统计学基础ppt课件

定比数据
定距测定的量可以进行加或减的运算，但 却不能进行乘或除的运算。
也称比率数据，是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算，而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民
货币收入和支出、银行存款余额等。
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统计数据四个层次的概括
测定层次 特征
运算功能 举例
1. 定类测定 分类
计数
产业分类
2. 定序测定 分类；排序 计数；排序 企业等级
3. 定距测定 分类；排序； 计数；排序；温度
有基本测量单位 加减
4. 定比测定 分类；排序； 计数；排序；商品销售
有基本测量单位；加减
额
有绝对零点 乘除
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4. 截面数据和时间序列数据
截面数据：所搜集的不同单位在同一时间的数据。例 如，所有上市公司公布的2004年年度的净利润。
（三）数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据：用文字描述的 。
如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
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定量数据：用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值，则可称这种数据为变量。
定序数据，也称序列数据，是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
例如，对企业按经营管理的水平和取得 的效益划分为一级企业、二级企业等。
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定距数据
也称间距数据，是比定序数据的描述功能 更好一些的定量数据。
如10℃、20℃等。它不仅有明确的高低 之分，而且可以计算差距，如20℃比 10℃高10℃，比5℃高15℃等。

第五章 平均指标和变异指标
第一节 平均指标 第二节 变异指标
第五章 平均指标和变异指标
第一节 平均指标 ❖ 一、平均指标的意义和作用 ❖ 二、平均指标的种类和计算方法 ❖ 三、计算和运用平均指标应注意的问题
第五章 平均指标和变异指标
一、平均指标的意义和作用
❖概念：
又称统计平均数，是用以反映现象一般水平的指标，有静 态平均数和动态平均数之分。本节主要介绍静态平均数。
现资料之间存在一定数学关系，应首先考虑算术平均数 的变形公式 —— 调和平均法。
注: 调和平均法计算平均数时,依据的是加权算术平均法, 但又不能直接使用,须借助于某两个数值相除得到需要的 数值再计算平均数,故调和平均数是算术平均数的变型公 式。
第五章 平均指标和变异指标
数值平均数
❖ (二)调和平均数的计算公式
计算公式
简单式 未分组 加权式 已分组
x
n 1
x
单项式 组距式
m
x
m x
第五章 平均指标和变异指标
数值平均数
【例】某市场上有四种价格的苹果，每公斤分别为4、
5、8、10元，试计算：各买1元钱，平均每公斤多少 钱解？：平均单价：
xH
n
1 x
1 4
1 5
4 1 1
8 10
5.9(元/公斤)
第五章 平均指标和变异指标
数值平均数
【例】某小组5位成员某次考试的成绩分别为60分、88分、
75分、52分、96分，则该小组成员的平均成绩是多少？
解：平均成绩 x x 60 88 75 52 96 74.2(分)
n
5
第五章 平均指标和变异指标
数值平均数
【例】某商品有两种型号，单价分别为2元和3元，已

明确图表主题和目的
观察数据特征和趋势
在解读图表前，首先要明确图表的主题和 所要表达的信息。
注意图表中的数据特征和趋势变化，如最 大值、最小值、平均值、波动情况等。
比较不同组别或时间点的数据
结合实际情况进行分析
通过比较不同组别或时间点的数据，可以 发现数据之间的差异和变化规律。
在解读图表时，要结合实际情况进行分析 ，考虑数据的背景、影响因素等。
Tableau
专业的数据可视化工具，支持多种数 据源和交互式操作，适合数据分析师 使用。
Power BI
微软推出的商业智能工具，支持数据 整合、分析和可视化，适合企业级用 户使用。
R语言与ggplot2包
强大的数据分析和可视化工具，支持 高度自定义和扩展性，适合专业数据 分析师和科研人员使用。
统计图表解读技巧
统计学ppt课件pptx
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 • 统计图表展示与解读 • 统计软件操作实践
01
统计学基本概念与原理
Chapter
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
著差异。
应用
符号检验常用于单个样本或配对样本的比较。例如，在质量控制中，可以用于判断产品 某项指标是否符合标准要求；在经济学研究中，可以用于比较不同政策实施前后经济指
标的变化情况。
游程检验原理及应用
原理
游程检验是一种基于游程数的非参数检验方法。游程是指样本序列中连续出现同一符号的序列段。通 过计算游程数，判断样本序列的随机性，从而推断总体分布是否存在显著差异。

空间限制
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统计学中的几个基本概念
（2）样本（sample）：从总体中随机抽取 的有代表性的部分观察单位， 其实测值 的集合
注意：随机抽样（无主观性）
样本含量（ sample size）：样本中包含 的研究单位数。
例如：某药治疗高血压患者30名
样本含量（n）为30
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39
统计学中的几个基本概念
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13
为什么要学习生物统计学
1984年对《中华医学杂志》、《中华内科杂志》、 《中华外科杂志》、《中华妇产科杂志》、《中华儿科杂 志》595篇论文的调查结果为：
相对数误用占 11.2%，抽样方法误用占15.9%， 统计图表误用占11.7%
1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂志 占6.9%），数据分析方法误用达55.7%。
用统计学方法研究生命的学科，研究生物 群体内个体间的变异性和对生物性状观察过程 中的误差进行研究。（若世界上不存在变异性 和误差，则无所谓统计学）。
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为什么要学习生物统计学
“非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错误，那么 多好的生物研究工作面临着被葬送的危险” 。 -- F. Yates，M.J.R. Healy
限的
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统计学中的几个基本概念
例如：调查某地2002年正常成年男子的红细胞数
的正常值范围
研究单位：一个人 变量：红细胞数 同质：同某地、同2002年、同成年男子、
同正常。 总体： 1）某地所有的正常成年男子
2）某地所有的正常成年男子的红细胞数
例如：研究某药治疗高血压患者的疗效 ←无时间、
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agriculture (农业) anthropology (人类学) auditing (审计学)
crystallography (晶体学)
demography (人口统计学)
dentistry (牙医学)
ecology (生态学)
econometrics (经济计量学)
education (教育学)
geology (地质学)
historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
1 - 11
经济、管理类 基础课程
统计学
应用统计的领域(续)
hydrology (水文学)
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
2. 数据整理：例如，分组
3. 数据展示：例如， 图和表
4. 数据分析：例如，回归分析
1 -7
经济、管理类 基础课程
统计学
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
Statistics: the science of collecting, analyzing, presenting, and interpreting data.
经济、管理类 基础课程
统计学
统计学
1 -1
作者：中国人民大学统计系
贾俊平
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪 论
1 -2
经济、管理类 基础课程
统计学
第一章 绪论
第一节 统计与统计学 第二节 统计学的分科 第三节 统计学与其他学科的关系 第四节 统计学的产生与发展
1 -3
经济、管理类 基础课程

Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
（不列颠百科全书)
统计研究的过程
实际问题
收集数据 (取得数据)
解释数据 (结果说明)
整理与显 示数据
(处理数据)
分析数据 (研究数据)
二、统计学的含义
收集、整理与显示、分析、解释数据并从数据中得
（5）统计模型法
对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某 一（些）现象数量变动与另一（些）现象数量变动之间的关系 及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具 体的研究对象和一定的假设条件，用合适的数学方程来进行模 拟，这种方法我们称之为统计模型法。如相关分析法、回归分 析法和统计预测法。
以探索出其内在的数量规律性 。
二、数据的分类
按计量尺度分
1. 分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据 对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述 例如，人口按性别分为男、女两类
2. 顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据 对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述 例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等
定比数据
也称定比尺度 对事物的准确测度 与定距尺度处于同一层次 数据表现为“数值” 有绝对零点 具有 或 的数学特性 如：收入、身高、产量
按时间状况分
➢ 截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据 描述现象在某一时刻的变化情况 比如，2005年我国各地区的国内生产总值数据
2.社会统计学派
创始人：德国大学教授克尼斯 代表人物：恩格尔（C.L.E.Engel）和梅尔

2009
呈现出一定的抛物
2008
趋势；管理成本则
2007
现一定的指数变化
2005
净利润呈现一定的
2006
2005
线性趋势；产量呈
净利润
《统计学基础》(第六版)
管理成本
第8章
8.3 时间序列预测的程序和方法
确定时间序列的成分
4000
年份
8 - 13
第8章
《统计学基础》(第六版)

8.3 时间序列预测的程序和方法
84
60
233
2007
2938
124
73
213
➢
第2步，找出适合该时间序列的预测方法。
2008
3125
214
121
230
2009
3250
216
126
223
第3步，对可能的预测方法进行评估，以确定最
2010
3813
354
172
240
➢
2011
4616
420
218
208
佳预测方案。
2012
4125
514
110.94
110.61
109.60
110.29
110.50
110.00
108.61
—
119.87
133.41
148.01
163.71
179.42
197.89
218.63）根据式（8.5）得：
ҧ =


− 1 × 100 =
0
9
27563
− 1 × 100 = 11.26%
2021/11/5

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
33
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。
38
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

回归分析法
总结词
通过建立数学模型，研究变量之间的因果关系。
详细描述
回归分析法是一种通过建立数学模型来研究变量之间因果关系的统计分析方法。在高职统计教学中， 回归分析法可以用于研究各种经济现象之间的因果关系，如价格与销售量、广告投入与销售额等。通 过回归分析，可以确定变量之间的相关性和影响程度，从而为决策提供依据。
因子分析法
要点一
总结词
通过降维技术，将多个变量简化为少数几个因子，揭示数 据的基本结构。
要点二
详细描述
因子分析法是一种通过降维技术将多个变量简化为少数几 个因子的统计分析方法。在高职统计教学中，因子分析法 可以用于简化数据、揭示数据的基本结构。通过因子分析 ，可以将多个变量归结为几个公共因子，从而更好地理解 数据的内在结构和关系。因子分析在市场调研、心理学和 经济学等领域有着广泛的应用。
分析成绩分布是否符合正态分布，若 不符合则可能存在教学问题，需进一 步调查。
案例二：教学质量与就业率的相关性分析
在此添加您的文本17字
总结词：通过分析教学质量与就业率的相关性，评估教学 质量对就业率的影响。
在此添加您的文本16字
使用相关性分析方法，如Pearson相关系数或Spearman 秩相关系数，分析教学质量与就业率之间的相关性。
统计学在高职教育中的应用广泛，不仅限于专业课程，还可以应用于实验、实习、社会调查等实践环节 中。
统计学与其他学科的关系
统计学与数学有着密切的联系，数学为统计学提供了理论 基础和工具支撑，统计学则运用数学方法来解决实际问题 。
统计学与计算机科学也有着密切的联系，计算机科学为统 计学提供了数据处理和分析的技术手段，统计学则通过计 算机技术实现了数据处理的自动化和智能化。

之比，反映客观现象的数量对比关系。
❖ 作用
1. 反映总体内在的结构特征；
2. 用于不同对象的比较评价；
3. 反映事物发展变化的过程和趋势。
❖ 计量形式
1.有名数
2.无名数
第四章 总量指标和相对指标
二、相对指标的种类及计算方法
❖ 值
结构相对数
100％
总体全部数值
第四章 总量指标和相对指标
引例：
男性人口的 比重为50.8﹪
女性人口的 比重为49.2﹪
比1980年末的 9.9亿人增加
了28﹪
1999年末我国共有 总人口12.6亿人，其 中男性人口为6.4亿， 女性人口为6.2亿。
人口性别比 为1.03：1
人口出生率 为15.23‰
人口密度为 130人/平方公里
51.52﹪
特 ⒈为无名数，可用百分数或一比几或几比几表示； 点 ⒉分子分母可以互换；
3.用来反映组与组之间的联系程度或比例关系。
第四章 总量指标和相对指标
二、相对指标的种类及计算方法
3.比较相对指标 ：比较相对数 某一总体的某指标数值
另一总体的该指标数值
例：某年某地区甲、乙两个公司商品销售额 分别为5.4亿元和3.6亿元。则
第四章 总量指标和相对指标
三、总量指标的计量单位 按计量单位分
实物量单位
价值量单位
劳动量单位
第四章 总量指标和相对指标
实物量单位
❖ 实物单位是根据事物的属性和特点而采用的计量单位，有 自然单位、度量衡单位和标准实物单位等。
1.自然单位 2.度量衡单位 3.复合计量单位 4.多重计量单位 3.标准实物单位
❖ 特点：
▪ 表现形式为绝对数 ▪ 总量指标反映了总体的规模信息 ▪ 只有有限总体才能准确计算总量指标

位
析数据和解释数据的基本理论、基本知识、
基本方法的科学，这就决定了本课程的地位—
—经济和管理类各专业的必修核心课，是最重
要的专业基础课之一。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
（一）课程定位
性质：专业必修课程
二、课程设计理念与思路
（二）课程设计思路
到 ● 应用为体
专
业
中 去
● 案例驱动
从 ● 模块构架
专 业 中
来 ● 专业需求
将所学知识应用于解决专 实
业实际问题
践
与
应 用专业案例来驱动职业能 用
力模块的内容
性
将案例所涉及的专业知识
加工整理成若干功能互补 的职业能力模块
职 业 发
由物业专业课程精选出与
展 需
第一章 统计学的基本概念
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
一、总体与总体单位
（一）总体是由客观存在的，具有某种共 同性质的个体所组成的整体。
（二）构成总体的每个个体就是总体单位， 简称个体。
• 例如：要研究我国的人口状况，则全国 人口就构成一个总体，每个人就是总体 单位。
缺乏足够的认知能力
学习态度
学 生 的
对理论学习对实际的案例演示和要求动手操作的学习
形式比较感兴趣
学习兴趣
学 习
习惯于直接套用例题，对抽象思维学习往往不主动进
基
行，习惯于寻找参考，不愿自我动手
学习习惯和方法 础