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汇报人：AA2024-01-26统计学课件统计整理

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时间序列分析与预测技术统计软件操作实践案例分析与综合应用

01统计学基本概念与原理Part

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，揭示数据背后的规律，为决策提供依据。统计学作用统计学定义及作用

数据类型定量数据和定性数据。数据来源主要来源于调查、实验和观察。数据类型与来源

总体研究对象的全体个体组成的集合。样本从总体中随机抽取的一部分个体组成的集合。总体与样本概念

概率论基础事件与概率事件是随机试验的结果，概率是事件发生的可能性大小。随机变量与分布随机变量是描述随机试验结果的变量，分布是随机变量取值的概率分布。期望与方差期望是随机变量取值的平均水平，方差是随机变量取值的离散程度。

02描述性统计方法Part

STEP01STEP02STEP03数值型数据描述集中趋势度量如极差、四分位差、方差和标准差，用于刻画数据分布的离散程度或波动范围。离散程度度量偏态与峰态度量偏态系数和峰态系数，用于描述数据分布形态的偏斜程度和尖峭程度。包括算术平均数、中位数和众数，用于描述数据分布的“中心”位置。

计算各类别的频数和频率，以了解各类别的分布情况。频数与频率比例与百分比列联表分析将频数或频率转化为比例或百分比，便于比较和分析。对于两个或多个类别变量，可通过列联表分析来研究它们之间的关联关系。030201类别型数据描述

用于展示数值型数据和类别型数据的分布情况，直观易懂。直方图与条形图用于展示数据的趋势和相关性，便于观察和分析。折线图与散点图用于展示数据的分布形态和异常值情况，提供更为全面的信息。箱线图与小提琴图图表展示技巧

对称性检验通过观察数据的频数分布图或直方图，判断数据分布是否对称。正态性检验如偏态系数、峰态系数、QQ图等方法，用于判断数据是否服从正态分布。均匀性检验利用卡方检验等方法，检验数据在各区间内的分布是否均匀。数据分布形态判断

03推论性统计方法Part

03参数估计的评价标准无偏性、有效性和一致性。01点估计通过样本数据计算出一个具体的数值作为总体参数的估计值。02区间估计根据样本数据和一定的置信水平，构造出总体参数的一个区间估计，该区间包含总体参数真值的概率等于置信水平。参数估计原理及应用

做出决策将计算得到的检验统计量的值与拒绝域进行比较，做出是否拒绝原假设的决策。计算检验统计量的值根据样本数据计算检验统计量的值。确定拒绝域根据显著性水平和检验统计量的分布，确定拒绝域。提出假设根据研究问题，提出原假设和备择假设。选择检验统计量根据假设检验的类型和样本数据的特点，选择合适的检验统计量。假设检验流程与实例分析

方差分析（ANOVA）方法介绍方差分析的基本原理通过比较不同组间的方差和组内的方差，判断不同组间的均值是否存在显著差异。单因素方差分析研究一个控制变量对观察变量的影响。多因素方差分析研究两个或多个控制变量对观察变量的影响，以及控制变量之间的交互作用。

回归分析原理及应用回归分析的基本原理通过建立因变量与自变量之间的回归方程，描述它们之间的依存关系，并预测因变量的取值。非线性回归分析研究自变量与因变量之间的非线性关系，通过建立适当的非线性模型进行拟合和预测。一元线性回归分析研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系。多元线性回归分析研究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。

04时间序列分析与预测技术Part

包括时间、指标数值和指标数值所属的时间。时间序列构成要素具有动态性、时序性、连续性、规律性等特点。时间序列特点根据观察值的表现形式，可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。时间序列类型时间序列构成要素及特点

123指时间序列的统计特性不随时间变化而变化。平稳时间序列定义包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）。建模方法根据自相关函数和偏自相关函数的性质，选择合适的模型进行拟合。模型选择平稳时间序列建模方法

非平稳时间序列定义指时间序列的统计特性随时间变化而变化。处理方法包括差分法、对数变换法、季节调整法等，目的是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。模型选择根据处理后的时间序列特点，选择合适的模型进行拟合。非平稳时间序列处理方法

预测精度评估通过观察模型参数的变化情况，评估模型的稳定性。模型稳定性评估模型适用性评估根据模型的拟合优度、残差分析等指标，评估模型的适用性。通过计算预测值与实际值的误差，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等，评估模型的预测精度。预测模型评估指标

05统计软件操作实践Part

SPSS软件操作指南数据导入与整理介绍如何将数据导入SPSS，并进行数据清洗、转换和整理