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1、统计技术讲座ppt课件BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA目录CONTENTS统计技术概述描述性统计推理性统计时间序列分析非参数统计统计软件介绍与使用BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA01统计技术概述统计技术是一种以数据为研究对象，通过收集、整理、分析和解释数据来推断事物本质的方法。它具有客观性、严谨性和科学性的特点。总结词统计技术是一种基于数据的分析方法，通过对数据的收集、整理、分析和解释，来推断事物的本质和规律。它以数据为研究对象，通过对数据的处理和分析，为决策提供科学依据。统计技术具有客观性、严谨性和科学性的特点，
2、能够有效地揭示数据的内在规律和事物的本质特征。详细描述统计技术的定义与特点统计技术广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、经济学、生物学等。它可以用于数据收集、数据分析、数据挖掘等方面，为各领域的研究和实践提供支持。总结词统计技术在各个领域都有广泛的应用，如社会科学中的社会调查、民意测验等；医学中的临床试验、流行病学研究等；经济学中的市场调研、财务分析等；生物学中的基因组学、蛋白质组学等。统计技术可以用于数据收集、数据分析、数据挖掘等方面，帮助各领域的研究者和实践者更好地理解和分析数据，为他们的研究和实践提供重要的支持和帮助。详细描述统计技术的应用领域总结词统计技术自17世纪中叶开始发展，经历
3、了从简单描述性统计到复杂推断性统计的演变。随着计算机技术的发展，统计技术在数据分析和数据挖掘方面取得了重要突破。要点一要点二详细描述统计技术的发展历程可以追溯到17世纪中叶，当时人们开始使用简单的描述性统计方法来整理和分析数据。随着科学技术的不断进步，统计技术逐渐发展出了更多的方法和理论，如概率论、数理统计、回归分析等。进入20世纪后，随着计算机技术的飞速发展，统计技术在数据分析和数据挖掘方面取得了重要突破，推动了各领域的发展和创新。统计技术的发展历程BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA02描述性统计03数据筛选与整理对收集到的数据进行筛选、分类和整理，确保
4、数据的准确性和完整性。01确定研究目的在开始数据收集之前，明确研究目的和问题，有助于指导数据收集和整理的方向。02设计调查问卷根据研究目的，设计合适的调查问卷，确保收集到所需的数据。数据的收集与整理 数据的描述性分析平均数、中位数和众数使用平均数、中位数和众数等统计量来描述数据的集中趋势。离散程度描述使用方差和标准差等统计量来描述数据的离散程度。分布形态描述通过绘制直方图、箱线图等图形，直观地描述数据的分布形态。柱状图折线图饼图散点图数据的可视化表示01020304用于比较不同类别的数据大小。用于表示数据随时间或其他变量的变化趋势。用于表示各部分在整体中所占的比重。用于表示两个变量之间的关系。
5、BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA03推理性统计概率的定义与性质概率用于描述随机事件发生的可能性，其值在0到1之间，包括必然事件和不可能事件。独立事件与条件概率独立事件的发生不受其他事件的影响，条件概率则描述了一事件在另一事件发生的条件下发生的可能性。贝叶斯定理贝叶斯定理用于计算在已知其他相关概率的情况下某一事件发生的概率。概率论基础通过样本数据估计总体参数的过程，常用方法有矩估计和最大似然估计。参数估计对提出的假设进行检验，判断其是否成立的过程，包括显著性检验和置信区间估计。假设检验置信区间表示参数的可能取值范围，置信水平则表示我们对这个区间的信任程度。
6、置信区间与置信水平参数估计与假设检验用于比较不同组数据的均值是否存在显著差异，包括单因素方差分析和多因素方差分析。方差分析研究自变量与因变量之间关系的方法，包括线性回归分析和非线性回归分析。回归分析将数据分为不同类别的方法，包括聚类分析和判别分析。分类分析方差分析、回归分析和分类分析BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA04时间序列分析时间序列数据的特性与处理时间序列数据具有时间先后顺序，反映某一现象随时间变化的发展过程。数据处理包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充等，以确保数据质量。数据的平稳性是时间序列分析的前提，若数据不平稳，可能需要通过差分等方法进行平
7、稳化处理。平稳性检验是判断时间序列数据是否随时间变化而呈现出明显的趋势或周期性变化。常用的平稳性检验方法有单位根检验、自相关图分析等。若数据不平稳，可以通过差分等方法消除趋势或周期性，使数据变得平稳，便于分析。时间序列的平稳性检验与差分常见的预测方法有时间序列分析、回归分析、神经网络等。预测方法的选取应根据数据的特点和预测要求进行选择，不同的预测方法可能适用于不同类型的数据和预测目标。预测是时间序列分析的重要目的之一，通过预测可以了解未来一段时间内某一现象的发展趋势。时间序列的预测方法BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA05非参数统计总结词非参数核密度估计和
8、直方图是两种常用的非参数统计方法，用于描述数据的分布和展示数据的分布情况。详细描述非参数核密度估计是一种基于核函数的密度估计方法，通过平滑数据分布，展示数据的概率密度函数。直方图则是一种直观展示数据分布的方式，通过将数据分成若干个区间，统计每个区间内的数据点数，形成直方图。非参数核密度估计与直方图总结词非参数回归和分类是非参数统计中的重要应用，用于探索变量之间的关系和分类预测。详细描述非参数回归是一种基于模型的回归分析方法，通过建立模型来描述因变量和自变量之间的关系，适用于自变量和因变量之间关系未知的情况。非参数分类则是一种基于概率的分类方法，通过计算样本之间的相似度或概率分布，将样本分为不同
9、的类别。非参数回归与分类总结词非参数假设检验是一种基于统计量的假设检验方法，适用于不符合正态分布或方差齐性的数据。详细描述非参数假设检验通过使用统计量来检验假设，不需要对数据的分布做过多假设，因此适用于多种类型的数据。常见的非参数假设检验包括符号检验、秩和检验等。非参数假设检验BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEWERA06统计软件介绍与使用Excel在统计中的应用总结词Excel是常用的办公软件，也广泛应用于统计领域。详细描述Excel提供了丰富的统计函数和数据分析工具，可以进行数据整理、描述性统计、回归分析、图表制作等操作，是学习和工作中进行统计分析的常用工具。SPSS是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学等领域。SPSS提供了多种统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、因子分析等，界面友好易用，适合非统计学专业人士使用。SPSS在统计中的应用详细描述总结词Python是一门强大的编程语言，在统计学和数据分析领域有广泛的应用。总结词Python拥有众多的统计和数据分析库，如NumPy、Pandas、SciPy等，可以进行数据清洗、处理、可视化以及复杂的统计分析，是数据科学领域的常用工具。详细描述Python在统计中的应用感谢观看THANKS