幾種統(tǒng)計(jì)方法的選擇

幾種統(tǒng)計(jì)方法的選擇匯報(bào)人：202X-12-20目錄CATALOGUE描述性統(tǒng)計(jì)方法推論性統(tǒng)計(jì)方法非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法時(shí)間序列分析方法多元統(tǒng)計(jì)分析方法描述性統(tǒng)計(jì)方法CATALOGUE01每個(gè)類(lèi)別中觀察值的數(shù)量頻數(shù)觀察值在不同類(lèi)別中的分布情況頻數(shù)分布列出每個(gè)類(lèi)別及其對(duì)應(yīng)頻數(shù)的表格頻數(shù)分布表頻數(shù)分布中位數(shù)將觀察值按大小排序后，位于中間位置的數(shù)值眾數(shù)出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值均值所有觀察值的總和除以觀察值的數(shù)量集中趨勢(shì)度量03四分位數(shù)間距上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之差01方差每個(gè)觀察值與均值的差的平方的平均值02標(biāo)準(zhǔn)差方差的平方根離散程度度量偏度描述數(shù)據(jù)分布的偏斜程度峰度描述數(shù)據(jù)分布的峰狀程度分布形態(tài)圖用圖形展示數(shù)據(jù)分布情況，如直方圖、箱線(xiàn)圖等分布形態(tài)描述推論性統(tǒng)計(jì)方法CATALOGUE02直接用一個(gè)數(shù)值去估計(jì)未知參數(shù)，如用樣本均值估計(jì)總體均值。點(diǎn)估計(jì)區(qū)間估計(jì)貝葉斯估計(jì)用一個(gè)區(qū)間去估計(jì)未知參數(shù)，如用樣本均值加減標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)總體均值的一個(gè)區(qū)間。利用先驗(yàn)信息對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。030201參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)單個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)樣本信息，對(duì)一個(gè)特定的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。多個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)同時(shí)對(duì)多個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，如方差分析中的多個(gè)總體均值比較。分析一個(gè)自變量對(duì)因變量的影響，比較不同組之間的差異。單因素方差分析分析多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響，比較不同組之間的差異。多因素方差分析方差分析研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，如皮爾遜相關(guān)系數(shù)。相關(guān)分析研究一個(gè)因變量和一個(gè)或多個(gè)自變量之間的關(guān)系，如線(xiàn)性回歸分析?；貧w分析相關(guān)與回歸分析非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法CATALOGUE03符號(hào)檢驗(yàn)符號(hào)檢驗(yàn)主要用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的差異，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)不滿(mǎn)足正態(tài)分布時(shí)。符號(hào)檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)分布的要求較低，但檢驗(yàn)效能相對(duì)較低。數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是獨(dú)立、來(lái)自不同總體且服從任意分布。通過(guò)比較兩個(gè)組的符號(hào)和，判斷差異是否顯著。適用范圍優(yōu)缺點(diǎn)使用條件結(jié)論解釋適用范圍秩次檢驗(yàn)主要用于比較兩個(gè)或多個(gè)樣本的差異，特別適用于等級(jí)資料。優(yōu)缺點(diǎn)秩次檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)的要求較低，但檢驗(yàn)效能相對(duì)較低。使用條件數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是獨(dú)立、來(lái)自不同總體且服從任意分布。結(jié)論解釋通過(guò)比較各組的秩和，判斷差異是否顯著。秩次檢驗(yàn)適用范圍回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系，特別是因果關(guān)系。優(yōu)缺點(diǎn)回歸分析可以精確地描述變量之間的關(guān)系，但需要滿(mǎn)足一定的假設(shè)條件。使用條件數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是獨(dú)立、來(lái)自不同總體且服從正態(tài)分布。結(jié)論解釋通過(guò)回歸系數(shù)和相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)，判斷變量之間的關(guān)系是否顯著?；貧w分析貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法CATALOGUE04123根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)、歷史數(shù)據(jù)或主觀判斷來(lái)估計(jì)先驗(yàn)概率。主觀概率利用已有的研究結(jié)果或類(lèi)似案例來(lái)選擇先驗(yàn)分布。參考先驗(yàn)信息在缺乏先驗(yàn)信息的情況下，選擇無(wú)信息先驗(yàn)分布作為參考。無(wú)信息先驗(yàn)先驗(yàn)分布選擇更新后驗(yàn)分布根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)先驗(yàn)分布進(jìn)行更新，得到后驗(yàn)分布。貝葉斯推斷利用后驗(yàn)分布進(jìn)行參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)等統(tǒng)計(jì)推斷。決策分析基于后驗(yàn)分布進(jìn)行決策分析，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)測(cè)和決策制定。后驗(yàn)分布推斷決策優(yōu)化通過(guò)比較不同決策準(zhǔn)則下的結(jié)果，選擇最優(yōu)的決策方案。貝葉斯決策樹(shù)利用貝葉斯方法構(gòu)建決策樹(shù)，對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行多階段決策分析。決策準(zhǔn)則根據(jù)后驗(yàn)分布制定決策準(zhǔn)則，如最大化期望效用、最小化風(fēng)險(xiǎn)等。貝葉斯決策分析時(shí)間序列分析方法CATALOGUE05按照時(shí)間順序排列的一系列數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往隨時(shí)間變化而呈現(xiàn)出一種趨勢(shì)。趨勢(shì)性時(shí)間序列數(shù)據(jù)可能存在一種周期性變化。周期性時(shí)間序列數(shù)據(jù)也可能包含隨機(jī)擾動(dòng)。隨機(jī)性時(shí)間序列數(shù)據(jù)特點(diǎn)平穩(wěn)性檢驗(yàn)檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否具有平穩(wěn)性，即其統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間變化而變化。差分對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行差分運(yùn)算，消除趨勢(shì)和周期性影響，使數(shù)據(jù)平穩(wěn)化。平穩(wěn)性檢驗(yàn)與差分自回歸積分移動(dòng)平均模型，用于對(duì)平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。ARIMA模型由自回歸項(xiàng)（AR）、積分項(xiàng)（I）和移動(dòng)平均項(xiàng)（MA）組成。ARIMA模型結(jié)構(gòu)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)、分析和建模，如股票價(jià)格、氣候變化等。ARIMA模型應(yīng)用ARIMA模型及其應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法CATALOGUE06總結(jié)詞：降維技術(shù)詳細(xì)描述：主成分分析是一種在多個(gè)變量間尋找相互獨(dú)立的線(xiàn)性組合，并盡可能保留原始變量的信息的統(tǒng)計(jì)方法。通過(guò)降維，將多個(gè)變量濃縮為少數(shù)幾個(gè)主成分，便于數(shù)據(jù)的可視化與處理。主成分分析VS探索因子結(jié)構(gòu)詳細(xì)描述因子分析旨在尋找數(shù)據(jù)中的潛在因子結(jié)構(gòu)，將多個(gè)變量表示為少數(shù)幾個(gè)因子的線(xiàn)性組合。這種方法能夠幫助研究者理解數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，并用于研究變量之間的關(guān)系。總結(jié)詞因子分析聚類(lèi)分析分組相似