统计分析的步骤及其流程

• 最小二乘法、极大似然法、岭估计、特征 根估计、主成份估计等。
• 3、应用计算机软件：EVIEWS、SPSS、
SAS、MINITAB。
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六、模型的检验与修改
• 1、统计检验
• 对回归方程和回归系数的显著性检验、拟 合优度检验；
• 随机误差项的序列相关检验、异方差性检 验；
• 解释变量的多重共线性检验。
• 4、预测决策方法 回归分析 判别分析 定性资料分析 聚类分析
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统计分析方法应用的步骤及其流程
现实经济问题
提炼具体问题 确定欲达目标
N 修改
统计检验
Y 应用
根据定性理论 设置指标变量
收集整理统计数据
根据目标和数据 选择统计方法， 构造理论模型
进行统计计算 估计模型参数
分类研究 结构简化研究 相关分析研究 预测决策研究
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一、提炼具体问题，确定欲达目标
• 1、能力、知识、条件的限制 • 2、抓住主要矛盾，提炼问题、确定切实可
行的目标
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二、确定定性理论，设置指标变量
• 1、根据相关定性理论进行分析
•
如回归分析方法中，利用经济学理论
，确定各因素之间的因果关系。
• 内生变量——被解释变量
• 外生变量——解释变量
• 2、模型实际意义的检验
• 3、对模型进行修改
•
可能需要反复修精品课改件 几次。
七、统计模型的应用
• 1、分类研究 • 2、简化数据结构 • 3、变量的相关（因素）分析 • 4、进行经济预测 • 5、注意定性分析与定量分析的有机结合。
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结束！
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• ■确定被解释变量
• ■确定解释变量
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选择变量时注意几点
• 1、认识的局限性 • 2、变量之间的相关性 • 3、实际统计数据的局限性 • 4、注意与一些专门领域的专家合作 • 5、并不是涉及的解释变量越多越好 • 6、需要经过反复试算、最终找到合适的变
量来自百度文库
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三、收集、整理统计数据
• 1、数据的收集工作 • （1） 时间序列数据 • ※注意数据的可比性 • ※统计口径问题 • ※随机误差项的序列相关问题 • （2）横截面数据 • ※异方差性问题 • （3）样本容量问题 • 2、统计数据整理 • 折算、差分、对数化、标准化、剔除、插值法等
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四、根据目标和数据，选择统计方 法，构造理论模型
• 1、绘制变量的样本散点图
• 2、统计模型的建立
•
如柯布-道格拉斯生产函数
• 3、采用不同形式进行计算机模拟
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五、进行统计计算，估计模型参数
• 1、利用选择的方法进行统计计算
•
如均值、方差、相关矩阵、距离矩阵
、特征值与特征向量等。
• 2、根据样本数据估计模型参数
统计分析方法应用的步骤及其 流程
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统计分析方法有哪些？
1、分类分析方法 : 聚类分析 判别分析 定性资料分析
2、结构简化方法 回归选元方法 聚类分析 主成份分析 因子分析 对应分析
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• 3、相关分析方法 定性资料分析 回归分析 典型相关分析 主成份分析 因子分析 对应分析