第三章-分析结果的统计检验PPT课件

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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
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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。

第三章定性数据的检验

p1=所有顾客中喜欢品牌甲的比例 p2=所有顾客中喜欢品牌乙的比例 p3=所有顾客中喜欢品牌丙的比例则我们所要检验的假设为： H0： p1= p2= p3=1/3 H1：至少一个比例超过1/3
3
? ? 假如设果三H0类成的立观，察我次们数希分望别在为样本n1中, n喜2和欢n每3 一，品i?1 牌ni 的? n顾。
从而
c
?
?
2
?
(k
? 1)
对例3.1来说，k ? 3 ，当? ? 0.05 时，??2(k ?1)? ?02.05(2)? 5.991
? 2 ? (61 ? 50)2 ? (53 ? 50)2 ? (36 ? 50)2 ? 6.52
50
50
50
? 由于? 2 ? 6.52 ? 5.991，因此拒绝零假设。
由假设检验的一般原理知， c的值可由给定的显
著性水平 ? 确定，即c满足 P(? 2 ? c) ? ?
关于统计量 ? 2的分布，英国统计学家 Karl Pearson
给出下面的定理：
设总体中的每一个个体属于且只属 A1, A2 , , Ak
，k个类之一。总体中属于 k个类的比例为 p1, p 2 , , pk
即认为顾客对这三种品牌矿泉水的喜好确实存在差异。
利用统计分析软件SPSS13.0可以大大简化计算过程，下面用统计软件对例3.1进行分析。
?1.按要求录入数据； ?2.选择 Data ? weightCase 对数据进行加权； ?3.选择 Analyze ? Non ? parametricTest ? Chi ? square 进行非参数检验
3.1 多项分布与? 2 分布
?收集分类数据的目的是分析在每个类中数据的分布。例如，我们为了估计消费者中喜欢三种牙膏中每一种的比例，则统计购买者三种牙膏的顾客购买每一种的人数。在这里仅仅是根据牙膏的种类来分类，我们称之为一维分类或一向分类。下面通过例子来介绍一向分类数据的分析。

2020学年高中数学第3章统计案例3.2独立性检验的基本思想及其初步应用课件新人教A版选修2_3

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(2)独立性检验(精确判断) 具体实施步骤如下： ①根据实际问题需要的可信程度确定临界值 k0； ② 根据观测数据计算随机变量 K2 ＝ a＋bcn＋add－ab＋cc2b＋d的观测值 k，其中 n＝a＋b＋c＋ d 为样本容量；
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③查临界值表(以K2的观测值k的大小作为检验在多大程度上可以认为“两个变量有关系”的标准)，如果 k≥k0，就以(1－P(K2≥k0))×100%的把握认为“两分类变量有关系”；否则，就认为根据样本数据没有充分的理由说明“两分类变量有关系”．
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2．(独立性检验)有人发现，多看电视容易使人变冷漠，下表是一个调查机构对此现象的调查结果.
冷漠不冷漠总计多看电视 68 42 110 少看电视 20 38 58
总计 88 80 168
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则大约有多大的把握认为多看电视与人变冷漠有关
系( )
A．99%
B．97.5%
C．95%
D．90%
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要点三独立性检验
定义利用随机变量K2来判断“两个分类变量有关系” 的方法称为独立性检验 nad－bc2
公式 K2＝_____a_＋__b__c_＋__d__a_＋__c___b_＋__d_____，其中n＝ ___a_＋_b_＋__c_＋__d___
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①认真读题，取出相关数据，作出2×2列联表；具体 ②根据2×2列联表中的数据，计算K2的观测值k；步骤 ③通过观测值k与临界值k0比较，得出事件有关的
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P(K2≥k0) 0.100 0.050 0.010 k0 2.706 3.841 6.635
思维导引：根据列联表直接代入K2公式可得南方学生和北方学生的差异与是否喜欢甜品的相关程度．

课件-数理统计与多元统计第三章假设检验 3.2构造检验统计量的似然比方法

n
( xi x)2
i 1
2
1
n
t2 2
n
1
其中 t x ,
s/ n
s2
1 n1
n i 1
( xi
x )2
由于（ x1, x2 ,L , xn )是t的偶函数，且在t 0
时严格递增，故可取H0的拒绝域为
W (x1, x2,K , xn ) | |t | C
10
在原假设H0： 0为真时，已知
此似然函数L( )的值是在参数为真时，从样
本获得观察值x1, x2 ,L , xn的一种度量。
2
对于假设检验问题：
H0 : 0; H1 : 1 定义此检验问题的似然比函数：
sup L(; x1, x2 ,K , xn )
( x1,
x2 ,K
,
xn )
1
sup
L( ;
x1 ,
x2 ,K
,
xn )
0 n
n
sup f ( xi; )
f ( xi ;ˆ1 )
1 i1 n
i1 n
sup f ( xi; )
f ( xi ;ˆ0 )
0 i 1
i 1
3
其中ˆ0是限定参数空间0时的极大似然估计， ˆ1是限定参数空间1时的极大似然估计。
n
因此，
f
(
xi
;ˆ0
)是当H
真时，样本获得观测值
0
i 1
t X ~ t(n 1) S/ n
由P|t | t/2(n 1) 得临界值
C t /2 (n 1) 故得此似然比检验的拒绝域为：
W (x1, x2,K , xn ) | |t | t/2(n 1)

[医学]医学统计学课件PPT

• （1）、同质（homogeneity）：根据研究目的给研究单位确定的相同性质。
• 研究长沙市2004年7岁男孩身高的正常值范围？
• 同质：同长沙市、同7岁、同男孩、同无影响身高的疾病。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• （2）、变异（variation）
• 变异（variation）：同质研究单位中变量值间的差异。
二、统计学中的几个基本概念
变量值（value of variable）：变量的观察结果。例如：研究7岁男孩身高变量值：测得的身高值（
120.2cm,118.6cm,121.8cm,…) 研究某人群性别构成变量值：男、女。
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质（homogeneity）和变异（ variation）
医学统计学 Medical Statistics
2020/12/5
医学统计学讲授内容
第一章绪论第二章计量资料的统计描述第三章总体均数的估计与假设检验第四章多个样本均数比较的方差分析第五章计数资料的统计描述第六章几种离散型变量的分布及其应用
第七章 2 检验
第八章秩转换的非参数检验第九章双变量回归与相关第十章统计表与统计图
睛
研究水污染情况水
研究细胞变性胞
研究肝癌的地区分布
一个人一只眼一毫升一个细一个地区
2020/12/5
二、统计学中的几个基本概念
（2）变量(variable）：研究单位的研究特
征。
例如：研究7岁男孩身高的正常值范围
变量：
身高
（3）变量值（value of variable

多元统计分析：第三章多元正态总体参数的假设检验(补充)

18
第三章多元正态总体参数的假设检验
所涉及的最大似然估计量—单个总体
ˆ X时 (4) 当 0 (0 0巳知)时, 取似然函数达最大值:
L( X , 0 ) 2
np 2
0
n 2
n 1 etr - 0 A 2
19
第三章多元正态总体参数的假设检验
15
第三章多元正态总体参数的假设检验
所涉及的最大似然估计量—单个总体
单个p维正态总体Np(μ,Σ)，设X(i)(i=1,…,n)为来自p 维总体的随机样本.样本的似然函数为
L( , ) 2
np 2
1 ˆ A时, 似然函数达最大值 : ˆ X , (1)当 n n np A 2 A np L( X , ) 2 2 exp - n n 2
9
第三章多元正态总体参数的假设检验
§3.6正态性检验--p维数据的正态性检验
D2(1)≤ D2(2) ≤…≤ D2(n) 统计量 D2 的经验分布函数取为
.
其中H(D2(t) |p)表示χ2 (p)的分布函数在D2(t)的值. 设χ2 分布的pt分位数为χt2 ,显然χt2满足: H(χt 2 |p)= pt. 即χ2 分布的pt 分位数χt2 ＝H-1(pt |p). 由经验分布得到样本的pt 分位数D2(t)=Fn-1(pt ). 若H(x|p)≌Fn(x)，应有D2(t) ≌ χt2 ,绘制点(D2(t) , χt2 )的散布图,当X为正态总体时,这些点应散布在一条直线上. 10
(1) (1) ( 2) ( 2)
np 2
A1 A2 n
(t )
np 2 2
e
X )( X

统计学ppt课件

配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
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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 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
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
3
多元线性回归模型的假设检验对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。

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）

第三章数据的特征量及统计分析

X g 10
几何平均数的应用
lg பைடு நூலகம் ( ) N
——计算入学人数增加率、学校经费增加率、阅读能力提高率等。
例：某市6年中小学教师的学历达标率分别为40%、52%、65%、 72%、78%、86%，计算该市小学教师6年学历平均达标率。
解：
lg 0.40 lg 0.52 lg 0.65 lg 0.72 lg 0.78 lg 0.86 lg G 0.1975 6
2、四分位距（ QD）——内距或四分位差
四分位数：把所有数据由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。分别记为： • 第一四分位数 (Q1)，即第25百分位数（ P25 ），又称“较小四分位数” 。 • 第二四分位数 (Q2)，即第50百分位数（ P50 ），又称“中位数” 。 • 第三四分位数 (Q3)，即第75百分位数（ P75 ），又称“较大四分位数” 。 • 四分位距（QD）=(Q3-Q1)/2
大样本标准差：s 小样本标准差：s
X

2
N
频数分布表计算标准差：
X
2
X

2
X
n
1 N

N
f i(mi X )2
X
n 1

f i mi2
(
f i mi N
)2
标准差的性质
（1）标准差的大小受变量影响，如变量间变异大，求得的标准差也大，反之则小。（2）计算时，各变量同时加上或减去一个常数，其数值不变（3）各变量同时乘以或除以一个常数a，所得标准差是原来标准差的a倍或1/a倍。
2.几何平均数
——N个数据连乘积的N次方根，符号为

分析化学完整版课件

误差的表示方法
1.绝对误差：(absolute error) ＝x-
x> 为正误差，x< 为负误差 2.相对误差：(relative error)
(/)100%
例题：某人称量真实值为0.0020g 和0.5000g 的两个样品，称量结果分别为0.0021g和0.5001g。计算绝对和相对误差。
•对化学物质的测定化学和生物活性物质瞬时跟踪监测和过程控制
•解析型分析策略整体型综合分析策略（分析完整的生物体内的基因、蛋白质、代谢物、通道等各类生物元素随时间、空间的变化和相互关联，获取复杂体系的多维综合信息）
•提高选择性、灵敏度和智能化水平
第三节分析化学的方法分类
1. 按照分析任务分类
4.10(-0.02) 0.0050(+0.0001)/1.97(-0.04)
解：R=4.10×0.0050/1.97=0.0104 SR/R=[(-
0.02/4.10)2+(0.0001/0.00500)2 + (-0.04/1.97)
五、提高分析结果准确度的方法
方法选择减小测量误差增加平行测定次数，减小偶然误差消除测量中的系统误差
小结绝对误差和相对误差系统误差和偶然误差定义特点来源等精密度的表示方式以及相互间的运算准确度与精密度的关系误差的传递提高分析结果准确度的方法有效数字及其运算法则有效数字的判断有效数字的修约有效数字的运算规则有限量测量数据的统计处理统计概念回顾正态分布t分布总体均数的区间估计数据统计检验的基本步骤相关与回归第三章滴定分析法概论anintroductiontotitrimetricanalysis滴定分析将一种已知准确浓度的试剂溶液标准溶液滴加到被测物质的溶液中根据所加试剂溶液的浓度和体积计算出被测物质的量

医学统计学PPT课件

验结果,每次都有如此好的吻合. 的概率约10万分之4。 6
绪论 Introduction
讲授内容：
一、医学统计学的意义
二、统计学中的几个基本概念
三、统计资料的类型
四、医学统计工作的基本步骤
五、学习医学统计学应注意的问题
.
7
一、医学统计学的意义
• 1.统计学（statistics）:应用数学的原理与方法,研究数据的搜集、整理与分析的科学，对不确定性数据作出科学的推断。
例如：某药治疗高血压患者30名
样本含量（n）为30
.
21
二、统计学中的几个基本概念
• 4、参数（parameter）和统计量（statistic）
• （1）参数（parameter）：根据总体个体值统计计算出来的描述总体的特征量。
• 一般用希腊字母表示
• （2）、统计量（statistic）：根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量。
（120.2cm,118.6cm,121.8cm,…)
研究某人群性别构成变量值：男、女。
.
15
二、统计学中的几个基本概念
• 2、同质（homogeneity）和变异（variation）
• （1）、同质（homogeneity）：根据研究目的给研究单位确定的相同性质。
• 研究长沙市2004年7岁男孩身高的正常值范围？
.
27
二、统计学中的几个基本概念
• （3）、抽样误差（sampling error）：由于抽样所造成的样本统计量与总体参数的差别。
• 例如：=120.0cm
n=100
•
N=5万 → X =118.6cm
• 特点:1)不可避免性

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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。

第三章变量分布特征的描述《统计学》PPT课件

2.四分位差：四分位差作为变异程度的一种度量，能够克服异常值的影响。它是第三个四分位数与第一个四分位数的差值。也就是说，四分位差是中间50%的数据的全距。
Qd QU QL
四分位差弥补了全距容易受极端值影响的缺陷。剔除数据中最小25%和最大25%的数据，反映了中间50%数据的离散趋势。数值越小，说明中间的数据越集中；数值越大，说明中间的数据越分散。
x me mo
3．根据经验，在轻微偏态时，不论是左偏还是右偏，众数与算术平均
数的距离约等于中位数与算术平均数距离的3倍，即 mo x 3me -x
右偏分布
M0 Me x
对称分布
左偏分布
x
x Me M0
Me
M0
第二节离中趋势的描述
所谓离中趋势，就是变量分布中各变量值背离中心值的倾向。如果说集中趋势体现变量分布的同质性，那么离中趋势就是变量分布变异性的体现。对离中趋势的描述就是要反映变量分布中各变量值远离中心值的程度，以反映变量分布的特征。
H 20 3
3
15.83
20 20 20 1 1 1
18 16 14 18 16 14
2.加权调和平均数：当各组的标志总量不相等时，所计算的调和平均数要以各组的标志总量为权数，其结果即为加权调和平均数。
H m1 m2 m1 m2 x1 x2
k
mk
mk
mi
i 1
k mi
x x1 x2 xn 95% 92% 90% 85% 80% 88.40%
n
5
G n x1 x2 x3 xn 5 95%92%90%85%80% 88.24%
2.加权几何平均数：当计算几何平均数的各变量值出现的次数不等，即数据经过了统计分组时，则应采用加权几何平均数。

临床研究资料常用统计分析方法 ppt课件

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调查工具调查员
6
实验设计
动物实验实验分类临床试验社区干预试验处理因素基本要素受试对象实验效应
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诊断试验疾病防治病因疾病预后
7
实验设计
原则：专设、同步、均衡
对照
平行：无治疗安慰剂随机化、盲法阳性治疗不同剂量
自身处理前后
形式
基本原则
重
(样本含量)
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ppt课件
41
(一)单变量计量资料
3.两个独立样本的比较单因素、完全随机设计服从正态分布且方差齐性两样本均数比较t检验两样本均数的差数可信区间法不服从正态分布或方差不齐性两独立样本Wilcoxon秩和检验反应变量为生存时间且含有截尾数据 log-rank检验(时序检验)
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37
A 与 B 药联用产妇分娩镇痛时间(min)
A 药物剂量 5μg 1.0mg 105 80 65 2.5mg 75 115 80 5.0mg 85 120 125 B 药物剂量 15μg 115 105 80 125 130 90 65 120 100 30μg 75 95 85 135 120 150 180 190 160
ppt课件
10
统计描述
离散型资料(计数、计量)
制图原则统计图制图要求
条图、圆图、百分比条图
连续型资料(计量)
线图、直方图、散点图
标题标目纵轴、横轴刻度图例
ppt课件
11
统计描述
中心位置
正态： X、M 对数正态： XG 非正态： M
正态
计量资料
(单变量)
量纲相同： S
统计指标计量资料

统计分析方法PPT课件

05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具，可以进行求和、平均值、中位数、标准差等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户对大量数据进行分组、汇总、筛选和聚合，从而发现数据背后的规律和趋势。
Excel的图表功能强大，可以制作各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等，用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类等）进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据序列，并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性，因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势，并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的一种方法。例如，通过样本均值和标准差来估计总体均值和标准差，通过样本比例来估计总体比例。这种方法的前提是样本数据能够代表总体数据，因此需要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法，揭示数据内在结构和关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的应用，如经济学、市场营销、医学等。
02

第三章统计推断

认为该棉花品种纤维长度不符合纺织品生产的要求。
2、两个样本平均数的假设检验
适用范围：检验两个样本平均数 x1 和 x 2 所属的总体平均数1和 2是否来自同一总体。
例：某杂交黑麦从播种到开花的天数的标准差为6.9d A法：调查400株，平均天数为69.5d 差别？ B法：调查200株，平均天数为70.3d 试比较两种调查方法所得黑麦从播种到开花天数有无显著差别。
例：为了比较“42-67XRRIM603”和“42-67XPB86”两个橡
胶品种的割胶产量，两品种分别随机抽样55株和107株进行割胶，平均产量分别为95.4ml/株和77.6ml／株，割胶产量的方差分别为936.36（ml/株）2和800.89（ml/株） 2 试检验两个橡胶品种在割胶产量上是否有极显著差别。（１）这是两个样本（成组数据）平均数比较的假设检
分析
验，σ 12和σ 22未知, n1>30且n2>30 ，用u检验。
（２）因事先不知两品即认为两品种割胶产量没有显著差别。 HA: μ1≠ μ2
（2）水平
（3）检验
选取显著水平α＝0.01
sx
1 - x2
=
2 2 s1 s2 + = n1 n2
第三章
统计推断
(statistical inference)
由一个样本或一糸列样本所得的结果来推断总体的特征
统计推断
假设检验
参数估计
第一节第二节
假设检验的原理与方法样本平均数的假设检验
第三节
第四节
样本频率的假设检验
参数的区间估计与点估计
一、概念：
假设检验（hypothesis test）又称显著性检验（significance test）,就是根据总体的理论分布和小概率原理，对未知或不完全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，作出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断。

现代统计分析方法与应用课件第三章定性数据的检验

2019/1/30
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4
收集分类数据的目的是为了分析在各个类中数据的分布。例如，我们为了估计消费者中喜欢三种牙膏中每一种的比例，则统计购买这三种品牌牙膏的顾客购买每一种的人数。在这里仅仅是根据牙膏的种类来分类，我们称之为一维分类或一向分类。而顾客的投资倾向与职业的关系中，分类是按投资倾向和职业两个方向进行分类，我们称之为二向分类或列联表。在本节，我们先分析一向分类。下面通过例子来介绍一向分类数据的分析。
2019/1/30
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6
多项分布是二项分布的推广，可以看成是多项试验得到的分布。多项试验有如下一些性质： 1．多项试验由n个相同的试验所组成。 2．每个试验的结果落在k组的某一组中。
4.试验是独立的。
2019/1/30
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第 3章
2 定性数据的检验
2 §3.1 多项分布与检验
§3.2 列联表分析 §3.3 一致性检验 §3.4 拟合优度检验
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1
第 3章
2 定性数据的检验
• 随着市场经济在中国的深入发展，信息调查产业日益火暴。在市场调查及社会、经济和管理等领域的热点问题研究中，经常会碰到不可计量的定性指标变量。如顾客对某种商品的包装喜好、观众对电视节目的喜好、产品的合格与不合格等，这些变量因受多方面影响而呈现出多样性。
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医学统计学第三章总体均数的估计与假设检验 PPT课件

抽样误差：样本统计量与参数之间的差异，称抽样误差。
样本统计量是一个随机变量，在随机的原则下从同一总体抽取不同的样本，即使每个样本的样本含量n相同,它们的结果也会不同。
样本统计量与参数之间的差异有何特点呢？
二个特点：
A、其值互不相同，有些样本统计量与总体参数之间差异大，有些小；有些为正数，有些为负数。
差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
基本内容
计量资料计数资料
统计描述
频数分布集中趋势离散趋势
统计图表
相对数
统计图表
统计推断(1)
抽样误差标准误 t u F检验秩和检验 u 、 2检验秩和检验
统计推断(2)
直线相关与回归偏相关多元线性回归
Logistic回归
第一节均数的抽样误差与标准误
x
100个
XX jj
Xj 100个
样本号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
xj
167．41 165．56 168．20 166．67 164．89 166．36 166．16 169．11 167．17 166．13 167．71 168．68 166．83 169．62 166．95 170．29 169．20 167．65 166．51 163．28
170.45
50
170.39
4.15
167.42
173.35
51
168.47
3.91
165.67
171.27
53
168.87
5.77
164.74
173.00
54
169.53