《统计学讲义第二章》课件

《统计学讲义第二章》ppt课件•统计学的基本概念•统计数据的收集目录•统计数据的整理与显示•统计数据特征的描述CONTENTS•概率与概率分布•参数估计与假设检验•方差分析01统计学的基本概念统计学的定义统计学是一门收集、统计学广泛应用于各整理、分析和解释数个领域，如社会科学、据的科学医学、经济学等它旨在探索数据的内在规律和特征，为决策提供依据统计学的分类010203描述统计学推断统计学应用统计学通过图表、表格等方式呈利用样本数据推断总体特将统计方法应用于各个领现数据，帮助人们理解数征，进行假设检验和参数域，解决实际问题据的基本特征和分布情况估计统计学的研究方法大量观察法统计描述法通过对大量数据的观察和分析，发现其内在对数据进行整理、分类、归纳，用数字、图规律和特征表等方式呈现数据的分布特征统计推断法参数估计法根据样本数据推断总体特征，进行假设检验利用样本数据估计总体参数，如均值、方差和参数估计等02统计数据的收集统计数据的来源观测数据行政记录通过观察和实验获取，如气象通过政府部门、企业等机构提观测、市场调查等供的记录获取，如财务报告、销售记录等调查数据科学实验数据通过问卷调查、访谈等方式获通过科学实验获取，如医学研取，如人口普查、消费者调查究、农业试验等等统计数据的收集方法抽样调查普查从目标总体中选取一部分样本进行调查，然对目标总体进行全面调查，获取全面、准确后根据样本结果推断总体情况的数据重点调查典型调查对目标总体的重点部分进行调查，以了解总选择具有代表性的单位或个人进行深入调查，体基本情况以了解总体情况统计数据的误差登记误差由于记录或输入错误等原因导致的误差，如数据录入错误代表性误差由于样本选取不当或样本结构与总体结构不一致导致的误差系统性误差由于测量工具、方法等存在缺陷或误差导致的误差，如测量仪器不准确随机误差由于随机因素导致的误差，如随机抽样误差03统计数据的整理与显示统计数据的整理数据排序数据分组将数据按照大小进行排列，以便更好将数据分成若干组，以便对数据进行地观察数据的分布情况分类和汇总数据压缩数据转换将数据中的异常值进行剔除或处理，将数据转换成不同的形式，以便更好以便更好地反映数据的整体特征地进行统计分析统计数据的图表显示折线图柱状图用于展示时间序列数据的变化趋势用于展示分类数据之间的比较关系饼图散点图用于展示数据的比例关系用于展示两个变量之间的相关关系统计数据的表格显示0102数据表格的设计数据的汇总表格的设计应简洁明了，易于理解对数据进行汇总，以便更好地观察数据的分布特征数据的比较数据的描述对不同数据集进行比较，以便更好对数据进行描述，以便更好地了解地了解它们之间的关系数据的特征和分布情况030404统计数据特征的描述数值型数据特征的描述数值型数据集中趋势用于描述连续变量或测量变量，如身高、体描述数据的中心趋势，如平均数、中位数、重、年龄等众数等离散程度分布形态描述数据的离散程度，如方差、标准差等描述数据的分布形态，如正态分布、偏态分布等分类数据特征的描述分类数据频数分布用于描述定类变量或类别变量，如性别、婚姻状况、描述各类别的频数分布情国籍等况相对频率列联表描述各类别的相对频率或描述两个或多个分类变量比例之间的关系顺序数据特征的描述百分比分布顺序数据描述各类别的百分比分布情况用于描述有序变量或等级变量，如评分等级、教育程度等1累积百分比分布描述各类别的累积百分比分等级描述布情况描述数据的等级顺序或大小关系05概率与概率分布概率的基本概念概率描述随机事件发生的可能性大小的量度，通常用P表示概率的取值范围0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定发生概率的加法原则如果两个事件互斥，即同时发生其中一个事件就不能发生另一个事件，则两个事件的概率之和等于它们各自概率的和概率分布的基本概念离散型随机变量的概率分布表示随机变量取各个可能值的概率，通常用PX=xi概率分布表示描述随机变量取各个可能值的概率的函数，通常用Fx表示连续型随机变量的概率分布表示随机变量在某个区间内取值的概率，通常用Fx表示常见的概率分布指数分布泊松分布D描述随机事件发生的时间间隔T的概率分描述单位时间内（或单位面积上）随机事布，记作Eλ件发生的次数X的概率分布，记作PλCB正态分布二项分布A描述连续型随机变量X的概率分布，记作描述n次独立重复试验中成功次数XNμ,σ²的概率分布，记作Bn,p06参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未知参数的估计值例如，使用样本均值来估计总体均值区间估计提供未知参数可能值的范围，而不是单一的点估计例如，估计总体均值在95%的置信水平下位于某个区间内假设检验的基本概念假设检验零假设（H0）通过样本数据对总体参数提出假设，然后使要检验的假设，通常是关于总体参数的否定用统计方法检验该假设是否成立陈述对立假设（H1）显著性水平（α）与零假设相对立的假设判断错误地拒绝零假设的概率单样本假设检验单侧检验只考虑参数大于或小于某个值的情形单样本假设检验仅针对单个样本数据进行的假设检验p值观察到的数据或更极端的数据出现的概率，用于判断是否拒绝零假设双侧检验同时考虑参数大于和小于某个值的情形07方差分析方差分析的基本概念方差分析（ANOVA）01一种统计技术，用于比较两个或更多组数据的均值是否存在显著差异前提假设02数据服从正态分布、各组方差齐性、样本独立目的03检验各组数据的均值是否存在显著差异，从而判断不同处理或分组对结果的影响方差分析的步骤

1.提出假设

3.决策包括零假设（各组均值相等）和对立假设（至少根据统计量的值和显著性水平（α）判断是否拒有一组均值不相等）绝零假设A BC D

2.计算统计量

4.结论通过计算F值或P值等统计量来评估各组均值是若拒绝零假设，则认为各组均值存在显著差异；否存在显著差异否则，认为各组均值无显著差异方差分析的应用0103生物医学研究市场研究比较不同药物、治疗方法或实验比较不同产品、价格或促销策略条件下的效果对销售的影响0204社会科学研究质量控制比较不同组人群的特征、行为或分析不同批次产品或生产条件下态度的产品质量差异THANKS感谢您的观看。