計量經(jīng)濟學的統(tǒng)計學基礎知識

計量經(jīng)濟學的統(tǒng)計學基礎知識匯報人：AA2024-01-21CATALOGUE目錄緒論描述性統(tǒng)計概率論基礎數(shù)理統(tǒng)計基礎回歸分析初步時間序列分析簡介01緒論03計量經(jīng)濟學與統(tǒng)計學密切相關，計量經(jīng)濟學需要運用統(tǒng)計學的理論和方法進行數(shù)據(jù)處理和分析。01計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟學的一個分支，旨在運用數(shù)學、統(tǒng)計學等方法對經(jīng)濟現(xiàn)象進行定量分析和預測。02統(tǒng)計學是數(shù)學的一個分支，研究如何收集、整理、分析數(shù)據(jù)并推斷其內在規(guī)律。計量經(jīng)濟學與統(tǒng)計學關系學習目的和意義01掌握計量經(jīng)濟學的基本理論和方法，能夠運用計量經(jīng)濟學模型對經(jīng)濟現(xiàn)象進行定量分析和預測。02了解統(tǒng)計學的基本理論和方法，能夠運用統(tǒng)計學方法對數(shù)據(jù)進行收集、整理、分析和推斷。培養(yǎng)經(jīng)濟分析和決策的能力，提高解決實際經(jīng)濟問題的能力。03123本課程包括計量經(jīng)濟學的基本理論、方法、模型和應用等內容，以及統(tǒng)計學的基本理論、方法和技術等內容。課程安排學生需要掌握計量經(jīng)濟學和統(tǒng)計學的基本理論和方法，能夠運用相關軟件進行數(shù)據(jù)處理和分析，完成課程作業(yè)和考試。學習要求本課程采用平時成績和期末考試成績相結合的方式進行考核，其中平時成績占30%，期末考試成績占70%?？己朔绞秸n程安排與要求02描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型與描述性統(tǒng)計量定量數(shù)據(jù)包括連續(xù)型數(shù)據(jù)和離散型數(shù)據(jù)，常用的描述性統(tǒng)計量有均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等。定性數(shù)據(jù)包括分類數(shù)據(jù)和順序數(shù)據(jù)，常用的描述性統(tǒng)計量有頻數(shù)、頻率、比例、百分比等。直方圖、折線圖、散點圖等，可以直觀地展示數(shù)據(jù)的分布形態(tài)和變化趨勢。條形圖、餅圖等，可以清晰地展示各類別的頻數(shù)或頻率。圖表展示方法定性數(shù)據(jù)的圖表展示定量數(shù)據(jù)的圖表展示對稱分布數(shù)據(jù)分布形態(tài)呈現(xiàn)左右對稱，如正態(tài)分布。峰態(tài)分布數(shù)據(jù)分布形態(tài)呈現(xiàn)尖峰或平峰，即數(shù)據(jù)分布的集中程度或分散程度。偏態(tài)分布數(shù)據(jù)分布形態(tài)呈現(xiàn)偏態(tài)，即數(shù)據(jù)分布的偏向某一側，如右偏態(tài)分布和左偏態(tài)分布。數(shù)據(jù)分布形態(tài)與特征03概率論基礎隨機事件在一定條件下，并不總是發(fā)生，也不總是不發(fā)生的事件。概率定義表示隨機事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)值，其值介于0和1之間。古典概型每個樣本點發(fā)生的可能性相等，概率等于事件包含的樣本點數(shù)與樣本空間樣本點總數(shù)的比值。隨機事件與概率定義在已知某一事件發(fā)生的條件下，另一事件發(fā)生的概率。條件概率如果兩個事件的發(fā)生互不影響，則稱這兩個事件是相互獨立的。事件的獨立性兩個相互獨立事件同時發(fā)生的概率等于各自發(fā)生的概率的乘積。乘法公式條件概率與獨立性隨機變量及其分布隨機變量定義在樣本空間上的實值函數(shù)，把隨機試驗的結果數(shù)量化。離散型隨機變量取值可數(shù)的隨機變量，常用分布有0-1分布、二項分布、泊松分布等。連續(xù)型隨機變量取值充滿某個區(qū)間的隨機變量，常用分布有均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布等。分布函數(shù)描述隨機變量取值的概率規(guī)律，對于離散型隨機變量是概率函數(shù)，對于連續(xù)型隨機變量是概率密度函數(shù)。04數(shù)理統(tǒng)計基礎總體研究對象的全體個體所構成的集合，具有共同性質和特征。樣本容量樣本中所包含的個體數(shù)目。樣本從總體中隨機抽取的一部分個體，用于推斷總體的性質?？傮w與樣本概念點估計用樣本統(tǒng)計量的某個取值直接作為總體參數(shù)的估計值。區(qū)間估計根據(jù)樣本統(tǒng)計量的抽樣分布，構造出總體參數(shù)的一個置信區(qū)間，并給出該區(qū)間包含總體參數(shù)真值的概率。參數(shù)估計方法原假設與備擇假設原假設是研究者想要拒絕的假設，備擇假設是研究者想要接受的假設。顯著性水平與拒絕域顯著性水平是事先設定的一個概率值，用于判斷檢驗統(tǒng)計量的極端程度；拒絕域是檢驗統(tǒng)計量取值的范圍，若檢驗統(tǒng)計量的觀測值落入拒絕域，則拒絕原假設。第一類錯誤與第二類錯誤第一類錯誤是原假設為真時拒絕原假設的錯誤，第二類錯誤是原假設為假時接受原假設的錯誤。檢驗統(tǒng)計量用于檢驗原假設的統(tǒng)計量，其構造需滿足一定的分布性質。假設檢驗原理及應用05回歸分析初步變量選擇與數(shù)據(jù)收集確定自變量和因變量，收集相關數(shù)據(jù)。散點圖分析通過繪制散點圖初步判斷變量間是否存在線性關系。一元線性回歸模型設定設定一元線性回歸模型的形式，即Y=β0+β1X+ε。一元線性回歸模型建立030201采用最小二乘法（OLS）對模型參數(shù)進行估計，得到β0和β1的估計值。參數(shù)估計提出原假設和備擇假設，構造檢驗統(tǒng)計量，根據(jù)顯著性水平進行假設檢驗。假設檢驗給出參數(shù)估計值的置信區(qū)間，評估參數(shù)估計的可靠性。置信區(qū)間估計010203參數(shù)估計與假設檢驗預測及評價指標體系構建模型預測利用估計得到的模型進行預測，得到預測值及預測區(qū)間。評價指標計算模型的決定系數(shù)（R^2）、均方誤差（MSE）等指標，評估模型的擬合優(yōu)度和預測精度。模型診斷與改進通過殘差分析、異方差性檢驗等方法診斷模型可能存在的問題，并進行相應的改進。06時間序列分析簡介按時間順序排列的一組數(shù)據(jù)，反映現(xiàn)象隨時間變化的發(fā)展過程。時間序列定義動態(tài)性、連續(xù)性、規(guī)律性、隨機性。時間序列特點時間序列概念及特點平穩(wěn)性檢驗方法圖形法、自相關函數(shù)法、單位根檢驗法等。非平穩(wěn)時間序列處理方法差分法、對數(shù)變換法、移動平均法等。平穩(wěn)性定義時間序列的統(tǒng)計特性不隨時間變化而變化。平穩(wěn)性檢驗與處理方法