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《统计计算》ppt课件•引言目•统计学基础•描述性统计•推论性统计录•回归分析•时间序列分析•统计软件介绍01引言课程简介统计计算是应用统计学方法进行本课程将介绍统计计算的基本概通过本课程的学习,学生将掌握数据处理和分析的学科,旨在解念、方法和应用,包括数据收集、统计计算的基本原理和方法,能决实际问题整理、分析和可视化等方面的内够运用所学知识解决实际问题容课程目标掌握统计计算的基本培养学生的实际操作概念和方法,了解统能力和创新思维能力,计计算在各个领域的提高解决实际问题的应用能力掌握常用的数据处理和分析工具,如Excel、Python等02统计学基础统计学定义统计学是一门研究数据收集、它旨在探索数据的内在规律和统计学在各个领域都有广泛的整理、分析和推断的科学特征,为决策提供依据应用,如医学、经济学、社会学等统计学的重要性数据是现代社会最重要的资源之一,统计学是处理和分析数据01的重要工具通过统计学,人们可以更好地理解数据,发现其中的规律和趋02势,为决策提供科学依据在大数据时代,统计学在数据挖掘、预测和决策支持等方面发03挥着越来越重要的作用统计学的基本概念总体和样本变量和数据总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽变量是描述研究对象特征的量,数据则是变取的一部分量的具体取值参数和统计量概率和概率分布参数是描述总体特征的量,统计量是描述样概率描述事件发生的可能性,概率分布则描本特征的量述随机变量的取值概率03描述性统计数据的收集与整理数据的收集描述性统计的起点是数据的收集收集数据的方法包括调查、观察、实验等在收集数据时,应确保数据的代表性和广泛性,以反映总体特征数据的整理数据整理是数据处理的必要步骤,包括数据的筛选、排序、分组等操作,目的是使数据更易于分析和解释数据的描述方法数值描述离散程度描述通过平均数、中位数、众数等数值指标来描述通过方差、标准差等指标来描述数据的离散程数据的中心趋势度分布形态描述通过偏度、峰度等指标来描述数据的分布形态数据的图表表示条形图用于比较不同类别的数据,直观展示各类别的频数或比例直方图用于展示连续变量的频数分布,反映数据的分布形态箱线图用于展示一组数据的中位数、四分位数和异常值,便于发现异常数据散点图用于展示两个变量之间的关系,判断变量之间的关联性04推论性统计概率与概率分布概率概率分布描述随机事件发生的可能描述随机变量取值的概率性大小规律离散型随机变量连续型随机变量只能取有限个或可数无穷可以取某个区间内任何值个值的随机变量的随机变量参数估计0102点估计区间估计用单个数值来估计未知参数的方法根据样本数据估计未知参数的可能取值范围极大似然估计法无偏估计通过最大化似然函数来估计参数的样本统计量的数学期望等于总体参方法数的估计量0304假设检验假设检验的基本思想显著性水平根据样本数据对总体参数提出假设,假设检验中预先设定的概率值,表示然后利用适当的统计方法检验该假设拒绝原假设时犯错误的概率是否成立接受域与拒绝域两类错误根据显著性水平确定的,用于判断假拒绝实际成立的假设(第一类错误)设是否成立的统计量取值范围和接受实际不成立的假设(第二类错误)05回归分析一元线性回归总结词详细描述一元线性回归是回归分析中最基础的形式,它通一元线性回归分析中,我们通常只有一个自变量,过一条直线来描述因变量和自变量之间的关系目的是找出最佳拟合直线,使得因变量的变异能被自变量解释回归方程通常表示为y=ax+b,其中a是斜率,b是截距计算方法适用场景最小二乘法是最常用的计算方法,它通过最小化一元线性回归适用于因变量与自变量之间存在线预测值与实际值之间的平方误差来求解最佳拟合性关系的情况,且自变量对因变量的影响较小直线多元线性回归•总结词多元线性回归是当有多个自变量时所使用的回归分析方法它通过一个平面或多个超平面来描述因变量和自变量之间的关系•详细描述多元线性回归中,自变量的数量可以是一个或多个,目的是找出最佳拟合平面,使得因变量的变异能被多个自变量解释回归方程通常表示为y=b0+b1x1+b2x2+...+bnxn,其中b0是截距,b1,b2,...,bn是斜率•计算方法最小二乘法同样适用于多元线性回归,它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来求解最佳拟合平面•适用场景多元线性回归适用于因变量与多个自变量之间存在线性关系的情况,且自变量对因变量的影响较小非线性回归•总结词非线性回归是当因变量和自变量之间的关系不是线性时所使用的回归分析方法它通过非线性函数来描述因变量和自变量之间的关系•详细描述非线性回归中,自变量和因变量之间的关系是非线性的,通常使用非线性函数来表示这种关系常见的非线性函数包括指数函数、对数函数、多项式函数等非线性回归分析的目的是找出最佳的非线性函数,使得因变量的变异能被自变量解释•计算方法非线性回归的计算方法有多种,其中最小二乘法是最常用的方法之一此外,还有最大似然估计、梯度下降法等计算方法•适用场景非线性回归适用于因变量与自变量之间存在非线性关系的情况例如,当自变量和因变量之间的关系表现为曲线或曲面时,就需要使用非线性回归进行分析06时间序列分析时间序列的预处理缺失值处理对于缺失的数据,可以采用插值、外推等方法进行填补,以保证数据的完整性异常值处理对于异常的数据,可以采用中位数、均值等方法进行替换,以保证数据的正常性数据平滑处理对于波动较大的数据,可以采用移动平均等方法进行平滑处理,以减少随机误差的影响时间序列的平稳性检验单位根检验利用ADF等单位根检验方法,对时图表检验间序列进行统计检验,以确定其是否存在单位根,从而判断其平稳性通过绘制时间序列的时序图或折线图,观察其趋势和周期性,初步判断其平稳性季节性检验对于存在季节性的时间序列,可以通过季节性自相关图等方法进行检验,以确定其季节性是否显著时间序列的预测方法指数平滑预测神经网络预测利用指数平滑法对时间序列进行预测,利用神经网络对时间序列进行预测,根据平滑系数的大小,可以调整预测该方法具有较强的非线性拟合能力和结果的权重泛化能力ARIMA模型预测利用ARIMA模型对时间序列进行预测,该模型能够充分考虑时间序列的自身特点和规律07统计软件介绍Excel在统计中的应用描述性统计图表制作数据分析工具Excel提供了丰富的函数和工具,Excel的图表功能可以帮助用户Excel提供了多种数据分析工具,可以进行求和、平均值、中位数、可视化数据,如柱状图、折线图、如直方图、移动平均、指数平滑众数等描述性统计的计算饼图等,方便进行数据分析和解等,可以对数据进行深入的分析释和预测SPSS在统计中的应用数据输入与整理SPSS软件支持多种数据输入方式,并提供了数据整理的功能,方便用户对数据进行预处理统计分析方法SPSS提供了多种统计分析方法,包括描述性统计、推论性统计、回归分析、因子分析等,可以满足用户不同的统计分析需求结果解释SPSS的结果输出通常比较直观,用户可以根据需要进行解释和解读R在统计中的应用强大的统计分析能力R语言拥有丰富的统计分析包和函数,可以进行各种复杂的统计分析,包括高级的统计模型和机器学习方法可扩展性R语言的开源性质使得用户可以根据自己的需求编写函数或包,进一步扩展其统计分析能力可视化能力R语言有大量的可视化包可以使用,可以生成各种高质量的统计图形和可视化效果感谢观看THANKS。