《统计学复习补充题》课件.pptx

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1、统计统计学复学复习补习补充充题题ppt课课件件CATALOGUE目录统计学基础概念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方差分析与回归分析非参数统计方法01统计统计学基学基础础概念概念统计学的定义与分类总结词统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，旨在揭示数据背后的规律和趋势。根据研究目的和应用领域，统计学可分为描述统计学和推断统计学。描述统计学侧重于对数据进行整理、描述和可视化，而推断统计学则通过样本数据推断总体特征。详细描述统计学的定义与分类总结词统计学的基本原则要点一要点二详细描述统计学遵循四个基本原则，即整体性原则、具体性原则、随机性原则和推断性原则。整体

2、性原则要求从整体出发，全面考虑数据的各个方面；具体性原则强调数据必须具体、明确，避免抽象和模糊；随机性原则是指在数据处理和分析中要保持随机观念，避免主观臆断；推断性原则则是通过样本数据推断总体特征，要求具备科学依据和逻辑推理。统计学的基本原则总结词统计学的应用领域详细描述统计学在各个领域都有广泛的应用，如经济学、社会学、生物学、医学、心理学等。在经济学中，统计学被用于分析经济数据，预测经济发展趋势；在社会学中，统计学用于研究社会现象和人类行为；在生物学和医学中，统计学用于疾病诊断、药物研发和临床试验；在心理学中，统计学用于分析人类认知和行为模式。此外，统计学还在市场营销、质量管理、金融等领域得

3、到广泛应用。统计学的应用领域02统计统计数据的收集与整理数据的收集与整理统计数据的分类分类数据数值型数据顺序数据统计数据的来源统计数据的来源与分类调查法实验法观察法具体收集方法普查抽样调查个案调查统计数据的收集方法01020304统计数据的整理数据预处理数据筛选数据排序统计数据的整理与展示02030401统计数据的整理与展示数据分组统计数据的展示统计表统计图03描述性描述性统计统计描述性统计是统计学中的一种方法，主要用于对数据进行整理、归纳和总结，以便更好地理解数据的基本特征和分布情况。定义描述性统计的目的是提供对数据的基本认识，帮助人们更好地理解数据，并为后续的统计分析提供基础。目的描述性统

4、计的定义与目的描述性统计的常用指标众数数据中出现次数最多的数值。中位数将数据从小到大排列后，位于中间位置的数值。如果数据数量为偶数，则取中间两个数的平均值。平均数用于描述数据的集中趋势，计算方式为所有数值相加后除以数值的数量。标准差描述数据离散程度的指标，计算方式为每个数值与平均数之差的平方的平均值再开方。方差与标准差类似，用于描述数据离散程度，计算方式为每个数值与平均数之差的平方的总和除以数值的数量。质量控制在生产过程中，描述性统计用于监测产品质量，发现并解决生产过程中的问题。数据分析在数据分析中，描述性统计是基础的一步，帮助人们理解数据的分布和特征，为后续的数据分析提供基础。市场调查在市场

5、调查中，描述性统计用于整理和分析调查数据，了解市场状况和消费者需求。描述性统计的应用场景04概率概率论论基基础础对立事件两个事件中必有一个发生且仅有一个发生，即P(AB)=1，P(AB)=0。互斥事件两个或多个事件不能同时发生，即P(AB)=0。不可能事件概率P(A)=0的事件，即一定不会发生的事件。概率描述随机事件发生的可能性大小的量，记作P(A)。必然事件概率P(A)=1的事件，即一定会发生的事件。概率的基本概念P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB)。加法规则乘法规则全概率公式贝叶斯公式P(AB)=P(A)P(BA)。如果事件A可以表示为若干个互斥事件的并集，则P(A)=i=1nP(A

6、i)。给定一个事件的概率P(A)，以及在已知条件下该事件发生的概率P(BA)，则有P(AB)=P(BA)P(A)i=1nP(BAi)P(Ai)。概率的运算规则123在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率，记作P(AB)。条件概率两个事件之间没有相互影响，即一个事件的发生不影响另一个事件的发生。独立事件如果事件A和事件B是独立的，则P(AB)=P(A)P(B)。独立事件的概率乘法公式条件概率与独立事件05参数估参数估计计与假与假设检验设检验区间估计提供总体参数的估计范围，通常以置信区间表示，如95%置信区间。优缺点比较点估计提供确切的数值，但可能不够精确；区间估计提供范围，相对更可靠，但也可

7、能过于宽泛。点估计用单个数值来表示总体参数的估计值，如样本均值、样本比例等。点估计与区间估计03假设检验的局限性依赖于样本数据和假设的合理性，可能存在误判风险。01假设检验的基本步骤设立假设、选择合适的统计量、确定临界值、做出推断结论。02假设检验的意义通过检验假设是否成立，判断某一观点或现象是否具有统计学上的显著性。假设检验的基本原理方差分析用于比较两个或多个总体均值的差异，通过F统计量进行检验。非参数检验不依赖于总体分布的假设，常见的有符号检验、威尔科克森符号秩检验等。卡方检验用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，常用于分类数据的检验。t检验用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，分为

8、单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。常见的假设检验方法06方差分析与回方差分析与回归归分析分析总结词方差分析是一种统计方法，用于比较不同组数据的变异程度，确定数据变异是否由随机误差或处理因素引起。详细描述方差分析通过比较不同组数据的方差来确定处理因素对数据的影响。它通常用于实验设计，例如比较不同处理方法的效果、不同种类的产品或不同来源的数据。通过方差分析，可以确定处理因素对数据的影响是否显著，并了解不同组之间的差异程度。方差分析的定义与应用一元线性回归分析一元线性回归分析是一种预测方法，用于确定一个因变量与一个自变量之间的线性关系。总结词一元线性回归分析通过最小二乘法拟合一条直线，使

9、得因变量与自变量之间的偏差平方和最小。这种方法可以用于预测一个因变量基于一个自变量的值，例如预测销售额基于广告投入。通过一元线性回归分析，可以估计自变量对因变量的影响程度和方向，并预测未来趋势。详细描述多元线性回归分析是一种预测方法，用于确定多个自变量与一个因变量之间的线性关系。总结词多元线性回归分析通过最小二乘法拟合一个多维平面，使得因变量与多个自变量之间的偏差平方和最小。这种方法可以用于预测一个因变量基于多个自变量的值，例如预测客户满意度基于产品质量、价格和服务质量。通过多元线性回归分析，可以估计多个自变量对因变量的影响程度和方向，并预测未来趋势。同时，还可以进行变量筛选和控制无关变量对预

10、测的影响。详细描述多元线性回归分析07非参数非参数统计统计方法方法非参数统计方法的定义与特点定义非参数统计方法是一种不依赖于特定概率分布模型的统计方法，其假设相对较少，应用范围广泛。特点非参数方法具有较强的适应性，能够处理各种复杂的数据类型和分布情况，同时避免因假设不满足而导致的结果偏差。核密度估计是一种非参数概率密度估计方法，通过核函数平滑数据分布，估计概率密度函数。核密度估计能够直观地展示数据的分布情况，尤其适用于探索性数据分析阶段，帮助研究者了解数据的分布特征。非参数核密度估计特点定义VS秩次检验是一种非参数统计检验方法，通过将数据按照大小排序，然后比较不同组别间的秩次分布来推断差异。特点秩次检验不受数据分布类型的限制，适用于小样本和离群值较多的数据，能够提供稳健的统计推断结果。定义非参数秩次检验THANKYOU