结课论文
报告课程名称统计学前沿专题
年级 2011级
专业统计111 学生姓名赵应国
学号1107010270 指导老师戴老师
理学院
统计学中的几种统计推断方法
数理统计的基本问题是根据样本所提供的信息，对总体的分布以及分布的数字特征作出统计推断。统计推断的主要内容分为两大类：一是参数估计问题，另一类是假设检验问题。
本篇文章主要讨论总体参数的点估计、区间估计和假设检验。 一、点估计
１、矩估计
首先讲“矩”的概念，
定义：设X 是随机变量，k 是一正整数，若k EX 存在，则称k EX 为随机变量X 的k 阶原点矩，记为k a ；若存在，则称它为X 的k 阶中心矩，记为k b 。 显然，数学期望EX 就是１阶原点矩，方差DX 就是２阶中心矩。
简单的说就是用样本矩去估计相应的总体矩，用样本矩的连续函数去估计相应的总体矩的连续函数。矩估计法的理论基础是大数定理。因为大数定理告诉我们样本矩依概率收敛于总体的相应矩，样本矩的连续函数依概率收敛于相应总体矩的连续函数。
我们通常样本的均值X 去估计总体的均值EX ：即总体为X 时，我们从中取出n 个样本12,,
n X X X ，我们认为总体的均值就是1
1n
i i X X n ==∑，
（当然这只是对总体均值的一种估计，当然会有误差）
当2
EX 存在的时候，我们通常用21
1n
i i X n =∑作为总体X 的2EX 的估计
一般地，我们用11n k
i i X n =∑作为总体X 的k EX 的估计，用1
1()n k i i X X n =-∑作为总体的
()k E X EX -的估计。
例：设总体X 在[,]a b 上服从均匀分布，参数,a b 未知，12,,n X X X 是一个样本，
求,a b 的矩估计量。
解：由矩估计法知道：2
a b
EX +=
由于2
2
()DX EX EX =-，因此22
2
2
()()()124
b a a b EX DX EX -+=+=+ 用矩估计法，也即用11n i i X X n ==∑作为EX 的估计，用211n
i i X n =∑作为2EX 的估计，
为了计算方便，我们记111n i i A X n ==∑，记2211n
i i A X n ==∑，
即有12a b A +=，222
2()()124
b a a b EX A -+=+= 解得，1
2
21212()
a b A b a A A +=???-=-?? 再联立解关于,a b 的方程组得,a b 的矩估计量分别为
2
2121
1
33()()n
i i a A A A X X X n ==--=--∑ 2
21211
33()()n
i i b A A A X X X n ==+-=+-∑ 2、极大似然估计
⑴ 对于连续型总体X ，设它的密度函数为12(;,,)m f x θθθ，其中12,,m θθθ是需要估计的未知参数。
设12,,
n X X X 是来自总体X 的一个样本，则12,,n X X X 的联合密度函数为：
1
2
1
(;,,
)n
i
m i f x θθθ=∏
对于给定的一组样本值12,,n x x x ，记联合密度
1212121
(,,
;,,)(;,,)n
n m i m i L L x x x f x θθθθθθ===∏
则称L 为样本的似然函数
⑵ 若X 为离散型总体，它的概率分布为： 12{}(;,,)m P X x p x θθθ==
对于给定的一组样本观测值12,,
n x x x ，记联合密度
1212121
(,,
;,,)(;,,)n
n m i m i L L x x x p x θθθθθθ===∏
则称L 为样本的似然函数 ⑶ 具体求法
对于已经给定的样本观测值12,,
n x x x 来说，似然函数L 是关于待估计的参数
12,,m θθθ的函数，因此我们应该想办法通过似然函数L 求出参数12,,m θθθ值。
这里我们求法的思想来源于多元函数求极大值： 也即，我们把1212(,,
;,,)n m L L x x x θθθ=看作关于12,,m θθθ的多元函数，我们要
求得适当的12,,m θθθ的值，使得1212(,,
;,,)n m L L x x x θθθ=取最大值。
解释：实际上1212(,,
;,,)n m L L x x x θθθ=表示随机变量12,,
n X X X 取得样本值12,,n x x x 时的联合概率，
我们在一次试验中事件1212(,,)(,,
)n n X X X x x x =已经发生，
我们就有理由认为，参数必须保证此时的概率最大，也即：参数12(,,)m θθθ的值应该是使得1212(,,
;,,)n m L L x x x θθθ=最大的点。
这样我们的方法就是多元函数求极大值的方法。 极大似然估计的具体步骤为： ① 求出似然函数1212(,,
;,,)n m L L x x x θθθ=；
② 计算关于12(,,)m θθθ的函数1212(,,
;,,)n m L L x x x θθθ=的极大值点，
我们由微积分的知识知道，实际问题中的极大值点就是函数的驻点，也就是每个偏导数都为0的点，即
12000n
L
L
L θθθ??=?????=???????=??? （一般称该方程组为似然方程组）
但是在实际计算中，由于1212(,,;,,)n m L L x x x θθθ=都是乘积，因此以上方程组求
解不太容易，这时候我们由微积分的知识知道到函数1212(,,;,,)n m L L x x x θθθ=和它的
对数函数1212ln ln (,,
;,,)n m L L x x x θθθ=有相同的极大值点，因此我把问题转化为求
1212ln ln (,,;,,)n m L L x x x θθθ=的极大值点，这样把乘积问题转化为了和差问题，在某
些复杂问题中可以大大减轻计算！
12ln 0ln 0ln 0m
L
L
L θθθ??=?????=?????
??=???（一般称该方程组为对数似然方程组） 求解这个方程组即得到
③ 上个步骤求出的12(,,)m θθθ就是参数12(,,)m θθθ的估计值。 二、区间估计
由于总体的未知参数θ的估计量12(,,)n X X X θ是随机变量，无论这个估计量的性
质有多好，通过一个样本值12(,,
)n x x x 所得到的估计值，只能是未知参数θ的近似值，
而不是θ的真值。并且样本值不同所得到的估计值也不同。那么θ的真值在什么范围内呢？能不能通过样本，寻找一个区间，以一定的把握包含总体未知参数θ呢？这就是总体未知参数的区间估计问题。
区间估计严格的定义为：
定义：设总体X 的分布函数(,)F x θ含有一个未知参数θ，对于给定值α(01)α<<，若由样本12(,,
)n X X X 确定的两个的两个统计量112(,,
)n X X X θ和12(,,)n X X X θ满足
121212{(,,)(,,
)}1n n P X X X X X X θθθα<<=-
则称随机区间12(,)θθ是参数θ的置信度为1α-的置信区间，12θθ和分别趁称为置信度为
1α-的双侧置信区间的置信下限和置信上限，1α-称为置信度。
单个正态总体的的数学期望和方差的区间估计是我们重点要求掌握的知识点，大家
可以好好阅读教材第189—198面，实际上课本把这种区间估计分各种情形的结论总结成了第209面的表格。大家在理解这些区间估计的实质后，应该把表格的结论和公式记住，往往在实际解题的时候我们只需要套用这些结论就可以了！ 三、假设检验
所谓假设检验，顾名思义就是先假设再检验，实际上有点类似于反证法，在实际问题中我们往往需要对未知总体提出某中假设或推断，但是我们的假设可能是错的，也可能是正确的，这时候我们就需要利用一个抽样的样本12(,,
)n x x x ，通过一定的方法，检
验这个假设是否合理，从而作出接受或者拒绝这个假设的结论。
假设检验的基本原理是——小概率事件原理，也即：我们认为小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，如果我们在抽取的样本观测值12(,,)n x x x 下，
居然使得小概率事件发生了，我们就有理由否定原假设。
在明确一个假设检验问题的性质与基本前提（包括分布类型是否已知，如果类型已知，分布中包含哪些未知参数等等）之后，假设检验的一般步骤如下：
⑴ 充分考虑和利用已知的背景知识提出原假设0H 以及对立假设1H ；
⑵ 给定样本，确定合适的检验统计量，并在0H 为真下导出统计量的分布（要求此分布不依赖与任何未知参数）；
⑶ 确定拒绝域：即依直观分析先确定拒绝域的形式，然后根据给定的显著性水平α和以上统计量的分布由条件概率00{|}P H H α=拒绝为真确定拒绝域的临界值，从而确定拒绝域；
⑷ 作出判断：由一次具体抽样的样本值计算统计量的值，若统计量的值落入以上拒绝域，则拒绝0H ；否则接受0H 。
我们重点研究单个正态总体数学期望和方差的假设，两个正态总体均值差和方差比的假设检验，教材分别给出了每种不同类型所用的统计量以及基本步骤（见教材第221—250面）。对不同类型的问题，大家现在应该模仿教材的解法套出一些题目。
在实际解题的时候我们需要注意以下问题： ① 不同类型所用的统计量；
② 用到的统计量中的自由度，以便于查表。
定义 假设检验就是用来判断样本与样本,样本与总体的差异就是由抽样误差引起还就是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理就是先对总体的特征作出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还就是接受作出推断。 基本原理 (1)先假设总体某项假设成立,计算其会导致什么结果产生。若导致不合理现象产生,则拒绝原先的假设。若并不导致不合理的现象产生,则不能拒绝原先假设,从而接受原先假设。 (2)它又不同于一般的反证法。所谓不合理现象产生,并非指形式逻辑上的绝对矛盾,而就是基于小概率原理:概率很小的事件在一次试验中几乎就是不可能发生的,若发生了,就就是不合理的。至于怎样才算就是“小概率”呢？通常可将概率不超过0、05的事件称为“小概率事件”,也可视具体情形而取0、1或0、01等。在假设检验中常记这个概率为α,称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设,记作H0。把与H0相反的假设称为备择假设,它就是原假设被拒绝时而应接受的假设,记作H1。 假设的形式 H0——原假设, H1——备择假设 双侧检验:H0:μ = μ0 , 单侧检验: ,H1:μ < μ0 或, H1:μ > μ0假设检验就就是根据样本观察结果对原假设(H0)进行检验,接受H0,就否定H1;拒绝H0,就接受H1。 假设检验的种类 下面介绍几种常见的假设检验 1、T检验 亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 目的:比较样本均数所代表的未知总体均数μ与已知总体均数μ0。 计算公式:统计量: 自由度:v=n - 1 适用条件: (1) 已知一个总体均数; (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误; (3) 样本来自正态或近似正态总体。 T检验的步骤 1、建立虚无假设H0:μ1= μ2,即先假定两个总体平均数之间没有显著差异; 2、计算统计量T值,对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法; 1)如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度,其统计量T值
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
医学统计学检验方法(转) 医学论文中统计方法的正确应用 医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。 1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。 1.1 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析;相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分析等。多因素分析多用于计量资料。 1.2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u 检验;两个样本率的比较可用u 检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC 表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T 检验和F 检验，T 检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F 检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。 2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有: 2.1 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
作业与参考标准答案ch第三部分计数资料统计描述和统计推断
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
《医学统计学》 【教材】倪宗瓒主编.医学统计学.北京;高等教育出版 社.2004. 【作业】教材附录二 【习题解答】 第三单元 计数资料的统计描述和统计推断 分析计算题 3.1 解： (1) 100%= ?同年该年龄组死亡人数 年龄组死亡人数构成比某年某年龄组死亡总数 %39.1%1001802 25 ~0=?= 岁组死亡人数构成比 余类推； 10000010= ?同年该年龄组死亡人数 死亡率万某年某年龄组平均人口数 010000010 3.3610?=25 ～岁组死亡率= 万万745000 余类推； 岁组死亡率 各年龄组死亡率 相对比~0= 04.1336 .380 .43~30== 岁组相对比 余类推。 各年龄组死亡人数构成比、死亡率和相对比计算结果见表3.1.1。 表3.1.1 某地某年循环系统疾病死亡资料 年龄组 /岁 平均人口数 循环系统 死亡人数 死亡人数构成比 /% 死亡率 (1/10万) 相对比 (各年龄组死亡率/0～组死亡率)
0～ 745000 25 1.39 3.36 — 30～ 538760 236 13.10 43.80 13.04 40～ 400105 520 28.86 129.97 38.68 50～ 186537 648 35.96 347.38 103.39 60～ 52750 373 20.70 707.11 210.45 合 计 1923152 1802 100.00 93.70 — (2) 死亡人数构成比是指某年龄组死亡人数与各年龄组死亡人口总数之比，说明总死亡人数中各年龄组死亡人数所占的比重； 死亡率是指某年实际死亡数与该年可能发生死亡人数（本题即为该年平均人口数）之比，用以说明死亡发生的频率或强度； 相对比用以说明各年龄组死亡率是0～岁组死亡率的几倍或几分之几。 3.2解：因为甲、乙两医院某传染病的类型构成明显不同，且疾病类型对该病的治疗效果有影响，故应进行标准化，再比较两医院的治愈率。根据本题资料，以两医院合计病人数为标准人口，采用直接标准化法。 表3.2.1 直接法计算甲、乙两医院某传染病标准化治愈率/% 类型 标准病人数 N i 甲医院 乙医院 原治愈率/% p i 预期治愈人数 N i p i 原治愈率/% p i 预期治愈人数 N i p i 普通型 552 59.9 331 65.2 360 重 型 552 39.9 220 44.9 248 暴发型 252 19.8 50 25.4 64 合 计 1356 48.4 601( i i N p ∑) 45.4 672( i i N p ∑) 甲医院某传染病标准化治愈率：601 100%44.3%1356p '=?=甲 乙医院某传染病标准化治愈率：672100%49.6%1356p '=?=乙 可以看出，经标准化后乙医院的该传染病的治愈率高于甲医院。
《医学统计学习题》计数资料 5、有资料如下表： 甲、乙两个医院某传染病各型治愈率 病型 患者数治愈率（％）甲乙甲乙 普通型300 100 60.0 65.0 重型100 300 40.0 45.0 暴发型100 100 20.0 25.0 合计500 500 48.0 45.0 由于各型疾病的人数在两个医院的内部构成不同，从内部看，乙医院各型治愈率都高于甲医院，但根据栏的结果恰好相反，纠正这种矛盾现象的统计方法是： A、重新计算，多保留几位小数 B、对率进行标准化 C、对各医院分别求平均治愈率 D、增大样本含量，重新计算 6、5个样本率作比较，χ2＞χ20.01，4，则在α＝0.05检验水准下，可认为： A、各总体率不全等 B、各总体率均不等 C、各样本率均不等 D、各样本率不全等 7、两个独立小样本计量资料比较的假设检验，首先应考虑： A、用t检验 B、用Wilcoxon秩和检验 C、t检验或Wilcoxon秩和检验均可 D、资料符合t检验还是Wilcoxon秩和检验条件 13．对三行四列表资料作 2检验，自由度等于 A. 1 B. 2 C. 3 D. 6 E. 12 14. 根据下述资料，则 病情 病人数治愈数治愈率（%）病人数治愈数治愈率（%）轻型40 36 90 60 54 90 重型60 42 70 40 28 70 合计100 78 78 100 82 82 A. 乙疗法优于甲疗法 B. 甲疗法优于乙疗法 C. 甲疗法与乙疗法疗效相等 D. 此资料甲、乙疗法不能比较 E. 以上都不对15．在实际工作中，同质是指（）。 A．被研究指标的非实验影响因素均相同。B．研究对象的测量指标无误差。 C．被研究指标的主要影响因素相同。D．研究对象之间无个体差异。E．以上都对。答案 5、有资料如下表： 甲、乙两个医院某传染病各型治愈率 病型 患者数治愈率（％）甲乙甲乙
医学统计学检验方法（转） 医学论文中统计方法的正确应用 医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现 一些不妥用法甚至误用现象。正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。 1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。 1.1多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析；相关分析以及判别分析、聚类分析、 主成分分析和因子分析等。多因素分析多用于计量资料。 1.2单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首 先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用 u检验;两个样本率的比较可用u检验或四格表的x检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T检验和F检验，T检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。 2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有： 2.1某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工 作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对 象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受 试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样 本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）： 用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOVA）： 用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料
统计学综合指标 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
第四章 统计综合指标 一、单选题 1.某企业某种产品计划规定单位成本降低5%，实际降低了7%，则实际生产成本为计划完成度的（ A ） A. % B. 140% C. % D. 2% 2.某月份甲工厂的工人出勤率属于（ A ） A. 结构相对数 B. 强度相对数 C. 比例相对数 D. 计划完成相对数 3.按全国人口平均的粮食产量是（ B ） A. 平均指标 B. 强度相对指标 C. 比较相对指标 D. 结构相对指标 5.若某总体次数分布呈轻微左偏分布，则有（ B ）成立。 A. x > e M >o M B. x 6.已知某企业职工消费支出，年支出6000元人数最多，平均年支出为5500元，该企业职工消费支出分布属于（ A ） A.左偏分布 B.右偏分布 C.对称分布 D.J形分布 7.用组中值代表组内变量值的一般水平有一定的假定性，即（ B ） A.各组的次数必须相等 B.变量值在本组内的分布是均匀的 C.组中值能取整数 D.各组必须是封闭组 8.加权算术平均数不但受标志值大小的影响,而且也受标志值出现的次数多少的影响。因此，下列情况中对平均数不发生影响的是（ D ） A.标志值比较小而次数较多时 B.标志值较大而次数较小时 C.标志值较大而次数较多时 D.标志值出现的次数相等时 9.已知某市场某种蔬菜早市、午市、晚市的每公斤价格，在早市、午市、晚市的销售额基本相同的情况下，计算平均价格可采取的平均数形式是（ C ） A.简单算术平均数 B.加权算术平均数 C.简单调和平均数 D.加权调和平均数 试卷2 一、单选题 1．统计学的基本方法包括有( ) ①调查方法、整理方法、分析方法、预测方法 ②调查方法、汇总方法、预测方法、实验设计 ③相对数法、平均数法、指数法、汇总法 ④实验设计、大量观察、统计描述、统计推断 2．要了解某市国有工业企业生产设备情况，则统计总体是( ) ①该市国有的全部工业企业 ②该市国有的每一个工业企业 ③该市国有的某一台设备 ④该市国有制工业企业的全部生产设备 3．有意识地选择三个农村点调查农民收入情况，这种调查方式属于（） ①典型调查②重点调查③抽样调查④普查 4．2000年11月1日零点的第五次全国人口普查是（） ①典型调查②重点调查③一次性调查④经常性调查 5．将不同地区、部门、单位之间同类指标进行对比所得的综合指标称为（） ①动态相对指标②结构相对指标 ③比例相对指标④比较相对指标 6．一个企业产品销售收入计划增长8％，实际增长20％，则计划超额完成程度为（） ①12％②150％③111.11％④11.11％ 7．众数是总体中下列哪项的标志值（） ①位置居中②数值最大 ③出现次数较多④出现次数最多 8．某工厂新工人月工资400元，工资总额为200000元，老工人月工资800元，工资总额80000元，则平均工资为（） ①600元②533.33元③466.67元④500元 9．抽样调查和重点调查的主要区别是（） ①选取调查单位的方式不同②调查的目的不同 ③调查的单位不同④两种调查没有本质区别 10．若销售量增加，销售额持平，则物价指数( ) ①降低②增长③不变④趋势无法确定 二、多选题 1．某企业是总体单位，数量标志有( ) ①所有制②职工人数③月平均工资 ④年工资总额⑤产品合格率 2．相对指标数值的表现形式有（） ①比例数②无名数③结构数④抽样数⑤复名数 3．在直线相关和回归分析中（） ①据同一资料，相关系数只能计算一个 ②据同一资料，相关系数可以计算两个 ③据同一资料，回归方程只能配合一个 ④据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个 第四章统计综合指标 一、单选题 1.某企业某种产品计划规定单位成本降低5%，实际降低了7%，则实际生产成本为计划完成度的（A） C.比较相对指标 D.结构相对指标 5.若某总体次数分布呈轻微左偏分布，则有（B）成立。 A.x> M>o M e B.x< M C.x> M>e M o D.x< M A.简单算术平均数 B.加权算术平均数 C.简单调和平均数 D.加权调和平均数 10.若各个标志值都扩大2倍，而频数都减少为原来的1/3，则平均 A.缩小到原来的1/2 B.缩小到原来的1/4 C.不变 D.不能预期其变化 13.如果单项式分配数列的各个标志值都增加一倍，而频数均减少一 半，那么中位数（A） A.增加一倍 B.减少一半 C.不变 D.不能预期其变化 A.减少 B.增加 C.不变 D.无法确定 19.不同总体间的标准差不能进行简单对比，这是因为（D） 4 A.平均数不一致 B.离散程度不一致 C.总体单位不一致 D.离差平方和不一致 20.两个总体的平均数不等，但标准差相等，则（B） B.0.5 C.0.3 D.0.1 23.如果偏度值a小于零，峰度值β小于3，可判断次数分布曲线为（C） A.左偏分布，呈尖顶峰度 第四章统计综合指标一、单选题 1?某企业某种产品计划规定单位成本降低 度的（A ） 5%，实际降低了7%，则实际生产成本为计划完成 A.97.9% B.140% C.102.2% D.2% 2?某月份甲工厂的工人出勤率属于（A） A.结构相对数 B.强度相对数 C.比例相对数 D.计划完成相对数 3?按全国人口平均的粮食产量是（B） A.平均指标 B.强度相对指标 C.比较相对指标 D.结构相对指标 5?若某总体次数分布呈轻微左偏分布，则有（ B ）成立。 A.x > M e> M 0 B.x< M e< M0 C.x> M o> M e D.x 9. 已知某市场某种蔬菜早市、午市、晚市的每公斤价格，在早市、午市、晚市的销售额基本 相同的情况下，计算平均价格可采取的平均数形式是（ C ） A. 简单算术平均数 B. 加权算术平均数 C. 简单调和平均数 D. 加权调和平均数 10. 若各个标志值都扩大 2 倍，而频数都减少为原来的 1/3，则平均数（ A ） A. 扩大 2 倍 B. 减少到 1/3 C. 不变 D. 不能预期平均值的变化 11. 假定各个标志值都减去 20 个单位，那么平均值就会（ A ） A. 减少 20 B. 减少到 1/20 C. 不变 D. 不能预期平均值的变化 12. 如果单项式分配数列的各个标志值和它们的频数都缩小到原来的 1/2 ，那么众数（ A ） A. 缩小到原来的 1/2 B. 缩小到原来的 1/4 C. 不变 D. 不能预期其变化 14. 如果变量值中有一项为零，则不能计算（ B A. 算术平均数 B. 调和平均数和几何平均数 C. 众数 D. 中位数 15. 计算标准差时，如果从每个变量值中都减去任意数 A. 变大 B. 变小 C. 不变 D. 可能变大也可能变小 16. 假如把分配数列的频数换成频率，则标准差（ A. 减少 B. 增加 C. 不变 D. 无法确定 19. 不同总体间的标准差不能进行简单对比，这是因为 A. 平均数不一致 B. 离散程度不一致 13. 如果单项式分配数列的各个标志值都增加一倍， A. 增加一倍 B. 减少一半 C. 不变 D. 不能预期其变化 而频数均减少一半， 那么中位数 （ A ） a,计算结果与原标准差相较（ 问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤， 以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。 1、两组数据中的每个变量值减去同一常数后做两个样本均数差异的t检验（） *c ? A.t值变小 ? B.t值变大 ? C.t值不变 ? D.t值变小或变大 2、作单组样本均数与一个已知的总体均数比较的t检验时，正确的理解是（） *c ? A.A.统计量t越大，说明两总体均数差别越大 ? B.B.统计量t越大，说明两总体均数差别越小 ? C.C.统计量t越大，越有理由认为两总体均数不相等 ? D.D.P值就是αa 3、随机区组设计的方差分析用于（） * ? A.多个样本均数间的两两比较 ? B.比较各个区组间的样本均数有无差别 ? C.比较各个区组间的总体均数有无差别 ? D.比较各个处理组间的样本均数有无差别 4、各组数据方差不齐时，可以做（） *D ? A.近似检验 ? B.秩和检验 ? C.数据转换 ? D.ABC均可 5、第I类错误的概念是（） *D ? A.H0是不对的，统计检验结果未拒绝H0 ? B.H0是对的，统计检验的结果未拒绝H0 ? C.H0是不对的，统计检验结果拒绝H0 ? 6、下列哪种说法是错误的（） *B ? A.计算相对数尤其是率时应有足够数量的观察单位数或观察次数 ? B.分析大样本数据时可以构成代替率 ? C.应分别将分子和分母合计求合计率或平均率 ? D.相对数的比较应注意其可比性 7、配对计量资料进行假设检验时（） *Dd ? A.仅能用配对t检验 ? B.仅能用成组t检验 ? C.仅能用随机区组设计的方差分析 ? D.用配比t检验和随机区组设计的方差分析均可 8、方差分析的前提条件是（） *A ? A.计量资料非参数统计的 ? B.正态性 ? C.随机性 ? D.方差齐性 9、设配对设计资料的变量为X1与X2，则配对设计的符号的秩检验（） *B ? A.把X1与X2的差数军队之从小到大编秩，排好后秩次保持原差数的正负号 ? B.把X1与X2的差数绝对值从小到大编秩，秩次不保存正负号 ? C.把X1与X2综合按绝对值从小到大编秩 ? D.把X1与X2的差数从小到大编秩 10、对于配对t检验和成组t检验，下列哪一种说法是错误的（） *B ? A.对于配对设计资料应作配对t检验，如果作成组t检验，不但不合理，而且平均起来统计效率降低 ? B.成组设计的资料用配对t检验，不但合理，而且平均起来可以提高统计效率 ? C.成组设计的资料，无法用配对t配对t检验 ? 正确答案错误答案 1.从同一总体抽样,则样本标准差（） A随着样本含量增大而增大 B样本含量增大而标准差不变 C随着样本含量减少而减少 D随着样本含量增大而减小 2.用图表示某地区近30年三种疾病的发病率，在各年度的动态发展速度情况,宜绘制（） A普通线性图 B.直方图 C.百分条图 D.半对数线图。 3.均数与标准误的关系（） A.均数越大,标准误越大 B.均数越大,标准误越小 C标准误越小，用均数推测总体均数的可靠性越大。 E标准误越大，用均数推测总体均数的可靠性越大。 4.多重线性回归分析中，度量一组自变量与应变量线性相关程度的统计量是() A.负相关系数 B.决定系数 C.偏相关系数 D.偏回归系数 5.变异系数cv的数值() A.一定大于1 B.一定小于1 C.可以大于1，也可以小于1 D.一定小于标准差。 6.在样本量为n，自变量个数为3的线性回归方程的假设检验中，回归变异和剩余变异的 自由度分别为（） A. 3和n-3 B. 3和n-4 C. 2和n-2 D. 2和n-3 7.比较某地区解放以来三种病的发病率在各个年度的发展速度,应该绘制（） A.半对数线图 B.圆图 C.直方图 D.普通线图 8.在同一总体中随机抽取多个样本，用样本均数估计总体均数95%的可信区间，则估计精 密度高的是（） A.均数小的样本 B.标准差小的样本 C.标准误大的样本 D.标准误小的样本 9.均数的标准误反映了（） A.个体的变异程度 B.集中趋势的位置 C.指标的分布规律 D.样本均数与总体均数的差异 10.由样本均数估计总体均数可靠性大小的指标是（） A.标准差 B.标准误 C.方差 D.变异系数 11.表示血清抗体滴度资料平均水平最常用的指标是（） 统计分析方法适用条件 统计学方法一直以来都是我们专业的必修课，也是我们的基本功，可是现在滥用方法 的人很多，现在总结一些前人的资料供大家参考学习！ 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验, 如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检 验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni 法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－ Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检 验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni 法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： 第四章 统计综合指标 一、单选题 1、某企业某种产品计划规定单位成本降低5%,实际降低了7%,则实际生产成本为计划完成度得( A ) A. 97、9% B. 140% C. 10 2、2% D. 2% 2、某月份甲工厂得工人出勤率属于( A) A. 结构相对数 B. 强度相对数 C. 比例相对数 D. 计划完成相对数 3、按全国人口平均得粮食产量就是( B ) A. 平均指标 B. 强度相对指标 C. 比较相对指标 D. 结构相对指标 5、若某总体次数分布呈轻微左偏分布,则有( B )成立。 A 、 x > e M >o M B 、 x 9、已知某市场某种蔬菜早市、午市、晚市得每公斤价格,在早市、午市、晚市得销售额基本相同得情况下,计算平均价格可采取得平均数形式就是( C ) A.简单算术平均数 B.加权算术平均数 C.简单调与平均数 D.加权调与平均数 10、若各个标志值都扩大2倍,而频数都减少为原来得1/3,则平均数( A ) A.扩大2倍 B.减少到1/3 C.不变 D.不能预期平均值得变化 11、假定各个标志值都减去20个单位,那么平均值就会( A ) A.减少20 B.减少到1/20 C.不变 D.不能预期平均值得变化 12、如果单项式分配数列得各个标志值与它们得频数都缩小到原来得1/2,那么众数( A ) A.缩小到原来得1/2 B.缩小到原来得1/4 C.不变 D.不能预期其变化 13、如果单项式分配数列得各个标志值都增加一倍,而频数均减少一半,那么中位数( A ) A.增加一倍 B.减少一半 C.不变 D.不能预期其变化 14、如果变量值中有一项为零,则不能计算( B ) A.算术平均数 B.调与平均数与几何平均数 C.众数 D.中位数 15、计算标准差时,如果从每个变量值中都减去任意数a,计算结果与原标准差相较( C ) A.变大 B.变小 C.不变 D.可能变大也可能变小 16、假如把分配数列得频数换成频率,则标准差( C ) A.减少 B.增加 C.不变 D.无法确定 19、不同总体间得标准差不能进行简单对比,这就是因为( D ) A.平均数不一致 B.离散程度不一致 1.1多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候, 用到这类方法, 具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归; 其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归, 比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候,一定要注意两件事: (1 回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决 (2 回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决 检验是很多学生在建模中不注意的地方, 好的检验结果可以体现出你模型的优劣, 是完整论文的体现, 所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2选取适当的回归方程; (3拟合回归参数; (4回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5进行后继研究(如:预测等 这种模型的的特点是直观,容易理解。 这体现在:动态聚类图可以很直观地体现出来! 当然,这只是直观的一个方面! 2、分类 聚类有两种类型: (1 Q 型聚类:即对样本聚类; (2 R 型聚类:即对变量聚类; 聚类方法: (1 最短距离法 (2 最长距离法 (3 中间距离法 (4 重心法 (5 类平均法 (6 可变类平均法 (7 可变法 (8 利差平均和法 在具体做题中,适当选取方法; 3、注意事项 在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理。还需要注意的是:如果总体样本的显著性差异不是特别大的时候,使用的时候也要注意! 4、方法步骤 (1首先把每个样本自成一类; 2选取适当的衡量标准,得到衡量矩阵,比如说:距离矩阵或相似性矩阵,找到矩阵中最小的元素,将该元素对应的两个类归为一类, (4重复第 2步,直到只剩下一个类; (4重复第 2步,直到只剩下一个类; 补充:聚类分析是一种无监督的分类,下面将介绍有监督的“分类” 。 我简单说明下,无监督学习和有监督学习是什么 无监督学习:发现的知识是未知的 而有监督学习:发现的知识是已知的 有监督学习是对一个已知模型做优化,而无监督学习是从数据中挖掘模型 他们在分类中应用比较广泛 (非数值分类 如果是数值分类就是预测了,这点要注意 1.3数据分类 1、方法概述1统计学的基本方法包括有(
统计学综合指标
统计学综合指标
问卷调查的常用统计分析方法
住院医师培训课程-常用医学科研中的统计学方法1
常用医学科研中的统计学方法(1)
统计分析方法适用条件
统计学综合指标
数学建模中统计学常用方法.
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