04统计描述及区间估计-《现代医学统计方法与STATA应用》
区间估计
常见形式
间估计的区间上、下界通常形式为：“点估计±误差” “总体均值”的区间估计
总体均值：μ 总体方差：σ 样本均值：x =(1/n）×Σ（Xi) 样本方差：s =(1/(n-1））×Σ（Xi-x)^2 符号假设置信水平：1-α 显著水平：α
已知n个样本数据Xi (i=1,2,...,n），如何估计总体的均值? 首先，引入记号： 区间估计σ'=σ/sqrt(n) s'=s/sqrt(n) 然后，分情况讨论： 情况1 小样本（n<30），σ已知，此时区间位于 x ± z（α/2）×σ' 情况2 小样本（n<30），σ未知，此时区间位于 x ± t（α/2）×s' 区间估计情况3 大样本（n≥30），σ已知，此时区间位于 x ± z（α/2）×σ' 情况4 大样本（n≥30），σ未知，此时区间位于 x ± z（α/2）×s' 其中， z（α/2）表示：正态分布的水平α的分位数 t（α/2）表示：T分布的水平α的分位数
置信区间
区间估计有时，对所考虑的置信区间（或上、下限）加上某种一般性限制，在这个前提下寻找最优者。无偏 性是经常用的限制之一，如果一个置信区间（上、下限）包含真值θ的概率，总不小于包含任何假值θ┡的概率， 则称该置信区间（上、下限）是无偏的。同变性（见统计决策理论）也是一个常用的限制。
求置信区间的方法 最常用的求置信区间及置信上、下限的方法有以下几种。
即
费希尔把这个等式解释为：在抽样以前，对于θ落在区间内的可能性本来一无所知，通过抽样，获得了上述 数值，它表达了统计工作者对这个区间的"信任程度",若取b)=-α=uα/2，则得到区间，其信任程度为 1-α。即 当用上述区间作为θ的区间估计时，对于“它能包含被估计的θ”这一点可给予信任的程度为1-α。
Stata在医学统计中的应用
Bartlett's test for equal variances:
Comparison of ÖÎÁÆÇ° (bp0) by × ð(group) é± (Scheffe) Row MeanCol Mean low high -4.5 0.570 -5.75 0.413 -1.25 0.955 low
table
. table mods,c(mean ldh sd ldh p50 ldh) mods 0 1 mean(ldh) 282.473 892.15 sd(ldh) 210.1834 638.3892 med(ldh) 219 633
summarize
. sum(ldh),d ldh 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 29 131 146 186 265 460.5 1033 1402.3 2250 Largest 2036 2047.4 2250 2272 Smallest 2.9 29 115 117
signrank ranksum kwallis
. ranksum ldh,by(mods) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test mods 0 1 combined unadjusted variance adjustment for ties adjusted variance obs 85 28 113 22610.00 -1.13 22608.87 rank sum 3885 2556 6441 expected 4845 1596 6441
sktest sdtest
. sktest ldh Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable ldh Obs 113 Pr(Skewness) 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 adj chi2(2) 52.62 joint Prob>chi2 0.0000
使用Stata进行统计分析的方法与实例
使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。
Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。
本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。
第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。
Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。
通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。
在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。
此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。
第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。
Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。
常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。
通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。
第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。
Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。
其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。
通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。
在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。
其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。
通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。
统计学区间估计
统计学区间估计
统计学区间估计是一种基于样本数据的推断方法，用于估计总体参数的取值范围，通常使用置信区间来描述这个范围。
在统计学中，区间估计是一种比点估计更加精确的方法，因为它考虑了样本误差和不确定性的影响。
区间估计的过程可以分为以下几步：首先，选择一个统计量作为总体参数的估计值，例如样本均值或比例。
其次，计算这个统计量的标准误差和置信水平，这可以用来确定置信区间的宽度。
最后，根据样本数据计算置信区间的上限和下限，使得总体参数的真实值有一定的概率落在这个区间内。
值得注意的是，置信区间的宽度和置信水平是相互关联的，一般来说，提高置信水平会导致置信区间变宽，而降低置信水平则会使置信区间变窄。
因此，在进行区间估计时，需要权衡置信度和估计精度的关系，选择最合适的置信水平。
最后，需要注意的是，区间估计只能用来估计总体参数的取值范围，并不能确定总体参数的具体取值。
如果需要确定总体参数的具体取值，需要进行假设检验等其他方法。
- 1 -。
统计学基础与应用
统计方法
描述性统计
01
平均数：描述数 据集中趋势
02
中位数：描述数 据集中位置
03
众数：描述数据 集中出现频率最
高的值
04
标准差：描述数 据集中离散程度
05
百分位数：描述 数据集中特定位
置的值
06
相关系数：描述 变量之间的关联
程度
07
直方图：描述数 据分布的形状
08
箱线图：描述数 据集中数据的分
统计学基础与应用
演讲人
目录
01. 认知统计介绍 02. 统计方法 03. 统计案例分析 04. 统计软件介绍
认知统计介绍
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、
A
整理、分析、解释数据，以帮
助人们做出决策的科学。
B
统计学包括描述性统计和推断 性统计两大类。
描述性统计主要关注数据的描
C
述和展示，如平均数、中位数、
金融领域：投资决策、 风险管理、资产配置等
统计学的重要性
统计学是数据分析的基础，可以帮助我们更好地 理解数据，发现规律，预测未来。
统计学在科学研究、商业决策、政策制定等领域 具有广泛的应用价值。
统计学可以帮助我们更好地理解世界，提高决策 的准确性和效率。
统计学是现代数据科学的重要组成部分，对于人 工智能、机器学习等领域的发展具有重要意义。
单的统计软件
功能强大：选择 功能强大、能够 满足数据分析需
求的统计软件
兼容性：选择与 其他软件兼容的 统计软件，便于 数据共享和协作
谢谢
M AT L A B ： 主 要 用 于 科 学 计 算 、 0 5 数据分析和可视化
Python：广泛应用于数据科学、 0 6 机器学习和人工智能等领域
stata的统计学运用
stata的统计学运用
Stata可以用于各种统计学应用，包括描述统计、假设检验、
回归分析、方差分析、时间序列分析、生存分析等。
描述统计：Stata可以计算数据的均值、中位数、众数、标准差、四分位数等常见的描述统计量，并生成统计报告和图表。
假设检验：Stata可以进行各种假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
通过设定显著性水平，可以判断变量之间的差异是否具有统计学意义。
回归分析：Stata可以进行线性回归、逻辑回归、多元回归等。
通过回归分析，可以了解自变量对因变量的影响程度，得到各个变量的系数、显著性等信息。
方差分析：Stata可以进行单因素方差分析、多因素方差分析等。
通过方差分析，可以比较不同组之间的均值是否存在显著差异，用于研究因素对于观测变量的影响。
时间序列分析：Stata提供了一系列用于处理时间序列数据的
命令，可以进行趋势分析、季节性分析、平稳性检验等。
通过时间序列分析，可以了解数据的时间变化规律和趋势。
生存分析：Stata可以进行生存分析，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
生存分析用于研究时间至事件发生的概率，常用于医学和流行病学研究。
总之，Stata是一个功能强大的统计软件，可以广泛应用于统计学研究和数据分析领域。
无论是数据描述、假设检验、回归分析、方差分析还是时间序列分析、生存分析等，Stata都提供了相应的工具和命令。
2024年度-医学统计学重点笔记一复习必备
即标准正态分布，当样本量足够大时（n>30），t分布近似u分布。
14
总体均数置信区间估计
置信区间的概念
按一定的置信水平（1-α），根据样 本统计量估计总体参数所在的范围。
置信区间的计算
根据样本均数、标准差和样本量计算 置信区间。常用的置信水平为95%和
99%。
置信区间的意义
表示总体参数有100(1-α)%的可能性 落在此区间内。
适用条件
01
R×C列联表资料，即多行多列列联表，用于分析两个多分类变
量之间的关联。
检验统计量
02
卡方值，计算公式为χ2=∑(O-E)2/E，其中O为观察频数，E为
理论频数。
拒绝域
03
根据自由度和显著性水平确定拒绝域，自由度为(R-1)(C-1)。
29
配对设计四格表资料卡方检验
01
适用条件
配对设计四格表资料，即两个相 关样本的二分类变量之间的关联 分析。
26
06
卡方检验
27
四格表资料卡方检验
适用条件
四格表资料，即2×2列联表，用于分析两个二分类变量之间的关联。
检验统计量
卡方值，计算公式为χ2=(ad-bc)2N/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，其 中N为样本总量。
拒绝域
根据自由度和显著性水平确定拒绝域，自由度为1。
28
R×C列联表资料卡方检验
正态分布在医学中的应用 许多医学指标如身高、体重、血压等服从或近似服从正态 分布；在估计医学参考值范围、质量控制等方面有广泛应 用。
正态性检验方法 图形法（直方图、P-P图、Q-Q图）、计算法（偏度系数 和峰度系数检验、Shapiro-Wilk检验、KolmogorovSmirnov检验等）。
统计学区间估计
统计学区间估计
统计学区间估计是一种利用样本数据推断总体参数范围的方法。
它的基本思想是通过样本数据得到一个区间，这个区间包含了总体参数的真实值的可能范围。
区间估计有多种方法，其中较为常用的是点估计和区间估计。
点估计是指通过样本数据得到总体参数的一个估计值，比如平均数、方差等。
虽然点估计可以给出一个总体参数的估计值，但是它没有考虑到误差的影响，因此估计值的准确性存在一定的不确定性。
为了解决这个问题，我们可以使用区间估计方法。
区间估计是指通过样本数据得到一个区间，这个区间包含了总体参数的真实值的可能范围。
区间估计的核心是置信区间的建立。
置信区间是指在一定置信水平下，总体参数的真实值位于估计区间内的概率。
置信水平通常是95%或99%。
在置信水平确定后，我们可以根据样本数据计算出置信区间，这个区间就是总体参数的可能范围。
区间估计在实际应用中非常广泛，比如在市场调查、医学研究、经济预测等领域都有着重要的应用。
区间估计不仅可以给出总体参数的估计值，还能够反映出估计值的不确定性，从而为决策提供更为可靠的依据。
- 1 -。
03Stata的数据库操作技巧-《现代医学统计方法与STATA应用》
第三章 Ｓｔａｔａ的数据库操作技巧 数据库管理是统计分析软件的基础，熟练地掌握数据库的操作是进行统计分析的前提，特别是对实际资料进行分析时，数据库操作技巧尤显重要。
本章是Stata的基础部分，对需要深入了解Stata或进行复杂的数据库操作的读者，是必不可少的。
§３．１ Ｓｔａｔａ数据库的建立 Stata数据库的建立有4种方法，即从命令行键盘输入、用Stata的数据编辑器输入、从ASCII数据文件读入，以及从dbase或Foxbase数据库，SAS，SPSS等数据文件中转入。
一、 从键盘输入数据 从键盘输入数据适用于数据量比较少的情况。
用input命令。
例3.1 表３．１为一配对试验数据，试从键盘输入Ｓｔａｔａ，并保存为Ｓｔａｔａ格式文件。
表３．１ 配对试验数据 x0 x1 ３５５０ ２４５０ ２０００ ２４００ ３０００ １８００ ３９５０ ３２００ ３８００ ３２５０ ３７５０ ２７００ ３４５０ ２５００ ３０５０ １７５０ 进入Stata后，键入input及变量名x0 x1，Stata即进入数据输入状态。
然后依次输入数据x0和x1，所输数据的顺序与变量名一致，数据间用空格分开，每输完一组键入回车键Enter ，数据输完后键入“end”，Stata将自动退到圆点提示符状态。
． ｉｎｐｕｔ ｘ０ ｘ１ ｘ０ ｘ１ １． ３５５０ ２４５０ ２．２０００ ２４００ ３．３０００ １８００ ４．３９５０ ３２００ ５．３８００ ３２５０ ６．３７５０ ２７００ ７．３４５０ ２５００ ８．３０５０ １７５０ ９．ｅｎｄ 至此，数据输入完毕。
可用list命令查看。
要将数据存成Stata的格式文件，用命令“save”：． ｓａｖｅ ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ３－１ 该指令在d:\盘的mydata子目录中建立了一个名为“ex3-1.dta”的Stata数据文件。
后缀dta是Stata内定的数据格式文件。
区间估计在统计学中的重要性解析
区间估计在统计学中的重要性解析统计学是一门应用广泛的学科，它研究如何收集、整理、分析和解释数据。
在统计学中，区间估计是一种重要的方法，用于估计总体参数的范围。
本文将对区间估计的概念、应用和重要性进行解析。
一、区间估计的概念区间估计是统计学中一种用于估计总体参数的方法。
总体参数是指用于描述总体特征的数值，例如总体均值、总体比例等。
由于总体参数很难直接获得，因此需要通过样本来进行估计。
区间估计通过样本统计量和抽样分布的性质，给出一个参数范围，称为置信区间，该区间内有一定的概率包含真实的总体参数值。
二、区间估计的应用区间估计在实际应用中具有广泛的用途。
例如，在医学研究中，研究人员可以利用区间估计来估计某种药物的治疗效果。
他们可以通过随机选择一部分患者，给予药物治疗，并通过对比实验组和对照组的数据，利用区间估计来估计药物的疗效范围。
在市场调研中，区间估计也被广泛应用。
研究人员可以通过抽取一部分消费者的意见和反馈，利用区间估计来估计市场上某种产品的受欢迎程度。
这样可以帮助企业制定更加准确的市场策略。
三、区间估计的重要性区间估计在统计学中具有重要的地位和作用。
首先，区间估计提供了一个参数范围，而不是一个点估计。
这样可以更加客观地反映估计的不确定性。
如果只提供一个点估计，可能会忽略了估计的误差范围，导致结果的不准确。
其次，区间估计可以通过置信水平来控制估计的准确性。
置信水平是指在重复抽样下，置信区间包含真实参数的概率。
常见的置信水平有95%和99%。
通过选择不同的置信水平，可以控制估计的准确性和可靠性。
此外，区间估计还可以用于假设检验。
假设检验是统计学中常用的方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。
在假设检验中，可以利用区间估计来判断总体参数是否在某个范围内。
如果置信区间与假设的范围重叠，说明数据支持该假设；反之，说明数据不支持该假设。
最后，区间估计还可以帮助决策者进行决策。
在实际应用中，决策者往往需要面对不确定性和风险。
现代医学统计方法与Stata应用(第一版)
recode(x,x1,x2,…,xn) =
……
xn-1
如果xn-2<x<=xn-1
xn
如果x>xn-1
缺失值 如果x为缺失值。
10．自动归组函数autocode(x,ng,xmin,xmax) 自动将区间（xmin,xmax）分成ng个等长的小
区间，其结果是包含x值那个小区间的上界值。其作用与归组函数相同。
而ｉｎｄｅｘ（＂ｔｈｉｓ＂，＂ｉｔ＂）的结果是０
8. trim(s)
／＊去除字符串前面和后面的空格
9. ltrim(s)
／＊去除字符串前面的空格
10. rtrim(s)
／＊去除字符串后面的空格
四、 特殊函数
1. 符号函数sign(x) x>0时取1, x<0时取-1, x=0时取0。 2. 取 整 函 数 int(x) 去 掉 x的 小 数 部 分, 得 到 整 数 。 int(x+0.5) 是 对x 四 舍 五 入 取 整 ， int(x+sign(x)/2)产生与x最近的一个整数 。 3. 求和函数sum(x) 很常用，获得包括当前记录及以前的所有记录的x 的和。缺失值 (missing value)当0处理。 4. 最大值函数max(x1,x2,...,Xn) 忽略缺失值。
现代医学统计方法与Ｓｔａｔａ应用 • 1
第一章 Ｓｔａｔａ 概貌
§１．１ Ｓｔａｔａ的功能、特点和背景
Stata是 一 个 用 于 分 析 和 管 理 数 据 的 功 能 强 大 又 小 巧 玲 珑 的 实 用 统 计 分 析 软 件， 由美国计 算机资源中心（Computer Resource Center）研制。从1985至1998的十四年时间里，已连续推出 1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5. 0，6.0等多个版本，通过不断更 新和扩充，内容日趋完善。 它同时具有数据管理软件、统计分析软件、 绘图软件、 矩阵计算软 件和程序语言的特点 ，又在许多方面 别具一格。Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的 缺点，使其功能更加强大， 操作更加灵活、简单， 易学易用， 越来越受到人们的重视和欢迎。
统计学中的区间估计方法概述
统计学中的区间估计方法概述统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，区间估计是一种重要的方法，用于估计总体参数的范围。
本文将概述统计学中的区间估计方法，包括置信区间和预测区间。
1. 置信区间置信区间是用来估计总体参数的范围。
在统计学中，总体参数是指总体的某个特征，例如总体均值或总体比例。
置信区间通过样本数据来估计总体参数，并给出一个范围，该范围内有一定的置信度包含了真实的总体参数。
置信区间的计算通常基于中心极限定理，该定理指出当样本容量足够大时，样本均值的分布近似服从正态分布。
置信区间的计算需要确定置信水平和样本容量。
置信水平是指在重复抽样的情况下，置信区间包含真实总体参数的概率。
常见的置信水平有95%和99%。
2. 预测区间预测区间是用来估计未来观测值的范围。
与置信区间不同，预测区间考虑了未来的不确定性。
预测区间的计算需要考虑总体参数的估计误差和未来观测值的随机变动。
预测区间的计算通常基于预测误差的方差和置信水平。
预测误差的方差考虑了总体参数的估计误差，而置信水平决定了预测区间的宽度。
较高的置信水平会导致更宽的预测区间，反之亦然。
3. 区间估计的应用区间估计在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在医学研究中，研究人员可以利用区间估计来估计一种新药物的治疗效果。
他们可以计算出一个置信区间，该区间内包含了新药物的真实治疗效果。
在市场调研中，区间估计也被广泛应用于估计消费者对某种产品的满意度。
研究人员可以通过调查收集到的数据计算出一个置信区间，该区间内包含了总体中消费者满意度的真实值。
此外，区间估计还可以应用于金融领域、社会科学研究和环境科学等各个领域。
它为研究人员和决策者提供了一个有力的工具，帮助他们做出准确的估计和合理的决策。
总结：统计学中的区间估计方法是一种重要的统计推断技术，用于估计总体参数的范围。
置信区间用于估计总体参数，而预测区间用于估计未来观测值。
区间估计在各个领域都有广泛的应用，帮助研究人员和决策者做出准确的估计和合理的决策。
统计学所有统计方法应用整理
统计学所有统计方法应用整理一、描述性统计描述性统计是统计学的基础，主要用于收集、整理、展示数据的统计方法。
主要方法包括：均值、中位数、众数、标准差等，以及直方图、箱线图等图形化表示方法。
该方法的主要目的是概括数据的分布特征，为后续的统计分析和决策提供基础。
二、推论性统计推论性统计是从已知的数据分布推断出未知的总体分布的统计方法。
主要方法包括：大样本理论、中心极限定理、置信区间估计等。
该方法的主要目的是从样本数据推断总体特征，进行预测和决策。
三、参数估计参数估计是推论性统计的一个重要组成部分，主要方法是通过样本数据来估计总体的参数值。
主要方法包括：点估计、区间估计等。
该方法的主要目的是利用样本数据来估计总体的参数值，进一步推断总体的特征。
四、假设检验假设检验是推论性统计的另一个重要组成部分，主要用于检验关于总体的某个假设是否成立。
主要方法包括：单侧检验、双侧检验等。
该方法的主要目的是通过样本数据来判断总体特征是否存在差异或某个假设是否成立。
五、方差分析方差分析是一种比较多个总体均值差异的统计方法。
主要方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析等。
该方法的主要目的是通过比较不同组别的数据来分析它们之间的差异是否显著。
六、相关与回归分析相关与回归分析是研究变量之间关系的统计方法。
主要方法包括：简单相关分析、多重回归分析等。
该方法的主要目的是通过变量之间的关系来进行预测和解释。
七、时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。
主要方法包括：时间序列预测、时间序列分解等。
该方法的主要目的是通过分析时间序列数据来预测未来的趋势和模式。
八、统计决策理论统计决策理论是将统计学的知识和方法应用于决策过程中的理论体系。
主要方法包括：贝叶斯决策理论、期望效用理论等。
该方法的主要目的是通过统计学的知识和方法来帮助决策者做出更优的决策。
九、非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法。
主要方法包括：核密度估计、非参数核回归等。
统计学区间估计详细讲解PPT学习教案
标准正态分布 t分布（自由度为20） t分布（自由度为10）
STAT
图2标准正态分布与t分布的比较
0
第17页/共64页
STAT
在ｔ分布中，对于给定的置信度，同样可以通过查表找到其对
应的临界值 t ，利用临界值也可计算区间估计的误差边际
2
s
t 2
n
因此，总体均值的区间估计在总体标准差未知的小样本情况下
1
32
10
47
19
27
28
34
2
50
11
31
20
43
29
39
3
40
12
36
21
54
30
34
4
24
13
39
22
36
31
35
5
33
14
46
23
34
32
42
6
44
15
45
24
48
33
53
7
45
16
39
25
23
34
28
8
48
17
38
26
36
35
49
9
44
18
4第513页/共642页7
42
36
39
STAT
上表是一个由36个投保人组成的简单随机样本的年龄数据。现 求总体的平均年龄的区间估计。
职员
时间
职员
时间
职员
时间
１
５２
６
５９
１１
５４
２
４４
７
５０
１２
区间估计和假设检验的基础知识
区间估计和假设检验的基础知识区间估计和假设检验是统计学中非常基础的一块知识，其应用范围非常广泛，涉及到生物、医学、经济、社会科学和财务等众多领域，其最大的作用就是在统计学实践中，给出一定的数据描述方法和数据分析方式，从而更好地了解数据的内在规律，并为数据的决策做出基础性的科学参考。
一、区间估计（一）定义：区间估计是通过样本数据来推断总体的一个未知参数的取值范围的一种统计方法。
比如说，在抓小麻雀活动中，如果观察员在一个固定的面积中看到了2只麻雀，那么他或者她可以通过这个样本数值，推断出小麻雀活动的总体密度范围。
而这个总体的密度范围就是区间估计。
其中，区间估计可以分为点估计和区间估计两类。
点估计只给出未知参数的一个点估计值，而区间估计则可以给出未知参数取值范围和置信水平。
（二）置信区间：置信区间是区间估计的重要组成部分，指的是通过样本原数据而得到的一个总体参数的范围，而这个总体参数就有一定的把握程度，称为“置信水平”。
比如说，如果我们从一个大家庭中随机选取了一些人群的数据，那么根据样本数据，我们可以推断出这个大家庭的总体参数的范围，比如说他们的收入水平。
置信水平一般是用1-alpha表示，其中1-alpha就是给定区间范围的置信度。
（三）步骤：区间估计的步骤可以分为以下几步：1. 确定要估计的总体参数（比如说该大家庭的收入水平）；2. 收集样本数据并计算样本统计量（比如说样本平均数和标准误）；3. 根据置信水平和样本数据计算出相应的置信区间（比如说该大家庭的收入水平位于哪个区间内）。
（四）应用：区间估计在实践中有着广泛的应用。
比如说在市场研究中，我们想知道某种产品的受欢迎程度，可以通过区间估计，推断出该产品的受欢迎程度的范围，还可以通过比较不同竞争对手的受欢迎程度，从而判断该产品在市场上的潜在竞争力和市场占有率。
二、假设检验（一）定义：假设检验也是一种基础的统计推断方法，主要是通过观察数据样本，在不知道总体参数方差的条件下，对总体参数进行推断和判断。
应用STATA做统计分析
谢谢观看
精彩摘录
“STATA强调的是一种整体性的统计分析方法，它鼓励用户从数据出发，根据 研究目的和问题来选择合适的统计方法。”
精彩摘录
“在STATA中，数据处理的灵活性是它的一个显著特点。用户可以通过一系列 命令对数据进行整理、筛选、合并以及重塑，为后续的统计分析做好准备。”
精彩摘录
“回归分析是统计分析中的核心部分。在STATA中，用户可以方便地实现线性 回归、多元回归、逻辑回归等多种回归分析。通过可视化的散点图和直方图，用 户可以直观地理解数据分布和模型拟合情况。”
应用STATA做统计分析
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
读者
可以
stata
包括
商业
数据
应用
stata
分析
进行 这些
学术
应用
案例
通过
各种
方法
统计
提供
内容摘要
内容摘要
《应用STATA做统计分析》是一本旨在帮助读者理解和应用STATA软件的书籍。STATA是一种广泛 使用的统计和数据分析软件，广泛应用于学术、商业和政府机构。本书的目的是提供一个全面的 指南，以使用STATA进行各种统计分析。 本书首先介绍了STATA的基础知识，包括界面、命令和数据管理。然后，它深入探讨了各种统计 分析方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析、生存分析、聚类分析、决策树和随机森林等。 每一章都详细介绍了相应的统计方法，并通过具体的STATA命令和示例数据来展示如何进行这些 分析。 本书还提供了大量的实际案例和练习，帮助读者将理论知识应用于实际的数据分析中。这些案例 涵盖了多个领域，包括社会科学、医学、经济学和市场营销等。通过这些案例，读者可以更好地 理解如何使用STATA进行各种统计分析，以及如何解释结果。
医学统计学基本知识
医学统计学在临床实践中的应用
诊断试验评价
利用统计方法对诊断试验的准确性进行评估，为临床决策提供依据。
预后研究
通过统计分析探讨疾病预后影响因素，为患者制定个性化治疗方案。
成本-效果分析
运用统计学方法对不同治疗方案的成本和效果进行分析，为资源优化 配置提供依据。
生存分析
对患者的生存时间进行分析，了解疾病对生存时间的影响，为临床医 生制定治疗方案提供参考。
VS
应用
在医学研究中，线性回归分析常用于探索 变量之间的关系，如预测疾病风险、药物 剂量与疗效之间的关系等。
Logistic回归分析的基本原理与应用
基本原理
Logistic回归分析是一种用于处理因变量为 分类变量的统计方法。它通过建立自变量与 因变量之间的逻辑关系，预测事件发生的概 率。
应用
在医学研究中，Logistic回归分析常用于预 测疾病发生的风险、诊断疾病的概率等。例 如，通过分析患者的临床特征和生物学指标， 预测患者是否患有某种疾病。
统计软件的基本操作与使用技巧
数据导入与清洗
掌握如何将数据导入软件，并进行数据清洗和整理，以确保数据质量。
描述性统计分析
使用软件进行频数、均值、中位数、标准差等描述性统计指标的计算。
T检验与方差分析
掌握独立样本T检验、配对样本T检验以及方差分析的基本原理和操作。
回归分析
了解线性回归、逻辑回归等回归分析方法，并能在软件中实现。
医学统计学帮助研究者正确解释统计分析 结果，并对其临床意义进行评估。
医学统计学的发展历程
起源
01
医学统计学起源于17世纪，当时主要是为了解决瘟疫和流行病
的研究问题。
发展
02
医学统计学 stata书籍
医学统计学 stata书籍
1. 《Stata 统计分析与应用（第三版）》
- 作者：李东风
- 简介：本书结合大量医学实例，介绍了如何使用`Stata`软件进行数据管理、统计描述、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析、主成分分析和因子分析等。
2. 《Stata 医学统计与绘图从入门到精通（第三版）》
- 作者：武松等
- 简介：本书以`Stata 15`为基础，详细介绍了`Stata`在医学科研数据分析中的应用方法。
3. 《医学统计学与 Stata 软件应用》
- 作者：陈峰
- 简介：本书主要介绍了医学统计学的基本概念、基本方法和`Stata`软件的应用，内容涵盖了统计描述、假设检验、方差分析、线性回归、生存分析等。
4. 《Stata 在医学统计中的应用（第二版）》
- 作者：王静龙等
- 简介：本书以实例为主线，深入浅出地介绍了`Stata`在医学统计学中的应用，涵盖了数据管理、描述性统计分析、假设检验、方差分析等内容。
这些书籍都提供了丰富的示例和实际应用，适合医学专业人员和研究者学习和使用`Stata`进行医学统计学分析。
你可以根据自己的需求和兴趣选择适合的书籍进行学习。
统计中的区间估计与假设检验
统计中的区间估计与假设检验统计学是一门应用广泛的学科，其中的区间估计与假设检验是统计学中常用的两种方法。
这两种方法在研究和实践中被广泛应用，用于推断总体参数、比较样本之间的差异以及验证科学假设的有效性。
本文将介绍统计中的区间估计与假设检验的概念、原理以及应用。
一、区间估计区间估计是基于样本数据推断总体参数的取值范围。
在统计学中，常常无法获得整个总体的完整数据，而只能通过抽取部分样本数据，利用样本数据来推断总体的特征。
区间估计给出了参数估计的下限和上限，以一定的置信水平表示。
一般而言，置信水平常用的有95%和99%。
在区间估计中，经常使用的方法有点估计法和区间估计法。
点估计法基于样本数据对总体参数进行点估计，即使用样本数据作为总体参数的估计值。
而区间估计法则给出一个区间范围，以包含总体参数真实值的可能性，而不仅仅是一个点估计的值。
区间估计的步骤可以总结为以下几个：1. 选择合适的抽样方法，获取样本数据；2. 根据样本数据计算参数的点估计值；3. 根据样本数据计算置信水平和抽样误差等；4. 根据置信水平和抽样误差计算置信区间。
二、假设检验假设检验是一种用于验证科学假设的统计方法。
在假设检验中，我们根据样本数据对总体参数或者总体分布是否满足某种假设进行判断。
假设检验通常包括原假设（H0）和备择假设（H1）两个假设。
原假设通常是关于总体参数的一个陈述，而备择假设则是关于总体参数的一个替代陈述。
我们根据样本数据的表现来判断原假设是否应该被拒绝，从而接受备择假设。
通常使用统计量和p值来进行假设检验。
假设检验的步骤可以总结为以下几个：1. 建立原假设和备择假设；2. 选择适当的假设检验方法；3. 设置显著性水平，通常为0.05或0.01；4. 根据样本数据计算统计量的值；5. 根据统计量的值和显著性水平，判断原假设是否应该被拒绝。
三、区间估计与假设检验的应用区间估计与假设检验在实际应用中有着广泛的领域。
比如，在医学研究中，我们可以利用区间估计来估计某种治疗方法的疗效范围；在市场调研中，我们可以利用假设检验来判断广告的效果是否显著。
区间估计的原理范文
区间估计的原理范文
统计区间估计是一种统计技术，它使用一组数据中得出的几个值来估计其中一未知参数的真实值。
最常用的统计区间估计是置信区间（confidence interval），它是一种预测技术，它根据一组有限数据和统计模型通过概率来估计指定参数的取值范围，使用这个取值范围可以把对参数的讨论由一个数值转移为一个范围。
统计区间估计的方法主要有两类：一类是分布族法，另一类是非分布族法。
分布族法是基于模型考虑变量的分布。
该方法对变量进行概率模型拟合，然后根据拟合得到的概率分布和已知的变量值，求出变量的取值范围，以确定变量的估计范围。
非分布族法是基于抽样的概率模型。
这类方法包括比率抽样法、置信区间、贝叶斯区间估计和可信区间估计。
此外，还有基于抽样的概率模型的其他种类，如蒙特卡罗模拟、蒙特卡洛估计、置信概率估计等。
置信区间（CI）是一种常用的统计技术，它使用一组数据来估计其中一未知参数的取值范围。
它通常是以百分比或比率的形式表示，用95%置信度来表示一个参数的置信区间，就是说95%的样本数据所得到的参数估计值都在参数估计的置信区间范围内。
贝叶斯估计是基于先验概率的统计估计方法。
- 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)。
第四章 统计描述及区间估计 本章介绍资料的统计描述和统计量的区间估计。
§４．１ 统计资料的一般描述 统计描述在统计分析过程中占有相当重要的地位，必须给予充分重视。
通过统计描述，我们不仅可以对整个数据的概貌、分布状况有个大致的了解，对各因素或变量间的相互关系有个初步的结论，而且还可发现数据中的异常现象，为进一步分析选择方法提供依据。
而数据的可靠性，正是保证统计分析正确揭示客观规律的前提条件。
因此，在进行任何统计分析之前，必须对分析数据进行全面的描述。
Stata具有很强的统计描述功能，可用统计量(数值)描述，也可用图形描述。
本章介绍统计量描述，图形描述见第五章。
部分专用统计描述指令穿插在有关章节讲述。
如描述指标间的相关性安排在第九章，生存率的描述安排在第十六章等。
注意：统计描述是对分析数据进行描述，而第三章中的指令describe是对数据库的结构进行描述。
一、 数值变量资料的描述 对一组数值变量资料的描述，最常用的统计量有均数、标准差、百分位数、偏度系数与峰度系数、变异系数等。
主要命令有summary与centile。
summarize[变量名] [, detail ]centile [变量名] [, centile(# [# ...]) cci normal meansd level(#) ] 这里的选择项分别表示：detail /* 详细描述，缺失时为简单描述meansd /* 指定百分位数用近似正态法，缺失时为直接算法cci /* 指定百分位数的可信区间用保守算法normal /* 指定百分位数的可信区间用近似正态法level(#) /* 指定百分位数的可信区间的可信限下面看一个例子。
例４．１ 某市1982年110名7岁男童的身高(cm)资料如下: １１２．４ １１７．２ １２２．７ １２３．０ １１３．０ １１０．８ １１８．２ １０８．２ １１８．９ １１８．１ １２３．５ １１８．３ １２０．３ １１６．２ １１４．７ １１９．７ １１４．８ １１９．６ １１３．２ １２０．０ １１９．７ １１６．８ １１９．８ １２２．５ １１９．７ １２０．７ １１４．３ １２２．０ １１７．０ １２２．５ １１９．８ １２２．９ １２８．０ １２１．５ １２６．１ １１７．７ １２４．１ １２９．３ １２１．８ １１２．７ １２０．２ １２０．８ １２６．６ １２０．０ １３０．５ １２０．０ １２１．５ １１４．３ １２４．１ １１７．２ １２４．４ １１６．４ １１９．０ １１７．１ １１４．９ １２９．１ １１８．４ １１３．２ １１６．０ １２０．４ １１２．３ １１４．９ １２４．４ １１２．２ １２５．２ １１６．３ １２５．８ １２１．０ １１５．４ １２１．２ １１７．９ １２０．１ １１８．４ １２２．８ １２０．１ １１２．４ １１８．５ １１３．０ １２０．８ １１４．８ １２３．８ １１９．１ １２２．８ １２０．７ １１７．４ １２６．２ １２２．１ １２５．２ １１８．０ １２０．７ １１６．３ １２５．１ １２０．５ １１４．３ １２３．１ １２２．４ １１０．３ １１９．３ １２５．０ １１１．５ １１６．８ １２５．６ １２３．２ １１９．５ １２０．５ １２７．１ １２０．６ １３２．５ １１６．３ １３０．８ 首先对资料作简单描述。
设数据已被存入ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ４－１．ｄｔａ。
． ｄｒｏｐ ＿ａｌｌ ． ｕｓｅ ｅｘ４－１ ． ｓｕｍｍ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｍｅａｎ Ｓｔｄ． Ｄｅｖ． Ｍｉｎ Ｍａｘ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １１０ １１９．７２７３ ４．７４１３２５ １０８．２ １３２．５ 这里，只用了summ命令，没有加任何选择项。
结果中给出了变量x的样本含量(Obs)、均数(Mean)、标准差(Std.Dev.)、最小值(Min)、最大值(Max)。
要得到更多的信息，需要加选择项“detail”(或d)：． ｓｕｍｍ ｘ ， ｄ ｘ －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅｓ Ｓｍａｌｌｅｓｔ １％ １１０．３ １０８．２ ５％ １１２．３ １１０．３ １０％ １１３．１ １１０．８ Ｏｂｓ １１０ ２５％ １１６．４ １１１．５ Ｓｕｍ ｏｆ Ｗｇｔ． １１０ ５０％ １１９．９ Ｍｅａｎ １１９．７２７３ Ｌａｒｇｅｓｔ Ｓｔｄ． Ｄｅｖ． ４．７４１３２５ ７５％ １２２．８ １２９．３ ９０％ １２５．７ １３０．５ Ｖａｒｉａｎｃｅ ２２．４８０１７ ９５％ １２８ １３０．８ Ｓｋｅｗｎｅｓｓ ．１５２４９４６ ９９％ １３０．８ １３２．５ Ｋｕｒｔｏｓｉｓ ２．９２１７９４ 除样本含量，均数，标准差外，结果中还给出了9个百分位数(Percentiles)，即1%，5%，10%，25%，50%，75%，90%，95%和99%，他们依次是：110.3，112.3，113.1，116.1，119.9，122.8，125.7，128.0和130.8；给出了4个最小数和4个最大数；方差(Varance)，偏度系数 (Skewness) 与峰度系数(Kurtosis)。
对正态分布来说，偏度系数=0，峰度系数=3。
偏度系数为0时称为对称分布, 大于0为正偏态, 小于0为负偏态；峰度系数为3时称为正态峰，大于3为尖峭峰, 小于3为平阔峰。
如欲得到更多的百分位数，则用命令“centile”。
． ｃｅｎｔｉｌｅ ｘ ， ｃｅｎｔｉｌｅ（２．５，５０，９７．５） －－ Ｂｉｎｏｍ． Ｉｎｔｅｒｐ． －－ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ Ｃｅｎｔｉｌｅ ［９５％ Ｃｏｎｆ． Ｉｎｔｅｒｖａｌ］ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １１０ ２．５ １１０．６８７５ １０８．２ １１２．３８９＊ ｜ ５０ １１９．９ １１８．９２１１ １２０．５７８９ ｜ ９７．５ １３０．５６７５ １２７．１９８８ １３２．５＊ ＊ Ｌｏｗｅｒ （ｕｐｐｅｒ） ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｉｍｉｔ ｈｅｌｄ ａｔ ｍｉｎｉｍｕｍ （ｍａｘｉｍｕｍ） ｏｆ ｓａｍｐｌｅ 我们在选择项centile中指定了3个百分位数，即2.5%，50%和97.5%。
结果中除给出了百分位数，同时还给出了百分位数的95%可信区间。
如2.5%分位数为110.6875，其95%的可信区间为(108.2,112.389)，这里的*号表示可信区间的下限已达到所给数据的最小值(108.2)。
这里，百分位数的可信区间是按二项分布用插值法求出的。
也可用近似正态法，只需加上选择项norm。
． ｃｅｎｔｉｌｅ ｘ ， ｃｅｎｔｉｌｅ（２．５，５０，９７．５） ｎｏｒｍ －－ Ｎｏｒｍａｌ， ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｃｅｎｔｉｌｅｓ －－ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ Ｃｅｎｔｉｌｅ ［９５％ Ｃｏｎｆ． Ｉｎｔｅｒｖａｌ］ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １１０ ２．５ １１０．６８７５ １０８．５５２７ １１２．８２２３ ｜ ５０ １１９．９ １１８．７８８８ １２１．０１１２ ｜ ９７．５ １３０．５６７５ １２５．８３４８ １３５．３００２ 加上选择项norm后，所得百分位数相同，但可信区间不同。
Stata还提供了另一种保守的基于二项分布的百分位数可信区间算法cci(conservative confidence interval)。
． ｃｅｎｔｉｌｅ ｘ ， ｃｅｎｔｉｌｅ（２．５，５０，９７．５） ｃｃｉ －－ Ｂｉｎｏｍｉａｌ Ｅｘａｃｔ －－ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ Ｃｅｎｔｉｌｅ ［９５％ Ｃｏｎｆ． Ｉｎｔｅｒｖａｌ］ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １１０ ２．５ １１０．６８７５ １０８．２ １１２．４＊ ｜ ５０ １１９．９ １１８．９ １２０．６ ｜ ９７．５ １３０．５６７５ １２７．１ １３２．５＊ ＊ Ｌｏｗｅｒ （ｕｐｐｅｒ） ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｉｍｉｔ ｈｅｌｄ ａｔ ｍｉｎｉｍｕｍ （ｍａｘｉｍｕｍ） ｏｆ ｓａｍｐｌｅ 该法所得可信区间一般比插值法要宽。
上述百分位数用直接法计算的，Stata提供了正态分布算法，即按公式：x+ (4.1)usα如本例，x=119.7273，s=4.741325，故2.5%分位数为：119.7273-1.96×4.741325=110.4343这只需在centile命令中增加选择项meansd。
． ｃｅｎｔｉｌｅ ｘ ， ｃｅｎｔｉｌｅ（２．５） ｍｅａｎｓｄ －－ Ｎｏｒｍａｌ， ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｅａｎ ａｎｄ ｓｔｄ． ｄｅｖ．－－ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ Ｃｅｎｔｉｌｅ ［９５％ Ｃｏｎｆ． Ｉｎｔｅｒｖａｌ］ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １１０ ２．５ １１０．４３４４ １０８．９１５６ １１１．９５３３ 此时，百分位数的可信区间的算法也是基于正态分布的。
二、 分类变量资料的描述 对分类资料一般用率、构成比、比来描述某事物的发生强度、频率或构成，相应的命令为： tabulate 变量名 [, generate(新变量) missing nofreq nolabel plot ]tab1 变量1 变量2 变量3……… [, missing nolabel plot ]tabulate 变量1 变量2 [, cell column row missing nofreq] tab2 变量1 变量2 变量3 ………[, tabulate_options ]其中，前两个命令用于单变量的分类描述，后两个命令用于两个变量的交叉分类描述。