分组数据，分组后计算数据 出现的频数，形成频数分布表。
各常用统计量的计算方法
2.离散趋势：极差（全距）、方差、标准差 极差也称全距，为一组数最大值减去最小值得到。
方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测度数值型数据离 散程度的最主要的方法。计算方法：s2=Σ(平均)/（1）。实际分析问 题时，我们常用标准差，标准差为方差开根号。
3.数据偏态与峰态的测度 偏态及其测度：计算公式Σ(平均值)3/[（1）(2)s3];如果数据分布是对 称的，则偏态系数为0，如果偏态系数明显不等于0，表明分布是非对 称的；当为正值时，可以判断为右偏；当为负值时，为左偏。越大， 说明偏斜的程度就越大。
频数
75 15 8 2 100
百分 （%）
累积百 分比 （%）
75% 75.00%
15% 90.00%
8% 98.00%
2% 100%
100% ——
—— ——
频数
各级别员工人数表
80
频数
70
60
50
40
30
20
10
0
员工 领班 主管 经理助理
返回
两分类变量数据的图表及图形 显示
员工级别
<3 0岁
30-39 岁
————
员工级别
<30 岁
30-39 岁
40-49 岁
49-50 岁
<40岁在本 级别中的比 率
合计
员工
47
20
领班
7
5
主管
2
2
经理助理 —— 1
6
2
2
1
3
1
1 ——
89.33% 75
80%
15
50%
8
50%
2
合计
56
28 12 4
84% 100
返回
如何整理连续数值型数据？
1.描述连续数值型数据的统计量及数据分 组法
返回
连续数值型数据的显示方法
分组数据的图形显示——直方图 这是406例汽车的马力的直方图
60
40
20
0
50
100
150
200
汽车马力
连续数值型数据的显示方法
未分组数据的显示方法——箱线图 箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的，它由一个箱子和两条线段 组成，5个特征值为：最大值、最小值、中位数和两个四分位，下面是 406例产地为美国、欧洲和日本三个地区的汽车马力值的箱线图。欧洲箱 线图有两个离群点。
统计学基础知识培训
2007年5月
根据测量尺度数据的分类
姓名 甲 乙 丙 丁 戊 戌
1999年某公司员工情况明细表
性别
级别
年龄 绩效分数
1
0
21
8.6
1
0
25
7.8
0
0
26
9.2
1
1
27
7.9
1
1
25
8.9
0
2
31
8.4
月均收入
2479 2345 2547 2689 2776 3124
注：1.本表纯属虚构，如有雷同实属巧合；2.性别栏0代表男，1代表女；级 别栏0代表员工，1代表领班，2代表主管；3.绩效栏10分为满分。
数据的分类
•根据数据测量的尺度：分为定类数据、定 序数据、定距数据、定比数据
•根据描述对象与时间的关系：分为截面数 据和时间序列数据
•根据统计数据的收集方法：分为观测数据 和实验数据
你想要干什么？
一.归纳、描述或者显示数据 二.观察变量和数据的分布 三.比较组间数据的不同 四.变量之间显著性关系的测度 五.相似数据分组的测度 六.相似变量的压缩测度