统计学课件1

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概率的定义
从样本空间到实数的映射,满 足非负性、规范性、可数可加 性。
随机变量及其分布
随机变量的定义
定义在样本空间上的 函数,取值依赖于随 机试验的结果。
离散型随机变量
取值有限或可数可列 的随机变量。
连续型随机变量
取值连续的随机变量 。
分布函数
描述随机变量概率分 布的函数。
概率密度函数
描述连续型随机变量 的函数。
时间序列分析
使用统计方法来分析和预测金融时间序列数据,如股票价格、利率 等。
金融风险管理
使用统计方法来衡量和管理金融风险,如信用风险、市场风险等。
THANKS 感谢观看
行拟合和预测。
时间序列的季节性分析
季节性的定义
01
季节性是指时间序列数据在一年内或固定周期内重复出现的波
动。
季节性分析的意义
02
通过分析时间序列的季节性规律,可以更好地理解数据的周期
性变化,为预测提供依据。
季节性分析的方法
03
常见的季节性分析方法包括绘制季节指数图、计算季节性比率
、构建季节性回归模型等。
策。
统计学可以帮助人们理解数据背 后的规律和趋势,从而做出更明
智的决策。
统计学的应用领域
01
02
03
04
商业
市场调研、消费者行为分析、 销售预测等。
医学
临床试验、流行病学、健康状 况调查等。
社会学
社会调查、民意测验、人口统 计等。
自然科学
实验设计、质量控制、科研数 据分析等。
统计学的历史与发展
统计学的起源可以追溯到17世纪,当时欧洲的一些学者开始研究如何从数据中得出 可靠的结论。

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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
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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

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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)

《统计学基础》PPT课件1

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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

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

统计学全套课件 完整版

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(三)监督职能 监督职能是指根据统计调查和分析,及时、准 确地从总体上反映经济、社会和科技的运行状 态,并2 对其实行全面、系统的定量检查、监测 和预警,以促使国民经济按照客观规律的要求, 持续、稳定、协调地发展。 统计信息职能是保证统计咨询和监督职能有效 发挥的基础;统计咨询职能是统计信息职能的 延续和深化;统计监督职能是统计信息和咨询 职能基础上的进一步拓展,并促进统计信息和 咨询职能的优化。
(三)统计整理。统计整理是对调查资料加以科学 汇总,使之条理化、系统化的过程;
(四)统计分析。统计分析是对经济加工汇总的资 料加以比较、对比的分析研究,揭示社会经济现 象的数量特征与数量关系;
(五)统计开发。统计开发是利用统计的信息资料
第三节统计的基本范畴
一、统计涉及的基本概念 二、统计指标
一、统计涉及的基本概念
文化等现象的数量方面进行搜集、整理和分析等 工作过程的总和; 统计资料是统计工作的结果,即通过搜集、整理、 分析等工作过程所取得的各项数据和资料; 统计学:是研究搜集、整理和分析统计资料的理论 和方法的科学。统计学是统计工作经验的理论概 括,反过来它又指导统计工作的实践,统计学和 统计工作是理论与实践的关系。
能计量的属性。 数量标志是表明总体单位所具有的数量特征,即可
以计量的属性
2、标志表现 标志表现是标志特征在各单位的具体表现。
标志表现有品质标志表现和数量标志表现之分。
(三)变异和变量
1、变异
在一个总体中,不管是品质标志或是数量标志,
具体表现在所有单位都是相同的标志,则把这种标志称为不 变标志。
在一个总体中当一个标志在各个单位的具体表现有可能不同 时,这个标志便称为可变标志。
四、统计的性质
(一)统计学是一门社会科学。 (二)统计学又是一门方法论学科。 (三)统计学还是一门应用科学。

《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)

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Jacob Bernoulli (伯努利) (1654-1705) Edmond Halley (哈雷) (1656-1742) De Moivre (棣美佛) (1667-1754) Thomas Bayes (贝叶斯) (1702-1761) Leonhard Euler (欧拉) (1707-1783) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) Friedrich Gauss (高斯) (1777-1855) Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Karl Pearson (皮尔森) (1857-1936) Ronald Aylmer Fisher (费歇) (1890-1962) Jerzy Neyman (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980) William Feller (费勒)(1906-1970)
第四节 统计学的要素和指标
一.统计学的要素 二.指标及指标体系
统计学的要素
总体(Population) 根据一定目的确定的所要研究事物的总体 2. 样本(Sample) 从总体中抽取出来的部分单位组成的集合体 3. 总体单位 组成整体的各个个体
指标及指标体系
标志与指标 2. 统计指标的特点 3. 指标的分类 统计指标体系
联系 很多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的 指标与标志之间存在变换关系
统计指标的特点
同质事物的可量性 小康水平、公司绩效、满意度 量的综合性 许多个体现象的数量综合的结果 具体性

统计学精品课件 (1)

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• 常见抽样方法 • 抽样分布 • 中心极限定理的应用

常见抽样方法 1·简单随机抽样(纯随机抽样) (simple random sampling) •方法:将总体单位编成抽样框,而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。 •适用:总体规模不大;总体内部差异小
常见抽样方法 2·类型抽样(分层抽样)(stratified sampling) •方法:将总体全部单位分类,形成若干个类型组, 后从各类型中分别抽取样本单位,合成样本
设,总体有N个单位,其均值为μ,方差为σ2 2 抽取样本数n,样本均值的数学期望为E(x),样本方差为 x Ø重复抽样: E(x)= μ Ø不重复抽样: E(x)= μ σx2 =σ2 /n
x n
x 2 N n
n N 1
x2
2 N n
n N 1
注:1.对于无限总体进行不重复抽样时,可按重复抽样来 处理;2.对于有限总体,当N很大而n很小时,也可按重复 抽样处理。因为修正系数(N-n)/(N-1)都趋向于1.
二、抽样分布-样本比率的抽样分布
Ø比率:总体(样本)中具有某种属性的单位与全部单位 总数之比。 Ø例:男生(女生)人数与全班总人数之比;合格品(不 合格品)与全部产品总数之比。 Ø设,总体有N个单位,具有某种属性的单位数量为N0,具 有另一种属性的为N1 则总体比率:π =N0/N, N1/N=1-π 相应的样本比率:p=n0/n, n1/n=1-p Ø样本比率的抽样分布:在重复选取容量为n的样本时,由 样本比率的所有可能取值形成的相对频数分布。即样本比 率p的抽样分布是它所有可能取值的概率分布。 Ø当样本容量足够大,即 np>=5和n(1-p)>=5的时候,样本 比率分布近似为正态分布

《统计学教材》课件

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随机变量可以取有限个或可数个值,其分布可以用概 率质量函数描述。
连续随机变量
随机变量可以取任何实数值,其分布可以用概率密度 函数描述。
分布函数
描述随机变量取值范围的函数,用于计算随机变量在 不同区间的概率。
随机变量的数字特征
数学期望
描述随机变量取值的平均水平,计算方法为所有可能取值 的概率加权和。
偏态分布
数据分布不对称,可能偏向一侧。
峰度
描述数据分布形态的统计量,用于判断数据分布 是否平坦或尖锐。
数据的其他描述性统计指标
方差
01
描述数据离散程度的另一个统计量,是每个数据点与平均数的
差的平方的平均值。
变异系数
02
标准差与平均数的比值,用于比较不同水平的平均数的离散程
度。
四分位数
03
将数据分为四个等份,分别表示数据的低、中、高和极高水平
回归系数的解释
解释自变量与因变量之间的相关程度和方向 。
多元线性回归分析
1 2
多元线性回归模型
描述多个因变量与多个自变量之间的线性关系。
多元线性回归的假设条件
误差项独立、同方差、无多重共线性、无异方差 性等。
3
多元线性回归的应用
预测、解释变量之间的关系、控制其他变量的影 响等。
07
非参数统计方法
医学
临床试验、流行病学研究、诊 断和预后预测等。
经济学
经济数据的分析、预测和政策 制定等。
02
统计数据的收集和整理
统计数据的来源和分类
统计数据的来源
数值型数据 顺序数据
统计数据的分类 分类数据
统计数据的收集方法
调查法 观察法
实验法 推断法

《统计学》完整ppt课件

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如销售额、经济增长率等。
.
3. 数据的四个等级 定类数据 也称定名数据,这种数据只对事物的某
种属性和类别进行具体的定性描述。
例如,对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数,即计算每一 个类型的频数或频率(即比重)。
定序数据,也称序列数据,是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
.
(二)数据分类的原则
互斥原则:每一个数据只能划归到某一类型中,而 不能既是这一类,又是那一类 。 穷尽原则:所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中,没有一个数据无从归属。
(三)数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据:用文字描述的 。 如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
.
定量数据:用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值,则可称这种数据为变量。
离散型变量:数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
(一)普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点:工作量大,时间性强,需要大量人力和财力。 任务:搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料,为政府制定规划、方针政策提供依据。
方式:建立专门机构,配备专门人员调查。
利用基层单位原始记录和核算资料进行调查。
也称比率数据,是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算,而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。

统计学概论第一章统计学总论PPT课件

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总体性原则要求在统计研究中,应从总体出发,研究和描述总体现象的 规律性,而不能从个别单位出发,就事论事。
总体性原则要求在统计调查中,应全面调查研究对象,收集足够多的数 据,以反映总体的全貌和特征。
数量性
数量性:统计学的研究对象是数量特征和数量关系,通过定量分析来描述和研究现象的数量 表现和数量关系。
情况。
正态分布具有两个参数,均值和 标准差,它们决定了分布的形状
和范围。
正态分布具有一些重要的性质, 如中心极限定理和正态近似等, 这些性质在统计学中有着广泛的
应用。
二项分布
二项分布是一种离散概率分布, 描述的是在n次独立重复的伯努 利试验中成功的次数。
二项分布具有两个参数,n和p, 分别表示试验次数和每次试验 成功的概率。
统计学在社会学领域中的应用
统计学在工程领域中的应用
研究社会现象和社会问题,如人口普查、 民意调查和社会调查等,帮助政策制定者 和社会学家了解社会状况和发展趋势。
在产品设计、制造和质量控制等方面,统 计学用于优化产品设计、提高产品质量和 降低生产成本。
03 统计学的基本特征
总体性
总体性:统计学的研究对象是总体,而不是个体。总体是具有某种共同 性质的许多个体组成的集合,通过研究总体的特性,能够推断出个体特 性。
监督职能
监督职能是指统计学通过对数据的收集、整理和分析,对经 济社会发展情况进行监测和预警,及时发现存在的问题和隐 患。
统计监督具有独立性、综合性、客观性和科学性等特点,能 够为决策者提供全面、准确、及时的信息支持,促进经济社 会的健康发展。
05 统计学中的基本概念
总体与个体
总体
统计学中研究的全部数据或对象的集合,具有同质性、明确性和 有限性。

统计学1 PPT课件

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f lg x G lg ( ) n
1
百分位数(percentile)
百分位数是一种位置指标,用于描述一组观察 值在某百分位置上的水平。第百分位数以 PX表示 。 PX 是一个数,其意义是将某变量的观察值按从 小到大的顺序排列,比PX 小的观察值的个数占x% ,比 PX 大的观察值的个数占(100-x)%。 百分位数用于描述观察值序列在某百分位位置 的水平,公式为:
(四) 概率(probability)
描述随机事件发生的可能性大小的数值 称概率。
随机事件的概率P取值在0 ~1之间,P越接近1,说明某事 件发生的可能性越大;P越接近0,说明某事件发生的可能性 越小。 如果某事件的概率P=0,表示该事件不可能发生,称其为 不可能事件;如果 P=1,表示该事件必然发生,称其为必然 事件。 随机事件是可能发生也可能不发生的事件。如果某随机 事件发生的概率 P〈0.05,或 P〈0.01 表示该事件发生的可能 性很小,我们称其为小概率事件。其意义为在一次试验中不 发生事件。
数据与变量

总体和样本 随机化 统计量与参数 抽样误差 概率
(一) 变量(variable)
具有变异性的数据称为变量。
1.数值变量(numerical variable) :为连续变 量,如身高、体重、血压等。数值变量均可通过对 观察单位测量取得数值,其值一般有度量衡单位。 数值变量资料也称作计量资料。 2.分类变量(categorical variable) :可能取值 是离散的,表现为互不相容的类别。比如性别、血 型、民族、职称等。分类变量资料又称为计数资料 。分类变量有两种:无序分类变量和有序分类变量
变异系数和标准误
当两组资料单位不同或均数相差较大时,变异大小不能 直接用标准差进行比较,应计算标准差对均数的百分比,即 变异系数(coefficient of variation, 简记为CV)。 公式为: S

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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。

统计学第1章PPT课件

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统计学的目的是提供一种系统的数据处理和分析方法,帮助人们更好地理解数据和 现象,并做出科学决策。
统计学的发展历程
统计学最初起源于对政府和商 业数据的收集和分析,用于了 解国家和社会的基本情况。
随着科学技术的发展,统计学 逐渐扩展到其他领域,如生物 学、医学、心理学等。
现代统计学的发展得益于计算 机技术的进步,使得大规模数 据处理和分析成为可能。
点估计
用单个数值来表示未知参数的 估计值。例如,使用样本均值
来估计总体均值。
区间估计
提供未知参数可能落在某个区 间的估计。例如,给出总体均 值的95%置信区间。
无偏性
如果多次重复抽样,点估计的 平均值等于真实参数值,则该 点估计是无偏的。
有效性
如果点估计的方差小于或等于 其他所有无偏估计的方差,则
该点估计是有效的。
统计学的重要性
统计学是科学研究的基础工具,能够 帮助人们收集和分析数据,从而得出 科学结论。
统计学是数据驱动时代的基础学科, 能够帮助人们更好地理解和利用数据。
统计学在决策制定中发挥着重要作用, 能够帮助企业和政府做出科学决策。
02 统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
研究对象的全体集合,具 有同质性、明确性和有限 性。
饼图常用于展示数据的比例关系,如各地区销售额的占比。通过扇形的面积可以 直观地看出各类别的占比大小,便于了解数据的分布情况。
04 概率论基础
概率的基本概念
1 2
概率
描述随机事件发生的可能性大小的数量指标。
概率的取值范围
0到1之间,其中0表示事件不可能发生,1表示 事件一定会发生。
3
必然事件和不可能事件

统计学1章ppt课件

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数量标志值能够是绝对数、相对数和平均 数。绝对数又可体现为离散型变量和连续 型变量,相对数、平均数都是连续型变量。
9/27/2024
第一章 总论
17
4、变异
就是差别或差别,即标志在各总体单 位之间体现各不相同。
变异是客观存在旳,是统计旳前提, 没有变异就用不着统计了。
9/27/2024
第一章 总论
遍存在旳事实进行大量观察和综合 分析后,以得出反应总体旳数量特 征。 3、变异性:总体各单位旳特征体现存 在着差别。
9/27/2024
第一章 总论
4
四、统计学在商务和经济中旳应用
1、会计 2、财务 3、营销 4、生产 5、经济
9/27/2024
第一章 总论
5
第二节 统计学分类及研究措施
一、统计学旳学科分类
9/27/2024
第一章 总论
20
(二)统计指标旳主要分类
1、数量指标和质量指标
数量指标又称总量指标,它是反应现象 总体旳总规模、总水平及总体单位总数 旳统计指标,用绝对数表达。
质量指标是反应现象总体内部旳数量联 络或总体单位水平旳统计指标,用相对 数或平均数表达。
思索:哪个与总体单位数量直接有关。
➢ 数量标志:表白总体单位旳数量特征。
按其是否可变:
➢ 不变标志:一种总体至少要有一种不变标志, 以确保总体旳同质性。
➢ 可变标志
9/27/2024
第一章 总论
16
3、标志体现
品质标志体现只能用文字来体现,辨认类 型或名称。
数量标志体现是用数值来表达旳,阐明多 少或大小。所以,数量标志体现又称标志 值,可变旳数量标志值也称变量值。
9/27/2024
第一章 总论

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数据分析工具
预测分析
Excel内置了多种数据分析工具,如直方图 、排列图、控制图等,有助于进行数据探 索和可视化。
Excel的数据分析工具还可以进行回归分析 、时间序列分析等预测分析,帮助用户预 测未来的趋势。
SPSS在统计学中的应用
数据输入和管理
SPSS提供了强大的数据输入和管理功能,可以方便地导 入、导出各种数据格式,并进行数据清洗和整理。
公式
(y = a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b) 其中 (a_1, a_2, ..., a_n) 是自变量的系 数,(b) 是截距。
目的
通过最小化残差平方和,找 到最佳拟合平面。
非线性回归
总结词
非线性回归是用于分析非线性关系的回归模型。
公式
(y = f(x)) 其中 (f) 是一个非线性函数。
将数据按大小排序后,位于中间位置的数值 ,反映数据的分布情况。
众数
出现次数最多的数值,反映数据的普遍情况 。
标准差和方差
衡量数据离散程度的指标,反映数据的波动 情况。
数据的可视化
图表
使用图表(如柱状图、折线图 、饼图等)直观展示数据之间
的关系和变化趋势。
直方图
用直方图展示数据的分布情况 ,便于观察数据的集中和离散 程度。
统计学ppt课件
目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 描述性统计 • 推断性统计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计软件介绍
01 统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和推断的科学,旨在通过数据揭 示现象的本质和规律。
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统计学原理(第一讲)
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7.下列指标中属于质量指标的是( B )。 A、社会总产值 B、产品合格率 C、产品总成本 D、人口总数
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8.指标是说明总体特征的,标志是说明总体单位特征的, ( )。B
A、 标志和指标之间的关系是固定不变的
B、标志和指标之间的关系是可以变化的
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统计学原理(第一讲)
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5.几位学生的某门课成绩分别是67分、78分、88分、 89分、96分,“学生成绩”是(B )。
A、品质标志 B、数量标志 C、标志值 D、数量指标
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统计学原理(第一讲)
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6.在全国人口普查中(B)。 A、男性是品质标志 B、人的年龄是变量 B、人口的平均寿命是数量标志 D、全国人口是统计指标
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第一章 思考题
你是怎样理解总体和总体单位这对 概念的?你认为单独的一个企业能成为 总体吗?为什么?
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统计学原理(第一讲)
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第一章 思考题
你对“没有变异就没有统计”这句话 是怎样理解的?
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统计学原理(第一讲)
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第一章 思考题
总体、总体单位、指标、标志这些概 念之间有什么区别和联系?
统计学原理 (第一讲)
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第一章 统计总论
本章教学目的与要求:
本章的目的在于从总体上对统计学提供基本 的认识,使同学们在学习之后能对统计学的学 科性质和任务有大致的了解。
具体要求:
1.理解统计学的研究对象和研究方法。
2.掌握统计学的基本概念。
3.了解国家统计的职能。
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A、抽象的数量特征和数量关系 B、社会经济现象的规律性 C、社会经济现象的数量特征和数量关系 D、社会经济统计认识过程的规律和方法
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2.对某城市工业企业未安装设备进行普查,总体单位是 B
( )。
A.工业企业全部未安装设备 B.工业企业每一台未安装设备 C.每个工业企业的未安装设备 D.每一个工业企业
四、统计学的基本范畴 (一)统计总体与总体单位 (二)单位标志 与标志表现
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第一章 重、难点问题
(三)变异和变量
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统计学原理(第一讲)9 Nhomakorabea第一章 重、难点问题
(四)统计指标与指标体系
1.统计指标 (1)统计指标的概念 (2)统计指标和标志的区别和联系 (3)数量指标和质量指标
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第一章 学习方法
本章学习方法
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第一章 主要内容
本章主要内容
统计的含义
统计学的研究对象
统计学的研究方法
统计学的理论和方法论基础
统计学的基本范畴
统计的组织和管理
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第一章 重、难点问题
本章重难点: 一、“统计”的含义
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第一章 重、难点问题
2.统计指标体系
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第一章 小结
本章小结 一、“统计”的含义 二、统计学的研究对象 三、统计学的研究方法 四、统计学的基本范畴
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第一章 思考题
本章思考题
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三.多项选择题
1.要了解某地区的就业情况( ABE ) A、全部成年人是研究的总体 B、成年人口总数是统计指标 C、成年人口就业率是统计标志 D、反映每个人特征的职业是数量指标 E、某人职业是教师是标志表现
4.对某市工程技术人员进行普查,该市工程技术人员的
工资收入水平是数量标志。(×)
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5.社会经济统计学的研究对象是社会经济现象的数量方 面,但它在具体研究时也离不开对现象质的认识。
(√ )
6.品质标志说明总体单位的属性特征,质量指标反映现 象的相对水平或工作质量,二者都不能用数值表示。
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3.标志是说明总体单位特征的名称( C )。 A.它有品质标志值和数量标志值两类 B.品质标志具有标志值 C.数量标志具有标志值 D.品质标志和数量标志都具有标志值
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4.工业企业的设备台数、产品产值是( D)。 A.连续变量 B.离散变量 C.前者是连续变量,后者是离散变量 D、 前者是离散变量,后者是连续变量
( ×)
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7.某一职工的文化程度在标志的分类上属于品质标志, 职工的平均工资在指标的分类上属于质量指标。
(√ )
8.总体单位是标志的承担者,标志是依附于总体单位的。
(√ )
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二.单项选择题
1.社会经济统计的研究对象是(C)。
C、标志和指标都是可以用数值表示
D、 只有指标才可以用数值表示
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9.统计指标按所反映的数量特点不同可以分为数量指标 和质量指标两种。其中数量指标的表现形式是(A)。
A、绝对数 B、相对数 C、平均数 D、百分数
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10.离散变量可以( B)。 A、被无限分割,无法一一列举 B、按一定次序一一列举,通常取整数 B、连续取值,取非整数 D、用间断取值,无法一一列举
1. 统计工作
一个完整的统计工作过程包括四个阶段
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第一章 重、难点问题
2.统计资料 3.统计学 三者的关系
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第一章 重、难点问题
二、统计学的研究对象 三、统计学的研究方法
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第一章 重、难点问题
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一.判断题
1.社会经济统计的研究对象是社会经济现象总体的各个
方面。( × )
2.统计调查过程中采用的大量观察法,是指必须对研究
对象的所有单位进行调查。( × )
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3.个人的工资水平和全部职工的工资水平,都可以称为
统计指标。(×)
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