统计思想英文版课件Cha课件

统计思想英文版课件本课件旨在用英文介绍统计学基本思想和方法。课程涵盖统计学的基本概念、数据收集、数据分析、概率论等。此外，还将介绍一些统计学在现实生活中的应用案例。课程简介统计学基础本课程涵盖统计学的基本原理和方法，为学生打下坚实的统计学基础。数据分析技能学习如何收集、整理、分析和解释数据，培养数据分析能力。实际应用课程注重将统计学知识应用于实际问题，提升解决问题的能力。统计软件掌握常用的统计软件，例如SPSS和R语言，提高数据分析效率。课程目标了解统计学基础掌握统计学基本概念和方法，为进一步学习和应用统计学奠定基础。学习如何收集、分析和解释数据，并运用统计方法解决实际问题。提升数据分析能力培养学生利用统计方法分析数据的能力，并能从数据中发现规律和趋势。学习利用统计软件进行数据分析，掌握数据可视化和数据挖掘方法。统计学的历史古代起源统计学起源于人类文明的早期，古代文明如中国、埃及和巴比伦都收集了人口、税收和农业产量等数据。中世纪的进展中世纪期间，统计学的发展主要集中在概率论和保险领域，这些领域对人口统计和风险评估做出了贡献。17世纪的突破17世纪，威廉·配第和约翰·格朗特等学者开始使用统计方法研究社会现象，为现代统计学奠定了基础。现代统计学的兴起19世纪，统计学在工业革命的推动下迅速发展，卡尔·皮尔逊和威廉·戈塞特等科学家做出了重要的贡献。统计学的定义统计学是收集、整理、分析和解释数据的科学。它帮助我们从数据中提取有意义的信息，并做出可靠的推断。统计学在各种领域都有应用，例如科学研究、商业、医疗保健和政府。统计学的特征数据驱动统计学以数据为基础，通过分析数据来揭示规律和趋势。客观性统计学追求客观分析，避免主观臆断，以数据说话。精确性统计学采用严谨的数学方法和模型，确保结果的精确性。可重复性统计学分析结果可以被验证和重复，确保其可靠性。统计学的分类1描述性统计描述性统计是用来描述数据特征的，例如平均数、标准差等。2推论性统计推论性统计是从样本数据中推断总体特征的，例如假设检验、置信区间等。3应用统计应用统计是将统计方法应用于具体领域，例如医学统计、经济统计等。描述性统计数据概述描述性统计主要用于对数据进行整理、概括和分析，以便更好地理解数据信息。集中趋势集中趋势反映了一组数据的中心位置，常用指标包括平均数、中位数和众数。离散趋势离散趋势反映了一组数据的分散程度，常用指标包括方差、标准差和极差。数据可视化通过直方图、箱线图等图表展示数据的分布特征，更直观地理解数据信息。推论性统计样本推断总体基于样本数据，推断总体特征，预测总体行为。假设检验验证特定假设，并得出结论，判断假设是否成立。置信区间估计总体参数的范围，并提供置信度，表明估计值的可靠性。数据收集方法问卷调查法通过问卷收集数据，可以用于调查人口统计学特征、态度和行为。访谈法通过结构化或非结构化访谈，可以获得更深入的理解和见解。实验法通过控制变量，研究特定变量对结果的影响。观察法通过观察和记录行为或现象，收集数据。抽样技术1简单随机抽样每个样本单位都有相同的被选中的机会，就像从帽子里随机抽取球。2分层抽样将总体分成不同的层级，然后从每个层级中随机抽取样本。3整群抽样将总体分成多个群组，然后随机选择几个群组作为样本。4系统抽样从总体中选取一个起始点，然后按固定的间隔选择样本。测量水平定类测量定类测量是最简单的测量水平，仅将数据分为不同的类别或组别，没有顺序或大小比较。例如，性别、血型、婚姻状况等。定序测量定序测量不仅将数据分类，还可以按顺序排列，但无法衡量不同类别之间的距离。例如，教育程度（小学、初中、高中、大学）、军衔等级等。定距测量定距测量可以衡量类别之间的距离，但没有绝对零点，不能进行倍数比较。例如，温度（摄氏度或华氏度）、智商分数等。定比测量定比测量是最严格的测量水平，具有绝对零点，可以进行倍数比较。例如，身高、体重、收入等。描述性统计量集中趋势描述数据集中趋势，例如平均值、中位数和众数。离散趋势衡量数据离散程度，包括方差、标准差和极差。频率分布数据值的频率，以直方图或频率表表示。位置测量描述数据在分布中的位置，例如百分位数、四分位数和标准分数。集中趋势的度量集中趋势的度量用于描述数据集中趋势，表示数据分布的中心位置。常见的集中趋势度量包括平均数、中位数和众数。平均数是最常用的集中趋势度量，它反映了所有数据值的平均水平。中位数是将数据排序后处于中间位置的数值，它不受极端值的影响。众数是数据集中出现次数最多的数值，它反映了数据集中最常见的数值。1平均数所有数值的平均值2中位数排序后中间数值3众数出现次数最多数值离散趋势的度量离散趋势的度量描述数据分散程度，常用指标包括：范围、方差、标准差、四分位距等。范围是最大值与最小值之差，方差是每个数据点与平均值的平方差的平均值，标准差是方差的平方根，四分位距是第三四分位数与第一四分位数之差。正态分布正态分布，又称高斯分布，是一种常见的概率分布。它以钟形曲线为特征，曲线两侧对称，曲线顶点为平均值。在统计学中，正态分布是许多统计推断的基础。许多自然现象和社会现象都近似正态分布。标准化分数名称描述标准分数将原始数据转换为标准单位Z分数最常见的标准分数类型T分数平均值为50，标准差为10标准化分数使不同数据集中不同变量的比较成为可能。假设检验1提出假设建立一个关于总体参数的假设，可以是关于均值、方差或比例的假设。例如，假设某产品的平均寿命为5年。2收集数据从总体中抽取样本数据，并根据样本数据计算统计量，例如样本均值、样本方差或样本比例。3计算检验统计量使用样本数据计算检验统计量，并根据假设检验的类型选择合适的检验统计量，例如t检验、z检验或卡方检验。4确定拒绝域根据检验统计量的分布确定拒绝域，即拒绝原假设的区域。拒绝域的大小由显著性水平决定。5做出决策如果检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设；否则，不拒绝原假设。检验步骤1提出假设建立一个可检验的假设。2收集数据从相关样本中获取数据。3计算统计量基于数据计算统计量。4得出结论根据统计量判定假设是否成立。检验类型单边检验单边检验用于测试假设是否偏向某个方向，例如，检验是否比平均值高或低。双边检验双边检验用于测试假设是否与某个特定值不同，例如，检验是否不等于平均值。统计软件应用RR是一种开源的统计软件，广泛应用于数据分析、统计建模和机器学习等领域。ExcelExcel是一款常用的电子表格软件，也提供了基本的统计功能，如描述性统计、图表制作等。SPSSSPSS是一款专业的统计软件，提供了强大的数据分析功能，适用于社会科学、市场研究等领域。PythonPython是一种通用的编程语言，拥有丰富的统计库，如NumPy、SciPy和Pandas等。相关分析11.关系类型相关分析可以揭示变量之间的关系，例如正相关、负相关或无相关。22.关系强度相关系数表示变量之间线性关系的强度和方向，范围从-1到+1。33.统计方法常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等。44.应用领域相关分析广泛应用于社会科学、商业分析、金融预测等领域。回归分析线性回归预测变量与因变量之间线性关系。它帮助我们理解变量之间的关系，预测未来的趋势。多重回归包含多个预测变量，用于评估多个因素对因变量的影响，提供更全面的预测。逻辑回归用于预测二进制结果，例如事件发生或不发生。它计算预测变量对结果的影响概率。方差分析比较多个组方差分析用于比较两个或多个组的均值，确定组间差异是否显著。方差来源将数据总方差分解为不同因素的方差贡献，识别影响变量的因素。检验假设检验组间均值是否相等，或特定因素是否对因变量有显著影响。应用范围广泛应用于医学、工程、社会科学等领域，用于比较不同治疗方案、产品性能或社会现象。时间序列分析时间序列分析是一种统计方法，用于分析随时间变化的数据。例如，股票价格、销售额或气温。时间序列分析可用于识别趋势、季节性模式和异常值。1预测预测未来的值2建模创建数据模型3分析识别趋势、季节性模式和异常值时间序列分析被广泛应用于各个领域，例如金融、经济学和气象学。非参数检验定义非参数检验，是指对数据分布不作假设，或对总体分布不做严格要求的统计检验方法。它适用于数据无法满足参数检验的假设条件时。应用范围非参数检验广泛应用于各种研究领域，包括医学、社会学、心理学等。它尤其适用于小样本数据、非正态分布数据以及类别型数据。抽样原理从总体中选择样本代表总体特征推断总体特性减少研究成本和时间实验设计1控制组实验设计涉及设置控制组，用于比较实验组的结果，确保结果是实验变量变化引起的，而不是其他因素的影响。2随机分配随机分配参与者到不同组，以确保每个组的特征尽可能相似，减少组间差异对实验结果的影响。3重复测量重复测量是指在不同时间点对同一组参与者进行测量，以观察实验变量对参与者产生的变化。贝叶斯统计起源与演变贝叶斯统计起源于18世纪，由英国数学家托马斯·贝叶斯提出。核心思想贝叶斯统计基于贝叶斯定理，利用先验信息和观测数据更新对未知参数的估计。应用领域贝叶斯统计广泛应用于医疗保健、金融、机器学习等领域，