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《统计学讲》ppt课件•统计学简介目•统计学基本概念•描述性统计CONTENCT•推断性统计•回归分析录•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,旨在探索数据背后的规律和趋势它通过运用数学和统计方法,对大量数据进行处理和解释,以帮助人们做出科学决策和预测统计学的发展历程01统计学起源于17世纪中叶,最初是为了研究国家人口和财产的统计数据而发展起来的02随着时间的推移,统计学逐渐扩展到其他领域,如生物学、经济学、社会学等,成为了一门跨学科的科学统计学的重要性统计学在现代社会中发挥着越来越重要的作用,它为各个领域的科学研究和实践提供了重要的方法和工具通过统计学的方法,人们可以对数据进行深入分析,发现其中的规律和趋势,为决策提供科学依据02统计学基本概念总体与样本01020304总体样本抽样方法样本代表性统计学中研究的全部数据,代从总体中选取的一部分数据,随机抽样、分层抽样、系统抽样本应具有代表性,能够反映表某一特定总体或目标群体的用于推断总体的特征和规律样等总体的特征和规律所有个体参数与统计量参数参数估计描述总体特征的数值,如总体用样本统计量来估计总体参数均值、方差等的方法统计量点估计与区间估计描述样本特征的数值,如样本点估计是用一个单一的数值来均值、样本方差等估计总体参数,而区间估计则是用置信区间来估计总体参数概率与分布01概率描述事件发生的可能性大小02随机事件在一定条件下可能发生也可能不发生的事件03概率分布描述随机变量取值概率的函数离散型随机变量取值是离散的,而连续型随机变量取值是连离散型随机变量与连续型随机变量04续的常见概率分布二项分布、泊松分布、正态分布等0503描述性统计数据的收集与整理数据来源确定数据来源,包括调查、实验、观测等途径,确保数据质量和可靠性数据筛选与处理对数据进行清洗、去重、异常值处理等,确保数据准确性和完整性数据的描述方法均值、中位数、众数使用均值、中位数和众数等统计量描述数据的集中趋势方差、标准差使用方差和标准差描述数据的离散程度偏度、峰度使用偏度和峰度描述数据的分布形态数据的可视化100%80%80%图表设计与优化图表类型选择数据可视化原则根据数据特点和需求,选择合适遵循可视化原则,如简洁明了、对图表进行美化,突出重点信息,的图表类型,如柱状图、折线图、对比鲜明、易于理解等,提高信提高视觉效果饼图等息传递效率04推断性统计参数估计点估计点估计是用一个单一的数值来估计总体参数,如样本均值参数估计的概念参数估计是用样本统计量来估计总体参数的方法,如用样本均值来估计总体均值区间估计区间估计是用一个区间范围来估计总体参数,如样本均值在95%置信水平下的区间估计假设检验假设检验的概念显著性水平与临界值假设检验是根据样本数据对总体参数显著性水平是用于判断是否拒绝原假作出推断,通过设定原假设和备择假设的基准概率,临界值是与显著性水设,利用样本数据对原假设进行检验,平对应的临界点判断是否拒绝原假设单侧检验与双侧检验单侧检验是指只对某一方向的差异进行检验,双侧检验是指对正反两个方向的差异都进行检验方差分析010203方差分析的概念单因素方差分析多因素方差分析方差分析是用来比较不同单因素方差分析是用来比多因素方差分析是用来比组数据的变异程度,通过较一个分类变量对数值型较两个或多个分类变量对比较各组数据的方差来分因变量的影响数值型因变量的影响析它们之间的差异05回归分析一元线性回归总结词详细描述一元线性回归是统计学中用于分析两个变量之间一元线性回归通过建立一个线性方程来描述一个关系的常用方法因变量和一个自变量之间的关系,通常表示为y=ax+b其中,a是斜率,b是截距目的应用场景一元线性回归的主要目的是通过已知的自变量来一元线性回归在经济学、金融学、生物学、医学预测因变量的值,并了解两者之间的关联程度和等领域都有广泛的应用,例如预测股票价格、分方向析人口增长趋势等多元线性回归总结词详细描述目的应用场景多元线性回归模型包含多个自变量,并使用一个线性方多元线性回归的目的是预测多元线性回归是处理多个自多元线性回归在许多领域都程来描述因变量与多个自变因变量的值,同时考虑多个变量对一个因变量影响的统有应用,例如市场分析、医量之间的关系通常表示为y自变量的影响,并了解它们计方法学诊断、气候变化研究等=b0+b1x1+b2x2+...+之间的关联程度和方向bnxn非线性回归总结词详细描述非线性回归是处理非线性关系的统计方法,非线性回归模型不是通过直线方程来描述适用于自变量和因变量之间存在非线性关自变量和因变量之间的关系,而是使用其系的场景他函数形式,如多项式、指数、对数等目的应用场景非线性回归的目的是找到最适合数据的非非线性回归在许多领域都有应用,例如生线性函数形式,以更好地解释自变量和因物医学数据拟合、化学反应分析、金融数变量之间的关系据分析等06时间序列分析时间序列的预处理缺失值处理异常值处理数据平稳化对于缺失的数据,可以采识别并处理异常值,可以对非平稳时间序列进行差用插值、删除或用其他方采用基于统计的方法或通分或对数转换等操作,使法进行填补过可视化手段其满足平稳性要求时间序列的分解趋势性分解通过线性或非线性方法识别时间序季节性分解列的趋势将时间序列分解为季节性、趋势性和随机性三部分周期性分解识别并提取时间序列中的周期性成分,如年度、季度等周期时间序列的预测线性回归预测利用线性回归模型预测时间序列的未来值指数平滑预测采用指数平滑方法对时间序列进行预测,如简单指数平滑和Holtslinear methodARIMA模型预测利用ARIMA模型进行时间序列预测,包括参数估计和模型诊断07统计软件介绍Excel在统计学中的应用描述性统计图表制作数据分析和预测Excel提供了丰富的函数和工具,Excel提供了各种图表类型,如Excel的数据分析工具可以用来可以方便地进行数据的描述性统柱状图、折线图、饼图等,可以进行回归分析、趋势线分析、移计,如求和、平均值、中位数、直观地展示数据之间的关系和变动平均等,帮助用户预测未来趋众数等化趋势势SPSS在统计学中的应用数据输入和管理01SPSS提供了强大的数据输入和管理功能,支持多种数据格式,可以方便地导入、导出数据统计分析方法02SPSS提供了多种统计分析方法,如描述性统计、T检验、方差分析、回归分析等,可以满足各种统计分析需求结果输出03SPSS的结果输出简洁明了,易于理解,可以帮助用户快速了解统计分析结果R在统计学中的应用强大的统计分析能力R语言拥有丰富的统计分析包和函数库,可以进行各种复杂的统计分析,如贝叶斯推断、广义可加模型等可扩展性R语言是一个开源项目,有大量的第三方包可供使用,可以方便地扩展其功能灵活性R语言具有高度的灵活性,可以根据用户的需求进行定制化开发,实现特定的统计分析功能THANK YOU感谢聆听。