应用统计学PPT课件
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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。
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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。
统计学在医学研究中的应用PPT课件

常见问题
样本量不足、假设检验的误用、回归分析的偏倚 等。
解决方法
掌握统计学基础知识,正确选择和应用适当的统 计学方法。
过度解读或误用统计结果
定义
过度解读或误用统计结果是研究结果解读上的偏差,使得研究结 论不能真实反映实际情况。
常见问题
对P值的过度依赖、对效应大小的忽视、对研究结果的夸大或缩小 等。
通过统计方法描述疾病的 分布特征,为病因研究提 供线索。
分析性流行病学
通过比较病例与对照的暴 露差异,探讨疾病与暴露 因素之间的关系。
流行病学实验
通过随机化分组和统计分 析,评估干预措施的效果。
公共卫生研究
健康状况监测
卫生资源配置与利用
收集和分析数据,了解人群健康状况 和疾病负担。
基于统计数据评估卫生资源的利用效 率和效果。
统计学在医学研究中的重要性
总结词
统计学在医学研究中的重要性
详细描述
在医学研究中,统计学是不可或缺的工具。通过对数据的统计分析,可以揭示疾 病的发生、发展规律,评估治疗方法和药物的有效性和安全性,为医学研究和临 床实践提供科学依据。
统计学的基本原则
总结词
统计学的基本原则
详细描述
统计学的基本原则包括随机性、独立性和一致性。随机性原则要求在选取样本或实验分组时,应采用随机方法以 保证样本或实验组具有代表性。独立性原则要求在统计分析时,各数据应相互独立,不受其他数据的影响。一致 性原则要求统计分析方法应与数据类型和设计类型相符合,以确保结果的准确性和可靠性。
和决策。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
VS
协同创新
促进不同领域专家之间的交流与合作,推 动医学研究的创新和发展。
样本量不足、假设检验的误用、回归分析的偏倚 等。
解决方法
掌握统计学基础知识,正确选择和应用适当的统 计学方法。
过度解读或误用统计结果
定义
过度解读或误用统计结果是研究结果解读上的偏差,使得研究结 论不能真实反映实际情况。
常见问题
对P值的过度依赖、对效应大小的忽视、对研究结果的夸大或缩小 等。
通过统计方法描述疾病的 分布特征,为病因研究提 供线索。
分析性流行病学
通过比较病例与对照的暴 露差异,探讨疾病与暴露 因素之间的关系。
流行病学实验
通过随机化分组和统计分 析,评估干预措施的效果。
公共卫生研究
健康状况监测
卫生资源配置与利用
收集和分析数据,了解人群健康状况 和疾病负担。
基于统计数据评估卫生资源的利用效 率和效果。
统计学在医学研究中的重要性
总结词
统计学在医学研究中的重要性
详细描述
在医学研究中,统计学是不可或缺的工具。通过对数据的统计分析,可以揭示疾 病的发生、发展规律,评估治疗方法和药物的有效性和安全性,为医学研究和临 床实践提供科学依据。
统计学的基本原则
总结词
统计学的基本原则
详细描述
统计学的基本原则包括随机性、独立性和一致性。随机性原则要求在选取样本或实验分组时,应采用随机方法以 保证样本或实验组具有代表性。独立性原则要求在统计分析时,各数据应相互独立,不受其他数据的影响。一致 性原则要求统计分析方法应与数据类型和设计类型相符合,以确保结果的准确性和可靠性。
和决策。
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VS
协同创新
促进不同领域专家之间的交流与合作,推 动医学研究的创新和发展。
应用统计学课件:实用多元统计分析

在线性回归分析中,自变量可以是连续的或离散的,因变量通常是连续的。
线性回归分析的假设包括误差项的独立性、同方差性和无偏性等。
线性回归分析的优点是简单易懂,可以用于解释自变量和因变量之间的关系,并且可以通过回归系数来度量自变量对因变量的影响程度。
非线性回归分析
非线性回归分析是指自变量和因变量之间存在非线性关系的回归分析方法。
详细描述
数据的收集与整理
总结词
描述性统计量是用来概括和描述数据分布特性的统计指标。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等统计指标,以及偏度和峰度等统计量。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况,如数据的集中趋势、离散程度和形状等。通过对这些统计量的计算和分析,可以进一步了解数据的特征和规律。
DBSCAN聚类分析
06
多元数据判别分析
基于距离度量的分类方法,通过最大化类间差异、最小化类内差异进行分类。
Fisher判别分析是一种线性判别分析方法,通过投影将高维数据降到低维空间,使得同一类别的数据尽可能接近,不同类别的数据尽可能远离。它基于距离度量,通过最大化类间差异、最小化类内差异进行分类。
数据的可视化方法
03
多元数据探索性分析
数据的相关性分析
总结词:通过计算变量间的相子分析用于探索隐藏在变量之间的潜在结构,即公共因子。
04
多元数据回归分析
线性回归分析
A
B
D
C
线性回归分析是一种常用的回归分析方法,通过建立自变量和因变量之间的线性关系,来预测因变量的取值。
01
02
03
04
05
多元统计分析的定义与特点
社会学
心理学
《应用统计学》课件-§6-统计决策问题

版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
§6统计决策问题
案例研究: 一位投资顾问说,如果A国政府变更,那么石油 价格将上涨的可能性为90%,这显然不能算是一个精 确的概率,它只是用来表示该顾问相当确信石油会涨 价。在你据此作出任何行动前,一定得对相信此话的 风险表示接受。 (90%—石油价格将上涨的概率— 主观概率:凭 人们的实际感觉对某一事件的可能性作出测定) 案例研究: 一家装瓶公司为自己设计了装瓶机器。该机器标 明可把64盎司饮料装人瓶子。在他们自己的厂里,随 机抽取了500只装有饮料的瓶子。经检验,发现有两 瓶少于64盎司,这是由生产过程内在变异性所引起的 版权所有 肖智
2、贝努里概型:
1)主要功能:解决独立重复试验条件下
概率问题。
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
§6统计决策问题
2)判断条件:独立、重复、两种可能。 3)问题的一般描述:在N次独立重复试 验中,事件A恰好出现K次的概率。
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§6统计决策问题
4)模型(公式):
§6统计决策问题
3)全概率公式:
(1)公式:
P ( B ) P ( A) P ( B | A) P ( A) P ( B | A)
其中:A、B均为事件, 为事件 AA的对立 事件。注:该公式可推广到多个事件。 (2) 图示:
A
A B
B A
A AB B
B
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
年 99 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
状态
好
好
坏
好
坏
好
坏
好
§6统计决策问题
案例研究: 一位投资顾问说,如果A国政府变更,那么石油 价格将上涨的可能性为90%,这显然不能算是一个精 确的概率,它只是用来表示该顾问相当确信石油会涨 价。在你据此作出任何行动前,一定得对相信此话的 风险表示接受。 (90%—石油价格将上涨的概率— 主观概率:凭 人们的实际感觉对某一事件的可能性作出测定) 案例研究: 一家装瓶公司为自己设计了装瓶机器。该机器标 明可把64盎司饮料装人瓶子。在他们自己的厂里,随 机抽取了500只装有饮料的瓶子。经检验,发现有两 瓶少于64盎司,这是由生产过程内在变异性所引起的 版权所有 肖智
2、贝努里概型:
1)主要功能:解决独立重复试验条件下
概率问题。
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§6统计决策问题
2)判断条件:独立、重复、两种可能。 3)问题的一般描述:在N次独立重复试 验中,事件A恰好出现K次的概率。
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§6统计决策问题
4)模型(公式):
§6统计决策问题
3)全概率公式:
(1)公式:
P ( B ) P ( A) P ( B | A) P ( A) P ( B | A)
其中:A、B均为事件, 为事件 AA的对立 事件。注:该公式可推广到多个事件。 (2) 图示:
A
A B
B A
A AB B
B
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年 99 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
状态
好
好
坏
好
坏
好
坏
好
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)
应用统计学第6章参数估计(置信区间)ppt课件

从中解得
P{(n1)S2 2(n1)S2 }1
22(n1)
(n1) 2
p1 p t精选版2
20
于是 所求置信区间为:
(n1)S2 (n1)S2
[2
, 2(n1)
2 1
] 2(n 的 95% 置
信解区:间由。例1,S2 =196.52,n =10,
(1)实用中应在保证足够可靠的前提 下,尽量使得区间的长度短一些 .
(2)增大样本容量n,可在保证足够可 靠的前提下,提高估计的精度.
n
n
L 2 z /2
n
ppt精选版
31
估计均值μ时的样本容量n确定
1.指定估计的精度:
dX dL2z/2
n
2.指定估计的可靠度1-α;
3.确定σ:
(1)由历史资料确定;
对给定的置信水平1,
查正态分布表得 z 2 ,
使 P{|Xn|z2}1
ppt精选版
6
从中解得:
P{X nz2
Xnz2}
1
于是所求的 置信区间为
[X nz2, X nz2]
也可简记为
X n z 2
ppt精选版
7
求置信区间的一般步骤(1-2):
给定置信水平1:
1. 寻找参数的一个良好的点估计
T (X1,X2,…Xn)
实用中应在保证足够可靠的前提下,尽
量使得区间的长度短一些 .
ppt精选版
28
置信度与置信区间长度的关系
考虑单个正态总体μ的置信区间: 当σ已知时,
Z X n
~N(0, 1)
例如,由 P(-1.96≤U≤1.96)=0.95
我们得到 均值 的置信水平为 1 的
P{(n1)S2 2(n1)S2 }1
22(n1)
(n1) 2
p1 p t精选版2
20
于是 所求置信区间为:
(n1)S2 (n1)S2
[2
, 2(n1)
2 1
] 2(n 的 95% 置
信解区:间由。例1,S2 =196.52,n =10,
(1)实用中应在保证足够可靠的前提 下,尽量使得区间的长度短一些 .
(2)增大样本容量n,可在保证足够可 靠的前提下,提高估计的精度.
n
n
L 2 z /2
n
ppt精选版
31
估计均值μ时的样本容量n确定
1.指定估计的精度:
dX dL2z/2
n
2.指定估计的可靠度1-α;
3.确定σ:
(1)由历史资料确定;
对给定的置信水平1,
查正态分布表得 z 2 ,
使 P{|Xn|z2}1
ppt精选版
6
从中解得:
P{X nz2
Xnz2}
1
于是所求的 置信区间为
[X nz2, X nz2]
也可简记为
X n z 2
ppt精选版
7
求置信区间的一般步骤(1-2):
给定置信水平1:
1. 寻找参数的一个良好的点估计
T (X1,X2,…Xn)
实用中应在保证足够可靠的前提下,尽
量使得区间的长度短一些 .
ppt精选版
28
置信度与置信区间长度的关系
考虑单个正态总体μ的置信区间: 当σ已知时,
Z X n
~N(0, 1)
例如,由 P(-1.96≤U≤1.96)=0.95
我们得到 均值 的置信水平为 1 的
第9章 统计决策 《应用统计学》PPT课件
可选方案
P1
自然状态分类
P2
P3
P4
A1
-36
98
131
160
A2
-23
64
162
210
A3
-15
33
73
110
三、等可能性准则决策
等可能性准则决策是指决策者在决策时对客观情况 持同等态度的一种准则。这个方法是19世纪数学家拉普 拉斯提出来的,故亦称拉普拉斯决策法。
计算公式为
E(Ai )
1 n
三
要
素
备选方案
二、统计决策的分类
按照决策目标数量分类
单目标决策
多目标决策
三、统计决策的分类
根
据
确定型决策
自
然
状
风险型决策
态
的
类
不确定型决策
型
四、统计决策的过程
统计决策过程一般包括以下基本步骤 : 明确目标
拟定行动方案 并列出未来可能的状态 估计各可能状态出现的概率 估算各个行动方案在不同可能状况下的损益值 应用给定 i
Q(ai , j) aij
V*
m in i
mjax{aij
}
第三节 风险型决策
风险型决策是指在进行决策时未来各种状态的发生具有不 确定性,可以视为随机事件,但根据以往的经验又有若干信 息可以用来确定这些状态可能发生的概率,决策者可根据各 个状态发生的概率进行决策。由于决策者不论选择哪个方案 都要承担一定的风险,所以这种决策称为风险型决策。
第二节 不确定型决策
一、极端准则决策
乐观准则决策
在决策时,决策者对客观情况持有一种乐观态度的准则,也称之 为最大收益准则。它假定决策对象未来的情形是最理想的状态占优势
第四章 统计整理 《应用统计学——以Excel为分析工具》PPT课件
• (1) 递增排序:设一组数据为x1,x2,… ,xn,递增排序后可表示为: x(1)<x(2)<…<x(n)。
• (2)递减排序:可表示为: x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据,其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料,必须 妥善保管,不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的,其中,统计分组是统 计整理的基础,统计汇总是统计整理的中心内容, 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ,内容包括调查数据的审核与插补、筛选 (第三章已经介绍)、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求,按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别,使组和组之间 具有差异性,而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组,分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分,计算出各 个产业所占比重,以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上,研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系;商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时,有时需要对某些 字段按条件进行汇总,称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ,称为单字段分类汇总;如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
• (2)递减排序:可表示为: x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据,其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料,必须 妥善保管,不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的,其中,统计分组是统 计整理的基础,统计汇总是统计整理的中心内容, 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ,内容包括调查数据的审核与插补、筛选 (第三章已经介绍)、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求,按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别,使组和组之间 具有差异性,而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组,分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分,计算出各 个产业所占比重,以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上,研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系;商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时,有时需要对某些 字段按条件进行汇总,称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ,称为单字段分类汇总;如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
应用统计学(ppt 23页)
称X与Y,若相互独立。
(4)离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望(均值)代表了X 概率分布的集中趋势,是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质: E(C) = C,C为常数;E(CX) = C E(X);E(XY) = E(X) E(Y) ; 若X与Y相互独立,则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p;二项分布X的均值E(X) = np; Poisson分布X的均值E(X) = t;几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况,即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质: D(C) = 0,C为常数;D(CX) = C2 D(X); 若X与Y相互独立,则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布(贝努里分布,或(0,1)分布) 分布律:P{X=1}= p,P{X=0}= q =1- p
分布函数:
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布(n重贝努里分布)B(n, p):相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律: B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象,研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知,且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果,结果不能够预
(4)离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望(均值)代表了X 概率分布的集中趋势,是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质: E(C) = C,C为常数;E(CX) = C E(X);E(XY) = E(X) E(Y) ; 若X与Y相互独立,则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p;二项分布X的均值E(X) = np; Poisson分布X的均值E(X) = t;几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况,即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质: D(C) = 0,C为常数;D(CX) = C2 D(X); 若X与Y相互独立,则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布(贝努里分布,或(0,1)分布) 分布律:P{X=1}= p,P{X=0}= q =1- p
分布函数:
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布(n重贝努里分布)B(n, p):相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律: B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象,研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知,且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果,结果不能够预
2024全新统计学ppt课件(2024)
非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
33
组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果,提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念,根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法,阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误,阐述样
本容量对假设检验的影响。
17
04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
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SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数,介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型(如二项分布、泊松分布)和连续型
(如正态分布、指数分布)随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29
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2020/5/22
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一名统计学家遇到一位数学家,统计学家调侃数学家, 说道:“你们不是说若X=Y且Y=Z,则X=Z吗, 那么想必你若是喜欢一个女孩, 那个女孩喜欢的男生你 也会喜欢了?”
数学家想了来你 也没事吧!因为它们平均不过是五十度而已! ”
1981年,首届国际《红楼梦》研讨会在美国召开,威 斯康星大学讲师陈炳藻独树一帜,宣读了题为《从词 汇上的统计论〈红楼梦〉作者的问题》的论文。他从 字、词出现频率入手,通过计算机进行统计、处理、 分析,对《红楼梦》后40回系高鹗所作这一流行看法 提出异议,认为120回均系曹雪芹所作。
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单项数列,组距数列 编制:全距,组距,组限,频数 类型:钟型,U型,J型
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某生产车间50名工人日加工零件数如下:
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
历经300多年的发展,统计学目前已经成为横跨社会科学和自 然科学领域的多科性的科学。
统计学是有关如何测定、收集和分析反映客观现象总体数量 的数据,以便给出正确认识的方法论科学。
从横向看,各种统计学都具有上述共同点,因而能够形成一 个学科“家族”。从纵向看,统计学方法应用于各种实质性 科学,同它们相结合,产生了一系列专门领域的统计学。
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应用统计学
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1
Statistics is the science of collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions.
定比尺度是在定距尺度的基础上,确定相应的比较基数,然 后将两种相关的数加以对比而形成相对数(或平均数),用于 反映现象的结构、比重、速度、密度等数量关系。例如,将 一个企业创造的增加值与该企业的职工人数对比,计算全员 劳动生产率,以此反映该企业的生产效率。定比尺度的主要 数学特征是“×”或“÷”。
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11
Statistics: (1)Numeric data, when used as plural of statistic. (2)A scientific procedure used in the study and evaluation of
统计调查体系改革的目标模式是:建立以必要的周期 性普查为基础,经常性的抽样调查为主体,重点调查、 科学推算等为补充的多种方式综合运用的统计调查体 系。
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一、整理程序 二、统计分组 三、频数分布 四、统计图表
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数
字
不
会
说
谎
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说
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人
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罗 夫 纳
想 出 办 法
TV program, webs
Read some good books on statistics magazines
books
Practice statistical skills by exercises and computer software.
Excel Spss Sas
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numeric data.
统计:
(1)统计工作(2)统计资料(3)统计科学
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工作任务:调查、分析,服务、监督 工作职能:信息,咨询,监督 工作过程:设计,调查,整理,分析 工作组织:集中、分散,综合、专业
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数据计量:定类、定序,定距、定比。 定类尺度是按照客观现象的某种属性对其进行分类。
3
大仲马的作品多曲折感人,而他又多私生子。取笑讥 讽他的人,往往把他的作品比作他的私生子。最使他 头痛的是巴黎统计学会的秘书长李昂纳,这人是大仲 马的朋友,每次举统计数字的例子,总是说大仲马的 情妇和私生子有多少。有一年该统计学会开年会,大 仲马估计,李昂纳又要大放厥词,说他的坏话了。于 是他请求参加年会,获得了批准。果然不出大仲马所 料,李昂纳又举他的情妇和私生子的例子。李昂纳报 告完毕,请大仲马致词。一向不愿在大庭广众之下发 表演讲的大仲马,这次却破例登台说: “所有统计数 字都是撒谎的,包括有关本人的数字在内” 。听众哄 堂大笑。
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Quantitative (or measurement) data Qualitative (or categorical) data Discrete data ,Continuous data
横截面数据又称为静态数据,它是指在同一时间对同 一总体内不同单位的数量进行观察而获得的数据。时 间序列数据又称为动态数据,它是指在不同时间对同 一总体的数量表现进行观察而获得的数据。
。
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审核:计算审核,逻辑审核 分组:分类,分组 汇总:手工汇总,电子汇总 表现:列表,图示
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概念:划分一个总体为若干组 原则:穷尽,互斥 作用:划分类型,研究结构,分析关系 方法:品质标志分组,数量标志分组
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概念:总体单位在各组的分布状况 种类:品质数列,变量数列
普查 抽样调查 重点调查 典型调查
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统计报表: 定报,年报 普 查: 一次,专门 抽样调查: 随机,推断 重点调查: 重点,大体 典型调查: 典型,细致
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我国长期以来,基本上依靠全面统计报表采集统计资 料。改革开放后,抽样调查等非全面调查虽然有所发 展,但应用的领域不很广泛。这种以全面统计报表为 主的统计调查体系,面对日益发展的多种经济成分、 多种经营方式等复杂多样的调查对象已经难以适应。
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组距数列编制举例(续1)
第一步,对数据进行排序,计算全距(R)
107 108 108 110 112 112 113 114 …… …… 135 137 139 139
例如,人口按性别分为男女,用“1” 表示男性, 用“0” 表示女性。定类尺度的主要数学特征是“=” 或“≠”。 定序尺度是对客观现象各类之间的等级差或顺序差 的一种测度。例如,学生成绩可以分为优、良、中、 及格和不及格等五类。定序尺度的主要数学特征是 “<”或“>”。
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定距尺度是对现象类别或次序之间间距的测度。定距尺度不 但可以用数表示现象各类别的不同和顺序大小的差异,而且 可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。定距尺度 使用的计量单位一般为实物单位(自然或物理)或者价值单 位。定距尺度的主要数学特征是“+”或“–”。统计中的总量 指标就是运用定距尺度计量的。
6
《应用统计学》,施金龙、吕洁,南京大学出版 社,2005
《统计学》,贾俊平、何晓群、金勇进,中国人 民大学出版社,2002
《统计学概论》,曾五一,首都经济贸易大学出 版社,2003
《统计学的世界》,戴维·S·穆尔,中信出版社,
2003 《The Basic Practice of Statistics》,David S.
什么时候的资料
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问题内容 问题措辞 问题次序 答问方式 版面设计
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统计调查种类
全面调查
调查
范围
统
非全面调查
计
调
调查
连续(经常性)调查
查
时间
不连续调查
种 类
组织
定期报表
形式
专门调查
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普查 全面报表 抽样调查 重点调查 典型调查
周期性调查 一次性调查
数据→信息→知识→智慧
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1 统计学发展简史 2 统计学对象方法 3 统计学基本概念
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英国(1690),威廉·配第,政治算术 德国(1749),阿亨瓦尔,国势学 比利时(19世纪中),凯特勒,数理统计 德国(19世纪中),恩格尔,社会统计
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总体、个体、样本 标志、指标、变量 同质、变异、分布 统计量、参数
同质性是总体的前提 变异性是统计的前提。
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总 体
样 本
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一、统计调查概述 二、统计调查方案 三、统计调查体系
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数
据Hale Waihona Puke 胜过自戴 维
封 的 专
·
穆 尔
家 。
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调查概念:直接搜集资料 调查要求:准确、及时、系统、方便 调查用意:为研究提供素材
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4
学者不能离开统计而研究 政治家不能离开统计而施政 企业家不能离开统计而执业
---- 马寅初
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5
Cultivate your statistical awareness in your daily life.