《统计分析导论》课件.ppt

统计分析导论：数据科学的基础技能欢迎来到统计分析导论的课程，我们将一起探索数据科学的基础技能！

什么是统计分析？定义与核心概念定义统计分析是一种使用数学和统计方法来收集、整理、分析和解释数据的过程，旨在发现数据中的规律和趋势，并从中得出结论。核心概念数据：任何可以被记录和分析的信息变量：数据的特征，可以改变分布：数据在不同数值上的分布情况假设检验：检验一个假设是否成立

统计分析在现代社会的重要性1数据驱动决策统计分析帮助企业、政府和个人从数据中获取洞察，做出更明智的决策。2科学研究统计方法是科学研究中不可或缺的一部分，用于设计实验、分析数据和得出结论。3医疗保健统计分析在医疗领域用于诊断疾病、评估治疗效果和制定公共卫生政策。4金融市场统计分析是金融市场的重要工具，用于预测股票价格、评估风险和管理投资组合。

数据科学与统计分析的关系统计分析是数据科学的基础，提供数据收集、分析和解释的方法。数据科学是一个更广泛的领域，涵盖了从数据收集、清理、分析到可视化和建模的各个环节。

统计分析的基本流程概述1数据收集获取原始数据，确保数据质量。2数据清理处理缺失值、异常值，确保数据一致性。3数据分析使用统计方法分析数据，发现规律和趋势。4结果解释解释分析结果，得出结论，并进行可视化展示。

数据收集：从哪里获取有效数据公开数据库政府机构、研究机构和商业公司发布的公开数据集。调查问卷通过问卷收集用户的意见和数据。网络爬虫从互联网上抓取数据，例如网页内容、社交媒体帖子。传感器使用传感器收集环境数据，例如温度、湿度、空气质量。

数据收集方法：抽样、调查、实验抽样从总体中随机选择样本进行分析，推断总体特征。调查通过问卷、访谈等方式收集用户的意见和数据。实验通过控制变量，观察变量之间的关系，验证假设。

确保数据质量的关键原则准确性数据准确无误，与真实情况相符。1完整性数据完整，没有缺失值或遗漏。2一致性数据格式、单位和编码一致。3时效性数据及时更新，反映必威体育精装版的情况。4可靠性数据来源可靠，可信度高。5

数据类型：定性与定量数据1定量数据可以度量和计算的数值型数据，例如身高、体重。2定性数据描述性数据，不能直接度量，例如性别、颜色。

变量的分类：连续型与离散型1连续型变量可以取任意值的变量，例如身高、体重。2离散型变量只能取有限个值的变量，例如性别、颜色。

描述性统计学基础集中趋势数据的中心位置离散程度数据之间的差异程度分布形态数据在不同数值上的分布情况

集中趋势的度量：平均数、中位数、众数1平均数所有数据的总和除以数据个数。2中位数将数据排序后，位于中间位置的值。3众数数据集中出现次数最多的值。

离散程度的度量：方差、标准差方差数据与平均数的平方差的平均值。标准差方差的平方根，反映数据偏离平均数的程度。

数据分布的基本形态

正态分布的特征与应用特征钟形曲线平均数、中位数和众数相等数据集中在平均数附近应用假设检验置信区间预测模型

概率论基础知识随机事件在随机试验中可能发生也可能不发生的事件。概率随机事件发生的可能性大小。样本空间随机试验所有可能结果的集合。

随机事件与概率计算1事件的交集两个事件同时发生的事件。2事件的并集两个事件至少发生一个的事件。3事件的互斥两个事件不可能同时发生的事件。

条件概率与贝叶斯定理条件概率在已知另一个事件发生的情况下，某个事件发生的概率。贝叶斯定理用于更新先验概率，得到后验概率。

概率分布类型介绍伯努利分布描述独立事件成功的概率。二项分布描述n次独立试验中成功的次数分布。泊松分布描述在固定时间或空间内，事件发生的次数分布。

假设检验的基本原理1234提出假设对总体参数提出一个假设。收集数据从总体中收集样本数据。计算检验统计量计算检验统计量，用于衡量样本数据与假设之间的差异。比较p值和显著性水平如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设。

显著性水平与p值显著性水平拒绝原假设的阈值，通常设为0.05。p值在原假设成立的情况下，观察到样本数据的概率。

第一类错误与第二类错误第一类错误拒绝了实际上正确的原假设。第二类错误没有拒绝实际上错误的原假设。

单侧检验与双侧检验1单侧检验检验样本数据是否偏向于某个方向。2双侧检验检验样本数据是否偏离了某个值。

参数检验方法t检验比较两个样本均值是否相等。方差分析(ANOVA)比较多个样本均值是否相等。卡方检验检验两个分类变量之间是否有关联。

t检验的应用场景比较两个样本均值例如，比较两种药物的治疗效果。检验单个样本均值例如，检验某个产品的质量是否符合标准。

方差分析(ANOVA)基础原理将数据的总方差分解为不同因素的方差。1应用比较多个样本均值，例如比较不同教学方法的教学效果。2

卡方检验的原理1原理比较观测频数和期望频数的差异。2应用检验两个分类变量之间是否有关联，例如调查性别与购买倾向之间的关系