统计学PPT_C2
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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
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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。
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
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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。
统计学课件ppt(全)
统计是以数据为食物的动物 统计的本业是消化数据， 并产生有营养的结果。
Data—— Statistics ——Information
经济学家、教育家、人口学家 原北京大学校长 马寅初
• 学者不能离开统计而研究 • 政治家不能离开统计而施政 • 企业家不能离开统计而执业
第一节 统计与统计学
• 统计与统计学的含义 • 统计数据的规律与统计方法
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明，通过多次观察或试验可 以得到大量的统计数据，利用统计方法是 可以探索其内在的数量规律性。因为客观 事物本身是必然性与偶然性的对立统一， 必然性反映了事物的本质特征，偶然性反 映了事物表现形式的差异。（举例学生的 平均分，标准差）
举例3：《2011年武汉地区高校毕业 生就业报告》
• 即使入职相同行业，不同部门间的收入差 距也较大。从总体看，高校毕业生薪资起 点呈现“研发岗”＞“销售岗”＞“职能 岗”＞“行政岗”的总体态势。 • 在不同性质的企业中，应届高校毕业生工 资最高的是外资企业，达2500元以上的占 到62.3%，达5000元以上的占到8.2%。接 近半数的应届毕业生，工资水平集中在 1500元-2500元之间。
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红 楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀， 吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析 （原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用 的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以 聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同， 出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一 人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个 论证在红学界轰动很大。
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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• 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）
统计学完整全ppt课件
产生于19世纪后半叶，创始人是德国统计学家克尼斯 (1821-1889), 他提出统计学是一门独立的社会科学，是 一门对社会经济现象进行数量对比分析的科学。 代表人物有恩格尔(1821-1896)、他提出的“恩格尔系 数”，至今广泛使用。美国经济学家库兹涅茨(19011985)和英国经济学家斯通（1913-1991）等人开发的国 民收入和国内生产总值的核算方法被称为“20世纪最伟大 的发明之一”。 社会统计学派着重对社会经济领域的统计方法及其应用进 行研究。各国学者在社会经济统计指标的设定与计算、指 数的编制、资料的收集与整理、统计调查的组织与实施、 经济社会的数量分析与预测等方面做出的贡献已成为现代 统计学的重要组成部分。
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
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。
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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
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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。
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第二章 统计调查与整理
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
统计学PPT课件
19世纪初，法国数学家、统计学家拉普拉斯在总结前人成果 的基础上出版了《概率的分析理论》一书，从而形成完整的应用 理论体系。
二、统计学的产生和发 展
3 古典概率论
古典概率论对统计学的贡献可归纳为以下几点：
（1） 总结了古典概率论的研究成果，初步奠定了数理统计学的 理论基础。 （2） 把大数定律作为概率论与政治算术的桥梁。 （3） 提出应以自然科学的方法研究社会现象，为数理统计的产 生提供了必要的理论依据。
统计活动、统计资料和统计学相互依存、相互联系，共同构成一个完 整的整体，这就是人们所说的统计。
二、统计学的产生和发 展
进入资本主义社会以后，随着社会生产力的发展，人们对 统计数据资料的需求增多，专业的统计机构和研究组织逐渐出 现，统计初步发展为社会分工中的一个独立部门。
到了 17世纪中叶，统计学应运而生。
三、统计学的应用
（二） 统计学在经济领域的应用
统计学最初产生于对经济现象的研究。至今，经济领域仍然是统计 学最重要的研究领域。统计学在经济领域的应用形成了经济统计学。经 济学在研究经济现象及其发展变化的规律性时，除要进行规范性的理论 分析外，还离不开对现实经济活动的实证研究。经济学家只有通过对现 实经济活动的运行条件、运行过程和运行结果的数量分析，才能得出真 正符合客观实际的规律性结论。经济现象是人类参与的活动，其影响因 素异常复杂。对社会经济现象规律性的认识，只能被动地对实际的经济 关系和经济活动的运行情况进行观测。因此，无论是宏观经济学研究还 是微观经济学分析，都需要大量地运用统计方法，通过各种调查方法来 收集实际的经济统计数据，并分析其数量规律性。
《不列颠百科全书》将统计学定义为收集、分析、表 述和解释数据的科学。
一、统计的含义
二、统计学的产生和发 展
3 古典概率论
古典概率论对统计学的贡献可归纳为以下几点：
（1） 总结了古典概率论的研究成果，初步奠定了数理统计学的 理论基础。 （2） 把大数定律作为概率论与政治算术的桥梁。 （3） 提出应以自然科学的方法研究社会现象，为数理统计的产 生提供了必要的理论依据。
统计活动、统计资料和统计学相互依存、相互联系，共同构成一个完 整的整体，这就是人们所说的统计。
二、统计学的产生和发 展
进入资本主义社会以后，随着社会生产力的发展，人们对 统计数据资料的需求增多，专业的统计机构和研究组织逐渐出 现，统计初步发展为社会分工中的一个独立部门。
到了 17世纪中叶，统计学应运而生。
三、统计学的应用
（二） 统计学在经济领域的应用
统计学最初产生于对经济现象的研究。至今，经济领域仍然是统计 学最重要的研究领域。统计学在经济领域的应用形成了经济统计学。经 济学在研究经济现象及其发展变化的规律性时，除要进行规范性的理论 分析外，还离不开对现实经济活动的实证研究。经济学家只有通过对现 实经济活动的运行条件、运行过程和运行结果的数量分析，才能得出真 正符合客观实际的规律性结论。经济现象是人类参与的活动，其影响因 素异常复杂。对社会经济现象规律性的认识，只能被动地对实际的经济 关系和经济活动的运行情况进行观测。因此，无论是宏观经济学研究还 是微观经济学分析，都需要大量地运用统计方法，通过各种调查方法来 收集实际的经济统计数据，并分析其数量规律性。
《不列颠百科全书》将统计学定义为收集、分析、表 述和解释数据的科学。
一、统计的含义
统计学ppt(全)_图文
统计学ppt(全)_图文.ppt
什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集：例如，调查与试验 2. 数据整理：例如，分组 3. 数据展示：例如， 图和表 4. 数据分析：例如，回归分析
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法
统计调查的技术
统计调查的技术
统计数据的间接来源
1. 公开出版物：《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……
女
合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤
次数分布表的编制
（实例）
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 （单位：个）。 试采用单变量值 对数据进行分组 。
什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集：例如，调查与试验 2. 数据整理：例如，分组 3. 数据展示：例如， 图和表 4. 数据分析：例如，回归分析
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法
统计调查的技术
统计调查的技术
统计数据的间接来源
1. 公开出版物：《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……
女
合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤
次数分布表的编制
（实例）
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 （单位：个）。 试采用单变量值 对数据进行分组 。
《统计学》教学课件 第二章 统计数据收集、整理与呈现
全面调查 非全面调查
普查、统计报表制度、抽 样调查、重点调查和典型 调查等是常见的统计调查 方式，其中普查即全面调 查，其余的为非全面调查。
1.普查 普查是根据特定研究目的而专门组织的一次性的全 面调查，以收集研究对象的全面资料。
目前，我国组织实施的普查主要包括人口普查、经济普查和 农业普查三种。
缺然点后：通过典细型致单分析位典的型选单位取以受认人识总为成功经验、找出失败 现（一3）定突的出倾选典向式性。，突出且选典典型式是调指查选结择总体教中训的或先观进察单新位生、事后物进的单情位况或。新生事 果物不作宜为典用型以单推位，算进全行面深入数细据致。的调查。
2.报告法
3.采访法
又称凭证法，指要求调查 由调查人员对被调查者进
对象以原始记录、台帐和 行采访，根据被调查者的
核算资料为依据，向有关 答复来收集数据的方法，
单位提供统计资料的方法。 包括面谈访问、电话访问、
邮寄访问 和网络访问等。
4.登记法 指当事人根据有关法制法规规定，在开展某些活动或 发生某事时，主动到有关机构进行登记，填写有关表 格，提供有关统计信息。
④滚雪球抽样。是一种针对稀疏总体进行的抽样调查，抽选样本时 先找到几个符合条件的调查单位，然后通过这些调查单位找到更多 符合条件的调查单位，以此类推，样本如同滚雪球般由小变大，直 至达到要求的样本数为止。
⑤流动总体抽样。流动总体抽样是采用“捕获—放回—再捕获”的方式 来估计总体。
4.重点调查
重点调查也是一种非全面调查，是对数据收集对象总体 中的部分重点单位进行观测的统计调查方式。
频数(人) 频数(%)
30岁以下
39.3
30-40岁
37.9
40-50岁
统计学原理课件PPT
05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a 是斜率，b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法，通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念，后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下，对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后，对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下，另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响，互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B)，互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件， 不可能事件是指一定不会发生的事件，随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质，这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。
统计学PPTPPT课件
假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。
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2. 适合于对稀少群体和特定群体研究 3. 优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者 ，调查的成本也比较低
1. 先将总体中的所有单位按一定的标志 ( 变量 ) 分 为若干类，然后在每个类中采用方便抽样或判 断抽样的方式选取样本单位 2. 操作简单，可以保证总体中不同类别的单位都 能包括在所抽的样本之中，使得样本的结构和 总体的结构类似 3. 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则，属 于非概率抽样
1. 概率抽样
依据随机原则抽选样本 样本统计量的理论分布存在
可根据调查的结果推断总体
不是依据随机原则抽选样本 样本统计量的分布是不确定的 无法使用样本的结果推断总体
2. 非概率抽样
搜集数据的基本方法
调查的数据
实验的数据
自填式
面访式
电话式
1.
没有调查员协助的情况下由被调查者自己完成调查 问卷
3. 无回答误差 4. 调查员误差 5. 测量误差
1. 抽样误差可计算和控制
2. 非抽样误差的控制
调查员的挑选
调查员的培训
督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
将数据录入计算机中,即形成数据文件
数据文件的一般格式
样本单位 1 2 3 4 5 6 7 8 年龄(岁) 20 31 24 38 19 22 40 32 性别 女 男 男 女 男 女 女 男 问题1 雪碧 可乐 可乐 可乐 雪碧 雪碧 可乐 雪碧 问题2 不知道 知道 知道 知道 不知道 知道 知道 不知道
有重点抽样，典型抽样，代表抽样等方式
判断抽样是主观的，样本选择的好坏取决于调 研者的判断、经验、专业程度和创造性
抽样成本比较低，容易操作 样本是人为确定的，没有依据随机的原则，调 查结果不能用于对推断总体
重点抽样
典型抽样 代表抽样
1. 被调查者自愿参加，成为样本中的一分子 ，向调查人员提供有关信息
样本单位
年龄(岁)
性别
问题1
问题2
1 2 3 4 5 6 7 8
20 31 24 38 19 22 40 32
0 1 1 0 1 0 0 1
0 1 1 1 0 0 1 0
0 1 1 1 0 1 1 0
1. 数据的来源
2. 调查数据 3. 实验数据 4. 数据的误差 5. 数据文件
具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调查费 用 不需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于实 行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开 在大规模的抽样调查中，经常被采用
相对于概率抽样而言 抽取样本时不是依据随机原则，而是根 据研究目的对数据的要求，采用某种方 式从总体中抽出部分单位对其实施调查 有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚 雪球抽样、配额抽样等方式
2. 实验数据
通过实验方法得到的数据
通常是对自然现象而言 也被广泛运用到社会科学中
如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等
一. 全面调查与非全面调查
二. 概率抽样与非概率抽样
三. 搜集数据的基本方法
1. 全面调查
调查单位包含全部总体单位 数据全面, 完整 只能用于有限总体
例如，参与报刊上和互联网上刊登的调查问卷活 动，向某类节目拨打热线电话等，都属于自愿样 本 样本是有偏的 不能依据样本的信息推断总体
2. 自愿样本与抽样的随机性无关
1. 先选择一组调查单位，对其实施调查之后，再 请他们提供另外一些属于研究总体的调查对象 ，调查人员根据所提供的线索，进行此后的调 查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应
先从数字 1 到 k 之间随机抽取一个数字 r 作为初始单位 ，以后依次取r+k，r+2k,…等单位
抽样间距k=N/n
2. 3.
优点：操作简便，可提高估计的精度 缺点：对估计量方差的估计比较困难
先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行 一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查
二阶抽样中群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽 样单位。将该方法推广，使抽样的段数增多，就称为多阶 段抽样
2.1 数据的来源
2.2 调查数据 2.3 实验数据 2.4 数据的误差 2.5 数据文件
统计名言
现实是复杂的，是绝对不可能由 一个有组织的科学模型完全描述 出来的。 ——Thomas Kuhn
从使用者角度看，统计数据的来源渠道有 二：
一. 统计数据的直接来源：调查；实验
二. 统计数据的间接来源：引用他人数据
2. 也许不太符合研究的需要
相关性不够
口径不一致
3. 数据的准确性值得怀疑
搜集二手资料在研究中应优先考虑,但需对它进行评 估
1. 数据是谁搜集的？
可信度评估
2. 为什么目的而搜集的？ 3. 数据是怎样搜集的？ 4. 什么时候搜集的？
1. 调查数据
通过调查方法获得的数据 通常是对社会现象而言 通常取自有限总体
另一种是对调查单位颁发一定的调查表格，由调查单位 根据原始记录和核算资料自行填报。
（1）必须规定普查的标准时间。
（2）调查登记工作应同时进行，以保证资料的及 时性和准确性。
（3）普查项目要有统一规定，不得任意改变或增 减。
（4）同类普查应尽可能按一定的周期进行，以便 观察现象发展变化的过程和规律性。
弱点
调查的成本较高 调查过程的质量控制有一定难度
通过电话向被调查者实施调查
特点
速度快，能在短时间内完成调查
适合于样本单位十分分散的情况
局限
如果被调查者没有电话，调查将无法实施
访问的时间不能太长
使用的问卷需要简单 被访者不愿意接受调查时，难以说服
1. 就调查对象的行动和意识，调查人员边观 察边记录以收集所需信息
将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层 ，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本 优点
1.
保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估 计的精度 组织实施调查方便 既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量 进行估计
2. 3.
将总体中若干个单位合并为组 ( 群 ), 抽样时直 接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部 实施调查
如普查
2. 非全面调查
调查单位不包含全部总体单位 既能用于无限总体,也能用于有限总体
如抽样调查
普查是为了某一特定目的而专门组织的一次性全 面调查。用于搜集反映重大国情国力的基本统 计信息，可以为抽样调查或其它调查提供基本 的依据。如人口普查, 经济普查等。
普查的组织方式：
一种是通过专门组织的普查机构，派出调查人员，对调 查单位直接进行登记。
抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中
每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出 来的 当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个 样本单位被抽中的概率
1.
从总体N个单位中随机地抽取 n个单位作为样本，每个单位入 样的概率是相等的
2.
3.
最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础
特点
简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本 用样本统计量对目标量进行估计比较方便
一. 实验组和对照组
二. 实验中的若干问题
三. 实验中的统计
四. 实验法案例
1. 将研究对象分为两组：实验组和 对照组 2. 实验组和对照组的产生应遵循随 机原则，而且应该匹配
匹配指对实验单位的背景材料进行分析 比较，将情况类似的每对单位分别随机 地分配到实验组和对照组
人的意愿
研究的对象是人的时候，在划分实验组和对照组 时的随机原则将面临挑战
对实验数据进行分析时，统计可以提供最 恰当的分析方法
一. 抽样误差
二. 非抽样误差
三. 误差的控制
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间 的平均性差异
3. 影响抽样误差的大小的因素
样本量的大小
2. 调查人员不是强行介入 3. 能够在被调查者不察觉的情况下获得资料
如交通流量的调查
自填式
调查时间
调查费用 问卷难度 有形辅助物的使用 调查过程控制 调查员作用的发挥 回答率
面访式
中等
高 可以复杂 充分利用 复杂 充分发挥 较高
电话式
快捷
低 要求容易 无法利用 容易 一般发挥 一般
慢
低 要求容易 中等利用 简单 无法发挥 最低
总体的变异性
1. 相对抽样误差而言 2. 除抽样误差之外的，由于其他原因造成 的样本观察结果与总体真值之间的差异 3. 存在于所有的调查之中
概率抽样，非概率抽样，全面调查
4. 有抽样框误差、回答误差、无回答误差 、调查员误差、测量误差
1. 抽样框误差
2. 回答误差
理解误差 记忆误差 有意识误差
人们对被研究非常敏感，这使得他们更加注意自我，从 而走到事物的另一个极端
心理问题
道德问题
当某种实验涉及道德问题时，人们会处于进退两难的尴 尬境地
实验设计本身就是一个统计问题
确定进行实验所需要的单位的个数，以保 证实验可以达到统计显著的结果 将统计的思想融入到实验设计中，使实验 设计符合统计分析的标准
1. 先将总体中的所有单位按一定的标志 ( 变量 ) 分 为若干类，然后在每个类中采用方便抽样或判 断抽样的方式选取样本单位 2. 操作简单，可以保证总体中不同类别的单位都 能包括在所抽的样本之中，使得样本的结构和 总体的结构类似 3. 抽取具体样本单位时，不是依据随机原则，属 于非概率抽样
1. 概率抽样
依据随机原则抽选样本 样本统计量的理论分布存在
可根据调查的结果推断总体
不是依据随机原则抽选样本 样本统计量的分布是不确定的 无法使用样本的结果推断总体
2. 非概率抽样
搜集数据的基本方法
调查的数据
实验的数据
自填式
面访式
电话式
1.
没有调查员协助的情况下由被调查者自己完成调查 问卷
3. 无回答误差 4. 调查员误差 5. 测量误差
1. 抽样误差可计算和控制
2. 非抽样误差的控制
调查员的挑选
调查员的培训
督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
将数据录入计算机中,即形成数据文件
数据文件的一般格式
样本单位 1 2 3 4 5 6 7 8 年龄(岁) 20 31 24 38 19 22 40 32 性别 女 男 男 女 男 女 女 男 问题1 雪碧 可乐 可乐 可乐 雪碧 雪碧 可乐 雪碧 问题2 不知道 知道 知道 知道 不知道 知道 知道 不知道
有重点抽样，典型抽样，代表抽样等方式
判断抽样是主观的，样本选择的好坏取决于调 研者的判断、经验、专业程度和创造性
抽样成本比较低，容易操作 样本是人为确定的，没有依据随机的原则，调 查结果不能用于对推断总体
重点抽样
典型抽样 代表抽样
1. 被调查者自愿参加，成为样本中的一分子 ，向调查人员提供有关信息
样本单位
年龄(岁)
性别
问题1
问题2
1 2 3 4 5 6 7 8
20 31 24 38 19 22 40 32
0 1 1 0 1 0 0 1
0 1 1 1 0 0 1 0
0 1 1 1 0 1 1 0
1. 数据的来源
2. 调查数据 3. 实验数据 4. 数据的误差 5. 数据文件
具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调查费 用 不需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于实 行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开 在大规模的抽样调查中，经常被采用
相对于概率抽样而言 抽取样本时不是依据随机原则，而是根 据研究目的对数据的要求，采用某种方 式从总体中抽出部分单位对其实施调查 有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚 雪球抽样、配额抽样等方式
2. 实验数据
通过实验方法得到的数据
通常是对自然现象而言 也被广泛运用到社会科学中
如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等
一. 全面调查与非全面调查
二. 概率抽样与非概率抽样
三. 搜集数据的基本方法
1. 全面调查
调查单位包含全部总体单位 数据全面, 完整 只能用于有限总体
例如，参与报刊上和互联网上刊登的调查问卷活 动，向某类节目拨打热线电话等，都属于自愿样 本 样本是有偏的 不能依据样本的信息推断总体
2. 自愿样本与抽样的随机性无关
1. 先选择一组调查单位，对其实施调查之后，再 请他们提供另外一些属于研究总体的调查对象 ，调查人员根据所提供的线索，进行此后的调 查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应
先从数字 1 到 k 之间随机抽取一个数字 r 作为初始单位 ，以后依次取r+k，r+2k,…等单位
抽样间距k=N/n
2. 3.
优点：操作简便，可提高估计的精度 缺点：对估计量方差的估计比较困难
先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行 一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查
二阶抽样中群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽 样单位。将该方法推广，使抽样的段数增多，就称为多阶 段抽样
2.1 数据的来源
2.2 调查数据 2.3 实验数据 2.4 数据的误差 2.5 数据文件
统计名言
现实是复杂的，是绝对不可能由 一个有组织的科学模型完全描述 出来的。 ——Thomas Kuhn
从使用者角度看，统计数据的来源渠道有 二：
一. 统计数据的直接来源：调查；实验
二. 统计数据的间接来源：引用他人数据
2. 也许不太符合研究的需要
相关性不够
口径不一致
3. 数据的准确性值得怀疑
搜集二手资料在研究中应优先考虑,但需对它进行评 估
1. 数据是谁搜集的？
可信度评估
2. 为什么目的而搜集的？ 3. 数据是怎样搜集的？ 4. 什么时候搜集的？
1. 调查数据
通过调查方法获得的数据 通常是对社会现象而言 通常取自有限总体
另一种是对调查单位颁发一定的调查表格，由调查单位 根据原始记录和核算资料自行填报。
（1）必须规定普查的标准时间。
（2）调查登记工作应同时进行，以保证资料的及 时性和准确性。
（3）普查项目要有统一规定，不得任意改变或增 减。
（4）同类普查应尽可能按一定的周期进行，以便 观察现象发展变化的过程和规律性。
弱点
调查的成本较高 调查过程的质量控制有一定难度
通过电话向被调查者实施调查
特点
速度快，能在短时间内完成调查
适合于样本单位十分分散的情况
局限
如果被调查者没有电话，调查将无法实施
访问的时间不能太长
使用的问卷需要简单 被访者不愿意接受调查时，难以说服
1. 就调查对象的行动和意识，调查人员边观 察边记录以收集所需信息
将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层 ，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本 优点
1.
保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估 计的精度 组织实施调查方便 既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量 进行估计
2. 3.
将总体中若干个单位合并为组 ( 群 ), 抽样时直 接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部 实施调查
如普查
2. 非全面调查
调查单位不包含全部总体单位 既能用于无限总体,也能用于有限总体
如抽样调查
普查是为了某一特定目的而专门组织的一次性全 面调查。用于搜集反映重大国情国力的基本统 计信息，可以为抽样调查或其它调查提供基本 的依据。如人口普查, 经济普查等。
普查的组织方式：
一种是通过专门组织的普查机构，派出调查人员，对调 查单位直接进行登记。
抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中
每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出 来的 当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个 样本单位被抽中的概率
1.
从总体N个单位中随机地抽取 n个单位作为样本，每个单位入 样的概率是相等的
2.
3.
最基本的抽样方法，是其它抽样方法的基础
特点
简单、直观，在抽样框完整时，可直接从中抽取样本 用样本统计量对目标量进行估计比较方便
一. 实验组和对照组
二. 实验中的若干问题
三. 实验中的统计
四. 实验法案例
1. 将研究对象分为两组：实验组和 对照组 2. 实验组和对照组的产生应遵循随 机原则，而且应该匹配
匹配指对实验单位的背景材料进行分析 比较，将情况类似的每对单位分别随机 地分配到实验组和对照组
人的意愿
研究的对象是人的时候，在划分实验组和对照组 时的随机原则将面临挑战
对实验数据进行分析时，统计可以提供最 恰当的分析方法
一. 抽样误差
二. 非抽样误差
三. 误差的控制
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间 的平均性差异
3. 影响抽样误差的大小的因素
样本量的大小
2. 调查人员不是强行介入 3. 能够在被调查者不察觉的情况下获得资料
如交通流量的调查
自填式
调查时间
调查费用 问卷难度 有形辅助物的使用 调查过程控制 调查员作用的发挥 回答率
面访式
中等
高 可以复杂 充分利用 复杂 充分发挥 较高
电话式
快捷
低 要求容易 无法利用 容易 一般发挥 一般
慢
低 要求容易 中等利用 简单 无法发挥 最低
总体的变异性
1. 相对抽样误差而言 2. 除抽样误差之外的，由于其他原因造成 的样本观察结果与总体真值之间的差异 3. 存在于所有的调查之中
概率抽样，非概率抽样，全面调查
4. 有抽样框误差、回答误差、无回答误差 、调查员误差、测量误差
1. 抽样框误差
2. 回答误差
理解误差 记忆误差 有意识误差
人们对被研究非常敏感，这使得他们更加注意自我，从 而走到事物的另一个极端
心理问题
道德问题
当某种实验涉及道德问题时，人们会处于进退两难的尴 尬境地
实验设计本身就是一个统计问题
确定进行实验所需要的单位的个数，以保 证实验可以达到统计显著的结果 将统计的思想融入到实验设计中，使实验 设计符合统计分析的标准