《统计量与抽样分析》课件

《统计量与抽样分析》ppt课件CONTENTS•统计量概述•常用统计量目录•抽样分析基础•参数估计•统计决策•常用统计分析方法CHAPTER01统计量概述统计量的定义统计量是对数据进行加工整理后得到的量，这些量可以用在统计学中描述数据集的某些特征统计量不是随机变量统计量是用来描述数据集的某些特征的量，而随机变量是用来描述随机实验结果的量统计量的分类描述性统计量用来描述数据分布特征的量，如均值、中位数、众数、方差等推论性统计量用来根据样本数据推断总体特征的量，如样本均值、样本比例等差异性统计量用来比较不同数据集之间差异的量，如t检验、z检验等统计量的作用描述数据分布特征01通过计算描述性统计量，可以了解数据分布的情况，如数据的集中趋势、离散程度等进行数据推断02通过计算推论性统计量，可以对总体特征进行推断，如估计总体均值、比例等进行数据比较03通过计算差异性统计量，可以对不同数据集之间进行比较，如比较两组数据的均值是否存在显著差异等CHAPTER02常用统计量平均数平均数是一组数据之和除以数据的个数，用于描述数据的“平01均水平”计算公式平均数=总和/数据个数02平均数可以反映数据的集中趋势，但容易受到极端值的影响03中位数01中位数是将一组数据从小到大排序后，位于中间位置的数值02对于奇数个数据，中位数是中间那个数；对于偶数个数据，中位数是中间两个数的平均值03中位数主要用于描述数据的“中值水平”，对异常值不敏感众数众数是数据中出现次数最多的数值1如果一个数据出现的次数比其他数据多，则该数2据是众数众数主要用于描述数据的“常见水平”，适用于3描述分类数据方差与标准差计算公式方差=Σ[x_i-方差是一组数据与平均数之μ^2]/n，标准差=方差差的平方的平均值，用于描^

0.5述数据的离散程度标准差是方差的平方根，与方差和标准差用于比较两组方差具有相同的量纲数据的离散程度变异系数010203变异系数是标准差与平计算公式变异系数=变异系数用于消除不同均数的比值，用于比较标准差/平均数*100%量纲和单位对比较的影不同量纲或不同单位的响，主要用于比较两组数据数据的离散程度CHAPTER03抽样分析基础抽样的定义与分类抽样是从总体中选取部分定义与分类个体进行研究的过程随机抽样是指每个个体被抽样可以分为随机抽样和选中的机会均等，而非随非随机抽样机抽样则不是随机抽样方法简单随机抽样每个个体被选中的概率相同系统抽样将总体分成若干等份，然后按固定的间隔抽取个体分层抽样将总体分成不同的层次，然后在每一层内进行随机抽样多阶段抽样先从总体中抽取若干大样本，然后再从这些大样本中抽取更小的样本非随机抽样方法判断抽样配额抽样基于研究目的和经验选择有代表性的个体按照某些特征将总体分成不同的类别，然后在每个类别内选择一定数量的个体雪球抽样目的抽样从已知的个体开始，然后通过他们的社交网基于研究目的选择最能提供所需信息的个体络找到其他符合条件的个体样本量的确定01影响因素与计算方法02样本量受总体大小、允许误差、置信水平和设计效应等因素的影响03样本量可以通过公式或软件进行计算，以确保研究的有效性和可靠性CHAPTER04参数估计点估计010203定义方法特点点估计是用一个数值来估常见的方法有矩估计、最点估计只能给出一个近似计未知参数的值大似然估计等值，无法给出估计的不确定性区间估计定义方法特点区间估计是在一定的置信常用的方法有置信区间、区间估计能够给出参数估水平下，根据样本数据推预测区间等计的不确定性，比点估计断未知参数的可能取值范更准确围假设检验的原理与方法方法原理常用的方法有t检验、卡方检验、F检验等假设检验是通过样本数据对未知参数进行检验，判断参数是否符合预期1特点假设检验是统计推断的重要步骤手段，能够提供关于参数的有价值信息

1.提出假设；

2.确定检验统计量；

3.确定临界值；

4.做出决策CHAPTER05统计决策统计决策的基本概念统计决策的基本概念统计决策是一种基于数据和概率的决策方法，它通过收集和分析数据来做出最优的决策统计决策的基本步骤确定问题、收集数据、分析数据、做出决策、评估效果统计决策的优点客观性、科学性、准确性、可操作性风险决策分析风险决策分析的概念风险决策分析是指在决策过程中存在不确定性因素，需要通过概率分析来评估不同方案的预期收益和风险风险决策分析的方法期望值法、敏感性分析、概率树分析等风险决策分析的应用在金融、投资、风险管理等领域广泛应用不确定型决策分析不确定型决策分析的概念不确定型决策分析是指在决策过程中存在极大的不确定性，无法通过概率分析来评估不同方案的预期收益和风险不确定型决策分析的方法乐观法、悲观法、等可能性法等不确定型决策分析的应用在市场预测、经济分析等领域广泛应用CHAPTER06常用统计分析方法T检验用于比较两组数据是否有显著性差异的统计方法T检验是一种常用的统计分析方法，用于比较两组数据的均值是否有显著差异它基于数据服从正态分布的假设，通过计算两组数据的均值和标准差，以及T统计量，来评估两组数据之间的差异是否具有统计学上的显著性方差分析用于比较多个组间数据的变异程度和确定变异来源的统计方法方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组间数据的变异程度的统计分析方法通过分析不同组之间的变异和组内数据的变异，可以确定组间差异是否具有统计学上的显著性这种方法常用于实验设计中的多因素比较，例如比较不同处理对实验结果的影响相关分析用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法通过计算相关系数（如Pearson相关系数或Spearman秩相关系数），可以评估变量之间的线性关系强度和方向相关分析可以用于探索变量之间的关系，以及预测和解释变量之间的关系回归分析用于研究一个因变量与一个或多个自变量回归分析是研究一个因变量与一个或多个之间关系的统计方法自变量之间关系的统计方法通过建立回归模型，可以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度线性回归是最常见的回归分析类型，但还有多项式回归、逻辑回归、岭回归等多种类型回归分析在预测、解释和预测变量之间的关系方面具有广泛的应用聚类分析用于将数据集划分为若干个相似群聚类分析是一种无监督的统计分析方体的统计方法法，用于将数据集划分为若干个相似的群体通过计算不同数据点之间的距离或相似性度量，可以将相似的数VS据点归为一类，不相似的数据点归为不同的类聚类分析在探索性数据分析、模式识别、市场细分等领域具有广泛的应用THANKS[感谢观看]。