《统计学》完整_袁卫_贾俊平.ppt

统 计 学;第一章 统计和统计数据的收集;一、什么是统计 ？;（二）四个重要的术语 ;（三）统计学的内容;二、数据 ;审计人员想通过查看某家公司的财务报表，以确认这家公司是否是依据了通行的会计准则做报表。 ;（二）数据分类的原则;定量数据：用数字描述的。 如企业的净资产额、净利润额等。;. 数据的四个等级 ;;;;次级数据:指那些已经加工整理过的，往往是公开发表的数据，也称二手数据。 如从报纸杂志、统计年鉴、会计报表上取得的数据 。;;三、数据搜集的组织方式 ;.抽样调查;.统计报表制度 ;.重点调查;;;;定额抽样 ;随机抽样 ;;分层抽样 ;整群抽样 ;适合：比简单随机抽样的方法能节约更多的成本，特别当总体的分布地域非常辽阔 时。;四、有关数据调查的几个问题 ;调查中的道德性问题 ;第二章 统计数据的整理和展示;一、 统计数据的整理;统计分组;频数分布编制;注意以下三个方面的问题 ;二、统计数据的展示;按分组变量的多少分;条形图中，每一分类组表示成一个条，条的长度代表了这个组中所含数据的频数或频率。适用于定性数据。;直方图与条形图相似，是在每个分组区间上绘制一个长条形而产生的图形，它可以用来描述已表示成频数或频率的数据。适用于定量数据。;折线图可以在直方图基础上，将每个长方形的顶端中点用折线连接而成，或用组中值与频数（或频率）求坐标点连接而成 。;曲线图当变量的取值非常多，变量数列的组数无限增多时，折线便趋于一条平滑的曲线，这是一种概括描述变量数列分布特征的理论曲线。 ;第三章 数据的描述性分析 ;一、绝对数和相对数;分类; 相对数是用两个有联系的指标进行对比的比值，可以反映现象的数量特征和数量关系，并可将现象的绝对差异抽象化，使原来不能直接相比的绝对数可以进行比较。 ;五种相对数指标的比较;（）正确选择对比的基数； （）必须注意统计的可比性； （）相对指标要与总量指标相结合。;二、集中趋势的测定—平均数;常用的几种平均数;权数解释;算术平均数的变形;常用的几种平均数;概 念 计算 公 式 特 点 ;常用的几种平均数;;位置平均数与算术平均数的关系;;应用平均指标的原则;三、离散趋势的测定;常用的几种标志变异指标;常用的几种标志变异指标;常用的几种标志变异指标;概 念 计 算 特 点 ;四、数据的形态测定 ; 所以，可以测定偏度。为消除量纲，转变为系数，再除以σ。;五数概括 ：即最小值 、最大值 、第一四分位数、中位数和第三四分位数 ;从到中位数的距离大于中位数到的距离。 ;第五章 参数估计和假设检验;抽样分布;统计量与抽样分布;样本均值的抽样分布（简称均值的分布）;均值分布的数学期望和方差;从正态总体中抽样得到的均值的分布也服从正态分布。;;样本成数（即比例）的抽样分布（简称成数的分布）;;两个样本成数之差的抽样分布;一个样本方差的抽样分布;两个样本方差之比的抽样分布;;;;;;;;; 假设检验; 基本思想;假设的形式：;;α大β就小，α小β就大; 当检验判断为接受原假设时，就有可能犯取伪的错误即类错误。确定犯第Ⅱ类错误的概率β比较困难 ，具体计算可根据书上的例子。 统计上把 称为统计检验的势，它是原假设实际上是错误的应该被拒绝的概率。 ; 检验步骤; 几种常见的假设检验;总体均值的检验;总体均值的检验;两个总体均值之差的检验;两个总体均值之差的检验;两个总体均值之差的检验;总体成数的检验;两个总体成数之差的检验;一个总体方差的检验;两个总体方差之比的检验; 方差分析;一个班级 的学生，某门课程的成绩;二、假定条件;三、单因素方差分析;;因为： 或 （) () 所以接受原假设，认为不同的家庭背景对学员成绩没有显著影响。; ; ; ; ; ; ; ; ; 相关分析 回归分析; 相关分析; 种类; 线性相关; 回归分析; 特点;种类; 一元线性回归;回归系数表明自变量每变化一个单位因变量的平均增（减）量。;;·一元线性回归模型拟合优度的评价;估计标准误（）;·回归分析中的假设条件和残差分析 ;评价回归模型的拟合优度 ;散点的分布有明显的变化规律 ，说明建立的模型对数据是不合适的 。;假设条件的评估 ;()正态性。可通过残差分析中计算残差的频数分布，并把其结果用直方图加以反映和评估。 ;()独立性。可根据数据获得的先后顺序排列的残差散点图来评估。 ;·一元线性回归模型的显著性检验;;回归模型整体的检验;; 多元线性回归;常数项，;样本多元线性回归模型的一般形式;解此