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统计学课件(贾俊平)人大课件

contents目录引言描述统计学推断统计学基础回归分析及应用方差分析与实验设计非参数统计方法简介统计软件应用实践

01引言

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。统计学的定义统计学以数据为研究对象，通过对数据的收集、整理、分析等环节，揭示数据背后的规律和现象。统计学的研究对象统计学采用概率论、数理统计等数学方法对数据进行分析和研究，同时也涉及到计算机科学、数据科学等学科的知识和技术。统计学的研究方法统计学概述

社会科学医学与公共卫生经济学与金融学工程与制造业统计学应用领域在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、社会现象分析等方面。在经济学和金融学领域，统计学被用于经济指标分析、金融市场预测、风险评估等方面。在医学和公共卫生领域，统计学被用于临床试验、流行病学调查、健康影响因素分析等方面。在工程和制造业领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、生产优化等方面。

本课程的目标是使学生掌握统计学的基本概念、原理和方法，具备运用统计方法进行数据分析和解决问题的能力。课程目标要求学生掌握统计学的基本概念和原理，熟悉常用的统计方法和技术，能够运用所学知识进行数据分析和解决实际问题。同时，要求学生具备独立思考和自主学习的能力，能够积极参与课堂讨论和实践活动。课程要求课程目标与要求

02描述统计学

介绍数据的不同来源，如调查、实验、观察等，以及各种来源的优缺点。数据来源详细解释定类数据、定序数据、定距数据和定比数据的概念及特点。数据类型探讨各种数据收集方法，如问卷调查、访谈、观察等，以及如何选择合适的方法。数据收集方法介绍数据整理的目的和步骤，包括数据清洗、数据转换和数据标准化等。数据整理数据收集与整理

讲解平均数、中位数和众数等集中趋势描述指标的计算方法和适用场景。集中趋势描述离散程度描述偏态与峰态描述介绍方差、标准差和四分位距等离散程度描述指标的计算和意义。阐述偏态系数和峰态系数的计算方法和在数据分布特征描述中的应用。030201数据分布特征描述

介绍常见的图表类型，如条形图、折线图、饼图、散点图等，以及各种图表的适用场景。图表类型探讨常用的数据可视化工具，如Excel、Tableau、PowerBI等，以及它们的特点和使用方法。数据可视化工具讲解数据可视化的基本原则，如准确性、简洁性、美观性等，以及如何遵循这些原则进行有效的数据可视化。数据可视化原则通过具体案例展示如何利用不同的图表类型和工具进行数据可视化，并分析其效果。案例分析数据可视化方法

03推断统计学基础

介绍基本概念，如事件、样本空间、概率等。事件与概率阐述概率的加法性质、乘法性质、全概率公式和贝叶斯公式等。概率的性质详细解释随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量、分布函数、概率密度函数等概念，并介绍常见的离散型和连续型随机变量的分布。随机变量及其分布概率论基础

抽样分布与参数估计抽样分布阐述由总体分布导出的样本统计量的分布，如样本均值、样本方差和样本比例等的分布。参数估计的基本原理介绍点估计和区间估计的基本原理，以及评价估计量的标准。总体均值的区间估计详细解释在总体方差已知和未知的情况下，如何对总体均值进行区间估计。

ABCD假设检验原理及步骤假设检验的基本思想阐述假设检验的原理、假设的设立以及两类错误的概念。两个正态总体均值差的检验阐述两个独立样本和两个配对样本情况下，两个正态总体均值差的假设检验方法。单个正态总体均值的检验详细解释在总体方差已知和未知的情况下，如何对单个正态总体均值进行假设检验。总体比例的检验介绍总体比例的假设检验方法。

04回归分析及应用

一元线性回归模型介绍一元线性回归模型的基本形式、假设条件以及参数的估计方法。最小二乘法详细阐述最小二乘法的原理、计算步骤及性质，以及如何利用最小二乘法进行参数估计。回归方程的检验介绍回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验以及预测值的置信区间等。一元线性回归分析030201

03变量选择与逐步回归介绍变量选择的方法、原则以及逐步回归的原理和实现步骤。01多元线性回归模型引入多元线性回归模型的概念，介绍模型的基本形式、假设条件以及参数的估计方法。02多重共线性详细讨论多重共线性的概念、产生原因、诊断方法以及处理措施。多元线性回归分析

123阐述残差的概念、性质以及残差图的绘制和解读，通过残差分析判断模型的拟合效果。残差分析介绍模型优化的方法，包括增加变量、删除变量、变换变量等，以提高模型的拟合优度和预测精度。模型优化详细讨论模型评价的标准和方法，如决定系数、调整决定系数、预测均方误差等，以及如何利用这些指标评价模型的优劣。模型评价回归模型诊断与优化

05方差分析与实验设计

通过比较不同组间的差异，分析因素对结果的影响程度。方差分析的基本概念