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《统计学导》ppt课件•统计学简介•统计学基础知识•统计推断•回归分析目•时间序列分析•统计软件介绍与使用录contents01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,旨在探索数据的内在规律和特征,为决策提供数据支持统计学涉及的领域广泛,包括社会、经济、医学、自然学科等,是现代科学的重要组成部分统计学的方法和工具多样,包括描述性统计、推断性统计、回归分析、时间序列分析等,为数据分析提供了强大的支持统计学的应用领域统计学在社会调查和民意测验中广泛应用,用于了解公统计学在经济学中用于研究经济现象和预测经济发展趋众意见和需求,为政策制定提供依据势,为政府和企业决策提供支持统计学在医学中用于临床试验、流行病学研究、药物研统计学在自然科学中用于实验设计、数据分析和模型构发等领域,为医学研究和治疗提供数据支持建,促进科学研究的进步统计学的发展历程统计学起源于17世纪英国政治算术学派,该学派用数字和计算来描述和分析社会现象19世纪末至20世纪初,费希尔等统计学家的贡献使得统计学成为一门更加科学和严谨的学科随着计算机技术的发展,现代统计学在方法和工具上不断创新和发展,为数据分析提供了更加高效和准确的方法02统计学基础知识数据的类型与收集数据的类型定类数据、定序数据、定距数据、定比数据数据的收集方法直接方法和间接方法数据收集的步骤明确调查问题、制定调查方案、收集数据、数据处理与分析、撰写调查报告数据的描述性统计01020304数据处理的常用方法描述离散程度的统计量描述集中趋势的统计量描述分布形态的统计量数据的图表展示、数据方差、标准差、四分位平均数、中位数、众数偏度、峰度的分组与汇总、数据的距离散程度分析概率与概率分布概率的定义与性质概率分布概率的基本概念、概率的基本性质离散型概率分布(二项分布、泊松分布)、连续型概率分布(正态分布、指数分布)随机变量的期望值和方差条件概率和独立性随机变量的期望值、随机变量的方差条件概率的定义与性质、随机事件的独立性03统计推断参数估计参数估计的概念点估计区间估计参数估计是用样本数据推断总体点估计是对总体参数的一个近似区间估计是基于样本数据,对总参数的过程,包括点估计和区间值,常用的点估计方法有矩估计体参数的可能取值范围进行估计,估计两种方法和极大似然估计通常给出置信区间假设检验假设检验的基本原理假设检验是通过样本数据对总体参数或分布形式进行检验的过程,包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值和做出推断结论四个步骤单侧检验与双侧检验根据备择假设的方向性,假设检验可分为单侧检验和双侧检验检验的效力与可信度假设检验的效力是指正确拒绝原假设的概率,可信度是指正确接受原假设的概率方差分析方差分析的概念01方差分析是通过比较不同来源的变异,对多个总体均值是否相等进行推断的一种统计方法方差分析的基本步骤02包括建立数学模型、计算变异来源、计算自由度、计算F统计量、构造临界值表和做出推断结论等步骤方差分析的应用场景03方差分析在许多领域都有广泛的应用,如农业试验、医学研究、社会科学调查等04回归分析一元线性回归总结词详细描述适用场景注意事项一元线性回归是统计学一元线性回归分析通过一元线性回归适用于因在应用一元线性回归时,中用于分析两个变量之建立一个线性方程来描变量和自变量之间存在需要注意数据的散点图间关系的常用方法述一个因变量和一个自线性关系的情况,并且和残差图,以判断是否变量之间的关系这个自变量对因变量的影响满足线性关系和误差项线性方程通常表示为y是单一的的正态性等假设=ax+b,其中a是斜率,b是截距通过最小二乘法等统计方法,可以估计出a和b的值,从而得到回归方程多元线性回归总结词多元线性回归是用于分析多个自变量与一个因变量之间关系的统计方法详细描述多元线性回归通过建立一个包含多个自变量的线性方程来描述因变量和多个自变量之间的关系这个线性方程通常表示为y=b0+b1x1+b2x2+...+bnxn,其中b0是截距,b1,b2,...,bn是自变量的系数通过最小二乘法等统计方法,可以估计出b0和bi的值,从而得到回归方程多元线性回归适用场景多元线性回归适用于因变量和多个自变量之间存在线性关系的情况,并且自变量对因变量的影响是独立的注意事项在应用多元线性回归时,需要注意数据的散点图和残差图,以判断是否满足线性关系和误差项的正态性等假设非线性回归总结词非线性回归是用于分析非线性关系的统计方法详细描述非线性回归通过建立一个非线性方程来描述因变量和自变量之间的关系非线性方程可以表示为y=fx,其中fx是非线性函数常见的非线性函数包括指数函数、对数函数、多项式函数等通过适当的变换或使用其他统计方法,可以估计出非线性函数的参数,从而得到回归方程非线性回归适用场景注意事项非线性回归适用于因变量和自变量之间在应用非线性回归时,需要注意选择合适存在非线性关系的情况的非线性函数形式,并使用适当的变换或VS统计方法来估计参数同时,也需要验证数据的残差图等,以确保满足误差项的正态性和同方差性等假设05时间序列分析时间序列的平稳性010203定义判断方法平稳性的意义如果一个时间序列的统计通过观察时间序列的均值、是时间序列分析的基础,特性不随时间的变化而变方差和自相关图等统计特因为许多统计方法都要求化,则称该序列是平稳的性是否随时间变化来判断数据平稳指数平滑法定义α的选择指数平滑法是一种时间序列预测方法,根据数据的特点和预测的要求选择合通过对历史数据进行加权平均来预测适的α值,通常需要通过试验和比较未来的值来选择最优的α值计算公式预测值=α*当前值+1-α*上期预测值ARIMA模型建模步骤先对数据进行差分处理使其平稳,定义然后识别合适的自回归和移动平均参数,最后进行模型拟合和预测ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型,由自回归、差分和移动平均三个部分组成适用范围适用于具有季节性和趋势性的时间序列数据,能够有效地进行短期和长期的预测06统计软件介绍与使用Excel在统计学中的应用总结词详细描述功能强大、普及率高、适合数据处理和可视Excel是一款功能强大的办公软件,在统计化学中广泛应用于数据处理、统计分析、图表制作等方面其普及率高,操作简便,适合初学者入门通过Excel,用户可以进行数据整理、描述性统计、绘制图表、线性回归、假设检验等多种统计分析SPSS软件介绍总结词专业统计分析、界面友好、适合科研应用详细描述SPSS(Statistical Packagefor theSocial Sciences)是一款专门为社会科学领域研究人员设计的专业统计分析软件其界面友好,提供多种统计分析方法,包括描述性统计、推论性统计、多元统计分析等,广泛应用于心理学、社会学、经济学等学科的研究中Python在统计学中的应用要点一要点二总结词详细描述开源、可扩展性强、适合数据科学和机器学习Python作为一种通用编程语言,在统计学和数据科学领域有着广泛的应用Python具有开源的特性,拥有庞大的社区和丰富的扩展库,如NumPy、Pandas、SciPy等,支持各种统计分析,如假设检验、回归分析、聚类分析等,同时还可以用于数据清洗、特征工程和机器学习模型的构建感谢您的观看THANKS。