统计学第十章

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统计学第十章 非参数统计方法

统计学第十章  非参数统计方法
– 非参数检验的假定条件要比参数检验宽松得多,不仅对 总体分布,而且对数据的测量层次。
4
参数统计与非参数统计
• 参数统计
– 对那些其总体分布族或称统计模型只依赖于有限个实参 数的问题,通称为“参数统计问题”,也就是说,总体 分布服从正态分布或总体分布已知条件下的统计检验, 称为参数检验,研究这一问题的统计分支称为参数统计。 参数统计的大部分方法要求所分析的数据至少是定距尺 度测量的结果。如统计学中的检验、检验等,都属于参 数检验。
13
符号检验
•符号检验的步骤
–建立假设
–计算检验统计量
•检验统计量S+为S—和。 S+表示为正符号的数目, S—表示 为负符号的数目。 S+ + S— =n,n是符号的总数目。
–作出判定
•要对假设作出判定,需要找到一个值P。因为对于S+和S—
来说,抽样分布是一个带有θ=0.5(表示成功的概率)的二
F0 (x) 表示一个特定的累积概率分布函数,也就是说,对于任一值,
x 值代表小于或等于值的那些预期结果所占的比例。于是,可以定

与 Sn (x) 之F0 (间x) 的差值,即
Sn (x) F,0 (x若) 对每一个x值来说,
两者与十分接近,也就是差异很小,则表明经验分布函数与特定
分布函数的拟合程度很高,有理由认为样本数据来自具有该理论
15
游程检验
• 游程检验的步骤
– 提出假设:零假设为:随机产生(随机性) – 检验统计量:R (游程个数)
– 随机性假设的拒绝域为 :{R≤c1} ∪ {R ≥c2 },(c1< c2)
7
2. 单样本非参数检验
2020/2/4
8
χ2 检验

统计学-第十章 时间序列分析

统计学-第十章  时间序列分析

1
38(a1)
2
42(a2)
3
39(a3)
4
37(a4)
5
41(a5)
解: a 38 42 39 37 41 39.(4 台/天) 11111
三、平均发展水平
3.由绝对数时间序列计算的序时平均数
(2)由时点序列计算序时平均数
②间隔不相等的连续的时点数列
a af
季度在某地区销售量的走势 250 200
图。
150
100
那么,如何预测该品牌 50
空调2018年各个季度在该地 0
区的销售量呢?
单位:销售量(百台)
3
第一节 时间序列概述
一、时间序列概述
1.定义:将表明社会经济现象在不同时间发展 变化的某同一指标数值,按时间先后顺序排列所形 成的序列。(规模和水平)
③序列中每个指标的数值,通 常通过连续不断的登记取得。
由反映某种现象在一定 时点(瞬间)上发展状况的总量 指标所构成的绝对数动态序列所 处的数量水平。其中时点序列无 时点长度;两个相邻时点间的时 间距离称为时点间隔。也可为 日、周、旬、季、年等。
①序列中各个指标的 数值不可以直接相加;
②序列中指标数值的大小与其 时间间隔长短没有直接联系;
表9.3 我国普通高校毕业生数(时期序列)
年份 1912-1948 1978 1995 2000 2004 2014 2016
毕业生数(万人) 21.08 16.5 80.5 95 239.1 669.4 756
10
第二节 时间序列分析的基本原 理 一、时间序列分析的意义
:以时间序列为依据,对影响动态序列变 动过程的主要因素及其相互关系进行分解与综合, 以认识社会经济现象发展变量的规律性,借以鉴别 过去、预测未来的分析研究工作。

《统计学第十章》

《统计学第十章》

10.总指数的基本形式是( )。
A.个体指数 B.平均指数
C. 综合指数 D.平均指标指数
11.我国国内生产总值2003年为2002年的109.5%, 这个统计指数是( )。
A.算术平均指数C.质量指标指数
B.调和平均指数D.数量指标指数
12.我国农村居民平均每人收入,2003年相当于2002年 的104%,这是( )。
No Image
2、理想指数
No Image
(四)综合指数的编制要点
根据对综合指数的论述,总结出编制综合指数 需要掌握两个要点。 要点1,是引进同度量因素。 要点2,是将同度量因素固定,消除同度量 因素的影响。
1、统计指数的含义有广义狭义之分,统计研究通常编制 的是( ) A.广义的统计指数 B.狭义的统计指数 C.一般意义的统计相对数 D.既有广义又有狭义的统计 指数
二、指数的分类
(一)个体指数和总体指数(总指数) (二)数量指标指数和质量指标指数 (三)定基指数和环比指数
二、指数的分类
(一)个体指数和总体指数 按反映对象范围不同分的。 1、个体指数:(这里面个体不是指总体单位)指数
反映的对象是一种产品或一类产品或商品。
注:个体指数反映一种或一类产品、商品数量变动情况的相对 数。
而且还要把同度量因素固定在某一个时期的水 平上。(固定在基期或报告期)得到两个公式:
同度量因素固 定在基期
Kq1=∑q1p0/∑q0p0 Kq2=∑q1p1/∑q0p1
同度量因素固 定在报告期
公式1 公式2
相除即为工业产品产量指数(同度量因 素为价格,同度量因素固定在基期
总结:
编制数量指标指数和质量指标指数的一般编制 原则:
个体价格 指数

统计学原理 第十章 统计指数

统计学原理 第十章 统计指数
统计学原理
统计学原理
第十章 统计指数
本章目录
第一节 统计指数的概念和种类 第二节 综合指数法 第三节 平均指数法 第四节 指数体系 第五节 指数数列
统计学原理
学习目标
统计学原理
通过本章学习要求了解: 掌握统计指数的基本概念、统计指数的两大类编制原理和方法 熟练运用综合指数方法和平均数指数方法 熟练掌握指数体系在因素分析中的应用 掌握测定平均指标相对变动的平均数指数方法 了解统计指数方法的各种应用和常见的各种指数的编制方法
统计学原理
第四节 指数体系
一、指数体系的分析方法
统计学原理
(一)指数体系的概念 社会经济现象之间存在着错综复杂的联系,一种现象的变动可 能受多种因素的影响和制约。它们之间的关系通常表现为相乘的关 系。 (二)指数体系的作用 通过指数体系,可以对复杂社会经济现象总变动进行全面分析,说 明各构成因素对社会经济现象总变动的影响方向和影响程度 概括指数体系中各指标之间的数量关系,可以进行互相推算
统计学原理
(四)按总指数的计算方法不同分为综合指数法和平均指数法 综合指数法是通过两个有联系的综合总量指标的对比计算总指 数;平均指数法是用加权平均的方法计算指数,分算术平均指数和调 和平均指数。
统计学原理
(五)按指数的时间属性不同分为动态指数和静态指数 指数本来的含义是指动态指数,即反映事物在不同时间上的变 化。 随着指数应用的日益广泛,其反映的内容也发生了变化,即由单 纯反映同一现象在不同时间条件下的动态变化,推广到反映同一现 象在同一时间条件下不同的地区、部门和国家的对比,或反映同一 单位、同一地区的实际指标和计划指标的对比情况。
一、算术平均指数
统计学原理
算术平均指数是将各个个体指数进行加权算术平均而计算的指 数,通常用于计算物量指数。

最新人大版_贾俊平_第五版_统计学_第10章_方差分析PPT课件

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• 当这个比值大到某种程度时,就可以说不同水 平之间存在着显著差异
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平,其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如,每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据,是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2

x12

x22

:
:
:
:
xn2

水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平) H1: m1 ,m2 ,… ,mk不全相等
身所造成的,后者所形成的误差是由系统性因素造成的, 称为系统误差
2.两类方差 (1)组内方差(误差平方和 、残差平方和、 SSE)
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如,无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
(2)组间方差(因素平方和、SSA)
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如,四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差,也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8

第十章 统计学 方差分析.

第十章  统计学 方差分析.
经济、管理类 基础课程
统计学
第十章 方差分析
10 - 1
经济、管理类 基础课程
统计学
第十章 方差分析
第一节 方差分析的基本问题 第二节 单因素方差分析 第三节 双因素方差分析
10 - 2
经济、管理类 基础课程
统计学
1. 2. 2. 3.
学习目标
解释方差分析的概念 解释方差分析的基本思想和原理 掌握单因素方差分析的方法及应用 掌握双因素方差分析的方法及应用
6.样本数据 被投诉次数可以看作是从这四个总体中抽取的样
本数据
10 - 11
经济、管理类 基础课程
(案例2)
统计学
【例】某饮料生产企业研制出一种新型饮料。饮料的颜色共 有四种,分别为橘黄色、粉色、绿色和无色透明。这四种饮 料的营养含量、味道、价格、包装等可能影响销售量的因素 全部相同。现从地理位置相似、经营规模相仿的五家超级市 场上收集了前一时期该饮料的销售情况,见表10-2。试分析 饮料的颜色是否对销售量产生影响。
什么是方差分析?
(例子的进一步分析)
统计学
1. 检验饮料的颜色对销售量是否有影响,也就 是检验四种颜色饮料的平均销售量是否相同 2. 设1为无色饮料的平均销售量,2粉色饮料的 平均销售量, 3 为橘黄色饮料的平均销售量 , 4 为绿色饮料的平均销售量,也就是检验 下面的假设 H0: 1 2 3 4 H1: 1 , 2 , 3 , 4 不全相等 3. 检验上述假设所采用的方法就是方差分析
3. 有单因素方差分析和双因素方差分析


10 - 6
经济、管理类 基础课程
统计学
消费者投诉次数与行业的关系
消费者与产品生产者、销售者或服务提供者之间经 常发生纠纷。当发生纠纷后,消费者常常会想消费 者协会投诉。为了对几个行业的服务质量进行评价 ,消费者协会在零售、旅游业、航空公司、家电制 造业抽取了不同的企业作为样本。其中所抽取零售 业7家、旅游业6家、航空公司5家、家电制造业5家 。每个行业中抽取的这些企业,服务对象、服务内 容、企业规模等方面基本上相同的。然后统计出最 近一年中消费者对总共23家企业投诉的次数,结果 如下表:

李金昌《统计学》(最新版)精品课件第十章 统计综合评价


Statistics
• 统计综合评价技术就是为适应这种统计处理需要而于 最近二十多年发展起来的一种统计分析方法。它是利 用社会经济现象总体统计指标体系,采用特定的评价 模型,对被评价对象多个方面数量表现进行高度的抽 象与综合,转化为综合评价值,进而确定现象优劣水 平、类型与次序(名次)的一种统计活动与统计方法。
搜集评价数据,实施综合评价 (数据搜集,校验,必要的推算,模型参数求解)
不合格 对评价结果进行评估与检验 合格 分析与报告、储存与开发利用
Statistics
• 综合评价的研究内容 :
综合评价学内容体系
综 合 评 价 基 本 问 题
评 价 指 标 体 系 理 论
权 数 方 法 与 理 论
效 用 函 数 法
Statistics
• 综合指数法的计算过程
第一步:根据具体现象特点与评价目标,构造评价指标体系。设 有p项指标,记为 x1, x2 , x3 , , xp
第二步:确定每个单项评价指标的标准值 xoi
第三步:采用一定方法构造各指标的重要性权数 具体方法参阅本章第三节 第四步:计算单项指标的指数值 k i
Statistics
• 统计综合评价的类型:
(1)从评价客体的时空纬度来看 :纵向评价(动态评价)与横向
评价(静态评价) (2)从综合评价目标来看 :实绩评价与预期评价 (3)从综合评价标准来看 :绝对评价与相对评价 (4)从评价最终结果的表现形式看 :单纯性排序评价、价值排序 评价与价值分类评价 (5)从综合评价方法来看 :组合指标法、当量函数平均法与系统 评价法
wk w
i
2、 特殊合成模型
Statistics
• [例10.1]某商业集团公司下属三个商业企业主要经济 效益指标如表10-1所示,要求采用综合指数法对甲、乙、 丙三个企业的商业经济效益进行优劣比较。

统计学第十章统计表与统计图


注意:
➢ 普通线图的纵轴一般以0点作起点,否则需 作特殊标记或说明,以防给读者错误印象。
➢ 标记直线的连接点时要注意,如测定值是在 某时间段或数值段的,应标记在段的中点; 如测定值是在某时点或确定值的,标记在相 应时点或数值上。
4.直方图(histogram)
以直方面积描述各组频数的多少,面积的总和相当于 各组频数之和,适合表示数值变量的频数分布。直方图 的横轴尺度是数值变量值,纵轴是频数。注意如各组的 组距不等时,要折合成等距后再绘图,即将频数除以组 距得到单位组距的频数作为直方的高度,组距为直方的 宽度。另一种表示数值变量资料频数分布的方式是将各 组段观察频数除以总观察频数得到各组段的频率,以各 组段频率除以组距得到的频率密度作为直方图高度,绘 制的直方图称为频率直方图,它以各直方面积表示各组 频率,其面积的总和为1。
百分比条图特别适合作多个构成比的比 较,将不同组别,不同时间或不同地区的某 分类指标的构成比平行地绘制成多个百分比 条图,可以方便地比较其构成比的差异。
80年代
70年代
0%
20%
40%
60%
80%
100%
肺癌 鼻咽癌 肝癌 胃癌 肠癌 其它
图10-3 20世纪70年代和80年代某地7常见恶性肿瘤发病构成比较
箱式图(box plot) 茎叶图(stem-leaf plot) 误差条图(error bar chart)
1.直条图(bar chart)
用相同宽度的直条长短表示相互 独立的某统计指标值的大小。直条 图按直条是横放还是竖放分卧式和 立式两种,按对象的分组是单层次 和两层次分单式和复式两种。
例10-4 图10-1显示某地某年主 要死因死亡率资料,不同死因是相 互独立的不连续指标,因此用直条 图。该图只按死因分类,为单式立 式直条图。

第十章统计学基础课后习题答案

第十章 相关分析与一元线性回归分析
一、填空题
1.依存关系、函数关系 2.相关 3.直线相关 4.可控制、随机 5.回归直线在Y 轴上的截距、Y 倚X 的回归系数、最小二乘法 6.估计标准误差 7.正相关、负相关 二、判断题
1.对2.错3.对4.错5.对6.对 三、简答题
1.相关关系是客观现象之间存在的互相依存的不确定性关系。

其特点是现象之间确实存在着数量上的依存关系,但现象之间数量上的关系是不确定、不严格的依存关系。

函数关系是变量之间保持着的依存关系,呈现出一一对应的特征。

2.相关系数:在线性相关条件下,说明两个现象之间相关关系的方向和密切程度的统计分析指标。

通常用r 来表示。

总体相关系数的计算: 3.相关分析和回归分析的关系: ⑴联系:两者是研究变量之间的相互关系. ⑵区别:相关分析确定变量之间的相关和密切程度,而回归分析则反映两变量之间的数量因果关系。

4.估计标准误差是用来说明回归方程代表性大小的统计指标。

估计标准误差说明回归线的代表性,估计标准误差小,则回归方程准确性高,代表性大,反之,估计不够准确,代表性小。

四、计算题 1.
()()()
Y V ar X V ar Y X,cov ρ∙=
(4)1.21306。

2.
3.。

统计学第8版第十章

统计学第8版第十章第八版的《统计学》是一本经典的教材,其中的第十章讨论了抽样分布和估计。

本章的内容非常重要,它为我们理解统计学的核心概念和方法奠定了基础。

在统计学中,抽样分布是指从总体中抽取多个样本,并计算出样本统计量的分布情况。

这里的样本统计量可以是样本均值、样本比例等。

通过研究抽样分布,我们可以了解到样本统计量的变异性和分布形态,从而进行合理的估计和推断。

在抽样分布的讨论中,我们首先需要明确总体的分布情况。

对于大样本情况,根据中心极限定理,样本均值的抽样分布近似服从正态分布。

而对于小样本情况,我们需要运用t分布来进行估计。

这些分布特性在实际应用中非常重要,它们为我们提供了可靠的估计方法和推断依据。

在进行估计时,我们通常使用点估计和区间估计两种方法。

点估计是通过样本数据计算出一个单一的数值作为总体参数的估计值,比如样本均值作为总体均值的估计值。

而区间估计则是给出一个区间,该区间内的值有一定的概率包含了总体参数的真实值。

这两种方法各有优缺点,在实际应用中需要根据具体情况进行选择。

除了估计,我们还需要对估计结果的精度进行评估。

这就引入了估计的标准误差和置信水平的概念。

标准误差是估计值的变异程度的度量,它越小表示估计结果越精确。

而置信水平则是对估计结果的可信程度的度量,一般常用的置信水平有95%和99%。

通过标准误差和置信水平的概念,我们可以对估计结果进行合理的解释和评估。

本章还介绍了假设检验的基本原理和步骤。

假设检验是一种用于判断总体参数是否符合某个特定假设的统计方法。

在进行假设检验时,我们首先需要提出一个原假设和一个备择假设。

然后,通过计算样本数据的统计量,比较其与理论值的差异,来判断原假设是否成立。

假设检验方法的使用可以帮助我们做出科学的决策,避免主观臆断和盲目行动。

总的来说,第十章的内容是统计学中非常重要的一部分。

通过学习抽样分布和估计的基本原理和方法,我们可以更好地理解和运用统计学的知识。

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Testing for a Population Mean with a Known Population Standard Deviation- Example
Step 1: State the null hypothesis and the alternate hypothesis.
H0: µ = 200 H1: µ ≠ 200
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Left-tail or Right-tail Test?
• The direction of the test involving claims that use the words “has improved”, “is better than”, and the like will depend upon the variable being measured. • For instance, if the variable involves time for a certain medication to take effect, the words “better” “improve” or more effective” are translated as “<” (less than, i.e. faster relief). • On the other hand, if the variable refers to a test score, then the words “better” “improve” or more effective” are translated as “>” (greater than, i.e. higher test scores)
Jamestown Steel Company manufactures and assembles desks and other office equipment at several plants in western New York State. The weekly production of the Model A325 desk at the Fredonia Plant follows the normal probability distribution with a mean of 200 and a standard deviation of 16. Recently, because of market expansion, new production methods have been introduced and new employees hired. The vice president of manufacturing would like to investigate whether there has been a change in the weekly production of the Model A325 desk.
3
What is Hypothesis Testing?
Hypothesis testing is a procedure, based on sample evidence and probability theory, used to determine whether the hypothesis is a reasonable statement and should not be rejected, or is unreasonable and should be rejected.
16
Testing for a Population Mean with a Known Population Standard Deviation- Another Example
Suppose in the previous problem the vice president wants to know whether there has been an increase in the number of units assembled. To put it another way, can we conclude, because of the improved production methods, that the mean number of desks assembled in the last 50 weeks was more than 200? Recall: σ=16, n=200, α=.01
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Hypothesis Testing Steps
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Important Things to Remember about H0 and H1
H0: null hypothesis and H1: alternate hypothesis H0 and H1 are mutually exclusive and collectively exhaustive H0 is always presumed to be true H1 has the burden of proof A random sample (n) is used to “reject H0” If we conclude 'do not reject H0', this does not necessarily mean that the null hypothesis is true, it only suggests that there is not sufficient evidence to reject H0; rejecting the null hypothesis then, suggests that the alternative hypothesis may be true. Equality is always part of H0 (e.g. “=” , “≥” , “≤”). “≠” “<” and “>” always part of H1
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What is a Hypothesis?
A Hypothesis is a statement about the value of a population parameter developed for the purpose of testing. Examples of hypotheses made about a population parameter are:
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Hypothesis Setups for Testing a Mean (µ) µ
12
Hypothesis Setups for Testing a Proportion (π) π
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Testing for a Population Mean with a Known Population Standard Deviation- Example
One Sample Tests of Hypothesis
Chapter 10
McGraw-Hill/Irwin
©The McGraw-Hill Companies, Inc. 2008
GOALS
Define a hypothesis and hypothesis testing. Describe the five-step hypothesis-testing procedure. Distinguish between a one-tailed and a two-tailed test of hypothesis. Conduct a test of hypothesis about a population mean. Conduct a test of hypothesis about a population proportion. Define Type I and Type II errors. Compute the probability of a Type II error.
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How to Set Up a Claim as Hypothesis
In actual practice, the status quo is set up as H0 If the claim is “boastful” the claim is set up as H1 (we apply the Missouri rule – “show me”). Remember, H1 has the burden of proof In problem solving, look for key words and convert them into symbols. Some key words include: “improved, better than, as effective as, different from, has changed, etc.”
Inequality Symbol > < ≤ ≥ > ≠ = See right
Part of: H1 H1 H0 H0 H1 H1 H0 H1
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Parts of a Distribution in Hypothesis Testing
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One-tail vs. Two-tail Test
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Testing for a Population Mean with a Known Population Standard Deviation- Example
Step 4: Formulate the decision rule. Reject H0 if |Z| > Zα/2
Z > Zα / 2 X −µ > Zα / 2 σ/ n 203.5 − 200 > Z .01/ 2 16 / 50 1.55 is not > 2.58
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