《统计学第七章》课件.pptx

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1、统计学第七章ppt课件目录目录第七章统计学概述统计数据的收集和整理统计数据的描述性分析概率和概率分布参数估计和假设检验方差分析和回归分析01第七章统计学概述ChapterVS简明扼要地介绍了统计学的定义和分类，帮助读者了解统计学的基本概念和范畴。详细描述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，其目的是从数据中获取有用的信息和知识。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两大类。描述统计学主要关注数据的描述和呈现，而推断统计学则侧重于通过样本数据推断总体特征。总结词统计学的定义和分类阐述了统计学的研究对象和方法，包括总体和样本、概率和随机抽样等基本概念。总结词统计学的

2、研究对象是数据，具体包括数值型数据和分类型数据。研究方法主要包括数据收集、整理、分析和推断四大步骤。在数据收集阶段，需要关注样本的代表性和数据的准确性；在整理阶段，需要对数据进行分类、排序和汇总；在分析阶段，运用各种统计方法和模型对数据进行分析和解释；在推断阶段，根据样本数据推断总体特征，并对结论进行合理的推断和预测。详细描述统计学的研究对象和方法列举了统计学的应用领域，包括社会科学、医学、经济学等。总结词统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学中的社会调查、民意测验等；医学中的临床试验、流行病学调查等；经济学中的市场调研、财务分析等；此外，在生物学、心理学、地理学等领域也都有广泛的应用。统

3、计学的应用能够帮助人们更好地理解数据，获取有用的信息和知识，为决策提供科学依据。详细描述统计学的应用领域02统计数据的收集和整理Chapter统计数据的来源观测、调查、试验、查阅文献统计数据的分类按计量尺度、按收集方法、按时间状况、按表现形式统计数据的来源和分类直接来源观测、调查、试验间接来源查阅文献、购买数据统计数据的收集方法按数值大小、按时间先后数据排序单变量分组、多变量分组数据分组数据标准化、数据离散化数据转换统计数据的整理和显示统计表简单表、分组表、复合表统计图条形图、直方图、折线图、饼图统计表和统计图03统计数据的描述性分析Chapter描述数据的中心位置，反映数据的集中趋势。平均数

4、中位数众数将数据从小到大排序后，位于中间位置的数。数据中出现次数最多的数。030201数据的集中趋势分析描述数据与平均数的离散程度。方差方差的平方根，也是描述数据离散程度的重要指标。标准差用于比较不同数据集的离散程度。变异系数数据的离散趋势分析描述数据分布的不对称性，正偏态表示数据向左倾斜，负偏态表示数据向右倾斜。偏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。峰态数据分布的偏态和峰态分析04概率和概率分布Chapter描述随机事件发生的可能性大小的量度，取值范围在0到1之间，其中0表示不可能事件，1表示必然事件。概率两个或多个事件同时发生的概率等于各事件概率的乘积

5、。独立事件一个事件在另一个事件发生的条件下发生的概率。条件概率概率的基本概念描述随机变量取整数值时的概率分布，如二项分布、泊松分布等。离散概率分布描述随机变量取连续数值时的概率分布，如正态分布、指数分布等。连续概率分布概率分布的基本类型描述n次独立重复试验中成功次数k的概率分布，其中每次试验成功的概率为p，失败的概率为q=1-p。描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布，其中随机事件在单位时间内发生的概率为。二项分布泊松分布二项分布和泊松分布05参数估计和假设检验Chapter用单个数值来表示未知参数的估计值。例如，根据样本数据计算出的平均数或中位数。提供未知参数可能落入的一个区间范围。例如

6、，通过样本数据计算出的置信区间。点估计和区间估计区间估计点估计 假设检验的基本原理和方法基本原理基于样本数据对总体参数做出假设，然后利用适当的统计方法检验该假设是否成立。显著性检验通过比较观察到的数据与预期数据的差异来判断假设是否成立。置信区间法通过计算参数的置信区间来判断假设是否成立。单侧检验和双侧检验单侧检验只考虑参数的一个方向，例如只检验平均值是否大于某个值。双侧检验同时考虑参数的两个方向，例如同时检验平均值是否大于或小于某个值。06方差分析和回归分析Chapter方差分析的基本原理和方法方差分析基于以下假设，数据服从正态分布，各组之间具有方差齐性，且各组之间独立。基本原理首先，对数据进

7、行分组，然后计算每组的平均值和方差，接着计算组间方差和组内方差，最后通过F检验来比较组间和组内的差异。方法步骤一元线性回归模型基于最小二乘法原理，通过最小化残差平方和来拟合一条直线，该直线能够最好地代表因变量和自变量之间的关系。首先，确定自变量和因变量，然后收集数据，接着计算回归系数，最后通过回归方程进行预测和解释。基本原理方法步骤一元线性回归分析的基本原理和方法基本原理多元线性回归模型基于最小二乘法原理，通过最小化残差平方和来拟合一个平面，该平面能够最好地代表因变量和多个自变量之间的关系。方法步骤首先，确定自变量和因变量，然后收集数据，接着计算回归系数，最后通过回归方程进行预测和解释。与一元线性回归分析相比，多元线性回归分析需要考虑更多的自变量之间的关系以及自变量之间的交互作用。多元线性回归分析的基本原理和方法感谢观看THANKS