第10讲数据的统计分析与描述PPT课件

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实验数据处理ppt课件

n
n
di 0
i 1
相对平均偏 d1差0% 0 x
注意：单次测量结果的偏差之和为零。精密度不能用偏差
之和来表示，常用平均偏差、标准偏差表示。
XUT School of sciences
(2)偏差的表示方法：a.绝对偏差、b.平均偏差、c.标准偏差
标准偏差
n,总体标准偏：差
n xi 2
计算。
计算：0.0235 × 20.03 ÷3.1816 = 0.147946002 ？
解：三个数的最后一位都存在±1的绝对误差，相对误差各为：
(±1／235)× 100％ = ±0.4％
0.0235相对误差最大，修
(±1／2003)× 100％ = ±0.05％约时按3位有效数字计算
(±1／31816) × 100％ = ±0.003％
标准溶液
待测溶液
XUT School of sciences
1. 系统误差（可测误差） (1)方法误差：由分析方法本身造成的误差。
a. 反应不能定量完成或有副反应 b. 干扰离子的存在 c. 沉淀溶解损失、共沉淀和后沉淀现象、灼烧时沉淀挥
发损失、或称量时吸潮 d. 滴定分析中滴定终点和计量点不吻合 (2) 仪器和试剂误差
1. 随机误差（偶然误差） —由一些随机或偶然的不确定因素所造成的误差。
如环境的温度、湿度发生微小波动，或仪器状态发生微小变化、分析人员对各份样品处理时的微小差别。这些不可避免偶然原因使分析结果在一定范围内产生波动。特征:(1)对称性,有界性，服从统计规律。
(2)不可校正,无法避免。（3)部分抵消，增加平行测定次数，可减小测量结果
（6）首位数字大于等于8, 可多计一位有效数字：95.2% 4位

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。

医学统计学第十章统计表与统计图PPT课件

6．备注：表格一般不列备注或其他文字说明，如有特殊情况需要说明时可用“*“标出，将文字说明写在表格的下面。
（二）从内容上看，每张表都有主语和谓语。主语指被研究的事物，如表12－2中的 “年龄组（岁）”，一般置于表的左侧；谓语指说明主语的各项统计指标，如表12－2 中的“死亡率”和“死亡百分比”，一般置于表的右侧，主语和谓语结合起来构成一个完整的句子。如表 12－2可读成某地1988 年60岁年龄组死亡率和死亡百分比分别为 19.61%和16.6％。
例10-1 表10-1列出某地进行喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹与阿昔洛韦软膏比较的随机对照临床试验结果。该表只有试验分组一个层次，属简单表。
表10-1 某年某地喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹疗效比较
组别例数治愈数治愈率 (% ) 治愈天数 (XS )
试验组 107 93
危险
心理分值
因素
1(252 人)
2(253 人)
3(252 人)
4(253 人)
P值
X S
% X S
% X S
% X S
%
年龄(岁)
35.26.5
37.06.3
36.56.8
37.86.5
<0.05
收缩压 (m m Hg) 舒张压 (m m Hg)
体力活动
120.713.4 78.810.2
二、统计表的种类
三、统计表的种类
根据说明事物的主要标志（主语）的复杂程度，统计表可以分成简单表和复合表。
l.简单表：只有一种主要标志，即主语按一个标志分组。
2.复合表：有两种或两种以上的标志，即主语按多个标志分组。在安排上可以将部分主语放在表的上方与谓语配合起来。

中职数学教学：第10章-概率与统计初步PPT课件

概率的起源
• 第一个系统地推算概率的人是16世纪的卡尔达诺。记载在他的著作《 Liber de Ludo Aleae》中。书中关于概率的内容是由古尔德从拉丁文翻译出来的。
• 卡尔达诺的数学著作中有很多给赌徒的建议。这些建议都写成短文。例如：《谁，在什么时候，应该赌博？》、
《为什么亚里斯多德谴责赌博？》、《那些教别人赌博的人是否也擅长赌博呢？》等。
解由于100件商品中含有3件次品，随机地抽取1件，可能是次品，也可能是正品；随机地抽取4件，全是次品是不可能的；随机地抽取10 件，其中含有正品是必然的．
因此，事件B是不可能事件，事件C是必然事件．
-
19
动脑思考探索新知
作为试验和观察的基本结果，在试验和观察中不能再分的最简单的随机事件，叫做基本事件．可以用基本事件来描绘的随机事件叫做复合事件．
解（1）记A={ 生产的产品是次品 }，则事件A发生的频率为
m 109 0.091． n 1200 即星期五该厂生产的产品是次品的频率约为0.091．
（2）本周内生产-的产品是次品的概率约为0.100．
25
运用知识强化练习
某市工商局要了解经营人员对工商执法人员的满意程度．进行了5次“问卷调查”，结果如下表所示：
在描述一个事件的时候，采用加花括号的方式．如抛掷一枚硬币，出现正面向上的事件，记作 A={抛掷一枚硬币，出现正面向上}．
在一定条件下，必然发生的事件叫做必然事件，用表示．在一定条件下
不可能发生的事件叫做不可能事件，用表示．
-
17
创设情境兴趣导入
任意抛掷一颗骰子，观察掷出的点数．事件A＝{点数是1 }， B＝{点数是2 }，C＝{点数不超过2 } 之间存在着什么联系呢？

统计知识讲座PPT课件

图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映数据波动程度，标准差越小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越高，数据分布越尖峭；峰度越低，数据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和推断性分析，如均值、方差、假设检验等。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库提供丰富的数据可视化功能，可绘制各种静态、动态、交互式的图表。

《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。

统计学PPT课件

19世纪初，法国数学家、统计学家拉普拉斯在总结前人成果的基础上出版了《概率的分析理论》一书，从而形成完整的应用理论体系。
二、统计学的产生和发展
3 古典概率论
古典概率论对统计学的贡献可归纳为以下几点：
（1）总结了古典概率论的研究成果，初步奠定了数理统计学的理论基础。（2）把大数定律作为概率论与政治算术的桥梁。（3）提出应以自然科学的方法研究社会现象，为数理统计的产生提供了必要的理论依据。
统计活动、统计资料和统计学相互依存、相互联系，共同构成一个完整的整体，这就是人们所说的统计。
二、统计学的产生和发展
进入资本主义社会以后，随着社会生产力的发展，人们对统计数据资料的需求增多，专业的统计机构和研究组织逐渐出现，统计初步发展为社会分工中的一个独立部门。
到了 17世纪中叶，统计学应运而生。
三、统计学的应用
（二）统计学在经济领域的应用
统计学最初产生于对经济现象的研究。至今，经济领域仍然是统计学最重要的研究领域。统计学在经济领域的应用形成了经济统计学。经济学在研究经济现象及其发展变化的规律性时，除要进行规范性的理论分析外，还离不开对现实经济活动的实证研究。经济学家只有通过对现实经济活动的运行条件、运行过程和运行结果的数量分析，才能得出真正符合客观实际的规律性结论。经济现象是人类参与的活动，其影响因素异常复杂。对社会经济现象规律性的认识，只能被动地对实际的经济关系和经济活动的运行情况进行观测。因此，无论是宏观经济学研究还是微观经济学分析，都需要大量地运用统计方法，通过各种调查方法来收集实际的经济统计数据，并分析其数量规律性。
《不列颠百科全书》将统计学定义为收集、分析、表述和解释数据的科学。
一、统计的含义

新人教版七年级数学下册《统计调查》精品教学课件

10.1 第2课时抽样调查
全校学生是要考察的全体对象，称为总体. 组成总体的每一个学生称为个体. 而被抽取调查的那部分学生构成总体的一个样本.
10.1 第2课时抽样调查
总体
估计
样本
抽样
10.1 第2课时抽样调查
那么，抽取多少名学生进行调查比较合适? 被调查的学生又如何抽取呢? 如果抽取调查的学生很少，样本就不容易具有代表性，也就不能客观地反映总体的情况；如果抽取调查的学生很多，虽然样本容易具有代表性，但花费的时间、精力也很多，达不到省时省力的目的.因此抽取调查的学生数目要适当.
10.1 第2课时抽样调查
归纳全面调查和抽样调查是收集数据的两种方式.全面调查
收集到的数据全面、准确，但一般花费多、耗时长，而且某些调查不宜用全面调查.抽样调查具有花费少、省时的特点，但抽取的样本是否具有代表性，直接关系到对总体估计的准确程度.
10.1 第2课时抽样调查
请以小组为单位解决如下问题. 问题3 比较你所在学校三个年级同学的平均体重：（1）制定调查方案，利用课余时间实施调查；（2）根据收集到的数据，分析出每个年级同学的平均体重，并用折线图表示平均体重随年级增加的变化趋势；（3）每组安排一位代表向全班介绍本组完成上述问题的情况，并进行比较和评议.
10.1 第2课时抽样调查
3 以下调查中，哪些适宜全面调查，哪些适宜抽样调查？（1）调查某批次汽车的抗撞击能力；（2）了解某班学生的身高情况；（3）调查春节联欢晚会的收视率；（4）选出某校短跑最快的学生参加全市比赛.
解（2）（4）适宜全面调查，（1）（3）适宜抽样调查.
10.1 第2课时抽样调查
10.1 第2课时抽样调查

新高考新教材数学人教B版一轮课件：第十章第二节用样本估计总体课件(71张)

思维点2 根据频率分布直方图计算样本数据的百分位数 [例2] 某市为了鼓励市民节约用电，实行“阶梯式”电价，将该市每户居民的月用电量划分为三档，月用电量不超过200千瓦时的部分按0.5元/千瓦时收费，超过200千瓦时但不超过400千瓦时的部分按0.8元/千瓦时收费，超过400千瓦时的部分按1.0元/千瓦时收费． (1)求某户居民用电费用y(单位：元)关于月用电量x(单位：千瓦时)的函数解析式； (2)为了了解居民的用电情况，通过抽样获得了今年 1月份100户居民每户的用电量，统计分析后得到如图所示的频率分布直方图．若这100户居民中，今年1月份用电费用不超过260元的占80%，求a，b的值； (3)根据(2)中求得的数据计算用电量的75%分位数．
4．分层抽样的均值与方差
必备知识关键能力限时规范训练 8
我们以分两层抽样的情况为例．假设第一层有 m 个数，分别为 x1，x2，…，xm，平均
数为 x ，方差为 s2；第二层有 n 个数，分别为 y1，y2，…，yn，平均数为 y ，方差为 t2.则
x ＝__m1__i＝m_1x_i___，s2＝____m1__i＝m_1_(_x_i－___x_)2____，
3．(链接人B必修第二册P64例1)一个容量为20的样本，其数据按从小到大的顺序排列为：1,2,2,3,5,6,6,7,8,8,9,10,13,13,14,15,17,17,18,18，则该组数据的第75百分位数为 ________，第86百分位数为________.
解析：∵75%×20＝15，∴第 75 百分位数为14＋2 15＝14.5.∵86%×20＝17.2.∴第 86 百分位数为第 18 个数据 17.
必备知识关键能力限时规范训练 7
知识点三极差、方差与标准差 1．极差：一组数的极差指的是这组数的最大值减去最小值所得的_差__.不难看出，极差反应了一组数的变化范围，描述了这组数的__离__散__程度．

统计数据描述性分析PPT课件

识别异常值
描述性统计可以帮助我们识别异常值，即远离数据集中心的值，这些值可能会对数据分析产生影响。
提供决策依据
通过描述性统计，我们可以了解数据的总体情况，为进一步的数据分析提供决策依据。
描述性统计的常用指标
01
02
03
04
均值
均值是数据集中所有数值的和除以数值的数量，用于表示数
据的集中趋势。
通过实地观察记录数据，适用于难以通过问卷等
方式获取的数据。
通过实验设计获取数据，适用于需要控制变量的
实验研究。
通过查阅文献资料获取数据，适用于历史数据或无法直接获取的数据。
数据整理的步骤
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，确保数据质量。
数据分类
将数据按照一定的标准进行分类，便于后续分析。
散点图
总结词
用于展示两个变量之间的关系，体现变量之间的关联程度
详细描述
散点图通过将数据点在坐标系上标出并连接成线来展示两个变量之间的关系，能够反映变量之间的关联程度和趋势。适用于展示两个变量之间的相关性分析。
05 数据的数值描述
数据的集中趋势描述
平均数
表示数据的集中趋势，计算所有数值的和除以数值的数量。
样本代表性
在选择样本时，要确保样本具有代表性，能够反映总体情况。
结论的可信度
在分析过程中，要注意排除偶然因素和误差的影响，确保结论的可信度。
07 案例分析
案例一：销售数据描述性分析
总结词
通过销售数据的描述性分析，了解销售情况，发现潜在问题，为决策提供依据。
01
02
收集销售数据
收集一定时间段内的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、客户信息等。

Chapter10厦门大学林子雨-大数据技术原理与应用-第十章数据可视化精品PPT课件

《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
在大数据时代，可视化技术可以支持实现多种不同的目标：《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（2）分析数据
数据数据
可视化
图像
设置可视化
感知和认知
知识
探索用户
图10-4 用户参与的可视化分析过程
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
林子雨
10.2.1 入门级工具
• Excel是微软公司的办公软件Office家族的系列软件之一，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，已经广泛地应用于管理、统计、金融等领域
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.2.2 信息图表工具
信息图表是信息、数据、知识等的视觉化表达，它利用人脑对于图形信息相对于文字信息更容易理解的特点，更高效、直观、清晰地传递信息，在计算机科学、数学以及统计学领域有着广泛的应用。
4. Tableau Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，更适合企业和部门进行日常数据报表和数据可视化分析工作。Tableau实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只要将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。 5. 大数据魔镜大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法可以让用户真正理解探索分析数据，用户只要通过一个直观的拖放界面就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。

高考总复习一轮数学精品课件第10章统计与成对数据的统计分析第3节第2课时列联表与独立性检验

的卡方计算进行检验,对照附表结合题意作答.
规范解答:(1)试验组的样本平均数
1
= 20 ×(7.8+9.2+11.4+12.4+13.2+15.5+16.5+18.0+18.8+19.2+19.8+20.2+21.6+
396
22.8+23.6+23.9+25.1+28.2+32.3+36.5)= =19.8.
和B两家公司运营,为了解这两家公司长途客车的运行情况,随机调查了甲、
乙两城之间的500个班次,得到下面列联表:
公司
准点班次数
未准点班次数
A
240
20
B
210
30
(1)根据上表,分别估计这两家公司甲、乙两城之间的长途客车准点的概率;
(2)依据小概率值α=0.1的独立性检验,能否认为甲、乙两城之间的长途客
与在正常环境中体重的增加量有差异?
关键点:准确代入数值求出χ2,明确与哪个临界值比较大小.
2
(
-
)
附:χ2=(+)(+)(+)(+).
α
xα
0.1
2.706
0.05
3.841
0.01
6.635
审题指导:(1)直接根据均值定义求解.
(2)①根据中位数的定义求得m=23.4,从而求得列联表;②利用独立性检验
40%的女生不喜欢网络课程,且有99%的把握,但没有99.9%的把握认为是
否喜欢网络课程与性别有关,则被调查的男、女学生总数量可能为( B )
附:χ
( - )2

湘教版高考总复习一轮数学精品课件第10章统计与成对数据的统计分析第3节成对数据的统计分析

第3节成对数据的统计分析
课标解读
1.了解相关系数的统计含义,了解相关系数与标准化数据向量夹角的关系.
会通过相关系数比较成对数据的相关性.
2.了解一元线性回归模型的含义,了解模型参数的统计意义,了解最小二乘
原理,掌握一元线性回归模型参数的最小二乘估计方法.
3.针对实际问题,会用一元线性回归模型进行预测.
2
因为 ∑ ( -) =430,
=1
5
2
5
2
所以 ∑ (xi-) ∑ ( -) =4 300,
=1
=1
5
所以 r=
∑ ( -)( -)
=1
5
2 5
2
≈
65
65.6
≈0.99,
∑ ( -) ∑ ( -)
=1
=1
由此可以认为发布的视频个数与收到的点赞数之和的相关性很强.
示样本点离直线y=a+bx的竖直距离越小.特别地,当ei=0时,表示点(xi,yi)在这
条直线上.
(2)回归直线方程
^
^
^
回归直线方程形式为y = a + bx,它是根据样本数据求出的回归方程的估计.
n
^
∑ (x i -x)(y i -y)
b = i=1 n
2
∑ (x i -x)
i=1
^
n
∑ x i y i -nxy
x0
解
0.050
3.841
0.010
6.635
150
(1)由表格数据得甲机床生产的产品中一级品的频率为
200
120
乙机床生产的产品中一级品的频率为
200
=
3
.