賈俊平版統(tǒng)計學課件

賈俊平版統(tǒng)計學課件匯報人：AA2024-01-21目錄contents統(tǒng)計學基本概念與原理描述性統(tǒng)計方法推論性統(tǒng)計方法回歸分析及其應用時間序列分析與預測指數(shù)分析與綜合評價01統(tǒng)計學基本概念與原理統(tǒng)計學是一門研究如何收集、整理、分析、解釋和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的科學。統(tǒng)計學定義通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，可以揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、趨勢和特征，為決策提供依據(jù)。統(tǒng)計學作用統(tǒng)計學定義及作用根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和性質，可分為定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)兩大類。其中，定量數(shù)據(jù)又可分為離散型數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的來源主要有觀察、實驗、調(diào)查和測量等。數(shù)據(jù)類型與來源數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)類型總體是研究對象的全體，具有共同性質和特征的所有個體所構成的整體。總體樣本是從總體中隨機抽取的一部分個體，用于代表總體進行統(tǒng)計分析。樣本總體與樣本概念變量變量是描述研究對象特征或屬性的可觀測或可度量的量。根據(jù)變量的性質，可分為分類變量、順序變量和數(shù)值變量。變量度量對于數(shù)值變量，常用的度量指標有均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差和標準差等。對于分類變量和順序變量，常用的度量指標有頻數(shù)、頻率、比例和百分比等。變量及其度量02描述性統(tǒng)計方法03頻數(shù)分布表和直方圖的應用適用于連續(xù)變量和離散變量，可直觀地展示數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。01頻數(shù)分布表用于展示數(shù)據(jù)的分布情況，包括各組數(shù)據(jù)的頻數(shù)、頻率、累計頻數(shù)和累計頻率。02直方圖用矩形的面積表示各組頻數(shù)的多少，矩形的高度表示每一組的頻數(shù)或頻率，寬度則表示組距。頻數(shù)分布表與直方圖所有觀察值之和除以觀察值的個數(shù)，反映了一組數(shù)據(jù)的平均水平。算術平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)將數(shù)據(jù)按大小順序排列后，位于中間位置的數(shù)，反映了一組數(shù)據(jù)的中等水平。一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)，反映了一組數(shù)據(jù)的多數(shù)水平。030201集中趨勢度量一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差，反映了數(shù)據(jù)的波動范圍。極差各觀察值與其平均數(shù)離差平方的平均數(shù)，反映了數(shù)據(jù)的離散程度。方差方差的算術平方根，用s表示。標準差用s表示。標準差是方差的算術平方根，能反映一個數(shù)據(jù)集的離散程度。平均數(shù)相同的兩組數(shù)據(jù)，標準差未必相同。標準差離散程度度量偏態(tài)描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的偏斜程度。偏態(tài)系數(shù)大于0，表示正偏態(tài)；偏態(tài)系數(shù)小于0，表示負偏態(tài)。峰態(tài)描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的尖峭程度。峰態(tài)系數(shù)大于0，表示尖峰分布；峰態(tài)系數(shù)小于0，表示平峰分布。偏態(tài)與峰態(tài)描述03推論性統(tǒng)計方法

抽樣分布原理抽樣分布的概念及種類介紹抽樣分布的定義、種類及其特點，如正態(tài)分布、t分布、F分布等。中心極限定理闡述中心極限定理的內(nèi)容和意義，以及其在統(tǒng)計學中的應用。抽樣誤差與置信區(qū)間解釋抽樣誤差的概念，介紹如何計算置信區(qū)間及其意義。介紹點估計的概念和方法，如矩估計法、最大似然估計法等。點估計闡述區(qū)間估計的原理和方法，包括置信區(qū)間的計算和應用。區(qū)間估計介紹無偏性、有效性、一致性等評價估計量的標準。估計量的評價標準參數(shù)估計方法123解釋假設檢驗的原理和目的，包括原假設和備擇假設的設立。假設檢驗的基本思想詳細介紹假設檢驗的流程，包括建立假設、選擇檢驗統(tǒng)計量、確定拒絕域、計算p值、作出決策等。假設檢驗的步驟闡述第一類錯誤和第二類錯誤的概念及其關系，介紹檢驗功效的定義和計算方法。兩類錯誤與檢驗功效假設檢驗原理及步驟解釋方差分析的基本原理和思想，包括因素、水平、觀測值等概念。方差分析的基本原理單因素方差分析多因素方差分析方差分析中的多重比較詳細介紹單因素方差分析的計算步驟和應用實例。闡述多因素方差分析的方法和步驟，包括無交互作用和有交互作用的情況。介紹方差分析中多重比較的方法和原理，如LSD法、Tukey法等。方差分析應用04回歸分析及其應用散點圖繪制與觀察通過散點圖初步判斷變量間是否存在線性關系。一元線性回歸方程建立利用最小二乘法原理，求解回歸系數(shù)，建立一元線性回歸方程。變量選擇與數(shù)據(jù)準備確定自變量和因變量，收集并整理相關數(shù)據(jù)。一元線性回歸模型建立逐步回歸法篩選變量采用逐步回歸法，篩選對因變量有顯著影響的自變量。多元線性回歸方程建立利用最小二乘法原理，求解回歸系數(shù)，建立多元線性回歸方程。多重共線性問題診斷通過計算變量間的相關系數(shù)矩陣，判斷是否存在多重共線性問題。多元線性回歸模型建立擬合優(yōu)度檢驗通過計算決定系數(shù)R方，評估模型對數(shù)據(jù)的擬合程度。回歸系數(shù)顯著性檢驗采用t檢驗或F檢驗，判斷回歸系數(shù)是否顯著不為零。殘差分析通過觀察殘差圖、計算殘差自相關等，檢驗模型的合理性及是否滿足假設條件?；貧w模型檢驗與評估點預測與區(qū)間預測01利用建立的回歸模型，進行點預測和置信區(qū)間預測。預測精度評估02通過比較預測值與實際值的差異，評估模型的預測精度。應用舉例03結合具體案例，展示回歸分析在經(jīng)濟學、金融學、社會學等領域的應用。例如，利用回歸分析預測股票價格、分析消費者行為、研究社會經(jīng)濟現(xiàn)象等。回歸預測及應用舉例05時間序列分析與預測時間序列構成及特點時間序列的構成時間序列是由同一現(xiàn)象在不同時間上的相繼觀察值排列而成的一組數(shù)字序列。時間序列的特點動態(tài)性、連續(xù)性、規(guī)律性、隨機性。平穩(wěn)時間序列的統(tǒng)計特性不會隨著時間的推移而發(fā)生變化。平穩(wěn)性定義圖形判斷法、單位根檢驗法、自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)判斷法。平穩(wěn)性檢驗方法時間序列平穩(wěn)性檢驗包括移動平均法、指數(shù)平滑法、趨勢外推法等。確定性時間序列預測包括ARIMA模型、SARIMA模型等。隨機性時間序列預測將不同預測方法進行組合，以提高預測精度和穩(wěn)定性。組合預測方法時間序列預測方法長期趨勢預測通過擬合趨勢模型，預測時間序列的長期趨勢。季節(jié)性調(diào)整消除時間序列中的季節(jié)性影響，使得數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，便于分析和預測。季節(jié)性調(diào)整方法包括移動平均比率法、X-11方法、X-12-ARIMA方法等。長期趨勢預測和季節(jié)性調(diào)整06指數(shù)分析與綜合評價指數(shù)概念及作用反映復雜現(xiàn)象總體數(shù)量上的變動，是分析社會經(jīng)濟現(xiàn)象數(shù)量變化的一種重要統(tǒng)計方法。指數(shù)定義綜合反映復雜現(xiàn)象總體數(shù)量上的變動情況；分析現(xiàn)象總體變動中受各個因素變動的影響程度；分析社會經(jīng)濟現(xiàn)象在長時間內(nèi)的發(fā)展變化趨勢。指數(shù)作用將不能直接相加的復雜現(xiàn)象總體，通過一定的方式轉換為可以相加的現(xiàn)象總體，進而計算總指數(shù)的方法。綜合指數(shù)概念確定同度量因素；將復雜現(xiàn)象總體轉換為可以相加的現(xiàn)象總體；計算綜合指數(shù)。綜合指數(shù)編制步驟同度量因素的確定要合理；綜合指數(shù)的計算要符合實際經(jīng)濟意義。注意事項綜合指數(shù)編制方法平均數(shù)指數(shù)概念利用平均數(shù)作為權數(shù)來編制總指數(shù)的方法。平均數(shù)指數(shù)編制步驟選擇適當?shù)钠骄鶖?shù)作為權數(shù)；將復雜現(xiàn)象總體轉換為可以相加的現(xiàn)象總體；計算平均數(shù)指數(shù)。注意事項權數(shù)的選擇應符合實際經(jīng)濟意義；平均數(shù)指數(shù)的計算結果應與綜合指數(shù)相互驗證。平均數(shù)指數(shù)編制方法指數(shù)體系構建方法根據(jù)分析目的確定指數(shù)體系的構成；選擇合適的指數(shù)形式；構建指數(shù)體系模型。