《商务统计分析》课件—07分类数据分析

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7 6 5 4 3 2 1 0
一季度
二季度
三季度
2018年 2019年
四季度
各组事迹对照
39%
20%
15%
30%
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01
02
A
B
C
D
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03
04
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09
10
20XX年每个月成交量对照
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A
B
C
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商务数据分析PPT

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汇报人:
汇报时间:xx年xx月
CONTENTS
01 年度工作概述 Add your the title
03 成功项目展示 Add your the title
02 工作完成情况 Add your the title
04 明年工作计划 Add your the title
Part 01
年度工作概述
70% 50% 20% 10%
明年工作计划
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标题四
文字是简单的熊猫图案再现 口语的 声音,因而更加清晰,
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成功项目展示
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商务数据分析报告PPT模板

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CONTENTS
1 工作内容概述
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3 市场数据分析
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2 工作重点介绍
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4 下步工作计划
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PART.03
市场数据分析
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Looking back at this stage of our work, we are aware of the shortcomings and problems in our work, and looking ahead to the next stage, we will continue our efforts and strive to take our work to a new level
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市场数据分析
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商务通用数据分析工作汇报PPT

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02
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LOREM IPSUM DOLOR sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam,
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商务统计学ppt课件

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精选ppt课件
17
统计的应用领域
hydrology(水文学)
industry(工学)
linguistics(语言学)
literature(文学)
manpower planning(劳动力计划)
management science(管理科学)
marketing(市场营销学)
medical diagnosis(医学诊断)

离散变量:取有限个值 连续变量:可以取无穷多个值
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30
统计中的几个基本概念
总体(参数) 平均数 μ 标准差 σ 比例 Π
样本(统计量) ¯x s p
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31
几个常用的统计软件 (software)
典型的统计软件
SAS SPSS MINITAB STATISTICA EXCEL
所研究的全部元素的集合,其中的每一个元素称为 个体
分为有限总体和无限总体
有限总体的范围能够明确确定,且元素的数目是有限的 无限总体所包括的元素是无限的,不可数的
2、样本(sample)
从总体中抽取的一部分元素的集合 构成样本的元素的数目称为样本容量
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28
参数和统计量
1、参数(parameter)
商务统计学 Business Statistics
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1
参考书籍:
• 商务统计学 戴维.M.莱文等著 贾俊平改编

中国人民大学出版社
• 统计学原理 谢启南 主编 暨南大学出版社
• 统计学原理 贾俊平 中国人民大学出版社
精选ppt课件
2
成绩评定方法
• 1.闭卷考试成绩(70%) • 2.平时作业、考勤和上机。(30%)

商务统计学教学课件

商务统计学教学课件

(三)指标体系中指标的分类
• 1、水平指标——(1)存量指标与流量 指标,(2)实物指标与价值指标。
• 2、比率指标——(1)比例相对指标, (2)比值相对指标,(3)动态相对指 标,(4)弹性相对指标,(5)强度相 对指标。
(四)指标体系设计的内容
1、确定统计指标体系的框架; 2、确定每一个指标的内涵和外延; 3、确定每个统计指标的计量单位; 4、确定每个统计指标的计算方法。
N0 CNn
(四)泊松分布
泊松分布是稀有事件出现次数的理 论分布模型,如自然灾害、意外事故、 机器故障等事件出现的次数都近似地服 从泊松分布。泊松分布概率模型为:
Pxmm e
m!
六、连续变量概率分布模型
连续型随机变量的取值范围可以是数轴上的 某个区间,也可以是整个数轴。由于它可以取 无穷多个不同的数值,所以描述其概率分布的 最完善方法是概率函数式。在理论分析中,描 述连续变量概率分布的最常用的概率函数式是 概率分布密度函数。
P x n 1 C n n 1p n 1 q n 0
(三)超几何分布
假设0-1总体中共有N个个体,其中取
“是”值的个体有N1个,取“非”值的 个体有N0个。现从不放回地随机抽取n个 个体,记x为取“是”值的个体数目,则
其 中 恰 有 n1 个 个 体 取 “ 是 ” 值 、 且 有 n0=n-n1个个体取“非”值的概率为:
二、统计学的作用
• (一)统计学在科学研究中的作用——提出假 说并判定假说的正确与否
• (二)统计学在生产中的作用——通过试验分 析找出最佳工艺,并对生产过程进行统计质量 控制。
• (三)统计学在管理中的作用——抽样调查了 解社会与市场,为决策提供依据;并可建立各 种社会与经济发展模型,定量地模拟社会与经 济的运行,既可分析社会与经济的发展及其结 构变化,又可进行政策效果的评价。

商务数据分析课件:分类模型应用

商务数据分析课件:分类模型应用

商务数据分析
5. 模型评价
• 案例通过精确度(Accuracy)、F值(F-value)、召回率(Recall)、 准确率(Precision)和AUC来评估模型性能。
• 从分类的整体准确度来看,神经网络的分类准确率达到70%以上,并且 优于其他算法;
• 使用了不平衡数据的处理后,代价敏感函数和集成方法取得了较好的 提升,而过采样和欠采样的处理对分类结果并无正面影响。
3. 数据预处理
商务数据分析
• (1)数据集成
• 将分属于不同数据表中的数据进行集成,依据各类编码,将所需 要的信息汇总到一个表上。
• (2)数据清洗
• 对集成后的数据进行数据缺失值、异常值的处理。具体操作如下:
• (I)删除严重缺失信息的特征; • (II)删除严重缺失的记录; • (III)删除存在异常值属性的记录; • (IV)填充空白未知类属性。
6.案例小结
商务数据分析
• 本案例将某保险公司的客户按照客户价值理论进行细分,选择客户 的总保险费和理赔得分两个变量分别代表客户的当前价值和潜在价 值,以此聚类得到客户的分类特征,最后利用分类算法构建新客户 的分类模型。由实验过程及结果对比分析可以得出以下结论:
• 首先,保险客户根据保费和理赔次数可以明显地分为四类,符合客户价值 矩阵理论,最有价值一类客户,即保费高、理赔少的客户只占到所有客户 的1%,大部分占到70%以上的客户都是保费较少的普通客户。
• (II)离散化
• 属性如车辆使用年限、座位数和排量有现实含义,可以根据车辆管理部门的规 定对连续型数据进行划分。
• 属性如年龄、使用年限,可以通过等宽或等频方式实现离散化。
• (III)标准化
• 利用标准化操作,将保险费映射到[0,9]区间上。

500页微立体商务汇报数据分析统计图表课件PPT模板

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现代商务数据统计学部分课件

现代商务数据统计学部分课件
市场=消费者群(顾客群)+ 购买力 + 购买欲望(消费需求)
二、市场体系
任何商务活动都与市场体系密切相关。这就是说,市场的理解还必须从市场体系的角 度出发,才能对市场有一个充分地认识。
从严格意义上说,市场体系既包括市场运行体系又包括市覆盖行体系。市场运行体系包 括市场机制、市场体制等。覆盖体系是由许多相互联系、相互制约的市场组成的。它包括主体 市场、客体市场、时间市场和空间市场。这些市场构成了多维立体的市场结构。因此 市场体
系应主要包括:市场机制、市场体制、市场结构。这就是说,一个完备的市场体系是由完备
的市场机制、完备的市场体制和完备的市场结构所构成。 市场机制:是指市场上直接发挥作用的价格、供求、竞争、税收、利率等诸因素所形成
的一个有机制约体系。 市场体制:是指市场的管理组织体系及其一系列管理制度的总称。 市场结构:是一个多维立体的市场结构。 就目前而言,不论是市场机制还是市场体制乃至市场结构都需要进一步完善。我国只有
1、 实物形态市场 实物形态市场上所交换的商品都是硬件商品。按照硬件商品的最终用途不同,实物形态市 场可分为:生产资料市场和生活资料市场。
2
(1) 生产资料市场 生产资料是指生产、加工企业对其进行再加工,而不能用于生活消费的中间产品,人们也 称之为工业品。 ① 生产资料的分类。我们所以对生产资料进行分类,其目的就在于了解不同的生产资料。 因为,不同的生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同,生产消费者的市场购买行为也不 同。按照生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同,可将生产资料划分为:主要原材料、 辅助材料和机械设备。 主要原材料。主要原材料是指构成产品实体的材料。如,建筑业在生产过程中耗用的砖、 瓦、沙、石和钢材等就构成了建筑产品的是实体. 辅助材料。辅助材料是指未构成产品实体并在生产过程中被耗用掉的材料。辅助材料是一 种与主要材料相结合,能使主要材料发生物理或化学变化的材料。如照明设备、机械设备上的 皮带以及机械加工使用的润滑油等,都是辅助材料。 机械设备。机械设备是指在生产过程中,作为劳动手段所使用的通用设备和专用设备。如, 加工制造业中使用的车床、刨床等就是通用设备;而采掘行业中使用的钻孔机、洗煤机等就是 专用设备。 按照生产资料本身的自然属性分类,可将生产资料分为:金属材料、电工材料、化工材料、 建材、机电设备等。 此外,生产资料还可以按其使用方向不同分为:生产用生产资料、维修用生产资料、储备 用生产资料等。 ② 生产资料市场的特点

商务数据分析PPT (2)

商务数据分析PPT (2)
学习单元九 服务分析
主题
the Themes
客户评价 客户维权
本单元内容概要
客户评价
9.1 客户评价
低评分分析 差评撤销分析 卖家服务评分分析 物流服务评价分析 商品评价分析
9.1.1 客户评价 低评分分析
低评分分析
第一,对宝贝和服务不满意
客服服务问题:例如,客服回复不及时/客服 与客户产生冲突/客服答复跟客户预期相差大。 物流问题:发少件,发货时间晚/到货时间长, 货物到货时破损。
比发现同类商品中有 更好更实惠的
9.2.1 客户维权 退款退货
退款退货
买家已付款,但卖家尚未处理订单的 订单已经发货,买家申请退款的 仅换货,不退款的 其他虚拟商品退款退货
9.2.1 客户维权 退款退货
退款退货
9.2.1 客户维权 退款退货
退款退货
9.2.2 客户维权 客户投诉
描述:主要针对产品本身质量问题,抑或 是产品本身与店铺所描述的不一致; 解决方法: A.对有质量的产品进行产品优化,更换供 应商; B.店铺对产品描述上不要夸大其词,造成 客户收货之后形成心里误差。
退款退货
客户投诉
9.2.1 客户维权 退款退货
01物流太慢,已经过了 买家预期使用的时间 文。
02
货物质量问题或者在运 输期间出现破损等情况
客观原因
退款退货
主观原因
01 买家对该商品无 目标性的购买, 在下单后后悔的
02买家在购买商品后,
在后续对商品的跟踪 追问中,对卖家客服 人员人员不满的
03买家购买后,对
描述:主要是客户对客服回复,处理问 题上的不满;以及客户与客服间产生冲 突。 解决方法: A. 提供客服的专业素质,对客服进行必 要客服的培训; B. 切记避免与客户产生冲突,对客户做 到耐心耐心再耐心。

《商务统计学》数据的图表展示

《商务统计学》数据的图表展示
例2-6 员工数越多的公司年收入也会越高吗 ?表2-12收集了20家公司的员工数和公司年 收入数据。试绘制员工数和公司年收入的散 点图,并分析它们之间的关系。
37
38
根据表2-12中的数据绘制的散点图如图2-20 所示。
39
16
2.2 数值型数据的图表展示
2.2.1 数据分组
第1步:求全距
全距(range)是最大值与最小值之差, 表明数据的变动范围。
第2步:确定组数
按照常规,一般使用520个组。对于小
样本数据,56个组即可。对于大样本
数据,分组个数要稍微多一些。
17
第3步:确定组距
组数和组距是相关的,组数越多意味着 组距越小,反之亦然。
当组数确定之后,组距可以用下面的公 式来计算:
组距
全距 组数
18
第4步:确定组限 组限是组与组之间的界限。 组距分组的每一组变量值中,最小值为
下限,最大值为上限。 一般来说,第一组的下限要比最小的观
察值小一点,最后一组的上限要比最大 的观察值大一点。
19
第5步:根据分组整理成频数分布表 将观察资料按组别进行归类整理,记录
(2)累积折线图
由累积分布资料制作的统计折线图,称 为累积折线图。
绘制累积折线图时,一般用横坐标表示 观察值,纵坐标表示累积频数或累积频 率。由于累积分布有向上累积和向下累 积两种情况,相应的累积曲线也有两条 。向上累积曲线类似于正“S”形,向 下累积曲线则类似反“S”形。
15
根据表2-6所作的累积折线图如图2-6所示。
pi
fi n
将每个组的频率乘以100就得到百分数或
百分比。

5
根据表2-2中的资料,计算出来的频率和百分 数分布见表2-3。

商务数据的分析与应用 - 7项目七 商品销售情况统计与分析

商务数据的分析与应用 -  7项目七  商品销售情况统计与分析

任务二
4
不同商品销售情况统计与分析
不同商品销售情况统计与分析
任务概述
卖家通过对不同商品的销售情况进行统计与 分析,可以直观地判定哪些商品卖得好,哪些商 品的销量不容乐观,从而相应地调整采购计划、 经营策略和促销方式等,以提高店铺的销量。
不同商品销售情况统计与分析
任务重点与实施 一、不同商品销量分类统计
$C$9), ROW()−1)”,并按“Ctrl+Shift+Enter”组合键确认,生成数组公式,得出排 名序号。
制作销售报表
任务重点与实施 三、商品销量排名分析
课堂解疑
内容详见课本P123-124
步骤03 选择I2单元格 ,在编辑栏中输入公式 “=LARGE($C$2:$C$9,R OW()−1)”,并按 “Ctrl+Enter”组合键确 认,得出排名第一的销售 额,然后设置其小数位数 为2。
制作销售报表
任务重点与实施 二、畅销与滞销商品分析
步骤09 选择C2单元格,在编辑栏中输入公式“=SUMIF(月销售报表 !$B$2:$B$66,$A2, 月销售报表!$H$2:$H$66)”,并按“Ctrl+Enter”组合键确认,计算 相应商品的总销售额。
步骤10 选择B2:C2单元格区域,向下拖动单元格区域右下角的填充柄至C9单元格, 填充其他销售总数和总销售额数据。
步骤04 选择A2:A66单 元格区域,单击“数据”选 项卡“数据工具”组中的“ 删除重复值”按钮,弹出“ 删除重复项警告”对话框, 保持默认设置,单击“删除 重复项”按钮。
制作销售报表
任务重点与实施 二、畅销与滞销商品分析
步骤05 弹出“删除重复值”对话框,保持默认设置,单击“确定”按钮,如图 7-7所示。重复值删除完成后会弹出提示对话框,单击“确定”按钮。

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在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
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商务数据分析PPT课件

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如图7.29所示;
图7. 29 建立数据模型
.
34
第7章
(2)单击数据选项卡→数据分析,弹出“数据分析”对 话框;
设置“移动平均”对话框,确定。
.
图7. 30 “移动平均”对话框
35
第7章
结果如图。单元格区域D5:D12即为标准误差。根据公 式yi+1=Mi得2006年的销售额预测应为M2005,所以为 640。
.
9
第7章
(1)建立方案
步骤如下:
建立模型:将数据、变量及公式输入在工作表中,如图7. 9所示。
在单元格“B7:B10”中保存着要进行模拟的4个变量,分别是:单价、 数量、单片成本和推销费率。
图7. 9 建立模型
.
10
第7章
图7. 10 “方案管理器”对话框 图7. 11 “编辑方案”对话框
例1企业向银行贷款10000元期限5年使用模拟运算表模拟计算不同的利率对月还款额的影响在企业的生产经营活动中由于市场的不断变化企业的生产销售受到各种因素的影响企业需要估计这些因素并分析其对企业生产销售的影响
第7章
商务数据处理分析
1
.
2
第7章
Excel提供了非常实用的数据分析工具,利用这些 分析工具,可解决数据管理中的许多问题,例如财 务分析工具、统计分析工具、工程分析工具、规划 求解工具、方案管理器等等。下面主要介绍财务管 理与统计分析中常用的一些数据分析工具。
对一个或多个公式计算结果的影响。 [例1]企业向银行贷款10000元,期限5年,使用“模拟
运算表”模拟计算不同的利率对月还款额的影响,
.
5
第7章
图7. 3 单变量模拟运算表
.
6

《商务数据分析》课件——第三章第二节

《商务数据分析》课件——第三章第二节

跳出率
浏览单页即退出的次数 页面访问数
流量类指标
【知识拓展】区别跳出率与退出率
跳出率和退出率是电商网站中非常重要,但极易造成混淆的 两个参数。跳出率是只访问了网站的一个页面的用户的比例:在 一个页面登陆,但是没有去访问任何其他页面就离开了网站。退 出率是从一个页面离开了网站的用户的比例(它包括了那些之前 在该网站浏览了其他页面的人)。一个有着高跳出率的页面可能 说明这个页面上的内容不是用户来到这个页面所期望看到的东西。 一个高退出率的页面可能说明这个网页导致了用户在他们想要的 流程中半途而废,需要改善内容来吸引用户或者对页面进行优化 内容。
会员回购 率
上一期末活跃会员
下一期时间内有购买行 为的会员
流量类指标
⑦会员留存率。
会员在某段时间内开始访问你的网站。经过一段时间后,仍 然会继续访问你的网站就被认作是留存,这部分会员占当时 新增会员的比例就是新会员留存率,这种留存的计算方法是 按照活跃来计算。另外一种计算留存的方法是 按消费来计 算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周 期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比 率。留存率一般看新会员留存率,当然也可以看活跃会员留 存。留存率反应的是电商留住会指标
流 量 类 指 标
流量规模类指标 流量成本类指标 流量质量类指标 会员类指标
流量类指标
2.1 流量规模类指标
独立访客数
流量规模 类指标
页面访问数
流量类指标
①独立访客数(Unique Visitor,简称UV)
独立访客数就是指访问电商网站不重复的用户数。在移 动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用 户。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏 览器上“种”一个cookie来标记这个用户,这样每当被 标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此 用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消 重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅 记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则 是按独立设备计算独立用户。入站UV进入网站之后,会 涉及到导出率、商品导出率和推荐商品点击率等指标。 如果出现了数据指标偏差,我们应该上述3个方面进行 相应的优化,提升用户的入站UV率。
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
• 对于两个分类变量的分析,主要是判断两个分类变量是否独立。 比如学生存在逃课与否的情况,学生又有性别之分。是否逃课和 性别就是两个分类变量。我们关心两者是否有关联,是不是某个 性别的学生逃课更加频繁。
• 独立性检验(test of independence):对于两个分类变量的分
析,主要是判断两个分类变量是否有关联。
0.05的临界值为7.815,所以未落入拒绝域。同样可以得到p=0.532>α=0.05,
所以不能拒绝 H0,即观察频数和期望频数之间的差异可能归因于随机因素,
顾客在四种主食之间是没有明显偏好的。
• 注意拟合优度检验除了可以处理期望频数相同的数据,同样可以处理 期望频数不同的分类数据。
7
7.2 两个分类变量的独立性检验
第7章 分类数据分析
1
第7 章 分类数据分析——目录
7.1 一个分类变量的拟合优度检验 7.2 两个分类变量的独立性检验 7.3 卡方检验中需要注意的地方
2
7.1 一个分类变量的拟合优度检验
• 当只研究一个分类变量时,利用 检验来判断各类别的 观察频数与期望频数是否一致。比如,各年度的汽车 销售量是否符合均匀分布、不同高校的就业率是否有 显著差异。
8
7.2 两个分类变量的独立性检验
➢ 独立性检验的原假设和备择假设的一般形式如下:
H0:变量A和变量B独立 H1:变量A和变量B不独立
➢ 独立性检验的检验统计量如下:
2
( f0 fe )2 . fe
式中,f0表示观察频数,fe表示期望频数,该统计量服 从自由度为 (r-1)(c-1)的 分布,r为行数,c为列数。
女性
合计
甜葡萄酒
51
39
90
半干葡萄酒
56
21
77
干葡萄酒
25
8
33
合计
132
68
200
解:首先提出如下假设:
H0 :饮酒者性别与葡萄酒偏好独立 H1:饮酒者性别与葡萄酒偏好不独立
11
7.2 两个分类变量的独立性检验
SPSS输出的结果如表7-5和表7-6所示:
表7-5 饮酒者性别与葡萄酒偏好的频数分布 饮酒者性别 * 葡萄酒偏好 交叉制表
表7-1 120人样本中最爱点的主食
最爱点的主食
频数
杂粮
24
面条
29
米饭
32
馒头
35
合计
120
解:首先提出如下假设:
H0 :观察频数与期望频数一致(无明显偏好) H1:观察频数与期望频数不一致(有明显偏好)
6
7.1 一个分类变量的拟合优度检验
SPSS输出的结果如表7-2和表7-3所示:
表7-2 顾客主食偏好的拟合优度检验(一) 人数
表7-3 顾客主食偏好的拟合优度检验(二) 检验统计量
杂粮 面条 米饭 馒头 总数
观察数 24 29 32 35 120
期望数 30.0 30.0 30.0 30.0
剩余残差 -6.0 -1.0 2.0 5.0
卡方
df 渐近显著性
主食偏好
2.200 3
.532
表7-3给出的检验统计量
,查 临界值表确定自由度为3、显著水平α为
验统计量的样本观察值得出的原假设可被拒绝的最小显著性水平,
若p值≤α,则在显著性水平α下拒绝H0;若p值>α,则在显著性水平 α下不能拒绝H0。
5
7.1 一个分类变量的拟合优度检验
例:B连锁餐厅老板想要了解顾客在餐厅就餐时最喜欢的主食,对120位顾 客进行调查,结果如表7-1所示。试评价顾客在这四种主食中选择时是否 存在明显偏好。
表7-6 饮酒者性别与葡萄酒偏好的 χ2独立性检验 卡方检验
Pearson 卡方 似然比 有效案例中的 N
值 6.447 6.461 200
渐进 Sig.
df (双侧)
2
.040
2
.040
表7-6给出的检验统计量2 6.447,查 临界值表确定自由度为2、显著水平α 为0.05的临界值为5.991,所以落入拒绝域。同样可以得到p=0.04<α=0.05, 所以拒绝H0,即饮酒者性别与葡萄酒偏好不独立,男性和女性饮酒者的葡萄 酒偏好不同。
葡萄酒偏好 甜葡萄酒 半干葡萄酒 干葡萄酒
合计
计数 期望的计数
计数 期望的计数
计数 期望的计数
计数 期望的计数
饮酒者6
25
8
21.8 11.2
56
21
50.8 26.2
132 68
132.0 68.0
合计 90 90.0 33 33.0 77 77.0 200 200.0
1
90
92
2
10
8
表7-8 准则2说明表
12
7.3 卡方检验中需要注意的地方
卡方检验中需要注意的地方有:
• 单元数量为2,各单元的期望频率需大于5, 如表7-7;
• 单元数量大于2,期望频率小于5的单元比例 不超过20%,如表7-8。
特殊情况该如何处理:
• 扩大样本量; • 将期望频数小于5的类别合并。
表7-7 准则1说明表
单元
fo
fe
2
( f0 fe )2 . fe
式中,f0表示观察频数,fe表示期望频数,该统计量服 从自由度为k-1的 分布,k为类别的个数。
4
7.1 一个分类变量的拟合优度检验
拟合优度检验的具体步骤为:
• 第一步:提出检验假设,建立检验标准; • 第二步:计算检验统计量 ;
• 第三步:用p值法进行判断,做出决策。假设检验问题的p值是由检
9
7.2 两个分类变量的独立性检验
独立性检验的具体步骤为:
• 第一步:提出检验假设,建立检验标准; • 第二步:计算期望频数和检验统计量 ;
• 第三步:用p值法进行判断,做出决策。若p值≤α,则在显著性水平 α下拒绝H0;若p值>α,则在显著性水平α下接受H0。
10
7.2 两个分类变量的独立性检验
例:葡萄酒行业协会想要了解饮酒者性别与葡萄酒偏好是否有关联,对 200名饮酒者进行调研,其中男性132人、女性68人,共三种葡萄酒类型: 甜葡萄酒、半干葡萄酒、干葡萄酒,样本资料见表7-4。试评价饮酒者性 别与葡萄酒偏好是否独立。
表7-4 男性与女性饮酒者葡萄酒偏好的样本资料
葡萄酒偏好
饮酒者性别
男性
• 拟合优度检验(goodness of fit test):当只研究
一个分类变量时,利用 检验来判断各类别的观察频数 与期望频数是否一致。
3
7.1 一个分类变量的拟合优度检验
➢ 拟合优度检验的原假设和备择假设的一般形式如下:
H0:观察频数与期望频数一致 H1:观察频数与期望频数不一致
➢ 拟合优度检验的检验统计量如下:
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