统计学案例分析 ppt
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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。
《统计学实验》课件

详细描述
描述性分析是对数据进行初步分析的方法,包括计算数据的频数、均值、中位数、众数、标准差等统计量,以及 制作直方图、箱线图、折线图等图表来展示数据特征。通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和趋 势等。
03
实验数据分析方法
参数估计与假设检验
参数估计
通过样本数据对总体参数进行估计, 如使用均值、中位数、众数等统计量 来估计总体均值、中位数、众数等。
掌握统计学基本原理和方法
通过实验操作,深入理解统计学的基 本概念、原理和方法,为后续学习和 应用打下坚实基础。
培养数据分析思维
实验过程中,培养了独立思考和解决 问题的能力,提高了数据分析思维和 逻辑推理能力。
提升软件操作技能
熟练使用统计软件进行数据处理和分 析,提高工作效率和准确性。
增强团队合作意识
总结词
通过实际调查数据的分析,掌 握描述性统计和推断性统计的 基本方法。
数据清洗与整理
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、异常值剔除等。
推断性统计分析
运用t检验、方差分析等方法, 对数据进行分析和推断。
案例二:金融数据的预测分析
总结词
利用金融数据,掌握时间序列分析和回归分 析的方法。
数据选取与预处理
描述性统计
数据收集、整理、图表展示
概率论基础
概率、随机变量、期望与方差 等
参数估计与假设检验
点估计、区间估计、假设检验 等
相关分析与回归分析
简单相关、多元相关、线性回 归等
实验要求与注意事项
01
实验前需预习相关理论知识
02 实验过程中需认真操作,记录数据和分析 结果
03
实验后需撰写实验报告,总结实验过程和 结果
描述性分析是对数据进行初步分析的方法,包括计算数据的频数、均值、中位数、众数、标准差等统计量,以及 制作直方图、箱线图、折线图等图表来展示数据特征。通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和趋 势等。
03
实验数据分析方法
参数估计与假设检验
参数估计
通过样本数据对总体参数进行估计, 如使用均值、中位数、众数等统计量 来估计总体均值、中位数、众数等。
掌握统计学基本原理和方法
通过实验操作,深入理解统计学的基 本概念、原理和方法,为后续学习和 应用打下坚实基础。
培养数据分析思维
实验过程中,培养了独立思考和解决 问题的能力,提高了数据分析思维和 逻辑推理能力。
提升软件操作技能
熟练使用统计软件进行数据处理和分 析,提高工作效率和准确性。
增强团队合作意识
总结词
通过实际调查数据的分析,掌 握描述性统计和推断性统计的 基本方法。
数据清洗与整理
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、异常值剔除等。
推断性统计分析
运用t检验、方差分析等方法, 对数据进行分析和推断。
案例二:金融数据的预测分析
总结词
利用金融数据,掌握时间序列分析和回归分 析的方法。
数据选取与预处理
描述性统计
数据收集、整理、图表展示
概率论基础
概率、随机变量、期望与方差 等
参数估计与假设检验
点估计、区间估计、假设检验 等
相关分析与回归分析
简单相关、多元相关、线性回 归等
实验要求与注意事项
01
实验前需预习相关理论知识
02 实验过程中需认真操作,记录数据和分析 结果
03
实验后需撰写实验报告,总结实验过程和 结果
《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。
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。
第七版卫生统计学课后案例讨论PPT课件

n甲 n乙 2
•
t=
X甲 X乙 S2 c
1 1 n乙 n甲
= 3.835
3、确定P值,作统计推断 经查表得P<0.05,故两组总体均值之间有 差别
案例四(6-2) P123
某研究者检测了8例肺结核及8例结核性 胸膜炎的血沉(1小时)值,以表6-6给出资 料,采用两独立样本比较的t检验,结果为 t=4.260,自由度为14,P=0.001,拒接Ho, 差异有统计学意义,你认为正确吗?
思路一:对该资料分析使用多个样本均数
的两两比较法, 即1.高脂饮食组与高脂+A组(25ug/100g) 2.高脂饮食组与高脂+A组(50ug/100g) 3.高脂+A组(25ug/100g)与高脂+A组 (50ug/100g) 分别进行比较。
思路二:对该资料的进行数据转换,例如:
对数变换、平万根变换以及平方根反正弦变 换等方式使其变换成具有齐行的数据,之后 可直接进行方差分析
案例七 (7-2) P142
对该资料进行分析,可以得出该资 料属于计量资料,该统计学设计属于 完全随机设计资料,并使用方差分析 法进行了统计分析。
• • • •
方差分析适用条件: 1.各样本是来自正态分布的总体 2.两个样本是相互独立的随机样本 3.样本均数所在总体方差具有齐性
2 • 故我们首先因对资料进行方差齐性的
1、方差的齐性检验
甲组
X甲 2 S 甲= n 1
X甲
=5.36
X 2
=2.885
乙组
X乙 =8.16 S2乙= X
乙
X乙 2
n乙 1
= 2.447
F= 齐性
•
t=
X甲 X乙 S2 c
1 1 n乙 n甲
= 3.835
3、确定P值,作统计推断 经查表得P<0.05,故两组总体均值之间有 差别
案例四(6-2) P123
某研究者检测了8例肺结核及8例结核性 胸膜炎的血沉(1小时)值,以表6-6给出资 料,采用两独立样本比较的t检验,结果为 t=4.260,自由度为14,P=0.001,拒接Ho, 差异有统计学意义,你认为正确吗?
思路一:对该资料分析使用多个样本均数
的两两比较法, 即1.高脂饮食组与高脂+A组(25ug/100g) 2.高脂饮食组与高脂+A组(50ug/100g) 3.高脂+A组(25ug/100g)与高脂+A组 (50ug/100g) 分别进行比较。
思路二:对该资料的进行数据转换,例如:
对数变换、平万根变换以及平方根反正弦变 换等方式使其变换成具有齐行的数据,之后 可直接进行方差分析
案例七 (7-2) P142
对该资料进行分析,可以得出该资 料属于计量资料,该统计学设计属于 完全随机设计资料,并使用方差分析 法进行了统计分析。
• • • •
方差分析适用条件: 1.各样本是来自正态分布的总体 2.两个样本是相互独立的随机样本 3.样本均数所在总体方差具有齐性
2 • 故我们首先因对资料进行方差齐性的
1、方差的齐性检验
甲组
X甲 2 S 甲= n 1
X甲
=5.36
X 2
=2.885
乙组
X乙 =8.16 S2乙= X
乙
X乙 2
n乙 1
= 2.447
F= 齐性
统计学课件第六章抽样调查PPT课件

特点
每个样本被选中的机会都 相等,样本的代表性相对 较好。
分层抽样
定义
先将总体按一定标准分成 若干层次或群,然后从各 层或群中按随机原则抽取 样本。
方法
分类抽样、比例抽样、类 型抽样。
特点
能够提高样本的代表性, 降低误差,减少资源浪费。
系统抽样
定义
先将总体中的所有个体按某种顺序排列,然后按 照固定的间隔或系统选取样本。
改进抽样方法
采用更科学的抽样方法和技术,如分层抽样、系统抽样等,以提 高样本的代表性。
提高样本代表性
在抽样过程中尽量减少非随机误差,如无回答、不完整数据等, 以提高样本对总体的代表性。
05 抽样调查的组织与实施
抽样调查的设计
确定调查目的
明确调查的目标和意图,为后 续的抽样设计提供指导。
确定调查对象
合理安排问题的顺序、布局和格式,以提高 问卷的易用性和回答率。
确定调查方式
选择合适的调查方式,如自填式、面访式等, 并确定数据收集的途径。
测试与修正
对问卷进行测试和修正,确保问卷的准确性 和可靠性。
调查的实施与质量控制
培训调查员
对调查员进行培训,确保他们了解调 查目的、问卷内容、调查方法等。
现场实施
将总体分成若干个群集或组,然后从每个 群集或组中抽取一定数量的样本,也称为 簇抽样或组抽样。
抽样调查的应用场景
01
02
03
04
市场调查
通过对目标市场的部分消费者 进行调查,了解市场需求、消 费者行为和产品反馈等信息。
社会调查
通过对一定范围内的社会成员 进行调查,了解社会现象、人 口状况和社会问题等信息。
统计学课件第六章抽样调查ppt课 件
统计学ppt(全)_图文

统计学ppt(全)_图文.ppt
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》……
女
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 。
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》……
女
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》教学课件 第二章 统计数据收集、整理与呈现

全面调查 非全面调查
普查、统计报表制度、抽 样调查、重点调查和典型 调查等是常见的统计调查 方式,其中普查即全面调 查,其余的为非全面调查。
1.普查 普查是根据特定研究目的而专门组织的一次性的全 面调查,以收集研究对象的全面资料。
目前,我国组织实施的普查主要包括人口普查、经济普查和 农业普查三种。
缺然点后:通过典细型致单分析位典的型选单位取以受认人识总为成功经验、找出失败 现(一3)定突的出倾选典向式性。,突出且选典典型式是调指查选结择总体教中训的或先观进察单新位生、事后物进的单情位况或。新生事 果物不作宜为典用型以单推位,算进全行面深入数细据致。的调查。
2.报告法
3.采访法
又称凭证法,指要求调查 由调查人员对被调查者进
对象以原始记录、台帐和 行采访,根据被调查者的
核算资料为依据,向有关 答复来收集数据的方法,
单位提供统计资料的方法。 包括面谈访问、电话访问、
邮寄访问 和网络访问等。
4.登记法 指当事人根据有关法制法规规定,在开展某些活动或 发生某事时,主动到有关机构进行登记,填写有关表 格,提供有关统计信息。
④滚雪球抽样。是一种针对稀疏总体进行的抽样调查,抽选样本时 先找到几个符合条件的调查单位,然后通过这些调查单位找到更多 符合条件的调查单位,以此类推,样本如同滚雪球般由小变大,直 至达到要求的样本数为止。
⑤流动总体抽样。流动总体抽样是采用“捕获—放回—再捕获”的方式 来估计总体。
4.重点调查
重点调查也是一种非全面调查,是对数据收集对象总体 中的部分重点单位进行观测的统计调查方式。
频数(人) 频数(%)
30岁以下
39.3
30-40岁
37.9
40-50岁
统计分析方法PPT课件

05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具,可以 进行求和、平均值、中位数、标准差 等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户 对大量数据进行分组、汇总、筛选和 聚合,从而发现数据背后的规律和趋 势。
Excel的图表功能强大,可以制作各种 类型的图表,如柱状图、折线图、饼 图等,用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法(如层次聚类、K-means聚类等)进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法,用于研究随时间变化的数据序列,并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性,因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包 括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势,并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总 体特征的一种方法。例如,通过样本均值 和标准差来估计总体均值和标准差,通过 样本比例来估计总体比例。这种方法的前 提是样本数据能够代表总体数据,因此需 要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法,揭示数据内在结构和 关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的 应用,如经济学、市场营销、医 学等。
02
任务六统计分析指数分析法ppt课件

分任务一 认识指数
• 导入案例
某商场商品销售资料
商品 计量
销售量
销售价格(元)
名称 单位 基期q0 报告期q1 基期p0 报告期p1
甲 公斤 5000 6000
230
250
问题: 1.甲商品销售量报告期与基期比较是增加还是减少?增减了多少? 2.甲商品销售价格报告期与基期比较是上升还是下降?升降了多少?
合计 217 260.3 269
Kq
q1 p1 ; q0 p1
q1 p1
q0 p1
该指数由德国统计学家派许提出,称为派氏公式,也叫报告 期加权综合指数公式。
任务六 统计分析——指数分析法
一、数量指标综合指数的编制 (以商品销售量总指数为例)
(二)固定同度量因素(p)时期, 排除其变化的影响。
Kp
q1 p1 q1 p0
= 260.3 100%=96.77%; 269
q1 p1
q1 p0 8.(7 万元)
推而广之,凡是编制质量指标综合指数,应选择数量指标充当同 度量因素,数量指标应固定在报告期。
分任务三 编制平均指数
6.3 平均指数的编制
某商场商品销售资料
销售量个体指数% 价格个体指数%
二、质量指标综合指数的编制 (以商品销售价格总指数为例)
(二)固定同度量因素(q)时期, 排除其变化的影响。 3.固定在其它时期(qn)
某商场商品销售资料
商品 名称
甲
销售额(万元) q0p0 q1p1 q1p0 115 150 138
乙 12 14.3 11
丙 90 96 120
合计 217 260.3 269
指数、商品销售价格总指数、上证综指、深证成指数
• 导入案例
某商场商品销售资料
商品 计量
销售量
销售价格(元)
名称 单位 基期q0 报告期q1 基期p0 报告期p1
甲 公斤 5000 6000
230
250
问题: 1.甲商品销售量报告期与基期比较是增加还是减少?增减了多少? 2.甲商品销售价格报告期与基期比较是上升还是下降?升降了多少?
合计 217 260.3 269
Kq
q1 p1 ; q0 p1
q1 p1
q0 p1
该指数由德国统计学家派许提出,称为派氏公式,也叫报告 期加权综合指数公式。
任务六 统计分析——指数分析法
一、数量指标综合指数的编制 (以商品销售量总指数为例)
(二)固定同度量因素(p)时期, 排除其变化的影响。
Kp
q1 p1 q1 p0
= 260.3 100%=96.77%; 269
q1 p1
q1 p0 8.(7 万元)
推而广之,凡是编制质量指标综合指数,应选择数量指标充当同 度量因素,数量指标应固定在报告期。
分任务三 编制平均指数
6.3 平均指数的编制
某商场商品销售资料
销售量个体指数% 价格个体指数%
二、质量指标综合指数的编制 (以商品销售价格总指数为例)
(二)固定同度量因素(q)时期, 排除其变化的影响。 3.固定在其它时期(qn)
某商场商品销售资料
商品 名称
甲
销售额(万元) q0p0 q1p1 q1p0 115 150 138
乙 12 14.3 11
丙 90 96 120
合计 217 260.3 269
指数、商品销售价格总指数、上证综指、深证成指数
统计学课件动态相对数时间序列分析

不规则波动
时间序列中无法预测的随机波 动。
时间序列分析的方法与步骤
收集数据
收集具有时间顺序的数据,确保数据的准确 性和完整性。
数据预处理
对数据进行清洗、整理和转换,使其满足分析 要求。
描述性分析
对数据进行描述性统计,如均值、方差、中位数 等,以初步了解数据分布和变化规律。
趋势分析
通过图表或数学方法分析数据随时间变化的趋势, 如线性回归、指数平滑等。
优点
能够直观地反映现象在不同时间点上的变化情况,便于比较和评估。能够消除不同时间点上规模大小的影响,突 出变化趋势。计算方法简单易懂,易于操作。
缺点
容易受到数据波动的影响,导致结果不稳定。无法反映现象的绝对水平,只能反映相对变化情况。计算过程中可 能存在数据失真和误差问题。
02 时间序列分析基础
时间序列的定义与分类
根据预测结果和实际需求,制定相应的决策方案,如投资决策、市场预测、政策制定等,以提高决策 的科学性和准确性。
04 动态相对数时间序列分析案例
案例一
总结词
销售额的波动性
详细描述
通过分析某公司销售额的动态相对数时间序列,可以观 察到销售额随时间的变化趋势,了解其波动性。例如, 是否存在季节性波动、周期性变化等。
通过机器学习算法的应用,可以进一 步提高动态相对数时间序列分析的自 动化和智能化水平,减少人工干预和 误差。
可视化与交互性
通过可视化技术和交互性设计,可以 更加直观地展示动态相对数时间序列 分析的结果,便于用户理解和使用。
THANKS 感谢观看
通过时间序列分析,可以对市场情绪进行评估。例如, 当市场情绪高涨时,股价通常会上涨;当市场情绪低迷 时,股价则可能下跌。
时间序列中无法预测的随机波 动。
时间序列分析的方法与步骤
收集数据
收集具有时间顺序的数据,确保数据的准确 性和完整性。
数据预处理
对数据进行清洗、整理和转换,使其满足分析 要求。
描述性分析
对数据进行描述性统计,如均值、方差、中位数 等,以初步了解数据分布和变化规律。
趋势分析
通过图表或数学方法分析数据随时间变化的趋势, 如线性回归、指数平滑等。
优点
能够直观地反映现象在不同时间点上的变化情况,便于比较和评估。能够消除不同时间点上规模大小的影响,突 出变化趋势。计算方法简单易懂,易于操作。
缺点
容易受到数据波动的影响,导致结果不稳定。无法反映现象的绝对水平,只能反映相对变化情况。计算过程中可 能存在数据失真和误差问题。
02 时间序列分析基础
时间序列的定义与分类
根据预测结果和实际需求,制定相应的决策方案,如投资决策、市场预测、政策制定等,以提高决策 的科学性和准确性。
04 动态相对数时间序列分析案例
案例一
总结词
销售额的波动性
详细描述
通过分析某公司销售额的动态相对数时间序列,可以观 察到销售额随时间的变化趋势,了解其波动性。例如, 是否存在季节性波动、周期性变化等。
通过机器学习算法的应用,可以进一 步提高动态相对数时间序列分析的自 动化和智能化水平,减少人工干预和 误差。
可视化与交互性
通过可视化技术和交互性设计,可以 更加直观地展示动态相对数时间序列 分析的结果,便于用户理解和使用。
THANKS 感谢观看
通过时间序列分析,可以对市场情绪进行评估。例如, 当市场情绪高涨时,股价通常会上涨;当市场情绪低迷 时,股价则可能下跌。
定量资料案例分析 (统计)

案例1 欲了解某年某市正常成年男性的平均血铅含量,有研究者随机调查了当 。 年该市200名正常成年男性的血铅含量。将所获血铅值整理成频率分布表,据此 认为该地正常成年男性血铅值资料不服从正态分布,应先对数据进行对数变换, 再用式 X 1.96S X 来估计当年正常成年男性平均血铅含量的95%置信区间。 表1 某年某市200名正常成人血铅含量(μg/L)分布 频率(%) 组段 频数 40~ 25 12.5 80~ 32 16.0 120~ 36 18.0 160~ 30 15.0 200~ 25 12.5 240~ 22 11.0 280~ 11 5.5 320~ 8 4.0 360~ 4 2.0 400~ 4 2.0 440~ 1 0.5 480~ 1 0.5 520~560 1 0.5 合计 200 100.0
t=4.78,查表可得,P=0.001,治疗前后血红蛋白 差别有统计学意义,治疗后高于治疗前。
t=(d –0)/(Sd/ √ n) n=9 d =34.5g/l v=8
Sd=21.67g/l
案例四
研究2种单味中药对小鼠细胞免疫功能的影响,并设一个空白对 照组,将30只小鼠随机分为3组,每组10只,雌雄各半,用药15 天后,测定E-玫瑰结形成率(%),结果如下。
案例五
• 某研究所研制了3个降血脂中药复方制剂,现拟对 3个复方与标准降脂药(安妥明)的疗效进行比较, 取品种相同,健康的雄性家兔16只,按其体重大 小分为4个组,各组动物均饲以同样高脂饮食,并 每日分别灌以不同药物,第45天处死动物,观察 冠状动脉硬化斑块面积,见下表。研究者用完全 随机设计资料的方差分析对资料进行了假设检验, F=56.952,P=0.000,故认为3个降血脂中药复方制 剂疗效不全相同。
统计学方差分析ppt课件

水平
水平指因素的具体表现,如销售的 四种方式就是因素的不同取值等级。有 时水平是人为划分的,比如质量被评定 为好、中、差。
单元
单元指因素水平之间的组合。如销 售方式一下有五种不同的销售业绩,就 是五个单元。方差分析要求的方差齐就 是指的各个单元间的方差齐性。
元素
元素指用于测量因变量的最小单 位。一个单元里可以只有一个元素, 也可以有多个元素。
均衡
如果一个试验设计中任一因素各水 平在所有单元格中出现的次数相同,且 每个单元格内的元素数相同,则称该试 验是为均衡,否则,就被称为不均衡。 不均衡试验中获得的数据在分析时较为 复杂。
交互作用
如果一个因素的效应大小在另一 个因素不同水平下明显不同,则称为 两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时,单纯研究某个因素的作用是 没有意义的,必须分另一个因素的不 同水平研究该因素的作用大小。如果 所有单元格内都至多只有一个元素, 则交互作用无法测出。
地点一 地点二 地点三 地点四 地点五
方式一
77
86
81
88
83
方式二
95
92
78
96
89
方式三
71
76
68
81
74
方式四
80
84
79
70
82
【解】设这四种方式的销售量的均值分别用 1•, 2•, 3•, 4• 表示,四 个销售地点的平均销售量用 •1, •2, •3, •4 表示;则要检验的假设为
例题
Excel操作
构造F统计量
判断与结论
例题
Excel操作
方差分析概述
因素和水平
单元和元素
均衡
交互作用
spss统计分析实例分析PPT课件

• 操作步骤:
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
第29页/共89页
标准正态评分值,并以变量形式存入数据文件中,以便后续分析时应用。
在多元统计分析中,对均值差异较大的变量,采 用变量标准化后的数据进行分析,可以消除均值 差异带来的影响。
第31页/共89页
第11页/共89页
SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率,进入频 率对话框
第12页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口,再点击统计 量,进行设置,完 成后点继续返回
第13页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置,完成后点继续返回,最后点确定
• 峰度:描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时,峰度值等于0;峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭,为尖峰分布;峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2,5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
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标准正态评分值,并以变量形式存入数据文件中,以便后续分析时应用。
在多元统计分析中,对均值差异较大的变量,采 用变量标准化后的数据进行分析,可以消除均值 差异带来的影响。
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SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率,进入频 率对话框
第12页/共89页
SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口,再点击统计 量,进行设置,完 成后点继续返回
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置,完成后点继续返回,最后点确定
• 峰度:描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时,峰度值等于0;峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭,为尖峰分布;峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2,5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
统计应用案例——报童模型

*
Q* 1200 0.65130 1,285
从A-1看出, 对于面积=0.74, z=0.65 。因此
f(x)
面积=0.74
130
1200
Q*
需求量, X
9
O’Neill’s Hammer 3/2 wetsuit
Hammer 3/2 timeline and economics
Forecasts and actual demand for surf wet-suits from the previous season
Empirical distribution of forecast accuracy
Product description JR ZEN FL 3/2 EPIC 5/3 W/HD JR ZEN 3/2 WMS ZEN-ZIP 4/3 HEATWAVE 3/2 JR EPIC 3/2 WMS ZEN 3/2 ZEN-ZIP 5/4/3 W/HOOD WMS EPIC 5/3 W/HD EVO 3/2 JR EPIC 4/3 WMS EPIC 2MM FULL HEATWAVE 4/3 ZEN 4/3 EVO 4/3 ZEN FL 3/2 HEAT 4/3 ZEN-ZIP 2MM FULL HEAT 3/2 WMS EPIC 3/2 WMS ELITE 3/2 ZEN-ZIP 3/2 ZEN 2MM S/S FULL EPIC 2MM S/S FULL EPIC 4/3 WMS EPIC 4/3 JR HAMMER 3/2 HAMMER 3/2 HAMMER S/S FULL EPIC 3/2 ZEN 3/2 Forecast 90 120 140 170 170 180 180 270 320 380 380 390 430 430 440 450 460 470 500 610 650 660 680 740 1020 1060 1220 1300 1490 2190 3190 Actual demand 140 83 143 163 212 175 195 317 369 587 571 311 274 239 623 365 450 116 635 830 364 788 453 607 732 1552 721 1696 1832 3504 1195 Error* A/F Ratio** -50 1.56 37 0.69 -3 1.02 7 0.96 -42 1.25 5 0.97 100% -15 1.08 -47 1.17 90% -49 1.15 80% -207 1.54 70% -191 1.50 60% 79 0.80 50% 156 0.64 40% 191 0.56 -183 1.42 30% 85 0.81 20% 10 0.98 10% 354 0.25 0% -135 1.27 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 -220 1.36 0.00 286 0.56 A/F ratio -128 1.19 Empirical distribution function for the historical A/F ratios. 227 0.67 133 0.82 288 0.72 -492 1.46 499 0.59 -396 1.30 -342 1.23 -1314 1.60 1995 0.37
Q* 1200 0.65130 1,285
从A-1看出, 对于面积=0.74, z=0.65 。因此
f(x)
面积=0.74
130
1200
Q*
需求量, X
9
O’Neill’s Hammer 3/2 wetsuit
Hammer 3/2 timeline and economics
Forecasts and actual demand for surf wet-suits from the previous season
Empirical distribution of forecast accuracy
Product description JR ZEN FL 3/2 EPIC 5/3 W/HD JR ZEN 3/2 WMS ZEN-ZIP 4/3 HEATWAVE 3/2 JR EPIC 3/2 WMS ZEN 3/2 ZEN-ZIP 5/4/3 W/HOOD WMS EPIC 5/3 W/HD EVO 3/2 JR EPIC 4/3 WMS EPIC 2MM FULL HEATWAVE 4/3 ZEN 4/3 EVO 4/3 ZEN FL 3/2 HEAT 4/3 ZEN-ZIP 2MM FULL HEAT 3/2 WMS EPIC 3/2 WMS ELITE 3/2 ZEN-ZIP 3/2 ZEN 2MM S/S FULL EPIC 2MM S/S FULL EPIC 4/3 WMS EPIC 4/3 JR HAMMER 3/2 HAMMER 3/2 HAMMER S/S FULL EPIC 3/2 ZEN 3/2 Forecast 90 120 140 170 170 180 180 270 320 380 380 390 430 430 440 450 460 470 500 610 650 660 680 740 1020 1060 1220 1300 1490 2190 3190 Actual demand 140 83 143 163 212 175 195 317 369 587 571 311 274 239 623 365 450 116 635 830 364 788 453 607 732 1552 721 1696 1832 3504 1195 Error* A/F Ratio** -50 1.56 37 0.69 -3 1.02 7 0.96 -42 1.25 5 0.97 100% -15 1.08 -47 1.17 90% -49 1.15 80% -207 1.54 70% -191 1.50 60% 79 0.80 50% 156 0.64 40% 191 0.56 -183 1.42 30% 85 0.81 20% 10 0.98 10% 354 0.25 0% -135 1.27 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 -220 1.36 0.00 286 0.56 A/F ratio -128 1.19 Empirical distribution function for the historical A/F ratios. 227 0.67 133 0.82 288 0.72 -492 1.46 499 0.59 -396 1.30 -342 1.23 -1314 1.60 1995 0.37
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概概念念 汇汇总总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
1.极差(range,R):即全距。粗略。适用于任何分布。
2.四分位数间距(quartile,Q):一组观察值按大小排序后,分成四个数目相等的段落,每个段落观察
值的数目占总例数的25%。去掉两端含有极端数值的25%,取中间的50%的观察值的数据范围即为~。 越大则数据变异越大。适用于偏态分布。
61.3
81.5
X
X
n
=1699/238=7.14(μmol∕kg)
89.1
标准差为
95.8
98.3 98.7
S S2
(X-X)2
n-1
261.4923.32(μmol∕kg) 238-1
因此该研究着认为该企业工人发汞的平均
98.7
水平和变异程度为(7.14﹢/﹣3.23)
100
μmol∕kg
你认为这样统计描述恰当么?为什么?
n
2、加权均数:X f X
n
3、几何均数:Glg1
lg X n
2.中位数(median):观察值按照从小到大排列时,居中心位置的数值。
适用于1、分布明显成偏态时,2、频数分布的一端或两端无确切数值时。不便于统计计算。
Pj LM(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。
3.百分位数(percentile):Px。在一组中找到这样一个数值P,全部观察值的x%小于P。P75
、P25描述资料离散程度。 PXLx( nxfx % fL) i
4.众数:一组观察值中,出现频率最高的那个观察值。若为分组资料,则为频率最高组的组中值。适用
于大样本,但粗糙。
5 1.2 离散程度的统计描述
1
封面 封底
案例 分析
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
统计学
案例分析
2
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
目录页
Contents Page
概念汇总
案例讨论四
案例讨论一
案例讨论三
案例讨论二
*
3
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
过渡页
Transition Page
概念汇总
案例讨论四
案例讨论一
案例讨论三
案例讨论二
*
4
1.1集中趋势的统计描述
概概念念 汇汇总总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
1.均数(average):
适用:对称分布或偏度不大的资料,尤其适合正态分布。
1、算术均数(mean):X X
因此通过统计描述类型的选择,中位数与四分位数间距更适合于描 述变量值的平均水平与变异程度。
P50LM ( 0.5nfM fL) i Q=P75 - P25
9
概念 案案例例讨 案例讨 案例讨 案例讨 汇总 论论一一 论二 论三 论四
综上所述:
P50LM ( 0.5nfM fL) i=5.5+2/60(238*50%-86)=6.6(μmol∕kg)
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
过渡页
ition Page
概念汇总
案例讨论四
案例讨论一
案例讨论三
案例讨论二
*
7
概念 案案例例讨 案例讨 案例讨 案例讨 汇总 论论一一 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
19.5~21.5
20.5
合计
—
人数f
20 66 60 48 18 16 6 1 0
3
238
率可发 能生 发某 生事 某件 事的 件 单观 的 数 位察 观 总单 *察 1数0位 % 0
发病率 同期观内察可期能内发新生发 平 该病 均 病的 人 的例 *数 K数
Q=P75 - P25=8.85-4.70=4.15(μmol∕kg)
10
概念 汇总
案例讨 案例讨 案例讨 案例讨 论一 论二 论三 论四
过渡页
Transition Page
概念汇总
案例讨论四
案例讨论一
案例讨论三
案例讨论二
*
11
概念 汇总
案例讨 案案例例讨 案例讨 案例讨 论一 论论二二 论三 论四
发病率(%)
发病人数
发病率(%)
发病人数 合计
干部
21
60
9
25.7
5
14.3
35
工人
12
70.6
4
23.5
1
5.9
17
合计
33
63.5
3
25
6
11.5
52
12
概念 汇总
案例讨 案案例例讨 案例讨 案例讨 论一 论论二二 论三 论四
构成比 各 某组 组成 成部 部分 分的 的观 观数 数 察 察*1单 单00% 位 位
案例讨论二 某单位1993年对1191名全体职工进行冠心病普查,按职业年龄分组统计,结果见下表,作 者认为:该单位干部、工人的冠心病发病率均随年龄的增加而下降,发病率高峰都在40-50岁这一组,这 与其他资料的结果不符。你同意上述分析么?请说明理由
职业
40~
50~
60~70
发病人数
发病率(%)
发病人数
频率(%)
8.4 27.7 25.2 20.2 7.6 6.7 2.5 0.4
0
1.3
100
累计频数
20 86 146 194 212 228 234 235 235
238
—
累计频率(%) 为描述该企业工人发汞含量的平均水平和
变异程度,某研究者采用算术平均数和标
8.4
准差两个统计指标。
36.1
按照频率表法计算算术均数为
Q=P75 - P25
4.方差(variance):
样本方差 S2 SS(X-X) 2
n-1
总体方差 S2 SS(X-X) 2
N
5.标准差(standard deviations):
适用于近似正态分布。
S S2 SS
p.s.1、可用于合并资料的直接计算
2、与均数结合可以完整概括一个正态分布。
6
—
x
8
概念 案案例例讨 案例讨 案例讨 案例讨 汇总 论论一一 论二 论三 论四
经案例分析可知该发汞结果测定为偏态分布,因为均数(average) 适用于对称分布或偏度不大的资料,尤其适合正态分布。标准差( standard deviations)同样适用于近似正态分布。所以不能选用均数与标 准差来计算该企业法功的平均水平与变异程度。