统计模型基本方法 PPT
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统计学完整全套PPT课件

介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型,如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法,如最小二乘法、极大似然法等 ,并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法, 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等,以及模型的诊断方法,如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等, 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异,评估模型的预测性能,并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示,为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学,它使用数学方法对数据进行建模和预测 ,以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考,具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法,如最小二乘法、极大似然法等 ,并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法, 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等,以及模型的诊断方法,如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等, 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异,评估模型的预测性能,并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示,为投资 者提供决策参考。
THANKS
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学,它使用数学方法对数据进行建模和预测 ,以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考,具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
统计学基础建模

根据公司的业绩和经济学数据,预测今后6个月的股票价格 根据患者血液的红外光谱,估计糖尿病患者血液中葡萄糖的含 量
如果输出值Y为离散值:分类
根据数字图像,识别手写的邮政编码数据 根据邮件中单词和字符的比例,识别email是否为垃圾邮 件
目标
根据训练数据, 正确预测未见过的测试样本 理解哪些输入影响输出 怎样评价预测的质量
T 1
ˆ 随着样本数目的增多, 收敛于 X X XY
但模型受到线性假设的限制
knn vs. 线性回归
通过用样本均值来逼近数学期望,knn和线性回归最 终都得到近似条件期望。但二者对模型的假设截然 不同:
线性回归:假定 f x 可以用一个全局线性函数很好近似 knn:假定 f x 可以用一个局部常量函数很好近似
例:一个回归例子
例:
y f ( x ) 0.5 0.4sin(2 x ) 然后对每个数据加上高斯噪声, 0.05
目标:
f ( x, ) 0 1 x M x M j x j
j 0
M
通过最小化残差的平方和(RSS)
RSS ( ) f xi , yi
后者看上去更合理:可以逼近更多的函数类,但必 须为这种灵活性付出高昂代价
knn
很多现代的学习过程是knn的变种
核平滑:每个样本的权重不是0/1,而是随样本点到目标 点的距离平滑减至0
著名的支持向量机(support vector machine, SVM)与核平滑有 许多相同之处
维数灾难
统计基础知识ppt课件

统计基础知识ppt课件
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ,以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用,如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ,我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律,为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作,以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ,直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下,所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系,可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型,几何概型是指具有无限多 个可能结果,且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估,确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ,提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ,以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用,如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ,我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律,为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作,以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ,直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下,所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系,可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型,几何概型是指具有无限多 个可能结果,且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估,确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ,提供丰富的统计方法和图形
统计学完整ppt课件完整版

假设检验的基本思想:小概率事件原 理
假设检验中的两类错误:第一类错误 、第二类错误
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、 作出决策
假设检验的实例分析:单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析(ANOVA)方法介绍
方差分析的基本原理:F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法: 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度,判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念: 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准:无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法:矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用:总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序,以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式,以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享:使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析,包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析,包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据(连续型与离散型)
定性数据(分类数据与顺序数据)
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据(实验数据与观测数 据)
假设检验中的两类错误:第一类错误 、第二类错误
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、 作出决策
假设检验的实例分析:单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析(ANOVA)方法介绍
方差分析的基本原理:F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法: 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度,判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念: 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准:无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法:矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用:总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序,以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式,以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享:使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析,包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析,包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据(连续型与离散型)
定性数据(分类数据与顺序数据)
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据(实验数据与观测数 据)
《统计学基础》PPT课件1

任务二 统计学研究对象和作用
本节的重点: 统计研究对象及其特点 统计的作用
本节的难点: 统计研究对象的特点
27
一、统计学的研究对象及其特点
(一)统计学的研究对象 社会经济统计学的研究对象,是社会经济现象
的总体的数量方面,即社会经济现象总体的数 量特征和数量关系。 就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表 明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和 效益等,揭示现象发展的本质规律。
概率论 (包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等)
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统计
(统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等)
推断统计
(利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等)
总体内在的 数量规律性
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
23
三、统计学与其他学科的关系
(三)统计学与数学的关系 数学是统计学的研究工具,统计研究要
运用大量的数学知识,研究理论统计学 的人需要较深的数学功底,使用统计方 法的人要具有良好的数学基础。统计学 与数学又有着本质的区别
24
三、统计学与其他学科的关系
(四)统计学与数理统计学的关系 一方面,统计学的产生先于数理统计学,从一
12
历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计(钮永建、林卓南于1903译)
13
《统计学》完整ppt课件

秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据,如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松,适用范围 广;缺点是当样本量较大时,检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系,判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析, 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库,如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化,包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法,通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法,通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异,判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布,构造一个包含总体参数的真值的置信区间,并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设,然后利用样本信息判断这一假设是否合理,即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据,如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松,适用范围 广;缺点是当样本量较大时,检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系,判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析, 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库,如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化,包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法,通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法,通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异,判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布,构造一个包含总体参数的真值的置信区间,并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设,然后利用样本信息判断这一假设是否合理,即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
《数学建模统计模型》PPT课件

置信区间
置信区间
解释变量:矩阵
[b , bint , r , rint , stats] = regress( y , X , alpha )
检验统计量:R2,F,p
显著性水平:0.05
• rcoplot(r,rint)
残差及其置信区间作图
• MATLAB7.0版本 s增加一个统计量: 剩余方差s2
y 0 1 x1 2 x2 3 x22 4 x1 x2
参数
参数估计值
置信区间
0
29.1133
[13.7013 44.5252]
1
11.1342
[1.9778 20.2906 ]
2
-7.6080
[-12.6932 -2.5228 ]
3
0.6712
[0.2538 1.0887 ]
4
-1.4777
0.11 123 139 98 115
1.10 207 200 160 /
16
分 ❖ 酶促反应的基本性质
析
底物浓度较小时,反应速度大致与浓度成正比;
底物浓度很大、渐进饱和时,反应速度趋于固定值
基本模型
y
Michaelis-Menten模型
1
酶促反应的速度 待定系数 =(1 , 2)
y f (x, ) 1x
• 构造理论模型 – 绘制 yi 与 xi 的样本散点图,如生产函数、投资函数、需求函数
• 估计模型参数——最小二乘,偏最小二乘,主成分回归等,依靠软件. • 模型检验——统计检验和模型经济意义检验,从设置指标变量修改 • 模型运用
– 经济因素分析、经济变量控制、经济决策预测
1
线性回归实例选讲--牙膏的销售量
《统计培训》课件

评估样本数据与研究假设的一致性。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出,建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据,发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一:商品销售分析
利用统计方法分析销售数据,识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二:学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法,积累数据分 析技能,将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录:统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件, 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件,适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言,广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理(第二版),赵云主编 2. 统计学方法与应用,袁晓安主编 3. 统计学基础,周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读,请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩,帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三:家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况,制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长,统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件,带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性,统计的应用领域以及统计的基本概念。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出,建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据,发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一:商品销售分析
利用统计方法分析销售数据,识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二:学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法,积累数据分 析技能,将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录:统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件, 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件,适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言,广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理(第二版),赵云主编 2. 统计学方法与应用,袁晓安主编 3. 统计学基础,周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读,请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩,帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三:家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况,制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长,统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
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这是一份精彩的《统计培训》PPT课件,带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性,统计的应用领域以及统计的基本概念。
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表5-3 10名学生的语文成绩与阅读能力成绩相关计算表
序号 X(语文等级) Y(阅读等级)
D
D2
1
8
8
0
0
2
6
7
-1
1
3
5
4
1
1
4
3
2
1
1
5
2
1
1
1
6
4
5
-1
1
7
7
6
1
1
8
9
10
-1
1
9
1
3
-2
4
10
10
9
1
1
∑
12
解:将有关数据代入公式(5.4)得
6 D 2
rR 1 N ( N 2 1)
91.8
解:依表5-1的资料,计算结果为
r xy
N • x • y
91 .80
10 4.454 4.337
0.475
即 10名学生的政治与语文成绩的 相关程度为0.475。
(二)原始数据计算法
r
X Y X Y /N
X 2 X 2/N • Y 2 Y 2/N
课后练习:用原始数据计算法计算例5-1。
即 yY-Y ;x为 X的标 ; 准 y为 Y差 的标 。准差
(二)适用条件 1、两变量均应由测量得到的连续变量 。 2、两变量所来自的总体都应是正态分 布,或接近正态的单峰对称分布。 3、变量必须是成对的数据。 4、两变量间为线性关系。
二、计算方法 (一)基本公式计算法 步骤:
1计算X、 Y、 x、 y; 2计算xy;
1假设(创新点)
(1)问题辨析 辨识问题、提炼主题
(2)论证和验证主题 (即回答解决什么问题,预期取得 什么结果,选择论证该预期结果的 技术方法)
1假设(创新点)
(1)问题辨析 辨识问题、提炼主题
(2)论证和验证主题 (即回答解决什么问题,预期取得 什么结果,选择论证该预期结果的 技术方法)
• 找好研究问题(创新)的要点:(1)大量 理论阅读,并思考,(2)从实践和理论中 观察和归纳。
X
75.6
87 83.7
4.454211 4.33705
x -1.6 -4.6 4.4 9.4 0.4 1.4 1.4 -7.6 -1.6 -1.6
y -1.7 -8.7 -2.7 5.3 -1.7 5.3 4.3 0.3 -3.7 3.3
xy 2.72 40.02 -11.88 49.82 -0.68 7.42 6.02 -2.28 5.92 -5.28
统计模型一般构造方法
目录
一、构建步骤 1.假设(创新点) 2.变量设计(属性、尺度) 3.数据收集(问卷、访谈、实验) 4.数据分析(变量之间的关系) 5.建立模型(模型检验) 6.研究评估(信度与效度) 二、变量关系分析 1.变量之间的关联性检验 2.变量之间的变化关系的模型
研究过程的要点(创新点)
• 问题辨析要素 • (1)分析单位,个人、群体、组织、项目
、社会产品
• (2)研究侧重点,门类、特性、行为。 • (3)时间维度,横剖研究、纵贯研究 • 研究单位,对象不一致,例如: • 缺勤率与单身职工比率 • 政策支持率与青年老年比例
• 门类--个人可按性别、年龄、婚姻、高度
• 特性—个人的态度、价值观念、信仰、个 性、动机、偏好、倾向、思维方式
,亦可用等级相关计算。 ③不要求总体呈正态分布。
2、计算方法
6 D2
rR
1 N(N2
1)
(5.4)
式中:D为两变量每对数据的等级之差;N表示样本容量。
计算步骤: (1)计算两变量等级之差D; (2)计算D2; (3)计算∑ D2; (4)代入公式(5.4),求得rR
例3 求10名学生的语文成绩与阅读能力成绩 之间的等级相关系数。
2 其他相关系数
一、等级相关系数 (一)斯皮尔曼等级相关 1、概念及适用条件 (1)概念 两变量是等级测量数据,且总体不一定呈正
态分布,样本容量也不一定大于30,这样两变量 的相关,称为等级相关(斯皮尔曼相关)
(2)适用条件 ①两变量的资料为等级测量数据,且具有线
性关系。 ②连续变量的测量数据,按其大小排成等级
分析,判别分析,对应分析,典型相关分 析,路径分析,结构方程模型,多维标度 分析,回归分析)
1 积差相关系数
一、概念及适用条件 (一)概念 积差相关,又称积矩相关(或皮尔逊(英国)相
关)。公式为
r xy
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
(5.1)
N•x •y
式:中 x为 X 变量, 的 即 x离 X-X 差 ;y为 Y 变量, 的
3计算xy;
4将上述数据代入5.1公 ,求式得r。
例1 某学校为调查学生学习各科目之间 的能力迁移问题,随机抽取10名学生的政治 与语文成绩见表5-1,请计算其相关程度。
学生序号 X(政治) Y(语文)
1
74
82
2
71
75
3
80
81
4
85
89
5
76
82
6
77
89
7
77
88
8
68
84
9
74
80
10
74
1
10
6 12
100
1
0 .927
如果求相关的是连续变量,计算时先把两 组数据分别按大小排成等级,最大值取为1等, 其它类推。若出现相同的等级分数时,可用它 们所占等级位置的平均数作为它们的等级。
例4 某校为了研究学生自学能力与学业成绩之间的关 系,随机抽取10名学生的自学能力和学科成绩,见表5-4 ,求其相关系数。
研究中最重要的是创新点,所 研究问题的假设是研究过程中的关 键,所有这一切都必须抓住研究过 程中两大环节。 (1)问题辨析 辨识问题、提炼主题 (2)论证和验证主题 (即回答解决什么问题,预期取得 什么结果,选择论证该预期结果的 技术方法)
1假设(创新点)
(1)问题辨析 辨识问题、提炼主题
(2)论证和验证主题 (即回答解决什么问题,预期取得 什么结果,选择论证该预期结果的 技术方法)
• 行为—个人的消费投资行为,企业的产品 定价、兼并、招聘,分析单位之间的互动 行为如寻租行为、谈判行为、委托代理行 为。
• 门类、特性、行为组合构成研究的主要内 容。
• (3)时间维度,横剖研究、纵贯研究
• 趋势研究、同期群研究、追踪研究
2变量之间的关系
• (1)单变量(统计特征数字) • (2)双变量(相关关系,关联分析) • (3)多变量(轮廓分析,因子分析,聚类
• 因此,按趣向选择研究领域,集中阅读问 题域有关的文献,了解前人的研究成果, 同时收集实际问题需要的资料
• 领域细化为研究问题,如领域问题分类、问 题定位和变量筛选,确定问题领域的研究 视角,切入层面,然后才可能找到研究主 题
• 问题导向还是方法导向:有的同学问题还 没搞清楚,就说要用某种理论或方法,企