《统计学总复习专科》课件.pptx

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1、统计学总复习专科ppt课件目录CATALOGUE统计学概述统计数据的收集与整理统计数据的描述性分析概率论基础参数估计与假设检验方差分析与回归分析时间序列分析与预测统计学概述CATALOGUE01统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学。它旨在探索数据的内在规律和特征，为决策提供依据。统计学广泛应用于各个领域，如社会科学、医学、经济学等。统计学的定义统计学的研究对象是数据，包括数值数据和非数值数据。它采用多种方法和技术来处理和分析数据，如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，而推断性统计则基于样本数据进行推断和预测。统计学的研究对象和方法能够被测量、观察或记录的数值或非数

2、值信息。数据总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。总体和样本表示研究对象某一特征或属性的度量或分类。变量统计量是用于描述样本特征的量，参数是描述总体特征的量。统计量和参数统计学的基本概念统计数据的收集与整理CATALOGUE02统计数据的来源观测、调查、试验、模型推算统计数据的分类按计量尺度分：定类、定序、定距、定比；按收集方式分：观测数据、实验数据、调查数据；按时间状况分：时点数据、时期数据统计数据的来源与分类统计调查方案设计确定调查目的和任务设计调查表或问卷确定调查时间、调查期限和调查方法确定调查对象和调查单位统计数据的整理与显示数据预处理数据分组绘制统计图按某一标志分组和按复

3、合标志分组条形图、饼图、直方图、箱线图等数据清洗、数据转换、数据排序等简单明了的展示数据，便于比较和分析形象直观的展示数据，便于观察数据的分布特征和变化趋势统计表与统计图统计图统计表统计数据的描述性分析CATALOGUE03计算所有数据的总和除以数据个数，反映数据的平均水平。平均数将数据从小到大排序后，位于中间位置的数。对于奇数个数据，中位数就是中间那个数；对于偶数个数据，中位数是中间两个数的平均值。中位数数据中出现次数最多的数。众数数据的集中趋势分析每个数据与平均数的差的平方的平均值，衡量数据分散程度。方差方差的平方根，与方差有相同的量纲。标准差标准差与平均数的比值，用于比较不同量纲数据的离

4、散程度。变异系数数据的离散程度分析偏态描述数据分布的不对称性。正偏态表示数据向右偏移，负偏态表示数据向左偏移。峰态描述数据分布的尖锐程度。正峰态表示数据分布尖锐，负峰态表示数据分布平坦。数据分布的偏态与峰态分析概率论基础CATALOGUE04理解随机事件的概念，掌握概率的基本性质和计算方法。总结词随机事件是指在一定条件下可能发生也可能不发生的事件。概率是衡量随机事件发生可能性的数学工具，其取值范围在0到1之间。概率具有可加性、有限可加性、互斥性和完备性等基本性质。计算概率的方法包括古典概型、几何概型和概率函数等。详细描述随机事件与概率VS理解随机变量的概念，掌握随机变量的性质和分布函数。详细描

5、述随机变量是定义在样本空间上的实值函数，其取值具有随机性。随机变量具有可加性、独立性和有限可加性等性质。分布函数是描述随机变量概率分布的数学工具，其定义域为全体实数，值域为0,1。常见的随机变量分布包括离散型和连续型，如二项分布、泊松分布、正态分布等。总结词随机变量及其分布总结词理解大数定律和中心极限定理的基本思想，掌握其应用场景和限制条件。详细描述大数定律是指在大量重复实验中，某一事件的相对频率趋于该事件的概率。中心极限定理是指在独立同分布的情况下，随机变量的和的分布趋于正态分布。大数定律和中心极限定理是统计学中重要的基础理论，广泛应用于样本统计推断和概率计算等领域。大数定律与中心极限定理参

6、数估计与假设检验CATALOGUE05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。例如，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值的范围或置信区间。例如，估计总体均值在95%的置信水平下位于某两个值之间。通过样本信息对总体参数提出假设，然后利用适当的统计量进行检验，判断该假设是否成立。基本思想包括显著性检验、非参数检验等。方法假设检验的基本思想与方法使用样本数据与已知的单个值（如总体均值）进行比较，判断是否存在显著差异。提出假设、构造统计量、确定临界值、做出决策。方法步骤单总体参数的假设检验比较两个不同总体的参数值，例如比较两组数据的均值是否存在显著差异。方法提出假设、

7、构造统计量、确定临界值、做出决策。步骤两总体参数的假设检验方差分析与回归分析CATALOGUE06方差分析是通过比较不同组数据的方差来检验它们之间是否存在显著差异的一种统计方法。基本思想是通过对数据的分组，比较各组数据的均值是否相同，从而判断不同因素对数据的影响程度。原理基于概率论和数理统计，通过数学模型和统计量来描述数据分布和变化规律。方差分析的基本思想与原理一元方差分析01一元方差分析是方差分析的一种，用于比较一个因素不同水平下各组数据的均值是否存在显著差异。02分析步骤包括数据分组、计算各组数据的均值和方差、构造统计量进行检验。03一元方差分析广泛应用于实验设计、质量控制、市场调研等领域

8、。一元线性回归分析是回归分析的一种，用于研究一个因变量和一个自变量之间的线性关系。分析步骤包括确定自变量和因变量、建立回归方程、进行统计检验和预测。一元线性回归分析广泛应用于经济、金融、医学等领域，用于预测和解释因变量的变化。一元线性回归分析03多元线性回归分析广泛应用于社会科学、生物医学、经济学等领域，用于揭示多个因素对结果的影响。01多元线性回归分析是回归分析的一种，用于研究多个自变量对一个因变量的影响。02分析步骤包括确定自变量和因变量、建立多元回归方程、进行统计检验和预测。多元线性回归分析时间序列分析与预测CATALOGUE07总结词时间序列的编制与预处理是进行时间序列分析的重要前提。

9、详细描述在进行时间序列分析之前，需要将数据按照时间顺序进行排列，确保数据的连续性和可比性。同时，还需要对数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理等，以保证数据的准确性和可靠性。时间序列的编制与预处理时间序列的分解分析时间序列的分解分析是揭示时间序列内在规律的重要手段。总结词时间序列的分解分析主要是将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三部分。通过分析这三部分的规律和特点，可以更好地理解时间序列的变化趋势和规律，为预测提供依据。详细描述总结词指数平滑预测是一种简单而常用的时间序列预测方法。要点一要点二详细描述指数平滑预测是一种基于历史数据的加权平均预测方法，通过选择合适的平滑系数，可以对未来一段时间内的数据进行预测。该方法简单易行，适用于数据波动较小的情况。时间序列的指数平滑预测总结词ARIMA模型是一种基于统计学的时序预测方法，能够更好地处理非平稳时间序列。详细描述ARIMA模型是一种基于自回归、移动平均和差分整合的模型，能够更好地捕捉时间序列的非平稳性和长期趋势。通过选择合适的参数，ARIMA模型可以对未来一段时间内的数据进行预测，适用于数据波动较大或具有季节性特点的情况。时间序列的ARIMA模型预测THANKS感谢观看