統(tǒng)計(jì)學(xué)的起源課件_第1頁
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文檔簡介

1、第一章 概 論,1,學(xué)習(xí)交流PPT,第一節(jié) 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)?,一、概念,統(tǒng)計(jì)學(xué)(Statistics)是把數(shù)學(xué)的語言引入具體的科學(xué)領(lǐng)域,把具體科學(xué)領(lǐng)域中要待研究的問題抽象為數(shù)學(xué)問題的過程,它是收集、分析、列示和解釋數(shù)據(jù)的一門藝術(shù)和科學(xué)。,2,學(xué)習(xí)交流PPT,二、發(fā)展概況,原 始 社 會,奴 隸 社 會,封 建 社 會,資 本 主 義 社 會,迅速發(fā)展,生物統(tǒng)計(jì)學(xué),3,學(xué)習(xí)交流PPT,形成不同學(xué)派:,1、政治算術(shù)學(xué)派 起源于17世紀(jì)60年代的英國 代表人物:威廉.配第(William Petty,16231687) 約翰.格朗托(John Graunt,16201674) 代表作:政治算術(shù) 但未采

2、用“統(tǒng)計(jì)學(xué)”這個(gè)詞,4,學(xué)習(xí)交流PPT,2、國勢學(xué)派,又叫記述學(xué)派 創(chuàng)建于17世紀(jì)的德國 代表人物:海爾曼.康令(Herman Conring,16061681) 阿痕瓦爾(Gottfried Achenwall,17911772) 代表作:近代歐洲各國國勢論首次采用“stastistik” 德國經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家克尼斯(K . G . A Knies,18211898)在1850年發(fā)表的論文獨(dú)立科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)中主張把“國家論”作為“國勢學(xué)”的科學(xué)命名,“統(tǒng)計(jì)學(xué)”作為“政治算術(shù)”的科學(xué)命名。,5,學(xué)習(xí)交流PPT,3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派 產(chǎn)生于19世紀(jì)中葉 代表人物:阿道夫.凱特勒(L.A.J Quet

3、elet,17961874) 高爾登(F.Galtonl,18221911) 皮爾遜(K.Pearson,18571936 ) 逐漸形成一門獨(dú)立的應(yīng)用數(shù)學(xué)。 1867年韋特斯坦(T.Wittstein)把既是數(shù)學(xué),又是統(tǒng)計(jì)學(xué)的新生科學(xué)命名為數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)。,6,學(xué)習(xí)交流PPT,4、社會統(tǒng)計(jì)學(xué)派 以德國為中心,創(chuàng)建于19世紀(jì)后期 代表人物:恩格爾(C.I.E. Engel,18211896) 梅爾( C.G.V. Mager ,18411925) 認(rèn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的對象是社會科學(xué),而數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門應(yīng)用數(shù)學(xué)。 19世紀(jì)中葉誕生了馬克思主義的統(tǒng)計(jì)理論,后來,列寧對其進(jìn)行了豐富和發(fā)展。,7,學(xué)習(xí)交流PPT

4、,三、統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展史中的重大事件與重要代表人物,J.Bernoulli(貝努里,瑞士,16541705) 系統(tǒng)論證了“大數(shù)定律”,即樣本容量越大,樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)與總體參數(shù)之差越小。,P.S. Laplace(拉普拉斯,法國,17491827) 最早系統(tǒng)的把概率論方法運(yùn)用到統(tǒng)計(jì)學(xué)研究中去,建立了嚴(yán)密的概率數(shù)學(xué)理論,并應(yīng)用到人口統(tǒng)計(jì)、天文學(xué)等方面的研究上。,8,學(xué)習(xí)交流PPT,Gauss(高斯,德國,17771855) 正態(tài)分布理論最早由De Moiver于1733年發(fā)現(xiàn),后來Gauss在進(jìn)行天文觀察和研究土地測量誤差理論時(shí)又一次獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了正態(tài)分布(又稱常態(tài)分布)的理論方程,提出“誤差分布曲線”,后人為

5、了紀(jì)念他,將正態(tài)分布也稱為Gauss分布。,9,學(xué)習(xí)交流PPT,F. Galton(高爾登,英國,18221911) 19世紀(jì)末統(tǒng)計(jì)學(xué)開始用于生物學(xué)的研究。1882年Galton開設(shè)“人體測量實(shí)驗(yàn)室”,測量9337人的資料,探索能把大量數(shù)據(jù)加以描述與比較的方法和途徑,引入了中位數(shù)、百分位數(shù)、四分位數(shù)、四分位差以及分布、相關(guān)、回歸等重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念與方法。1889年發(fā)表第一篇生物統(tǒng)計(jì)論文自然界的遺傳。1901年Galton和他的學(xué)生Pearson創(chuàng)辦了“Biometrika(生物統(tǒng)計(jì)學(xué)報(bào))”雜志,首次明確“Biometry(生物統(tǒng)計(jì))”一詞。所以后人推崇Galton為生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的創(chuàng)始人。,10,

6、學(xué)習(xí)交流PPT,K. Pearson(卡.皮爾遜,英國,18571936) Pearson的一生是統(tǒng)計(jì)研究的一生。他首創(chuàng)頻數(shù)分布表與頻數(shù)分布圖,如今已成為最基本的統(tǒng)計(jì)方法之一;觀察到許多生物的度量并不呈現(xiàn)正態(tài)分布,利用相對斜率得到矩形分布、J型分布、U型分布或鈴型分布等;1900年獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了X2分布,提出了有名的卡方檢驗(yàn)法,后經(jīng)Fisher補(bǔ)充,成為小樣本推斷統(tǒng)計(jì)的早期方法之一; Pearson對“回歸與相關(guān)”進(jìn)一步作了發(fā)展,在18971905年,Pearson還提出復(fù)相關(guān)、總相關(guān)、相關(guān)比等概念,不僅發(fā)展了Galton的相關(guān)理論,還為之建立了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。,11,學(xué)習(xí)交流PPT,W.S.Gosse

7、t(歌賽特,英國,17771855) 在生產(chǎn)實(shí)踐中對樣本標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了大量研究。于1908年以“Student(學(xué)生)”為筆名在該年的Biometrika上發(fā)表了論文平均數(shù)的概率誤差,創(chuàng)立了小樣本檢驗(yàn)代替大樣本檢驗(yàn)的理論,即t分布和t檢驗(yàn)法,也稱為學(xué)生式分布。t檢驗(yàn)已成為當(dāng)代生物統(tǒng)計(jì)工作的基本工具之一,為多元分析理論的形成和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),為此,許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家把1908年看作是統(tǒng)計(jì)推斷理論發(fā)展史上的里程碑。,12,學(xué)習(xí)交流PPT,R.A.Fisher(費(fèi)歇爾,英國,18901962) Fisher一生論著頗多,共寫了329篇。他跨進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)界是從研究概率分布開始的,1915年在Biometrika上

8、發(fā)表論文無限總體樣本相關(guān)系數(shù)值的頻率分布,被稱為現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)的第一篇論文。1923年發(fā)展了顯著性檢驗(yàn)及估計(jì)理論,提出了F分布和F檢驗(yàn),1918年在孟德爾遺傳試驗(yàn)設(shè)計(jì)間的相對關(guān)系一文中首創(chuàng)“方差”和“方差分析”兩個(gè)概念,1925年提出隨機(jī)區(qū)組和正交拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì),并在盧桑姆斯坦德農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站得到檢驗(yàn)與應(yīng)用,他還在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中提出“隨機(jī)化”原則,1938年和Yates合編了Fisher Yates隨機(jī)數(shù)字表。,13,學(xué)習(xí)交流PPT,另外, Neyman(18941981)和S.Pearson進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)理論研究,分別與1936和1938年提出一種統(tǒng)計(jì)假說檢驗(yàn)學(xué)說。P.C.Mabeilinrobis對作

9、物抽樣調(diào)查、A.Waecl對序貫抽樣、Finney對毒理統(tǒng)計(jì)、K.Mather對生統(tǒng)遺傳學(xué)、F.Yates對田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)等都作出了杰出貢獻(xiàn)。,14,學(xué)習(xí)交流PPT,四、統(tǒng)計(jì)學(xué)在中國的傳播,我國在解放前,社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢,統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用和發(fā)展受到了很大的限制。1913年,顧澄教授(1882?)翻譯了英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家尤爾的著作統(tǒng)計(jì)學(xué)之理論(1911),即為英美數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)傳入中國之始。之后又有一些英美統(tǒng)計(jì)著作被翻譯成中文,F(xiàn)isher的理論和方法也很快傳入中國。 在20世紀(jì)30年代,生物統(tǒng)計(jì)與田間試驗(yàn)就作為農(nóng)學(xué)系的必修課,1935年王綬(18761972)編著出版的實(shí)用生物統(tǒng)計(jì)法是我國出版最早的生物統(tǒng)計(jì)專著

10、之一。隨后1942年范福仁出版了田間試驗(yàn)技術(shù)等,這些對推動我國農(nóng)業(yè)生物統(tǒng)計(jì)和田間試驗(yàn)方法的應(yīng)用都產(chǎn)生了很大影響。,15,學(xué)習(xí)交流PPT,新中國成立后,許多學(xué)者翻譯、編著了統(tǒng)計(jì)學(xué)論著,有力的推動了數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在中國的普及和應(yīng)用。1978年12月國家統(tǒng)計(jì)局在四川峨眉召開了統(tǒng)計(jì)教學(xué)、科研規(guī)劃座談會,全面引進(jìn)了前蘇聯(lián)的社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)制度,對我國社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展起到了一定的積極作用。這以后有關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教材與論著如雨后春筍般涌現(xiàn),統(tǒng)計(jì)工作和統(tǒng)計(jì)科研迅速發(fā)展。1984年1月1日頒布實(shí)施中華人民共和國統(tǒng)計(jì)法,1987年2月國家統(tǒng)計(jì)局又發(fā)布中華人民共和國統(tǒng)計(jì)法實(shí)施細(xì)則,1996年5月八屆人大十九次會

11、議通過了關(guān)于修改的決定。 隨著計(jì)算機(jī)的迅速普及,統(tǒng)計(jì)電算程序SAS(Statistical Analysis System)、SPSS(Statistical Package for Social Science) 、 Excel等的引進(jìn),統(tǒng)計(jì)學(xué)在中國的應(yīng)用與研究出現(xiàn)了嶄新的局面。,16,學(xué)習(xí)交流PPT,第二節(jié) 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念及主要內(nèi)容,17,學(xué)習(xí)交流PPT,一、概念,生物統(tǒng)計(jì)學(xué)(Biostatistics)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)在生物學(xué)研究中的應(yīng)用,它是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法來認(rèn)識、分析、推斷和解釋生命過程中的各種現(xiàn)象和試驗(yàn)調(diào)查資料的科學(xué)。屬于生物數(shù)學(xué)的范疇。,18,學(xué)習(xí)交流PPT,二、主要

12、內(nèi)容,生 的 物 基 統(tǒng) 本 計(jì) 內(nèi) 學(xué) 容,試 驗(yàn) 設(shè) 計(jì),統(tǒng) 計(jì) 分 析,基本原則 方案制定 常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,資料的搜集和整理 數(shù)據(jù)特征數(shù)的計(jì)算 統(tǒng)計(jì)推斷 方差分析 回歸和相關(guān)分析 協(xié)方差分析 主成分分析 聚類分析,對比設(shè)計(jì) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) 裂區(qū)設(shè)計(jì) 拉丁方設(shè)計(jì) 正交設(shè)計(jì),19,學(xué)習(xí)交流PPT,生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本作用:,提供整理和描述數(shù)據(jù)資料的科學(xué)方法,確定某些性狀和特征的數(shù)量特征。,運(yùn)用顯著檢驗(yàn),判斷試驗(yàn)結(jié)果的可靠性或可行性。,提供由樣本推斷總體的方法。,提供試驗(yàn)設(shè)計(jì)的的一些重要原則。,20,學(xué)習(xí)交流PPT,第三節(jié) 常用統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語,一、總體與樣本,具有相同性質(zhì)或?qū)傩缘膫€(gè)體所組成的集合稱為總

13、體 (population),它是指研究對象的全體; 組成總體的基本單元稱為個(gè)體(individual); 從總體中抽出若干個(gè)體所構(gòu)成的集合稱為樣本(sample); 總體又分為有限總體和無限總體: 含有有限個(gè)個(gè)體的總體稱為有限總體(finitude popuoation); 包含有極多或無限多個(gè)體的總體稱為無限總體(infinitude popuoation).,21,學(xué)習(xí)交流PPT,構(gòu)成樣本的每個(gè)個(gè)體稱為樣本單位;樣本中所包含的個(gè)體數(shù)目叫樣本容量或樣本大小(sample size),樣本容量常記為n。 一般在生物學(xué)研究中,通常把n30的樣本叫小樣本,n 30的樣本叫大樣本。對于小樣本和大樣

14、本,在一些統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算和分析檢驗(yàn)上是不一樣的。 研究的目的是要了解總體,然而能觀測到的卻是樣本,通過樣本來推斷總體是統(tǒng)計(jì)分析的基本特點(diǎn)。,22,學(xué)習(xí)交流PPT,二、變量與常量,變量,或變數(shù),指相同性質(zhì)的事物間表現(xiàn)差異性或差異特征的數(shù)據(jù)。 常數(shù),表示能代表事物特征和性質(zhì)的數(shù)值,通常由變量計(jì)算而來,在一定過程中是不變的。,23,學(xué)習(xí)交流PPT,變 量,定性變量,定量變量,連續(xù)變量,非連續(xù)變量,只有整數(shù)出現(xiàn),可以有任何小數(shù)出現(xiàn),24,學(xué)習(xí)交流PPT,為了表示總體和樣本的數(shù)量特征,需要計(jì)算出幾個(gè)特征數(shù),包括平均數(shù)和變異數(shù)(極差、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等)。 描述總體特征的數(shù)量稱為參數(shù)(parameter),也稱

15、參量。常用希臘字母表示參數(shù),例如用表示總體平均數(shù),用表示總體標(biāo)準(zhǔn)差; 描述樣本特征的數(shù)量稱為統(tǒng)計(jì)數(shù)(staistic),也稱統(tǒng)計(jì)量。常用拉丁字母表示統(tǒng)計(jì)數(shù),例如用 表 示樣本平均數(shù),用S表示樣本標(biāo)準(zhǔn)差。,三、參數(shù)與統(tǒng)計(jì)數(shù),25,學(xué)習(xí)交流PPT,四、效應(yīng)與互作,通過施加試驗(yàn)處理,引起試驗(yàn)差異的作用稱為效應(yīng)。效應(yīng)是一個(gè)相對量,而非絕對量,表現(xiàn)為施加處理前后的差異。效應(yīng)有正效應(yīng)與負(fù)效應(yīng)之分。,互作,又叫連應(yīng),是指兩個(gè)或兩個(gè)以上處理因素間相互作用產(chǎn)生的效應(yīng)?;プ饕灿姓?yīng)(協(xié)同作用)與負(fù)效應(yīng)(拮抗作用)之分。,26,學(xué)習(xí)交流PPT,五、機(jī)誤與錯(cuò)誤,變異,效應(yīng),誤差,隨機(jī)誤差機(jī)誤(Random erro

16、r),系統(tǒng)誤差錯(cuò)誤(Systematic error),27,學(xué)習(xí)交流PPT,隨機(jī)誤差,也叫 抽樣誤差(sampling error) 。這是由于試驗(yàn)中無法控制的內(nèi)在和外在的偶然因素所造成。如試驗(yàn)動物的初始條件、飼養(yǎng)條件、管理措施等盡管在試驗(yàn)中力求一致,但也不可能達(dá)到絕對一致,所以隨機(jī)誤差帶有偶然性質(zhì),在試驗(yàn)中,即使十分小心也是不可避免的。如果通過良好的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、正確的試驗(yàn)操作,增加抽樣或試驗(yàn)次數(shù),隨機(jī)誤差可能減小,但不可能完全消滅。統(tǒng)計(jì)上的試驗(yàn)誤差一般都指隨機(jī)誤差。隨機(jī)誤差越小,試驗(yàn)精確性越高。,28,學(xué)習(xí)交流PPT,系統(tǒng)誤差,也叫片面誤差 (lopsided error)。 這是由于試驗(yàn)條件控制不一致、測量儀器不準(zhǔn)、試劑配制不當(dāng)、試驗(yàn)人員粗心大意使稱量、觀測、記載、抄錄、計(jì)算中出現(xiàn)錯(cuò)誤等人為因素而引起的。系統(tǒng)誤差影響試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。只要以認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度和細(xì)心的工作作風(fēng)是完

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