统计学基础知识ppt作品下载

这是一个关于统计学基础知识ppt作品，主要介绍基本概念、概率基础、几种常见的概率分布、抽样分布。第二章 统计学基础知识 §2.1 基本概念 §2.2 概率基础 §2.3几种常见的概率分布 §2.4抽样分布 三、参数与统计数 偶然误差：是由很多不可避免且无法控制的偶然因素引起的误差。产生的原因不确定，其误差大小无规律性，不具“单向性”和“重现性”。偶然误差虽不可避免，也不能校正，但若在同样条件下对同一试样进行多次测定，就会发现随机误差的出现是服从统计规律的。可以利用数理统计方法对试验数据进行分析处理，增加重复次数。 五、准确性与精确性准确性——是指观测对象的观察值与其真值的偏离程度，偏离越小则试验越准确。精确性——是指同一观测对象的重复观察值之间的彼些相符程度，即试验误差的大小，误差越小则试验越精确。在统计工作中，常用样本的统计数来估计总体参数。因此，我们用统计数接近参数的程度来衡量统计数的准确性高低，而用统计数的变异程度来衡量统计数的精确性高低。可见，准确性与精确性是不同的概念。在一般试验中真值为未知数，所以试验的准确性难以确定。精确性一般是指试验误差，是可以估计的。如何正确估计试验误差，并减小试验误差以提高试验精度是试验方法设计的主要内容。一、 随机现象与随机事件（一）确定性现象与随机现象根据客观现象的特征，一般将其分为两类：一类是在一定条件下必然出现（或不出现）某种结果的现象，称之为确定性现象，欢迎点击下载统计学基础知识ppt作品哦。

统计学基础知识ppt作品是由红软PPT免费下载网推荐的一款学校PPT类型的PowerPoint.

第二章 统计学基础知识 §2.1 基本概念 §2.2 概率基础 §2.3几种常见的概率分布 §2.4抽样分布 三、参数与统计数 偶然误差：是由很多不可避免且无法控制的偶然因素引起的误差。产生的原因不确定，其误差大小无规律性，不具“单向性”和“重现性”。偶然误差虽不可避免，也不能校正，但若在同样条件下对同一试样进行多次测定，就会发现随机误差的出现是服从统计规律的。可以利用数理统计方法对试验数据进行分析处理，增加重复次数。 五、准确性与精确性准确性——是指观测对象的观察值与其真值的偏离程度，偏离越小则试验越准确。精确性——是指同一观测对象的重复观察值之间的彼些相符程度，即试验误差的大小，误差越小则试验越精确。在统计工作中，常用样本的统计数来估计总体参数。因此，我们用统计数接近参数的程度来衡量统计数的准确性高低，而用统计数的变异程度来衡量统计数的精确性高低。可见，准确性与精确性是不同的概念。在一般试验中真值为未知数，所以试验的准确性难以确定。精确性一般是指试验误差，是可以估计的。如何正确估计试验误差，并减小试验误差以提高试验精度是试验方法设计的主要内容。一、 随机现象与随机事件（一）确定性现象与随机现象根据客观现象的特征，一般将其分为两类：一类是在一定条件下必然出现（或不出现）某种结果的现象，称之为确定性现象。另一类现象是在一定条件下具有多种可能过结果，具体出现哪一种结果事先是不能确定的，这种在给定条件下不能确定哪一种结果会出现的现象，称之为随机现象。随机现象是概率论中的主要研究对象。 对随机现象进行观测称作随机试验。 随机试验应具下列有三个特性：可重复性：即可以在相同的条件下重复进行试验；非唯一性：即每次试验的可能结果不止一个，并且事先能明确试验的所有可能结果；随机性：即进行一次试验之前，不能确定哪一个结果会出现。 随机试验的每一种结果或随机现象的每一种表现称作随机事件，简称为事件。一般用字母A，B，C，……（必要时加下标）表示事件。有时也可用｛……｝表示事件，括号中写明事件的内容。 二、概率的概念及其计算对于一个随机事件来说，它在一次试验中，可能发生，也可能不发生。既然是可能性，就有可能性的大小问题。二、概率的概念及其计算二、概率的概念及其计算 设事件A的概率为P（A），它则具有如下性质：非负性，即 0 ≤P（A）≤1 规范性，即 P（Ω）= 1 （必然事件） P（Φ）= 0 (不可能事件) 对于两两互不相容事件Ai（i =1，2，…），则有二、概率的概念及其计算小概率事件：随机事件的概率很小。例如小于0.05、0.01、0.001，这样的时间被称为小概率事件。小概率原理：把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理。小概率事件实际不可能性原理是统计学上进行假设检验（显著性检验）的基本依据。 例1：袋中盛有除颜色外其他完全相同的50个不同颜色的小球，其中有10个白球，充分混匀后随意摸出一球。求所摸为白球的概率。 2、概率的加法公式（1）任意事件加法公式 任意两个事件和（并）的概率，等于两事件概率的和再减去两事件同时发生的概率。即 P（A+B）= P（A）+ P（B）- P（AB）（2）互斥事件的加法公式 两个互斥事件A与B之和的概率，等于这两个事件的概率之和。即 P（A+B）= P（A）+ P（B） 3、条件概率和乘法公式 在实际问题中，除了要知道事件A发生概率外，有时还需要知道在“事件B已发生”的条件下，事件A发生的概率，这种概率成为条件概率，记作P（A︱B）。 解：记A=｛所抽产品是第一班生产的｝，B=｛所抽产品是次品｝。显然有 但在已知事件B发生的条件下，A发生的概率就不同了，可以直观的写出条件概率为：把 由这个定义，可得到概率的乘法公式：设A与B是任意两个事件，且P（A）＞0，P（B）＞0，则 P（AB）= P（B）P（A︱B） P（AB）= P（A）P（B︱A） 例3：设一批产品共N件，其中有M件次品，不放回地抽取2件，求事件｛第一件抽到的是正品，第二件抽到的是次品｝的概率。解：记A =｛第一件是正品｝，B =｛第二件是次品｝，所求事件为AB。根据乘法公式，有 P（AB）= P（A）P（B︱A） = 4、全概率公式 当计算比较复杂事件的概率时，如果可以把它分解成互不相容的一些简单事件，就可以用全概率公式计算其概率。 全概率公式表述如下：设B1，B2，…，Bn为n个互不相容事件，且 P（Bi）＞0（i=1，2，…， n）。则任一事件A的概率为： 例4：有3个工人被指定制作一批产品。第一个人制作这批产品的40%，第二个人制作35%，第三个人制作25%。第一个人废品率为0.04，第二个人废品率为0.06，第三个人废品率为0.03。现随机抽取一件产品，问这件产品为废品的概率是多少？解：记A =｛抽出的一件产品是次品｝， Bi =｛抽出的产品是第i个工人制作的｝， （i = 1，2，3）。显然，B1+B2+B3=Ω，且B1，B2，B3两两互不相容。所以可以用全概率公式算出所抽一件是废品的概率。 5、贝叶斯公式 由全概率公式可导出另一个重要公式——贝叶斯公式，它是由英国数学家贝叶斯(Bayes Thomas)在1763 年发表的，其陈述如下: 设B1，B2，…，Bn为n个互不相容事件，且 P（Bi）＞0（i=1，2，…， n）。A是任一事件，且P（A）＞0。则对任一Bi（i=1，2，…， n），有 例5：在例4中，若随机抽出的一件产品为废品，那么，这件产品由第一个、第二个、第三个工人所制作的概率各是多少？解: 贝叶斯公式的意义在于:设事件A已发生，我们需要判断引起A发生的“原因”。如果已知A发生的可能“原因”共有n个:B1，B2，⋯， Bn且两两互不相容。那么我们希望知道其中某个“Bi”的概率， 也就是条件概率P(Bi/A) 。在实际应用中， 我们往往要求出每一个P(Bi/A) (i=1，2，⋯，n) ，然后找出其中最大的一个P(Bi/A) ，则Bi就是引起事件A 发生的最可能的“原因”。 6、事件的独立性 对于两个事件A和B，假若事件B的发生会对事件A发生的概率产生影响，即P（A︱B）≠P（A），称事件A与B之间统计相依。假若事件B的发生并不影响事件A发生的概率，称事件A与B之间统计独立。 ■ 在事件A与B独立时，显然有P（A︱B）= P（A），这时，乘法公式成为： P（AB）= P（B）P（A︱B））= P（A）P（B）通常把这个关系式作为事件独立性的定义。即 设A与B是任意两个事件，如果满足 P（AB）= P（A）P（B） 则称事件A与B独立，否则称事件A与B相依。三、随机变量的概率分布（一）随机变量的概率分布随机变量的概率——随机变量的一切可能值的集合（值域）及其相应的概率。在随机试验中，随机变量的各种取值是由一定的概率规律的，这种规律就是随机变量的概率分布。随机变量有离散型随机变量和连续型随机变量两类，因而，其概率分布也也分为离散型概率分布和连续型概率分布。三、随机变量及其概率分布离散型随机变量x的每一个可能取值xi和随机变量取该值的概率p(xi)之间所确立的对应关系称作这个离散型随机变量的概率分布。这里x通过点数取得，其取值是离散的。 P(x=xi)=pi （i=1，2，3，…）称作离散型随机变量x的概率分布或概率函数 。 连续型随机变量其概率用概率分布密度函数来确定。即经测度取得的数值分布于某一数值区间，无法一一列举，只能列出随机变量的取值区间及其相应概率，或列出随机变量取值小于某一值的累积概率；连续型随机变量的概率分布可以用对应于一定区间的函数曲线下的面积来表示概率。对应于一连续型随机变量的整个取值区间，函数曲线下的面积设为1，该区建制内的某段对应的函数曲线下的面积为大于0且小于1的一个数值。 1、正态分布的重要性 2、正态分布的定义 正态分布又称高斯（Gauss）分布，是一种连续型随机变量的概率分布，应用非常广泛。它的分布状态是多数变量都围绕在均值左右，由均值到分布的两侧，变量数减少。 正态分布的概率密度函数为： 则称随机变量x服从参数μ，σ2的正态分布，记作x~ N（μ，σ2）。f(x)是一给定变量值x的概率密度。 3、正态分布的特征正态分布密度曲线是单峰、对称的悬钟形曲线，对称轴为x＝μ。 f(x)在x=μ处达到极大，极大值 f(x)是非负函数，以x轴为渐近线，分布从-∞至+∞。曲线在x=μ±σ处各有一个拐点，即曲线在(-∞，μ-σ)和(μ+σ，+∞) 区间上是下凸的，在[μ-σ，μ+σ]区间内是上凸的；正态分布有两个参数，即平均数μ和标准差σ。μ是位置参数， 确定它在x轴上的位置；σ是变异度参数，确定正态分布的变异度。分布密度曲线与横轴所夹的面积为1，即： μ值不同σ值相同的三条正态曲线 μ值相同σ值不同的三条正态曲线 4、标准正态分布 一个正态分布，μ确定了它的中心位置，σ确定了它的变异度。但不同的正态分布有不同的μ和σ，所以N（μ，σ2）不是一条曲线，而是一个曲线系统。为了便于一般化的应用，需将正态分布标准化。 首先，将随机变量x标准化，令： u 称为标准正态变量或标准正态离差，它表示离开均值μ有几个标准差σ。 4、标准正态分布正态分布的概率密度函数即可标准化为： φ(u)为标准正态分布的概率密度函数，即纵坐标高度。根据u 的不同取值，就可绘出标准正态分布的图形: 标准正态分布曲线 通过标准化，使正态分布的均值μ= 0，标准差σ= 1。因此，标准正态分布可记作 N (0，1) 。 5、正态分布的概率计算对任何一个服从正态分布N（μ，σ2）的随机变量x，通过标准变换后，如果u为任意实数，可按下式计算： 在n重贝努利试验中，事件A可能发生0，1，2，…，n次，现在我们来求事件A 恰好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。 二项分布由n和p两个参数决定：（1）当p值较小且n不大时，分布是偏倚的。但随着n的增大 ，分布逐渐趋于对称；（2）当p值趋于0.5时，分布趋于对称； 例：在毒理学试验中，试验金鱼染毒后，死亡率为20％，求5条金鱼染毒后死亡数各可能值相应的概率。 二项分布的应用条件有三：（1）各观察单位只具有互相对立的一种结果，如阳性或阴性，生存或死亡等，属于二项分类资料；（2）已知发生某一结果(如死亡) 的概率为p，其对立结果的概率则为1-p=q，实际中要求p 是从大量观察中获得的比较稳定的数值；（3）n个观察单位的观察结果互相独立，即每个观察单位的观察结果不会影响到其它观察单位的观察结果。 波松分布的意义 λ是波松分布所依赖的唯一参数。λ值愈小分布愈偏倚，随着λ的增大，分布趋于对称。当λ=20时分布接近于正态分布；当λ=50时，可以认为波松分布呈正态分布。所以在实际工作中，当λ≥20时就可以用正态分布来近似地处理波松分布的问题。 波松分布的概率计算，依赖于参数λ的确定，只要参数λ确定了，把k=0，1，2，…代入公式即可求得各项的概率。 但是在大多数服从波松分布的实例中，分布参数λ往往是未知的，只能从所观察的随机样本中计算出相应的样本平均数作为λ的估计值，将其代替式中的λ，计算出k=0，1，2，…时的各项概率。 前面讨论的三个重要的概率分布中，前1个属连续型随机变量的概率分布，后2个属离散型随机变量的概率分布。三者间的关系如下：对于二项分布，在n→∞，p→0，且n p =λ(较小常数)情况下，二项分布趋于波松布。在这种场合，波松分布中的参数λ用二项分布的n p代之；在n→∞， p→0.5时，二项分布趋于正态分布。在这种场合，正态分布中的μ、σ2用二项分布的n p、n p q代之。在实际计算中，当p＜0.1且n很大时，二项分布可由波松分布近似；当p＞0.1且n很大时，二项分布可由正态分布近似。对于波松分布，当λ→∞时，波松分布以正态分布为极限。在实际计算中，当λ≥20(也有人认为λ≥6)时，用波松分布中的λ代替正态分布中的μ及σ2，即可由后者对前者进行近似计算。 样本均数的概率密度： 在一个平均数为 ，方差为 的正态总体中，随机抽取自由度为df1和df2的两个独立样本，其样本方差分别为 和 ，则方差的比值定义为F，即：1Vv红软基地

社会统计学ppt：这是社会统计学ppt，包括了绪论，单变量的描述统计分析，两个类别变量关系的描述统计，两个尺度变量关系的描述统计，类别变量与尺度变量关系的描述统计，概率与随机变量的概率分布，大数定律、中心极限定理与抽样分布，参数估计，假设检验的基本原理，总体均值与方差的假设检验，两个类别变量关系的假设检验，两个尺度变量关系的假设检验，类别变量与尺度变量关系的假设检验，非参数检验，抽样，时间序列等内容，欢迎点击下载。

统计学曾五一ppt：这是统计学曾五一ppt，包括了什么是统计，统计学的种类及其性质，统计学的基本概念，无处不在的统计，精确到小数点的爱情--统计学博士的求婚信等内容，欢迎点击下载。

统计学假设检验ppt：这是统计学假设检验ppt，包括了假设检验的一般问题，一个正态总体的参数检验，两个正态总体的参数检验，假设检验中的其他问题等内容，欢迎点击下载。