北京大學(xué)光華管理學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計分析課件

匯報人：AA2024-01-31北京大學(xué)光華管理學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計分析課件課程引言統(tǒng)計基礎(chǔ)知識推斷性統(tǒng)計方法多元統(tǒng)計分析技術(shù)時間序列分析與預(yù)測技術(shù)統(tǒng)計軟件操作實踐課程總結(jié)與展望目錄01課程引言背景隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，應(yīng)用統(tǒng)計分析在各個領(lǐng)域中的重要性日益凸顯。目的本課程旨在培養(yǎng)學(xué)生掌握應(yīng)用統(tǒng)計分析的基本理論和方法，提高解決實際問題的能力。課程背景與目的決策支持為企業(yè)和政府提供科學(xué)決策支持，提高決策效率和準(zhǔn)確性。問題解決幫助研究者深入分析問題本質(zhì)，找到解決問題的有效方法。預(yù)測未來基于歷史數(shù)據(jù)建立模型，預(yù)測未來趨勢，為制定戰(zhàn)略規(guī)劃提供依據(jù)。應(yīng)用統(tǒng)計分析重要性包括描述性統(tǒng)計、概率論基礎(chǔ)、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析等。按照由淺入深、循序漸進的原則安排課程內(nèi)容，注重理論與實踐相結(jié)合。課程內(nèi)容與結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)內(nèi)容02統(tǒng)計基礎(chǔ)知識定量數(shù)據(jù)包括連續(xù)型數(shù)據(jù)和離散型數(shù)據(jù)，用于描述事物的數(shù)量特征。定性數(shù)據(jù)包括分類數(shù)據(jù)和順序數(shù)據(jù)，用于描述事物的屬性或類別。變量在統(tǒng)計分析中，變量指的是可以取不同值的量，可以是連續(xù)的，也可以是離散的。數(shù)據(jù)類型與變量包括均值、中位數(shù)和眾數(shù)等指標(biāo)，用于描述數(shù)據(jù)的中心位置。集中趨勢描述包括方差、標(biāo)準(zhǔn)差和極差等指標(biāo)，用于描述數(shù)據(jù)的波動程度。離散程度描述包括偏態(tài)和峰態(tài)等指標(biāo)，用于描述數(shù)據(jù)的分布形狀。分布形態(tài)描述描述性統(tǒng)計方法123明確隨機事件的定義，理解概率的含義及性質(zhì)。隨機事件與概率掌握條件概率的計算方法，理解事件獨立性的概念。條件概率與獨立性掌握全概率公式和貝葉斯公式的應(yīng)用，能夠解決復(fù)雜概率問題。全概率公式與貝葉斯公式概率論基礎(chǔ)二項分布正態(tài)分布泊松分布指數(shù)分布常見概率分布理解二項分布的概念及性質(zhì)，掌握二項分布的概率計算方法。理解泊松分布的概念及性質(zhì)，掌握泊松分布的概率計算方法。理解正態(tài)分布的概念及性質(zhì)，了解正態(tài)分布在實際問題中的應(yīng)用。理解指數(shù)分布的概念及性質(zhì)，了解指數(shù)分布在實際問題中的應(yīng)用。03推斷性統(tǒng)計方法抽樣分布的概念及種類從總體中隨機抽取一定數(shù)量的樣本，統(tǒng)計量的分布稱為抽樣分布，常見的抽樣分布有二項分布、泊松分布、正態(tài)分布等。中心極限定理當(dāng)樣本量足夠大時，無論總體分布如何，樣本均值的分布都將趨近于正態(tài)分布。抽樣誤差與置信區(qū)間抽樣誤差是指樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)之間的差異，置信區(qū)間是指在一定置信水平下，樣本統(tǒng)計量所包含的總體參數(shù)的區(qū)間范圍。抽樣分布理論點估計是用樣本統(tǒng)計量直接作為總體參數(shù)的估計值，區(qū)間估計是在點估計的基礎(chǔ)上，給出總體參數(shù)的一個區(qū)間范圍。點估計與區(qū)間估計矩估計是通過使樣本矩等于總體矩來求解總體參數(shù)的估計值，最大似然估計是通過最大化樣本的聯(lián)合概率密度函數(shù)來求解總體參數(shù)的估計值。矩估計與最大似然估計無偏性、有效性、一致性等是評價估計量好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)。估計量的評價標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)估計方法假設(shè)檢驗原理及應(yīng)用假設(shè)檢驗的基本思想常見的假設(shè)檢驗方法單側(cè)檢驗與雙側(cè)檢驗第一類錯誤與第二類錯誤根據(jù)樣本信息對總體參數(shù)或分布形態(tài)做出推斷，通過構(gòu)造統(tǒng)計量并確定其分布，計算拒絕域并做出決策。根據(jù)備擇假設(shè)的不同，假設(shè)檢驗可以分為單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗。在假設(shè)檢驗中，可能會犯兩類錯誤，第一類錯誤是拒絕正確的原假設(shè)，第二類錯誤是不拒絕錯誤的原假設(shè)。Z檢驗、t檢驗、F檢驗、卡方檢驗等。方差分析與回歸分析方差分析的基本原理通過比較不同組間的方差與組內(nèi)方差的大小來判斷因素對指標(biāo)的影響是否顯著。單因素方差分析與多因素方差分析根據(jù)影響指標(biāo)的因素數(shù)量不同，方差分析可以分為單因素方差分析和多因素方差分析?；貧w分析的基本原理通過建立自變量與因變量之間的數(shù)學(xué)模型來探究變量之間的關(guān)系。線性回歸分析與非線性回歸分析根據(jù)自變量與因變量之間關(guān)系的不同，回歸分析可以分為線性回歸分析和非線性回歸分析。04多元統(tǒng)計分析技術(shù)判別分析在已知分類的情況下，根據(jù)某些指標(biāo)來判斷新樣本應(yīng)屬于哪一類。應(yīng)用場景市場細(xì)分、客戶分類、疾病診斷等。聚類分析將研究對象按照相似性原則進行分類，使得同一類內(nèi)的對象盡可能相似，不同類間的對象盡可能不同。聚類分析與判別分析因子分析在主成分分析的基礎(chǔ)上，將多個主成分進一步歸結(jié)為少數(shù)幾個公共因子，以解釋原始變量之間的相關(guān)性。應(yīng)用場景數(shù)據(jù)降維、綜合評價、變量間關(guān)系研究等。主成分分析通過線性變換將原始變量轉(zhuǎn)換為一組新的綜合變量，即主成分，以揭示原始變量的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。主成分分析與因子分析通過降維技術(shù)將行和列變量同時反映在一張二維圖上，以揭示行和列變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。對應(yīng)分析在保持樣本間原始距離不變的前提下，將高維空間中的樣本點投影到低維空間中，以便于觀察和分析。多維尺度變換市場調(diào)研、文本挖掘、社會網(wǎng)絡(luò)分析等。應(yīng)用場景010203對應(yīng)分析與多維尺度變換03應(yīng)用場景心理學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域的研究中，用于驗證理論模型、評估政策效果等。01結(jié)構(gòu)方程模型一種綜合性的統(tǒng)計分析方法，允許自變量和因變量都含有測量誤差，并能同時處理多個因變量之間的復(fù)雜關(guān)系。02組成部分測量模型和結(jié)構(gòu)模型。測量模型描述潛變量與觀測變量之間的關(guān)系；結(jié)構(gòu)模型描述潛變量之間的關(guān)系。結(jié)構(gòu)方程模型簡介05時間序列分析與預(yù)測技術(shù)時間序列數(shù)據(jù)是按時間順序排列的、隨時間變化且相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)序列。特點包括數(shù)據(jù)預(yù)處理（如缺失值處理、異常值檢測、數(shù)據(jù)平滑等）和特征提取（如趨勢、周期性、季節(jié)性等）。處理方法時間序列數(shù)據(jù)特點與處理方法平穩(wěn)時間序列指統(tǒng)計特性不隨時間推移而改變的序列，具有常數(shù)的均值和方差。建模方法包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）和自回歸移動平均模型（ARMA）等。預(yù)測方法基于已建立的平穩(wěn)時間序列模型，利用歷史數(shù)據(jù)進行未來值的預(yù)測。平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測方法030201非平穩(wěn)時間序列指統(tǒng)計特性隨時間推移而改變的序列，具有時變的均值、方差或自協(xié)方差。處理方法包括差分法、趨勢分解法、季節(jié)性調(diào)整法等，將非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列后再進行建模和預(yù)測。非平穩(wěn)時間序列處理方法季節(jié)調(diào)整和時間序列分解技術(shù)季節(jié)調(diào)整從時間序列中去除季節(jié)性影響，使得調(diào)整后的序列更能反映其他因素的變化。時間序列分解將時間序列分解為趨勢、季節(jié)性、周期性和隨機性四個部分，以便更好地理解序列的構(gòu)成和變化。常用的分解方法包括加法分解和乘法分解。06統(tǒng)計軟件操作實踐利用Excel的數(shù)據(jù)篩選、排序、去重等功能進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)整理與清洗使用Excel的函數(shù)和工具進行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析，如均值、方差、協(xié)方差等。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計運用Excel的圖表功能，將數(shù)據(jù)以圖表形式直觀展示，便于分析和解讀。數(shù)據(jù)可視化通過Excel的數(shù)據(jù)分析工具進行假設(shè)檢驗、方差分析等統(tǒng)計推斷。假設(shè)檢驗與方差分析Excel在統(tǒng)計分析中應(yīng)用技巧數(shù)據(jù)文件建立與管理在SPSS中創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)文件，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、導(dǎo)出和整理。描述性統(tǒng)計分析利用SPSS進行描述性統(tǒng)計分析，生成統(tǒng)計報表和圖表。因子分析與聚類分析應(yīng)用SPSS進行因子分析、聚類分析等多元統(tǒng)計分析方法?；貧w分析與預(yù)測通過SPSS建立回歸模型，進行預(yù)測和分析自變量與因變量之間的關(guān)系。SPSS軟件操作實踐指南數(shù)據(jù)處理與清洗使用R語言進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理等。數(shù)據(jù)可視化與圖形繪制運用R語言的繪圖功能，制作各種統(tǒng)計圖形和可視化效果。統(tǒng)計建模與預(yù)測利用R語言建立統(tǒng)計模型，進行預(yù)測和決策分析。大數(shù)據(jù)分析與挖掘結(jié)合R語言的大數(shù)據(jù)處理能力，進行數(shù)據(jù)挖掘和分析。R語言在統(tǒng)計分析中應(yīng)用案例數(shù)據(jù)處理與清洗使用Python的pandas庫進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗。數(shù)據(jù)可視化與圖形繪制運用Python的matplotlib、seaborn等庫進行數(shù)據(jù)可視化展示。統(tǒng)計建模與預(yù)測利用Python的statsmodels、scikit-learn等庫進行統(tǒng)計建模和預(yù)測分析。機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用結(jié)合Python的機器學(xué)習(xí)算法庫，進行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析。Python編程實現(xiàn)統(tǒng)計分析功能07課程總結(jié)與展望推斷性統(tǒng)計分析掌握參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等基本原理和方法，能夠運用軟件進行實際操作。熟悉非參數(shù)檢驗、秩和檢驗等方法，理解其適用條件和優(yōu)缺點。非參數(shù)統(tǒng)計方法包括數(shù)據(jù)的收集、整理、展示以及描述性統(tǒng)計量的計算與解釋。描述性統(tǒng)計分析了解多元線性回歸、主成分分析、因子分析等方法的原理和應(yīng)用場景。多元統(tǒng)計分析課程知識點回顧金融風(fēng)險管理運用統(tǒng)計模型對金融市場進行風(fēng)險評估和預(yù)測，為投資決策提供支持。社會調(diào)查與研究通過問卷調(diào)查、訪談等手段收集數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計分析方法揭示社會現(xiàn)象背后的規(guī)律。醫(yī)療健康在醫(yī)學(xué)研究中，利用統(tǒng)計分析方法對實驗數(shù)據(jù)進行處理和分析，得出科學(xué)可靠的結(jié)論。市場營銷通過統(tǒng)計分析消費者行為、市場趨勢等數(shù)據(jù)，制定更有效的營銷策略。實際應(yīng)用場景探討未來發(fā)展趨勢預(yù)測大數(shù)據(jù)分析隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，統(tǒng)計分析方法將更加廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘和分析將成為未來的重要趨勢。機器學(xué)習(xí)與人工智能統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法在機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景，未來將與這些技術(shù)更加緊密地結(jié)合?？梢暬夹g(shù)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展將使得統(tǒng)計分析結(jié)果更加直觀易懂，提高決策效率。云計算與分布式處理云計算和分布式處理技術(shù)為大規(guī)模數(shù)據(jù)分析提供了強大的計算能力和存儲空間，將推動統(tǒng)計分析方法的進一步發(fā)展。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生普遍掌握了應(yīng)用統(tǒng)計