統(tǒng)計(jì)思維與典型案例的分析ppt課件

1、統(tǒng)計(jì)思想與典型案例的分析統(tǒng)計(jì)思想與典型案例的分析 統(tǒng)計(jì)思想類似于數(shù)學(xué)中的數(shù)感、符號(hào)感，美術(shù)中的美感，以及人們對(duì)于音樂的樂感、節(jié)拍感等，是一種對(duì)給定數(shù)據(jù)及與數(shù)據(jù)有關(guān)的量、表、圖的潛認(rèn)識(shí)的反映，面對(duì)與數(shù)據(jù)信息有關(guān)的問題時(shí)，能天性的從統(tǒng)計(jì)的角度進(jìn)展思索，也就是當(dāng)遇到有關(guān)問題時(shí)，能想到去搜集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)思想統(tǒng)計(jì)思想 例如，球迷看球賽時(shí)，會(huì)推測(cè)所喜歡的球隊(duì)能否會(huì)贏，假設(shè)僅僅根據(jù)喜好去作判別，那么就不具備統(tǒng)計(jì)觀念；假設(shè)認(rèn)識(shí)到判別前需求搜集一定的數(shù)據(jù)，如雙方隊(duì)員的技術(shù)統(tǒng)計(jì)資料、雙方隊(duì)員歷次競(jìng)賽成果記錄等，并且置信這些數(shù)據(jù)經(jīng)過適當(dāng)?shù)恼砗头治?，有助于了解球?duì)，在此根底上對(duì)球隊(duì)的勝負(fù)進(jìn)展判別，才是比較可

2、靠的，這就闡明他具備了一定的統(tǒng)計(jì)觀念。 統(tǒng)計(jì)是研討如何合理搜集、整理、分析數(shù)據(jù)的學(xué)科，它可以為人們制定決策提供根據(jù). 統(tǒng)計(jì)思想統(tǒng)計(jì)思想 統(tǒng)計(jì)思想是在抽取數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)中提取信息、論證結(jié)論可靠性等的過程中表現(xiàn)出來的一種思想方式. 統(tǒng)計(jì)思想與確定性思想統(tǒng)計(jì)思想與確定性思想1. 確定性思想結(jié)果確實(shí)定性 統(tǒng)計(jì)思想結(jié)果的隨機(jī)性2. 在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)的過程中，依然要運(yùn)用研討確定性景象的數(shù)學(xué)手段進(jìn)展籠統(tǒng)概括、運(yùn)算求解、推實(shí)際證等.統(tǒng)計(jì)思想與典型案例統(tǒng)計(jì)思想與典型案例1. 必修3中的典型案例：“一個(gè)著名的案例、“城市居民月用水量、“人體的脂肪百分比與年齡之間的關(guān)系 2.選修23中的典型案例： “人的體重與身高的關(guān)系、

3、“新藥能否有效、“肺癌與吸煙有關(guān)嗎 、“水果的分類 回歸分析回歸分析 回歸分析是對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量進(jìn)展統(tǒng)計(jì)分析的一種常用方法. 函數(shù)關(guān)系是一種確定性關(guān)系，而相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系. 從某大學(xué)中隨機(jī)選取8名女大學(xué)生，其身高和體重?cái)?shù)據(jù)如表： 回歸分析回歸分析案例案例1編號(hào)12345678身高/cm165165157170175165155170體重/kg4857505464614359求根據(jù)一名女大學(xué)生的身高預(yù)告她的體重的回歸方程，并預(yù)告一名身高為172cm的女大學(xué)生的體重.回歸分析回歸分析案例案例1所以，對(duì)于身高172cm的女大學(xué)生，由回歸方程可以預(yù)告其體重為kg712.85849.

4、0 xy316.60 y作出散點(diǎn)圖，得到回歸方程是假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn) 假設(shè)檢驗(yàn)是利用樣本信息，根據(jù)一定概率，對(duì)總體參數(shù)或分布的某一假設(shè)作出回絕或保管的決斷，即在論述H不成立的前提下，有利于H的小概率事件發(fā)生，就推斷H發(fā)生.假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)案例案例2 某地域的羊患某種病的概率是0.4，且每只羊患病與否是彼此獨(dú)立的，今研制一種新的預(yù)防藥，任選6只羊做實(shí)驗(yàn)，結(jié)果6只羊服用此藥后均未患病. 他以為這種藥能否有效？假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)案例案例2 現(xiàn)假設(shè)“藥無效，那么事件“6只羊都不患病發(fā)生的概率為 ，這是一個(gè)小概率事件. 這個(gè)小概率事件的發(fā)生，闡明“藥無效的假設(shè)不合理，應(yīng)該以為藥是有效的.0467. 04 .

5、 016）（獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn) 獨(dú)立性檢驗(yàn)是對(duì)兩種分類變量之間能否有關(guān)系進(jìn)展檢驗(yàn) 為調(diào)查吸煙能否對(duì)患肺癌有影響，某腫瘤研討所隨機(jī)地調(diào)查了9965人，得到如下結(jié)果：吸煙與患肺癌列聯(lián)表 獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn)案例案例3不患肺癌患肺癌總計(jì)不吸煙7775427817吸煙2099492148總計(jì)9874919965那么吸煙能否對(duì)患肺癌有影響？ 獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn)案例案例3由列聯(lián)表可以粗略估計(jì)出：在不吸煙者中，有0.54%患有肺癌；在吸煙者中，有2.28%患有肺癌.獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn)案例案例3如今想要推斷的論述是 H0 ：吸煙與患肺癌沒有關(guān)系吸煙與患肺癌列聯(lián)表abba cddcca dbdcba不患肺

6、癌患肺癌總計(jì)不吸煙吸煙總計(jì)獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn)案例案例3dccbaa)()(bacdca0bcad)()()()(22dbcadcbabcadnKdcban構(gòu)造一個(gè)隨機(jī)變量 其中在“吸煙與患肺癌沒有關(guān)系成立的條件下可以估算出 01. 0)635. 6(2KP05. 0)841. 3(2KP10. 0)706. 2(2KP聚類分析聚類分析 聚類分析是根據(jù)研討對(duì)象個(gè)體的某些目的的數(shù)值特征，將對(duì)象進(jìn)展分類的方法.聚類分析聚類分析 譜系聚類是一種逐次合并類的方法，最后得到一個(gè)聚類的二叉樹聚類圖。其想法是，對(duì)于 個(gè)觀測(cè)，先計(jì)算其兩兩的間隔得到一個(gè)間隔矩陣，然后把離得最近的兩個(gè)觀測(cè)合并為一類，于是我們?nèi)缃裰皇Ａ?個(gè)類每個(gè)單獨(dú)的未合并的觀測(cè)作為一個(gè)類。計(jì)算這 個(gè)類兩兩之間的間隔，找到離得最近的兩個(gè)類將其合并，就只剩下了 個(gè)類直到剩下兩個(gè)類，把它們合并為一個(gè)類為止。 n1n2n 如何對(duì)草莓、橙子、桃子、蘋果、梨等5種水果進(jìn)展分類？