统计分析 课件
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9.3 统计案例 公司员工的肥胖情况调查分析 课件(共50张PPT)
正常；24≤BMI＜28为偏胖；BMI≥28为肥胖.
为了解某公司员工的身体肥胖情况，研究人员从公司员工体检数
据中，采用比例分配的分层随机抽样方法抽取了90名男员工、50名女
员工的身高和体重数据，计算得到他们的BMI值如下页．
23.5
21.6
30.6
22.1
23.7
20.6
24.0
23.9
20.8
21.5
20.9 23.7 23.7 23.0 18.7 27.3 21.2 17.3 23.5 30.1
制表
1. 求极差
35.3 − 16.0 = 19.3
2. 决定组距和组数
极差 19.3
=
= 2.41
8
组数
3. 将数据分组
4. 列频率分布表
男员工BMI值
23.5 21.6 30.6 22.1 23.7 20.6 24.0 23.9 20.8 21.5
22.1
21.6
19.0
20.2
19.6
17.3
17.9
23.4
18.7
23.1
17.3
22.4
20.8
25.1
21.3
27.7
23.5
23.6
19.4
23.1
18.6
24.1
21.3
19.5
18.7
21.0
22.6
16.0
18.0
17.9
22.1
19.3
19.3
22.8
29.0
21.4
22.3
18.8
19.7
27.4
23.5
23.6
30.5
22.3
为了解某公司员工的身体肥胖情况，研究人员从公司员工体检数
据中，采用比例分配的分层随机抽样方法抽取了90名男员工、50名女
员工的身高和体重数据，计算得到他们的BMI值如下页．
23.5
21.6
30.6
22.1
23.7
20.6
24.0
23.9
20.8
21.5
20.9 23.7 23.7 23.0 18.7 27.3 21.2 17.3 23.5 30.1
制表
1. 求极差
35.3 − 16.0 = 19.3
2. 决定组距和组数
极差 19.3
=
= 2.41
8
组数
3. 将数据分组
4. 列频率分布表
男员工BMI值
23.5 21.6 30.6 22.1 23.7 20.6 24.0 23.9 20.8 21.5
22.1
21.6
19.0
20.2
19.6
17.3
17.9
23.4
18.7
23.1
17.3
22.4
20.8
25.1
21.3
27.7
23.5
23.6
19.4
23.1
18.6
24.1
21.3
19.5
18.7
21.0
22.6
16.0
18.0
17.9
22.1
19.3
19.3
22.8
29.0
21.4
22.3
18.8
19.7
27.4
23.5
23.6
30.5
22.3
统计分析解读PPT课件
3
统计分析写作前的准备
二、数据、资料的准备和收集
1.报表的汇总数据（基础） 2.国家局、北京局队、昌平局队发布的相关 统计数据、信息（前提） 3.各报表单位的具体情况（依据） 4.可以写入统计分析的相关信息（补充）
4
统计分析写作
一、统计分析题目的考虑
因为这篇统计分析主要“受众” 是城北街道领导，我考虑与其用一个比 较“花哨”的题目，不如“开门见山” 直接在题目点明这篇分析的内容—— 《城北街道规模以上住宿和餐饮业2010 年上半年经营情况和发展趋势》
9
不妥之处，欢迎大家批评指正
谢谢！
10
这部分主要来源于报表的汇总数据
7
统计分析写作
第二部分：城北街道规模以上住宿和餐饮业 2010年下半年发展趋势预测 下半年增长速度放缓和四点原因
(一)婚宴数量不如往年，影响住宿和餐饮业营业收入 (二)满月酒席数量本年较少，影响住宿和餐饮业营业
收入 (三)上海世博会的召开，间接影响住宿和餐饮业营业
收入 (四)2009年60年大庆，在同比数值对比上，对今年下
统计分析写作前的准备 • 统计分析写作 • 统计分析完成后润色
1
统计分析写作前的准备
一、统计分析写作的目的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ二、数据、资料的准备和收集
2
统计分析写作前的准备
一、统计分析写作的目的
（一）为了完成局队的工作任务 那么你就写不出好的统计分析
（二）给街道领导作参考 （新的功能定位）
明确了统计分析的“受众”，更有针 对性的撰写统计分析，让你的“受众”看得 懂，感兴趣，更容易出精品分析
5
统计分析写作
二、统计分析内容的考虑
本篇分析主要分为两部分： 第一部分：
统计分析写作前的准备
二、数据、资料的准备和收集
1.报表的汇总数据（基础） 2.国家局、北京局队、昌平局队发布的相关 统计数据、信息（前提） 3.各报表单位的具体情况（依据） 4.可以写入统计分析的相关信息（补充）
4
统计分析写作
一、统计分析题目的考虑
因为这篇统计分析主要“受众” 是城北街道领导，我考虑与其用一个比 较“花哨”的题目，不如“开门见山” 直接在题目点明这篇分析的内容—— 《城北街道规模以上住宿和餐饮业2010 年上半年经营情况和发展趋势》
9
不妥之处，欢迎大家批评指正
谢谢！
10
这部分主要来源于报表的汇总数据
7
统计分析写作
第二部分：城北街道规模以上住宿和餐饮业 2010年下半年发展趋势预测 下半年增长速度放缓和四点原因
(一)婚宴数量不如往年，影响住宿和餐饮业营业收入 (二)满月酒席数量本年较少，影响住宿和餐饮业营业
收入 (三)上海世博会的召开，间接影响住宿和餐饮业营业
收入 (四)2009年60年大庆，在同比数值对比上，对今年下
统计分析写作前的准备 • 统计分析写作 • 统计分析完成后润色
1
统计分析写作前的准备
一、统计分析写作的目的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ二、数据、资料的准备和收集
2
统计分析写作前的准备
一、统计分析写作的目的
（一）为了完成局队的工作任务 那么你就写不出好的统计分析
（二）给街道领导作参考 （新的功能定位）
明确了统计分析的“受众”，更有针 对性的撰写统计分析，让你的“受众”看得 懂，感兴趣，更容易出精品分析
5
统计分析写作
二、统计分析内容的考虑
本篇分析主要分为两部分： 第一部分：
《多元统计分析》课件
采用L1正则化，通过惩罚项来选择最重要 的自变量，实现特征选择和模型简化。
比较
应用场景
岭回归适用于所有自变量都对因变量有影 响的情况，而套索回归更适用于特征选择 和模型压缩。
适用于数据集较大、自变量之间存在多重 共线性的情况，如生物信息学数据分析、 市场细分等。
主成分回归与偏最小二乘回归
主成分回归
适用于自变量之间存在多重 共线性的情况，同时要求高 预测精度，如金融市场预测 、化学计量学等。
06 多元数据的典型相关分析
典型相关分析的基本思想
01
典型相关分析是一种研究多个 随机变量之间相关性的多元统 计分析方法。
02
它通过寻找一对或多个线性组 合，使得这些线性组合之间的 相关性达到最大或最小，从而 揭示多个变量之间的关系。
原理
基于最小二乘法原理，通过最小化预 测值与实际值之间的平方误差来估计 回归系数。
应用场景
适用于因变量与自变量之间存在线性 关系的情况，如预测房价、股票价格 等。
注意事项
需对自变量进行筛选和多重共线性诊 断，以避免模型的不稳定性和误差。
岭回归与套索回归
岭回归
套索回归
是一种用于解决多重共线性的回归方法， 通过引入一个小的正则化项来稳定系数估 计。
层次聚类
01
步骤
02
1. 将每个数据点视为一个独立的集群。
2. 计算任意两个集群之间的距离或相似度。
03
层次聚类
01 3. 将最相近的两个集群合并为一个新的集群。 02 4. 重复步骤2和3，直到满足终止条件（如达到预
设的集群数量或最大距离阈值）。
03 应用：适用于探索性数据分析，帮助研究者了解 数据的分布和结构。
《统计分析法》课件
聚类分析
总结词
将相似的对象归为一类。
VS
详细描述
聚类分析是一种常用的统计分析方法，用 于将相似的对象归为一类。通过聚类分析 ，可以将数据集划分为若干个类别，使得 同一类别内的对象尽可能相似，不同类别 之间的对象尽可能不同。在聚类分析中， 通常采用距离度量、层次聚类等方法来对 数据进行分类，并解释其意义和用途。
数据安全与隐私保护
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为统计分析法的 重要研究方向，以确保数据的安全性和合法性。
THANK YOU
感谢聆听
《统计分析法》ppt课件
目
CONTENCT
录
• 引言 • 统计分析法的基本概念 • 统计分析法的常用方法 • 统计分析法的实际应用案例 • 统计分析法的注意事项与局限性 • 总结与展望
01
引言
什么是统计分析法
统计分析法是一种利用统计学原理对大量数据进行 处理、分析和解释的方法。
它通过收集、整理、描述、解释和推断数据，来认 识事物的本质、揭示内在规律。
方差分析
总结词
比较不同组数据的变异程度。
详细描述
方差分析是一种常用的统计分析方法，用于比较不同组数据的变异程度。通过方差分析，可以确定不 同组数据之间的差异是由随机误差还是系统误差引起的。在方差分析中，通常采用F检验或t检验等方 法来比较不同组数据的变异程度，并确定各因素对总体变异的影响程度。
主成分分析
3. 数据分析
运用统计分析法对数据进行深入分析，如描述性统计 、因子分析、聚类分析等。
05
4. 结果解读
根据分析结果，解读市场趋势和消费者需求，为决策 提供依据。
医学研究数据分析
2. 数据整理
统计学案例分析 ppt课件
Nipij
③ Pj甲
6.95%
N
综上所诉 ①该企业单位的高血压患病率为7.5%， 并随年龄的增长递增，其中40岁以上 患者占全部病例的87.3%。 ②表中提示高血压的患病与工种有关。
Nipij
④ Pj乙
8.86%
N
甲工种为6.95%，乙工种为8.86%， 乙工种明显高于甲工种。
19
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
案例讨论一 某年某课题组检测了某企业238名无工作也接触史工人的发汞含量（μmol∕kg），整理结果见 下表，适对该企业工人发功水平进行统计描述。
组段(μmol∕kg) 组中值X0
1.5~ 3.5~ 5.5~ 7.5~~ 9.5~ 11.5~ 13.5~ 15.5~ 17.5~
2.5 4.5 6.5 8.5 10.5 12.5 14.5 16.5 18.5
年龄组（岁）
受检人数
20~ 30~ 40~ 50~60 合计
333 301 517 576 1727
甲工种
病例数
发病率（%） 受检人数
3
0.9
712
4
1.3
142
64
12.4
185
85
14.8
61
156
9
1100
乙工种
病例数
发病率（%）
11
1.5
9
6.3
27
14.6
10
16.4
57
5.2
患病率
16
PjLM（ 0.5nfM f L） i
M：中位数；LM：M所在组的上限；f L：M所在组之前积累的频数；fM：M所在组的频数；i：组距。
《统计分析方法》课件
假设检验的基本原理
80%
提出假设
根据研究目的，提出一个或多个 关于参数的假设。
100%
检验统计量
根据样本数据和提出的假设，计 算一个或多个检验统计量。
80%
决策
根据检验统计量和临界值，决定 是否拒绝或接受提出的假设。
单侧检验与双侧检验
单侧检验
只考虑参数在某一方向上的变化，例如只考虑数值增大或只考虑数值减小。
VS
详细描述
非参数核密度估计通过使用核函数对数据 进行加权，并根据权重生成密度函数，能 够估计出数据的分布情况。该方法不需要 假设数据分布形式，具有较好的灵活性和 稳健性。
非参数秩次检验
总结词
非参数秩次检验是一种不依赖于数据 分布形式的统计检验方法。
详细描述
非参数秩次检验将数据按照大小进行 排序，并赋予秩次，然后根据秩次计 算统计量进行假设检验。该方法能够 处理异常值和离群点，且对数据分布 形式的要求较低。
课程目标
02
01
03
掌握各种统计分析方法的基本原理和应用。
能够根据实际需求选择合适的分析方法。
培养学生对数据的敏感性和分析能力，提高其数据处 理和分析的能力。
02
描述性统计分析
数据的收集与整理
01
02
03
04
确定研究目的
在开始数据收集之前，需要明 确研究的目的和问题，以便有 针对性地收集相关数据。
方差分析的统计模型
方差分析使用F统计量 来检验各组数据的方差 是否存在显著差异。
F统计量的计算公式为 ：$F=frac{组间方差}{ 组内方差}$。
如果F统计量大于临界 值，则说明各组数据的 方差存在显著差异，即 数据来自不同总体。
统计分析方法PPT课件
05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具，可以 进行求和、平均值、中位数、标准差 等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户 对大量数据进行分组、汇总、筛选和 聚合，从而发现数据背后的规律和趋 势。
Excel的图表功能强大，可以制作各种 类型的图表，如柱状图、折线图、饼 图等，用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类等）进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据序列，并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性，因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包 括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势，并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总 体特征的一种方法。例如，通过样本均值 和标准差来估计总体均值和标准差，通过 样本比例来估计总体比例。这种方法的前 提是样本数据能够代表总体数据，因此需 要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法，揭示数据内在结构和 关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的 应用，如经济学、市场营销、医 学等。
02
任务六统计分析指数分析法ppt课件
分任务一 认识指数
• 导入案例
某商场商品销售资料
商品 计量
销售量
销售价格（元）
名称 单位 基期q0 报告期q1 基期p0 报告期p1
甲 公斤 5000 6000
230
250
问题: 1.甲商品销售量报告期与基期比较是增加还是减少?增减了多少? 2.甲商品销售价格报告期与基期比较是上升还是下降?升降了多少?
合计 217 260.3 269
Kq
q1 p1 ； q0 p1
q1 p1
q0 p1
该指数由德国统计学家派许提出，称为派氏公式，也叫报告 期加权综合指数公式。
任务六 统计分析——指数分析法
一、数量指标综合指数的编制 （以商品销售量总指数为例）
（二）固定同度量因素（p）时期， 排除其变化的影响。
Kp
q1 p1 q1 p0
= 260.3 100%=96.77%； 269
q1 p1
q1 p0 8.（7 万元）
推而广之，凡是编制质量指标综合指数，应选择数量指标充当同 度量因素，数量指标应固定在报告期。
分任务三 编制平均指数
6.3 平均指数的编制
某商场商品销售资料
销售量个体指数% 价格个体指数%
二、质量指标综合指数的编制 （以商品销售价格总指数为例）
（二）固定同度量因素（q）时期， 排除其变化的影响。 3.固定在其它时期（qn）
某商场商品销售资料
商品 名称
甲
销售额（万元） q0p0 q1p1 q1p0 115 150 138
乙 12 14.3 11
丙 90 96 120
合计 217 260.3 269
指数、商品销售价格总指数、上证综指、深证成指数
• 导入案例
某商场商品销售资料
商品 计量
销售量
销售价格（元）
名称 单位 基期q0 报告期q1 基期p0 报告期p1
甲 公斤 5000 6000
230
250
问题: 1.甲商品销售量报告期与基期比较是增加还是减少?增减了多少? 2.甲商品销售价格报告期与基期比较是上升还是下降?升降了多少?
合计 217 260.3 269
Kq
q1 p1 ； q0 p1
q1 p1
q0 p1
该指数由德国统计学家派许提出，称为派氏公式，也叫报告 期加权综合指数公式。
任务六 统计分析——指数分析法
一、数量指标综合指数的编制 （以商品销售量总指数为例）
（二）固定同度量因素（p）时期， 排除其变化的影响。
Kp
q1 p1 q1 p0
= 260.3 100%=96.77%； 269
q1 p1
q1 p0 8.（7 万元）
推而广之，凡是编制质量指标综合指数，应选择数量指标充当同 度量因素，数量指标应固定在报告期。
分任务三 编制平均指数
6.3 平均指数的编制
某商场商品销售资料
销售量个体指数% 价格个体指数%
二、质量指标综合指数的编制 （以商品销售价格总指数为例）
（二）固定同度量因素（q）时期， 排除其变化的影响。 3.固定在其它时期（qn）
某商场商品销售资料
商品 名称
甲
销售额（万元） q0p0 q1p1 q1p0 115 150 138
乙 12 14.3 11
丙 90 96 120
合计 217 260.3 269
指数、商品销售价格总指数、上证综指、深证成指数
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Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
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50.2 51.8 49.3
3 1
Test Value
50.2 51.8 49.3
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
3
1
4
1
2
The summing procedure continues until falls on the apposite side of the centerline, the score accumulation process ends and a new one begins. For the third value (49.3), a zone score of 1 is assigned since this result is no longer on the same side of the centerline as the preceding one.
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
Test Value
50.2
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
Test Value
50.2
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
The value of 50.2 is made in the zone between the target (50.0) and the 1-sigma limit (51.0). A score of 1 is assigned.
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8 49.3 48.5
3 1
1
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8 49.3 48.5
3
1
1
2
3
5
Test Value
3
1
1
4
1
5
6
3
7
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0 49.0 49.3 48.5
3
1 4
1
5
6
3
Test Value
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0 49.0 49.3 48.5
Zone Control Chart
前题
(2) Stable
.
. ..
.
..
UCL
.
. . . . CL
LCL
(2) 稳定的
已经达到稳定
Test Value
+3 sigma 8
+2 sigma
4
2
+1 sigma
1
Target
1
-1 sigma
2
-2 sigma
4
-3 sigma
8
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0
3 1
1 3
Test Value
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0
53.0
8
52.0
4
2
3
51.0
1
1
50.0
1
1
1 44
49.0
2
3
5
48.0
4
47.0
8
If a value falls exactly on the centerline, zone score of 1 is added to the previous cumulative score. This situation occurs for the fifth result of 50.0.
53.0
8
52.0
4
2
3
51.0
1
1
50.0
1
49.0
2
1
4
5
67
3
8
48.0
4
47.0
10
8
A zone score 8 or more is a signal that the process has been out of control. This is illustrated by the last value of 48.5 listed in the example. Following corrective action, the scoring process begins anew.
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
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8
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0 49.0 49.3
3 1
4 1
5 3
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0 49.0 49.3
2
1
1
4
5
5
3
6
48.0
4
47.0
8
If a value falls exactly on one of the other zone lines, the rule is to give the process the benefit of the doubt. The lower zone score is used. Note that, for the sixth result of 49.0, the zone score of 1 makes the cumulative score to 5.
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0 49.0
3 1
4 1
3
Test Value
50.2 51.8 49.3 48.5 50.0 49.0
53.0
8
52.0
4
2
3
51.0
1
1
50.0
1
49.0
Test Value
53.0
8
52.0
4
2
51.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
50.2 51.8
1
Test Value
50.2 51.8
53.0
8Leabharlann 52.04251.0
1
50.0
1
49.0
2
48.0
4
47.0
8
5
3
12
The second value (51.8) is in the 1-sigma to 2-sigma zone. A score of 3 is assigned, which is the sum of the score for this zone and the previous one.