第十二章 统计决策 (《统计学》PPT课件)

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统计预测与决策PPT课件

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(1)可以加快预测速度和节约预测费用。 (2)可以获得各种不同但有价值的观点和意见。 (3)适用于长期预测和对新产品的预测,在历
史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
回总目录 回本2章7 目录
德尔菲法的缺点: (1)对于分地区的顾客群或产品的预测则可能
不可靠。 (2)责任比较分散。 (3)专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
•实际资料是预测的依据; • 经济理论是预测的基础; • 数学模型是预测的手段。
回总目录 回本章5 目录
二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是: • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象; • 它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、
管理决策、制定政策和检查政策等提供信息; • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器,多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据, 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史

变量用时间表示时, 法相同
提出预测报告 回总目录 回本1章8 目录
2 定性预测法
2.1 定性预测概述
2.2 德尔菲法
2.3 主观概率法
2.4 定性预测的其他方法
2.5 情景预测法
回总目录
19
2.1 定 性 预 测 概 述
一、定性预测的概念和特点
定性预测的概念: 是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富 经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌 握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和 分析判断能力,对事物的未来发展做出性质和 程度上的判断,然后,再通过一定形式综合各 方面的的意见,作为预测未来的主要依据。

统计学完整全套PPT课件

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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
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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-第十二章卡方检验

统计学-第十二章卡方检验
总体分布形态已知或可假 定,通常假设观察频数服 从多项分布。
避免误用与误判的建议
充分理解卡方检验的原理 和适用条件,避免在不满 足条件的情况下使用。
结合专业知识判断观察频数与 期望频数的差异是否具有实际 意义,避免过度解读统计结果 。
ABCD
在进行卡方检验前,对数据 进行充分的描述性统计分析 ,了解数据的分布特点。
统计学-第十二章卡方检验
目 录
• 第十二章概述 • 卡方检验的基本原理 • 卡方检验的应用场景 • 卡方检验的步骤与实现 • 卡方检验的优缺点及注意事项 • 实例分析与操作演示
01
第十二章概述
章节内容与目标
01
掌握卡方检验的基本原理和假设检验流程
02
了解卡方检验在不同类型数据中的应用
能够运用卡方检验进行实际问题的分析和解决
THANK YOU
卡方分布及其性质
卡方分布的定义
若$n$个相互独立的随机变量$X_1, X_2, ldots, X_n$均服从标准正态分布$N(0,1)$,则它们的 平方和$X^2 = sum_{i=1}^{n}X_i^2$服从自 由度为$n$的卡方分布,记为$chi^2(n)$。
期望和方差
$E(X) = n$,$D(X) = 2n$,其中$X sim chi^2(n)$。
运行分析
点击“确定”按钮,运行卡方检验分 析。
结果解读与报告撰写
结果解读
根据卡方检验的结果,判断各组分类数据的 分布是否存在差异,以及差异的显著性水平 。
报告撰写
将分析结果以文字、表格和图表的形式呈现 出来,包括研究目的、数据收集与整理过程 、卡方检验结果和结论等部分。同时,需要
注意报告的规范性和可读性。

管理统计学12 第十二章 统计决策

管理统计学12 第十二章 统计决策


原概率修改为P(A1)P(a2/ A1)=0.6×0.1=0.06;
❖ 当新产品销路不好时,采用新产品就要亏损X21=-3万元;不采用新产 品,就有可能用更多的资金来发展老产品,获利X22=10万元。
❖ 现确定销路好(A1)的概率为P(A1)=0.6,

销路差(A2)的概率为P(A2)=0.4。
方案 ❖
新产品销路好 A1
P(A1)概率 0.6
新产品销路差 A2
P(A1)概率 0.4
管理统计学 [第四版]
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第十二章 统计决策
• §12.1 统计决策概述 • §12.2 以期望值为准则的决策方法 • §12.3 以最大可能性为准则的决策方法 • §12.4 决策树方法 • §12.5 贝叶斯决策方法
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案例导入
1981年3月30日,一个大学退学生Hinckley企图对里根总统行刺。他打伤了里根、 里根的新闻必输以及两个保安人员。在1982年审判他时,Hinckley以精神病为理由 作为其无罪的辩护。在18个医师中作证的医师是Daniel R.Weinberger,他告诉法院 当给被诊断为精神分裂症的人以CAT扫描(计算机辅助层析扫描)时,扫描显示 30%的案例为脑萎缩,而给正常人以CAT扫描时,只有2%的扫描显示脑萎缩。 Hinckley的辩护律师试图拿Hinckley的CAT扫描结果为证据,争辩说因为Hinckley的 扫描展示了脑萎缩,他极有可能患有精神病,从而免于受到法院的起诉。一般地, 在美国精神分裂症的发病率大约为1.5%。利用以上数据,运用贝叶斯公式,我们 可以算出即使Hinckley的扫描展示了脑萎缩,他也只有18.6%的可能性患有精神分 裂症,因此CAT扫描无法作为其无罪的证据。

统计学原理 第12章 统计报告

统计学原理 第12章 统计报告
2. 正确。主题要符合四项基本原则,符 合党的路线、方针、政策,符合客观实际。
3. 鲜明。主题要明确表示赞成什么、反
对什么,观点明确,态度明朗,旗帜鲜明。 4.集中。全文要围绕主题,说深说透,选 材要力争选那些最能说明观点和材料,去掉次 要正文要严谨、分明 、
3.密度法,是指适当控制统计分析报告的 数字密度,数字不应太多,也不要过少,一 般控制在全文的10%~30%,其分布要均衡。
4. 概略法,是指把复杂的统计数字概算、 扩算或简化,使读者易读易记。它可采用概 数、大单位数、范围数、代表数、代替数等 方法。 5. 明晰法,是指把一些比较抽象、复杂 的统计数字采用抽象数变具体数,或数字加 解说的办法使其变得更清晰、更明确的方法。 6. 对衬法,是指将差别较大的两种事实 数字进行对照,引起读者注意。
务、研究重点、基本内容和结构形式特征,
统计报告归纳起来主要包括专题性的分析报
告、
总结性的分析报告、进度性的分析报告、预
测决策性分析报告。
二、 (一)“四性” 1.准确性,就是要数字准确,情况真实,观点
正确,分析符合客观实际,依数据分析、判断、提
炼的观点,必须准确。 2.针对性,就是有明确的目的性和实用性,为 一定的对象服务。要“适销对路”,对准需要,不 应“无的放矢”。
7.揭示法,是指揭示统计数字的背后实质, 加强统计数字的效果。 8. 联系法,是指运用突出的事实、典型的 事例,引起人们注意,加强统计数字效果。
9. 形象法,是指利用比喻、夸张等手法使 统计数字变得形象、具体,以使读者理解。 10.图表法,是指通过统计图表来表达统计 数字,给读者直观印象,以增强统计数字效果。
五、统计分析报告例析
END
3. 时效性,就是要保证统计信息的价值。统

统计学完整ppt课件完整版

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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)

《统计学》完整ppt课件

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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。

高中数学 第12章 统计学初步 12.2 抽样调查方法 12.2.1 随机抽样 12.2.2(2)

高中数学 第12章 统计学初步 12.2 抽样调查方法 12.2.1 随机抽样 12.2.2(2)
复习课件
高中数学 第12章 统计学初步 12.2 抽样调查方法 12.2.1 随机抽样 12.2.2 调 查问卷的设计课件 湘教版必修5
第12章 统计学初步
12.2 抽样调查方法
12.2.1 随机抽样 12.2.2 调查问卷的设计
第12章 统计学初步
1.理解并掌握简单随机抽样的概念、特点和步 骤. 2.掌握简单随机抽样的两种常用方法.
答案:②③
4.某工厂共有 n 名工人,为了调查工人的健康情况,从中 随机抽取 20 名工人作为调查对象,若每位工人被抽到的可 能性为15,则 n=________. 解析:由于简单随机抽样为机会均等抽样. 因此由2n0=15得 n=100. 答案:100
5.要从某汽车厂生产的 30 辆汽车中随机抽取 3 辆进行测试, 请选择合适的抽样方法,并写出抽样过程.
解:抽样方法是抽签法,抽样过程如下: (1)将 30 辆汽车编号,号码是 01,02,…,30. (2)将号码分别写在相同纸上,揉成大小、形状都相同的团, 制成号签. (3)将得到的号签放入一个不透明的袋子中,并搅拌均匀. (4)从袋子中依次抽取 3 个号签,并记录上面的编号. (5)所得号码对应的 3 辆汽车就是要抽取的对象.
1.下列抽样方法是简单随机抽样的是( ) A.某工厂从老年、中年、青年职工中按 2∶5∶3 的比例选 取职工代表 B.从实数集中逐个抽取 10 个数分析能否被 2 整除 C.福利彩票用摇奖机摇奖 D.规定凡买到明信片的最后几位号码是“6637”的人获三等 奖
解析:选 C.简单随机抽样要求总体个数有限,从总体中逐 个进行不放回抽样,每个个体有相同的可能性被抽到.分 析可知选 C.
【解】 (1)不是简单随机抽样.因为简单随机抽样要求被 抽取的样本总体的个数是有限的. (2)不是简单随机抽样.虽然“一次性抽取”和“逐个抽取” 不影响个体被抽到的可能性,但简单随机抽样要求的是 “逐个抽取”.

统计学基础原理

统计学基础原理

2. 统计报表
统计报表是我国搜集统计资料的主要方式之一,是按照国家有关法规 的规定,自上而下地统一布置,自下而上地逐级提供统计资料的一种 统计调查方法。
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按调查范围的不同:分为全面和非全面统计报表
按报表内容和实施范围的不同:分为国家统计报
统计报表的分类:
表、部门统计报表和地方统计报表 按保送周期长短:分为日报、旬报、月报、季报、 半年报和年报 按填报单位的不同:分为基层统计报表和综合统 计报表
第1章 总论 第2章 统计资料的搜集 和整理 第3章 集中趋势和离散趋势 第4章 相对指标和指数 第5章 概率 第6章 概率分布
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第1章
总论
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统计学的产生和发展
最早的统计是作为国家重要事项的记录。 从统计学的产生和发展过程来看,可以把统计学 划分为三个时期: 统计学的萌芽期、统计学的近代期、统计学的现 代期
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3.统计学的现代期
从世界范围看,自20世纪60年代以后,统计学的发展有 3个明显的趋势:第一,随着数学的发展,统计学依赖和 吸收数学营养的程度越来越迅速;第二,向其他学科领 域渗透,或者说,以统计学为基础的边缘学科不断形成; 第三,随着应用的日益广泛和深入,特别是借助电子计 算机后,统计学所发挥的功效日益增强。
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(2)政治算术学派
政治算术学派在统计发展史上的作用:在数量统计资料 的基础上进行全面系统的总结,并从中提炼出理论原则。 同时,政治算术学派第一次有意识地运用可度量的方法, 力求把自己的论证建筑在具体的、有说服力的数字上面, 依靠数量的观察来解释与说明社会经济生活。
主要的代表人物:威廉· 配第(W.Petty)、约翰· 格朗特(J.Graunt)

《统计与决策技巧》课件

《统计与决策技巧》课件

案例分析
通过真实案例的分析,我们将应用所学知识解决实际问题。这将提供实践机会,让您加深对统计与决策技巧的 理解和应用。
总结与讨论
在本次课程的最后,我们将对所学内容进行总结,并进行讨论和答疑。希望本课程能够帮助您掌握统计与决策 技巧,并应用于您的工作和生活中。
《统计与决策技巧》PPT 课件
本课程旨在绍统计与决策技巧,探讨统计在决策中的重要性,提供数据收 集与整理技巧,以及决策分析方法等。通过案例分析,帮助您了解常用统计 图表并应用于真实问题。让我们一起探索统计世界的奥秘吧!
课程介绍
通过本课程,您将了解到统计学在现代社会中的重要性和应用。我们将介绍统计学的基本概念和相关术语,并 探讨其在决策过程中的作用。
数据收集与整理技巧
学习如何有效地收集和整理数据是进行统计分析的关键。我们将讨论各种数据收集方法和数据整理技巧,以帮 助您获取准确和可靠的数据。
决策分析方法
在做出决策时,我们需要使用适当的分析方法来评估各种因素和选项。本节 将介绍常用的决策分析方法,帮助您做出明智和可靠的决策。
常用统计图表介绍
统计图表是一种可视化工具,帮助我们更好地理解和分析数据。我们将介绍 常用的统计图表类型,并讨论它们的适用场景和解读方法。

统计学ppt课件贾俊平完整版

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时间序列预测的评价指标
平均误差、均方误差、均方根误差和平均绝 对误差等。
08
统计计算与软件应用
统计计算基础
描述性统计
计算数据的中心趋势( 均值、中位数、众数) 和离散程度(方差、标 准差、四分位距)。
概率论基础
理解概率、期望、方差 等基本概念,掌握常见 概率分布(如正态分布 、t分布、F分布等)。
数据分布的图形表示
介绍直方图、箱线图等图形表示方法 ,用于直观展示数据的分布形态。
03
概率论基础
随机事件与概率
随机事件
在一定条件下,并不 总是发生,也不总是 不发生的事件。
概率
描述随机事件发生的 可能性大小的数值。
பைடு நூலகம்
概率的性质
非负性、规范性、可 加性。
条件概率
在给定另一事件发生 的条件下,某一事件 发生的概率。
专注于数据管理和统计分析,提供丰富的计量经济学方法,适 合经济学和金融学等领域。
开源且易学的编程语言,拥有强大的数据处理和可视化库(如 pandas、matplotlib等),适合数据科学和机器学习领域。
R语言在统计学中的应用实例
数据清洗和整理
使用R中的dplyr等包进行数据清洗、 筛选和变换。
02
统计学的研究方法
描述统计方法
描述统计方法是统计学中最基础 的方法,它通过对数据进行整理 、概括和可视化,帮助我们了解
数据的基本情况和分布特征。
推断统计方法
推断统计方法是统计学中更高级 的方法,它基于概率论和数理统 计的理论,通过对样本数据的分 析来推断总体数据的特征和规律

实验设计方法
实验设计方法是统计学中用于研 究因果关系的方法,它通过设计 和实施实验来控制和观察各种因 素的变化,从而揭示出因素之间

统计学《统计决策》课件

统计学《统计决策》课件
1.统计决策的概念 决策:目标→决策→行动→结果 统计决策:在决策这一动态过程中,采用
统计方法,利用有关的统计信息和相应的 统计分析方法在不确定情况下进行决策。
2023/7/20
《统计学》第10章统计决策
10-5
2.统计决策的特征
它主要研究不确定型和风险型的决策问题。 它是研究非对抗型决策问题的一种主要方法。 它是一种定量决策。
依赖事件发生的客观规律对未来形势出现的可能 性进行估计得到的概率称为客观概率。
例如,在一副扑克牌的游戏中,得到一个五张同花顺的可 能性是多少。 根据以往机器设备发生故障的频率来估计概率,从而确 定出合理的检修时间间隔。
依赖主观判断对未来形势出现的可能性进行估计 得到的概率称为主观概率。
例如,未来股票价格的走势的可能性。
根据收益期望值准则,应选择方案一,即订购空 调100台。
2023/7/20
《统计学》第10章统计决策
10-29
【例10.8】给出引例10.0的损益矩阵表, 并根据收益期望值准则判断公司应该对每 个出厂的产品进行检验吗?
解:公司面临两个自然状态:
s1 :一批不合格率是20%的产品;
s2 :一批不合格率是40%的产品。
事件
需求大
需求中
需求小
方案一
0
6000
14000
方案二
9000
0
8000
方案三
21000
7000
0
由表10.3,方案一的最大后悔值为14000元,方案二的最 大后悔值为9000元。方案三的最大后悔值为21000元。根 据最小最大后悔值准则,应选择方案二。
2023/7/20
《统计学》第10章统计决策

统计学原理课件PPT

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05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b,其中y是因变量,x是自变量,a 是斜率,b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法,通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念,后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下,对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后,对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下,另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响,互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B),互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件, 不可能事件是指一定不会发生的事件,随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质,这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。

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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ppt课件

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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。
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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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该准则的数学表达式为:
a*
ax ax
i
j
qij
式中,a*是所要选择的方案。
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
2.最大的最小收益值准则:
该准则又称悲观准则或“坏中求好”准则。它正好与乐 观准则相反,决策者对未来形势比较悲观。在决策时, 先选出各种状态下每个方案的最小收益值,然后再从中 选择最大者,并以其相对应的方案作为所要选择的方案。
式中,Q (ai ,θj )是在第j种状态下,正确决策有可能得到 的最大收益,qij是收益矩阵的元素。
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
3.最小的最大后悔值准则:
应在求出后悔矩阵的基础上,先选出各种状态下 每个方案的最大后悔值,然后再从中选择最小者,并以 其相对应的方案作为所要选择的方案。 该准则的数学表达式为:
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第二节 一般风险型决策方法
一、风险型决策的基本问题
把以上三部分内容在一个表上表现出来,该表就称 为损益矩阵表,如表12.1所示。
表12-1 损益矩阵表
可行方案 d i
d1 d2
dm
自然状态 s
12 n
先验概率Pi 损益值 Lij
p1 p2 pn
L11L12 L1n
L21L22 L2n
②完全不确定情况下的决策:未知任何信息的决策。
对抗型决策:包含了两个或几个人之间的竞争,并且不是
所有的决策都在决策人的直接控制之下,而要考虑到对方的策 略
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第一节 统计决策的基本概念
二、决策的作用和步骤
目标→决策→行动→结果。即由 目标出发,作出决策,由决策指挥行动,由行动产生 相应的结果。
由目标到达结果的中间媒介作用; 避免盲目性减少风险性的导向效应。
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第二节 一般风险型决策方法
一、风险型决策的Biblioteka 本问题2.损益矩阵:可行方案是由各方面专家根据决策目标,综合考虑资源条件 及实现的可能性,经充分讨论研究制定出来的。
自然状态是指各种可行方案可能遇到的客观情况和状态。各
种自然状态发生的概率有主观概率和客观概率之分。且
n
pi
1
i 1
根据不同可行方案在不同自然状态下资源的条件、生产能力 的状况,应用综合分析的方法计算出来的收益值或损失值。
上述六条决策公理是决策理论的基石。 要合理地进行决策,必须严格遵守以上公理。
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第一节 统计决策的基本概念
三、决策的公理和原则
4.决策的原则:
决策必须建立在大量的准确、及时和完整的信息资料基础上。
行动方案必须符合经济规律和自然规律,既要考虑到需要, 又要考虑到可能。
通过各方案的分析比较,所选定的行动方案应具有较明显的 经济性。
该准则的数学表达式为:
a*
ax in
i
j
qij
式中,a*是所要选择的方案。
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则 3.最小的最大后悔值准则:
后悔值又称机会损失值,即由于决策失误而造成的其实 际收益值与最大可能的收益值的差距。方案ai在状态θj下 的后悔值,可按下式计算:
rij ax Q(ai , j ) qij i
a ax i
qij
(1 a) in i
qij
以期望收益值最大的方案作为所要选择的方案。该准则
的数学表达式为:
a*
ax i
Q(ai
)
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
5.等可能性准则:
该准则认为:既然我们不知道未来各种状态出现的可能 性有多大,那么不妨假定其发生的概率相等。在此基础 上求各方案收益的期望值,并以期望收益值最大的方案 作为所要选择的方案。
⑤实施方案
找到最佳的行动方案以后,决策者就需要按照这一行动 方案去行动,只有通过行动方案的具体实施,才能最终 达到决策者期望的决策目标。
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第一节 统计决策的基本概念
三、决策的公理和原则
公理指所有理智健全的决策者都能接受或 承认的基本原理,它们是许许多决策者长期决策实践的 经验总结。
一是决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大 致的估计,即存在着“主观概率”;
:在不确定情况下的决策。
统计决策是指主要依靠统计分析推断方法进行的决策。
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第一节 统计决策的基本概念
一、决策的概念和种类
①决策人要求达到的一定目标;
②存在两个或两个以上可供选择的方案,所有的方 案构成一个方案的集合;
③存在着不以决策人主观意志为转移的客观状态, 或称为自然状态,所有可能出现的自然状态构成状 态空间;
其中取得最大值的行动方案就是最优行动方案。
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第二节 一般风险型决策方法
二、不同标准的决策方法
(一)以期望值为标准的决策方法
①概率的出现具有明显的客观性质,而且比较稳定; ②决策不是解决一次性问题,而是解决多次重复的问题; ③决策的结果不会对决策者带来严重的后果。
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第二节 一般风险型决策方法
①确定决策目标
决策目标就是在一定条件制约下,决策者下期望达到的 结果。它由所研究的问题决定,决策目标需要准确、简 明、可测。避免盲目性减少风险性的导向效应。
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第一节 统计决策的基本概念
二、决策的作用和步骤
②拟定备选方案
备选方案是实现目标的各种可能途径,一般两个以上, 所有被选方案称为行动空间,拟定备选方案需要充分调 研。
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第二节 一般风险型决策方法
一、风险型决策的基本问题
根据预测各种事件可能发生的先验概率, 然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策方案。
所谓先验概率,就是根据过去、经验或主观判断 而形成的对各自然状态的风险程度的测算值。简言之, 原始的概率就称为先验概率。
例如,有一项工程,若下月开工后天气好,可以按期完工获 得利润140万元;若开工后天气不好则造成损失120万元;若不开 工,不管天气如何,都要窝工损失20万元。据预测下月天气好的 概率(先验概率)是0.6,天气坏的概率是0.4。决策者要根据以上 情况做出决策。若选择开工方案可能遇上天气坏,选择不开工方 案又可能遇上天气好,都会蒙受损失,承担一定风险。
第二节 一般风险型决策方法
二、不同标准的决策方法
(一)以期望值为标准的决策方法 :以收益和损失矩阵为依据,分别计算各
可行方案的期望值,选择其中期望收益值最大(或期 望损失值最小)的方案作为最优方案。
m
Edi xij P( j ) j 1
式中:Edi 表示第i个方案的期望值;xij 表示采取第i 个方案,出现第j种状态时的损益值;P( j) 表示第j种状态 的概率。总共可能出现m种状态。
③列出自然状态
实施行动方案时,可能面临的客观条件和外部环境。对 于同一个决策问题,各种状态不会同时出现,也就是说, 它们之间是互相排斥的。
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第一节 统计决策的基本概念
二、决策的作用和步骤
④选择“最佳”或“满意”的方案
对于已拟定的各种行动方案,还需要进一步对其进行比 较分析,以选出对决策者来说最佳的行动方案。
a*
in i
ax j
rij
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
4.折衷准则:
该准则认为,对未来的形势既不应该盲目乐观,也不应
过分悲观。主张根据经验和判断确定一个乐观系数a
(0≤a≤1),以a和1-a分别作为最大收益值和最小收益值
的权数,计算各方案的期望收益值E(Q(ai))
Q(ai )
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第二节 一般风险型决策方法
二、不同标准的决策方法
(一)以期望值为标准的决策方法
①确定决策目标;②计算损益值; ③对损益表进行初步审查,看看有没有什么显然不
合理的行动,可以事先剔除,使分析更加简化; ④估计先验概率;⑤计算损益的期望值;⑥作出最
优决策。
先以事件状态的概率为权数,求得各个行动方案损益值 的加权平均数,结果得不同行动方案的损益期望值,
通过本章的学习,相信你会通过实践,进一步验证你的 判断!
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第一节 统计决策的基本概念
一、决策的概念和种类
为了实现特定的目标,根据客观的可能
性,在占有一定信息和经验的基础上,借助一定的工 具、技巧和方法,对影响目标实现的诸因素进行准确 的计算和判断,从而对未来行动作出决定。
方法;
:凡是使用统计方法进行决策的
...................
Lm1Lm2 Lmn
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第二节 一般风险型决策方法
二、不同标准的决策方法
在风险型决策中,可以选择不同的标准为依据进 行决策,在实践中经常应用方法的有:
以期望值为标准的决策方法; 以合理性(等概率)为标准的决策方法; 以最大可能性为标准的决策方法。
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把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明 地绘制在一张图表上,便于管理人员审度决策局面,分析决策 过程。
用决策树作风险决策,就是按一定的方法绘制好决策树, 然后用反推决策树方式进行分析,最后选定合理的 最佳方案。
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第二节 一般风险型决策方法
三、决策树
图12-1 决策树图
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第二节 一般风险型决策方法
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第二节 一般风险型决策方法
四、完全信息价值
所谓完全信息在实际工作中是不存在的。 但通常可以通过试生产、试销、专家咨询等取得关于 销路、价格等方面的更多的情报,使各种自然状态的 概率预测得更为精确,促使决策更为合理。
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第三节 完全不确定型决策方法
一、准则
1.最大的最大收益值准则:
该准则又称乐观准则或“好中求好”准则。其特点是决 策者对未来形势比较乐观。在决策时,先选出各种状态 下每个方案的最大收益值,然后再从中选择最大者,并 以其相对应的方案作为所要选择的方案。
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