高级统计学统计学课件

高级统计学课件欢迎来到高级统计学课程！本课程将深入探讨统计学理论和应用，帮助您掌握统计学思维和方法，解决实际问题课程简介目标内容帮助学生深入理解统计学原理，掌握统计方法，提升数据分析能涵盖概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计力等重要内容学习目标掌握统计学基本概念和熟练运用统计软件进行原理数据分析理解统计学的基本概念，掌握能够熟练使用统计软件进行数统计方法的原理和应用据分析，提取有意义的结论应用统计学解决实际问题能够将统计学知识应用于实际问题，解决实际问题中的数据分析需求课程大纲概率论基础1随机事件、概率、随机变量、概率分布数理统计基础2参数估计、假设检验、回归分析、方差分析时间序列分析3平稳时间序列、非平稳时间序列、ARIMA模型、预测贝叶斯统计4先验分布、似然函数、后验分布、贝叶斯推断非参数统计5秩检验、核密度估计、Bootstrap方法数据挖掘概述6数据挖掘概念、数据挖掘方法、数据挖掘应用统计建模方法概述7线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型统计软件应用8SPSS、R语言、Python等统计软件的应用案例分析9市场营销、医疗保健、金融风险、制造业质量、社会研究等领域的案例分析概率论基础随机事件1事件发生的不确定性概率2事件发生的可能性随机变量3随机事件的数量化表示概率分布4随机变量取值的概率分布规律随机变量与概率分布离散随机变量连续随机变量取值为有限个或可数个的随机变量取值为连续区间的随机变量多元随机变量联合概率分布边缘概率分布多个随机变量取值的联合概率分联合概率分布中单个随机变量的布概率分布条件概率分布协方差与相关系数已知一个随机变量取值的情况下描述多个随机变量之间的相互关，另一个随机变量的概率分布系数理统计基础样本1从总体中抽取的一部分个体统计量2样本数据的函数，用于描述样本的特征参数估计3根据样本数据估计总体参数假设检验4根据样本数据检验关于总体参数的假设参数估计点估计区间估计用样本统计量估计总体参数的具体值估计总体参数所在的一个区间假设检验12提出假设选择检验统计量设定关于总体参数的假设选择合适的检验统计量34计算检验统计量做出决策根据样本数据计算检验统计量的值根据检验统计量的值判断是否拒绝原假设回归分析线性回归研究一个变量对另一个变量的线性影响关系多元回归研究多个变量对另一个变量的线性影响关系非线性回归研究变量之间非线性关系方差分析时间序列分析趋势分析季节性分析循环分析分析时间序列的长期趋势变化分析时间序列的季节性变化规律分析时间序列的周期性变化规律贝叶斯统计先验概率后验概率在获得新数据之前，对事件发生的概率估计在获得新数据之后，对事件发生的概率估计非参数统计秩检验核密度估计不需要假设数据服从特定分布的估计随机变量的概率密度函数检验方法Bootstrap方法利用重采样方法估计参数或检验假设抽样调查简单随机抽样1从总体中随机抽取样本分层抽样2将总体分成若干层，再从每层中抽取样本整群抽样3将总体分成若干个群，再随机抽取若干个群进行调查实验设计完全随机化设计将实验对象随机分配到不同的处理组随机区组设计将实验对象分成若干个区组，再随机分配到不同的处理组析因设计研究多个因素对响应变量的影响数据挖掘概述数据准备1数据清洗、数据转换、数据集成数据挖掘2数据分析、模型构建、规则发现结果评估3评估挖掘结果的准确性和有效性知识应用4将挖掘结果应用于决策或预测统计建模方法概述线性回归模型逻辑回归模型决策树模型神经网络模型研究变量之间的线性关系研究自变量对二元因变量的影通过树状结构对数据进行分类模仿人脑神经网络结构，进行响关系或预测数据分析和预测统计软件应用SPSS R语言功能强大，易于操作，适合初开源免费，功能丰富，适合高学者级用户Python功能全面，可扩展性强，适合大规模数据分析案例分析市场营销1目标方法分析客户行为，制定有效的营销策略使用回归分析、聚类分析等统计方法案例分析医疗保健2目标方法研究疾病的发生机制，评估治疗使用生存分析、Logistic回归等效果统计方法案例分析金融风险3目标1评估投资风险，预测金融市场波动方法2使用时间序列分析、风险管理模型等统计方法案例分析制造业质量4目标方法控制产品质量，提高生产效率使用控制图、过程能力分析等统计方法案例分析社会研究512目标方法研究社会现象，分析社会问题使用抽样调查、回归分析等统计方法前沿统计学发展趋势大数据分析机器学习深度学习处理和分析海量数据，提取有价值的信让计算机从数据中学习，并做出预测或通过多层神经网络，实现更复杂的模型息决策课程总结与反馈参考文献本课程将使用多种教材和参考文献，具体内容请参考课程网站答疑与讨论欢迎大家积极提问和讨论，共同学习和进步！。