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统计学基础课件(第一章)

contents目录统计学概述统计数据的收集统计数据的整理与展示描述性统计概率与概率分布

01统计学概述

统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学，旨在从数据中获取有用的信息和知识。它涉及到的方法和工具广泛应用于各个领域，如社会科学、经济学、生物学、医学等。统计学的目的是提供一种系统的方法来探究数据的内在规律和结构，从而帮助人们做出更好的决策。统计学的定义

统计学的应用领域用于研究人类行为和社会现象，如人口普查、民意调查等。用于分析经济数据，如预测市场需求、评估投资风险等。用于研究生物现象和人类健康，如临床试验、流行病学调查等。用于了解客户需求和市场趋势，如市场调研、顾客满意度调查等。社会科学经济学生物学和医学商业和市场营销

统计学开始发展，主要用于国家管理和人口普查。17世纪随着概率论的引入，统计学开始涉及随机抽样和统计分析。19世纪随着计算机技术的发展，统计方法和数据分析得到了广泛的应用和发展。20世纪统计学与机器学习和人工智能等领域的结合，推动了大数据分析和数据挖掘等领域的快速发展。现代统计学的发展历程

02统计数据的收集

包括调查、实验、观测等，这些方法可以直接从目标群体获取数据。直接数据来源如公开出版物、政府机构、市场研究机构等，这些机构或平台会发布已经收集的数据。间接数据来源数据来源

通过数字量化表示的数据，可以进行数学运算和分析。描述性的、类别性的数据，不能进行数学运算。数据收集方法定性数据定量数据

准确性完整性时效性可比性数据质据是否真实、准确，没有误差或偏差。数据是否全面、完整，没有遗漏。数据是否及时，没有过时。在不同时间和空间上，数据是否可以比较。

明确调查的目标和意图。调查目的选择合适的调查方式，如问卷调查、访谈、观察等。调查方法确定调查的范围和对象，如何选取有代表性的样本。样本选择预先设计好如何对收集的数据进行整理、分类、分析和解读。数据分析调查设计

03统计数据的整理与展示

数据分类将数据按照一定的标准进行分类，如按照年龄、性别、地区等进行分类，以便更好地理解和分析数据。数据排序将数据按照一定的顺序进行排列，如按照数值大小进行升序或降序排列，以便更好地了解数据的分布情况。-数据筛选：从大量数据中筛选出符合特定条件的数据，如筛选出年龄在18-25岁之间的人群，以便进行更深入的分析。统计数据的整理与展示数据整理

数据展示方法-表格图表制作-选择合适的图表类型根据数据的特征和关系选择合适的图表类型，如柱状图适用于展示分类数据之间的比较，折线图适用于展示时间序列数据的变化趋势。-数据准备通过表格的形式展示数据，表格中包含数据的名称、数值和单位等信息，便于阅读和理解。-图形统计数据的整理与展示数据整理

04描述性统计

集中趋势的度量均值（Mean）计算所有数值的和除以数值的数量，表示数据的中心倾向。中位数（Median）将数据从小到大排序后，位于中间位置的数值，表示数据的中心倾向。众数（Mode）出现次数最多的数值，表示数据的集中趋势。

方差（Variance）：每个数值与均值之差的平方的平均值，表示数据离散程度的大小。标准差（StandardDeviation）：方差的平方根，表示数据离散程度的大小。四分位距（IQR）：上四分位数与下四分位数之差，表示数据的离散程度。离散程度的度量

123衡量数据分布形态是否对称的指标，大于0表示正偏态，小于0表示负偏态。偏态系数（Skewness）衡量数据分布形态的尖锐程度，大于3表示尖峰态，小于3表示平峰态。峰态系数（Kurtosis）通过绘制直方图或箱线图等图形，直观展示数据分布的形态特征。分布形态图分布形态的度量

05概率与概率分布

描述随机事件发生的可能性程度。概率定义概率性质概率的度量方法非负性、规范性、有限可加性。古典概率、统计概率和主观概率。030201概率的基本概念

描述随机变量取值范围的函数。概率分布函数描述离散随机变量取值的概率分布情况。离散概率分布描述连续随机变量取值的概率分布情况。连续概率分布概率分布

描述n次独立重复试验中成功次数的情况。二项分布泊松分布正态分布指数分布描述单位时间内随机事件的次数情况。描述连续随机变量取值的概率分布情况，具有对称性和集中趋势。描述随机事件发生的时间间隔情况。常见概率分布

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