统计学课件--Ch11_高级统计方法-精选文档66页

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《统计学》完整ppt课件-2024鲜版

《统计学》完整ppt课件-2024鲜版

2024/3/27
20
符号检验
2024/3/27
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。
符号检验的应用场景
适用于对总体分布中心位置进行推断的场合,如质量控制 中的产品合格率检验、经济学中的收入分配公平性评价等 。
符号检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松,且对异常值不敏感 ;缺点是当样本量较小或数据分布严重偏态时,检验结果 可能不准确。
21
游程检验
01
游程检验的基本原理
通过计算样本数据中连续出现某一类别元素的游程数,判断两个或多个
总体分布是否存在显著差异。
02
游程检验的应用场景
适用于对二元分类数据的随机性进行检验的场合,如遗传学中的基因连
锁分析、密码学中的随机性检测等。
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03
游程检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松,且对样本量要求不高;缺点是当
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16
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。
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17
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04
CATALOGUE
时间序列的平稳性
03
阐述平稳时间序列的定义、性质及检验方法。
24
移动平均法预测
2024/3/27
移动平均法的基本原理
通过计算历史数据的移动平均值来预测未来值。
移动平均法的类型

统计学课件-Ch11高级统计方法

统计学课件-Ch11高级统计方法
生物医学研究
在生物医学研究中,贝叶斯统计也被广泛应用于基因定位、疾病诊断和预后预测 等领域。通过构建贝叶斯模型,可以综合考虑基因组数据、临床数据和先验信息 ,为疾病研究和治疗提供有力支持。
04
生存分析和可靠性统计
生存分析的定义与特点
生存分析的定义
生存分析是一种统计方法,用于研究 生存时间或过程的数据,包括死亡、 故障、治愈等事件的时间。它涉及到 对生存时间的描述和影响因素的分析 。
贝叶斯统计的基本思想
贝叶斯统计的基本思想是利用先验信息、样本信息和似然函 数来更新我们对未知参数的信念,并给出后验概率的估计。
贝叶斯统计的优势与局限性
优势
贝叶斯统计能够充分利用先验信息,对未知参数进行全面的概率描述,并能够 给出后验概率的估计,使得推断更加准确和可靠。此外,贝叶斯统计还具有模 型灵活、可解释性强等优点。
高级统计方法能够提供更 精确的参数估计和预测, 帮助决策者做出更准确的 决策。
推动统计学发展
高级统计方法的发展推动 了统计学的进步,为其他 学科提供了更强大的分析 工具。
高级统计方法的范围和特点
范围广泛
高级统计方法涵盖了多种领域 ,包括贝叶斯统计、非参数统 计、多元统计、时间序列分析
等。
灵活性高
高级统计方法能够根据数据的 不同特点选择合适的方法,具 有较高的灵活性。
高级统计方法的未来发展趋势
深度学习与统计方法的结合
深度学习作为人工智能领域的重要分支,与统计方法的结合将进一步提高数据处理和分 析的能力,为解决复杂问题提供更有效的工具。
基于数据科学的决策支持
随着数据科学的发展,高级统计方法将在决策支持中发挥更大的作用,为决策者提供更 加科学、客观的依据。

统计学ppt课件

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。

高级统计学统计学课件

高级统计学统计学课件

非线变量与因变量之间非线性关系的统计方法。
非线性回归模型转换
通过变量替换、函数变换等方法将非线性回归模型转换为线性回归模型。
常见非线性回归模型
指数回归、对数回归、幂回归等。
转换后模型解释与应用
解释转换后的线性回归模型,并探讨其在实际问题中的应用价值。
回归诊断及优化策略探讨
随着统计学知识的普及和应用领域的拓展,高级统计学将在更多领域发
挥重要作用,推动社会的进步和发展。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
数据的整理与展示方法
数据预处理
缺失值处理、异常值检测、数据变换等
数据整理
分组、编码、排序等
数据展示
表格、图表(条形图、饼图、直方图、箱线图等)
集中趋势与离散程度度量
集中趋势
均值、中位数、众数等
离散程度
方差、标准差、极差、四分位距等
分布形态与偏态、峰态判断
分布形态
01
对称分布、偏态分布(左偏、右偏)
未来发展趋势预测
01
大数据与人工智能的融合
随着大数据技术的发展,高级统计学将与人工智能更紧密地结合,推动
数据分析的智能化和自动化。
02
统计计算与可视化的发展
计算能力的提升将使得复杂统计模型的计算更加快速和准确,同时数据
可视化技术也将得到进一步发展,使得统计结果更加直观易懂。
03
统计学的普及与应用拓展
常见离散型和连续型随机变量分布
伯努利分布与二项分布
泊松分布及其应用
了解伯努利试验的概念,掌握二项分布的 概率计算公式及性质。
理解泊松分布的概念,了解泊松分布在实 际问题中的应用。
均匀分布与指数分布

【VIP专享】高级统计学课件11

【VIP专享】高级统计学课件11
目的在于获取居民轿车需求与现有用户使用等方面的各种信息,为公司调整、完善市场营销策略提供信息支 持。任务在于准确、系统地搜集该市私家车市场普及率、市场需求潜力、购买动机与行为、用户使用状况等方 面的信息。 2.调查对象和调查单位
调查对象为该市的全部市区居民家庭,不包括市辖县的居民家庭。调查单位为每户居民家庭。 3.调查内容与项目
轿车经销商 A 在 C 市从事轿车代理经销多年,有一定的经营实力,商誉较好,知名度较高。但近两年, C 市又新成立了几家轿车经销商,这对经销商 A 的经营造成了一定的冲击,轿车销售量有所下降。为了应对市场 竞争,经销商 A 急需了解 C 市居民私家车的市场普及率和市场需求潜力,了解居民对轿车的购买欲望、动机和 行为,了解现有私家车用户有关轿车使用方面的各种信息,以便调整公司的市场营销策略。为此,经销商 A 要 求市场调查部门组织一次关于 C 市居民轿车需求与用户反馈为主题的市场调查。 1.调查的目的与任务:
• 被调查家庭的基本情人口、人均年 收入、住房面积、停车位等。
• 居民家庭是否拥有私车。如果有则私车的类型、品牌、价位、购入时间等。 • 用户车况与使用测评。主要包括节能性能、加速性能、制动性能、外观造型、平稳性、故障率、零件供
应、售后服务等项目的满意度测评。
高级统计学
高级统计学研究的内容:统计预测 统计决策 统计软件 理论基础: 统计学原理 市场调查 计算机基础知识 市场调查案例分析的结论:(1)企业的生存与发展离不开市场调查。
(2)企业开发市场、满足市场的前提条件是充分“透视”市场。 (3)企业营销成功的关键是要对市场进行科学有效的市场调查与预测。 (4)市场调查是预测的基础和前提,而预测和决策是检验市场调查是否有效的重要标准。
第一章 统计资料搜集整理及显示

高级统计方法简介 PPT

高级统计方法简介 PPT
数/鉴别负载;鉴别力指数/方差百分比、残余鉴别力—— Wilk’S lambda;Fisher鉴别系数)
3.7 对数线性模型
主要功能:通过数学方法来描述多个分类变量的交
互频数分布;可以在控制其他变量的情况下研究任意 两个变量之间的关联
注意事项:
对数线性模型包括三类分析程序:分层模型分析 (从饱和模型入手得到简约模型)、一般模型分析(检验 简约模型能否准确拟合观测数据并推断总体)和logit 模型 分析(直接服务于分类变量之间的因果关系) 运用不同的模型,变量设置、项目设置均不同,能 够提供的功能类型也不同(整体检验、分层检验、单项
3.4 多元线性回归
主要功能:分析一个测量型因变量与多个自变 量之间的线性关系
注意事项:
因变量必须是测量型随机变量 若自变量为非测量型,则需设置虚拟变量 重点是回归模型的各项检验(整体线性拟合度检 验——方差分析+判定系数R^2;回归系数的检验—— T检验;多重共线性的检验——容忍度和方差膨胀系 数;残差项异方差检验和自相关检验) 难点:多重共线性、异方差和自相关的诊断和排除
3.9 多元方差分析
主要功能:同时分析和检验不同类别在多个测 量型变量上是否存在显著差别
注意事项:
因变量有多个且必须是测量型变量,自变量是非测 量型变量 因变量应为正态分布且方差相等,而且需要存在一 定程度的线性相关 例:Income、EduRatio、Natinality、Rural可构 建单因素二元模型、双因素二元饱和模型、双因素 二元非饱和模型
3.3 对应分析
主要功能:揭示定性/非测量变量之间的联系
基本步骤:
对定性/非测量型变量进行交叉汇总,得到对应分析 要求的汇总表(注意检查Crosstabs中是否有频数为 零的单元格) 运行程序(AnalyseData reduction correspondence) 检查运行结果和各种统计图,看是否已反映变量关系; 若否,调整参数重新运行 解释分析结果

《统计学教材》课件

《统计学教材》课件
随机变量可以取有限个或可数个值,其分布可以用概 率质量函数描述。
连续随机变量
随机变量可以取任何实数值,其分布可以用概率密度 函数描述。
分布函数
描述随机变量取值范围的函数,用于计算随机变量在 不同区间的概率。
随机变量的数字特征
数学期望
描述随机变量取值的平均水平,计算方法为所有可能取值 的概率加权和。
偏态分布
数据分布不对称,可能偏向一侧。
峰度
描述数据分布形态的统计量,用于判断数据分布 是否平坦或尖锐。
数据的其他描述性统计指标
方差
01
描述数据离散程度的另一个统计量,是每个数据点与平均数的
差的平方的平均值。
变异系数
02
标准差与平均数的比值,用于比较不同水平的平均数的离散程
度。
四分位数
03
将数据分为四个等份,分别表示数据的低、中、高和极高水平
回归系数的解释
解释自变量与因变量之间的相关程度和方向 。
多元线性回归分析
1 2
多元线性回归模型
描述多个因变量与多个自变量之间的线性关系。
多元线性回归的假设条件
误差项独立、同方差、无多重共线性、无异方差 性等。
3
多元线性回归的应用
预测、解释变量之间的关系、控制其他变量的影 响等。
07
非参数统计方法
医学
临床试验、流行病学研究、诊 断和预后预测等。
经济学
经济数据的分析、预测和政策 制定等。
02
统计数据的收集和整理
统计数据的来源和分类
统计数据的来源
数值型数据 顺序数据
统计数据的分类 分类数据
统计数据的收集方法
调查法 观察法
实验法 推断法

统计学课件ppt(全).

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)

统计学PPT课件

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11 - 31
一元线性回归模型
1. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项 的 方程称为回归模型
2. 一元线性回归模型可表示为
y = b + b1 x +
y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项 线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化
误差项 是随机变量
反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的 影响
正线性相关
11 - 10
散点图
(scatter diagram)
完全负线性相关
负线性相关
非线性相关
不相关
散点图
(例题分析)
【例】一家大型商业银行在多个地区设有分行 ,其业务主要是进行基础设施建设、国家重 点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。 近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良 贷款额也有较大比例的提高,这给银行业务 的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形 成的原因,希望利用银行业务的有关数据做 些定量分析,以便找出控制不良贷款的办法 。下面是该银行所属的25家分行2002年的有 关业务数据
简单相关系数 3. 若相关系数是根据总体全部数据计算的,
称为总体相关系数,记为
4. 若是根据样本数据计算的,则称为样本相 关系数,记为 r
11 - 15
相关系数
(计算公式)
样本相关系数的计算公式
r (x x)( y y) (x x)2 (y y)2
或化简为 r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
值,也表示 x 每变动一个单位时, y 的平均变动值
11 - 35
参数的最小二乘估计
11 - 36
最小二乘估计
1. 使因变量的观察值与估计值之间的离差平方和 达到最小来求得 bˆ0和bˆ1 的方法。即

统计学ppt课件

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数据分析工具
预测分析
Excel内置了多种数据分析工具,如直方图 、排列图、控制图等,有助于进行数据探 索和可视化。
Excel的数据分析工具还可以进行回归分析 、时间序列分析等预测分析,帮助用户预 测未来的趋势。
SPSS在统计学中的应用
数据输入和管理
SPSS提供了强大的数据输入和管理功能,可以方便地导 入、导出各种数据格式,并进行数据清洗和整理。
公式
(y = a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b) 其中 (a_1, a_2, ..., a_n) 是自变量的系 数,(b) 是截距。
目的
通过最小化残差平方和,找 到最佳拟合平面。
非线性回归
总结词
非线性回归是用于分析非线性关系的回归模型。
公式
(y = f(x)) 其中 (f) 是一个非线性函数。
将数据按大小排序后,位于中间位置的数值 ,反映数据的分布情况。
众数
出现次数最多的数值,反映数据的普遍情况 。
标准差和方差
衡量数据离散程度的指标,反映数据的波动 情况。
数据的可视化
图表
使用图表(如柱状图、折线图 、饼图等)直观展示数据之间
的关系和变化趋势。
直方图
用直方图展示数据的分布情况 ,便于观察数据的集中和离散 程度。
统计学ppt课件
目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 描述性统计 • 推断性统计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计软件介绍
01 统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和推断的科学,旨在通过数据揭 示现象的本质和规律。

高级统计方法概论PPT文档共110页

高级统计方法概论PPT文档共110页
高级统计方法概论
61、辍学如磨刀之石,不见其损,日 有所亏 。 62、奇文共欣赞,疑义相与析。
63、暧暧远人村,依依墟里烟,狗吠 深巷中 ,鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几,倏如流电惊。 65、少无适俗韵,性本爱丘山。Fra bibliotek 谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
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