統(tǒng)計學復習2-4教學課件

統(tǒng)計學復習2-42023REPORTING引言描述統(tǒng)計學概率論基礎推斷統(tǒng)計學統(tǒng)計決策與預測方法統(tǒng)計軟件應用實踐目錄CATALOGUE2023PART01引言2023REPORTING加深對統(tǒng)計學基本概念和方法的理解通過復習，學生可以更深入地理解統(tǒng)計學中的基本概念，如總體、樣本、變量、數(shù)據(jù)類型等，以及常用的統(tǒng)計方法，如描述性統(tǒng)計、推論性統(tǒng)計等。提高分析和解決問題的能力統(tǒng)計學是一門應用性很強的學科，通過復習和練習，學生可以進一步提高自己分析和解決問題的能力，為將來的學習和工作打下基礎。目的和背景包括數(shù)據(jù)的收集、整理、展示和分析等方法，如頻數(shù)分布、圖表展示、集中趨勢和離散程度度量等。描述性統(tǒng)計包括時間序列的預處理、描述性分析、預測和控制等方法，用于研究時間序列數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。時間序列分析包括參數(shù)估計和假設檢驗等方法，如點估計、區(qū)間估計、單樣本和雙樣本檢驗等。推論性統(tǒng)計包括單因素和多因素方差分析等方法，用于研究不同因素對因變量的影響。方差分析包括線性回歸和非線性回歸等方法，用于研究自變量和因變量之間的關系?；貧w分析0201030405復習范圍PART02描述統(tǒng)計學2023REPORTING定類數(shù)據(jù)定序數(shù)據(jù)定距數(shù)據(jù)定比數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型和測量尺度按照事物的某種屬性對其進行分類或分組，如性別、婚姻狀況等。在定序的基礎上，定距數(shù)據(jù)還能準確地表示出各等級之間的間距，如溫度、智商等。除了具有分類功能外，還能表示出事物之間的等級或順序關系，如教育程度、收入水平等。具有固定零點的定距數(shù)據(jù)，可以表示兩個量之間的比例關系，如身高、體重等。頻數(shù)分布表將一組數(shù)據(jù)按照其取值范圍分成若干組，然后統(tǒng)計出每組的頻數(shù)，形成頻數(shù)分布表。用矩形的面積表示各組頻數(shù)的多少，各矩形面積總和代表頻數(shù)的總和。將各組頻數(shù)的中點用直線連接起來，形成折線圖，可以直觀地看出數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量（最小值、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)和最大值）來描述數(shù)據(jù)的一種方法，可以直觀地看出數(shù)據(jù)的中心趨勢和離散程度。直方圖折線圖箱線圖頻數(shù)分布和圖形表示方差和標準差方差是每個數(shù)據(jù)與全體數(shù)據(jù)平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)，標準差是方差的算術平方根。它們反映了一組數(shù)據(jù)的離散程度或波動幅度。平均數(shù)所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)的個數(shù)，反映了一組數(shù)據(jù)的平均水平。中位數(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)的中心位置。眾數(shù)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)的集中趨勢。中心趨勢和離散程度測量PART03概率論基礎2023REPORTING

事件與概率事件的定義與性質事件是隨機試驗中滿足某個條件的樣本點的集合，具有互斥性、完備性等基本性質。概率的定義與性質概率是描述事件發(fā)生的可能性的數(shù)值，滿足非負性、規(guī)范性、可加性等基本性質。古典概型與幾何概型古典概型中每個樣本點等可能出現(xiàn)，適用于有限樣本空間；幾何概型中樣本點連續(xù)分布，適用于無限樣本空間。事件的獨立性兩個事件相互獨立，意味著一個事件的發(fā)生不影響另一個事件的發(fā)生概率。乘法公式與全概率公式乘法公式用于計算多個事件同時發(fā)生的概率；全概率公式用于計算某個事件在多個互斥事件之一發(fā)生的條件下發(fā)生的概率。條件概率的定義與性質條件概率是在某個事件發(fā)生的條件下，另一個事件發(fā)生的概率，具有非負性、規(guī)范性等基本性質。條件概率與獨立性隨機變量是定義在樣本空間上的實值函數(shù)，具有取值范圍、分布函數(shù)等基本性質。隨機變量的定義與性質離散型隨機變量取值為有限個或可列個，常見的分布有0-1分布、二項分布、泊松分布等。離散型隨機變量及其分布連續(xù)型隨機變量取值充滿某個區(qū)間，常見的分布有均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布等。連續(xù)型隨機變量及其分布包括數(shù)學期望、方差、協(xié)方差和相關系數(shù)等，用于描述隨機變量的集中趨勢、離散程度以及不同隨機變量之間的線性關系。隨機變量的數(shù)字特征隨機變量及其分布PART04推斷統(tǒng)計學2023REPORTING123了解抽樣分布的定義、特點，掌握常見抽樣分布如正態(tài)分布、t分布、F分布等。抽樣分布的概念及種類掌握點估計和區(qū)間估計的原理和方法，如矩估計、最大似然估計等。參數(shù)估計的方法了解無偏性、有效性、一致性等評價估計量的標準。估計量的評價標準抽樣分布及參數(shù)估計03假設檢驗中的兩類錯誤了解第一類錯誤和第二類錯誤的概念及關系，掌握顯著性水平和置信水平的選擇方法。01假設檢驗的基本思想理解假設檢驗的原理和步驟，掌握原假設和備擇假設的設立方法。02常見假設檢驗方法掌握單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、卡方檢驗等常見假設檢驗方法的應用場景和計算過程。假設檢驗原理與方法方差分析的基本原理01了解方差分析的基本思想和原理，掌握單因素方差分析和多因素方差分析的計算過程?；貧w分析的基本原理02了解回歸分析的基本思想和原理，掌握一元線性回歸分析和多元線性回歸分析的計算過程。方差分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別03理解方差分析和回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別，掌握兩者在實際應用中的選擇方法。方差分析與回歸分析簡介PART05統(tǒng)計決策與預測方法2023REPORTING描述了兩個條件概率之間的關系，即在已知先驗概率和條件概率的情況下，如何計算后驗概率。貝葉斯定理基于貝葉斯定理，通過更新信念狀態(tài)來進行決策的過程，包括先驗分布、似然函數(shù)和后驗分布的計算。貝葉斯決策過程一種基于貝葉斯決策理論的分類方法，通過計算樣本屬于各類別的后驗概率來進行分類。貝葉斯分類器貝葉斯決策理論選擇合適的模型形式，如線性回歸、邏輯回歸、神經網絡等，并基于歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練。預測模型構建模型評估指標模型優(yōu)化方法為了評估預測模型的性能，常使用準確率、召回率、F1分數(shù)、均方誤差等指標。針對模型性能不足的問題，可以采用交叉驗證、網格搜索、集成學習等方法對模型進行優(yōu)化。030201預測模型構建與評估按時間順序排列的一組數(shù)據(jù)，反映了某一現(xiàn)象隨時間變化的過程。時間序列概念包括描述性統(tǒng)計分析、平穩(wěn)性檢驗、季節(jié)性分析、趨勢分析等。時間序列分析方法如ARIMA模型、指數(shù)平滑模型等，可用于對未來時間序列數(shù)據(jù)進行預測。時間序列預測模型時間序列分析初步PART06統(tǒng)計軟件應用實踐2023REPORTING軟件安裝與啟動下載并安裝SPSS軟件，掌握啟動方法和基本界面介紹。數(shù)據(jù)文件建立與管理學習新建、打開、保存數(shù)據(jù)文件等操作，了解數(shù)據(jù)文件格式及管理方法。變量與數(shù)據(jù)錄入掌握變量定義、數(shù)據(jù)錄入等基本操作，熟悉數(shù)據(jù)類型及變量屬性設置。SPSS軟件基本操作數(shù)據(jù)清洗了解數(shù)據(jù)清洗的概念和重要性，學習識別和處理缺失值、異常值等方法。數(shù)據(jù)導入學習從Excel、CSV等常見格式導入數(shù)據(jù)到SPSS中的方法。數(shù)據(jù)預處理掌握數(shù)據(jù)轉換、變量計算、數(shù)據(jù)排序等預處理操作，為后續(xù)分析奠定基礎。數(shù)據(jù)導入、清洗與預處理學習計算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等描述性統(tǒng)計量，了解它們在數(shù)據(jù)分析中的應用。描述性統(tǒng)計量計算掌握使用SPSS繪制直方圖、散點圖、箱線圖等常見統(tǒng)計圖形的方法，了解圖形解讀技巧。數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)描述性統(tǒng)計量計算及可視化呈現(xiàn)假設檢驗基本概念了解假設檢驗的原理、步驟及常見錯誤類型。方差分析（ANOVA）掌握單因素方差分析的基本原理及SPSS實現(xiàn)方法，了解多因素方差分析的概念及應用。非參數(shù)檢驗