01-1统计学的几个基本概念
统计学完整全套PPT课件
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。
统计学中的基本概念“课程思政”示范课
总体单位的意义
1.指构成总体的个体即每一个单位 2.总体由总体单位构成,要认识总体必须从总体单位开始,总 体是统计认识的对象
含有统计单位的饼状统计图
统计总体的基本特征
大量性。总体是由现实存在的许多个别单位组成的,仅仅个别或少数单位不能 形成总体。这是因为统计研究的目的是要揭示现象的规律性,而这种规律只有在 大量事物的普遍联系中才能表现出来。由于个别单位的特征是多种多样的,但总 体的各个单位的特征表现的综合,能够说明客观规律在一定条件下发生作用的结 果,可以反映现象的内在联系。
品质标志:是表明事物“质”的特征的标志
数量标志:是表明事物“量”的特征的标志
其中,可变的数量标志又叫做变量
统计研究是从登记标志开始,并通过对此标志 的综合来反应总体的数量特征,因此标志是统 计研究的起点。
标志图片及作用
标志分类及作用
总体单位标志: 1.不变标志(标志表现无差别):不变标志决定总体的同质性。 2.可变标志(标志表现有差别):可变标志决定总体的差异性。 可变标志里的变量:品质标志,数量标志
同质性
所谓统计总体的同质性,是指同一总体的所有单位都必须具有某一共同性质。 总体的同质性是一切统计研究的最重要的前提。它意味着统计总体中各个单位, 必须具有某种共同的性质把它们结合在一起,否则对总体各个单位标志表现的 综合就没有意义,甚至会混淆矛盾,歪曲现象的真相。例如,要研究全国的工 业企业,则所有的工业企业组成总体,这些工业企业的经济职能都是进行工业 生产活动,具有相同的性质。
具有同质性的统计图
变异性
构成统计总体的单位在某一方面的特征是相同的,但奉其他方面又存在差异。也 就是说,各单位有某一个共同标志表现作为它们形成统计总体的客观依据,但其余 所要研究的总体单位的特征不可能都相同。如,某工业企业的全体职工是一个总体, 该总体内的职工都是这个单位的职工,这是共同的特征,但在工资水平、性别、年 龄等许多方面存在差异。总体的同质性和单位差异性是相对的,它们都是统计核算 的前提条件。
质量统计.ppt
A
B
C
C
B
A
x
• 控制图中1点落于中心线一侧的概率为0.50,则连续9点落于中心线同 一侧的概率为0.509 =0.00195。 •连续9点落于中心线以下,则反应了参数μ的减小,若连续9点落于中心 线以上,则反应了分布参数μ的增大。
控制图判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一就认为过程处 于稳态: 1. 连续25个点子都在控制界限内。 2. 连续35个点子至多1个点子落在控制界限外。 3. 连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
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27
统计过程控制-控制图判断
控制图判异准则(过程异常的检验模式) 准则1:点落在A区以外
P-Value:0.000
1.02
1.12
1.22
1.32
1.42
Average: 1.18537 StDev: 0.0835489 N: 125
C2
Anderson-Darling Normality Test A-Squared: 0.206 P-Value: 0.867
P-Value:0.867
正态分布的要素: 1.平均值:决定正态分布曲线的中 心位置; 2.标准偏差:决定正态分布曲线的 宽窄。
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统计学基本知识-正态分布
下面是用新络纳素片含量指标50批数据画出的频率直方图。
红线是拟合 的正态密度 曲线
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8
3 准则
统计学基本知识-正态分布
X
可以认为,随机变量X的取值几乎全部集中在
用以表明一批数据的分散程度的另一参数 s
n
(Xi X)2
i1
n 1
统计学基础知识及其概念
样本:从总体中出去一部分作为 研究对象。 例如:从全国高校中选取10所高 校进行研究分析,这10所高校成 为样 一性质基础上结合起来的许多个别 事务的整体,亦称统计总体。 例如:研究的对象是高校,则这全 国高校就是总体。
01
标志:标志是说明总体单位特 征的名称。 例如:每所高校的学生人数、 教师人数、论文发表数量等。
统计总体
反映
统计指标
构成
总体单位
反映
综合
统计标志
基本概念——变异与变量
• 变异
• 标志在各单位身上的具体表现互有 差别;指标在不同时空上熟知的差 异,统计上称为变异。
• 变量
• 数量标志或统计指标的不同取值, 统计上成为变量。也就是说标志或 指标会出现不同值,包括时间上或 空间上不同的值。因此,数量标志 和统计指标的名称称为变量,其具 体取值为变量值。bu't
02
指标:指标是反映总体现象数量特征 的概念。一个总体拥有多个指标。 例如:全国高校每年招收新生平均人 数、教师平均人数等。
03
基本概念——总体
总体:总体是指客观存在的,在同一性质基础上结合 起来的许多个别事务的整体,亦称统计总体。 例如:研究的对象是高校,则这全国高校就是总体。
01
指标:指标是反映总体现象数量特征的概念。 一个总体拥有多个指标。 例如:全国高校每年招收新生平均人数、教师 平均人数等。
统计学
统计学是一门处理数据的方法和技 术的学科,也是一门研究“数据”的科 学,任务是如何有效地收集、整理 和分析这些数据,探索数据内在的 数量规律性,对所观察的现象做出 推断或预测,直到为采取决策提供 依据。
研究对象的特点:总体性、数量性、 客观性、数据的随机性、范围的广 泛性。
统计学的基本概念样本量与检验效能
PART 03
检验效能的基本概念
检验效能的定义
• 检验效能(Power of a Test):指当原假 设为假时,拒绝原假设的概率。换句话说 ,它是检验能够正确检测出真实差异的能 力。
检验效能的评价指标
01
功效函数(Power Function): 描述在原假设为假的情况下,拒 绝原假设的概率随着效应量大小 变化的函数。
总体标准差
总体标准差越大,所需的样本 量越大。
效应量
效应量越大,所需的样本量越 小。
样本量的确定方法
经验法
根据以往的研究或经验,估计 所需的样本量。
理论法
根据统计学的理论和方法,计 算所需的样本量。
模拟法
通过计算机模拟,确定所需的 样本量。
试验设计法
在试验设计阶段,根据试验的 目的和要求,确定所需的样本
XX
REPORTING
2023 WORK SUMMARY
统计学的基本概念样 本量与检验效能
汇报人:XX
XX
目录
• 引言 • 样本量的基本概念 • 检验效能的基本概念 • 样本量与检验效能的关系 • 样本量与检验效能的确定方法 • 样本量与检验效能的应用案例PART 01ຫໍສະໝຸດ 引言统计学的定义与作用
统计学定义
02
最小可检测效应(Minimum Detectable Effect, MDE):在 给定的显著性水平和样本量下, 检验能够检测到的最小效应量。
检验效能的影响因素
样本量
样本量越大,检验效 能越高。
效应量
效应量越大,检验效 能越高。
显著性水平
显著性水平越高,检 验效能越高。
样本分布
样本分布越接近正态 分布,检验效能越高 。
《统计学原理》》课件
方差分析要求数据满足立性、正态性和方差齐性等假设 。
单因素方差分析
单因素方差分析是方差分析的一种,用于比较一个分类变量对数值型数据 的影响。
分析步骤包括建立假设、计算检验统计量、确定显著性水平、做出决策。
02
描述性统计
数据收集与整理
数据来源
介绍数据的不同来源,如调查、观察 、实验等。
数据筛选与处理
说明如何对数据进行筛选、缺失值处 理和异常值处理。
数据的图表展示
柱状图
用于比较不同类别的数据。
饼图
用于表示各部分在整体中所占的比例。
折线图
用于展示数据随时间的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系。
《统计学原理》ppt课件
目 录
• 统计学导论 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计与假设检验 • 回归分析 • 方差分析与实验设计
01
统计学导论
统计学的定义与性质
总结词
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,其目的是从数据中获 取有用的信息和知识。
详细描述
统计学是数学的一个分支,它利用数学方法对数据进行处理和分析,以揭示数 据背后的规律和趋势。它涉及到如何收集、整理、描述和分析数据,以及如何 从数据中得出结论和预测未来。
一元线性回归分析通常使用最小 二乘法来拟合数据,建立如 (y = ax + b) 的线性方程。其中, (y) 是因变量,(x) 是自变量, (a) 是斜率,(b) 是截距。
参数估计
通过最小二乘法,我们可以估计 出斜率 (a) 和截距 (b),从而得到 回归方程。
统计学ppt课件
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。
统计学完整ppt课件完整版
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)
统计学基概本念与方法
间的相关性。
时间序列的预测方法
移动平均法
通过计算历史数据的移动平均值进行预测, 适用于短期预测。
ARIMA模型
自回归移动平均模型,适用于平稳和非平稳 时间序列的预测,可捕捉线性关系。
指数平滑法
对历史数据进行加权平均,给予近期数据更 大权重,适用于短期预测。
SARIMA模型
季节性自回归移动平均模型,适用于具有季 节性特征的时间序列预测。
05
统计推断
抽样分布
抽样分布的概念
描述从总体中随机抽取的样本统计量的概率分布。
常见抽样分布类型
正态分布、t分布、F分布、卡方分布等。
抽样分布的性质
期望、方差、偏度、峰度等。
参数估计
参数估计的概念
利用样本数据对总体参数进行估计的过程。
点估计与区间估计
点估计给出参数的近似值,区间估计给出参 数所在的可能范围。
一元线性回归分析
估计回归参数
通过最小二乘法等方法,估计回归方程的参 数。
建立一元线性回归模型
根据自变量和因变量的数据,建立一元线性 回归方程。
检验回归方程
对回归方程进行显著性检验,判断自变量对 因变量的影响是否显著。
多元线性回归分析
建立多元线性回归模型
根据多个自变量和因变量的数据,建立多元线性回归方程。
统计数据的收集方法
问卷调查
通过设计问卷,向目标人群发放并收集回答 数据的方法。
访谈调查
通过面对面或电话等方式,与被调查者进行 深入交流并收集数据的方法。
观察法
通过观察目标人群的行为、态度等特征,并 记录相关数据的方法。
实验法
通过控制实验条件,对目标人群进行干预并 收集数据的方法。
统计学及其基本概念
添加标题
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(按标志表现的变异情况划分)
标志
变量(包括可变的数量标志和指标)
离散变量
01
连续变量
02
自变量
03
因变量
04
确定性变量
05
随机变量
06
(四)统计指标和统计指标体系
(1)按指标所反映的总体数量特征的性质划分:
判断标准:指标数值大小与总体范围大小或包含单位数多少是否有直接关系。
(2)按指标的表现形式划分:
总量指标 相对指标 平均指标
统计指标体系
期初库存+本期购进 = 本期销售+期末库存 数学关系式形式 若干个指标从不同方面、不同角度去描述总体的数量特征和数量关系,但互相之间并不表现为数学关系式
02
二是以概率论的研究为开端形成和发展起来的以随机现象为主要研究对象的数理统计。
03
大量现象(或总体现象)的数量方面。
添加标题
统计学的研究对象
添加标题
数量性: 统计学是从数量方面去认识事物现象
添加标题
总体性: 统计学研究的数量方面是指由大量单个事物现象所构成的总体性事物现象的数量方面
添加标题
美国统计学家史特威·恰平 《实地调查与社会研究》、《社会学中的科学方法》
德国统计学家恩格尔(Christian Lorenz Engel) 《比利时工人家庭的生活费》“恩格尔法则”
社会统计学派 :
美国统计学家马约·史密斯 《统计学和社会学》
统计学发展的两条主线
统计学概述
02
统计学的发展历程
古典统计学时期
古代统计学的起源可以追溯到古希腊和古罗马时期,当时的 数据收集和分析主要为了满足国家管理和政策制定的需要。
中世纪欧洲商业和手工业的发展,开始出现商业统计学。
近代统计学时期
近代统计学时期始于19世纪中叶,在这个时期统计学得到 了快速发展。
英国统计学家皮尔逊在19世纪80年代创立了近代统计学的 理论和方法,为近代统计学的发展奠定了基础。
统计学的研究对象
统计学的研究对象是数据和现象。 数据包括数值和非数值两种类型,如文字、图像、视频等。 现象则包括人类活动、自然现象、社会现象等。
统计学的研究方法
1
统计学的研究方法包括描述性统计和推断性统 计。
2
描述性统计是对数据进行整理、概括和图表展 示,以了解数据的分布和特征。
3
ห้องสมุดไป่ตู้
推断性统计则是利用样本信息来推断总体特征 ,如预测、分类、相关性分析等。
采用机器学习、关联规则挖掘、聚类分析等数据挖掘技术,发现数 据中隐藏的模式和关联关系。
数据可视化表达和解读
数据图表制作
将数据以图表的形式呈现,如柱状图 、折线图、饼图等,以便更直观地展 示数据的特征和分布情况。
数据解读和解释
通过观察图表,对数据进行解释和解 读,发现数据中隐藏的模式和规律, 为决策提供科学依据。
统计学在社会生活中的应用
描述性统计学
通过数据收集、整理和分析,帮助人们更好地了解社会生活 中的各种现象和问题,如消费者行为、市场调研、社会问题 研究等。
推断性统计学
通过样本信息进行推断和分析,对未知总体进行推断和预测 ,如医学研究、经济预测、产品质量控制等。
统计学在科学研究和政策制定中的作用
《统计学》课后练习题答案
A.透视表B.合并计算C.单变量求解D.分类汇总
5.小张收集了1957-2007年中国GDP的数据,如果要反映这50年我国生产发展的趋势,用什么图形最为合适?()(知识点3.5答案:D)
A.直方图B.散点图C.饼图D.折线图
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பைடு நூலகம்33.6
130-140
12
10.9
103
93.6
19
17.3
140-150
5
4.5
108
98.2
7
6.4
150-160
2
1.8
110
100.0
2
1.8
合计
110
100
—
—
—
—
A.树苗高度低于110厘米的占总数的39.1%B.树苗高度低于110厘米的占总数的84.5%
C.树苗高度高于130厘米的有19棵D.树苗高度高于130厘米的有103棵
第二章数据的收集与整理
2.1数据的来源
2.2统计调查方案设计
2.3调查方法
2.4调查的组织方式:普查、抽样调查、重点调查、典型调查
2.5抽样的组织方式:简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样
2.6数据的审定:误差
2.7数据的分组
2.8.编制次数分布表:频数(次数)、频率
习题
一、单项选择题
1.小吴为写毕业论文去收集数据资料,()是次级数据。(知识点:2.1答案:C)
A.指标B.标志C.变量D.标志值
8.以一、二、三等品来衡量产品质地的优劣,那么该产品等级是()。(知识点:1.7答案:A)
A.品质标志B.数量标志C.质量指标D.数量指标
统计学总复习资料
时间序列构成要素
趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。
平稳时间序列模型
01
平稳时间序列定义
统计特性不随时间推移而变化的 序列。
02
平稳时间序列模型
03
模型识别与定阶
自回归模型(AR)、移动平均模 型(MA)、自回归移动平均模 型(ARMA)。
通过自相关函数和偏自相关函数 的截尾或拖尾性质进行识别,利 用信息准则进行定阶。
回归分析
用于探究一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系,通过建立回归方程来 预测因变量的值。常见的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑 回归等。
04
时间序列分析与预测
时间序列概念及特点
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映现象随时 间变化的发展过程。
时间序列特点
动态性、连续性、规律性、随机性。
偏态与峰态度量
偏态系数和峰态系数,用于描述数据分布的形状。
类别型数据描述
频数与频率
计算各类别的频数和频率,以 了解各类别的分布情况。
比例与百分比
计算各类别所占的比例和百分 比,以便更直观地了解数据分 布。
列联表分析
对于两个或多个类别变量,可 以构建列联表并分析其关联性 。
图表展示方法
80%
条形图与饼图
综合评价的方法
包括主成分分析、因子分析、聚类分析等,这些方法可以消除指标 间的相关性,简化数据结构,便于分析和解释。
综合评价的应用领域
广泛应用于经济、社会、环境等领域,如企业绩效评价、区域经济 发展评价、环境质量评价等。
因子分析和聚类分析在综合评价中应用
因子分析在综合评价中的应用
因子分析可以将多个相关指标转化为少数几个不相关的综合指标(即因子),这些因子能够反映原始指标的大部 分信息,从而简化数据结构,便于分析和解释。在综合评价中,因子分析可以用于提取影响评价结果的主要因素, 并对各因素进行客观赋权,得出综合评价值。
《统计学教材》课件
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
统计学原理全
可编辑修改精选全文完整版统计学原理第一章基础第一节统计的定义统计是从数据中获取信息的一种方法。
第二节主要统计概念一、总体总体就是统计工作者研究对象的全体。
对总体的描述性测度称为参数,如均值,最大值、最小值等。
二、样本样本就是从总体中抽取的若干数据的集合。
对样本的描述性测度量是统计量。
三、统计推断统计推断是运用样本数据对总体进行估计、预测和决策的过程。
可靠性测度共有两种:置信水平和显著性水平。
三个例子:企业多元化战略:多元化企业和非多元化企业的绩效差异。
普通学生和学生干部:就业和收入差异。
男生和女生:成绩差异。
第三节:数据的类型一、定距数据定距数据是实数:如身高、距离、收入等二、定性数据定性数据的取值是类别:如男性、女性。
三、定序数据定序数据也表现为定性的,但是取值是有顺序的。
例如,不好、一般、好、很好、优秀。
定性数据和定序数据的区别在于后者的取值是有顺序的。
第四节数据的描述方法一、图表描述方法计算机命令1.将数据输入或导入列中。
2.选择数据列。
3.单击图表向导(Chart Wizard)、线图(Line)和完成(Finish)。
4.如果想做某些改变,则鼠标右键单击图表,选择图表选项。
二、数字描述方法1.中心位置的测度(1)算术平均数求和:SUM平均值:average(2)中位数:中位数是通过把观测值按顺序排列而计算得到的。
处于中间位置的观测值即为中位数。
中值:median,如果数据有n个,若n为单数,取值为中间的数值;若n为偶数,取值为中间两个数的均值。
众数:mode 。
注意:在不只有一个众数的情况下,Exce 只显示最小的,不显示是否有其它众数。
最大值:max ;最小值:min ;平方根:sqrt数据分析:分析工具库是Excel 所附的一组统计函数,它可以通过菜单栏找到。
单击工具,找到“数据分析”;如果“数据分析”不存在,点击“加载宏”,然后选择分析工具库。
找一台安装有数据分析的电脑,进入excel 安装目录(一般是C:\Program Files\Microsoft Office)进入OFFICE10文件夹拷贝Library 文件夹到你的电脑同名文件夹里,然后执行前面的加载宏步骤就可以了。
统计学原理课件PPT
05
回归分析
一元线性回归分析
定义
模型
一元线性回归分析是用来研究一个因变量 与一个自变量之间的线性关系的统计方法 。
y = ax + b,其中y是因变量,x是自变量,a 是斜率,b是截距。
参数估计
假设检验
最小二乘法是常用的参数估计方法,通过 最小化误差平方和来估计参数a和b的值。
包括检验线性关系的显著性以及检验回归 模型的适用性。
先验分布与后验分布
先验分布是指在观测数据之前对参数的信念,后验分布是指在观测数 据之后对参数的信念。后验分布是贝叶斯推断的关键。
先验概率与后验概率
先验概率
先验概率是指在没有任何数据的情况下,对某个事件或参数发生的概率的估计。先验概率可以基于历史数据、专家意 见或其他相关信息进行估计。
后验概率
后验概率是指在观测到数据之后,对某个事件或参数发生的概率的估计。后验概率是通过将先验概率与样本信息结合 起来得到的。
02
条件概率
条件概率是指在某个条件成立的情况下,另一个事件发生的 概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
03
独立事件和互斥事件
独立事件是指一个事件的发生不受另一个事件是否发生的影 响,互斥事件则是指两个事件不能同时发生。独立事件的概 率乘法公式为P(A∩B)=P(A)×P(B),互斥事件的概率加法公 式为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
概率的分类
概率可以分为必然事件、不可能事件和随机事件三类。必然事件是指一定会发生的事件, 不可能事件是指一定不会发生的事件,随机事件则是指可能发生也可能不发生的事件。
概率的运算性质
概率具有加法、乘法、互补等运算性质,这些性质在概率论和统计学中有着广泛的应用。
统计学及其基本概念
人物:
【英国】威廉·配第和约翰·格朗特
贡献:
“有统计之实,无统计之名”的学派
评价:
开用数量方法研究社会经济现象之先河
01
04
数理统计学派
【比利时】人才济济。如:凯特勒、戈赛特 、费希尔、内曼、卡尔.皮尔逊
人物:
完成统计学和概率论结合 建立了丰富的数理统计理论
贡献:
社会统计学派
人物: 【德国】克尼斯、恩格尔和梅尔 观点: 统计学的研究对象是社会现象,目的在于明确社会现象的内在联系和相互之间的关系。 在研究过程中,要用全面调查,也可以适量的使用抽样调查。
第一章 统计学及基本概念
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本 章 内 容
第一节 统计学简介 一、统计的涵义 二、统计的过去与现在 三、统计学在经济管理中的应用 第二节 数据及其分类 一、认识数据 二、数据类型Ⅰ 三、数据类型Ⅱ 四、数据类型III 五、数据类型IV 第三节 总体、个体与样本 一、统计总体和个体 二、总体的特点 三、样本 第四节 标志、指标与指标体系 一、统计标志 二、统计指标 三、统计指标体系 第五节 统计计算工具 一、统计分析软件简介 二、Excel实现数据处理的主要途径
3
统计学在管理领域的应用 (案例1 案例2)
三、统计学在经济管理中的应用
案例1
1995年9月,美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较,数量分析和模糊评价等方法,预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。
案例2
2005年3月16日上证平均指数中30支股票的市盈率是21.08。东方电子集团有限公司的市盈率是17.92。这时,市盈率方面的统计信息显示:与上证指数股票的平均收入相比,东方电子集团有限公司的股票价格较低。因此,投资顾问可以得出结论:东方电子集团有限公司的现行价格低估了。
01-1统计学的几个基本概念
四、参数与统计量 参数(Parameter): 由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的 特征数。如总体平均数μ、总体标准差σ。 参数是真值、是不变的,不易或不能求得。 统计数(Statistic):由样本的全部观察值求得的用 以估计总体参数的特征数叫统计数。 如样本平均数、样本标准差s、变异系数CV
(2)非连续性变数,也叫间断性变数(discrete variable) 变值只能取非负整数的一类变数。 如每个花序上的小花数,单株果数等。
特点:①通过计数获得; ②只能取非负整数。
2、质量性状: (1)质量性状:只能观察描述而不能直接用量具测 量的性状叫质量性状。 如果实的色泽深浅,风味浓淡,肉质爽脆与否、果皮 光滑程度、种子的饱满程度等。 (2)质量性状数量化: 用分级或统计次数的方法将质量性状用数据表示出来, 这个过程叫质量性状数量化。
变值:变量所取得的数值。 例如:随机调查沙田柚花序上的花朵数,共调查了10 个花序,得到结果如下:12、10、7、9、10、11、10、 13、11、12,即每花序上的花朵数是一个变量,由7、9、 10、11、12、13共6个变值组成。
7、9、13出现1次,10出 现3次,11、12出现2次 变量与变值之间的关系: 变量由变值组成。
二、变数与变值
变量:具有变异的性状的观测值。 例如:测定龙眼苗高,得到73cm, 69cm,62cm, 60cm, 63cm, 74cm, 75cm…等,是一群变异的数,苗高是一个 变量; 称芒果的单果重,得到125g、146g、 112g,150g,134g,117g,128 g…等, 也是一群变异的数,单果重也是一个变量。
分级法:如将柑桔果实着色程度分级,并打分, 这样得到间断性变数。(例1)
2024《统计学原理》教案
《统计学原理》教案目录•课程介绍与教学目标•统计基本概念与方法•描述性统计方法•推断性统计方法•方差分析与回归分析初步•时间序列分析与预测初步•指数分析与综合评价初步•课程总结与展望01课程介绍与教学目标统计学基本概念统计学应用领域统计学原理课程结构统计学原理课程概述统计学是研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学,是数据分析和决策制定的重要工具。
统计学广泛应用于社会科学、自然科学、医学、工程学、商业等各个领域,对于解决实际问题具有重要意义。
本课程将介绍统计学的基本概念、方法和技术,包括描述统计学、推断统计学、实验设计等内容,帮助学生掌握数据分析和处理的基本技能。
1 2 3掌握统计学的基本概念、方法和技术,了解不同数据类型的特点和处理方法,熟悉常用统计指标和统计图表的含义和应用。
知识目标能够运用所学知识对数据进行收集、整理、分析、解释和呈现,具备基本的统计思维和数据处理能力。
能力目标培养学生的数据意识和统计素养,提高学生的逻辑思维能力和分析问题能力,增强学生的实践能力和创新意识。
素质目标教学目标与要求教材及参考书目教材《统计学原理》(第X版),XXX主编,XXX出版社。
参考书目《统计学导论》、《应用统计学》、《数据分析与统计建模》等。
同时建议学生积极利用网络资源,如中国知网、维普网等数据库获取相关文献和案例资料。
02统计基本概念与方法统计总体与样本统计总体根据研究目的确定的所要研究的事物的全体,它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体。
样本从总体中抽取的一部分元素的集合,构成样本的元素的数目称为样本量。
总体与样本的关系样本是总体的一个子集,用于推断总体的性质。
数据类型与测量尺度数据类型根据数据所反映的变量的特征,可分为定性数据和定量数据。
测量尺度对变量的测量精度和度量单位,包括类别尺度、顺序尺度、等距尺度和等比尺度。
不同数据类型与测量尺度的选择根据研究目的和变量特征选择合适的数据类型和测量尺度。
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。
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分级法:如将柑桔果实着色程度分级,并打分, 分级法:如将柑桔果实着色程度分级,并打分, 这样得到间断性变数。 这样得到间断性变数。(例1) ) 统计次数法:例如采收柑桔果之后, 统计次数法:例如采收柑桔果之后,按其外观 (光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状, 光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状, 有否开裂)分别统计次数。 有否开裂)分别统计次数。(例2) )
表2 - 1 - 2 性实着色程度分级,并打分, 分级法:如将柑桔果实着色程度分级,并打分, 这样得到间断性变数。 这样得到间断性变数。(例1) ) 统计次数法:例如采收柑桔果之后, 统计次数法:例如采收柑桔果之后,按其外观 (光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状, 光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状, 有否开裂)分别统计次数。 有否开裂)分别统计次数。(例2) )
3、样本平均数是否等于总体平均数? 、样本平均数是否等于总体平均数? 4、要回答问题1,要运用那一些基本概念与关系? 、要回答问题 ,要运用那一些基本概念与关系?
品种产量两个概念有无区别? x A 与A品种产量两个概念有无区别? 品种产量两个概念有无区别? 品种产量两个概念有无区别 xB 与B品种产量两个概念有无区别?
抽样:从总体中抽取部分个体进行观测。 抽样:从总体中抽取部分个体进行观测。 目的:从样本推测总体。 目的:从样本推测总体。 样本容量:样本中所含个体的多少。 样本容量:样本中所含个体的多少。 大样本: ◆大样本:样本容量≥30
◆小样本:样本容量<30 小样本:
抽样的要求: 抽样的要求: 个体间相互独立;每个个体能被抽取做样本的机会均等。 个体间相互独立;每个个体能被抽取做样本的机会均等。 随机抽样:符合以上两点要求的抽样过程。 随机抽样:符合以上两点要求的抽样过程。 随机抽样和非随机抽样的比较: 随机抽样和非随机抽样的比较:
2、样本(Sample): 样本(Sample) 样本:从总体中抽取部分个体进行观测, 样本:从总体中抽取部分个体进行观测,用以估计总 体的一般特性,这部分被观测的个体总称为样本。 体的一般特性,这部分被观测的个体总称为样本。 随机样本: ◆随机样本:采用随机抽样的方法抽取的样本叫随机 样本。一般生物统计学上讲的样本都是随机样本。 样本。一般生物统计学上讲的样本都是随机样本。 偏袒样本( Sample) ◆偏袒样本(Bias Sample):根据试验者预定的意 图去抽取的样本叫偏袒样本。 图去抽取的样本叫偏袒样本。 如为说明某品种果实大,专门选取大的果实来测定, 如为说明某品种果实大,专门选取大的果实来测定, 获得的样本是偏袒样本,无代表性。 获得的样本是偏袒样本,无代表性。
讨论:柑桔引种试验 原当家品种 A 同样条件下各种植30 同样条件下各种植 株,得到 引进新品种 B
x A = 75㎏, ㎏
xB = 83㎏ ㎏
请思考: 请思考:
1、 B品种的产量是否高于 品种? 、 品种的产量是否高于A品种? 品种的产量是否高于 品种 2、这个试验中,哪是总体?哪是样本? 、这个试验中,哪是总体?哪是样本? A品种 品种 B品种 品种 平均单株产量 µ A ,样本平均数 x A 平均单株产量 µ B ,样本平均数xB
三、数量性状数据与质量性状数据
1、数量性状:能直接用数量来表示的性状。 、数量性状:能直接用数量来表示的性状。 表示数量性状的数据叫数量性状数据。 表示数量性状的数据叫数量性状数据。 数量性状数据 通过计数、称量、测量和分析化验获得。 通过计数、称量、测量和分析化验获得。 计数 获得 分连续性变数与非连续性变数两类。 连续性变数与非连续性变数两类。 变数与非连续性变数两类 (1)连续性变数(Continuous variable): )连续性变数( ): 在任意两个变值之间可能有其它微量差异的变值存在。 在任意两个变值之间可能有其它微量差异的变值存在。 例如 果重 两变值间还可能有65.7, 65.9等。 果重 在65g与66g两变值间还可能有 与 两变值间还可能有 等 特点: 称量、测量获得; 特点:①称量、测量获得; ②不限取整数
第一章 试验结果资料的整理 第一节 统计学的几个基本概念 一、总体与样本 go 二、变数与变值 go 三、数量性状数据与质量性状数据 go 四、参数与统计量 go
一、总体与样本
1、总体(Population): 、总体( ): 具有共同性质的基本单位所组成的集团。 具有共同性质的基本单位所组成的集团。 个体: 构成总体的基本单位。 个体: 构成总体的基本单位。 例如: 例如:研究糯米糍荔枝的单果重量 所有糯米糍荔枝的正常果实都属于这个范畴 所有糯米糍荔枝的正常果实都属于这个范畴——总体 都属于这个范畴 总体 个体。 每一个糯米糍荔枝果实 ——个体。 个体 根据总体的数量可分为: 根据总体的数量可分为: 有限总体: ◆有限总体:个体数目有限的总体 无限总体: ◆无限总体:个体数目无限的总体
2、质量性状: 、质量性状: (1)质量性状:只能观察描述而不能直接用量具测 )质量性状: 量的性状叫质量性状。 量的性状叫质量性状。 叫质量性状 如果实的色泽深浅,风味浓淡,肉质爽脆与否、 如果实的色泽深浅,风味浓淡,肉质爽脆与否、果皮 色泽深浅 光滑程度、种子的饱满程度等。 光滑程度、种子的饱满程度等 (2)质量性状数量化: )质量性状数量化: 用分级或统计次数的方法将质量性状用数据表示出来, 分级或统计次数的方法将质量性状用数据表示出来, 这个过程叫质量性状数量化。 这个过程叫质量性状数量化。
The end
例1
分级法 柑桔果实着色情况分级表
表2 - 1 - 1
着色情况
全果深绿 以绿为主, 以绿为主,绿中见黄 以橙黄色为主, 以橙黄色为主,橙黄中绿 全果橙黄, 全果橙黄,局部桔红 全果桔红色
级 别
0 1 2 3 4
打 分
2 4 6 8 10
例2
统计次数法 : 桔果性状观测统计表 状 个数 果 362
四、参数与统计量 参数( 参数(Parameter): ) 由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的 由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的 特征数。 总体平均数 、总体标准差σ。 特征数。如总体平均数µ、总体标准差 。 参数是真值、 不变的 不易或不能求得。 参数是真值、是不变的,不易或不能求得。 真值 统计数( 统计数(Statistic):由样本的全部观察值求得的用 ) 由样本的全部观察值求得的用 以估计总体参数的特征数叫统计数。 以估计总体参数的特征数叫统计数。 如样本平均数、样本标准差s、变异系数CV 如样本平均数、样本标准差 、变异系数
导
言
生物统计学是应用统计学的原理与方法分析生物数据, 生物统计学是应用统计学的原理与方法分析生物数据, 推 是应用统计学的原理与方法分析生物数据 断研究对象数量特征的应用基础学科 应用基础学科。 断研究对象数量特征的应用基础学科。 应用统计学的原理与方法处理园艺植物的数据, 园艺专业 应用统计学的原理与方法处理园艺植物的数据, 推断所研究的园艺植物数量特征。 推断所研究的园艺植物数量特征。 学习的目标: 学习的目标: 目标 1.掌握统计学的基本原理与方法。 1.掌握统计学的基本原理与方法。 掌握统计学的基本原理与方法 2.应用基本原理与方法分析园艺植物数据资料 2.应用基本原理与方法分析园艺植物数据资料,并推出正确 应用基本原理与方法分析园艺植物数据资料, 的结论。 的结论。 生物现象(数据)千头万绪, 生物现象(数据)千头万绪,错综复杂 生物统计学——工具 工具 生物统计学 揭示藏在表面现象下面的客观规律(数量特征)。 揭示藏在表面现象下面的客观规律(数量特征)。
◆随机抽样 ◆非随机抽样
个体入选机会均等; 个体入选机会均等; 机会均等 个体入选机会不均等 机会不均等。 个体入选机会不均等。
二、变数与变值
变量:具有变异的性状的观测值。 变量:具有变异的性状的观测值。 例如:测定龙眼苗高,得到 例如:测定龙眼苗高,得到73cm, 龙眼苗高 , 69cm,62cm, 60cm, 63cm, 74cm, , 75cm…等,是一群变异的数,苗高是一个 等 是一群变异的数, 变量; 变量 称芒果的单果重,得到125g、146g、 芒果的单果重,得到 、 、 112g,150g,134g,117g,128 g…等, , , , , 等 也是一群变异的数,单果重也是一个变量。 也是一群变异的数,单果重也是一个变量。
变值:变量所取得的数值。 变值:变量所取得的数值。 例如:随机调查沙田柚花序上的花朵数,共调查了 例如:随机调查沙田柚花序上的花朵数,共调查了10 个花序,得到结果如下: 、 、 、 、 、 、 、 个花序,得到结果如下:12、10、7、9、10、11、10、 13、11、12,即每花序上的花朵数是一个变量,由7、9、 、 、 ,即每花序上的花朵数是一个变量, 、 、 10、11、12、13共6个变值组成。 、 、 、 共 个变值组成。 个变值组成 7、9、13出现 次,10出 、 、 出现 出现1次 出 出现2次 现3次,11、12出现 次 次 、 出现 变量与变值之间的关系: 变量与变值之间的关系: 变量由变值组成。 变量由变值组成。
(2)非连续性变数,也叫间断性变数(discrete )非连续性变数,也叫间断性变数( variable) ) 变值只能取非负整数的一类变数。 变值只能取非负整数的一类变数。 如每个花序上的小花数,单株果数等。 每个花序上的小花数,单株果数等。 特点:①通过计数获得; 特点: 通过计数获得; ②只能取非负整数。 只能取非负整数。