统计补充课件

2.统计的历史
• 统计最早运用者之一是“政治算术学派” 创造人威廉.配第和约翰.格朗特，首先在其 著作中使用统计数字和图表等方法来分析 研究社会、经济和人口现象。
3.统计学
• 统计学已经发展成为具有多个分支学科的 大家族。统计学是收集、整理、分析统计 数据的方法科学，其目的是探索数据的内 在规律性，以达到对客观事物的科学认识。 • 统计数据的收集：基础 • 统计数据的整理：加工处理，使统计数据 系统化、条理化 • 统计数据的分析：核心内容，通过统计描 述、统计推断探索数据内在规律性
一、统计与统计学的含义
• • • • 统计 统计的历史 统计学 统计学在我国的发展情况
1.统计
• 统计作为一种社会实践活动已经有很悠久 的历史。在外语中，“统计”一词与“国 家”一词来源于同一词源，现在统计已经 被赋予多种含义，包括： • （1）统计工作（搜集）（2）统计数据 （结果）（3）统计学（方法、技术）
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红 楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀， 吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析 （原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用 的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以 聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同， 出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而 是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一 人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个 论证在红学界轰动很大。
• 年末全国就业人员76420万人，其中城镇就 业人员35914万人。全年城镇新增就业 1221万人。年末城镇登记失业率为4.1%， 与上年末持平。全年农民工[4]总量为25278 万人，比上年增长4.4%。其中，外出农民 工15863万人，增长3.4%；本地农民工 9415万人，增长5.9%。 • 年末国家外汇储备31811亿美元，比上年 末增加3338亿美元。年末人民币汇率为1美 元兑6.3009元人民币，比上年末升值5.1%。

3. 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
1 -7
经济、管理类 基础课程
统计学
统计学的应用领域
经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
1 -8
经济、管理类 基础课程
统计学
应用统计的领域
actuarial work (精算)
agriculture (农业)
animal science (动物学)
anthropology (人类学)
Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
（不列颠百科全书）
1 -6
经济、管理类 基础课程
统计学
统计数据的内在规律
（一些例子）
1. 正常条件下新生婴儿的性别比为107：100
2. 投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频 率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率 各为1/6
统计学
统计学的性质
1. 数量性
▪ 有大量数据出现的地方，都要用到统计学
2 .方法论学科
3 . 规律性
▪ 统计学所研究的是总体的数量特征及其分布的规
律性
1 - 16
经济、管理类 基础课程
统计学
统计的作用
一. 为党和国家各级领导机构决策服务 二. 为企业单位和社会事业单位管理服务 三. 为广大人民了解社会服务 四. 为科研机构和人员进行理论研究服务 五. 为各国人民相互了解和发展国际交流
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类 基础课程
统计学
统计指标体系
由若干个相互联

介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型，如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。

实时分析
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述

显著性水平与临界值
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。

假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）

秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。

评估样本数据与研究假设的一致性。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出，建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据，发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一：商品销售分析
利用统计方法分析销售数据，识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二：学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法，积累数据分 析技能，将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录：统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件， 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件，适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言，广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理（第二版），赵云主编 2. 统计学方法与应用，袁晓安主编 3. 统计学基础，周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读，请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩，帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三：家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况，制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长，统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件，带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性，统计的应用领域以及统计的基本概念。

假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。

统计在政府决策中的应用
政府决策需要数据支持
统计数据为政府决策提供 客观依据
统计在政策制定和评估中 的作用
统计在公共服务领域的应 用
感谢观看
汇报人：XXX
统计在人力资源管理中的应用：通过员工绩 效、培训和招聘等方面的数据统计，企业可 以更好地了解员工需求和表现，从而制定更 加合理的人力资源管理策略。
添加 标题
添加 标题
统计在市场营销中的应用：通过市场调查和 数据分析，企业可以了解市场需求、消费者 行为和竞争状况等信息，从而制定更加精准 的市场营销策略。
社会科学统 计：用于社 会学、心理 学、经济学 等领域的研 究，如社会 调查、民意 测验等
自然科学技 术统计：用 于自然科学 领域的研究， 如物理学、 化学、生物 学等
03
统计数据的收集
统计数据的来源
统计报表：定期收集数据，包括定期普查、调查表等 数据库：已有的数据存储在数据库中，可以通过查询获取 互联网：通过搜索引擎、社交媒体等途径获取数据 其他来源：包括公开出版物、研究报告等
统计数据的整理方法
分类整理：按照不同的分类标准对数据进 行整理，如按照性质、来源、表现形态等 进行分类。
汇总整理：将分类后的数据进行汇总，计 算出各类数据的总数、平均数、众数等统 计指标。
图表整理：将数据以图表的形式进行整理， 如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观 地展示数据。
数据分析：对整理后的数据进行进一步 的分析，如相关性分析、回归分析、聚 类分析等，以发现数据中的规律和趋势。
据。
统计在债券投资 中的应用：通过 统计方法评估债 券信用风险、利 率风险和市场风 险，为投资者提 供债券投资策略。
统计在基金投资 中的应用：通过 统计手段分析基 金业绩、基金经 理和市场趋势， 为投资者选择合 适的基金产品提