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差别。 特点:1)抽样误差是不可避免; 2)有统计规律性。
产生原因:个体差异(生物变异)
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11
6、频率(frequency)、概率(probability)、小概 率事件
(1)频率: 一次随机试验出现各种可能结果的比例。
例如,投掷一枚硬币,结果不外乎出现“正面”与
“反面”两种,在重复多次后,出现“正面” 或“反
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17
2. 数值变量与计量资料
1) 数值变量(numerical variable) :变量值是定量的, 表现为数值大小,一般有度量衡单位。如:身高(cm)、 体重(kg)。
2) 计量资料(measurement data) :由一群个体的数值 变量值构成的资料,即一群变量值。
如:长沙市2011年7岁男孩身高值(118.6cm,121.8cm…)
P(A) 0.05或 P(A) 0.01
件。
称为小概率事
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湖南风采: 中奖概率大约为: 1/671万 交通事故: 发生概率为:1/20万
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16
三、统计资料的类型
变量与统计资料的分类方法 1. 概述
数值变量…………..构成计量资料 分类变量
无序分类变量………构成计数资料 有序分类变量………构成等级资料
2)等级资料(ranked data):一群个体按有序分类变量的级别 清点每级有多少个个体,即分级个体数。 如:某地某人群EB病毒抗体反应: –:65, +:5, ++:6
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20
108 名高血压患者治疗后的临床记录如下:
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

第十一章 国民经济统计基础知识 《统计学》PPT课件

第十一章  国民经济统计基础知识    《统计学》PPT课件
10 - 14
统计学
STATISTICS
二、国民经济行业分类 行业分类是国民经济的基本分类,是构成三 次产业划分和其它一些国民经济分类的基础。 在世界各国,国民经济行业分类往往以“国 家标准“的形式公布实施。随着国民经济的 不断发展,一些新的行业出现,旧的行业消 亡,我国国民经济行业分类也作过多次修订。 现行的行业分类标准将国民经济分为20个门 类,各门类下又进一步划分98个大类。
10 - 7
统计学
STATISTICS
(2)国民经济总量统计 国民经济总量统计是对一定时期内国民经济运行总成 果的统计核算,是对一国国民经济的基本规模和水平 的核算。国内生产总值核算是其中的重要内容。 (3)国民经济过程统计 国民经济过程统计从数量方面反映国民经济运行的结 果是如何产生的? 财政政策、金融货币政策、价格 问题等是如何影响国民经济运行结果的。 。
10 - 2
统计学
STATISTICS
(一)全面系统反映国民经济运行状况 国民经济是一个非常复杂的运行系统,不同部门,不同环节之间存在着复杂 的经济联系,准确地了解这个系统难度很大。需要借助一种行之有效的工具, 国民经济核算就是这样一种工具。它通过系列 科学的核算原则和方法把描 述国民经济各个方面的基本指标有机地组织起来,将国民经济运行过程清晰 地展现出来。它既反映了国民经济运行的过程和全貌,又反映了国民经济的 主要比例和平衡关系。 美国经济学家萨谬尔森指出:“国内生产总值是20世纪最伟大的发明之一。 与太空中的卫星能够描述整个大陆的天气情况非常相似,国内生产总值能够 提供经济状况的完整图像,它能够帮助总统、国会和联邦储备委员会判断经 济是在萎缩还是在膨胀,是需要刺激还是需要控制,是处于严重衰退还是处 于通涨威胁之中。没有像国内生产总值这样的总量指标,政策制定者就会陷 入杂乱无章的数字海洋而不知所措。国内生产总值和有关数据就像灯塔一样, 帮助政策制定者引导经济向着主要的经济目标发展。”

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图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了,避免过 多的装饰和复杂的背景,突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中,应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性,提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误,来 源可靠,避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息,应提 供清晰的注解和说明,帮助读
标准差
方差的算术平方根,反映 数据波动程度,标准差越 小,数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称,偏向某一方向,可 分为左偏和右偏。
一种对称分布,其形态由均值和标准 差决定,具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度,峰度越 高,数据分布越尖峭;峰度越低,数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平,表示在原假设为真时,拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理,包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析,如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现,为 市场决策提供支持。
案例二:医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件,设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能,可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。

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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

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连续数值型数据分布的统计量 指标
1.集中趋势:平均值、加权平均值、算术平均值
简单均值就是一组数据值之和除以其数据个数 ;加权平均的均值与其各个数 值的个数有关 ;几何平均是适用于特殊数据的一种平均数,只要用于比率的 平均。
距,频数密度才能准确反映频数分布的实际情况。 返回
13
连续数值型数据的显示方法
分组数据的图形显示——直方图 这是406例汽车的马力的直方图
60
40
20
0
50
100
150
200
汽车马力
14
连续数值型数据的显示方法
未分组数据的显示方法——箱线图 箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的,它由一个箱子和两条线段 组成,5个特征值为:最大值、最小值、中位数和两个四分位,下面是 406例产地为美国、欧洲和日本三个地区的汽车马力值的箱线图。欧洲箱 线图有两个离群点。
数据分组的步骤: 1.确定组数,可以按斯特奇斯(Sturges)提出的经验公式来确定组 数K;K=1+lgn/lg2。n为数据的个数,对结果四舍五入即为组数; 2.确定各组的组距。组距是上限与下限的差,组距=(最大值-最小 值)/组数; 3.根据分组整理成频数分布表。 分组需要“不重不漏”,因此习惯上规定“上组限不在内”。若有 的值过大,可以设置开口组。等距分组由于各组的组距相等,各组频 数分布不受组距大小的影响,可以从频数分布中直接观察频数分布的 特征和规律,而不等距分组就必须计算频数密度,频数密度=频数/组
结束
4
你要归纳整理的是什么类型的数 据?
1.已分类数据(定类、定序) 2.连续、数值型数据(定距、定比)
返回
5
你想如何归纳整理数据?
1.分类计算频数和百分比

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)

统计学之统计整理培训教材实用PPT(86张)

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30
10.1
200~300
25
9.2
300以上
15
8.5
组中值=L+d/2 =300+100/2
2020/=11/32 50
组距数列的几个具体步骤解释
a.求全距
RXma x Xmin
b.确定组距及组数 R≤组距(d) ×组数(k)
确定组距的原则:
要能区分各组的性质差异 要能反映总体资料的分布特征 为方便计算,尽可能为5,10,50,100,500的 整数倍
己知某车间有24名工人,他们的日产量 (件)分别是:20,23,20,24,23,21,22, 25,26,20,21,21,22,22,23,22,22, 24,25,21,22,21,24,23.要求根据以上资 料编制变量数列。
排序后 20,20,20, 21,21,21,21,21, 22,22,22,22,22,22, 23,23,23,23, 24,24,24, 25,25, 26,
2020/11/2
1.单项数列
(1)概念 指每个组值只用一个具体的变量值表现的数列
(2)编制条件:
变量是离散变量 变量的不同取值个数较少
同时 具备
(3)编制步骤
a.将原始资料按照变量值大小顺序排列。 b.按变量值分为若干组。 c.设计综合表(整理表),整理出变量值出现的次数。
2020/11/2
【例】
组距
每组变量值变动区间的长度,为上下限之差
组中值
2020/11/2
每组变量取值范围的中点数值
组中值上限 下限 2
开口式组距数列组中值的计算:
先计算开口组的假定上、下限: 首组假定下限=首组上限-相邻组组距 末组假定上限=末组下限+相邻组组距

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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。
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连续数值型数据分布的统计量 指标
1.集中趋势:平均值、加权平均值、算术平均值
简单均值就是一组数据值之和除以其数据个数 ;加权平均的均值与其各个数 值的个数有关 ;几何平均是适用于特殊数据的一种平均数,只要用于比率的 平均。
距,频数密度才能准确反映频数分布的实际情况。 返回
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连续数值型数据的显示方法
分组数据的图形显示——直方图 这是406例汽车的马力的直方图
60
40
20
0
50
100
150
200
汽车马力
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连续数值型数据的显示方法
未分组数据的显示方法——箱线图 箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的,它由一个箱子和两条线段 组成,5个特征值为:最大值、最小值、中位数和两个四分位,下面是 406例产地为美国、欧洲和日本三个地区的汽车马力值的箱线图。欧洲箱 线图有两个离群点。
300
200


马力285 2源自31000N=
249
American
71
European
79
Japanese
国别
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15
你有何种数据?
1.分类数据(定类、定序) 2.连续数值型数据(定距、定比)
返回
16
分类数据分布的统计量指标
1.集中趋势:计算众数、中位数
众数是一组数据中出现次数最多的变量值;
中位数是一组数据排序后,处于中间位置的变量值 ;
SPSS实现:Analyze—Descriptive Statistics—
Descriptives
12
数据分组法
数据分组包括单变量分组和组距分组两种,单变量适合离散变量分组, 一般数据都使用组距分组。
数据分组的步骤:
1.确定组数,可以按斯特奇斯(Sturges)提出的经验公式来确定组 数K;K=1+lgn/lg2。n为数据的个数,对结果四舍五入即为组数;
几何平均值:用于计算比率的平均,实际应用 中,主要用于社会经济现象的年平均增长率;
极差(Range):也称全距,是一组数据的最大 值和最小值之差;
方差:各变量与其均值离差平方的平均数;
标准差(std.Deviation):即是方差的平方根; 与方差不同的是,标准差具有与变量值一样的 量纲,实际的意义要比方差清楚。
40-49 岁
6 2 3 1
49-50 岁
2 1 1 ——
<40岁在本 级别中的比 率
89.33% 80% 50% 50%
合计
75 15 8 2
合计
56
28 12 4
84% 100
返回
9
如何整理连续数值型数据?
1.描述连续数值型数据的统计量及数据分 组法
2.图表显示
返回
10
连续数值型数据统计量及数据 分组法
2
数据的分类
•根据数据测量的尺度:分为定类数据、定 序数据、定距数据、定比数据
•根据描述对象与时间的关系:分为截面数 据和时间序列数据
•根据统计数据的收集方法:分为观测数据 和实验数据
3
你想要干什么?
一.归纳、描述或者显示数据 二.观察变量和数据的分布 三.比较组间数据的不同 四.变量之间显著性关系的测度 五.相似数据分组的测度 六.相似变量的压缩测度
2.离散趋势:异众比率、四分位差
异众比率是指非众数组的频数占总频数的比率,用Vr表示,Vr= (Σfi-fm)/Σfi。 四分位差也称内距或者四分间距,计算方法:Qd= QU - Ql。四分 位差反映的是50%数据的离散程度,其数值越小,说明中间数据
越集中,反之,越分散。
3.频数分布和百分比
返回
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2.确定各组的组距。组距是上限与下限的差,组距=(最大值-最小 值)/组数;
3.根据分组整理成频数分布表。 分组需要“不重不漏”,因此习惯上规定“上组限不在内”。若有 的值过大,可以设置开口组。等距分组由于各组的组距相等,各组频 数分布不受组距大小的影响,可以从频数分布中直接观察频数分布的 特征和规律,而不等距分组就必须计算频数密度,频数密度=频数/组
50 40 30
频数
20 10 0
员工级别
年龄段
Analyze——Descriptive Statistics——Crosstabs
返回
8
比率值的计算及显示
Analyze——Reports——Case summaries
员工级别
员工 领班 主管 经理助理
<30 30-39 岁岁
47
20
7
5
2
2
—— 1
返回
7
两分类变量数据的图表及图形 显示
员工级别
<3 0岁
30-39 岁
40-49 岁
4950岁
合计
员工
47 20
领班
7
5
主管
2
2
经理助理
— —
1
6
2 75
2
1 15
3
18
1 —— 2
合计
56 28 12 4 100
员工 领班 主管 经理助理
<30岁 30-39岁
40-49岁 50-60
各级别各年龄段频数
统计学基础知识培训
2007年5月
1
根据测量尺度数据的分类
姓名 甲 乙 丙 丁 戊 戌
1999年某公司员工情况明细表
性别
级别
年龄 绩效分数
1
0
21
8.6
1
0
25
7.8
0
0
26
9.2
1
1
27
7.9
1
1
25
8.9
0
2
31
8.4
月均收入
2479 2345 2547 2689 2776 3124
注:1.本表纯属虚构,如有雷同实属巧合;2.性别栏0代表男,1代表女;级 别栏0代表员工,1代表领班,2代表主管;3.绩效栏10分为满分。
频数
75 15 8 2 100
百分 (%)
累积百 分比 (%)
75% 75.00%
15% 90.00%
8% 98.00%
2% 100%
100% ——
频数
各级别员工人数表
80
频数
70
60
50
40
30
20
10
0
员工 领班 主管 经理助理
Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
1.统计量:度量集中趋势的统计量包括平 均数、几何平均;度量离散趋势的统计 量包括极差、方差和标准差等。
3.数据分组:分组是根据统计分析的需要, 将原始数据按照某种标准划分成不同的 组别,形成分组数据,分组后计算数据 出现的频数,形成频数分布表。
11
各常用统计量的计算方法
平均值(mean):一组数据之和除以数据个数;
结束
4
你要归纳整理的是什么类型的数 据?
1.已分类数据(定类、定序) 2.连续、数值型数据(定距、定比)
返回
5
你想如何归纳整理数据?
1.分类计算频数和百分比
2.计算两分类变量下的频数和百分比
3.计算比率值:比率是各不同类别数值之 间的比值
返回
6
分类变量的图形及图表显示
员工级别
员工 领班 主管 经理助理 合计
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