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统计学课件ppt(全)

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统计学
王新华 武汉工业学院 经济与管理学院
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
统计无处不在:统计实例
举例1.我国每年都要编辑全国统计年鉴, 包括很多方面的,经济发展和社会进步的各 种指标,其中我们比较关心的有GDP、CPI、 外贸进出口额、人均可支配收入等等。 每年 的2月底会公布前一年的《国民经济和社会 发展统计公报》。
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明,通过多次观察或试验可 以得到大量的统计数据,利用统计方法是 可以探索其内在的数量规律性。因为客观 事物本身是必然性与偶然性的对立统一, 必然性反映了事物的本质特征,偶然性反 映了事物表现形式的差异。(举例学生的 平均分,标准差)
举例2:人口普查,人口抽样调查
• 大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人 的人口中,男性人口为686852572人,占 51.27%;女性人口为652872280人,占 48.73%。总人口性别比(以女性为100,男 性对女性的比例)由2000年第五次全国人口 普查的1011年国民经济和社会发展统计公报
• 全年研究生教育招生56.0万人,在学研究生 164.6万人,毕业生43.0万人。普通高等教 育本专科招生681.5万人,在校生2308.5万 人,毕业生608.2万人。各类中等职业教育 招生808.9万人,在校生2196.6万人,毕业 生662.7万人。全国普通高中招生850.8万 人,在校生2454.8万人,毕业生787.7万人。 全国初中招生1634.7万人,在校生5066.8 万人,毕业生1736.7万人。普通小学招生 1736.8万人,在校生9926.4万人,毕业生 1662.8万人。特殊教育招生6.4万人,在校 生39.9万人,毕业生4.4万人。幼儿园在园 幼儿3424.4万人。

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
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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。

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本章内容
7.1 相关分析概述 7.2 相关分析 7.3 偏相关分析
7.1 相关分析概述
客观事物之间的关系大致可归纳为两大类,即
函数关系:指两事物之间的一种一一对应的关系,如 商品的销售额和销售量之间的关系。
(xi x)2
其中, S y
( yi yˆi )2 n2
ti
i
~ t(n p 1)
(xij xi )2
其中, S y
( yi yˆi )2 n p 1
对于多元线性回归方程,检验统计量为:
9.4.3.4残差分析
变动一个单位所引起的因变量y的平均变动。
9.4.3 线性回归方程的统计检验
9.4.3.1回归方程的拟合优度
回归直线与各观测点的接近程度称为回归方程的拟合优度, 也就是样本观测值聚集在回归线周围的紧密程度 。
1、离差平方和的分解:
建立直线回归方程可知:y的观测值的总变动
可由 (y来y反)2映,称为总变差。引起总变差的
偏相关
单相关:两个变量之间的相关。
复相关:一个变量对两个或两个以上其 他变量的相关关系。
偏相关:在某一现象与多种现象相关的 场合,假定其他变量不变,专门考察其 中两个变量的相关关系称为偏相关。
相关分析的内容
判断社会经济现象之间是否存在相关关 系,是直线相关,还是曲线相关;
确定相关关系的密切程度。
利用城乡居民收入与消费数据文件,绘制城镇 居民人均可支配收入与人均消费支出、农村居 民人均纯收入与人均消费支出的重叠散点图
利用住房状况数据文件,绘制计划购房面积、 常住人口、现有住房面积的矩阵散点图和3-D 散点图

统计学案例分析 ppt课件

统计学案例分析 ppt课件

Nipij
③ Pj甲
6.95%
N
综上所诉 ①该企业单位的高血压患病率为7.5%, 并随年龄的增长递增,其中40岁以上 患者占全部病例的87.3%。 ②表中提示高血压的患病与工种有关。
Nipij
④ Pj乙
8.86%
N
甲工种为6.95%,乙工种为8.86%, 乙工种明显高于甲工种。
19
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
案例讨论一 某年某课题组检测了某企业238名无工作也接触史工人的发汞含量(μmol∕kg),整理结果见 下表,适对该企业工人发功水平进行统计描述。
组段(μmol∕kg) 组中值X0
1.5~ 3.5~ 5.5~ 7.5~~ 9.5~ 11.5~ 13.5~ 15.5~ 17.5~
2.5 4.5 6.5 8.5 10.5 12.5 14.5 16.5 18.5
年龄组(岁)
受检人数
20~ 30~ 40~ 50~60 合计
333 301 517 576 1727
甲工种
病例数
发病率(%) 受检人数
3
0.9
712
4
1.3
142
64
12.4
185
85
14.8
61
156
9
1100
乙工种
病例数
发病率(%)
11
1.5
9
6.3
27
14.6
10
16.4
57
5.2
患病率
16
PjLM( 0.5nfM f L) i
M:中位数;LM:M所在组的上限;f L:M所在组之前积累的频数;fM:M所在组的频数;i:组距。

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。

统计学ppt(全)_图文

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什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ,其目的是探索数据的内在数量规律性,以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集:例如,调查与试验 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
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法

统计调查的技术
统计调查的技术










统计数据的间接来源
1. 公开出版物:《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……

合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤




次数分布表的编制
(实例)
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 (单位:个)。 试采用单变量值 对数据进行分组 。

统计学 典型相关分析32页PPT

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39、没有不老的誓言,没有不变的承 诺,踏 上旅途 ,义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人, 决不会 坚韧勤 勉。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非统Fra bibliotek学 典型相关分析
36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 三要素 。

统计学第7章相关与回归分析PPT课件

统计学第7章相关与回归分析PPT课件
预测GDP增长
利用回归分析,基于历史GDP数据和其他经济指标,预测未来GDP 的增长趋势。
预测通货膨胀率
通过分析通货膨胀率与货币供应量、利率等经济指标的关系,利用回 归分析预测未来通货膨胀率的变化。
市场研究
消费者行为研究
通过回归分析研究消费者购买决策的影响因素, 如价格、品牌、广告等。
市场细分
利用回归分析对市场进行细分,识别不同消费者 群体的特征和需求。
线性回归模型假设因变量和自变量之间 存在一种线性关系,即当一个自变量增 加时,因变量也以一种可预测的方式增
加或减少。
参数估计
参数估计是用样本数据来估计线性回 归模型的参数β0, β1, ..., βp。
最小二乘法的结果是通过解线性方程 组得到的,该方程组包含n个方程(n 是样本数量)和p+1个未知数(p是 自变量的数量,加上截距项)。
回归模型的评估
残差分析
分析残差与自变量之间的关系, 判断模型的拟合程度和是否存在
异常值。
R方值
用于衡量模型解释因变量变异的 比例,值越接近于1表示模型拟
合越好。
F检验和t检验
用于检验回归系数是否显著,判 断自变量对因变量的影响是否显
著。
05 回归分析的应用
经济预测
预测股票市场走势
通过分析历史股票数据,利用回归分析建立模型,预测未来股票价 格的走势。
回归模型的评估是通过各种统计 量来检验模型的拟合优度和预测 能力。
诊断检验(如Durbin Watson检 验)可用于检查残差是否存在自 相关或其他异常值。
03 非线性回归分析
非线性回归模型
线性回归模型的局限性
线性回归模型假设因变量和自变量之间的关系是线性的,但在实 际应用中,这种关系可能并非总是成立。
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