统计学讲义课件全创新

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。
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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。

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Watch out：骗人的统计
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作为一名学生，你是否处于危险职业？
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“GDP高增长的背后”
中国内地、台湾，以及韩国、美国和日本5个地区或国家 1994年到2000年营业盈余的复合增长率分别为：9.8％、 9.5％、7.7％、5.2％和-1.4％，比较这些数值发现：中国 内地具有最快的增长率
错误扣1分
考勤： 缺课1次扣3分
期末考试： 70分 …. 总成绩： 100分
社会
•提前总结有关概率论与数理统计知识 •上课期间勤于思考 •课后实践最为重要 •多看一些参考书籍或文献 •具有自己的判断力 •讲义只是帮助理解问题的工具，但不是全部
….
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有关规则
社会
课堂要求：尊重他人，不打扰其他学生听讲 考试方式：闭卷 平时成绩：
作业： 30分=5*6 课堂提问： 主动回答正确加1分，被动回答
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有趣的统计
女性眨眼的次数几乎是男性的2倍；
中国说英语的人比美国的多
右撇子的壽命比左撇子平均長九年
如果連續放屁 6 年 9 個月, 釋放出氣體的能 量相當於一顆原子彈；
小孩在春天長得比較快
你至少和其他900万人一起过生日
你赞同以上观点吗？
想你所想， 言你所思
27
医学
学好这门课程的事项
而后40回是否为高鹗写的呢?论证结果推翻了后40回 是高鹗一个人所写。这个论证在红学界轰动很大，他 们用多元统计分析方法支持了红学界，使红学界； 在抽象的意义下，一切科学都是数学； 在理性的基础上，所有的判断都是统计
学。 ——C.R.Rao（美）
15
如果作者有自己的打算和想法，那么这两组指标将起到完 全相反的作用：第一组指标能振奋人心，而第二组指标却 让人情绪低落。

这些分组区间的界限(上限)必须按升序排列。 6．在“输出区域
”中输入想让输出表显示其范围的左上角单元引用(必须是空的单
元)，注意防止表格与图表以及原始数据的覆盖和重叠。本例取
$D$1。勾选“图表输出（C）”复选框，单击确定。输出如下
图表 。
直方图
分组上限
频率
频率
59
3
20
69
4
15
79
18
10
频率
89
······
· ·····
（总体单位按某一标志排序）
排序依据的标志：（1）无关标志；（2）有关标志
4·整群抽样（cluster sampling）
•方法： 将总体全部单位分为许多个“群”，然后随 机抽取若干“群”，对被抽中的各“群”内的所有单位 登记调查。 例：
优点：组织工作简便，费用节约。
局限性：调查单位过于集中在少数样本群中，限 制样本在总体分布的均匀性。
的倍数。2．输入原始数据。在B1单元中输入标志名称，在B2单
元中输入“59”(说明在小于和等于“59分”的变量数计在第一组
的频数内，等于“60分”的变量数将计到下一组的频数内)，作
为第一组的分组上限，在B3单元中输入“69”作为第二项数据，
依此输入。3．从工具菜单中下拉，选择数据分析→直方图→点
击确定按钮。 4．在直方图分析选项框的“输入区域（I）”中
优点： 精心周密设计、高度统一、规范。 回收率高，内容相对稳定，便于资料积 累、对比。 层层上报、逐级汇总，可以满足各部门 需要。
普查
特点：工作量大，时间性强，需要大量人力和财力。 任务：搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料，为政府制定规划、方针政策提供依据。

配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学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 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。

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）

图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。

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。

非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
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组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果，提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念，根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法，阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误，阐述样
本容量对假设检验的影响。
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04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
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SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数，介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型
（如正态分布、指数分布）随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29

• 初步核算，全年国内生产总值471564亿元， 比上年增长9.2%。其中，第一产业增加值 47712亿元，增长4.5%；第二产业增加值 220592亿元，增长10.6%；第三产业增加 值203260亿元，增长8.9%。第一产业增加 值占国内生产总值的比重为10.1%，第二产 业增加值比重为46.8%，第三产业增加值比 重为43.1%。
概率论
样本数据 统计数据 总体数据 描述统计学 推断统计学
总体内在的 数量规律性
一、描述统计学和推断统计学
描述统计和推断统计是统计方法的两个 组成部分。描述统计是整个统计的基础， 推断统计是现代统计学的主要内容，已经 成为统计学的核心内容。
二、理论统计学和应用统计学
• 1.理论统计学（Theoretical Statistics）指 统计学的数学原理，它主要研究统计学的 一般理论和统计方法的数学理论。它是统 计方法的理论基础。 • 2.应用统计学（Applied Statistics）研究如 何应用统计方法去解决实际问题。 如：生物统计学、卫生统计学、人口统 计学、农业统计学、管理统计学、社会统 计学
一、描述统计学和推断统计学
• 1.描述统计学（Descriptive Statistics）研究如何取 得反映客观现象的数据，并通过图表形式，对所收 集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概 括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。 （数据的收集、加工处理、显示以及数据分布特征 的概括与分析） • 2.推断统计学（Inferential Statistics）研究如何根据 样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样 本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量 特征作出以概率形式表述的推断。（举例说明，全 校某次英语四级考试的通过率，通过抽样调查100人） （抽样估计、假设检验、回归分析）

次數 0 2 3 6 8 5 3 2 1
累積次數 0 2 5 11 19 24 27 29 30
根據這張次數分配表，就可以得到圖(1)的直方圖。 ── 直方圖的目的是什麼？ ── 直方圖可能有那些基本模式？ ── 每一種基本模式透露了那些重要的訊息？ ── 如何運用直方圖來改善品質？
四. 不吻合常態分配的基本模式？
下組界 below 59.50 60.50 61.50 62.50 63.50 64.50 65.50 66.50 67.50 σ=1.72906
上組界 59.50 60.50 61.50 62.50 63.50 64.50 65.50 66.50 67.50
組中值
60.00 61.00 62.00 63.00 64.00 65.00 66.00 67.00
你所計算的 與σ，如何才能讓沒學過統計的人一目瞭然呢?
三. 直方圖(Frequency Histogram)
• 傳統做直方圖之前要先斟酌: • (1) 樣本數，然后依據樣本數來決定 • (2) 分組數，然后再決定 • (3) 每組之組距組界，而后根據上述(1)(2)(3)來設計 • (4) 次數分配表，最后再依據次數分配表來繪制(5)直方圖
4.3偏向一邊洞燭機先
圖4：右偏型直方圖
『這一類的直方圖既與管理疏失所造成的數據混雜無關(詳見4.1)， 又與技術原因造成的離島問題無涉(詳見4.2)。它反而可說是一種 難以避免的自然現象，統計學家特別將它稱為偏態型直方圖，換 言之它就是會慢慢偏向一邊，請各位想想看，在我們生活週遭， 有那些類似的現象？』 汽車老了就會愈來愈耗油
如果我們有一組數據如下：
63 60 64 62 63 64 63 62 66 64 60 62 61 65 62 63 66 63 67 64 63 62 65 63 65 61 62 64 63 61