多媒体课件-商业统计第八周
多彩动态商务数据分析统计ppt图表模板
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Chart Analysis 01
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Intrinsicly leverage existing end-to-end
resources after long-term high-impact
total linkage. 10% 35% 45%
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20 2010 2011 2012 2013 2014 2015
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Intrinsicly leverage existing end-to-end resources after long-term high-impact total linkage. Globally administrate dynamic resources after economically sound growth strategies.
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多彩可视化统计 ppt图表
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Development 95% Business User
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Column Analysis
Intrinsicly leverage existing end-to-end resources after long-term high-impact total linkage.
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Area Chart
Intrinsicly leverage existing end-to-end resources after long-term high-impact total linkage.
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商务统计章节知识点总结
商务统计章节知识点总结第一章：统计学基础概念1.1 统计学的概念和作用统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，通过统计学的方法可以对数据进行分析和推断，以便做出科学决策。
在商务领域，统计学可以帮助企业分析市场、预测销售和制定营销策略。
1.2 统计学的基本原理统计学的基本原理包括总体和样本、变量、数据类型、测度尺度等内容。
理解这些基本原理对于进行商务统计分析非常重要。
1.3 统计学的应用范围统计学在商务领域有广泛的应用，包括市场调研、销售预测、风险评估、财务分析等方面。
第二章：数据类型和数据收集2.1 数据的类型数据可以分为定量数据和定性数据，定量数据可以进一步分为禺式数据和顺序数据，定性数据可以进一步分为名义数据和区间数据。
理解不同类型的数据对于选择合适的统计分析方法非常重要。
2.2 数据的收集方法数据的收集方法包括问卷调查、访谈、实地观察、记录和外部数据收集等。
在商务统计分析中，选择合适的数据收集方法对于数据的质量至关重要。
第三章：统计描述与概率分布3.1 描述统计描述统计是对数据进行整理、描述、总结和展示的过程，包括中心位置测度、离散程度测度、分布形态测度等内容。
在商务统计分析中，描述统计可以帮助我们了解数据的特征和规律。
3.2 概率分布概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率，包括离散型概率分布和连续型概率分布。
在商务统计分析中，概率分布可以帮助我们理解不同变量之间的关系和规律。
第四章：抽样与估计4.1 抽样方法抽样是指从总体中选取样本的过程，常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
在商务统计分析中，选择合适的抽样方法对于大规模数据的分析非常重要。
4.2 估计估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程，包括点估计和区间估计两种方法。
在商务统计分析中，通过估计可以得到总体参数的近似值，用于制定决策和预测。
第五章：假设检验与单因素方差分析5.1 假设检验假设检验是用来检验统计结论的正确性的方法，包括参数假设检验和非参数假设检验两种方法。
大学课件商务与经济统计习题答案(第8版,中文版)
Chapter 21Sample SurveyLearning Objectives1. Learn what a sample survey is and how it differs from an experiment as a method of collecting data.2. Know about the methods of data collection for a survey.3. Know the difference between sampling and nonsampling error.4. Learn about four sample designs: (1) simple random sampling, (2) stratified simple random sampling,(3) cluster sampling, and (4) systematic sampling.5. Lean how to estimate a population mean, a population total, and a population proportion using theabove sample designs.6. Understand the relationship between sample size and precision.7. Learn how to choose the appropriate sample size using stratified and simple random sampling.8. Learn how to allocate the total sample to the various strata using stratified simple random sampling.Chapter 21Solutions:1. a. x = 215 is an estimate of the population mean.b. 2.7386xs=c. 215 ± 2(2.7386) or 209.5228 to 220.47722. a. Estimate of population total = N x = 400(75) = 30,000b. Estimate of Standard Error =xNs400320xNs=c. 30,000 ± 2(320) or 29,360 to 30,6403. a. p= .30 is an estimate of the population proportionb. .0437ps=c. .30 ± 2(.0437) or .2126 to .38744. B = 15222(70)490072.983067.1389(15)(70)4450n===+A sample size of 73 will provide an approximate 95% confidence interval of width 30.5. a. x= 149,670 and s = 73,42010,040.83xs==approximate 95% confidence interval149,670 ± 2(10,040.83)or$129,588.34 to $169,751.66b. X= N x= 771(149,670) = 115,395,570xs= Nxs= 771(10,040.83) = 7,741,479.93Sample Surveyapproximate 95% confidence interval115,395,770 ± 2(7,741,479.93)or$99,912,810.14 to $130,878,729.86c.p= 18/50 = 0.36 and .0663p s =approximate 95% confidence interval0.36 ± 2(0.0663)or0.2274 to 0.4926This is a rather large interval; sample sizes must be rather large to obtain tight confidence intervals on a population proportion.6. B = 5000/2 = 2500 Use the value of s for the previous year in the formula to determine the necessary sample size.222(31.3)979.69336.00512.9157(2.5)(31.3)4724n ===+A sample size of 337 will provide an approximate 95% confidence interval of width no larger than$5000.7. a. Stratum 1: = 138 Stratum 2: 2x = 103Stratum 3: 3x = 210b. Stratum 1 1x = 1381 6.3640x s =138 ± 2(6.3640)or125.272 to 150.728Stratum 22x = 103Chapter 2124.2817xs==103 ± 2(4.2817)or94.4366 to 111.5634 Stratum 33x= 21038.6603xs==210 ± 2(8.6603)or192.6794 to 227.3206c.200250100138103210550550550stx⎛⎫⎛⎫⎛⎫=++⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭= 50.1818 + 46.8182 + 38.1818= 135.1818stxs=3.4092=approximate 95% confidence interval135.1818 ± 2(3.4092)or128.3634 to 142.00028. a. Stratum 1:11N x = 200(138) = 27,600Stratum 2:22N x = 250(103) = 25,750Stratum 3:33N x = 100(210) = 21,000b.stN x = 27,600 + 25,750 + 21,000 = 74,350Note: the sum of the estimate for each stratum total equalsstN xc.stN x= 550(3.4092) = 1875.06 (see 7c)Sample Surveyapproximate 95% confidence interval74,350 ± 2(1875.06)or70,599.88 to 78,100.129. a. Stratum 11p = .501.1088p s ==50 ± 2(.1088)or.2824 to .7176Stratum 22p = .782.0722p s.78 ± 2(.0722)or.6356 to .9244Stratum 33p = .213.0720p s =.21 ± 2(.0720)or .066 to .354b. 200250100(.50)(.78)(.21).5745550550550st p =++=c.st p s =.0530==d.approximate 95% confidence intervalChapter 21.5745 ± 2(.0530)or.4685 to .680510. a.[]222222300(150)600(75)500(100)(140,000)92.8359196,000,00015,125,000(20)(1400)300(150)600(75)500(100)2n ++===+⎛⎫⎡⎤+++⎪⎣⎦⎝⎭Rounding up we choose a total sample of 93.1300(150)9330140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭2600(75)9330140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭3500(100)9333140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭b. With B = 10, the first term in the denominator in the formula for n changes.2222(140,000)(140,000)305.653049,000,00015,125,000(10)(1400)15,125,0004n ===+⎛⎫+ ⎪⎝⎭Rounding up, we see that a sample size of 306 is needed to provide this level of precision.1300(150)30698140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭2600(75)30698140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭3500(100)306109140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭Due to rounding, the total of the allocations to each strata only add to 305. Note that even thoughthe sample size is larger, the proportion allocated to each stratum has not changed.222(140,000)(140,000)274.606056,250,00015,125,000(15,000)15,125,0004n ===++Rounding up, we see that a sample size of 275 will provide the desired level of precision.The allocations to the strata are in the same proportion as for parts a and b.Sample Survey1300(150)27598140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭2600(75)27588140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭3500(100)27598140,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭Again, due to rounding, the stratum allocations do not add to the total sample size. Another item could be sampled from, say, stratum 3 if desired.11. a. 1x = 29.53332x = 64.7753x = 45.2125 4x = 53.0300 b. Indianapolis29.5332± 29.533 ± 10.9086(.9177)or19.5222 to 39.5438Louisville64.7752± 64.775 ± 17.7248(.9068)or48.7022 to 80.8478St. Louis45.21252± 45.2125 ± (13.7238) (.9487)or32.1927 to 58.2323Memphis53.03002±53.0300 ± 18.7719(.9258)or35.6510 to 70.4090Chapter 21c.381455803705.426923362338233823310st p ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=+++= ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭d.11111115(1)66()38(32)33.777815p p N N n n ⎛⎫⎛⎫⎪⎪-⎝⎭⎝⎭-==-22222253(1)88()45(37)55.747817p p N N n n ⎛⎫⎛⎫⎪⎪-⎝⎭⎝⎭-==-33333335(1)88()80(72)192.857117p p N N n n ⎛⎫⎛⎫⎪⎪-⎝⎭⎝⎭-==-44444455(1)1010()70(60)116.666719p p N N n n ⎛⎫⎛⎫⎪⎪-⎝⎭⎝⎭-==-.0857st p s ==approximate 95% confidence interval.4269 ± 2(.0857)or.2555 to .598312. a. St. Louis total = 11N x = 80 (45.2125) = 3617In dollars: $3,617,000b. Indianapolis total = 11N x = 38 (29.5333) = 1122.2654 In dollars: $1,122,265c.3845807029.533364.77545.212553.030048.7821233233233233st x ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=+++= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭2211111(13.3603)()38(32)36,175.5176s N N n n -==2222222(25.0666)()45(37)130,772.18s N N n n -==Sample Survey2233333(19.4084)()80(72)271,213.918s N N n n -==2244444(29.6810)()70(60)370,003.9410s N N n n -==st x s =3.8583==approximate 95% confidence interval2st st x x s ±48.7821 ± 2(3.8583)or41.0655 to 56.4987In dollars: $41,066 to $56,499d.approximate 95% confidence interval2st st x Nx Ns ±233(48.7821) ± 2(233)(3.8583)11,366.229 ± 1797.9678or9,568.2612 to 13,164.197In dollars: $9,568,261 to $13,164,19713.[]222222250(80)38(150)35(45)(11,275)27.33943,404,0251,245,875(30)(123)50(80)38(150)35(45)4n ++===+⎛⎫⎡⎤+++ ⎪⎣⎦⎝⎭Rounding up we see that a sample size of 28 is necessary to obtain the desired precision.150(80)281011,275n ⎛⎫== ⎪⎝⎭238(150)281411,275n ⎛⎫== ⎪⎝⎭335(45)28411,275n ⎛⎫== ⎪⎝⎭Chapter 21b. [][]2222222250(100)38(100)35(100)123(100)333,404,025123(100)(30)(123)50(100)38(100)35(100)4n ++===+⎛⎫⎡⎤+++ ⎪⎣⎦⎝⎭150(100)331312,300n ⎛⎫== ⎪⎝⎭238(100)331012,300n ⎛⎫== ⎪⎝⎭335(100)33912,300n ⎛⎫== ⎪⎝⎭This is the same as proportional allocation . Note that for each stratumh h N n n N ⎛⎫= ⎪⎝⎭14. a. 7501550i c i x x M ∑===∑ c X M x = = 300(15) = 450015.3050i c i a p M ∑===∑ b. 2()i c i x x M ∑- = [ 95 - 15 (7) ]2 + [ 325 - 15 (18) ]2 + [ 190 - 15 (15) ]2 + [ 140 - 15 (10)]2 = (-10)2 + (55)2 + (-35)2 + (-10)2 = 44501.4708c x s == c x X s Ms == 300(1.4708) = 441.242()i c i a p M ∑- = [ 1 - .3 (7) ]2 + [ 6 - .3 (18) ]2 + [ 6 - .3 (15) ]2 + [2 - .3 (10) ]2 = (-1.1)2 + (.6)2 + (1.5)2 + (-1)2 = 4.82.0484c p s c. approximate 95% confidence Interval for Population Mean: 15 ± 2(1.4708) or12.0584 to 17.9416d. approximate 95% confidenceInterval for Population Total:4500 ± 2(441.24)or3617.52 to 5382.48e. approximate 95% confidenceInterval for Population Proportion:.30 ± 2(.0484)or.2032 to .396815. a.10,400 80130c x ==c X M x = = 600(80) = 48,00013.10130c p ==b. 2()i c i x x M ∑- = [ 3500 - 80 (35) ]2 + [ 965 - 80 (15) ]2 + [ 960 - 80 (12) ]2+ [ 2070 - 80 (23) ]2 + [ 1100 - 80 (20) ]2 + [ 1805 - 80 (25) ]2= (700)2 + (-235)2 + (0)2 + (230)2 + (-500)2 + (-195)2= 886,1507.6861c x s =approximate 95% confidenceInterval for Population Mean:80 ± 2(7.6861)or64.6278 to 95.3722c. X s = 600(7.6861) = 4611.66approximate 95% confidenceInterval for Population Total:48,000 ± 2(4611.66)or38,776.68 to 57,223.322()i c i a p M ∑- = [ 3 - .1 (35) ]2 + [ 0 - .1 (15) ]2 + [ 1 - .1 (12) ]2 + [4 - .1 (23) ]2+ [ 3 - .1 (20) ]2 + [ 2 - .1 (25) ]2= (-.5)2 + (-1.5)2 + (-.2)2 + (1.7)2 + (1)2 + (-.5)2 = 6.68.0211c p sapproximate 95% confidenceInterval for Population Proportion:.10 ± 2(.0211)or.0578 to .142216. a.2000 4050c x ==Estimate of mean age of mechanical engineers: 40 yearsb. 35.7050c p ==Estimate of proportion attending local university: .70c. 2()i c i x x M ∑- = [ 520 - 40 (12) ]2 + · · · + [ 462 - 40 (13) ]2= (40)2 + (-7)2 + (-10)2 + (-11)2 + (30)2 + (9)2 + (22)2 + (8)2 + (-23)2+ (-58)2= 72922.0683c x s ==approximate 95% confidenceInterval for Mean age:40 ± 2(2.0683)or35.8634 to 44.1366d. 2()i c i a p M ∑- = [ 8 - .7 (12) ]2 + · · · + [ 12 - .7 (13) ]2= (-.4)2 + (-.7)2 + (-.4)2 + (.3)2 + (-1.2)2 + (-.1)2 + (-1.4)2 + (.3)2+ (.7)2 + (2.9)2= 13.3.0883c p s =approximate 95% confidence Interval for Proportion Attending Local University:.70 ± 2(.0883)or.5234 to .876617. a.17(37)35(32)57(44)11,24036.9737173557304c x ++⋅⋅⋅+===++⋅⋅⋅+Estimate of mean age: 36.9737 yearsb. Proportion of College Graduates: 128 / 304 = .4211Proportion of Males: 112 / 304 = .3684c. 2()i c i x x M ∑- = [ 17 (37) - (36.9737) (17) ]2 + · · · + [ 57 (44) - (36.9737) (44) ]2= (.4471)2 + (-174.0795)2 + (-25.3162)2 + (-460.2642)2 + (173.1309)2+ (180.3156)2 + (-94.7376)2 + (400.4991)2= 474,650.682.2394c x s ==approximate 95% confidenceInterval for Mean Age of Agents:36.9737 ± 2(2.2394)or32.4949 to 41.4525d. 2()i c i a p M ∑- = [ 3 - .4211 (17) ]2 + · · · + [ 25 - .4211 (57) ]2= (-4.1587)2 + (-.7385)2 + (-2.9486)2 + (10.2074)2 + (-.1073)2 + (-3.0532)2+ (-.2128)2 + (.9973)2= 141.0989.0386c p s =approximate 95% confidenceInterval for Proportion of Agents that are College Graduates:.4211 ± 2(.0386)or.3439 to .4983e. 2()i c i a p M ∑- = [ 4 - .3684 (17) ]2 + · · · + [ 26 - .3684 (57) ]2= (-2.2628)2 + (-.8940)2 + (-2.5784)2 + (3.6856)2 + (-3.8412)2 + (1.5792)2+ (-.6832)2 + (5.0012)2= 68.8787.0270c p s =approximate 95% confidenceInterval for Proportion of Agents that are Male:.3684 ± 2(.0270)or.3144 to .422418. a. p = 0.190.0206p s ==Approximate 95% Confidence Interval:0.19 ± 2(0.0206)or0.1488 to 0.2312b. p = 0.310.0243p s ==Approximate 95% Confidence Interval:0.31 ± 2(0.0243)or0.2615 to 0.3585c. p = 0.170.0197p s ==Approximate 95% Confidence Interval:0.17 ± 2(0.0197)or0.1306 to 0.2094d. The largest standard error is when p = .50.At p = .50, we get0.0262p s =Multiplying by 2, we get a bound of B = 2(.0262) = 0.0525For a sample of 363, then, they know that in the worst case (p= 0.50), the bound will beapproximately 5%.e. If the poll was conducted by calling people at home during the day the sample results would only berepresentative of adults not working outside the home. It is likely that the Louis Harris organization took precautions against this and other possible sources of bias.19. a. Assume (N - n) / N≈ 1p= .550.0222s==pb. p= .31s==0.0206pc. The estimate of the standard error in part (a) is larger because p is closer to .50.d. Approximate 95% Confidence interval:.55 ± 2(.0222)or.5056 to .5944e. Approximate 95% Confidence interval:.31 ± 2(.0206).2688 to .351220. a. 204.9390s==xApproximate 95% Confidence Interval for Mean Annual Salary:23,200 ± 2(204.9390)or$22,790 to $23,610b. N x = 3000 (23,200) = 69,600,000s = 3000 (204.9390) = 614,817xApproximate 95% Confidence Interval for Population Total Salary:69,600,000 ± 2(614,817)or$68,370,366 to $70,829,634c. p= .73.0304psApproximate 95% Confidence Interval for Proportion that are Generally Satisfied:.73 ± 2(.0304)or.6692 to .7908d. If management administered the questionnaire and anonymity was not guaranteed we would expect adefinite upward bias in the percent reporting they were “generally satisfied” with their job. Aprocedure for guaranteeing anonymity should reduce the bias.21. a. p= 1/3.0840ps=Approximate 95% Confidence Interval:.3333 ± 2(.0840)or.1653 to .5013b. 2X = 760 (19 / 45) = 320.8889c. p= 19 / 45 = .4222.0722psApproximate 95% Confidence Interval:.4222 ± 2(.0722)or.2778 to .5666d.38010760192607.3717 140030140045140025stp⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=++=⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭(1)(1/3)(2/3)()380(350)129h h h h h h p p N N n n ⎡⎤-∑-=⎢⎥-⎣⎦(19/45)(26/45)(7/25)(18/25)760(715)260(235)4424++= 1019.1571 + 3012.7901 + 513.2400 = 4545.1892.0482st p s ==Approximate 95% Confidence Interval:.3717 ± 2(.0482)or.2753 to .468122. a. X = 380 (9 / 30) + 760 (12 / 45) + 260 (11 / 25) = 431.0667Estimate approximately 431 deaths due to beating.b. 38097601226011.3079140030140045140025st p ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=++= ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭[](1)()1h h h h h h p p N N n n -∑--= (380) (380 - 30) (9 / 30) (21 / 30) / 29 + (760) (760 - 45) (12 / 45) (33 / 45) / 44 + (260) (260 - 25)(11 / 25) (14 / 25) / 24= 4005.5079.0452st p s ==Approximate 95% Confidence Interval:.3079 ± 2(.0452)or.2175 to .3983c. 380217603426015.7116140030140045140025st p ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=++= ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭[](1)()1h h h h h h p p N N n n -∑--= (380) (380 - 30) (21 / 30) (9 / 30) / 29 + (760) (760 - 45) (34 / 45) (11 / 45) / 44 +(260) (260 - 25) (15 / 25) (10 / 25) / 24= 3855.0417.0443st p s =Approximate 95% Confidence Interval:.7116 ± 2(.0443)or.6230 to .8002d. X = 1400 (.7116) = 996.24Estimate of total number of black victims ≈ 99623. a. []222222223000(80)600(150)250(220)100(700)50(3000)(20)(4000)3000(80)600(150)250(220)100(700)50(3000)4n ++++=⎛⎫+++++ ⎪⎝⎭366,025,000,000170.73651,600,000,000543,800,000==+Rounding up, we need a sample size of 171 for the desired precision.13000(80)17168605,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭2600(150)17125605,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭3250(220)17116605,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭4100(700)17120605,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭550(3000)17142605,000n ⎛⎫== ⎪⎝⎭24. a.14(61)7(74)96(78)23(69)71(73)29(84)18,06675.27514796237129240c x +++++===+++++Estimate of mean age is approximately 75 years old.b.122308102284.3514796237129240cp+++++===+++++2()i c ia p M∑-= [12 - .35 (14) ]2 + [ 2 - .35 (7) ]2 + [30 - .35 (96) ] 2+ [ 8 - .35 (23) ]2 + [ 10 - .35 (71) ]2 + [ 22 - .35 (29) ]2= (7.1)2 + (-.45)2 + (-3.6)2 + (-.05)2 + (-14.85)2 + (11.85)2= 424.52.0760cps=Approximate 95% Confidence Interval:.35 ± 2(.0760)or.198 to .502X= 4800 (.35) = 1680Estimate of total number of Disabled Persons is 1680.。
八 统计8
八统计8.1 组织比赛〖教学目标〗1．让学生经历提出问题、收集和整理数据、作出决策的过程。
2．学会使用适当的方法收集数据并能用不同的形式呈现数据。
3．能根据统计图表中的数据提出和解决一些简单的问题。
4．激发学生参与统计活动的兴趣，感受统计的必要性，发展统计观念。
5．学会与人合作，积累与同伴合作解决问题的经验，培养合作、交流的意识，体会数学与生活的密切联系。
〖教学设计〗（一）创设矛盾情境，激发统计愿望师：同学们，前几天，我看了一场体育比赛，可热闹了，想看看吗？生：想！师：请同学们仔细观察，他们正在进行哪些体育比赛？ (学生说一说看到了什么。
生1：我看到有拔河的同学。
生2：我看到有打乒乓球的同学。
生3：我看到有的同学在跳远，有的同学在跳绳。
师：今天，我们也要组织一次体育比赛，（板书课题：组织比赛）大家最想参加什么比赛？在小组中大声地说一说。
（学生自由地在小组中进行交流。
）师：谁愿意把你的想法在全班说一说? 生1：我最想参加跳绳比赛。
师：好，我们就组织跳绳比赛，让大家都参加，你们有没有意见？生2：我不同意，因为我不喜欢跳绳。
生3：我也不同意，因为有些同学不喜欢。
师：糟了，大家意见不统一，那我们组织什么比赛好呢？快想想办法吧！生1：我们去问一问同学们最喜欢哪种比赛。
生2：对，我们去调查一下。
(评析教师巧妙运用热烈的体育比赛场面，在学生的对话中营造出一个积极的、欢快的活动氛围，让学生想要去调查，让他们在矛盾的心情中体验想尽快知道“组织什么比赛好呢”这种情感冲动，感受数学与身边事物的密切联系。
) （二）实施分组调查，体验统计过程师：为了帮助大家调查，我送给你们一件小礼物。
瞧，这是什么？（屏幕展示统计表）师：请把统计表找出来，放好(学生动手找统计表)，现在它要对同学们说几句悄悄话。
大家好，我是大家的老朋友——统计表。
我今天要帮助大家调查你们最喜欢的体育比赛。
第一，请大家在组长的带领下依次说出自己最喜欢的体育比赛；第二，每个人只能说一项；第三，一位同学说的时候，其余人要认真听，组长在我的第二排中作记号，比如用“√”“×”“○”“△”等方式；第四，把每项比赛的总人数写在我的“（）”里。
《商务数据统计与分析》课件——学习单元六 运营活动分析
某 微 信 内 容 运 营 数 据
渠道
山猫大人 咪蒙
Lemon树 吸猫犯 日食记
我走路带 风
萝卜精选
ONE文艺 生活
小小包麻 麻
新世相
阅读量 30,202 15,028 16,551 41,822 64,577 24,990 17,910 33,531
转发评 论量
3,082 1,363 1,462 1,425 1,322
180, 000
KO L
1%
2
0
% .43
149, 500
64,1 24
推广 合计
54%
4 1%
1 .31
2,63 6,739
3,44 7,498
2.00 1.80 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00
钻石展位
付费推广渠道分析
直通车
淘宝客 成交占比
1,262
2,201
2,021
19,200 15,778
3,682 3,111
店铺引流 人数
187 91 102 271 421 151 104 175
134 100
微信内容运营分析
成交人数 58 38 42 110 149 58 45 36
50 44
70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000
1%
CRM
-
-
0%
会场
-
-
0%
品专
-
-
0%
166,468 100,000 149,500
-
直播
-
-
0%
商务统计学(第5版)PPT翻译版 Ch02
第2章 用图表演示数据
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-1
学习目标
在本章中你将学到:
用图表演示分类数据 用图形演示变量数值数据 正确使用图表演示数据的基本准则
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
银行服务偏好 自动柜员机（ATM） 自动或人工电话 银行驾驶通过服务 银行柜台 互联网
百分比（%） 16 2 17 41 24
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-4
条形图和圆形图
条形图和圆形图通常用于属性数据。
23 28 32 33 41 45
大学生的年龄
白天调查的学生
夜晚调查的学生
茎叶
1 67788899 2 0012257 3 28 42
茎叶
1 8899 2 0138 3 23 4 15
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
属性按照其频数的大小递减排列的直方图
在同一幅图上添加上累计百分比线
能够从“不重要的多数”中分离出“重要的少数”
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-8
组织属性数据:帕雷托图
多彩通用商务可视化数据分析统计ppt图表
100%
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humour.
02 03 04
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商务与经济统计学PPT课件
Mo
f-1
f+1
Mo
L Mo
M 0
L
ff1
i
(ff1)(ff1)
数值型分组数据的众数(算例)
【 例 3.3】 根据第2 讲中的数 据，计算 50名工人
表3-3 某车间50名工人日加工零件数 分组表
按零件数分组 频数（人） 累积频数
105~109
3
3
110~114
案例----SMALL FRY DESIGN公司
在最近对应收账款的总结中，使用了下列描述性统计两来衡 量未付款发票的帐龄：
均值--------------------------40天 中位数------------------------35天 众数--------------------------31天 对这些统计量的解释表明，一张发票的平均帐龄是40天；
集中趋势(Central tendency)
一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据，
反过来，高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层 次的测量数据 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势，要根据所掌 握的数据的类型来确定
定类数据的众数(算例)
【例3.1】根据第2讲表2-1中的数据，计算众数
表3-1 某城市居民关注广告类型的频数分布
广告类型
人数(人) 频率
百分比 (%)
商品广告
112 0.560 56.0
服务广告
51 0.255 25.5
金融广告
9 0.045 4.5
多媒体课件-商业统计-第五周
样本平均数 总体平均数
n
xx1 x2
xn
xi
i1
n
n
N
x1 x2
xN
xi
i1
N
N
统计函数—Mean
3.1 水平的描述 3.1.2 中位数和分位数
中位数
(median)
1. 排序后处于中间位置上的值。不受极端值影响
50%
50%
2. 位置确定 3. 数值确定
Me
中位数位 n置 1 2
Me
x
n1 2
3.1 水平的描述 3.1.1 平均数
平均数
(mean)
1. 也称为均值，常用的统计量之一 2. 消除了观测值的随机波动 3. 易受极端值的影响 4. 根据总体数据计算的，称为平均数，记为；
根据样本数据计算的，称为样本平均数， 记为x
简单算数平均
(Simple mean)
设一组数据为：x1 ，x2 ，… ，xn (总体数据xN)
第 3 章 数据的描述性分析：概括性度量
3.1 水平的描述 3.2 差异的描述 3.3 分布形状的描述 3.4 数据的综合描述
学习目标
描述水平的统计量 描述差异的统计量 描述分布形状的统计量 各统计量的的特点及应用场合 用SPSS计算描述统计量
问题与思考 怎样分析学生的考试成绩
➢ 50个学生考试分数数据
SK(n1)nn(2)xsx3
峰度
(kurtosis)
1.统计学家K.Pearson于1905年首次提出。数据分布峰值的 高低
2.测度统计量是峰态系数(coefficient of kurtosis) 3.峰态系数=0扁平峰度适中 4.峰态系数<0为扁平分布 5.峰态系数>0为尖峰分布 6.计算公式
商务PPT模板之商业统计
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八数据的表示和分析复式条形统计图课件
02
识别异常值
复式条形统计图可以很容易地识别出异常值，即那些与其它数据集明显
不同的数据点。这有助于发现数据中的错误或异常情况。
03
传达信息
复式条形统计图是一种传达信息的有效方式，它可以清晰地显示出数据
的分布和趋势，使得读者能够快速地理解数据的重要信息。
复式条形统计图的结构
标题
横轴和纵轴
图表标题应该简洁明了，说明图表的主题 和目的。
复式条形统计图的横轴通常用于表示分类 数据，而纵轴则用于表示数量数据。
数据条
图例
每个数据集使用一种颜色或形状来表示， 并在图表中绘制一个条形，条形的长度或 高度表示该数据集的数量或值。
为了方便读者理解，在图例中列出每个颜 色或形状代表的数据集名称。
02
制作复式条形统计图
收集数据
01
02
03
确定数据来源
商家可以使用复式条形统计图来展示各个月份或 各产品线的销售数据，以便更好地了解哪些产品 或哪些时间段表现较好。
对比市场趋势
商家还可以使用复式条形统计图来比较市场上的 趋势，例如比较竞争对手的销售数据，从而更好 地了解市场动态。
制定营销策略
商家可以使用复式条形统计图来分析客户的行为 模式，并根据分析结果制定更有效的营销策略。
数据比较
通过比较不同类别的条形，可以直观地看出各个 类别的数据大小和相对差异。
比较数据
数据对比
可以通过比较不同类别的条形，评估它们之间的相对大小和差异 。
数据集中度
观察数据分布的集中度，如果条形比较集中，说明数据比较接近， 反之则表示数据比较离散。
数据波动性
分析数据的波动性，如果条形有较大的波动，说明数据有较大的不 确定性，反之则表示数据比较稳定。
第八周课件·
注：Hale Waihona Puke 课件只用于疫情防控期间配合线上教学使用
第五章 整合创业资源
案例一、Squatty Potty坐便器 案例二、“轻生活”卫生巾 案例三、土曼科技
第五章 整合创业资源
5.4 创业资源的内涵与种类
创业资源种类： 1.财务资源 2.经管资源 3.人才资源 4.市场资源 5.信息资源 6.政策资源 7.科技资源
5.7 创业资源短缺
少资金、设备、雇员甚至缺少产品 ，实际上是一个巨大的优势，因为这会 迫使创业者依靠自有资源精力集中于销 售进而为企业带来现金。
为了让公司坚持下去，创业者在每 个阶段都要问自己，他们怎样才能用更 少的资源获得更多的利益。
谢谢聆听
第五章 整合创业资源
5.6 创业机会的定义 创业机会是指创业者可以通过生产新的产
品、提供新的服务、使用新的原材料或者 新的组织形式，从而能够以高于成本的价 格进行销售的情形。
第五章 整合创业资源
创业机会的形成 一、机会搜索 二、机会识别 三、机会评价
第五章 整合创业资源
第五章 整合创业资源
中级经济师—经济基础 第八章 经济增长和经济发展理论-课件新
39
40
感谢聆听，记得复习!
41
生态保护之间的关系、使他们之间保持协调、和谐的关系。
35
三、经济发展
（二）树立和落实创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念 ★
1.“十三五”时期经济社会发展的主要目标 经济持续保持中高速增长； 人民生活水平和质量普遍提高； 国民素质和社会文明程度显著提高； 生态环境质量总体改善； 各方面制度更加成熟更加定型。
6
一、经济增长
7
一、经济增长
（一）经济增长的含义及其与经济发展的区别 ★ ★
1.经济增长
（1）含义
一个国家或地区在一定时期内的总产出与前期相比所实现的 增长。通常用国内生产总值（GDP）或人均国内生产总值来衡量。
（2）经济增长率 G=
Δyt 是本年度经济总量的增量 ， yt −1 为上年度所实现的经济
24
二、经济周期和经济波动
（二）经济周期的阶段划分和阶段特征
Y
3
1
峰顶
2
0
-1
谷底
-2
扩张 紧缩 扩张
实际增长轨迹 潜在的增长趋势
t
25
二、经济周期和经济波动
（二）经济周期的阶段划分和阶段特征 ★
阶段
扩张阶段 （分为复苏阶 段和繁荣阶段，复苏是 扩张阶段的初期， 繁荣 是扩张阶段的后期， 最 高点成为峰顶）
29
小试一下 【单选题】当一国经济处于低谷时，经济增长为负增长，以此为 特征的经济周期通常被称为（ ）。 A.增长型周期 B.古典型周期 C.大循环 D.长波循环
30
小试一下 【答案】B 【解析】本题考查经济周期和经济波动的类型。如果经济运行处 在低谷时的经济增长为负增长，通常将其称为古典型周期。
第八单元《统计》
二年级数学下册第八单元测试卷班别： 姓名： 等级: 家长签字： 意见:一、 下面是二年级四个班男、女生人数的统计图，请根据统计图完成统计表,并回答后面的问题。
（1)男生同样多的班是（ ），女生同样多的班是（ ）。
（2)（ ）班和（ ）班的学生人数同样多。
(3）二（3)班比二（2）班少（ )人。
二、求知实验小学二年级四个班图书的本数如下:看图完成下面的统计表。
(1）上图中每个 表示（ )本书。
二（一）班 二（2）班 二（3）班 二（4）班男女班别 人数 （人） 性别 班级 二（1）班二（2）班二（3）班二（4）班本数（2）二（1）班有图书（ ）本。
（3)（ ）班的图书最多，（ )班的图书最少. (4）二年级四个班一共有图书（ ）本. （5）二年（4)班比二年（1)班少（ ）本。
3、天秀小学二年级课外活动统计表。
(1）二年级参加数学组、音乐组、田径组各共有多少人?（2）参加音乐组的总人数是棋类组的几倍？（3)请你提个数学问题，并解答。
根据上表完成统计图。
（1）每个 表示( ）人。
数学组 音乐组 田径组 美术组 棋类组一班 9 14 16 12 4 二班11182044小 课 外组 人 数 （人）班 级(2）音乐组人数比数学组多( ）人.（3)（）组人数最少，( ）组人数最多，它们相差（）。
（4)请你提个数学问题，并解答。
我会填。
1、新星家电商场去年六月、七月两个月售出四种家电，产品的数量情况如下:七月份①六月份（）的销售量最多,（）的销售量最少。
②七月份（）的销售量最多，（）的销售量最少。
③六月份销售的饮水机的台数比七月份少多少台？④你还能提出什么问题？并解答。
2、英才小学四个课外活动小组的学生人数情况如下:数学小组：男生17人，女生11人。
生物小组:男生10人,女生11人.航模小组:男生16人，女生7人.美术小组：男生15人，女生15人.根据上面的数据完成下面的统计表，并回共答问题。
①（）小组的男生人数最多。
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23 36 42
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36 31 47
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2017-1-3
统计学
基于SPSS
总体均值的区间估计
(大样本的估计)
解：已知n=36, 1- = 90%，z/2=1.645。根据样本数 据计算得： x 39.5 ，s 7.77 总体均值在1- 置信水平下的置信区间为
统计学
基于SPSS
一个总体均值区间的一般表达式
1. 总体均值的置信区间是由样本均值加减估计误差 得到的 2. 估计误差由两部分组成：一是点估计量的标准误 差，它取决于样本统计量的抽样分布。二是估计 时所要的求置信水平为时，统计量分布两侧面积 为的分位数值，它取决于事先所要求的可靠程度 3. 总体均值在置信水平下的置信区间可一般性地表 达为 样本均值±分位数值×样本均值的标准误差
统计学
基于SPSS
无偏性
(unbiasedness)
无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被 估计的总体参数
5 - 17
2017-1-3
统计学
基于SPSS
有效性
(efficiency)
有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计
量，有更小标准差的估计量更有效
5 - 18
2017-1-3
统计学
基于SPSS
5 - 11 2017-1-3
统计学
基于SPSS
置信区间的表述
(confidence interval)
1. 总体参数的真值是固定的，而用样本构造的区 间则是不固定的，因此置信区间是一个随机区 间，它会因样本的不同而变化，而且不是所有 的区间都包含总体参数 2. 实际估计时往往只抽取一个样本，此时所构造 的是与该样本相联系的一定置信水平(比如95%) 下的置信区间。我们只能希望这个区间是大量 包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可 能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个
一致性
(consistency)
一致性：随着样本量的增大，估计量的 值越来越接近被估计的总体参数
5 - 19
2017-1-3
第 5 章 参数估计
5.2 总体均值的区间估计
5.2.1 一个总体均值的区间估计 5.2.2 两个总体均值之差的区间估计
5.2 总体均值的区间估计 5.2.1 一个总体均值的区间估计
统计学
基于SPSS
总体均值的区间估计
(小样本的估计)
解 ： 已 知 Ｘ ~N( ， 102) ， n=25, 1- = 95% ， x 105.36 。由 t/2=2.0639。根据样本数据计算得： 于是正态总体，且方差已知。总体均值 在 1- 置 信水平下的置信区间为
x t 2
2017-1-3
2. 无法给出估计值接近总体参数程度的信息
5-7
统计学
基于SPSS
区间估计
(interval estimate)
1. 2.
在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个估计 区间，该区间由样本统计量加减估计误差而得到 根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总 体参数的接近程度给出一个概率度量
x z 2
5 - 23
n
或 x z 2
s n
( 未知)
2017-1-3
统计学
基于SPSS
总体均值的区间估计
(大样本的估计)
【例 5-1】一家保险公司收集到由 36 个投保人组成的 随机样本，得到每个投保人的年龄 (单位：周岁)数据 如下表。试建立投保人年龄90%的置信区间
36个投保人年龄的数据
比如，天气预报说“在一年内会下一场雨”，虽然这很有 把握，但有什么意义呢？另一方面，要求过于准确(过窄) 的区间同样不一定有意义，因为过窄的区间虽然看上去很 准确，但把握性就会降低，除非无限制增加样本量，而现 实中样本量总是有限的
3.
区间估计总是要给结论留点儿余地
2017-1-3
5 - 15
5.1 参数估计的基本原理 5.1.2 评价估计量的标准
为是总体参数未在区间内的比例
相应的 为0.01，0.05，0.10
3. 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90%
5 - 10
2017-1-3
统计学
基于SPSS
置信区间的表述
(confidence interval)
1. 由样本估计量构造出的总体参数在一定置信水平 下的估计区间 2. 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正 的总体参数，所以给它取名为置信区间 3. 如果用某种方法构造的所有区间中有95%的区间 包含总体参数的真值，5%的区间不包含总体参数 的真值，那么，用该方法构造的区间称为置信水 平为95%的置信区间。同样，其他置信水平的区 间也可以用类似的方式进行表述
2017-1-3
统计学
基于SPSS
问题与思考 科学家做出重大贡献时的最佳年龄是多少
科学家在哪个年龄段易取得重大突破？有研究表明：杰出科学家做出重 大贡献的最佳年龄区在 25 ～45 岁之间，其最佳峰值年龄和首次贡献的 最佳成名年龄随着时代的变化而逐渐增大。伟大的科学发现很多是由富 于创造力的年轻人所提出的。下表是 16 世纪中叶至 20世纪的 12 个重大 科学突破的资料
第 5 章 参数估计
5.1 5.2 5.3 5.4 5.4 参数估计的基本原理 总体均值的区间估计 总体比例的区间估计 总体方差的区间估计 样本量的确定
统计学
基于SPSS
学习目标
5-2
参数估计的基本原理 点估计与区间估计 评价估计量优良性的标准 总体均值的区间估计方法 总体比例的区间估计方法 总体方差的区间估计方法 样本量的确定方法
如样本均值，样本比例，样本方差等 例如: 样本均值就是总体均值 的一个估计量
ˆ 表示 3. 参数用 表示，估计量用 4. 估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值
如果样本均值 x =80，则80就是 的估计值
5-6
2017-1-3
统计学
基于SPSS
点估计
(point estimate)
5.2 总体均值的区间估计
5.2.2 两个总体均值之差的区间估计
统计学
基于SPSS
均值之差区间的一般表达式
1. 两个总体均值的置信区间是由两个样本均值之差 加减估计误差得到的 2. 估计误差由两部分组成：一是点估计量的标准误 差，它取决于样本统计量的抽样分布。二是估计 时所要的求置信水平为时，统计量分布两侧面积 为的分位数值，它取决于事先所要求的可靠程度 3. 两个总体均值之差(1-2)在置信水平下的置信区 间可一般性地表达为 (x1-x2 )±分位数值× (x1-x2 )的标准误差
5 - 22 2017-1-3
统计学
基于SPSS
总体均值的区间估计
(大样本的估计)
总体服从正态分布,且方差(２) 已知 如果不是正态分布，可由正态分布来近似 (n 30)
1. 假定条件
2. 使用正态分布统计量 z x z ~ N (0,1) n 3. 总体均值 在1- 置信水平下的置信区间为
1. 用样本的估计量的某个取值直接作为总体参 数的估计值
例如：用样本均值直接作为总体均值的估计；用 两个样本均值之差直接作为总体均值之差的估计 由于样本是随机的，抽出一个具体的样本得到的 估计值很可能不同于总体真值
一个点估计量的可靠性是由它的抽样标准误差来 衡量的，这表明一个具体的点估计值无法给出估 计的可靠性的度量
n
105.36 2.0639 9.6545 105.36 3.985 01.375 109.345
该食品平均重量的置信区间为101.375克～109.345克
5 - 28
2017-1-3
统计学
基于SPSS
用SPSS求置信区间
(小样本)
求置信区间
5 - 29 2017-1-3
5 - 12 2017-1-3
统计学
基于SPSS
置信区间的表述
(confidence interval)
1.
2.
3.
当抽取了一个具体的样本，用该样本所构造的区间是 一个特定的常数区间，我们无法知道这个样本所产生 的区间是否包含总体参数的真值，因为它可能是包含 总体均值的区间中的一个，也可能是未包含总体均值 的那一个 一个特定的区间总是“包含”或“绝对不包含”参数 的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问 题 置信水平只是告诉我们在多次估计得到的区间中大概 有多少个区间包含了参数的真值，而不是针对所抽取 的这个样本所构建的区间而言的
x z
2
s 7.77 39.5 1.645 n 36 39.5 2.13 37.4,41.6
投保人平均年龄的置信区间为37.4岁~41.6岁
5 - 25
2017-1-3
统计学
基于SPSS
总体均值的区间估计
(小样本的估计)
1. 假定条件
总体服从正态分布,但方差(２) 未知 小样本 (n < 30)
2017-1-3
5 - 13
统计学
基于SPSS
置信区间的表述
(95%的置信区间)
点估计值
我没有抓住参数！
5 - 14
从均值为185的总体中抽出n=10的20个样本构造出的20个置信区间