论文中常用的统计方法简介优秀课件
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常用统计方法培训课件
评估
评估非线性回归模型的表现通常通过比较预测值 和实际值，使用相关系数、均方误差等指标。
多元回归分析
01 定义
多元回归分析是一种用于描述多 个自变量与一个因变量之间关系 的统计方法。
03
02
假设
模型
多元回归模型通常表示为 y = ax1 + bx2 + cx3 + ... + zxn + e，其 中 a、b、c 等是系数，e 是误差项 。
3
机器学习方法
利用计算机学习大量数据，从中发现规律和模 式的方法。
统计方法的应用范围
社会科学
用于研究人类行为、社会现象，如社会调查、心 理学等。
自然科学
用于研究自然界现象、规律，如医学、生物学等 。
工程领域
用于优化设计、质量控制、预测等，如制造、建 筑等行业。
统计方法的发展趋势
大数据时代的挑战
如何处理海量数据，提取有用 信息。
评估线性回归模型的表现通常通过比较预测 值和实际值，使用相关系数、均方误差等指 标。
非线性回归分析
定义
非线性回归分析是一种用于描述一个或多个自变 量与因变量之间非线性关系的统计方法。
假设
非线性回归模型通常也需要满足一些假设，包括 误差项的独立性、同方差性和无序列相关性。
模型
非线性回归模型通常表示为 y = f(x1, x2, ..., xn)， 其中 f 是一个非线性函数。
用于检验时间序列是否存在单位根，判断 序列是否平稳。
ADF检验
一种单位根检验方法，比DF检验更有效。
KPSS检验
与单位根检验相反，用于检验序列是否平 稳。
PP检验
一种检验单位根的稳健方法，适用于小样 本数据。
评估非线性回归模型的表现通常通过比较预测值 和实际值，使用相关系数、均方误差等指标。
多元回归分析
01 定义
多元回归分析是一种用于描述多 个自变量与一个因变量之间关系 的统计方法。
03
02
假设
模型
多元回归模型通常表示为 y = ax1 + bx2 + cx3 + ... + zxn + e，其 中 a、b、c 等是系数，e 是误差项 。
3
机器学习方法
利用计算机学习大量数据，从中发现规律和模 式的方法。
统计方法的应用范围
社会科学
用于研究人类行为、社会现象，如社会调查、心 理学等。
自然科学
用于研究自然界现象、规律，如医学、生物学等 。
工程领域
用于优化设计、质量控制、预测等，如制造、建 筑等行业。
统计方法的发展趋势
大数据时代的挑战
如何处理海量数据，提取有用 信息。
评估线性回归模型的表现通常通过比较预测 值和实际值，使用相关系数、均方误差等指 标。
非线性回归分析
定义
非线性回归分析是一种用于描述一个或多个自变 量与因变量之间非线性关系的统计方法。
假设
非线性回归模型通常也需要满足一些假设，包括 误差项的独立性、同方差性和无序列相关性。
模型
非线性回归模型通常表示为 y = f(x1, x2, ..., xn)， 其中 f 是一个非线性函数。
用于检验时间序列是否存在单位根，判断 序列是否平稳。
ADF检验
一种单位根检验方法，比DF检验更有效。
KPSS检验
与单位根检验相反，用于检验序列是否平 稳。
PP检验
一种检验单位根的稳健方法，适用于小样 本数据。
常用统计学方法ppt课件
三、率（构成比）的统计分析
两样本率或构成比的比较用四格表2 配对设计时用配对2 多组率或构成比比较用行×列2
四格表2检验
1.当n≥40，且T≥5时，直接计算 2值
基本公式 χ2＝
(Ａ－Ｔ)2 ∑─────
Ｔ
专用公式
( a d－b c ) 2 n χ2＝ ───────────
(a＋b)(c＋d)(a＋c)(b＋d)
学习内容：
一、研究资料类型 二、均数的统计分析 三、率（构成比）的统计分析
一、研究资料类型
➢ 计量资料 ➢ 计数资料 ➢ 等级资料
计量资料：用定量方法对每个观察 单位某指标测量数值大小的资料。
常用表达方法：±s 常用统计方法：t检验
u检验 方差分析
计数资料：将观察单位按属性分组， 清点各观察单位个数的资料。 常用表达方法：率、百分构成等 常用统计方法：2检验
➢ 对同一受试对象分别给予两种处理， 推断两种处理效果有无差别；
➢ 对同一受试对象处理前、后比较，推 断该处理有无作用。
t检验：
样本均数与总体均数比较（P106）； 配对设计计量资料比较（P107）； 两样本均数比较（P108）。
u检验：
两大样本均数比较（P109）
方差分析（ANOVA）：
多个样本均数比较（P109）
等级资料：将观察单位按属性的 不同程度分组，再清点各观察单 位个数的资料。 常用统计方法：秩和检验等
二、均数的统计分析
➢ 成组设计：
两小样本均数比较用t检验；
两大样本均数比较用u检验； 三个以上样本均数比较用方差分析。 对同对和两个受试对象分别给予两种 处理，推断两种处理效果有无差别；
2.当n≥40，且有1≤T＜5时，计算校正的 2值
统计方法基础知识PPT课件
_
x
1 n
n i 1
xi
：样本的算术平均值；
n ：样本大小。
二、样本中位数
把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3….X n，按大小顺序重新排列，排在正 中间的那个数就叫作中位数，用符号 来表示。
当 n 为奇数时，正中间的数只有一个； 当 n 为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为正中两个数的 算术平均值。
第四节 总体与样本
数据、样本和总体的关系
目的
总体
无
对工序进行分析 限
工序
控制
总 体
样本
一批 半成品
样本
判断
对一批产品质量进 有
一批
行判断，确定是否
限 总
产品
样本
合格
体
判断
数据
数据
数据
第五节 随即抽样方法
一、简单随机抽样法 二、系统抽样法 三、分层抽样法 四、整群抽样法
一、简单随机抽样法
——又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。 优点：抽样误差小 缺点：抽样手续比较繁杂。
统计方法基础知识PPT课 件
第一节 统计方法及其用途
一、什么是统计方法 二、统计方法的性质 三、统计方法的用途
பைடு நூலகம்
一、什么是统计方法
统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反 映的问题作出一定结论的方法。
描述性统计方法： ——是对统计数据进行整理和描述的方法； ——常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数 据更加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方 图等。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。
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第一部分 科研设计基本原理
科研设计
专业设计
统计设计
成果： 先进性 创新性 科学性和可行性
统计设计：对资料搜集、整理和分析全过程 总的设想和安排。是后续步骤的依据，是最 关键的一环。
实验设计的基本要素和原则
实验设计主要内容： 三要素，三原则
观察对象 对照原则
处理因素 实验效应
重复原则 随机化原则
实验设计的基本要素和原则
指在特定时点或相当短的时期内(1周、3个月 )，在一定人群中应用普查或抽样调查方法，收集 有关疾病或健康状况资料的调查方法。目的是描 述疾病或健康状况的分布特征，探索影响疾病或 健康相关因素。
现况调查：患病率调查
二、观察性研究常用的方法
二、观察性研究常用的方法
(二)纵向研究（longitudinal study） 纵向研究就是在比较长的时间内，对某一事物 的发生、发展进行有系统的定期的研究，也叫 做追踪研究。
经计算： x17.0 7S11.4 04
x21.0 2S21.41
M 1 7.0 0Q 2.5 0 M 2 1.0 3Q 2 .5
资料的统计描述
某单位研究胆囊腺癌、腺瘤的P53基因表达，对同期手术切除 的胆囊腺癌、腺瘤标本各10份，用免疫组化法检测P53基因， 资料见表。
只能计算：阳性率 阳性率 阳 检＝ 性 查例 人 1数 数 0% 0
二、观察性研究常用的方法
一、根据研究范围 全面调查（overall survey）
非全面调查（un-overall survey）
二、根据研究时间
横断面调查（cross-section study） 纵向研究（longitudinal study）
二、观察性研究常用的方法
常用统计方法第一二章 PPT课件
12
《常用统计方法》
第一章念，什么是数据呢？
• 拿掷骰子来说，掷骰子会得到什么值，是个随机变量。
• 而在实际掷骰子过程中，如果掷100次，会得到100个由1 至6点组成的数字串；再掷100次，又得到一个数字串， 和前一次的结果多半不一样。这些试验结果就是数据。 • 数据与变量的关系：数据是关于变量的观测值.
5
《常用统计方法》
第一章 基本概念
2、随机性与规律性
随机事件的随机性体现在一次事件发生前，其最终结果 的不确定性。例如，抛一枚硬币，我们事先并不能确定其结 果一定是“正面朝上”。但是，当这一种事件大量重复发生 时，其结果又带有一定的规律性，这种规律性通常称为统计 规律。 例1.3. (接例1.2) 1）多次重复抛一枚硬币，其中出现正面朝上和出现反面朝 上的次数约各占总次数的一半。 2）据调查，约有60％的流感患者会有咳嗽，约有30％的患 者会发烧。 3）2007年我国GDP很有可能继续保持两位数增长。(返回)
9
《常用统计方法》
第一章 基本概念
有些概率是无法精确推断的
• 比如你对别人说你下一个周末去公园的概率是百 分之八十。但你无法精确说出为什么是百分之八 十而不是百分之八十四或百分之七十八。 • 其实你想说的是你很可能去，但又没有完全肯定。 • 实际上，到了周末，你或者去，或者不去；不可 能有分身术把百分之八十的你放到公园，而其余 的放在别处。
(random variable)，常缩写为r.v.。 • 另外对于某项政策同意与否的回答，也有“同意”、“不同
意”或者“不知道”三种可能值；这也是变量，只不过不是
数量而已。
11
《常用统计方法》
第一章 基本概念
四、变量(续)
• 当变量按照随机规律所取的值是数量时该变量称为定量变
《常用统计方法》
第一章念，什么是数据呢？
• 拿掷骰子来说，掷骰子会得到什么值，是个随机变量。
• 而在实际掷骰子过程中，如果掷100次，会得到100个由1 至6点组成的数字串；再掷100次，又得到一个数字串， 和前一次的结果多半不一样。这些试验结果就是数据。 • 数据与变量的关系：数据是关于变量的观测值.
5
《常用统计方法》
第一章 基本概念
2、随机性与规律性
随机事件的随机性体现在一次事件发生前，其最终结果 的不确定性。例如，抛一枚硬币，我们事先并不能确定其结 果一定是“正面朝上”。但是，当这一种事件大量重复发生 时，其结果又带有一定的规律性，这种规律性通常称为统计 规律。 例1.3. (接例1.2) 1）多次重复抛一枚硬币，其中出现正面朝上和出现反面朝 上的次数约各占总次数的一半。 2）据调查，约有60％的流感患者会有咳嗽，约有30％的患 者会发烧。 3）2007年我国GDP很有可能继续保持两位数增长。(返回)
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《常用统计方法》
第一章 基本概念
有些概率是无法精确推断的
• 比如你对别人说你下一个周末去公园的概率是百 分之八十。但你无法精确说出为什么是百分之八 十而不是百分之八十四或百分之七十八。 • 其实你想说的是你很可能去，但又没有完全肯定。 • 实际上，到了周末，你或者去，或者不去；不可 能有分身术把百分之八十的你放到公园，而其余 的放在别处。
(random variable)，常缩写为r.v.。 • 另外对于某项政策同意与否的回答，也有“同意”、“不同
意”或者“不知道”三种可能值；这也是变量，只不过不是
数量而已。
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《常用统计方法》
第一章 基本概念
四、变量(续)
• 当变量按照随机规律所取的值是数量时该变量称为定量变
论文中常用的统计方法 简介-文档资料
7
计数资料的统计描述
① 强度相对数（说明某现象发生的频率 或强度，又称为率）
② 结构相对数（说明各构成部分在总体 中所占的比重或分布，又称为构成比）
③ 相对比（是两个有关指标之比）
8
几何均数
可用于反映一组经对数转换后呈对数 分布的变量值在数量上的平均水平。
9
中位数（M）
将n个变量值从小到大排列，位置居于 中间的那个数。 1.n为奇数：M=X[(n+1)/2] 2.n为偶数:M=1/2(X(n/2)+X(n/2+1))
又称半定量资料或有序分类变量资料。 为将观察单位按某种属性的不同程度 分成等级后分组计数，分类汇总各组 观察单位数后而得到的资料。如观察 某人群某血清反应，根据反映强度， 结果可分为-、±、+、++、+++、 ++++六级。
14
⑴集中趋势描述（描述一组变量值的集 中位置或平均水平）
① 算数均数 ② 几何均数 ③ 中位数 ④ 百分位数
6
计量资料的统计描述
⑵离散趋势描述（描述数据变异大小） ① 极差（一组变量值的最大值与最小值之差） ② 四分位间距 ③ 方差与标准差 ④ 变异系数（多用于观察指标单位不同时）
⑤ 正态资料用均数±标准差；非正态资料中位数 ±四分位间距描述
③秩转换的非参数检验（W检验）：不满足t
检验和F检验条件的
4
㈢统计分析
1 ①X2检验：用于推断两个总体率或构成 比之间有无差别、多个总体率或构成 比之间有无差别、多个样本率的多重 比较、两个分类变量之间有无关联性、 频数分布拟合优度； ②W检验：不满足上述条件的。
⑶等级资料：W检验
计数资料的统计描述
① 强度相对数（说明某现象发生的频率 或强度，又称为率）
② 结构相对数（说明各构成部分在总体 中所占的比重或分布，又称为构成比）
③ 相对比（是两个有关指标之比）
8
几何均数
可用于反映一组经对数转换后呈对数 分布的变量值在数量上的平均水平。
9
中位数（M）
将n个变量值从小到大排列，位置居于 中间的那个数。 1.n为奇数：M=X[(n+1)/2] 2.n为偶数:M=1/2(X(n/2)+X(n/2+1))
又称半定量资料或有序分类变量资料。 为将观察单位按某种属性的不同程度 分成等级后分组计数，分类汇总各组 观察单位数后而得到的资料。如观察 某人群某血清反应，根据反映强度， 结果可分为-、±、+、++、+++、 ++++六级。
14
⑴集中趋势描述（描述一组变量值的集 中位置或平均水平）
① 算数均数 ② 几何均数 ③ 中位数 ④ 百分位数
6
计量资料的统计描述
⑵离散趋势描述（描述数据变异大小） ① 极差（一组变量值的最大值与最小值之差） ② 四分位间距 ③ 方差与标准差 ④ 变异系数（多用于观察指标单位不同时）
⑤ 正态资料用均数±标准差；非正态资料中位数 ±四分位间距描述
③秩转换的非参数检验（W检验）：不满足t
检验和F检验条件的
4
㈢统计分析
1 ①X2检验：用于推断两个总体率或构成 比之间有无差别、多个总体率或构成 比之间有无差别、多个样本率的多重 比较、两个分类变量之间有无关联性、 频数分布拟合优度； ②W检验：不满足上述条件的。
⑶等级资料：W检验
《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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
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⑴集中趋势描述（描述一组变量值的集 中位置或平均水平）
① 算数均数 ② 几何均数 ③ 中位数 ④ 百分位数
计量资料的统计描述
⑵离散趋势描述（描述数据变异大小） ① 极差（一组变量值的最大值与最小值之差） ② 四分位间距 ③ 方差与标准差 ④ 变异系数（多用于观察指标单位不同时）
⑤ 正态资料用均数±标准差；非正态资料中位数 ±四分位间距描述
百分位数
是一种位置指标，中位数实际上是第 表现 为数值大小，一般有度量衡单位。根 据其观察值取值是否连续，又可分为 连续性或离散型两类。前者可在实数 范围内任意取值，如身高、体重、血 压等；后者只可取整数值，如某医院 每年的病死人数等。
计数资料
计数资料的统计描述
① 强度相对数（说明某现象发生的频率 或强度，又称为率）
② 结构相对数（说明各构成部分在总体 中所占的比重或分布，又称为构成比）
③ 相对比（是两个有关指标之比）
几何均数
可用于反映一组经对数转换后呈对数 分布的变量值在数量上的平均水平。
中位数（M）
将n个变量值从小到大排列，位置居于 中间的那个数。 1.n为奇数：M=X[(n+1)/2] 2.n为偶数:M=1/2(X(n/2)+X(n/2+1))
论文中常用的统计方法简介优 秀课件
㈠资料类型
1. 计量资料 2. 计数资料 3. 等级资料
㈡统计描述
1. 计量资料的统计描述 2. 计数资料的统计描述
㈢统计分析
面对一组资料时，先区分其资料类型。 ⑴计量资料：
①t检验：满足条件是正态性、方差齐性和小 样本含量。当样本含量n较大时，t值近似于 u值，称为u检验或Z检验； ②方差分析（F检验）：满足条件是分组大 于二个，正态性、方差齐性；
又称定性资料或无序分类变量资料， 为将观察单位按某种属性或类别分组 计数，分类汇总各种观察单位数后而 得到的资料。分两种情况：
1.二分类：如检查某小学学生大便中 的蛔虫卵，结果可报告为蛔虫卵阴性 与阳性两类；2.多分类：如观察某人群 的血型，结果可分为A型、B型AB型、 O型。
③秩转换的非参数检验（W检验）：不满足t
检验和F检验条件的
㈢统计分析
1 ①X2检验：用于推断两个总体率或构成 比之间有无差别、多个总体率或构成 比之间有无差别、多个样本率的多重 比较、两个分类变量之间有无关联性、 频数分布拟合优度； ②W检验：不满足上述条件的。
⑶等级资料：W检验
计量资料的统计描述
① 算数均数 ② 几何均数 ③ 中位数 ④ 百分位数
计量资料的统计描述
⑵离散趋势描述（描述数据变异大小） ① 极差（一组变量值的最大值与最小值之差） ② 四分位间距 ③ 方差与标准差 ④ 变异系数（多用于观察指标单位不同时）
⑤ 正态资料用均数±标准差；非正态资料中位数 ±四分位间距描述
百分位数
是一种位置指标，中位数实际上是第 表现 为数值大小，一般有度量衡单位。根 据其观察值取值是否连续，又可分为 连续性或离散型两类。前者可在实数 范围内任意取值，如身高、体重、血 压等；后者只可取整数值，如某医院 每年的病死人数等。
计数资料
计数资料的统计描述
① 强度相对数（说明某现象发生的频率 或强度，又称为率）
② 结构相对数（说明各构成部分在总体 中所占的比重或分布，又称为构成比）
③ 相对比（是两个有关指标之比）
几何均数
可用于反映一组经对数转换后呈对数 分布的变量值在数量上的平均水平。
中位数（M）
将n个变量值从小到大排列，位置居于 中间的那个数。 1.n为奇数：M=X[(n+1)/2] 2.n为偶数:M=1/2(X(n/2)+X(n/2+1))
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㈠资料类型
1. 计量资料 2. 计数资料 3. 等级资料
㈡统计描述
1. 计量资料的统计描述 2. 计数资料的统计描述
㈢统计分析
面对一组资料时，先区分其资料类型。 ⑴计量资料：
①t检验：满足条件是正态性、方差齐性和小 样本含量。当样本含量n较大时，t值近似于 u值，称为u检验或Z检验； ②方差分析（F检验）：满足条件是分组大 于二个，正态性、方差齐性；
又称定性资料或无序分类变量资料， 为将观察单位按某种属性或类别分组 计数，分类汇总各种观察单位数后而 得到的资料。分两种情况：
1.二分类：如检查某小学学生大便中 的蛔虫卵，结果可报告为蛔虫卵阴性 与阳性两类；2.多分类：如观察某人群 的血型，结果可分为A型、B型AB型、 O型。
③秩转换的非参数检验（W检验）：不满足t
检验和F检验条件的
㈢统计分析
1 ①X2检验：用于推断两个总体率或构成 比之间有无差别、多个总体率或构成 比之间有无差别、多个样本率的多重 比较、两个分类变量之间有无关联性、 频数分布拟合优度； ②W检验：不满足上述条件的。
⑶等级资料：W检验
计量资料的统计描述