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《统计学原理总论》ppt课件•统计学导论CONTENTS目录•统计数据的收集•统计数据的整理与展示•统计数据特征的度量•统计推断基础•回归分析CHAPTER01统计学导论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背后的规律和趋势,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侧重于对数据进行描述和通过样本数据推断总体特将统计方法应用于具体领整理,如计算平均数、中征,如假设检验、回归分域,如市场调查、质量控位数、众数等析等制、生物统计等统计学的研究方法大量观察法统计描述法归纳与演绎法统计推断法通过对大量数据的观察通过图表、表格等方式从已知的数据出发,归根据样本数据推断总体和分析,揭示其内在规对数据进行整理和呈现,纳出一般规律,再演绎特征,如参数估计、假律和趋势便于理解和分析出具体实例设检验等CHAPTER02统计数据的收集数据来源直接来源包括调查、实验和观测,这些方法能够直接获取原始数据间接来源如公开出版的统计数据、数据库和网络资源,这些途径提供已经整理过的数据数据收集方法定量数据通过量化的方式描述事物,如收入、年龄等定性数据描述事物性质或类别,如性别、婚姻状况等数据质量准确性数据应真实反映实际情况,无误差完整性数据应全面,无遗漏及时性数据应反映最新情况,不过时CHAPTER03统计数据的整理与展示数据整理数据清洗数据排序去除异常值、缺失值和重复数据,确将数据按照一定顺序进行排列,便于保数据质量查找和比较数据分类将数据按照一定标准进行分类,便于后续分析数据展示图形展示使用图表呈现数据,便于直观理解表格展示和分析使用表格呈现数据,便于对比和总结文字描述使用文字描述数据特征和规律,便于解释和阐述图表制作01020304柱状图折线图饼图散点图用于展示不同类别数据的比较用于展示数据随时间变化的趋用于展示各部分在整体中所占用于展示两个变量之间的关系势的比例CHAPTER04统计数据特征的度量描述集中趋势的度量均值中位数众数所有数值的和除以数值的数量,将数据从小到大排序后,位于中出现次数最多的数值,反映数据表示数据的中心位置间位置的数值,对于不对称分布的集中趋势的数据集,中位数比均值更能反映数据的中心位置描述离散程度的度量方差标准差四分位距每个数值与均值之差的平方差的平方根,与方差具一组数据中处于25%和方的平均值,表示数据点有相同的量纲,表示数据75%位置的数值之差,表与均值的离散程度点与均值的离散程度示数据的离散程度描述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表示正偏态,小于0表示负偏态峰态系数描述数据分布的峰度,大于0表示尖峰分布,小于0表示平峰分布CHAPTER05统计推断基础参数估计参数估计的概念区间估计参数估计是用样本统计量的观根据样本统计量的分布特性,测值来估计总体参数的过程给出总体参数的一个可能范围,并给出该范围的可信度点估计估计量的评价标准通过样本统计量的观测值直接无偏性、有效性和一致性给出总体参数的估计值假设检验假设检验的概念假设检验的步骤假设检验是根据样本观测结果对总体参数或提出假设、构造检验统计量、确定临界值、分布形式做出推断的过程做出推断结论假设检验的类型假设检验的评价标准单侧检验、双侧检验和置信区间检验精确度、可靠性和一致性方差分析方差分析的概念方差分析是通过比较不同来源的变异来分析多个因素对观测结果的影响方差分析的步骤确定因素、收集数据、计算变异和进行比较方差分析的应用在质量控制、实验设计、市场调研等领域有广泛应用CHAPTER06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方程来描述两个量之间线性关系的回归分析方法变量之间的数量关系,并利用最小二乘法来估计参数这种方法主要用于探索两个变量之间的相关性和预测因变量的取值适用范围注意事项适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况,在实际应用中,需要检验线性关系的假设是否成且自变量只有一个立,以及自变量和因变量之间是否存在其他非线性关系多元线性回归分析030102适用范围04总结词详细描述注意事项适用于多个因变量和多个自变量多元线性回归分析是研究多个之间存在线性关系的情况因变量与多个自变量之间线性关系的回归分析方法多元线性回归分析通过建立多在实际应用中,需要检验线性关元线性方程组来描述多个变量系的假设是否成立,以及是否存之间的数量关系,并利用最小在多重共线性、异方差性和自相二乘法来估计参数这种方法关等问题主要用于探索多个变量之间的相关性和预测因变量的取值非线性回归分析总结词详细描述适用范围注意事项非线性回归分析是研究非线性回归分析通过建适用于因变量和自变量在实际应用中,需要选非线性关系的回归分析立非线性方程来描述两之间存在非线性关系的择合适的非线性模型,方法个或多个变量之间的非情况并考虑模型的适用性和线性关系,并利用适当稳定性同时,也需要的优化方法来估计参数处理模型的异常值和离这种方法主要用于探索群点,以及进行模型的非线性关系和预测因变验证和评估量的取值。