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统计学详解
汇报人:AA
2024-01-25
统计学基本概念与原理
描述性统计方法
概率论基础及其在统计学中应用
推断性统计方法
非参数统计方法简介
统计软件在数据分析中应用
contents
目
录
01
统计学基本概念与原理
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。
统计学定义
通过对数据的分析和解释,统计学可以帮助我们了解数据的分布、特征、趋势和规律,为决策提供依据。
统计学作用
数据类型
根据数据的特点和性质,数据类型可分为定量数据和定性数据。定量数据是可以量化的,如身高、体重等;定性数据则是描述性的,如性别、职业等。
数据来源
数据的来源可以是实验、调查、观测等。实验数据是通过实验设计获取的;调查数据是通过问卷调查、访谈等方式获取的;观测数据则是通过观察自然现象或社会现象获取的。
总体是研究对象的全体,具有相同的性质和特征。例如,研究某地区所有成年人的身高,则该地区的所有成年人构成总体。
样本是从总体中随机抽取的一部分个体,用于代表总体进行研究。样本的选择应具有随机性、代表性和可行性。
样本
总体
参数是描述总体特征的数值,如总体均值、总体方差等。由于总体数据往往难以获取,因此参数通常是未知的。
参数
统计量是描述样本特征的数值,如样本均值、样本方差等。统计量可以通过对样本数据进行计算得到,用于估计和推断总体参数。
统计量
02
描述性统计方法
计算各类别的频数和频率,以了解各类别的分布情况。
频数与频率
将频数或频率转化为比例或百分比,便于比较和分析。
比例与百分比
对于两个或多个分类变量,可通过列联表分析来研究它们之间的关联关系。
列联表分析
钟型曲线,具有对称性、单峰性和集中性等特点,许多自然现象和社会现象都服从或近似服从正态分布。
正态分布
包括左偏和右偏两种情况,表明数据分布的不对称性。
偏态分布
尖峰、平峰和过度峰态三种类型,反映数据分布的尖峭或扁平程度。
峰态分布
数据清洗
数据变换
可视化技术
异常值检测与处理
包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。
利用直方图、散点图、箱线图等图形工具,直观地展示数据的分布规律和特点。
通过对数据进行对数变换、Box-Cox变换等手段,使数据满足分析要求。
采用TukeysFences等方法识别异常值,并根据实际情况进行处理。
03
概率论基础及其在统计学中应用
1
2
3
在一定条件下,某种现象可能发生也可能不发生,称这种现象为随机事件,简称事件。
事件
用来量化随机事件发生可能性的数值,取值范围在0到1之间。
概率
若事件发生的可能性可以等可能地分配到各个基本事件上,则称这种概率为古典概率。
古典概型
随机变量的平均值,反映随机变量取值的平均水平。
期望
方差
协方差
相关系数
衡量随机变量取值与其期望的偏离程度,反映随机变量的波动情况。
衡量两个随机变量的总体误差,反映两个随机变量之间的线性相关程度。
标准化后的协方差,取值范围在-1到1之间,反映两个随机变量之间的线性相关强度和方向。
大数定律
随着试验次数的增加,频率逐渐稳定于概率,即大量重复试验下,随机事件的频率近似等于其概率。
中心极限定理
当样本量足够大时,样本均值的分布近似于正态分布,无论总体分布是什么形状。这一定理在统计学中具有重要地位,为许多统计推断方法提供了理论基础。
04
推断性统计方法
通过设定原假设和备择假设,根据样本数据计算检验统计量,并与临界值进行比较,从而决定接受或拒绝原假设。
假设检验原理
明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算检验统计量的值、确定显著性水平并作出决策。
假设检验步骤
t检验
用于比较两组数据的均值是否存在显著差异,适用于连续型变量。
卡方检验
用于比较实际观测频数与理论期望频数之间的差异,适用于分类变量。
F检验
用于比较两个或更多总体的方差是否存在显著差异,适用于连续型变量。
03
02
01
方差分析(ANOVA)
用于研究一个或多个分类自变量与一个连续因变量之间的关系,通过比较不同组间的均值差异来检验总体均值是否相等。
回归分析
用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系,通过建立回归方程来预测因变量的值。回归分析可用于解释变量之间的关系、预测未来趋势以及控制其他变量的影响。
05
非参数统计方法简介
易于理解和操作
基于数据秩次的检验方法相对简单,易于理解和操作。
概念
非参数检验是一种基于数据秩次的统计推断方法,它不依赖于总体分布的具体形式,适用于各种类型的数据,包括定量数据和定性数据。
适用范围广
可用于各种类型的数据,无需对总体分布做严格假设。
稳健性强
对异常值和离群点不敏感,结果较为稳健。
VS
用于检验单个样本中位数是否与某个指定值相等。
威尔科克森符号秩检验
用于检验单个样本分布是
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