《期末复习统计部分》课件

《期末复习统计部分》ppt课件•统计学基础概念•统计数据的收集与整理contents•描述性统计•概率与概率分布目录•参数估计与假设检验•方差分析•相关分析与回归分析01统计学基础概念统计学的定义统计学是一门研究数据收集、它旨在通过科学的方法和工具，统计学是应用数学的一个分支，整理、分析和推断的科学从数据中提取有用的信息和结它利用概率论等数学工具来研论，帮助人们做出决策和解决究数据的规律和特征问题统计学的研究对象和方法统计学的方法包括描述性统计和推断性统计描述性统计侧重于数据的描统计学的研究对象是数据，包括数值述和展示，而推断性统计则通过样本型数据和非数值型数据数据来推断总体特征它通过收集、整理、分析和解释数据来探究数据的内在规律和特征统计学的应用领域统计学在各个领域都有在医学中，统计学用于在生物学中，统计学用广泛的应用，如社会科010305临床试验、流行病学研于遗传学研究、生态学学、医学、经济学、生究、药物疗效评估等调查等物学等在社会科学中，统计学在经济学中，统计学用用于研究社会现象和人0204于市场调研、经济预测、类行为，如人口普查、政策评估等民意调查等02统计数据的收集与整理统计数据的来源01020304调查与观察实验数据公开资料数据库通过问卷调查、实地观察等方通过科学实验或试验获取数据从政府机构、学术研究、媒体利用已有数据库资源获取数据式获取原始数据等公开渠道获取数据统计数据的收集方法抽样调查普查实验法询问法从总体中选取一部分样对全体研究对象进行调通过科学实验或试验获通过问卷、访谈等方式本进行调查，以样本数查，以获取全面、准确取数据向研究对象收集数据据推断总体情况的数据统计数据的整理与显示数据清洗数据汇总对数据进行预处理，如缺失值将数据按照一定要求进行汇总，处理、异常值处理等如求和、平均数等数据分类数据可视化将数据按照一定标准进行分类，通过图表、图像等形式将数据便于分析呈现出来，便于理解和分析03描述性统计频数与频率频数每个数据点在数据集中出现的次数频率频数与数据集总次数的比值，用于描述数据点出现的相对频繁程度集中趋势的测度平均数所有数据点的总和除以数据点个数，反映数据集的中心趋势中位数将数据集按大小排序后，位于中间位置的数值，反映数据的相对位置离散程度的测度方差每个数据点与平均数的差的平方的平均值，反映数据点与平均数的离散程度标准差方差的平方根，与方差具有相同的量纲，用于比较不同数据集的离散程度04概率与概率分布概率的基本概念010203概率定义概率取值范围概率计算方法描述随机事件发生的可能0到1之间，其中0表示不通过大量重复实验中某一性大小的数量指标可能事件，1表示必然事事件发生的次数与总次数件之比来计算概率分布概率分布定义离散型概率分布连续型概率分布描述随机变量取值概率的适用于离散随机变量，如适用于连续随机变量，如函数二项分布、泊松分布等正态分布、均匀分布等常见概率分布及其特征二项分布正态分布描述n次独立重复实验中成功次数概率分布，描述连续随机变量概率分布，曲线呈钟形，适用于成功率较低的情况对称轴两侧对称泊松分布均匀分布描述单位时间内随机事件发生次数的概率分描述连续随机变量在一定区间内均匀分布的布，适用于稀有事件的情况概率分布05参数估计与假设检验点估计与区间估计点估计用单个数值来表示未知参数的估计值，如使用样本均值来估计总体均值区间估计提供未知参数可能落在某个区间的估计，如给出总体均值的95%置信区间假设检验的基本思想与步骤基本思想通过样本信息对总体参数作出推断，步骤0102判断原假设是否成立

1.提出原假设和备择假设

2.确定检验水准和选择合适的统计量

03043.计算样本统计量

4.根据样本统计量和临界值判断原假设是0506否成立单样本与两样本假设检验单样本假设检验比较一个样本统计量与已知的总体参数或临界值两样本假设检验比较两个独立或配对样本的统计量，判断它们是否来自具有相同或不同参数的总体06方差分析方差分析的基本思想与步骤收集数据根据研究问题收集相关数据，确保确定研究问题数据具有代表性、准确性和可靠性明确研究目的，确定要比较的各组数据数据整理对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等方差分析的基本思想与步骤建立方差分析模型计算方差分析表根据研究问题选择合适的方差分析模根据方差分析模型，计算各组的均值、型，如单因素方差分析、双因素方差方差、自由度和均方等统计量分析等检验假设解读结果根据方差分析表中的统计量，进行假根据检验结果，解读方差分析的意义，设检验，判断各组数据是否存在显著并给出合理的结论和建议差异单因素方差分析单因素方差分析用于比较一个分通过单因素方差分析，可以判断在单因素方差分析中，需要关注类变量对数值型因变量的影响不同组之间的均值是否存在显著组间和组内的方差贡献，以及F差异，从而了解分类变量对数值检验和P值等统计量型因变量的影响程度双因素方差分析双因素方差分析用于比较两个分类变量对数值型因变量的影响通过双因素方差分析，可以判断两个分类变量对数值型因变量的交互作用和单独作用在双因素方差分析中，需要选择合适的模型类型，如无交互作用模型、有交互作用模型等，并根据实际情况进行假设检验和解读结果07相关分析与回归分析相关分析相关分析的定义相关系数的计算相关系数的解读相关分析是用来研究两个或多个相关系数是用来量化两个变量之相关系数的绝对值越大，说明两变量之间关系的方法通过相关间关系的数值，其值介于-1和1个变量之间的关系越强同时，分析，我们可以了解变量之间的之间接近1表示强正相关，接我们还需要关注相关系数的符号，关系强度和方向近-1表示强负相关，接近0表示以了解关系的方向无相关一元线性回归分析一元线性回归分析的定义01一元线性回归分析是用来研究一个因变量和一个自变量之间线性关系的方法通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向回归方程的建立02通过最小二乘法等统计方法，我们可以建立一元线性回归方程，用以描述因变量和自变量之间的关系回归方程的一般形式为y=ax+b，其中a为斜率，b为截距回归系数的解释03回归系数a表示自变量每变动一个单位时，因变量的预期变动量回归系数b则表示当自变量为0时，因变量的预期值多元线性回归分析多元线性回归分析的定义多元线性回归分析是用来研究多个因变量和一个或多个自变量之间线性关系的方法通过回归分析，我们可以了解多个自变量对因变量的影响程度和方向多元线性回归方程的建立通过最小二乘法等统计方法，我们可以建立多元线性回归方程，用以描述多个因变量和多个自变量之间的关系多元线性回归方程的一般形式为Y=Xβ+ε，其中Y为因变量矩阵，X为自变量矩阵，β为回归系数矩阵，ε为误差项矩阵多元线性回归系数的解释在多元线性回归分析中，每个回归系数表示相应自变量对相应因变量的影响程度和方向通过比较不同自变量的回归系数大小和显著性水平，我们可以了解各个自变量对因变量的相对重要性感谢您的观看THANKS。