《統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)第七章》課件

《統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)第七章》ppt課件目錄第七章概述統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)概念描述性統(tǒng)計(jì)概率論基礎(chǔ)參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)方差分析相關(guān)分析與回歸分析CONTENTS01第七章概述CHAPTER章節(jié)簡介統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)第七章主要介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識和應(yīng)用方法，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解讀等方面的內(nèi)容。該章節(jié)強(qiáng)調(diào)了統(tǒng)計(jì)學(xué)在科學(xué)研究、商業(yè)決策和政策制定等領(lǐng)域的重要性和應(yīng)用價(jià)值。0102章節(jié)重要性掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和方法，有助于提高個(gè)人和組織的分析能力和決策水平。統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)，對于理解和解決實(shí)際問題具有重要意義。了解統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念、方法和應(yīng)用領(lǐng)域。掌握數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解讀的基本技能。能夠運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法解決實(shí)際問題，提高分析能力和決策水平。學(xué)習(xí)目標(biāo)02統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)概念CHAPTER總體樣本樣本代表性抽樣方法總體與樣本01020304研究對象的全體集合，具有同質(zhì)性、大量性、差異性等特點(diǎn)。從總體中隨機(jī)抽取的一部分個(gè)體，用于推斷總體的性質(zhì)和特征。指樣本能否真實(shí)反映總體的特性，與樣本的選取方法和數(shù)量有關(guān)。隨機(jī)抽樣、分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等。變量與數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型數(shù)值變量數(shù)值型、類別型、有序型等。表示數(shù)量差異的變量，如身高、體重等。變量分類變量有序變量表示研究對象某一特征的量，具有可變性。表示類別差異的變量，如性別、血型等。表示等級差異的變量，如星級評價(jià)、評分等級等。01統(tǒng)計(jì)誤差測量值與真實(shí)值之間的差異，分為隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差。02隨機(jī)誤差由于隨機(jī)抽樣的偶然性引起的誤差，可以通過增加樣本量來減小。03系統(tǒng)誤差由于測量方法、儀器等因素引起的誤差，需要采取措施加以消除或減小。04偏差測量結(jié)果相對于真值的偏離程度，分為平均偏差和相對偏差。05平均偏差各單個(gè)測量值與真值之差的絕對值的平均值。06相對偏差各單個(gè)測量值與真值之差的絕對值與真值之比值的平均值。統(tǒng)計(jì)誤差與偏差03描述性統(tǒng)計(jì)CHAPTER每個(gè)數(shù)據(jù)值在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)。頻數(shù)頻率頻率分布每個(gè)數(shù)據(jù)值的頻數(shù)與數(shù)據(jù)集總數(shù)量之比。將數(shù)據(jù)集按照某個(gè)屬性進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的頻數(shù)和頻率。030201頻數(shù)與頻率分布所有數(shù)據(jù)值之和除以數(shù)據(jù)集的總數(shù)量，反映數(shù)據(jù)集的中心趨勢。平均數(shù)將數(shù)據(jù)集從小到大排序后，位于中間位置的數(shù)據(jù)值，反映數(shù)據(jù)集的中間趨勢。中位數(shù)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)值，反映數(shù)據(jù)的普遍性趨勢。眾數(shù)集中趨勢的度量每個(gè)數(shù)據(jù)值與平均數(shù)之差的平方的平均數(shù)，反映數(shù)據(jù)集的離散程度。方差方差的平方根，與方差具有相同的量綱，也用于表示數(shù)據(jù)的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差將數(shù)據(jù)集分成四等分后，上下四分位數(shù)之間的距離，反映數(shù)據(jù)的離散程度。四分位距離散程度的度量04概率論基礎(chǔ)CHAPTER概率的基本概念描述隨機(jī)事件發(fā)生可能性的度量，通常表示為P(A)。概率等于1的事件，表示一定會發(fā)生。概率等于0的事件，表示一定不會發(fā)生。兩個(gè)事件不能同時(shí)發(fā)生。概率必然事件不可能事件互斥事件

條件概率與獨(dú)立性條件概率在某個(gè)事件B發(fā)生的條件下，另一個(gè)事件A發(fā)生的概率，記作P(A|B)。獨(dú)立性兩個(gè)事件之間沒有相互影響，一個(gè)事件的發(fā)生不影響另一個(gè)事件的發(fā)生。貝葉斯定理用于計(jì)算在已知其他相關(guān)事件發(fā)生的條件下，某個(gè)事件發(fā)生的概率。概率密度函數(shù)連續(xù)隨機(jī)變量的分布函數(shù)對應(yīng)的密度函數(shù)。分布函數(shù)描述隨機(jī)變量取值概率的函數(shù)。連續(xù)隨機(jī)變量可以取任何實(shí)數(shù)值。隨機(jī)變量用數(shù)學(xué)符號表示的隨機(jī)事件的結(jié)果。離散隨機(jī)變量只能取有限個(gè)或可數(shù)無窮個(gè)值。隨機(jī)變量及其分布05參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)CHAPTER用單個(gè)數(shù)值來表示未知參數(shù)的估計(jì)值，如使用樣本均值來估計(jì)總體均值。點(diǎn)估計(jì)提供未知參數(shù)可能落在某個(gè)區(qū)間的估計(jì)，如給出總體均值的95%置信區(qū)間。區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)如果小概率事件在一次試驗(yàn)中發(fā)生了，則認(rèn)為原假設(shè)不成立。先假設(shè)原假設(shè)成立，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)原理推導(dǎo)出與已知事實(shí)相矛盾的結(jié)論，從而否定原假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理反證法小概率事件原理只考慮參數(shù)在某一方向上的變化，如檢驗(yàn)平均值是否大于某個(gè)值。單側(cè)檢驗(yàn)考慮參數(shù)在兩個(gè)方向上的變化，如檢驗(yàn)平均值是否與某個(gè)值相等。雙側(cè)檢驗(yàn)單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)06方差分析CHAPTER方差分析是通過比較不同組別之間的差異來推斷總體參數(shù)的一種統(tǒng)計(jì)方法。它通過將總變異性分解為組內(nèi)變異性（組內(nèi)誤差）和組間變異性（組間效應(yīng)），來評估不同組別之間的差異是否顯著。方差分析的基本思想是，如果各組之間存在顯著差異，那么這些差異應(yīng)該能夠抵消組內(nèi)誤差的影響，使得組間變異性顯著大于組內(nèi)變異性。方差分析的基本思想方差分析的步驟與實(shí)例確定研究問題明確研究目的，確定要比較的組別和因變量。數(shù)據(jù)收集根據(jù)研究問題收集數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)具有代表性、隨機(jī)性和無偏性。數(shù)據(jù)整理對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，包括缺失值處理、異常值篩選等。計(jì)算方差分析表根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算方差分析表，包括組間變異性、組內(nèi)變異性、總變異性等。檢驗(yàn)假設(shè)根據(jù)方差分析表中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行F檢驗(yàn)或相伴概率檢驗(yàn)，以判斷各組之間是否存在顯著差異。解釋結(jié)果根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，解釋各組之間的差異是否顯著，并給出相應(yīng)的結(jié)論和建議。假設(shè)條件數(shù)據(jù)應(yīng)服從正態(tài)分布、各組間方差齊性、觀測值獨(dú)立同分布等。局限性方差分析對于非參數(shù)數(shù)據(jù)不太適用，對于小樣本數(shù)據(jù)可能存在偏差，對于非獨(dú)立觀測值的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行特殊處理。方差分析的假設(shè)條件與局限性07相關(guān)分析與回歸分析CHAPTER總結(jié)詞理解相關(guān)分析的概念和度量方法對于理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系至關(guān)重要。詳細(xì)描述相關(guān)分析是研究兩個(gè)或多個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。通過相關(guān)系數(shù)，我們可以量化變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向。常用的相關(guān)系數(shù)包括皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)等。相關(guān)分析的概念與度量總結(jié)詞掌握回歸分析的基本原理和步驟是進(jìn)行回歸分析的關(guān)鍵。詳細(xì)描述回歸分析是一種通過建立一個(gè)或多個(gè)自變量與因變量之間的數(shù)學(xué)模型來研究變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。回歸分析的基本步驟包括確定自變量和因變量、建立回歸模型、進(jìn)行模型假設(shè)檢驗(yàn)、評估模型效果等。回歸分析的基本原理與步驟對回歸模型進(jìn)行評估和選擇是確保模型準(zhǔn)確性