统计学原理PPT课件
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统计学原理(经典)课件PPT课件

多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性,并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响,以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法,可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值,从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展,逐渐 形成了多个分支,包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展, 统计学的应用领域越来越 广泛,包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动,如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动,通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据,适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性,能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值,如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量,用于估计总体的参 数。
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。
《统计学原理》》课件

基本原理是通过对数据的总变异进行分解,将变异分为组 内变异和组间变异,并比较组间变异是否显著大于组内变 异,从而判断不同组的均值是否存在显著差异。
方差分析要求数据满足立性、正态性和方差齐性等假设 。
单因素方差分析
单因素方差分析是方差分析的一种,用于比较一个分类变量对数值型数据 的影响。
分析步骤包括建立假设、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
02
描述性统计
数据收集与整理
数据来源
介绍数据的不同来源,如调查、观察 、实验等。
数据筛选与处理
说明如何对数据进行筛选、缺失值处 理和异常值处理。
数据的图表展示
柱状图
用于比较不同类别的数据。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
折线图
用于展示数据随时间的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
《统计学原理》ppt课件
目 录
• 统计学导论 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 回归分析 • 方差分析与实验设计
01
统计学导论
统计学的定义与性质
总结词
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,其目的是从数据中获 取有用的信息和知识。
详细描述
统计学是数学的一个分支,它利用数学方法对数据进行处理和分析,以揭示数 据背后的规律和趋势。它涉及到如何收集、整理、描述和分析数据,以及如何 从数据中得出结论和预测未来。
一元线性回归分析通常使用最小 二乘法来拟合数据,建立如 (y = ax + b) 的线性方程。其中, (y) 是因变量,(x) 是自变量, (a) 是斜率,(b) 是截距。
参数估计
通过最小二乘法,我们可以估计 出斜率 (a) 和截距 (b),从而得到 回归方程。
方差分析要求数据满足立性、正态性和方差齐性等假设 。
单因素方差分析
单因素方差分析是方差分析的一种,用于比较一个分类变量对数值型数据 的影响。
分析步骤包括建立假设、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
02
描述性统计
数据收集与整理
数据来源
介绍数据的不同来源,如调查、观察 、实验等。
数据筛选与处理
说明如何对数据进行筛选、缺失值处 理和异常值处理。
数据的图表展示
柱状图
用于比较不同类别的数据。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
折线图
用于展示数据随时间的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
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目 录
• 统计学导论 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 回归分析 • 方差分析与实验设计
01
统计学导论
统计学的定义与性质
总结词
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,其目的是从数据中获 取有用的信息和知识。
详细描述
统计学是数学的一个分支,它利用数学方法对数据进行处理和分析,以揭示数 据背后的规律和趋势。它涉及到如何收集、整理、描述和分析数据,以及如何 从数据中得出结论和预测未来。
一元线性回归分析通常使用最小 二乘法来拟合数据,建立如 (y = ax + b) 的线性方程。其中, (y) 是因变量,(x) 是自变量, (a) 是斜率,(b) 是截距。
参数估计
通过最小二乘法,我们可以估计 出斜率 (a) 和截距 (b),从而得到 回归方程。
统计学ppt课件

配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等,用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念,以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数,得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件,几何概型适用于连续型随机变量,而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学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 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计,包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验,判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等,用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念,以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数,得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件,几何概型适用于连续型随机变量,而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
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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 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计,包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验,判断自变量对因变 量的影响是否显著。
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)
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。
38
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
统计学原理.ppt

《统计学》第二章 统计数据的搜集、整理和显示 14
三、统计调查方案
1、明确调查目的 2、确定调查对象、调查单位和填报单位 3、确定调查项目、拟定调查表。(单一表和一览表) 4、确定调查时间
(1)调查资料所属的时间直接称为调查时间 (2)搜集调查资料的工作时间称为调查期限 5、制定调查组织实施计划
《统计学》第二章 统计数据的搜集、整理和显示 15
工业企业的 机械设备调查
影院上座率 调查
科研机构的 研究人员调查
调查对象
所有商业网点
食品部门 全部零售商品 全部工业企业的
机械设备
全部影院
科研机构的 全部科研人员
调查单位
每一个 商业网点
每一种 零售商品
每一台 机械设备
每一家 影院 每一位 科研人员
报告单位
商业网点 食品零售
企业 工业企业
影院
科研机构
(三)按调查时间是否连续分
1、经常性调查
目的:为取得现象在一定时期内发展过程的总量资料 特点:每次所取得的资料可以累计、可以相加
2、一次性调查
目的:为取得现象在一定时点上的水平状态资料 特点:每次所取得的资料不能累计、不能相加
(四)按取得资料的具体方法不同
直接观察法、采访法、报告法、问卷调查法和卫星遥感法
10 06 75 99 22 96 46 75 16 38 03 88 64 25 13 94 35 16 19 78 27 31 06 33 04
45 11 03 53 98 74 13 03 02 15 02 01 36 01 43 74 72 62 35 16 75 22 16 05 35
84 75 26 31 02 08 47 72 93 15 36 94 75 28 16 09 76 07 24 40 06 88 15 76 91
第三章 统计整理 《统计学原理》PPT课件

(一)正确选择分组标志
1.根据统计研究的目的选择分组标志 2.选择最能反映事物本质特征的标 志进行分组 3.选择分组标志时,要考虑到现象发展 的历史条件和经济条件
(二)按品质标志或按数量标志分组
1.按品质标志分组 2.按数量标志分组
(三)简单分组和复合分组
1.简单分组。简单分组是指对所研究 的总体按一个标志进行分组。
品质分布数列和变量分布数列
按品质标志分组形成的次数分布 数列叫品质分布数列,简称品质数列 (见表3-3)。
按数量标志分组形成的次数分布 数列叫变量分布数列,简称变量数列 (见表3-4) 。
查看Excel表3-3 查看Excel表3-4
品质分布数列
变量分布数列
(返回组距数列) 返回组限 下一个
二、变量数列的种类
在Excel内排序
(3)编制变量数列
查看Excel
下一个
(4)编制累计次数(频数)分布数列与 累计频率分布
查看Excel
下一个
四、次数分布的主要类型
(一)钟形分布 (二)U形分布
(三)J形分布
(一)钟形分布
图3—2 钟形分布图
(二)U形分布
图3—3 U形分布图
(三)J形分布
图3—4 正、反J形分布图 下一个
组限
在组距变量数列中,表示各组界 限的变量值叫组限,其中较小的变量 值称为下限,较大的变量值称为上限。 (见表3-4) 。
组距=上限-下限 组中值=(上限+下限)÷2
开口组
编制组距变量数列时,常常使用 像“× ×以上”或“× ×以下”这样 不确定组限的组,称为开口组(见表 3-6) 。
查看Excel表3-6
开口组组中值计算公式
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结构相对指标能够反映总体内部结构和 现象的类型特征。
3比例相对指标
比例相对指标是总体中不同部分数量对 比的相对指标。例如男女性别比。
用以分析总体范围内各个局部、各个分 组之间的比例关系和协调平衡状况。
4比较相对指标
比较相对指标是不同单位的同类现象数量对比而确定 的相对指标,用以说明某一同类现象在同一时间内各 单位发展的不平衡程度,以表明同类实物在不同条件 下的数量对比关系。
通常将报告期定义为正在研究的时期,而用来 比较的基础时期就是基期,在实际工作中用来 对比的基期往往是指上年、上季、上月等。
几种重要的应用相对数
人口密度;失业率;恩格尔系数;基尼 系数;森林覆盖率;资金周转率 房地产业的容积率、房屋租售比; 银行业中的拨备率 人均粮食产量;人均钢产量;
(三)计算和运用相对指标应注 意的问题
即
为最小。
xi Me
4、不适合作代数运算
三、均值(又称算术平均数) (The arithmetic mean)
(一)概念:总体的标志总量与总体总 量之比。 (二)公式:
xx1x2 xn
x (简单算术平 均数
n
n
xx1f1
x2f2 f1 f2
xn fn
fn
xf (加权算术平 ) 均
f
(三)均值的数学性质
1、分子、分母的可比性 包括经济内容、口径、计算方法、价格、计量 单位、总体范围等的可比性 2、相对数与绝对数相结合 3、选好对比的基数 ①正确地选好基数:
A选择好对比的单位; B选择好对比的时期; ②对比基数不能太小。
第二节 数据集中趋势的测度指标
描述集中趋势的实质是找出数据的集中
点或中心值。可以把这些中心值称为集 中趋势的代表值。常见的集中值有:
①计划任务的科学性 ②长期计划的检查 A水平法 B累计法 ③计划任务为相对数(超计划完成3%与超计 划完成3个百分点的区别) ④总计划完成与分组计划完成的相结合 ⑤进度计划的检查
100%
2结构相对指标
结构相对指标是在对总体分组的基础上, 以总体总量作为比较标准,求出各组总 量占总体总量的比重,来反映总体内部 组成情况的综合指标。
众数
Mode
中位数 Median
算术平均数 Mean
几何平均数 Geometric mean
调和平均数 Harmonic mean
一、众数(The mode)
(一)概念:将一组数据按在小顺序的加以 排列,出现最多变量值即为众数。
(二)公式:
M0
L 1 12
d
1 f0 f0 1 2 f0 f0 1
二、相对指标
(一)概念:两个有联系的数值之比,称为相 对指标或相对数。 常用单位:百分数 、倍数、千分数、万分位数 、 小数、名数等 (二)种类:
1、计划完成程度相对数 2、结构相对指标 3、比较相对指标 4、强度相对指标 5、动态相对指标 6、比例相对指标
1 计划完成程度相对数
1概念: 用实际完成数与计划任务数之比, 称为计划完成程度。 2 应用该指标时注意的问题:
①总体总量
②标志总量
3、按计量单位不同可分为 ①实物指标 ②劳动量指标 ③价值量指标
总量指标
(三)作用: ①是反映国情国力的基本指标 ②是制定计划的基础数据 ③是计算其他指标的基础
(三)正确运用总量指标(绝对数)应注意的问题 1、准确地把握统计指标的涵义、范围、界限,例如 GDP、GNP、工资、增加值等。 2、汇总时应注意指标的同类性,区分混合量指标与折 合量指标。 3、统一计量单位,总量指标常用的计量单位有①实物 量单位②劳动量单位③价值量单位。
varibles (二)公式:
Me L
f
2
Sm1 d
fm
L —中位数所在组下限 Sm-1—累计到中位数的前一组的次数 f m —中位数所在组的次数 d —中位数所在组的组距
(三)中位数的特征
1、不受极端值的影响
2、适合于定序的资料。如七名学生成绩 排序为AABBCDD则me=B(等)
3、一组数据中,各数据与中位数的绝对 值之和小于其他任何数值之间的绝对差,
L—众数组下限
d—众数组组距;
f0——众数组的次数;
f0-1——众数组的前一组次数;
f0+1——众数组的后的一组次数;
(三)众数的特征
1、概念通俗易懂 2、不受极端值影响,有开口组时也可计 算 3、有可能出现两个或两上以上M0 4、不适合作代数运算。
V R N f0 N
二、中位数(The median)
比较相对数通常用来比较总体内部各不同部分或单位 之间的位次或差距,如武汉人均GDP与上海或北京数 据之比,可以说明武汉与其他大城市之间的差距,也 可以用武汉与周边中部地区城市如长沙南昌等城市之 比说明武汉的优点或成绩。
5强度相对指标
强度相对指标是两个性质不同但有一定联系的总量指 标之间的对比,用来表明某一现象在另一现象中发展 的强度、密度和普遍程度。它和其他相对指标根本不 同的特点,就在于它不是同类现象指标的对比。强度 相对指标可以用复名数加以表示。如人均GDP指标, 人均耕地面积,人均森林面积等。
1、各个变量值与均值离差之和为零。 2、各变量值与其平均值的离差平方和为最小。 3、每个变量值加以或减一个任意数A,则其平 均数也增加或减少这个数A。 4、如果每个变量值乘以或除以任意数A,则平 均数也等于原平均数乘以或除以A。 5、若数据较大可以对原数据进行先加减后乘 除其原平均数保持相应变化。 上式34中A为任意常数。
强度相对指标的分子分母位置可以互换,因而有正指 标、逆指标之分。应用时应注意与平均指标的区别。
6动态相对指标
两个指标名称相同性质相同指标在不同时期的 数值进行对比所形成的相对数,一般用报告期数 值除以基期水平。说明两个不同时期总体的变 化与发展情况。动态分析指标是一个应用非常 广泛的一个指标。计算公式如下,
(一)概念:The median is a measure of the
center of the data, with half of the values less
than the median, and half greater than the
median. The median is not sensitive to outlying
第四章综合指标
主要内容: 总量指标
标志变异指标
第一节 总量指标与相对指标
一、总量指标
(一)概念:说明总体在一定的时间、地点条件下,
达到的规模或总量水平的指标称为总量指标,一般都 是以绝对数的形式表现的,又称为绝对指标。
(二)分类:1、按反映的时间状况不同可分为
①时期指标
②时点指标
2、按反映总体的内容不同可分为:
3比例相对指标
比例相对指标是总体中不同部分数量对 比的相对指标。例如男女性别比。
用以分析总体范围内各个局部、各个分 组之间的比例关系和协调平衡状况。
4比较相对指标
比较相对指标是不同单位的同类现象数量对比而确定 的相对指标,用以说明某一同类现象在同一时间内各 单位发展的不平衡程度,以表明同类实物在不同条件 下的数量对比关系。
通常将报告期定义为正在研究的时期,而用来 比较的基础时期就是基期,在实际工作中用来 对比的基期往往是指上年、上季、上月等。
几种重要的应用相对数
人口密度;失业率;恩格尔系数;基尼 系数;森林覆盖率;资金周转率 房地产业的容积率、房屋租售比; 银行业中的拨备率 人均粮食产量;人均钢产量;
(三)计算和运用相对指标应注 意的问题
即
为最小。
xi Me
4、不适合作代数运算
三、均值(又称算术平均数) (The arithmetic mean)
(一)概念:总体的标志总量与总体总 量之比。 (二)公式:
xx1x2 xn
x (简单算术平 均数
n
n
xx1f1
x2f2 f1 f2
xn fn
fn
xf (加权算术平 ) 均
f
(三)均值的数学性质
1、分子、分母的可比性 包括经济内容、口径、计算方法、价格、计量 单位、总体范围等的可比性 2、相对数与绝对数相结合 3、选好对比的基数 ①正确地选好基数:
A选择好对比的单位; B选择好对比的时期; ②对比基数不能太小。
第二节 数据集中趋势的测度指标
描述集中趋势的实质是找出数据的集中
点或中心值。可以把这些中心值称为集 中趋势的代表值。常见的集中值有:
①计划任务的科学性 ②长期计划的检查 A水平法 B累计法 ③计划任务为相对数(超计划完成3%与超计 划完成3个百分点的区别) ④总计划完成与分组计划完成的相结合 ⑤进度计划的检查
100%
2结构相对指标
结构相对指标是在对总体分组的基础上, 以总体总量作为比较标准,求出各组总 量占总体总量的比重,来反映总体内部 组成情况的综合指标。
众数
Mode
中位数 Median
算术平均数 Mean
几何平均数 Geometric mean
调和平均数 Harmonic mean
一、众数(The mode)
(一)概念:将一组数据按在小顺序的加以 排列,出现最多变量值即为众数。
(二)公式:
M0
L 1 12
d
1 f0 f0 1 2 f0 f0 1
二、相对指标
(一)概念:两个有联系的数值之比,称为相 对指标或相对数。 常用单位:百分数 、倍数、千分数、万分位数 、 小数、名数等 (二)种类:
1、计划完成程度相对数 2、结构相对指标 3、比较相对指标 4、强度相对指标 5、动态相对指标 6、比例相对指标
1 计划完成程度相对数
1概念: 用实际完成数与计划任务数之比, 称为计划完成程度。 2 应用该指标时注意的问题:
①总体总量
②标志总量
3、按计量单位不同可分为 ①实物指标 ②劳动量指标 ③价值量指标
总量指标
(三)作用: ①是反映国情国力的基本指标 ②是制定计划的基础数据 ③是计算其他指标的基础
(三)正确运用总量指标(绝对数)应注意的问题 1、准确地把握统计指标的涵义、范围、界限,例如 GDP、GNP、工资、增加值等。 2、汇总时应注意指标的同类性,区分混合量指标与折 合量指标。 3、统一计量单位,总量指标常用的计量单位有①实物 量单位②劳动量单位③价值量单位。
varibles (二)公式:
Me L
f
2
Sm1 d
fm
L —中位数所在组下限 Sm-1—累计到中位数的前一组的次数 f m —中位数所在组的次数 d —中位数所在组的组距
(三)中位数的特征
1、不受极端值的影响
2、适合于定序的资料。如七名学生成绩 排序为AABBCDD则me=B(等)
3、一组数据中,各数据与中位数的绝对 值之和小于其他任何数值之间的绝对差,
L—众数组下限
d—众数组组距;
f0——众数组的次数;
f0-1——众数组的前一组次数;
f0+1——众数组的后的一组次数;
(三)众数的特征
1、概念通俗易懂 2、不受极端值影响,有开口组时也可计 算 3、有可能出现两个或两上以上M0 4、不适合作代数运算。
V R N f0 N
二、中位数(The median)
比较相对数通常用来比较总体内部各不同部分或单位 之间的位次或差距,如武汉人均GDP与上海或北京数 据之比,可以说明武汉与其他大城市之间的差距,也 可以用武汉与周边中部地区城市如长沙南昌等城市之 比说明武汉的优点或成绩。
5强度相对指标
强度相对指标是两个性质不同但有一定联系的总量指 标之间的对比,用来表明某一现象在另一现象中发展 的强度、密度和普遍程度。它和其他相对指标根本不 同的特点,就在于它不是同类现象指标的对比。强度 相对指标可以用复名数加以表示。如人均GDP指标, 人均耕地面积,人均森林面积等。
1、各个变量值与均值离差之和为零。 2、各变量值与其平均值的离差平方和为最小。 3、每个变量值加以或减一个任意数A,则其平 均数也增加或减少这个数A。 4、如果每个变量值乘以或除以任意数A,则平 均数也等于原平均数乘以或除以A。 5、若数据较大可以对原数据进行先加减后乘 除其原平均数保持相应变化。 上式34中A为任意常数。
强度相对指标的分子分母位置可以互换,因而有正指 标、逆指标之分。应用时应注意与平均指标的区别。
6动态相对指标
两个指标名称相同性质相同指标在不同时期的 数值进行对比所形成的相对数,一般用报告期数 值除以基期水平。说明两个不同时期总体的变 化与发展情况。动态分析指标是一个应用非常 广泛的一个指标。计算公式如下,
(一)概念:The median is a measure of the
center of the data, with half of the values less
than the median, and half greater than the
median. The median is not sensitive to outlying
第四章综合指标
主要内容: 总量指标
标志变异指标
第一节 总量指标与相对指标
一、总量指标
(一)概念:说明总体在一定的时间、地点条件下,
达到的规模或总量水平的指标称为总量指标,一般都 是以绝对数的形式表现的,又称为绝对指标。
(二)分类:1、按反映的时间状况不同可分为
①时期指标
②时点指标
2、按反映总体的内容不同可分为: