统计学原理PPT课件
合集下载
统计学原理(经典)课件PPT课件
多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性,并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响,以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法,可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值,从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展,逐渐 形成了多个分支,包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展, 统计学的应用领域越来越 广泛,包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动,如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动,通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据,适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性,能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值,如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量,用于估计总体的参 数。
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。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
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。
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。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
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。
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数,用横轴表示 数据范围,纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度,通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据,如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据, 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据, 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据,如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据,如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布, 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布,如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布, 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布,如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数,用横轴表示 数据范围,纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度,通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据,如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据, 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据, 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据,如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据,如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布, 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布,如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布, 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布,如 电子产品寿命、等待时间等。
统计学完整ppt课件完整版
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)
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)
统计学完整全ppt课件
产生于19世纪后半叶,创始人是德国统计学家克尼斯 (1821-1889), 他提出统计学是一门独立的社会科学,是 一门对社会经济现象进行数量对比分析的科学。 代表人物有恩格尔(1821-1896)、他提出的“恩格尔系 数”,至今广泛使用。美国经济学家库兹涅茨(19011985)和英国经济学家斯通(1913-1991)等人开发的国 民收入和国内生产总值的核算方法被称为“20世纪最伟大 的发明之一”。 社会统计学派着重对社会经济领域的统计方法及其应用进 行研究。各国学者在社会经济统计指标的设定与计算、指 数的编制、资料的收集与整理、统计调查的组织与实施、 经济社会的数量分析与预测等方面做出的贡献已成为现代 统计学的重要组成部分。
重要地位 两个基本要求:准确性和及时性。
.
二、统计调查方案设计
1、确定调查目的:根本性问题 2、确定调查对象和调查单位:
调查对象即调查总体;调查单位即总体单位。 注意:调查单位与填报单位
3、确定调查项目(详) 4、确定调查时间和调查期限:
调查时间指调查资料所属的时点或时期; 调查期限指调查工作进行的起讫时间。
统计分析阶段主要有综合指标法、动态数列法、指数法、 抽样法、相关分析法等。
.
统计数据的类型:
1.分类数据、顺序数据和数值型数据 定性数据或品质数据、定量数据或数量数据 2.观测数据和实验数据 3.截面数据和时间序列数据
.
第四节 统计学中的几个基本概念
一、总体和总体单位
总体,统计总体,是指客观存在的、在同一性 质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
流量与存量相互依存,缺一不可。一般来说,存 量是流量的前提和基础,而流量在一定程度上取 决于存量的大小。
.
第二章 统计调查与整理
重要地位 两个基本要求:准确性和及时性。
.
二、统计调查方案设计
1、确定调查目的:根本性问题 2、确定调查对象和调查单位:
调查对象即调查总体;调查单位即总体单位。 注意:调查单位与填报单位
3、确定调查项目(详) 4、确定调查时间和调查期限:
调查时间指调查资料所属的时点或时期; 调查期限指调查工作进行的起讫时间。
统计分析阶段主要有综合指标法、动态数列法、指数法、 抽样法、相关分析法等。
.
统计数据的类型:
1.分类数据、顺序数据和数值型数据 定性数据或品质数据、定量数据或数量数据 2.观测数据和实验数据 3.截面数据和时间序列数据
.
第四节 统计学中的几个基本概念
一、总体和总体单位
总体,统计总体,是指客观存在的、在同一性 质基础上结合起来的许多个别单位的整体。
流量与存量相互依存,缺一不可。一般来说,存 量是流量的前提和基础,而流量在一定程度上取 决于存量的大小。
.
第二章 统计调查与整理
《统计学》完整ppt课件
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。
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。
《统计学原理与应用》课件第01章 总论
我国现代统计的解释是:包括统计工作、 统计资料和统计学。
Fundamentals of Statistics
2024/8/29
4
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
1.统计工作
统计工作,即统计实践活动,是指运用科学的方 法,按照预先设计的要求,对社会现象的数量 方面进行搜集、整理、分析研究和提供各种统 计资料和统计咨询意见的活动总称。
2024/8/29
36
第二节 统计的任务与职能
统计的三种职能是相互联系,相辅相成的。 统计信息职能是保证统计咨询和统计监督 职能有效发挥作用的基础和前提条件。统 计咨询职能是统计信息职能的延续和深化。 而统计监督职能则是信息、咨询职能基础 上进一步拓展,并促使统计信息和咨询职 能优化的保障。
Fundamentals of Statistics
10
2.统计资料数据举例
年度 国内生产总值(亿元) 2010 407 137
2011 479 576 2012 532 872 2013 583 196
2014 636 727
资料来源:国家统计局数据库
Fundamentals of Statistics
2024/8/29
11
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
2024/8/29
14
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
统计学的研究对象的特点 1.数量性 2.总体性 3.具体性
Fundamentals of Statistics
2024/8/29
15
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
1.数量性
统计研究的是现象的数量方面,通过数 量的研究来揭示现象的本质和发展规律。
Fundamentals of Statistics
Fundamentals of Statistics
2024/8/29
4
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
1.统计工作
统计工作,即统计实践活动,是指运用科学的方 法,按照预先设计的要求,对社会现象的数量 方面进行搜集、整理、分析研究和提供各种统 计资料和统计咨询意见的活动总称。
2024/8/29
36
第二节 统计的任务与职能
统计的三种职能是相互联系,相辅相成的。 统计信息职能是保证统计咨询和统计监督 职能有效发挥作用的基础和前提条件。统 计咨询职能是统计信息职能的延续和深化。 而统计监督职能则是信息、咨询职能基础 上进一步拓展,并促使统计信息和咨询职 能优化的保障。
Fundamentals of Statistics
10
2.统计资料数据举例
年度 国内生产总值(亿元) 2010 407 137
2011 479 576 2012 532 872 2013 583 196
2014 636 727
资料来源:国家统计局数据库
Fundamentals of Statistics
2024/8/29
11
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
2024/8/29
14
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
统计学的研究对象的特点 1.数量性 2.总体性 3.具体性
Fundamentals of Statistics
2024/8/29
15
第一节 统计的含义、研究对象与研究方法
1.数量性
统计研究的是现象的数量方面,通过数 量的研究来揭示现象的本质和发展规律。
Fundamentals of Statistics
统计学原理课件PPT
05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b,其中y是因变量,x是自变量,a 是斜率,b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法,通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念,后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下,对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后,对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下,另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响,互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B),互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件, 不可能事件是指一定不会发生的事件,随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质,这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。
统计学原理经典ppt课件说课讲解
二、统计学的研究对象和研究方法
(一)统计包含三种涵义,两重关系
1、统计工作:调查研究。资料收集、整理和分析。
2、统计资料:工作成果。包括统计数据和分析报告。
3、统计学:研究如何搜集、整理、分析数据资料的一
门方法论科学。
统计工作 统计资料
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
统 计学
(二)统计学的研究对象
4、变量和变量值 变量 可变的数量标志和统计指标。
分类
确定性变量 随机性变量 离散性变量
连续性变量
变量值:即变量的具体数值,包括标志值和指标数值
社会经济现象中许多变量,既受确定性因素影响,又 受随机性因素影响。要根据具体情况加以认定。
5、样本 是从总体中随机抽取部分单位所构成的集合 体。 特点 必须取自所要研究的总体;
频数分布 统计表
统计图
分组
25% 33%
42%
分组前
分组后
作用:1·划分现象类型
例:按所有制性质划分,我国现有8种经济类型:
国有经济;集体经济;私营经济;个体经济 联营经济;股份制经济;外商投资经济;港 澳台投资经济
2·研究总体结构
例:上海市按GDP计算的三次产业结构(%)
1980年 1990年 1996年 1997年
查
误 差
代表性误差
编差
实际误差
随机误差 抽样平均误差
统计推断中的抽样误差就是抽样平均误差。它是处 于调查所固有的,是对抽样推断精确度的量度。
样本容量
抽样方式
总 体 内 部 差 异
抽样调查的组织方式:
1·简单随机抽样(纯随机抽样)
•方法:将总体单位编成抽样框,而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。
(一)统计包含三种涵义,两重关系
1、统计工作:调查研究。资料收集、整理和分析。
2、统计资料:工作成果。包括统计数据和分析报告。
3、统计学:研究如何搜集、整理、分析数据资料的一
门方法论科学。
统计工作 统计资料
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
统 计学
(二)统计学的研究对象
4、变量和变量值 变量 可变的数量标志和统计指标。
分类
确定性变量 随机性变量 离散性变量
连续性变量
变量值:即变量的具体数值,包括标志值和指标数值
社会经济现象中许多变量,既受确定性因素影响,又 受随机性因素影响。要根据具体情况加以认定。
5、样本 是从总体中随机抽取部分单位所构成的集合 体。 特点 必须取自所要研究的总体;
频数分布 统计表
统计图
分组
25% 33%
42%
分组前
分组后
作用:1·划分现象类型
例:按所有制性质划分,我国现有8种经济类型:
国有经济;集体经济;私营经济;个体经济 联营经济;股份制经济;外商投资经济;港 澳台投资经济
2·研究总体结构
例:上海市按GDP计算的三次产业结构(%)
1980年 1990年 1996年 1997年
查
误 差
代表性误差
编差
实际误差
随机误差 抽样平均误差
统计推断中的抽样误差就是抽样平均误差。它是处 于调查所固有的,是对抽样推断精确度的量度。
样本容量
抽样方式
总 体 内 部 差 异
抽样调查的组织方式:
1·简单随机抽样(纯随机抽样)
•方法:将总体单位编成抽样框,而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。
统计学ppt课件
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计,包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
实验设计基本原则和步骤
选择实验设计类型
根据研究目的和条件,选择合适的实 验设计类型。
确定实验因素和水平
明确影响实验结果的因素及其水平, 以便进行实验安排。
随机抽样方法及其优缺点比较
简单随机抽样
按等概率原则从总体中抽取样本。
系统抽样
按一定的间隔从总体中抽取样本。
随机抽样方法及其优缺点比较
分层抽样
随机抽样方法及其优缺点比较
要点一
分层抽样
要点二
整群抽样
优点是能够提高样本的代表性,减小抽样误差;缺点是需 要对总体有较充分的了解,且分层不当可能导致误差增大 。
优点是适用于总体分布不均匀的情况,且能够节省调查成 本;缺点是样本分布可能受群间差异影响,导致误差增大 。
分层抽样和整群抽样技术应用
01
案例分享:优秀统计报告欣赏
案例一
某公司市场调查报告,通过精美的图表和详细的数据分析 ,展示了市场现状和趋势,为公司的决策提供了有力支持 。
案例二
某医学研究论文中的数据可视化部分,通过清晰的图表和 简洁的文字说明,直观地展示了实验结果和统计分析结果 ,增强了论文的可读性和说服力。
案例三
某政府部门的统计公报,通过丰富的图表和数据比较,全 面反映了社会经济各方面的发展情况和问题,为政府决策 提供了科学依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
第一章 导论
学习目的及重难点提示
本章学习目的
了解统计理论和实践活动的产生和发展。 领会统计的三层含义、统计学的分科。 理解和掌握统计学中的几个基本范畴。
章节地位及重难点提示
本章介绍统计学及相关概念,勾勒了本课 程的框架结构——描述统计学和推断统计学。
重点是统计的三层含义,总体、样本及指标等 概念。
1.区别
(1)研究对象不同:数学研究抽象的量, 统计研究具体的量。 (2)研究方法不同:数学是演绎,统计是归纳和演绎
的结合。
2.联系
数学为统计研究提供数学公式、模型和分析方法。
三、统计学与其他学科的关系
(三)统计学与其他学科的关系
统计几乎与所有学科都有联系,本书侧重介 绍统计与管理学和经济学的关系。
END
第二章 统计数据的调查与收集
学习目的及重难点提示
本章学习目的
了解统计调查的概念和分类。 领会统计数据的计量尺度、数据和变量的类型。 明确统计调查方案的设计内容。 掌握统计数据的来源、统计调查组织方式。
本章重难点提示
重点:数据的计量尺度、数据和变量的类型, 普查、抽样调查等统计调查组织形式。
三、统计科学的发展
(一)古典统计学时期(17世纪中后期~ 18世纪中后期)
1.政治算术学派:代表人物威廉·配第(政治经 济学之父),首次运用数量对比分析法,又称 “有名无实”的统计学。 2.记述学派/国势学派:“统计学是研究一国或 多国的显著事项之学”,以文字描述为主,又 称“有实无名”的统计学。 3.图表学派:用统计图和统计表表现和保存统 计资料。
(二)应用统计学(applied statistics)*
研究如何应用统计方法解决实际问题,大 多是以数理统计为基础形成的边缘学科。如 自然科学领域的生物统计学、社会科学领域 的社会经济统计学等。
三、统计学与其他学科的关系
(一)统计学与哲学的关系
哲学为统计学提供世界观和方法论的指导。
(二)统计学与数学的关系
研究如何取得、整理和表现数据资料,进而通过综 合、概括与分析反映客观现象的数量特征。包括数据的 收集与整理、数据的显示方法、数据分布特征的描述与 分析方法等。
(二)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。 包括抽样估计、假设检验、方差分析及相关和回归分析
第一节 统计学的产生和发展
一、统计的三层含义及相互关系*
(一)统计工作(统计的基本含义)
即统计实践活动,是人们对客观事物的数据资料进 行搜集、整理、分析的工作活动的总称。
(二)统计资料
是统计工作的成果,包括各种统计报表、统计图形及 文字资料等。
(三)统计学
是一门收集、整理、描述、显示和分析统计数据的 方法论的科学,其目的是探索事物的内在数量规律性, 以达到对客观事物的科学认识。
难点:数据的计量尺度、数据和计量尺度之间 的关系。
第一节 数据的计量与类型
一、数据的计量尺度**
(一)定类尺度(nominal scale)
统计学原理 课件
李源
铜陵职业技术学院管理系
学习要求:
❖ 1、任何课程的知识都具有连贯性,所以不要 经常逃课,更不能让教材“一尘不染”。
❖ 2、听课时要多作笔记,笔记是知识的框架, 教材是对知识的充实。二者缺一不可。
❖ 3、对于老师布置的习题,要认真完成,以巩 固所学的知识。
❖ 4、对于学过的内容,要及时掌握,否则“积 重难返”,可能会在考试时取得60分以下的成 绩。
三、统计科学的发展
(二)近代统计学时期(18世纪末~19 世纪末) 1.数理统计学派:创始人阿道夫·凯特勒,
第一次将概率论引入社会经济现象的研究中,
被誉为“近代统计学之父”。
2.社会统计学派:代表人物恩格尔,采用
大量观察法研究社会经济现象总体。
三、统计科学的发展
(三)现代统计学时期(20世纪初至今)
❖ 5、注意结论成立的条件 ❖ 6、关注现实社会生活,理论与实践相结合
目录
第一章 导论 第二章 统计数据的调查与收集 第三章 统计数据的整理 第 四 章 数据分布特征的描述 第五章 时间序列分析 第六章统计指数 第七章抽样与抽样估计 第 八 章 假设检验与方差分析 第九章 相关与回归分析 第 十 章 常用国民经济核算指标分析
本教材的篇章结构
第一章 导论
第一篇 统计基础篇
第二章 统计数据的调查与收集
第二篇 描述统计篇
表格与图形法—— 静态数据描述法——
第三章 统计 数据的整理 第四章 数据分
布特征的描述
第五章 时间序列
动态数据描述法 分析
第六章 统计指数
第七章 抽样与抽样估计
第三篇 推断统计篇 第八章 假设检验与方差分析
(四)三者关系
二、统计实践活动的产生与发展*
(一)统计的起源
1.起源于原始社会末期。 2.人类社会早期的统计实践活动。
(二)统计的发展
1.资本主义社会里统计实践活动得到较快的 发展。 2.1853年在比利时首都布鲁塞尔召开了第一 届国际统计会议。 3.1995年8月在北京召开了第50届国际统计 年会。
1.主要成果:在随机抽样基础上建立了推 断统计学。 2.数理统计学的发展特点与趋势 (1)数学方法的广泛应用。 (2)边缘统计学的形成。 (3)借助计算机手段,统计学的应用日益广泛 和深入。
第二节 统计学的分科
一、从统计方法的构成角度分*
(一)描述统计学(descriptive statistics)
第九章 相关与回归分析
第四篇
统计常识篇——第十章
常用国民经济核算指标 与分析
本章小结
一、统计的三层含义:统计工作、统计资料和
统计学。
二、统计学的分科
(一)从统计方法的构成看,分为描述统计学和 推断统计学。
(二)从统计方法的研究和应用看,分为理论统 计学和应用统计学。
四、统计学中的基本概念
(一)总体、总体单位和样本。 (二)指标系
描述统计学是统计学的基础和统计研究工作的前提, 推断统计学则是现代统计学的核心和统计工作的关键。
二、从统计方法的研究和应用角度分
(一)理论统计学(theoretical statistics)
利用数学原理研究统计学的一般理论和方 法的统计学,如概率论与数理统计