统计学及其基本概念ppt课件
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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
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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
统计学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。
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）
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）
统计学及其基本概念
总体单位(item unit)：构成总体的每个个别的事物现象，也称为个体。
添加标题
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添加标题
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（按标志表现的变异情况划分）
标志
变量（包括可变的数量标志和指标）
离散变量
01
连续变量
02
自变量
03
因变量
04
确定性变量
05
随机变量
06
（四）统计指标和统计指标体系
（1）按指标所反映的总体数量特征的性质划分：
判断标准：指标数值大小与总体范围大小或包含单位数多少是否有直接关系。
（2）按指标的表现形式划分：
总量指标 相对指标 平均指标
统计指标体系
期初库存＋本期购进 = 本期销售＋期末库存 数学关系式形式 若干个指标从不同方面、不同角度去描述总体的数量特征和数量关系，但互相之间并不表现为数学关系式
02
二是以概率论的研究为开端形成和发展起来的以随机现象为主要研究对象的数理统计。
03
大量现象（或总体现象）的数量方面。
添加标题
统计学的研究对象
添加标题
数量性： 统计学是从数量方面去认识事物现象
添加标题
总体性： 统计学研究的数量方面是指由大量单个事物现象所构成的总体性事物现象的数量方面
添加标题
美国统计学家史特威·恰平 《实地调查与社会研究》、《社会学中的科学方法》
德国统计学家恩格尔(Christian Lorenz Engel) 《比利时工人家庭的生活费》“恩格尔法则”
社会统计学派 ：
美国统计学家马约·史密斯 《统计学和社会学》
统计学发展的两条主线
添加标题
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（按标志表现的变异情况划分）
标志
变量（包括可变的数量标志和指标）
离散变量
01
连续变量
02
自变量
03
因变量
04
确定性变量
05
随机变量
06
（四）统计指标和统计指标体系
（1）按指标所反映的总体数量特征的性质划分：
判断标准：指标数值大小与总体范围大小或包含单位数多少是否有直接关系。
（2）按指标的表现形式划分：
总量指标 相对指标 平均指标
统计指标体系
期初库存＋本期购进 = 本期销售＋期末库存 数学关系式形式 若干个指标从不同方面、不同角度去描述总体的数量特征和数量关系，但互相之间并不表现为数学关系式
02
二是以概率论的研究为开端形成和发展起来的以随机现象为主要研究对象的数理统计。
03
大量现象（或总体现象）的数量方面。
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统计学的研究对象
添加标题
数量性： 统计学是从数量方面去认识事物现象
添加标题
总体性： 统计学研究的数量方面是指由大量单个事物现象所构成的总体性事物现象的数量方面
添加标题
美国统计学家史特威·恰平 《实地调查与社会研究》、《社会学中的科学方法》
德国统计学家恩格尔(Christian Lorenz Engel) 《比利时工人家庭的生活费》“恩格尔法则”
社会统计学派 ：
美国统计学家马约·史密斯 《统计学和社会学》
统计学发展的两条主线
《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ppt(全)
概率论—数理统计
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
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
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 了解统计学的产生与发展过程
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
统计数据的内在规律 （一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) anthropology (人类学) archaeology (考古学) auditing (审计学) crystallography (晶体学) demography (人口统计学) dentistry (牙医学) ecology (生态学) econometrics (经济计量学) education (教育学) election forecasting and projection (选举预测和策划) engineering (工程) epidemiology (流行病学) finance (金融) fisheries research (水产渔业研究) gambling (赌博) genetics (遗传学) geography (地理学) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
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
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 了解统计学的产生与发展过程
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
统计数据的内在规律 （一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) anthropology (人类学) archaeology (考古学) auditing (审计学) crystallography (晶体学) demography (人口统计学) dentistry (牙医学) ecology (生态学) econometrics (经济计量学) education (教育学) election forecasting and projection (选举预测和策划) engineering (工程) epidemiology (流行病学) finance (金融) fisheries research (水产渔业研究) gambling (赌博) genetics (遗传学) geography (地理学) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
《统计的基本概念》课件
推断统计分析
利用概率和统计方法，根据样本数据对总体进行推断和判断，得出结论。
3
数据解释和应用
将统计分析的结果进行解释和应用，为决策提供依据和支持。
统计学的应用领域
科学研究
统计学在自然科学、社会科学等多个学科领域中发挥着重要的作用，帮助研究者分析和解释 数据，并得出科学结论。
经济分析
统计学在经济学中的应用广泛，可以用来分析生产、消费、投资等经济现象，研究经济关系 和趋势。
市场调查
统计学是市场调查的重要工具，通过收集、分析和解释数据，帮助企业了解市场需求和消费 者行为，制定营销策略。
《统计的基本概念》PPT 课件
统计学是研究数据的收集、分析和解释的科学。
统计学的定义
统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的科学，通过统计学可以对数据进行量化和描述，从而揭示事 物之间的关系和规律。
统计学的发展历史
1
古代统计学
古代统计学的起源可以追溯到古希腊和古罗马时期，人们通过调查和统计确定国 家的人口、土地产量和财富分布。
2
现代统计学
现代统计学起源于18世纪末19世纪初，随着概率论的发展和统计方法的完善， 统计学逐渐成为一门独立的学科。
3
应用统计学
20世纪以来，应用统计学的发展快速，广泛应用于科学研究、经济分析、市场 调查、医学研究等领域。
统计学的基本概念
总体和样本
总体是指研究对象的全部个体或事物，样本是从总体中选取的一部分，用以进行统计研究。
数据收集方法
调查问卷
通过向受访者提出问题，收集他 们的观点和意见，以获取数据。
观察法
直接观察并记录对象的行为、状 态和特征，以获取数据。
实验法
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。
《统计学概论》课件
方法
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
统计学PPTPPT课件
假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。
统计学ppt课件
数据分析工具
预测分析
Excel内置了多种数据分析工具，如直方图 、排列图、控制图等，有助于进行数据探 索和可视化。
Excel的数据分析工具还可以进行回归分析 、时间序列分析等预测分析，帮助用户预 测未来的趋势。
SPSS在统计学中的应用
数据输入和管理
SPSS提供了强大的数据输入和管理功能，可以方便地导 入、导出各种数据格式，并进行数据清洗和整理。
公式
(y = a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b) 其中 (a_1, a_2, ..., a_n) 是自变量的系 数，(b) 是截距。
目的
通过最小化残差平方和，找 到最佳拟合平面。
非线性回归
总结词
非线性回归是用于分析非线性关系的回归模型。
公式
(y = f(x)) 其中 (f) 是一个非线性函数。
将数据按大小排序后，位于中间位置的数值 ，反映数据的分布情况。
众数
出现次数最多的数值，反映数据的普遍情况 。
标准差和方差
衡量数据离散程度的指标，反映数据的波动 情况。
数据的可视化
图表
使用图表（如柱状图、折线图 、饼图等）直观展示数据之间
的关系和变化趋势。
直方图
用直方图展示数据的分布情况 ，便于观察数据的集中和离散 程度。
统计学ppt课件
目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 描述性统计 • 推断性统计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计软件介绍
01 统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和推断的科学，旨在通过数据揭 示现象的本质和规律。
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搜集数据 + 整理数据 +分析数据
统计学的定义：统计学是一门搜集、整理和分析 统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在 数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
《不列颠百科全书》把统计学定义为“搜集 和分析数据的科学和艺术”。
三、统计学的基本方法
• 大量观察法 • 统计分组法 • 描述统计法 • 推断统计法
究对象的社会经济统计；
二是以概率论的研究为开端形成和发展
起来的以随机现象为主要研究对象的数 理统计。
二、统计学的研究对象
大量现象（或总体现象）的数量方面。
数量性： 统计学是从数量方面去认识事 物现象
总体性： 统计学研究的数量方面是指由大 量单个事物现象所构成的总体性事物现象的 数量方面
统计过程：
运用统计的领域
精算 农业 动物学
金融
气象学
水产渔业研究 遗传学
军事科学 核材料安全管理
人类学
地理学
眼科学
考古学
地质学
制药学
审计学 晶体学 人口学 牙医学 生态学 经济计量学
历史研究 人类遗传学 水文学 工业 法律 语言学 文学
物理学 政治学 心理学 心理物理学 质量控制 宗教研究 社会学
总体单位的影响因素
按性质可分为两大类 共同性因素（必然因素）：
1.反映事物的本质特征。 2.对所有单位都发生作用，是总体数量规律性存在 的根源。
个别性因素（偶然因素）：
1.反映事物表现形式上的差异。 2.只对部份或个别单位发生作用，掩盖了数量规律性。
图1-1 统计分析探索客观现象数量规律性的过程图
社会统计学派 ：
德国统计学家恩格尔(Christian Lorenz Engel) 《比利时工人家庭的生活费》“恩格尔法则”
美国统计学家马约·史密斯 《统计学和社会学》
美国统计学家史特威·恰平
《实地调查与社会研究》、《社会学中的科学方法》
.
6
统计学发展的两条主线
一是以“政治算术学派”为开端形成 和发展起来的以社会经济问题为主要研
概率论（包括分布理论、大数 定律和中心极限定理等）
反映客观 现象的统 计数据
样本数据 描述统计（包括 统计数据的加工
整理、显示和分 总体数据 析）
推断统计（ 利用样本信 息和概率论 对总体的数 量特征进行 估计和检验 等）
总体内在 的数量规
律性
四、统计学的分支学科
（一）根据统计方法的构成不同，可将统计学分 为描述统计学（Descriptive Statistics）和推断统计 学（Inferential Statistics ）。
马克思称配第是“政 治经济学之父，在某种程 度上也可以说是统计学的 创始人”
.
4
数理统计学派： 19世纪 比利时
凯特勒（L·A·T·Quetelet）
A、在统计学发展史上，第一个明确地提 出了统计学的目的在于揭示大量现象的数 量规律性
B、把当时臻于成熟的概率论引入统计学
C、极大地扩展了统计学的研究领域
§1 总 论
一、统计学的产生和发展
1、 统计实践活动
原 始 社 会： 简单的计数，出现统计的萌芽; 奴 隶 社 会： 人口、土地、财产的统计; 封 建 社 会： 统计发展比较缓慢; 资本主义社会： 统计扩展到更多领域 ； 社会主义社会: 建立统计制度和法规等。
2、主要的统计学派
政治算术学派：
17世纪 英国
第二种说法： SAS， SPSS BMDP(Biomedical Programs，生物医学程序)
.
21
SPSS
SPSS，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即 “社会科学统计软件包”。最近，伴随SPSS产品服务领域的扩大 和服务深度的增加，SPSS公司已决定将之英文全称更改为Statistical Product and Service solutions，即“统计产品与服务解决方案”。
教育学
劳动力计划 调查抽样
选举预测和策划 管理科学
分类学
工程 流行病学
市场营销学 气象改善
.医学诊断
搏采，等等... 15
统计在经济管理领域中的一些应用
1、企业发展战略
2、产品质量管理
3、市场研究.
4、财务分析
5、经济预测
6、人力资源管理
…………
.
16
“统计学基本上是寄生的，靠研究其他领域内的 工作而生存。这不是对统计学的轻视，这是因为对很 多寄主来说，如果没有寄生虫就会死。对有的动物来 说，如果没有寄生虫就不能消化它们的食物。因此， 人类奋斗的很多领域，如果没有统计学，虽然不会死 亡，但一定会变得很弱。”
B、统计方法可以帮助其他学科探索学科内在 的数量规律性，而对这种数量规律性的解释并 进而研究各学科内在的规律，只能由各学科的 研究去完成。
３、计算机科学
计算机的大量运用加速了统计学的 发展, 也更新了统计学的面貌。
计算机和统计的发展相辅相成。
.
20
三大著名统计软件
第一种说法： SAS， SPSS SYSTAT（通用数据统计分析软件包）
威廉·配第（William Petty）
《政治算术》
约翰·格朗特（John Graunt）
《关于死亡表的自然观察和政治观察》
国势学派：
18世纪 德国
康 令（ H·Conringll） 首次使用“统计学”一词
威廉·配第
配第著作《政治算术》 中，对当时的英国、荷兰、 法国之间的财富进行数量 上的计算和比较 。
（二）根据研究的主要内容不同，可将统计学分 为理论统计学（Theoretical Statistics）和应用统 计学（Applied Statistics ）。
统计学的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
举出一个统计没有用途的领域名称比举出一个统计作为其组成部 分的领域名称要困难得多。
——Robert Johnson
—— L.J.Savage
统计学是一门独立的学科。
.
17
五、统计学与其他学科的关系
１、数学
• 数学为统计方法提供数学依据 • 统计学与数学有着明显的区别 ： 第一，两者所研究的数量性质不同 第二，两者所使用的逻辑方法不同
２、相关领域的实质性理论科学
２、统计学与相关领域的实质性理论科学的联系:
A、统计学的方法来源于对客观事物的认识。 因此，实质性理论科学为以同领域事物为对象 的统计学的研究提供理论根据和方法上的启示。
统计学的定义：统计学是一门搜集、整理和分析 统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在 数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
《不列颠百科全书》把统计学定义为“搜集 和分析数据的科学和艺术”。
三、统计学的基本方法
• 大量观察法 • 统计分组法 • 描述统计法 • 推断统计法
究对象的社会经济统计；
二是以概率论的研究为开端形成和发展
起来的以随机现象为主要研究对象的数 理统计。
二、统计学的研究对象
大量现象（或总体现象）的数量方面。
数量性： 统计学是从数量方面去认识事 物现象
总体性： 统计学研究的数量方面是指由大 量单个事物现象所构成的总体性事物现象的 数量方面
统计过程：
运用统计的领域
精算 农业 动物学
金融
气象学
水产渔业研究 遗传学
军事科学 核材料安全管理
人类学
地理学
眼科学
考古学
地质学
制药学
审计学 晶体学 人口学 牙医学 生态学 经济计量学
历史研究 人类遗传学 水文学 工业 法律 语言学 文学
物理学 政治学 心理学 心理物理学 质量控制 宗教研究 社会学
总体单位的影响因素
按性质可分为两大类 共同性因素（必然因素）：
1.反映事物的本质特征。 2.对所有单位都发生作用，是总体数量规律性存在 的根源。
个别性因素（偶然因素）：
1.反映事物表现形式上的差异。 2.只对部份或个别单位发生作用，掩盖了数量规律性。
图1-1 统计分析探索客观现象数量规律性的过程图
社会统计学派 ：
德国统计学家恩格尔(Christian Lorenz Engel) 《比利时工人家庭的生活费》“恩格尔法则”
美国统计学家马约·史密斯 《统计学和社会学》
美国统计学家史特威·恰平
《实地调查与社会研究》、《社会学中的科学方法》
.
6
统计学发展的两条主线
一是以“政治算术学派”为开端形成 和发展起来的以社会经济问题为主要研
概率论（包括分布理论、大数 定律和中心极限定理等）
反映客观 现象的统 计数据
样本数据 描述统计（包括 统计数据的加工
整理、显示和分 总体数据 析）
推断统计（ 利用样本信 息和概率论 对总体的数 量特征进行 估计和检验 等）
总体内在 的数量规
律性
四、统计学的分支学科
（一）根据统计方法的构成不同，可将统计学分 为描述统计学（Descriptive Statistics）和推断统计 学（Inferential Statistics ）。
马克思称配第是“政 治经济学之父，在某种程 度上也可以说是统计学的 创始人”
.
4
数理统计学派： 19世纪 比利时
凯特勒（L·A·T·Quetelet）
A、在统计学发展史上，第一个明确地提 出了统计学的目的在于揭示大量现象的数 量规律性
B、把当时臻于成熟的概率论引入统计学
C、极大地扩展了统计学的研究领域
§1 总 论
一、统计学的产生和发展
1、 统计实践活动
原 始 社 会： 简单的计数，出现统计的萌芽; 奴 隶 社 会： 人口、土地、财产的统计; 封 建 社 会： 统计发展比较缓慢; 资本主义社会： 统计扩展到更多领域 ； 社会主义社会: 建立统计制度和法规等。
2、主要的统计学派
政治算术学派：
17世纪 英国
第二种说法： SAS， SPSS BMDP(Biomedical Programs，生物医学程序)
.
21
SPSS
SPSS，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即 “社会科学统计软件包”。最近，伴随SPSS产品服务领域的扩大 和服务深度的增加，SPSS公司已决定将之英文全称更改为Statistical Product and Service solutions，即“统计产品与服务解决方案”。
教育学
劳动力计划 调查抽样
选举预测和策划 管理科学
分类学
工程 流行病学
市场营销学 气象改善
.医学诊断
搏采，等等... 15
统计在经济管理领域中的一些应用
1、企业发展战略
2、产品质量管理
3、市场研究.
4、财务分析
5、经济预测
6、人力资源管理
…………
.
16
“统计学基本上是寄生的，靠研究其他领域内的 工作而生存。这不是对统计学的轻视，这是因为对很 多寄主来说，如果没有寄生虫就会死。对有的动物来 说，如果没有寄生虫就不能消化它们的食物。因此， 人类奋斗的很多领域，如果没有统计学，虽然不会死 亡，但一定会变得很弱。”
B、统计方法可以帮助其他学科探索学科内在 的数量规律性，而对这种数量规律性的解释并 进而研究各学科内在的规律，只能由各学科的 研究去完成。
３、计算机科学
计算机的大量运用加速了统计学的 发展, 也更新了统计学的面貌。
计算机和统计的发展相辅相成。
.
20
三大著名统计软件
第一种说法： SAS， SPSS SYSTAT（通用数据统计分析软件包）
威廉·配第（William Petty）
《政治算术》
约翰·格朗特（John Graunt）
《关于死亡表的自然观察和政治观察》
国势学派：
18世纪 德国
康 令（ H·Conringll） 首次使用“统计学”一词
威廉·配第
配第著作《政治算术》 中，对当时的英国、荷兰、 法国之间的财富进行数量 上的计算和比较 。
（二）根据研究的主要内容不同，可将统计学分 为理论统计学（Theoretical Statistics）和应用统 计学（Applied Statistics ）。
统计学的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
举出一个统计没有用途的领域名称比举出一个统计作为其组成部 分的领域名称要困难得多。
——Robert Johnson
—— L.J.Savage
统计学是一门独立的学科。
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五、统计学与其他学科的关系
１、数学
• 数学为统计方法提供数学依据 • 统计学与数学有着明显的区别 ： 第一，两者所研究的数量性质不同 第二，两者所使用的逻辑方法不同
２、相关领域的实质性理论科学
２、统计学与相关领域的实质性理论科学的联系:
A、统计学的方法来源于对客观事物的认识。 因此，实质性理论科学为以同领域事物为对象 的统计学的研究提供理论根据和方法上的启示。