現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法概述課件

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引言?

描述性統(tǒng)計(jì)分析?

概率論與隨機(jī)變量?

參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)?

方差分析?

回歸分析?

時(shí)間序列分析?

非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)分析的意義010203統(tǒng)計(jì)分析的方法描述性統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)的集中趨勢分析數(shù)據(jù)的離散趨勢分析統(tǒng)計(jì)分析的方法010203統(tǒng)計(jì)分析的方法因子分析回歸分析主成分分析統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用01020403數(shù)據(jù)的收集與整理確定數(shù)據(jù)來源01數(shù)據(jù)清洗0203數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的可視化圖表選擇數(shù)據(jù)標(biāo)簽圖形解釋數(shù)據(jù)的概括性度量0102均值中位數(shù)計(jì)算數(shù)值型數(shù)據(jù)的平均值，反映數(shù)據(jù)的中心趨勢。找出數(shù)值型數(shù)據(jù)按大小排列后的中間值，反映數(shù)據(jù)的中間趨勢。標(biāo)準(zhǔn)差方差計(jì)算數(shù)值型數(shù)據(jù)的離散程度，反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)大小。計(jì)算數(shù)值型數(shù)據(jù)的離散程度的具體值，反映數(shù)據(jù)分布的散布程度。0304概率論的基本概念獨(dú)立性條件概率事件的概率隨機(jī)變量的分布離散型隨機(jī)變量連續(xù)型隨機(jī)變量描述取值有限的隨機(jī)變量。描述取值無限的隨機(jī)變量。期望與方差描述隨機(jī)變量的集中趨勢和離散程度。大數(shù)定律與中心極限定理大數(shù)定律中心極限定理描述當(dāng)樣本容量足夠大時(shí)，樣本分布近似于正態(tài)分布。點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)、。假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理假設(shè)檢驗(yàn)的概念假設(shè)檢驗(yàn)的步驟假設(shè)檢驗(yàn)的類型假設(shè)檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)常見的假設(shè)檢驗(yàn)方法t檢驗(yàn)方差分析用于比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否存在顯用于比較多個(gè)組的均值是否存在顯著差異，通常用于處理多因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)。著差異，分為單樣本t檢驗(yàn)和雙樣本t檢驗(yàn)?？ǚ綑z驗(yàn)回歸分析用于比較實(shí)際觀測頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異，常用于分類數(shù)據(jù)的分析。用于研究變量之間的關(guān)系，包括線性回歸分析和非線性回歸分析等。方差分析的基本原理方差分析的概念方差分析的假設(shè)方差分析是一種統(tǒng)計(jì)技術(shù)，用于比較兩個(gè)或多個(gè)組的均值差異。它通過對(duì)數(shù)據(jù)的方差（即離散程度）進(jìn)行分析，來判斷不同組之間的均值是否存在顯著差異。進(jìn)行方差分析前，需要滿足以下假設(shè)：各組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布、各組方差齊性、各組樣本獨(dú)立。VS單因素方差分析單因素方差分析的概念單因素方差分析的步驟雙因素方差分析雙因素方差分析的概念雙因素方差分析的步驟回歸分析的基本原理回歸分析的概念回歸分析的分類回歸分析的應(yīng)用一元線性回歸分析01

0203一元線性回歸的概念最小二乘法模型的假設(shè)檢驗(yàn)多元線性回歸分析多元線性回歸的概模型的參數(shù)估計(jì)模型的假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)疃嘣€性回歸是指有兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和一個(gè)因變量的回歸分析，其模型為y=與一元線性回歸類似，多元線性回歸也需要使用最小二乘法等參數(shù)估計(jì)方法來估計(jì)模型的參數(shù)。在進(jìn)行多元線性回歸分析時(shí)，也需要對(duì)模型的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，包括每個(gè)自變量與因變量之間的關(guān)系是否顯著、是否存在多重共線性等。a1x1+a2x2+...+bnxn+b。時(shí)間序列的基本概念時(shí)間序列的定義時(shí)間序列的特點(diǎn)時(shí)間序列的分類平穩(wěn)性檢驗(yàn)與季節(jié)調(diào)整平穩(wěn)性檢驗(yàn)通過觀察時(shí)間序列數(shù)據(jù)的均值、方差和自協(xié)方差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，判斷時(shí)間序列是否平穩(wěn)。常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法有ADF檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)等。季節(jié)調(diào)整對(duì)于具有明顯季節(jié)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，以消除季節(jié)因素的影響。常用的季節(jié)調(diào)整方法有季節(jié)指數(shù)法、移動(dòng)平均法等。預(yù)測方法與模型選擇預(yù)測方法模型選擇非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)與局限010203非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)與局限非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)與局限01020304核密度估計(jì)與分位數(shù)回歸用核密度估計(jì)與分位數(shù)回歸核密度估計(jì)與分位數(shù)回歸0102分位數(shù)回歸理：分位數(shù)回歸是一種估計(jì)條分位數(shù)的線性回歸方法，可以。結(jié)果，但計(jì)算復(fù)雜度較高。0304Bootstrap方法與應(yīng)用0103Bootstrap方法應(yīng)用：用于估計(jì)統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布，如置信區(qū)間和偏差。0204原理：