统计学的研究对象和方法.ppt

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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
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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。

统计学完整全套PPT课件

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
统计学完整全套PPT课件
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。

初级实用统计方法课件

相关分析的概念
相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法。通过相关分析，我们可以了解变量之间的关系强度、方向和是否具有统计意义。
相关分析的原理
相关分析基于概率论和数理统计原理，通过计算变量之间的相关系数（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等）来评估变量之间的关系。相关系数的值介于-1和1之间，表示正相关、负相关或无相关。
03
区间估计：用区间范围来估计未知参数，如样本比例的置信区间
04
原理：利用样本信息来推断总体参数，基于概率论和数理统计原理
假设检验的原理与方法
假设检验的基本原理
根据样本信息对总体参数进行假设，然后通过统计方法检验该假设是否成立
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策
方法
初级实用统计方法课件
目录
• 随机变量与概率分布 • 参数估计与假设检验 • 相关分析与回归分析
统计学基础
统计学定义
统计学定义
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，目的是从数据中获取有用的信息和知识。
统计学的研究对象
统计学研究对象是数据，包括数据的收集、整理、分析和解释，以及从数据中获取信息和知识的过程。
THANKS
连续型随机变量的定义
取值范围为某个区间上的随机变量。
连续型随机变量的概率密度函数
描述连续型随机变量在任意区间上的概率。
常见的连续型随机变量
正态分布、指数分布、均匀分布等。
参数估计与假设检验
参数估计的方法与原理
01
参数估计的方法：点估计和区间估计
02
点估计：用单一的数值来估计未知参数，如样本均值、中位数等

常用统计学方法ppt课件

三、率（构成比）的统计分析
两样本率或构成比的比较用四格表2 配对设计时用配对2 多组率或构成比比较用行×列2
四格表2检验
1.当n≥40，且T≥5时，直接计算 2值
基本公式 χ2＝
(Ａ－Ｔ)2 ∑─────
Ｔ
专用公式
( a d－b c ) 2 n χ2＝ ───────────
(a＋b)(c＋d)(a＋c)(b＋d)
学习内容：
一、研究资料类型二、均数的统计分析三、率（构成比）的统计分析
一、研究资料类型
➢ 计量资料 ➢ 计数资料 ➢ 等级资料
计量资料：用定量方法对每个观察单位某指标测量数值大小的资料。
常用表达方法：±s 常用统计方法：t检验
u检验方差分析
计数资料：将观察单位按属性分组，清点各观察单位个数的资料。常用表达方法：率、百分构成等常用统计方法：2检验
➢ 对同一受试对象分别给予两种处理，推断两种处理效果有无差别；
➢ 对同一受试对象处理前、后比较，推断该处理有无作用。
t检验：
样本均数与总体均数比较（P106）；配对设计计量资料比较（P107）；两样本均数比较（P108）。
u检验：
两大样本均数比较（P109）
方差分析（ANOVA）：
多个样本均数比较（P109）
等级资料：将观察单位按属性的不同程度分组，再清点各观察单位个数的资料。常用统计方法：秩和检验等
二、均数的统计分析
➢ 成组设计：
两小样本均数比较用t检验；
两大样本均数比较用u检验；三个以上样本均数比较用方差分析。对同对和两个受试对象分别给予两种处理，推断两种处理效果有无差别；
2.当n≥40，且有1≤T＜5时，计算校正的 2值

统计学ppt课件

配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
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 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。

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）

《统计学基础》PPT课件1

任务二统计学研究对象和作用
本节的重点：统计研究对象及其特点统计的作用
本节的难点：统计研究对象的特点
27
一、统计学的研究对象及其特点
（一）统计学的研究对象社会经济统计学的研究对象，是社会经济现象
的总体的数量方面，即社会经济现象总体的数量特征和数量关系。就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益等，揭示现象发展的本质规律。
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
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据理、显示和分析等）
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
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
23
三、统计学与其他学科的关系
（三）统计学与数学的关系数学是统计学的研究工具，统计研究要
运用大量的数学知识，研究理论统计学的人需要较深的数学功底，使用统计方法的人要具有良好的数学基础。统计学与数学又有着本质的区别
24
三、统计学与其他学科的关系
（四）统计学与数理统计学的关系一方面，统计学的产生先于数理统计学，从一
12
历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计（钮永建、林卓南于1903译）
13

《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。

2024版统计学贾俊平人大PPT课件

课件•引言•统计数据的收集与整理•统计描述目•概率论基础•统计推断录•统计指数与因素分析•相关与回归分析•统计决策目•统计学的应用与发展录引言统计学概述统计学的定义统计学的发展历史统计学的分支领域1 2 3统计学在决策中的应用统计学在科学研究中的应用统计学在社会生活中的应用统计学的重要性统计学的研究对象01020304数据的收集数据的整理数据的分析数据的解释统计数据的收集与整理原始数据二手数据定性数据定量数据时序数据030201数据的收集方法观察法调查法实验法数据的整理与显示数据整理数据显示通过图表、图像等方式将数据呈现出来，以便于直观理解和分析。

常见的数据显示方式包括表格、条形图、折线图、饼图等。

统计描述集中趋势的描述算术平均数适用于数值型数据，反映数据的平均水平。

中位数适用于顺序数据，反映数据的中等水平。

众数适用于分类数据，反映数据的多数水平。

离散程度的描述四分位数间距极差上四分位数与下四分位数之差，反映中间50%数据的离散程度。

方差与标准差分布形态的描述偏态峰态统计图表的应用适用于分类数据，表示各类别的频数或频率。

适用于时间序列数据，表示事物随时间的变化趋势。

适用于分类数据，表示各类别在总体中的占比。

适用于两个数值型变量，表示它们之间的相关关系。

条形图折线图饼图散点图概率论基础随机事件与概率随机试验与样本空间随机试验是具有某些基本特点的试验，其所有可能结果构成的集合称为样本空间。

随机事件随机试验的某个（些）样本点构成的集合称为随机事件。

概率的定义概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P(A)表示。

概率的性质与运算法则概率的性质01概率的加法公式02概率的乘法公式03事件的独立性如果事件A 与事件B 相互独立，则P(A∩B)=P(A)P(B)。

条件概率在事件B 发生的条件下，事件A 发生的概率称为条件概率，记作P(A|B)。

多个事件的独立性如果事件A1,A2,...,An 相互独立，则对于任意k 个事件Ai1,Ai2,...,Aik(1≤i1<i2<...<ik≤n)，都有P(Ai1∩Ai2∩...∩Aik)=P(Ai1)P(Ai2)...P(Aik)。

统计学ppt(全)

概率论—数理统计
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代，代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒古典统计时期的概率论基本上是独立发展的，最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系从19世纪中叶到20世纪中叶，概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展本世纪50年代以后，统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
统计指标体系
由若干个相互联系相互制约的统计指标组成的一个统计指标系统基本统计指标体系专题统计指标体系
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章绪论
第一节统计与统计学第二节统计学的产生与发展第三节统计学的研究对象与方法第四节统计学的要素和指标
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法了解统计学的产生与发展过程
第一节统计与统计学
一. 统计与统计学的含义二. 统计学的性质和作用
统计数据的内在规律（一些例子）
正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算) agriculture (农业) animal science (动物学) anthropology (人类学) archaeology (考古学) 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) election forecasting and projection (选举预测和策划) engineering (工程) epidemiology (流行病学) finance (金融) fisheries research (水产渔业研究) gambling (赌博) genetics (遗传学) geography (地理学) geology (地质学) historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)

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

统计学PPTPPT课件

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。

统计学研究的对象和方法

• 现在，数理统计学的丰富程度完全可以使其独立成为一门宏大的学科，但它还不可能完全代替一般统计方法论。传统的统计方法虽然比较简单，但在实际统计工作中运用的频率极大，正如四则运算与高等数学的关系一样。
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１. １统计的产生和发展
• 不仅如此，数理统计学主要涉及资料的分析和推断方面，而统计学还包括各种统计调查、统计工作制度和核算体系的方法理论，统计学与各专业相结合的一般方法理论等。由于统计学比数理统计学在内容上更为广泛，因此，数理统计学相对于统计学来说不是一门并列的学科，而是统计学的重要组成部分。
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１. １统计的产生和发展
• １. １. ３统计学的现代期
• 统计学的现代期为２０世纪初到现在的数理统计时期。自２０世纪２０年代以来，数理统计学发展的主流从描述统计学转向推断统计学，如１９世纪和２０世纪初的统计学教科书中主要描述统计学中的一些基本概念、资料的收集、资料的整理、资料的图示和资料的分析等，后来逐步增加概率论和推断统计的内容。直到２０世纪３０年代，费希尔 ( Ｆｉｓｈｅｒ，１８９０—１９６２) 的推断统计学才促使数理统计进入现代范畴。
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１. １统计的产生和发展
• ２国势学派 • 这个学派的代表人物是海门尔康令 ( ＨｅｒｍａｍｎＣｏｎｒｉｎ
ｇ，１６０６—１６８１)、高特费里德阿亨瓦尔 ( ＧｏｔｔｆｒｉｅｄＡｃｈｅｎｗａｌｌ，１７１９—１７７２) 等。他们在大学中开设了一门新课程，最初叫“ 国势学” ，人们把从事这方面研究的德国学者称为国势学派。他们所做的工作主要是对国家重要事项进行记录，因此又被称为 “ 记述学派” 。这些记录记载着关于国家组织、人口、军队、领土、居民职业以及资源财产等事项，几乎完全偏重于质的解释，而忽视了量的分析。严格来说，这一学派的研究对象和研究方法都不完全符合统计学的要求，只是登记了一些记述性材料，借以说明管理国家的方法。但是，国势学派对统计学的创立和发展做出了不容置疑的贡献，那就是为统计学这门新兴的学科起了一个至今仍为世界公认的名称———“ 统计学” ( Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ) ，并提出了至今仍为统计学者所采用的一些术语，如 “ 统计数字资料”“ 数字对比” 等。