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1、统计培训ppt课件REPORTING2023WORKSUMMARY目录CATALOGUE统计学简介描述性统计概率论基础推断性统计回归分析时间序列分析PART 01统计学简介统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学。它通过运用数学和逻辑推理的方法，帮助人们从数据中获取有用的信息和知识。统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学等。统计学的定义统计学的应用领域政府机构通过收集和分析数据，制定和实施政策，监测和评估项目。企业利用统计学方法进行市场调查、预测销售、制定营销策略等。科学家通过统计学方法进行实验设计、数据收集和分析，以及结果解释。社会学家利用统计学方法研究社会现象、人
2、类行为和社会发展趋势。政府统计商业决策科学研究社会研究数据统计学研究的数据可以是定量的（数字）或定性的（类别）。变量描述研究对象特征的量，可以分为连续变量和离散变量。描述性统计和推断性统计描述性统计是描述数据特征的方法，如平均数、中位数、方差等；推断性统计是利用样本信息推断总体特征的方法，如回归分析、假设检验等。总体和样本总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。统计学的基本概念PART 02描述性统计确保数据真实、准确、完整，遵循科学、规范的原则进行收集和整理。目的和原则采用问卷调查、观察、实验等方式，根据研究目的和范围选择合适的方法。方法明确研究问题、制定调查方案、选择调查对象、确
3、定调查指标、设计调查工具、实施调查、整理数据。步骤数据的收集和整理反映数据的集中趋势，均值是所有数据之和除以数据量，众数是出现次数最多的数值。均值和众数方差和标准差中位数和分位数反映数据的离散程度，方差是各数值与其均值之差的平方和的平均数，标准差是方差的平方根。将数据从小到大排序后，位于中间位置的数值是中位数，分位数是将数据分为几个等份的数值。030201数据的描述方法柱状图折线图饼图散点图数据的图表展示01020304用于展示分类数据的大小关系，可以直观地比较不同类别的数值。用于展示时间序列数据的变化趋势，可以清晰地看到数据随时间的变化情况。用于展示数据的比例关系，可以直观地看出各部分所占的
4、比例。用于展示两个变量之间的关系，可以判断变量之间的关联程度和趋势。PART 03概率论基础描述随机事件发生的可能性大小。概率概率等于1的事件，如“明天太阳从东方升起”。必然事件概率介于0和1之间的事件，如“掷一枚骰子出现偶数点”。随机事件概率的基本概念连续随机变量取连续值的随机变量，如人的身高。离散随机变量取有限或可数无穷多个值的随机变量，如掷骰子的点数。概率分布函数描述随机变量取值概率的函数。随机变量及其分布通过样本数据估计未知参数的值。参数估计用单一数值表示估计值，如样本均值。点估计用一个区间表示估计值，如样本均值在95%置信水平下的区间。区间估计根据样本数据对某一假设进行检验，判断该假
5、设是否成立。假设检验参数估计与假设检验PART 04推断性统计 参数估计参数估计的概念参数估计是一种通过样本数据推断总体参数的方法，包括点估计和区间估计两种形式。点估计点估计是根据样本数据直接给出总体参数的近似值，常用的点估计方法有矩估计和最大似然估计。区间估计区间估计是根据样本数据给出总体参数的可能取值范围，通常以置信区间或置信水平来表示。原假设和备择假设原假设是假设检验中要检验的假设，备择假设是与原假设相对立的假设。假设检验的步骤假设检验通常包括提出假设、构造检验统计量、确定临界值和做出决策等步骤。假设检验的概念假设检验是一种通过样本数据对总体参数进行假设检验的方法，包括原假设和备择假设两
6、种形式。假设检验方差分析的概念01方差分析是一种通过比较不同组数据的变异程度来分析各因素对总体变异的影响的方法。方差分析的原理02方差分析的基本原理是将总变异分解为组内变异和组间变异两部分，然后比较组间变异和组内变异的相对大小，以确定各因素对总体变异的影响。方差分析的应用03方差分析在许多领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学等。方差分析PART 05回归分析总结词：一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的回归分析方法。详细描述：一元线性回归分析是回归分析中最基本的形式，其目的是寻找因变量和自变量之间的线性关系，并通过回归方程来预测因变量的取值。一元线性回归分析的数学模
7、型为(y=ax+b)，其中(y)为因变量，(x)为自变量，(a)和(b)为待估计的参数。适用范围：一元线性回归分析适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况，并且自变量对因变量的影响比较单一。注意事项：在实际应用中，需要注意数据的散点图和残差图，以判断是否适合使用一元线性回归分析。一元线性回归分析总结词：多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的回归分析方法。详细描述：多元线性回归分析适用于多个因变量与多个自变量之间存在线性关系的情况。多元线性回归分析的数学模型为(vecy=Xvecb+vece)，其中(vecy)为因变量向量，(X)为自变量矩阵，(vecb)为待估计的参数向量
8、，(vece)为残差向量。适用范围：多元线性回归分析适用于多个因变量和多个自变量之间存在线性关系的情况，并且自变量对因变量的影响比较复杂。注意事项：在实际应用中，需要注意数据的散点图和残差图，以判断是否适合使用多元线性回归分析。多元线性回归分析非线性回归分析总结词：非线性回归分析是研究因变量与自变量之间非线性关系的回归分析方法。详细描述：非线性回归分析适用于因变量和自变量之间存在非线性关系的情况。非线性回归分析的数学模型可以根据具体情况进行设定，常见的有对数模型、指数模型、幂函数模型等。非线性回归分析可以通过转换或迭代的方式转化为线性回归分析进行处理。适用范围：非线性回归分析适用于因变量和自变
9、量之间存在非线性关系的情况，尤其适用于自变量对因变量的影响比较复杂的情况。注意事项：在实际应用中，需要注意数据的散点图和残差图，以判断是否适合使用非线性回归分析。同时，非线性模型的参数估计可能存在较大的误差，需要进行模型诊断和验证。PART 06时间序列分析去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。数据清洗检查时间序列是否平稳，为后续分析做准备。平稳性检验识别时间序列中的季节性和趋势性，以便进行相应处理。季节性和趋势性识别将多个相关时间序列进行整合，以便进行综合分析。数据整合时间序列的预处理分析时间序列中的确定性因素，如季节性、趋势性和周期性。确定性分析随机性分析模型拟合模型诊断分析时间序列中的随机性因素，如白噪声和自回归过程。选择合适的模型对时间序列进行拟合，如ARIMA、指数平滑等。对拟合的模型进行诊断，评估模型的适用性和预测能力。时间序列的模型分析基于时间序列的过去值进行预测，如移动平均法和指数平滑法。简单预测基于时间序列的统计模型进行预测，如ARIMA模型和神经网络模型。复杂预测将多种预测方法进行组合，以提高预测精度和稳定性。组合预测根据时间序列的实时数据进行预测，及时调整和更新预测结果。实时预测时间序列的预测方法THANKS感谢观看2023WORKSUMMARYREPORTING