《期末复习统计部分》课件.pptx

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1、期末复习统计部分ppt课件目录contents统计学基础概念统计数据的收集与整理描述性统计概率与概率分布参数估计与假设检验方差分析相关分析与回归分析01统计学基础概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学。它旨在通过科学的方法和工具，从数据中提取有用的信息和结论，帮助人们做出决策和解决问题。统计学是应用数学的一个分支，它利用概率论等数学工具来研究数据的规律和特征。统计学的定义 统计学的研究对象和方法统计学的研究对象是数据，包括数值型数据和非数值型数据。它通过收集、整理、分析和解释数据来探究数据的内在规律和特征。统计学的方法包括描述性统计和推断性统计。描述性统计侧重于数据的描述和展示，

2、而推断性统计则通过样本数据来推断总体特征。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。01统计学的应用领域在社会科学中，统计学用于研究社会现象和人类行为，如人口普查、民意调查等。02在医学中，统计学用于临床试验、流行病学研究、药物疗效评估等。03在经济学中，统计学用于市场调研、经济预测、政策评估等。04在生物学中，统计学用于遗传学研究、生态学调查等。0502统计数据的收集与整理调查与观察实验数据公开资料数据库统计数据的来源01020304通过问卷调查、实地观察等方式获取原始数据。通过科学实验或试验获取数据。从政府机构、学术研究、媒体等公开渠道获取数据。利用已有数据库资源

3、获取数据。统计数据的收集方法从总体中选取一部分样本进行调查，以样本数据推断总体情况。对全体研究对象进行调查，以获取全面、准确的数据。通过科学实验或试验获取数据。通过问卷、访谈等方式向研究对象收集数据。抽样调查普查实验法询问法对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。数据清洗将数据按照一定标准进行分类，便于分析。数据分类将数据按照一定要求进行汇总，如求和、平均数等。数据汇总通过图表、图像等形式将数据呈现出来，便于理解和分析。数据可视化统计数据的整理与显示03描述性统计每个数据点在数据集中出现的次数。频数频数与数据集总次数的比值，用于描述数据点出现的相对频繁程度。频率频数与频率所有数据点的总和

4、除以数据点个数，反映数据集的中心趋势。平均数将数据集按大小排序后，位于中间位置的数值，反映数据的相对位置。中位数集中趋势的测度每个数据点与平均数的差的平方的平均值，反映数据点与平均数的离散程度。方差的平方根，与方差具有相同的量纲，用于比较不同数据集的离散程度。离散程度的测度标准差方差04概率与概率分布描述随机事件发生的可能性大小的数量指标。概率定义概率取值范围概率计算方法0到1之间，其中0表示不可能事件，1表示必然事件。通过大量重复实验中某一事件发生的次数与总次数之比来计算。030201概率的基本概念描述随机变量取值概率的函数。概率分布定义适用于离散随机变量，如二项分布、泊松分布等。离散型概率

5、分布适用于连续随机变量，如正态分布、均匀分布等。连续型概率分布概率分布描述n次独立重复实验中成功次数概率分布，适用于成功率较低的情况。二项分布描述连续随机变量概率分布，曲线呈钟形，对称轴两侧对称。正态分布描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布，适用于稀有事件的情况。泊松分布描述连续随机变量在一定区间内均匀分布的概率分布。均匀分布常见概率分布及其特征05参数估计与假设检验点估计用单个数值来表示未知参数的估计值，如使用样本均值来估计总体均值。区间估计提供未知参数可能落在某个区间的估计，如给出总体均值的95%置信区间。点估计与区间估计步骤2.确定检验水准和选择合适的统计量。4.根据样本统计量和临界

6、值判断原假设是否成立。基本思想：通过样本信息对总体参数作出推断，判断原假设是否成立。1.提出原假设和备择假设。3.计算样本统计量。010203040506假设检验的基本思想与步骤单样本假设检验比较一个样本统计量与已知的总体参数或临界值。两样本假设检验比较两个独立或配对样本的统计量，判断它们是否来自具有相同或不同参数的总体。单样本与两样本假设检验06方差分析明确研究目的，确定要比较的各组数据。确定研究问题根据研究问题收集相关数据，确保数据具有代表性、准确性和可靠性。收集数据对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。数据整理方差分析的基本思想与步骤根据研究问题选择合适的方差分

7、析模型，如单因素方差分析、双因素方差分析等。建立方差分析模型计算方差分析表检验假设解读结果根据方差分析模型，计算各组的均值、方差、自由度和均方等统计量。根据方差分析表中的统计量，进行假设检验，判断各组数据是否存在显著差异。根据检验结果，解读方差分析的意义，并给出合理的结论和建议。方差分析的基本思想与步骤通过单因素方差分析，可以判断不同组之间的均值是否存在显著差异，从而了解分类变量对数值型因变量的影响程度。在单因素方差分析中，需要关注组间和组内的方差贡献，以及F检验和P值等统计量。单因素方差分析用于比较一个分类变量对数值型因变量的影响。单因素方差分析双因素方差分析用于比较两个分类变量对数值型因变

8、量的影响。通过双因素方差分析，可以判断两个分类变量对数值型因变量的交互作用和单独作用。在双因素方差分析中，需要选择合适的模型类型，如无交互作用模型、有交互作用模型等，并根据实际情况进行假设检验和解读结果。双因素方差分析07相关分析与回归分析相关系数的计算相关系数是用来量化两个变量之间关系的数值，其值介于-1和1之间。接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，接近0表示无相关。相关分析的定义相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法。通过相关分析，我们可以了解变量之间的关系强度和方向。相关系数的解读相关系数的绝对值越大，说明两个变量之间的关系越强。同时，我们还需要关注相关系数的符号，以了解关

9、系的方向。相关分析一元线性回归分析的定义01一元线性回归分析是用来研究一个因变量和一个自变量之间线性关系的方法。通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向。回归方程的建立02通过最小二乘法等统计方法，我们可以建立一元线性回归方程，用以描述因变量和自变量之间的关系。回归方程的一般形式为y=ax+b，其中a为斜率，b为截距。回归系数的解释03回归系数a表示自变量每变动一个单位时，因变量的预期变动量。回归系数b则表示当自变量为0时，因变量的预期值。一元线性回归分析多元线性回归分析的定义多元线性回归分析是用来研究多个因变量和一个或多个自变量之间线性关系的方法。通过回归分析，我们可以了解多个自变量对因变量的影响程度和方向。多元线性回归方程的建立通过最小二乘法等统计方法，我们可以建立多元线性回归方程，用以描述多个因变量和多个自变量之间的关系。多元线性回归方程的一般形式为Y=X+，其中Y为因变量矩阵，X为自变量矩阵，为回归系数矩阵，为误差项矩阵。多元线性回归系数的解释在多元线性回归分析中，每个回归系数表示相应自变量对相应因变量的影响程度和方向。通过比较不同自变量的回归系数大小和显著性水平，我们可以了解各个自变量对因变量的相对重要性。多元线性回归分析感谢您的观看THANKS