《《统计学课后习题》课件.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《统计学课后习题》课件.pptx（31页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、统计学课后习题ppt课件目录contents统计学概述描述性统计学概率论基础参数估计与假设检验回归分析时间序列分析统计软件应用01统计学概述统计学的定义与特点01总结词：基本概念02详细描述：统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，它以概率论为基础，强调数据的数量和不确定性。03总结词：应用领域04详细描述：统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物学等，它为各行业提供了数据分析和预测的方法。总结词详细描述总结词详细描述总结词详细描述总体与样本总体是研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。在统计学中，通过对样本的研究来推断总体的特征。变量与数据变量是描述研究
2、对象特征的量度或度量，而数据则是变量的具体取值。在统计学中，数据可以分为定性数据和定量数据。描述性统计与推断性统计描述性统计是对数据进行整理、概括和描述的方法，如计算平均数、方差等；而推断性统计则是根据样本数据推断总体特征的方法，如回归分析、假设检验等。统计学的基本概念在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字在此添加您的文本16字总结词：社会科学详细描述：在社会科学中，统计学被广泛应用于社会调查、人口统计、经济学等领域，用于分析社会现象和经济发展趋势。总结词：医学详细描述：在医学领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、药物
3、疗效评价等方面，为医学研究和治疗提供科学依据。总结词：生物学详细描述：在生物学领域，统计学被用于遗传学、生态学、生物多样性等领域的研究，为生物进化、物种分类等方面提供支持。统计学的应用领域02描述性统计学准确性、及时性、完整性、经济性。数据收集的原则明确调查目的、确定调查对象、设计调查方案、收集数据、数据整理。数据收集的步骤数据收集与整理柱状图折线图饼图散点图数据的图表展示01020304用于比较不同类别之间的数据。用于表示数据随时间变化的趋势。用于表示各部分在整体中所占的比例。用于表示两个变量之间的关系。反映数据的集中趋势，计算方法为所有数据之和除以数据个数。平均数将数据从小到大排序后，位于
4、中间位置的数。中位数出现次数最多的数。众数反映数据的离散程度，计算方法为各数据与平均数之差的平方和的平均数再开方。标准差数据的数值描述03概率论基础 概率的基本概念概率描述随机事件发生的可能性大小的量度，通常用P表示。概率的取值范围0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定发生。概率的确定方法通过大量重复实验中事件发生的频率来估计。随机变量可以取可数个值，如投掷硬币的结果（正面或反面）。离散随机变量连续随机变量概率分布随机变量可以取任何实数值，如人的身高。描述随机变量取各个可能值的概率的函数。030201随机变量及其分布在某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。条件概率两个事件的
5、发生互不影响，一个事件的发生不影响另一个事件的概率。独立事件用于计算条件概率的公式，特别是在已知先验概率和似然函数的情况下。贝叶斯公式随机事件的概率计算04参数估计与假设检验用单个数值来表示总体参数的估计值，如样本均值、样本比例等。点估计提供总体参数可能存在的范围，如置信区间。区间估计点估计简单直观，但缺乏不确定性描述；区间估计提供了不确定性描述，但计算较为复杂。优缺点比较点估计与区间估计假设检验的步骤提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出推断结论。假设检验的注意事项假设应合理且有科学依据，样本应具有代表性，应关注假设检验的误判风险。假设检验的概念根据样本数据对总体参数或分布形式提出假设，
6、并检验该假设是否成立。假设检验的基本原理双侧检验关注参数在两个方向上的差异，如检验平均值是否与某一标准值有显著差异。单侧检验只关注参数的一个方向上的差异，如检验平均值是否大于某一标准值。判定方法根据研究目的和研究问题的性质来选择单侧或双侧检验，如果关注的是差异的方向性则选择单侧检验，如果关注的是差异的显著性则选择双侧检验。单侧与双侧检验的判定05回归分析一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系的统计方法。定义y=0+1x+，其中y是因变量，x是自变量，0和1是回归系数，是误差项。模型通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值。目的一元线性回归分析多元线性回归分析是研究一个因变量与多
7、个自变量之间的线性关系的统计方法。定义y=0+1x1+2x2+.+pxp+，其中y是因变量，x1,x2,.,xp是自变量，0,1,2,.,p是回归系数，是误差项。模型通过找到最佳拟合平面来预测因变量的值。目的多元线性回归分析非线性回归分析是研究一个因变量与一个或多个自变量之间的非线性关系的统计方法。定义y=f(0,1x,2x2,.,pxp)+，其中f是一个非线性函数，y是因变量，x1,x2,.,xp是自变量，0,1,2,.,p是回归系数，是误差项。模型通过找到最佳拟合非线性曲线来预测因变量的值。目的非线性回归分析06时间序列分析单位根检验01用于检验时间序列是否存在单位根，判断序列是否平稳。常
8、用的单位根检验方法有ADF检验和PP检验。季节性单位根检验02针对含有季节性成分的时间序列，检验其季节性成分是否平稳。常用的季节性单位根检验方法有季节性ADF检验和季节性PP检验。趋势平稳与差分平稳03有些时间序列经过差分后平稳，称为差分平稳；有些时间序列在趋势图上呈现一定的趋势，称为趋势平稳。时间序列的平稳性检验时间序列的预测方法线性回归模型利用线性回归分析方法，建立时间序列的自变量与因变量之间的线性关系模型，用于预测未来趋势。SARIMA模型季节性自回归积分滑动平均模型，用于预测含有季节性成分的时间序列。ARIMA模型自回归积分滑动平均模型，用于预测平稳时间序列。通过识别时间序列的ARIM
9、A模型参数，对未来进行预测。指数平滑法利用历史数据的加权平均值来预测未来趋势，常用的指数平滑方法有简单指数平滑、Holt线性指数平滑、Holt-Winters指数平滑等。时间序列中的长期趋势或周期性成分，用于描述时间序列的整体变化趋势。趋势成分时间序列中的周期性波动成分，如月度、季度等周期性变化。季节成分时间序列中除去趋势成分和季节成分后的随机波动成分。剩余成分通过适当的数学方法将时间序列分解为趋势成分、季节成分和剩余成分，常用的分解方法有加法分解和乘法分解。分解方法时间序列的分解分析07统计软件应用Excel提供了描述性统计功能，可以计算均值、中位数、众数、标准差等统计量。描述性统计图表制作
10、数据整理函数计算Excel提供了各种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，方便用户可视化数据。Excel具有强大的数据整理功能，可以筛选、排序和汇总数据，方便用户进行数据清洗和分析。Excel内置了大量统计函数，如COUNTIF、AVERAGE、MAX等，可以方便地进行数据计算。Excel在统计学中的应用SPSS在统计学中的应用SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、推论性统计、非参数检验等。SPSS具有强大的数据管理功能，可以方便地进行数据导入、导出和编辑。SPSS提供了各种图表类型，如条形图、箱线图、散点图等，方便用户可视化数据。SPSS可以自动生成统计分析报告，方便用户进行结果呈现和分享。统计分析数据管理图表制作报告生成统计分析数据处理机器学习可视化Python在统计学中的应用Python具有强大的数据处理能力，可以使用Pandas库进行数据清洗、处理和分析。Python在机器学习领域应用广泛，可以使用Scikit-learn库进行各种机器学习算法的实现和应用。Python提供了Matplotlib和Seaborn等可视化库，可以进行各种数据可视化。Python提供了各种统计分析库，如NumPy、Pandas和SciPy等，可以进行描述性统计、推论性统计和非参数检验等。THANKS感谢观看