应用统计学-01 PPT课件
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统计学ppt课件
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。
统计学原理(经典)课件PPT课件
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。
统计学完整全套PPT课件
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。
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。
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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。
应用统计学—第1章 统计学与统计数据
2.指标：是反映总体数量特征的概念及其数值。
一项完整的统计指标由总体范围、时间、地点、指标数 值和数值单位等构成。
(1)统计指标的特征:1)是一定社会经济范畴的具体表 现；2)具有可量性；3)具有综合性 例如：在2007年西南大学本科教学评估中，我们可以
查阅到资源环境学院一系列的指标。如学院拥有一级 学科农业资源利用博士点1个，农业部研究基地1个， 农业部研究室4个，省部级重点学科4个，博士学位授 予点5个，硕士学位授予点12个。现有在职教职工 105人（具有博士学位的47人），其中博士生导师18 人，硕士生导师53人，教授21人，副教授31人。这 些指标从某一侧面反映了资源环境学院的教学水平的 数量特征。
第1章 统计学与统计数据
1.1 1.2 统计学的基本原理与内容 统计数据的来源与类型
1.1 统计学的基本原理与内容
1.1.1统计与统计学 1.统计的含义： 就是人们认识客观世界总体数量 变动关系和变动规律的活动的总称，是人们 认识客观 世界的一种有力工具。
指标设计 重要内容
(1)统计工作：统计设计、统计调查、统计整理、
收集数据 分析数据 整理数据 解释数据
图1.1 统计研究的过程
(2)统计学的分类 根据统计学的方法的构成，可以将统计学分为 1) 描述统计学: 研究如何取得反映客观现象的数据， 并以图表的形式对所收集的数据进行加工处理和显 示，进而通过综合、概括与分析，得出反映客观现 象的规律性特征。 描述统计学属于初等统计学。 2) 推断统计学: 研究如何根据样本信息来推断总体的 特征，所应用的知识主要是概率论与数理统计，属 于较高级的统计学。 描述统计学用的是总体数据，而推断统计学则往往 用样本数据。推断统计学是统计学的核心内容。
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
统计学ppt课件
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
统计学ppt课件
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。
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
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）
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）
第9章 统计决策 《应用统计学》PPT课件
可选方案
P1
自然状态分类
P2
P3
P4
A1
-36
98
131
160
A2
-23
64
162
210
A3
-15
33
73
110
三、等可能性准则决策
等可能性准则决策是指决策者在决策时对客观情况 持同等态度的一种准则。这个方法是19世纪数学家拉普 拉斯提出来的，故亦称拉普拉斯决策法。
计算公式为
E(Ai )
1 n
三
要
素
备选方案
二、统计决策的分类
按照决策目标数量分类
单目标决策
多目标决策
三、统计决策的分类
根
据
确定型决策
自
然
状
风险型决策
态
的
类
不确定型决策
型
四、统计决策的过程
统计决策过程一般包括以下基本步骤 ： 明确目标
拟定行动方案 并列出未来可能的状态 估计各可能状态出现的概率 估算各个行动方案在不同可能状况下的损益值 应用给定 i
Q(ai , j) aij
V*
m in i
mjax{aij
}
第三节 风险型决策
风险型决策是指在进行决策时未来各种状态的发生具有不 确定性，可以视为随机事件，但根据以往的经验又有若干信 息可以用来确定这些状态可能发生的概率，决策者可根据各 个状态发生的概率进行决策。由于决策者不论选择哪个方案 都要承担一定的风险，所以这种决策称为风险型决策。
第二节 不确定型决策
一、极端准则决策
乐观准则决策
在决策时，决策者对客观情况持有一种乐观态度的准则，也称之 为最大收益准则。它假定决策对象未来的情形是最理想的状态占优势
应用统计学：回归分析PPT课件
03
使用方法
通过菜单和对话框选择分析方法，导入数据，设置参数，运行分析并查
看结果。
Stata软件介绍
适用范围
Stata（Statistical Data Analysis） 是一款适用于各种统计分析和数 据管理的软件，尤其适用于回归 分析。
特点
功能强大、命令语言简洁，支持多 种数据管理操作，提供多种统计分 析方法，结果输出详细且可视化效 果好。
使用方法
通过命令行输入分析命令，导入数 据，设置参数，运行分析并查看结 果。
R软件介绍
适用范围
R（Software for Statistical Computing）是一款开源的统 计软件，适用于各种统计分析，
包括回归分析。
特点
功能强大、社区活跃、可扩展性 强，支持多种编程语言和数据可 视化工具，提供丰富的统计函数
分层回归分析的基本思想是将多个自变量分为若干个层次，每个层次内 部的自变量之间存在较强的相关性，而不同层次的自变量之间相关性较
弱。
分层回归分析在生态学、社会学、医学等领域有广泛应用，例如研究不 同层次的人口特征对健康状况的影响、研究不同层次的社会经济因素对 犯罪率的影响等。
主成分回归分析
主成分回归分析的基本思想是将多个自变量进行主成 分分析，得到少数几个主成分，这些主成分能够反映 原始数据的大部分变异，然后利用这些主成分进行回 归分析。
线性回归模型
线性回归模型是回归分析中最常用的一种模型，其形式为 (Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ldots + beta_pX_p + epsilon)。
其中 (Y) 是因变量，(X_1, X_2, ldots, X_p) 是自变量，(beta_0, beta_1, ldots, beta_p) 是回归系数，(epsilon) 是误差项。
现代统计分析方法与应用第1章：绪论PPT课件
统计学在生物学和医学领域的 应用包括临床试验设计、生物
信息学数据分析等。
02 统计学的基本概念
总体与样本
总体
研究对象的全体，通常由 所研究对象的个体组成， 如某地区全部人口。
样本
从总体中随机抽取的一部 分个体，用于推断总体的 性质。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
变量与数据
变量
变化趋势等。
多元统计分析
定义与目的
多元统计分析是研究多个变量之间相互关 系及其内在规律的一种统计方法，目的在 于揭示多个变量之间的内在联系和差异。
主成分分析
主成分分析是一种降维技术，通过将多个变 量转化为少数几个综合变量（即主成分）， 以揭示原始变量之间的内在联系和主要特征 。
聚类分析
聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇 的过程，使得同一个簇中的对象之间具有较 高的相似度，而不同簇中的对象之间差异较 大。
本章小结
统计分析基本概念
介绍了统计分析的定义、目的、分类及基本 步骤等。
统计分析软件简介
介绍了常用的统计分析软件及其特点，如 SPSS、Excel、SAS等。
数据类型与数据收集
阐述了定量数据与定性数据的区别，以及数 据收集的主要方法。
统计分析在各个领域的应用
概述了统计分析在社会科学、生物医学、经 济管理等领域的应用。
药物疗效评价
通过对比分析药物治疗前后的数据，评估药物的疗效和安全性。
社会学领域的应用
人口普查与社会调查
利用统计学方法进行人口普查和社会调查，收集和分析人口、家庭、 教育、就业等方面的数据。定量分析，如贫富差距、犯罪率、环 境污染等。
政策效果评估
通过对比分析政策实施前后的数据，评估政策的效果和影响力。
信息学数据分析等。
02 统计学的基本概念
总体与样本
总体
研究对象的全体，通常由 所研究对象的个体组成， 如某地区全部人口。
样本
从总体中随机抽取的一部 分个体，用于推断总体的 性质。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
变量与数据
变量
变化趋势等。
多元统计分析
定义与目的
多元统计分析是研究多个变量之间相互关 系及其内在规律的一种统计方法，目的在 于揭示多个变量之间的内在联系和差异。
主成分分析
主成分分析是一种降维技术，通过将多个变 量转化为少数几个综合变量（即主成分）， 以揭示原始变量之间的内在联系和主要特征 。
聚类分析
聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇 的过程，使得同一个簇中的对象之间具有较 高的相似度，而不同簇中的对象之间差异较 大。
本章小结
统计分析基本概念
介绍了统计分析的定义、目的、分类及基本 步骤等。
统计分析软件简介
介绍了常用的统计分析软件及其特点，如 SPSS、Excel、SAS等。
数据类型与数据收集
阐述了定量数据与定性数据的区别，以及数 据收集的主要方法。
统计分析在各个领域的应用
概述了统计分析在社会科学、生物医学、经 济管理等领域的应用。
药物疗效评价
通过对比分析药物治疗前后的数据，评估药物的疗效和安全性。
社会学领域的应用
人口普查与社会调查
利用统计学方法进行人口普查和社会调查，收集和分析人口、家庭、 教育、就业等方面的数据。定量分析，如贫富差距、犯罪率、环 境污染等。
政策效果评估
通过对比分析政策实施前后的数据，评估政策的效果和影响力。
应用统计学(ppt 23页)
称X与Y，若相互独立。
（4）离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望（均值）代表了X 概率分布的集中趋势，是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质： E(C) = C，C为常数；E(CX) = C E(X)；E(XY) = E(X) E(Y) ； 若X与Y相互独立，则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p；二项分布X的均值E(X) = np； Poisson分布X的均值E(X) = t；几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况，即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质： D(C) = 0，C为常数；D(CX) = C2 D(X)； 若X与Y相互独立，则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布（贝努里分布，或（0，1）分布） 分布律：P{X=1}= p，P{X=0}= q =1- p
分布函数：
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布（n重贝努里分布）B(n, p)：相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律： B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象，研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知，且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果，结果不能够预
（4）离散随机变量的数学期望E(X)与方差D(X)
数学期望（均值）代表了X 概率分布的集中趋势，是重要的 数字特征。公式为
E( X ) pi xi
i
数学期望E(X)的性质： E(C) = C，C为常数；E(CX) = C E(X)；E(XY) = E(X) E(Y) ； 若X与Y相互独立，则 E(XY) = E(X) E(Y)
两点分布X的均值E(X) = p；二项分布X的均值E(X) = np； Poisson分布X的均值E(X) = t；几何分布X的均值E(X) =1/p
方差描述了X 概率分布的离散状况，即偏离均值的程度。公式为 D(X) = E(X-E(X))2 = E(X2) – (E(X))2
方差D(X)的性质： D(C) = 0，C为常数；D(CX) = C2 D(X)； 若X与Y相互独立，则D(XY) = D(X) D(Y)
• 两点分布（贝努里分布，或（0，1）分布） 分布律：P{X=1}= p，P{X=0}= q =1- p
分布函数：
F(x)
0 x 0 F(x) q 0 x 1
1 q
1 x 1
-1
0
1
x
• 二项分布（n重贝努里分布）B(n, p)：相互独立n次贝努里试验中 事件A出现的次数 分布律： B(n, p) P( X k) Cnk pk qnk
一、基本概念
1、随机试验与随机事件
必然现象
确定性现象
现象
不可能现象
随机性现象
概率论研究的对象，研 究其内在的客观规律。
随机试验
① 可在相同条件下重复进行 ② 试验的所有可能结果已知，且不止一个结果。 ③ 每次试验出现一个且仅一个结果，结果不能够预
应用统计学(第四版)第1章 绪论
劳动 作用于 劳动
资料
对象
管理费用
生产出
工业 产品
产量 质量 品种
销售 销 售 量
销售费用
价值形 成过程
工资 福利
V
折旧
+
费等
+
C2
产品制造成本 C1+C2+V
材料 费用
C1
利润 税金
M
工业总产值 C1+C2+V+M 实
现 M
财务费用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
资金周转 过程
流动资产、长期投资、固定资产、无形资产、递延资产及其他资产 流动负债、长期负债、所有者权益、利润
统计研究 对象的特点
数量性
总体性
具体性
变异性 10
数量性：客观事物的数量方面的特征。 包括：(1) 数量多少；
(2) 现象之间的数量关系； (3) 质量互变的数量界限。
总体性：由许多各不相同的个别事物组成的具有某 一共同特征的整体。
具体性：客观存在的数量。即具体事物在一定时间、 地点、条件下的数量表现，是具体的、实实在在的， 有具体实物内容或计量单位的数据，不是抽象的量。
15
1.4.1 统计学的基本概念 1.总体、单位与样本 2.变量与统计标志 3.指标与指标体系
16
1. 总体、单位与样本
总体（统计总体的简称） :
是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别 事物构成的整体。
单位（总体单位的简称）:
是指构成统计总体的每一个个别事物。也称为个体。
样本 : 是从总体中抽取的一部分总体单位（个体）的集合 。
17
总体的特性
同质性
变异性
大量性
统计学(高等教育出版社)第一章绪论精品PPT课件
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
➢应用统计 应用统计是从所研究领域的专门问题出发，视研 究对象的性质采用适当的指标体系和统计方法， 以解决所需要研究的问题。
统计方法在生物学中的应用形成了生物统计； 统计方法在医学中的应用形成了医疗卫生统计；
➢理论统计与应用统计的区别： 第一，理论统计学以方法为中心建立统计方法体系，
并在各种方法项下阐明所能解决的问题。而应用统计学是 以问题为中心，建立专业的统计指标体系，并在各种问题 项下阐述可能解决问题的方法。
第二，理论统计学从事随机变量的数量分析，而应用 统计学不仅从事数量分析还需进行质量分析。
应用统计学总是从现象的质量分析中获得需要考察的 指标，建立指标体系，然后开展调查研究，数据处理，归 纳结果，再结合现象的质量分析，得出符合实际情况的结 论作为决策的依据。
应用统计学需要有关的专业实质性科学的理论作指导。 作为一名优秀的应用统计工作者，不但要能熟练掌握和应 用各种统计方法，而且必须具备所研究和应用领域的专业 知识。
研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支对总体特征作出推断样样本本总体总体描述统计与推断统计的关系反映客观反映客观现象的数现象的数反映客观反映客观现象的数现象的数总体内在的总体内在的数量规律性数量规律性总体内在的总体内在的数量规律性数量规律性推断统计推断统计利用样本信息和概率利用样本信息和概率论对总体的数量特征进论对总体的数量特征进行估计和检验等行估计和检验等推断统计推断统计利用样本信息和概率利用样本信息和概率论对总体的数量特征进论对总体的数量特征进行估计和检验等行估计和检验等概率论概率论包括分布理论大数定律包括分布理论大数定律和中心极限定理等和中心极限定理等概率论概率论包括分布理论大数定律包括分布理论大数定律和中心极限定理等和中心极限定理等描述统计描述统计统计数据的搜集整统计数据的搜集整理显示和分析等理显示和分析等描述统计描述统计统计数据的搜集整统计数据的搜集整理显示和分析等理显示和分析等总体数据总体数据样本数据样本数据二理论统计与应用统计理论统计理论统计是指统计学的数学原理
➢应用统计 应用统计是从所研究领域的专门问题出发，视研 究对象的性质采用适当的指标体系和统计方法， 以解决所需要研究的问题。
统计方法在生物学中的应用形成了生物统计； 统计方法在医学中的应用形成了医疗卫生统计；
➢理论统计与应用统计的区别： 第一，理论统计学以方法为中心建立统计方法体系，
并在各种方法项下阐明所能解决的问题。而应用统计学是 以问题为中心，建立专业的统计指标体系，并在各种问题 项下阐述可能解决问题的方法。
第二，理论统计学从事随机变量的数量分析，而应用 统计学不仅从事数量分析还需进行质量分析。
应用统计学总是从现象的质量分析中获得需要考察的 指标，建立指标体系，然后开展调查研究，数据处理，归 纳结果，再结合现象的质量分析，得出符合实际情况的结 论作为决策的依据。
应用统计学需要有关的专业实质性科学的理论作指导。 作为一名优秀的应用统计工作者，不但要能熟练掌握和应 用各种统计方法，而且必须具备所研究和应用领域的专业 知识。
研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支对总体特征作出推断样样本本总体总体描述统计与推断统计的关系反映客观反映客观现象的数现象的数反映客观反映客观现象的数现象的数总体内在的总体内在的数量规律性数量规律性总体内在的总体内在的数量规律性数量规律性推断统计推断统计利用样本信息和概率利用样本信息和概率论对总体的数量特征进论对总体的数量特征进行估计和检验等行估计和检验等推断统计推断统计利用样本信息和概率利用样本信息和概率论对总体的数量特征进论对总体的数量特征进行估计和检验等行估计和检验等概率论概率论包括分布理论大数定律包括分布理论大数定律和中心极限定理等和中心极限定理等概率论概率论包括分布理论大数定律包括分布理论大数定律和中心极限定理等和中心极限定理等描述统计描述统计统计数据的搜集整统计数据的搜集整理显示和分析等理显示和分析等描述统计描述统计统计数据的搜集整统计数据的搜集整理显示和分析等理显示和分析等总体数据总体数据样本数据样本数据二理论统计与应用统计理论统计理论统计是指统计学的数学原理
应用统计学
向上累计 向下累计
频数
频数
7
80
28
73
53
52
72
27
80
8
---
---
k
xi fi
X
x1 f1 x2 f2 xk fk f1 f2 fk
i 1 k
fi
6000 75 80
i 1
E( X ) X i P( X i )
i
3、算术平均数与数学期望 对于离散型随机变量X，设它的概率密度函数P(Xi)
2
SM e 1
fMe
d Me
f
2
80 2
40, LM e
70,U M e
80,
SM e 1 28, SM e 1 27, d Me 10, f M e 25
f
M e LM e
2
SM e 1
fMe
d Me
70 40 28 10 74.8 25
f
Me UMe
2
SM e 1
频数
7 10 13 16 15 10 5 76
频率%
9.2 13.2 17.1 21.1 19.7 13.2 6.6 100
组中值
28.5 31.5 34.5 37.5 40.5 43.5 46.5 ----
向上累计 向下累计
频数
频数
7
76
17
69
30
59
46
46
61
30
71
15
76
5
----
----
2、众数的确定
①未分组资料，M0就是出现次数最多的变量 值。
上例中，78、79各出现5次，都是M0 数据分布是双峰的。
统计学PPTPPT课件
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。
应用统计学教案-统计指数
上例中，商品销售量属于数量指标，单价属 于质量指标。由此可见，编制数量指标综合 指数时的一般原则是：应将质量指标作为同 度量因素，同度量因素固定在基期。
➢ 2、编制质量指标综合指数
➢ 结合表6-1资料，以商品零售价格指数为例，说明 质量指标综合指数的编制方法。
➢ （1）确定同度量因素
➢ 为了反映三种商品价格总的变化程度，确定商品 销售量作为同度量因素。
P95
第三节 指数体系及其因素分析
一、指数体系的概念及作用 （一）指数体系的概念 从广义上讲，指数体系是由若干个经济上具有一 定联系的指数所构成的一个整体。 从狭义上讲，指数体系是指经济上具有一定联系， 且具有一定的数量对等关系的三个或三个以上的指数 所构成的一个整体。
P96
（二）指数体系的作用
kqq0p0 q0 p0 KW W
qq10q0p0 q0 p0
q1p0 q0 p0
按反映现象特征数 质量 量指 指标 标指 指数 数
按对比场合不同动 静态 态指 指数 数
2、用固定权数编制
为了计算方便，加权算术平均指数也可用固定权数（W）编制。
所谓固定权数，是指对实际资料经过调整计算后在一定时期 （如一年）内保持不变的权数，通常用比重表示。其加权算术
我格平国指均指商数数的品（计K算C零公P式售为IK）：W物W都价是指固数定、权消数费按价
加权算术平均指数公式计算。
➢ （三）平均指数和综合指数的区别和联系
➢ 区别：在解决复杂总体不能直接同度量问题上， 二者思想不同；运用资料的条件不同；在经济 分析中的作用有区别。
➢ 联系：在一定的权数条件下，两类指数间有转 换关系。当掌握的资料不能直接用综合指数形 式计算时，可以用它转换的平均指数形式计算。
《应用统计学》课件
相关性、回归分析和假设 检验
分析数据之间的相关性、进行回 归分析和假设检验来得出结论。
推断统计学
1
基本概念和原理
理解推断统计学的基本概念和原理，如
参数估计和置信区间
2
抽样和总体参数估计。
使用样本数据进行总体参数估计，并构
建置信区间来推断总体特征。
3
假设检验和错误控制
进行假设检验来验证研究假设，并控制
《应用统计学》PPT课件
应用统计学是一门关于数据分析和决策的重要学科。这个PPT课件将帮助您了 解统计学的基本概念和应用领域。
统计概论
定义和背景
了解统计学的定义、发展历史和实践背景。
分类和基本概念
介绍统计方法的分类以及基本概念，如总体和 样本等。
重要性和应用领域
探究统计学在各行各业中的重要性和广泛应用。
常见问题解决方法
解决统计软件中常见问题的技巧和方法，如运 行错误和数据不一致。
总结
课程总结和回顾
小结和建议
总结课程的重点内容和学习成果， 回顾学生们所学到的知识。
提供对学生们的小结和进一步学 习的建议，以便巩固知识和提升 技能。
课程反馈和意见收集
邀请学生们提供对课程的反馈和 意见，以便不断改进教学和内容。
方差分析和实验设计
4
犯错的概率。
使用方差分析和实验设计来比较不同组 之间的差异和效果。
统计软件应用概述和分类Fra bibliotek了解统计软件的基本概述和常见分类，如SPSS、 Excel和R等。
数据输入和数据处理
掌握统计软件中的数据输入和数据处理技巧， 如数据清洗和变量转换。
安装和使用
学习如何安装和使用统计软件来进行数据分析 和结果展示。
统计设计-应用统计学-课件完整版本
2 - 30
一、统计表的意义和构成
（一）统计表的意义 统计表是以纵横交叉的线条所绘制的表格
来表现统计资料的一种形式。广义的统 计表包括统计活动各个阶段中所用的一 些表格，在搜集资料、整理资料、积累 资料和分析资料时都要用到。
2 - 31
统计表是表现统计资料最常用的形式，其 显著优点是：
1、能使统计资料的排列条理化、系统化、 标准化，一目了然；
一般来说，统计表的主题栏列在横行标题 的位置，叙述栏列在纵栏标题的位置， 但有时为了合理安排或阅读方便，也可 以互换位置。
2 - 37
统计表的种类
(一)统计表按用途分为调查表、汇总表和分 析表
1、调查表 是指在统计调查中用于登记、搜集原
始统计资料的表格。调查表只记录调查 单位的特征，不能综合反映统计总体的 数量特征。
指标数值列在各横行标题和各纵栏标题的交叉处 ，具体反映其数字状况。
此外，有些统计表还增列补充资料、注解、资料 2 - 36来源、填表时间、填表单位等表脚。
统计表的基本结构
从内容上看，统计表由主体栏和叙述栏两 部分组成，主体栏是反映统计表所要说 明的单位、总体及其分组；叙述栏则是 说明主题栏的各种统计指标。
2、能科学的、合理地组织统计资料，便于 阅读、对照、比较和分析。
2 - 32
统计表的构成
从形式上看，统计表主要有总标题、横行 标题、纵栏标题和指标数值四部分组成 。（参看书上的统计表）
总标题是统计表的名称，一般位于表的上 端中央。用来概括说明统计表所反映的 统计资料的内容。
2 - 33
统计表的结构
意义（1）只有通过统计设计才能保证 统计工作协调、统一、顺利地进行 ，避免统计标准不统一；（2）只有 通过设计才能按需要与可能，分清 主次，采取各种统计方法，避免重 复和遗漏。
一、统计表的意义和构成
（一）统计表的意义 统计表是以纵横交叉的线条所绘制的表格
来表现统计资料的一种形式。广义的统 计表包括统计活动各个阶段中所用的一 些表格，在搜集资料、整理资料、积累 资料和分析资料时都要用到。
2 - 31
统计表是表现统计资料最常用的形式，其 显著优点是：
1、能使统计资料的排列条理化、系统化、 标准化，一目了然；
一般来说，统计表的主题栏列在横行标题 的位置，叙述栏列在纵栏标题的位置， 但有时为了合理安排或阅读方便，也可 以互换位置。
2 - 37
统计表的种类
(一)统计表按用途分为调查表、汇总表和分 析表
1、调查表 是指在统计调查中用于登记、搜集原
始统计资料的表格。调查表只记录调查 单位的特征，不能综合反映统计总体的 数量特征。
指标数值列在各横行标题和各纵栏标题的交叉处 ，具体反映其数字状况。
此外，有些统计表还增列补充资料、注解、资料 2 - 36来源、填表时间、填表单位等表脚。
统计表的基本结构
从内容上看，统计表由主体栏和叙述栏两 部分组成，主体栏是反映统计表所要说 明的单位、总体及其分组；叙述栏则是 说明主题栏的各种统计指标。
2、能科学的、合理地组织统计资料，便于 阅读、对照、比较和分析。
2 - 32
统计表的构成
从形式上看，统计表主要有总标题、横行 标题、纵栏标题和指标数值四部分组成 。（参看书上的统计表）
总标题是统计表的名称，一般位于表的上 端中央。用来概括说明统计表所反映的 统计资料的内容。
2 - 33
统计表的结构
意义（1）只有通过统计设计才能保证 统计工作协调、统一、顺利地进行 ，避免统计标准不统一；（2）只有 通过设计才能按需要与可能，分清 主次，采取各种统计方法，避免重 复和遗漏。
统计学1章ppt课件
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
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
统计学ppt课件
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。