统计学的起源PPT幻灯片
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统计培训ppt课件

实时分析
随着数据处理速度的提升,统 计学将更加注重实时数据分析 ,以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育,提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例,培养统计 思维和技能,提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术,不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点,揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类,不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离,将相似的对象归为同一 类,不同类的对象尽量保持差异,从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结,以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果,中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值,众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标,标准差是方差的平方根 ,变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源,确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献,从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
随着数据处理速度的提升,统 计学将更加注重实时数据分析 ,以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育,提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例,培养统计 思维和技能,提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术,不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点,揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类,不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离,将相似的对象归为同一 类,不同类的对象尽量保持差异,从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结,以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果,中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值,众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标,标准差是方差的平方根 ,变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源,确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献,从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
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。
《统计学的起源》课件

2
坎特洛维奇
坎特洛维奇是现代统计学的开创者之一,他提出了概率论与统计学的紧密关系, 奠定了统计学的基本理论。
3
统计学的分支
统计学涵盖了多个分支,包括描述统计、推断统计、回归分析、实验设计等,为 各个学科领域提供了强大的工具。
统计学的应用
社会学
统计学在社会学研究中用于收集和分析人口、教 育、劳动力等数据,帮助研究社会现象和社会结 构。
经济学
经济学家使用统计学来分析经济现象、市场趋势 和预测,为经济决策提供可靠的依据。
医学
医学研究需要使用统计方法来分析疾病的发病率、 治疗效果等数据,帮助制定医疗政策和决策。
生态学
生态学研究需要统计数据来分析物种多样性、生 态系统的稳定性和变化,以及环境管理和保护的 决策。
统计学的未来
1 新技术的应用
随着人工智能、大数据和机器学习等新技术的发展,统计学将在数据处理和分析方面扮 演更重要的角色。
2 数据的快速增长
随。
3 统计学领域的涉及扩展
统计学将进一步涉及到更多的领域,如社交网络分析、生物信息学等。
《统计学的起源》PPT课 件
统计学起源于古代,经历了漫长的发展历史,如今已成为各个学科领域中不 可或缺的工具和方法。
什么是统计学?
统计学是一门研究如何收集、处理、解释和分析数据的学科。它帮助我们理 解数据背后的规律性和关联性。
统计学的起源
古代统计学
在古代,人们就开始使用统计方法来进行人口普 查和资源调查,为决策和规划提供依据。
近代统计学
随着科学方法的发展,统计学逐渐成为一门独立 的学科,并且应用范围不断扩大。
古代统计学的发展
1
古罗马
2
古罗马时期,人们使用统计方法对人口、 军队和土地进行统计和记录。
第1章 绪论 《统计学概论》PPT课件

Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
(不列颠百科全书)
统计研究的过程
实际问题
收集数据 (取得数据)
解释数据 (结果说明)
整理与显 示数据
(处理数据)
分析数据 (研究数据)
二、统计学的含义
收集、整理与显示、分析、解释数据并从数据中得
(5)统计模型法
对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究,以了解某 一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系 及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时,需要根据具 体的研究对象和一定的假设条件,用合适的数学方程来进行模 拟,这种方法我们称之为统计模型法。如相关分析法、回归分 析法和统计预测法。
以探索出其内在的数量规律性 。
二、数据的分类
按计量尺度分
1. 分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据 对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述 例如,人口按性别分为男、女两类
2. 顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据 对事物类别顺序的测度,数据表现为类别,用文字来表述 例如,产品分为一等品、二等品、三等品、次品等
定比数据
也称定比尺度 对事物的准确测度 与定距尺度处于同一层次 数据表现为“数值” 有绝对零点 具有 或 的数学特性 如:收入、身高、产量
按时间状况分
➢ 截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据 描述现象在某一时刻的变化情况 比如,2005年我国各地区的国内生产总值数据
2.社会统计学派
创始人:德国大学教授克尼斯 代表人物:恩格尔(C.L.E.Engel)和梅尔
(不列颠百科全书)
统计研究的过程
实际问题
收集数据 (取得数据)
解释数据 (结果说明)
整理与显 示数据
(处理数据)
分析数据 (研究数据)
二、统计学的含义
收集、整理与显示、分析、解释数据并从数据中得
(5)统计模型法
对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究,以了解某 一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系 及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时,需要根据具 体的研究对象和一定的假设条件,用合适的数学方程来进行模 拟,这种方法我们称之为统计模型法。如相关分析法、回归分 析法和统计预测法。
以探索出其内在的数量规律性 。
二、数据的分类
按计量尺度分
1. 分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据 对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述 例如,人口按性别分为男、女两类
2. 顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据 对事物类别顺序的测度,数据表现为类别,用文字来表述 例如,产品分为一等品、二等品、三等品、次品等
定比数据
也称定比尺度 对事物的准确测度 与定距尺度处于同一层次 数据表现为“数值” 有绝对零点 具有 或 的数学特性 如:收入、身高、产量
按时间状况分
➢ 截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据 描述现象在某一时刻的变化情况 比如,2005年我国各地区的国内生产总值数据
2.社会统计学派
创始人:德国大学教授克尼斯 代表人物:恩格尔(C.L.E.Engel)和梅尔
统计学第一章PPT

世纪初至今) (三)统计学的现代期(20世纪初至今) 统计学的现代期( 世纪初至今 现代期 统计学的主流从描述统计学转向推断统计学. 统计学的主流从描述统计学转向推断统计学.20 转向推断统计学 世纪30年代 年代R费希尔的推断统计理论标志着现代数 世纪 年代 费希尔的推断统计理论标志着现代数 理统计学的确立. 理统计学的确立. 60年代以后统计学发展有三个明显的趋势: 年代以后统计学发展有三个明显的趋势: 年代以后统计学发展有三个明显的趋势 1统计学依赖和吸收数学更多; 统计学依赖和吸收数学更多; 统计学依赖和吸收数学更多 2以统计学为基础的边缘学科不断形成; 以统计学为基础的边缘学科不断形成; 以统计学为基础的边缘学科不断形成 3与电子计算机技术相结合,应用范围更广,作用更大. 与电子计算机技术相结合,应用范围更广,作用更大. 与电子计算机技术相结合
总体单位:组成总体的各个事物(或元素),是 总体单位:组成总体的各个事物(或元素),是 ), 各项统计数字的原始承担者. 各项统计数字的原始承担者.
2,标志 , 标志 总体单位的属性,特征的名称. 总体单位的属性,特征的名称. 品质标志: 品质标志:用文字表示属性 分类 数量标志: 数量标志:用数字表示特征 不变标志: 不变标志:各单位具体表现 相同 可变标志: 可变标志:各单位具体表现 不同
2,政治算术学派 , 代表人物:英国的威廉 配第 约翰格朗特等 配第, 格朗特等. 代表人物:英国的威廉配第,约翰 格朗特等. 威廉配第的代表著《政治算术》对当时的英,荷, 威廉 配第的代表著《政治算术》对当时的英, 配第的代表著 法等国的实力进行了数量的计算和比较; 法等国的实力进行了数量的计算和比较;格朗特写出 第一本关于人口统计的著作 他们开创了从数量方 的著作. 了第一本关于人口统计的著作.他们开创了从数量方 面研究社会经济现象的先例. 面研究社会经济现象的先例. 世纪末- 世纪末 世纪末) (二)统计学的近代期(18世纪末-19世纪末) 统计学的近代期( 世纪末 近代期 1,数理统计学派 , 代表人物:法国的拉普拉斯,比利时的凯特勒. 代表人物:法国的拉普拉斯,比利时的凯特勒. 拉普拉斯把古典概率论引进统计学, 拉普拉斯把古典概率论引进统计学,发展了概 古典概率论引进统计学 率论,推广了概率论在统计中的应用. 率论,推广了概率论在统计中的应用.
第一章 绪论 (《统计学》PPT课件)

2.性质:可量性、总体性(综合性)和具体性。 3.分类:
划分
依据
类别
例子
说明总体现象 内容的不同
计量单位不同
说明总体的单位数目 和标志总量
说明总体数量相对水 平和平均水平 实物单位
货币单位
数量指标 (总量指标、绝对指标)
人口总数等
质量指标
平均工资等
实物指标 价值指标(货币指标)
固定资产等 固定资产折旧等
表现形式不同
总量指标、相对指标和平均指标
计算方法 指标名称
计量 单位
国内生产总值(亿元)
时间 限制
2015年
空间 限制
我国
计算方法 指标名称
指标 数值
国内生产总值 676708
计量 单位
亿元
统计指标与标志的区别与联系
区别
联系
(1)指标是说明总体特征的, (1)指标数值是由总体单位的 标志是说明总体单位特征的; 数量标志值汇总而来;
三、统计学的性质、对象、特点
1.研究性质 社会经济统计学是一门独立的统计学,并
且是一门认识社会经济现象的总体数量方面的 方法论科学。 2.研究对象
社会经济统计学的研究对象是大量社会经 济现象的数量方面,即研究社会经济现象的数 量表现和数量关系。通过对这个对象的研究, 来认识社会经济现象的发展变化规律。
标志所表明的总 品质属性(文字表示) 品质标志
体单位内容方面
的不同
数量特征(数值表示) 数量标志
性别、民族等 年龄、工资等
2020/5/31
4.判断
标志
性别 民族
品 质宗教Biblioteka 仰 政治倾向标 志年龄
数
身高
量 标
划分
依据
类别
例子
说明总体现象 内容的不同
计量单位不同
说明总体的单位数目 和标志总量
说明总体数量相对水 平和平均水平 实物单位
货币单位
数量指标 (总量指标、绝对指标)
人口总数等
质量指标
平均工资等
实物指标 价值指标(货币指标)
固定资产等 固定资产折旧等
表现形式不同
总量指标、相对指标和平均指标
计算方法 指标名称
计量 单位
国内生产总值(亿元)
时间 限制
2015年
空间 限制
我国
计算方法 指标名称
指标 数值
国内生产总值 676708
计量 单位
亿元
统计指标与标志的区别与联系
区别
联系
(1)指标是说明总体特征的, (1)指标数值是由总体单位的 标志是说明总体单位特征的; 数量标志值汇总而来;
三、统计学的性质、对象、特点
1.研究性质 社会经济统计学是一门独立的统计学,并
且是一门认识社会经济现象的总体数量方面的 方法论科学。 2.研究对象
社会经济统计学的研究对象是大量社会经 济现象的数量方面,即研究社会经济现象的数 量表现和数量关系。通过对这个对象的研究, 来认识社会经济现象的发展变化规律。
标志所表明的总 品质属性(文字表示) 品质标志
体单位内容方面
的不同
数量特征(数值表示) 数量标志
性别、民族等 年龄、工资等
2020/5/31
4.判断
标志
性别 民族
品 质宗教Biblioteka 仰 政治倾向标 志年龄
数
身高
量 标
统计学ppt(全)

概率论—数理统计
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代,代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的,最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶,概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后,统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
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
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
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 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
统计数据的内在规律 (一些例子)
正常条件下新生婴儿的性别比为107:100 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 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
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) 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) 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)
概率沦研究起源于17世纪中叶意大利文艺复兴时代,代表人物主要有法国的拉普拉斯和比利时的凯特勒 古典统计时期的概率论基本上是独立发展的,最开始的概率论是从对赌博的研究开始。它与统计学(主要是指政治算术)没有太多的联系 从19世纪中叶到20世纪中叶,概率论的进一步发展为数理统计学的形成和发展奠定了基础。主流从描述性统计学向推断统计学发展 本世纪50年代以后,统计理论、方法和应用进入了一个全面发展的阶段
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
几种常用的统计软件 (Software)
典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA Excel
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的产生与发展 第三节 统计学的研究对象与方法 第四节 统计学的要素和指标
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 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
统计数据的内在规律 (一些例子)
正常条件下新生婴儿的性别比为107:100 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 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
统计学的应用领域
统计学
经济学
管理学
医学
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) 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) 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)
《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
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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在20世纪30年代,《生物统计与田间试验》就作为 农学系的必修课,1935年王绶(1876~1972)编著出版 的《实用生物统计法》是我国出版最早的生物统计专著 之一。随后1942年范福仁出版了《田间试验技术》等, 这些对推动我国农业生物统计和田间试验方法的应用都 产生了很大影响。
新中国成立后,许多学者翻译、编著了统计学论著,有力 的推动了数理统计方法在中国的普及和应用。1978年12月国家 统计局在四川峨眉召开了统计教学、科研规划座谈会,全面引 进了前苏联的社会经济统计理论和统计制度,对我国社会经济 统计学的发展起到了一定的积极作用。这以后有关统计学的教 材与论著如雨后春笋般涌现,统计工作和统计科研迅速发展。 1984年1月1日颁布实施《中华人民共和国统计法》,1987年2月 国家统计局又发布《中华人民共和国统计法实施细则》,1996 年5月八届人大十九次会议通过了《关于修改<中华人民共和国 统计法>的决定》。
第一节 什么是统计学?
一、概念
统计学(Statistics)是把
数学的语言引入具体的科学领域,把 具体科学领域中要待研究的问题抽象 为数学问题的过程,它是收集、分析、 列示和解释数据的一门艺术和科学。
二、发展概况
资
原
奴
封
本
始
隶
建
主
社
社
社
义
会
会
会
社
1、政治算术学派 起源于17世纪60年代的英国 代表人物:威廉.配第(William Petty,1623~1687)
K. Pearson(卡.皮尔逊,英国,1857~1936)
Pearson的一生是统计研究的一生。他首创频数分布 表与频数分布图,如今已成为最基本的统计方法之一;观 察到许多生物的度量并不呈现正态分布,利用相对斜率得 到矩形分布、J型分布、U型分布或铃型分布等;1900年独 立发现了X2分布,提出了有名的卡方检验法,后经Fisher 补充,成为小样本推断统计的早期方法之一; Pearson对 “回归与相关”进一步作了发展,在1897~1905年, Pearson还提出复相关、总相关、相关比等概念,不仅发 展了Galton的相关理论,还为之建立了数学基础。
W.S.Gosset(歌赛特,英国,1777~1855)
在生产实践中对样本标准差进行了大量研究。于1908 年以“Student(学生)”为笔名在该年的Biometrika上 发表了论文《平均数的概率误差》,创立了小样本检验代 替大样本检验的理论,即t分布和t检验法,也称为学生式 分布。t检验已成为当代生物统计工作的基本工具之一, 为多元分析理论的形成和应用奠定了基础,为此,许多统 计学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。
约翰.格朗托(John Graunt,1620~1674) 代表作:《政治算术》 但未采用“统计学”这个词
4、社会统计学派 以德国为中心,创建于19世纪后期 代表人物:恩格尔(C.I.E. Engel,1821~1896)
梅尔( C.G.V. Mager ,1841~1925) 认为统计学研究的对象是社会科学,而数理统计学是一门 应用数学。 19世纪中叶诞生了马克思主义的统计理论,后来,列宁对 其进行了丰富和发展。
R.A.Fisher(费歇尔,英国,1890~1962)
Fisher一生论著颇多,共写了329篇。他跨进统计学界 是从研究概率分布开始的,1915年在Biometrika上发表论 文《无限总体样本相关系数值的频率分布》,被称为现代 推断统计学的第一篇论文。1923年发展了显著性检验及估 计理论,提出了F分布和F检验,1918年在《孟德尔遗传试 验设计间的相对关系》一文中首创“方差”和“方差分析” 两个概念,1925年提出随机区组和正交拉丁方试验设计, 并在卢桑姆斯坦德农业试验站得到检验与应用,他还在试 验设计中提出“随机化”原则,1938年和Yates合编了 Fisher Yates随机数字表。
三、统计学发展史中的重大事件与重要代表人物
J.Bernoulli(贝努里,瑞士,1654~1705) 系统论证了“大数定律”,即样本容量越大,样本统
计数与总体参数之差越小。
P.S. Laplace(拉普拉斯,法国,1749~1827) 最早系统的把概率论方法运用到统计学研究中去,建
立了严密的概率数学理论,并应用到人口统计、天文学等 方面的研究上。
19世纪末统计学开始用于生物学的研究。1882年 Galton开设“人体测量实验室”,测量9337人的资料,探 索能把大量数据加以描述与比较的方法和途径,引入了中 位数、百分位数、四分位数、四分位差以及分布、相关、 回归等重要的统计学概念与方法。1889年发表第一篇生物 统计论文《自然界的遗传》。1901年Galton和他的学生 Pearson创办了“Biometrika(生物统计学报)”杂志, 首次明确“Biometry(生物统计)”一词。所以后人推崇 Galton为生物统计学的创始人。
Gauss(高斯,德国,1777~1855)
正态分布理论最早由De Moiver于1733年发现,后来 Gauss在进行天文观察和研究土地测量误差理论时又一次 独立发现了正态分布(又称常态分布)的理论方程,提出 “误差分布曲线”,后人为了纪念他,将正态分布也称为 Gauss分布。
F. Galton(高尔登,英国,1822~1911)
四、统计学在中国的传播
我国在解放前,社会经济发展缓慢,统计的应用和 发展受到了很大的限制。1913年,顾澄教授(1882~?) 翻译了英国统计学家尤尔的著作《统计学之理论》 (1911),即为英美数理统计学传入中国之始。之后又 有一些英美统计著作被翻译成中文,Fisher的理论和方法 也很快传入中国。
另外,
Neyman(1894~1981)和S.Pearson进行了统计理论 研究,分别与1936和1938年提出一种统计假说检验学说。 P.C.Mabeilinrobis对作物抽样调查、A.Waecl对序贯抽样、 Finney对毒理统计、K.Mather对生统遗传学、F.Yates对 田间试验设计等都作出了杰出贡献。
新中国成立后,许多学者翻译、编著了统计学论著,有力 的推动了数理统计方法在中国的普及和应用。1978年12月国家 统计局在四川峨眉召开了统计教学、科研规划座谈会,全面引 进了前苏联的社会经济统计理论和统计制度,对我国社会经济 统计学的发展起到了一定的积极作用。这以后有关统计学的教 材与论著如雨后春笋般涌现,统计工作和统计科研迅速发展。 1984年1月1日颁布实施《中华人民共和国统计法》,1987年2月 国家统计局又发布《中华人民共和国统计法实施细则》,1996 年5月八届人大十九次会议通过了《关于修改<中华人民共和国 统计法>的决定》。
第一节 什么是统计学?
一、概念
统计学(Statistics)是把
数学的语言引入具体的科学领域,把 具体科学领域中要待研究的问题抽象 为数学问题的过程,它是收集、分析、 列示和解释数据的一门艺术和科学。
二、发展概况
资
原
奴
封
本
始
隶
建
主
社
社
社
义
会
会
会
社
1、政治算术学派 起源于17世纪60年代的英国 代表人物:威廉.配第(William Petty,1623~1687)
K. Pearson(卡.皮尔逊,英国,1857~1936)
Pearson的一生是统计研究的一生。他首创频数分布 表与频数分布图,如今已成为最基本的统计方法之一;观 察到许多生物的度量并不呈现正态分布,利用相对斜率得 到矩形分布、J型分布、U型分布或铃型分布等;1900年独 立发现了X2分布,提出了有名的卡方检验法,后经Fisher 补充,成为小样本推断统计的早期方法之一; Pearson对 “回归与相关”进一步作了发展,在1897~1905年, Pearson还提出复相关、总相关、相关比等概念,不仅发 展了Galton的相关理论,还为之建立了数学基础。
W.S.Gosset(歌赛特,英国,1777~1855)
在生产实践中对样本标准差进行了大量研究。于1908 年以“Student(学生)”为笔名在该年的Biometrika上 发表了论文《平均数的概率误差》,创立了小样本检验代 替大样本检验的理论,即t分布和t检验法,也称为学生式 分布。t检验已成为当代生物统计工作的基本工具之一, 为多元分析理论的形成和应用奠定了基础,为此,许多统 计学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。
约翰.格朗托(John Graunt,1620~1674) 代表作:《政治算术》 但未采用“统计学”这个词
4、社会统计学派 以德国为中心,创建于19世纪后期 代表人物:恩格尔(C.I.E. Engel,1821~1896)
梅尔( C.G.V. Mager ,1841~1925) 认为统计学研究的对象是社会科学,而数理统计学是一门 应用数学。 19世纪中叶诞生了马克思主义的统计理论,后来,列宁对 其进行了丰富和发展。
R.A.Fisher(费歇尔,英国,1890~1962)
Fisher一生论著颇多,共写了329篇。他跨进统计学界 是从研究概率分布开始的,1915年在Biometrika上发表论 文《无限总体样本相关系数值的频率分布》,被称为现代 推断统计学的第一篇论文。1923年发展了显著性检验及估 计理论,提出了F分布和F检验,1918年在《孟德尔遗传试 验设计间的相对关系》一文中首创“方差”和“方差分析” 两个概念,1925年提出随机区组和正交拉丁方试验设计, 并在卢桑姆斯坦德农业试验站得到检验与应用,他还在试 验设计中提出“随机化”原则,1938年和Yates合编了 Fisher Yates随机数字表。
三、统计学发展史中的重大事件与重要代表人物
J.Bernoulli(贝努里,瑞士,1654~1705) 系统论证了“大数定律”,即样本容量越大,样本统
计数与总体参数之差越小。
P.S. Laplace(拉普拉斯,法国,1749~1827) 最早系统的把概率论方法运用到统计学研究中去,建
立了严密的概率数学理论,并应用到人口统计、天文学等 方面的研究上。
19世纪末统计学开始用于生物学的研究。1882年 Galton开设“人体测量实验室”,测量9337人的资料,探 索能把大量数据加以描述与比较的方法和途径,引入了中 位数、百分位数、四分位数、四分位差以及分布、相关、 回归等重要的统计学概念与方法。1889年发表第一篇生物 统计论文《自然界的遗传》。1901年Galton和他的学生 Pearson创办了“Biometrika(生物统计学报)”杂志, 首次明确“Biometry(生物统计)”一词。所以后人推崇 Galton为生物统计学的创始人。
Gauss(高斯,德国,1777~1855)
正态分布理论最早由De Moiver于1733年发现,后来 Gauss在进行天文观察和研究土地测量误差理论时又一次 独立发现了正态分布(又称常态分布)的理论方程,提出 “误差分布曲线”,后人为了纪念他,将正态分布也称为 Gauss分布。
F. Galton(高尔登,英国,1822~1911)
四、统计学在中国的传播
我国在解放前,社会经济发展缓慢,统计的应用和 发展受到了很大的限制。1913年,顾澄教授(1882~?) 翻译了英国统计学家尤尔的著作《统计学之理论》 (1911),即为英美数理统计学传入中国之始。之后又 有一些英美统计著作被翻译成中文,Fisher的理论和方法 也很快传入中国。
另外,
Neyman(1894~1981)和S.Pearson进行了统计理论 研究,分别与1936和1938年提出一种统计假说检验学说。 P.C.Mabeilinrobis对作物抽样调查、A.Waecl对序贯抽样、 Finney对毒理统计、K.Mather对生统遗传学、F.Yates对 田间试验设计等都作出了杰出贡献。