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《统计学基础知识》ppt课件目录CONTENTS•统计学简介•统计学基本概念•统计方法与技术•回归分析与相关分析•时间序列分析与预测•统计软件介绍与使用01统计学简介统计学的定义统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学,旨在从数据中获取有用的信息和知识统计学的方法和工具广泛应用于各个领域,如社会科学、医学、经济学、生物学等统计学的目的是提供一种系统的方法来探索数据背后的规律和趋势,并做出科学合理的决策统计学的发展历程统计学最初起源于对政府和商业数据的收集和分析,用于了解国家和社会的基本情况随着科学技术的不断发展,统计学的方法和工具也不断更新和完善,逐渐形成了现代统计学现代统计学不仅关注数据的描述和分析,还涉及到更复杂的数据处理和预测方法,如回归分析、时间序列分析、贝叶斯推断等统计学在各领域的应用在社会科学中,统计学被用于研究社在医学中,统计学被用于临床试验、会现象和人类行为,如调查、民意测流行病学研究、疾病控制等领域,帮验、社会调查等助医生做出更好的医疗决策在经济学中,统计学被用于市场调研、在生物学中,统计学被用于遗传学、经济预测、金融数据分析等领域,帮生物信息学、生态学等领域,帮助科助企业和政府做出更好的经济决策学家更好地理解和研究生物现象02统计学基本概念总体与样本总体样本统计学中研究的全部数据或对象总体中的一部分数据或对象,用于推断总体的特征抽样方法样本大小随机抽样、分层抽样、系统抽样等样本中包含的个体数量,需根据研究目的和资源确定变量与数据类型变量可变的数值或类别,用于描述对象的特征数据类型分类数据、定量数据、顺序数据等变量类型自变量、因变量、控制变量等数据的收集方法调查、实验、观察等描述性统计与推论性统计描述性统计主要统计量对数据进行整理、分类、概括均值、中位数、众数、方差、等,以描述数据的集中趋势、标准差等离散程度和分布形态推论性统计常用统计方法根据样本数据推断总体特征,t检验、方差分析、回归分析、进行假设检验和参数估计卡方检验等03统计方法与技术频数分布与直方图频数分布将数据按照一定标准分组,并统计各组数据的数量直方图用直条矩形面积代表各组频数,各矩形面积总和代表频数的总和制作步骤确定分组标准、统计频数、绘制直方图平均数、中位数和众数中位数将数据按大小顺序排列后,位于中间位置的数平均数所有数据之和除以数据个数,反映数据的平均水平适用场景平均数用于衡量数据的平均水平,中位数用于确定数据的中心位置,众数众数用于描述数据的集中趋势出现次数最多的数方差与标准差方差01各数据与平均数之差的平方的平均数,反映数据的离散程度标准差02方差的平方根,也反映数据的离散程度计算公式03方差=1/NΣxi-x̄²,标准差=方差的平方根变异系数变异系数标准差与平均数的比值,用于比较不同数据的离散程度计算公式变异系数=标准差/平均数参数估计与假设检验参数估计根据样本数据估计总体参数的方法假设检验根据样本数据对总体参数进行检验的方法04回归分析与相关分析一元线性回归分析一元线性回归模型描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系最小二乘法用于估计回归参数,使因变量的观测值与预测值之间的残差平方和最小化模型的检验包括拟合优度检验、回归系数的显著性检验和残差分析多重线性回归分析多重线性回归模型描述一个因变量与多个自变量之间的线性关系引入自变量的准则如逐步回归法、向前引入法和向后剔除法等,用于确定哪些自变量应包含在模型中多重共线性当多个自变量之间存在高度相关关系时,会导致回归系数的估计不准确相关分析描述性相关系数如Pearson相关系数和Spearman秩相关系数,用于衡量两个变量之间的线性关系强度因果关系与相关性相关分析只能揭示两个变量之间的关联性,不能确定因果关系控制变量在相关分析中,应控制其他潜在的干扰变量,以避免混淆和误导结论05时间序列分析与预测时间序列的组成与分解时间序列的组成时间序列是由多个不同时间点上的数据按照时间先后顺序排列而成的数据序列它通常包括趋势、季节性、周期性和随机性四个组成部分时间序列的分解时间序列的分解是将时间序列中的各个组成部分进行分离,以便更好地理解其内在规律和变化趋势常见的分解方法有加法模型和乘法模型时间序列的平稳性检验平稳性检验的意义时间序列的平稳性是指其统计特性不随时间推移而发生变化,即时间序列的均值、方差和自相关函数等统计特性不随时间变化而变化平稳性检验是判断时间序列是否具有长期稳定关系的重要手段平稳性检验的方法常见的平稳性检验方法有单位根检验、自相关图分析、偏自相关图分析等这些方法可以帮助我们判断时间序列是否具有平稳性,从而为后续的预测和分析提供依据时间序列的预测方法线性回归模型线性回归模型是一种常用的时间序列预测方法,它通过建立因变量与自变量之间的线性关系来预测未来值这种方法适用于具有线性趋势的时间序列指数平滑法指数平滑法是一种简单的时间序列预测方法,它通过赋予近期的数据更大的权重来预测未来值这种方法适用于具有季节性和趋势性的时间序列ARIMA模型ARIMA模型是一种基于自回归、差分和移动平均的时间序列预测模型,它通过分析时间序列的自相关和偏自相关函数来建立模型并进行预测这种方法适用于具有非线性趋势和季节性的时间序列06统计软件介绍与使用Excel在统计学中的应用描述性统计Excel提供了丰富的函数和工具,可以方便地进行数据的描述性统计,如求和、平均数、中位数、众数等图表制作Excel提供了各种图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,可以直观地展示数据和数据之间的关系数据分析和预测Excel的数据分析工具可以用来进行回归分析、时间序列分析等,帮助用户预测未来趋势SPSS在统计学中的应用数据输入与整理SPSS提供强大的数据输入和整理功能,支持多1种数据格式,方便用户进行数据清洗和整理统计分析SPSS提供了丰富的统计分析方法,包括描述性2统计、推论性统计、非参数检验等,可以满足用户多种统计分析需求结果呈现SPSS的结果呈现方式多样,可以生成详细的表3格和图形,方便用户进行结果解释和报告R在统计学中的应用编程语言R是一种编程语言,具有灵活性和可扩展性,可以用来实现各种复杂的统计分析算法统计分析R拥有大量的统计分析包和函数,可以进行各种高级的统计分析,如贝叶斯推断、复杂样本设计等数据可视化R拥有丰富的可视化包和函数,可以生成各种高质量的图表和图像,帮助用户更好地理解数据和分析结果。