描述性统计PPT课件

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统计学原理(经典)课件PPT课件

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多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性,并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响,以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法,可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值,从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展,逐渐 形成了多个分支,包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展, 统计学的应用领域越来越 广泛,包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动,如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动,通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据,适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性,能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值,如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量,用于估计总体的参 数。

最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件

最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件
一、操作(实践数据:产品的销售量.sav) 1)菜单“分析→描述统计→频率”。 2)对话框中,左侧选择一个或多个
待分析变量,移入右侧。 3)“显示频率表格”,勾选该复选
框,可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框:
1)四分位数:显示25%、50%、 75%的分位数。 2)割点:勾选后可输入数值A, 将数据平分为A等分。例如,输 入5,表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3)百分位数:选中后,可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计:对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图,达到方差齐次性要求的 幂次估计;并据此散布图,来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换:对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换:不对数据进行转换,产生原始数据的散 布图。注:“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量,并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中,将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中,将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果,以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换,以表明和检验连续变量的数值分布情况。

《描述性统计量》课件

《描述性统计量》课件

要点二
详细描述
通过使用描述性统计量,企业可以对员工数据进行初步的 分析,了解员工的结构、分布和特点,为人力资源规划、 招聘、培训等工作的开展提供数据支持。
财务数据分析
总结词
在财务数据分析中,描述性统计量用于描述财务数据的 特征,如收入、支出、资产等。
详细描述
通过使用描述性统计量,企业可以对财务数据进行初步 的分析,了解财务状况的整体情况,发现财务数据的分 布规律和异常值,为财务决策和预算制定提供依据。
描述性统计量仅关注数据的表面特征,无法揭示数据之间的内在关系或模式。例如,两个变量之间的相关系数或因果 关系需要通过更复杂的统计方法来分析。
无法处理缺失数据
描述性统计量在处理缺失数据时可能会遇到困难。对于缺失的数据,可能需要采用插值、填充或删除等 方法进行处理,这些方法可能会影响结果的准确性和可靠性。
描述性统计量
• 描述性统计量的定义和作用 • 描述性统计量的种类 • 描述性统计量的计算方法 • 描述性统计量的应用场景 • 描述性统计量的优缺点分析 • 描述性统计量的未来发展趋势和展望
目录
Part
01
描述性统计量的定义和作用
定义
描述性统计量
描述数据分布特征的量数
1
,用于概括和描述数据的
集中趋势、离散程度和分
销售数据分析
总结词
在销售数据分析中,描述性统计量用于描述 销售数据的特征,如销售额、销售量、客户 数量等。
详细描述
通过对销售数据进行描述性统计量的分析, 企业可以了解销售业绩的整体情况,发现销 售数据的分布规律和异常值,为销售策略的
制定和优化提供依据。
人力资源数据分析
要点一
总结词
在人力资源数据分析中,描述性统计量用于描述员工数据 的特征,如员工数量、年龄、性别等。

【学习课件】第三章计量资料的描述性统计

【学习课件】第三章计量资料的描述性统计
涄銳
111111111 看看
2021/7/9
30
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2021/7/9
31
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鞙榥
• 古古怪怪广告和叫姐 姐
2021/7/9
37
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洁閪
• 11111
• 该放放风放放风放放 风方法


• • 共和国规划
2021/7/9
38
• •
看空 快尽快快 见间 空快将尽 看接 间尽见快 见口 进快快尽
即 空将尽快 可 间尽快尽
辫鄹篕殶 汒毃窆磮 孋潎劎梋 謗往糯仆 轛尕笷靂 媴罆魁鍋 誗咭鴕鉙 珮搐詩擷 秴俙绑頧 祜扞牧緤
2021/7/9
23
第三节 离散程度的指标
当为频数表资料时,公式如下:
方差S2是标准差S的平方值。标准差(或方差)越大,表 示观察值的分布越分散,反之,标准差(或方差)越 小,表示观察值的分布越集中。实际应用时常以均数 ±标准差的写法综合观察值的集中和离散特征。
2021/7/9
24
第三节 离散程度分和呵呵呵呵呵呵斤斤计较666555555555555555555555655888845555555555555554555555555544444545om牛牛文档分4.250P5
4.260
(7-6):(4.260-4.250)=(6.05-6):(P5-4.250)
解得:P5=4.2505 (1012/L)

统计知识讲座PPT课件

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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。

《描述性统计》课件

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定性数据
定性数据是描述性的数据,不能进行数值计算和比 较,例如性别、颜色等。
数据的收集和整理方法
数据收集
通过调查问卷、观察和实验等方 式收集数据。
数据整理
数据验证
对收集到的数据进行清洗和整理, 消除异常值和缺失数据。
对整理后的数据进行验证,确保 数据的准确性和完整性。
频率分布表的制作
频率分布表用于展示数据的分布情况。将数据分组并计算每个组的频数,然后将结果整理成表格形式。
1 平均数
2 中位数
数据集的平均值是所有数 据的总和除以数据的个数。
中位数是将数据按升序排 列后的中间值。它可以帮 助我们了解数据集的中心 位置。
3 众数
众数是数据集中出现频率 最高的值。它可以告诉我 们数据集中最常出现的值 是什么。
描述性统计的数据类型及其特征
定量数据
定量数据是可以用数字表示的数据,例如年龄、收 入等。这些数据可以进行数值计算和比较。
频率分布直方图的绘制
频率分布直方图用于可视化数据的分布。将数据分组并绘制柱状图,柱子的高度表示每个组的频率。
累积频率分布表的制作和应用
累积频率分布表展示了每个组的累积频数。它可以帮助我们了解在某个值之 前有多少数据。
箱线图的绘制及其分析
箱线图可以展示数据的整体分布和离群值。它由一个矩形框和两条延伸出去的线段组成,可以帮助我们快速了 解数据的中值、四分位数和离群值。
描述性统计的应用领域
市场研究
描述性统计可以帮助分析市场数据,了解受众的 特点和偏好。
医学研究
描述性统计可分析
描述性统计在财务数据分析中用于评估企业的财 务状况和趋势。
实际问题
描述性统计在解决实际问题中起到重要作用,比 如预测销售趋势和人口增长。

统计学PPTPPT课件

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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。

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识别异常值
描述性统计可以帮助我们 识别异常值,即远离数据 集中心的值,这些值可能 会对数据分析产生影响。
提供决策依据
通过描述性统计,我们可 以了解数据的总体情况, 为进一步的数据分析提供 决策依据。
描述性统计的常用指标
01
02
03
04
均值
均值是数据集中所有数值的和 除以数值的数量,用于表示数
据的集中趋势。
通过实地观察记录数据, 适用于难以通过问卷等
方式获取的数据。
通过实验设计获取数据, 适用于需要控制变量的
实验研究。
通过查阅文献资料获取 数据,适用于历史数据 或无法直接获取的数据。
数据整理的步骤
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据,确保数据质量。
数据分类
将数据按照一定的标准进行分 类,便于后续分析。
散点图
总结词
用于展示两个变量之间的关系,体现变量之间的关联程度
详细描述
散点图通过将数据点在坐标系上标出并连接成线来展示两个 变量之间的关系,能够反映变量之间的关联程度和趋势。适 用于展示两个变量之间的相关性分析。
05 数据的数值描述
数据的集中趋势描述
平均数
表示数据的集中趋势,计算所有数值的和除以数 值的数量。
样本代表性
在选择样本时,要确保样本具有代表性,能 够反映总体情况。
结论的可信度
在分析过程中,要注意排除偶然因素和误差 的影响,确保结论的可信度。
07 案例分析
案例一:销售数据描述性分析
总结词
通过销售数据的描述性分析,了解销 售情况,发现潜在问题,为决策提供 依据。
01
02
收集销售数据
收集一定时间段内的销售数据,包括 销售额、销售量、销售渠道、客户信 息等。
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实例演示
7 返回本章首页
标准分数及其线性转换
Z分数:从平均数为,标准差为的总体中抽取一观测值,该 观测值的Z分数是其距离总体平均值的标准差数。标准分数反映的 是一观测值与其他分数相比的相对位置。比如Z 分数为 1.5 ,则 其比平均数大 1.5 个标准差。在实际应用中 ,为了避免小数的不 便,可以对标准分数进行线性转换:
实例演示
6 返回本章首页
偏度( Skewness ) 是描述数据分布对称性的统计量 , 而且也是与正态分布的对称性相比较而得到的。如果分布的偏 度等于0 ,则其数据分布的对称性与正态分布相同 ;如果偏度 大于0,则其分布为正偏或右偏,即在峰的右边有大的偏差值, 使右边出现一个拖得较远的尾巴;如果偏度小于 0,则为负偏 或左偏,即在峰的左边有大的偏差值,使左边出现一个拖得较 远的尾巴。
*标记的为极大值或极小 值(与框边距离超出框高3 倍) 。
12
返回本章首页
3. 用Levene检验方差是否齐性
方差齐性检验是统计分析中的一种常见过程,它是从样本 方差以至样本各自所代表的总体方差是否相同而判断两个样本同 质性(homogeneity) 的方法。简单地说,方差齐性检验就是 检验各个方差是否存在显著性差异。一般采用Levene方法:先 将各组观测值均转换为离差绝对值,然后对各组离差绝对值进行 方差分析,如果方差分析的结果中p> 0.05,则认为方差齐性 (即方差具有相同性);方差分析的结果中p<0.05,则认为方 差不齐性(即方差具有不同质性)。
1. 用直方图反映数据的分布直观形式; 2. 用箱图 (或叫框图)反映数据的集中趋势和奇异值; 3. 用Levene检验考察多组间方差是否齐性; 4. 用Q-Q概率图检验数据是否正态分布或接近正态分布。
9 返回本章首页
2020/1/10
10
1. 用直方图直观地反映数据的总体分布
Histogram
第二章 描述性统计分析过程
所谓描述性统计分析,就是对一组数据的各种特征进行 分析,以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的 特征。描述性统计分析的项目很多,常用的如平均数、标准 差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等。这些分析是 复杂统计分析的基础。
平均数、标准误 标准差、方差 频数分布、峰度、偏度
T=10Z+50 比如某人在艾森克人格问卷的测量中 ,其精神质得分比同 年龄人的平均成绩高2.0个标准差,则其换算后的标准分数为 70 分 ;如果另一人的测试分数正好等于平均数,则其标准分数为50。
8 返回本章首页
探索分析
探索分析是对一组或多组数据的总体分布特征进行分析,以 考察其中有无奇异值、极大或极小值等;考察各组数据或全部 数据是不是正态或接近于正态分布;探索多组数据之间的方差 是否齐性,以确定是否可以采用某种统计分析技术对数据进行 检验等等。我们这里介绍:
探索分析
中位数、众数、全距 四分位、十分位、百分位数
标准分数及其线性转换 交叉列联表分析
1
1. 平均数、标准误
2
基本的描述性统计量 返回本章首页
中位数、众数、全距
3
返回本章首页
标准差、方差
严格地讲,在方差和标准差的计算中,分母应取n-1,因为数 据变异的自由度是n-1。但在大样本情况下,使用n和n-1差别不 大。
700
27
20
600
55
500
400
300
36
49
200
73
100
N=
30
30
30
30
1
2
3
4
不同颜色的灯光刺激
批注 : 箱图可以直观地反映 一组观测值的集中趋势、离 散趋势、不正常观测值(奇 异值和极值,均可被排除后 重新分析)。左图中箱图的 高度代表了25% 位数到 75 % 位数的距离;箱图中的 粗线代表中位数;箱图上下 中央的垂直线叫触须线,触 须线的上下截止线分别对应 于观测值的最大值和最小值; 用 O标记的是奇异值(与框 边距离超出框高1.5倍)、用
直方图:是一种频数分布图, 它
30
调 用 数
反映处在某一观测值范围内的 个案数。图中每个直方条下部 的中点坐标是该观测值范围的

20
中点、直方条的宽度代表该观
文 件 并
10

测值范围、直方条的高度代表 该观测值范围内的个案数或人 数比例。

Std. Dev = 48.43

Mean = 435.8

正态概率图(Normal Q-Q Plot)的SPSS过程 离散正态概率图(Detrended Normal Q-Q Plot)的SPSS过程
14 返回本章首页
Normal Q-Q Plot of 选择反应时间
3
2
1
0
-1
-2
-3
100
方差齐性检验举例与spss过程演示
13 返回本章首页
4. 用Q-Q概率图检验数据是否正态分布
可以用正态概率Q-Q图和离散正态概率Q-Q 图检验观测值 的分布是否是或接近于正态分布。正态概率图是由观测值与按正 态分布的预期值作出来的散点图 ,如果实际值为正态分布 ,则 其与预期值具有线性对应关系,散点图回归一条斜线,该斜线是 正态分布的标准线,散点图组成的回归线越接近于标准线,表示 实际观测数据越接近正态分布;如果以观测值、其与正态分布期 望值的离差值做散点图,则当散点近似随机地落在过原点的中间 横线周围时,数据分布接近于正态分布。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0
N = 120.00

300.0
350.0
400.0
450.0
500.0
550.0
600.0
325.0
375.0
425.0
475.0
525.0
575.0
选择反应时间
11 返回本章首页
Frequency
2. 用箱图 (或叫框图)反映数据的集中趋势和特异值
调 用 数 据 文 件 并 得 到 箱 图
选择反应时间
4
返回本章首页
四分位、十分位、百分位数
5
返回本章首页
频数分布、峰度、偏度
频数 (Frequency) 就是一个变量的各个观测值出现的 次数。比如某班语文考试的成绩,可以统计出各分数值的人数。
峰度(Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡 缓程度的统计量,而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行 比较的结果。如果峰度等于 0 ,其数据分布的陡缓程度与正态 分布相同 ;峰度大于 0,其数据分布比正态分布更陡峭;峰度 小于0,其数据分布比正态分布更平坦。
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