统计学第六版贾俊平第3章 PPT
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《统计学概论》(第六版)电子教案、实训答案 统计第3章
（1）适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料
确定这些数据是否符合自己分析研究的需要
（2）时效性审核
应尽可能使用最新的统计数据
（3）确认是否必要做进一步的加工整理
（二）统计分组：分类 （三）统计汇总：加总，求合计数 （四）编制统计表
第二节 统计分组
一、概念 1、概念：总体
二、组织形式
1、逐级汇总：自下而上逐级汇总
如：班组
车间
厂部
2、集中汇总：集中起来，一次汇总
厂部
车间
班组 3、综合汇总：以上两种方式结合使用
三、技术方法
1、手工汇总：常用的有 划记法 过录法 折叠法 卡片法
2、计算机汇总
第六节 统计表
一. 统计表的概念
统计表是表示统计资料的表格，在由横 行、纵栏交叉结合而成的表格上，它能系统 地组织和合理地安排大量数字资料。
原始统计资料
综合统计资料
二、统计整理的步骤
(一)资料审核： 1、对原始资料的审核
完整性审核：检查应调查的单位或个体是否有遗漏；
所有的调查项目或指标是否填写齐全。
准确性审核：逻辑检查：检查数据是否真实反映客观实际情
况，内容是否符合实际。
计算检查：检查数据是否有错误，计算是否正
确等。
2、对第二手资料的审核：
2、圆形图（饼形图）
房地产广告 招生招聘广告 8.0% 5.8%
金融广告
4.5%
其他广告 1.0%
服务广告 25.5%
商品广告
56.0%
某城市居民关注不同类型广告的人数构成
第五节 统计汇总
一、概念
在分组的基础上，将总体各单位分别归入 各组，计算各组及总体的单位数，各组及总体 的标志总量，使原始统计资料转化为综合统计 资料的工作过程。即加总合计的过程。
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料
确定这些数据是否符合自己分析研究的需要
（2）时效性审核
应尽可能使用最新的统计数据
（3）确认是否必要做进一步的加工整理
（二）统计分组：分类 （三）统计汇总：加总，求合计数 （四）编制统计表
第二节 统计分组
一、概念 1、概念：总体
二、组织形式
1、逐级汇总：自下而上逐级汇总
如：班组
车间
厂部
2、集中汇总：集中起来，一次汇总
厂部
车间
班组 3、综合汇总：以上两种方式结合使用
三、技术方法
1、手工汇总：常用的有 划记法 过录法 折叠法 卡片法
2、计算机汇总
第六节 统计表
一. 统计表的概念
统计表是表示统计资料的表格，在由横 行、纵栏交叉结合而成的表格上，它能系统 地组织和合理地安排大量数字资料。
原始统计资料
综合统计资料
二、统计整理的步骤
(一)资料审核： 1、对原始资料的审核
完整性审核：检查应调查的单位或个体是否有遗漏；
所有的调查项目或指标是否填写齐全。
准确性审核：逻辑检查：检查数据是否真实反映客观实际情
况，内容是否符合实际。
计算检查：检查数据是否有错误，计算是否正
确等。
2、对第二手资料的审核：
2、圆形图（饼形图）
房地产广告 招生招聘广告 8.0% 5.8%
金融广告
4.5%
其他广告 1.0%
服务广告 25.5%
商品广告
56.0%
某城市居民关注不同类型广告的人数构成
第五节 统计汇总
一、概念
在分组的基础上，将总体各单位分别归入 各组，计算各组及总体的单位数，各组及总体 的标志总量，使原始统计资料转化为综合统计 资料的工作过程。即加总合计的过程。
贾俊平统计学ppt正式完整版
假设检验
假设检验的基本思想
单样本t检验
阐述假设检验的原理、步骤和类型，包括原 假设和备择假设的设立、检验统计量的选择 等。
介绍单样本t检验的原理、方法和应用场景， 包括检验步骤、p值的计算和解释等。
双样本t检验
方差分析
阐述双样本t检验的原理、方法和应用场景， 包括独立双样本t检验和配对双样本t检验的 区别和联系。
要点三
其他综合评价方法的 比较
除了上述方法外，还有如层次分析法、 模糊综合评价法等多种综合评价方法。 这些方法在原理、适用范围和优缺点等 方面各有不同，需要根据具体问题和需 求进行选择和使用。
THANKS
感谢观看
数据分析流程
明确分析目的、收集数据、 数据预处理、数据分析、 结果呈现。
统计软件简介
常用统计软件
01
SPSS、SAS、Stata、Excel等。
软件选择原则
02
根据分析目的、数据类型和统计分析方法选择合适的统计软件。
软件使用技巧
03
熟练掌握软件的基本操作，了解常用命令和函数，注意数据的
导入和导出格式。
08
统计指数与综合评价
Chapter
统计指数的编制原理与方法
统计指数的概念
统计指数是用于反映复杂现象总 体数量上的变动，分析现象总体 变动中受各个因素变动影响的程 度。
统计指数的编制原理
统计指数编制的基本原理是综合 比较法和平均法。通过选定同度 量因素，对不能直接相加的现象 进行过渡性综合，以得到总量指 标，再通过对比分析揭示现象之 间的数量差异和程度。
几种常见的综合评价方法比较
要点一
主成分分析法与因子 分析法的比较
主成分分析法通过降维技术将多个指标 转化为少数几个综合指标，而因子分析 法则是通过寻找公共因子来解释原始变 量之间的相关关系。两种方法在原理和 目的上有所不同，但都可以用于综合评 价。
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
agriculture (农业) anthropology (人类学) auditing (审计学)
crystallography (晶体学)
demography (人口统计学)
dentistry (牙医学)
ecology (生态学)
econometrics (经济计量学)
education (教育学)
geology (地质学)
historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
1 - 11
经济、管理类 基础课程
统计学
应用统计的领域(续)
hydrology (水文学)
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
2. 数据整理：例如，分组
3. 数据展示：例如， 图和表
4. 数据分析：例如，回归分析
1 -7
经济、管理类 基础课程
统计学
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
经济、管理类 基础课程
统计学
统计学
1 -1
作者：中国人民大学统计系
贾俊平
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪 论
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的分科 第三节 统计学与其他学科的关系 第四节 统计学的产生与发展
1 -3
经济、管理类 基础课程
《统计学》完整袁卫-贾俊平
总体 N
N1 N2
n1
n2
样本 n
n1 n2 nk
等额
k
n ni
i 1
等比例
n1
Ni N
n
··· ···
N k nk
最优
n1
Ni
2 i
Ni
2 iBiblioteka n整群抽样方法：首先把总体中的N个单位划分成为若干个群， 并要求每个群对整个总体都具有代表性，然后对群进 行简单随机抽样，并对抽中群内的所有单位进行调查 研究。
1. 描述统计
关于搜集、展示一批数据，并反映这 批数据特征的各种方法，其目的是为 了正确地反映总体的数量特点。
2. 推断统计 根据样本统计量估计和推断总体参 数的技术和方法。
描述统计是推断统计的前提， 推断统计是描述统计的发展。
二、数据
（一） 为何需要数据 ？
统计学要研究各种随机变量，通过对这些随机变量的 观察所获取的数据包含了我们所需的信息，这些信息 能有助于我们在许多场合中做出更为正确的决策。
就是把定量数据按从大到小或从小到大的顺序排列， 把定性数据按习惯的文字顺序排列，便于我们研究其 条理。
统计分组
对于定性数据就是依据属性的不同将数据划分成若干 组，对于定量数据就是依据属性数值的不同将数据划 分成若干组。
组内同质性，组间差异性。
频数分布编制
分组的关键 变量的选择，选择与研究的问题有关的 变量 。 组限的确定。应遵循穷尽和互斥原则 。
就是把政府机构、各种组织和公司所公布的数据作为 来源，这种数据往往是次级数据。 2. 设计一次试验以获取必要的数据。
例如，在检验洗衣机洗净程度的研究中，研究人员通 过实际洗涤脏衣服，来研究哪种牌子的洗衣机效果最 佳。
统计学(第六版)贾俊平——-课后习题答案
第一章导论1。
1．1(1）数值型变量。
(2）分类变量。
（3）离散型变量。
(4）顺序变量。
(5）分类变量.1。
2（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的2000个职工家庭的集合。
（2)参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的2000个职工家庭的年人均收入.1。
3（1）总体是所有IT从业者的集合.（2)数值型变量.（3）分类变量。
（4）截面数据。
1。
4(1）总体是所有在网上购物的消费者的集合。
(2）分类变量。
（3）参数是所有在网上购物者的月平均花费。
(4）参数（5）推断统计方法.第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关的原始信息已经存在，是由别人调查和实验得来的,并会被我们利用的资料称为“二手资料”。
使用二手资料时需要注意:资料的原始搜集人、搜集资料的目的、搜集资料的途径、搜集资料的时间，要注意数据的定义、含义、计算口径和计算方法，避免错用、误用、滥用。
在引用二手资料时，要注明数据来源.2。
比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样.概率抽样是指抽样时按一定概率以随机原则抽取样本。
每个单位被抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽中的概率，概率抽样的技术含量和成本都比较高。
如果调查的目的在于掌握和研究总体的数量特征，得到总体参数的置信区间,就使用概率抽样。
非概率抽样是指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求,采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
非概率抽样操作简单、实效快、成本低，而且对于抽样中的专业技术要求不是很高。
它适合探索性的研究,调查结果用于发现问题,为更深入的数量分析提供准备。
非概率抽样也适合市场调查中的概念测试.3。
调查中搜集数据的方法主要有自填式、面方式、电话式，除此之外，还有那些搜集数据的方法?实验式、观察式等。
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
统计学贾俊平
审核数据精确性旳措施
1. 逻辑检验
从定性角度，审核数据是否符合逻辑，内容是否 合理，各项目或数字之间有无相互矛盾旳现象
主要用于对分类和顺序据旳审核
2. 计算检验
检验调查表中旳各项数据在计算成果和计算措施 上有无错误
主要用于对数值型数据旳审核
3 -8
精品教材
统计学
数据旳审核—二手数据
(second hand data)
1. 按一定顺序将数据排列，以发觉某些明显 旳特征或趋势，找到处理问题旳线索
2. 排序有利于对数据检验纠错，以及为重新 归类或分组等提供根据
3. 在某些场合，排序本身就是分析旳目旳之 一
4. 排序可借助于计算机完毕
3 - 13
精品教材
统计学
数据排序
(措施)
1. 分类数据旳排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上
3 - 21
精品教材 分类数据旳图示—条形图
统计学
(例题分析)
3 - 22
频数
16 15
12
11
9
9
8
6
4
0 可口 旭日升 百事 可乐 冰茶 可乐
汇源 果汁
露露
不同品牌饮料的频数分布
品牌
精品教材
统计学
分类数据旳图示—饼图
(pie Chart)
1. 也称圆形图，是用圆形及园内扇形旳面积 来表达数值大小旳图形
3 - 27
回答类别 户数 百分比 (户) (%)
非常不满意 24
8
甲城市
向上累积 户数 百分比 (户) (%)
24
8.0
向下累积 户数 百分比 (户) (%)
300 100.0
统计学ppt课件贾俊平完整版
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
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数据筛选与排序
数据筛选
(data filter)
1. 当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选
2. 数据筛选的内容包括
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
▪ 将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不
符合特定条件的数据予以剔
数据筛选
(可计算的指标)
1. 累积频数(cumulative frequencies)：各类别 频数的逐级累加
2. 累积频率(cumulative percentages)：各类别 频率(百分比)的逐级累加
☺ ☺☺
☺☺☺
顺序数据的频数分布表
(例题分析)
【例】在一项城 市住房问题的研 究中，研究人员 在甲乙两个城市 各抽样调查300户 ，其中的一个问 题是：“您对您 家庭目前的住房 状况是否满意？
3.1 数据的预处理
一. 数据审核 二. 数据筛选 三. 数据排序
数据的预处理
1. 数据的审核
▪ 检查数据中的错误
2. 数据的筛选
▪ 找出符合条件的数据
3. 数据排序
▪ 升序和降序 ▪ 寻找数据的基本特征
数据审核
数据审核—原始数据
(raw data)
审核的内容 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
3. 绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分 比用园内的各个扇形面积表示，这些扇形 的中心角度，是按各部分数据百分比占 3600的相应比例确定的
分类数据的图示—饼图
(例题分析)
汇源果汁 12%
露露 18%
可口可乐 30%
百事可乐 18%
不同品牌饮料的构成
旭日升冰茶 22%
顺序数据的整理与图示
顺序数据的整理
分类数据的图示—条形图
(例题分析)
频数
16 15
12
11
9
9
8
6
4
0 可口 旭日升 百事 可乐 冰茶 可乐
汇源 果汁
露露
不同品牌饮料的频数分布
品牌
分类数据的图示—饼图
(pie Chart)
1. 也称圆形图，是用圆形及园内扇形的面积 来表示数值大小的图形
2. 主要用于表示总体或样本中各组成部分所 占的比例，对于研究结构性问题十分有用
数据排序
(方法)
1. 分类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上
用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，
也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降 序之分
2. 数值型数据的排序
递排序增后排可序表：示设为一：组x数(1)据<x为(2)<x…1，<xx2(n，) …，xn，递增 递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
(data filter)
用Excel进行数据筛选
8名学生的考试成绩数据
数据排序
(data nk)
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明显 的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于对数据检查纠错，以及为重新 归类或分组等提供依据
3. 在某些场合，排序本身就是分析的目的之 一
4. 排序可借助于计算机完成
据的比值 3. 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100
而计算的比值 4. 比率(ratio) ：不同类别数值的比值
分类数据整理—频数分布表 (例题分析)
【例】一家市场调查公司 为研究不同品牌饮料的市 场占有率，对随机抽取的 一家超市进行了调查。调 查员在某天对50名顾客购 买饮料的品牌进行了记录 ，如果一个顾客购买某一 品牌的饮料，就将这一饮 料的品牌名字记录一次
3.2 分类和顺序数据的整理与显示
一. 分类数据的整理与显示 二. 顺序数据的整理与显示
数据的整理与显示
(基本问题)
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对分类数据和顺序数据主要是做分类整理 3. 对数值型数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
第 3 章 数据的整理与显示
第 3 章 数据的整理与显示
3.1 数据的预处理 3.2 分类和顺序数据的整理与显示 3.3 数值型数据的整理与显示 3.4 统计表
学习目标
1. 了解数据预处理的内容和目的 2. 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 3. 掌握数值型数据的整理与显示方法 4. 用Excel作频数分布表和形图 5. 合理使用统计表
2. 准确性审核
检查数据是否真实反映客观实际情况，内 容是否符合实际
检查数据是否有错误，计算是否正确等
数据的审核—原始数据
(raw data)
审核数据准确性的方法
1. 逻辑检查
从定性角度，审核数据是否符合逻辑，内容是否 合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象
主要用于对分类和顺序据的审核
2. 计算检查
1．非常不 满意；2．不满意 ；3．一般；4． 满意；5．非常满 意。
顺序数据的频数分布表
(例题分析)
顺序数据的图示—累计频数分布图
(例题分析)
400 累 积 300 户 数 200
（户1）00
400 累
225 270 300
积 300 户 300
检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法 上有无错误
主要用于对数值型数据的审核
数据的审核—二手数据
(second hand data)
1. 适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料
确定数据是否符合自己分析研究的需要
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据
3. 确认是否必要做进一步的加工整理
于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
分类数据的整理与图示
分类数据的整理
(基本过程)
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形显示数据
☺☺☺ ☺☺
分类数据的整理
(可计算的指标)
1. 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 2. 比例(proportion) ：某一类别数据占全部数
。右边就是记录的原始数 据
绿色
健康饮品
用Excel制作频数分布表
分类数据的图示—条形图
(bar Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形
2. 有单式条形图、复式条形图等形式 3. 主要用于反映分类数据的频数分布 4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条
形图，也可以放在横轴，称为柱形图