第一讲_多元描述统计分析和均值的比较检验

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天行健,君子以自强不息。 地势坤,君子以厚德载物。
引言
一 统计学的生命力在于应用
统计学的发展过程中可以看出统计学产生于应 用,它在应用中诞生,在应用中成熟、独立,在应 用中扩充自身的方法内容,同时扩展了应用领域, 又在应用中与其他学科紧密结合形成新的边缘学科。 它的生命力在于应用。
天行健,君子以自强不息。


教参书籍
《应用统计学》,张建同、孙昌言、王世进 主编,清华大学出版 社,2010年。 《应用多元统计分析》,(德)沃尔夫冈· 哈德勒,(比)利奥波 德· 西马 著,陈诗一 译,北京大学出版社,2011年 。 《应用统计学》,马庆国 编著,科学出版社,2005年。 《应用多元统计分析》 朱建平 主编,科学出版社,2006年。 《多元统计分析》,何晓群 编著,人民大学出版社,2008年。
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第一讲
(一)多元描述统计分析
descriptive statistics
沈琪
shenqi@ecust.edu.cn
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天行健,君子以自强不息。
2014年3月10日8时12分
地势坤,君子以厚德载物。
描述统计—基本概念

总体是根据一定目的确定的所要研究的事物的全体。它是
描述统计—数据

横截面数据又称为静态数据,它是指在同一时间对同一总 时间序列数据又称为动态数据,它是指在不同时间对同一
体内不同单位的数量进行观察而获得的数据。

总体的数量表现进行观察而获得的数据。
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描述统计—数据

多元数据的表格形式
设p个变量来记录事物的特征,对于每个个体或单位,记录下 这些变量的测量值。我们用记号表示第i个样本上第j个变量的 测量值,即
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引言
二 多元统计分析方法的应用
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引言—应用实例
城镇居民消费水平通常用八项指标来描述,如人均粮食 支出、人均副食支出、人均烟酒茶支出、人均衣着商品支出、 人均日用品支出、人均燃料支出、人均非商品支出。这八项 指标存在一定的线性关系。为了研究城镇居民的消费结构, 需要将相关强的指标归并到一起,这实际就是对指标进行聚 类分析。

在临床上,医生需要对病人治疗前后的状况进行控制。例如 通过对比一组病人使用某种药物后的身体指标,可以判断该 药物对病人是否有效,效果是否显著。

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均值的比较检验—内容
一 单一样本的均值检验
二 独立样本的均值检验
三 配对样本的均值检验
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多元统计学 Multivariate statistics
沈琪 shenqi@ecust.edu.cn
课程介绍
• 教师
• 主讲教师:沈 琪
• E-mail: shenqi@ecust.edu.cn
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天行健,君子以自强不息。
2014年3月10日8时12分
地势坤,君子以厚德载物。
课程介绍


教材
《多元统计分析与SPSS应用》,汪冬华等主编,华东理工大学 出版社,2010年
n 1 其中, s jk ( xij x j )( xik xk ), n 1 i 1
j 1, 2, , p, k 1, 2, , p
事实上,sjk是变量j和k的协方差 当j=k时, sjj是变量j的方差,也常记为
1 n 2 s ( x x ) ij j n 1 i 1
x1 p x2 p xip xnp
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描述统计—数据

例题分析
消费者物价指数(CPI)是反映与居民生活有关的产品及劳务价 格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重 要指标。商品零售价格指数是反映一定时期内商品零售价格变 动趋势和程度的相对数。两者都能为研究市场流通、进行国民 经济核算提供依据。
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引言—应用实例
在企业经济效益的评价中,涉及到的指标往往很多, 如百元固定资产原值实现产值、百元固定资产原值实现 利税、百元资金实现利税、百元工业总产值实现利税、 百元销售收入实现利税、每吨标准煤实现工业产值、每 千瓦时电力实现工业产值、全员劳动生产率、百元流动 资金实现产值。如何将这些具有错综复杂关系的指标综 合成几个较少的因子,既有利于对问题进行分析和解释, 又能便于抓住主要矛盾做出科学的评价。可用主成分分 析和因子分析法。
2 j
j 1, 2, , p sjk = skj ,即S是对称矩阵。
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描述统计—统计量

样本相关系数
1 r21 R rp1 r1 p 1 r2 p rp 2 1 r12
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均值的比较检验—实例
在企业市场结构的研究中,起关键作用的指标有市场分额、 企业规模、资本收益率、总收益增长率等。为了研究市场结 构的变动,研究人员通常需要将调查所得的数据与历史数据 进行比较。通过均值比较检验,就能比较出现在的市场结构 与过去是否存在显著性差异。
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课程介绍
•教学内容安排
内容安排 第一讲 第二讲 多元描述统计分析和均值的比较检验 方差分析
第三讲
第四讲 第五讲 第六讲 第七讲 第八讲 实验教学
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相关分析
聚类分析 判别分析 主成分分析 因子分析 典型相关分析 课堂教学中穿插实验教学
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xij=第j个变量的第i项测量值
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描述统计—数据

多元数据的矩阵形式
X=(xij)n×p
x11 x21 X xi1 xn1
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x12 x1 j x22 x2 j xi 2 xij xn 2 xnj

H 0 : 0 , H1: 0

当然也可以有单侧检验的假设形式。
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单一样本均值的检验—基本步骤

提出假设
H 0 : 0 , H1: 0

确定检验统计量 若总体方差已知,此时可构造标准正态分布Z检验统计量 X Z N (0,1) / n

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引言
多元分析的开端——1928年Wishart发表论文《多元正态总体
样本协差阵的精确分布》; 20世纪30年代R.A. Fisher 、H.Hotelling、S.N.Roy、许宝騄 等人作了一系列得奠基性工作; 20世纪40年代在心理、教育、生物等方面有不少得应用,但 由于计算量大,使其发展受到影响; 20世纪50年代中期,随着电子计算机得出现和发展,使多元 分析方法得到广泛得应用; 20世纪60年代通过应用和实践又完善和发展了理论,由于新 的理论、新的方法不断涌现又促使它的应用范围更加扩大; 20世纪70年代初期在我国才受到各个领域的极大关注。 在20世纪末与本世纪初,多元统计与人工智能和数据库技术 相结合,已在经济、商业、金融等行业得到了成功的应用。
统计表:把统计数据按一定的顺序排列在表格上,就形成
了统计表。它清楚地、有条理地显示统计资料,直观地反映 统计分布特征,是统计分析的一种重要工具。
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描述统计—统计图表
利用统计图表示数据时,首先要确定数据所属类型是定性数 据还是定量数据 定性数据常用的图形表示: 条形图 饼图 环形图 定性数据常用的图形表示: 直方图 茎叶图 箱线图 散点图 气泡图 雷达图
zij
xij x j sj
其中,
n 1 2 2 sj ( xij x j ) n 1 i 1
此时
Z Z R n 1
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描述统计—SPSS应用
SPSS应用
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描述统计—统计图表


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描述统计—案例分析
案例
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第一讲
(二)均值的比较检验
沈琪
shenqi@ecust.edu.cn
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天行健,君子以自强不息。
2014年3月1ห้องสมุดไป่ตู้日8时12分
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均值的比较检验—作用
推断样本与总体或者两个总体 之间的差异是否显著
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单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与给 定的已知值之间是否存在显著性差异
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单一样本均值的检验
只对单一变量的均值加以检验 如检验今年新生的统计学平均成绩是否和往年有显著差 异;推断某地区今年的人均收入与往年的人均收入是否有 显著差异等等。 要求样本数据来自于服从正态分布的单一总体 假设的基本形式:
矩阵形式
其中,
rjk
s jk s jj skk

(x
i 1 n j 1
n
ij
x j )( xik xk )
2 2 ( x x ) ik k k 1 n
( xij x j )
R也为对称矩阵
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描述统计—数据标准化

标准差标准化公式
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。

总体单位(简称单位)是组成总体的各个个体。 样本是由总体的部分单位组成的集合。 标志总体各单位普遍具有的属性或特征。
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描述统计—基本概念
说明现象的某一数量特征的概念也被称为变量,变量的 具体取值是变量值,统计数据就是统计变量的具体表现。


连续型变量是指变量的取值在数轴上连续不断,无法一 离散型变量是指变量的其取值是整数值,可以一一列举。
一列举,即在一个区间内可以取任意实数值。

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描述统计—数据
统计数据是总体单位标志或统计指标的具体数量表现。

定类尺度 定序尺度
定距尺度 定比尺度
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• • •
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2014年3月10日8时12分
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课程介绍
•课堂资料下载
内容:补充资料、课件、案例讨论、教学大 纲、复习要点等。 公共Email: Msta2013@163.com 密码: Msta2013
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天行健,君子以自强不息。
2014年3月10日8时12分
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引言
显然,大量信息在给人们带来方便的同时也带来
一系列问题。
信息量过大,超过了人们掌握、消化的能力; 一些信息真伪难辩; 信息组织形式的不一致性导致难以对信息进行有效统一处理;

传统的数据库技术和数据处理手段已经不能满足要求; 在Internet中进行信息的查找如大海捞针。
引言
多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标
问题的理论和方法。
近30年来,随着计算机应用技术的发展和科研生产的
迫切需要,多元统计分析技术被广泛地应用于多个领 域,已经成为解决实际问题的有效方法。
随着Internet的日益普及,各行业、单位生成、收集、
存储和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增, 大量复杂信息层出不穷。
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描述统计—数据
样本数据的矩阵形式为:
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描述统计—统计量

样本均值
矩阵形式
x1 x 2 x xp
其中,
1 n x j xij n i 1
j 1, 2, , p
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描述统计—统计量

样本协方差
矩阵形式
s11 s21 S s p1
s12 s22 sp2
s1 p s2 p 1 ( x x )( x x ) n 1 s pp
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