统计学说课(一门课) PPT

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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。
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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。

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3
A、课程定位
职业技术课
专业基础课程
课程定位: 本课程作为经济管理学院包括电子商务、
市场营销、会计、物流管理等专业在内的经管 类专业的专业基础课程,以理论教学和EXCEL软 件在统计学中的应用作为实训软件,展开教学。
4
A、课程定位
课程性质: 本课程是高等职业技术院校经管专业一门基础
课程。它是一门实用性很强的方法科学,内容主要 包括统计数据的收集、整理、显示、描述、推断和 分析等。通过本课程的学习,使学生掌握有关统计 知识方面的技能,具有应用统计方法分析问题和解 决问题的实际能力,培养出学生较好的数据处理能 力和较好的逻辑思维能力。
实训部分采用自 己编写的《统计学 实训教学大纲》, 有较为详细的操作 步骤,利于学生实 操
9
理论部分
统计设计
统计调查
统计分析
统计整理
10
具体授课内容
以团队项目 方式进行考核

统计基础理论

统计信息的搜集与整理

静态分析指标

动态分析指标

统计指数六抽样调查源自抽样推断11实训部分
规划求解 统计分组
5
A、课程定位—在课程体系中的位置
前导课程
后续课程
计算机基础 经济学 管理学
统计学原理
市场调查与预测
专业技能 综合实训
毕业实习
第一学年 下学期开设
6
B、设计原则
专业人 才培养 目标
学情 分析
设计原则
就业技 能需求
7
C、课程内容
教学课时分配
理论课 36课时
实训课 18课时
8
教材分析
教材是由清华大 学出版社的《统计 学原理》,属于高 职高专经管类专业 精品教材,深入浅 出适合管理类高职 高专学生 。

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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。

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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。

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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。

统计学课程(第一章-绪论)PPT课件

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第一节 统计和统计学
第二阶段:近代统计学时期 近代统计学时期是指18世纪末到19世纪末统计 学的重大发展时期。其主要代表学派有数理统计 学派和社会经济统计学派。
第三阶段:现代统计学时期 现代统计学时期是指从20世纪初至今的统计学 新的发展时期。
第一章 绪论
第二节 统计学的性质、研究对象和研究方法
统计工作,就是统计实践活动,是收集、整理 和分析统计数据的活动。
统计资料,是统计实践活动过程所取得的各项 数据资料的总称。
第一节 统计和统计学
一、统计的概念
统计学,是在统计实践活动中所积累的理论和 方法的知识体系,是关于认识客观现象总体数量 特征和数量关系的科学。
统计工作是人们的统计实践工作,是基础和前 提;统计资料是统计工作的结果,统计工作与统 计资料是工作过程与工作成果的关系。统计学是 统计工作经验的总结与概括,统计学与统计工作 之间是统计理论与统计实践的关系。
调查研究,根据对这一部分观察单位的观察结果, 再去推断和估计总体情况。这部分观察单位就叫 做总体的样本。
样本具有以下特点: • 1.样本的单位必须取自同一总体的内部,不能取自不同的总体。 •来自2.从一个总体可以抽取若干个样本。
第三节 统计学的基本概念
样本具有以下特点:
• 3.样本是用来代表总体的。 • 4.从总体中抽取样本进行调查的目的是为了对总
的数量方面。包括社会经济现象总体的数量表现、 现象总体之间的数量关系,以及质量互变的数量 界限及其规律性。
统计学的研究对象具有以下几个方面的特征: (一)数量性 (二)总体性 (三)具体性 (四)社会性 (五)变异性
第二节 统计学的性质、研究对象和研究方法 三、统计学的研究方法 (一)大量观察法

统计学讲稿演示文稿PPT课件

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n1=n2
C σ21、σ22未知、且σ21≠σ22、 n1≠n2
第50页/共67页
(二)两个总体均值之差的估计:匹 配样本
(1)大样本
(2)小样本
第51页/共67页
二 两个总体比率之差的区间估计
第52页/共67页
第四节 样本容量的确定
第53页/共67页
一 估计总体均值时样本容量的确定 二 估计总体比率时样本容量的确定
1 正态分布 2 非正态分布 (1)大样本 (2)小样本
第31页/共67页
三 样本均值抽样分布的特征 1 均值 2 方差 (1)重复抽样时 (2)不重复抽样时
第32页/共67页
四 样本比率的抽样分布 1 比率
2 样本比率的抽样分布 (1)均值 (2)方差
重复抽样时 不重复抽样时
第33页/共67页
变量:P10
(变量值)

样本:P10
第2页/共67页
第五节 统计学与其它学科的关系
一 统计学与数学的关系 1 联系 2 区别
二 统计学与其它学科的关 系
第3页/共67页
第二章 统计数据的描述
第一节 数据的计量尺度 一 数据的计量尺度 1 列名尺度(定类尺度):P17 2 顺序尺度(定序尺度):P17 3 间隔尺度(定距尺度):P17
第20页/共67页
第七节 分布偏态与峰度的测度
一 偏态及其测度 1 比较法(皮尔逊偏度)
2 动差法 二 峰度及其测度
第21页/共67页
第八节 茎叶图与箱线图
第22页/共67页
第九节 统计表与统计图
第23页/共67页
第四章 抽样与抽样分布
样本统计量 参数
抽样调查
第24页/共67页

《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

统计学课件ppt(全).

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• 初步核算,全年国内生产总值471564亿元, 比上年增长9.2%。其中,第一产业增加值 47712亿元,增长4.5%;第二产业增加值 220592亿元,增长10.6%;第三产业增加 值203260亿元,增长8.9%。第一产业增加 值占国内生产总值的比重为10.1%,第二产 业增加值比重为46.8%,第三产业增加值比 重为43.1%。
概率论
样本数据 统计数据 总体数据 描述统计学 推断统计学
总体内在的 数量规律性
一、描述统计学和推断统计学
描述统计和推断统计是统计方法的两个 组成部分。描述统计是整个统计的基础, 推断统计是现代统计学的主要内容,已经 成为统计学的核心内容。
二、理论统计学和应用统计学
• 1.理论统计学(Theoretical Statistics)指 统计学的数学原理,它主要研究统计学的 一般理论和统计方法的数学理论。它是统 计方法的理论基础。 • 2.应用统计学(Applied Statistics)研究如 何应用统计方法去解决实际问题。 如:生物统计学、卫生统计学、人口统 计学、农业统计学、管理统计学、社会统 计学
一、描述统计学和推断统计学
• 1.描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取 得反映客观现象的数据,并通过图表形式,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数量特征。 (数据的收集、加工处理、显示以及数据分布特征 的概括与分析) • 2.推断统计学(Inferential Statistics)研究如何根据 样本数据去推断总体数量特征的方法,它是在对样 本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量 特征作出以概率形式表述的推断。(举例说明,全 校某次英语四级考试的通过率,通过抽样调查100人) (抽样估计、假设检验、回归分析)

统计学ppt(全)

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1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一节 统计与统计学
一. 统计与统计学的含义 二. 统计学的性质和作用
1 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
1 -4
一、什么是统计?
1. 统计工作
收集数据的活动
2. 统计数据
▪ 对现象计量的结果
3. 统计学
分析数据的方法与技术
经济、管理类 基础课程
统计学
什么是统计学?
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类 基础课程
统计学
统计指标体系
由若干个相互联
系相互制约的统计指 标组成的一个统计指 标系统
•基本统计指标体系
•专题统计指标体系
1 - 36
经济、管理类 基础课程
2. 17世纪中叶的政治算术学派可看作是统计学的开端
3. 19世纪,沿着约翰·格朗特所开创的人口统计以及 沿着威廉·配第所开创的经济统计有了进一步的发 展
4. 威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路;约 翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路
5. 政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定 了基础
Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
1 - 19
Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
经济、管理类 基础课程
统计学
历史上著名的统计学家
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)

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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。

统计学说课ppt课件

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析数据和解释数据的基本理论、基本知识、
基本方法的科学,这就决定了本课程的地位—
—经济和管理类各专业的必修核心课,是最重
要的专业基础课之一。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
(一)课程定位
性质:专业必修课程
二、课程设计理念与思路
(二)课程设计思路
到 ● 应用为体


中 去
● 案例驱动
从 ● 模块构架
专 业 中
来 ● 专业需求
将所学知识应用于解决专 实
业实际问题


应 用专业案例来驱动职业能 用
力模块的内容

将案例所涉及的专业知识
加工整理成若干功能互补 的职业能力模块
职 业 发
由物业专业课程精选出与
展 需
第一章 统计学的基本概念
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
一、总体与总体单位
(一)总体是由客观存在的,具有某种共 同性质的个体所组成的整体。
(二)构成总体的每个个体就是总体单位, 简称个体。
• 例如:要研究我国的人口状况,则全国 人口就构成一个总体,每个人就是总体 单位。
缺乏足够的认知能力
学习态度
学 生 的
对理论学习对实际的案例演示和要求动手操作的学习
形式比较感兴趣
学习兴趣
学 习
习惯于直接套用例题,对抽象思维学习往往不主动进

行,习惯于寻找参考,不愿自我动手
学习习惯和方法 础

统计学教程讲义(PPT73张)

统计学教程讲义(PPT73张)

2.平均增长量 平均增长量( Average Growth Amount )是逐期增长量的算术平均数, 用来事物及其现象的某一数量特征在一定时期内平均每期增加或减少的 绝对数量。其计算公式为
Y Y Y 2 N Y 1
N
(10.9)
由于逐期增长量之和等于累计增长量,所以上式又可写成:
要求 试计算该工厂第三季度计划完成程度。 ( 1 )在各月的计划数和实际数数据都具备时,直接采用式(10.5 )计 算。 (2)在拥有各月的计划数和计划完成情况数据,缺少母项数据时,则 可根据式(10.5)间接地获得各月的实际数数据,再计算出该工厂第三 季度计划完成程度。 ( 3)在拥有各月的实际数和计划完成情况数据,缺少子项计划数数据 时,仍然可以根据式(10.5)间接地获得各月的计划数数据,再计算出 该工厂第三季度计划完成程度。
SS 1
(10.16)
根据环比发展速度计算的平均发展速度,也是一种序时平均数,可以 采用几何平均法或方程式法这两种方法来计算。
/6:07
《统计学教程》
第10章 时间序列分析
10.1 描述性分析
1.水平法 水平法又叫几何平均法。由于现象在一段时期内环比发展的总速度不 等于各期环比发展速度之和,而是等于各期环比发展速度的连乘积,所 以计算平均发展速度不能应用算术平均法,可以使用几何平均法。即
/6:07
《统计学教程》
第10章 时间序列分析
10.1 描述性分析
2.平均发展水平 平均发展水平( Average Development Level)使指时间序列中的发 展水平的平均数,一般又称为序时平均数。 按照时间序列是时期序列,还是时点序列,序列中各项数据的时期长 度是否一致,有以下4种平均发展水平的计算公式。 (1)时期序列,各项时期数据的时期长度一致,其计算公式为 Y Y Y 1 N 0 1 N Y Y t (10.1) N 1 N 1 t 0 在时点序列情况下,采用逐日登记方式采集数据时,称之为连续性的 时点序列,一般也采用式(10.1)。 (2)时期序列,各项时期数据的时期长度(用表示)不一致,其计算 N 公式为 Y t ft Y f Y f Y f N N Y 0 0 1 1 t0 N (10.2) f0 f2 fN f i

统计学原理经典ppt课件说课讲解

统计学原理经典ppt课件说课讲解
二、统计学的研究对象和研究方法
(一)统计包含三种涵义,两重关系
1、统计工作:调查研究。资料收集、整理和分析。
2、统计资料:工作成果。包括统计数据和分析报告。
3、统计学:研究如何搜集、整理、分析数据资料的一
门方法论科学。
统计工作 统计资料
工作与工作成果关系
实践与理 论关系
统 计学
(二)统计学的研究对象
4、变量和变量值 变量 可变的数量标志和统计指标。
分类
确定性变量 随机性变量 离散性变量
连续性变量
变量值:即变量的具体数值,包括标志值和指标数值
社会经济现象中许多变量,既受确定性因素影响,又 受随机性因素影响。要根据具体情况加以认定。
5、样本 是从总体中随机抽取部分单位所构成的集合 体。 特点 必须取自所要研究的总体;
频数分布 统计表
统计图
分组
25% 33%
42%
分组前
分组后
作用:1·划分现象类型
例:按所有制性质划分,我国现有8种经济类型:
国有经济;集体经济;私营经济;个体经济 联营经济;股份制经济;外商投资经济;港 澳台投资经济
2·研究总体结构
例:上海市按GDP计算的三次产业结构(%)
1980年 1990年 1996年 1997年

误 差
代表性误差
编差
实际误差
随机误差 抽样平均误差
统计推断中的抽样误差就是抽样平均误差。它是处 于调查所固有的,是对抽样推断精确度的量度。
样本容量
抽样方式
总 体 内 部 差 异
抽样调查的组织方式:
1·简单随机抽样(纯随机抽样)
•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。

统计学ppt课件

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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。
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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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众数函数

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E、教学实施:教学方法和手段
教、学、做 一体化
案例分析法
软件操作法
情景模拟法
理论讲授法
指导思想
分组作业法
核心:任务驱动,分层探究,自主学习,情感引导
E、教学实施——考核方式
团队项目考核 (30%)
平时成绩 (20%)
期末考试 (30%)
实训 (20%)
❖ 一、团队项目考核主要通过团队完成项目对学生进行一次性考 核,让学生完成的项目包含团队分工、问卷制作、资料的收集 分析与整理、PPT展示、提问和点评等方面环节。
团队项目选题
1.大学生对专业与就业满意度调查 (如有用课程、不满意课程、改进方向等) 2.大学生消费能力调查(可以是整体也可以是对于某产品
的消费能力调查) 3.大学生消费偏好调查 4.大学生网络购物调查 5.大学生兼职调查 6.大学生创业能力调查 7.大学生压力情况调查 8.大学生娱乐偏好调查
分团队项目作业
可以互相讨论下,但要小声点
教材分析
教材是由清华大 学出版社的《统计 学原理》,属于高 职高专经管类专业 精品教材,深入浅 出适合管理类高职 高专学生 。
实训部分采用自 己编写的《统计学 实训教学大纲》, 有较为详细的操作 步骤,利于学生实 操
理论部分
统计设计
统计调查
统计分析
统计整理
具体授课内容
A、课程定位
职业技术课
专业基础课程
✓课程定位: 本课程作为经济管理学院包括电子商务、市
场营销、会计、物流管理等专业在内的经管类 专业的专业基础课程,以理论教学和EXCEL软 件在统计学中的应用作为实训软件,展开教学。
A、课程定位
✓课程性质: 本课程是高等职业技术院校经管专业一门基础课
程。它是一门实用性很强的方法科学,内容主要包 括统计数据的收集、整理、显示、描述、推断和分 析等。通过本课程的学习,使学生掌握有关统计知 识方面的技能,具有应用统计方法分析问题和解决 问题的实际能力,培养出学生较好的数据处理能力 和较好的逻辑思维能力。
❖ 3.关注与大学生日常生活密切相关的某些商品消费或使用 状况问题,如化妆品消费调查、手机使用状况调查等等。
❖ 4.关注高职院校实施教学管理状况问题,如图书馆使用状 况调查、大学生逃课状况及其原因调查等等。
❖ 5.关注我国社会经济问题,如城乡居民人均收入调查,社 会零售商品价格调查等等。
❖ 6.关注国际社会经济、文化、环境等问题,如经济危机状 况调查、环境状况调查等等。
要求: 1.设计调查问卷 2.发放及收集调查问卷 3.对调查问卷结果进行分析 4.PPT展示 注: 1.19-20周考核 2.PPT中要有明确的分工,强调团队合作 3.小组间互相提问,保证每个人都提出问题并回答问题
A、课程定位—在课程体系中的位置
前导课程
后续课程
计算机基础 经济学 管理学
统计学原理
市场调查与预测
专业技能 综合实训
毕业实习
第一学年 下学期开设
B、设计原则
专业人 才培养 目标
学情 分析
设计原则
就业技 能需求
C、课程内容
教学课时分配

理论课 36课时
实训课 18课时
大家有疑问的,可以询问和交流
以团队项目 方式进行考核

统计基础理论

统计信息的搜集与整理

静态分析指标

动态分析指标

统计指数

抽样调查和抽样推断
实训部分
规划求解 统计分组
1 2
数据准确性
相关分析与回归分析
描述统计
统计图、直 方图、频数 分布函数
利用EXCEL 软件实现
数据有效性、
校验码(身
份证最后一
3
位)
中位数、
4
平均数、
《统计学》说课
演讲流程
a b C de F
• A.课程定位 • B.设计原则 • C.课程内容
D.教学实施 E.教学效果 F.教学特色
❖ 1.关注我国教育体制问题,如我国中小学生睡眠时间状况 调查、高考文理分科情况调查等等。
❖ 2.关注我国大学生就业问题,如大学生就业专业对口状况 调查、就业比例状况调查、专业工资状况调查等等。
主要考核对统计调查、数据分析统计图表等知识的掌握程 度和应用能力、以及学生的组织协作能力和口头表达能力等。
❖ 二、实训项目主要查看学生对EXCEL在统计学中的应用能力, 考核形式为学生上机完成实训项目,将结果发送给教师,从而 进行评定。
❖ 三、期末考试采用半开卷半闭卷的笔试方式,题型为四大类: 选择题、填空题、判断题、计算题,前三类客观题主要考核课 后习题的掌握程度,采用闭卷方式,计算题难度较大,课本仅 供参考公式,因此采用开卷考试。
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