统计思想英文版课件Cha课件

统计思想英文版课件本课件旨在用英文介绍统计学基本思想和方法课程涵盖统计学的基本概念、数据收集、数据分析、概率论等此外，还将介绍一些统计学在现实生活中的应用案例课程简介统计学基础数据分析技能本课程涵盖统计学的基本原理和学习如何收集、整理、分析和解方法，为学生打下坚实的统计学释数据，培养数据分析能力基础实际应用统计软件课程注重将统计学知识应用于实掌握常用的统计软件，例如SPSS际问题，提升解决问题的能力和语言，提高数据分析效率R课程目标了解统计学基础提升数据分析能力掌握统计学基本概念和方法，为进一步学习和应用统计学奠定基培养学生利用统计方法分析数据的能力，并能从数据中发现规律础和趋势学习如何收集、分析和解释数据，并运用统计方法解决实际问题学习利用统计软件进行数据分析，掌握数据可视化和数据挖掘方法统计学的历史古代起源统计学起源于人类文明的早期，古代文明如中国、埃及和巴比伦都收集了人口、税收和农业产量等数据中世纪的进展中世纪期间，统计学的发展主要集中在概率论和保险领域，这些领域对人口统计和风险评估做出了贡献17世纪的突破17世纪，威廉·配第和约翰·格朗特等学者开始使用统计方法研究社会现象，为现代统计学奠定了基础现代统计学的兴起19世纪，统计学在工业革命的推动下迅速发展，卡尔·皮尔逊和威廉·戈塞特等科学家做出了重要的贡献统计学的定义统计学是收集、整理、分析和解释数据的科学它帮助我们从数据中提取有意义的信息，并做出可靠的推断统计学在各种领域都有应用，例如科学研究、商业、医疗保健和政府统计学的特征数据驱动客观性精确性可重复性统计学以数据为基础，通过分统计学追求客观分析，避免主统计学采用严谨的数学方法和统计学分析结果可以被验证和析数据来揭示规律和趋势观臆断，以数据说话模型，确保结果的精确性重复，确保其可靠性统计学的分类描述性统计推论性统计12描述性统计是用来描述数据特推论性统计是从样本数据中推征的，例如平均数、标准差等断总体特征的，例如假设检验、置信区间等应用统计3应用统计是将统计方法应用于具体领域，例如医学统计、经济统计等描述性统计数据概述集中趋势描述性统计主要用于对数据进行集中趋势反映了一组数据的中心整理、概括和分析，以便更好地位置，常用指标包括平均数、中理解数据信息位数和众数离散趋势数据可视化离散趋势反映了一组数据的分散通过直方图、箱线图等图表展示程度，常用指标包括方差、标准数据的分布特征，更直观地理解差和极差数据信息推论性统计样本推断总体假设检验置信区间基于样本数据，推断总体特征，预测总体验证特定假设，并得出结论，判断假设是估计总体参数的范围，并提供置信度，表行为否成立明估计值的可靠性数据收集方法问卷调查法访谈法实验法观察法通过问卷收集数据，可以用于通过结构化或非结构化访谈，通过控制变量，研究特定变量通过观察和记录行为或现象，调查人口统计学特征、态度和可以获得更深入的理解和见解对结果的影响收集数据行为抽样技术简单随机抽样分层抽样12每个样本单位都有相同的被选中的机会，就像从帽子里随机将总体分成不同的层级，然后从每个层级中随机抽取样本抽取球整群抽样系统抽样34将总体分成多个群组，然后随机选择几个群组作为样本从总体中选取一个起始点，然后按固定的间隔选择样本测量水平定类测量定序测量定距测量定比测量定类测量是最简单的测量水平定序测量不仅将数据分类，还定距测量可以衡量类别之间的定比测量是最严格的测量水平，仅将数据分为不同的类别或可以按顺序排列，但无法衡量距离，但没有绝对零点，不能，具有绝对零点，可以进行倍组别，没有顺序或大小比较不同类别之间的距离进行倍数比较数比较例如，教育程度（小学、初中例如，温度（摄氏度或华氏度例如，身高、体重、收入等例如，性别、血型、婚姻状况、高中、大学）、军衔等级等）、智商分数等等描述性统计量集中趋势离散趋势描述数据集中趋势，例如平均值衡量数据离散程度，包括方差、、中位数和众数标准差和极差频率分布位置测量数据值的频率，以直方图或频率描述数据在分布中的位置，例如表表示百分位数、四分位数和标准分数集中趋势的度量集中趋势的度量用于描述数据集中趋势，表示数据分布的中心位置常见的集中趋势度量包括平均数、中位数和众数平均数是最常用的集中趋势度量，它反映了所有数据值的平均水平中位数是将数据排序后处于中间位置的数值，它不受极端值的影响众数是数据集中出现次数最多的数值，它反映了数据集中最常见的数值1平均数所有数值的平均值2中位数排序后中间数值3众数出现次数最多数值离散趋势的度量正态分布正态分布，又称高斯分布，是一种常见的概率分布它以钟形曲线为特征，曲线两侧对称，曲线顶点为平均值在统计学中，正态分布是许多统计推断的基础许多自然现象和社会现象都近似正态分布标准化分数名称描述标准分数将原始数据转换为标准单位分数最常见的标准分数类型Z分数平均值为，标准差为T5010标准化分数使不同数据集中不同变量的比较成为可能假设检验提出假设1建立一个关于总体参数的假设，可以是关于均值、方差或比例的假设例如，假设某产品的平均寿命为年5收集数据2从总体中抽取样本数据，并根据样本数据计算统计量，例如样本均值、样本方差或样本比例计算检验统计量3使用样本数据计算检验统计量，并根据假设检验的类型选择合适的检验统计量，例如检验、检验或卡方检验t z确定拒绝域4根据检验统计量的分布确定拒绝域，即拒绝原假设的区域拒绝域的大小由显著性水平决定做出决策5如果检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设；否则，不拒绝原假设检验步骤提出假设1建立一个可检验的假设收集数据2从相关样本中获取数据计算统计量3基于数据计算统计量得出结论4根据统计量判定假设是否成立检验类型单边检验双边检验单边检验用于测试假设是否偏向某个方向，例如，检验是否比平双边检验用于测试假设是否与某个特定值不同，例如，检验是否均值高或低不等于平均值统计软件应用R Excel是一种开源的统计软件，广泛应用于数据分是一款常用的电子表格软件，也提供了基R Excel析、统计建模和机器学习等领域本的统计功能，如描述性统计、图表制作等SPSS Python是一款专业的统计软件，提供了强大的数是一种通用的编程语言，拥有丰富的统SPSS Python据分析功能，适用于社会科学、市场研究等领计库，如、和等NumPy SciPyPandas域相关分析关系类型关系强度

11.

22.相关分析可以揭示变量之间的相关系数表示变量之间线性关关系，例如正相关、负相关或系的强度和方向，范围从到-1无相关+1统计方法应用领域

33.

44.常用的相关分析方法包括皮尔相关分析广泛应用于社会科学逊相关系数、斯皮尔曼秩相关、商业分析、金融预测等领域系数等回归分析线性回归多重回归逻辑回归预测变量与因变量之间线性关系它帮助包含多个预测变量，用于评估多个因素对用于预测二进制结果，例如事件发生或不我们理解变量之间的关系，预测未来的趋因变量的影响，提供更全面的预测发生它计算预测变量对结果的影响概率势方差分析比较多个组方差来源方差分析用于比较两个或多个组将数据总方差分解为不同因素的的均值，确定组间差异是否显著方差贡献，识别影响变量的因素检验假设应用范围检验组间均值是否相等，或特定广泛应用于医学、工程、社会科因素是否对因变量有显著影响学等领域，用于比较不同治疗方案、产品性能或社会现象时间序列分析时间序列分析是一种统计方法，用于分析随时间变化的数据例如，股票价格、销售额或气温时间序列分析可用于识别趋势、季节性模式和异常值预测1预测未来的值建模2创建数据模型分析3识别趋势、季节性模式和异常值时间序列分析被广泛应用于各个领域，例如金融、经济学和气象学非参数检验定义应用范围非参数检验，是指对数据分布不作假设，非参数检验广泛应用于各种研究领域，包或对总体分布不做严格要求的统计检验方括医学、社会学、心理学等它尤其适用法它适用于数据无法满足参数检验的假于小样本数据、非正态分布数据以及类别设条件时型数据抽样原理从总体中选择样本代表总体特征推断总体特性减少研究成本和时间实验设计控制组1实验设计涉及设置控制组，用于比较实验组的结果，确保结果是实验变量变化引起的，而不是其他因素的影响随机分配2随机分配参与者到不同组，以确保每个组的特征尽可能相似，减少组间差异对实验结果的影响重复测量3重复测量是指在不同时间点对同一组参与者进行测量，以观察实验变量对参与者产生的变化贝叶斯统计起源与演变核心思想应用领域未来趋势贝叶斯统计起源于世纪，由贝叶斯统计基于贝叶斯定理，贝叶斯统计广泛应用于医疗保随着人工智能技术的进步，贝18英国数学家托马斯贝叶斯提出利用先验信息和观测数据更新健、金融、机器学习等领域，叶斯统计在机器学习和数据分·对未知参数的估计解决数据分析和预测问题析领域将发挥更加重要的作用统计思维批判性分析问题解决12能够批判性地评估数据和信息能够使用统计方法解决问题数据解释决策支持34能够理解数据背后的含义能够利用统计信息做出明智的决策结语统计学是强大的工具，帮助我们理解数据，做出更明智的决策希望这门课程能够帮助大家掌握基本的统计知识和分析技能。