几种统计方法的选择.pptxVIP

几种统计方法的选择汇报人：202X-12-20

目录CATALOGUE描述性统计方法推论性统计方法非参数统计方法贝叶斯统计方法时间序列分析方法多元统计分析方法

描述性统计方法CATALOGUE01

每个类别中观察值的数量频数观察值在不同类别中的分布情况频数分布列出每个类别及其对应频数的表格频数分布表频数分布

中位数将观察值按大小排序后，位于中间位置的数值众数出现次数最多的数值均值所有观察值的总和除以观察值的数量集中趋势度量

03四分位数间距上四分位数与下四分位数之差01方差每个观察值与均值的差的平方的平均值02标准差方差的平方根离散程度度量

偏度描述数据分布的偏斜程度峰度描述数据分布的峰状程度分布形态图用图形展示数据分布情况，如直方图、箱线图等分布形态描述

推论性统计方法CATALOGUE02

直接用一个数值去估计未知参数，如用样本均值估计总体均值。点估计区间估计贝叶斯估计用一个区间去估计未知参数，如用样本均值加减标准误估计总体均值的一个区间。利用先验信息对未知参数进行估计。030201参数估计

假设检验单个假设检验根据样本信息，对一个特定的假设进行检验。多个假设检验同时对多个假设进行检验，如方差分析中的多个总体均值比较。

分析一个自变量对因变量的影响，比较不同组之间的差异。单因素方差分析分析多个自变量对因变量的影响，比较不同组之间的差异。多因素方差分析方差分析

研究两个或多个变量之间的相关关系，如皮尔逊相关系数。相关分析研究一个因变量和一个或多个自变量之间的关系，如线性回归分析。回归分析相关与回归分析

非参数统计方法CATALOGUE03

符号检验符号检验主要用于比较两个独立样本的差异，特别是当数据不满足正态分布时。符号检验对数据分布的要求较低，但检验效能相对较低。数据应当是独立、来自不同总体且服从任意分布。通过比较两个组的符号和，判断差异是否显著。适用范围优缺点使用条件结论解释

适用范围秩次检验主要用于比较两个或多个样本的差异，特别适用于等级资料。优缺点秩次检验对数据的要求较低，但检验效能相对较低。使用条件数据应当是独立、来自不同总体且服从任意分布。结论解释通过比较各组的秩和，判断差异是否显著。秩次检验

适用范围回归分析用于研究变量之间的关系，特别是因果关系。优缺点回归分析可以精确地描述变量之间的关系，但需要满足一定的假设条件。使用条件数据应当是独立、来自不同总体且服从正态分布。结论解释通过回归系数和相关系数等指标，判断变量之间的关系是否显著。回归分析

贝叶斯统计方法CATALOGUE04

123根据专家经验、历史数据或主观判断来估计先验概率。主观概率利用已有的研究结果或类似案例来选择先验分布。参考先验信息在缺乏先验信息的情况下，选择无信息先验分布作为参考。无信息先验先验分布选择

更新后验分布根据样本数据对先验分布进行更新，得到后验分布。贝叶斯推断利用后验分布进行参数估计、假设检验和预测等统计推断。决策分析基于后验分布进行决策分析，如风险评估、预测和决策制定。后验分布推断

决策优化通过比较不同决策准则下的结果，选择最优的决策方案。贝叶斯决策树利用贝叶斯方法构建决策树，对复杂问题进行多阶段决策分析。决策准则根据后验分布制定决策准则，如最大化期望效用、最小化风险等。贝叶斯决策分析

时间序列分析方法CATALOGUE05

按照时间顺序排列的一系列数据。时间序列数据时间序列数据往往随时间变化而呈现出一种趋势。趋势性时间序列数据可能存在一种周期性变化。周期性时间序列数据也可能包含随机扰动。随机性时间序列数据特点

平稳性检验检验时间序列数据是否具有平稳性，即其统计特性不随时间变化而变化。差分对时间序列数据进行差分运算，消除趋势和周期性影响，使数据平稳化。平稳性检验与差分

自回归积分移动平均模型，用于对平稳时间序列数据进行建模和预测。ARIMA模型由自回归项（AR）、积分项（I）和移动平均项（MA）组成。ARIMA模型结构用于时间序列数据的预测、分析和建模，如股票价格、气候变化等。ARIMA模型应用ARIMA模型及其应用

多元统计分析方法CATALOGUE06

总结词：降维技术详细描述：主成分分析是一种在多个变量间寻找相互独立的线性组合，并尽可能保留原始变量的信息的统计方法。通过降维，将多个变量浓缩为少数几个主成分，便于数据的可视化与处理。主成分分析

VS探索因子结构详细描述因子分析旨在寻找数据中的潜在因子结构，将多个变量表示为少数几个因子的线性组合。这种方法能够帮助研究者理解数据的基本结构，并用于研究变量之间的关系。总结词因子分析

聚类分析分组相似对象总结词聚类分析是一种将相似对象分组在一起的统计方法。根据对象间的相似性程度，将其分为不同的簇或组。这种方法常用于数据挖掘、市场细分等领域，帮助研究者对数据进行分类和整理。详细描述

THA