管理数量方法与分析内容串讲ppt优秀PPT.ppt
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1、管理数量方法与分析管理数量方法与分析课程串讲课程串讲统计数据的分类统计数据的分类统计数据的分类统计数据的分类 (按计量尺度分按计量尺度分按计量尺度分按计量尺度分)分类数据、分类数据、分类数据、分类数据、依次数据、数值型数。依次数据、数值型数。依次数据、数值型数。依次数据、数值型数。(按时间状况分按时间状况分按时间状况分按时间状况分)截面数截面数截面数截面数据、时间序列数据据、时间序列数据据、时间序列数据据、时间序列数据(第三章探讨第三章探讨第三章探讨第三章探讨)、混合数据。、混合数据。、混合数据。、混合数据。数据整理常用的方法是分组。数据整理常用的方法是分组。等距分组等距分组异距分组异距分组一
2、、一、统计数据统计数据第一章第一章 数理分析的基础数理分析的基础变量数列的常用分布图变量数列的常用分布图 变量分布可以用频数频率分布表表示变量分布可以用频数频率分布表表示,也也可以用频数频率分布图表示。可以用频数频率分布图表示。常用的分布图有常用的分布图有 柱形图、直方图、折线图柱形图、直方图、折线图二、二、分布中心的测度分布中心的测度描描述述分分布布中中心心的的方方式式 一一种种是是从从位位置置角角度度,另另一一种种是是数数值值角角度度.位位置置平平均均数数主主要要有有中中位位数数、众数众数.数数值值平平均均数数主主要要有有算算术术平平均均数数、几几何何平平均均数数、调和平均数调和平均数.平
3、均数有算术平均数、几何平均数与调平均数有算术平均数、几何平均数与调和平均数,依据计算方法和平均数,依据计算方法 分为简洁平均数与分为简洁平均数与加权平均数。加权平均数。中位数中位数位置平均数位置平均数 将变量值依据从小到大或从大到小的排序将变量值依据从小到大或从大到小的排序排列,处于中间位置上的那个变量值排列,处于中间位置上的那个变量值,用用MeMe表示表示.(1)(1)(1)(1)未分组数据的中位数未分组数据的中位数未分组数据的中位数未分组数据的中位数(2 2)分组数据)分组数据 下限公式下限公式下限公式下限公式上限公式上限公式上限公式上限公式众数众数位置平均数位置平均数 变量的全部取值中变
4、量的全部取值中出现次数最多的变量出现次数最多的变量值值,称为此变量的众数称为此变量的众数,用用MoMo表示表示.众数的计算方法众数的计算方法 视察法,插值法视察法,插值法.算术平均数、中位数、众数三者关系算术平均数、中位数、众数三者关系算算术术平平均均数数、中中位位数数、众众数数三三者者之之间间的的数数量量关系,取决于变量值在数列中的分布状况。关系,取决于变量值在数列中的分布状况。变量值的分布状况分为对称、左偏、右偏变量值的分布状况分为对称、左偏、右偏三、离散程度的测度三、离散程度的测度 离散程度测度是变量次数离散程度测度是变量次数分布的另一个分布的另一个重要特征重要特征,反映各变量值远离其反
5、映各变量值远离其分布中心分布中心的程的程度度(离散程度离散程度)。测测度度变变量量值值的的离离散散程程度度的的指指标标主主要要有有极极差差、四四份份位位差差、平平均均差差、方方差差、标标准准差差、变异系数。变异系数。极差极差 既有既有 R R=max max-minmin 四分位极差四分位极差 也称内距也称内距,称第一分位数与第三分位称第一分位数与第三分位数差的确定值为四分位极差,记为数差的确定值为四分位极差,记为IQR=|IQR=|Q1-Q3|Q1-Q3|。平均差平均差 各变量值与其算术平均值离差确定各变量值与其算术平均值离差确定值的算术平均数,记为值的算术平均数,记为AD 或或Md.方差方
6、差 各变量值与其算术平均值离差各变量值与其算术平均值离差平方的算术平均数,记为平方的算术平均数,记为2 2.标准差标准差 各变量值与其算术平均值离差平各变量值与其算术平均值离差平方的算术平均数的算术平方根,记为方的算术平均数的算术平方根,记为.变异系数变异系数 各个衡量变量取值之间的确定各个衡量变量取值之间的确定差异指标与算术平均数的比率差异指标与算术平均数的比率.变异系数主要有极差变异系数、平均差变变异系数主要有极差变异系数、平均差变异系数、标准差变异系数,具体计算公式异系数、标准差变异系数,具体计算公式四、偏度与峰度四、偏度与峰度 描述变量分布的偏斜程度,即变量取值分描述变量分布的偏斜程度
7、,即变量取值分布非对称的程度的指标布非对称的程度的指标偏度;描述变量分布偏度;描述变量分布密度曲线顶部的平缓与陡峭程度的指标密度曲线顶部的平缓与陡峭程度的指标峰度。峰度。偏态偏态是指变量分布偏斜程度的是指变量分布偏斜程度的,其方法主要其方法主要有直观偏度系数测度法与矩偏度系数测度法有直观偏度系数测度法与矩偏度系数测度法P35 1.24.P35 1.24.当偏态系数当偏态系数SKp=0为对称分布为对称分布;偏态系数偏态系数SKp 0为右偏分布为右偏分布;偏态系数偏态系数SKp 0为左偏分布。为左偏分布。直观偏态系数直观偏态系数-主要有皮尔逊偏度系数与鲍莱主要有皮尔逊偏度系数与鲍莱偏度系数偏度系数
8、.P33 1.18;P34 1.19峰度峰度系数的计算公式系数的计算公式 P P35 1.2535 1.25 峰度峰度描述数据分布的扁平程度描述数据分布的扁平程度,是以标准是以标准状态分布为标准状态分布为标准,描述数据分布曲线的顶端描述数据分布曲线的顶端相对于正态分布顶端而言是平坦还是尖削的相对于正态分布顶端而言是平坦还是尖削的程度程度;峰态峰态用峰度系数的大小来衡量用峰度系数的大小来衡量,用用K Ku u表表示示.散点图散点图散点图散点图 不相关不相关不相关不相关不相关不相关 负线性相关负线性相关负线性相关负线性相关负线性相关负线性相关 正线性相关正线性相关正线性相关正线性相关正线性相关正线
9、性相关 非线性相关非线性相关非线性相关非线性相关 完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全正线性相关完全正线性相关完全正线性相关完全正线性相关完全正线性相关完全正线性相关 五、两个变量的相互关系五、两个变量的相互关系:函数关系,相关函数关系,相关关系与不相关关系关系与不相关关系 测度两变量相关程度的指标:协方差与相测度两变量相关程度的指标:协方差与相关系数关系数 协协方方差差是是两两变变量量的的全全部部取取值值与与其其算算术术平平均均数数.离离差差乘乘积积的的算算术术平平均均数数.用用来来测测定定两两变变量量之间相关关系的方向与亲密程度之间相关关
10、系的方向与亲密程度.计算协方差的公式有算术平均法与加权算术计算协方差的公式有算术平均法与加权算术平均法平均法样本相关系数的计算公式样本相关系数的计算公式 P38,1.28,1.29 相相关关系系数数 是是两两变变量量的的协协方方差差与与它它们们标标准准差差之之积积的的比比.用用来来测测定定两两变变量量之之间间相相关关关系的方向与亲密程度的常用指标关系的方向与亲密程度的常用指标.相关系数的取值及其意义相关系数的取值及其意义相关系数的取值及其意义相关系数的取值及其意义1.r r 的取值范围是的取值范围是的取值范围是的取值范围是-1,1-1,12.|r|=1|r|=1,为完全相关,为完全相关,为完全
11、相关,为完全相关3.r=1r=1,为完全正相关,为完全正相关,为完全正相关,为完全正相关4.r=-1r=-1,为完全负正相关,为完全负正相关,为完全负正相关,为完全负正相关5.r=0 r=0,不存在线性相关关系,不存在线性相关关系,不存在线性相关关系,不存在线性相关关系6.-1-1 r0,r0,为负相关为负相关为负相关为负相关7.0r 00P(A)0为在事务为在事务A A发生的条件下事务发生的条件下事务B B发生的条件概率发生的条件概率,简称为简称为B B在在A A之下的条件概率之下的条件概率.则称则称乘法公式乘法公式 全概率公式全概率公式 设设 B1,B2,Bn 为为试验试验 E 的样本空的
12、样本空间间的一个完备事务组的一个完备事务组,且且P(Bi)0.则对于随则对于随意事务意事务A,均有均有 贝叶斯公式贝叶斯公式 设设 B1,B2,Bn 为为试验试验 E 的样本空的样本空间间的一个完备事务组的一个完备事务组,且且P(Bi)0.则对于随则对于随意事务意事务A,均有均有此公式称为逆概率公式此公式称为逆概率公式 事务独立性事务独立性 设设A A、B B是两个随机事务,假如是两个随机事务,假如则称则称A A与与B B是相互独立的随机事务是相互独立的随机事务设设A、B、C是三个随机事务,是三个随机事务,假如假如则称则称A、B、C是相互独立的随机事务是相互独立的随机事务二、随机变量及其概率分
13、布 依据随机依据随机变变量取量取值值状况,可将随机状况,可将随机变变量量分分为为离散型随机离散型随机变变量与量与连续连续型随机型随机变变量。量。离散型随机变量离散型随机变量二项分布二项分布 XB(n,p)一些常用的离散型随机变量一些常用的离散型随机变量两点分布两点分布泊松分布泊松分布 XP()超几何分布超几何分布连续型随机变量连续型随机变量连续型随机变量连续型随机变量定义定义 假如对于随机变量假如对于随机变量X 的分布函数的分布函数F(x),存存在非负函数在非负函数 f(x),使得对于随意实数使得对于随意实数 x,有有5.连续型随机变量在一点处的概率等于连续型随机变量在一点处的概率等于0,即,
14、即PX=a=0.于是有于是有一些常用的连续型随机变量一些常用的连续型随机变量一些常用的连续型随机变量一些常用的连续型随机变量均均 匀匀 分分 布布X U a,b指数分布指数分布 XE()正态分布正态分布 XN(,2)XN(0,1)标准正态分布与正态分布的关系标准正态分布与正态分布的关系标准正态分布与正态分布的关系标准正态分布与正态分布的关系 三、三、随机变量的数字特征与独立性随机变量的数字特征与独立性 数学期望(均值)与方差的定义与计算数学期望(均值)与方差的定义与计算随机变量随机变量X X的期望的期望而称而称 为均方差为均方差,根方差或标准差记为根方差或标准差记为(X X)方差方差 离散型离
15、散型 连续型连续型 方差另一计算公式方差另一计算公式 数学期望的性质数学期望的性质数学期望的性质数学期望的性质a.Ec=c,c 是常数是常数.若若aXb,则则 aEXb.b.E(cX)=cE(X),c 是常数是常数.c.E(XY)=EXEY.推推论论 E(aX+bY)=aEX+bEY.方差的性质方差的性质a.DX0 Dc=0,c 是常数是常数.b.D(cX)=c2D(X)c c 是常数是常数.c.c.若若X,YX,Y相互独立相互独立,则则 D D(aX+bYaX+bY)=)=a a2 2DXDX+b b2 2DYDY.d.DX=0PX=c=1,c=EX.离散型离散型分布分布期望期望方差方差XB
16、(1,p)XB(1,p)p pp(1-p)p(1-p)XB(n,p)XB(n,p)npnpnp(1-p)np(1-p)XX()连续型连续型XU(a,b)XU(a,b)(a+b)/(a+b)/2 2(b-(b-a)a)2 2/12/12XE(XE()1/1/1/1/2 2XN(XN(,2 2)2 2常见分布的期望与方差常见分布的期望与方差 三、二维随机变量与随机变量的独立性三、二维随机变量与随机变量的独立性二维随机变量及其概率分布二维随机变量及其概率分布二维离散型随机变量二维离散型随机变量边缘分布边缘分布 二维连续型随机变量二维连续型随机变量二维连续型随机变量二维连续型随机变量对于二维随机变量对
17、于二维随机变量对于二维随机变量对于二维随机变量(X X,Y Y)分布函数分布函数分布函数分布函数 F F(x x,y y)-f(x,y)-f(x,y)设设 G 是平面上的一个区域,点是平面上的一个区域,点(X,Y)落在落在 G 内内 的概率为:的概率为:随机变量随机变量X X与与Y Y的边缘密度函数为的边缘密度函数为f fX X(x x),),f fY Y(y)y)。随机变量随机变量X X与与Y Y的边缘分布函数分别为的边缘分布函数分别为F FX X(x x)和和F FY Y(y y),),假如对于随意的假如对于随意的x,yx,y,均有,均有 则称则称 X X,Y Y 相互独立的随机变量。相互
18、独立的随机变量。二维离散型随机变量的独立性二维离散型随机变量的独立性离散型随机变量的独立性离散型随机变量的独立性离散型随机变量的独立性离散型随机变量的独立性 假如对于随意的假如对于随意的i,j,均有,均有 则称则称 X X,Y Y 相互独立的随机变量相互独立的随机变量.假如对于几乎全部的假如对于几乎全部的x,y,有,有 则称则称 X,Y X,Y 相互独立的随机变量。相互独立的随机变量。连续型随机变量的独立性连续型随机变量的独立性第三章第三章 时间序列分析时间序列分析 时时间间序序列列分分析析 主主要要用用于于描描述述与与探探究究现现象象随随时间发展变更的数量规律性时间发展变更的数量规律性.对对
19、比比分分析析-水水平平与与速速度度(序序时时平平均均数数、增增长长量量、发发展展速速度度、增增长长速速度度、平平均均发发展展速速度度、平平均增长速度均增长速度);构构成成分分析析-趋趋势势变变动动、季季节节变变动动、循循环环变变动的测定与分析方法动的测定与分析方法.一、时间序列的概念与分类一、时间序列的概念与分类 时时间间序序列列 依依据据时时间间依依次次将将同同一一现现象象视视察察所所得得到到统统计计指指标标(变变量量)的的一一组组视视察察值值进进行行排排列列而而成的数列。成的数列。时间序列的分类时间序列的分类依依据据指指标标性性质质分分类类 时时点点数数列列、时时期期数数列列、特特征数列征
20、数列 时间序列的构成要素与模型时间序列的构成要素与模型 长长期期趋趋势势(T)、季季节节变变动动(S)、周周期期波波动动(C)、不规则变动不规则变动(D)。时间序列时间序列的模型的模型 时时间间序序列列分分析析的的主主要要内内容容就就是是将将影影响响时时间间序序列列的的这这四四个个因因素素从从时时间间序序列列中中分分别别出出来来,并并将将它它们们之之间间的的关关系系用用确确定定的的数数学学关关系系式式予予以以表表示示,再再进行分析。进行分析。时间序列的分解模型时间序列的分解模型乘法模型乘法模型 Yi=TiSiCiIi加法模型加法模型 Yi=Ti+Si+Ci+Ii 二、时间序列的特征指标二、时间
21、序列的特征指标 时时间间序序列列水水平平指指标标 用用来来反反映映探探讨讨现现象象的的确确定定变变动动量量或或平平均均变变动动量量,具具体体有有平平均均发发展展水水平、增长量、平均增长量。平、增长量、平均增长量。序序时时平平均均数数又又称称平平均均发发展展水水平平 是是将将时时间间序序列列各各期期发发展展水水平平加加以以平平均均得得到到的的平平均均数数.用用于于反反映映这这一一段段时时间间内内所所能能达达到到的的一一般般水水平平或或代表水平。代表水平。时期序列、时点序列与特征序列的序时平时期序列、时点序列与特征序列的序时平均数均数P81;3.3,3.4,3.5,3.6增长量增长量增长量增长量
22、增长量增长量增长量增长量=报告期发展水平报告期发展水平报告期发展水平报告期发展水平-基期发展水平。基期发展水平。基期发展水平。基期发展水平。依依据据基基期期的的不不同同有有逐逐期期增增长长量量与与累累积积增增长长量量,累累积积增增长长量量等等于于相相应应各各个个时时期期逐逐期期增增长长量量之和。之和。平均增长量平均增长量 视察期各逐期增长量的平均数视察期各逐期增长量的平均数.其计算公式为:其计算公式为:时时间间序序列列速速度度指指标标 用用来来反反映映探探讨讨现现象象在在动动态态上上发发展展变变动动的的相相对对程程度度或或平平均均程程度度,具具体体有有发发展展速速度度、增增长长速速度度、平平均
23、均发发展展速速度度、平平均均增增长速度。长速度。由于对比的基期不同由于对比的基期不同,发展速度可以分为环发展速度可以分为环比发展速度和定基发展速度比发展速度和定基发展速度 环比发展速度与定基发展速度的关系环比发展速度与定基发展速度的关系 平均发展速度的计算平均发展速度的计算平均发展速度的计算平均发展速度的计算 (1)水平法又称几何平均法:)水平法又称几何平均法:平均发展速度与平均增长速度平均发展速度与平均增长速度(2)累积法又称方程式法累积法又称方程式法 P89三、长期趋势的测定与预料三、长期趋势的测定与预料时距扩大法、移动平均法、模型法时距扩大法、移动平均法、模型法 数学模型法数学模型法 常
24、用的趋势线数学模型常用的趋势线数学模型 线性趋势与非线性趋势线性趋势与非线性趋势直线趋势方程直线趋势方程 此方程中的参数此方程中的参数a,b是未知的是未知的,须要依据时间须要依据时间序列进行估计序列进行估计.参数参数a,b的估计方法的估计方法最小二乘最小二乘法法p96、分割平均法、分割平均法 曲线趋势模型的拟合与预料曲线趋势模型的拟合与预料 指数趋势曲线指数趋势曲线与二次趋势曲线与二次趋势曲线季节变动的测定与预料季节变动的测定与预料 分分析析季季节节变变动动的的主主要要方方法法是是测测定定季季节节指指数数,常常用用的的方方法法是是简简洁洁平平均均法法(同同期期平平均均法法)P101与与移动平均
25、趋势剔除法移动平均趋势剔除法P103。季季节节变变动动的的程程度度 依依据据各各季季节节指指数数与与其其平平均均数数(100%)的偏差程度来测定。的偏差程度来测定。四、季节变动的预料四、季节变动的预料 以以季季节节指指数数为为调调整整基基础础,实实行行对对时时间间序序列列进进行行外外推推预预料料的的方方法法,确确定定年年度度以以下下(季季度度、月月)的预料值。的预料值。季季节节变变动动预预料料方方法法主主要要有有简简洁洁季季节节模模型型预料与移动平均季节模型预料。预料与移动平均季节模型预料。不规则变动的测定不规则变动的测定不不规规则则变变动动的的测测定定 一一个个具具体体的的时时间间序序列列,
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