统计思想英文版课件Cha

统计思想导言-统计思想是一套科学的方法，帮助我们理解和分析数据统计思想可以帮助我们从海量数据中提取有用的信息，发现趋势，并做出合理的预测和决策什么是统计思想数据驱动决策理解世界规律解决实际问题通过数据分析，统计思想帮助人们做统计思想帮助人们发现数据背后的隐通过数据采集和分析，统计思想可以出更明智的决策，优化资源分配藏规律和趋势，揭示事物发展背后的解决现实生活中遇到的各种问题，例机制如市场调研、社会调查等统计学的历史发展古代起源1统计学起源于古代社会，用于人口普查、税收征收和社会管理古埃及人、巴比伦人、中国人都有统计方面的实践近代发展217世纪，随着概率论的兴起，统计学开始发展成为一门科学约翰·格兰特、威廉·配利等人对人口统计、概率和统计推断现代统计做出了重要贡献320世纪，统计学得到快速发展，形成了现代统计学体系包括参数统计、非参数统计、贝叶斯统计等分支统计学的核心概念数据收集数据整理数据收集是统计学的基础，数据整理是对收集到的数据通过调查、实验等方法获取进行分类、排序、汇总等处数据理，以便于分析数据分析概率统计数据分析是对整理后的数据概率统计是统计学的基础理进行分析，得出结论，并进论，它研究随机现象的规律行预测和决策性描述性统计数据汇总数据分布12描述性统计使用图表和数分析数据分布形状、中心值来总结数据集中主要特趋势和离散程度，帮助理征，比如平均值、中位数解数据集中不同值出现的和标准差频率数据关系数据可视化34通过相关系数和散点图来将数据以图形的方式展现考察数据集中不同变量之出来，便于理解数据信息间的关系，进行数据分析概率论基础概率的基本概念概率分布概率是事件发生的可能性，通常用概率分布描述了随机变量所有可能值0到之间的数字表示，代表事件不的概率10可能发生，代表事件一定发生1常见的概率分布包括伯努利分布、二概率可以是理论上的，也可以是基于项分布、泊松分布、正态分布等实验或观察的随机变量概率分布描述随机变量取值的可能性.数据分析理解数据的变异性和规律.统计模型建立随机变量之间的关系.随机过程随机过程定义常见随机过程类型随机过程是指一组随时间变化的随机常见的随机过程类型包括马尔可夫链变量，其中每个随机变量都表示在特、泊松过程、维纳过程等它们在不定时间点的随机结果随机过程可同的领域有着广泛的应用，例如金融以描述各种现实世界中的现象，例如、工程、生物学等股票价格波动、天气变化、交通流量等抽样原理随机抽样分层抽样系统抽样聚类抽样确保每个样本单位都有平等将总体分成若干层，然后从从总体中随机选取一个样本将总体分成若干个组，然后的被选中机会每一层中随机抽取样本单位，然后按照一定的间隔随机选择一些组，并对选中选择其他样本单位的组进行完全抽样参数估计估计量估计方法

1.

2.12使用样本数据来估计总体包括点估计和区间估计参数估计量的性质常用估计方法

3.

4.34无偏性、有效性、一致性最大似然估计、矩估计、贝叶斯估计假设检验零假设备择假设关于总体参数的假设，通常代表与零假设相对立的假设，通常代要反驳的观点表要支持的观点检验统计量值P根据样本数据计算的统计量，用在零假设为真的情况下，观察到来检验零假设样本结果或更极端结果的概率回归分析预测关系线性回归回归分析用于预测变量之间线性回归是最常见的回归分的关系，并分析一个变量对析类型，它假设变量之间存另一个变量的影响程度在线性关系非线性回归多元回归当变量之间的关系非线性时多元回归分析用于分析多个，使用非线性回归模型来拟自变量对因变量的影响，同合数据时考虑变量之间的相互作用方差分析比较组间差异检验多个因素影响分析多个样本的平均值之间研究多个因素对观测结果的是否存在显著差异，判断组影响，并分析因素之间的交间差异是否由随机误差引起互作用控制误差通过控制实验误差，提高研究结果的可靠性和可信度，确保结论的准确性时间序列分析定义应用时间序列分析是一种分析随时间变化的数据的方法，用于广泛应用于金融、经济、气象、环境等领域，预测未来趋识别趋势、季节性、周期性和随机波动势、评估风险，例如股票价格预测、天气预报、销售趋势分析主成分分析降维技术数据可视化将高维数据转换为低维数据，保留大部分简化数据结构，更容易理解和解释信息方差最大化相关性分析寻找数据变化最大的方向，形成主成分识别变量之间的关系，揭示数据结构聚类分析分组数据距离度量将数据集中相似的数据点分组，形通过计算数据点之间的距离来衡量成多个不同的簇相似度，用于识别聚类算法选择应用广泛常用聚类算法包括、层次应用于市场细分、客户分类、异常K-means聚类、密度聚类等检测等领域实验设计实验设计是统计学中重要的分支，用于在控制条件下收集数据，以检验假设、探索变量之间的关系，并得出有意义的结论实验目标1明确研究问题和目标实验设计2选择合适的实验方案，控制变量数据收集3按照计划收集实验数据数据分析4利用统计方法分析数据，得出结论结论解释5解释实验结果，并得出结论实验设计要求仔细规划，确保实验结果的可靠性和可重复性统计学家利用实验设计原理，对实验进行严谨的控制，以确保研究结果的有效性大数据分析数据科学团队云计算平台机器学习算法数据科学家、工程师和分析师共同合云计算平台提供了强大的计算能力和机器学习算法用于构建预测模型，识作，从海量数据中提取有价值的见解存储空间，支持大规模数据分析别模式和趋势，帮助做出更明智的决策贝叶斯统计先验概率似然函数12利用已有的知识和经验，描述数据在不同模型参数对事件发生概率的预先估下的可能性，用于更新先计验概率后验概率应用范围34结合先验概率和似然函数机器学习、人工智能、医，得到事件发生概率的更学诊断、金融风险评估等准确估计领域生存分析生存时间生存时间是指从特定时间点到某一事件发生的时间长度，例如癌症患者从诊断开始到死亡的时间生存函数生存函数用于描述群体在特定时间点后仍然存活的概率风险函数风险函数表示在特定时间点发生某一事件的瞬时概率，例如癌症患者在特定时间点死亡的概率非参数统计灵活应用非参数统计方法可以处理各种类型的数据，包括定量数据、定性数据和顺序数据，应用范围广泛统计软件应用数据分析软件数据可视化软件例如、、等，可以进行数据清理、探索性数据例如、等，可以将数据转化为图表、地图等SPSS RPython TableauPower BI分析、统计建模和预测等操作，帮助更好地理解和呈现数据机器学习平台统计建模软件例如、等，可例如、等，可以进行更高级的统计建模，例如时间Google CloudAI PlatformAmazon SageMakerStata SAS以进行机器学习建模、训练和部署，支持多种算法和模型序列分析、回归分析等统计道德与职业操守专业操守数据保密公开透明统计学家应保持专业操守，诚实守信统计学家应严格遵守数据保密原则，统计学家应以公开透明的方式进行统，公正无私，维护统计数据的完整性保护数据安全，防止数据泄露和滥用计研究，确保统计数据的来源、方法和准确性和结果的公开统计思维与问题解决问题分析数据收集统计思维可以帮助我们分析问题统计学提供了有效的数据收集方，识别关键变量，并确定潜在的法，确保数据准确可靠，支持后解决方案续分析和决策实验设计结论解读统计思维能指导我们设计有效的统计思维有助于我们正确解读分实验，控制变量，分析结果，得析结果，识别潜在误差，避免误出可靠的结论导性结论统计在社会中的应用公共卫生经济学统计数据用于监测疾病的流统计数据用于分析经济增长行、评估公共卫生干预措施、通货膨胀、失业率，以及的有效性，并制定公共卫生预测经济趋势政策商业社会科学统计数据用于市场研究、客统计数据用于研究社会现象户分析、产品开发和风险管，例如人口变化、教育水平理，帮助企业做出明智的决、犯罪率和社会流动性策统计前沿技术发展大数据分析机器学习

1.

2.12大数据分析技术在统计学中得到广泛应用，用于处理海机器学习算法可以自动学习数据模式，并用于预测、分量数据并发现隐藏的模式和趋势类和聚类等统计任务深度学习云计算

3.

4.34深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络来处云计算为统计分析提供了强大的计算能力和存储空间，理复杂的统计问题，例如图像识别和自然语言处理支持处理大规模数据集和复杂的统计模型统计教育的改革与创新培养统计思维实践导向数据可视化统计软件应用统计思维是批判性思考的关注重实践项目，学生可以运鼓励使用数据可视化工具，教授流行的统计软件，提升键，有助于理解和分析数据用统计方法解决实际问题更直观地展示统计结果数据分析效率和准确性统计学的未来发展趋势人工智能与统计大数据与统计人工智能技术将与统计学深度融合，大数据分析将成为统计学的重要应用推动统计分析的自动化和智能化机领域随着数据量的爆炸式增长，统器学习、深度学习等技术将赋予统计计方法需要不断改进，以应对高维数分析新的能力，例如自动特征工程、据、复杂数据结构和数据质量问题模型选择和预测优化结语学习统计学是一段充满启迪和挑战的旅程希望这门课程能够激发你对统计的兴趣，并为你在未来的学习和工作中提供有力的工具。