《统计基础知识》课件

《统计基础知识》ppt课件2THE FIRSTLESSON OFTHE SCHOOLYEARCONTENTS目录•统计学的定义与分类•统计数据的收集与整理•描述性统计•概率与随机变量•参数估计与假设检验•回归分析01统计学的定义与分类统计学的定义统计学是一门研究数据收集、它旨在通过科学的方法和工具，统计学在各个领域都有广泛的整理、分析和推断的科学从数据中提取有用的信息，并应用，如经济学、生物学、医对现象进行预测和决策学、心理学等统计学的分类描述统计学贝叶斯统计学主要关注数据的描述和呈现，基于贝叶斯定理的统计学分支，如数据的收集、整理、图表展强调利用先验信息进行概率推示等断推断统计学机器学习与数据挖掘通过样本数据推断总体特征，利用统计学方法进行大规模数如参数估计、假设检验、回归据处理和模式识别分析等统计学的重要性统计学是决策科学的基础统计学有助于揭示规律和趋势在商业、政府和科研领域，统计数据和分通过对数据的分析，可以发现隐藏在数据析结果为决策提供了重要的依据背后的规律和趋势，为预测和决策提供支持统计学有助于提高数据质量统计学有助于解决实际问题通过数据清洗、处理和标准化，可以确保在各个领域中，统计学方法被广泛应用于数据的准确性和可靠性，提高分析结果的解决实际问题，如市场调研、医学研究、可信度金融分析等01统计数据的收集与整理统计数据的来源01020304直接来源间接来源官方数据非官方数据通过实地调查、观测、实验等通过文献资料、媒体报道等途政府、统计机构等发布的官方市场调查公司、研究机构等发方法直接获取的数据径获取的二手数据数据布的数据统计数据的收集方法调查法实验法观测法遥感法通过问卷、访谈等方式通过实验设计、实验操通过长期观察、记录等通过卫星、无人机等遥收集数据作等方式收集数据方式收集数据感技术收集数据统计数据的整理方法数据筛选数据分类剔除无效、不完整的数据，确保数据质量按照一定标准将数据进行分类整理数据编码数据汇总将数据转换为易于处理和分析的格式对数据进行汇总，计算出各项指标的数值统计表与统计图统计表用表格形式呈现数据，便于比较和分析统计图用图形形式呈现数据，便于直观理解数据关系01描述性统计集中趋势的度量均值（平均数）众数所有数据之和除以数据个数，反映数出现次数最多的数，若出现次数相同据的平均水平则不唯一中位数将数据按大小排序后，位于中间位置的数对于奇数个数据，中位数就是中间那个数；对于偶数个数据，中位数是中间两个数的平均值离散程度的度量方差每个数据与均值之差的平方的平均值，反映数据的离散程度标准差方差的平方根，与方差一样，用于表示数据的离散程度四分位距（IQR）第三四分位数与第一四分位数之差，用于表示一组数据中间50%的离散程度分布形态的度量偏态系数描述数据分布的偏斜程度，大于0表示右偏，小1于0表示左偏峰态系数描述数据分布的峰度，大于0表示尖峰分布，小2于0表示平峰分布斯皮尔曼秩相关系数用于衡量两个变量之间的相关性，取值范围为-13到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性01概率与随机变量概率的基本概念概率的加法原理两个独立事件的概率可以通过加法概率的定义原理计算，即PA∪B=PA+PB描述随机事件发生的可能性程度，取值范围在0到1之间，其中0表示不可能发生，1表示必然发生条件概率在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，记为PA∣B随机变量的概念与分类010203随机变量的定义离散型随机变量连续型随机变量将随机事件的结果数量化，随机变量可以取有限或可随机变量可以取任何实数表示为实数域上的函数数无限个值，例如投掷骰值，例如人的身高子的点数随机变量的数字特征期望值方差描述随机变量的平均水平，计算公式描述随机变量取值偏离期望值的程度，为EX=∑XPX计算公式为DX=∑X^2PX-EX^2协方差相关系数描述两个随机变量同时取值的关联程用于衡量两个随机变量线性相关程度度，计算公式为CovX,Y=∑[X-的指标，计算公式为EX][Y-EY]PX,Y r=CovX,Y/[DXDY]^

0.501参数估计与假设检验点估计与区间估计点估计用单个数值来表示总体参数的估计值，如使用样本均值来估计总体均值区间估计提供总体参数可能存在的范围，如给出总体均值的95%置信区间参数的假设检验假设检验的基本原理根据样本数据对总体参数提出假设，然后通过统计方法检验该假设是否成立两类错误即使样本数据不支持假设，也可能因为其他原因（如抽样误差）而错误地拒绝假设；反之亦然方差分析方差分析简介用于比较不同总体或不同处理条件下的变异程度ANOVA的基本假设数据来自正态分布的独立样本，且方差齐性01回归分析一元线性回归分析总结词详细描述一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变一元线性回归分析通过建立线性回归方程，来描量之间线性关系的统计方法述一个因变量和一个自变量之间的线性关系这种方法可以帮助我们理解自变量对因变量的影响程度和方向，并预测因变量的取值数学模型参数解释一元线性回归分析通常使用最小二乘法来拟合数参数a表示自变量每变动一个单位时，因变量据，得到一个线性方程y=ax+b，其中a是的预测值的变化量；参数b是当自变量为0时，斜率，b是截距因变量的预测值多元线性回归分析•总结词多元线性回归分析是研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的统计方法•详细描述多元线性回归分析通过建立一个包含多个自变量的线性回归方程，来描述多个自变量与一个因变量之间的线性关系这种方法可以帮助我们理解多个自变量对因变量的影响程度和方向，并预测因变量的取值•数学模型多元线性回归分析通常使用最小二乘法来拟合数据，得到一个线性方程组y=X\beta+\epsilon，其中y是因变量的观测值向量，X是自变量矩阵，\beta是参数向量，\epsilon是误差项•参数解释参数\beta表示自变量对因变量的影响程度和方向，通过最小二乘法可以求解出\beta的估计值非线性回归分析总结词详细描述数学模型参数解释非线性回归分析是研究非线性回归分析通过建非线性回归分析的数学非线性回归分析的参数非线性关系的统计方法立非线性模型，来描述模型多种多样，常见的解释需要根据具体的模因变量与自变量之间的有二次函数模型、指数型进行，不同的模型参非线性关系这种方法函数模型、对数函数模数的意义和解释也不同可以帮助我们理解非线型等模型的建立需要在选择合适的模型后，性关系的特点和规律，根据实际问题的特点和需要通过拟合数据来求并预测因变量的取值数据特征进行选择和调解参数的估计值，并评整估模型的拟合效果感谢观看THANKSTHE FIRSTLESSON OFTHE SCHOOLYEAR。