《《统计学概论》课件.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《统计学概论》课件.pptx（32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、统计学概论ppt课件目 录统计学简介统计数据的收集与整理描述性统计概率论基础参数估计与假设检验回归分析时间序列分析与预测01统计学简介它通过运用概率论和数学方法，对数据进行分析和推断，为决策提供依据。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。统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学。统计学的定义统计学的发展历程010203统计学起源于17世纪中期的政治算术，用于研究国家经济、人口等问题。随着概率论的引入和发展，统计学逐渐演变为现代意义上的科学。现代统计学不断吸收其他学科的知识和方法，形成了多个分支领域，如描述统计学、推断统计学、贝叶斯统计学等。统计学的研究对象是数据，包括
2、数据的收集、整理、分析和解释。统计学的方法包括描述性统计和推断性统计，描述性统计通过对数据进行整理、概括和可视化，揭示数据的特征和规律；推断性统计则通过概率和假设检验等方法，对总体特征进行推断和预测。统计学的研究对象和方法02统计数据的收集与整理观测数据调查数据行政记录实验数据通过观察和实验获取，如气象观测数据、市场调查数据等。通过问卷调查、访谈等方式获取，如人口普查数据、消费者调查数据等。通过政府部门、企事业单位等机构记录的数据，如企业财务报表、医疗记录等。通过科学实验获取的数据，如医学实验、农业实验等。02030401统计数据的来源从总体中选取一部分样本进行调查，以推断总体情况。抽样调查对
3、总体中所有个体进行调查，以获取全面、准确的数据。普查对总体中部分重点单位或群体进行调查，以了解总体趋势。重点调查对具有代表性的单位或群体进行深入调查，以揭示其特点。典型调查统计数据的收集方法ABDC数据筛选剔除异常值、错误值和重复值，确保数据质量。数据编码将数据转换为易于处理和分析的格式，如数字编码。数据分组将数据按照一定标准进行分类，以便进行进一步分析。数据可视化将数据以图表、图像等形式进行展示，以便直观地了解数据分布和变化趋势。统计数据的整理与显示03描述性统计010203平均数表示一组数据的总体“平均水平”的统计量。中位数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。众数在一组数据中出现次
4、数最多的数值。数据的集中趋势123衡量数据点与其平均值之间差异的统计量。方差方差的平方根，表示数据点与平均值的平均距离。标准差用于比较两组数据离散程度，计算公式为标准差除以平均数。变异系数数据的离散程度描述数据分布的不对称性，正偏态表示数据右偏，负偏态表示数据左偏。偏态峰态正态分布描述数据分布的尖锐程度或平坦程度，正峰态表示数据分布尖锐，负峰态表示数据分布平坦。一种常见的概率分布，特征为钟形曲线，均值、中位数和众数相等。030201数据分布的形态04概率论基础对立事件两个事件中必有一个发生，且仅有一个发生。互斥事件两个或多个事件不能同时发生的事件。随机事件概率介于0和1之间的事件，表示有可能发
5、生也有可能不发生。概率描述随机事件发生可能性大小的数值，取值范围在0到1之间。必然事件概率等于1的事件，表示一定会发生。概率的基本概念概率分布描述随机变量取值概率的函数，常见的概率分布有正态分布、二项分布、泊松分布等。离散随机变量取值可以一一列举出来的随机变量，如投掷骰子出现的点数。连续随机变量取值无法一一列举出来的随机变量，如人的身高。期望值随机变量的所有可能取值的概率加权和，表示随机变量的平均值。方差描述随机变量取值离散程度的数值，即各取值与期望值的偏离程度。随机变量及其分布描述当试验次数足够多时，随机事件的相对频率趋于该事件的概率。当样本量足够大时，样本均值的分布近似正态分布，即无论总体
6、是什么分布，只要样本量足够大，样本均值的分布都近似正态分布。大数定律和中心极限定理中心极限定理大数定律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总体参数的估计值，如使用样本均值来估计总体均值。区间估计提供总体参数可能存在的范围，如给出总体均值的95%置信区间。基本思想通过样本信息对总体参数或分布形式提出假设，然后利用适当的统计方法检验该假设是否成立。方法包括显著性检验、非参数检验和方差分析等。假设检验的基本思想与方法基本思想通过比较不同组数据的方差来检验各组数据之间是否存在显著差异。应用场景常用于比较不同处理方法、不同实验条件下的数据差异，以及分析多因素对总体数据的影响。方差
7、分析06回归分析总结词一元线性回归分析是统计学中用于探索两个变量之间关系的分析方法。详细描述一元线性回归分析通过建立一条最佳拟合直线来描述两个变量之间的关系，并度量这种关系的强度和方向。它通常用于预测一个因变量（目标变量）的值，基于一个自变量（解释变量）的值。公式(y=ax+b)其中，(a)是斜率，(b)是截距。目的确定两个变量之间的数学关系，并预测因变量的值。01020304一元线性回归分析多元线性回归分析是用于探索多个自变量与因变量之间关系的分析方法。总结词多元线性回归分析通过建立一条最佳拟合的平面或超平面来描述多个自变量与因变量之间的关系，并度量这种关系的强度和方向。它通常用于预测一个因
8、变量的值，基于多个自变量的值。详细描述(y=a_1x_1+a_2x_2+.+a_nx_n+b)其中，(a_1,a_2,.,a_n)是斜率，(b)是截距。公式确定多个自变量与因变量之间的数学关系，并预测因变量的值。目的多元线性回归分析非线性回归分析是用于处理非线性关系的回归分析方法。总结词非线性回归分析通过建立非线性模型来描述两个或多个变量之间的关系，这些模型不是线性的形式。非线性关系在自然界和实际应用中广泛存在。非线性回归分析的方法包括多项式回归、对数回归、指数回归等。详细描述非线性回归分析公式根据具体的非线性关系选择适当的数学模型。目的确定非线性关系，并预测因变量的值。非线性回归分析07时间
9、序列分析与预测时间序列的预处理与分解时间序列预处理是进行时间序列分析的重要步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。总结词在进行时间序列分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测。数据清洗主要是对原始数据进行整理和筛选，去除无关数据和异常数据。缺失值处理可以采用插值、删除等方法进行处理。异常值检测可以采用基于统计方法、基于距离方法等方法进行检测和处理。详细描述VS时间序列的平稳性检验是判断时间序列是否稳定的重要步骤，如果不稳定则需要进行差分处理。详细描述在进行时间序列分析时，需要判断时间序列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需要进行差分处理。差分是将时间序列中的相邻数据相减，以消除非平稳趋势。在进行差分处理时，可以采用一阶差分、二阶差分等不同阶数的差分方法。总结词时间序列的平稳性检验与差分总结词时间序列模型是用于描述时间序列数据的数学模型，常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。要点一要点二详细描述在进行时间序列分析时，需要选择合适的时间序列模型进行描述和预测。常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。ARIMA模型是一种自回归移动平均模型，可以用于短期预测；指数平滑模型是一种加权平均模型，可以用于长期预测。在选择模型时，需要根据时间序列的特点和预测需求进行选择。时间序列的模型与预测方法谢谢聆听