统计学课件--Ch05_计数资料的统计描述-60页PPT文档资料
合集下载
第四章 统计描述_PPT幻灯片
4.1 基本概念和原理
统计学的基本内容可分为两大类——统计 描述和统计推断。
➢ 统计描述（Descriptive Statistics）是指运用 各种统计学手段（如统计表、统计图、统计 指标等）对观测数据的数量特征进行客观地 描述和表达。
2021/3/10
1
4.1 基本概念和原理
➢统计推断（Inferential Statistics）是指根据 观测数据（即“样本”——Sample）所提供 的信息，对未知总体的情况做出具有一定概 率保证的估计和推断，包括假设检验和参数 估计两大内容。
2021/3/10
11
4.3 描述性统计量（Descriptive）
专门用于计算各种描述统计量（均值、中位数、 众数、方差、标准差、全距、偏度、峰度），以 反映总体分布的集中趋势和离散趋势。
2021/3/10
12
4.4 探索性数据分析（Explore）
是一种基于数据稳健性和耐抗性的统计分析方法。 基本思路是在统计分析时尽量减小数据中存在的 少量异常值对分析结果的影响。Explore命令提供 了3种非常重要的功能：
i1
Me L 2
Sm1 d
fm
2021/3/10
7
4.1 基本概念和原理
3.众数（Mode）
➢ 上限公式：
m o U (m f f f 1 m ) ( f m 1 f f 1 ) d U Δ 1 Δ 2 Δ 2 d
➢ 下限公式：
m o L (m f f f1 m ) ( f m 1 f f 1 ) d L Δ 1 Δ 1 Δ 2 d
➢ 异常值检查 ➢ 正态分布检验 ➢ 方差齐性检验
2021/3/10
13
2021/3/10
统计学的基本内容可分为两大类——统计 描述和统计推断。
➢ 统计描述（Descriptive Statistics）是指运用 各种统计学手段（如统计表、统计图、统计 指标等）对观测数据的数量特征进行客观地 描述和表达。
2021/3/10
1
4.1 基本概念和原理
➢统计推断（Inferential Statistics）是指根据 观测数据（即“样本”——Sample）所提供 的信息，对未知总体的情况做出具有一定概 率保证的估计和推断，包括假设检验和参数 估计两大内容。
2021/3/10
11
4.3 描述性统计量（Descriptive）
专门用于计算各种描述统计量（均值、中位数、 众数、方差、标准差、全距、偏度、峰度），以 反映总体分布的集中趋势和离散趋势。
2021/3/10
12
4.4 探索性数据分析（Explore）
是一种基于数据稳健性和耐抗性的统计分析方法。 基本思路是在统计分析时尽量减小数据中存在的 少量异常值对分析结果的影响。Explore命令提供 了3种非常重要的功能：
i1
Me L 2
Sm1 d
fm
2021/3/10
7
4.1 基本概念和原理
3.众数（Mode）
➢ 上限公式：
m o U (m f f f 1 m ) ( f m 1 f f 1 ) d U Δ 1 Δ 2 Δ 2 d
➢ 下限公式：
m o L (m f f f1 m ) ( f m 1 f f 1 ) d L Δ 1 Δ 1 Δ 2 d
➢ 异常值检查 ➢ 正态分布检验 ➢ 方差齐性检验
2021/3/10
13
2021/3/10
统计学完整全套PPT课件
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
统计学完整全套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
感谢观看
统计学完整全套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。
计数资料的统计描述和推断PPT课件
通过实例演示计数资料假设检验的步骤和方法，包括提出假 设、选择检验方法、确定样本量、收集数据、计算检验统计 量等。
详细描述
介绍假设检验的基本原理和方法，通过具体实例演示如何进 行计数资料的假设检验，包括提出假设、选择检验方法、确 定样本量、收集数据、计算检验统计量等步骤，说明假设检 验在数据分析中的意义和作用。
偏态”。
相对频数
各组的频数与数据总数 的比值，反映各组频数 在数据分布中的相对地
位。
描述性统计指标
01
02
03
04
计数
数据点的数量，即数据的规模 。
百分比
某一数据值占总数据值的比例 ，用于描述数据的相对大小。
比率
两个数据值的相对大小，用于 描述数据的相对位置。
中位数
将数据从小到大排列后，位于 中间位置的数据值，用于描述
报告结果
清晰地报告假设检验的结果，包括使用的统计量、显著 性水平、p值以及结论。
04 方差分析
方差分析的基本思想
方差分析是通过比较不同组别数据的 离散程度和平均水平，来检验各组之 间的差异是否显著的一种统计方法。
方差分析的基本思想是将总变异分解 为组间变异和组内变异，并比较两者 的大小，以判断各组之间是否存在显 著差异。
多元线性回归分析
多元线性回归分析涉及多个自变量和 一个因变量，并假定因变量和自变量 之间存在线性关系。
多元线性回归分析的步骤与一元线性 回归分析类似，但需要更多的计算和 统计方法来处理多个自变量之间的关 系和交互作用。
多元线性回归分析的目的是通过多个 自变量来预测因变量的值，并给出预 测值的范围和精度。
案例二：参数估计实例分析
总结词
通过实例演示如何利用参数估计方法对总体率或总体均数进行估计，比较不同估 计方法的优缺点。
详细描述
介绍假设检验的基本原理和方法，通过具体实例演示如何进 行计数资料的假设检验，包括提出假设、选择检验方法、确 定样本量、收集数据、计算检验统计量等步骤，说明假设检 验在数据分析中的意义和作用。
偏态”。
相对频数
各组的频数与数据总数 的比值，反映各组频数 在数据分布中的相对地
位。
描述性统计指标
01
02
03
04
计数
数据点的数量，即数据的规模 。
百分比
某一数据值占总数据值的比例 ，用于描述数据的相对大小。
比率
两个数据值的相对大小，用于 描述数据的相对位置。
中位数
将数据从小到大排列后，位于 中间位置的数据值，用于描述
报告结果
清晰地报告假设检验的结果，包括使用的统计量、显著 性水平、p值以及结论。
04 方差分析
方差分析的基本思想
方差分析是通过比较不同组别数据的 离散程度和平均水平，来检验各组之 间的差异是否显著的一种统计方法。
方差分析的基本思想是将总变异分解 为组间变异和组内变异，并比较两者 的大小，以判断各组之间是否存在显 著差异。
多元线性回归分析
多元线性回归分析涉及多个自变量和 一个因变量，并假定因变量和自变量 之间存在线性关系。
多元线性回归分析的步骤与一元线性 回归分析类似，但需要更多的计算和 统计方法来处理多个自变量之间的关 系和交互作用。
多元线性回归分析的目的是通过多个 自变量来预测因变量的值，并给出预 测值的范围和精度。
案例二：参数估计实例分析
总结词
通过实例演示如何利用参数估计方法对总体率或总体均数进行估计，比较不同估 计方法的优缺点。
统计学计数资料PPT课件
符号
(2) a0 a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9
学生 人数 (3) 4200 4500 4800 4900 5150 5320 5510 5780 5950 ) （5）
--
--
300 300
600 300
700 100
950 250
1120 170
17
治疗分组
成人组 儿童组
合计
治疗人数 100 200 300
旧疗法 痊愈人数
50 20 70
治愈率% 50.0 10.0 23.3
新疗法
治疗人数 痊愈人数 治愈率%
200
100
50.0
100
10
10.0
300
110
36.7
以旧疗法人数为标准人口数
治疗分组
标准治 疗人数
成人组 100
儿童组 200
7
常用率指标：
发病率、患病率、漏诊率、误诊率、治愈率、死亡 率、病死率等。
同期内新发生某病的病例数 发病率 观察期内可能发生某病的平均人口数 k
（时点）患病率
检查时发现的某病现患病例数
该时点受检人口数
k
治愈率
治愈病人数 接受治疗人数 100%
8
（粗）死亡率
同年死亡总数 某年总人口数
1000
28
H0：该批产品合格，即该批产品有害微生物感染率为1％ H1：该批产品不合格，即该批产品有害微生物感染率超过1％ =0.05
本例，n=100，X＝3<5，不满足近似正态分布的条件，不能 用正态分布来近似。可以直接计算H0成立的情况下，得到至 少发生3例的概率P。
P =P（X≥3）=1-P（X<3）=1-（P（X=0）+P（X=1）+P（X=2）） =1-[（1-0.01）100+C1100×0.01×(1-0.01)99+C2100×0.012×(1-0.01)98]
计数资料统计描述_科学学位PPT课件
（3）常见率的计算
病死率 (fatality rate)：表示一定时期内，患
某病的全部病人中因该病死亡者的比例。
某年某病的病死率＝一定时期内因某病死亡的人数 同期内确证为某病的人数
K
24
（4）率的统计学意义 率是表示频率或强度的指标。 影响因素相同时，率越大则事物发生的频率或强 度越大；对疾病而言，频率越大，对人群的危害 也越大。
25
常用的相对数指标
2、构成比 proportion 定义 公式 特点 构成比的统计学意义
26
（1）定义：构成比说明某一事物内部各 组成部分所占的比重或分布。常以百分比表示。
（2）公式
构成比
某一组成部分的观察单位数 同一事物各组成部分观察单位总数
100%
27
设某事物个体数的合计由A1，A2，…，Ak个部分组成，构 成比计算为：
构成比1
A1
100%
A1 A2 Ak
构成比2
A2
100%
A1 A2 Ak
构成比K
AK
100%
A1 A2 Ak
K个构成比的合计为100%
28
（3） 特 点
a. 一组资料各部分构成比之和为100%； b. 当某一部分构成比增大时，其余部分的构成比相 应减少。
… 2000386
关于孕妇分娩的原始资料记录
年龄 27 22 25 24 30 32 27 29 … 26
职业 无 无
管理人员 知识分子 管理人员
无 无 无 … 无
文化程度 中学 小学 大学 中学 大学 小学 中学 大学 … 小学
分娩方式 顺产 助产 顺产 顺产 顺产
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。
计数资料的 统计学处理PPT课件
某 组 成 部 分 的 观 察 单 位 数
构 成 比
100%
各 组 成 部 分 的 观 察 单 位 总 数
4
特点： （１）总和等于１００％或１； （２）不能同时都增大或减小。
5
• 率（rate）：又称频率指标，说明某现 象发生的频率或强度。
率
发 生 某 现 象 的 观 察 单 位 数 K
可 能 发 生 某 现 象 的 观 察 单 位 总 数
• 目的意义 • 方法 （1）直接法 适用条件：各小组率已知。
13
步骤： 1. 选定标准 2. 计算预期发生数 3. 求标准化率
例：某医师观察某种病两种方法的治疗 效果，结果见下表。比较这两种方法 的治愈率。
14
某病两种治疗方法的治疗效果
甲法
乙法
组别
治疗 人数
治愈 治愈率 治疗 人数 （%） 人数
病死率 死于某病的人数 100% 该病的患病总人数
治愈率
某病的治愈人数 该病接受治疗的人数
100%
9
漏诊率未被 确诊 实断 为为 该某 病病 的的 病病 人人 数数100% 误诊率确 被实 诊不 断是 该某 病病 的的 病人 人数 数100%
10
• 相对比（ratio）：反映指标间的相 对水平。
两组子代的高血压患病率
父或母患病组
患病 人数
101
未患病 人数
104
合计 205
患病率 （%）
49.268
父母均患病组 112
41
153 73.203
合计
213
145
358 59.497
24
七、2检验
• 基本思想
2
(AT)2 T
统计学ppt(全)
概率论—数理统计
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
统计指标体系
由若干个相互联系相互制约的统计指标组成的一个统计指标系统 基本统计指标体系 专题统计指标体系
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 了解统计学的产生与发展过程
第一节 统计与统计学
一. 统计与统计学的含义 二. 统计学的性质和作用
统计数据的内在规律 （一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) anthropology (人类学) archaeology (考古学) auditing (审计学) crystallography (晶体学) demography (人口统计学) dentistry (牙医学) ecology (生态学) econometrics (经济计量学) education (教育学) election forecasting and projection (选举预测和策划) engineering (工程) epidemiology (流行病学) finance (金融) fisheries research (水产渔业研究) gambling (赌博) genetics (遗传学) geography (地理学) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
统计指标体系
由若干个相互联系相互制约的统计指标组成的一个统计指标系统 基本统计指标体系 专题统计指标体系
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 了解统计学的产生与发展过程
第一节 统计与统计学
一. 统计与统计学的含义 二. 统计学的性质和作用
统计数据的内在规律 （一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) anthropology (人类学) archaeology (考古学) auditing (审计学) crystallography (晶体学) demography (人口统计学) dentistry (牙医学) ecology (生态学) econometrics (经济计量学) education (教育学) election forecasting and projection (选举预测和策划) engineering (工程) epidemiology (流行病学) finance (金融) fisheries research (水产渔业研究) gambling (赌博) genetics (遗传学) geography (地理学) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
第3讲--计数资料统计描述PPT课件
31
一、 统计表
（一）统计表的意义与制作原则
1．意义：统计表用简明的表格形式，有条理 地罗列数据和统计量，方便阅读、比较和计算。
2. 基本格式：三条线（顶线、标目线、底 线），三部分（标题、标目、数字） 3. 基本结构：包括：表号、标题、标目、线条、 数字、备注 4. 种类：简单表和组合表 5．制表原则：重点突出、层次清楚
• 基本概念：标准组、标化组
13
•
直接法的计算
• 1) 选择年龄别人口数作标准时，直接法标准化率的 计算公式为：
p Ni pi
Ni为标准年龄别人口数N，为实际年龄别死亡率
N为标准人口总数。
是预期死亡数，它除以
标准人口总数N即得直Ni接pi 法的标准化死亡率。
14
• 2)选择年龄别人口构成比作标准时，直接 法标准化率的计算公式为：
17
标准化组的选择
• 标准化组的选择: 标准化法计算的关键是选择 统一的标准构成。选择标准构成的方法通常有 三种：
– 1.两组资料中任选一组资料的人口数（或人口构成） 作为两者的“共同标准”。
– 2.两组资料各部分人口之和组成的人口数（或人口 构成）作为两者的“共同标准”。
– 3.另外选用一个通用的或便于比较的标准作为两者 的“共同标准”，如采用全国、全省或全地区的数据作 为标准。
• 因此需要在绝对数的基础上计算相对数。
2
第一节：常用相对数
• 常用的相对数：
– 一、率 – 二、构成比 – 三、相对比
3
一、率
率：说明某现象发生的频率或强度。 常以百分率（%）、千分率（‰）、
万分率（1/万）、十万分率（1/10万）等表 示，计算公式为：
率同某期时可期能内发发生生某某现现象象的的观观察察单单位位总数数比例基数
一、 统计表
（一）统计表的意义与制作原则
1．意义：统计表用简明的表格形式，有条理 地罗列数据和统计量，方便阅读、比较和计算。
2. 基本格式：三条线（顶线、标目线、底 线），三部分（标题、标目、数字） 3. 基本结构：包括：表号、标题、标目、线条、 数字、备注 4. 种类：简单表和组合表 5．制表原则：重点突出、层次清楚
• 基本概念：标准组、标化组
13
•
直接法的计算
• 1) 选择年龄别人口数作标准时，直接法标准化率的 计算公式为：
p Ni pi
Ni为标准年龄别人口数N，为实际年龄别死亡率
N为标准人口总数。
是预期死亡数，它除以
标准人口总数N即得直Ni接pi 法的标准化死亡率。
14
• 2)选择年龄别人口构成比作标准时，直接 法标准化率的计算公式为：
17
标准化组的选择
• 标准化组的选择: 标准化法计算的关键是选择 统一的标准构成。选择标准构成的方法通常有 三种：
– 1.两组资料中任选一组资料的人口数（或人口构成） 作为两者的“共同标准”。
– 2.两组资料各部分人口之和组成的人口数（或人口 构成）作为两者的“共同标准”。
– 3.另外选用一个通用的或便于比较的标准作为两者 的“共同标准”，如采用全国、全省或全地区的数据作 为标准。
• 因此需要在绝对数的基础上计算相对数。
2
第一节：常用相对数
• 常用的相对数：
– 一、率 – 二、构成比 – 三、相对比
3
一、率
率：说明某现象发生的频率或强度。 常以百分率（%）、千分率（‰）、
万分率（1/万）、十万分率（1/10万）等表 示，计算公式为：
率同某期时可期能内发发生生某某现现象象的的观观察察单单位位总数数比例基数
统计学ppt(全)
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一节 统计与统计学
一. 统计与统计学的含义 二. 统计学的性质和作用
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
1 -4
一、什么是统计？
1. 统计工作
收集数据的活动
2. 统计数据
▪ 对现象计量的结果
3. 统计学
分析数据的方法与技术
经济、管理类 基础课程
统计学
什么是统计学?
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类 基础课程
统计学
统计指标体系
由若干个相互联
系相互制约的统计指 标组成的一个统计指 标系统
•基本统计指标体系
•专题统计指标体系
1 - 36
经济、管理类 基础课程
2. 17世纪中叶的政治算术学派可看作是统计学的开端
3. 19世纪，沿着约翰·格朗特所开创的人口统计以及 沿着威廉·配第所开创的经济统计有了进一步的发 展
4. 威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路；约 翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路
5. 政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定 了基础
Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
1 - 19
Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
经济、管理类 基础课程
统计学
历史上著名的统计学家
Jacob Bernoulli (伯努利) (1654-1705) Edmond Halley (哈雷) (1656-1742) De Moivre (棣美佛) (1667-1754) Thomas Bayes (贝叶斯) (1702-1761) Leonhard Euler (欧拉) (1707-1783) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) Friedrich Gauss (高斯) (1777-1855) Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Karl Pearson (皮尔森) (1857-1936) Ronald Aylmer Fisher (费歇) (1890-1962) Jerzy Neyman (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980)
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。
相关主题