《统计与数据》课件

《统计与数据》课ppt件•统计学基础•数据收集与整理contents•描述性统计•概率与概率分布目录•参数估计与假设检验•相关分析与回归分析•时间序列分析与预测统计学基础01统计学的定义与目的总结词理解统计学的定义和目的对于掌握统计学知识至关重要详细描述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，其目的是通过数据揭示现象的本质和规律，为决策提供依据统计学的基本概念总结词掌握统计学的基本概念是学习统计学的基础详细描述统计学涉及总体与样本、参数与统计量、变量与数据类型等基本概念，这些概念是进行统计分析的前提统计学的应用领域总结词了解统计学的应用领域有助于更好地理解统计学的重要性和实际意义详细描述统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物学等，通过统计分析可以解决各种实际问题数据收集与整理02数据来源与类型调查数据通过问卷、访谈等方式收集观测数据通过观察、记录得到数据来源与类型实验数据在实验条件下获取定量数据可以用数值表示的数据，如身高、体重定性数据描述性、类别性的数据，如性别、血型数据收集方法调查法通过问卷、访谈等方式收集数据观察法通过实地观察记录数据数据收集方法•实验法在一定实验条件下获取数据数据收集方法媒体调查通过媒体收集公开信息档案资料利用已有档案资料数据整理与展示数据筛选去除异常值、重复值数据编码将定性数据转化为定量数据数据整理与展示数据分组将数据进行分类整理表格用表格形式展示数据数据整理与展示图表用图表形式展示数据，如柱状图、折线图、饼图等地图用地图形式展示区域性数据描述性统计03平均数与中位数平均数中位数表示一组数据的总体“平均水平”的统将一组数据从小到大排列后，位于中间位计量，通常用M表示计算公式为置的数如果数据的个数是奇数，则中位M=∑x/N，其中∑x表示数据之和，N表VS数是中间那个数；如果数据的个数是偶数，示数据的个数则中位数是中间两个数的平均值方差与标准差方差标准差表示数据离散程度的统计量，通常用σ²表示方差的平方根，通常用σ表示计算公式为计算公式为σ²=∑x-M²/N，其中x表示σ=√σ²标准差越大，表示数据离散程度越每个数据，M表示平均数，N表示数据的个大；标准差越小，表示数据离散程度越小数数据的分布形态偏态分布峰态分布数据分布的不对称性偏态分布有两种类型，数据分布的集中程度或峰度峰态分布也有正偏态分布和负偏态分布正偏态分布是指两种类型，尖峰分布和扁平分布尖峰分布数据向右偏斜，负偏态分布是指数据向左偏是指数据比较集中，扁平分布是指数据比较斜分散概率与概率分布04概率的基本概念概率定义概率性质表示随机事件发生的可能性大小的数概率具有非负性、规范性、可加性等值性质概率计算通过实验或观察数据计算随机事件发生的概率概率分布的类型010203离散概率分布连续概率分布混合概率分布描述离散随机变量的概率描述连续随机变量的概率由离散和连续概率分布组分布，如二项分布、泊松分布，如正态分布、指数成的混合分布分布等分布等常见概率分布及其应用正态分布二项分布泊松分布指数分布在自然和社会科学领域描述独立重复试验的概描述单位时间内随机事描述随机事件发生的时中广泛存在，如人的身率分布，如抛硬币、抽件发生的次数，如放射间间隔，如机器故障、高、考试分数等奖等性衰变、网站访问量等等待时间等参数估计与假设检05验点估计与区间估计要点一要点二点估计区间估计用单一数值表示估计的参数值，例如，使用样本均值来估提供一个区间范围来估计参数，例如，估计总体均值在计总体均值95%的置信水平下位于某个区间内假设检验的基本原理小概率事件原理反证法如果一个事件在多次试验中发生的概率很小，那么在一先假设对立面成立，然后根据已知条件和统计原理，推次试验中该事件就不太可能发生导出与已知事实或统计原理相矛盾的结论，从而否定对立面，肯定原假设常见的假设检验方法t检验卡方检验F检验Z检验用于检验比例或比率是否显用于检验两个分类变量是否著不同于期望值，例如检验用于比较两组数据的均值是用于比较两个或两个以上总独立或比较两个分类频率分样本中正面或反面朝上的硬否存在显著差异体的方差是否显著不同布是否一致币的比例是否显著不同于50%相关分析与回归分06析相关分析的概念与类型概念类型相关分析是研究变量之间关系的密切程度和变化规律相关分析可以分为线性相关分析和非线性相关分析的一种统计方法通过相关分析，可以确定变量之间线性相关分析是指两个变量之间的关系可以用一条直的相关程度和类型，进而为进一步的研究和应用提供线来描述，而非线性相关分析则是指两个变量之间的依据关系不能用一条直线来描述，可能需要其他类型的曲线或模型来描述一元线性回归分析概念步骤一元线性回归分析是研究一个因变量和一个自变量之一元线性回归分析通常包括以下步骤确定自变量和因间关系的统计方法通过一元线性回归分析，可以确变量、收集数据、进行相关性检验、建立回归方程、进定因变量和自变量之间的线性关系，并预测因变量的行回归分析和预测取值多元线性回归分析概念多元线性回归分析是研究多个自变量和一个因变量之间关系的统计方法通过多元线性回归分析，可以确定因变量和多个自变量之间的线性关系，并预测因变量的取值步骤多元线性回归分析通常包括以下步骤确定自变量和因变量、收集数据、进行相关性检验、建立回归方程、进行回归分析和预测与一元线性回归分析相比，多元线性回归分析需要考虑更多的自变量和更复杂的关系，因此需要更加谨慎和细致地处理数据和分析结果时间序列分析与预07测时间序列的平稳性检验单位根检验01用于检测时间序列是否存在单位根，从而判断其平稳性常用的单位根检验方法有ADF检验和PP检验季节性单位根检验02针对含有季节性成分的时间序列，检测其季节性单位根的存在，常用的方法有季节性ADF检验和季节性PP检验趋势平稳与差分平稳03如果时间序列经过一次或多次差分后变为平稳，则称原序列为趋势平稳或差分平稳时间序列的分解趋势效应分解将时间序列分解为趋势效应和周期季节效应分解效应，常用的方法有指数平滑法和Holt-Winters模型将时间序列分解为季节效应、趋势效应和随机效应，常用的方法有X-12-ARIMA和STL分解随机效应分解将时间序列分解为长期效应、短期效应和随机效应，常用的方法有ARIMA模型时间序列的预测方法线性回归模型指数平滑法利用线性回归模型对时间序列进行预测，利用指数平滑法对时间序列进行预测，常通过拟合历史数据来预测未来趋势用的指数平滑方法有简单指数平滑、Holt线性指数平滑和Holt-Winters指数平滑ARIMA模型神经网络与深度学习模型利用ARIMA模型对时间序列进行预测，通利用神经网络和深度学习模型对时间序列过差分、整合和移动平均过程来拟合时间进行预测，通过训练大量数据来学习时间序列数据序列的复杂模式和规律THANKS.。