《用统计量描述数据》课件.pptx

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1、用统计量描述数据用统计量描述数据 制作人：时间：2024年X月目录目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 数据的描述数据的描述第第3 3章章 概率与分布概率与分布第第4 4章章 参数估计与假设检验参数估计与假设检验第第5 5章章 相关与回归相关与回归 0101第第1章章 简简介介 课程介绍课程介绍课程介绍课程介绍本章介绍课程的背景和目标，着重介绍统计量的定义和作本章介绍课程的背景和目标，着重介绍统计量的定义和作本章介绍课程的背景和目标，着重介绍统计量的定义和作本章介绍课程的背景和目标，着重介绍统计量的定义和作用。同时，介绍课程安排和教学方式，让大家更好地理解用。同时，介绍课程安排和教学方式

2、，让大家更好地理解用。同时，介绍课程安排和教学方式，让大家更好地理解用。同时，介绍课程安排和教学方式，让大家更好地理解统计量的实际应用。统计量的实际应用。统计量的实际应用。统计量的实际应用。统计学概述统计学概述介绍统计学的定义和基本概念解释什么是统解释什么是统计学计学介绍统计学在现实中的应用场景统计学的应用统计学的应用领域领域介绍主要的统计学分支及其定义和应用统计学的分支统计学的分支及其定义和应及其定义和应用用 数据与统计量数据与统计量介绍数据的基本概念和分类什么是数据及什么是数据及其分类其分类介绍统计量的基本定义和作用统计量的定义统计量的定义和作用和作用介绍常见的统计量，如均值、中位数、方差

3、等常见的统计量常见的统计量及其含义及其含义 数据分布数据分布介绍数据分布的基本概念和分类什么是数据分什么是数据分布布介绍常见的数据分布，如正态分布、二项分布、泊松分布等常见的数据分常见的数据分布及其特点布及其特点介绍如何利用统计量描述数据分布的形态和特征如何描述数据如何描述数据分布分布 总结总结本章介绍了统计量在描述数据中的应用，包括统计学的概述、数据与统计量、数据分布等方面。了解这些基本概念和方法，可以为后续学习提供帮助。通过统计学方法对疾病进行预测、诊断和治疗医学研究医学研究0103通过统计学方法进行调查和分析，了解人们的态度和行为社会调查社会调查02通过统计学方法分析市场趋势和销售数据，

4、帮助企业决策工商管理工商管理推论统计推论统计推论统计推论统计通过样本推断总体的性质和特通过样本推断总体的性质和特征征常见的方法有假设检验、置信常见的方法有假设检验、置信区间等区间等回归分析回归分析回归分析回归分析寻找因变量与自变量之间的关寻找因变量与自变量之间的关系系常见的方法有线性回归、多元常见的方法有线性回归、多元回归等回归等方差分析方差分析方差分析方差分析比较多个样本之间的差异比较多个样本之间的差异常见的方法有单因素方差分析、常见的方法有单因素方差分析、多因素方差分析等多因素方差分析等统计学的分支统计学的分支描述统计描述统计描述统计描述统计通过图、表等形式对数据进行通过图、表等形式对数据

5、进行描述和呈现描述和呈现常见的方法有均值、中位数、常见的方法有均值、中位数、方差等方差等本章小结本章小结本章介绍了统计学的概念和基本方法，包括数据与统计量、数据分布、统计学的应用场景和分支等方面。掌握这些基础知识，对于以后的学习和应用都十分重要。0202第第2章章 数据的描述数据的描述 数据的中心趋势数据的中心趋势数据的中心趋势指的是数据分布的中心位置，通常用均值、中位数和众数等统计量来表示。均值反映数据分布的平均水平，中位数反映数据的中间值，众数反映出现频率最高的数值。这些统计量在不同场景下有着不同的应用。常见的中心趋势度量及其含义常见的中心趋势度量及其含义样本所有数值之和除以样本大小，反映

6、数据的平均水平均值均值将所有数值按大小顺序排列后，处于中间位置的数值，反映数据的中间值中位数中位数样本中出现频率最高的数值，反映数据的出现频率最高的数值众数众数 中心趋势度量的应用场中心趋势度量的应用场景景均值适用于数据分布比较均匀的情况，中位数适用于数据分布比较不均匀且有离群值的情况，众数适用于描述数据中出现频率最高的情况。数据的离散程度数据的离散程度数据的离散程度指的是数据分布的分散程度，通常用方差、标准差和变异系数等统计量来表示。常见的离散程度度量及其含义常见的离散程度度量及其含义所有数据和其平均值的差的平方和除以样本大小-1，反映数据的离散程度方差方差方差的平方根，反映数据的离散程度标

7、准差标准差标准差除以均值乘以100%，反映数据的离散程度相对于均值的水平变异系数变异系数 离散程度度量的应用场离散程度度量的应用场景景方差和标准差适用于描述数据分布的较为稳定的情况，变异系数适用于不同均值水平下的离散程度比较。数据的偏态与峰态数据的偏态与峰态数据的偏态和峰态是描述数据分布形态的统计量。偏态刻画了数据分布的不对称性，峰态刻画了数据分布的陡峭性。常见的偏态与峰态度量及其含义常见的偏态与峰态度量及其含义衡量数据分布相对于正态分布的偏斜程度，正偏态数据的偏态系数大于0，负偏态数据的偏态系数小于0，对称分布的偏态系数等于0偏态系数偏态系数衡量数据分布相对于正态分布的陡峭程度，峰态系数大于

8、0表示比正态分布陡峭，小于0表示比正态分布平缓，等于0表示与正态分布相同峰度系数峰度系数 偏态与峰态度量的应用偏态与峰态度量的应用场景场景偏态系数和峰度系数适用于描述数据分布的形态和偏斜程度。分位数和箱线图分位数和箱线图分位数和箱线图分位数和箱线图分位数是将所有数据按大小顺序排列后，按照等分原则将分位数是将所有数据按大小顺序排列后，按照等分原则将分位数是将所有数据按大小顺序排列后，按照等分原则将分位数是将所有数据按大小顺序排列后，按照等分原则将数据分为若干份，每一份的数据就是分位数。箱线图是一数据分为若干份，每一份的数据就是分位数。箱线图是一数据分为若干份，每一份的数据就是分位数。箱线图是一数

9、据分为若干份，每一份的数据就是分位数。箱线图是一种可视化统计图表，通过将数据分为四分位数，然后以箱种可视化统计图表，通过将数据分为四分位数，然后以箱种可视化统计图表，通过将数据分为四分位数，然后以箱种可视化统计图表，通过将数据分为四分位数，然后以箱子和线代表数据的位置和分散程度。箱子中间的线代表中子和线代表数据的位置和分散程度。箱子中间的线代表中子和线代表数据的位置和分散程度。箱子中间的线代表中子和线代表数据的位置和分散程度。箱子中间的线代表中位数，箱子上下表示数据的四分位数，箱子外的虚线表示位数，箱子上下表示数据的四分位数，箱子外的虚线表示位数，箱子上下表示数据的四分位数，箱子外的虚线表示位

10、数，箱子上下表示数据的四分位数，箱子外的虚线表示数据集的范围，离群值用点表示。数据集的范围，离群值用点表示。数据集的范围，离群值用点表示。数据集的范围，离群值用点表示。如何计算分位数如何计算分位数根据统计学中所定义的数学规则P分法，第p个百分位数就是数据中第p%的数据项所对应的数值。根据数据项个数和p的值，计算出位置，然后取位置所对应的数据项即可。如何绘制箱线图如何绘制箱线图首先求出数据的四分位数，然后计算出上下限，再找出离中位数最远的数据点，作为上下限外的点，用虚线表示。画出箱子和线段，箱子的高度为上下四分位数之差，线段的长度为箱子高度的1.5倍，上下线段的断点即为上下限。0303第第3章章

11、 概率与分布概率与分布 概率的基本概念概率的基本概念概率是指某一事件在所有可能事件中出现的频率或可能性，通常用数值表示。概率计算的方法有古典概型、几何概型、套路概型和条件概率，每种方法都有其适用范围和注意事项。概率论在数据分析，特别是统计学中有广泛的应用。概率计算的方法及其特点概率计算的方法及其特点适用于等可能性事件古典概型古典概型适用于连续性事件几何概型几何概型适用于有重复的事件套路概型套路概型 概率的应用场景概率的应用场景例如股票交易中的风险分析金融金融例如疾病概率分析医学医学例如粒子行为分析物理物理 用于统计离散型事件中各结果出现的概率离散型分布离散型分布0103是连续型分布中最常见的一

12、种分布正态分布正态分布02用于统计连续型事件中各结果出现的概率密度连续型分布连续型分布正态分布正态分布正态分布正态分布正态分布也叫高斯分布，是自然界中很多现象的分布规律。正态分布也叫高斯分布，是自然界中很多现象的分布规律。正态分布也叫高斯分布，是自然界中很多现象的分布规律。正态分布也叫高斯分布，是自然界中很多现象的分布规律。正态分布的特点是中心对称，呈钟形曲线，均值和标准差正态分布的特点是中心对称，呈钟形曲线，均值和标准差正态分布的特点是中心对称，呈钟形曲线，均值和标准差正态分布的特点是中心对称，呈钟形曲线，均值和标准差可以完全描述一条正态分布曲线。正态分布在统计分析中可以完全描述一条正态分布

13、曲线。正态分布在统计分析中可以完全描述一条正态分布曲线。正态分布在统计分析中可以完全描述一条正态分布曲线。正态分布在统计分析中应用广泛，如用于分析数据的分布特征，计算置信区间等。应用广泛，如用于分析数据的分布特征，计算置信区间等。应用广泛，如用于分析数据的分布特征，计算置信区间等。应用广泛，如用于分析数据的分布特征，计算置信区间等。如何判断数据是否服从如何判断数据是否服从正态分布正态分布可以根据数据的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)来判断数据是否服从正态分布。若数据的偏度接近于0，峰度接近于3，则数据趋于服从正态分布。当然，这只是一种大致的估计方式，具体情况还需要结合实际数据

14、来进行判断。泊松分布泊松分布泊松分布泊松分布是离散型分布是离散型分布描述了单位时间内随机事件发描述了单位时间内随机事件发生次数的概率分布生次数的概率分布指数分布指数分布指数分布指数分布是连续型分布是连续型分布描述了随机变量服从指数规律描述了随机变量服从指数规律的概率密度函数的概率密度函数对数正态分布对数正态分布对数正态分布对数正态分布是连续型分布是连续型分布描述了随机变量的对数服从正描述了随机变量的对数服从正态分布的概率密度函数态分布的概率密度函数常见的非正态分布及其特点常见的非正态分布及其特点二项分布二项分布二项分布二项分布是离散型分布是离散型分布描述描述n n次独立重复的伯努利试验次独立重

15、复的伯努利试验中成功次数的概率分布中成功次数的概率分布非正态分布的应非正态分布的应非正态分布的应非正态分布的应用场景用场景用场景用场景非正态分布同样应用广泛，例如在金融、医学和工程等领非正态分布同样应用广泛，例如在金融、医学和工程等领非正态分布同样应用广泛，例如在金融、医学和工程等领非正态分布同样应用广泛，例如在金融、医学和工程等领域都有其应用。例如，二项分布和泊松分布可用于分析大域都有其应用。例如，二项分布和泊松分布可用于分析大域都有其应用。例如，二项分布和泊松分布可用于分析大域都有其应用。例如，二项分布和泊松分布可用于分析大量离散数据，如客户满意度调查结果。对数正态分布可用量离散数据，如客

16、户满意度调查结果。对数正态分布可用量离散数据，如客户满意度调查结果。对数正态分布可用量离散数据，如客户满意度调查结果。对数正态分布可用于描述一些连续型随机变量，如股市收益率，它的对数服于描述一些连续型随机变量，如股市收益率，它的对数服于描述一些连续型随机变量，如股市收益率，它的对数服于描述一些连续型随机变量，如股市收益率，它的对数服从正态分布。从正态分布。从正态分布。从正态分布。0404第第4章章 参数估参数估计计与假与假设检验设检验 参数估计的基本参数估计的基本参数估计的基本参数估计的基本概念概念概念概念参数估计是利用样本数据来计算总体未知参数的方法。常参数估计是利用样本数据来计算总体未知参

17、数的方法。常参数估计是利用样本数据来计算总体未知参数的方法。常参数估计是利用样本数据来计算总体未知参数的方法。常见的参数估计方法包括最大似然估计、贝叶斯估计、矩估见的参数估计方法包括最大似然估计、贝叶斯估计、矩估见的参数估计方法包括最大似然估计、贝叶斯估计、矩估见的参数估计方法包括最大似然估计、贝叶斯估计、矩估计等。在统计分析中，参数估计主要用于确定总体特征的计等。在统计分析中，参数估计主要用于确定总体特征的计等。在统计分析中，参数估计主要用于确定总体特征的计等。在统计分析中，参数估计主要用于确定总体特征的未知参数。未知参数。未知参数。未知参数。参数估计方法参数估计方法用于得出最大似然估计值最

18、大似然估计最大似然估计用于得出贝叶斯估计值贝叶斯估计贝叶斯估计用于得出矩估计值矩估计矩估计用于确定总体参数的置信区间区间估计区间估计假设检验的基本假设检验的基本假设检验的基本假设检验的基本概念概念概念概念假设检验是利用样本数据来推断总体参数是否符合某种假假设检验是利用样本数据来推断总体参数是否符合某种假假设检验是利用样本数据来推断总体参数是否符合某种假假设检验是利用样本数据来推断总体参数是否符合某种假设的方法。常见的假设检验方法包括单样本假设检验、双设的方法。常见的假设检验方法包括单样本假设检验、双设的方法。常见的假设检验方法包括单样本假设检验、双设的方法。常见的假设检验方法包括单样本假设检验

19、、双样本假设检验。在统计分析中，假设检验主要用于确定总样本假设检验。在统计分析中，假设检验主要用于确定总样本假设检验。在统计分析中，假设检验主要用于确定总样本假设检验。在统计分析中，假设检验主要用于确定总体特征的假设值是否成立。体特征的假设值是否成立。体特征的假设值是否成立。体特征的假设值是否成立。假设检验方法假设检验方法用于小样本的正态分布数据t t检验检验用于大样本的正态分布数据z z检验检验用于方差分析F F检验检验用于分类变量的统计分析卡方检验卡方检验用于检验一个样本的均值是否等于某个给定值单样本单样本t t检验检验0103 02用于检验一个样本的比例是否等于某个给定值单样本单样本z

20、z检验检验配对样本配对样本配对样本配对样本t t t t检验检验检验检验用于检验两个配对样本的均值用于检验两个配对样本的均值是否相等是否相等适用于两个样本相关，数据有适用于两个样本相关，数据有正态分布或样本大于正态分布或样本大于3030方差分析方差分析方差分析方差分析用于检验多个样本之间均值差用于检验多个样本之间均值差异是否显著异是否显著适用于分组比较，数据有正态适用于分组比较，数据有正态分布，方差齐分布，方差齐卡方检验卡方检验卡方检验卡方检验用于检验两个类别变量的独立用于检验两个类别变量的独立性性适用于标称变量，不同组别之适用于标称变量，不同组别之间频数的比较间频数的比较双样本假设检验双样本

21、假设检验独立样本独立样本独立样本独立样本t t t t检验检验检验检验用于检验两个独立样本的均值用于检验两个独立样本的均值是否相等是否相等适用于两个样本无关，数据有适用于两个样本无关，数据有正态分布或样本大于正态分布或样本大于3030总结总结参数估计和假设检验是统计分析中重要的概念，通过对样本数据的分析和推断，确定总体参数的未知值和是否符合某种假设。在实际应用中，需要根据不同的数据类型和问题，选用合适的方法进行分析。0505第第5章章 相关与回相关与回归归 相关分析相关分析相关分析是指通过对两个或多个变量之间的关系进行观察和分析，来评估它们之间的相关性强弱。相关系数是衡量两个变量之间相关性的重

22、要指标。我们可以通过计算相关系数来判断两个变量之间的线性相关程度。相关分析通常用于寻找变量之间的关系和探究变量之间的变化规律。如何计算相关系数如何计算相关系数衡量连续变量之间的线性关系皮尔逊相关系皮尔逊相关系数数衡量有序变量之间的单调关系斯皮尔曼相关斯皮尔曼相关系数系数衡量自变量对因变量的影响程度判定系数判定系数 相关系数的应用场景相关系数的应用场景相关系数常用于探究两个变量之间的关系，比如寻找影响销售额的主要因素、评估两个变量是否具有相关性等。在实际应用中，相关系数也广泛应用于金融、医疗、环境等领域。回归分析回归分析回归分析是用来探究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。回归分析可以帮

23、助我们预测因变量的值，并揭示自变量对因变量的影响程度。回归分析可以分为简单线性回归和多元回归两种类型。简单线性回归分析简单线性回归分析假设因变量和自变量之间存在线性关系线性关系线性关系寻找一条直线使得预测值和实际值之间的残差平方和最小最小二乘法最小二乘法用来描述自变量和因变量之间的关系回归方程和回回归方程和回归系数归系数用来检验模型的适用性和假设是否成立残差分析残差分析回归分析的应用场景回归分析的应用场景回归分析可以应用于很多领域，比如金融、经济、社会学、医疗等领域。在金融领域，回归分析可以用来预测股市走势、分析股票收益率等。在医疗领域，回归分析可以用来探究疾病和治疗方式之间的关系。多元回归分

24、析多元回归分析多元回归分析是指在回归分析中同时使用多个自变量，来探究因变量与多个自变量之间的关系。多元回归分析可以更全面和准确地探究因变量与自变量之间的关系，同时也可以排除单个自变量对因变量的影响。如何进行多元回归分析如何进行多元回归分析多元回归分析需要对多个自变量与因变量之间的关系进行建模和分析。在进行多元回归分析时，需要考虑自变量之间的相关性，以及选择适当的变量子集进行回归分析。同时，还需要对回归模型进行检验和诊断，以确保模型的合理性和适用性。多元回归分析的应用场景多元回归分析的应用场景探究股票收益率和多个因素之间的关系金融领域金融领域探究疾病和治疗方式之间的关系医疗领域医疗领域探究学生的学业成绩和多个因素之间的关系教育领域教育领域探究产品销售量和多个因素之间的关系市场营销领域市场营销领域THANKS 谢谢观看！