统计基础知识PPT课件
合集下载
统计学基础知识 ppt课件
差别。 特点：1）抽样误差是不可避免； 2）有统计规律性。
产生原因:个体差异(生物变异)
ppt课件
11
6、频率（frequency）、概率（probability）、小概 率事件
（1）频率: 一次随机试验出现各种可能结果的比例。
例如，投掷一枚硬币，结果不外乎出现“正面”与
“反面”两种，在重复多次后，出现“正面” 或“反
ppt课件
17
２. 数值变量与计量资料
1) 数值变量(numerical variable) ：变量值是定量的， 表现为数值大小，一般有度量衡单位。如:身高(cm)、 体重(kg)。
2) 计量资料(measurement data) ：由一群个体的数值 变量值构成的资料，即一群变量值。
如：长沙市2011年7岁男孩身高值(118.6cm,121.8cm…)
P(A) 0.05或 P(A) 0.01
件。
称为小概率事
ppt课件
15
湖南风采： 中奖概率大约为： 1/671万 交通事故： 发生概率为：1/20万
ppt课件
16
三、统计资料的类型
变量与统计资料的分类方法 1. 概述
数值变量…………..构成计量资料 分类变量
无序分类变量………构成计数资料 有序分类变量………构成等级资料
2)等级资料(ranked data)：一群个体按有序分类变量的级别 清点每级有多少个个体,即分级个体数。 如：某地某人群EB病毒抗体反应： –：65， +：5， ++：6
ppt课件
20
108 名高血压患者治疗后的临床记录如下：
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
产生原因:个体差异(生物变异)
ppt课件
11
6、频率（frequency）、概率（probability）、小概 率事件
（1）频率: 一次随机试验出现各种可能结果的比例。
例如，投掷一枚硬币，结果不外乎出现“正面”与
“反面”两种，在重复多次后，出现“正面” 或“反
ppt课件
17
２. 数值变量与计量资料
1) 数值变量(numerical variable) ：变量值是定量的， 表现为数值大小，一般有度量衡单位。如:身高(cm)、 体重(kg)。
2) 计量资料(measurement data) ：由一群个体的数值 变量值构成的资料，即一群变量值。
如：长沙市2011年7岁男孩身高值(118.6cm,121.8cm…)
P(A) 0.05或 P(A) 0.01
件。
称为小概率事
ppt课件
15
湖南风采： 中奖概率大约为： 1/671万 交通事故： 发生概率为：1/20万
ppt课件
16
三、统计资料的类型
变量与统计资料的分类方法 1. 概述
数值变量…………..构成计量资料 分类变量
无序分类变量………构成计数资料 有序分类变量………构成等级资料
2)等级资料(ranked data)：一群个体按有序分类变量的级别 清点每级有多少个个体,即分级个体数。 如：某地某人群EB病毒抗体反应： –：65， +：5， ++：6
ppt课件
20
108 名高血压患者治疗后的临床记录如下：
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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。
统计知识讲座PPT课件
图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。
《统计基础知识》课件
客观性
避免主观臆断和偏见 ，客观地分析和解读 数据。
可读性
确保报告的清晰易懂 ，避免使用过于专业 或复杂的术语。
及时性
及时更新和发布数据 报告，以便决策者和 相关人员及时了解和 利用。
06
统计误区的识别与避免
常见的统计误区
样本偏差
由于样本选取不当，导致对总体特征的估 计出现偏差。
回归问题
在回归分析中，因变量的预测受到自变量 之外其他因素的影响。
04
数据可视化
通过图表、表格等形式将数据呈现出 来，以便更好地理解和解释数据的特 征和趋势。
06
结果报告
将数据分析结果以书面或口头形式报告出来， 包括数据解读、结论和建议等，以便决策者和 相关人员参考和应用。
解读与报告数据的注意事项
准确性
确保数据的准确性和 可靠性，避免误导和 错误解读。
完整性
全面收集和呈现数据 ，避免遗漏重要信息 。
03
02
了解基本概念
掌握统计学的基本概念和原理，能 够识别常见的误区。
实践检验
将统计结论与实际情况进行对比， 验证其是否符合实际情况。
04
如何避免统计误区
数据全面分析
强化变量控制
在实验或调查中，对变量进行严 格控制，避免混淆因果关系。
对数据进行全面分析，不只关注 部分数据或成功案例。
正确解读数据
对数据进行综合分析和解读，避 免片面或错误的结论。
文献法
通过查阅文献资料获取数据，适用于历史数 据和二手数据的收集。
数据收集的步骤
确定研究目的和问题
设计数据收集方案
明确研究目标和需要解决的问题，为数据 收集提供方向。
根据研究目的和问题，选择合适的数据收 集方法、工具和样本。
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。
统计基础知识培训ppt
统计在政府决策中的应用
政府决策需要数据支持
统计数据为政府决策提供 客观依据
统计在政策制定和评估中 的作用
统计在公共服务领域的应 用
感谢观看
汇报人：XXX
统计在人力资源管理中的应用：通过员工绩 效、培训和招聘等方面的数据统计，企业可 以更好地了解员工需求和表现，从而制定更 加合理的人力资源管理策略。
添加 标题
添加 标题
统计在市场营销中的应用：通过市场调查和 数据分析，企业可以了解市场需求、消费者 行为和竞争状况等信息，从而制定更加精准 的市场营销策略。
社会科学统 计：用于社 会学、心理 学、经济学 等领域的研 究，如社会 调查、民意 测验等
自然科学技 术统计：用 于自然科学 领域的研究， 如物理学、 化学、生物 学等
03
统计数据的收集
统计数据的来源
统计报表：定期收集数据，包括定期普查、调查表等 数据库：已有的数据存储在数据库中，可以通过查询获取 互联网：通过搜索引擎、社交媒体等途径获取数据 其他来源：包括公开出版物、研究报告等
统计数据的整理方法
分类整理：按照不同的分类标准对数据进 行整理，如按照性质、来源、表现形态等 进行分类。
汇总整理：将分类后的数据进行汇总，计 算出各类数据的总数、平均数、众数等统 计指标。
图表整理：将数据以图表的形式进行整理， 如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观 地展示数据。
数据分析：对整理后的数据进行进一步 的分析，如相关性分析、回归分析、聚 类分析等，以发现数据中的规律和趋势。
据。
统计在债券投资 中的应用：通过 统计方法评估债 券信用风险、利 率风险和市场风 险，为投资者提 供债券投资策略。
统计在基金投资 中的应用：通过 统计手段分析基 金业绩、基金经 理和市场趋势， 为投资者选择合 适的基金产品提
统计基础知识ppt课件
资产总额 员工数
纳税总额 总资产周转率 流动资产周转率
资产负债率 产权比率
销售净利率 净资产收益率 人均技术装备水平
劳动生产率 人均利税率 年营业收入增长率 净利润增长率 国际化销售密度
27
二、 统计调查方法
1
统计调查概念和分类
统计的涵义
2 统计调查方案
4
3
统计调查的组织方式
统计的涵义
28
1、统计调查概念和分类
总量指标：反映总体现象规模的统计指标，一般用绝对 数表示。
例如：民营企业报表中的企业个数、职工人数、产品产量等。 相对指标：是两个相互联系的总量指标之比，一般用相对
数表示。 计量单位：无名数、有名数。 主要类型：结构相对数、比例相对数、比较相对数、
动态相对数、强度相对数、计划完成程 度相对数。
例如：民营企业：职工文化结构、各部门发展的比例关系、单位 能源消耗量、利润增长速度、增加值年计划完成程度等。
20
变异标志和不变标志
△标志按其总体单位的表现不同，分为不变标志和 变异标志（可变标志）。
不变标志：指对所有总体单位都有完全相同的具体 表现的标志。构成同质总体。
变异标志：在总体单位之间具有不同标志表现的标 志。
例如：昌平区所有工业企业这个总体中，不变标志是“昌平 区”、“工业”，构成企业的同质性；每个工业企业的 职工人数、产量、产值等都可能不同，是可变标志，构 成总体单位的变异性。
特例：人的年龄是连续变量但常用整数统计
23
变量的分类：
变量按其受影响因素的不同，可分为确定性变量和随机 变量两种。
受确定性因素影响的变量称为确定性变量，这种影响变 量值变化的因素是明显的、可以解释的，其影响变量值 变化的大小、方向都可以确定。
纳税总额 总资产周转率 流动资产周转率
资产负债率 产权比率
销售净利率 净资产收益率 人均技术装备水平
劳动生产率 人均利税率 年营业收入增长率 净利润增长率 国际化销售密度
27
二、 统计调查方法
1
统计调查概念和分类
统计的涵义
2 统计调查方案
4
3
统计调查的组织方式
统计的涵义
28
1、统计调查概念和分类
总量指标：反映总体现象规模的统计指标，一般用绝对 数表示。
例如：民营企业报表中的企业个数、职工人数、产品产量等。 相对指标：是两个相互联系的总量指标之比，一般用相对
数表示。 计量单位：无名数、有名数。 主要类型：结构相对数、比例相对数、比较相对数、
动态相对数、强度相对数、计划完成程 度相对数。
例如：民营企业：职工文化结构、各部门发展的比例关系、单位 能源消耗量、利润增长速度、增加值年计划完成程度等。
20
变异标志和不变标志
△标志按其总体单位的表现不同，分为不变标志和 变异标志（可变标志）。
不变标志：指对所有总体单位都有完全相同的具体 表现的标志。构成同质总体。
变异标志：在总体单位之间具有不同标志表现的标 志。
例如：昌平区所有工业企业这个总体中，不变标志是“昌平 区”、“工业”，构成企业的同质性；每个工业企业的 职工人数、产量、产值等都可能不同，是可变标志，构 成总体单位的变异性。
特例：人的年龄是连续变量但常用整数统计
23
变量的分类：
变量按其受影响因素的不同，可分为确定性变量和随机 变量两种。
受确定性因素影响的变量称为确定性变量，这种影响变 量值变化的因素是明显的、可以解释的，其影响变量值 变化的大小、方向都可以确定。
- 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)。
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
间的数值。 方差：一组数据中个数值与其算数平均数
14
四、统计报告
统计表
15
四、统计报告
统计图
条形图
16
四、统计报告
统计图
条形图
17
四、统计报告
统计图
直方图
18
四、统计报告
统计图
圆形图
19
四、统计报告
统计图
线图
20
四、统计报告
统计图
茎ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ图
21
四、统计报告
统计图
箱线图
22
四、统计报告
统计图
雷达图
23
五、统计分析工具
常见统计软件： Excel SPSS R Eviews SAS
离差平方的平均数。 标准差：方差的平方根。
12
三、数据分析方法
2、相关和回归分析
相关分析：研究变量之间相关的方向和 相关的程度。
回归分析：相关变量之间建立起来的模 型就叫回归模型。
13
三、数据分析方法
3、指数法
指数法简单的说就是固定一个指标，然 后去研究其他因素的变动对总体变动的 影响程度。
拉氏指数和派许指数的应用
You Know, The More Powerful You Will Be
28
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
推断统计学：是研究如何从总体中抽取 样本，并利用样本数据来推断总体特征 的统计学分支。
4
一、什么是统计和统计学
常用的统计学名词
变量：描述现象某种令人感兴趣的特征 的概念，变量值就是变量的具体取值。
数据：所收集、分析、汇总表述和解释 的事实和数字。
5
一、什么是统计和统计学
分类数据 顺序数据 间距数据 比率数据
数据分类
定性数据 数量数据
横截面数据 时间序列数据
6
二、数据的来源
1.统计调查方法： 普查、抽样调查、统计报表。
2. 数据收集方法： 访问调查、邮寄调查、电话调查、电脑辅
助调查（CATI）、座谈会、个别深入 访谈。
7
二、数据的来源
3.调查问卷设计 （1）问卷结构 开头部分：包括问候语和问卷说明。 甄别部分：对别调查者进行过滤。 主题部分：所要调查的全部问题。 背景部分：一般放在最后，根据需要设置。
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
间的数值。 方差：一组数据中个数值与其算数平均数
14
四、统计报告
统计表
15
四、统计报告
统计图
条形图
16
四、统计报告
统计图
条形图
17
四、统计报告
统计图
直方图
18
四、统计报告
统计图
圆形图
19
四、统计报告
统计图
线图
20
四、统计报告
统计图
茎ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ图
21
四、统计报告
统计图
箱线图
22
四、统计报告
统计图
雷达图
23
五、统计分析工具
常见统计软件： Excel SPSS R Eviews SAS
离差平方的平均数。 标准差：方差的平方根。
12
三、数据分析方法
2、相关和回归分析
相关分析：研究变量之间相关的方向和 相关的程度。
回归分析：相关变量之间建立起来的模 型就叫回归模型。
13
三、数据分析方法
3、指数法
指数法简单的说就是固定一个指标，然 后去研究其他因素的变动对总体变动的 影响程度。
拉氏指数和派许指数的应用
You Know, The More Powerful You Will Be
28
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
推断统计学：是研究如何从总体中抽取 样本，并利用样本数据来推断总体特征 的统计学分支。
4
一、什么是统计和统计学
常用的统计学名词
变量：描述现象某种令人感兴趣的特征 的概念，变量值就是变量的具体取值。
数据：所收集、分析、汇总表述和解释 的事实和数字。
5
一、什么是统计和统计学
分类数据 顺序数据 间距数据 比率数据
数据分类
定性数据 数量数据
横截面数据 时间序列数据
6
二、数据的来源
1.统计调查方法： 普查、抽样调查、统计报表。
2. 数据收集方法： 访问调查、邮寄调查、电话调查、电脑辅
助调查（CATI）、座谈会、个别深入 访谈。
7
二、数据的来源
3.调查问卷设计 （1）问卷结构 开头部分：包括问候语和问卷说明。 甄别部分：对别调查者进行过滤。 主题部分：所要调查的全部问题。 背景部分：一般放在最后，根据需要设置。