《管理统计学》精品PPT课件
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管理统计学幻灯片3精品PPT课件
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(2)平均差
平均差是各标志值与其平均数的绝对离 差的平均数。
平均差又分为 简单平均差 加权平均差
(请大家,再看看,上述的三组的各自的 平均差)
16.10.2020
管理统计学讲义 游士兵
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(3)方差
方差的背景 平均差尽管反映了全部标志值与平均
数的平均偏离度,是比全距更优良的标 志变动度指标,但它采取离差的绝对值 形式,这给平均差的数学处理带来了麻 烦。因此,引出了方差。
15
例:上述三个组计算全距:
甲组的全距=80-80=0 乙组的全距=90-70=20
丙组的全距=259-2=257 则:因为0<20<257
所以:甲组的平均数的代表性要比 乙组和丙组的平均数的代表性大;甲组 内部的稳定性要比乙组和丙组内部的稳 定性要好。
16.10.2020
管理统计学讲义 游士兵
16.10.2020
管理统计学讲义 游士兵
18
方差是指各标志值与其平均数离差的平 方的平均数。
方差的计算方法有
简单方差
加权方差
但是,由于方差采用平方后,其结果的
计量单位也变成了平方,如“平方人”、
“平方公斤”、“平方元”、“平方件”
等等,这不符合对管理统计学的研究对
象的解释和分析,由此,我们引出了标
20
(5)标志变动系数
标志变动系数的背景: 大象和蚂蚁现象,小孩的智商问题,现 实中不同水平的经济现象比较问题。
标志变动系数通常用标准差与平均数进 行比较,得到一个系数。
标志变动系数计算举例:
16.10.2020
管理统计学讲义 游士兵
21
三、标准化问题
标准分:是以标准差为度量单位计量的某一单位的标 志值与平均数的离差。
《管理统计学》课件
《管理统计学》PPT课件
本课件介绍了《管理统计学》的课程内容。通过数据整理、图表绘制、假设 检验等学习统计学在管理中的应用,帮助学生提升决策能力和数据分析技巧。
课程介绍
1 课程目标
学习如何应用统计学方法进行数据分析和决策。
2 课程大纲
包括数据整理与图表绘制、描述统计学、概率与概率分布等内容。
数据整理与图表绘制
概率与概率分布
概率的概念及其计算
学习概率的基本概念和计算方法。
离散型随机变量及其概率分布
了解离散型随机变量及其概率分布的特点。
连续型随机变量及其概率分布
掌握连续型随机变量及其概率分布的应用。
假设检验
1
假设检验的概念与原理
了解假设检验的基本概念和原理。
2
单样本均值检验
学会使用单样本均值检验进行假设检验。
3
两样本均值差检验
ห้องสมุดไป่ตู้
掌握使用两样本均值差检验进行假设检验。
回归与相关分析
简单线性回归分析
学习如何进行简单线性回归分 析。
多元线性回归分析
了解多元线性回归分析的应用。
相关分析
掌握如何进行相关分析以评估 变量之间的关系。
质量管理统计方法
1
极差图与控制图的制作
2
了解如何制作极差图和控制图来评估过
程的稳定性。
总结与展望
课程主要内容回顾
回顾课程的主要内容和学到的知识点。
管理统计学的前景展望
展望管理统计学在未来的应用和发展。
1
数据的收集和整理
了解如何收集和整理数据以进行分析。
2
填充空缺数据的方法
学习如何处理数据中的缺失值。
3
用Excel制作图表
本课件介绍了《管理统计学》的课程内容。通过数据整理、图表绘制、假设 检验等学习统计学在管理中的应用,帮助学生提升决策能力和数据分析技巧。
课程介绍
1 课程目标
学习如何应用统计学方法进行数据分析和决策。
2 课程大纲
包括数据整理与图表绘制、描述统计学、概率与概率分布等内容。
数据整理与图表绘制
概率与概率分布
概率的概念及其计算
学习概率的基本概念和计算方法。
离散型随机变量及其概率分布
了解离散型随机变量及其概率分布的特点。
连续型随机变量及其概率分布
掌握连续型随机变量及其概率分布的应用。
假设检验
1
假设检验的概念与原理
了解假设检验的基本概念和原理。
2
单样本均值检验
学会使用单样本均值检验进行假设检验。
3
两样本均值差检验
ห้องสมุดไป่ตู้
掌握使用两样本均值差检验进行假设检验。
回归与相关分析
简单线性回归分析
学习如何进行简单线性回归分 析。
多元线性回归分析
了解多元线性回归分析的应用。
相关分析
掌握如何进行相关分析以评估 变量之间的关系。
质量管理统计方法
1
极差图与控制图的制作
2
了解如何制作极差图和控制图来评估过
程的稳定性。
总结与展望
课程主要内容回顾
回顾课程的主要内容和学到的知识点。
管理统计学的前景展望
展望管理统计学在未来的应用和发展。
1
数据的收集和整理
了解如何收集和整理数据以进行分析。
2
填充空缺数据的方法
学习如何处理数据中的缺失值。
3
用Excel制作图表
《管理统计学》课件
ABCD
指数平滑法
利用历史数据的加权平均值进行预测,其中较近 的数据给予较大的权重。
神经网络和机器学习方法
利用复杂的算法和大量的数据训练模型,进行长 期和短期预测。
时间序列分析的应用场景
股票市场预测
通过分析历史股票价格数据,预测未来的股 票走势。
销售预测
基于历史销售数据,预测未来的产品需求和 销售量。
统计学的作用
统计学在各个领域都有广泛的应用, 可以帮助人们更好地理解数据,预测 未来趋势,制定科学决策,解决实际述统计学主要研究如何用图表、图像、数学公式等手段整理
、展示和解释数据,以便更好地理解数据。
推断统计学
02
推断统计学则更注重通过样本数据来推断总体特征,如预测、
和因果关系。
社会科学
用于研究社会现象、人类行为等,如 教育、犯罪、婚姻等领域的实证分析
。
金融分析
用于股票、债券等金融产品的价格预 测和风险评估,以及市场趋势分析。
医学研究
用于疾病诊断、治疗方法和药物效果 的研究,以及健康状况与生活习惯之 间的关联分析。
06 时间序列分析
时间序列分析的基本概念
时间序列分析是一种统计 方法,用于研究随时间变 化的数据序列。
图表解读
说明如何解读图表,理解数据分布、变化趋势和异常点,以及如何通过图表进行数据可视化表达。
数据的数值描述
均值、中位数和众数
介绍均值、中位数和众数的概念和计算方法,以及它们在描述数据集中趋势时 的优缺点。
方差和标准差
介绍方差和标准差的概念和计算方法,以及它们在描述数据离散程度时的应用 。
03 推断性统计学
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
管理统计学课件
单样本t检验
用于检验单个样本的平均值与已知的某个 值是否显著不同。
方差分析
用于比较多个样本的平均值是否有显著差 异,特别是当样本之间相互独立且总体方
差相等时。
双样本t检验
用于比较两个独立样本的平均值是否有显 著差异。
卡方检验
用于检验实际观测频数与期望频数之间的 差异是否显著,常用于分类数据的统计分 析。
推断性统计
03
推断性统计则是通过样本数据推断总体特征的方法,如参数估
计和假设检验等。
统计学的应用领域
市场营销
通过统计学方法分析市场数据,了解客 户需求和市场趋势,制定营销策略。
金融投资
在投资领域,统计学用于风险评估、 资产定价和股票市场分析等方面。
医学研究
在医学领域,统计学用于临床试验、 流行病学调查和疾病控制等方面。
统计学意义
统计学在各个领域都有广泛的应用, 如社会科学、医学、经济学等,为决 策提供数据支持,帮助人们更好地理 解现象和解决问题。
统计学的基本概念
数据类型
01
统计学中常见的数据类型包括定量数据和定性数据,离散数据
和连续数据等。
描述性统计
02
描述性统计是统计学中的基础概念,包括数据的集中趋势、离
散程度和分布形态等。
数据的数字特征
均值
反映数据的集中趋势,计算所 有数值的和除以数值个数。
中位数
将数据按大小排序后,位于中 间位置的数值。
众数
出现次数最多的数值。
标准差
反映数据离散程度的指标,计 算各数值与均值之差的平方和
的平均值。
03
概率论与数理统计
概率论基础
概率的定义与性质
概率是描述随机事件发生可能性的数学工具,具有规范性、规范性 、确定性和可操作性等性质。
用于检验单个样本的平均值与已知的某个 值是否显著不同。
方差分析
用于比较多个样本的平均值是否有显著差 异,特别是当样本之间相互独立且总体方
差相等时。
双样本t检验
用于比较两个独立样本的平均值是否有显 著差异。
卡方检验
用于检验实际观测频数与期望频数之间的 差异是否显著,常用于分类数据的统计分 析。
推断性统计
03
推断性统计则是通过样本数据推断总体特征的方法,如参数估
计和假设检验等。
统计学的应用领域
市场营销
通过统计学方法分析市场数据,了解客 户需求和市场趋势,制定营销策略。
金融投资
在投资领域,统计学用于风险评估、 资产定价和股票市场分析等方面。
医学研究
在医学领域,统计学用于临床试验、 流行病学调查和疾病控制等方面。
统计学意义
统计学在各个领域都有广泛的应用, 如社会科学、医学、经济学等,为决 策提供数据支持,帮助人们更好地理 解现象和解决问题。
统计学的基本概念
数据类型
01
统计学中常见的数据类型包括定量数据和定性数据,离散数据
和连续数据等。
描述性统计
02
描述性统计是统计学中的基础概念,包括数据的集中趋势、离
散程度和分布形态等。
数据的数字特征
均值
反映数据的集中趋势,计算所 有数值的和除以数值个数。
中位数
将数据按大小排序后,位于中 间位置的数值。
众数
出现次数最多的数值。
标准差
反映数据离散程度的指标,计 算各数值与均值之差的平方和
的平均值。
03
概率论与数理统计
概率论基础
概率的定义与性质
概率是描述随机事件发生可能性的数学工具,具有规范性、规范性 、确定性和可操作性等性质。
《管理统计学》马庆国著课件ppt课件
注: 在SPSS中, 所谓标准回归系数, 就是指这一方 程的回归系数.
三、逐步回归
1. 回归系数的 F 检验
检验回归系数 j 是否显著性异于 0 , 除了 T
检验外, 还有针对回归系数 (而不是针对总体回归效果)
表示回归
效果是好的, 在 水平下, 已解释方差(Y的变化中已经 解释的部分)明显大于未解释方差(Y的变化中尚未解释的 部分).
8. F与 R2的关系
F 统计量与R2的统计量的关系, 可以从下式的推演中看
到:
F
yˆ e
2 2
/ /
y y
2 2
nk k 1
nk k 1
1
R2 R
2
推演中用到勾股定理: e 2 y 2 yˆ 2
例: =0.05, 则
p{t0.025 (n k )
ˆ ˆ ˆ
t0.025 (n k )} 0.95
即
p(ˆ ˆ ˆt0.025 (n k ) ˆ ˆ ˆt0.025 (n k )) 0.95
12. 偏相关系数的另一种几何解释
定义: 偏相关系数是在其他变量不变的情况下, 任意两 个变量之间的相关系数.
.
xk的最小二
乘估计值xˆ:i'2 ˆ3 xi3 ˆk xik
要求出上式结果, 同样需经两个步骤: 先用x2 对x3, ···, xk
回归, 求出回归系数ˆ3 ,,ˆk
求出
.
(4)令 xi*2 xi 2 xˆi'2
xi 2
除(5x)3,求·得·偏·相,关x系k 数的如影下响:).
xˆi'2, 然后
例如: 已知Y 1 2 X 2 k X k u
r 偏相关系数
YX 2
三、逐步回归
1. 回归系数的 F 检验
检验回归系数 j 是否显著性异于 0 , 除了 T
检验外, 还有针对回归系数 (而不是针对总体回归效果)
表示回归
效果是好的, 在 水平下, 已解释方差(Y的变化中已经 解释的部分)明显大于未解释方差(Y的变化中尚未解释的 部分).
8. F与 R2的关系
F 统计量与R2的统计量的关系, 可以从下式的推演中看
到:
F
yˆ e
2 2
/ /
y y
2 2
nk k 1
nk k 1
1
R2 R
2
推演中用到勾股定理: e 2 y 2 yˆ 2
例: =0.05, 则
p{t0.025 (n k )
ˆ ˆ ˆ
t0.025 (n k )} 0.95
即
p(ˆ ˆ ˆt0.025 (n k ) ˆ ˆ ˆt0.025 (n k )) 0.95
12. 偏相关系数的另一种几何解释
定义: 偏相关系数是在其他变量不变的情况下, 任意两 个变量之间的相关系数.
.
xk的最小二
乘估计值xˆ:i'2 ˆ3 xi3 ˆk xik
要求出上式结果, 同样需经两个步骤: 先用x2 对x3, ···, xk
回归, 求出回归系数ˆ3 ,,ˆk
求出
.
(4)令 xi*2 xi 2 xˆi'2
xi 2
除(5x)3,求·得·偏·相,关x系k 数的如影下响:).
xˆi'2, 然后
例如: 已知Y 1 2 X 2 k X k u
r 偏相关系数
YX 2
管理统计学第6章PPT课件
具
体
参
样
的
假
数
本
统
设
假
观
计
检
设
察
方
验
法
2
6.1 假设检验的一般问题
例如:
某种大量生产的袋装食品,按规定每袋重量 不得少于250g。 今从一批该种食品中任意抽 取50袋,发现有6袋低于250g 。若规定不符 合标准的比例达到5%,食品就不得出厂,问 该批食品能否出厂。
➢从2000年的新生儿中随机抽取30个,测得 其平均体重为3210g,而根据1999年的统计资 料,新生儿的平均体重为3190g,问2000年的 新生儿与1999年相比,体重有无显著差异。
H0:μ≤8000(产品寿命不超过8000小时) H1:μ>8000(产品寿命超过8000小时)
因:该批产品的使用寿命超过了8000小时是
我们想通过收集数据予以支持的观点。
13
确定原假设和备择假设的 一些原则和注意事项:
(1)原假设与备择假设互斥。 (2)假设检验是概率意义下的反证法,
一般情况下把“不能轻易否定的命题”作 为原假设,而把希望得到的结果或想收集 数据予以支持的假设作为备择假设。
3
6.1.1 假设检验的基本概念
4
6.1.2 假设检验的基本形式
假设基本形式
H0 :原假设,H1 :备择假设
H 0 : m = m 0 , H 1 : m m 0 (双侧备择假设)
H 0
:m
m ,H
01
:m
>
m 0 (右单侧备择假设)
H 0
:
m
m
0
,H 1
:
m
<
m
管理统计学马庆国著PPT课件
第35页/共78页
集中趋势测度
--未分组数据
中位数 (Md) --
1.将n个观察值按升序或降序排列
2.如果观察值个数是奇数,则中位数就是位于最中心位置的那个观察值,即数据集中的
第
个观察值
3的.如第果观察值个个和数第是偶数,则个中观(位察n数2值就1的)是平th位均于值正中心两个观察值的平均值,即数据集中
第41页/共78页
集中趋势测度
--未分组数据
B组 age: 9, 14, 8, 10, 13, 7, 9, 11, 16, 10, 12, 9
均值
9 14 ... 9 10.67
12
中位数 10
众数 9
第42页/共78页
集中趋势测度
--未分组数据
均值、中位数和众数之间的关系 -1. 对称分布 (均值 = Md = Mo)
第3页/共78页
整理数据 --频数分布
将数据值分成几组 显示各组中有多少数值 很容易发现数据的图形特点 无法保留原始数据的值
第4页/共78页
频数分布
定义 分布
某个变量所有可能值的集合 显示了变量的图形特点
当数据集为小型时,数据之间的变化特点很容易观察出来 随着数据集变为中型或大型,变量的特性一般表现得越来越不明显
SPSS统计软件给我们的工作 带来了方便
直方图 : 图形
直方图
选择关心的变量
茎叶图形 : 分析 描述统计学 寻找
选择绘图选项
第31页/共78页
定义 均值 中位数 众数
集中趋势测度
--未分组数据
所有观察值 的平均值 所有观察值中位于最中心位置的那个值 出现最频繁的数据值
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均值 --
集中趋势测度
--未分组数据
中位数 (Md) --
1.将n个观察值按升序或降序排列
2.如果观察值个数是奇数,则中位数就是位于最中心位置的那个观察值,即数据集中的
第
个观察值
3的.如第果观察值个个和数第是偶数,则个中观(位察n数2值就1的)是平th位均于值正中心两个观察值的平均值,即数据集中
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集中趋势测度
--未分组数据
B组 age: 9, 14, 8, 10, 13, 7, 9, 11, 16, 10, 12, 9
均值
9 14 ... 9 10.67
12
中位数 10
众数 9
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集中趋势测度
--未分组数据
均值、中位数和众数之间的关系 -1. 对称分布 (均值 = Md = Mo)
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整理数据 --频数分布
将数据值分成几组 显示各组中有多少数值 很容易发现数据的图形特点 无法保留原始数据的值
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频数分布
定义 分布
某个变量所有可能值的集合 显示了变量的图形特点
当数据集为小型时,数据之间的变化特点很容易观察出来 随着数据集变为中型或大型,变量的特性一般表现得越来越不明显
SPSS统计软件给我们的工作 带来了方便
直方图 : 图形
直方图
选择关心的变量
茎叶图形 : 分析 描述统计学 寻找
选择绘图选项
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定义 均值 中位数 众数
集中趋势测度
--未分组数据
所有观察值 的平均值 所有观察值中位于最中心位置的那个值 出现最频繁的数据值
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均值 --
管理统计学第8章PPT课件
km
k
km
• (2)如果各水平下抽(Y取ij 样 Y本)数2 不等m,分(别Yi为nYi个)2
(Yij Y i )2
i1 j1
i1
i1 j1
•令
k ni
k
k ni
(Yij Y )2 ni (Yi Y )2
(Yij Y i )2
i1 j1
i1
i1 j1
km
ST
( Yij Y )2
Ti2
1406.25 475.24 998.56 470.89 888.04 1246.09
m
Yij2
j 1
358.49
131.82
252.34
124.95
244.36 316.03
T Ti 177.7
Ti2 5485.07
Yij2 1427.99
第26页/共70页
• 再将计算结果分别代入SA与SE两式
• 方差分析在理论上应满足3个基本的前 提条件。
• 条件1:K个总体都服从正态分布; • 条件2:K个总体的方差相等; • 条件3:K个样本之间是独立的。
第11页/共70页
8.1.2 方差分析的基本假定
• 需要说明的是: • 这些条件在一定程度上是可以放宽的,如果总体服从正态分布的条件不1 方差分析的基本原理
• 显然,组内误差只包含随机误差;而组间误差包含随机误差和系统误差。如果 不同水平对结果没有影响,那么组间误差只包含随机误差,这时,组间误差与 组内误差经过平均后的比值会很接近1;反之,如果不同水平对结果有明显的 影响,这时,组间误差要比组内误差要大,两者经过平均后的比值会大于1, 当这个比值大到一定程度时,就有理由相信,不同水平对结果是有显著影响的。
《管理统计学》第八章
379
370
.369**
1
371 .116*
354 -.239**
Sig. (2-tailed)
.000
.024
.000
受 教育 程 度
N Pearson Correlation
370
405
381
384
.095
.116*
1
.117*
Sig. (2-tailed)
.068
.024
.026
入 市年 份
N Pearson Correlation
Forward:向前选择法。
Stepwise:逐步进入法,根据Option对话框中设定 的判据及方差分析结果,选择符合判据的自变量与 因变量相关程度最高的进入回归方程。依据 Forward选入自变量,依据Backward将模型中F值 最小且符合剔除判据的变量剔除,重复。
WLS选项是存在异方差时,利用加权最小二 乘法替代普通最小二乘法估计回归模型参数。通 过WLS可以选定一个变量作为加权变量。
371 -.016
381 -.239**
390
364
.117*
1
Sig. (2-tailed)
.765
.000
.026
N
354
384
364
388
**. Correlation is sig nificant at the 0.01 level (2-tais sig nificant at the 0.05 level (2-tailed).
校正的判定系数AdjustedR 2
统计量 R 2中不含有自由度。所谓校正的判定 系数是指“考虑了自由度的判定系数 ”R a2bj。其 定义如下:
管理统计学精品课件 (5)
• 等距抽样:是按某一标志量,将总体中的个体 排序,然后按一定的间隔,抽取个体
• 多阶段抽样:根据总体的层次结构特征,分层 次(阶段)进行(简单)随机抽样。
在决定所抽取的群体个数时,常常需要考虑经费 的限制
2.3.2数据调查中的若干重要问题
• 作为自学材料,请课后认真学习 • 补充获得敏感问题诚实回答的统计方法
上的对象排序。例如对重要性排序:
你认为在企业合并中如下三个因素,哪个最重要:
A. 企业文化的近似性,B. 企业技术的互补性,C. 市场的互 补性
显然要求排序的对象越多,排序的难度就越大。
(2)单选中的非排序问题。 显然,单选问题不一定是排序问题。但是排序问题可以转 化为如下的非排序的单选问题:
请对企业合并中企业文化的近似性、技术的互补性、市场 的互补性三个要素的重要地位打分:
• 分层(分类)抽样:按照总体中个体的某特征, 把总体中的个体分为若干群(类);然后,对各
个群中的个体进行简单随机抽样。分层抽样要求
层之间的差异大于层的内部个体的差异。
不同群体所抽取的个体个数,一般有三种方法确定
– 等数分配法:对每一类分配同样的个体数
– 等比分配法:让每一类抽得的个体数与该类总体个数 的比,都相等
样本(Sample)集合:总体中部分个体所组成的集合
与普查的方法比较,抽样调查方法具有如下的意义
q抽样调查的成本要低得多(经济性强) q抽样调查所用的时间要少得多(时效性高) q在收集个体的信息方面,抽样调查可以更为 详尽(深入性与广泛性强) q在收集个体的信息方面,抽样调查可以做得 更加准确(准确性高)
2)连续评分量表 上述量表的评分刻度仅从1到5,如果采用0到100的刻度, 则称为连续评分量表。
• 多阶段抽样:根据总体的层次结构特征,分层 次(阶段)进行(简单)随机抽样。
在决定所抽取的群体个数时,常常需要考虑经费 的限制
2.3.2数据调查中的若干重要问题
• 作为自学材料,请课后认真学习 • 补充获得敏感问题诚实回答的统计方法
上的对象排序。例如对重要性排序:
你认为在企业合并中如下三个因素,哪个最重要:
A. 企业文化的近似性,B. 企业技术的互补性,C. 市场的互 补性
显然要求排序的对象越多,排序的难度就越大。
(2)单选中的非排序问题。 显然,单选问题不一定是排序问题。但是排序问题可以转 化为如下的非排序的单选问题:
请对企业合并中企业文化的近似性、技术的互补性、市场 的互补性三个要素的重要地位打分:
• 分层(分类)抽样:按照总体中个体的某特征, 把总体中的个体分为若干群(类);然后,对各
个群中的个体进行简单随机抽样。分层抽样要求
层之间的差异大于层的内部个体的差异。
不同群体所抽取的个体个数,一般有三种方法确定
– 等数分配法:对每一类分配同样的个体数
– 等比分配法:让每一类抽得的个体数与该类总体个数 的比,都相等
样本(Sample)集合:总体中部分个体所组成的集合
与普查的方法比较,抽样调查方法具有如下的意义
q抽样调查的成本要低得多(经济性强) q抽样调查所用的时间要少得多(时效性高) q在收集个体的信息方面,抽样调查可以更为 详尽(深入性与广泛性强) q在收集个体的信息方面,抽样调查可以做得 更加准确(准确性高)
2)连续评分量表 上述量表的评分刻度仅从1到5,如果采用0到100的刻度, 则称为连续评分量表。
管理统计学马庆国著课件3
3、总体均值的置信区间(总体方差未知)
设:总体 X 服从已知N(, 2), 2未知,抽取n 个观 测值x1, x2,···,xn,求总体均值的100(1- )% =95% 的置信区间。
首先构造:
T
X
S
~ t (n 1)
n
p(t / 2 (n 1)
X
S
t / 2 ) 1
n
可得置信区间:
定理的数学表达为:
P(lim n
sup
x
Fn ( x)
F (x)
0) 1
随机样本的均值函数和方差函数都是一个随机变量. 样本数据的样本均值 x 是随机变量 X 的观测值;样本数据 的样本方差 s2 是随机变量 S2 的观测值.
随机样本的均值函数:
X
1 n
n i 1
Xi
随机样本的方差函数:
S 2
是的极大似然估计值. 其含义是: 一组观测值x1,x2,···, xn在一次实验中出现了, 其联合概率就应当是最大的, 所以 选择使联合密度L最大的那个ˆ .
例: 设x1,x2,···, xn是正态总体N(, 2)的一个样 本观测值,求 与 2 的极大似然估计值.
解: 极大似然函数为
L(
)
n
i1
2、最小方差性
若其总他体所参有数对为的估,计的量估~计的量方ˆ差的,方即差VVaarr((ˆ)ˆ)V小ar于(~等) 于
则称的估计量ˆ 具有最小方差性。 3、有效估计量
如果一个估计量满足(1)无偏性;(2)最小方差性。
那么,该估计量为有效估计量。
4、渐近无偏估计量
如果: lim E(ˆ) n
,(n为样本容量)则称 ˆ为渐近无
《管理统计学》马庆国著 课件4
与总体均值有关的决策
未知 –小样本 X的分布是正态分布或接近正态分布
当样本容量 n < 30时,可以用样本标准差s来估计未知标 准差
X 近似服从自由度为n – 1的t分布
X
ˆ 而且 X s X
s n
检验统计量
X t ~ t n1 sX
与总体均值有关的决策
误(“弃真”的错误),称为犯第一类错误。当然,我们也
希望所犯的“以真为假”错误的概率很小,也就是 =P{
拒绝H0 | H0为真}很小。
实际情况 H 0 为真
结论 接受 H 0 拒绝 H 0
H 0 为假
第 II 类错误
第 I 类错误
=第I类错误的概率 = Pr{拒绝 H0 | H0 为真} 显著水平 =第II类错误的概率 = Pr{接受 H0 | H0 为假}
H 0 : 0 vs. H : 0 双尾
左侧尾部
右侧尾部
构造假设
举例:
一个电灯泡生产商想生产平均寿命为1,000小时的灯泡,如 果灯泡寿命太短,他就会失去客户;如果灯泡寿命太长,生 产成本则会上升。为此,他从灯泡中抽取了一个样本来观察 其平均寿命是否可以达到1,000小时。请构造H0 和 HA。
两类错误
统计意义上的“对”与“不对”,就有可能犯错误。
当我们认为参数的某个假设 H0 正确时(接受假设H0时), 有可能假设 H0 本身是错误的,而我们把它当作正确的,
称犯了第二类错误(“存伪”的错误),我们应当保证犯
这种错误的概率很小,也就是概率=P{接受H0 | H0为假} 很小。
反之,当我们拒绝假设H0 时,也可能犯“以真为假”的错
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调和平均数
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
• 定义: 一组n个观测值x1,x2 ,…,xn的算术平均数,定义为
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
• 如果资料已经分组,组数为k,用x1,x2 ,…,xk 表示各 组中点,f1,f2…,fk 表示相应的频数,那么
(3)调和平均数
• 定义:
一组n个数据的调和平均数H,由下式定义
1 H
1 1
n
R
1
1 R
21 Rn源自在上例中,1 1 1 1 1 H 2 20 30 24
,H
24(公里/小时)
第三章 统计资料的综合
3.1.2众数(Mode)
• 算术平均数表示了集中位置特征,它照顾到每一个值, 但它不见得是出现次数最多的值(甚至也可能不是观 测值中的一个)。所以有必要研究表示集中位置的其 它的特征数。
第三章 统计资料的综合
3.2.2 平均差(Mean Absolute Deviation)
定义
平均差M.D.是离差的绝对值的平均数,
即
M .D. 1 n
n i 1
xi
x
对于已分组的频数分布(组数为k)
M .D.
1 n
k i 1
fi
xi
x
第三章 统计资料的综合
3.2.3 方差(Variance),标准差(Standard Deviation)
3.2 表示变异(分散)程度的特征数
产品质量检查的结果
说明生产 是否稳定
学
数据的变
生
异程度
的
成
绩
测量的结果
说明测量方法或 仪器是精密还是粗糙
成绩是 否整齐 (而不是高低)
第三章 统计资料的综合
3.2.1极差(或称全距 Range)R
• 定义 R xmax xmin
其中xmax和xmin分别为数据中的极大值和极小值。
1 2
x
n 2
n1 2
x
n 1 2
,当n为偶数
第三章 统计资料的综合
3.1.4 百分位数( Percentile)
定义: 一组n个观测值按数值大小排列如x1,x2,x3,x4… 处于p%位置的值称第p百分位数。 中位数是第50百分位数
第25百分位数又称第一个四分位数(First Quartile) ,用Q1 表示;第50百分位数又称第二个四分位数 (Second Quartile),用Q2表示;第75百分位数 又称第三个四分位数(Third Quartile),用Q3表示。
k
f i xi
x i1 k fi i 1
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
表3-1 某校125位大学一年级新生体重表
体重(公斤) 46—48 49—51 52—54 55—57 58—60 61—63 64—66
组中值(x) 47 50 53 56 59 62 65
xi
_ x
0
性 质
n
x
i
A2
当
A
x
时最小
i 1
第三章 统计资料的综合
(2)几何平均数(Geometric Mean)
• 在数据为环比类型的问题中,算术平均数是不适用的。 例如下表是天津市工业总产值在“十五”期间的逐年 增长率,如求该期间平均增长率,算术平均数是不恰 当的。几何平均数可以解决这个问题。
• 方差
总体 样本
第三章 统计资料的综合
3.1.2众数(Mode)
• 定义:对于有频数分布的变量,它的众数指频数最大的 变量的值
表3-3 频数分布表
X
f
3
15
5
2
7
3
对于已分组且等组距的频数分布,根据最大频数,可求得众 数所在组。根据众数定义,可知众数不唯一。
第三章 统计资料的综合
3.1.3 中位数(Median)
第三章 统计资料的综合
(2)几何平均数(Geometric Mean)
表3-2 天津市工业总产值
年份
比上年增长%
2000
2001
14.0
2002
19.6
2003
24.1
2004
31.0
2005
20.8
(天津市2005统计年鉴)
第三章 统计资料的综合
(2)几何平均数(Geometric Mean)
人数(f) 4 20 25 38 21 12 5
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
其平均体重:
k
x=
f i xi i 1
=
6949
=55.592
k fi
125
i 1
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
i
n 1
• 定义: 一组n个数据的几何平均数定义为
G n r 1 r 2 ...r n
在上式中, r1, r2 ,..., r5 依次为114.0,119.6,124.1,
131.0,120.8于是几何平均数:
5 114.0119.6124.1131.0120.8 121.8
十五期间天津市工业总产值年均增长率为21.8%。
第三章 统计资料的综合
➢表示统计资料的特征数有哪些? ➢几何平均数与调和平均数各适合于什么情况? ➢计算样本方差与总体方差公式有何区别?
第三章 统计资料的综合
3.1 表示集中位置的特征数
• 3.1.1 平均数 算术平均数(Arithmetic average) 几何平均数(Geometric Mean)
第三章 统计资料的综合
(3)调和平均数
• 当数据是相对变化率,求平均数时,算术平均数也不 恰当。
例如:甲乙两地相距120公里,某人乘车往返甲乙两地之 间,去时速度每小时20公里,回来时速度为每小时30 公里,若求平均速度,这时用算术平均数是不对的, 但调和平均数可解决此类问题。
第三章 统计资料的综合
• 算术平均数作为集中位置的特征还有一缺点,就是受 观测值中极端值的影响很大,而一组观测值中的极端 值常常没有代表性。中位数将避免这种影响。
第三章 统计资料的综合
3.1.3 中位数(Median)
定义:
一组n个观测值按数值大小排列,处于中央位置的值
称为中位数以 表M示e ,
即
x
,当n为奇数
Me
第三章 统计资料的综合
如何计算百分位数
计算第p百 分数
第1步:以递增顺序排列原数据(即从小到大排列)。
第2步:计算指数 i np%
第3步
1.若i不是整数,将i向上取整。大于I 的毗邻整数为第p百分位数的位置。 2.若i是整数,则第P百分位数是第i项与第(i+l)项数据的平均值。
第三章 统计资料的综合
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
• 定义: 一组n个观测值x1,x2 ,…,xn的算术平均数,定义为
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
• 如果资料已经分组,组数为k,用x1,x2 ,…,xk 表示各 组中点,f1,f2…,fk 表示相应的频数,那么
(3)调和平均数
• 定义:
一组n个数据的调和平均数H,由下式定义
1 H
1 1
n
R
1
1 R
21 Rn源自在上例中,1 1 1 1 1 H 2 20 30 24
,H
24(公里/小时)
第三章 统计资料的综合
3.1.2众数(Mode)
• 算术平均数表示了集中位置特征,它照顾到每一个值, 但它不见得是出现次数最多的值(甚至也可能不是观 测值中的一个)。所以有必要研究表示集中位置的其 它的特征数。
第三章 统计资料的综合
3.2.2 平均差(Mean Absolute Deviation)
定义
平均差M.D.是离差的绝对值的平均数,
即
M .D. 1 n
n i 1
xi
x
对于已分组的频数分布(组数为k)
M .D.
1 n
k i 1
fi
xi
x
第三章 统计资料的综合
3.2.3 方差(Variance),标准差(Standard Deviation)
3.2 表示变异(分散)程度的特征数
产品质量检查的结果
说明生产 是否稳定
学
数据的变
生
异程度
的
成
绩
测量的结果
说明测量方法或 仪器是精密还是粗糙
成绩是 否整齐 (而不是高低)
第三章 统计资料的综合
3.2.1极差(或称全距 Range)R
• 定义 R xmax xmin
其中xmax和xmin分别为数据中的极大值和极小值。
1 2
x
n 2
n1 2
x
n 1 2
,当n为偶数
第三章 统计资料的综合
3.1.4 百分位数( Percentile)
定义: 一组n个观测值按数值大小排列如x1,x2,x3,x4… 处于p%位置的值称第p百分位数。 中位数是第50百分位数
第25百分位数又称第一个四分位数(First Quartile) ,用Q1 表示;第50百分位数又称第二个四分位数 (Second Quartile),用Q2表示;第75百分位数 又称第三个四分位数(Third Quartile),用Q3表示。
k
f i xi
x i1 k fi i 1
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
表3-1 某校125位大学一年级新生体重表
体重(公斤) 46—48 49—51 52—54 55—57 58—60 61—63 64—66
组中值(x) 47 50 53 56 59 62 65
xi
_ x
0
性 质
n
x
i
A2
当
A
x
时最小
i 1
第三章 统计资料的综合
(2)几何平均数(Geometric Mean)
• 在数据为环比类型的问题中,算术平均数是不适用的。 例如下表是天津市工业总产值在“十五”期间的逐年 增长率,如求该期间平均增长率,算术平均数是不恰 当的。几何平均数可以解决这个问题。
• 方差
总体 样本
第三章 统计资料的综合
3.1.2众数(Mode)
• 定义:对于有频数分布的变量,它的众数指频数最大的 变量的值
表3-3 频数分布表
X
f
3
15
5
2
7
3
对于已分组且等组距的频数分布,根据最大频数,可求得众 数所在组。根据众数定义,可知众数不唯一。
第三章 统计资料的综合
3.1.3 中位数(Median)
第三章 统计资料的综合
(2)几何平均数(Geometric Mean)
表3-2 天津市工业总产值
年份
比上年增长%
2000
2001
14.0
2002
19.6
2003
24.1
2004
31.0
2005
20.8
(天津市2005统计年鉴)
第三章 统计资料的综合
(2)几何平均数(Geometric Mean)
人数(f) 4 20 25 38 21 12 5
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
其平均体重:
k
x=
f i xi i 1
=
6949
=55.592
k fi
125
i 1
第三章 统计资料的综合
(1)算术平均数(Arithmetic average)
i
n 1
• 定义: 一组n个数据的几何平均数定义为
G n r 1 r 2 ...r n
在上式中, r1, r2 ,..., r5 依次为114.0,119.6,124.1,
131.0,120.8于是几何平均数:
5 114.0119.6124.1131.0120.8 121.8
十五期间天津市工业总产值年均增长率为21.8%。
第三章 统计资料的综合
➢表示统计资料的特征数有哪些? ➢几何平均数与调和平均数各适合于什么情况? ➢计算样本方差与总体方差公式有何区别?
第三章 统计资料的综合
3.1 表示集中位置的特征数
• 3.1.1 平均数 算术平均数(Arithmetic average) 几何平均数(Geometric Mean)
第三章 统计资料的综合
(3)调和平均数
• 当数据是相对变化率,求平均数时,算术平均数也不 恰当。
例如:甲乙两地相距120公里,某人乘车往返甲乙两地之 间,去时速度每小时20公里,回来时速度为每小时30 公里,若求平均速度,这时用算术平均数是不对的, 但调和平均数可解决此类问题。
第三章 统计资料的综合
• 算术平均数作为集中位置的特征还有一缺点,就是受 观测值中极端值的影响很大,而一组观测值中的极端 值常常没有代表性。中位数将避免这种影响。
第三章 统计资料的综合
3.1.3 中位数(Median)
定义:
一组n个观测值按数值大小排列,处于中央位置的值
称为中位数以 表M示e ,
即
x
,当n为奇数
Me
第三章 统计资料的综合
如何计算百分位数
计算第p百 分数
第1步:以递增顺序排列原数据(即从小到大排列)。
第2步:计算指数 i np%
第3步
1.若i不是整数,将i向上取整。大于I 的毗邻整数为第p百分位数的位置。 2.若i是整数,则第P百分位数是第i项与第(i+l)项数据的平均值。
第三章 统计资料的综合