《統計基礎第二章》課件

《統計基礎第二章》ppt課件contents目錄統計基礎概述統計數據的收集與整理描述性統計概率與概率分布參數估計與假設檢驗回歸分析統計基礎概述01總結詞描述統計學的定義和主要特點。詳細描述統計學是一門研究數據收集、整理、分析和推斷的科學。它具有以下特點：客觀性、數量性、總體性和具體性。統計學的定義與特點闡述統計學的重要性和應用領域?？偨Y詞統計學在各個領域中都有廣泛的應用，如經濟學、社會學、醫(yī)學、心理學等。它對于決策制定、預測和解決問題具有重要意義。詳細描述統計學的重要性與應用領域總結詞概述統計學的歷史和發(fā)展趨勢。詳細描述統計學起源于17世紀中期的政治算術，隨著數據收集和分析技術的發(fā)展，逐漸形成了多個分支領域?，F代統計學結合了計算機技術、數學和相關學科，呈現出多元化和跨學科的發(fā)展趨勢。統計學的歷史與發(fā)展統計數據的收集與整理02統計調查、觀測、試驗、文獻資料等。按照不同的分類標準，如數據來源、調查方式、計量單位等，可以將統計數據分為不同的類型。統計數據的來源與分類統計數據的分類統計數據的來源統計調查方案的設計確定調查目的和任務設計調查指標和調查表確定調查時間和調查期限確定調查對象和調查單位

統計調查的實施與數據整理調查前的準備工作包括組織領導、人員培訓、物資準備等。調查實施階段按照調查方案的要求進行調查，并做好記錄和數據收集工作。數據整理階段對收集到的數據進行審核、分類、匯總、制表等處理，使其系統化、條理化，便于進一步的分析和應用。為了保證數據的準確性和可靠性，必須對數據的質量進行控制。數據質量控制的意義登記誤差、代表性誤差、系統性誤差等。數據誤差的種類加強數據審核、建立數據質量評估體系、采用科學的數據處理方法等。數據質量控制的方法對誤差進行識別、評估和處理，如采用加權平均數、中位數等方法減少誤差的影響。誤差處理的方法數據的質量控制與誤差處理描述性統計03計算所有數據的總和，然后除以數據的數量，得到平均數。平均數中位數眾數將數據從小到大排序后，位于中間位置的數即為中位數。出現次數最多的數據即為眾數。030201數據的集中趨勢描述各數據與平均數的差的平方的平均數。方差方差的平方根。標準差標準差與平均數的比值。變異系數數據的離散程度描述描述數據分布的不對稱性，正偏態(tài)表示數據偏向大值，負偏態(tài)表示數據偏向小值。偏態(tài)描述數據分布的尖銳程度，正峰態(tài)表示數據分布尖銳，負峰態(tài)表示數據分布平坦。峰態(tài)數據分布的偏態(tài)與峰態(tài)描述數據的其他描述性統計指標四分位數將數據分為四等分，分別對應最小值、下四分位數、中位數、上四分位數和最大值。百分位數將數據分為100等分，第p百分位數表示有p%的數據小于或等于該值。概率與概率分布04對立事件兩個事件中必有一個發(fā)生，且僅有一個發(fā)生?；コ馐录蓚€事件不能同時發(fā)生。隨機事件概率介于0和1之間的事件，如擲骰子點數為6。概率描述隨機事件發(fā)生可能性的量度，取值范圍為[0,1]。必然事件概率等于1的事件，如拋硬幣正面朝上。概率的基本概念離散隨機變量連續(xù)隨機變量期望值方差隨機變量的概率分布01020304隨機變量可以取有限或可數無窮多個值。隨機變量可以取任何實數值。離散隨機變量的數學期望或連續(xù)隨機變量的平均值。衡量隨機變量取值分散程度的量。常見的概率分布及其性質n次獨立重復試驗中成功k次的概率分布。在給定時間內發(fā)生事件的次數的概率分布。連續(xù)隨機變量的概率分布，曲線呈鐘形。描述隨機事件發(fā)生時間的概率分布。二項分布泊松分布正態(tài)分布指數分布描述隨機變量取值的平均水平。數學期望描述隨機變量取值分散程度的量。方差衡量兩個隨機變量共同變動的程度。協方差衡量兩個隨機變量線性相關程度的統計量。相關系數隨機變量的數字特征參數估計與假設檢驗05用單個數值來表示總體參數的估計值，如使用樣本均值來估計總體均值。點估計提供總體參數可能存在的范圍，如估計總體均值的95%置信區(qū)間。區(qū)間估計點估計簡單直觀，但缺乏精度；區(qū)間估計能夠提供更全面的信息，但計算較為復雜。優(yōu)缺點比較點估計與區(qū)間估計常見參數檢驗方法如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，適用于不同類型的數據和不同的參數檢驗問題。假設檢驗的步驟包括提出假設、選擇合適的統計量、確定臨界值、做出推斷結論等步驟。假設檢驗的基本原理根據樣本數據對總體參數提出假設，然后利用適當的統計量進行檢驗，判斷假設是否成立。參數的假設檢驗不依賴于總體分布的具體形式，只利用樣本數據本身的信息進行檢驗。非參數檢驗的概念適用于更廣泛的數據類型和分布形式，不受總體分布限制。非參數檢驗的優(yōu)點如符號檢驗、秩次檢驗、Wilcoxon秩和檢驗等，適用于不同類型的數據和問題。非參數檢驗的方法非參數假設檢驗方法回歸分析06VS一元線性回歸分析是研究一個因變量與一個自變量之間線性關系的統計方法。詳細描述一元線性回歸分析通過建立線性回歸方程來描述因變量和自變量之間的平均變化關系，并預測因變量的取值。這種方法適用于因變量和自變量之間存在直線關系的場景，如身高與年齡的關系?？偨Y詞一元線性回歸分析多元線性回歸分析是研究多個因變量與多個自變量之間線性關系的統計方法?？偨Y詞多元線性回歸分析通過建立多元線性回歸方程來描述多個因變量和多個自變量之間的平均變化關系，并預測因變量的取值。這種方法適用于多個因變量和多個自變量之間存在直線關系的場景，如收入與教育程度、工作經驗和職業(yè)的關系。詳細描述多元線性回歸分析總結詞非線性回歸分析是研究非線性關系的統計方法。詳細描述非線性回歸分析通過建立非線性回歸方程來描述因變量和自變量之間的非直線關系，并預測因變量的取值。這種方法適用于因變量和自變量之間存在非直線關系的場景，如藥物劑量與治療效果的關系。非線性回歸分析回歸分析在各個領域都有廣泛的應用，但在應用時需要注意其假設和限制。總結詞回歸分析在經濟學、金融學、生物學、醫(yī)學和社會科學等領域都有廣泛的應用，可以幫助研究者了解變量之間的關系，并進行