统计技术培训资料重点
统计基础知识培训
汇报人：可编辑 2023-12-19
目 录
• 统计概述 • 描述性统计 • 推论性统计 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实操
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是一种收集、整理、分析和解释 数据的科学方法，旨在揭示数据背后 的规律和趋势。
统计作用
区间估计
根据样本统计量的抽样分布，构造出总体参数的一个置信区间，并 给出该区间包含总体参数真值的概率。
评价估计量的标准
无偏性、有效性和一致性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
先对总体参数提出一个假设， 然后利用样本信息来判断该假
设是否成立。
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值并作出决 策。
SAS
SAS是统计分析软件的另一巨头，它是一个模块化、集成化的大型统计软件包。其功能包 括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法 、计量经济学与预测等等。
R语言
R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。它提供了广泛的统 计和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法。
数据处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准 化等步骤，以消除数据中的噪声和不规则因素，提高数据质 量。
时间序列预测方法
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趋势外推法
通过拟合时间序列的趋势成分 ，预测未来趋势的发展。
移动平均法
利用历史数据的移动平均值进 行预测，适用于具有周期性波
动的时间序列。
指数平滑法
通过加权平均历史数据，预测 未来值，适用于具有趋势和周
质量统计技术基础知识专业培训课件(完整内容版)
第一节 统计数据
数据是统计的对象。
习惯上把由数字组成的 数字数据称为数据。
数据的分类
计量值数据。计量值数据是指可以连续取值，在有限的区间内可以无限取值的数据。 计数值数据。计数值数据是只能间断取值，在有限的区间内只能取有限数值的数据。
第二节 统计技术、统计方法和统计工具
共性是均是研究随机现象中确定的数字规律， 但也有其各自的特点。
• 目前，统计技术已在科学和生产的各个方面得到广泛的应用，特别是在质量管理方面的应用更 为引人瞩目。
第二节 统计技术在产品生产质量管理中的应用
• 在产品生产的各道工序都可看到原材料、中间产品及最终产品质量变异的存在。 • 统计技术能使企业更好地利用可获得的数据做出决策，因而有助于企业在质量
管理各过程包括产品实现过程中改进产品、过程的质量，持续提高质量管理体 系的有效性。
第三节 分层抽样方法
在各层内按比例分别随机抽取一定数量的单位产品，然后合在一起组成一个 样本，称为分层抽样。 一般来说，抽样结果比简单随机抽样和系统抽样更能反映总体的情况。
• 对数量关系的研究，开始人们只知道数量的四则运算和其他简单的代数运算，这是常量间的数 量关系。
• 后来数学家创立了微分学，人们开始可以研究变量之间的数量关系。自变量与因变量之间有完 全确定的关系，称之为函数关系。
第一节 统计技术的创立和发展
• 20世纪30年代以来，工业生产高速化、自动化，更加促进了作为概率论的应用科学——数理统 计的迅速发展。
第三节 计量值数据的正态分布
正态分布
频率分布 “正态分布”的规律
第五章 有效数字与计算法则
➢ 第一节 有效数字的位数 ➢ 第二节 近似数的运算规则 ➢ 第三节 数值修约规则
统计技术培训资料
统计技术培训资料：统计技术培训资料第一点：统计学基础理论统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何通过数据的收集、整理、分析和解释来获取结论和预测未知。
在现代社会，统计学已经广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、医疗保健、金融经济等。
1.1 统计学的基本概念统计学中有几个基本概念需要我们掌握，包括总体、个体、样本、参数、随机变量等。
总体是指我们想要研究的所有对象的集合，个体是组成总体的每一个元素，样本是从总体中抽取的一部分个体，参数是描述总体特征的指标，随机变量则是用来描述随机现象的变量。
1.2 描述统计与推理性统计描述统计主要是对数据进行整理、展示和描述，包括频数、频率、众数、中位数、平均数、方差等。
推理性统计则是通过样本数据来推断总体特征，包括概率分布、假设检验、置信区间、回归分析等。
1.3 概率论基础知识概率论是统计学的基础，主要研究随机现象的规律性。
我们需要掌握随机事件的概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯定理等基本概念。
第二点：常用统计软件及编程语言在实际应用中，我们需要借助一些工具来进行统计分析。
目前常用的统计软件和编程语言有SPSS、SAS、R、Python等。
2.1 SPSSSPSS是一款非常流行的统计分析软件，它具有界面友好、操作简单、功能强大等特点。
SPSS可以进行数据管理、描述统计、推断统计、高级统计分析等。
2.2 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析系统，它可以进行数据管理、统计分析、数据可视化等。
SAS的语言体系较为复杂，但它的功能非常强大，适合进行复杂的数据分析。
2.3 RR是一款开源的统计编程语言和软件环境，它主要用于统计分析、图形表示和报告。
R具有强大的扩展性和灵活性，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2.4 PythonPython是一种高级编程语言，近年来在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用。
Python有许多用于统计分析的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，可以进行复杂的数据分析和可视化。
统计培训知识
统计培训知识统计培训知识第一部分统计基础一、正确认识统计工作二、数字书写注意事项三、计量单位使用方法四、记录的填写要求五、统计表的设计六、几个统计概念介绍1、时期和时点2、总量指标和相对指标3、平均数计算方法第二部分统计报表一、总要求二、产量、消耗报表注意事项三、外包费结算注意事项第一部分统计基础开场白：可能大家都和我一样：会想，统计——有什么好培训的。
不就是填个表，报个资料呀。
可是，就是这个看似简单的事，公司领导，包括李总，多次提到过让进行统计培训，说明领导对我们的工作不是太满意，或者说要求较高，或者说很重视。
尽管如此，我还是觉得没什么可说的，大家有的人做的工作已经很不错了，如石灰厂的秀平、铁厂的吕敏等。
我今天就把大家做的好的一些经验和一些统计的基本知识归纳到一块，和大家交流一下。
一、正确认识统计工作在我们公司，统计大部分时间是助理、是秘书、是内当家。
当我们的领导忙于组织生产，忙于经营和管理的时候，我们所要做的就是帮他们整理生产、经营的原始记录，包括数据和各种组织过程的记录。
这些工作看似简单，而且重复枯燥，但意义却很重大。
因为公司自上而下所有的员工一天下来，一个月下来，一年下来都做了些什么，全凭我们的记录说话。
没有记录，没有数据，一切都空口无凭。
统计其实也是管理的一部分，而且是管理的最基础、最前沿的岗位。
因为统计具有两大基本功能：数据记录和数据分析。
管理的结果需要记录，没有数据记录下来，就等于没有历史，管理的好坏也无从谈起；而对记录下来的历史，不进行分析和应用，管理就无法改进和提高。
所以，如果说数据记录是管理的结果，那么数据分析就是管理的开始：也就是说，管理的好坏，缘于统计也将归功于统计。
所以统计工作，是生产管理中不可或缺的、很重要的岗位，我们作为统计人员，既没有必要妄自菲薄，也没必要自尊自大，只要实是求是的正确对待自己的岗位，把本职工作做好，把数据做到正确无误，把生产记录描述到客观准确，积极参与管理，我们作为统计人员的价值自然会得到体现。
统计方法培训教材(1)
统计方法培训教材
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统计方法基础知识
统计方法的用途：
1、提供表示事物特征的数据。 2、比较两事物的差异。 3、分析影响事物变化的因素。 4、分析事物之间的相关关系。 5、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案。 6、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布
状况和动态变化。 7、描述质量形成过程。
统计方法培训教材
统计方法培训教材(1)
统计方法基础知识
1、样本平均值
_ x
2、样本中位数 x～
3、样本方差 s2 样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数。
4、样本标准偏差 s 样本方差的正平方根为样本标准偏差。
5、样本极差 R 一组数据中最大值与最小值之差。
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坐标值、百分比、原点
分析问题找出关键少数
绘图人
日期及收集数据的条件
统计方法培训教材
统计方法培训教材(1)
排列图（四）
排列数据的统计表
序号
项目
1
A
2
B
3
C
4
D
5
E
6
其它
合计
频数 80 60
30 20 4 6 200
累计频数 80 140 170 190 194 200
累计% 40 70 85 95 97 100
统计方法培训教材
统计方法培训教材(1)
头脑风暴法
原理：以会议形式围绕主题、广开言路、激发灵感的方法。
倡导每个人都能毫无顾忌、畅所欲言的发表独立见解。
作用：用来识别存在的质量问题；用来寻找改进的机会
应用步骤：1、引发和产生创造思维的阶段 会议要领： a、与会者平等 b、明确会议目的 c、每人依次发表一条意见或一个观点
统计技术基本知识培训资料
X —K 组子样中的全部样品的平均值，数应比 X 多一位； Ri—子样中样品的极差； R—各子样极差的平均值；
第4页共14页
修订号：
实施日期：
年
月
日
第5页，共14页
A2，D4，D3 为系数见下表 A2，D4，D3 数值表<表一> N
A2 D4 D3 2 1.88 3.27 0 3 1.02 2.57 0 4 0.73 2.28 0 5 0.58 2.11 0 6 0.48 2.00 0 7 0.42 1.92 0.08 8 0.37 1.86 0.14 9 0.34 1.80 0.18 10 0.31 1.75 0.22
合计 四、 因果图
第2页共14页
修订号：
实施日期：
年
月
日
第3页，共14页
1、什么叫因果图 因果图是查找不良原因与不良品之间关系的一种鱼刺状分解形。它由主干（指向要解 决的问题） ，大枝（一般为 4M1E） ，小枝、小小枝等构成，直到原因分析透彻为止。 2、作图注意事项 a. 要解决的质量问题应明确具体，尽量把问题数据化，一图一果。 b. 因果图尽量在现场绘制。 c. 要充分发扬民主，只谈原因，不追责任。 d. 要层层追根，到便于提供措施为止，但不涉及具体措施，以免分散精力。 e. 大枝可以是 4M1E，也可从其他角度考虑。 f. 因果图作出后，必要时还要用排列图、试验、民主表决等办法找出一、二个主要原因， 然后制订措施，认真执行。 例：
频数 累计频率(%) 100100
50
90
96
40 30
20 66 40
80
80 60 40
20 10 0
波 形 不 良
13 7 5 3 伺 服 失 效 2 其 它
统计培训知识
统计培训知识第一部分统计基础一、正确认识统计工作二、数字书写注意事项三、计量单位使用方法四、记录的填写要求五、统计表的设计六、几个统计概念介绍1、时期与时点2、总量指标与相对指标3、平均数计算方法第二部分统计报表一、总要求二、产量、消耗报表注意事项三、外包费结算注意事项第一部分统计基础开场白:可能大家都与我一样:会想,统计——有什么好培训的。
不就就是填个表,报个资料呀。
可就是,就就是这个瞧似简单的事,公司领导,包括李总,多次提到过让进行统计培训,说明领导对我们的工作不就是太满意,或者说要求较高,或者说很重视。
尽管如此,我还就是觉得没什么可说的,大家有的人做的工作已经很不错了,如石灰厂的秀平、铁厂的吕敏等。
我今天就把大家做的好的一些经验与一些统计的基本知识归纳到一块,与大家交流一下。
一、正确认识统计工作在我们公司,统计大部分时间就是助理、就是秘书、就是内当家。
当我们的领导忙于组织生产,忙于经营与管理的时候,我们所要做的就就是帮她们整理生产、经营的原始记录,包括数据与各种组织过程的记录。
这些工作瞧似简单,而且重复枯燥,但意义却很重大。
因为公司自上而下所有的员工一天下来,一个月下来,一年下来都做了些什么,全凭我们的记录说话。
没有记录,没有数据,一切都空口无凭。
统计其实也就是管理的一部分,而且就是管理的最基础、最前沿的岗位。
因为统计具有两大基本功能:数据记录与数据分析。
管理的结果需要记录,没有数据记录下来,就等于没有历史,管理的好坏也无从谈起;而对记录下来的历史,不进行分析与应用,管理就无法改进与提高。
所以,如果说数据记录就是管理的结果,那么数据分析就就是管理的开始:也就就是说,管理的好坏,缘于统计也将归功于统计。
所以统计工作,就是生产管理中不可或缺的、很重要的岗位,我们作为统计人员,既没有必要妄自菲薄,也没必要自尊自大,只要实就是求就是的正确对待自己的岗位,把本职工作做好,把数据做到正确无误,把生产记录描述到客观准确,积极参与管理,我们作为统计人员的价值自然会得到体现。
数据统计培训课件培训资料
验、方差分析等。
1. 样本选择
从总体中随机抽取一定数量的样 本数据。
2. 建立假设
根据研究目的，提出有关总体的 假设。
推断性统计分析
3. 设计实验
根据假设设计实验，并收集样本数据。
总结词
风险管理，识别潜在风险点。
详细描述
金融机构通过数据分析，识别出潜在的风险点，如信用违 约、市场波动等，及时采取措施进行风险控制和预防，确 保资产安全。
总结词
客户细分，提供个性化金融服务。
详细描述
金融机构利用数据分析对客户进行细分，了解不同类型客 户的金融需求和偏好，提供个性化的金融产品和服务，提 高客户满意度和忠诚度。
评估营销活动效果，优化投入产出比。
详细描述
通过数据分析，市场营销人员可以量化评估各种营销活动 的投入产出比，找出效果不佳的活动，优化资源配置，提 高整体营销效果。
数据分析在金融投资中的应用
总结词
量化投资决策，降低风险提高收益。
详细描述
金融机构利用数据分析技术，对海量的金融数据进行处理 和分析，挖掘出有价值的投资信号和趋势，为投资决策提 供数据支持，降低投资风险并提高收益。
数据地图
通过地图展示数据，能够直观地展示数据的空间分布和变化 。
地理信息系统（GIS）
是一种用于处理和分析地理数据的系统，能够实现地理数据 的可视化、查询、分析和编辑等功能。
可视化工具与软件介绍
Excel 常用的电子表格软件，也具有强 大的数据可视化功能，如图表、 条件格式等。
D3.js 一种基于JavaScript的数据可视 化库，能够创建高度定制化的数 据可视化效果，适用于Web开发 人员和数据分析师。
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直方图的绘制方法
①求最大、最小、极差值。数据的数量应在100个以上，在数 量不多的情况下，至少也应在50个以上。我们把分成组的个 数称为组数，每一个组的两个端点的差称为组距。 ②确定组数。分组的数量在5－12之间较为适宜。
=1+3.32*log(n)
n:数据个数
③计算组距。用最大值和最小值之差去除组数，求出组距。 ④计算各组的边界值。各组的边界值可以从第一组开始依次计 算，第一组的下界为最小值减去最小测定单位的一半，第一 组的上界为其下界值加上组距。第二组的下界值为第一组的 上界值，第二组的下界值加上组距，就是第二组的上界值， 依此类推。 ⑤统计各组数据出现频数，作频数分布表。 ⑥作直方图。以组距为底长，以频数为高，作各组的矩形图。
（1）选择数据
（2）插入图表
（3）添加标题
（4）设置图例
（5）添加数据标志
（6）生成图表
（7）分析 由上图可以看出： Ⅰ烟支重量标偏在23mg/支之内的占76%，绝大部分符合工 艺规范要求。 Ⅱ但大于25mg/支的占6%，仍需进一步控制重量标偏的稳定 性。
Ⅱ例子2：
分析2010年市场质量反馈缺陷情况（复合饼图）
统计技术培训
质量控制中心 2011.6
主讲内容
第一部分：常用统计图表
直方图、柱形图、饼图、折线图、排列图等
第二部分：常用函数(excel)
sumif()、coutif()、vlookup()等
第三部分：SPC（统计过程控制）
SPC简介、控制图、过程能力指数
第一部分：常用统计图表
1、直方图
2、饼图
3. 柱形图
Ⅰ定义： 柱形图用于显示一段时间内的数据变化或显示 各项之间的比较情况。包括簇状柱形图、堆积柱 形图等。 Ⅱ例1： 对比分析某厂各班次之间的包装卷制月度得分 （簇状柱形图）
（1）选择数据
（2）选择图表
（3）添加标题
（4）设置图例
（5）添加数据标志
（6）生成图表
（7）分析 由上图可以看出： Ⅰ：2011年4月包装卷制得分最高的依次为丁班、甲班、 丙班、已班。
4. 折线图
Ⅰ定义：
折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而 变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间 间隔下数据的趋势。
Ⅱ例子：
2011年1-4月监督检验总糖变化情况（excel）
（1）选择数据
（2）插入图表
（3）添加标题
（4）添加图例
（5）添加数据标志
（6）生成图表
（7）分析： 从上图可以看出： Ⅰ：2010年1-4月份一类到四类产品总糖基本保持不变。 Ⅱ：五类烟2月份总糖低于其它3个月。
频率
8 6 4 2 0 0.800 0.825 0.850 0.875 烟支重量 0.900 0.925 0.950
(6)分析实测均值0.883g/支，略高于设计中心值0.013g/支。
Excel实现
（1）基本统计量 ①最大值：0.913，最小值：0.869，极差：0.044 ②确定组数：=1+3.23*LOG(51)=7 ③计算组距：= 极差/组数=0.044/7=0.006753 ④计算各组的界限。第一组下限为：最小值-0.001/2,上限 为：下限+组距，依次类推。
Ⅱ：各班次包装卷制得分极差达7.0。
例2：分析2010年各机台季度市场反馈次数对比情况 （堆积柱形图）
（1）选择数据
（2）选择图表
（3）添加标题
（4）设置图例
（5）设置数据标志
（6）生成图表
（7）分析： 由上图可以看出： Ⅰ：2010年市场质量反馈总次数最多的为3#机台。 Ⅱ：一季度反馈次数最多的为5#机台，二、三季度反馈次 数最多的为3#机台，四季度反馈次数最多的为5#机台。
Ⅱ例子： 分析某牌号入库检验烟支重量实测值分布情况。 （设计值0.870±0.080g/支） 直方图(minitab软件)： （1）选择图形
（2）选择直方图类别
（3）选择作图变量
（4）添加设计值
（5）生成图表
烟支重量 的直方图
正态 0.79 14 12 10 0.87 0.95
均值 0.8828 标准差 0.009161 N 51
（1）选择数据
（2）插入图表
（3）添加标题
（4）设置图例
（5）添加数据标志
（6）设置数据系列格式
（7）修改其它数据标志
（8）生成图表
（7）分析 由上图可以看出： Ⅰ2010年市场质量反馈最多的为生产环节造成的反馈，占 60%；其次为箱缺条，占21%； Ⅱ生产环节造成的反馈中，主要缺陷为小盒包装质量问题， 占总反馈次数的26%；其次为条盒包装质量问题，占总反馈 次数的18%。
（7）分析 由上图可以看出：
Ⅰ混丝加香后水分与叶丝干燥水分具有很强的线性相关性。 Ⅱ线性方程为：混丝加香后水分=叶丝干燥水分-0.5。因此 可以由叶丝干燥水分直接预测出混丝加香后水分。
6.排列图
Ⅰ定义： 排列图的全称是“主次因素排列图”，也称为 Pareto图。它是用来寻找影响产品质量的主要因素 的一种方法。利用“关键的少数、次要的多数”原 理形成，即80%的问题由20%的潜在原因引起。
（2）选择直方图 工具→数据分析→直方图
（3）选择、设置数据
原始数据区域
各分组点
输出结果的地方
（4）调节图表数据系列格式
分类间距为0
（5）设计数据标志
（6）生成图表
2.饼图
Ⅰ定义：
饼图用来显示一个数据系列中各项的大小与各项 总和的比例。包括普通饼图、复合饼图、母子饼图 等。
Ⅱ例子1： 分析某牌号入库检验烟支重量稳定性分布情 况（普通饼图）
3、柱形图 4、折线图 5、散点图 6、排列图
7、图表选择原则
1.直方图
Ⅰ定义：
直方图又称质量分布图，是一种几何形图表，它是根据从生产过程 中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的 一系列连接起来的直方型矩形图
。
目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过 程的质量。
5.散点图
Ⅰ定义： 散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可 以选择合适的函数对数据点进行拟合。
Ⅱ例子： 分析叶丝干燥出口水分与混丝加香水分的相关性。
（1）选择数据
（2）插入图表
（3）添加标题、X轴、Y轴
（4）设置图例
（5）添加趋势线
（6）生成图表
R2：决定系数，表示回 归方程的拟合效果， 值越接近1，表明方程 拟合越好。