统计学第十章. PPT课件
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统计学第十章 非参数统计方法
– 非参数检验的假定条件要比参数检验宽松得多,不仅对 总体分布,而且对数据的测量层次。
4
参数统计与非参数统计
• 参数统计
– 对那些其总体分布族或称统计模型只依赖于有限个实参 数的问题,通称为“参数统计问题”,也就是说,总体 分布服从正态分布或总体分布已知条件下的统计检验, 称为参数检验,研究这一问题的统计分支称为参数统计。 参数统计的大部分方法要求所分析的数据至少是定距尺 度测量的结果。如统计学中的检验、检验等,都属于参 数检验。
13
符号检验
•符号检验的步骤
–建立假设
–计算检验统计量
•检验统计量S+为S—和。 S+表示为正符号的数目, S—表示 为负符号的数目。 S+ + S— =n,n是符号的总数目。
–作出判定
•要对假设作出判定,需要找到一个值P。因为对于S+和S—
来说,抽样分布是一个带有θ=0.5(表示成功的概率)的二
F0 (x) 表示一个特定的累积概率分布函数,也就是说,对于任一值,
x 值代表小于或等于值的那些预期结果所占的比例。于是,可以定
义
与 Sn (x) 之F0 (间x) 的差值,即
Sn (x) F,0 (x若) 对每一个x值来说,
两者与十分接近,也就是差异很小,则表明经验分布函数与特定
分布函数的拟合程度很高,有理由认为样本数据来自具有该理论
15
游程检验
• 游程检验的步骤
– 提出假设:零假设为:随机产生(随机性) – 检验统计量:R (游程个数)
– 随机性假设的拒绝域为 :{R≤c1} ∪ {R ≥c2 },(c1< c2)
7
2. 单样本非参数检验
2020/2/4
8
χ2 检验
4
参数统计与非参数统计
• 参数统计
– 对那些其总体分布族或称统计模型只依赖于有限个实参 数的问题,通称为“参数统计问题”,也就是说,总体 分布服从正态分布或总体分布已知条件下的统计检验, 称为参数检验,研究这一问题的统计分支称为参数统计。 参数统计的大部分方法要求所分析的数据至少是定距尺 度测量的结果。如统计学中的检验、检验等,都属于参 数检验。
13
符号检验
•符号检验的步骤
–建立假设
–计算检验统计量
•检验统计量S+为S—和。 S+表示为正符号的数目, S—表示 为负符号的数目。 S+ + S— =n,n是符号的总数目。
–作出判定
•要对假设作出判定,需要找到一个值P。因为对于S+和S—
来说,抽样分布是一个带有θ=0.5(表示成功的概率)的二
F0 (x) 表示一个特定的累积概率分布函数,也就是说,对于任一值,
x 值代表小于或等于值的那些预期结果所占的比例。于是,可以定
义
与 Sn (x) 之F0 (间x) 的差值,即
Sn (x) F,0 (x若) 对每一个x值来说,
两者与十分接近,也就是差异很小,则表明经验分布函数与特定
分布函数的拟合程度很高,有理由认为样本数据来自具有该理论
15
游程检验
• 游程检验的步骤
– 提出假设:零假设为:随机产生(随机性) – 检验统计量:R (游程个数)
– 随机性假设的拒绝域为 :{R≤c1} ∪ {R ≥c2 },(c1< c2)
7
2. 单样本非参数检验
2020/2/4
8
χ2 检验
统计学-第十章 时间序列分析
1
38(a1)
2
42(a2)
3
39(a3)
4
37(a4)
5
41(a5)
解: a 38 42 39 37 41 39.(4 台/天) 11111
三、平均发展水平
3.由绝对数时间序列计算的序时平均数
(2)由时点序列计算序时平均数
②间隔不相等的连续的时点数列
a af
季度在某地区销售量的走势 250 200
图。
150
100
那么,如何预测该品牌 50
空调2018年各个季度在该地 0
区的销售量呢?
单位:销售量(百台)
3
第一节 时间序列概述
一、时间序列概述
1.定义:将表明社会经济现象在不同时间发展 变化的某同一指标数值,按时间先后顺序排列所形 成的序列。(规模和水平)
③序列中每个指标的数值,通 常通过连续不断的登记取得。
由反映某种现象在一定 时点(瞬间)上发展状况的总量 指标所构成的绝对数动态序列所 处的数量水平。其中时点序列无 时点长度;两个相邻时点间的时 间距离称为时点间隔。也可为 日、周、旬、季、年等。
①序列中各个指标的 数值不可以直接相加;
②序列中指标数值的大小与其 时间间隔长短没有直接联系;
表9.3 我国普通高校毕业生数(时期序列)
年份 1912-1948 1978 1995 2000 2004 2014 2016
毕业生数(万人) 21.08 16.5 80.5 95 239.1 669.4 756
10
第二节 时间序列分析的基本原 理 一、时间序列分析的意义
:以时间序列为依据,对影响动态序列变 动过程的主要因素及其相互关系进行分解与综合, 以认识社会经济现象发展变量的规律性,借以鉴别 过去、预测未来的分析研究工作。
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数,用横轴表示 数据范围,纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度,通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据,如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据, 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据, 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据,如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据,如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布, 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布,如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布, 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布,如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数,用横轴表示 数据范围,纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度,通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据,如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据, 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据, 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据,如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据,如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布, 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布,如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布, 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布,如 电子产品寿命、等待时间等。
医学统计学第十章 统计表与统计图PPT课件
6.备注:表格一般不列备注或其他文字说明,如 有特殊情况需要说明时可用“*“标出,将文字说明写在 表格的下面。
(二)从内容上看,每张表都有主语和谓 语。主语指被研究的事物,如表12-2中的 “年龄组(岁)”,一般置于表的左侧;谓 语指说明主语的各项统计指标,如表12-2 中的“死亡率”和“死亡百分比”,一般置 于表的右侧,主语和谓语结合起来构成一个 完整的句子。如表 12-2可读成某地1988 年60岁年龄组死亡率和死亡百分比分别为 19.61%和16.6%。
例10-1 表10-1列出某地进行喷昔 洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹与阿昔 洛韦软膏比较的随机对照临床试验 结果。该表只有试验分组一个层次, 属简单表。
表10-1 某年某地喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹疗效比较
组 别 例 数治 愈 数治 愈 率 (% ) 治 愈 天 数 (XS )
试 验 组 107 93
危险
心理分值
因素
1(252 人)
2(253 人)
3(252 人)
4(253 人)
P值
X S
% X S
% X S
% X S
%
年龄(岁)
35.26.5
37.06.3
36.56.8
37.86.5
<0.05
收 缩 压 (m m Hg) 舒 张 压 (m m Hg)
体力活动
120.713.4 78.810.2
二、统计表的种类
三、统计表的种类
根据说明事物的主要标志(主语)的复 杂程度,统计表可以分成简单表和复合表。
l.简单表:只有一种主要标志,即主语 按一个标志分组。
2.复合表:有两种或两种以上的标志, 即主语按多个标志分组。在安排上可以将 部分主语放在表的上方与谓语配合起来。
(二)从内容上看,每张表都有主语和谓 语。主语指被研究的事物,如表12-2中的 “年龄组(岁)”,一般置于表的左侧;谓 语指说明主语的各项统计指标,如表12-2 中的“死亡率”和“死亡百分比”,一般置 于表的右侧,主语和谓语结合起来构成一个 完整的句子。如表 12-2可读成某地1988 年60岁年龄组死亡率和死亡百分比分别为 19.61%和16.6%。
例10-1 表10-1列出某地进行喷昔 洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹与阿昔 洛韦软膏比较的随机对照临床试验 结果。该表只有试验分组一个层次, 属简单表。
表10-1 某年某地喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹疗效比较
组 别 例 数治 愈 数治 愈 率 (% ) 治 愈 天 数 (XS )
试 验 组 107 93
危险
心理分值
因素
1(252 人)
2(253 人)
3(252 人)
4(253 人)
P值
X S
% X S
% X S
% X S
%
年龄(岁)
35.26.5
37.06.3
36.56.8
37.86.5
<0.05
收 缩 压 (m m Hg) 舒 张 压 (m m Hg)
体力活动
120.713.4 78.810.2
二、统计表的种类
三、统计表的种类
根据说明事物的主要标志(主语)的复 杂程度,统计表可以分成简单表和复合表。
l.简单表:只有一种主要标志,即主语 按一个标志分组。
2.复合表:有两种或两种以上的标志, 即主语按多个标志分组。在安排上可以将 部分主语放在表的上方与谓语配合起来。
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)
最新人大版_贾俊平_第五版_统计学_第10章_方差分析PPT课件
• 当这个比值大到某种程度时,就可以说不同水 平之间存在着显著差异
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平,其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如,每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据,是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2
…
x12
…
x22
…
:
:
:
:
xn2
…
水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平) H1: m1 ,m2 ,… ,mk不全相等
身所造成的,后者所形成的误差是由系统性因素造成的, 称为系统误差
2.两类方差 (1)组内方差(误差平方和 、残差平方和、 SSE)
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如,无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
(2)组间方差(因素平方和、SSA)
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如,四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差,也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平,其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如,每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据,是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2
…
x12
…
x22
…
:
:
:
:
xn2
…
水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平) H1: m1 ,m2 ,… ,mk不全相等
身所造成的,后者所形成的误差是由系统性因素造成的, 称为系统误差
2.两类方差 (1)组内方差(误差平方和 、残差平方和、 SSE)
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如,无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
(2)组间方差(因素平方和、SSA)
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如,四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差,也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8
统计学原理第10章统计预测与决策
y t1 yt
这种模型适用于预测对象处于稳定 状态或没有明显的增减变动趋势的 情形。显然,该模型虽然简单,但 是它只能给出粗略的估计值。
返回
固定平均数预测模型
这种模型是把研究时期的各期观测值的
简单平均数,作为下一期的预测值。其 Nhomakorabea公式是:
y t1y1y2 tyt
yt t
该模型只适用于预测对象无明显增减变
主观概率法的操作步骤 (1)准备相关资料; (2)编制主观概率调查表; (3)汇总整理; (4)判断预测。
领先指标法
领先指标法就是通过将经济指标分为领 先指标,同步指标和滞后指标,并根据 这三类指标之间的关系进行分析预测。 领先指标法不仅可以预测经济的发展趋 势,而且可以预测其转折点。
二、领先指标法
三、常用的定性预测方法
(一)德尔菲法 (二)主观概率法 (三)领先指标法 (四)厂长(经理)评判意见法 (五)推销人员估计法 (六)情景预测法
德尔菲法
(一)德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique),是根据 有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、 预测的一种方法,是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查,专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来,取得尽量可靠的统一意见,对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序,适用于 长期趋势预测,特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
(2)加权移动平均数模型:
式中,
y t 1f1yt f1 f2 ytf 2 1 ffN N yt N 1
f1f2fN
这种模型适用于预测对象处于稳定 状态或没有明显的增减变动趋势的 情形。显然,该模型虽然简单,但 是它只能给出粗略的估计值。
返回
固定平均数预测模型
这种模型是把研究时期的各期观测值的
简单平均数,作为下一期的预测值。其 Nhomakorabea公式是:
y t1y1y2 tyt
yt t
该模型只适用于预测对象无明显增减变
主观概率法的操作步骤 (1)准备相关资料; (2)编制主观概率调查表; (3)汇总整理; (4)判断预测。
领先指标法
领先指标法就是通过将经济指标分为领 先指标,同步指标和滞后指标,并根据 这三类指标之间的关系进行分析预测。 领先指标法不仅可以预测经济的发展趋 势,而且可以预测其转折点。
二、领先指标法
三、常用的定性预测方法
(一)德尔菲法 (二)主观概率法 (三)领先指标法 (四)厂长(经理)评判意见法 (五)推销人员估计法 (六)情景预测法
德尔菲法
(一)德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique),是根据 有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、 预测的一种方法,是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查,专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来,取得尽量可靠的统一意见,对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序,适用于 长期趋势预测,特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
(2)加权移动平均数模型:
式中,
y t 1f1yt f1 f2 ytf 2 1 ffN N yt N 1
f1f2fN
《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。
第十章 地统计学
§10 地统计学
区域化变量的的数字特征
区域化变量的一阶矩(数学期望)
E Z ( x)=( x)
区域化变量的二阶矩 ➢ 方差函数 ➢ 协方差函数 ➢ 变差函数(半方差函数)
方差函数 Var Z(x)=EZ(x) (x)2 E Z(x)2 2(x)
§10 地统计学
区域化变量的的数字特征-协方差函数
h 的一对点(xi , xi h)上测定的值,则定义Z(x)的实验半方 差函数为
ˆ(h)
1 N(h) 2N (h) i1
Z (xi h) Z (xi )
2
实验半方差是总体半方差的一个无偏估计量。
§10 地统计学
半方差实际计算中的几个问题
缺值情况 各向同性(isotropic) 取样不规则情况 实测数据量
Var Z (x) Z (x h) E Z (x) Z (x h)2 E Z (x)Z (x h)2
E Z (x) Z (x h)2
(h) 1 E Z (x) Z (x h)2 Var Z (x) Z (x h) 2 (h)
2
有了本征假设,在进行变异函数估计时,对同一个h,可以 得到无数个增量值,从而可以根据实际测定来估计变异函 数(半方差函数)。
§10 地统计学
地统计学与经典统计学的区别
经典统计学研究的变量是随机变量,该随机变量的取 值按某种概率分布而变化。地统计学研究的变量是区 域化变量,该区域化变量根据其在一个域内的空间位 置取不同的值,它是随机变量与位置有关的随机函数。 因此,地统计学中的区域化变量既有随机性又有结构 性。
§10 地统计学
§10 地统计学
C0/ ( C0 + C) 指标
块金方差与基台值之比C0/ ( C0 + C)反映的是随机因 素引起的空间异质性占总空间异质性的百分比。如果这 个值较大,相应块金效应就较小,说明在小尺度空间中被 研究对象变化较小,亦说明当前的采样密度对于所进行 的研究是足够的。 如果比例< 25 % ,说明变量具有强烈的空间相关性; 比例在25 %~75 %之间,变量具有中等的空间相关性; 比例> 75 %时,变量空间相关性很弱。
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
统计学课件ppt(全).
• 初步核算,全年国内生产总值471564亿元, 比上年增长9.2%。其中,第一产业增加值 47712亿元,增长4.5%;第二产业增加值 220592亿元,增长10.6%;第三产业增加 值203260亿元,增长8.9%。第一产业增加 值占国内生产总值的比重为10.1%,第二产 业增加值比重为46.8%,第三产业增加值比 重为43.1%。
概率论
样本数据 统计数据 总体数据 描述统计学 推断统计学
总体内在的 数量规律性
一、描述统计学和推断统计学
描述统计和推断统计是统计方法的两个 组成部分。描述统计是整个统计的基础, 推断统计是现代统计学的主要内容,已经 成为统计学的核心内容。
二、理论统计学和应用统计学
• 1.理论统计学(Theoretical Statistics)指 统计学的数学原理,它主要研究统计学的 一般理论和统计方法的数学理论。它是统 计方法的理论基础。 • 2.应用统计学(Applied Statistics)研究如 何应用统计方法去解决实际问题。 如:生物统计学、卫生统计学、人口统 计学、农业统计学、管理统计学、社会统 计学
一、描述统计学和推断统计学
• 1.描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取 得反映客观现象的数据,并通过图表形式,对所收 集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合、概 括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。 (数据的收集、加工处理、显示以及数据分布特征 的概括与分析) • 2.推断统计学(Inferential Statistics)研究如何根据 样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样 本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量 特征作出以概率形式表述的推断。(举例说明,全 校某次英语四级考试的通过率,通过抽样调查100人) (抽样估计、假设检验、回归分析)
概率论
样本数据 统计数据 总体数据 描述统计学 推断统计学
总体内在的 数量规律性
一、描述统计学和推断统计学
描述统计和推断统计是统计方法的两个 组成部分。描述统计是整个统计的基础, 推断统计是现代统计学的主要内容,已经 成为统计学的核心内容。
二、理论统计学和应用统计学
• 1.理论统计学(Theoretical Statistics)指 统计学的数学原理,它主要研究统计学的 一般理论和统计方法的数学理论。它是统 计方法的理论基础。 • 2.应用统计学(Applied Statistics)研究如 何应用统计方法去解决实际问题。 如:生物统计学、卫生统计学、人口统 计学、农业统计学、管理统计学、社会统 计学
一、描述统计学和推断统计学
• 1.描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取 得反映客观现象的数据,并通过图表形式,对所收 集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合、概 括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。 (数据的收集、加工处理、显示以及数据分布特征 的概括与分析) • 2.推断统计学(Inferential Statistics)研究如何根据 样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样 本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量 特征作出以概率形式表述的推断。(举例说明,全 校某次英语四级考试的通过率,通过抽样调查100人) (抽样估计、假设检验、回归分析)
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。
《统计学》全套课件 PPT
第三节 统计学中的基本概念
二、标志与变异、变量 、变量值
1 标志概念与分类 标志:是说明总体单位特征的名称。可分为品质标志(财院每一 个学生性别、民族等)和数量标志(如财院每一个学生月生活 费、考试分数等等)。数量标志的具体表现是标志值
2 不变标志与可变标志概念 不变标志 可变标志
第三节 统计学中的基本概念
第二节 统计的工作过程与研究方法
一、统计工作过程
*统计设计
*统计调查 *统计整理 *统计分析
第二节 统计的工作过程与研究方法
.四个阶段关系 统计设计:是对社会经济现象的定性认识(如有哪些统计指标,哪些表
格),定量认识的准备(统计指标数值,表格内指标数值) 统计调查:搜集资料
基础环节,是个体特征过渡到总体特征的定量认 识过程
变量概念:就是可变的数量标志(成绩) 变量值概念:变量的数值表现(标志值)
变量分类:连续变量(在一定区间内可任意取值的变量,其数值
是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,可取无限个数值, 如110米跨栏成绩、人体测量的身高、体重等等)与离散变量(可 按一定顺序一一列举其数值的变量,其数值表现为断开的,如财 院所属系数、教师人数、教室数等等)确定性和随机性变量.
以各部分数值与总体数值对比得到的比重或比率。它表明总体 内部的构成状况,说明各部分在总体中的地位。其计算公式为: 结构相对指标=总体某一部分数值/总体的全部数值 3.比例相对指标是指同一总体内不同部分指标数对比得到的相对指 标,用以分析总体各部分之间的比例关系,其计算公式为: 比例相对指标=总体中某一部分数值/总体中另一部分数值
二、研究对象
任何现象都有质与量的统一体,统计研究的 是社会经济现象总体的数量方面,即社会经济 现象的规模、水平、结构、速度、比例关系、
《统计学第十章》课件
概率密度函数
描述连续随机变量在各个 取值上的概率大小。
随机变量的数字特征
数学期望
描述随机变量的平均值或中心趋势,计算公式为E(X)=∑xp(x)。
方差
描述随机变量取值分散程度,计算公式为 D(X)=E[(X−E(X))^2]=∑x^2p(x)−[E(X)]^2。
协方差与相关系数
描述两个随机变量之间的线性相关程度,协方差计算公式为 Cov(X,Y)=∑xyp(x,y)−E(X)E(Y),相关系数计算公式为 ρXY=Cov(X,Y)D(X)D(Y)。
时间序列分析的应用实例
股票市场分析
通过分析股票价格的时间序列数据,可以了解股票价格的 走势和波动规律,从而进行投资决策和风险管理。
气象数据分析
气象数据具有明显的季节性和周期性特征,通过时间序列 分析可以更好地了解气候变化的规律和趋势,为气象预报 和气候变化研究提供支持。
经济数据分析
时间序列分析在经济领域应用广泛,如对GDP、通货膨胀 率、就业率等经济指标进行分析和预测,为政府和企业的 决策提供依据。
2023 WORK SUMMARY
THANKS
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REPORTING
回归分析的概念与步骤
总结词
理解回归分析的概念和步骤是进行回归分析 的关键。
详细描述
回归分析是一种统计分析方法,用于研究一 个或多个自变量与一个因变量之间的关系。 通过回归分析,可以估计因变量的值,并了 解自变量对因变量的影响程度和方向。回归 分析通常包括以下步骤:确定研究问题、选 择合适的自变量和因变量、收集数据、进行
众数
出现次数最多的数值。
数据的图表展示
折线图
用于展示数据随时间或其他变 量的变化趋势。
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第一节 指数的概念和种类
一、指数的概念
广义的概念:表明社会经济现象总体数量变动的 相对数。
例:前面讲过的发展速度指标,也称为指数。某地区苹果 产量发展速度100%等等。
狭义的概念:表明复杂社会经济现象总体数量 综合变动的相对数。
相对数:变动的程度。 复杂体现在什么地方呢?一般来说: 总体由不同的产品或商品构成。使用价 值不同或计量单位不同,无法直接加总或 直接对比。
例:研究价格变动情况,要计算价格指数,如 果计算价格指数时以2000年为基期,计算2001、2002、 2003的价格指数,计算出的2001、2002、2003的价格 指数就称为定基指数;
2、环比指数 计算各个时期指数时,如果采用报告期前 一个时期作基期,这样计算的一系列指数。 下一节开始我们研究指数的编制(计算)。
2、质量指标指数
根据质量指标计算的,如单位成本指数、劳动生 产率指数等即为质量指标指数。 质量指标如:价格、成本、工资、劳动生产率等。 (反映总体内涵方面的变动) 数量指标与质量指标的划分具有相对性:
例如:单位产品原材料消耗量指标,相对于产品的产量指 标,它是质量指标;相对于材料的价格,它又是数量指标了。
(二)数量指标指数和质量指标指数
按经济指标性质的不同分类。
1、数量指标指数
数量指标指数是根据数量指标计算的,表明总体单 位数、规模等的数量变动。
数量指标如:产量、销售量、职工人数。
注:数量指标指数包含有总指数、个体指数。 例:反映某地区电器销售量的指数:其中一种电器(电视机) 销售量变动的指数是个体指数;所有电器销售量变动的情况的 指数是总指数。
注:质量指标指数里包含有总指数、个体指数。
例:反映某一种商品价格变动的指数就是个体指数,反映 所有商品价格变动的指数是总指数。
(三)定基指数和环比指数 按对比基期不同分: 1、定基指数 现象变动必须有一个对比期,相对数必 须要有一个对比期,计算各个时期指数时,如 果采用一固定的时期作基期,这样计算的一系 列指数称为定基指数。
(一)个体指数和总体指数(总指数) (数
二、指数的分类
(一)个体指数和总体指数 按反映对象范围不同分的。 1、个体指数:(这里面个体不是指总体单位)指数 反映的对象是一种产品或一类产品或商品。
注:个体指数反映一种或一类产品、商品数量变动情况的 相对数。
第二节 综合指数
综合指数是总指数的基本形式。指数按编制的 方法不同,分为综合指数和平均指数。
凡是一个复杂因素受两个或两个以上的因素影响 时,要研究其中一个因素对复杂因素的影响方向和影 响程度,就要把影响复杂因素变动的其他因素固定下 来,假定它不变,单看其中一个因素对复杂因素的影 响,这样计算出来的相对数称为综合指数。
商品销售额指数 报告期单位 商品价格 报告期 销售量 基期单位商品价格
上式反映商品销售额的动态,可以看出,构成商品销售 额动态的两个因素p和q都是可变的,因此由此式计算得到的指 数仍然同时受到两因素变化的影响。 我们研究的目的是反映价格的动态,就需要在研究过程中 把销售量固定在某一时期的水平上,即假定它是不变的,只有 这样才能把指数化指标——价格动态反映出来。因此,在计算 指数时,为了反映指数化指标的动态,需要把同度量因素固定 在某一个时期的水平上,这是综合指数第二个特点:将同度量 因素固定在什么时期。
2、总指数:反映的对象是多种不同产品或商品 构成的综合现象。
注:总指数反映的是多种产品数量变动情况的相对数。
3、组指数:把对象分组,分别计算各组变动的相 对数。
例如:要研究某市100种不同的商品价格 变动情况,要反映每一种商品:大豆、豆油、 西红柿、洗发水、电视机等的价格变动情况的 指数,是个体指数;综合指数反映这100种商 品这个总体价格综合变动情况。 100种不同的商品分类几组:食品、日用品 类、家电类等,再分别计算各组商品的价格指 数,这叫组指数。
一、质量指标指数的计算
例:下表是某市2002-2005年间商品价格汇编, 表中包括12种仪器及工业消费品的零售价格,从资料 看,12种商品的零售价格,2005年比2002年有不同程 度的上涨,为了反映每种商品零售价格的变动程度, 需要计算个体价格指数。
(一)个体指数计算 Kp=p1/p0
个体价格 指数 基期单位商 品价格
P×q=pq
单位商品价格,p是我们 要研究其动态的指标, 称为指数化指标。
销售量,q对指数化指 标起着同度量作用,又 起着加权作用,在指数 中称为同度量因素
这就是综合指数的第一个特点:先综合,再对比
为了反映现象的动态,需要分别计算两个不同时期的总量 指标——基期商品销售额和报告期商品销售额,并将两者 基期销 进行对比: Kpq=∑p1q1/∑p0q0 售量
报告期单位 商品价格
个体价格指数
(二)总指数计算 不同商品的价格无法合计,我们可以考虑引入一 个量——同度量因素,可以使不同商品的价格联系起 来,可以合计。 我们把销售量做为同度量因素,把每种商品的价 格乘相应的销售量。 销售量在这个过程中起两个作用:①价格乘以销 售量以后,把不能直接合计的指标转化为可以综合计 量的指标——商品销售额;②不同商品销售量的多少 对价格起着加权作用。(销售量大的商品计算价格指 数时权重会大一些)
第十章 指数
在日常生活中,我们经常听到或看到各种 物价指数的统计数字。
例如,中国统计年鉴2000提供的数字表明, 与1999年相比,2000年全国商品零售价格指数 为98.5%,居民消费价格指数为100.4%,农产 品收购价格指数为96.4%。这些数字怎么计算 出来的,它们反映了什么问题?为了说明这些 问题,我们先需要说明指数的概念。
综合变动:因为总体复杂,变动方向程度不一,那么, 这个复杂总体变动方向是什么?。
例如:价格指数,中国有的商品涨价、有 的降价,中国的商品价格是涨了还是降了—— 综合变动。总体不是一种商品,而是所有的商 品。总不能因为一种商品涨了就说中国物价上 涨了。 指数性质:指数具有相对性、综合性、平均性。
二、指数的分类