《统计方法与应用》PPT课件

药物筛选
利用数据统计分析对大量化合物进行筛选，找出 具有潜在药物活性的候选药物。
药物疗效评估
通过分析临床试验数据，评估药物的疗效和安全 性，加速新药的上市进程。
THANKS
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方差分析
通过比较不同组数据的均值差异，判断这些差异是否显著。
方差分析是一种统计学方法，用于比较不同组数据的均值差异，并判断这些差异 是否具有显著性。这种方法常用于实验设计、质量控制、市场调研等领域，例如 比较不同产品在不同市场上的销售表现、分析不同因素对产品质量的影响等。
主成分分析
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标。
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 引言 • 数据统计分析基础 • 常用数据统计分析方法 • 数据统计分析在实践中的应用
01
引言
数据统计分析的意义
揭示数据内在规律和 特征
提高数据处理和分析 效率
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
方差分析
在总体参数未知的情况下，通过样本数据 对某一假设进行检验，常用的方法有t检验 、卡方检验等。
比较不同组数据的差异，以确定各因素对 总体变异的影响程度。
统计决策理论
统计决策理论
根据不同的决策问题，选择合 适的统计方法进行数据处理和 分析，以得出最优的决策方案
。
贝叶斯决策理论
基于贝叶斯定理，通过先验概 率和似然函数计算后验概率， 从而做出最优的决策。
04
金融
风险评估、投资决策、市场预 测等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学调查等
市场营销

详细描述
收集用户在电商网站上的浏览记录、搜索关 键词、购买历史等数据，利用统计分析方法 分析用户行为特征，识别用户群体和细分市 场，为产品推荐、营销活动和广告投放提供 数据支持。
股票价格预测分析
总结词
通过分析历史股票价格数据和其他相关经济指标，预测未来股票价格走势，为投资决策 提供依据。
详细描述
收集历史股票价格数据和其他经济指标，如宏观经济指标、行业动态、公司财务数据等 ，利用统计分析方法分析数据之间的关联和规律，建立预测模型，预测未来股票价格走
VS
Tableau提供了丰富的图表类型和可 视化选项，用户可以快速探索和分析 大量数据。Tableau还支持实时数据 连接，可以与其他软件集成，提高数 据处理效率。
SPSS在数据统计分析中的应用
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences ）是一款专门为社会科学领域提供统计分析服务的软 件。
主成分分析
总结词：无
详细描述：主成分分析是一种降维方法，通过找到数据集中的主要成分，将高维数据转换为低维数据 ，同时保留数据中的主要信息。
时间序列分析
01
总结词：无
02
详细描述：时间序列分析是一种 统计方法，用于分析和预测随时 间变化的数据。它广泛应用于金 融、经济、气象等领域。
关联规则挖掘
总结词：无
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-25
CONTENTS
• 引言 • 数据统计分析基础 • 数据分析方法 • 数据统计分析工具 • 数据统计分析应用实例
01
引言
数据统计的重要性
数据驱动决策
通过数据统计和分析，企 业可以基于事实和数据进 行决策，提高决策的科学

时间
1月底
3月底
8月底
12月底
固定资产原值（万元） 230
238
229
240
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列 （二）相对指标时间数列 （三）平均指标时间数列
相对指标和平均指标时间数列的形成—都需要分子和分母
时期数列 时期数列
时点数列 时点数列
例如
月份
生产工人劳动生产率
一、发 展 水 平 二、平均发展水平 三、增长量 四、平均增长量
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列
一、发 展 水 平
发展水平就是动态数列中的每一项具体指标数值。 其数值可以表现为绝对数、相对数或平均数。 用符号表示为：
a0，a1，a2，a3，a4，…an-1，an
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列
第一节 时间数列的意义和种类
一、时间数列的意义 二、时间数列的种类 三、编制时间数列的原则
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列
第一节 时间数列的意义和种类
一、时间数列的意义
2.分子和分母都为时点数列时，(有16个公式) 常用的有：
c
a
a1 2
a2
a3
an1
an 2
b
b1 2
b2
b3
bn1
bn 2
Fundamentals of Statistics
统计学基础
(二第八)章由时相间数对列指标或平均指标动态数列计算序时 平均数

t-moment correlation)
使用目的：了解兩個變數之間關係密 切的程度。 使用時機：適用於兩個連續變數。 例子：同一組人其智力和學業成績之 間的相關。
13
（二）獨立樣本t 考驗
使用目的：兩個平均數的差異考驗。 使用目的 使用時機：用在兩個互為獨立的母群的差 使用時機 異比較。 例子：比較男、女選手學習動機得分的差 例子 異。
21
（十）杜凱法事後比較
使用目的：確認那兩組之間有差異存在。 使用目的 使用時機：當各組人數相等，而且變異數 使用時機 分析達到顯著水準時(當計算的F值<.05時)， 進一步確認何組之間有差異存在。 例子：啟發式教學法、演講式教學法及欣 例子 賞式教學法在人數相同的實驗組所產生的 教學效果其差異若達顯著時，需進一步比 較何組之間有差異存在。
（四）獨立樣本單因子變異數分析 使用目的：比較三個(含)以上的平均 使用目的 數的差異。 使用時機：用在三個(含)互為獨立的 使用時機 母群的差異比較。 例子：比較循環訓練法、間歇訓練法 例子 及重量訓練在肌耐力效果上的差異。
16
（五）重複量數單因子變異數分析
使用目的：比較同一個群體三個(含) 使用目的 以上的平均數的差異。 使用時機：同一個群體，每個受試者 使用時機 都有三次(含)以上的得分。 例子：比較某個實驗組在紅光、綠光 例子 及黃光反應時間的差異(每個受試者都 必須做紅光、綠光及黃光的反應時間)。
5
二、統計方法的選用
描述性統計：將測 驗所得的原始分數 加以分類，描述和 劃記等方法，將一 群資料加以整理， 摘要和濃縮，俾便 容易了解其中所含 的意義和其中所傳 遞的訊息性質之方 法。 推論性統計：依據 得自樣本的資料以 推測母群體的性質 並陳述可能發生的 誤差之統計方法。

_
x
1 n
n i 1
xi
：样本的算术平均值；
n ：样本大小。
二、样本中位数
把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3….X n，按大小顺序重新排列，排在正 中间的那个数就叫作中位数，用符号 来表示。
当 n 为奇数时，正中间的数只有一个； 当 n 为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为正中两个数的 算术平均值。
第四节 总体与样本
数据、样本和总体的关系
目的
总体
无
对工序进行分析 限
工序
控制
总 体
样本
一批 半成品
样本
判断
对一批产品质量进 有
一批
行判断，确定是否
限 总
产品
样本
合格
体
判断
数据
数据
数据
第五节 随即抽样方法
一、简单随机抽样法 二、系统抽样法 三、分层抽样法 四、整群抽样法
一、简单随机抽样法
——又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。 优点：抽样误差小 缺点：抽样手续比较繁杂。
统计方法基础知识PPT课 件
第一节 统计方法及其用途
一、什么是统计方法 二、统计方法的性质 三、统计方法的用途
பைடு நூலகம்
一、什么是统计方法
统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反 映的问题作出一定结论的方法。
描述性统计方法： ——是对统计数据进行整理和描述的方法； ——常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数 据更加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方 图等。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。

V2
i 1
S 4 (n 1)
V2 3
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V2 3
V2 3
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§2.1 统计数据的整理与描述
• 5. 累积频数分布 • 在社会经济调查中，经常得到的数据是频
数。例如家庭月收入按等级划分时，我们 就会得到每个等级的家庭数，常常将这些 数据列在表中或画成直方图。 • 读者可依收入等级从低到高画出累积频数 的直方图。
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§2.3 多元分布的基本概念
下面我们简要介绍多变量统计分析中涉及的一些 基本概念。
一、随机变量
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§2.3 多元分布的基本概念
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§2.2 几种重要的概率分布
• 用矩阵秩的概念也可以解释自由度。自由度是对 随机变量的二次型（可称为二次统计量）而言的， 自由度就是二次型矩阵的秩。
• 在回归分析中，回归方程的显著性检验用到残差 平方和。确定残差平方和的自由度，一般方法是， 数据的个数n减去必须估计出的参数的个数就是自
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§2.3 多元分布的基本概念
3.随机向量X和Y的协差阵
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统计学在生物学和医学领域的 应用包括临床试验设计、生物
信息学数据分析等。
02 统计学的基本概念
总体与样本
总体
研究对象的全体，通常由 所研究对象的个体组成， 如某地区全部人口。
样本
从总体中随机抽取的一部 分个体，用于推断总体的 性质。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
变量与数据
变量
变化趋势等。
多元统计分析
定义与目的
多元统计分析是研究多个变量之间相互关 系及其内在规律的一种统计方法，目的在 于揭示多个变量之间的内在联系和差异。
主成分分析
主成分分析是一种降维技术，通过将多个变 量转化为少数几个综合变量（即主成分）， 以揭示原始变量之间的内在联系和主要特征 。
聚类分析
聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇 的过程，使得同一个簇中的对象之间具有较 高的相似度，而不同簇中的对象之间差异较 大。
本章小结
统计分析基本概念
介绍了统计分析的定义、目的、分类及基本 步骤等。
统计分析软件简介
介绍了常用的统计分析软件及其特点，如 SPSS、Excel、SAS等。
数据类型与数据收集
阐述了定量数据与定性数据的区别，以及数 据收集的主要方法。
统计分析在各个领域的应用
概述了统计分析在社会科学、生物医学、经 济管理等领域的应用。
药物疗效评价
通过对比分析药物治疗前后的数据，评估药物的疗效和安全性。
社会学领域的应用
人口普查与社会调查
利用统计学方法进行人口普查和社会调查，收集和分析人口、家庭、 教育、就业等方面的数据。定量分析，如贫富差距、犯罪率、环 境污染等。
政策效果评估
通过对比分析政策实施前后的数据，评估政策的效果和影响力。

1.一个因变量与两个及两个以上自变量之间的回归
2.描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ， x2 ，…， xp 和误差项 的方程称为多元线性回归模型
3.涉及 p 个自变量的多元线性回归模型可表示为
y 0 1 x 1 i2 x 2 ip x p i i
▪ b0 ，b1，b2 ，，bp是参数 ▪ 是被称为误差项的随机变量 ▪ y 是x1,，x2 ， ，xp 的线性函数加上误差项 ▪ 说明了包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系所
Statistics
第五部分 统计分析-1
------统计分析方法应用
Statistics
统计分析方法的类型
描述性统计分析 推断性统计分析
大量观察法 统计分组法 综合指标法 归纳推断法 统计模型法
常规统计分析方法 多元统计分析方法 其他统计分析方法
…… ……
分组分析 比较分析 因素分析 因子分析 判别分析 相关回归分析 方差分析 假设检验 ……
Statistics
内容安排
➢ 一 描述性统计分析
----综合指标分析
----统计分组
---分布特征描述
➢
---统计表 统计图
➢ 二 相关回归分析
➢ 三 动态分析方法
➢ 四 其他分析方法（多元统计分析、综合评价……）
Statistics
一、 描述性统计分析
Statistics
（一）综合指标分析
2001年 1020 220 220
2002年 912 -108 112
2003年 1100 188 300
2004年 1300 200 500
2005年 1450 150 650
环比发展速度% —— 127.50 89.41 120.61 118.18 111.54

常用抽样方法
1. 简单随机抽样 2. 类型抽样 3. 整群抽样 4. 等距抽样 5. 阶段抽样
24
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• 简单随机样本样本必须具有的性质
代表性——即样本( X1, X 2, , X n )的每个分量 X i 与总体 X 具有相同的概率分布。
独立性——即每次抽样的结果既不影响其余各次抽样的结果，也不受其它各次抽 样结果的影响。
数学期望又可以称为期望值(Expected Value)， 均值(Mean)
15
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• 方差的引入
设有两个楼盘，其各户型总价取值规律如下：
总价 （万元）
40
50
60
占比 1/4 1/2 1/4
总价 （万元） 20 30 50 70 80
占比 1/8 1/8 1/2 1/8 1/8
E( X1 )=50 E( X2 )=50
7
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• 随机变量的数学特征
分布：分布是形容数据的一类集体形态的特征，分布列或分布函数代表了 数据出现在不同位置拥有的不同概率。
离散型随机变量的分布列：表现出每一个随机变量取值及出现的概率
例： 某楼盘当期开盘的户型总价分布列
价格 占比
A1（70万） A2（88万） A3（108万）
25%
31
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显著性水平
22
2
Z 2
置信度 1
0
置信度
置信度,也叫置信水平。它是指特定个 体对待特定命题真实性相信的程度.也 就是概率是对个人信念合理性的量度. 概率的置信度解释表明,事件本身并没 有什么概率,事件之所以指派有概率只 是指派概率的人头脑中所具有的信念 证据。置信水平是指总体参数值落在 样本统计值某一区内的概率；而置信 区间是指在某一置信水平下，样本统 计值与总体参数值间误差范围。置信 区间越大，置信水平越高。

数据统计分析方法
02
描述性统计分析
描述数据的集中趋势
描述数据的分布形态
使用平均数、中位数和众数等统计量 来描述数据的中心趋势。
通过直方图、箱线图等图形来描述数 据的分布形态。
描述数据的离散程度
使用方差和标准差等统计量来描述数 据的离散程度。
推理性统计分析
01
02
03
参数估计
使用点估计和区间估计等 方法来估计总体参数的取 值范围。
SPSS在数据统计分析中的应用
统计分析
SPSS提供了多种统计分析方法， 如描述性统计、推论性统计、非 参数检验等，可以满足用户对不
同类型数据的需求。
数据管理
SPSS的数据管理功能强大，支持 多种数据导入导出格式，方便用
户对数据进行整理和清洗。
结果输出
SPSS的结果输出方式多样，可以 生成详细的统计分析报告，也可 以将结果导出到其他软件中进行
加密和安全存储
采用加密技术对数据进行加密， 并将数据存储在安全可靠的环境 中，防止未经授权的访问和篡改 。
数据来源的合法性和公正性
合法获取数据
确保数据的获取和使用符合相关法律 法规的要求，不得侵犯他人的合法权 益。
公正使用数据
在数据分析过程中，应避免歧视和偏 见，确保数据的公正使用，不损害任 何特定群体的利益。
数据整理
01
对收集到的数据进行整理和分类，为后续分析做准备。
数据分析
02
运用统计分析方法，如因子分析、聚类分析等，深入了解客户
的需求和期望。
结果应用
03
根据分析结果，改进产品或服务质量、提升客户体验和忠诚度
。
数据统计分析的伦
05

意义
通过数据统计分析，可以更加客 观、准确地认识和理解研究对象 ，为决策制定、学术研究、商业 分析等领域提供有力支持。
数据统计分析的常用方法
பைடு நூலகம்
描述性统计
对数据进行整理、概括 和可视化，以描述数据 的基本特征和分布规律
。
推论性统计
通过样本数据推断总体 特征，包括参数估计和
假设检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关 系，如回归分析、聚类 分析、主成分分析等。
利用数据可视化技术跟踪和分析疫情 传播、医疗资源分配等情况，为政府 决策提供科学依据。
大数据分析与挖掘
05
大数据分析的基本概念
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
离散程度度量
计算数据的方差、标准差和极差 等，以描述数据的离散程度。
分布形态度量
通过偏态系数和峰态系数等，描 述数据分布的形态特点。
推论性统计分析
03
假设检验的基本原理
原假设与备择假设
阐述假设检验中原假设与备择 假设的概念及其设立原则。
检验统计量与拒绝域
介绍检验统计量的选择及拒绝 域的确定方法。
时间序列分析
研究时间序列数据的特 征和趋势，如移动平均
、指数平滑等方法。
数据统计分析的应用领域
01
02
03
04
商业分析
通过数据分析揭示市场趋势、 消费者行为和企业运营规律，
为商业决策提供支持。
学术研究
运用统计分析方法对研究数据 进行处理和分析，验证假设并

2019/1/30
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4
收集分类数据的目的是为了分析在各个类中数据 的分布。例如，我们为了估计消费者中喜欢三种 牙膏中每一种的比例，则统计购买这三种品牌牙 膏的顾客购买每一种的人数。在这里仅仅是根据 牙膏的种类来分类，我们称之为一维分类或一向 分类。而顾客的投资倾向与职业的关系中，分类 是按投资倾向和职业两个方向进行分类，我们称 之为二向分类或列联表。在本节，我们先分析一 向分类。下面通过例子来介绍一向分类数据的分 析。
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6
多项分布是二项分布的推广，可以看成是多项试 验得到的分布。多项试验有如下一些性质： 1．多项试验由n个相同的试验所组成。 2．每个试验的结果落在k组的某一组中。
4.试验是独立的。
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第 3章
2 定性数据的 检验
2 §3.1 多项分布与 检验
§3.2 列联表分析 §3.3 一致性检验 §3.4 拟合优度检验
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第 3章
2 定性数据的 检验
• 随着市场经济在中国的深入发展，信息调 查产业日益火暴。在市场调查及社会、经 济和管理等领域的热点问题研究中，经常 会碰到不可计量的定性指标变量。如顾客 对某种商品的包装喜好、观众对电视节目 的喜好、产品的合格与不合格等，这些变 量因受多方面影响而呈现出多样性。
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矩阵的分块

设A=(aij)：p×q,将它分成四块，表示成 A11 A12 A A A 22 21
其中A11：k×l，A12：k×(q−l)，A21：(p−k)×l， A22：(p−k)×(q−l)。 若A和B有相同的分块，则 A11 B11 A12 B12 A B A B A B 21 22 22 21


若将矩阵A的行与列互换，则得到的矩阵称为A的转 置，记作A′，即
a11 a 12 A a1q

a21 a22 a2q
a p1 ap2 a pq
若方阵A满足A′=A，则称A为对称矩阵。显然， aij=aji。
§2.2 矩阵的运算
若A=(aij)：p×q，B=(bij)：p×q,则A与B的和定义为 A+B=(aij+bij)：p×q 若c为一常数，则它与A的积定义为 cA=(caij)：p×q 若A=(aij)：p×q，B=(bij)：q×r,则A与B的积定义为

逆矩阵的基本性质



(1)AA−1=A−1A=I。 (2)(A′)−1=(A−1)′。 (3)若A和C均为p阶非退化方阵，则 (AC)−1=C−1A−1 (4)|A−1|=|A|−1。 (5)若A是正交矩阵，则A−1=A′。 (6)若A=diag(a11,a22,⋯,app)非退化(即aii≠0，i=1,2,⋯,p)，则 1 1 1 A1 diag a11 , a22 , , a pp (7)若A和B为非退化方阵，则 1 A 0 A1 0 0 B 1 0 B
特征值和特征向量的基本性质