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《統(tǒng)計(jì)學(xué)5章》ppt課件目錄CONTENCT統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)概率論基礎(chǔ)參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)方差分析回歸分析01統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究數(shù)據(jù)收集、整理、分析和推斷的科學(xué),旨在通過數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象的本質(zhì)和規(guī)律。統(tǒng)計(jì)學(xué)涉及的領(lǐng)域廣泛,包括社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等,是各領(lǐng)域進(jìn)行定量分析的重要工具。統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的是提供一種系統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法,以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和解釋,從而得出可靠的結(jié)論和預(yù)測(cè)。統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義010203統(tǒng)計(jì)學(xué)最初起源于對(duì)政府和商業(yè)數(shù)據(jù)的收集和分析,用于了解國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況和商業(yè)趨勢(shì)。隨著科技的發(fā)展,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法不斷改進(jìn)和完善,逐漸形成了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法體系?,F(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性和可重復(fù)性,注重對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析和挖掘。統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展歷程統(tǒng)計(jì)學(xué)是各領(lǐng)域科學(xué)研究的基礎(chǔ),通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析,可以揭示事物的內(nèi)在規(guī)律和聯(lián)系。統(tǒng)計(jì)學(xué)在決策制定中發(fā)揮著重要作用,為政府和企業(yè)提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和分析。統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中占據(jù)核心地位,是大數(shù)據(jù)時(shí)代不可或缺的工具之一。統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要性02描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)分類確定數(shù)據(jù)來源,包括調(diào)查、實(shí)驗(yàn)、觀測(cè)等方法,確保數(shù)據(jù)可靠性和準(zhǔn)確性。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,去除異常值、缺失值等,保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和編碼,便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。數(shù)據(jù)收集與整理柱狀圖折線圖餅圖散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)的圖表展示01020304用于展示分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)的對(duì)比關(guān)系。用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。用于展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系。用于展示兩個(gè)連續(xù)變量的相關(guān)關(guān)系。01020304平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)的數(shù)值描述出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值,反映數(shù)據(jù)的普遍性。將數(shù)據(jù)按大小排序后,位于中間位置的數(shù)值,反映數(shù)據(jù)的分布情況。反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì),計(jì)算方式有算術(shù)平均數(shù)、幾何平均數(shù)等。反映數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo),計(jì)算方式有總體標(biāo)準(zhǔn)差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差。03概率論基礎(chǔ)概率的基本概念描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小的量度,取值范圍在0到1之間。概率等于1的事件,表示該事件一定會(huì)發(fā)生。概率等于0的事件,表示該事件一定不會(huì)發(fā)生。若兩隨機(jī)事件之間沒有相互影響,則稱它們是獨(dú)立的。概率必然事件不可能事件獨(dú)立性0102030405離散隨機(jī)變量連續(xù)隨機(jī)變量概率分布函數(shù)離散概率分布連續(xù)概率分布取值可以一一列舉出來的隨機(jī)變量。取值充滿某個(gè)區(qū)間的隨機(jī)變量。描述隨機(jī)變量取值概率大小的函數(shù)。描述離散隨機(jī)變量取值的概率分布情況。描述連續(xù)隨機(jī)變量取值的概率分布情況。隨機(jī)變量及其分布大數(shù)定律中心極限定理大數(shù)定律與中心極限定理描述當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)足夠多時(shí),隨機(jī)事件的相對(duì)頻率趨于該事件的概率。描述當(dāng)獨(dú)立隨機(jī)變量的數(shù)量足夠多時(shí),這些隨機(jī)變量的和的分布趨于正態(tài)分布。04參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)用單一數(shù)值來表示未知參數(shù)的估計(jì)值,常用的點(diǎn)估計(jì)方法有矩法、最小二乘法和極大似然法等。點(diǎn)估計(jì)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和一定的置信水平,對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì),得出參數(shù)可能落在某個(gè)區(qū)間的概率。區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)在假設(shè)檢驗(yàn)中,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。在假設(shè)檢驗(yàn)中,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)量來推導(dǎo)結(jié)論,如果結(jié)論與原假設(shè)相矛盾,則認(rèn)為原假設(shè)不成立。假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理反證法原理小概率事件原理單樣本假設(shè)檢驗(yàn)雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)配對(duì)樣本假設(shè)檢驗(yàn)無參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)常見的假設(shè)檢驗(yàn)方法對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),判斷樣本數(shù)據(jù)是否符合原假設(shè)。比較兩組樣本數(shù)據(jù),判斷它們是否來自同一總體或不同總體。比較同一觀測(cè)對(duì)象的兩個(gè)觀測(cè)值,判斷它們是否具有顯著差異。不依賴于總體分布的假設(shè)檢驗(yàn)方法,如符號(hào)檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)等。05方差分析方差分析是通過比較不同組的平均值差異來檢驗(yàn)各個(gè)因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響程度。它將總變異性分解為組間變異和組內(nèi)變異性,從而確定不同因素對(duì)總體變異的貢獻(xiàn)。方差分析的基本假設(shè)是數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,且各組間的方差齊性。方差分析的基本思想它通過對(duì)比不同組間的平均值,判斷各組間是否存在顯著差異。分析步驟包括數(shù)據(jù)整理、方差齊性檢驗(yàn)、方差分析統(tǒng)計(jì)量計(jì)算和顯著性檢驗(yàn)。單因素方差分析用于檢驗(yàn)一個(gè)分類變量對(duì)數(shù)值型變量的影響。單因素方差分析雙因素方差分析用于檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量對(duì)數(shù)值型變量的影響。它通過對(duì)比不同組合間的平均值,判斷各組合間是否存在顯著差異。分析步驟包括數(shù)據(jù)整理、方差齊性檢驗(yàn)、方差分析統(tǒng)計(jì)量計(jì)算和顯著性檢驗(yàn)。需要注意,雙因素方差分析需要滿足獨(dú)立性、正態(tài)性和方差齊性的假設(shè)。雙因素方差分析06回歸分析總結(jié)詞詳細(xì)描述公式參數(shù)解釋線性回歸分析線性回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的方法,用于探索變量之間的關(guān)系,并預(yù)測(cè)因變量的值。線性回歸分析基于因變量與自變量之間的線性關(guān)系,通過最小二乘法擬合一條直線,使得因變量的觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的殘差平方和最小。線性回歸模型可以用來進(jìn)行預(yù)測(cè)、解釋變量之間的關(guān)系以及控制自變量對(duì)因變量的影響。(Y=beta_0+beta_1X_1+beta_2X_2+...+beta_pX_p+epsilon)(Y)為因變量,(beta_0,beta_1,...,beta_p)為回歸系數(shù),(X_1,X_2,...,X_p)為自變量,(epsilon)為誤差項(xiàng)。多元線性回歸分析總結(jié)詞:多元線性回歸分析是在一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間建立線性關(guān)系的模型,用于預(yù)測(cè)和分析多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。詳細(xì)描述:多元線性回歸分析通過引入多個(gè)自變量來擴(kuò)展線性回歸模型,以解釋因變量的變化。這種方法可以用來分析多個(gè)因素對(duì)一個(gè)結(jié)果的影響,并確定哪些因素是最重要的。多元線性回歸分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)科學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。公式:(Y=\beta_0+\beta1X{11}+\beta2X{12}+...+\betapX{1p}+\beta{p+1}X{21}+...+\beta{p+q}X{2q}+\epsilon)參數(shù)解釋:(Y)為因變量,(\beta_0,\beta1,...,\beta{p+q})為回歸系數(shù),(X{11},X{12},...,X_{2q})為自變量,(\epsilon)為誤差項(xiàng)。非線性回歸分析總結(jié)詞:非線性回歸分析是用于描述非線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法,它擴(kuò)展了線性回歸模型以適應(yīng)非線性的數(shù)據(jù)模式。詳細(xì)描述:非線性回歸分析允許因變量和自變量之間存在非線性關(guān)系。這種方法在許多領(lǐng)域中都很重要,因?yàn)樗梢愿玫孛枋霈F(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜關(guān)系。非線性回歸分析可以通過使用不同的函數(shù)形式來擬合數(shù)據(jù),例如多項(xiàng)式回歸、

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