第十章统计学
统计学第十章 非参数统计方法
4
参数统计与非参数统计
• 参数统计
– 对那些其总体分布族或称统计模型只依赖于有限个实参 数的问题,通称为“参数统计问题”,也就是说,总体 分布服从正态分布或总体分布已知条件下的统计检验, 称为参数检验,研究这一问题的统计分支称为参数统计。 参数统计的大部分方法要求所分析的数据至少是定距尺 度测量的结果。如统计学中的检验、检验等,都属于参 数检验。
13
符号检验
•符号检验的步骤
–建立假设
–计算检验统计量
•检验统计量S+为S—和。 S+表示为正符号的数目, S—表示 为负符号的数目。 S+ + S— =n,n是符号的总数目。
–作出判定
•要对假设作出判定,需要找到一个值P。因为对于S+和S—
来说,抽样分布是一个带有θ=0.5(表示成功的概率)的二
F0 (x) 表示一个特定的累积概率分布函数,也就是说,对于任一值,
x 值代表小于或等于值的那些预期结果所占的比例。于是,可以定
义
与 Sn (x) 之F0 (间x) 的差值,即
Sn (x) F,0 (x若) 对每一个x值来说,
两者与十分接近,也就是差异很小,则表明经验分布函数与特定
分布函数的拟合程度很高,有理由认为样本数据来自具有该理论
15
游程检验
• 游程检验的步骤
– 提出假设:零假设为:随机产生(随机性) – 检验统计量:R (游程个数)
– 随机性假设的拒绝域为 :{R≤c1} ∪ {R ≥c2 },(c1< c2)
7
2. 单样本非参数检验
2020/2/4
8
χ2 检验
统计学-第十章 时间序列分析
1
38(a1)
2
42(a2)
3
39(a3)
4
37(a4)
5
41(a5)
解: a 38 42 39 37 41 39.(4 台/天) 11111
三、平均发展水平
3.由绝对数时间序列计算的序时平均数
(2)由时点序列计算序时平均数
②间隔不相等的连续的时点数列
a af
季度在某地区销售量的走势 250 200
图。
150
100
那么,如何预测该品牌 50
空调2018年各个季度在该地 0
区的销售量呢?
单位:销售量(百台)
3
第一节 时间序列概述
一、时间序列概述
1.定义:将表明社会经济现象在不同时间发展 变化的某同一指标数值,按时间先后顺序排列所形 成的序列。(规模和水平)
③序列中每个指标的数值,通 常通过连续不断的登记取得。
由反映某种现象在一定 时点(瞬间)上发展状况的总量 指标所构成的绝对数动态序列所 处的数量水平。其中时点序列无 时点长度;两个相邻时点间的时 间距离称为时点间隔。也可为 日、周、旬、季、年等。
①序列中各个指标的 数值不可以直接相加;
②序列中指标数值的大小与其 时间间隔长短没有直接联系;
表9.3 我国普通高校毕业生数(时期序列)
年份 1912-1948 1978 1995 2000 2004 2014 2016
毕业生数(万人) 21.08 16.5 80.5 95 239.1 669.4 756
10
第二节 时间序列分析的基本原 理 一、时间序列分析的意义
:以时间序列为依据,对影响动态序列变 动过程的主要因素及其相互关系进行分解与综合, 以认识社会经济现象发展变量的规律性,借以鉴别 过去、预测未来的分析研究工作。
统计学第十章(方差分析)
第十章方差分析一、单项选择题:1.在方差分析中,( )反映的是样本数据与其组平均值的差异。
A.总离差平方和B.组间离差平方和C.抽样误差D.组内离差平方和2.∑∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛k1i 21-j ij n i i x x ——是( )。
A.组内平方和 B.组间平方和C.总离差平方和D.因素B 的离差平方和3.∑∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛k1i 21-j ij n i i x x ——是( )。
A.组内平方和 B.组间平方和 C.总离差平方和D.总方差4.单因素方差分析中,计算F 统计量,其分子与分母的自由度各位( )。
A.k ,nB.k ,n-kC.k-1,n-kD.n-k ,k-15.方差分析基本原理是( )首先提出的。
A.费雪B.皮尔逊C.泰勒D.凯特勒6.组间离差平方和反映的是( )。
A.抽样误差B.系统误差C.随机误差D.总误差7.组内离差平方和反映的是( )。
A.抽样误差B.系统误差C.随机误差D.总误差8.单因素方差分析的对立和假设是( )。
A.μμμk 21===B.差距不显著,,,μμμk 21C.不是全部相等,,,μμμk 21D.全部不相等,,,μμμk 219.单因素方差分析的零假设是( )。
A.μμμk 21===B.差距不显著,,,μμμk 21C.不是全部相等,,,μμμk 21D.全部不相等,,,μμμk 2110.在方差分析中,若F k -n 1,-k 05.0F )(>,则统计推论是( )。
A.各组间的总体均数不全相等B.各组间的总体均数都不相等C.各组间的样本均数都不相等D.各组间的总体方差不全相等11.为研究温度对菌种生产率的影响,将温度控制在三个水平上,则应该使用( )。
A.单因素方差分析B.双因素方差分析C.独立样本t 检验D.三因素方差分析12.为分析学历对收入的影响,调查了50个职工,按学历高低分成四组,使用单因素方差分析,则F 检验临界值为( )。
10统计学第十章--统计表与统计图
第24页,共54页。
第25页,共54页。
直条图的纵轴尺度起点必须为零示意图
第26页,共54页。
2.圆图和百分比条图
➢ 圆图(pie chart)是以圆形总面积作为100%,将 其分割成若干个扇面表示事物内部各构成部分 所占的比例。
➢ 百分比条图(percent bar chart)是以矩形总长度 作为100%,将其分割成不同长度的段表示各构 成的比例。
箱式图(box plot)
茎叶图(stem-leaf plot)
误差条图(error bar chart)
第21页,共54页。
1.直条图(bar chart)
用相同宽度的直条长短表示相互独 立的某统计指标值的大小。直条图按 直条是横放还是竖放分卧式和立式两 种,按对象的分组是单层次和两层次 分单式和复式两种。
早产 20.5
先天异常 5.6 先天心 5.2
其它 22.5
出生窒息 21.7
肺炎 18.1 颅内出血
6.4
图10-2 某年某地城市婴儿死因构成比
第29页,共54页。
例10-6 图10-3是根据某地20世纪70年代和80 年代恶性肿瘤发病登记资料绘制成的百分比条 图。由图可见不同年代主要恶性肿瘤中,鼻咽 癌和肝癌构成减少,肺癌明显增加。
(4)统计图用不同线条和颜色表达不同事物和 对象的统计量,需要附图例加以说明。图 例可放在图的右上角空隙处或下方中间位 置。
第20页,共54页。
二、常用统计图
1.直条图(bar chart) 2.圆图(pie chart)和百分比条图(percent bar chart)
3.线图(line graph) 4.直方图(histogram) 5.统计地图(statistical map) 6.其他特殊分析图
统计学课后答案(第3版)第10章时间序列分析习题答案
第十章 时间序列分析习题答案一、单选1.B ;2.D ;3.B ;4.A ;5.C ;6.D ;7.B ;8.B ;9.C ;10.A 二、多选1.ABCE ;2.ABC ;3.AC ;4.ABE ;5.BD ;6.BD ;7.CDE ;8.BCD ;9.ABD ;10.ABCD 三、计算分析题1、甲分公司平均发展速度=186200=104% 乙分公司平均发展速度=186240=114% 2、7、8、9月平均职工人数分别为:1942196192;1962192200;1902200180=+=+=+ 第三季度月平均职工人数==+++321961922002180193.3≈194(人) 3、=++⨯+⨯+⨯8000600040001.1800005.1600004.14000107%4、第一季度月平均工业总产值==++3630520540563.3(万元)第一季度月职工人数==+++325265125102490510(人) 则:第一季度月平均劳动生产率=105.15103.563=5、解:(1)(2)年序t 平均工资指数(环比)5期移动平均趋势1 112.70% —2 112.60% —3 118.50% 120.80%4 124.80% 122.60%5 135.40% 122.50%6 121.70% 119.52%7 112.10% 114.60%8 103.60% 108.76%9 100.20% 106.00%10 106.20% 105.78%11 107.90% —12 111.00% —各年份移动平均趋势值和原序列如下:移动平均可以消除原序列中的一些随机扰动和短期波动,期数越长,平滑作用越强;移动平均的作用就是消除序列随机和短期影响,从而能够发现序列的趋势。
(3)年份平均工资指数(环比)指数平滑值α=0.3误差平方指数平滑值α=0.5误差平方1 112.70% ————2 112.60% 112.70% 1E-06 112.70% 1E-063 118.50% 112.67% 0.003399 112.65% 0.0034224 124.80% 114.42% 0.010777 115.58% 0.008515 135.40% 117.53% 0.031922 120.19% 0.0231426 121.70% 122.89% 0.000142 127.79% 0.0037137 112.10% 122.54% 0.01089 124.75% 0.0159948 103.60% 119.40% 0.024979 118.42% 0.0219739 100.20% 114.66% 0.020919 111.01% 0.01168910 106.20% 110.32% 0.001701 105.61% 3.53E-0511 107.90% 109.09% 0.000141 105.90% 0.00039912 111.00% 108.73% 0.000515 106.90% 0.00168—109.41% —108.95% —合计 — — 0.105385 — 0.09056从上表数据看,采用平滑系数α=0.5拟合效果好。
第十章中财课件统计学
主成分分析的几何意义
x2
F1
F2
•
原始变量 不相关时, 主成分分 析没有效 果。
•
• •• • •••• •••••••••••••••••••••••• •••••••••• •••
•• • •
•
•
•• •
•• •
•• • • • • •
•
••
•• •••
• • ••
根据数据进行主成分分析。
中央财经大学统计学院 33
SPSS结果分析
有比较高的相关系数,可以使用主成分分 析方法。
中央财经大学统计学院 34
特征值和贡献率
前2个主成分的贡献率为81.42%。
中央财经大学统计学院 35
成分矩阵和特征向量
成分矩阵各列除以相应的特征值可以
得出特征向量。除以根号3.735
0.553 0.083 0.068
0.046 -0.080 -0.156
-0.068 -0.209 -0.199
-0.023 -0.117 0.075
0.022 -0.073 0.188
-0.082 0.467 -0.201
0.421
F1=0.162简历格式*+0.213外貌*+0.040学 习能力*+……+0.236适应力*。 式中带星号的变量表示标准化后的变量
其余主成分的表达式依此类推。
中央财经大学统计学院 31
用SPSS计算的主成分得分
把原始变量标准化;按照主成分的计算公 式可以计算出主成分得分。
注:SAS、S-plus、R等软件可以直接给出 主成分的系数表和主成分得分。
中央财经大学统计学院 32
最新人大版_贾俊平_第五版_统计学_第10章_方差分析PPT课件
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平,其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如,每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据,是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2
…
x12
…
x22
…
:
:
:
:
xn2
…
水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平) H1: m1 ,m2 ,… ,mk不全相等
身所造成的,后者所形成的误差是由系统性因素造成的, 称为系统误差
2.两类方差 (1)组内方差(误差平方和 、残差平方和、 SSE)
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如,无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
(2)组间方差(因素平方和、SSA)
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如,四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差,也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8
统计学原理第10章统计预测与决策
这种模型适用于预测对象处于稳定 状态或没有明显的增减变动趋势的 情形。显然,该模型虽然简单,但 是它只能给出粗略的估计值。
返回
固定平均数预测模型
这种模型是把研究时期的各期观测值的
简单平均数,作为下一期的预测值。其 Nhomakorabea公式是:
y t1y1y2 tyt
yt t
该模型只适用于预测对象无明显增减变
主观概率法的操作步骤 (1)准备相关资料; (2)编制主观概率调查表; (3)汇总整理; (4)判断预测。
领先指标法
领先指标法就是通过将经济指标分为领 先指标,同步指标和滞后指标,并根据 这三类指标之间的关系进行分析预测。 领先指标法不仅可以预测经济的发展趋 势,而且可以预测其转折点。
二、领先指标法
三、常用的定性预测方法
(一)德尔菲法 (二)主观概率法 (三)领先指标法 (四)厂长(经理)评判意见法 (五)推销人员估计法 (六)情景预测法
德尔菲法
(一)德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique),是根据 有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、 预测的一种方法,是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查,专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来,取得尽量可靠的统一意见,对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序,适用于 长期趋势预测,特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
(2)加权移动平均数模型:
式中,
y t 1f1yt f1 f2 ytf 2 1 ffN N yt N 1
f1f2fN
完整版统计学习题答案第10章统计指数
第 10章统计指数——练习题● 1. 给出某市场上四种蔬菜的销售资料以下表:销售量 ( 公斤 ) 销售价格 ( 元 / 公斤 )品种基期计算期基期计算期白菜550 560黄瓜224 250萝卜308 320西红柿168 170合计1250 1300 ────⑴ 用拉氏公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数;⑵ 再用帕氏公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数;⑶ 比较两种公式编制出来的销售量总指数和价格总指数的差异。
解:设销售量为q,价格为p,则价值量指标、数量指标、质量指标三者关系为:销售额 =销售量×价格qp = q×p于是,对已知表格注明符号,并利用Excel 计算各综合指数的构成元素以下:销售价格销售量 (公斤 )品种(元 /公斤 )q0p0 q0p1 q1p0 q1p1 基期计算期基期计算期q0 q1 p0 p1白菜550 560 880 990 896 1008 黄瓜224 250 2 448 500 475 萝卜308 320 1 308 320 288 西红柿168 170 3 504 408 510 合计1250 1300 ──2124 2281 于是代入相应公式计算得:⑴用拉氏公式编制总指数为:四种蔬菜的销售量总指数L qq1 p0 2124 104.16% ,q0 p0四种蔬菜的价格总指数L pq0 p1q0 p0107.73%⑵ 用帕氏公式编制总指数:四种蔬菜的销售量总指数为P qq1 p1 2281q0 p1103.83%四种蔬菜的价格总指数为P pq1 p1 2281q1 p0 107.39%2124⑶ 比较两种公式编制出来的销售量总指数和价格总指数,可见:拉氏指数>帕氏指数在经济意义上,拉氏指数将同胸襟因素固定在基期。
销售量总指数说明花销者为保持与基期相同的花销价格,因调整增减的本质购买量而以致本质开支增减的百分比;价格总指数说明花销者为购买与基期相同数量的四种蔬菜,因价格的变化而以致本质开支增减的百分比。
第十章 地统计学
§10 地统计学
区域化变量的的数字特征
区域化变量的一阶矩(数学期望)
E Z ( x)=( x)
区域化变量的二阶矩 ➢ 方差函数 ➢ 协方差函数 ➢ 变差函数(半方差函数)
方差函数 Var Z(x)=EZ(x) (x)2 E Z(x)2 2(x)
§10 地统计学
区域化变量的的数字特征-协方差函数
h 的一对点(xi , xi h)上测定的值,则定义Z(x)的实验半方 差函数为
ˆ(h)
1 N(h) 2N (h) i1
Z (xi h) Z (xi )
2
实验半方差是总体半方差的一个无偏估计量。
§10 地统计学
半方差实际计算中的几个问题
缺值情况 各向同性(isotropic) 取样不规则情况 实测数据量
Var Z (x) Z (x h) E Z (x) Z (x h)2 E Z (x)Z (x h)2
E Z (x) Z (x h)2
(h) 1 E Z (x) Z (x h)2 Var Z (x) Z (x h) 2 (h)
2
有了本征假设,在进行变异函数估计时,对同一个h,可以 得到无数个增量值,从而可以根据实际测定来估计变异函 数(半方差函数)。
§10 地统计学
地统计学与经典统计学的区别
经典统计学研究的变量是随机变量,该随机变量的取 值按某种概率分布而变化。地统计学研究的变量是区 域化变量,该区域化变量根据其在一个域内的空间位 置取不同的值,它是随机变量与位置有关的随机函数。 因此,地统计学中的区域化变量既有随机性又有结构 性。
§10 地统计学
§10 地统计学
C0/ ( C0 + C) 指标
块金方差与基台值之比C0/ ( C0 + C)反映的是随机因 素引起的空间异质性占总空间异质性的百分比。如果这 个值较大,相应块金效应就较小,说明在小尺度空间中被 研究对象变化较小,亦说明当前的采样密度对于所进行 的研究是足够的。 如果比例< 25 % ,说明变量具有强烈的空间相关性; 比例在25 %~75 %之间,变量具有中等的空间相关性; 比例> 75 %时,变量空间相关性很弱。
10第十章统计基础与统计方法自考质量管理学
汇报人:
1. 统计基础
目
2. 质量管理中的统计技术和方法
录
3. 总结
统计是一项收集、组织、分析、解释和展现数据的活动或方法。它为人们从 观测数据中获取信息、分析关系、形成知识。做出判断和决策提供了有效途径。 在质量管理理论与实践中,统计思想、统计技术和方法的应用,极大地增强了质 量管理理论研究和实践的能力。
1
统计基础
了解数据类型、统计量表、样本与总体、统 计参数、随机变量与概率分布等统计的基本 知识,是学习和应用统计技术和方法的前提。
一、统计量表与数据类型
数据是特定对象的观测值。使用不同的统计量表,可以得到不同类型的数据,相 应地,可以使用不同的统计方法进行分析和处理,获得不同的信息。基本的统计量 表、数据类型与统计方法如表10 - 1所示。数据是关于对象特性的描述,用于反映 和理解对象或事实,但不是对象或事实本身。
X
x1
x2
…
xn
P
p1
p2
…
pn
P(X=xi)=pi(i=1,2,…n)
三、概率与随机变量
4.常用随机变量的分布 常用的离散随机变量的分布有二项分布、泊松公布和超几何分布。常用的连续随机变服 分布有均匀分布、正态分布、对数正态分布等,最常用的是正态分布,它描述了许多质量特 性随机取值变化的规律性。特别重要的是,根据中心极限定理,一个变量无论其总体限从什 么分布,只要样本量足够大,来自这个总体的随机样本的均值就呈近似正态分布。 这里主要介绍正态分布。 如果一个随机变量I的概率分布呈正态分布,则其概率密度函数为:
2
质量管理中的统计技术和方法
在质量管理实践中,人们运用统计学原理,将基本的统 计技术运用于观察、分析和复决质量问题,产生了许多有用、 实用的统计方法。统计方法是关于收集、整理、分析、解释 和展现统计数据,并根据数据所反映的问题做出一定结论的 方法。它是统计技术的具体运用和专门化。
第十章--聚类分析
p
当q=2,即为欧式距离
当q=∞,有 dij () max xik x jk 1 k p (Chebychev)距离 , 称为切比雪夫
k 1
各指标同等对待(权数相同),不能反映各指标变
异程度上的差异 距离的大小与各指标的观测单位有关,有时会出现 不合理结果 没有考虑指标之间的相关性
50
51
将所有省份聚为3类,统计它们各个指数的 均值、标准差、最大值和最小值
52
2、利用裁判打分数据进行聚类分析。
性格、学习成绩、课余爱好等方面有许多共同之处,而关系比较疏远的同学在
这些方面有较大的差异性。为了研究家庭情况、性格、学习成绩、课余爱好等 是否会成为划分学生小群体的主要决定因素,可以从有关这些方面的数据入手,
进行客观分组,然后比较所得的分组是否与实际相吻合。对学生的客观分组就
可采用聚类分析方法。
第二,个体间的差异程度。衡量个体间的相似程度通常可采用简单相关系数或
等级相关系数。个体间的差异程度通常通过某种距离来测度。
为定义个体间的距离应先将每个样本数据看成k维空间的一个点,通常,点与 点之间的距离越小,意味着他们越“亲密”,越有可能聚成一类,点与点之间 的距离越大,意味着他们越“疏远”,越有可能分别属于不同的类。
Q型聚类:对样本进行聚类,使具有相似特征的样本聚集在一起,差异性
大的样本分离开来。
R型聚类:对变量进行聚类,使具有相似性的变量聚集在一起,差异性大 的变量分离开来,可在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分 析,实现减少变量个数,达到变量降维的目的。
凝聚方式聚类:其过程是,首先,每个个体自成一类;然后,按照某种方法 度量所有个体间的亲疏程度,并将其中最“亲密”的个体聚成一小类,形成 n-1个类;接下来,再次度量剩余个体和小类间的亲疏程度,并将当前最亲密 的个体或小类再聚到一类;重复上述过程,直到所有个体聚成一个大类为止。 这种聚类方式对n个个体通过n-1步可凝聚成一大类。
2015年《统计学》第十章 时间序列分析习题及满分答案
2015年《统计学》第十章时间序列分析习题及满分答案一、单项选择:1.时间数列中,每项指标数值可以相加的是(B )A.绝对数时间数列 B. 时期数列C. 时点数列D.相对数或平均数时间数列2. 下列属于时点数列的是(D)A. 某厂各年工业产值B.某厂各年劳动生产率C.某厂各年生产工人占全部职工的比重D.某厂各年年初职工人数3.发展速度与增长速度的关系是( B )A. 环比增长速度等于定基发展速度-1B. 环比增长速度等于环比发展速度-1C. 定基增长速度的连乘积等于定基发展速度D. 环比增长速度的连乘积等于环比发展速度4.年距增长速度是(C) A. 报告期水平/基期水平 B. (报告期水平—基期水平)/基期水平 C. 年距增长量/去年同期发展水平 D. 环比增长量/前一时期水平5.几何平均法平均发展速度数值的大小(C)A. 不受最初水平和最末水平的影响B. 只受中间各期发展水平的影响C. 只受最初水平和最末水平的影响,不受中间各期发展水平的影响D. 既受最初水平和最末水平的影响,也受中间各期发展水平的影响6.某厂第一季度三个月某种产品的实际产量分别为500件、612件、832件、分别超计划0%、2%和4%,则该厂第一季度平均超额完成计划的百分数为( C ) A. 102% B. 2% C. 2.3% D. 102.3%7.时期数列中的每个指标数值是(B)。
A、每隔一定时间统计一次 B、连续不断统计而取得C、间隔一月统计一次D、定期统计一次8.一般平均数与序时平均数的共同之处是(A)。
A、两者都是反映现象的一般水平 B、都是反映同一总体的一般水平C、共同反映同质总体在不同时间上的一般水平D、都可以消除现象波动的影响9.某企业1997年产值比1990年增长了1倍,比1995年增长了0.5倍,则1995年比1990年增长了( A )。
A、0.33 B、0.5 C、0.75 D、110.假设有如下资料:则该企业一季度平均完成计划为(B)。
统计学 第十章 国内生产总值核算
教学目的:通过本章的学习使学生掌握 国民经济核算的根本问题及国民经济核 算中一些重要指标的计算。
教学重点:国内生产总值的概念及其三 种核算方法。
教学学时:本章将用3个学时介绍。
〔二〕分类
1、社会产品按表现形态分为货物和效劳 货物是有形产品。表现为农业产品、工业产品和
三、常住单位
常住单位是在一国经济领土上具有经济利益中心 的机构单位。
“经济领土〞是在一国的地理领土上,加上本 国驻外使领馆、科研机构、援助机构和新闻办事处 等,扣除外国在本国的上述机构以后所构成的领土 概念。
“经济利益中心〞指时间上超过一年,有一定 的活动场所,从事一定规模的经济活动。
机构单位是国民经济统计的根本经济单位,是 指拥有资产、承担负债、能够从事经济活动并与其 它实体进行交易的实体单位。
建筑业产品。
效劳是无形产品。效劳表现为第三产业的活动。
2、社会产品按使用去向分为中间产品和最终产品 但凡本期生产、本期不再进一步加工的社会产品
为最终产品〔也称为最终使用〕;那些本期生产、 本期还要被进一步加工的社会产品那么为中间产品 〔也称为中间使用〕。
最终产品可以从不同层次上去理解。
一般,对全社会〔全国或地区〕来说,称最终产 品的价值为国内生产总值;对部门或企事业单位来 说,称为增加值。
2、国民总收入=国内生产总值+来自国外的要素收入净额
国民净收入=国民总收入-固定资本折旧
3、国民可支配总收入=国民总收入+来自国外的经常转移性收入净额
国民可支配净收入=国民可支配总收入-固定资本折旧
=Байду номын сангаас民净收入+来自国外的经常性转移收入净额
4、国民要素收入=国民净收入-生产税净额
统计学第8版第十章
统计学第8版第十章第八版的《统计学》是一本经典的教材,其中的第十章讨论了抽样分布和估计。
本章的内容非常重要,它为我们理解统计学的核心概念和方法奠定了基础。
在统计学中,抽样分布是指从总体中抽取多个样本,并计算出样本统计量的分布情况。
这里的样本统计量可以是样本均值、样本比例等。
通过研究抽样分布,我们可以了解到样本统计量的变异性和分布形态,从而进行合理的估计和推断。
在抽样分布的讨论中,我们首先需要明确总体的分布情况。
对于大样本情况,根据中心极限定理,样本均值的抽样分布近似服从正态分布。
而对于小样本情况,我们需要运用t分布来进行估计。
这些分布特性在实际应用中非常重要,它们为我们提供了可靠的估计方法和推断依据。
在进行估计时,我们通常使用点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据计算出一个单一的数值作为总体参数的估计值,比如样本均值作为总体均值的估计值。
而区间估计则是给出一个区间,该区间内的值有一定的概率包含了总体参数的真实值。
这两种方法各有优缺点,在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
除了估计,我们还需要对估计结果的精度进行评估。
这就引入了估计的标准误差和置信水平的概念。
标准误差是估计值的变异程度的度量,它越小表示估计结果越精确。
而置信水平则是对估计结果的可信程度的度量,一般常用的置信水平有95%和99%。
通过标准误差和置信水平的概念,我们可以对估计结果进行合理的解释和评估。
本章还介绍了假设检验的基本原理和步骤。
假设检验是一种用于判断总体参数是否符合某个特定假设的统计方法。
在进行假设检验时,我们首先需要提出一个原假设和一个备择假设。
然后,通过计算样本数据的统计量,比较其与理论值的差异,来判断原假设是否成立。
假设检验方法的使用可以帮助我们做出科学的决策,避免主观臆断和盲目行动。
总的来说,第十章的内容是统计学中非常重要的一部分。
通过学习抽样分布和估计的基本原理和方法,我们可以更好地理解和运用统计学的知识。
统计学第10章习题
一、 单项选择题:1. 某单位的营业收入如下:200万,220万,250万,300万,320万,则平均增长量为( )(A) 5120 (B) 4120 (C) 5200320 (D)42003202. 报告期水平与某一固定时期水平之比的指标是( )(A)逐期增长量 (B)累计增长量(C)环比发展速度 (D)定基发展速度3. 间隔相等的间断时点数列的序时平均数的计算公式是 ( ) (A)na a ∑=(B)na a a a a a n n 2 (21321)+++++=-(C)12 (21321)-+++++=-n a a a a a a n n(D)∑-=--++++++=11112321212...22n i in n n f f a a f a a f a a a4. 某厂近四个月来的产品销售额如下:200万,210万,230万,270万,则平均增长速度 ( )(A)4200270 (B)3200270 (C)12002704- (D) 12002703-5 增长量是指( ) (A)报告期水平与基期水平之比(B)基期水平与报告期水平之差(C)报告期水平与基期水平之比减1(D)报告期水平与基期水平之差6. 某单位四年管理费用的环比增长速度为3%,5%,8%,13%, 则平均发展速度为 ( ) (A)4%13%8%5%3⨯⨯⨯ (B)4%113%108%105%103⨯⨯⨯(C)4%13%8%5%3⨯⨯⨯-1 (D)4%113%108%105%103⨯⨯⨯-17.某商店五年的营业额为:20万,30万,35万,45万,50万,则 平均增长速度为( )(A)530 (B) 430 (C)120505- (D) 120504-二、单项选择题1、 时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为( )A 、趋势B 、季节性C 、周期性D 、随机性2、某银行投资额2004年比2003年增长了10%,2005年比2003年增长了15%,2005年比2004年增长了( )A 、15%÷10%B 、115%÷110%C 、(110%×115%)+1D 、(115%÷110%)-13、某种股票的价格周二上涨了10%,周三上涨了5%,两天累计涨幅达( )A 、15%B 、15.5%C 、4.8%D 、5%4、如果某月份的商品销售额为84万元,该月的季节指数为1.2,在消除季节因素后该月的销售额为()A、60万元B、70万元C、90.8万元D、100.8万元5、在以下资料中,应该用几何平均法计算年平均数的是()6、某市近五年各年体恤衫销售量大体持平,年平均为1200万件,7月份的季节比率为220%,8月份月平均销售量比7月份低45%,正常情况下8月份的销售量应该是()A、1452万件B、121万件C、220万件D、99万件7.如果采用12项移动平均修匀时间数列,那么所得修匀数列比原数列首尾各少( )A、 12项数值B、 6项数值C 、5项数值D 、4项数值二、下列各题中正确的打√,错误的打×() 1.某产品的销售与季节因素有关,现根据各年的季销售量数据测定季节变动,若某季的销售量明显受季节变动影响,则该季的季节指数肯定大于100%。
《统计学第十章》课件
概率密度函数
描述连续随机变量在各个 取值上的概率大小。
随机变量的数字特征
数学期望
描述随机变量的平均值或中心趋势,计算公式为E(X)=∑xp(x)。
方差
描述随机变量取值分散程度,计算公式为 D(X)=E[(X−E(X))^2]=∑x^2p(x)−[E(X)]^2。
协方差与相关系数
描述两个随机变量之间的线性相关程度,协方差计算公式为 Cov(X,Y)=∑xyp(x,y)−E(X)E(Y),相关系数计算公式为 ρXY=Cov(X,Y)D(X)D(Y)。
时间序列分析的应用实例
股票市场分析
通过分析股票价格的时间序列数据,可以了解股票价格的 走势和波动规律,从而进行投资决策和风险管理。
气象数据分析
气象数据具有明显的季节性和周期性特征,通过时间序列 分析可以更好地了解气候变化的规律和趋势,为气象预报 和气候变化研究提供支持。
经济数据分析
时间序列分析在经济领域应用广泛,如对GDP、通货膨胀 率、就业率等经济指标进行分析和预测,为政府和企业的 决策提供依据。
2023 WORK SUMMARY
THANKS
感谢观看
REPORTING
回归分析的概念与步骤
总结词
理解回归分析的概念和步骤是进行回归分析 的关键。
详细描述
回归分析是一种统计分析方法,用于研究一 个或多个自变量与一个因变量之间的关系。 通过回归分析,可以估计因变量的值,并了 解自变量对因变量的影响程度和方向。回归 分析通常包括以下步骤:确定研究问题、选 择合适的自变量和因变量、收集数据、进行
众数
出现次数最多的数值。
数据的图表展示
折线图
用于展示数据随时间或其他变 量的变化趋势。
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同MA一样, 参数(天数)越多地RSI,结论越可靠。 (1)短期RSI>长期RSI,属多头市场 (2)短期RSI<长期RSI,属空头市场 但只是作为参考。
33
2.根据RSI取值的大小判断行情
将100分成四个区域,
根据RSI的取值落入的 区域进行操作。 这些分界线不是很明确, 有时30%,70%,15%, 85%也可 市场是强市,要买入, 强过头要卖出,物极必 反,量变到质变。
6
(4)指标的徘徊
是指指标处在进退都可的状态 (5)指标的转折 是指指标的图形发生了调头,这种调头有时候
是一个趋势的结束和另一个趋势的开始。 (6)指标的盲点 盲点是指指标无能为力的时候。
7
三、技术指标的本质
每一个技术指标都是从一个特定的方面对股市
进行观察。 通过一定的数学公式产生技术指标,这个指标 就反映股市的某一方面深层次的内涵,这些内 涵仅仅通过原始数据是很难看出来的。 技术指标进行的是定量分析,使具体操作的精 确度大大提高。
一般移动的基础时间天数越少,移动平均线对
股价的反应越灵敏,反之则越迟钝。
14
3.移动平均线的判断准则
Granvile八大法则:(Joseph Granvile) 根据价格与一条移动平均线之间的关系确定的研判 买卖八大准则: 四大买入信号: 移动平均线由下跌转为盘局或上升,且股价向上突 破移动平均线时,为买入信号 股价虽跌破移动平均线,但又立即回升到持续上升 的移动平均线上,为买入信号 股价在平均线上方,股价虽下跌但未跌破移动平均 线就又转为上升,为买入信号 股价突然暴跌,跌破移动平均线,离移动平均线较 远,有可能反弹,是买入信号
4
(2)指标的交叉Cross
技术指标中的两条曲线发生了相交或交叉(金叉、
死叉)
同一技术指标不同参数两条曲线的交叉
技术指标曲线与横坐标轴交叉
5
(3)指标的高位和低位
高位和低位是指指标进入超买区和超卖区
超买区Overbought 和超卖区 Oversold 达到何种程度可以被认为是极端值 既然是极端值,实际中出现机会应该不多
2
二、技术指标的应用法则
技术分析的应用法则主要通过
以下几个方面进行: (1)指标的背离 是指指标的走向与股价走向不一致。
3
技术指标背离Divergence
技术指标曲线波动方向
与价格曲线的趋势方向 不一致
顶背离
Negative Divergence
底背离
Positive Divergence
(1)从DIF和DEA的取值和这两者之间的相对取指 对行情进行预测。应用法则为: a.DIF和DEA均为正值时,属多头市场。 DIF向上突破DEA是买入信号; DIF向下跌破DEA只能认为是回档,作获利了结。 b.DIF和DEA均为负值时,属空头市场。 DIF向下突破DEA是卖出信号; DIF向上穿破DEA只能认为是反弹,作暂时补空。
10
特点: (1)追踪趋势。 (2)滞后性 (3)稳定性 (4)助涨助跌性 (5)支撑线和压力线的特性
11
二、移动平均线的计算与种类 1.简单移动平均线 (1)先计算出n日算术平均值Mt
Mt
pt
t 1
n
n
Pt为每日收盘价
12
(2)随后随着日期推移, 计算
22
移动平均线的优缺点:
优点:
(1)能避免人为的短线做收盘价陷井; (2)能看出变动趋势,自动发出买卖信号;
缺点:
(1)其表现的平均股价与实际股价有超前或滞后, 难于把握股价的最高点或最低点; (2)在采用简单移动平均线时,如果价格波幅不大, 就会出现锯齿式交错的买卖信号, 使讯号追随者无所适从。
撞顶和撞底次数:至少2次,至多4次
42
二、KDJ指标
KD指标的中文名称是随机指数(stochastic),
是由George Lane首创的,在图表上由K和D两 条线组成的,故称为KD线。 1.KD线的计算公式 (1)先计算未成熟随机值RSV (row stochastic value)
31
2.相对强弱指标的计算
计算公式
C RSI ( n) C C
t1 t1
100
t2
其中:
该指标实际表示在n天之内,股价向上波动的
幅度占总的波动幅度的百分比。 为了计算简便,还可以采用指数平滑的方法。
Ct 1
Ct 2
是n天中股价涨幅之和 是n天中股价跌幅之和
32
二、应用法则 1.不同参数的两条或多条RSI曲线的联合使用,
以50%为中轴将其分为上下两个区域
40
(1)%R低于20时,表示行情将处于超卖状态,
即将反弹,可以伺机买入。 20这一横线称为买进线,但行情进入超卖区并 不表示会立即反弹,只能在突破20线时方可买 入 (2)%R高于80时,表示行情处于超买状态, 即将回落,可以寻机卖出。 80这一横线称为卖出线。但行情进入超买区并 不表示会立即回落,只能在跌破80线时方可卖 出。 (3)当%R由超卖区向上爬升超过50中轴线时, 表示涨势转强,可以继续买进。 (4)当%R由超买区向下滑落跌破中轴线时, 41 表示跌势转强,可以继续卖出。
15
3.移动平均线的判断准则
四大卖出信号:
移动平均线由上升转为盘局或下跌,且股价
向下突破移动平均线时,为卖出信号 股价虽突破移动平均线,但又立即跌破到持 续下降的移动平均线下,为卖出信号 股价在平均线下方,股价虽上升但未突破移 动平均线就又转为下降,为卖出信号 股价突然暴涨,突破移动平均线,离移动平 均线较远,有可能回档,是卖出信号
而此时,股价却对应的是一峰比一峰高,这叫 顶背离。 股价这一涨是最后的衰竭动作(如果出现跳空 就是最后缺口),这是较强烈的卖出信号。相 反是底背离。 RSI在低位形成两个依次上升的谷底,而股价还 在下降,这是最后或接近最后一跌,此时应建 仓。
36
RSI的实例
37
最早起源于期货市场,中国股市广泛应用。 一、威廉指标(%WMS或%R) 是由Larry William于1973年提出的,全称为威
C Ln n日RSV 100% H n Ln
实际上就是%R,可能使两者产生的途径不同,
各自取了不同的名字
ห้องสมุดไป่ตู้
43
(2)计算K、D值
对RSV(%R)进行指数平滑,就得到K
值: 2 1 当日K值 昨日K值 当日RSV 3 3 对K值进行指数平滑,得到D值: 2 1 当日D值 昨日D值 当日K值 3 3 初始的K、D值可用50来代替,计算出 来的K、D总是介于0和100之间 (3)计算J值 它反映的是K值和D值的离乘程度,以领 先KD找出底部和头部。在实际中很少用 到。 44 J 3D 2K
24
N日指数型平滑移动平均值的计算公式:
N 1 2 EMA N EMAy N C N 1 N 1 其中, EMAy N :N日的前一日指数平滑移动 平均值 N:天数 C:当日收盘价 离差值的计算公式:
DIF EMA(n) EMA( N ) n、N:天数,一般取12日和26日
16
10.4 指 标 分 析
(一)移动平均线
8
1.含 义
2.功 能 1 3 2
5
7 6 4
3.葛 兰 维 尔 法 则
4.不 足 5.乖 离 率
17 BIAS=(当日收盘价-n日移动平均价)/n日移动平均价
3.移动平均线的判断准则
根据移动平均线之间的关系确定的研判趋势准则: 看交叉: 金叉:黄金交叉,短期移动平均线向上突破长期移动平 均线,表示后市看好,发出买入信号, 死叉:死亡交叉,短期移动平均线向下突破长期移动平 均线,表示后市看淡,发出卖出信号。 看排列:
廉超买超卖指标,简称%R,他利用摆动点来测 量股市的超买超卖现象,并预测循环高点或顶 点,是一种短期的技术指标。
38
1.计算方法
C Ln n日% R 100% H n Ln 其中,C:当日收盘价 Ln :n日内最低 价 H n :n日内最高价 n:设定的天 数,n一般取市场波动周期的一半天数, 比如5日,10日等。 2.研判方法 %R的数值与随机指数的数值一样,也 在0到100之间波动。但从计算公式可看 出,%R与随机指数的刻度正好相反。 其数值越小,表示市场买气越重;反之, 39 数值越大,表明市场卖气越浓。
第10章 技术指标法
Technical Indicator
1
第一节
概述
一、定义 没有明确的定义。 按事先规定的固定的方法对原始的数据进行处 理,将处理之后的结果制成图表,并用制成的 图表对股市进行行情研究。 原始数据指的是开盘价、最高价、最低级、收 盘价、成交量和成交金额(4价2量),有时还包 括成交笔数。
34
3.从RSI的曲线形状上来判断行情 同KD指标一样,当RSI在较高或较低的位置形
成头肩形和多重顶底,是采取行动的信号。这 些形态一定要出现在较高位置和较低位置,离 50%越远越好。 RSI在一波一波的上升和下降中,也可画趋势线, 如支撑线和压力线一旦被突破,该采取行动。
35
4.从RSI与股价的背离方面判断行情 RSI处于高位,并形成一峰比一峰低的两个峰,
多头排列:短、中、长三条平均线从上往下排列 空头排列:短、中、长三条平均线从下往上排列
18
常说的死亡交叉和黄金交叉,实际上就
是向上向下突破支撑和压力的问题。
19