《統(tǒng)計(jì)學(xué)2章》課件

《統(tǒng)計(jì)學(xué)2章》PPT課件本課程將深入剖析統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和應(yīng)用，使您學(xué)習(xí)到如何根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和做出合理的結(jié)論。內(nèi)容涵蓋基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算、概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析及綜合實(shí)例等方面，旨在為您提供全面的數(shù)據(jù)分析解決方案。數(shù)據(jù)類型與變量1數(shù)據(jù)類型了解數(shù)據(jù)的種類與屬性，如何描述和分類數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)的測(cè)量尺度明確數(shù)據(jù)的測(cè)量方式，包括名義、順序、間隔和比例四種測(cè)量尺度。3變量的含義理解變量的表現(xiàn)形態(tài)和含義，為分析奠定基礎(chǔ)。集中趨勢(shì)度量均值計(jì)算均值是獲取數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的常用方法。中位數(shù)中位數(shù)通常用于刻畫數(shù)據(jù)的分布情況。眾數(shù)眾數(shù)是出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)。分位數(shù)分位數(shù)是將所有數(shù)據(jù)按大小排序后分成若干部分的統(tǒng)計(jì)量。離散程度度量離差計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)與均值之間的差距，用來評(píng)估數(shù)據(jù)的離散度。方差方差衡量的是每一個(gè)變量與其平均數(shù)的距離，評(píng)估樣本的離散度。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根，用于度量樣本誤差或離散程度。概率分布的概念1概率密度函數(shù)描述連續(xù)型隨機(jī)變量出現(xiàn)的概率，不會(huì)出現(xiàn)具體的取值。2離散型概率函數(shù)離散型隨機(jī)變量取值有限且為整數(shù)，概率分布函數(shù)為一組離散的取值和取值的概率。3正態(tài)分布函數(shù)正態(tài)分布圖像呈鐘型。假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念原假設(shè)和備選假設(shè)原假設(shè)是指我們要證明的假設(shè)；備選假設(shè)是與原假設(shè)相反的假設(shè)。檢驗(yàn)水平和p值檢驗(yàn)水平是指對(duì)原假設(shè)提出反對(duì)觀察結(jié)果的程度，通常情況下為0.05或0.01；p值是觀察結(jié)果出現(xiàn)的概率，通常用來判斷觀察結(jié)果是否顯著。單樣本參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)用于一個(gè)數(shù)據(jù)集的情況下，用于測(cè)試這個(gè)數(shù)據(jù)集的均值是否等于一個(gè)特定的值。雙樣本參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集，用于測(cè)試這兩個(gè)數(shù)據(jù)集均值之差是否等于一個(gè)特定的值。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法相關(guān)系數(shù)的定義體現(xiàn)兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度，介于-1與1之間。散點(diǎn)圖可視化兩個(gè)變量之間的關(guān)系，有助于判斷樣本的線性相關(guān)程度?；貧w分析回歸分析可用于建立多元線性回歸關(guān)系并作出預(yù)測(cè)。綜合實(shí)例1貸款行業(yè)的用戶信用評(píng)估案例分析根據(jù)用戶貸款申請(qǐng)所提供的信息，建立信用評(píng)分模型并給出信用評(píng)估結(jié)果。2電商行業(yè)的用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率分析根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，制定標(biāo)準(zhǔn)化方案提升轉(zhuǎn)化率。3健康數(shù)據(jù)的肥胖率