统计学基础知识归纳51页PPT
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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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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。
统计基础知识PPT课件
29
统计基础知识
1
一、什么是统计和统计学 二、数据的来源 三、数据分析方法 四、统计报告 五、统计分析工具 六、部门日常统计报表
2
一、什么是统计和统计学
统计是获取、显示、分析、解释 和提供数据信息的过程。
统计学是一门收集、显示、分析 和提供数据信息的艺术和科学。
3
一、什么是统计和统计学
统计学分类
描述统计学：是一种用表格、图形和数 论的方法来概括数据的统计学分支。
Stata Matlab Origin
24
五、统计分析工具
SAS
25
五、统计分析工具
SAS
26
五、统计分析工具
SAS
27
学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
8
二、数据的来源
3.调查问卷设计 （2）问卷中问题的设计需注意的几点
提问的内容尽可能短； 用词要确切通俗，避免提不具体的问题； 一项提问只包含一项内容； 避免诱导性提问； 避免否定形式的提问，尤其的双重否定； 避免敏感性问题。
9
二、数据的来源
3.调查问卷设计 （3）问题的顺序设计 要有逻辑连贯性； 问题先易后难； 一般封闭性问题在前，开放性问题在后。
10
三、数据分析方法
常用数据分析方法 描述性分析、参数估计分析、假设检验
分析、方差分析、相关和回归分析、时 间序列分析、统计指数法分析等。
11
三、数据分析方法
1、描述性分析 平均数：算术平均数、调和平均数、几何
平均数。 众数：出现次数最多的变量值。 中位数：将数据按大小排列后，位于最中
统计基础知识
1
一、什么是统计和统计学 二、数据的来源 三、数据分析方法 四、统计报告 五、统计分析工具 六、部门日常统计报表
2
一、什么是统计和统计学
统计是获取、显示、分析、解释 和提供数据信息的过程。
统计学是一门收集、显示、分析 和提供数据信息的艺术和科学。
3
一、什么是统计和统计学
统计学分类
描述统计学：是一种用表格、图形和数 论的方法来概括数据的统计学分支。
Stata Matlab Origin
24
五、统计分析工具
SAS
25
五、统计分析工具
SAS
26
五、统计分析工具
SAS
27
学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
8
二、数据的来源
3.调查问卷设计 （2）问卷中问题的设计需注意的几点
提问的内容尽可能短； 用词要确切通俗，避免提不具体的问题； 一项提问只包含一项内容； 避免诱导性提问； 避免否定形式的提问，尤其的双重否定； 避免敏感性问题。
9
二、数据的来源
3.调查问卷设计 （3）问题的顺序设计 要有逻辑连贯性； 问题先易后难； 一般封闭性问题在前，开放性问题在后。
10
三、数据分析方法
常用数据分析方法 描述性分析、参数估计分析、假设检验
分析、方差分析、相关和回归分析、时 间序列分析、统计指数法分析等。
11
三、数据分析方法
1、描述性分析 平均数：算术平均数、调和平均数、几何
平均数。 众数：出现次数最多的变量值。 中位数：将数据按大小排列后，位于最中
统计的基本知识讲解PPT
Overview
6σ组织-每个人都能了解它，使用它必且完成项目
盟主(Champions)：受过完整训练的部主管(含)以上，领导公
司重要业务且领导公司6σ发展的人。
专业导师(Master Black Belts)：受过完整训练，全职跨部
门的质量主管向Champions报告，乐于承担6σ的策略、训练、辅导、 布署及成败的人。
Overview
6σ项目解决方案流程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
项目是否支持 事业营运目标
Yes
检查数据库是否 有类似的项目？ (学习他人的经验)
Yes
数据库有否？
Yes
所有的利害
Yes
关系人都同意？
Yes
-工厂经理
-执行长/总经理
-盟主
黑带导师审查
Yes
Go/No- Go
是否有资 源的提供？
倡导者审查 Go/No- Go
Yes
▪ 对于每一个产品或流程的质量关键环节(CTQ) -- 定义、量化、分析、改善、控制
Y=f(X)
定义1. 顾客期望的流程是什么？ 测量2. 缺点发生的频率如何？ 分析3. 缺点Why,When,Where？ 改善4. 如何去改善流程？ 控制5. 如何让改善的流程能持续？
❖ 为了要找出并控制 X，必须训练员工执 行如何减少X缺点的 专业，每一个专业都 是透过左边五个步骤 来完成
微粒之个数
又称为离散型随机变数
Overview
计量值
计量值(Variable)： 必须用量而得到的数据
‧零件尺寸 ‧电器产品的电流、电压、
电阻 ‧产品使用寿命 ‧化学成分含量
又称为连续型随机变数
Overview
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
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。
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。
统计学基础课件
• 总量指标，又称绝对指标或绝对数，是反映总体的规模和 现象发展结果的指标，其表现形式为绝对数，一般用以反 映总体的总规模、总水平和工作总量。
方法、任务、 过程及职能。 • ◆ 掌握总体与总体单位、标志与统计指标、变
异与变量、统计指标体系的概念。
§1.1统计学的产生与发展
• §1.1.1统计活动的起源与发展 • • 早在原始社会时期，人类就开始有简单的计数活动。
• 资本主义以前的统计活动，多半是在赋税、征兵工作中进 行的，具有阶级性，且统计方法比较落后。
§1.3统计学的几个基本概念
• §1.3.1统计总体与总体单位 • 一、统计总体 • （一）统计总体的概念 • 凡是客观存在的、至少有某一性质相同的许多个别事
物（单位）组成的整体，称为统计总体（简称总体）。
• 总体是统计研究的具体对象。例如，要研究A市民营 企业的生产经营情况，那么该市的所有的民营企业就构成 了一个总体，统计设计、统计调查、统计整理和统计分析 则都要围绕这一对象来进行。
• （三）统计学
• 统计学也称统计理论，是认识客观现象总体数量特征 和数量关系的科学。它是从统计实践中概括、提炼、总结 出来的系统的论述统计理论与方法的科学。
二、统计学三层含义之间的关系
• （一）统计学与统计工作的关系 • 统计学与统计工作的关系是理论与实践的关系。
• 一方面，统计工作是形成统计学的基础，统计理论是统计 工作经验的总结。
• （二）总体的种类 • 总体可分为有限总体和无限总体。 • • 有限总体是指总体中的总体单位数可以计数或穷尽的
总体。例如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等 都是有限总体。
• 无限总体则只能抽取一部分单位进行非全面调查，据 以推断总体。
方法、任务、 过程及职能。 • ◆ 掌握总体与总体单位、标志与统计指标、变
异与变量、统计指标体系的概念。
§1.1统计学的产生与发展
• §1.1.1统计活动的起源与发展 • • 早在原始社会时期，人类就开始有简单的计数活动。
• 资本主义以前的统计活动，多半是在赋税、征兵工作中进 行的，具有阶级性，且统计方法比较落后。
§1.3统计学的几个基本概念
• §1.3.1统计总体与总体单位 • 一、统计总体 • （一）统计总体的概念 • 凡是客观存在的、至少有某一性质相同的许多个别事
物（单位）组成的整体，称为统计总体（简称总体）。
• 总体是统计研究的具体对象。例如，要研究A市民营 企业的生产经营情况，那么该市的所有的民营企业就构成 了一个总体，统计设计、统计调查、统计整理和统计分析 则都要围绕这一对象来进行。
• （三）统计学
• 统计学也称统计理论，是认识客观现象总体数量特征 和数量关系的科学。它是从统计实践中概括、提炼、总结 出来的系统的论述统计理论与方法的科学。
二、统计学三层含义之间的关系
• （一）统计学与统计工作的关系 • 统计学与统计工作的关系是理论与实践的关系。
• 一方面，统计工作是形成统计学的基础，统计理论是统计 工作经验的总结。
• （二）总体的种类 • 总体可分为有限总体和无限总体。 • • 有限总体是指总体中的总体单位数可以计数或穷尽的
总体。例如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等 都是有限总体。
• 无限总体则只能抽取一部分单位进行非全面调查，据 以推断总体。
统计学ppt(全)
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
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
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
1 -4
一、什么是统计？
1. 统计工作
收集数据的活动
2. 统计数据
▪ 对现象计量的结果
3. 统计学
分析数据的方法与技术
经济、管理类 基础课程
统计学
什么是统计学?
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类 基础课程
统计学
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
1 - 36
经济、管理类 基础课程
2. 17世纪中叶的政治算术学派可看作是统计学的开端
3. 19世纪，沿着约翰·格朗特所开创的人口统计以及 沿着威廉·配第所开创的经济统计有了进一步的发 展
4. 威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路；约 翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路
5. 政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定 了基础
Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
1 - 19
Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
经济、管理类 基础课程
统计学
历史上著名的统计学家
Jacob Bernoulli (伯努利) (1654-1705) Edmond Halley (哈雷) (1656-1742) De Moivre (棣美佛) (1667-1754) Thomas Bayes (贝叶斯) (1702-1761) Leonhard Euler (欧拉) (1707-1783) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) Friedrich Gauss (高斯) (1777-1855) Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Karl Pearson (皮尔森) (1857-1936) Ronald Aylmer Fisher (费歇) (1890-1962) Jerzy Neyman (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980)
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。
相关主题