应用统计学01-总论课件

1、第1章总论第1节 课程简介第2节 有关概率的一些基本概念第3节 有关统计的基本概念及方法作业第1节 课程简介统计方法与应用相结合实用统计方法方面：重点介绍统计数据的描述与分析、统计指标分析、时间序列分析与预测、相关分析与回归分析、方差分析等经济领域的应用方面：企业统计、公共部门统计、金融统计学习目的抛弃：在传统、经验的基础上进行判断和决策掌握：在数据的基础上进行判断和决策教材：应用统计学第一章 总论第二章 统计工作基本过程第三章 综合指标第四章 时间序列第五章 指数分析第六章 相关分析与回归分析第七章 方差分析与正交试验设计第八章 抽样调查与推断第九章 统计预测第十章 统计决策.推荐英文教材：

2、商务与经济统计Statistics For Business and Economics第1章 数据与统计资料第2章 描述统计学：表格法和图形法第3章 描述统计学：数值方法第4章 概率第5章 离散型概率分布第6章 连续型概率分布第7章 抽样和抽样分析第8章 区间估计第9章 假设检验第10章 两总体均值和比例的统计推断第11章 关于总体方差的统计推断第12章 拟合优度检验和独立性检验第13章 实验设计与方差分析第14章 简单线性回归第15章 多元回归第16章 回归分析：建立模型.第2节 有关概率的一些基本概念概率条件概率概率分布及主要特征概率密度函数、概率分布函数期望值、方差指数分布条件概率中条

3、件的作用作用一：将原样本空间缩小成条件事件的集合前例中，作用二：在缩小的样本空间中获得所求事件与条件事件的公共元素集合前例中，条件概率例某家庭有两个孩子，（1）求两个均为男孩的概率（2）已知至少有一个男孩，求两个均为男孩的概率解：期望值随机变量的期望值(expectation)或均值(mean)随机变量的加权平均数，权数为各取值的概率离散型随机变量的期望值连续型随机变量的期望值例（贝努利分布）投一枚硬币，设 X 为结果的随机变量，正面取值1，反面取值0，则期望值方差随机变量的方差(variance)随机变量与均值距离平方的加权平均数，权数为各取值的概率连续型随机变量的方差随机变量的标准差(st

4、andard deviation)方差的平方根，与期望值单位相同例（贝努利分布）投一枚硬币，设 X 为结果的随机变量，正面取值1，反面取值0，则方差概率分布：指数分布（1）数学常数e 与利率e等于 2.718.e等于1单位本金按100%年利率存满1年后最大可能的积累值单位期间内计息次，理论上称为连续计息(continuous compounding)，常用于金融理论模型分析连续计息时的利率称为利息强度(force of interest)，比如1单位本金按利息强度 r = 0.05 计息t = 10期，则积累值为概率分布：指数分布（3）指数分布(Exponential distribution

5、)是指数分布族(Exponential family)中的一个基本分布，该族中常用的还有binomial、poisson、normal、gamma、chi-squared等指数分布的应用寿命（产品、投保人等）、风险（债务人一定期间内破产）等指数分布的典型例假设一台旧机器的寿命 X (单位：年)为随机变量，且已知这种机器的损毁故障率= 12次/年（描述事件发生的频繁程度）那么从现在开始1年内，预期将发生12次故障。故障不会均匀分布在12个月内，但平均而言，一个月会有1次。因为是损毁故障，所以该机器的期望寿命 E(X) 就是1个月或者1/12年或者1/。这里的寿命 X 就服从指数分布，可知指数分布

6、的三个重要特征：1、一般用于描述时间间隔；2、分布由一个参数决定；2、期望值等于参数的倒数概率分布：指数分布（4）指数分布的概率密度函数(density function)指数分布的概率分布函数(distribution function)指数分布的期望值指数分布的方差指数分布应用例某银行向一个小企业贷款1百万元，期限1年，过去的资料显示这种企业的平均存活期为10年，且存活期服从指数分布。已知1年期存款利率3%，求最低贷款利率练习：前例的理论模型第3节 有关统计的基本概念及方法统计基本概念：总体、样本及变量统计基本概念：误差统计的两类方法：统计描述和统计推断统计基本概念：总体、样本及变量总体(

7、population)所研究的全部个体或数据的集合描述总体的变量是不可观察的例：本校学生（总体）；身高（变量）样本 (sample)从总体中抽取的一部分元素的集合描述样本的变量是可观察的样本变量的值称为观察值例：在座学生（样本）；身高（变量）采样的目的（统计研究的目的）用可观察的样本变量的值在可接受的误差范围内推断不可观察的总体变量的值统计基本概念：误差误差(bias，standard error, disturbance, residual)用一部分样本的观察值去推断总体的某个值，必然产生误差。所以任何统计结果、结论都是不准确的因此，在报告统计分析结果时一般要注明误差程度。比如报告回归系数时

8、，必须注明标准差或 t 值如何分析误差、控制误差是统计学的一个重要内容误差例：采样误差某企业的产品总体合格品次品产品的两个样本结论：合格企业结论：不合格企业统计的两类方法：统计描述和统计推断(1)统计描述（Descriptive statistics）数据变量自身的基本特点及相互间的相关性统计推断（Statistical inference）数据变量间的本质联系，为决策提供实证依据统计方法统计描述统计推断参数估计假设检验简单的统计推断例：新产品(1)目的开发了一种新灯泡，判断其是否优于旧产品方法对旧、新灯泡分别随机采样6件，判断新产品的平均寿命（小时）是否大于就旧产品用EViews作“均值相等检验”(Test of equalityMean)检验结果：Anova F-test，F值=1.04，p值=0.33结论样本表明，在5%显著水平下，新旧产品平均寿命相同寿命样品1样品2样品3样品4样品5样品6均值旧产品1001009090120110新产品105105106104110110101.7106.7简单的统计推断例：新产品(2)进一步检验方差用Eviews作“方差相等检验”(Test of equality Va