统计学课件统计整理
合集下载
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 第3章 统计数据的整理
统计分组的标志
第三章 统计数据的整理
统计分组的标志：分组标志就是将总体分为各个性质不同的标准或根据。
根
据分组标志的特征不同，总体可按属性标志分组，也可按数量标志分组。
1.按属性标志分组
以属性标志作为分组标志，并在属性标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。属性标志划分，概念明确，容易确定分组组数，如性别。
2.按数量标志分组
以数量标志作为分组标志，并在数量标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。如工资。
第三章 统计数据的整理
（五）简单分组和复合分组
在统计分组时，根据统计研究目的不同，分组标志的选择可以是一个标志，也可以是 两个或两个以上的标志，这样就有简单分组和复合分组之分：
1．简单分组 对总体只按一个标志分组称为简单分组。
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
在组距次数分布中，各组组距相同的次数分布称为等距次数分 布（表3－8）。各组组距不同的次数分布称为异距次数分布。
等距次数分布一般在现象性质差异变动比较均衡的条件下使用。
优点：
• 易于掌握次数分布的特性。
• 各组次数可以直接比较。
组数＝ 全距/组距
组距＝全距/组数
100.00
提问：这是单 项次数分布还 是组距次数分 布？
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
例：对某工厂某月50名工人装配零件（件）情况进行调查， 得到下列初级资料：
106 81 98 111 91 107 86 105 93 106 82 108 114 122 109 104 125 103 113 102 106 84 128 104 91 112 85 96 115 89 97 105 92 111 107 97 105 124 106 86 96 110 112 103 108 110 109 125 101 119
统计学课件 第三张章 数据的整理与显示
1. 2.掌握3.掌握 4.用Excel5.§3.1数据的预处理3.1.1 数据审核3.1.2 数据筛选3.1.3 数据排序1.错误2.符合条件3.升序和降序4.按需要汇总(raw data)完整性准确性检查数据是否有错误，计算是否正确等数值型数据，计算检查）(second hand data)1.适用性2.时效性3.确认(data filter)1. 2.不符合明显错误剔除符合筛选出来，而不用Excel 进行数据筛选8名学生的考试成绩数据(data filter)(data rank)1.一定顺序2.有助于3.排序本身就是分析的目的4.借助于计算机(方法)1.分类数据 字母型习惯上用升序汉字型首位拼音字母笔画多少2.数值型–递增递增–递减x (2)>…>x (n)数据透视表(pivot table )1.复杂提取有用 2.重要信息汇总和作图3. 4.首行列标题拖至区域，将需要汇总的“变【向导—3步骤之3】对，即可输出数据透视表§3.2 分类和顺序数据的整理与显示3.2.1 分类数据的整理与显示3.2.2 顺序数据的整理与显示(基本问题)1.弄清数据类型2.分类数据和顺序数据分类整理3.数值型数据分组整理4.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整(基本过程) BAEDC比率百分比比例频数分类(可计算的统计量)1.个数2.一类别全部数据3.4.不同类别制作频数分布表(bar Chart )1.宽度相同高度或长短2.单式复式3.分类数据频数分布4.条形图可以横置或纵置汇源果汁露露品牌(side - 1.不同时间或不同空间2.差异或变化趋势688563328247戴尔电脑品牌1.频数多少排序2.分类数据不同品牌饮料的帕累托图百事可乐露露汇源果汁品牌(pie Chart)1.圆形及圆内扇形的角度2.各组成部分所占的比例结构性问题3.绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，是按各部分数据百分比占不同品牌饮料的构成旭日升冰茶22%分类数据显示图例(可计算的指标)频数逐级累加频率(百分比)的逐级累加☺☺☺☺☺☺———100.092562510276168753044.075.090.0100.0132225270300乙城市回答类别100.093.060.034.012.7300279180102387.040.066.087.3100.0211201982623007.033.026.021.312.72199786438非常不满意不满意一般满意非常满意百分比(%)户数(户)百分比(%)户数(户)向下累积向上累积百分比(%)户数(户)乙城市家庭对住房状况评价的频数分布(243001322252700100200300400非常不满意不满意一般满意非常满意累积户数（户）(a)向上累积非常不满意不满意一般满意非常满意(b)向下累积甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布(annular chart)1. 2.同时绘制多个总体3. 4.环形图主要用于展示分类和顺序数据满意非常满意§3.3 数值型数据的整理与显示3.3.1 数据分组3.3.2 数值型数据的图示等距分组等距分组异距分组异距分组(要点)一个变量值离散变量值较少的情况☺☺☺☺(要点)1.一个区间2.连续变量3.变量值较多4.“不重不漏”5.等距不等距☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺☺~ ☺(步骤)1.确定组数2.确定组距上限与下限之差，可根据全部数据的最大统计频数并整理成频数分布表(几个概念)(例题分析)【例】某电脑公司2005年前四个月各天的销售量数据(单位：台)。
统计学第3章统计整理
14
7.0 21 10.5 193 96.5
4 90 —100 31 15.5 52 26.0 179 89.5 5 100—110 65 32.5 117 58.5 148 74.0
6 110—120 52 26.0 169 84.5 83 41.5
7 120—130 8 130—140
23 11.5 192 96.0 31 15.5
一、分配数列的概念和种类
1.概念
统计总体按照某一标志分组以后， 用以反映总体各单位分配情况的统计 数列，称分配数列，又可称次数分配， 或次数分布。
它由两部分组成： 总体所分的各个组和各组所拥有的 单位数（次数或频数）。
例
月工资分组(元) 工人数(人) 占总数比重(%)
1000 以下
210
39.6
1000-1500
组距式 分组
以变量值变动的一个区间作为一组，区间的 距离称为组距。适用于连续型变量和离散型 变量的变量值较多的情况。
第三章 统计整理
在进行组距分组时，会涉及到一 些问题，包括：等距分组和不等距分 组、组限、组中值。
第三章 统计整理
等距 分组
不等距 分组
各组组距均相等。如： 10—20 20—30 30—40
组中值 = （上限值+下限值）÷2
开口组组中值的计算： 缺下限：组中值=本组上限— 相邻组组距/2
缺上限：组中值=本组下限+ 相邻组组距/2
例
产值（万元）
第一组组中值：
50以下 50 — 60 60 — 70 70以上
50－（10÷2）= 45 最后一组组中值： 70+（10÷2）= 75
第二节 分配数列
较合适是? （c）
统计整理ppt课件
显著性水平与临界值
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。
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）
第四章 统计整理 《应用统计学——以Excel为分析工具》PPT课件
• （1） 递增排序：设一组数据为x1，x2，… ，xn，递增排序后可表示为： x(1)<x(2)<…<x(n)。
• （2）递减排序：可表示为： x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据，其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料，必须 妥善保管，不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的，其中，统计分组是统 计整理的基础，统计汇总是统计整理的中心内容， 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ，内容包括调查数据的审核与插补、筛选 （第三章已经介绍）、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求，按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别，使组和组之间 具有差异性，而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组，分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分，计算出各 个产业所占比重，以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上，研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系；商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时，有时需要对某些 字段按条件进行汇总，称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ，称为单字段分类汇总；如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
• （2）递减排序：可表示为： x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据，其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料，必须 妥善保管，不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的，其中，统计分组是统 计整理的基础，统计汇总是统计整理的中心内容， 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ，内容包括调查数据的审核与插补、筛选 （第三章已经介绍）、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求，按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别，使组和组之间 具有差异性，而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组，分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分，计算出各 个产业所占比重，以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上，研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系；商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时，有时需要对某些 字段按条件进行汇总，称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ，称为单字段分类汇总；如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
南京大学统计学课件 ch2统计整理
组数=全距 组距 组数 全距/组距 全距 斯特杰斯经验公式： 斯特杰斯经验公式： 组数=1+3.322 Lg N 组数 由此推出
组距=（最大变量值 最小变量值 （ 最小变量值） 组距 （最大变量值-最小变量值）/（1+3.322Lg N ）
1-11
例如：通过调查取得 个商业企业某月销售额资料： 例如：通过调查取得100个商业企业某月销售额资料： 个商业企业某月销售额资料 单位：万元） ， ， ， ， （单位：万元）20，60，45，90，105，56，250，89， ， ， ， ， 130，30，98，…300。 ， ， ， 。 将这些数据资料按“销售额”的多少进行整理， 将这些数据资料按“销售额”的多少进行整理，得到下 列整理结果： 列整理结果： 销售额（万元） 企业数（个） 0 — 50 50 — 100 100— 150 150— 200 250— 300 合 计 12 25 30 23 10 100
统计整理的内容：分组、 统计整理的内容：分组、汇总和制表
1-12
第三节 变量数列
一、次数分布与变量数列 1、次数分布与变量数列的概念 、 在统计分组的基础上， 在统计分组的基础上，将总体所有的单位按 某一标志进行归类排列，称为次数分布， 某一标志进行归类排列，称为次数分布，或 频数分布。根据分组标志特征的不同， 频数分布。根据分组标志特征的不同，次数 分布数列可分为品质数列和变量数列。 分布数列可分为品质数列和变量数列。 2、变量数列的两个要素 、
第二章 统计整理
第一节 统计整理的概念和内容 第二节 统计分组 第三节 变量数列
1-1
第一节 统计整理的概念和内容
一、统计整理的概念和作用 1、根据统计研究的目的和任务，将调查取得的大量 、根据统计研究的目的和任务， 原始资料进行科学的分类和汇总， 原始资料进行科学的分类和汇总，为统计分析提供 系统化和条理化的综合统计资料的工作过程。 系统化和条理化的综合统计资料的工作过程。 2、通过统计整理使说明个体和局部的资料过渡到说 、 明总体和全局的资料。 明总体和全局的资料。 二、统计整理的内容
组距=（最大变量值 最小变量值 （ 最小变量值） 组距 （最大变量值-最小变量值）/（1+3.322Lg N ）
1-11
例如：通过调查取得 个商业企业某月销售额资料： 例如：通过调查取得100个商业企业某月销售额资料： 个商业企业某月销售额资料 单位：万元） ， ， ， ， （单位：万元）20，60，45，90，105，56，250，89， ， ， ， ， 130，30，98，…300。 ， ， ， 。 将这些数据资料按“销售额”的多少进行整理， 将这些数据资料按“销售额”的多少进行整理，得到下 列整理结果： 列整理结果： 销售额（万元） 企业数（个） 0 — 50 50 — 100 100— 150 150— 200 250— 300 合 计 12 25 30 23 10 100
统计整理的内容：分组、 统计整理的内容：分组、汇总和制表
1-12
第三节 变量数列
一、次数分布与变量数列 1、次数分布与变量数列的概念 、 在统计分组的基础上， 在统计分组的基础上，将总体所有的单位按 某一标志进行归类排列，称为次数分布， 某一标志进行归类排列，称为次数分布，或 频数分布。根据分组标志特征的不同， 频数分布。根据分组标志特征的不同，次数 分布数列可分为品质数列和变量数列。 分布数列可分为品质数列和变量数列。 2、变量数列的两个要素 、
第二章 统计整理
第一节 统计整理的概念和内容 第二节 统计分组 第三节 变量数列
1-1
第一节 统计整理的概念和内容
一、统计整理的概念和作用 1、根据统计研究的目的和任务，将调查取得的大量 、根据统计研究的目的和任务， 原始资料进行科学的分类和汇总， 原始资料进行科学的分类和汇总，为统计分析提供 系统化和条理化的综合统计资料的工作过程。 系统化和条理化的综合统计资料的工作过程。 2、通过统计整理使说明个体和局部的资料过渡到说 、 明总体和全局的资料。 明总体和全局的资料。 二、统计整理的内容
《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c第三章统计整理
合计
经济、管理类 基础课程
统计学
第三节 分布数列—变量数列
第五、绘制频数直方图和折线图
我一眼就看出 来了，大多数 人的日加工零 件数在120～ 125之间!
直方图下的面 积之和等于1
频 15
数
12
(人) 9
6 3 105 110 115 120 125 130 135 140 日加工零件数(个) 某车间工人日加工零件数的直方图
统计学
第三节 分布数列—变量数列
第四步，编制变量数列 某车间50名工人日加工零件数分组表 按零件数分组(件）
105~110 110~115 115~120 120~125 125~130 130~135 135~140
频数（人）
3 5 8 14 10 6 4 50
频率（%）
6 10 16 28 20 12 8 100
目前我国有的地方性别比为120:100,这是不正常的现象
2.划分现象的类型：如我国经济成份划分为国有经济
和非国有经济，工业化分为轻、重工业。
经济、管理类 基础课程
统计学
第二节 统计分组
3 揭示现象的内部结构：如我国人员结构、产业结构。 新交通法中,正确处理机动车司机和过路行人之间的关系 体现以人为本的理念.
经济、管理类 基础课程
统计学
第三节 分布数列—变量数列
（1）组距数列的几个常用概念
A. 组限：各组的界限，有上限和下限之分。
B. 组距：上限与下限之差 。 C. 组中值：上、下限之和的半数，即：
D. 次数密度：单位组距分配的次数。即：
经济、管理类 基础课程
统计学
第三节 分布数列—变量数列
E. 开口组与开口数列：第一组无下限或最后一组无 上 限的组称开口组。含开口组的数列称开口数列。 注意：a. 开口组的组距按相邻组的组距推算； b. 分组时正好等于组限的数应按“归下限原则”处 理。 缺上限的组中值= 下限+相临组组距的一半 缺下限的组中值= 上限—相临组组距的一半
第三章 统计学课件,统计整理2
编制结果如下：
日产量（件）X 工人数（人)
f
比重（%）
20 21 22 23 24 25 26
合计
3 5 6 4 3 2 1
24
12.5 20.8 25.0 16.7 12.5 8.3 4.2
100
（二）组距数列
指每个组的变量值用一个区间来表现的变量数列
编制条件:
变量是连续变量； 或：变异范围较大的离散变量。
12 10 8 6 4 2 0
00
10
20
30
40
90
50 15
10
~1
~1
~1
~1
0~
~1
0~
00
00
00
00
80
90
10
11
12
13
频数
14
00
00
以
上
0
0
0
0
0
0
（二）U形分布
25
0~
~3
~5
~6 51
4~
15
36
死亡率
60
以
其特征是“两头 大，中间小”， 即靠近中间的变 量值分布的次数 少，靠近两端的 变量值分布的次 数多。
组距数列编制 步骤或内容
原始数据 计算组中值
汇总组单位数
排序 确定组限
计算变异全距 确定组数、组距
制作组距数列统计表
1、组距和组数
在组距数列中是用变量变动的一定范围 代表一个组，每个组的最大值为组的上 限，最小值为组的下限，每个组上限和 下限之间的距离成为组距。
组数过多过少都不妥，一般情况下可分 为5-7组，组数尽可能取奇数，避免偶 数。
统计学(第3章)
第三章 统计数据的整理 6
4、定比尺度（比率尺度 ratio scale）
是对事物之间比值的一种测度，可用
于参数与非参数统计推断。 特征：
除区分事物的类别、进行排序、比较大 小，而且还可以进行加减乘除运算。 具有绝对零点，即“0”表示“没有” 或“不存在”。 所有统计量都可以对其进行分析。与定 距尺度的唯一区别是有绝对固定的零点。
第三章 统计数据的整理 10
3、观察数据和实验数据
观察数据：通过调查或观测而得 到的数据。 实验数据：通过控制实验对象而 收集的数据。
第三章 统计数据的整理
11
4、直接数据和间接数据
直接数据：即原始数据。
间接数据：已加工整理过的数据。
第三章 统计数据的整理
12
第二节 统计整理的含义和步骤
当异距分组时，各组的次数还受 到组距不同的影响。为消除异距 分组的这种影响，须计算频率密 度（或次数密度），计算公式： 频数密度 = 频数/组距 频率密度 = 频率/组距
第三章 统计数据的整理
36
二、分布数列的编制
将原始资料按其数值大小重新排列 2. 确定全距 3. 确定组距和组数 4. 确定组限 5. 编制变量数列 示例3-5
第三章 统计数据的整理
某地人口
21
（三）按分组标志的不同性质分
品质分组（属性分组）：是将总体按
品质（或属性）标志进行分组。如企 业按经济成份、企业规模，职工按性 别、文化程度分组等。 数量分组（变量分组）：是将总体按 数量标志进行分组，如企业按职工人 数、劳动生产率分组，职工按工龄、 工资分组等。
第三章 统计数据的整理 31
4、开口组的组距与组中值
4、定比尺度（比率尺度 ratio scale）
是对事物之间比值的一种测度，可用
于参数与非参数统计推断。 特征：
除区分事物的类别、进行排序、比较大 小，而且还可以进行加减乘除运算。 具有绝对零点，即“0”表示“没有” 或“不存在”。 所有统计量都可以对其进行分析。与定 距尺度的唯一区别是有绝对固定的零点。
第三章 统计数据的整理 10
3、观察数据和实验数据
观察数据：通过调查或观测而得 到的数据。 实验数据：通过控制实验对象而 收集的数据。
第三章 统计数据的整理
11
4、直接数据和间接数据
直接数据：即原始数据。
间接数据：已加工整理过的数据。
第三章 统计数据的整理
12
第二节 统计整理的含义和步骤
当异距分组时，各组的次数还受 到组距不同的影响。为消除异距 分组的这种影响，须计算频率密 度（或次数密度），计算公式： 频数密度 = 频数/组距 频率密度 = 频率/组距
第三章 统计数据的整理
36
二、分布数列的编制
将原始资料按其数值大小重新排列 2. 确定全距 3. 确定组距和组数 4. 确定组限 5. 编制变量数列 示例3-5
第三章 统计数据的整理
某地人口
21
（三）按分组标志的不同性质分
品质分组（属性分组）：是将总体按
品质（或属性）标志进行分组。如企 业按经济成份、企业规模，职工按性 别、文化程度分组等。 数量分组（变量分组）：是将总体按 数量标志进行分组，如企业按职工人 数、劳动生产率分组，职工按工龄、 工资分组等。
第三章 统计数据的整理 31
4、开口组的组距与组中值
统计学课件 第三章 统计整理
合计
2013-7-26
人数（人） 男 1 4 9 7 2 23 女 1 6 9 5 1 22 合计 2 10 18 12 3 45
9
（四）编表（或绘图）
编表是把汇总的资料按一定的规则在表格 上表现出来。
成绩 50～60 60～70 70～80 80～90 90以上 合计 人数 (人) 2 7 11 8 2 30
（一）数据的预处理
包括数据的审核 、筛选、 排序等． 数据的审核：
1. 数据的审核
检查数据中的错误
2. 数据的筛选
找出符合条件的数据
3. 数据排序
升序和降序 寻找数据的基本特征
2013-7-26 7
（二）统计分组
• 分组是根据研究任务的要 求，对调查所得的原始资 料，确定要进行哪些分组 或分类。 • 如右表是对统计学考试成 绩进行分组。
2013-7-26 4
二、统计整理的意义
统计工作
统计调查
统计整理
统计分析
作用：是统计调查的继续，是统计分 析的前提和基础，在整个统计工作中 发挥着承上启下的作用。
2013-7-26 5
三、统计整理的步骤
1．数据的预处理
2.统计分组
3．编制分配数列
4．汇总统计资料
5．制作统计表或统计图
2013-7-26 6
组别
2013-7-26
øÔýËý ½¶ÊÈÊ 30 10 40
次数
È × (%) ±Ö 75 25 100
频率
28
变量数列
±3-6 Ä ³ Ú ¶ » ¶ ¸ Ë Æ ½ È ² Á í ³ §µ þ ½ È ¤È ¼ ù Õ ú ¾ ¤È ¼ ù Õ ú Á þ ¸ Ë Æ ½ È ² ¾ (» ) ¸ Ë Ê ¤È ý ø Ô ý ½ ¶ Ê È × ±Ö (%) 2 10 8.7 3 15 13.0 4 30 26.1 5 40 34.8 6 20 17.4 Ï Æ ¹ » 115 100.0
2013-7-26
人数（人） 男 1 4 9 7 2 23 女 1 6 9 5 1 22 合计 2 10 18 12 3 45
9
（四）编表（或绘图）
编表是把汇总的资料按一定的规则在表格 上表现出来。
成绩 50～60 60～70 70～80 80～90 90以上 合计 人数 (人) 2 7 11 8 2 30
（一）数据的预处理
包括数据的审核 、筛选、 排序等． 数据的审核：
1. 数据的审核
检查数据中的错误
2. 数据的筛选
找出符合条件的数据
3. 数据排序
升序和降序 寻找数据的基本特征
2013-7-26 7
（二）统计分组
• 分组是根据研究任务的要 求，对调查所得的原始资 料，确定要进行哪些分组 或分类。 • 如右表是对统计学考试成 绩进行分组。
2013-7-26 4
二、统计整理的意义
统计工作
统计调查
统计整理
统计分析
作用：是统计调查的继续，是统计分 析的前提和基础，在整个统计工作中 发挥着承上启下的作用。
2013-7-26 5
三、统计整理的步骤
1．数据的预处理
2.统计分组
3．编制分配数列
4．汇总统计资料
5．制作统计表或统计图
2013-7-26 6
组别
2013-7-26
øÔýËý ½¶ÊÈÊ 30 10 40
次数
È × (%) ±Ö 75 25 100
频率
28
变量数列
±3-6 Ä ³ Ú ¶ » ¶ ¸ Ë Æ ½ È ² Á í ³ §µ þ ½ È ¤È ¼ ù Õ ú ¾ ¤È ¼ ù Õ ú Á þ ¸ Ë Æ ½ È ² ¾ (» ) ¸ Ë Ê ¤È ý ø Ô ý ½ ¶ Ê È × ±Ö (%) 2 10 8.7 3 15 13.0 4 30 26.1 5 40 34.8 6 20 17.4 Ï Æ ¹ » 115 100.0
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。
- 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)。
2020/5/25
课件
3
第三章 统计整理
第一节 统计整理的基本理论
(二) 意义 统计整理是统计工作过程的第三阶段，是统计调查的继续, 是统计分析的前提,它是从对现象的感性认识过渡到对现象理性 认识的开始，是这个过程的连续点，并为这个过程提供坚实的基 础，它在统计工作中起着承前启后的作用 。
2020/5/25
轻工业、生产规模等标志进行分组，形成平行分组体系：
按隶属关系分组
按轻重工业分组
中央工业
轻工业
地方工业
重工业
按企业规模分组
大型工业企业
中型工业企业
小型工业企业。
2020/5/25
课件
9
第三章 统计整理
(二)复合分组体系
对同一总体选择两个或两个以上分组标志层叠起来进 行分组叫做复合分组。复合分组所形成的分组体系叫做复 合分组体系。例如，对工业企业按轻重工业和企业规模重 叠分组形成的复合分组体系：
集体所有 制
其它
9654 3488 72
73.09 26.40 0.54
合计
13214
100.00
组的名称 次数（频数 ) 比率（频率）
2020/5/25
课件
12
第三章 统计整理
第三节 次数分布
二、变量数列的类型
(一)单项式数列
按每个变量值分别列组，依次分组编制的变量数列叫 做单项式变量数列。
【例】己知某车间有24名工人，他们的日产量（件）分别 是： 20，23，20，24，23，21，22，25，26，20，21，21，22， 22，23，22，22，24，25，21，22，21，24，23. 要求根据以上资料编制变量数列。
第一节 统计整理的基本理论 第二节 统计分组 第三节 次数分布 第四节 统计汇总
第五节 统计表 第六节 统计图
2020/5/25
课件
2
第三章 统计整理
第一节统计整理的基本理论
一、统计整理的意义
（一）涵义
统计整理，是指根据统计研究目的，将统计调查所 得的原始资料进行科学的分类汇总，或对已经加工的次 级资料进行再加工，为统计分析准备系统化、条理化的 综合资料的工作过程。 。
按轻重工业和企业规模分组 轻工业 大型工业企业 中型工业企业 小型工业企业 重工业 大型工业企业 中型工业企业 小型工业企业
2020/5/25
课件
10
第三章 统计整理
第三节 次数分布
一、次数分布的概念
在统计分组的基础上，将总体中所有单位按组归类整理，形成 总体中各个单位数在各组间的分布，叫做次数分布。
2020/5/25
课件Leabharlann 8第三章 统计整理
五、统计分组体系
分组体系: 指同时使用两个以上标志分组时，分组标志的组合形式。
(一)平行分组体系
总体按一个标志分组称为简单分组。对同一个总体选择两个或
两个以上的标志分别进行简单分组，就形成平行分组体系。例如，
根据工业统计的研究任务，可以对工业企业按隶属关系、重工业和
单位之间的差异，使数据变得条理化，便于进一步分析研究。
2020/5/25
课件
6
第三章 统计整理
三、分组标志的选择
（一）根据统计研究的目的与任务选择分组标志 在对社会经济现象进行研究时，可以根据不同的研究目
的而从不同的角度进行研究，也正是研究目的的不同，才选 择不同的分组标志进行分组。 (二)在若干个标志中抓住具有本质性的或主要的标志作为分 组的依据
2020/5/25
课件
13
第三章 统计整理
第三节 次数分布
编制结果如下：
日产量（件）X
20 21 22 23 24 25 26
工人数（人) f
3 5 6 4 3 2 1
合计
24
2020/5/25
课件
14
第三章 统计整理
第三节 次数分布
（二）组距数列
依组距分组而编制的变量数列叫做组距数列。组距数列 中的每个组不是用一个具体的变量值表示，而是用变量值的 一定变化范围即各组标志值变动的区间表示。每组标志值变 动的区间长度称为组距。
高等学校应用型特色规划教材
统计 学
2020/5/25
清华大学出版社
课件
1
第三章 统计整理
【学习目标】通过对本章的学习，重点掌握统计整理的最 基本理论，在此基础上熟练掌握主要的整理操作方法，能够根 据不同的统计原始数据编制相应的次数分布数列，并能根据所 编制的数列编制恰当的统计表和绘制适当的统计图。
总体中的若干标志，有能反映问题本质特征的标志，也有 对反映事物本质作用不大的标志，这时我们应该选择最能反 映问题本质特征的标志。 (三)根据现象所处的历史条件或经济条件来选择标志
对现象进行研究，要视具体时间、地点条件的不同而选 择不同的分组标志。
2020/5/25
课件
7
第三章 统计整理
四、统计分组的方法
(一)按品质标志分组法
按品质标志分组法分组就是选择反映事物属性差异的品质标志 为分组标志，并在品质标志的变异范围内划定各组界限，将总体 划分成为若干个性不同的组成部分。
(二)按数量标志分组的办法 按数量标志分组就是按反映事物数量差异的数量标志为分
组标志，并在数量标志的变异范围内，将总体划分为性质不 同的若干组成部分。
课件
4
第三章 统计整理
第一节 统计整理的基本理论
(二)、统计整理的内容与程序 统计数据整理的内容与程序主要包括以下几个方面:
首先是统计数据的预处理——调查资料的审核。 其次是统计数据的排序。 再次，是统计数据的分组和汇总。 最后，是编制统计表和绘制统计图。
2020/5/25
课件
5
第三章 统计整理
组距数列中，各组变量值变动的界限称为组限，组内最大变 量值称为上限，最小变量值称为下限。组距就是上限与下限之差，
即：组距＝组上限－组下限
分布在各组中的个体单位数叫做次数或频数。 各组次数与总次数之比叫做比率或频率。 将各组别与次数按一定的次序排列所形成的数列称作次数分布 数列，简称分布数列，又称分配数列或频数分配。
2020/5/25
课件
11
第三章 统计整理
1987年底我国职工构成表
按经济类型 职工人数 比重（%）
分组
（万人）
全民所有 制
第二节 统计分组
一、统计分组的概念
统计分组是指根据事物内在的特点和统计研究的需要，将统计
总体按照一定标志区分为若干组成部分的一种统计方法。 。
二、统计分组的作用
（一）反映社会经济现象的内部结构和比例关系 （二）划分社会经济现象的类型 （三）揭示社会经济现象之间的相互依存关系
总体经过分组，能够突出组与组之间的差异而抽象掉组内各