統(tǒng)計(jì)學(xué)原理(第3版)課件匯報(bào)人：AA2024-01-262023AAREPORTING緒論描述統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)決策與貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)目錄CATALOGUE2023PART01緒論2023REPORTING統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)研究如何收集、整理、分析、解釋和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)學(xué)的作用統(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。它可以幫助我們更好地理解和解釋各種現(xiàn)象，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，以及制定政策和決策。統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義與作用研究對(duì)象統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象是數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、解釋和呈現(xiàn)等方面。特點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)具有以下特點(diǎn)普遍性統(tǒng)計(jì)學(xué)適用于各個(gè)領(lǐng)域和學(xué)科，是一種通用的方法論。數(shù)量性統(tǒng)計(jì)學(xué)通過(guò)數(shù)量化的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。具體性統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象是具體的數(shù)據(jù)，而不是抽象的概念或理論。社會(huì)性統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用往往涉及到社會(huì)問(wèn)題，如人口統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等。統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象與特點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理包括數(shù)據(jù)的收集與整理、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)推斷等。基本原理統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法包括描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)兩大類(lèi)。描述統(tǒng)計(jì)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和描述的方法，如繪制圖表、計(jì)算指標(biāo)等；推斷統(tǒng)計(jì)則是通過(guò)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體進(jìn)行推斷的方法，如假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等。方法統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理與方法統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展經(jīng)歷了古典統(tǒng)計(jì)學(xué)、近代統(tǒng)計(jì)學(xué)和現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)三個(gè)階段。古典統(tǒng)計(jì)學(xué)主要關(guān)注數(shù)據(jù)的收集和整理，近代統(tǒng)計(jì)學(xué)則開(kāi)始運(yùn)用概率論進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)則更加注重復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用。發(fā)展歷程統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、工程學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域。在社會(huì)科學(xué)中，統(tǒng)計(jì)學(xué)可以幫助我們了解社會(huì)現(xiàn)象和規(guī)律；在醫(yī)學(xué)中，統(tǒng)計(jì)學(xué)可以用于臨床試驗(yàn)和流行病學(xué)研究；在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，統(tǒng)計(jì)學(xué)可以用于分析和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)；在工程學(xué)中，統(tǒng)計(jì)學(xué)可以用于質(zhì)量控制和可靠性分析等。應(yīng)用領(lǐng)域統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展與應(yīng)用領(lǐng)域PART02描述統(tǒng)計(jì)學(xué)2023REPORTING數(shù)據(jù)收集與整理明確數(shù)據(jù)的來(lái)源，包括觀察、實(shí)驗(yàn)、調(diào)查等。區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的類(lèi)型，如定量數(shù)據(jù)、定性數(shù)據(jù)。選擇合適的數(shù)據(jù)收集方法，如問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選和整理，以便后續(xù)分析。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)據(jù)收集方法數(shù)據(jù)整理計(jì)算平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等，以描述數(shù)據(jù)的中心位置。集中趨勢(shì)的度量離散程度的度量偏態(tài)與峰態(tài)的度量計(jì)算方差、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位距等，以描述數(shù)據(jù)的離散程度。通過(guò)偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)等，描述數(shù)據(jù)分布的形狀。030201數(shù)據(jù)分布的度量條形圖與直方圖折線圖與散點(diǎn)圖餅圖與環(huán)形圖箱線圖與小提琴圖數(shù)據(jù)展示的圖表方法01020304用于展示定性數(shù)據(jù)的分布或定量數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布。用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他變量的變化趨勢(shì)或關(guān)系。用于展示數(shù)據(jù)的占比或構(gòu)成情況。用于展示數(shù)據(jù)的分布情況和異常值。均值、中位數(shù)和眾數(shù)方差和標(biāo)準(zhǔn)差偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)特征的描述性統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。描述數(shù)據(jù)分布的形狀。描述數(shù)據(jù)的離散程度。描述兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向。PART03推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)2023REPORTING

概率論基礎(chǔ)事件與概率定義事件的概念，引入概率的度量方式，探討事件的獨(dú)立性及條件概率。隨機(jī)變量與概率分布闡述隨機(jī)變量的概念，介紹離散型隨機(jī)變量及其分布律，連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度函數(shù)，以及隨機(jī)變量的數(shù)字特征。大數(shù)定律與中心極限定理闡述大數(shù)定律與中心極限定理的內(nèi)容和意義，探討它們?cè)诮y(tǒng)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用。介紹常用統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布，如樣本均值、樣本方差、樣本比例等的分布性質(zhì)。抽樣分布闡述點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)的概念和方法，包括矩估計(jì)、最大似然估計(jì)、置信區(qū)間等。參數(shù)估計(jì)介紹無(wú)偏性、有效性、一致性等評(píng)價(jià)估計(jì)量好壞的標(biāo)準(zhǔn)。估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)抽樣分布與參數(shù)估計(jì)單樣本和雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)介紹單樣本和雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)的方法和應(yīng)用場(chǎng)景，如t檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)等。顯著性水平與p值闡述顯著性水平和p值的概念和意義，探討它們?cè)诩僭O(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用和解讀。假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想闡述假設(shè)檢驗(yàn)的原理和步驟，包括原假設(shè)和備擇假設(shè)的設(shè)立、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇、顯著性水平的確定等。假設(shè)檢驗(yàn)與顯著性水平回歸分析闡述回歸分析的基本原理和方法，包括一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等，探討它們?cè)陬A(yù)測(cè)和解釋變量關(guān)系中的應(yīng)用。方差分析介紹方差分析的基本原理和方法，包括單因素方差分析、多因素方差分析等，探討它們?cè)趯?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。模型診斷與優(yōu)化介紹回歸模型的診斷方法和優(yōu)化策略，如殘差分析、變量選擇、模型比較等，以提高模型的預(yù)測(cè)精度和解釋能力。方差分析與回歸分析PART04統(tǒng)計(jì)決策與貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)2023REPORTING03統(tǒng)計(jì)決策的意義有助于在復(fù)雜環(huán)境中做出科學(xué)、合理的決策，提高決策的準(zhǔn)確性和有效性。01統(tǒng)計(jì)決策的基本概念統(tǒng)計(jì)決策是在不確定條件下，基于數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行的選擇和判斷。02統(tǒng)計(jì)決策的過(guò)程包括問(wèn)題定義、數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建、決策準(zhǔn)則制定、決策實(shí)施和效果評(píng)估等環(huán)節(jié)。統(tǒng)計(jì)決策理論概述貝葉斯定理描述了先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、似然函數(shù)和證據(jù)因子之間的關(guān)系，是貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心。先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布先驗(yàn)分布反映了在觀測(cè)數(shù)據(jù)之前對(duì)未知參數(shù)的信念，后驗(yàn)分布則是在觀測(cè)數(shù)據(jù)之后對(duì)未知參數(shù)的更新信念。貝葉斯估計(jì)基于后驗(yàn)分布對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理通過(guò)比較不同假設(shè)的后驗(yàn)概率或后驗(yàn)賠率來(lái)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)利用后驗(yàn)概率或后驗(yàn)賠率對(duì)不同模型進(jìn)行比較和選擇。貝葉斯模型選擇基于已知數(shù)據(jù)和模型，對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并給出預(yù)測(cè)的不確定性度量。貝葉斯預(yù)測(cè)貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷方法利用貝葉斯方法對(duì)患者癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行綜合分析，輔助醫(yī)生做出診斷決策。醫(yī)療診斷金融風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)器學(xué)習(xí)社會(huì)科學(xué)研究應(yīng)用貝葉斯方法對(duì)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別和管理風(fēng)險(xiǎn)。貝葉斯方法被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，如樸素貝葉斯分類(lèi)器、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。在社會(huì)學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域，貝葉斯方法可用于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模型，提供更準(zhǔn)確的推斷結(jié)果。貝葉斯統(tǒng)計(jì)決策應(yīng)用舉例PART05非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法2023REPORTING非參數(shù)檢驗(yàn)的特點(diǎn)不依賴(lài)于總體分布的具體形式，對(duì)數(shù)據(jù)的分布假設(shè)較少，具有穩(wěn)健性。非參數(shù)檢驗(yàn)的局限性相對(duì)于參數(shù)檢驗(yàn)，非參數(shù)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)效能較低，即當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)，非參數(shù)檢驗(yàn)更容易接受原假設(shè)。非參數(shù)檢驗(yàn)的適用范圍適用于總體分布未知或不符合正態(tài)分布假設(shè)的情況。非參數(shù)檢驗(yàn)方法概述用于檢驗(yàn)單個(gè)樣本中位數(shù)是否與某個(gè)已知值相等。符號(hào)檢驗(yàn)在符號(hào)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，考慮觀察值之間的差異程度，對(duì)符號(hào)進(jìn)行排序并賦予秩次。符號(hào)秩次檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)單個(gè)樣本觀察值的隨機(jī)性，即觀察值是否獨(dú)立同分布。單樣本游程檢驗(yàn)單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法123用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的中位數(shù)是否存在差異。曼-惠特尼U檢驗(yàn)在曼-惠特尼U檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，考慮觀察值之間的差異程度，對(duì)觀察值進(jìn)行排序并賦予秩次。威爾科克森秩和檢驗(yàn)用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本在最大值或最小值上是否存在差異。摩西極端反應(yīng)檢驗(yàn)兩樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的等級(jí)相關(guān)程度，即一個(gè)變量的等級(jí)變化時(shí)，另一個(gè)變量的等級(jí)也發(fā)生相應(yīng)變化的趨勢(shì)。斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)與斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)類(lèi)似，但考慮了變量之間的相對(duì)大小關(guān)系?？系?tīng)柕燃?jí)相關(guān)系數(shù)用于比較兩個(gè)或多個(gè)配對(duì)樣本的等級(jí)和是否存在差異，常用于臨床試驗(yàn)等場(chǎng)合。秩和檢驗(yàn)等級(jí)相關(guān)與秩和檢驗(yàn)PART06統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)2023REPORTING詳細(xì)介紹SPSS軟件的功能、界面、數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)分析等基本操作，提供實(shí)例演示和操作步驟。SPSS介紹SAS軟件的特點(diǎn)、編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、描述性統(tǒng)計(jì)和高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析等內(nèi)容，輔以實(shí)例和代碼。SAS闡述R語(yǔ)言在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用，包括基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)處理、圖形繪制、統(tǒng)計(jì)分析方法等，提供實(shí)例和代碼。R語(yǔ)言常用統(tǒng)計(jì)軟件介紹及操作指南實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本概念01解釋實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的定義、目的、原則等基本概念，為后續(xù)內(nèi)容打下基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類(lèi)型02介紹常見(jiàn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)類(lèi)型，如完全隨機(jī)設(shè)計(jì)、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)等，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的步驟03詳細(xì)闡述實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的步驟，包括明確實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、選擇實(shí)驗(yàn)對(duì)象、確定實(shí)驗(yàn)因素與水平、制定實(shí)驗(yàn)方案等。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基本原理與方法論述數(shù)據(jù)收集介紹數(shù)據(jù)整理的原則和方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，為后續(xù)分析做好準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)分析詳細(xì)演示數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，包括描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)和高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析等方法，輔以實(shí)例和圖表。講解實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的來(lái)源、收集方法和注意事項(xiàng)，確保