统计学ppt全演示文稿
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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
感谢观看
统计学完整全套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。
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。
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）
统计学ppt(全)
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
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
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
《统计学概述》课件
3
结果输出
SPSS的结果输出方式多样，可以生成详细的报 告和图表，方便用户理解和解释结果。
R在统计学中的应用
编程语言特性
01
R是一种开源的编程语言，具有丰富的统计函数和算法，可以灵
活地进行统计分析。
数据分析
02
R提供了多种数据分析工具，如数据清洗、数据可视化、机器学
习等，可以帮助用户深入挖掘数据。
点估计
用一个单一的数值来估计未知参数的值。
区间估计
用一个区间来估计未知参数的可能取值范围。
估计量的优良性准则
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
假设检验的基本思想
通过检验假设是否成立来判断样本数据是否 支持假设。
假设检验的类型
单侧检验和双侧检验、参数检验和非参数检 验。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
样本
从总体中抽取的一部分数据，用于推 断总体的特征。
参数与统计量
参数
描述总体特征的数值，如总体均值、总体方差等。
统计量
描述样本特征的数值，如样本均值、样本方差等。
数据的类型
定量数据
可以量化的数据，如身高、体重等。
定性数据
描述性质的数据，如性别、婚姻状况 等。
数据的收集与整理
数据收集
通过调查、实验等方式获取原始数据。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
《统计学概述》ppt 课件
目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 描述性统计学 • 推断性统计学 • 常用统计方法 • 统计软件介绍
REPORT
统计学讲稿演示文稿PPT课件
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）
三
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
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）
三
样本:P10
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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
统计学课件ppt(全).
• 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）
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课件贾俊平完整版
时间序列预测的评价指标
平均误差、均方误差、均方根误差和平均绝 对误差等。
08
统计计算与软件应用
统计计算基础
描述性统计
计算数据的中心趋势（ 均值、中位数、众数） 和离散程度（方差、标 准差、四分位距）。
概率论基础
理解概率、期望、方差 等基本概念，掌握常见 概率分布（如正态分布 、t分布、F分布等）。
数据分布的图形表示
介绍直方图、箱线图等图形表示方法 ，用于直观展示数据的分布形态。
03
概率论基础
随机事件与概率
随机事件
在一定条件下，并不 总是发生，也不总是 不发生的事件。
概率
描述随机事件发生的 可能性大小的数值。
பைடு நூலகம்
概率的性质
非负性、规范性、可 加性。
条件概率
在给定另一事件发生 的条件下，某一事件 发生的概率。
专注于数据管理和统计分析，提供丰富的计量经济学方法，适 合经济学和金融学等领域。
开源且易学的编程语言，拥有强大的数据处理和可视化库（如 pandas、matplotlib等），适合数据科学和机器学习领域。
R语言在统计学中的应用实例
数据清洗和整理
使用R中的dplyr等包进行数据清洗、 筛选和变换。
02
统计学的研究方法
描述统计方法
描述统计方法是统计学中最基础 的方法，它通过对数据进行整理 、概括和可视化，帮助我们了解
数据的基本情况和分布特征。
推断统计方法
推断统计方法是统计学中更高级 的方法，它基于概率论和数理统 计的理论，通过对样本数据的分 析来推断总体数据的特征和规律
。
实验设计方法
实验设计方法是统计学中用于研 究因果关系的方法，它通过设计 和实施实验来控制和观察各种因 素的变化，从而揭示出因素之间
《统计学基础知识》课件
主要统计量
均值、中位数、众数、方差、 标准差等。
常用统计方法
t检验、方差分析、回归分析、 卡方检验等。
03 统计方法与技术
频数分布与直方图
频数分布
将数据按照一定标准分组，并统计各组数据的数 量。
直方图
用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和 代表频数的总和。
制作步骤
确定分组标准、统计频数、绘制直方图。
指数平滑法
指数平滑法是一种简单的时间序列预测方法，它通过赋予近期的数据更大的权重来预测未来值。这种方法适用于具有 季节性和趋势性的时间序列。
ARIMA模型
ARIMA模型是一种基于自回归、差分和移动平均的时间序列预测模型，它通过分析时间序列的自相关和 偏自相关函数来建立模型并进行预测。这种方法适用于具有非线性趋势和季节性的时间序列。
《统计学基础知识》 ppt课件
目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 统计方法与技术 • 回归分析与相关分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件介绍与使用
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，旨在从数据中获取有用的信息和知识。
统计学的方法和工具广泛应用于各个领域，如社 会科学、医学、经济学、生物学等。
标准差
02
方差的平方根，也反映数据的离散程度。
计算公式
03
方差 = (1/N) Σ(xi - x̄)²，标准差 = 方差的平方根。
变异系数
变异系数
标准差与平均数的比值，用于比较不同数据的离散程度。
计算公式
变异系数 = 标准差 / 平均数。
参数估计与假设检验
参数估计
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。
《统计学》全套课件 PPT
第三节 统计学中的基本概念
二、标志与变异、变量 、变量值
1 标志概念与分类 标志：是说明总体单位特征的名称。可分为品质标志（财院每一 个学生性别、民族等）和数量标志（如财院每一个学生月生活 费、考试分数等等）。数量标志的具体表现是标志值
2 不变标志与可变标志概念 不变标志 可变标志
第三节 统计学中的基本概念
第二节 统计的工作过程与研究方法
一、统计工作过程
＊统计设计
＊统计调查 ＊统计整理 ＊统计分析
第二节 统计的工作过程与研究方法
.四个阶段关系 统计设计：是对社会经济现象的定性认识（如有哪些统计指标，哪些表
格），定量认识的准备（统计指标数值，表格内指标数值） 统计调查：搜集资料
基础环节，是个体特征过渡到总体特征的定量认 识过程
变量概念：就是可变的数量标志(成绩) 变量值概念：变量的数值表现(标志值)
变量分类：连续变量（在一定区间内可任意取值的变量，其数值
是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，可取无限个数值， 如110米跨栏成绩、人体测量的身高、体重等等）与离散变量（可 按一定顺序一一列举其数值的变量，其数值表现为断开的，如财 院所属系数、教师人数、教室数等等）确定性和随机性变量.
以各部分数值与总体数值对比得到的比重或比率。它表明总体 内部的构成状况，说明各部分在总体中的地位。其计算公式为： 结构相对指标＝总体某一部分数值/总体的全部数值 3.比例相对指标是指同一总体内不同部分指标数对比得到的相对指 标，用以分析总体各部分之间的比例关系，其计算公式为： 比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值
二、研究对象
任何现象都有质与量的统一体，统计研究的 是社会经济现象总体的数量方面，即社会经济 现象的规模、水平、结构、速度、比例关系、
统计学第1章PPT课件
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
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补充：统计学的分科
统计学的分科
描述统计 推断统计 理论统计 应用统计
统计方法
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
描述统计
1. 内容
￥
搜集数据
50
整理数据
展示数据
25
2. 目的
0Байду номын сангаас
描述数据特征
找出数据的基本规律
Q1 Q2 Q3 Q4
x = 30 s2 = 105
推断统计
1. 内容
总体
demography (人口统计学)
dentistry (牙医学)
ecology (生态学)
econometrics (经济计量学)
education (教育学)
election forecasting and projection (选举预测和策划)
engineering (工程)
epidemiology (流行病学)
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)
Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
统计学的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
应用统计的领域
actuarial work (精算)
agriculture (农业)
animal science (动物学)
anthropology (人类学)
archaeology (考古学)
auditing (审计学)
crystallography (晶体学)
meteorology (气象学)
military science (军事科学)
nuclear material safeguards (核材料安全管理)
ophthalmology (眼科学)
pharmaceutics (制药学)
physics (物理学)
political science (政治学)
hydrology (水文学)
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
manpower planning (劳动力计划)
management science (管理科学)
marketing (市场营销学)
medical diagnosis (医学诊断)
finance (金融)
fisheries research (水产渔业研究)
gambling (赌博)
genetics (遗传学)
geography (地理学)
geology (地质学)
historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
应用统计的领域(续)
▪ 参数估计
▪ 假设检验
2. 目的
▪ 对总体特征作出
推断
样
本
描述统计与推断统计的关系
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
据
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
Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
（不列颠百科全书）
统计数据的内在规律
（一些例子）
1. 正常条件下新生婴儿的性别比为107：100 2. 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频
率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率 各为1/6 3. 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
psychology (心理学)
psychophysics (心理物理学)
quality control (质量控制) religious studies (宗教研究)
sociology (社会学)
survey sampling (调查抽样)
taxonomy (分类学)
weather modification (气象改善)
服务
第二节 统计学的产生与发展
一. 政治算术—社会经济统计 二. 概率论—数理统计
统计学家是科学家
统计学家是科学家
L eonhard Euler (欧 拉 ) (1707-1783) F riedrich G auss (高 斯 ) (1777-1855)
T hom as R obert M althus (马 尔 萨 斯 ) (1766-1834)
统计学探索现象数量规律性的过程
统计学的性质
1. 数量性
▪ 有大量数据出现的地方，都要用到统计学
2 .方法论学科
3 . 规律性
▪ 统计学所研究的是总体的数量特征及其分布的规
律性
统计的作用
一. 为党和国家各级领导机构决策服务 二. 为企业单位和社会事业单位管理服务 三. 为广大人民了解社会服务 四. 为科研机构和人员进行理论研究服务 五. 为各国人民相互了解和发展国际交流
统计学ppt全演示文稿
学习目标
1. 理解统计与统计学的含义 2. 理解统计学的对象和方法 3. 了解统计学的产生与发展过程
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
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
Johann G regor M endel (孟 德 尔 ) (1822-1884) P ierre Sim on L aplace (拉 普 拉 斯 ) (1749-1827)
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) William Feller (费勒)(1906-1970)