统计学导论02 ppt课件
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统计学ppt课件
概率的定义
从样本空间到实数的映射，满 足非负性、规范性、可数可加 性。
随机变量及其分布
随机变量的定义
定义在样本空间上的 函数，取值依赖于随 机试验的结果。
离散型随机变量
取值有限或可数可列 的随机变量。
连续型随机变量
取值连续的随机变量 。
分布函数
描述随机变量概率分 布的函数。
概率密度函数
描述连续型随机变量 的函数。
时间序列分析
使用统计方法来分析和预测金融时间序列数据，如股票价格、利率 等。
金融风险管理
使用统计方法来衡量和管理金融风险，如信用风险、市场风险等。
THANKS 感谢观看
行拟合和预测。
时间序列的季节性分析
季节性的定义
01
季节性是指时间序列数据在一年内或固定周期内重复出现的波
动。
季节性分析的意义
02
通过分析时间序列的季节性规律，可以更好地理解数据的周期
性变化，为预测提供依据。
季节性分析的方法
03
常见的季节性分析方法包括绘制季节指数图、计算季节性比率
、构建季节性回归模型等。
策。
统计学可以帮助人们理解数据背 后的规律和趋势，从而做出更明
智的决策。
统计学的应用领域
01
02
03
04
商业
市场调研、消费者行为分析、 销售预测等。
医学
临床试验、流行病学、健康状 况调查等。
社会学
社会调查、民意测验、人口统 计等。
自然科学
实验设计、质量控制、科研数 据分析等。
统计学的历史与发展
统计学的起源可以追溯到17世纪，当时欧洲的一些学者开始研究如何从数据中得出 可靠的结论。
统计学原理(经典)课件PPT课件
多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性，并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响，以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法，可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值，从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展，逐渐 形成了多个分支，包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展， 统计学的应用领域越来越 广泛，包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动，如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动，通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据，适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性，能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值，如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量，用于估计总体的参 数。
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。
统计学导论课件
分类数据和顺序数据阐明是事物旳品质特征-----品质数据或定 性数据；数值型数据是阐明事物旳数量特征----定量数据
2024/10/9
19
按数据旳搜集措施分类
观察数据：经过调查或观察而搜集到旳统计数据。如
有关社会经济数据均为观察数据。
试验数据：在试验中，利用监控手段，经过控制试
验对象而搜集到旳统计数据。如对医药疗效试验数据； 生物成长旳试验数据等。
本章要点是了解统计学旳含义,掌握统计 数据旳基本类型和统计学旳性质，掌握 统计总体与样本、标志与标志体现、统 计指标与指标体系、变量和变量值等概 念。
本章难点在于了解统计学旳性质，总体 与总体单位、标志与统计指标之间旳关 系。
2024/10/9
10
学习目旳
经过本章旳学习，了解统计学是一门 措施论学科，了解统计数据旳基本类型、 统计学旳发展历史，以及统计学中旳几 种基本概念。
大学出版社，2023年版；
《统计学基本概念与措施》 吴喜之等译，《高等教
4育
2024/10/9
什么是统计？请先看看实际数据
2023年中国GDP为89404亿元，比上年增 长8%； 2023年GDP为95933亿元，比上年增长 7.3%； 2023年GDP为246619亿元，比上年增长 11.4%; 我国2023年GDP为30.067万亿元 同比增 长9%
1898)首创，主要代表人物为恩格尔 (C.L.E.Engel，1821～1896)和梅尔(G.V.Mayr， 1841～1925)等人。
2024/10/9
26
三、当代统计课时期
20世纪30年代，费暄(R.A.Fisher, 1890~1962) 旳推断统计学促使数理统计进入当代范围,代表 著作涉及《供研究人员使用旳统计措施》 （1925）、《试验设计》（1955）、《统计措 施与统计推断》（1956）等。
2024/10/9
19
按数据旳搜集措施分类
观察数据：经过调查或观察而搜集到旳统计数据。如
有关社会经济数据均为观察数据。
试验数据：在试验中，利用监控手段，经过控制试
验对象而搜集到旳统计数据。如对医药疗效试验数据； 生物成长旳试验数据等。
本章要点是了解统计学旳含义,掌握统计 数据旳基本类型和统计学旳性质，掌握 统计总体与样本、标志与标志体现、统 计指标与指标体系、变量和变量值等概 念。
本章难点在于了解统计学旳性质，总体 与总体单位、标志与统计指标之间旳关 系。
2024/10/9
10
学习目旳
经过本章旳学习，了解统计学是一门 措施论学科，了解统计数据旳基本类型、 统计学旳发展历史，以及统计学中旳几 种基本概念。
大学出版社，2023年版；
《统计学基本概念与措施》 吴喜之等译，《高等教
4育
2024/10/9
什么是统计？请先看看实际数据
2023年中国GDP为89404亿元，比上年增 长8%； 2023年GDP为95933亿元，比上年增长 7.3%； 2023年GDP为246619亿元，比上年增长 11.4%; 我国2023年GDP为30.067万亿元 同比增 长9%
1898)首创，主要代表人物为恩格尔 (C.L.E.Engel，1821～1896)和梅尔(G.V.Mayr， 1841～1925)等人。
2024/10/9
26
三、当代统计课时期
20世纪30年代，费暄(R.A.Fisher, 1890~1962) 旳推断统计学促使数理统计进入当代范围,代表 著作涉及《供研究人员使用旳统计措施》 （1925）、《试验设计》（1955）、《统计措 施与统计推断》（1956）等。
统计学导论 ppt课件
psychology (心理学)
psychophysics (心理物理学)
quality control (质量控制) religious studies (宗教研究)
sociology (社会学)
survey sampling (调查抽样)
taxonomy (分类学)
weather modification (气象改善)
1．德国的记述学派（国势学派） 康 令 （Conring,1606—1681） 阿亨瓦尔（Achenwall,1719—1772）： 1764年首创统计学Statistik(德文）一词，转为英文 为Statistics
2．政治算术学派 威廉·配第 （Petty,1623—1687）：《政治算术》 约翰·格朗特（Graunt,1620—1674）：《关于死亡 1 -表3 的自然和政治的考察》
分为有限总体和无限总体
有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的 无限总体所包括的元素是无限的，不可数的
2.样本 (sample)
从总体中抽取的一部分元素的集合 构成样本的元素的数目称为样本容量
1 - 32
统计学
(第三版)
参数和统计量
1.参数(parameter)
研究者想要了解的总体的某种特征值 所关心的参数主要有总体均值()、标准差()、
1 - 24
统计学
(第三版)
§1.2 统计数据的类型
一. 分类数据、顺序数据、数值型数据 二. 观测数据和实验数据 三. 截面数据和时间序列数据
1 - 25
统计学
(第三版)
什么是统计数据？
(data)
1.对现象进行计量的结果
2.不是指单个的数字，而是由多个数据构成 的数据集
《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。
《统计学导论》课件
《统计学导论》PPT课件
欢迎来到《统计学导论》的PPT课件！我们将探索统计学的世界，包括应用领 域、数据处理与统计描述、概率论基础、概率分布、统计推断、方差分析与 回归分析、非参数统计以及统计软件介绍。
介绍
统计学的概念
介绍统计学的定义和基本概念，以及其在社会 科学和自然科学中的运用。
统计学的应用领域
探索简单线性回归和多元线性回归的原理和应用。
非参数统计
1 非参数统计的概念
介绍非参数统计的定义和特点。
2 秩和检验
解释秩和检验的原理和应用，包括Mann-Whitney U检验。
3 卡方检验
探索卡方检验的概念和应用，如卡方拟合度检验。
统计软件介绍
SAS
介绍SAS软件的基本特点和应用领域。
SPSS
探索SPSS软件的功能和数据分析能力。
R
解释R语言及其在统计学中的重要性。
MATLAB
介绍MATLAB软件的特点和在统计学中的应用。
总结
1 统计学的重要性
总结统计学在决策、研究 和问题解决中的重要性。
2 统计学在不同领域的
应用
回顾统计学在各个领域的 广泛应用，如生物学和市 场调研。
3 统计学的发展前景
展望统计学未来的发展趋 势和挑战。
探索统计学在生物学、医学、经济学等领域的 重要应用。
数据的处理与统计描述
数据的分类
介绍数据的分类方法，包括定 性数据和定量数据。
数据的处理方法
探索数据处理的基本方法，如 数据清洗、数据转换和数据归 一化。
统计描述方法
介绍统计描述的常见方法，如 中心趋势度量和离散度量。
概率论基础
1 概率的定义
2 概率的公理系统
欢迎来到《统计学导论》的PPT课件！我们将探索统计学的世界，包括应用领 域、数据处理与统计描述、概率论基础、概率分布、统计推断、方差分析与 回归分析、非参数统计以及统计软件介绍。
介绍
统计学的概念
介绍统计学的定义和基本概念，以及其在社会 科学和自然科学中的运用。
统计学的应用领域
探索简单线性回归和多元线性回归的原理和应用。
非参数统计
1 非参数统计的概念
介绍非参数统计的定义和特点。
2 秩和检验
解释秩和检验的原理和应用，包括Mann-Whitney U检验。
3 卡方检验
探索卡方检验的概念和应用，如卡方拟合度检验。
统计软件介绍
SAS
介绍SAS软件的基本特点和应用领域。
SPSS
探索SPSS软件的功能和数据分析能力。
R
解释R语言及其在统计学中的重要性。
MATLAB
介绍MATLAB软件的特点和在统计学中的应用。
总结
1 统计学的重要性
总结统计学在决策、研究 和问题解决中的重要性。
2 统计学在不同领域的
应用
回顾统计学在各个领域的 广泛应用，如生物学和市 场调研。
3 统计学的发展前景
展望统计学未来的发展趋 势和挑战。
探索统计学在生物学、医学、经济学等领域的 重要应用。
数据的处理与统计描述
数据的分类
介绍数据的分类方法，包括定 性数据和定量数据。
数据的处理方法
探索数据处理的基本方法，如 数据清洗、数据转换和数据归 一化。
统计描述方法
介绍统计描述的常见方法，如 中心趋势度量和离散度量。
概率论基础
1 概率的定义
2 概率的公理系统
《统计学导论》课件
分类数据
总结词
分类数据是按照类别划分的定性数据 。
详细描述
分类数据通常用于描述事物的属性或 类别，例如性别、婚姻状况、国籍等 。这些类别通常是离散的、不连续的 ，并且每个类别之间是互斥的。
顺序数据
总结词
顺序数据是按照等级或顺序排列的定性数据。
详细描述
顺序数据通常用于描述事物的等级或顺序，例如评分级别（低、中、高）、教育程度（小学、中学、大学）等。 这些等级或顺序通常是离散的，但可以按照某种顺序进行排列。
《统计学导论》ppt课件
目 录
• 统计学简介 • 统计学的分类 • 统计学的数据类型 • 统计学的数据收集 • 统计学的数据分析 • 统计学的图表展示
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。
它通过运用数学和逻辑推理的 方法，探究数据的内在规律和 特征，为决策提供数据支持和 依据。
02
描述统计学包括数据的收集方法、数据的图表展示、数据的描
述性统计指标等。
描述统计学是统计学的基础，为进一步的数据分析和推断提供
03
了基础。
推断统计学
1
推断统计学是研究如何根据样本数据推断出总体 特征的统计方法。
2
推断统计学包括参数估计、假设检验、回归分析 等，这些方法可以帮助我们了解总体的特征和规 律。
5. 美化图表
对图表进行美化，使其更加直观、易于理解。
6. 检查和完善
检查图表数据点
关注图表中的数据点，了解各 数据点的大小、分布和变化趋 势等信息。
解读图例和标签
认真阅读图例和标签，了解不 同颜色、线条等符号的含义。
识别图表类型
根据图形的外观特征识别图表 类型，了解该类型图表的特点 和解读方法。
《统计学概论》课件
方法
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。
方差分析
基本思想
通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。
应用场景
常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体 数据的影响。
06
回归分析
一元线性回归分析
01 总结词
一元线性回归分析是统计学中 用于探索两个变量之间关系的 分析方法。
距离方法等方法进行检测和处理。
时间序列的平稳性检验与差分
总结词
时间序列的平稳性检验是判断时间序列 是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需 要进行差分处理。
VS
详细描述
在进行时间序列分析时，需要判断时间序 列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需 要进行差分处理。差分是将时间序列中的 相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进 行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶 差分等不同阶数的差分方法。
抽样调查
从总体中选取一部分样 本进行调查，以推断总 体情况。
普查
对总体中所有个体进行 调查，以获取全面、准 确的数据。
重点调查
对总体中部分重点单位 或群体进行调查，以了 解总体趋势。
典型调查
对具有代表性的单位或 群体进行深入调查，以 揭示其特点。
统计数据的整理与显示
A
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量 。
统计学的研究对象和方法
统计学的研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和 解释。
统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通 过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律 ；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进 行推断和预测。
02 统计数据的收集与整理
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。
统计学课件第一章导论.ppt
2019/3/23 8
美国杜邦公司的总经理理查德曾经指出“现代公司在 许多方面是根据统计来行事的。”（转引自《马夸德 特谈统计学家的重要作用》 《统计教育》1994年 第3期）。 美国总统布什的年薪达到40万美元，在各国元首中名 列首位，但根据美国《工作等级年鉴》一书的排名， 总统一职并未进入最好工作之列。根据该书的统计， 在美国，工作环境最好的工作是：统计学家。 （转引自2002年3月7日《扬子晚报》）
1．数量性：统计的认识对象是客观现象 的数量方面。 （1）数量多少：反映现象的规模或水平
（2）现象之间的数量关系
（3）质量互变的数量界限
2019/3/23
24
2．总体性：统计的数量研究是对现象总体
中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综
合分析。
①统计研究的不是个体的数量，而是总体
的数量；即统计研究的是群体现象的数量方
9
2019/3/23
1981年，首届国际《红楼梦》研讨会在美国召 开，威斯康星大学讲师陈炳藻独树一帜，宣读 了题为《从词汇上的统计论〈红楼梦〉作者的 问题》的论文。他从字、词出现频率入手，通 过计算机进行统计、处理、分析，对《红楼梦》 后40回系高鹗所作这一流行看法提出异议，认 为120回均系曹雪芹所作。 精确到小数点的爱情--统计学博士的求婚信
2019/3/23
12
统计学的发展简史
2019/3/23
13
统计学的发展简史
统计学作为一门独立的学科至今不过三百多年的历史。 在统计学的产生过程中，有三个源头，并形成了著名的
四个学派：国势学派、政治算术学派、社会统计学派、
数理统计学派.
国势学派（ 记述学派 ）对统计学的产生和发展的影
美国杜邦公司的总经理理查德曾经指出“现代公司在 许多方面是根据统计来行事的。”（转引自《马夸德 特谈统计学家的重要作用》 《统计教育》1994年 第3期）。 美国总统布什的年薪达到40万美元，在各国元首中名 列首位，但根据美国《工作等级年鉴》一书的排名， 总统一职并未进入最好工作之列。根据该书的统计， 在美国，工作环境最好的工作是：统计学家。 （转引自2002年3月7日《扬子晚报》）
1．数量性：统计的认识对象是客观现象 的数量方面。 （1）数量多少：反映现象的规模或水平
（2）现象之间的数量关系
（3）质量互变的数量界限
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2．总体性：统计的数量研究是对现象总体
中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综
合分析。
①统计研究的不是个体的数量，而是总体
的数量；即统计研究的是群体现象的数量方
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1981年，首届国际《红楼梦》研讨会在美国召 开，威斯康星大学讲师陈炳藻独树一帜，宣读 了题为《从词汇上的统计论〈红楼梦〉作者的 问题》的论文。他从字、词出现频率入手，通 过计算机进行统计、处理、分析，对《红楼梦》 后40回系高鹗所作这一流行看法提出异议，认 为120回均系曹雪芹所作。 精确到小数点的爱情--统计学博士的求婚信
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统计学的发展简史
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统计学的发展简史
统计学作为一门独立的学科至今不过三百多年的历史。 在统计学的产生过程中，有三个源头，并形成了著名的
四个学派：国势学派、政治算术学派、社会统计学派、
数理统计学派.
国势学派（ 记述学派 ）对统计学的产生和发展的影
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。
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表2.7 48位學生統計學成績之次數及累積次數分配
組限 組界
23-37 38-52 53-67 68-82 83-97 總計
22.5-37.5 37.5-52.5 52.5-67.5 67.5-82.5 82.5-97.5
組中點
30 45 60 75 90
次數
3 12 16 13 4 48
累積次數
以下累積 以上累積
組中點 下組限上組限 2
下組界上組界 2
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-12
多邊形圖(2/4)
假想組 假想組
表2.6 48位學生統計學成績之次數分配
組限 8-22 23-37 38-52 53-67 68-82 83-97 98-112 總計
組界 7.5-22.5 22.5-37.5 37.5-52.5 52.5-67.5 67.5-82.5 82.5-97.5 97.5-112.5
衡量尺度 名目 順序
等距
比率
非數值資料
數值資料
表示資料的類別 數值是用來代表資料的類別。
表示資料的排序
數值可用來代表資料的排序、 類別。
–
*數值之間的差異代表距離大 小，不具有絕對的原點。
–
#數值之間的差異代表距離大 小，且具有絕對的原點。
註：*可做加減運算；#可做加減乘除運算
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
统计学导论02 ppt课件
Chapter 2
敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
本章綱要
2.1資料的型態 2.2衡量的尺度 2.3次數分配 2.4次數分配的圖法
2.1 資料的型態(1/2)
質的資料亦稱屬性資料，是依據資料的屬性或類 別之尺度來區分的資料，又稱類別資料(category data)。 量的資料亦稱為屬量資料，是依據數字尺度所衡 量得出的資料。
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-3
2.1 資料的型態(2/2)
統計資料
量的資料 質的資料
連續資料 間斷資料
圖2.1 資料的型態
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-4
2.2 衡量的尺度(1/2)
表2.1 數值與非數值資料和四種衡量尺度之間的關係
2-9
2.4 次數分配的圖示法
直方圖 多邊形圖 累積次數分配圖
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-10
直方圖
下組界=下組限－1(觀測值最小單位) 2
上組界=上組限+1(觀測值最小位) 2
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-11
多邊形圖(1/4)
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
成績(分)
2-14
多邊形圖(4/4)
15
次 10 數
5
0 15 30 45 60 75 90 105
圖2.5 次數曲線(修勻的平滑曲線)
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
成績(分)
2-15
累積次數分配圖(1/2)
組中點 15 30 45 60 75 90 105
次數 0 3 12 16 13 4 0 48
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-13
多邊形圖(3/4)
(
)
次 數
15
學 生
10
人
數5
0 15 30 45 60 75 90 105
圖2.4 48位學生統計學成績之多邊形圖
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)原則
關於組數 關於組距 關於組限
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-8
編製次數分配表例題
組限
23-37 38-52 53-67 68-82 83-97
表2.4 表2.3之相對次數分配與累積次數分配
3
48
15
45
31
33
44
17
48
4
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-16
累積次數分配圖(2/2)
50
40 累 積 次 30 數
以 上 累 積
以 下 累 積
20
15
0 22.5 37.5 52.5 67.5 82.5 97.5
圖2.6 累積次數分配圖
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-5
2.2 衡量的尺度(2/2)
量的資料 (數值資料)
連續資料
等距尺度 比率尺度
間斷資料
名目尺度 順序尺度 等距尺度
比率尺度
圖2.2 數值資料與衡量尺度之間的關係
統計學導論 Chapter 2 敘述統計(Ⅰ)——列表法與圖示法
2-6
2.3 次數分配
分組次數表之編製步驟 步驟1：排列 步驟2：求全距 步驟3：決定組數與決定組距 步驟4：定組限 步驟5：歸類與劃記 步驟6：計算次數
成積(分)
2-17
次數(fi) 3
相對次數
累積次數
fi/n 0.0625
fi/×100% 以下累積 以上累積
6.25
3
48
12 0.25
25.00
15
45
16 0.3333
33.33
31
33
13 0.2708
27.08
44
17
4 0.0834
8.34
48
4
48 1.00
100
總計
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