高级统计方法简介共21页
统计学课件--Ch11高级统计方法
指标的作用。
原因 多个
依赖性 结果 1个
资料：处理因素分几个水平，试验指标多为
定量数据。
方法：多为方差分析 ，少数 2 检验。
课件
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设计类型
1. 析因设计 各因素各水平的全面组合
因素
ABC a1 b1 c 1 a2 b 1 c 2
c3
组合数
a1 b1 c1 a1 b1 c2 a1 b1 c3 a1 b2 c1 a1 b2 c2 a1 b2 c3
代入表11-4，得
SS A
1 2n
( A12
A22 ) C
1 (3402 25
4002 ) 27380
180 ，
SSB
1 2n
(B12
B22 )
C
1 (2602 25
4802 )
27380
2420
，
SSAB SS处理 SSA SSB =2620 180 2420=20
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25
4．方差分析 表11-2中，A因素（缝合方法）
的主效应为6%，B因素（缝合时间）的主效 应为22%，AB的交互作用表示为2%。以上 都是样本均数的比较结果，要推论总体均数 是否有同样的特征，需要对试验结果作假设 检验即方差分析后下结论。
课件
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模式
A因素I水平:a , a ,
1
2
B因素J水平:b , b ,
1
2
,
a i
试
,
高级统计方法
桂诗春语言学研究方法舒华1994 心理与教育研究中的多种因素实验设计McDonough & McDonough 1997Nunan, D, 2002 Research Methods in Language learningSeliger & Shohamy, 1989, Second Language Research Methods, Oxford University Press科学研究的过程就是假设检验的过程。
归纳与演绎研究方法如何操作学术乃天下之公器结论---修改原理论---提出假设目的：解释说明预测控制特征：1. 继承性 2. 创新性（本质）创新点，新价值（在前人研究的基础上）3. 系统性（对象，方法，组织管理）4. 控制性5.客观性6.重复性7. 开放性多视角、公开性、可争辩性（相对真理，需要进一步求证）、科学研究无禁区二．效度---真实性研究真实地、正确地揭示所研究的问题的本质及其规律的程度。
1. 构思效度（construct）理论构思的合理性及其转换为抽象与操作定义的恰当性程度（把它变得可操作化，research design/ framework 在论文的前言的内容）理论设想要结构严谨，符合逻辑，层次分明，形成某种构思网络2. 对研究的各种变量作出明确严格的说明3. 给变量下明确的操作定义4. 要消除或控制影响构思效度的各种因素(2) 统计结论效度所用的实验设计与统计方法是否配套使用影响因素数据的质量差违反统计检验的假设3. 外部效度即研究结果的普遍代表性和适用性总体效度生态效度（你的研究结果是否适用于其他研究背景与程序、条件）影响研究的外部效度的因素：研究被试的代表性差研究变量的操作性定义不明确研究对被试的反作用事前测量与实验处理的相互影响多重处理的干扰实验者效应被试的选择与实验处理的交互作用（4）内部效度在研究的自变量与因变量之间存在一定关系的明确程度判断因果关系的标准：时间顺序，共变关系，没有别的可能的解析时间顺序：自变量发生在前，因变量发生在后共变关系：当因变量的变化是随着自变量变化而产生，当单独时是不发生变化三，影响内部效度的主要原因1.selection 被试选择control groupexperimental groupsubject students a Generalization Probe 推广性测试Research has shown that child abduction has become a problem.For purpose of data analysis, a score of zero was given if a child went with the abductor, a score of one if the child was provided if … A score of two if the child stayed nearby but verbally refused, a score of three if the child ran away with no refusal, and a score of four if the child ran away and verbally refused.We concluded that the 20-minute interactive video improved the children’s self-protection skills in potential abduction situation.性格因素也可能影响实验结论,应随机抽取，抵消差别The name of each child in the classes was written on a separate slip of paper. All the slips were put in a bowl and mixed up thoroughly. Students were assigned to the experimental group and to the control group alternately as their names were pulled out of the bowl one at a time.2.History 前侧后侧发生的期间内发生的事情有可能影响被试的情绪与决定e.g.Before the test, only the children in the control group (控制组) saw a man laughing and joking with their school principal. (受影响) Thus they trust the man get very low score.两个同时受影响，就匹配掉差别3.Maturation 成熟因素实验组观看教育片，半年后再测，半年时间的成长，影响了孩子的成熟性，因此不科学不看教育片，所有孩子都进行了前侧，半年后，让孩子随机分班分别看电影，再进行后侧，结果可信4.repeated testing 重复测试影响第一天看卡通片第二天测试第三天看教育片第四天测试第二次测试的结论不科学5. regression to the mean回归效应初次测的结构，随着时间推移，向平均分靠拢的倾向（原来差的第二次可能变好干扰实际水平）e.g. 一天，让孩子看卡通，两天后测（后来不够资金，只能测其中10人）第二次，抽了第一次测的表现最差的10位进行看教育片与第二次测正确做法：一天，让孩子看卡通，两天后测第二次，让孩子看教育片，随机抽10位进行第二次测6. 中途退出实验experimental mortality随机分成两个组，分别在两个不同的班看卡通与教育，教育的班中有部分没有认真看中途被带出实验班，结论：看了就更高分，教育片有效（结论不可靠，部分实验班学生离开了）正确：如果两边都有不认真的学生，就要把那部分学生的成绩除掉7. experimental bias 实验者偏向控制组的学生先测，后面再测实验组学生负责记录孩子反应的研究生与扮演stranger 的那位都参与了录像片的制作，深信教育片对孩子有帮助对前面控制组孩子的打分与后面再测实验组学生会不一样，相对打分有偏向正确：出来被测的学生的先后顺序是随机的，连负责记录与扮演的工作人员也不知道是实验组还是控制组，那样所记录的成绩就没有被打高或低8. instrumentation 观察者观察的测量仪器, 仪表,观察方式实验者记录控制组学生成绩的时候是躲起来偷看实验者记录实验组学生成绩的时候是站在旁边看正确：先考察最佳观察场所，然后在同一地点观察所有被试者。
统计学课件-Ch11高级统计方法
在生物医学研究中，贝叶斯统计也被广泛应用于基因定位、疾病诊断和预后预测 等领域。通过构建贝叶斯模型，可以综合考虑基因组数据、临床数据和先验信息 ，为疾病研究和治疗提供有力支持。
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生存分析和可靠性统计
生存分析的定义与特点
生存分析的定义
生存分析是一种统计方法，用于研究 生存时间或过程的数据，包括死亡、 故障、治愈等事件的时间。它涉及到 对生存时间的描述和影响因素的分析 。
贝叶斯统计的基本思想
贝叶斯统计的基本思想是利用先验信息、样本信息和似然函 数来更新我们对未知参数的信念，并给出后验概率的估计。
贝叶斯统计的优势与局限性
优势
贝叶斯统计能够充分利用先验信息，对未知参数进行全面的概率描述，并能够 给出后验概率的估计，使得推断更加准确和可靠。此外，贝叶斯统计还具有模 型灵活、可解释性强等优点。
高级统计方法能够提供更 精确的参数估计和预测， 帮助决策者做出更准确的 决策。
推动统计学发展
高级统计方法的发展推动 了统计学的进步，为其他 学科提供了更强大的分析 工具。
高级统计方法的范围和特点
范围广泛
高级统计方法涵盖了多种领域 ，包括贝叶斯统计、非参数统 计、多元统计、时间序列分析
等。
灵活性高
高级统计方法能够根据数据的 不同特点选择合适的方法，具 有较高的灵活性。
高级统计方法的未来发展趋势
深度学习与统计方法的结合
深度学习作为人工智能领域的重要分支，与统计方法的结合将进一步提高数据处理和分 析的能力，为解决复杂问题提供更有效的工具。
基于数据科学的决策支持
随着数据科学的发展，高级统计方法将在决策支持中发挥更大的作用，为决策者提供更 加科学、客观的依据。
高级统计方法简介
3.6 鉴别分析
主要功能：进行统计鉴别和分组（根据一些已经
分组的已知案例建立鉴别函数，然后根据鉴别函数对 所有案例重新分组）
注意事项：
因变量是非测量型的分组变量；自变量是用以分组 的特征变量称为鉴别变量 重点掌握鉴别分析模型即鉴别函数的各参数指标及 统计检验（非标准化鉴别系数、标准化鉴别系数；结构系
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3.9 多元方差分析
主要功能：同时分析和检验不同类别在多个测 量型变量上是否存在显著差别 注意事项：
因变量有多个且必须是测量型变量，自变量是非测 量型变量 因变量应为正态分布且方差相等，而且需要存在一 定程度的线性相关 例：Income、EduRatio、Natinality、Rural可构 建单因素二元模型、双因素二元饱和模型、双因素 二元非饱和模型
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3.5 Logistic回归
主要功能：分析一个定性因变量与多个自变量 之间的关系
注意事项：
因变量是非测量型二值变量；若自变量为非测量型， 也需设置虚拟变量 重点是回归模型的各项检验（整体检验——对数似 然比的卡方检验;回归系数的检验——Wald统计量 的卡方检验；系数子集的联合假设检验——对数似 然比的卡方检验） 难点：回归系数的解释（以logit p方程的线性表达 式来解释；以发生比的指数表达式解释√）
管理学院
3.2 聚类分析
主要功能：对研究对象进行分类
基本步骤：
选择变量（注意克服“加入尽可能多的变量”的倾 向；所选变量之间不应高度相关） 计算相似性（相关测度——pearson相关系数；距 离测度——欧式距离**、绝对值距离、明科夫斯基 距离、马氏距离；关联测度*——简单匹配系数、雅 克比系数、果瓦系数） 聚类（层次聚类——聚集法、分解法；迭代聚类/快 速聚类） 聚类结果的解释与证实
高级统计学 知识点
高级统计学知识点一、知识概述《高级统计学》①基本定义：高级统计学就是对收集的数据进行更深入、更复杂分析的一门学科。
它就像一个数据侦探，从一堆看似杂乱无章的数据里找出规律、关系啥的。
②重要程度：在统计学这个学科里，它可是高级的玩法。
如果说基础统计学是在教你走路，那高级统计学就是让你学会奔跑，甚至是飞翔，很多高级研究、复杂工程等都离不开它。
③前置知识：需要先把基础统计学搞定，像平均数、中位数、标准差这些概念得清楚，概率的知识也得掌握些，就好比盖房子要先打好地基。
④应用价值：比如在市场调研中，分析消费者行为，就能用高级统计学来预测哪种产品会火；在医学研究里，可以预测某种疾病在人群中的发展趋势。
二、知识体系①知识图谱：在统计学里，它处于比较高深的位置，是对基础统计知识的拓展和深化。
②关联知识：和概率论、数学分析都有着紧密联系。
就像一家人里的兄弟姐妹，相互影响相互支持。
③重难点分析：- 掌握难度：我觉得是比较难的。
它有很多抽象的概念和复杂的计算方法。
- 关键点：理解各个概念的本质和适用场景非常关键。
④考点分析：在考试里相当重要，经常会出现在分值较高的题目里。
考查方式可能是让你对实际数据进行高级分析，或者推导一些高级统计中的公式。
三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：- 多元回归分析：简单来说就是研究多个自变量对一个因变量的影响。
比如研究身高、体重、饮食习惯对健康（这里健康就是因变量）的综合影响。
②特征分析：它能够综合考虑多个因素的相互作用，不是单一看某个因素的影响。
③分类说明：- 线性多元回归：自变量和因变量是线性关系。
- 非线性多元回归：它们之间的关系是非线性的。
④应用范围：适用于很多领域，不过要求数据有一定的完整性和准确性。
如果数据缺失太多或者误差太大，结果可能就不太准了。
四、典型例题例题一《简单多元回归分析》①题目内容：已知身高（x1）、体重（x2）与健康指数（y）的数据，求多元回归方程。
②解题思路：先假设方程形式为y = a + b1x1+ b2x2，然后根据最小二乘法的原理来求解a、b1和b2的值。
高级统计学统计学课件
非线变量与因变量之间非线性关系的统计方法。
非线性回归模型转换
通过变量替换、函数变换等方法将非线性回归模型转换为线性回归模型。
常见非线性回归模型
指数回归、对数回归、幂回归等。
转换后模型解释与应用
解释转换后的线性回归模型，并探讨其在实际问题中的应用价值。
回归诊断及优化策略探讨
随着统计学知识的普及和应用领域的拓展，高级统计学将在更多领域发
挥重要作用，推动社会的进步和发展。
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数据的整理与展示方法
数据预处理
缺失值处理、异常值检测、数据变换等
数据整理
分组、编码、排序等
数据展示
表格、图表（条形图、饼图、直方图、箱线图等）
集中趋势与离散程度度量
集中趋势
均值、中位数、众数等
离散程度
方差、标准差、极差、四分位距等
分布形态与偏态、峰态判断
分布形态
01
对称分布、偏态分布（左偏、右偏）
未来发展趋势预测
01
大数据与人工智能的融合
随着大数据技术的发展，高级统计学将与人工智能更紧密地结合，推动
数据分析的智能化和自动化。
02
统计计算与可视化的发展
计算能力的提升将使得复杂统计模型的计算更加快速和准确，同时数据
可视化技术也将得到进一步发展，使得统计结果更加直观易懂。
03
统计学的普及与应用拓展
常见离散型和连续型随机变量分布
伯努利分布与二项分布
泊松分布及其应用
了解伯努利试验的概念，掌握二项分布的 概率计算公式及性质。
理解泊松分布的概念，了解泊松分布在实 际问题中的应用。
均匀分布与指数分布
高级统计方法概论PPT文档共110页
61、辍学如磨刀之石，不见其损，日 有所亏 。 62、奇文共欣赞，疑义相与析。
63、暧暧远人村，依依墟里烟，狗吠 深巷中 ，鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几，倏如流电惊。 65、少无适俗韵，性本爱丘山。Fra bibliotek 谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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_
x
1 n
n i 1
xi
：样本的算术平均值；
n ：样本大小。
二、样本中位数
把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3….X n，按大小顺序重新排列，排在正 中间的那个数就叫作中位数，用符号 来表示。
当 n 为奇数时，正中间的数只有一个； 当 n 为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为正中两个数的 算术平均值。
第四节 总体与样本
数据、样本和总体的关系
目的
总体
无
对工序进行分析 限
工序
控制
总 体
样本
一批 半成品
样本
判断
对一批产品质量进 有
一批
行判断，确定是否
限 总
产品
样本
合格
体
判断
数据
数据
数据
第五节 随即抽样方法
一、简单随机抽样法 二、系统抽样法 三、分层抽样法 四、整群抽样法
一、简单随机抽样法
——又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。 优点：抽样误差小 缺点：抽样手续比较繁杂。
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第一节 统计方法及其用途
一、什么是统计方法 二、统计方法的性质 三、统计方法的用途
பைடு நூலகம்
一、什么是统计方法
统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反 映的问题作出一定结论的方法。
描述性统计方法： ——是对统计数据进行整理和描述的方法； ——常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数 据更加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方 图等。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。