《統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)》課件

《統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)》ppt課件REPORTING2023WORKSUMMARY目錄CATALOGUE統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介描述性統(tǒng)計(jì)概率論基礎(chǔ)推斷性統(tǒng)計(jì)回歸分析時(shí)間序列分析PART01統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究數(shù)據(jù)收集、整理、分析和推斷的科學(xué)。它通過(guò)運(yùn)用數(shù)學(xué)和邏輯推理的方法，幫助人們從數(shù)據(jù)中獲取有用的信息和知識(shí)。統(tǒng)計(jì)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等。統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域政府機(jī)構(gòu)通過(guò)收集和分析數(shù)據(jù)，制定和實(shí)施政策，監(jiān)測(cè)和評(píng)估項(xiàng)目。企業(yè)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查、預(yù)測(cè)銷售、制定營(yíng)銷策略等?？茖W(xué)家通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集和分析，以及結(jié)果解釋。社會(huì)學(xué)家利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究社會(huì)現(xiàn)象、人類行為和社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)。政府統(tǒng)計(jì)商業(yè)決策科學(xué)研究社會(huì)研究數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的數(shù)據(jù)可以是定量的（數(shù)字）或定性的（類別）。變量描述研究對(duì)象特征的量，可以分為連續(xù)變量和離散變量。描述性統(tǒng)計(jì)和推斷性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)是描述數(shù)據(jù)特征的方法，如平均數(shù)、中位數(shù)、方差等；推斷性統(tǒng)計(jì)是利用樣本信息推斷總體特征的方法，如回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)等。總體和樣本總體是研究對(duì)象的全體，樣本是從總體中抽取的一部分。統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念PART02描述性統(tǒng)計(jì)確保數(shù)據(jù)真實(shí)、準(zhǔn)確、完整，遵循科學(xué)、規(guī)范的原則進(jìn)行收集和整理。目的和原則采用問(wèn)卷調(diào)查、觀察、實(shí)驗(yàn)等方式，根據(jù)研究目的和范圍選擇合適的方法。方法明確研究問(wèn)題、制定調(diào)查方案、選擇調(diào)查對(duì)象、確定調(diào)查指標(biāo)、設(shè)計(jì)調(diào)查工具、實(shí)施調(diào)查、整理數(shù)據(jù)。步驟數(shù)據(jù)的收集和整理反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)，均值是所有數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)量，眾數(shù)是出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。均值和眾數(shù)方差和標(biāo)準(zhǔn)差中位數(shù)和分位數(shù)反映數(shù)據(jù)的離散程度，方差是各數(shù)值與其均值之差的平方和的平均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。將數(shù)據(jù)從小到大排序后，位于中間位置的數(shù)值是中位數(shù)，分位數(shù)是將數(shù)據(jù)分為幾個(gè)等份的數(shù)值。030201數(shù)據(jù)的描述方法柱狀圖折線圖餅圖散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)的圖表展示01020304用于展示分類數(shù)據(jù)的大小關(guān)系，可以直觀地比較不同類別的數(shù)值。用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，可以清晰地看到數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化情況。用于展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，可以直觀地看出各部分所占的比例。用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，可以判斷變量之間的關(guān)聯(lián)程度和趨勢(shì)。PART03概率論基礎(chǔ)描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小。概率概率等于1的事件，如“明天太陽(yáng)從東方升起”。必然事件概率介于0和1之間的事件，如“擲一枚骰子出現(xiàn)偶數(shù)點(diǎn)”。隨機(jī)事件概率的基本概念連續(xù)隨機(jī)變量取連續(xù)值的隨機(jī)變量，如人的身高。離散隨機(jī)變量取有限或可數(shù)無(wú)窮多個(gè)值的隨機(jī)變量，如擲骰子的點(diǎn)數(shù)。概率分布函數(shù)描述隨機(jī)變量取值概率的函數(shù)。隨機(jī)變量及其分布通過(guò)樣本數(shù)據(jù)估計(jì)未知參數(shù)的值。參數(shù)估計(jì)用單一數(shù)值表示估計(jì)值，如樣本均值。點(diǎn)估計(jì)用一個(gè)區(qū)間表示估計(jì)值，如樣本均值在95%置信水平下的區(qū)間。區(qū)間估計(jì)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)某一假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷該假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)PART04推斷性統(tǒng)計(jì)

參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)的概念參數(shù)估計(jì)是一種通過(guò)樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)的方法，包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種形式。點(diǎn)估計(jì)點(diǎn)估計(jì)是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)直接給出總體參數(shù)的近似值，常用的點(diǎn)估計(jì)方法有矩估計(jì)和最大似然估計(jì)。區(qū)間估計(jì)區(qū)間估計(jì)是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)給出總體參數(shù)的可能取值范圍，通常以置信區(qū)間或置信水平來(lái)表示。原假設(shè)和備擇假設(shè)原假設(shè)是假設(shè)檢驗(yàn)中要檢驗(yàn)的假設(shè)，備擇假設(shè)是與原假設(shè)相對(duì)立的假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)的步驟假設(shè)檢驗(yàn)通常包括提出假設(shè)、構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、確定臨界值和做出決策等步驟。假設(shè)檢驗(yàn)的概念假設(shè)檢驗(yàn)是一種通過(guò)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法，包括原假設(shè)和備擇假設(shè)兩種形式。假設(shè)檢驗(yàn)方差分析的概念01方差分析是一種通過(guò)比較不同組數(shù)據(jù)的變異程度來(lái)分析各因素對(duì)總體變異的影響的方法。方差分析的原理02方差分析的基本原理是將總變異分解為組內(nèi)變異和組間變異兩部分，然后比較組間變異和組內(nèi)變異的相對(duì)大小，以確定各因素對(duì)總體變異的影響。方差分析的應(yīng)用03方差分析在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等。方差分析PART05回歸分析總結(jié)詞：一元線性回歸分析是研究一個(gè)因變量與一個(gè)自變量之間線性關(guān)系的回歸分析方法。詳細(xì)描述：一元線性回歸分析是回歸分析中最基本的形式，其目的是尋找因變量和自變量之間的線性關(guān)系，并通過(guò)回歸方程來(lái)預(yù)測(cè)因變量的取值。一元線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型為(y=ax+b)，其中(y)為因變量，(x)為自變量，(a)和(b)為待估計(jì)的參數(shù)。適用范圍：一元線性回歸分析適用于因變量和自變量之間存在線性關(guān)系的情況，并且自變量對(duì)因變量的影響比較單一。注意事項(xiàng)：在實(shí)際應(yīng)用中，需要注意數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和殘差圖，以判斷是否適合使用一元線性回歸分析。一元線性回歸分析總結(jié)詞：多元線性回歸分析是研究多個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間線性關(guān)系的回歸分析方法。詳細(xì)描述：多元線性回歸分析適用于多個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間存在線性關(guān)系的情況。多元線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型為(\vec{y}=X\vec+\vec{e})，其中(\vec{y})為因變量向量，(X)為自變量矩陣，(\vec)為待估計(jì)的參數(shù)向量，(\vec{e})為殘差向量。適用范圍：多元線性回歸分析適用于多個(gè)因變量和多個(gè)自變量之間存在線性關(guān)系的情況，并且自變量對(duì)因變量的影響比較復(fù)雜。注意事項(xiàng)：在實(shí)際應(yīng)用中，需要注意數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和殘差圖，以判斷是否適合使用多元線性回歸分析。多元線性回歸分析非線性回歸分析總結(jié)詞：非線性回歸分析是研究因變量與自變量之間非線性關(guān)系的回歸分析方法。詳細(xì)描述：非線性回歸分析適用于因變量和自變量之間存在非線性關(guān)系的情況。非線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型可以根據(jù)具體情況進(jìn)行設(shè)定，常見(jiàn)的有對(duì)數(shù)模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型等。非線性回歸分析可以通過(guò)轉(zhuǎn)換或迭代的方式轉(zhuǎn)化為線性回歸分析進(jìn)行處理。適用范圍：非線性回歸分析適用于因變量和自變量之間存在非線性關(guān)系的情況，尤其適用于自變量對(duì)因變量的影響比較復(fù)雜的情況。注意事項(xiàng)：在實(shí)際應(yīng)用中，需要注意數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和殘差圖，以判斷是否適合使用非線性回歸分析。同時(shí)，非線性模型的參數(shù)估計(jì)可能存在較大的誤差，需要進(jìn)行模型診斷和驗(yàn)證。PART06時(shí)間序列分析去除異常值、缺失值和重復(fù)值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗檢查時(shí)間序列是否平穩(wěn)，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。平穩(wěn)性檢驗(yàn)識(shí)別時(shí)間序列中的季節(jié)性和趨勢(shì)性，以便進(jìn)行相應(yīng)處理。季節(jié)性和趨勢(shì)性識(shí)別將多個(gè)相關(guān)時(shí)間序列進(jìn)行整合，以便進(jìn)行綜合分析。數(shù)據(jù)整合時(shí)間序列的預(yù)處理分析時(shí)間序列中的確定性因素，如季節(jié)性、趨勢(shì)性和周期性。確定性分析隨機(jī)性分析模型擬合模型診斷分析時(shí)間序列中的隨機(jī)性因素，如白噪聲和自回歸過(guò)程。選擇合適的模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行擬合，如ARIMA、指數(shù)平滑等。對(duì)擬合的模型進(jìn)行診斷，評(píng)估模型的適用性和預(yù)測(cè)能力。時(shí)間序列的模型分析基于時(shí)間序列的過(guò)去值進(jìn)行預(yù)測(cè)，如移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法。