统计学统计分析方法.pptx

统计学统计分析方法汇报人：XXX2024-01-26

统计分析基本概念描述性统计分析方法推论性统计分析方法非参数统计分析方法多元统计分析方法统计软件应用及实例演示contents目录

01统计分析基本概念

通过数据分析，为决策提供依据。作用定义：统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。描述数据特征，揭示数据分布规律。预测未来趋势，为政策制定和评估提供支持。统计学定义与作用0103020405

定量数据数值型数据，如身高、体重等。定性数据分类数据，如性别、职业等。数据类型及来源

通过直接观察或测量得到的数据。观测数据实验数据调查数据通过设计实验获取的数据。通过问卷调查、访谈等方式收集的数据。030201数据类型及来源

目的描述数据分布特征。推断总体参数或检验假设。统计分析目的和意义

03为决策提供依据，提高决策的科学性和准确性。01预测未来趋势或结果。02意义统计分析目的和意义

0102统计分析目的和意义通过数据分析，发现新的知识和见解。揭示现象背后的规律，推动学科发展。

02描述性统计分析方法

所有数据之和除以数据个数，反映数据集中趋势。算术平均数将数据按大小顺序排列，位于中间位置的数，反映数据中等水平。中位数数据中出现次数最多的数，反映数据集中情况。众数数据的集中趋势度量

最大值与最小值之差，反映数据波动范围。极差各数据与平均数之差的平方的平均数，反映数据波动程度。方差方差的算术平方根，反映数据波动大小的绝对值。标准差数据的离散程度度量

数据分布形态描述偏态数据分布偏斜程度和方向的度量，包括正偏态和负偏态。峰态数据分布尖峭或扁平程度的度量，包括尖峰、平峰等。分布形状通过直方图、QQ图等方式直观展示数据分布情况，如正态分布、均匀分布等。

03推论性统计分析方法

利用样本数据计算出一个具体的数值，作为总体参数的估计值。点估计根据样本数据和一定的置信水平，构造出总体参数的一个区间范围，该区间以较大的概率包含总体参数的真值。区间估计在经济学、金融学、医学等领域广泛应用，如估计总体均值、比例、方差等。参数估计的应用参数估计方法及应用

假设检验的原理先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。假设检验的步骤提出假设、确定检验统计量、计算p值、做出决策。假设检验的应用用于判断两个总体参数是否有显著差异，或者一个总体参数是否符合特定要求等。假设检验原理及步骤030201

123用于研究不同因素对总体变异的贡献程度，通过比较不同组间的差异来判断因素对结果的影响是否显著。方差分析用于研究自变量与因变量之间的线性或非线性关系，通过建立回归模型来预测或解释因变量的变化。回归分析在社会科学、生物医学、工程技术等领域广泛应用，如研究不同治疗方案对患者病情的影响、预测股票价格等。方差分析与回归分析的应用方差分析与回归分析

04非参数统计分析方法

用于检验两个分类变量之间是否独立，通过计算实际观测值与理论期望值之间的卡方统计量，判断观测值与期望值之间的差异是否显著。通过比较两个分类变量之间实际观测频数与期望频数之间的差异，判断两个变量之间是否存在关联或依赖关系。卡方检验与独立性检验独立性检验卡方检验

秩和检验用于比较两个独立样本或配对样本所来自的总体的分布位置是否有差异，通过计算样本秩和统计量，判断两组样本的差异是否显著。符号检验用于检验配对样本差值的总体中位数是否等于0，通过计算正负差值的符号，判断差值总体分布是否对称。秩和检验与符号检验

游程检验用于检验随机序列中游程长度的分布是否符合随机性假设，常用于检验时间序列数据的随机性。Kendall等级相关系数用于衡量两个分类变量之间的等级相关程度，通过计算等级之间的和谐对数目，判断两个变量之间的关联程度。Spearman等级相关系数用于衡量两个连续变量或等级变量之间的相关程度，通过计算等级之间的差值平方和，判断两个变量之间的线性关系。其他非参数检验方法

05多元统计分析方法

模型评估利用拟合优度、F检验、t检验等指标，对模型的拟合效果进行评估，判断模型是否显著以及自变量对因变量的影响程度。模型优化通过逐步回归、岭回归、Lasso回归等方法，对模型进行优化，提高模型的预测精度和稳定性。多元线性回归模型建立通过最小二乘法等方法，建立因变量与多个自变量之间的线性关系模型。多元线性回归模型建立与评估

通过正交变换将原始变量转换为少数几个主成分，以揭示原始变量的内在结构和关系，达到降维和简化的目的。主成分分析通过寻找公共因子来解释原始变量之间的相关关系，将原始变量表示为公共因子的线性组合，以揭示原始变量的共同特征和潜在结构。因子分析主成分分析和因子分析在原理和应用上有所不同，需要根据实际问题和数据特点选择合适的方法。方法比较主成分分析与因子分析

聚类分析01根据样本之间的相