统计学基础知识课件
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统计基础知识PPT课件

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
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
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目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ,以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用,如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ,我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律,为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作,以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ,直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下,所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系,可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型,几何概型是指具有无限多 个可能结果,且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估,确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ,提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ,以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用,如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ,我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律,为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作,以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ,直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下,所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系,可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型,几何概型是指具有无限多 个可能结果,且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估,确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ,提供丰富的统计方法和图形
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)
统计学基础知识(ppt 61页)

x = (1+3+5+4+7) = 20 = 4.0
5
5
样本的平均值等于4。
统计学术语(续3)
标准差 -衡量数据分散程度的一个指标。一般用表示总体,用s 或^
表示样本。
=
N
( X i - )2
i=1
N
总体的公式
S= =
n
( X i - X )2
i =1
n-1
样本的公式
方差 - 与平均值之差的平方的平均值。一般用s2或2来表示。
观测值变化
当重复进行测量的时候,通常会得到不同的答案, 这就是波动!
1. 系统波动 预期的和可预测的测量结果之间的差异。 举例:夏季和冬季相比,可以十分明确的说,夏天的气温比冬天高.
2. 随机波动 不可预测的测量结果之间的差异。 举例:夏季或冬季,任一选择两天,我们无法肯定的说哪天温度高。
观测值变化(续)
0.7
2.42E-01
0.8
2.12E-01
0.9
1.84E-01
1.0
1.59E-01
1.1
1.36E-01
1.2
1.15E-01
1.3
9.68E-02
1.4
8.08E-02
1.5
6.68E-02
1.6
5.48E-02
1.7
4.46E-02
1.8
3.59E-02
1.92.87E-02Fra bibliotek2.0
2.28E-02
注:数据均减去了100cm
频数
0
60
65
70
75
高度
用直方图形成一个连续分布
《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。
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2018/5/14
1
本课程内容体系:
• • • • • • • • 2018/5/14 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 总论 统计调查 统计整理 统计指标 时间序列 统计指数 统计报告
2
第一章 总论
• 第一节 统计的相关概念 统计的产生、 概念、三种涵义、三者关系
• 第二节 统计学中的基本概念 总体与总体单位、指标与标志、变异与变量 • 第三节 统计的过程 统计的过程
• 1、统计工作与统计资料: 统计活动与统计成果的关系。
• 2、统计工作与统计学: 统计实践与统计理论的关系。
• 3、统计工作与统计学: 统计工作先于统计学而发展起来的。
2018/5/14
7
第二节 统计学中的基本概念
一、总体与个体(总体单位)(第4页)
• 总体:凡是客观存在的,在同一性质的基础上结合 起来的许多个别事物的整体,就是统计总体,简 称总体。 例如:我们要研究一个国家或一个地区的工业 企业的经营状况,则一个国家或某一地区的所有 工业企业就是一个总体。
2018/5/14
8
• 个体(总体单位):构成统计总体的个别事 物称。 例如:上例中如果一个地区的所有工业企 业是一个总体,则该地区的每一个工业企 业就是总体中的个体即总体单位
有限总体----一个统计总体中所包括的 单位数是有限的。可全面调查,也可 查一部分 无限总体----一个统计总体中所包括的 单位数是无限的。不能进行全面调查
2018/5/14 13
• 昌平区工业 企业是总体 • 其中: 北汽福田、 华都酒业、 三一电气、 得利斯、 …… 都是总体单位
• 要对北汽福田的经营 情况做重点调查则 • 北汽福田是总体 • 北汽福田的下属单位 是总体单位
1
本课程内容体系:
• • • • • • • • 2018/5/14 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 总论 统计调查 统计整理 统计指标 时间序列 统计指数 统计报告
2
第一章 总论
• 第一节 统计的相关概念 统计的产生、 概念、三种涵义、三者关系
• 第二节 统计学中的基本概念 总体与总体单位、指标与标志、变异与变量 • 第三节 统计的过程 统计的过程
• 1、统计工作与统计资料: 统计活动与统计成果的关系。
• 2、统计工作与统计学: 统计实践与统计理论的关系。
• 3、统计工作与统计学: 统计工作先于统计学而发展起来的。
2018/5/14
7
第二节 统计学中的基本概念
一、总体与个体(总体单位)(第4页)
• 总体:凡是客观存在的,在同一性质的基础上结合 起来的许多个别事物的整体,就是统计总体,简 称总体。 例如:我们要研究一个国家或一个地区的工业 企业的经营状况,则一个国家或某一地区的所有 工业企业就是一个总体。
2018/5/14
8
• 个体(总体单位):构成统计总体的个别事 物称。 例如:上例中如果一个地区的所有工业企 业是一个总体,则该地区的每一个工业企 业就是总体中的个体即总体单位
有限总体----一个统计总体中所包括的 单位数是有限的。可全面调查,也可 查一部分 无限总体----一个统计总体中所包括的 单位数是无限的。不能进行全面调查
2018/5/14 13
• 昌平区工业 企业是总体 • 其中: 北汽福田、 华都酒业、 三一电气、 得利斯、 …… 都是总体单位
• 要对北汽福田的经营 情况做重点调查则 • 北汽福田是总体 • 北汽福田的下属单位 是总体单位
《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。
《统计学基础》课件

《统计学基础》PPT课件
统计学基础的介绍
课程目标
1
掌握基本统计概念
理解统计学的基础概念,为进一步学习
应用常用统计方法
2
打下坚实基础。
学习和掌握常见的统计学方法,包括数
据收集、整理与分析。
3
解决实际问题
通过案例分析和实践训练,能够运用统 计学知识解决实际问题。
统计学的定义与重要性
统计学是一门研究数据收集、整理、分析与解释的科学,是决策制定和问题解决的重要工具。
基本概念和术语
总体与样本
了解总体和样本的概念,以 及它们在统计学中的重要性。
变量与常量
掌握统计学中的变量计与推断统计
学习区分描述统计和推断统 计的概念和应用领域。
常用统计方法
1
概率与统计分布
了解概率的基本概念,以及常见的统计分布,如正态分布和二项分布。
2
假设检验与置信区间
学习如何进行假设检验和构建置信区间,以进行统计推断。
3
相关分析与回归分析
掌握相关分析和回归分析的原理和应用,以研究变量之间的关系。
实际应用案例
市场调研数据分析
通过统计学方法分析市场调研数 据,为企业决策提供准确的市场 见解。
医学研究统计
运用统计学方法进行医学研究, 分析实验数据,推断治疗效果。
社会调查与问卷统计
通过统计学方法对社会调查和问 卷数据进行分析,发现群体趋势 和关联因素。
总结与回顾
通过学习《统计学基础》,我们掌握了基本概念和常用统计方法,并了解了 统计学在实际应用中的重要性。
统计学基础的介绍
课程目标
1
掌握基本统计概念
理解统计学的基础概念,为进一步学习
应用常用统计方法
2
打下坚实基础。
学习和掌握常见的统计学方法,包括数
据收集、整理与分析。
3
解决实际问题
通过案例分析和实践训练,能够运用统 计学知识解决实际问题。
统计学的定义与重要性
统计学是一门研究数据收集、整理、分析与解释的科学,是决策制定和问题解决的重要工具。
基本概念和术语
总体与样本
了解总体和样本的概念,以 及它们在统计学中的重要性。
变量与常量
掌握统计学中的变量计与推断统计
学习区分描述统计和推断统 计的概念和应用领域。
常用统计方法
1
概率与统计分布
了解概率的基本概念,以及常见的统计分布,如正态分布和二项分布。
2
假设检验与置信区间
学习如何进行假设检验和构建置信区间,以进行统计推断。
3
相关分析与回归分析
掌握相关分析和回归分析的原理和应用,以研究变量之间的关系。
实际应用案例
市场调研数据分析
通过统计学方法分析市场调研数 据,为企业决策提供准确的市场 见解。
医学研究统计
运用统计学方法进行医学研究, 分析实验数据,推断治疗效果。
社会调查与问卷统计
通过统计学方法对社会调查和问 卷数据进行分析,发现群体趋势 和关联因素。
总结与回顾
通过学习《统计学基础》,我们掌握了基本概念和常用统计方法,并了解了 统计学在实际应用中的重要性。
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。
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- 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)。
统计学基础知识
16
九、相关系数
• 所谓相关系数(correlation coefficient)是用来 测量诸如收入与消费、气温和啤酒的消费量、 汇率与牛肉的进口价格等两个变量X、Y之间的 相互关系的大小和方向(正或负)的系数。通 过计算相关系数,可以知道X与Y之间具有多大 程度的线性(linear)关系。相关系数R的定义 如下式:
• 离散性随机变量X的可能取值为xi,P为概率,则概率 函数为
•
P(X= xi ) i=1,2,3, …n
• 概率函数满足
• P(X= xi )≥0;
n
P(X xi) 1
i1
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一、概率分布
• 连续性的随机变量概率函数
P(a X b)
b
f (x)dx
a
x
其中 f (x)为概率密度函数函 。数 密满 度足条件
XX1X2Xn X
n
n
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二、加权算术平均
加权平均(weighted arithmetic mean)是将 各数据先乘以反映其重要性的权数(w),再 求平均的方法。其定义如下式:
Xww1Xw 11w w 2X 2 2 wnwnXn
wiXi w
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三、变化率
变化率的定义如下式:
f (x)0;
b
f (x)dx1
a
x
概率分布还可用 数分 表布 示函 。分布函 率数 的是 累概 积,即
随机变X取 量小于某 x值个的累积概x的 率函 是数,F记 (x为 ) .
离散性随机变 F(x量 ) ,P(Xxi) xix
连续性随机变 F(x量 )P, (Xxi)
x
f
(x)dx
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三、正态分布(总体分布)
• 当 0和 2 1时,称X服从标准正态分布,
记为X~
N(。0,1)
• 对于非标准正态分布的X,总可以作如下变
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相关系数的R的取值范围为,R的取值具有以下 的不同含义:
• (1)R=1完全正相关(perfect positive correlation) • (2)R>0 正相关(positive correlation) • (3)R=0 不相关(no correlation) • (4)R<0 负相关(negative correlation) • (5)R=-1完全负相关(perfect negative correlation) • 为什么会有上述结果?请结合公式思考。
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方差S2的定义分别如下式(样本):
s2(X 1X )2 (X 2X )2 (X nX )2 n 1
1 n1Biblioteka (Xi X)2统计学基础知识
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标准差S的的定义分别如下式:
S 方差 S2
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七、变动系数
• 变动系数(coefficient of variation)又称变异系数 ,它用标准差S除于算术平均数的商来表示。变动 系数CV的定义如下式:
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第二节 常用的概率分布
• 经济计量模型研究具有随机性特征的经济变量关 系。本节将对数理统计中常用的随机变量分布及 一些概念作一简单回顾。
• 一、概率分布 • 二、总体与样本 • 三、正态分布 • 四、抽样分布
统计学基础知识
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一、概率分布
• 随机变量在各个可能值上出现的概率的大小的情况, 叫概率分布。概率分布可用概率函数描述。
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• 方差的计算方法是,先将每个数据与算术平 均数之差(即离差)的平方相加求和,再除于样 本数减一。而标准差是方差的正的平方根。由于 方差是通过平方计算的,它与原数据的次数有所 不同,而标准差由于是方差的平方根,因而又与 原数据的次数相同。因此,标准差与原数据的单 位相同,而方差则不附加单位。
统计学基础知识
为了了解数据的结构,有必要考察数据的集 中趋势和分散的程度。对于集中的趋势,我们 从前面学习过的算术平均中已经大体有所了解 ,而对于分散的程度,通过对方差(variance )与标准差(standard deviation),以及下 一节将要介绍的变动系数的计算,能够得到很 多信息。
统计学基础知识
统计学基础知识
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通常,移动平均大多用简单的奇数项来计算,下面 是3项移动平均和5项移动平均的定义。
3项移动平均:
Xt Xt1X3t Xt1
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5项移动平均:
Xt Xt2Xt1X5tXt1Xt2
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EXCEL演示
• 三项移动平均 • 五项移动平均
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六、方差与标准差
复习:
• 什么是计量经济学? • 计量经济学与其他学科有什么关系? • 计量经济学研究现实问题的程序是什么?
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第二章 统计学基础知识
第一节 常用的统计量——平均数、方差 第二节 常用的概率分布
统计学基础知识
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第一节 常用的统计量——平均数、方差
一、算术平均
算术平均(arithmetic mean)就是我们日 常生活中使用的普通的平均数,其定义如 下式:
• CV算标术准平差均数XS
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八、标准化变量
• 标准差变量(standardized variable),又称基准化变 量,它是用来测量某个数据的数值与算术平均数的偏 离程度,是标准差s的多少倍。借此可以看出该数据 在全体数据所处的位置。标准化变量z的定义如下式:
zX算 标术 准平 差均 Xs数 X
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二、总体与样本
• 数理统计中把所研究对象的全部单位所组成的集 合,叫做总体。从总体中抽出的部分单位所组成 的集合,叫做样本。
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三、正态分布
• 当连续的随机变量的概率密度函数形式为
f (x)
1
(x)2
e 22
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• 时,称X的分布为正态分布,记为X~
,
密度函数N中(, 和
2) 是X的数学期望和方差。
Xt Xt1(t2,3,n) Xt1
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四、几何平均 几何平均(geometric mean)是n个数
据连乘积的n次方根,其定义如下式:
Gn X1X2Xn
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五、移动平均
所谓移动平均(moving average), 就是对时间序列数据的前后数据求平均, 将不必要的变动( 循环变动、季节变动 和不规则变动)平滑(smoothing),也 即剔除这些变动,从而发现长期变化方向 的一种方法。