统计学复习2-4教学课件

统计学复习2-42023REPORTING引言描述统计学概率论基础推断统计学统计决策与预测方法统计软件应用实践目录CATALOGUE2023PART01引言2023REPORTING加深对统计学基本概念和方法的理解通过复习，学生可以更深入地理解统计学中的基本概念，如总体、样本、变量、数据类型等，以及常用的统计方法，如描述性统计、推论性统计等。提高分析和解决问题的能力统计学是一门应用性很强的学科，通过复习和练习，学生可以进一步提高自己分析和解决问题的能力，为将来的学习和工作打下基础。目的和背景包括数据的收集、整理、展示和分析等方法，如频数分布、图表展示、集中趋势和离散程度度量等。描述性统计包括时间序列的预处理、描述性分析、预测和控制等方法，用于研究时间序列数据的特征和规律。时间序列分析包括参数估计和假设检验等方法，如点估计、区间估计、单样本和双样本检验等。推论性统计包括单因素和多因素方差分析等方法，用于研究不同因素对因变量的影响。方差分析包括线性回归和非线性回归等方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。回归分析0201030405复习范围PART02描述统计学2023REPORTING定类数据定序数据定距数据定比数据数据类型和测量尺度按照事物的某种属性对其进行分类或分组，如性别、婚姻状况等。在定序的基础上，定距数据还能准确地表示出各等级之间的间距，如温度、智商等。除了具有分类功能外，还能表示出事物之间的等级或顺序关系，如教育程度、收入水平等。具有固定零点的定距数据，可以表示两个量之间的比例关系，如身高、体重等。频数分布表将一组数据按照其取值范围分成若干组，然后统计出每组的频数，形成频数分布表。用矩形的面积表示各组频数的多少，各矩形面积总和代表频数的总和。将各组频数的中点用直线连接起来，形成折线图，可以直观地看出数据的分布规律。利用数据中的五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据的一种方法，可以直观地看出数据的中心趋势和离散程度。直方图折线图箱线图频数分布和图形表示方差和标准差方差是每个数据与全体数据平均数之差的平方值的平均数，标准差是方差的算术平方根。它们反映了一组数据的离散程度或波动幅度。平均数所有数据的和除以数据的个数，反映了一组数据的平均水平。中位数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数，反映了一组数据的中心位置。众数一组数据中出现次数最多的数，反映了一组数据的集中趋势。中心趋势和离散程度测量PART03概率论基础2023REPORTING

事件与概率事件的定义与性质事件是随机试验中满足某个条件的样本点的集合，具有互斥性、完备性等基本性质。概率的定义与性质概率是描述事件发生的可能性的数值，满足非负性、规范性、可加性等基本性质。古典概型与几何概型古典概型中每个样本点等可能出现，适用于有限样本空间；几何概型中样本点连续分布，适用于无限样本空间。事件的独立性两个事件相互独立，意味着一个事件的发生不影响另一个事件的发生概率。乘法公式与全概率公式乘法公式用于计算多个事件同时发生的概率；全概率公式用于计算某个事件在多个互斥事件之一发生的条件下发生的概率。条件概率的定义与性质条件概率是在某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率，具有非负性、规范性等基本性质。条件概率与独立性随机变量是定义在样本空间上的实值函数，具有取值范围、分布函数等基本性质。随机变量的定义与性质离散型随机变量取值为有限个或可列个，常见的分布有0-1分布、二项分布、泊松分布等。离散型随机变量及其分布连续型随机变量取值充满某个区间，常见的分布有均匀分布、指数分布、正态分布等。连续型随机变量及其分布包括数学期望、方差、协方差和相关系数等，用于描述随机变量的集中趋势、离散程度以及不同随机变量之间的线性关系。随机变量的数字特征随机变量及其分布PART04推断统计学2023REPORTING123了解抽样分布的定义、特点，掌握常见抽样分布如正态分布、t分布、F分布等。抽样分布的概念及种类掌握点估计和区间估计的原理和方法，如矩估计、最大似然估计等。参数估计的方法了解无偏性、有效性、一致性等评价估计量的标准。估计量的评价标准抽样分布及参数估计03假设检验中的两类错误了解第一类错误和第二类错误的概念及关系，掌握显著性水平和置信水平的选择方法。01假设检验的基本思想理解假设检验的原理和步骤，掌握原假设和备择假设的设立方法。02常见假设检验方法掌握单样本t检验、双样本t检验、配对样本t检验、卡方检验等常见假设检验方法的应用场景和计算过程。假设检验原理与方法方差分析的基本原理01了解方差分析的基本思想和原理，掌握单因素方差分析和多因素方差分析的计算过程。回归分析的基本原理02了解回归分析的基本思想和原理，掌握一元线性回归分析和多元线性回归分析的计算过程。方差分析与回归分析的联系与区别03理解方差分析和回归分析的联系和区别，掌握两者在实际应用中的选择方法。方差分析与回归分析简介PART05统计决策与预测方法2023REPORTING描述了两个条件概率之间的关系，即在已知先验概率和条件概率的情况下，如何计算后验概率。贝叶斯定理基于贝叶斯定理，通过更新信念状态来进行决策的过程，包括先验分布、似然函数和后验分布的计算。贝叶斯决策过程一种基于贝叶斯决策理论的分类方法，通过计算样本属于各类别的后验概率来进行分类。贝叶斯分类器贝叶斯决策理论选择合适的模型形式，如线性回归、逻辑回归、神经网络等，并基于历史数据对模型进行训练。预测模型构建模型评估指标模型优化方法为了评估预测模型的性能，常使用准确率、召回率、F1分数、均方误差等指标。针对模型性能不足的问题，可以采用交叉验证、网格搜索、集成学习等方法对模型进行优化。030201预测模型构建与评估按时间顺序排列的一组数据，反映了某一现象随时间变化的过程。时间序列概念包括描述性统计分析、平稳性检验、季节性分析、趋势分析等。时间序列分析方法如ARIMA模型、指数平滑模型等，可用于对未来时间序列数据进行预测。时间序列预测模型时间序列分析初步PART06统计软件应用实践2023REPORTING软件安装与启动下载并安装SPSS软件，掌握启动方法和基本界面介绍。数据文件建立与管理学习新建、打开、保存数据文件等操作，了解数据文件格式及管理方法。变量与数据录入掌握变量定义、数据录入等基本操作，熟悉数据类型及变量属性设置。SPSS软件基本操作数据清洗了解数据清洗的概念和重要性，学习识别和处理缺失值、异常值等方法。数据导入学习从Excel、CSV等常见格式导入数据到SPSS中的方法。数据预处理掌握数据转换、变量计算、数据排序等预处理操作，为后续分析奠定基础。数据导入、清洗与预处理学习计算均值、中位数、众数、方差、标准差等描述性统计量，了解它们在数据分析中的应用。描述性统计量计算掌握使用SPSS绘制直方图、散点图、箱线图等常见统计图形的方法，了解图形解读技巧。数据可视化呈现描述性统计量计算及可视化呈现假设检验基本概念了解假设检验的原理、步骤及常见错误类型。方差分析（ANOVA）掌握单因素方差分析的基本原理及SPSS实现方法，了解多因素方差分析的概念及应用。非参数检验