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2023REPORTING《统计与生活》ppt课件2023•统计学的定义与重要性•描述性统计目录•概率论基础•随机变量与概率分布CATALOGUE•参数估计与假设检验•回归分析•时间序列分析与预测2023REPORTINGPART01统计学的定义与重要性统计学的定义统计学是一门研究数据收集、整统计学涉及的方法和工具广泛应统计学的基本概念包括总体与样理、分析和推断的科学,旨在揭用于各个领域,包括社会科学、本、变量与数据、概率与分布等,示数据背后的规律和趋势经济学、生物学、医学等这些概念是进行统计分析的基础统计学在生活中的应用市场调研医学研究企业通过市场调研收集数据,运用统计分医学领域通过统计学方法分析临床试验数析方法了解市场需求、消费者行为等,为据、流行病学数据等,以评估药物疗效、产品开发、市场营销策略制定提供依据疾病预防措施等金融投资社会调查投资者运用统计学方法分析市场数据,预政府和社会组织通过社会调查收集数据,测股票、债券等金融产品的价格走势,制运用统计分析方法了解社会现象、评估政定投资策略策效果等统计学的重要性揭示规律与趋势促进跨学科交流通过统计分析,可以从大量数统计学作为一门方法论科学,据中揭示出隐藏的规律和趋势,具有通用性和可移植性,可以为决策提供科学依据促进不同学科之间的交流和合作提高决策效率辅助科学研究运用统计学方法可以对数据进在科学研究中,统计学是不可行快速、准确的分析,帮助决或缺的工具,能够帮助研究者策者更快地做出决策,提高工设计实验、分析数据、得出结作效率论2023REPORTINGPART02描述性统计数据的收集与整理010203数据的来源数据筛选数据分类数据的收集主要来源于调在整理数据时,需要剔除将数据按照一定的标准进查、观察、实验等方式,异常值和缺失值,确保数行分类,如按照年龄、性确保数据的真实性和可靠据的质量和完整性别、地区等进行分类,便性于后续的分析和比较数据的描述方法平均数中位数众数计算数据的平均数,反映将数据按照大小顺序排列数据中出现次数最多的数数据的集中趋势后,位于中间位置的数即即为众数,反映数据的普为中位数,反映数据的分遍性和代表性布情况数据的可视化图表可视化工具使用图表(如柱状图、折线图、饼图选择合适的可视化工具(如Excel、等)直观地展示数据之间的关系和变Tableau等),能够更加高效地展示化趋势和分析数据数据地图使用地图展示数据在地理空间上的分布情况,如人口分布、经济指标等2023REPORTINGPART03概率论基础概率的基本概念必然事件概率等于1的事件,即一定会发生概率的事件描述随机事件发生的可能性大小的量,通常用P表示不可能事件概率等于0的事件,即一定不会发生的事件概率的计算方法古典概型01当随机试验中所有可能结果为有限个且每个结果出现的可能性相同,则称这种概率为古典概型概率计算公式为$PA=frac{有利于A的基本事件数}{全部基本事件数}$几何概型02当随机试验中所有可能结果为无限多个且每个结果出现的可能性相同,则称这种概率为几何概型概率计算公式为$PA=frac{有利于A的基本事件数}{全部基本事件数}$条件概率03在某个条件下某事件发生的概率,记作$PA|B$条件概率计算公式为$PA|B=frac{PA capB}{PB}$条件概率与独立性条件独立独立性检验贝叶斯定理在给定某个条件下,两个随机事通过数据来检验两个随机事件是描述在已知某些条件下某事件发件的发生相互独立,即一个事件否独立常用的方法有卡方检验、生的概率的定理,用于计算后验的发生不影响另一个事件的发生相关性检验等概率贝叶斯定理公式为$PA|B=frac{PB|APA}{PB}$2023REPORTINGPART04随机变量与概率分布随机变量的概念随机变量在统计学中,随机变量是一个数学对象,它表示1一个随机试验的可能结果离散随机变量离散随机变量是只能取可数个值的随机变量,通2常表示为X,Y,Z等连续随机变量连续随机变量是可以在一个区间内取任何值的随3机变量,通常表示为X,Y等离散型随机变量的概率分布概率分布概率分布是描述随机变量取各个可能值的概率的函数离散概率分布离散概率分布是描述离散随机变量取各个可能值的概率的函数常见的离散概率分布二项分布、泊松分布等连续型随机变量的概率分布概率密度函数01概率密度函数是描述连续随机变量取各个可能值的概率的函数连续概率分布02连续概率分布是描述连续随机变量取各个可能值的概率的函数常见的连续概率分布03正态分布、指数分布、均匀分布等2023REPORTINGPART05参数估计与假设检验参数估计的方法点估计通过样本数据直接给出总体参数的估计值,如样本均值、样本比例等区间估计给出总体参数的可能取值范围,如置信区间贝叶斯估计基于先验信息和样本数据,对总体参数进行概率性估计假设检验的基本思想提出假设构造检验统计量确定临界值做出决策根据检验统计量的值与根据研究目的或观察到根据样本数据和提出的根据检验统计量的性质临界值的比较结果,做的现象,提出一个关于假设,构造一个合适的和显著性水平,确定一出接受或拒绝假设的决总体参数的假设统计量个临界值策常见的假设检验方法01020304T检验卡方检验方差分析相关分析用于比较两组数据的均值是否用于比较实际观测频数与期望用于比较不同组数据的方差是用于检验两个变量之间是否存存在显著差异频数之间的差异否存在显著差异在显著的相关关系2023REPORTINGPART06回归分析一元线性回归分析总结词一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的统计方法详细描述一元线性回归分析通过建立线性回归方程来描述因变量和自变量之间的线性关系,并通过对回归方程的参数进行估计和检验来评估这种关系的强度和显著性这种方法广泛应用于经济学、社会学和生物学等领域多元线性回归分析总结词多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自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多元线性回归方程来描述多个因变量和多个自变量之间的线性关系,并通过对回归方程的参数进行估计和检验来评估这种关系的强度和显著性这种方法广泛应用于金融、市场营销和医学等领域非线性回归分析总结词非线性回归分析是研究非线性关系的统计方法详细描述非线性回归分析通过建立非线性回归方程来描述因变量和自变量之间的非线性关系,并通过对回归方程的参数进行估计和检验来评估这种关系的强度和显著性这种方法广泛应用于物理学、化学和工程学等领域2023REPORTINGPART07时间序列分析与预测时间序列的平稳性分析判断时间序列是否平稳通过观察时间序列的均值、方差和自相关图等统计特性,判断时间序列是否平稳平稳性检验利用ADF检验、PP检验等方法对时间序列进行平稳性检验,以确定时间序列是否具有长期趋势或季节性趋势平稳化处理对于非平稳时间序列,可以采用差分、对数转换等方法进行平稳化处理,以便进行后续分析时间序列的预测方法线性回归模型利用线性回归模型对时间序列进行预测,通过建立自变量与因变量之间的线性关系来预测未来值指数平滑模型利用指数平滑模型对时间序列进行预测,通过赋予不同权重来计算未来值ARIMA模型利用ARIMA模型对时间序列进行预测,通过识别和建模时间序列的内在规律来预测未来值时间序列的分解分析季节性分解将时间序列分解为季节性和趋势性成分,通过去除季节性成分来观察趋势性成分周期性分解将时间序列分解为周期性和不规则性成分,通过去除周期性成分来观察不规则性成分趋势性分解将时间序列分解为趋势性和随机性成分,通过去除随机性成分来观察趋势性成分2023REPORTINGTHANKS感谢观看。