统计学课件 (3)
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。
新教材高中数学第6章统计学初步3统计图表课件湘教版必修第一册
解析 (1)因为总数是100,区间[0.5,1)内的频率为0.08,区间[4,4.5]内的频率为0.02, 所以区间[0.5,1)内的频数为8,区间[4,4.5]内的频数为2,
则x=100-(4+8+15+22+14+6+4+2)=25,y= 6 =0.06.
100
(2)因为从左往右数第4个矩形对应的频率为0.22,且表中的数据组距为0.5, 所以它的高度为0.22÷0.5=0.44.
6.3 统计图表
1 |基本的统计图表
统计图表 条形统计图
扇形统计图 折线统计图
特点 主要用于直观描述不同类别或分组数据的频数 和频率,适用于描述离散型的数据 主要用于直观描述各类数据占总数的比例 主要反映数据的发展变化趋势
2 |频率分布表和频率分布直方图
绘制频率分布表和频率分布直方图的步骤:
1.计算极差.一组数据中① 最大值 与② 最小值 的差.
如果将频率分布直方图中的左边和右边各延长一个分组,取各相邻小矩形⑤ 上底边 的中点,用线段顺次连接各点,就得到频率分布折线图.
判断正误，正确的画“ √” ，错误的画“ ✕” . 1.从频率分布直方图中得不出原始的数据信息. ( √ ) 2.在频率分布直方图中,各个小矩形的面积和为1. ( √ ) 3.频率分布直方图中小矩形的面积表示该组数据的个数.( ✕ ) 提示:频率分布直方图中小矩形的面积表示该组数据的频率. 4.画频率分布直方图时,分组越多越好. ( ✕ ) 5.频率分布折线图反映数据频率分布的规律. ( √ )
|频率分布直方图
1.频率分布直方图的优缺点:频率分布直方图能够直观地表明数据分布的形状,一 般呈中间高、两端低的“峰”状结构.但是从直方图本身得不到具体的数据内
统计学课件 第三张章 数据的整理与显示
1. 2.掌握3.掌握 4.用Excel5.§3.1数据的预处理3.1.1 数据审核3.1.2 数据筛选3.1.3 数据排序1.错误2.符合条件3.升序和降序4.按需要汇总(raw data)完整性准确性检查数据是否有错误，计算是否正确等数值型数据，计算检查）(second hand data)1.适用性2.时效性3.确认(data filter)1. 2.不符合明显错误剔除符合筛选出来，而不用Excel 进行数据筛选8名学生的考试成绩数据(data filter)(data rank)1.一定顺序2.有助于3.排序本身就是分析的目的4.借助于计算机(方法)1.分类数据 字母型习惯上用升序汉字型首位拼音字母笔画多少2.数值型–递增递增–递减x (2)>…>x (n)数据透视表(pivot table )1.复杂提取有用 2.重要信息汇总和作图3. 4.首行列标题拖至区域，将需要汇总的“变【向导—3步骤之3】对，即可输出数据透视表§3.2 分类和顺序数据的整理与显示3.2.1 分类数据的整理与显示3.2.2 顺序数据的整理与显示(基本问题)1.弄清数据类型2.分类数据和顺序数据分类整理3.数值型数据分组整理4.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整(基本过程) BAEDC比率百分比比例频数分类(可计算的统计量)1.个数2.一类别全部数据3.4.不同类别制作频数分布表(bar Chart )1.宽度相同高度或长短2.单式复式3.分类数据频数分布4.条形图可以横置或纵置汇源果汁露露品牌(side - 1.不同时间或不同空间2.差异或变化趋势688563328247戴尔电脑品牌1.频数多少排序2.分类数据不同品牌饮料的帕累托图百事可乐露露汇源果汁品牌(pie Chart)1.圆形及圆内扇形的角度2.各组成部分所占的比例结构性问题3.绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，是按各部分数据百分比占不同品牌饮料的构成旭日升冰茶22%分类数据显示图例(可计算的指标)频数逐级累加频率(百分比)的逐级累加☺☺☺☺☺☺———100.092562510276168753044.075.090.0100.0132225270300乙城市回答类别100.093.060.034.012.7300279180102387.040.066.087.3100.0211201982623007.033.026.021.312.72199786438非常不满意不满意一般满意非常满意百分比(%)户数(户)百分比(%)户数(户)向下累积向上累积百分比(%)户数(户)乙城市家庭对住房状况评价的频数分布(243001322252700100200300400非常不满意不满意一般满意非常满意累积户数（户）(a)向上累积非常不满意不满意一般满意非常满意(b)向下累积甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布(annular chart)1. 2.同时绘制多个总体3. 4.环形图主要用于展示分类和顺序数据满意非常满意§3.3 数值型数据的整理与显示3.3.1 数据分组3.3.2 数值型数据的图示等距分组等距分组异距分组异距分组(要点)一个变量值离散变量值较少的情况☺☺☺☺(要点)1.一个区间2.连续变量3.变量值较多4.“不重不漏”5.等距不等距☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺(步骤)1.确定组数2.确定组距上限与下限之差，可根据全部数据的最大统计频数并整理成频数分布表(几个概念)(例题分析)【例】某电脑公司2005年前四个月各天的销售量数据(单位：台)。
统计学课件第三章 综合指标(总量 相对 平均 变异指标)
水平法的计算方法：
1、 计划完成程度 计划期末年实际达到的水平
计划期规定末年应达到的水平
例、某地区“九五”计划规定某种产品产量在2000年应达到 200万吨，实际到220万吨。则该产品产量的计划完成程度 为：
220 计划完成程度 100% 110% 200
计算表明，超额10%完成“九五”计划。 2、计算提前完成计划的时间：是以连续12个月的实际数达到 了计划规定的末年水平，则往后的时间均为提前完成计划的 时间。 例：某种产品产量从1999年7月份至2000年6月份实际已达到 200万吨。则该产品产量提前半年时间完成计划。
折合系数 （4）=（2） ÷21% 1.00
（甲）
（1）
（2）
硫酸铵
82000
21.00
硝酸铵
25000
34.65
8662.5
1.65
41250
尿
素
45000
46.20
20790
2.20
99000
碳酸氢铵
16000
16.40 —
2624
0.7809 —
12495
合计
168000
49297
234745
第一产业
第二产业 第三产业
103.53 107.41
298.67
585.38 545.21
284.28
604.39 591.04
283.00
657.51 648.83
95.18 99.54 103.25 111.25 108.41 109.78
5、计划完成程度相对数：是现象在某一段时间 内实际完成数值与计划任务数值的对比。 计划完成程度相对数=实际完成数 / 计划任务数
统计学完整全ppt课件
重要地位 两个基本要求：准确性和及时性。
.
二、统计调查方案设计
1、确定调查目的：根本性问题 2、确定调查对象和调查单位：
调查对象即调查总体；调查单位即总体单位。 注意：调查单位与填报单位
3、确定调查项目（详） 4、确定调查时间和调查期限：
调查时间指调查资料所属的时点或时期； 调查期限指调查工作进行的起讫时间。
统计分析阶段主要有综合指标法、动态数列法、指数法、 抽样法、相关分析法等。
.
统计数据的类型：
1.分类数据、顺序数据和数值型数据 定性数据或品质数据、定量数据或数量数据 2.观测数据和实验数据 3.截面数据和时间序列数据
.
第四节 统计学中的几个基本概念
一、总体和总体单位
总体，统计总体，是指客观存在的、在同一性 质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
流量与存量相互依存，缺一不可。一般来说，存 量是流量的前提和基础，而流量在一定程度上取 决于存量的大小。
.
第二章 统计调查与整理
《统计学》课件-第3章
13
16.3
9
11.3
22
27.5
80
100.0
16.3 11.3
27.5 100.0
61.3 72.5
100.0
6
类别数据的图表展示
• 解：接下来，我们可能会猜想不同性别的消费者对于奶茶品牌的偏好是否存在差异？ 制作“性别”和“奶茶品牌”两个变量的交叉频数分布表可以帮助我们直观地判断一 下。SPSS生成的（默认）结果如表3-4所示。
表3-7 150名“网约车”司机日营业额频数分布表
有效
200~250 250~300 300~350 350~400 400~450 450~500 500~550 550~600 600~650 650~700 合计
频率 7 12 22 38 29 20 12 5 3 2
150
百分比 4.7 8.0 14.7 25.3 19.3 13.3 8.0 3.3 2.0 1.3
• 其次，确定各组的组距。组距是每一组的区间范围，即组上限与组下 限的差值。如果每一组的组距都相等，称为等距分组，否则为不等距 分组。等距分组是最常见的分组方式，组距可根据全部数据的最大值 和最小值及所分的组数来确定，计算公式为： 组距＝（最大值-最小值）÷组数
• 最后，根据区间的划分统计出各组包含的数据个数及相应的比例，制 作频数分布表。
5 10.9% 55.6%
6.3%
9 11.3%
100.0%
11.3%
喜茶 12 35.3% 54.5%
15.0%
10 21.7% 45.5%
12.5%
22 27.5%
100.0%
27.5%
合计 34 100.0% 42.5%
第三章 变量分布特征的描述 《统计学》PPT课件
2.四分位差：四分位差作为变异程度的一种度量，能够克服 异常值的影响。它是第三个四分位数与第一个四分位数的差 值。也就是说，四分位差是中间50%的数据的全距。
Qd QU QL
四分位差弥补了全距容易受极端值影响的缺陷。剔除数据中最小25%和最 大25%的数据，反映了中间50%数据的离散趋势。数值越小，说明中间的 数据越集中；数值越大，说明中间的数据越分散。
x me mo
3．根据经验，在轻微偏态时，不论是左偏还是右偏，众数与算术平均
数的距离约等于中位数与算术平均数距离的3倍，即 mo x 3me -x
右偏分布
M0 Me x
对称分布
左偏分布
x
x Me M0
Me
M0
第二节 离中趋势的描述
所谓离中趋势，就是变量分布中各变量值背离中心值的倾向。 如果说集中趋势体现变量分布的同质性，那么离中趋势就是变 量分布变异性的体现。对离中趋势的描述就是要反映变量分布 中各变量值远离中心值的程度，以反映变量分布的特征。
H 20 3
3
15.83
20 20 20 1 1 1
18 16 14 18 16 14
2.加权调和平均数：当各组的标志总量不相等时，所计算的 调和平均数要以各组的标志总量为权数，其结果即为加权调 和平均数。
H m1 m2 m1 m2 x1 x2
k
mk
mk
mi
i 1
k mi
x x1 x2 xn 95% 92% 90% 85% 80% 88.40%
n
5
G n x1 x2 x3 xn 5 95%92%90%85%80% 88.24%
2.加权几何平均数：当计算几何平均数的各变量值出现的次 数不等，即数据经过了统计分组时，则应采用加权几何平均 数。
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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两则趣味贝叶斯统计案例
趣味案例一
在1787—1788年，也就是纽约州带头鼓动通过新的美国宪法期间，美国第四任总统詹姆士·麦迪逊和开国政治家亚历山大·汉密尔顿都写了许多文章支持通过宪法。
但这些文章都是以署名“联邦主义者”匿名发表的。
19世纪初，麦迪逊和汉密尔顿两人开始确认各自的著作，但其中有12篇一直颇具争议，就像笼罩着一层面纱，无法以真面目示人。
那么如何用统计方法进行分析和识别呢？
类似于《红楼梦》某些章节作者考证中的曹雪芹和高鹗之争，我们当然可以用多元统计分析中的聚类分析进行论证，但在当时，聚类方法还没有得到很好的发展。
而且麦迪逊和汉密尔顿在已有著作中的平均句长几乎完全相同，这使得这一能反映写作风格特征的数据失效了。
直到1964年，美国统计学家莫斯特勒和华莱士转而从用词习惯上来找出这两位作者的有区别性的风格特征，运用贝叶斯定理判定了《联邦主义论文集》中这些署名有争议的文章的作者。
他们找出了几百个无“特定内容”的英文单词，如“if”“while”“because”“over”“upon”“whilst”“as”“and”等。
这些单词在句子里只有语法上的意义，本身并没有什么特定的含义，其使用主要取决于作者的语言习惯。
对这两位作者的其他已有确定性著作进行统计分析，结果发现大约有30个虚词的使用频率是不同的。
例如，汉密尔顿在他已有的18篇文章中，有14篇使用了“enough”一词；而麦迪
逊在他的14篇文章中根本未使用“enough”。
汉密尔顿喜欢用“while”，而麦迪逊总是用“whilst”。
麦迪逊使用“upon”这个词的频率是每千字平均0.23次，而汉密尔顿对这个词的使用频率非常高，每千字平均3.24次。
在12篇署名有争议的文章里，有11篇根本没有用“upon”这个词，而在剩下的那一篇文章中，平均每千字出现1.1次。
需要解决的问题是：这些文章中用词的分布形态，是来自与麦迪逊相联的概率分布呢？还是来自与汉密尔顿相联的概率分布？这些分布各有各的参数，只根据他们的论文来估计参数值，可能是错误的，参数的确切值应当来自于描述18世纪晚期所有北美洲有教养的人用英文写作时用字习惯的参数分布。
如此一来，制约麦迪逊和汉密尔顿使用这些虚词的参数本身也有参数，称之为“超参数”。
由于英语语言总是随着时间和地域的变化而变化，除了用18世纪的北美作品，还可以搜集其他地区和其他时期的英语文献，来估计这些超参数的参数，称之为“超参数—超参数”。
通过重复使用贝叶斯定理，就能决定这些参数的分布，结果发现那位署名“联邦主义者”的作者的真正身份是美国第四任总统麦迪逊。
这样就了结了这一考据学上长期悬而未决的公案。
两位统计学家所使用的贝叶斯方法也得到了学术界的好评。
趣味案例二
1981年3月30日，一个大学退学学生Hinckley企图对里根总统行刺。
他打伤了里根、里根的新闻秘书以及两个保安人员。
在1982年审判他时，Hinckley以精神病为理由作为其无罪的辩护。
在18个医师中作证的医师是Daniel R.Weinberger，他告诉法院当给被诊断为
精神分裂症的人以CAT扫描（计算机辅助层析扫描）时，扫描显示30%的案例为脑萎缩，而给正常人以CAT扫描时，只有2%的扫描显示脑萎缩。
Hinckley的辩护律师试图拿Hinckley的CAT扫描结果为证据，争辩说因为Hinckley的扫描展示了脑萎缩，他极有可能患有精神病，从而免于受到法院的起诉。
让我们尝试用贝叶斯方法对Hinckley是否患有精神病作出判断。
一般地，在美国精神分裂症的发病率大约为1.5％。
设，
，
根据上文的叙述可知，，，，所以。
代入贝叶斯公式得，
这意味着即使Hinckley的扫描展示了脑萎缩，他也只有18.6%的可能性患有精神病，因此CAT扫描无法作为其无罪的证据。