描述性统计分析专业知识讲座
统计学pt知名专家讲座
取值及其意义
完全负有关
无线性有关
完全正有关
-1.0 -0.5 0 +0.5 +1.0
r
负有关程度增长 正有关程度增长
15
使用有关系数时应注意:
● X和Y 都是相互对称旳随机变量； ● 线性有关系数只反应变量间旳线性有关程
度，不能阐明非线性有关关系； ● 样本有关系数是总体有关系数旳样本估计
值，因为抽样随机性，样本有关系数是个随 机变量，其统计明显性有待检验； ● 有关系数只能反应线性有关程度，不能拟 定因果关系，不能阐明有关关系详细接近哪 条直线。
1702 1886 2316 2423 2567
30
2.回归方程(regression equation) p365
1. 描述 y 旳平均值或期望值怎样依赖于 x 旳方
程称为回归方程
2. 一元线性回归方程旳形式如下
3.
E( y ) = b0+ b1 x
▪ 方程旳图示是一条直线，也称为直线回归方程 ▪ b0是回归直线在 y 轴上旳截距，是当 x=0 时 y 旳期
1. r 旳取值范围是 [-1,1] 2. |r|=1，为完全有关
r =1，为完全正有关
有关系 数旳性
r =-1，为完全负正有关
质在p359
3. r = 0，不存在线性有关关系
4. -1r<0，为负有关
5. 0<r1，为正有关
6. |r|越趋于1表达关系越亲密；|r|越趋于0表达关
系越不亲密
14
7
10.1.2.有关关系旳描述与测度P354
1）散点图(scatter diagram)
完全正线性有关
正线性有关
完全负线性有关
meta分析专题知识讲座
03
meta分析的方法与技术
描述性统计
描述性统计
对原始数据进行整理和描述，以反 映数据的集中趋势、离散程度和分 布形态等特征。
频数分布
通过频数分布表或直方图等形式， 展示数据中各类别或分组的频数分 布情况。
集中趋势指标
使用平均数、中位数等指标，反映 数据的集中趋势和中心位置。
离散程度指标
使用方差、标准差等指标，反映数 据的离散程度和变异程度。
01
适用范围
Revman软件是专门针对meta分析设计的软件，提供了多种meta分
析方法，包括随机效应模型、固定效应模型等。
02 03
特点
Revman软件的操作界面友好，易于使用。同时，Revman软件还提 供了详细的方法学指导和技术支持，可以帮助用户更好地进行meta分 析。
使用方法
Revman软件的安装和使用相对简单，可以通过官方网站下载安装包 并进行安装。同时，Revman软件也提供了详细的帮助文档和教程， 供用户学习和参考。ຫໍສະໝຸດ 5meta分析的实践与案例
meta分析在医学领域的应用
诊断试验评估
通过对多项诊断试验结果的合并和分析，可以更准确地 评估诊断试验的效能和准确性。
治疗效果比较
在医学领域，经常需要对多种治疗方法进行比较。meta 分析可以帮助医生对相关研究结果进行合并和分析，从 而得出更为可靠的结论。
病因和预后研究
特点
Stata软件的命令语句相对简单易懂，操作界面友好，可以快速得到分析结果。此外， Stata软件还提供了丰富的统计方法以及数据管理功能。
使用方法
Stata软件的安装和使用相对简单，可以通过官方网站下载安装包并进行安装。同时， Stata软件也提供了详细的帮助文档和教程，供用户学习和参考。
统计技术讲座心得体会
近年来，随着科学技术的飞速发展，统计技术在各个领域中的应用越来越广泛。
为了提升自身在统计领域的专业素养，我有幸参加了一场关于统计技术的讲座。
这次讲座不仅让我对统计技术有了更深入的了解，也让我对今后的工作有了更明确的规划和方向。
以下是我对这次讲座的心得体会。
一、讲座概述本次讲座由我国著名统计学家XXX教授主讲，主题为“现代统计技术在数据分析中的应用”。
讲座主要围绕以下几个方面展开：统计技术的基本概念、统计方法的发展历程、统计技术在各个领域的应用案例以及如何提高统计数据分析能力。
二、讲座心得1. 统计技术的基本概念讲座伊始，XXX教授向我们介绍了统计技术的基本概念。
统计技术是指利用统计方法对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
在这个过程中，我们不仅需要掌握各种统计方法，还要学会如何运用这些方法解决实际问题。
2. 统计方法的发展历程XXX教授详细介绍了统计方法的发展历程。
从最初的描述性统计到现代的计量经济学、多元统计分析、大数据分析等，统计方法经历了漫长的发展过程。
在这个过程中，统计方法不断丰富和完善，为各个领域的研究提供了有力的支持。
3. 统计技术在各个领域的应用案例讲座中，XXX教授通过实际案例展示了统计技术在各个领域的应用。
例如，在金融领域，统计技术可以帮助投资者预测市场走势，降低投资风险；在医疗领域，统计技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择；在交通领域，统计技术可以优化交通流量，提高道路通行效率。
这些案例让我深刻认识到统计技术在现代社会的重要性。
4. 如何提高统计数据分析能力XXX教授认为，提高统计数据分析能力需要从以下几个方面入手：（1）加强理论学习：系统学习统计学的基本理论和方法，为实际应用打下坚实基础。
（2）注重实践操作：通过实际项目操作，将理论知识与实际应用相结合，提高解决实际问题的能力。
（3）关注前沿动态：紧跟统计技术发展步伐，不断学习新方法、新技术，提升自身竞争力。
（4）培养团队协作精神：在团队项目中，学会与他人沟通、协作，共同完成项目目标。
统计学与数据分析讲座
统计学与数据分析讲座统计学与数据分析讲座尊敬的各位听众，大家好。
我很荣幸能够在这里为大家做一场关于统计学与数据分析的讲座。
统计学与数据分析是现代社会不可或缺的工具，它们可以帮助我们更好地理解和解读数据，为决策提供科学的依据。
首先，让我们来了解一下统计学。
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它可以帮助我们了解数据的特征和规律，并从中推断出总体的特征。
统计学不仅可以用于科学研究中，还可以应用于财务、市场、医疗等不同领域。
对于一个企业来说，统计学可以帮助他们分析市场需求和产品销售情况，从而优化生产和运营策略。
接下来，我们来谈谈数据分析。
数据分析是根据统计学原理和模型来处理数据的过程。
在现代社会中，我们面临着大量的数据，如何从中发现有价值的信息变得至关重要。
数据分析可以帮助我们提取有效信息，识别数据间的关联和趋势，从而为决策提供支持。
例如，一个电商网站可以通过分析用户购买行为来了解用户的兴趣和偏好，从而设计个性化的推荐系统。
那么，如何进行数据分析呢？数据分析的关键在于数据的整理和处理。
首先，我们需要对数据进行清洗，剔除无效或错误的数据。
然后，我们可以用图表、表格、数学模型等形式对数据进行可视化和描述性分析，以便更好地理解数据。
接下来，我们可以使用统计方法和机器学习算法对数据进行推断性分析，从而得出一些有意义的结论。
最后，我们可以将结果呈现给决策者，帮助他们做出科学的决策。
在数据分析中，还有一些常用的方法和工具。
例如，回归分析是一种常用的统计方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
机器学习算法如神经网络和决策树可以用来构建预测模型。
此外，R语言和Python是两种广泛使用的数据分析工具，它们具有丰富的函数库和易于学习的语法，方便我们进行数据分析和可视化。
正如前面所说，统计学与数据分析在现代社会中起着非常重要的作用。
它们可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而推动科学研究、优化决策和提升效率。
统计与数据分析基础教学教案
统计与数据分析基础教学教案一、教学目标1. 了解统计与数据分析的基本概念及应用领域。
2. 掌握描述性统计和推断性统计的基本方法。
3. 学会使用常用统计软件进行数据处理和分析。
4. 培养学生的数据分析思维和解决问题的能力。
二、教学内容1. 统计与数据分析的基本概念：统计学、数据、变量、分布等。
2. 描述性统计：频数、频率、图表、中心趋势、离散程度等。
3. 推断性统计：概率、假设检验、置信区间、回归分析等。
4. 常用统计软件介绍：Excel、SPSS、R等。
5. 数据分析实例讲解：涉及经济学、生物学、社会学等领域的实际问题。
三、教学方法1. 讲授：讲解基本概念、方法和软件操作。
2. 案例分析：分析实际数据，让学生掌握统计与数据分析方法。
3. 上机操作：学生动手实践，熟悉统计软件的使用。
4. 小组讨论：分组进行讨论，培养学生的合作与沟通能力。
四、教学安排1. 第一课时：统计与数据分析的基本概念。
2. 第二课时：描述性统计方法。
3. 第三课时：推断性统计方法。
4. 第四课时：常用统计软件介绍。
5. 第五课时：数据分析实例讲解。
五、教学评价1. 课堂问答：检查学生对基本概念和方法的理解。
2. 上机练习：评估学生的软件操作能力和数据分析技能。
3. 课后作业：巩固所学知识，提高解决问题的能力。
4. 小组报告：评价学生的合作与沟通能力及数据分析思维。
六、教学资源1. 教材：《统计与数据分析基础》2. 辅助材料：统计图表、实际数据集、软件操作指南3. 网络资源：在线统计学习平台、统计软件、相关学术文章4. 教学工具：投影仪、计算机、统计软件安装七、教学过程1. 导入新课：通过引入实际案例，如疫情数据分析，引发学生对统计与数据分析的兴趣。
2. 讲解与演示：使用投影仪展示教材内容，边讲解边演示统计分析方法与软件操作。
3. 互动环节：鼓励学生提问，进行课堂讨论，增强学生对统计概念的理解。
4. 练习与反馈：安排上机练习，让学生亲自动手操作软件，及时给予反馈与指导。
描述统计与推断统计的关系 ppt课件
描述统计与推断统计的关系
描述统计与推断统计的关系
概率论
（包括分布理论、大数定律 和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统描计述学统探计与索推现断统象计数的关量系规律性的过程
《统计理论知识》讲座
《统计理论知识》 讲 座
(一) 古典统计学时期
1787年，英国博士齐默尔曼(E.A.W.Zimmerman)根据语音，把 Statistik译成英语Statistic，后经英国爵士莘克莱(J.Sinclair， 1754—1835)的大力推广，“统计学”一词终于为英国广大学者所接 受。后来，不仅在英国，而且在其他语种的欧洲国家都陆续接受了 阿亨瓦尔首创的“统计学”。这些国家翻译的“统计学”，从字音 或字形上十分接近Statistic。19世纪后半叶，“统计学”传到日本， 日本学者根据意思采用汉字“统计学”来表示。之后，作为一门科 学名称的“统计学”一词又传到中国。
2013-2-28 5
《统计理论知识》 讲 座
(一) 古典统计学时期
威廉· 配第对于统计学的形成有着巨大的功绩，因此马克思称他 为“政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始 人”。该学派的另一个代表人物是约翰· 格朗特 (J.Graunt,1620—1674)它通过对伦敦市人口的出生和死亡资料 进行分类计算，出版了第一本关于人口统计的著作《关于死亡表 的自然和政治的观察》，证实了出生、死亡、男女性别比例等人 口动态存在一定的规律；编制了世界上第一张“死亡表”。 政治算术学派在统计发展史上有着重要的地位。它在搜集 资料方面，较明确地提出了大量观察法、典型调查、定期调查 等思想；在处理资料方面，较为广泛地运用了分类、制表及各 种指标来浓缩与显现数量资料的内容信息。它第一次运用可度 量的方法，力求把自己的论证建立在具体的、有说服力的数字 上面。但该学派的学者都还没有使用“统计学”这个名称，可 谓“有统计学之实，无统计学之名”。
2013-2-28 8
《统计理论知识》 讲 座
(二) 近代统计学时期
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。
讲座医学统计学心得体会
一、引言医学统计学是一门应用统计学的方法和理论来解决医学问题的学科。
在医学研究和临床实践中，统计学具有举足轻重的作用。
近日，我有幸参加了一场关于医学统计学的讲座，通过这次讲座，我对医学统计学有了更深入的了解，以下是我的一些心得体会。
二、讲座内容回顾1. 绪论讲座首先介绍了医学统计学的发展历程、研究方法以及应用领域。
使我了解到，医学统计学起源于18世纪，经过数百年的发展，已成为一门独立的学科。
医学统计学的研究方法主要包括描述性统计、推断性统计、生物统计等。
在医学研究中，统计学广泛应用于临床试验、流行病学调查、卫生经济学等领域。
2. 描述性统计描述性统计是医学统计学的基础，主要研究如何用图表、数值等手段描述医学数据。
讲座中，讲师详细讲解了如何计算医学数据的集中趋势、离散趋势、分布特征等，并举例说明了如何运用这些指标分析医学数据。
3. 推断性统计推断性统计是医学统计学的重要组成部分，主要研究如何根据样本数据推断总体特征。
讲座中，讲师详细讲解了假设检验、置信区间、方差分析等推断性统计方法，并举例说明了如何运用这些方法分析医学数据。
4. 生物统计生物统计是医学统计学的一个分支，主要研究生物医学数据的统计分析方法。
讲座中，讲师介绍了生物统计在医学研究中的应用，如生存分析、回归分析等，并举例说明了如何运用这些方法分析医学数据。
5. 统计软件的应用随着计算机技术的飞速发展，统计软件在医学统计学中的应用越来越广泛。
讲座中，讲师介绍了常用的统计软件，如SPSS、SAS、R等，并讲解了如何运用这些软件进行医学数据的统计分析。
三、心得体会1. 深入了解医学统计学的重要性通过这次讲座，我认识到医学统计学在医学研究和临床实践中的重要性。
医学统计学不仅可以提高医学研究的科学性，还可以为临床决策提供有力支持。
因此，作为一名医学生，掌握医学统计学知识至关重要。
2. 理解统计学方法的应用讲座中，讲师详细讲解了各种统计学方法的应用，使我明白了如何将这些方法应用于实际医学问题。
统计讲座(数据准备-基础分析-高级分析)公安PPT课件
主成分与因子分析
01
主成分分析是一种降维技术，通过提取数据中的主要
成分，将多个变量简化为少数几个综合变量。
02
因子分析则是寻找隐藏在数据中的潜在因子，解释变
量之间的相关性。
03
主成分分析和因子分析可以帮助我们更好地理解数据
的内在结构和关系。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
它可以帮助我们了解数据的变 化趋势、周期性变化和异常值， 并预测未来的发展趋势。
时间序列分析的方法包括移动 平均、指数平滑、ARIMA模型 等。
分类与聚类分析
分类分析是根据已知数据集进 行分类，并预测新数据所属的
类别。
常见的分类方法有决策树、朴 素贝叶斯、支持向量机等。
聚类分析则是将相似的数据点 聚集在一起，形成不同的群体 或簇。
均值与中位数
通过计算数据的平均值或中间 值，反映数据的集中趋势。
偏态与峰态
描述数据分布的形状，偏态表 示数据分布是否对称，峰态表 示数据分布的尖锐程度。
推断性统计
总结词
推断性统计是通过样 本数据来推断总体特 征的统计方法。
参数估计
利用样本数据估计总 体参数，如使用样本 均值估计总体均值。
假设检验
通过样本数据对总体 假设进行检验，判断 假设是否成立。
统计讲座(数据准备-基础分析-高 级分析)公安ppt课件
目录
• 数据准备 • 基础分析 • 高级分析
01 数据准备
数据收集
确定研究目的
在开始数据收集之前，需要明确研究 的目的和目标，以便有针对性地收集 相关数据。
设计调查问卷
根据研究目的，设计调查问卷，确保 问卷问题能够准确反映研究需求。
专题讲座初中数学统计与概率讲课稿
专题讲座初中数学统计与概率讲课稿受邀参加本次初中数学统计与概率专题讲座，我非常荣幸。
今天我将和大家一起探讨这个领域的基本理论和实际应用。
通过讲座，我将带领大家了解数学统计的基本概念和方法，帮助大家掌握概率的计算和应用。
我相信，在这场讲座中，大家将会获得很多有用的知识和启示。
首先，我们将开始讨论数学统计。
数学统计作为数学的一个重要分支，是研究如何收集、处理和解释数据的科学。
在实际应用中，统计学可以用于分析各种数据，如生产数据、销售数据、社会经济数据等。
要进行有效的统计分析，必须掌握统计学中的基本概念和方法，例如统计描述、统计推论等。
在统计描述方面，经常使用均值、中位数、众数、标准差和方差等指标来描述数据的中心位置和变异程度。
此外，还可以使用频率分布表、密度曲线和直方图等图表来表示数据的分布情况。
这些方法不仅可以为我们了解数据提供了重要参考，而且还可以为后续的统计分析奠定基础。
在统计推论方面，我们不仅要掌握抽样的基本原理，而且需要掌握如何利用样本数据推断总体数据的特征。
在这方面，两种基本的统计推论方法是点估计和区间估计。
点估计是在样本数据的基础上估计总体数据的特征。
而区间估计则是指利用样本数据估计出总体数据的上下限。
这些方法可以帮助我们更好地了解数据，并提高数据分析的准确性。
接下来，我们将讨论概率论。
概率论是数学的一个分支，研究随机现象的规律性。
在实际应用中，概率论可以用于模拟、排队论、风险管理等领域。
要进行有效的概率计算，必须掌握概率的基本概念和计算方法。
在概率的基本概念方面，首先需要了解事件、样本空间、概率和概率分布等概念。
事件是指某个随机现象中的一种可能结果。
样本空间是指所有可能事件的集合。
概率是指某个事件在样本空间中的占比。
概率分布是指随机变量所取的值及其相应概率的分布情况。
这些基本概念对于概率计算非常关键。
在概率的计算方法方面，我们需要掌握概率加法定理和概率乘法定理等基本方法。
概率加法定理是指对于两个互不相容的事件，它们的概率之和等于它们的并的概率。
统计学专题知识讲座
暨南大学
B.合计法：若计划指标是按整个计划期内合计完
毕量来要求旳，宜用合计法计算。公式为：
计划完毕相对数＝（计划期间合计完毕数÷同期计
划要求旳合计数）×100％
提前完毕计划时间＝（计划期月数－实际完毕月数）
+超额完毕计划数÷平均每日计划数
暨南大学
〔例9〕两个类型相同旳工业企业，甲企业全员劳动生产率为 18542元∕人.年，乙企业全员劳动生产率为21560元∕人.年， 则两个企业全员劳动生产率旳比较相对数为：
18542÷21560＝86％
（3）比较相对数旳特点： 1.分子分母旳数值分别属于不同旳总体。 2.分子分母是同类指标。 3.分子分母能够互换。
暨南大学
3.百分比相对数
（1）百分比相对数是将总体内某一部分与另一部分数值对比 所得到旳相对数。 （2）其公式为： 百分比相对数＝总体中某一部分数值÷总体中另一部分数值
〔 例8〕我国第四次人口普查成果表白，1990年7月1日零时，我国男性 人数为584949922人，女性人数为548732579人，则男性对女性旳百分比 是106.6％。
+超额完毕计划数÷（达标月（季）日均产量－上年同月
（季）日均产量）
暨南大学
〔例4〕某种产品按五年计划要求，最终一年产量应 达200万吨，计划执行情况如下：
第 第 第三 第 第 第 第 第 第 第 第 第 5
时一 年
二 年
年上 三 四 四 四 四 五 五 五 五
六个 月
年 下
年
年
年
年年年
年
年
年 合
六 一 二 三 四一二 三 四 计
统计分析讲座课件
统计分析专题讲座w www w w w ww www w w ww ww ww ww www ww w w w ww ww ww ww ww w ww ww ww ww www ww ww ww w一、统计分析的基本理论wwwwww wwww ww www ww www ww ww w二、统计分析方法及其应用www ww w ww收方支方项目数量项目数量1、期初库存2、本期生产3、其他来源201381801、本期销售2、本期自用3、其他耗用4、期末库存3222010310合计662合计662w ww w ww ww w w ww ww www w w w w ww wwww www www w w wwww w w ww www ww w ww ww ww ww wwwwww w w w ww www wwwwwwwww ww工作量构成（%）废品率（%）本月去年同期本月去年同期总计老产品新产品其他1007415111007216125.15.26.03.23.42.57.04.4w老产品型号本月废品率（%）去年同期废品率（%）本月比去年同期增加（%）G121～22149 G121～2838 A185～2401C XG83～02043.45.43.84.02.43.33.01.21.02.10.82.8w ww ww ww。
LR分析法专业知识讲座
· · ·
Sm
T +
分 析 栈
T→T*F | F F→(E) | id
S1 S0
E #
示 意 图
状态Sm不但表征了从分析开始到目前已扫描 过旳输入符号被归约成#E＋T，而且由Sm能够预 测，假如输入串没有语法错误，根据归约时所用 规旳则 输（入非符终号止仅符是T旳规则）只推有测FO才出LL会O将W跟(T在来)中T可背旳面能符号遇到
6.1 LR分析法
LR分析法是一种自下而上进行规范归 约旳语法分析措施。
这里L是指从左到右扫描输入符号串。 R是指构造最右推导旳逆过程。
这种分析法比递归下降分析法、预测 分析法和算符优先分析法对文法旳限制 要少得多。
6.1 LR分析法
对于大多数用无二义性上下文无关 文法描述旳语言都能够用LR分析法进行 有效旳分析，而且这种分析法分析速度 快，并能精确及时地指出输入串旳语法 错误和犯错旳位置。
S4 S5 用第4条规则A→c归约
bb#
S8
b#
用第3条规则A→aAb归约
b#
S8
#
用第3条规则A→aAb归约
#
用第1条规则S→A归约
#
acc
6.1.2 LR（0）分析法
由前例，对输入串aacbb#旳归约过程， 能够看出，当所分析旳输入串没有语法错 误时，则在分析旳每一步，分析栈中已移 进一归约旳全部文法符号与余留旳输入符 号串合起来，就是所给文法旳一种规范句 型。
状
态a
0 S4 1 2 r1 3 r2 4 S4 5 r4 6 r6
7 8 r3
9
10 r5
ACTION bcd
S5
S6
r1
统计调查与数据分析讲座
观察数据的表现
观察数据的表现（特征）一般通过图表来 分析：
• 统计图 • 统计表 • 统计指标
（一）统计图
1、直方图 ：是用图形说明数量数据的一种常用 方法。
下图为审计时间数据直方图
2、条形图： 是用图的方式描述已概括成频数、相对频数或百分 比频数分布的数据的特征
二.数据集中趋势的分析
一、全面调查 不重复、不遗漏 二、非全面调查
代表性、选择偏性
例—1936年罗斯福与兰登的总统竞选： 《文学摘要》：罗斯福（43%）兰登（57%）1千万
盖洛普： 罗斯福（56%）5万人 实际结果 ：罗斯福（62%）兰登（38%）
调查方法
调查内容
问卷设计
（一）问卷结构： • 说明词、填写要求、问卷正文及结尾 • 说明词：主办单位及调查员身份、调查的
一.绝对数与相对数
（一）绝对数 • 反映社会现象整体规模和水平 • 时期数 • 时点数 （二）相对数 • 结构、比较、计划等
（三）绝对数与相对数的应用
1、指标内涵和可比性：GNP、工业增加值 2、指标的结合运用
举例：在美国，1985年有19893人遭谋杀，与1970 年16848人遭到谋杀相比，增加了20%。这些数 字揭示了在1970-1985年期间美国变成一个更多 暴力的社会 中国的国民生产总值增长了8%，美国的为1%
• 方法错误 如：时间，空间，口径等
• 逻辑错误 如：产值与销售值，年龄与工作年限
• 主观错误 敏感性、政治性等 如：失业率与平均每周申请失业保险人数
数据的分组与频率的计算
（一）品质数据的分组与计算
频数：每组数据值出现的次数
专业介绍讲座
统计学专业认识报告专业班级：统计学1002班学号：1304100815姓名：杨紫薇专业知识讲座主讲：贺伟奇一．统计学科的内涵1.定义：统计学是研究数据的科学，其内容包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤。
2.数据是指能表示某类信息的数字、图形、文字和符号。
3.哪里需要统计学？对于多种学科（医学、生物学、其他自然科学、经济学、工程科学、心理学、社会学、考古学、教育学和生态学）来说，统计的方法都是必不可少的。
统计学的一个重要任务就是对各种各样的检查和实验课，做出计划并实施和评价。
即使在测量所得数据中含有不可控制的意外因素的影响，我们仍然可以应用这些数据得到事实之间的一些联系。
总之，有数据的地方就需要统计。
4.统计学方法的独到之处：1)不同于数学，它研究的是随机现象的数据特征，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。
2)人类认识客观事物的规律：绝对真理——相对真理——概率真理二．我院统计学专业的基本情况本科专业的特点：1.强化数理基础教育2.重视专业技能训练3.关注自我发展引导三．统计学毕业生的去向主要就业领域：1)各类银行证券和保险机构2)市场研究及各类信息咨询公司3)工商企业的市场研究部门4)海关、财税、统计等部门的公务员5)房地产业的市场分析部门社会定位：A.风险评估B.市场分析C.市场预测D.抽样调查E.数据挖掘F.统计质量控制四．在校期间大学生的自我发展1.从课堂外接受知识，促进综合素质的提高2.自己设计自己的未来问自己：1)我的未来是是什么2)我的梦想是什么3)为了这个梦想，我今天做了什么4)为了这个梦想，我明天还该做什么3.专业发展思路A.统计软件与数据分析：SPSS、SPA、R语言B.金融投资与统计C.社会经济与统计D.市场分析与统计E.医药与统计F.质量管理与统计统计学在企业的应用主讲人：马永才一．引入我大学得到了什么——总结过去将要得到了什么——分析现实究竟想要得到什么——明确目标二．统计在机械企业中的应用（如：三一重工集团）三一重工有限公司创始于1989年，是中国工程机械顶级企业，全球工程机械知名品牌。
SPSS描述性统计分析-比率分析
5
• 计算公式：1. 分别计算其分子、分母的平均数 • 2. 对比得 ：
Ya b
• 上式实质上等于对各期Y加权算术平均。
6
（3）COD（Coefficient of Dispersion）离散
系数：也是对比率变量离散程度的描述，计D
N
M
（4）PRD（Price-Related Differential）相关
• 集中系数（COC）:与离散系数（COD）相反，其
值越大，表明比率越集中，变异越小。
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其他比率分析案例可参见： 杜智敏等：《SPSS在社会调查中的应用》， 电子工业出版社，2015年1月版，第135页， 3.7.2 。
16
价格微分：是比率均值与加权比率均值的比，
也是比率变量离散程度的描述。
7
（5）COV变异系数：用于对比率变量离散程度 的描述，分为基于均值的变异系数（Mean centered COV）和基于中位数的变异系数（ Median centered COV ）。前者是通常意义 下的变异系数，是标准差除以均值；后者定义 为：
（1）选择菜单Analyze－Descriptive Statistics－ Radio，出现窗口Ratio Statistics。
（2）将比率变量的分子选择到Numerator框中，将比 率变量的分母选到Denominator框中。
（3）如果做不同组间的比率比较，则将分组变量选择到 Group Variable框中。
本例中，具体操作如下图所示：
10
11
（4）单击Statistics按钮，指定输出关于比率分 析的描述统计量，本例的具体选项设置如下图：
12
运行比率分析，得到的输出结果如下图所示：
《统计法讲座》课件
目 录
• 统计法概述 • 统计法的基本原则 • 统计调查与数据采集 • 统计资料的管理与公布 • 统计法的实施与监督 • 统计法案例分析
01
统计法概述
统计法的定义与特点
总结词
统计法是调整统计活动中产生的社会关系的行为规范 的总称，具有法的一般特征和自身特有的专业特征。
统计资料的公布方式与内容
公布方式
通过政府公报、新闻媒体 、政府网站等渠道公布统 计资料，确保公众获取信 息的便利性。
公布内容
按照国家规定，公布全国 性和地区性的统计数据， 涉及经济、社会、科技等 领域的指标数据。
数据解读与说明
提供统计数据的解读与说 明，帮助公众更好地理解 数据含义和背景，提高数 据透明度。
统计法的历史与发展
• 总结词：中国统计法经历了从无到有、逐步完善的过程，未来将更加注 重数据质量和统计分析的科学性。
• 详细描述：中国统计法经历了漫长的发展历程。新中国成立后，政府开 始制定和实施一系列统计法律法规，如《全国农业普查条例》、《全国 经济普查条例》等。随着经济社会的发展和政府管理水平的提高，国家 对统计法律法规进行了多次修订和完善，如《中华人民共和国统计法》 于1983年首次颁布，后于1996年、2009年、2017年进行了三次修订。 未来，随着经济社会的发展和政府管理水平的提高，中国统计法将更加 注重数据质量和统计分析的科学性，不断完善相关法律法规和制度体系 ，以适应经济社会发展的需要。
02
统计法的基本原则
科学性原则
总结词
科学性原则要求统计法在制定和实施过程中，必须以科学的 理论为指导，遵循统计规律，确保统计数据的准确性和可靠 性。
详细描述
科学性原则要求统计调查方案和指标体系设计合理、科学， 能够客观反映事物的本质和内在联系；同时，统计数据处理 和分析方法要采用科学的技术和方法，确保数据处理的准确 性和及时性。
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数据分析的类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性 数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析 则侧重于已有假设的证实或证伪。 • 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对 传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命 名。 • 定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”， 是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
（4）数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用 偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方 向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下，如果样本的偏度 接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。
中昊天成
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数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 1. 简单数学运算（Simple Math） 2. 统计（Statistics） 3. 快速傅里叶变换（FFT） 4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
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数据分析的目的与意义 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来， 以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的 地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。 在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当 运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找 出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市 场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
中昊天成
Hale Waihona Puke 本数文据档分所析提供的信息仅当供之参处考，之请用联，系不能本作人为或科网学站依删据除，。请勿模仿。文档如有不
数据分析步骤 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、 用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向 和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一 步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推 断。
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在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis）， 以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有 变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数 据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的 差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度， 常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计 算方法。
平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算 术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到 大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
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（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析来检验异 常值。此外，频数分析也可以发现一些统计规律。比如说，收入低的被调查者用户满 意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。不过这些规律只是 表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的 指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下：
频数由中央位置向两侧逐渐减少，称离散程度，是个体差异所致，可用一系列的变异指标 来反映。
差异量数
- 全距(Range)、四位方差(Quartile Deviation)、平均差(Mean Deviation)、方差 (Variance)、标准差（Standard Deviation）
偏态度和峰态度
- 峰度（Kurtosis）、偏度（Skewness）
描述性统计分析当之处，请联系本人或网站删除。
1、集中趋势分析(Central of tendency)
大部分观察值向某一数值集中的趋势称为集中趋势，常用平均数指标来表示，各观察值之 间大小参差不齐
集中量数
- 算术平均数、中位数（Median）、众数（mode）
2、离散程度分析（Tendency of dispersion）
中昊天成
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描述性分析目的和主要功能
中昊天成
统计学知识谱 本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。文档如有不 当之处，请联系本人或网站删除。 中昊天成
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