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统计学基础知识课件REPORTING

目录统计学概述统计数据的收集与整理统计数据的描述性分析统计推断基础统计图表与可视化多元统计分析初步

PART01统计学概述REPORTING

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。统计学在各个领域都有广泛的应用，如经济学、医学、社会学等。它可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。统计学的定义与作用统计学的作用统计学的定义

统计学的研究对象是数据，包括各种类型的数据，如数值型数据、分类数据、时间序列数据等。数据总体是研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。统计学研究如何通过样本推断总体的特征。总体与样本统计学的研究对象

03实验设计实验设计是研究如何合理地安排实验以收集数据的方法，以减少误差并提高实验的效率和准确性。01描述性统计描述性统计是对数据进行整理和描述的方法，包括数据的集中趋势、离散程度、分布形态等。02推断性统计推断性统计是通过样本数据推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验等。统计学的研究方法

PART02统计数据的收集与整理REPORTING

统计数据的来源由政府或官方机构发布的统计数据，如人口普查、经济指标等。由学者或研究机构通过调查、实验等方式获得的数据。由企业内部运营、市场、财务等部门产生的数据。由各类组织、机构或个人公开分享的数据集，如Kaggle、UCI等。官方统计数据学术研究数据企业内部数据公开数据集

问卷调查访谈调查观察法实验法统计数据的收集方过设计问卷，向目标人群发放并收集回答数据的方法。通过与目标人群进行面对面或电话访谈，收集相关数据的方法。通过观察目标人群的行为、态度等，收集相关数据的方法。通过控制实验条件，对目标人群进行干预并收集相关数据的方法。

描述性统计通过计算均值、中位数、众数、方差等统计量，对数据进行初步的描述和分析。数据清洗对收集到的数据进行预处理，包括删除重复值、处理缺失值、异常值处理等。数据分组根据研究目的，将数据按照一定的标准进行分组，以便后续分析。数据可视化利用图表、图像等方式将数据呈现出来，帮助更好地理解数据分布和规律。常见的可视化工具包括Excel、Tableau、Python的matplotlib和seaborn库等。统计数据的整理与展示

PART03统计数据的描述性分析REPORTING

所有观察值的总和除以观察值的个数，反映了一组数据的平均水平。算术平均数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数，用于衡量数据的中心位置。中位数一组数据中出现次数最多的数，代表数据的一般水平。众数集中趋势的度量

方差各观察值与其平均数离差平方的平均数，衡量数据的离散程度。标准差方差的算术平方根，用s表示。标准差用s表示。标准差是方差的算术平方根，能反映一个数据集的离散程度。极差一组数据中最大值与最小值之差，简单明了地表示数据的波动范围。离散程度的度量

偏态与峰态的度量偏态系数描述数据分布形态的偏斜程度，正偏态表示数据向右偏，负偏态表示数据向左偏。峰态系数描述数据分布形态的尖峭程度，峰态系数大于0表示数据分布比正态分布更尖峭，小于0则表示更扁平。

PART04统计推断基础REPORTING

123了解抽样分布的定义、特点以及常见的抽样分布类型，如正态分布、t分布、F分布等。抽样分布的概念及种类掌握抽样误差的概念、来源以及计算方法，包括标准误差、置信区间等。抽样误差的来源与计算了解样本量对抽样误差的影响，掌握确定样本量的方法。样本量的确定抽样分布与抽样误差

点估计掌握点估计的概念、方法及评价标准，如矩估计法、最大似然估计法等。区间估计了解区间估计的概念、原理及计算方法，包括置信区间、置信水平等。参数估计量的性质了解参数估计量的无偏性、有效性、一致性等性质。参数估计方法

假设检验原理与步骤假设检验的基本概念常见的假设检验方法假设检验中的两类错误P值与显著性水平了解假设检验的原理、目的及基本步骤，包括原假设与备择假设的设立、检验统计量的选择等。掌握常见的假设检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等，以及各自的应用场景。了解假设检验中可能犯的两类错误，即第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），并掌握其控制方法。了解P值与显著性水平的概念及其在假设检验中的应用。

PART05统计图表与可视化REPORTING

0102柱状图（BarCha…用于比较不同类别数据的大小，直观展示各类别之间的差异。折线图（LineCh…用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。散点图（Scatter…用于展示两个变量之间的关系，判断是否存在相关性。饼图（PieChar…用于展示数据的占比情况，直观反映各部分在整体中的地位。箱线图（BoxPlo…用于展示数据的分布情况，包括中心位置、离散程度和异常值。030