Basic statistics
Basic statistics a survival guide
Tom Sensky
HOW TO USE THIS POWERPOINT PRESENTATION
•
The presentation covers the basic statistics you need to have some understanding of. After the introductory slides, you’ll find two slides listing topics. When you view the presentation in ‘Slide show’ mode, clicking on any topic in these lists gets you to slides covering that topic. Clicking on the symbol (in the top right corner of each slide – still in ‘slide show’ mode) gets you back to the list of topics.
• Geoffrey Norman and David Steiner. PDQ1
Statistics. 3rd Edition. BC Decker, 2003
• David Bowers, Allan House, David Owens. • Douglas Altman et al. Statistics with
Thus formulae have been kept to a minimum – they are included where they help to explain the statistical test, and (very occasionally) for convenience. You may have to go through parts of the presentation several times in order to understand some of the points
statistica 全套教程包括数据挖掘
BASIC STATISTICS AND TABLES ............................................ 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Descriptive Statistics......................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Correlation Matrices............................. 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test, Independent, by Groups......... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test for Independent Samples, by Variables . 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test, Dependent samples................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test, Single Sample........................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Frequency Tables..................................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Breakdown and One-Way ANOVA............... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Crosstabulation Tables......................... 错误!未定义书签。
07 - Longitudinal Studies 横向分析
Primary objective: Characterize the change in the response
0 and followed for the next 25 hours
Measurements: Blood samples at 10 time points assayed
for theophylline concentration
Response: Blood concentration (mg/L) of theophylline
approximately a straight line
The rate of increase (slope) in
the distance over age of the boys seems to be larger than that of the girls
10 | Basic Statistics in Clinical Trials | Longitudinal Studies | All Rights Reserved
Introduction
Example 1 – Dental study (Potthoff and Roy, 1964)
Observational study to investigate dental growth in 27
children (16 boys, 11 girls)
basic方法
basic方法Basic方法是计算机科学中的一种基础算法,它在解决问题时提供了一种简单而有效的解决方案。
本文将介绍Basic方法的基本原理、应用场景以及它的优势和局限性。
让我们来了解一下Basic方法的基本原理。
Basic方法是一种基于逐步逼近的算法,它通过将复杂的问题分解为一系列简单的子问题,并逐步解决这些子问题来求解整个问题。
这种算法的核心思想是将大问题分解为小问题,通过解决小问题来解决整个问题。
在每一步中,Basic方法会根据当前问题的特点和要求,选择合适的策略和方法来解决子问题,然后将这些子问题的解组合起来得到整个问题的解。
Basic方法在很多领域都有广泛的应用。
例如,在图像处理领域,Basic方法可以用来实现图像的降噪、增强和特征提取等操作。
在机器学习领域,Basic方法可以用来训练模型和进行预测。
在网络安全领域,Basic方法可以用来检测和防御各种网络攻击。
在优化问题中,Basic方法可以用来求解最优解。
总之,Basic方法在计算机科学的各个领域都有着重要的应用。
尽管Basic方法在许多问题上表现出色,但它也有一些局限性。
首先,Basic方法通常需要较长的计算时间,特别是在处理大规模问题时。
其次,Basic方法对问题的求解结果依赖于问题的分解方式和策略的选择,不同的分解方式和策略可能得到不同的结果。
此外,Basic方法对问题的描述和输入要求比较高,需要清晰准确的问题描述和合理有效的输入。
最后,Basic方法在某些复杂问题上可能不适用,需要使用其他更高级的方法来解决。
尽管Basic方法有一些局限性,但它的优势也是显而易见的。
首先,Basic方法简单易懂,容易实现和调试,即使是初学者也可以快速上手。
其次,Basic方法的分解思想和逐步逼近策略使得它可以解决各种类型的问题,具有很强的通用性。
此外,Basic方法可以通过调整和优化分解方式和策略来提高求解效率和结果的准确性。
因此,Basic方法在解决一些中小规模的问题时是非常有效的。
主成分分析zst
主成分分析
1.打开一张影像,在Basic Tools中选择Statistics点击Compute Statistics.
2.选择多波段的MTL文件。
3.勾选Basic Stats ,Histograms,Covariance.点击OK。
得到结果如图
4.进行主成分分析。
Transform 选择Principal Components,Forward PC Rotation,再选择Compute New Statistics and Rotate,再次选择多波段,进行如图操作
5.选择文件,保存路径。
6.点击OK,得到结果如图。
7.点击Basic Tools ,选择Statistics,View Statistics File.
8.打开之前保存的STA格式的文件。
如图
9. Transform 选择Principal Components,Inverse PC Rotation
10.选择先前多波段的文件。
并找到先前保存的文件,打开,修改保存路径,点击ok
10. 点击Basic Tools ,选择Layer Stacking
11.按如图操作,依次选1,2,3波段,并加保存路径。
点击OK
12.得到结果如图
13.将两幅影像进行对比。
35_Minitab培训课程
------Basic Statistics 模块
此模块有如下功能:
模块功能
UseMinitab's basicstatistics capabilitiesforcalculatingbasic statisticsandforsimpleestimation and hypothesis testing with one or two samples. The basicstatisticscapabilitiesincludeproceduresfor:
选择 显示描述性统计
填完自变量和因变量后,点击Graphs按钮
点击OK后,显示出 箱线图 和统计数据
解释
每个箱线图最低点表示当天最小值,最高点表示最大 大值,箱子高,低点分别表示3/4,1/4数字大小,箱中间 一横表示当天几个数据的中位数
在Session窗口中具体显示MEAN平均值,StDev标 准差,Median中位数等信息.
differenceinproportions Hypothesis testforequalityofvariance Measuring association Testingfornormality ofa distribution
打开一个软件自带的例子学习
打开Quality文件
数据如下
第三块数据是最小最大等第四来自数据是平均值,方差的 95%置信区间等
区间估计与假设检验
例假设一个物体的重量未知,为了估计其重量,用一个 个天平称5次,得到重量5.525.485.645.515.45,假设结 结果符合标准差0.1的正态分布,求均值是否是5.5 和重量置信水平为95%的置信区间
输入数据后,按图所示
统计学(中英文)_ch01
Business Statistics, A First Course (4e) © 2006 Prentice-Hall, Inc.
Chap 1-12
∑X
n
i
Business Statistics, A First Course (4e) © 2006 Prentice-Hall, Inc.
Chap 1-8
Inferential Statistics 推断统计
Estimation 估计 e.g., Estimate the population mean weight using the sample mean weight 例如:利用采样的平均重量估计人口的平均体 重 Hypothesis testing 假设检验 e.g., Test the claim that the population mean weight is 120 pounds 例如:根据测试的要求,人口平均体重是120 磅
英文翻译乃自己所做, 英文翻译乃自己所做,有错误 之处请自行查证。 之处请自行查证。
Business Statistics, A First Course (4e) © 2006 Prentice-Hall, Inc.
Chap 1-1
Business Statistics, A First Course
Defined descriptive vs. inferential statistics 描述性统计和推理统计 Reviewed data types 回顾数据类型
♦ ♦ ♦ ♦
Categorical vs. Numerical data 绝对的和数值的数据 Discrete vs. Continuous data 离散的和连续的数据
statistics的用法总结大全
statistics的用法总结大全想了解statistics的用法吗?今天就给大家带来了statistics的用法,希望能够帮助到大家,下面就和大家分享,来欣赏一下吧。
statistics的用法总结大全statistics的意思n. 统计,统计学,统计法,统计资料,统计数字,“statistic”的复数statistics用法statistics可以用作名词statistics作“统计资料,统计数字”解用作主语时,谓语动词常用复数形式。
作“统计学”解用作主语时,谓语动词用单数形式。
statistics用作名词的用法例句He is a professor of statistics.他教授统计学。
There is a compulsory course in statistics.有一门统计学的必修课。
Get me a printout of the statistics.给我一份打印出的统计资料。
statistics用法例句1、The degree provides a thorough grounding in both mathematics and statistics.该学位课程将为数学和统计学打下扎实的基础。
2、A close look at the statistics reveals a troubling picture.仔细看过统计数据后,会发现情况令人担忧。
3、Their governments have no reason to "massage" the statistics.他们的政府没有理由“窜改”这些数据。
correlational statistics的中文翻译及用法phr. 相关,关联;相互关系英语解释· a statistical relation between two or more variables such that systematic changes in the value of one variable are accompanied by systematic changes in the other相似短语· correlational statistics phr. 相关,关联;相互关系· correlational analysis phr. 因素相关性分析· correlational grammar 关联语法· correlational hierarchy 相关的等级体系· administrative statistics 行政统计资料· employment statistics 就业统计,就业统计· decentralized statistics 分散统计· field statistics 现场统计· genetic statistics 遗传统计· inventory statistics 库存统计,库存统计表相似单词· correlational adj. 相关的· Statistics n. 统计,统计数字· statistics n. 1.一项统计数据2.统计资料,统计数字3.统计学· health statistics 【医】卫生统计statistics的用法总结大全。
第一章 Basic Statistics
Variable Data (Quantitative or Numerical)变量数据(定量或用数值表示) • Decimal subdivisions are meaningful 小数有意义 • Dimension, chemical yield, cycle time 尺寸,化学反应率,周期时间
描述 离散数据 分组/分类 是/否,通过/失败 不可能进行算术运算 离散数据 排名 不常用 不能进行算术运算
例子 • 类别 • 商标
顺序:
规则排练的数据,与类别数 据之间的距离无关 按相同的间距在同类数据, 没有绝对的零点.
• • • •
第一,第二,第三 相对高度 字母顺序 1<2<3<4
区间:
• 连续数据 • 常用的刻度 • 算术运算时要小心 • 连续数据 • 比例关系 • 常见于算术运算
x
n1
n
xn
n
• Median: Reflects the 50% rank - the center number after a set of numbers has been sorted if n is odd 中位数:反映了经过排列的50%或 x ([n 1] / 2 ) ~ x x ( n / 2 ) x ([n / 2 ]1) 中间位置的数值 if n is even
13
Central Tendency - Exercise集中趋势---练习
Minitab : StatBasic StatisticsDisplay Descriptive Statistics Minitab:统计基本统计描述性统计
14
Measures of Variation变异的测量
statistics统计基础
Ch. 17: The expected value and standard error
How to deal with a chance error.
2
What does the law of average say?
Tossing a coin 10,000 times (John Kerrich)
11
Making a box model
Fig. 4: Net gain of 1000 bets (four trials)
12
The expected value
A chance model:
(observed) sum = expected value + chance error
Example (p. 288):
How big is the chance error likely to be?
14
The standard error
Fig. 5: Histogram of the sum of 25 draws from 0, 2, 3, 4, and 6 (10,000 runs)
15
The standard eபைடு நூலகம்ror
How large can the sum be? How small? How likely is the sum to be in the range from 370 to 430?
A short cut
When there are only two numbers in a box,
P(-SE < chance error < SE) = 0.68. P(-2SEs < chance error < 2SEs) = 0.95. P(-3SEs < chance error < 3SEs) = 0.99.
统计学的发展历程
统计学的发展历程统计学的英文statist ics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。
德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。
在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。
统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。
它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。
所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。
概率论是数理统计方法的理论基础,但是它不属于统计学的范畴,而属于数学的范畴。
统计学的发展过程的三个阶段第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。
他一共撰写了一百五十馀种纪要,其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析,具有社会科学特点。
“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代,并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。
统计学依然保留了城邦(state)这个词根。
第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点,本质的差别也不大。
“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。
分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
1690年英国威廉·配弟出版(政治算数)一书作为这个阶段的起始标志.威廉·配弟用数字,重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。
Minitab_软件应用培训教材_之STAT__Basic_statistic
输入要统计分析的变量指定按哪一个变量进行分析选择在会话窗口中显示的统计量选择在会话窗口中显示的图形,一般先Boxplot图。
会话窗口中显示的平均值和箱线图表明,男生大约比女生高5.3 英寸,数据的分布大致相同。
打开示例文件:Pulse.MTW输入要统计分析的变量“高度”指定按哪一个变量“性别”进行分析选择在数据窗口中存储的统计量,在这里仅先平均值为每个输入行都存储统计输出包括空的单元格将缺失值作为一个变量来存储存储按变量的可区分值选择“Pulse 1”作为图形化汇总的列。
也可按变量分别进行图形化汇总默认指定检验的列可以选此项来直接输入样本数和平均值已知的标准偏差为0.2输入目标的平均值为5选择输出单值图默认的置信水平为95%默认的备择假设(H1)是ц≠ц小于通常选择的α 水平不等于5,因此否定通过查看单值图还可以执行α= 0.05 时的假。
假设值落于总体平均值的95%(4.65822, 4.91955) 之外,因此可以95%的置信区间指定检验的列可以选此项来直接输入样本数、平均值和标准偏差。
输入目标的平均值为5选择输出单值图默认的置信水平为95%默认的备择假设(H1)是ц≠ц小于通常选择的α 水平不等于5,因此否定通过查看单值图还可以执行α= 0.05。
假设值落于总体平均值的95%当样本堆叠在一列时,需选择样本列及下标列。
在进行检验前需对两组样本进行等方差检验,在这里选假设等方差。
当样本在不同列时,需选择两列样本进行检验。
也可直接输入两组样本的样本数、平均值和标准偏差来进行检验。
选择输出箱形图默认95%的置信水平假定两组样本差值为零默认的备择假设(H1)是ц1-ц2≠0选择材料A和B也可直接输入两组样本的样本数、平均值和标准偏差来进行检验。
选择输出箱形图默认95%的置信水平配对差值的假设总体平均值为默认的备择假设(H1)是цd ≠0цd是差异的总体平均值实验数950个事件数560个默认95%的置信水平假设的目标比率0.65选择备择假设(H1)为P>0.65默认95%的置信水平两种品牌间的比率差值为0默认的备择假设(H1)是P 1-P2≠0输入实验数的事件数输入待分析的列和下标默认95%的置信水平输入图形上的标题选择需存储的统计量选择进行相关检验的列选择变量列选择百分位的数线显示选择不同的检验方法可以为图形输入标题解释结果:Anderson-Darling检验的p 值表明,在大于0.022 的α 水平下,有证据显示数据不服从正态分布。
中国研究与开发机构基本情况与数量
2011 3673 686 2987 36.2 31.6 5.0 11.3 15.2
2012 3674 710 2964 38.8 34.4 5.7 12.1 16.5
996.0 1186.4 1306.7 1548.9 110.6 129.9 160.2 197.9 350.9 387.6 417.2 469.3 534.4 668.9 729.3 8817 849.5 1036.5 1106.1 1292.7 29.8 34.2 39.9 47.4 4.2 3.4 4.9 5.1 112.4 112.2 155.8 203.8
39072 17.6 353.5
42262 20.2 365.4
109995 118211 15638 17597 3578 6814 5064 3234 2088 3791 8026 6200 3499 2191
2007 3775 674 3101 29.0 25.5 3.6 9.3 12.6 687.9 74.7 227.1 386.1 592.9 26.2 3.4 65.3
2008 3727 678 3049 30.4 26.0 3.8 9.7 12.5 811.3 92.7 271.3 447.2 699.7 28.2 4.0 79.3
2009 3707 691 3016 32.3 27.7 4.1 10.3 13.4
2010 3696 686 3010 34.2 29.3 4.2 10.9 14.2
49453 22.2 451.7
54900 22.9 537.7
61135 23.7 579.8
67050 25.4 681.5
70967 27.3
79343 31.1
807.1 1078.3
三星六西格玛黑带培训1D7Basicstatistics
•母集团
•Sample
三星六西格玛黑带培训1D7Basicstatistics
•1. 母集团和Sample
母集团和Sample统计量关系
•X •= Sample 平均
•s •= Sample 标准偏差
•= 母集团平均
• •= 母集团标准偏差
学习改变命运,知 识创造未来
•统计量 • 参数
预测
三星六西格玛黑带培训1D7Basicstatistics
•1. 母集团和Sample
Data的散布性测量
•X•X
•曲线与X轴的交汇点和平均的距离进行等分
m
•中间点
•1s
•与轴线的交汇点
学习改变命运,知 识创造未来
•X
•3s
三星六西格玛黑带培训1D7Basicstatistics
学习改变命运,知 识创造未来
三星六西格玛黑带培训1D7Basicstatistics
•3. 统计量记述方法
Descriptive statistics (统计量的记述)
学习改变命运,知 识创造未来
三星六西格玛黑带培训1D7Basicstatistics
•4. MINITAB 基础
•MINITAB • = Mini + Tabulator • = 迷你 + 计算器
•2. 统计的基础
测量Data的散布性
范围: 数据的最大值和最小值之间的差异 分散 ( V ): 平均和各数据之间的差异的平方的平均 标准偏差 ( s ): 平均和各数据的间距的平均 范围比分散对异常点更敏感.
•标准偏差的来历… •偏差 → 偏差的合计 → 偏差平方之合 → 分散→ 标准偏差
应用商务统计学讲义第一章中英文对照版
2
LLL
Why Statistics?
• In today’s digital world ever increasing amounts of data are gathered, stored, reported on, and available for further study.
• The growth of “Big Data” spurs the use of business analytics •“大数据 ”的增长刺激了商业分析的应用
• “Big data” or very large data sets are arising because of the automatic collection of high volumes of data at very fast rates. •“大数据”或非 常大的数据集的出现,是因为以非常快的速率自动收集大量数据 6 。
在这个过程中我们将使用DCOVA
– -定义你想研究的数据,以解决问题或达到一个目标。
– -从适当的来源收集数据
– -组织开发表收集的数据
– -通过开发图表来可视化数据
– -分析收集到的数据,得出结论并给出结果
4
LLL
Using The DCOVA Framework Helps You To Apply Statistics To:
No order
ordered/ ranked
No true zero
Absolute zero
Difference is meaningful Difference is meaningful
Ratio is not meaningful Ratio is also meaningful
统计学基础专业词汇
population---总体sampling unit---抽样单元sample---样本observed value---观测值descriptive statistics---描述性统计量random sample---随机样本simple random sample---简单随机样本statistics---统计量order statistic---次序统计量sample range---样本极差mid-range---中程数estimator---估计量sample median---样本中位数sample moment of order k---k阶样本矩sample mean---样本均值average---平均数arithmetic mean---算数平均值sample variance---样本方差sample standard deviation---样本标准差sample coefficient of variation---样本变异系数standardized sample random variable---标准化样本随机变量sample skewness coefficient---样本偏度系数sample kurtosis coefficient---样本峰度系数sample covariance---样本协方差sample correlation coefficient---样本相关系数standard error---标准误差interval estimator---区间估计statistical tolerance interval---统计容忍区间statistical tolerance limit---统计容忍限confidence interval---置信区间one-sided confidence interval---单侧置信区间prediction interval---预测区间estimate---估计值error of estimation---估计误差bias---偏差unbiased estimator---无偏估计量maximum likelihood estimator---极大似然估计量estimation---估计maximum likelihood estimation---极大似然估计likelihood function---似然函数profile likelihood function---剖面函数hypothesis---假设null hypothesis---原假设alternative hypothesis---备择假设simple hypothesis---简单假设composite hypothesis---复合假设significance level---显著性水平type i error---第一类错误type ii error---第二类错误statistical test---统计检验significance test---显著性检验p-value---p值power of a test---检验功效power curve---功效曲线test statistic---检验统计量graphical descriptive statistics---图形描述性统计量numerical descriptive statistics---数值描述性统计量classes---类(组)class---类(组)class limits; class boundaries---组限mid-point of class---组中值class width---组距frequency---频数frequency distribution---频数分布histogram---直方图bar chart---条形图cumulative frequency---累积频数relative frequency---频率cumulative relative frequency---累积频率sample space---样本空间event---事件complementary event---对立事件independent events---独立事件probability [of an event A]---[事件A的]概率conditional probability---条件概率distribution function [of a random variable x]---[随机变量X的]分布函数family of distributions---分布族parameter---参数random variable---随机变量probability distribution---概率分布distribution---分布expectation---期望p-quantile---p分位数median---中位数quartile---四分位数one-dimensional probability distribution---一维概率分布one-dimensional distribution---一维分布multivariate probability distribution---多维概率分布multivariate distribution---多维分布marginal probability distribution---边缘概率分布marginal distribution---边缘分布conditional probability distribution---条件概率分布conditional distribution---条件分布regression curve---回归曲线regression surface---回归曲面discrete probability distribution---离散概率分布discrete distribution---离散分布continuous probability distribution---连续概率分布continuous distribution---连续分布probability [mass] function---概率函数mode of probability [mass] function---概率函数的众数probability density function---概率密度函数mode of probability density function---概率密度函数的众数discrete random variable---离散随机变量continuous random variable---连续随机变量centred probability distribution---中心化概率分布centred random variable---中心化随机变量standardized probability distribution---标准化概率分布standardized random variable---标准化随机变量moment of order r---r阶[原点]矩means---均值moment of order r = 1---一阶矩mean---均值variance---方差standard deviation---标准差coefficient of variation---变异系数coefficient of skewness---偏度系数coefficient of kurtosis---峰度系数joint moment of order r and s---(r,s)阶联合[原点]矩joint central moment of order r and s---(r,s)阶联合中心矩covariance---协方差correlation coefficient---相关系数multinomial distribution---多项分布binomial distribution---二项分布poisson distribution---泊松分布hypergeometric distribution---超几何分布negative binomial distribution---负二项分布normal distribution, gaussian distribution---正态分布standard normal distribution, standard gaussian distribution---标准正态分布lognormal distribution---对数正态分布t distribution, student's distribution---t分布degrees of freedom---自由度f distribution---f分布gamma distribution---伽玛分布,t分布chi-squared distribution---卡方分布,x²分布exponential distribution---指数分布beta distribution---贝塔分布,β分布uniform distribution, rectangular distribution---均匀分布type i value distribution, gumbel distribution---i型极值分布type ii value distribution, gumbel distribution---ii型极值分布weibull distribution---韦布尔分布type iii value distribution, gumbel distribution---iii型极值分布multivariate normal distribution---多维正态分布bivariate normal distribution---二维正态分布standard bivariate normal distribution---标准二维正态分布sampling distribution---抽样分布probability space---概率空间analysis of variance (anova)---方差分析covariance---协方差correlation coefficient---相关系数linear regression---线性回归multiple regression---多元回归logistic regression---逻辑回归principal component analysis (pca)---主成分分析cluster analysis---聚类分析factor analysis---因子分析bayesian statistics---贝叶斯统计time series analysis---时间序列分析non-parametric statistics---非参数统计survival analysis---生存分析data mining---数据挖掘machine learning---机器学习big data---大数据decision tree---决策树random forest---随机森林support vector machine (svm)---支持向量机neural network---神经网络deep learning---深度学习outlier detection---异常值检测cross validation---交叉验证moment---矩conditional probability---条件概率joint distribution---联合分布marginal distribution---边缘分布bayes' theorem---贝叶斯定理central limit theorem---中心极限定理law of large numbers---大数定律likelihood function---似然函数consistent estimator---一致性估计point estimation---点估计interval estimation---区间估计decision theory---决策理论bayesian estimation---贝叶斯估计sequential analysis---序列分析stochastic process---随机过程markov chain---马尔可夫链poisson process---泊松过程random sampling---随机抽样stratified sampling---分层抽样systematic sampling---系统抽样cluster sampling---簇抽样nonparametric test---非参数检验chi-square test---卡方检验t-test---t 检验f-test---f 检验。
商务统计基础BasicBusinessStatistics
统计量:样本的描述指标 例如:对人作调查得到的春节联欢
晚会 的收视率 12
统计分析计算机软件
.常用软件
. 需要统计学知识 假设条件 局限性
13 ,.
统计描述:章节关系
数值数据
数据收集 数据类型
调查 属性数据
趋中、离散程度 分布形状
用表格和图形 表示
14
统计推断:章节关系
• 参数描述总体 • 统计量描述样本
10
关键统计概念
总体:一个统计问题涉及的所有对象 可能数量巨大 不一定仅限于人口 例如:北京的汽车、中国主要城市的
家庭 参数:描述总体的量度
例如:中央电视台春节晚会收视率 例如:人力资源经理的平均工资
11
关键统计概念
样本:从总体中获得的一组数据 例如:在大学中调查的个学生 注意:样本不同于普查。普查需对
2.《商务统计》, 弗莱明和纳理斯, 中信 出版社/Prentice Hall出版公司,1999年
。(22元)
3.《商务与经济统计》,原书第7版,安德 森、斯威尼和威廉姆斯,机械工业出版 16
章
1
学习目标
. 定义统计学 . 统计学的应用 . 统计描述和统计推断
. 定义总体、样本、参数和统计量 ,,,
. 关键统计概念
. 描述计算机的作用
2
什么是统计学?
. 收集数据
数据分析
为什么?
例,问卷调查 . 演示数据
例,图表 . 刻划数据 (把握数据特
征) 例,平均值
.
.
做出决策
3
统计学
统计学是从一组数据中抽象出有用信 息以支持决策的原理和方法。
基础概率
统计数据说明
“统计”一词的由来:“统计”一词,英语为statistics,用作复数名词时,意思是统计资料,作单数名词时,指的是统计学。
一般来说,统计这个词包括三个含义:统计工作、统计资料和统计学。
这三者之间存在着密切的联系,统计资料是统计工作的成果,统计学来源于统计工作。
原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史,而它作为一门科学,还是从17世纪开始的。
英语中统计学家和统计员是同一个(statistician),但统计学并不是直接产生于统计工作的经验总结。
每一门科学都有其建立、发展和客观条件,统计科学则是统计工作经验、社会经济理论、计量经济方法融合、提炼、发展而来的一种边缘性学科。
近代统计学:近代统计学指的是18世纪末到19世纪末的描述统计学,其发展过程与概率论的广泛研究和应用密切相关。
目前在统计分析中经常使用的一些基本方法和术语都始于这一个时期,比如:最小平方法、正态分布曲线、误差计算等等。
在近代统计发展的一百年中,也形成了许多学派,其中以数理统计学派和社会统计学派最为著名。
数理统计学派的原创始人是比利时的A·凯特靳,其最大的贡献就是将法国的古典概率引入统计学,用纯数学的方法对社会现象进行研究;社会统计学派的首倡者是德国的K·克尼斯,他认为统计研究的对象是社会现象,研究方法为大量观察法。
在近代统计学的发展过程中,这两学派的矛盾是比较大的。
约束性指标:是在预期性基础上进一步明确并强化了政府责任的指标,具有一定的强制性,是确保实现的指标。
“十二五”规划发展目标中,约束性指标共12个:九年义务教育巩固率、耕地保有量、单位工业增加值用水量降低、非化石能源占一次能源消费比重、单位国内生产总值能源消耗降低、单位国内生产总值二氧化碳排放降低、主要污染物排放总量减少、森林增长、城镇参加基本养老保险人数、城镇三项基本医疗保险参保率、城镇保障性安居工程建设、全国总人口。
预期性指标:是国家期望的发展目标,主要依靠市场主体的自主行为实现,具有指导性和导向性。
统计分析软件STATISTICA简介
Multiple Regression(多元回归分析)
逐步回归分析,固定非线性分析, 残差分析和基于回归模型的预测 等。
STATISTICA软件的基本操作
GRAPHS菜单包括15 条命令,主要用来绘 制包括二维、三维和 多为线状、柱状、饼 状、等高线等各类图 形,并对图形的显示 和打印进行控制。
TOOLS菜单综合了以 前版本中的OPTION 菜单和MACRO菜单, 主要用于对打印、显 示、输出、操作等参 数的设置,以及用于 宏命令的编辑、记录 和使用控制。
多元分析 (Multivariate Exploratory Analysis)
Cluster Analysis(聚类分析) Factor Analysis(因子分析) Canonical Analysis(典型分析) Multidimensional Scaling(多维尺度
分析) Reliability/Item Analysis(信度/项
统计分析软件STATISTICA 简介
大型统计分析软件包
大型统计分析软件包,比较流行和著名的 当属SAS、SPSS、STATISTICA。SAS统计 分析功能强大,但应用需有编程调用过程。 SPSS是社会科学统计分析的有力工具。 STATISTICA有具各种统计分析功能和方便 强大的图形输出能力,且无需编程,对科 学和工程各个领域的统计分析都能发挥巨 大作用,
STATISTICA软件的基本操作
WINDOWS菜单用于 图形、数据、报告等 窗口的控制管理。
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Attention
range 3. the width of the class interval = ————————— the number of classes As usual, it is 5, 10, 15 and so on. 组距=全距/组数
4. The frequency distribution must include all the data given. Therefore, the frequency distribution should start: at a value equal to or lower than the lowest number of the ungrouped data end: at a value equal to or higher than the highest number.
3. Determine the width of the class interval
Attention
58, 65, 84, 70, 90, 75, 86, 76, 80, 82, 83, 84, 69, 84, 85, 86, 72, 89, 75, 92
1. The range of the raw data: defined as the difference between the largest and smallest 92-58=34 numbers. too many: cannot achieve generalization 2. The number of classes too few: cannot see the important differences the appropriate number of classes between 5 and 10
Then ,how do we do ? descriptive statistics
inferential statistics
You use descriptive statistics to get to know which strategies are more frequently used by these 400 students .The results you have got are on sample. You may use inferential statistics to examine the relation bewteen the use of strategies and English achievement,or to see whether the male students differ from the female students in their use of stategies based on the notion probability
Class Interval
Frequency
50—under 60 60—under 70 70—under 80 80—under 90 90—under 100 Total
Class Interval 50—under 65 65—under 80 80—under 95
1 2 5 10 2 20
Table 1: Frequency distribution
If the total possible values are various, such as people's age and students' test scores, we need to group the raw data into classes.
Parameter
Parameter is a descriptive measure of the population ,which is denoted by Greek letters such as Page 180.
e.g :
population mean
population variance population standard deviation
Basic statistics
郜战莹 外国语言学及应用语 言学 硕士研究生
Content
A brief description of statistics
Description statistics
Inferential statistics
1.A brief description of statistics
complicated than descriptive,aims at predictions beyond the sample data.
Descriptive Statistics
frequencies
central tendency
variabiபைடு நூலகம்ity
Frequencies
The simplest way to organize the data is to describe their frequency distribution which can reduce and summarize data effectively and efficiently.
Conclusion Descriptive analysis or statistics describes
the general pattern or tendency emerging from the data collected .
Inferential analysis or statistics, more
Generally speaking, we may construct the frequency distribution of these data in three steps:
1. Determine the range of the raw data
2. Determine the number of the classes
In this case, the frequency distribution is concerned with classes rather than with each individual score. How do we describe the frequency distribution in terms of classes? There are no hard-and-fast rules to follow.
Statistic
Statistic is a descriptive measure of a sample , which is denoted by a Roman letter , such as the examples in page 180 e.g. sample mean
sample variance sample standarization deviation
An example:
Suppose you are an English teacher at Nanjing University and you want to know the relationship between the use of strategies and the English proficiency of all the Nanjing University students.There are more than 10,000 students on two campuses.Obviously,you cannnot afford the money and time to take a census. What you may do is to survey 400 students as a sample by a questionnaire.
1.1 Definitions
1.2 Two important terms
1.1
Definitions
descriptive statistics
inferential statistics
1.1.1 Descriptive statistics
If a reseacher is interested only in describing a group from which the data are gathered ,the statistics involved is called descriptive statistics.
c
Note:
In many cases data in the field of applied linguistics are priamrily descriptive in nature.
1.1.2 Inferential statistics
If his or her interest goes beyond describing the group from which the data are collected and s/he tries to draw conclusions about the population from which the group was selected ,the statistics needed in this case in inferential statistics.
Note:
Its advantage is to allow the reseacher to make decisions about the population without studying the entire population.
1.2
Two terms
parameter