统计计算课件
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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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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。
统计学课件ppt(全)
统计是以数据为食物的动物 统计的本业是消化数据, 并产生有营养的结果。
Data—— Statistics ——Information
经济学家、教育家、人口学家 原北京大学校长 马寅初
• 学者不能离开统计而研究 • 政治家不能离开统计而施政 • 企业家不能离开统计而执业
第一节 统计与统计学
• 统计与统计学的含义 • 统计数据的规律与统计方法
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明,通过多次观察或试验可 以得到大量的统计数据,利用统计方法是 可以探索其内在的数量规律性。因为客观 事物本身是必然性与偶然性的对立统一, 必然性反映了事物的本质特征,偶然性反 映了事物表现形式的差异。(举例学生的 平均分,标准差)
举例3:《2011年武汉地区高校毕业 生就业报告》
• 即使入职相同行业,不同部门间的收入差 距也较大。从总体看,高校毕业生薪资起 点呈现“研发岗”>“销售岗”>“职能 岗”>“行政岗”的总体态势。 • 在不同性质的企业中,应届高校毕业生工 资最高的是外资企业,达2500元以上的占 到62.3%,达5000元以上的占到8.2%。接 近半数的应届毕业生,工资水平集中在 1500元-2500元之间。
举例5:文学也与统计有关
据统计学家(复旦大学李贤平教授)对《红 楼梦》各回的虚词(47个虚词:之,其,或,呀, 吗,可,便,就……)出现的频率进行统计分析 (原因是由于个人写作特点和习惯的不同,所用 的虚词是不会一样的),采用聚类分析,(物以 聚类,人以群分)发现前80回和后40回明显不同, 出自不同的人,进一步运用判别分析,发现前80 回是曹雪芹缩写,后40回不是高鹗一人所写,而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成,宝黛故事为一 人所写,贾府衰败情景为另一人所写等等,这个 论证在红学界轰动很大。
统计学5章ppt课件
2024/9/28
2
统计学
二、时间数列旳种类
(一)绝对数时间数列
➢ 绝对数时间数列又称总量指标时间数列。它 是把一系列总量指标,按时间先后顺序排列 形成旳时间数列。
➢ 绝对数时间数列按反应社会经济现象时间状 态旳不同,又可分为时期指标时间数列和时 点指标时间数列,简称时期数列和时点数列。
2024/9/28
时点数列有连续时点数列和间断时点数列 两种。
(1)连续时点数列(已知每天数据)
统计学中旳时点指旳是某一天,假如已知每天旳数据, 则构成了连续时点数列,可直接采用算术平均法计算。
a a
n
或
a
af f
示例
式中:a 代表各期旳发展水平;n 代表时期项数;权数 f 表达变量不 发生变动旳天数。
2024/9/28
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7
统计学
(三)平均数时间数列
将一系列平均数,按时间先后顺序排列而形成旳 时间数列叫做平均数时间数列。
它反应社会经济现象总体各单位某一标志值一般 水平旳发展变动趋势。
相对数和平均数时间数列具有某些共同旳性质:
➢ 各指标值在时间上都没有相加性; ➢ 不存在时期数列和时点数列之分; ➢ 都能够经过两个时期数对比、两个时点数对比、或
2024/9/28
16
统计学
(4)年距(同比)增长水平
在实际统计分析中,为了消除季节变 动旳影响,经常需要计算年距(同比) 增长水平。
年距增长量 = 本期发展水平 — 去 年同期发展水平
2024/9/28
17
统计学
2.平均增长水平
平均增长水平也称平均增长量,用以表白社
会经济现象在一定时期内平均每期旳n 增长水
二年级下数学课件-统计-人教
对比分析和趋势分析
通过对比不同时间、不同对象的数据 ,发现数据的变化趋势和规律。
数据分析的常见错误
数据解读错误
数据源不准确
对数据的误读或误解,导致错误的结论。
数据来源不可靠或数据质量差,影响分析 结果。
样本偏差
忽略变量间的相关性
样本选取不具有代表性,导致分析结果偏 离总体特征。
在分析过程中忽略了变量间的相关性,导 致分析结果不准确。
05
练习与巩固
基础练习题
总结词
巩固基础概念
详细描述
基础练习题主要针对统计的基础概念,如分类、整理数据、制作简单 统计图表等,目的是帮助学生掌握基本知识和技能。
总结词
培养基本技能
详细描述
通过基础练习题,学生可以逐步培养对数据的观察、分类、整理和简 单分析的能力,为后02入题
详细描述:综合练习题注重统计知识的综合运用,题 目涉及多个知识点和技能,要求学生能够灵活运用所 学知识解决较为复杂的问题。
03
详细描述:综合练习题鼓励学生创新思维,通过分析 和解决具有挑战性的问题,培养学生的创新意识和解
决问题的能力。
04
总结词:培养创新思维
THANKS
感谢观看
特征。
统计的基本步骤
统计通常包括明确问题、设计调 查方案、收集数据、整理数据、
分析数据和解释结果等步骤。
统计的重要性
决策依据
指导实践
统计结果可以为决策者提供重要的数 据支持,帮助他们做出科学、合理的 决策。
统计结果可以指导实践工作,例如在 市场营销中,企业可以通过统计了解 市场需求和消费者行为,从而制定更 加精准的营销策略。
02
统计图表
柱状图
二年级数学《统计》课件
04
课堂小结
回顾知识点
统计的定义
统计是通过收集、整理、 分析和解释数据来了解现 象的一种方法。
统计的意义
统计可以用来研究社会、 经济、自然等领域的现象 ,帮助我们做出决策和预 测。
统计的基本步骤
收集数据、整理数据、分 析数据和呈现数据。
总结实践经验
数据的收集
数据的整理
在收集数据时,要明确研究的问题和目的 ,选择合适的调查方法,确保数据的真实 性和可靠性。
数据对比分析
通过比较不同数据之间的差异,可以 了解数据之间的关联和影响。
数据趋势分析
通过观察数据的变化趋势,可以预测 未来的发展方向和变化规律。
数据细分分析
通过将数据按照不同的分类或分组进 行整理和分析,可以更深入地了解数 据的特征和规律。
03
实践活动
小组活动
小组活动是实践活动的一种形式,可以培养学生的团队协作能力和沟通能力。
念和方法的理解。
班级活动的具体形式包括:班级 调查、班级展示、班级讨论等。
全校活动
全校活动是指全校师生共同参与 的活动,旨在促进学校文化建设
和学生综合素质的提高。
在二年级数学《统计》课件中, 可以组织全校活动,让学生通过 参与实际问题和挑战,提高统计
素养和应用能力。
全校活动的具体形式包括:全校 调查、全校展示、全校讨论等。
如何提高数据处理能力
掌握基础数据处理技能
了解数据收集、整理、分析和呈现的基本方法,能够运用合适的 工具进行数据处理。
学习数据分析方法
掌握常用的数据分析方法,如描述性统计、回归分析等,能够根据 问题选择合适的方法进行数据处理。
实践数据处理项目
参与实际的数据处理项目,通过实践提高数据处理能力,积累经验 。
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8ppt课件
原 理
商品销售量q(百件)
商品价格p(元)
33
8
32.5
9
26
11
27
12
25
12.5
23.5
13
21
14
16.5
16
第
17
八
合计 219.5
章
17 112.5
pq 264 292.5 286 324 312.5 305.5 294 264 255 2597.5
P2 64 81 121 144 156.25 169 196 256 289 1476.25
原
理
▪ 回归参数估计 ▪ 方程拟合效果评价 ▪ 回归参数的推断
第 八 章
返回本章首页
统
计 学
第二节 简单线性相关分析
原
理
➢ 一、散点图和相关表 ➢ 二、相关系数的测定与应用 ➢ 三、相关系数的密切程度
第 八 章
统
计 学
一、散点图和相关表
原
理
例:近年来国家教育部决定将各高校的后勤社会化。 某从事饮食业的企业家认为这是一个很好的投资机 会,他得到十组高校人数与周边饭店的季销售额的 数据资料,并想根据高校的数据决策其投资规模。
2
-2
3
-1
4
0
5
1
6
2
7
3
28
0
游客(万人) 100 112 125 140 155 168 180 980
t2
1
9
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商品销售量q(百件)
商品价格p(元)
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第
17
八
合计 219.5
章
17 112.5
pq 264 292.5 286 324 312.5 305.5 294 264 255 2597.5
P2 64 81 121 144 156.25 169 196 256 289 1476.25
原
理
▪ 回归参数估计 ▪ 方程拟合效果评价 ▪ 回归参数的推断
第 八 章
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统
计 学
第二节 简单线性相关分析
原
理
➢ 一、散点图和相关表 ➢ 二、相关系数的测定与应用 ➢ 三、相关系数的密切程度
第 八 章
统
计 学
一、散点图和相关表
原
理
例:近年来国家教育部决定将各高校的后勤社会化。 某从事饮食业的企业家认为这是一个很好的投资机 会,他得到十组高校人数与周边饭店的季销售额的 数据资料,并想根据高校的数据决策其投资规模。
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游客(万人) 100 112 125 140 155 168 180 980
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统计计算课件5PPT课件
利用复杂的算法和模型进行预测,适用于 具有复杂模式的时间序列。
时间序列的分解分析
季节性分解
将时间序列分解为季节性和趋势性两部分,分别对它们进行分析。常用的季节性分解方法 有X-12-ARIMA和STL分解。
趋势性分解
将时间序列分解为长期趋势和短期波动两部分,分析它们的特征和关系。常用的趋势性分 解方法有指数平滑法和Holt's线性趋势模型。
描述性统计
Python的pandas库可以方 便地对数据进行清洗和整理, 包括缺失值处理、数据类型 转换等。
Python的numpy和scipy库 提供了描述性统计函数,可 以进行求和、平均值、中位 数、方差等操作。
统计分析
Python的statsmodels库可 以进行多种统计分析,如回 归分析、方差分析、卡方检 验等。
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
多元线性回归分析通过建立多元线性回归方程来描述多个因变量和多个自变量之间的线性关系,并利用最小二乘 法来估计回归系数。这种方法可以用于预测多个因变量的未来值,或者分析多个自变量对因变量的影响程度。
非线性回归分析
总结词
连续随机变量
连续随机变量是在连续样本空间中的 随机变量,其取值可以是任意实数。 常见的连续随机变量包括正态分布、 指数分布等。
参数估计与假设检验
参数估计
参数估计是统计学中的基本概念,它通过样本数据来估计总 体参数。常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验
假设检验是统计学中的另一重要概念,它通过样本数据来检 验一个关于总体参数的假设是否成立。假设检验的基本步骤 包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值和做出决策。
五年级上册数学课件-3.2 统计(平均数的计算)▏沪教版 (共11张PPT)
6条
11条 11条
4条
6条 11条 11条 4条
10条 7条
9条
8条
几个不相等的量,在总数不变 的前提下,移多补少,使它们成 为相等的几份,我们把这个相 等的数叫做这几个数的平均数。
第____小组身高统计情况:
姓名 身高 (cm)
第____小组平均身高: __________________ __________________ __________________
如果要使前4个月每月平均开支不超过1000 元,四月份小胖家最多能花多少钱?
总数÷个数 = 平均数
一、判断
1、小胖班同学的平均身高是140厘米,所以他 的身高一定是140厘米。( )
2、上胖班同学的平均身高是140厘米,小丁丁 班同学的平均身高是137厘米,可以说小胖一定 比小丁丁高。 ( )
3、总和 = 平均数 × 个数。 ( √)
二、选择
长征小学4个班级同学种树,第一天种了33棵, 第二天种了38棵,第三天种了39棵。
上周每天到学校图书馆借阅图书的人数统计如下:
学校图书馆上周借阅图书的人数统计表
星期
一
二
三
四Байду номын сангаас
五
人数(人) 46
0
37 23 58
上周平均每天有多少人去图书馆借阅图书?( 2)
(1)(46+37+23+58)÷4 (2)(46+0+37+23+58)÷5
想一想:
2008年小胖家1——3月每月开支情况统计表 月份 1月 2月 3月 4月 金额 1080 1020 1000
平均每天种多少棵?( 1) 平均每班种几棵? ( )2
11条 11条
4条
6条 11条 11条 4条
10条 7条
9条
8条
几个不相等的量,在总数不变 的前提下,移多补少,使它们成 为相等的几份,我们把这个相 等的数叫做这几个数的平均数。
第____小组身高统计情况:
姓名 身高 (cm)
第____小组平均身高: __________________ __________________ __________________
如果要使前4个月每月平均开支不超过1000 元,四月份小胖家最多能花多少钱?
总数÷个数 = 平均数
一、判断
1、小胖班同学的平均身高是140厘米,所以他 的身高一定是140厘米。( )
2、上胖班同学的平均身高是140厘米,小丁丁 班同学的平均身高是137厘米,可以说小胖一定 比小丁丁高。 ( )
3、总和 = 平均数 × 个数。 ( √)
二、选择
长征小学4个班级同学种树,第一天种了33棵, 第二天种了38棵,第三天种了39棵。
上周每天到学校图书馆借阅图书的人数统计如下:
学校图书馆上周借阅图书的人数统计表
星期
一
二
三
四Байду номын сангаас
五
人数(人) 46
0
37 23 58
上周平均每天有多少人去图书馆借阅图书?( 2)
(1)(46+37+23+58)÷4 (2)(46+0+37+23+58)÷5
想一想:
2008年小胖家1——3月每月开支情况统计表 月份 1月 2月 3月 4月 金额 1080 1020 1000
平均每天种多少棵?( 1) 平均每班种几棵? ( )2
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13
you! Thank you!
14
统计计算
Statistical Computation
太原理工大学数学系 赵丽华
1
绪 论
概述 统计计算的特点 研究方法 研究内容 统计计算的任务
2
概述
统计计算是数理统计、 统计计算是数理统计、计算数学和 计算机科学三者的结合。 计算机科学三者的结合。 因此需要把统计思想、 因此需要把统计思想、数值计算步 骤及计算机实现三者完美结合。 骤及计算机实现三者完美结合。
11
研究任务
※应用统计学的基本原理和方法去发现 应用统计学的基本原理和方法去发现 实践中遇到的各种问题及更好地解决 这些问题,提高解决这些问题的能力。 这些问题,提高解决这些问题的能力。
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主要参考书目
高惠璇主编 统计计算 北京大学出版社 1995 肖华勇 统计计算与软件应用 西北工业大学 出版社 2009
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统计计算的特点
• 数理统计为基础
如何应用数理统计学中的回归分析、 如何应用数理统计学中的回归分析、 多元分析、时间序列分析等统计方法解 多元分析、 决实际问题, 决实际问题,如何解决在应用中出现的 计算问题。 计算问题。
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特点
• 数值计算理论为指导
以分布函数的计算为例
在分布函数的计算中,需要运用积分 在分布函数的计算中, 的近似算法, 的近似算法,如:等距内插求积公式、 等距内插求积公式、 高斯型求积公式以及有理函数逼近、 高斯型求积公式以及有理函数逼近、连 分式逼近等数值计算方法。 分• 由计算机实现
以算法为基础,使用 语言编写程序 以算法为基础,使用C语言编写程序 实现计算。 实现计算。 以统计模型为基础,使用 以统计模型为基础,使用SPSS或SAS 或 对具体数据进行分析。 对具体数据进行分析。
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研究方法
(1)首先要正确选择研究课题。 首先要正确选择研究课题。 (2)根据课题性质选择最佳设计 方案,即寻找最优统计模型。 方案,即寻找最优统计模型。 (3)研究对象的正确诊断,制订 研究对象的正确诊断, 具体的纳入和排除标准。 具体的纳入和排除标准。
正确区分定量与定性指标 正确估计各种误差对结果的影响 收集数据的可行性 数据的真实性 明确各项指标的判断标准
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研究内容
误差与数据处理 常用分布函数和分位数的计算 随机数的产生与检验 随机模拟方法
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统计计算的任务
※ 利用统计方法解决实际问题,力 利用统计方法解决实际问题,
求把统计思想、数值计算步骤及 求把统计思想、 在计算机上的实现结合起来。 在计算机上的实现结合起来。
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研究方 法
样本含量的大小要合适, (4)样本含量的大小要合适,防止样 本太小,试验结果不说明问题, 本太小,试验结果不说明问题,样 本太大造成不必要的浪费。 本太大造成不必要的浪费。 (5)防止或识别各种误差对研究结果 的干扰。 的干扰。 正确应用统计分析方法。 (6)正确应用统计分析方法。
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研究方 法 注意