《统计学抽样与参数》课件

《统计学抽样与参数》课件ppt•统计学抽样的基本概念•参数估计方法•抽样分布与样本统计量•参数的点估计与区间估计目•假设检验•非参数统计方法录contents统计学抽样的基本01概念抽样的定义与目的定义抽样是从总体中选取一部分个体进行研究的方法目的通过对样本的观察和分析，推断总体的特征和规律抽样的分类随机抽样分层抽样按照随机原则从总体中抽取样将总体分成若干层次或类别，本，每个个体被选中的机会相然后从各层次或类别中分别抽等取样本系统抽样整群抽样按照一定的间隔或顺序从总体将总体分成若干群或组，然后中抽取样本，如每隔一定数量从各群或组中抽取全部个体的个体抽取一个抽样的原则010203代表性原则可信度原则经济性原则样本应能够代表总体，即样本的统计量应具有可信抽样应考虑成本和效益，样本的统计指标应接近总度，即样本的误差应在可以最少的资源获取最大的体的统计指标接受的范围内信息量参数估计方法02点估计点估计的定义01点估计是利用样本数据对总体参数进行估计的方法，通过一个具体的数值来表示总体参数的估计值点估计的优点02点估计简单直观，易于理解和计算点估计的缺点03由于点估计只提供一个具体的数值，无法给出估计的精度和不确定性，因此在实际应用中可能存在局限性区间估计区间估计的定义区间估计是基于样本数据和一定的置信水平，给出总体参数可能存在的区间范围区间估计的优点区间估计能够提供估计的精度和不确定性，更具有参考价值区间估计的缺点区间估计的计算相对复杂，需要更多的样本数据和计算资源假设检验假设检验的定义假设检验的优点假设检验的缺点假设检验是在给定样本数据和一假设检验能够提供关于总体参数假设检验的结果取决于样本数据定显著性水平下，对总体参数的的有价值的信息，帮助我们做出和显著性水平的选择，可能存在假设进行检验的方法科学决策误判的风险抽样分布与样本统03计量随机抽样与抽样分布随机抽样的概念随机抽样是从总体中按照随机原则抽取一部分单位进行观察，并依据这些观察结果推断总体特征的一种调查方法抽样分布的概念抽样分布是指由样本统计量所形成的分布，即样本统计量的取值概率分布抽样分布的形成在随机抽样的条件下，随着样本量的增大，样本统计量的取值会趋于稳定，并形成一定的分布规律样本统计量010203样本均值的定义样本方差的定义样本比例和样本百分比的统计意义样本均值是样本数据的算术平均样本方差是样本数据与样本均值样本比例和样本百分比是用来表数，是样本数据中最常用的一个之差的平方的平均数，用于衡量示样本中某一类别所占的比例，统计量样本数据的离散程度可以用于推断总体比例样本统计量的性质无偏性如果样本统计量的数学期望值等于总体参数的真值，则该样本统计量被称为无偏估计量有效性如果一个样本统计量的方差等于所有无偏估计量中的最小方差，则该样本统计量被称为最有效估计量一致性如果一个样本统计量随着样本容量的增大而趋于总体参数的真值，则该样本统计量被称为一致估计量参数的点估计与区04间估计点估计的方法矩法极大似然法利用样本矩来估计总体矩，进而估计总体参数寻找使样本出现概率最大的参数值作为估计值贝叶斯法结合先验信息和样本信息，通过贝叶斯定理计算后验概率，得出参数的估计值区间估计的方法直接区间估计根据样本数据和一定的置信水平直接计算参数的置信区间贝叶斯区间估计结合先验信息和样本信息，通过贝叶斯定理计算后验概率，得出参数的置信区间假设检验与区间估计结合在假设检验的基础上，利用拒绝域和接受域的概念来构造参数的置信区间区间估计的评价指标置信水平表示区间估计的可信程度，通常用百分数表示1置信区间长度表示区间估计的精度，即区间两端的差值2样本容量样本容量越大，区间估计的精度越高，但同时计3算复杂度和成本也会增加假设检验05假设检验的基本概念01假设检验是一种统计推断方法，通过对样本数据的分析，对总体参数作出推断02假设检验基于一定的假设，通过样本数据对假设进行验证03假设检验的结果通常以接受或拒绝假设的形式呈现单侧与双侧检验单侧检验只考虑一个方向的差异，例如只考虑均值是否大于或小于某个值双侧检验考虑两个方向的差异，例如考虑均值是否与某个值有显著差异假设检验的步骤确定检验水准计算统计量根据研究目的和研究领域确定根据选择的统计方法计算统计合适的检验水准，如α和β量，例如Z值、T值等提出假设选择合适的统计方法解读结果根据研究目的或问题提出假设，根据数据类型和研究目的选择根据统计量的结果解读假设检通常包括零假设和备择假设合适的统计方法进行数据分析验的结果，通常以P值的形式呈现非参数统计方法06非参数统计方法的定义与特点定义非参数统计方法是一种不依赖于特定概率分布模型的统计方法，它通过对数据进行描述和分析来获取信息特点非参数统计方法具有灵活性、适应性强的特点，能够处理各种类型的数据，不受特定概率分布的限制，适用于探索性数据分析非参数统计方法的应用场景异常值检测非参数统计方法可以用于检测数据中的异常值，帮助研究者识别和处理异探索性数据分析常数据非参数统计方法常用于探索性数据分析阶段，帮助研究者了解数据的分布特征相关性分析和规律非参数统计方法可以用于分析变量之间的相关性，帮助研究者了解变量之分类和聚类间的关系非参数统计方法可以用于分类和聚类分析，帮助研究者将数据分成不同的组或类别非参数统计方法的优缺点优点非参数统计方法具有灵活性、适应性强的优点，能够处理各种类型的数据，不受特定概率分布的限制，适用于探索性数据分析此外，非参数统计方法还具有稳健性强的优点，不易受到异常值和离群点的影响缺点非参数统计方法也存在一些缺点例如，非参数统计方法的计算复杂度较高，需要较大的样本量才能获得可靠的结论此外，非参数统计方法在处理某些特定类型的数据时可能不够精确和可靠THANKS.。