统计学专业教授的讲座
统计学pt知名专家讲座
取值及其意义
完全负有关
无线性有关
完全正有关
-1.0 -0.5 0 +0.5 +1.0
r
负有关程度增长 正有关程度增长
15
使用有关系数时应注意:
● X和Y 都是相互对称旳随机变量； ● 线性有关系数只反应变量间旳线性有关程
度，不能阐明非线性有关关系； ● 样本有关系数是总体有关系数旳样本估计
值，因为抽样随机性，样本有关系数是个随 机变量，其统计明显性有待检验； ● 有关系数只能反应线性有关程度，不能拟 定因果关系，不能阐明有关关系详细接近哪 条直线。
1702 1886 2316 2423 2567
30
2.回归方程(regression equation) p365
1. 描述 y 旳平均值或期望值怎样依赖于 x 旳方
程称为回归方程
2. 一元线性回归方程旳形式如下
3.
E( y ) = b0+ b1 x
▪ 方程旳图示是一条直线，也称为直线回归方程 ▪ b0是回归直线在 y 轴上旳截距，是当 x=0 时 y 旳期
1. r 旳取值范围是 [-1,1] 2. |r|=1，为完全有关
r =1，为完全正有关
有关系 数旳性
r =-1，为完全负正有关
质在p359
3. r = 0，不存在线性有关关系
4. -1r<0，为负有关
5. 0<r1，为正有关
6. |r|越趋于1表达关系越亲密；|r|越趋于0表达关
系越不亲密
14
7
10.1.2.有关关系旳描述与测度P354
1）散点图(scatter diagram)
完全正线性有关
正线性有关
完全负线性有关
007(讲座五-1)综合评价方法(一)
年度
1995 1996 1997
0.592 0.604 0.535
0.577 0.576 0.580
由式（8.7）和式（8.8）得最优方案和最劣方案：
Z （Z 1 , Z 2 , , Z m） { max Z ij j 1,2 , , m }
Z （Z 1 , Z 2 , , Z m） { min Z ij j 1,2 , , m }
S
i
( Z ij Z ) 2 j
j 1
m
i 1,2, , n
那么，某一可行解对于理想解的相对接近度定义为：
S i Ci S i S i
0≤Ci ≤1,i=1，…，n ，
8
S i Ci S i S i
0≤Ci ≤1,i=1，…，n ，
于是，若是理想解，则相应的 Ci =1；若是负理想解， 则相应的C i =0。愈靠近理想解，Ci 愈接近于1；反之， 愈接近负理想解， Ci 愈接近于0。那么，可以对 Ci 进行排队，以求出满意解。 1.3 TOPSIS法计算步骤 第一步： 设某一决策问题，其决策矩阵为A. 由A可以 构成规范化的决策矩阵Z′，其元素为Z'ij，且有
转化后数据见表8.2。
表8.2 转化指标值
年度 床位周 转次数 20.97 21.41 19.13 床位 周转率 （%） 113.81 116.12 102.85 平均 住院 日 5.34 5.44 5.73 出入院 诊断符 合率 （%） 99.42 99.32 99.49 手术前 后诊断 符合率 （%） 99.80 99.14 99.11 三日 确诊率 （%） 97.28 97.00 96.20 危重病 治愈 院内 病死 人抢救 率 好转率 感染率 成功率 （%） （%） （%） （%） 96.08 95.65 96.50 97.43 97.28 97.98 94.53 95.32 96.22 95.40 94.01 95.21
统计学与数据分析讲座
统计学与数据分析讲座统计学与数据分析讲座尊敬的各位听众，大家好。
我很荣幸能够在这里为大家做一场关于统计学与数据分析的讲座。
统计学与数据分析是现代社会不可或缺的工具，它们可以帮助我们更好地理解和解读数据，为决策提供科学的依据。
首先，让我们来了解一下统计学。
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它可以帮助我们了解数据的特征和规律，并从中推断出总体的特征。
统计学不仅可以用于科学研究中，还可以应用于财务、市场、医疗等不同领域。
对于一个企业来说，统计学可以帮助他们分析市场需求和产品销售情况，从而优化生产和运营策略。
接下来，我们来谈谈数据分析。
数据分析是根据统计学原理和模型来处理数据的过程。
在现代社会中，我们面临着大量的数据，如何从中发现有价值的信息变得至关重要。
数据分析可以帮助我们提取有效信息，识别数据间的关联和趋势，从而为决策提供支持。
例如，一个电商网站可以通过分析用户购买行为来了解用户的兴趣和偏好，从而设计个性化的推荐系统。
那么，如何进行数据分析呢？数据分析的关键在于数据的整理和处理。
首先，我们需要对数据进行清洗，剔除无效或错误的数据。
然后，我们可以用图表、表格、数学模型等形式对数据进行可视化和描述性分析，以便更好地理解数据。
接下来，我们可以使用统计方法和机器学习算法对数据进行推断性分析，从而得出一些有意义的结论。
最后，我们可以将结果呈现给决策者，帮助他们做出科学的决策。
在数据分析中，还有一些常用的方法和工具。
例如，回归分析是一种常用的统计方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
机器学习算法如神经网络和决策树可以用来构建预测模型。
此外，R语言和Python是两种广泛使用的数据分析工具，它们具有丰富的函数库和易于学习的语法，方便我们进行数据分析和可视化。
正如前面所说，统计学与数据分析在现代社会中起着非常重要的作用。
它们可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而推动科学研究、优化决策和提升效率。
《统计理论知识》讲座
《统计理论知识》 讲 座
(一) 古典统计学时期
1787年，英国博士齐默尔曼(E.A.W.Zimmerman)根据语音，把 Statistik译成英语Statistic，后经英国爵士莘克莱(J.Sinclair， 1754—1835)的大力推广，“统计学”一词终于为英国广大学者所接 受。后来，不仅在英国，而且在其他语种的欧洲国家都陆续接受了 阿亨瓦尔首创的“统计学”。这些国家翻译的“统计学”，从字音 或字形上十分接近Statistic。19世纪后半叶，“统计学”传到日本， 日本学者根据意思采用汉字“统计学”来表示。之后，作为一门科 学名称的“统计学”一词又传到中国。
2013-2-28 5
《统计理论知识》 讲 座
(一) 古典统计学时期
威廉· 配第对于统计学的形成有着巨大的功绩，因此马克思称他 为“政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始 人”。该学派的另一个代表人物是约翰· 格朗特 (J.Graunt,1620—1674)它通过对伦敦市人口的出生和死亡资料 进行分类计算，出版了第一本关于人口统计的著作《关于死亡表 的自然和政治的观察》，证实了出生、死亡、男女性别比例等人 口动态存在一定的规律；编制了世界上第一张“死亡表”。 政治算术学派在统计发展史上有着重要的地位。它在搜集 资料方面，较明确地提出了大量观察法、典型调查、定期调查 等思想；在处理资料方面，较为广泛地运用了分类、制表及各 种指标来浓缩与显现数量资料的内容信息。它第一次运用可度 量的方法，力求把自己的论证建立在具体的、有说服力的数字 上面。但该学派的学者都还没有使用“统计学”这个名称，可 谓“有统计学之实，无统计学之名”。
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《统计理论知识》 讲 座
(二) 近代统计学时期
统计知识讲座PPT课件
图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
应用统计学专题知识讲座
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三. 事件间旳关系和运算
1．事件旳包括 若A发生必然造成B发生，则 称B包括A或A包括于B，记为 BA或AB。
2．事件旳并 “A与B至少有一种发生”旳 事件，称为A并B，记为A∪B
BA
S
A B
因为洗衣机旳市场竞争非常剧烈，该新型洗衣机投入 生产后旳经济效益具有很大旳不拟定性。为了提升产品 投资决策旳科学性，该企业在决定是否投资生产该新型 洗衣机之前，进行了某些市场调查预测和项目旳经济可 行性研究。
4
市场调查和预测分析估计，产品上市后销售量将到达生产 能力旳80%以上（畅销）、50%～80%（销售一般）、不足 50%（滞销）旳可能性分别为40%、30%、30%。 另经财务部门所作旳财务预测分析，在产品出现”滞销”、” 一般”和”畅销”三种销售情况下，该项目投产后旳年净现 金流量将分别为100万元、600万元和1000万元。 考虑到筹资成本和资金旳机会成本，贴现率应取6%。
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§4.1 随机试验与随机事件
一．随机试验
人们在研究经济管理以及其他社会问题中，一般总是经过 调查或对社会现象旳观察来获取所研究问题旳有关数据；在 自然科学领域中，人们也是经过科学试验或对自然现象旳观 察来获取所需要旳资料。
对社会现象旳观察和对自然现象旳科学试验在概率论和统 计学中都统称为试验。假如试验可在相同旳条件下反复进行， 而且试验旳成果不止一种，每次试验前不能拟定将会出现哪 一成果，这么旳试验就称为随机试验，简称试验。
则：S ={1，2，3，4，5，6}； A1={2，4，6}； A2={1，2，3}； A3=S； A4=φ 【例2】在一批产品中连续抽取二次，每次任取一件进行 检验，分别记T、F为抽到正品和次品，并记A1为{第一次 抽到旳是正品}，A2为{抽到一种正品}，A3为{两次抽到 旳质量相同}，则：
2024版统计学贾俊平人大PPT课件
课件•引言•统计数据的收集与整理•统计描述目•概率论基础•统计推断录•统计指数与因素分析•相关与回归分析•统计决策目•统计学的应用与发展录引言统计学概述统计学的定义统计学的发展历史统计学的分支领域1 2 3统计学在决策中的应用统计学在科学研究中的应用统计学在社会生活中的应用统计学的重要性统计学的研究对象01020304数据的收集数据的整理数据的分析数据的解释统计数据的收集与整理原始数据二手数据定性数据定量数据时序数据030201数据的收集方法观察法调查法实验法数据的整理与显示数据整理数据显示通过图表、图像等方式将数据呈现出来，以便于直观理解和分析。
常见的数据显示方式包括表格、条形图、折线图、饼图等。
统计描述集中趋势的描述算术平均数适用于数值型数据，反映数据的平均水平。
中位数适用于顺序数据，反映数据的中等水平。
众数适用于分类数据，反映数据的多数水平。
离散程度的描述四分位数间距极差上四分位数与下四分位数之差，反映中间50%数据的离散程度。
方差与标准差分布形态的描述偏态峰态统计图表的应用适用于分类数据，表示各类别的频数或频率。
适用于时间序列数据，表示事物随时间的变化趋势。
适用于分类数据，表示各类别在总体中的占比。
适用于两个数值型变量，表示它们之间的相关关系。
条形图折线图饼图散点图概率论基础随机事件与概率随机试验与样本空间随机试验是具有某些基本特点的试验，其所有可能结果构成的集合称为样本空间。
随机事件随机试验的某个（些）样本点构成的集合称为随机事件。
概率的定义概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P(A)表示。
概率的性质与运算法则概率的性质01概率的加法公式02概率的乘法公式03事件的独立性如果事件A 与事件B 相互独立，则P(A∩B)=P(A)P(B)。
条件概率在事件B 发生的条件下，事件A 发生的概率称为条件概率，记作P(A|B)。
多个事件的独立性如果事件A1,A2,...,An 相互独立，则对于任意k 个事件Ai1,Ai2,...,Aik(1≤i1<i2<...<ik≤n)，都有P(Ai1∩Ai2∩...∩Aik)=P(Ai1)P(Ai2)...P(Aik)。
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致远管理学院
工业工程与管理学系
课程：统计学
主讲人：林东成助理教授时间：2002/9/2 ~ 2002/9/12
1.吴柏林着，现代统计学，五南图书出版公司。
2.陈顺宇、郑碧娥着，统计学，华泰书局。
3.王文中着，Excel于资料分析与统计学上的应用，博
硕文化股份有限公司。
4.黎正中译，实验设计与分析，高立图书有限公司。
5.Douglas C. Montgomery, Design and Analysis
of Experiments, 5th Edition, John Wiley & Sons, Inc.
授课目录
第1章导论
第2章统计资料的整理与描述
第3章机率导论
第4章常用的机率分布与统计分布
第5章描样方法与描样分布
第6章统计估计
第7章统计检定
第8章变异数分析
第9章相关分析与回归模式
第10章无母数统计检定
第11章类别数据分析---列联表与卡方检定
统计学是一探讨如何搜集数据与分析数据的科学研究方法。
在不确定的状态下，藉由样本数据所提供的讯息，经归纳分析、推论检定、决策与预测等过程。
『以事实(数字)作决策』。
1.1 认识统计
◎ 自古以来，人类从事各项研究活动均是为求真理，亦是社会文明进步的原动力。
然而通往真理的路
上充满
混沌与挫折，如何厘清真相，统计学自然就成为一门
极重要的科学研究工具。
◎统计学是由搜集数据、整理数据、分析数据及解释意
义等规则与程序所组成。
◎统计学研究过程：
推论= 估计+ 假设检定
Inferential Statistics = Estimation + Testing Hypothesis
1.2 统计精神就是科学研究的精神
◎著名统计学家费雪(R. A. Fisher, 1890-1962)曰：统
计方法的目的是基于经验观察，去改进对系统的了解---即统计的基本精神。
◎ 架构一系列有组织有系统且可分析的研究过程，以获得客观可靠的结论---即科学研究的精神。
系 统 理 论---线 性 系 统
“Ref: The Six Sigma Way , by Peter S. Pande, Robert P.
Neuman,
& Roland R. Cavanagh, McGraw-Hill.”
『系统三要素---输入、过程、输出』
常用的几个统计学术语
※母体：该次研究中所有欲探讨之事务之全体对象。
※参数：用来描述母体的特征之数值，或称母数。
※样本：由母体中随机抽取部分群体之集合。
※统计量：用来描述此样本的特征之数值。
母体(Population)、参数(Parameter)、样本(Sample)、统计量(Statistics)
欲了解致远工管系学生每周平均看书时间，经随机抽样30位该系学生，计算结果：
◎该系学生每周平均看书时间为21hrs----点估计。
◎该系学生每周平均看书时间为21-25 hrs----区间估计，且有95%的信心，相信母体平均值
为落于该区间内，即该系学生每周平均看书时间为
21-25 hrs。
--------此称之为点估计与区间估计-------
倘该系系学会宣称，『本系学生每周平均看书时间为23 hrs』，怀疑者进行随机抽样，欲以实际的资料验证与驳斥此宣称，然数据显示怀疑者是不能驳斥此宣称，因为，◎该系学生每周平均看书时间为23 hrs的确在95%信
赖区间21-25 hrs之内。
倘该系系学会宣称，『本系学生每周平均看书时间为30 hrs』，怀疑者进行随机抽样，欲以实际的资料验证与驳斥此宣称，然数据显示怀疑者能驳斥此宣称，因为，
◎该系学生每周平均看书时间为30 hrs不在95%信赖
区间21-25 hrs之内。
---------此过程称之为假设检定----------
1.3统计在现代社会所扮演的角色
『以事实(数字)作决策』
◎政治经济---民调、得票率预测、失业率预测、各项经
济指标
◎商业方面---市场占有率、利率、汇率
◎企管方面---物管、人管、财管、品管
◎工程方面---质量、可靠度、交通流量
◎农业方面---品种改良、生产量、成功率与存活率
◎医药方面---流行病的感染模式、成功率与存活率
◎教育方面---教学评鉴、犯罪率
◎观光方面---旅游景点的受欢迎程度、周休二的影响
1.4统计学的发展
◎源于1世纪，领导者或君主为了解国家(State)的人口、经济、生产、税赋、天文与气候等。
◎直到18世纪左右，主要偏向数据与图形显示的范围，
即所谓叙述统计学(Descriptive Statistics)---将资料
予以分析后，用数据、模式或图表陈示出来。
◎19世纪末和20世纪初，演变包括数据的解释、数据
分析归纳、更精确的估计与检定结果、与模式建构等，即所谓推论统计学(Inferential Statistics)或分析统
计学(Analytic Statistics)---由随机描样，经样本统计
量去推论母体参数，或检定母体参数。
对动态数据则
有趋势分析、建构模式与预测的功能。
现代统计学大师
1、Karl Pearson, (1875-1936)---介绍简单的统计
量，如众数、标准差及相关系数，尤其回归分析观念
和卡方检定都为其贡献。
2、R. A. Fisher, (1890-1962)---提出小样本统计
方法，并建立一致性、有效性、充分性、最大概似法
等，提出实验设计，另其对常态分配和t分配的理论
与应用都有极大贡献。
3、J. Neyman, (1894-1981) and Egon Pearson,
(1895-)---在估计(Estimation)与检定(Testing)方面
提供理论基础，如提出型I、型II误差及检定力、信赖
区间等观念。
4、 A. Wald, (1902-1950)---统计决策理论之始祖。
数学、社会科学与统计学之关系
做统计工作时，须注此意数学与统计不同之处
1、『100/300 = 1/3』，数学式100/300 = 1/3是
恒等式，但在统计却有不同的意义。
如于一母体中抽
3人，其中有1人是男生，则男生所占样本的比例是
1/3，如此可能无证据说明此母体中的男女生比例不
是各占一半；但倘于此母体中抽300人，其中有100
人是男生，则男生所占的样本比例为1/3，如此已有
证据说明此母体内男女生比例不是各占一半。
2、『49/100 1/2』，在数学上此式是对的，但在
统计检定时，倘于此母体中抽100人，其中有49人
是男生，则男生所占的样本比例为49/100，虽然
49/100 1/2，但可能无足够证据说明此母体内男
生比例不是1/2的结论。
统计计算常用软件
『Excel、Minitab、Matlab』、SAS、SPSS、Statistica
习题
1.1 下列那一个叙述最符合统计学的意义?
(A)统计学是利用参数来推论统计量的科学。
(B)统计学主要是透过对样本数据的收集、分析，并利用
统计量来描述、推论、检定、决策母体分配或参数的
科学。
(C)统计学主要是作数据的收集与数据或图表的陈示。
(D)统计学仅是利用叙述统计来帮助企业作决策的科学。
Ans: (B)
1.2 下列那一个叙述最符合统计分析过程的要求?
(A)统计学应用在社会科学层面时应强调经验而非实验。
(B)统计问题的陈述不须太严谨。
(C)统计分析过程须按步就班，每一步均要有理论依据。
(D)统计分析过程与科学研究过程有很大的差异。
Ans: (C)
1.3 下列是有关统计学的叙述，那些是错误的？
(A)统计学是一种处理静态数据的科学。
(B)参数是表示母体特征，而样本统计量是表示样本观察
值时特征数，我们常利用样本统计量来推论母数参数。
(C)统计方法仅适用于数量数据的处理，不能分析属质的
数据。
(D)专业经理人如果能了解交易的风险及变动性，并深知
掌握这些信息的重要性，则将有助于公司之盈收及企
业之表现，凡此种种，都要统计方法来协助分析判断。
Ans: (A)、(C)
1.4 试述母体、参数、样本与统计量的意义。
1.5 试述叙述统计学和分析统计学的差异。