统计学第七章课件
统计学7章ppt课件
13
统计学
三、抽样的组织方式
(一)简单随机抽样(纯随机抽样)
1、重复抽样
也称回置抽样,它是指每次抽取一个样本登记后再将 它放回总体中参加下一次抽取。
重复抽样的特点是:每次抽取样本是在完全相同的条 件下进行的,总体中每个单位中选的机会在各次都完 全相等。
从总体 N 个单位中,用重复抽样的方法,随机抽取 一个容量为 n 的样本,则我们共可抽取 Nn 个样本。
有样本可能数目。
2019/10/29
第七章 推断统计
24
统计学
2、结论
(1)所有抽样平均数的平均数等于总 体平均数:
xX
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第七章 推断统计
25
统计学
(2)抽样平均数的标准误差
(有别于总体分布在标准差的叫法)
重复抽样情况:
σx
σ n
(xX)2 A
不重复抽样情况:
第七章 推断统计
11
统计学
(1)样本的均值与方差:
xx 或 n
x
xf f
s2
(xx)2
或 s2
(xx)2 f
n1
f 1
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第七章 推断统计
12
统计学
(2)样本的成数与方差:
p n1 n
s2 p(1p)
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第七章 推断统计
A
nN 1 n N
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第七章 推断统计
28
统计学
第三节 抽样误差
一、抽样误差的含义
1、抽样误差( xX, pP)
是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足 以代表总体各单位的结构,而引起抽样指标和全及指标 的绝对离差。
统计学原理第七章 抽样调查
合
计
x A 2 x A ( d ) f ( d )f d σ f f
2
256 72 σ 50 11504 50 53.63 200 200
2
30
第三节 全及指标的推断
一、全及指标的点估计
22
不具有某一标志的单位数用N0表示。 ► 总体成数和标准差与样本成数和标准差的计 算方法相同。只是总体指标用大写字母表示, 样本指标用小写字母表示。例如: ► 具有某一标志的单位数占总体的比重:
N1 P N
总体成数
n1 p n
样本成数
不具有某一标志的单位数占总体的比重:
N0 Q 1 P N
13
► 2.
(二)中心极限定律 ► 1. 独立同分布中心极限定理:证明不论变量 总体服从何种分布,只要它的数学期望和方 差存在,从中抽取容量为n 的样本,则这个 样本的总和或平均数是个随机变量,当n 充 分大时,样本的总和或平均数趋于正态分布.
► 2.
德莫佛-拉普拉斯中心极限定理:证明属性 总体的样本成数和样本方差,在n足够大时, 同样趋于正态分布。
σ N n σ n μx ( ) μx (1 ) n N 1 n N
2 2
总体单位总数
样本单位总数
抽样比例
21
(一)抽样成数的抽样平均误差μp ► 属性总体的标志值是用文字表示的,且标志 只有两个取值,非此即彼,故将属性总体的 标志称为“交替标志”或“是非标志”。 ► 交替标志也可以计算平均数(即成数)和标 准差。为了计算交替标志的平均数和标准差 必须将交替变异的标志过渡到数量标志。 ► 交替标志仍以x表示,设:x =1表示单位具有 某一标志, x = 0表示单位不具有某一标志。 具有某一标志的单位数用N1表示;
统计学第七章PPT课件
(7-2)
二、单因素方差分析
(2)计算全部观测值的总均值。即
(7-3) (3)计算误差平方和。 为构造检验统计量,在方差分析中需要计算三个误差平方和, 它们是总误差平方和(sum of squares for total,SST)、水 平项误差平方和(sum of squares for factor A,SSA)和误 差项平方和(sum of squares for error,SSE)。
统计学
第七章 方 差 分 析
第一节 第二节 第三节
方差分析引论 一个总体参数的检验
双因素方差分析
第七章 方 差 分 析
学习目标
1.了解方差分析的含义及内容体系; 2.掌握单因素方差分析的原理、方法及应用; 3.掌握双因素方差分析的原理、方法及应用。
01
第一节
方差分析引论
一、方差分析引论
方差分析(analysis of variance,ANOVA) 是由英国统计学家费希尔(R.A.Fisher)在20世纪 20年代前后提出并进行系统阐述的,它早期在农业、 生物领域获得应用,后来逐渐推广到医学、心理学、 社会学等众多学科领域,目前已成为数理统计中应 用较广泛的研究方向之一,也是人文社科与自然科 学研究及实践中进行分析调查的重要工具之一。
H0∶μ1=μ2…=μk=μ(自变量对因变量没有显著影响) H1∶μ1,μ2,…,μk不完全相等(自变量对因变量有显著影响)
二、单因素方差分析
2. 确定检验统计量
为检验H0是否成立,需要确定检验的统计量。具体过程 如下:
(1)计算因素各水平均值。 假定从第i个总体中抽取一个容量为ni的简单随机样本,令
一、方差分析引论
《统计学原理》课件第七章抽样调查
第二节 抽样调查的基本概念
全及总体(总体) 样本总体(样本)
几组基 本概念
重复抽样 不重复抽样
大数定律 中心极限定理
4 -7
研究对象
抽 取 方 法
重复考虑顺序 不重复不考虑 顺序
研
究 原
总体分布 样本分布 抽样分布
理
一、全及总体和样本总体
全及总体:也称总体。指所要认识对象的全体。 用N表示有限总体的单位数,称总体容量。
m
lim p n
n
p
ε
1
贝努大数定律对于抽样调查的意义:
从理论上解释了用频率代替概率的理论依据, 即随着抽样单位数n的增加,事件A发生的频率接近 于事件A发生的概率。
4 - 18
大数定律特点
大数定律论证了抽样平均数趋近于总体平均 数的趋势,这为抽样推断提供了重要依据。 但是:
抽样平均数和总体平均数的离差究竟有多大? 离差的分布状况怎样? 离差不超过一定范围的概率究竟有多少?
(二)抽样成数的抽样平均误差
重复抽样: 不重复抽样:
p
p1 p
n
p
p1 p 1 n
n N
说明:实际应用中,平均数和成数的标准差一般是 未知的,通常采用如下方式解决 (1)用过去调查的资料 (2)样本方差的资料代替总体方差 (3)用小规模调查资料 (4)用估计材料
4 - 30
【进上例行者】测为试合某(1,格灯)平资品泡均料,厂使如计对用下算10时。这00按批0间个质灯:x产量泡品规的进定时x行ff,间寿灯抽命2泡样12检10使平40测0用均0,寿误随1命差0机5在和7(抽小1合0取时格002)率小%样的时本平以
按照随机原则 从调查对象中抽取一部分单位进行 观察,并运用数理统计的原理,以被抽取的那部分 单位的数量特征为代表,对总体做出数量上的推断 分析
统计学第七章ppt
Slide 4
Selecting a Sample
Sampling from a Finite Population Sampling from an Infinite Population
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As a result, we cannot construct a frame for the
population.
Hence, we cannot use the random number selection
procedure.
cases.
Most often this situation occurs in infinite population
Slides by
John Loucks
St. Edward’s University
© 2011 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part.
Slide 8
Sampling from a Finite Population
Example: St. Andrew’s College
Step 1: Assign a random number to each of the 900 applicants.
经济统计学第7章抽样调查
目录
• 抽样调查概述 • 抽样调查的基本方法 • 样本量的确定 • 抽样误差与推断方法 • 抽样调查的组织与实施
01 抽样调查概述
定义与特点
定义
抽样调查是一种统计学方法,通过对 总体中的一部分进行调查,来推断总 体的特征和规律。
特点
经济高效、快速、准确度高、可操作 性强、误差可控。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
准备辅助工具
根据调查需要,准备辅 助工具,如调查表格、 录音设备等。
调查过程的控制
培训调查人员
对调查人员进行培训,确保他们了解调查目 的、问卷内容、抽样方法等。
现场实施
按照抽样计划进行现场调查,确保每个样本 都得到有效的调查。
数据采集
对收集到的数据进行整理、分类和编码,确 保数据的准确性和完整性。
适用于总体内各单位之间存在明显的差异性。
系统抽样
定义
先将总体中的所有单位按一定的顺序排 列,然后按照固定的间隔或系统地抽取
样本单位的方法。
操作方法
首先确定一个合理的起始点,然后按 照固定的间隔依次抽取样本单位。
特点
每隔一个固定数量的单位抽取一个样 本单位,每个样本单位被抽中的概率 都相等。
适用范围
抽样调查的分类
按样本选取方式
随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等。
按样本规模
大样本、中样本、小样本。
按调查目的
探索性调查、描述性调查、因果性调查。
抽样调查的应用场景
01
市场调研
了解市场需求、消费者行为、品牌 知名度等。
质量控制
产品检验、过程控制、质量评估等。
03
统计学 第七章 参数估计
[
]
2 χα (n) (n)的α 分位数,记为k≜ n k≜
抽样分布
(3)性质 • 若X服从χ2 (n),则均值E(X)=n ,方差 D(X) =2n 。 • χ2分布具有可加性。若 X1,X2相互独立,
X1~ χ2(n1) ,X2~χ2(n2)
则(X1+X2)~χ2(n1+n2) • 当n→∞时,χ2分布渐进于正态分布
σ
2
~ χ (n −1)
2
第三节两个总体参数的区 间估计(112页)
• • • • • • • 一、两个总体均值之差的区间估计 (一)两个总体均值之差的估计:独立样本 大样本:近似于正态分布 小样本: (1)两个总体的方差均已知,近似于正态分布 (2)两个总体的方差均未知但相等,近似于t分布 (3)两个服从正态分布的总体的方差均未知且不等, 但样本容量相等,近似于t分布 • (4)两个总体的方差均未知且不等,样本容量也不 等,近似于t分布,自由度为V
• 解:求(3)的计算步骤: • ①求样本指标:
x =1000小时
σ=50 (小时)
µ x=
σ
n
=
50 100
=(小时) 5
• ②根据给定的F(t)=95%,查概率表得t=1.96。 • ③根据∆x=t×µx=1.96×5=9.8,计算总体平均耐 用时间的上、下限: x − ∆ x=1000-9.8=990.(小时) 2 • 下限 x +∆ x=1000+9.8=1009 .(小时) 8 • 上限 • 所以,以95%的概率保证程度估计该批产品的平均耐 用时间在990.2~1009.8小时之间。
f (x;θ ) 其中 θ
或概率密度为
是未知参数。 是未知参数。
如何求极大似然估 计量呢? 计量呢?
统计学原理第七章.ppt
简单相关表的编制程序是:先将变量分为自变量和因 变量,将自变量与因变量的数值一一对应,再将自变量按 数值从小到大顺序排列即成。
当原始资料很多,运用简单相关表存在困难时,一般
例如,对某地区45个企业进行调查,分析产量与单位 生产成本的关系,数据如表7-2所示。
即:
y-y_=(y-y^ )+(y^-y_)
_
从每个y的实际值来看,其离差就用y-y来表
示,由于离差有正负之分,总离差就( y y)2 表
示,称为离差平方和,将式(7-8)两边平方,计
算整2 ( y y)2 ( y y)2
式中,
( y
y)2
表示总离差平方和,(y
由此可知回归离差平方和在总离差平方和中的比重具有判定自变量x与因变量y相关关系大小的功能所以称为判定系数记为r一般我们将回归误差与总误差之比称为判定系数判定系数和相关系数具有相同的意义
【学习导引】
相关与回归分析是研究变量之间相互关系的重要统 计方法。通过本章学习,要了解相关分析的意义、种类, 回归分析的意义;理解回归与相关的区别和联系;熟练掌 握相关系数的计算和应用,及其简单线性回归方程的建立、 应用和分析方法,并能用以解决实际问题。
从总离差平方和分解中,得出判定系
数r2 : ^ r 2 ( y y)2 ( y y)2
将两边开方得:
^
^
r ( y y)2 1 ( y y)2
( y y)2
( y y)2
这里r称为相关系数,它与积差法相关系数r 计算结果的数值完全相同,但两者有区别,积差
法相关系数只适用于直线相关,故可称为直线相 关系数r;而这里的r不仅适用于直线相关,也适
统计学 第七章 相关与回归分析
数 值 说 明
完全负相关
无线性相关
完全正相关
-1.0
-0.5
0
+0.5
正相关程度增加
+1.0
r
负相关程度增加
通常:当相关系数的绝对值: 通常:当相关系数的绝对值: 小于0.3 小于0.3时,表示不相关或微弱相关 0.3时 介于0.3 0.5, 介于0.3至0.5,表示低度相关 0.3至 介于0.5 0.8,表示显著(中度) 介于0.5至0.8,表示显著(中度)相 0.5至 关 大于0.8Lxx Lyy
r=
n ∑ xy − ∑ x ⋅ ∑ y n ∑ x 2 − (∑ x ) 2 ⋅ n ∑ y 2 − (∑ y ) 2
r=
∑ ( x − x )( y − y) ∑ ( x − x )2 ∑ ( y − y)
2
( x − x )( y − y) = ∑ xy − 1 ∑ x ∑ y ∑ n
第二节
定性分析
相关分析的方法
是依据研究者的理论知识和实践经 验,对客观现象之间是否存在相关 关系,以及何种关系作出判断。 关系,以及何种关系作出判断。 在定性分析的基础上,通过编制相 在定性分析的基础上, 关表、绘制相关图、计算相关系数 等方法, 等方法,来判断现象之间相关的方 向、形态及密切程度。 形态及密切程度。
xy
( y − y) 2 ∑
σ xσ y
3.相关系数的其他公式 相关系数的其他公式
• (1)积差法公式: )积差法公式: • • (2)积差法简化式: )积差法简化式: r= • • (3)简捷公式: )简捷公式: •
∑ ( x − x)( y − y) r=
nσ xσ y
∑ ( x − x )( y − y ) ∑ (x − x) ⋅ ∑ ( y − y)
统计学第七章课件
1993
114.7 115.067 113.14
1994
124.1 118.633 114.12
1995
117.1
116.5
113.4
1996
108.3
109.4
110.3
1997
102.8 103.433
105.2
1998
99.2
100.2 101.86
1999
98.6
99.4
2000
100.4
10.56 10.37 11.88 11.8067 3 10.3711.8811811.33 3
年份 彩电产量 3期移动平均5期移动平均
1992 120
1993 121 120.667
1994 121 122.333 122.4
1995 125 123 122.6
1996 123 125.333
125
1997 128 127 127.2
1998 130 131 130.2
1999 135 131.667 130.6
2000 130 135
135
2001 140 138.333
2002 145
12012112112.70 3
12112112512.32 3
160 140 120 100
80 60 40 20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
系列1 系列2 系列3
系列1-电视机产量 系列2-电视机产量3期移动平均 系列3-电视机产量5期移动平均
用样本成数p估计总体成数P,用样本标准差s 估计总体标准差。
(2)区间估计:求总体指标值的范围
(本节重点讲述区间估计)
《统计学》第七章(抽样调查)
20
(1)以99.73%的概率保证程度估计这批茶叶平均每包重量的 范围,以便确定平均重量是否达到规格要求。
第七章 抽样调查
第一节 抽样调查概述 第二节 抽样估计 第三节 抽样的组织形式
1
第一节 抽样调查概述 一、抽样调查的含义
(一)抽样推断的含义 抽样调查是按随机原则,从全部研究对象中抽取一
部分单位进行观察,并根据样本的实际数据,对总体的 数量特征做出具有一定可靠程度的估计和判断,从而达 到对全部研究对象的认识的一种统计方法。其中心问题 是如何根据已知的部分资料来推断未知的总体情况。
(3)抽样总体标准差和抽样总体方差。
说明抽样总体之间标志值变异程度的指标,叫做抽样
总体标准差。抽样总体标准差的平方称为抽样总体方
差(简称样本方差)。其计算公式为:
s
2
xx n
2
s2 x x n
20
一个总体可以抽取许多个样本,而样本不同, 抽样指标的数值也各不相同。可见,抽样指标的数 值不是惟一确定的。因为抽样指标是样本变量的函数, 是随机可变的变量。也就是说,由 样本观测值所决定的 统计量是随机变量。
x=2*60=120
8480~8720
(2) up=3.1%
p=6.2%
68.8%~81.2%
50
例4,某外贸公司出口一种茶叶,规定每包规格不低于150克。 现在用不重复抽样的方法抽取其中1%进行检验,其结果如下:
每包重量 (克)
包数
148~149
10
149~150
20
150~151
50
151~152
21
(三)重复抽样和不重复抽样 1.重复抽样(重置抽样) 采用这种方法抽取样本单位的特点是:同一单位 有多次重复被抽中的机会,并且总体单位数目始 终不变,每个单位抽中或抽不中的机会在各次都 是相同的。
统计学课件 第七章 参数估计
STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院1.2.点估计与区间估计的区别3.4.5.STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院§7.1 参数估计的一般问题7.1.1 估计量与估计值7.1.2 点估计与区间估计7.1.3 评价估计量的标准STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院估计量与估计值统计学STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院1.–如样本均值,样本比例, 样本方差等2.3.计算出来的统计量的–如果样本均值 x =80,则80就是µ的估计值(estimator & estimated value)统计学STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院点估计与区间估计统计学STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院(point estimate)1.2.虽然在重复抽样条件下,点估计的均值可望等于总体真值,但由于样本是随机的,抽出一个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体真值–一个点估计量的可靠性是由它的抽样标准误差来衡量的,这表明一个具体的点估计值无法给出估计的可靠性的度量统计学STATISTICS(第三版第三版)作者:张占贞作者:张占贞青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院(interval estimate)1.2.(点估计)置信下限置信上限统计学青岛科技大学经济与管理学院青岛科技大学经济与管理学院µx 95% 的样本µ-1.96 σx µ+1.96σxµ-2.58σx µ+2.58σx 90%的样本µ-1.65 σx µ+1.65σx xσx z x σµα2±=统计学STATISTICS (第三版 第三版)置信水平(confidence level)1. 将构造置信区间的步骤 重复 很多次, 置信区间包含总体参数真值 的次数所占的比例 称为置信水平 2. 表示为 (1 - α) % α 为是总体参数未在区间内的比例3. 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90%相应的 α 为0.01,0.05,0.10作者:张占贞 作者:张占贞 青岛科技大学经济与管理学院 青岛科技大学经济与管理学院统计学STATISTICS (第三版 第三版)置信区间(confidence interval)由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为 置信区间 2. 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正 的总体参数,所以给它取名为置信区间 3. 用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区 间,我们无法知道这个样本所产生的区间是否包 含总体参数的真值1.– 我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的 区间中的一个,但它也可能是少数几个不包含参数真 值的区间中的一个 总体参数以一定的概率落在这一区间的表述是错误的作者:张占贞 作者:张占贞 青岛科技大学经济与管理学院 青岛科技大学经济与管理学院–统计学STATISTICS (第三版 第三版)置信区间与置信水平的理解1、我们用95%的置信水平得到某班学生考 试成绩的置信区间为60-80分,如何理解? 错误的理解: 错误的理解 60-80区间以95%的概率包 含全班同学平均成绩的真值;或以95%的概 率保证,全班同学平均成绩的真值落在6080分之间。
统计学原理第七章_相关分析
各类相关关系的表现形态图
三、相关分析与回归分析
• (一)相关分析 • 是用一个指标(相关系数)来表明现象 之间相互依存的密切程度。 • (二)回归分析 • 是根据相关关系的具体形态,选择一个 合适的数学模型,来近似地表达变量之 间的平均变化关系。(高度相关)
• (三)相关分析与回归分析的联系
• 1. 它们有具有共同的研究对象。
n
(x x )(y y ) n
σx
(x x )
n
2
(x x ) n
(y y ) n
1
1
2
σy
(y y )
n
2
2
再代入到原公式中,得:
r σ
2 xy
σx y σ
( x x ) ( y y ) ( x x ) ( y y )
2
·· ·②
销售收入 (百万元)
40 30 20 10 0 0 20 40 60 80 100
广告费(万元)
钢材消费量与国民收入
2500
2000
1500
钢材消费量(万吨)
1000
500
0
(相关图)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
国民收入(亿元)
例子
表1 某企业产量与生产费用的关系
企业编号 1 2 3 4 5 6 7 8
量,哪个是因变量,变量都是随机的。
• 2. 回归分析是对具有相关关系的变量间
的数量联系进行测定,必须事先确定变
量的类型。通常因变量是随机的,自变
量可以是随机的,也可以是非随机的。
第二节 简单线性相关分析
《概率论与数理统计》课件第七章 参数估计
03
若存在, 是否惟一?
添加标题
1
2
3
4
5
6
对于同一个未知参数,不同的方法得到的估计量可能不同,于是提出问题
应该选用哪一种估计量? 用何标准来评价一个估计量的好坏?
常用标准
(1)无偏性
(3)一致性
(2)有效性
7.2 估计量的评选标准
无偏性
一致性
有效性
一 、无偏性
定义1 设 是未知参数θ的估计量
09
则称 有效.
10
比
11
例4 设 X1, X2, …, Xn 是X 的一个样本,
添加标题
问那个估计量最有效?
添加标题
解 ⑴
添加标题
由于
添加标题
验证
添加标题
都是
添加标题
的无偏估计.
都是总体均值
的无偏估计量.
故
D
C
A
B
因为
所以
更有效.
例5 设总体 X 的概率密度为
关于一致性的两个常用结论
1. 样本 k 阶矩是总体 k 阶矩的一致性估计量.
是 的一致估计量.
由大数定律证明
用切比雪夫不 等式证明
似然函数为
其中
解得参数θ和μ的矩估计量为
2
时
3
令
1
当
6
,故
5
,表明L是μ的严格递增函数,又
4
第二个似然方程求不出θ的估计值,观察
添加标题
所以当
01
添加标题
从而参数θ和μ的最大似然估计值分别为
03
添加标题
时L 取到最大值
02
添加标题
统计学第7章相关与回归分析PPT课件
利用回归分析,基于历史GDP数据和其他经济指标,预测未来GDP 的增长趋势。
预测通货膨胀率
通过分析通货膨胀率与货币供应量、利率等经济指标的关系,利用回 归分析预测未来通货膨胀率的变化。
市场研究
消费者行为研究
通过回归分析研究消费者购买决策的影响因素, 如价格、品牌、广告等。
市场细分
利用回归分析对市场进行细分,识别不同消费者 群体的特征和需求。
线性回归模型假设因变量和自变量之间 存在一种线性关系,即当一个自变量增 加时,因变量也以一种可预测的方式增
加或减少。
参数估计
参数估计是用样本数据来估计线性回 归模型的参数β0, β1, ..., βp。
最小二乘法的结果是通过解线性方程 组得到的,该方程组包含n个方程(n 是样本数量)和p+1个未知数(p是 自变量的数量,加上截距项)。
回归模型的评估
残差分析
分析残差与自变量之间的关系, 判断模型的拟合程度和是否存在
异常值。
R方值
用于衡量模型解释因变量变异的 比例,值越接近于1表示模型拟
合越好。
F检验和t检验
用于检验回归系数是否显著,判 断自变量对因变量的影响是否显
著。
05 回归分析的应用
经济预测
预测股票市场走势
通过分析历史股票数据,利用回归分析建立模型,预测未来股票价 格的走势。
回归模型的评估是通过各种统计 量来检验模型的拟合优度和预测 能力。
诊断检验(如Durbin Watson检 验)可用于检查残差是否存在自 相关或其他异常值。
03 非线性回归分析
非线性回归模型
线性回归模型的局限性
线性回归模型假设因变量和自变量之间的关系是线性的,但在实 际应用中,这种关系可能并非总是成立。
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§7.2 抽样平均误差
一、抽样误差的概念及种类 1、抽样误差:抽样误差是指用样本指标去推断 总体指标的估计值与总体真实指标值之间数量 上的差别 2、抽样误差按其来源分类 (1)登记性误差是指在调查过程中由于主观原 因在登记、汇总、计算、过录中发生差错所造 成的误差,如登记时发生笔误、计算错误等, 这种误差在工作认真下消除。 (2)代表性误差是指样本各单位的结构情况不 足以代表总体特征所产生的误差,这种误差是 不可避免的,但可控制。
P(1 P) n
N n N 1
如果总体成数P未知,用样本成数p代替
(1)重复抽样条件下 p
p(1 p) n
(2)不重复抽样条件下 p
p(1 p) n
N n N 1
解:据题意,总体标准差=80元,总体成数
P=10%, N=1500, n=50
(1)重复抽样条件下
x
n
80 11.3 50
p
10% (110%) 4.24% 50
持续发展的趋势。 2、测定长期趋势的意义: (1)体现长期趋势的形状,以便进一步研究
其发展规律 (2)为统计预测提供依据
二、长期趋势的测定方法 (一)时距扩大法 1、时距扩大法:是把原时间数列中各个时期 的数值加以适当合并而得到较长时距的数值, 形成一个新的时间数列(可以分析趋势) 2、运用时距扩大法应注意问题 (1)运用时距扩大法应注意合并时期相等 (2)确定时距时,合并时距的长度要适中
x
-估计总体平均数的抽样极限误差
p -估计总体成数的抽样极限误差
2、抽样极限误差的计算
x
t
或
x
p
t p
二、抽样估计的可靠程度
由于样本的不确定性,抽样估计往往有误差,
这就提出估计的可靠性问题
1、抽样误差的概率度
t
x
或t
p
2、抽样估计的可靠程度:用样x 本指标 p估计总
体指标时,样本指标在抽样极差范围的概率
-0.0996 0.27458 0.45849 0.9272 1.55428
平均发展速度(水平法)
x 5 2000 5 705 998 1142 1509 2000 120.62% 783 783 705 998 1142 1509
平均增长速度=平均发展速度-1=20.62%
(二)平均发展速度计算 2、累计法:从基期水平 a0 出发,以平均发展
二、抽样误差的特点 (一)客观性:是指抽样误差在抽样估计所必 然存在的、无法消除的误差 (二)偶然性:指抽样误差的出现具有偶然性 它随着抽取的样本不同而有所不同。 (三)可控制性:指抽样误差可以由概率论与 数理统计中的有关数学公式加以精确地计算, 并且可以通过抽样设计加以控制,确定它的数 量界限
三、抽样平均误差
(1)事先给出可靠程度F(t)
(2)计算其他指标
➢ 可靠程度F(t)与概率度t的关系
三、抽样估计 (一)抽样估计的有关问题
1、抽样估计:就是根据抽样结果所得到的样 本指标数值去估计总体指标数值 2、抽样估计和形式:点估计和区间估计 (1)点估计:用样本指标值估计总体指标值,
具体就是用样本平均数 x 估计总体平均数 X ,
二、抽样调查的作用 (一)对无法进行全面调查的对象而又需要了解
全面资料时,必须采用抽样调查方法 (二)可以节省人力、物力、财力,提高调查的
时效性,又能达到全面调查的目的 (三)用于全面调查的资料进行评价与修正 (四)用于工业生产过程的质量控制 (五)可以对某些总体的假设进行检验,判断其 真伪
三、抽样调查中的几个基本概念 (一)总体与样本 1、总体:总体也称母体或全及总体,它是指统 计所研究对象的全体。总体中所包含的单位数 (即总体单位数)称为总体容量,一般用大写 字母N表示。N为有限数时称为有限总体,N为无 穷大时称为无限总体 2、样本:样本也称子样,是指抽样调查从总体 中抽取的那部分单位的集合体 注意:总体是唯一确定的,而而样本是不确定 的,样本与试验有关。
(一)抽样平均误差的概念
➢ 抽样平均误差是所有抽样误差的平均水平, 即指每个可能样本的估计值与总体指标真值 之间的离差的平均数
(二)抽样平均误差的计算公式
1、估计总体平均数X 的抽样平均误差 x
(1)重复抽样条件下
x
n
(2)不重复抽样条件下
x
n
N n N 1
如果总体标准差未知,用样本标准差s代替
(二)抽样平均误差的计算公式
(x ) N 总体标志总量 (x ) N
x
x
( p p ) N 总体单位总量 ( p p ) N
(二) 增长速度 (growth rate)
1、增长速度(也称增长率)
增长率=
报告期水平-基期水平 基期水平
=发展速度-1
2、增长速度的类型: 对比的基期不同,增长 速度可以分为环比增长速度和定基增长速度
用样本成数p估计总体成数P,用样本标准差s 估计总体标准差。
(2)区间估计:求总体指标值的范围
(本节重点讲述区间估计)
3、抽样估计的特点 (1)抽样估计是一种归纳推断,不是演绎推断 (2)抽样估计在方法上运用不确定的概率估计 法,而不是运用确定的数学分析法 (3)抽样估计存在误差
(二)抽样估计方法
如果总体标准差未知,用样本标准差s代替
(1)重复抽样条件下 x
s n
(2)不重复抽样条件下 x
s n
N n N 1
N n -称为修正系数
N 1
如果N充分大,有 1 n
N
(二)抽样平均误差的计算公式
1、估计总体成数 P 的抽样平均误差 p
(1)重复抽样条件下 p
P(1 P) n
(2)不重复抽样条件下 p
(二)总体指标与样本指标 总体指标 样本指标
平均数
X
x
比例(成数)
P
p
标准差
s2
注意:( 1)总体指标与样本指标的计算公式相 同;但计算范围不同。根据总体资料计算的是 总体指标,据样本资料得到的是样本指标 (2)总体指标一般是未知的
四、抽样方法 1、重复抽样:所谓重复抽样是按随机原则抽取 一个单位,记录其有关标志表现后,把它放回 到总体中,再抽选下一个单位的方法
(二)抽样调查的特点 1、抽取部分单位遵循随机原则 2、根据部分单位的指标数值去估计推断总体 的数量特征 3、抽样调查必然产生误差,且抽样估计产生 的误差可以事先计算并加以控制 抽样调查是以所抽取部分单位的资料推断总体 由于信息的不充分性,抽样误差固然存在,其 大小是可以计算的,并且有措施来控制这个误 差,保证推断的结果达到一定的可靠(信)程 度。
第7章
主讲人:数学与信息科学学院第七 抽样调查§7.1 抽样调查的一般问题
一、抽样调查的概念与特点
(一)抽样调查的概念
➢ 问题的提出:一大批产品,要计算其次品率, 总体的单位数众多,不便采用全面调查,只 能抽取部份产品进行测试,这就提出抽样调 查的问题
➢ 抽样调查的概念:所谓抽样调查是从总体中 按随机原则抽取一部分总体单位进行观测, 并根据这部分单位的资料推断总体的数量特 征的一种方法
1987 1988 1989 1990 1991 1992
783
705
998 1142 1509 2000
0.90038 1.4156 1.14429 1.32137 1.32538
0.90038 1.27458 1.45849 1.9272 2.55428
-0.0996 0.4156 0.14429 0.32137 0.32538
an1
各期环比发展速度的几何平均数(几何法)
例:某纺织厂历年产值数据如下表。要求:
(1)计算环比发展速度和定基发展速度 (2)计算环比增长速度和定基增长速度 (3)在水平法下计算平均发展速度和平均增长速度
项目 总产值 环比发展速度ai/a(i-1) 定基发展速度ai/a0 环比增长速度(3-1) 定基增长速度(4-1)
(二)移动平均法(moving average)
二、平均发展速度和平均增长速度
(二)平均发展速度计算
1、水平法:从基期水平 a0 出发,以平均发展
速度 ,x 经过 n 期,达到末期水平 an
➢水平法平均发展速度计算
a1 xa0, a2 xa1 x 2a0, , an x na0
x n an n a1 a2 an
a0 a0 a1
1、点估计 ➢点估计,也称定值估计,即以实际抽样调查 所得的样本指标数值直接作为总体指标的估计 值。 例如,从某地区4万名大学生中抽取400名进行 抽样调查,其中近视的人数为160人,则样本的 近视率(即样本成数)为40%,用点估计方法 估计,全地区大学生的近视率(即总体成数) 就是40%。
2、区间估计:它的主要思想是根据样本指标、 抽样误差和可靠程度的要求,构造一个总体指 标的估计区间或范围
(2)不重复抽样条件下
x
n
1 n 80 N 50
1 50 11.12 1500
p
P(1 P) (1 n )
n
N
10%(110%) (1 50 ) 4.17%
50
1500
§7.3 抽样估计
一、抽样极限误差
1、抽样极限误差:是指样本指标与总体指标之
间抽样误差的最大允许范围,有时也称为最大
允许误差,用 表示
②计算抽样平均误差 p
③由可靠程度F(t)确定概率度 t
④计算极限误差 p t p
⑤确定总体成数P的估计区间
pp P pp
(3)对总量指标的推算 ▪ 总体标志总量的估计值