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统计学完整全套PPT课件

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。
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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。

统计学完整ppt课件完整版

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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)

统计学基础知识(ppt 61页)

统计学基础知识(ppt 61页)

x = (1+3+5+4+7) = 20 = 4.0
5
5
样本的平均值等于4。
统计学术语(续3)
标准差 -衡量数据分散程度的一个指标。一般用表示总体,用s 或^
表示样本。
=
N

( X i - )2
i=1
N
总体的公式
S= =
n

( X i - X )2
i =1
n-1
样本的公式
方差 - 与平均值之差的平方的平均值。一般用s2或2来表示。
观测值变化
当重复进行测量的时候,通常会得到不同的答案, 这就是波动!
1. 系统波动 预期的和可预测的测量结果之间的差异。 举例:夏季和冬季相比,可以十分明确的说,夏天的气温比冬天高.
2. 随机波动 不可预测的测量结果之间的差异。 举例:夏季或冬季,任一选择两天,我们无法肯定的说哪天温度高。
观测值变化(续)
0.7
2.42E-01
0.8
2.12E-01
0.9
1.84E-01
1.0
1.59E-01
1.1
1.36E-01
1.2
1.15E-01
1.3
9.68E-02
1.4
8.08E-02
1.5
6.68E-02
1.6
5.48E-02
1.7
4.46E-02
1.8
3.59E-02
1.92.87E-02Fra bibliotek2.0
2.28E-02
注:数据均减去了100cm
频数
0
60
65
70
75
高度
用直方图形成一个连续分布

《统计学》完整ppt课件

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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。

统计学基础课件

统计学基础课件
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课程介绍
统计学的定义和作用
统计学是一门关于数据收集、分析、解释和展示的学科。它帮助我们理解数 据背后的规律和趋势,从而做出准确的决策。
统计学的发展历程
1
现代统计学
2
统计学在18世纪开始发展,随着数据
的大规模收集和计算机技术的进步,
统计学得到了广泛应用。
3
古代统计
古人使用图表和计数器来记录人口、 土地、财富等统计数据。
假设检验与置信区间
通过假设检验和置信区间确定统计结论的可 靠性和显著性。
常用的统计方法和技巧
假设检验
通过收集样本数据,并计算样本均值、标准差 等统计量,判断总体是否符合假设。
回归分析
通过建立数学模型,分析自变量和因变量之间 的关系及其对预测结果的影响。
数据可视化
通过图表、图形等方式将数据进行可视化展示, 帮助人们更好地理解和解释统计结果。
利用统计模型预测金融市场的风险和波动, 制定有效的投资和风险管理策略。
结论和要点
统计学是一门广泛应用于各个领域的学科,具有丰富的理论和实践价值。通 过学习统计学基础知识,我们可以更好地理解数据、分析问题,并做出准确 的决策。
抽样技术
选择适当的抽样方法,从总体中获取源自有代表 性的样本,以便进行统计推断。
统计学的应用领域
1 市场调研
2 医学研究
通过统计分析了解消费者需求和市场趋势, 为企业决策提供支持。
利用统计方法分析医学数据,研究疾病的 发病机制和治疗效果。
3 环境保护
4 金融风险管理
通过统计分析环境监测数据,评估和预测 环境变化,制定环境保护策略。
数据科学时代
随着大数据时代的到来,统计学与机 器学习、人工智能等领域相结合,发 挥着越来越重要的作用。

统计学ppt(全)

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)

《统计学基础》课件

《统计学基础》课件
《统计学基础》PPT课件
统计学基础的介绍
课程目标
1
掌握基本统计概念
理解统计学的基础概念,为进一步学习
应用常用统计方法
2
打下坚实基础。
学习和掌握常见的统计学方法,包括数
据收集、整理与分析。
3
解决实际问题
通过案例分析和实践训练,能够运用统 计学知识解决实际问题。
统计学的定义与重要性
统计学是一门研究数据收集、整理、分析与解释的科学,是决策制定和问题解决的重要工具。
基本概念和术语
总体与样本
了解总体和样本的概念,以 及它们在统计学中的重要性。
变量与常量
掌握统计学中的变量计与推断统计
学习区分描述统计和推断统 计的概念和应用领域。
常用统计方法
1
概率与统计分布
了解概率的基本概念,以及常见的统计分布,如正态分布和二项分布。
2
假设检验与置信区间
学习如何进行假设检验和构建置信区间,以进行统计推断。
3
相关分析与回归分析
掌握相关分析和回归分析的原理和应用,以研究变量之间的关系。
实际应用案例
市场调研数据分析
通过统计学方法分析市场调研数 据,为企业决策提供准确的市场 见解。
医学研究统计
运用统计学方法进行医学研究, 分析实验数据,推断治疗效果。
社会调查与问卷统计
通过统计学方法对社会调查和问 卷数据进行分析,发现群体趋势 和关联因素。
总结与回顾
通过学习《统计学基础》,我们掌握了基本概念和常用统计方法,并了解了 统计学在实际应用中的重要性。
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2019年8月29
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10
4.2 相对指标(相对数)
概念:
相对指标是两个有联系的指标对比的比值,反映
事物的数量特征和数量关系。 例子 作用:
(1)反映总体内在的结构特征;
(2)用于不同对象的比较评价; (3)反映事物发展变化的过程和趋势。
计划完成相对数
种类 结构相对数
比较相对数 强度相对数
是总体量的规定性在 一定时间、地点、条
件下的具体表现。
案例
2019年8月29
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4
统计指标
重要特点:具体性;综合性。
分类
数量指标 质量指标
描述指标 评价指标 监测指标
绝对数指标 相对数指标 平均数指标
2019年8月29
感谢你的观看
5
指标体系
具有内在联系的一系列指标所构成的
整体,即称为指标体系。
书上例子介绍了基于基本计算公式的几种变化情形。
(总原则是将数据还原到定义式所要求的意义上来 再进行相关的计算。)
例子
2019年8月29
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13
统计学基础
第七讲
主讲教师:王本玉
学时:32学时
2019年8月29
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14
2、结构相对指标
结构相对指标就是总体中某一部分的数值占总体 全部数值的比重,一般用百分数或系数表示.
表性。
2019年8月29
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24
常用的几种平均数:
概 念 计算 公 式
特点
2. 调和平均数 标志值倒
(xH) 数平均数
的倒数
简单:
xH

n 1/ xi
加权:
xH

mi mi / X i
优点:①灵敏度高; ②在某种不能计 算的条件下, 可以代替算术 平均数。
缺点:①不易理解; ②易受极值影响; ③有“0”值时不能 计算。
2019年8月29
感谢你的观看
25
常用的几种平均数:
概 念 计算 公 式
特点
3. 几何平均数
简单:
( xG)
N个变量
值连乘 xG n xi
积的N次 方根
加权:
xG fi xi f i
优点: ①灵敏度高; ②受极值影响小于
和 ③适宜于各比率之积 为总比率的变量求 平均。
缺点: ①有“0”或负值时 不能计算;
2019年8月29
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21
统计学基础
第八讲
主讲教师:王本玉
学时:32学时
19年8月29
感谢你的观看
22
4.3 平均指标(平均数)
概念:
平均指标反映同类现象的一般水平,是总体内各 单位参差不齐的标志值的代表值,也是对变量分 布集中趋势的测定。
2019年8月29
x
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数据集中区 变量x
感谢你的观看
19
不同时期 比 较 不同现象 比较
同一时期比较 同类现象比较
动态 相对数
不同总体 比较
强度
同一总体中
部分与部分 部分与总体 实际与计划
相对数 比 较 比 较 比 较 比 较
比例 相对数
结 构 计划完成
相对数 相对数 相对数
2019年8月29
感谢你的观看
20
应用原则:
(1)正确选择对比的基数; (2)必须注意统计的可比性; (3)相对指标要与总量指标相结合; (4)应选取多种相对指标结合分析。
2019年8月29
感谢你的观看
16
4、比较相对指标
比较相对指标就是将不同空间(国家或地区、 单位或企业)之间的同类指标数值作静态对 比而得出的综合指标,表明同类事物在不同 空间条件下的差异程度或相对状态。
比较相对指标可以用百分数、倍数和系数表 示。
计算公式可以概括如下: 比较相对数指标= 某地区(单位或企业)某类指标数值÷另一 地区(单位或企业)同类指标数值]×100%
基本统计指标体系
社会指标体系 经济指标体系
科技指标体系
分类
专题统计指标体系
是针对某项社 会经济问题而 制定的专项指 标体系,如工 业经济效益指 标体系、价格 指标体系等。
2019年8月29
感谢你的观看
6
4.1 总量指标(绝对数指标)
概念:总量指标是反映社会经济现象总规模、
总水平的总和指标。
作用:
(1)反映国情、国力和企事业单位人、财、物 的状况;
例子:某地区人口密度,零售商业网点密度、人 均占有量、人口出生率等等。
计算公式为: 强度相对指标= 某一总量指标数值÷另一个有联系而性质不同的
总量指标值 (分为无名数和有名数,一般是复名数,以及 正指标和逆指标)
2019年8月29
感谢你的观看
18
6、动态相对指标 动态相对指标就是将同—现象在不同时期的两
2019年8月29
感谢你的观看
29
统计学基础
第九讲
主讲教师:王本玉
2019年8月29
学时:32学感谢时你的观看
30
频率分布变了,均值也变。因此,严格地说,权数 应指频率。
调和平均数与算术平均数的区别
凡是掌握被平均指标的分母资料时,用算术平均法。
凡是掌握被平均指标的分子资料时,用调和平均法。
平均指标
(2)是国民经济宏观管理和企业经济核算的基 础性指标,是实行目标管理的工具;
(3)是计算相对指标和平均指标的基础。
2019年8月29
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7
分类:
按反映总体的内容分
标志总量 总体单位总数
按反映的时间状态分
时期总量 时点总量
按计量单位分
实物量 劳动量
价值量
国民经济统计中几个重要的生产总量指标:
3.3
3
2.5
4
2.0
5
3.3
9.9
2.5
10
2.0
10
合计
12
合计
例子:某两个国家人口数对比,某两个地区 的某种资源对比,我国某两个产粮大省某一 年粮食产量对比等等。
2019年8月29
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17
5、强度相对指标
强度相对指标就是在同一地区或单位内,两个性 质不同而有一定联系的总量指标数值对比得出的 相对数,是用来分析不同事物之间的数量对比关 系,表明现象的强度、密度和普遍程度的综合指 标。
以及一些不用数字测定的事物。
缺点: ①灵敏度和计 能力差 ②间断数Me。
2019年8月29
感谢你的观看
28
要点解释
权数
权数(Weighted),是分布数列中的频数或频率。
对求平均数具有权衡轻重的作用,是影响平均数变
动的两个因素之一(另一因素是变量值)。

(1) x =5
(2) x =5
(3) x =4.75
②偶数项数列只能 用正根。
2019年8月29
感谢你的观看
26
常用的几种平均数:
概念
计算 公 式
特点
4. 众数 分配数列 (Mo) 中出现次
数最多的
标志值位
置平均数
上限公式:
Mo
U

d2 d1 d2
i
下限公式:
Mo

L

d1 d1 d2
i
优点:①容易理解; ②不受极值影响。
缺点:①灵敏度和计算功 能差;

分子:标志总量 分母:总体单位总数

几何平均等于对数的算术平均 例
组距数列求中位数
是用插值法对中位数组分割的结果。 例
组距数列求众数
是以频数之差计算的比例分割众数组组距的结果。 例
2019年8月29
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31
例 求某种商品三种零售价格的平均价格 返回
价格(元) 销售量(斤) 价格(元) 销售额(元)
23
常用的几种平均数:
概 念 计算 公 式
特点
1. 算术平均数 标志总量
( x) 与总体单
位总数的
比值
简单: x xi n
加权:
x xi fi fi
优点:①容易理解, 便于计算;
②灵敏度高;
③稳定性好;
④ x x2 最小、 和 x x 0 。
缺点:①易受极值影响; ②在偏斜分布和U形 分布中,不具有代
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2
第4章 综合指标
主 要 内 容
2019年8月29
4.1 总量指标 (绝对数指标) 4.2 相对数指标(相对数指标) 4.4 平均数指标(平均数指标) 4.5 标志变异指标
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3
综合指标概述
回顾 统计指标
统计指标是综合反映统计总体数 量特征的概念和数值。
指标名称 指标数值
反映总体某一方面的质 的规定性, 是对总体本 质特征的一种概括。
个数值进行动态对比而得出的相对数,借以表 明现象在时间上发展变动的程度。通常以百分 数(%)或倍数表示,也称为发展速度。 计算公式如下:
动态相对指标=(报告期指标数值÷基期指标 数值)×100% 例子:经济增长速度,各种发展速度等。
区分:结构与比例,比较与动态以及强度相对 数。
2019年8月29
计算公式如下: 比例相对指标= (总体中某一部分数值÷总体中另一部分数值)
×100% 例子:某地区新生儿性别比例,消费与积累的
比例,国内生产总值中,第一、二、三产业的 比例 等等。
比例相对指标计算结果通常以百分比来表示, 还有以比较基数单位为 1 、100 、1000 时被比 较单位数是多少的形式来表示。
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