這是一個關于統(tǒng)計學基礎知識ppt作品，主要介紹基本概念、概率基礎、幾種常見的概率分布、抽樣分布。第二章 統(tǒng)計學基礎知識 §2.1 基本概念 §2.2 概率基礎 §2.3幾種常見的概率分布 §2.4抽樣分布 三、參數(shù)與統(tǒng)計數(shù) 偶然誤差：是由很多不可避免且無法控制的偶然因素引起的誤差。產(chǎn)生的原因不確定，其誤差大小無規(guī)律性，不具“單向性”和“重現(xiàn)性”。偶然誤差雖不可避免，也不能校正，但若在同樣條件下對同一試樣進行多次測定，就會發(fā)現(xiàn)隨機誤差的出現(xiàn)是服從統(tǒng)計規(guī)律的�？梢岳�用數(shù)理統(tǒng)計方法對試驗數(shù)據(jù)進行分析處理，增加重復次數(shù)。 五、準確性與精確性準確性——是指觀測對象的觀察值與其真值的偏離程度，偏離越小則試驗越準確。精確性——是指同一觀測對象的重復觀察值之間的彼些相符程度，即試驗誤差的大小，誤差越小則試驗越精確。在統(tǒng)計工作中，常用樣本的統(tǒng)計數(shù)來估計總體參數(shù)。因此，我們用統(tǒng)計數(shù)接近參數(shù)的程度來衡量統(tǒng)計數(shù)的準確性高低，而用統(tǒng)計數(shù)的變異程度來衡量統(tǒng)計數(shù)的精確性高低�？梢姡瑴蚀_性與精確性是不同的概念。在一般試驗中真值為未知數(shù)，所以試驗的準確性難以確定。精確性一般是指試驗誤差，是可以估計的。如何正確估計試驗誤差，并減小試驗誤差以提高試驗精度是試驗方法設計的主要內容。一、 隨機現(xiàn)象與隨機事件（一）確定性現(xiàn)象與隨機現(xiàn)象根據(jù)客觀現(xiàn)象的特征，一般將其分為兩類：一類是在一定條件下必然出現(xiàn)（或不出現(xiàn)）某種結果的現(xiàn)象，稱之為確定性現(xiàn)象，歡迎點擊下載統(tǒng)計學基礎知識ppt作品哦。

統(tǒng)計學基礎知識ppt作品是由紅軟PPT免費下載網(wǎng)推薦的一款學校PPT類型的PowerPoint.

第二章 統(tǒng)計學基礎知識 §2.1 基本概念 §2.2 概率基礎 §2.3幾種常見的概率分布 §2.4抽樣分布 三、參數(shù)與統(tǒng)計數(shù) 偶然誤差：是由很多不可避免且無法控制的偶然因素引起的誤差。產(chǎn)生的原因不確定，其誤差大小無規(guī)律性，不具“單向性”和“重現(xiàn)性”。偶然誤差雖不可避免，也不能校正，但若在同樣條件下對同一試樣進行多次測定，就會發(fā)現(xiàn)隨機誤差的出現(xiàn)是服從統(tǒng)計規(guī)律的�？梢岳�用數(shù)理統(tǒng)計方法對試驗數(shù)據(jù)進行分析處理，增加重復次數(shù)。 五、準確性與精確性準確性——是指觀測對象的觀察值與其真值的偏離程度，偏離越小則試驗越準確。精確性——是指同一觀測對象的重復觀察值之間的彼些相符程度，即試驗誤差的大小，誤差越小則試驗越精確。在統(tǒng)計工作中，常用樣本的統(tǒng)計數(shù)來估計總體參數(shù)。因此，我們用統(tǒng)計數(shù)接近參數(shù)的程度來衡量統(tǒng)計數(shù)的準確性高低，而用統(tǒng)計數(shù)的變異程度來衡量統(tǒng)計數(shù)的精確性高低�？梢�，準確性與精確性是不同的概念。在一般試驗中真值為未知數(shù)，所以試驗的準確性難以確定。精確性一般是指試驗誤差，是可以估計的。如何正確估計試驗誤差，并減小試驗誤差以提高試驗精度是試驗方法設計的主要內容。一、 隨機現(xiàn)象與隨機事件（一）確定性現(xiàn)象與隨機現(xiàn)象根據(jù)客觀現(xiàn)象的特征，一般將其分為兩類：一類是在一定條件下必然出現(xiàn)（或不出現(xiàn)）某種結果的現(xiàn)象，稱之為確定性現(xiàn)象。另一類現(xiàn)象是在一定條件下具有多種可能過結果，具體出現(xiàn)哪一種結果事先是不能確定的，這種在給定條件下不能確定哪一種結果會出現(xiàn)的現(xiàn)象，稱之為隨機現(xiàn)象。隨機現(xiàn)象是概率論中的主要研究對象。 對隨機現(xiàn)象進行觀測稱作隨機試驗。 隨機試驗應具下列有三個特性：可重復性：即可以在相同的條件下重復進行試驗；非唯一性：即每次試驗的可能結果不止一個，并且事先能明確試驗的所有可能結果；隨機性：即進行一次試驗之前，不能確定哪一個結果會出現(xiàn)。 隨機試驗的每一種結果或隨機現(xiàn)象的每一種表現(xiàn)稱作隨機事件，簡稱為事件。一般用字母A，B，C，……（必要時加下標）表示事件。有時也可用｛……｝表示事件，括號中寫明事件的內容。 二、概率的概念及其計算對于一個隨機事件來說，它在一次試驗中，可能發(fā)生，也可能不發(fā)生。既然是可能性，就有可能性的大小問題。二、概率的概念及其計算二、概率的概念及其計算 設事件A的概率為P（A），它則具有如下性質：非負性，即 0 ≤P（A）≤1 規(guī)范性，即 P（Ω）= 1 （必然事件） P（Φ）= 0 (不可能事件) 對于兩兩互不相容事件Ai（i =1，2，…），則有二、概率的概念及其計算小概率事件：隨機事件的概率很小。例如小于0.05、0.01、0.001，這樣的時間被稱為小概率事件。小概率原理：把小概率事件在一次試驗中看成是實際不可能發(fā)生的事件稱為小概率事件實際不可能性原理，亦稱為小概率原理。小概率事件實際不可能性原理是統(tǒng)計學上進行假設檢驗（顯著性檢驗）的基本依據(jù)。 例1：袋中盛有除顏色外其他完全相同的50個不同顏色的小球，其中有10個白球，充分混勻后隨意摸出一球。求所摸為白球的概率。 2、概率的加法公式（1）任意事件加法公式 任意兩個事件和（并）的概率，等于兩事件概率的和再減去兩事件同時發(fā)生的概率。即 P（A+B）= P（A）+ P（B）- P（AB）（2）互斥事件的加法公式 兩個互斥事件A與B之和的概率，等于這兩個事件的概率之和。即 P（A+B）= P（A）+ P（B） 3、條件概率和乘法公式 在實際問題中，除了要知道事件A發(fā)生概率外，有時還需要知道在“事件B已發(fā)生”的條件下，事件A發(fā)生的概率，這種概率成為條件概率，記作P（A︱B）。 解：記A=｛所抽產(chǎn)品是第一班生產(chǎn)的｝，B=｛所抽產(chǎn)品是次品｝。顯然有 但在已知事件B發(fā)生的條件下，A發(fā)生的概率就不同了，可以直觀的寫出條件概率為：把 由這個定義，可得到概率的乘法公式：設A與B是任意兩個事件，且P（A）＞0，P（B）＞0，則 P（AB）= P（B）P（A︱B） P（AB）= P（A）P（B︱A） 例3：設一批產(chǎn)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：記A =｛第一件是正品｝，B =｛第二件是次品｝，所求事件為AB。根據(jù)乘法公式，有 P（AB）= P（A）P（B︱A） = 4、全概率公式 當計算比較復雜事件的概率時，如果可以把它分解成互不相容的一些簡單事件，就可以用全概率公式計算其概率。 全概率公式表述如下：設B1，B2，…，Bn為n個互不相容事件，且 P（Bi）＞0（i=1，2，…， n）。則任一事件A的概率為： 例4：有3個工人被指定制作一批產(chǎn)品。第一個人制作這批產(chǎn)品的40%，第二個人制作35%，第三個人制作25%。第一個人廢品率為0.04，第二個人廢品率為0.06，第三個人廢品率為0.03�，F(xiàn)隨機抽取一件產(chǎn)品，問這件產(chǎn)品為廢品的概率是多少？解：記A =｛抽出的一件產(chǎn)品是次品｝， Bi =｛抽出的產(chǎn)品是第i個工人制作的｝， （i = 1，2，3）。顯然，B1+B2+B3=Ω，且B1，B2，B3兩兩互不相容。所以可以用全概率公式算出所抽一件是廢品的概率。 5、貝葉斯公式 由全概率公式可導出另一個重要公式——貝葉斯公式，它是由英國數(shù)學家貝葉斯(Bayes Thomas)在1763 年發(fā)表的，其陳述如下: 設B1，B2，…，Bn為n個互不相容事件，且 P（Bi）＞0（i=1，2，…， n）。A是任一事件，且P（A）＞0。則對任一Bi（i=1，2，…， n），有 例5：在例4中，若隨機抽出的一件產(chǎn)品為廢品，那么，這件產(chǎn)品由第一個、第二個、第三個工人所制作的概率各是多少？解: 貝葉斯公式的意義在于:設事件A已發(fā)生，我們需要判斷引起A發(fā)生的“原因”。如果已知A發(fā)生的可能“原因”共有n個:B1，B2，⋯， Bn且兩兩互不相容。那么我們希望知道其中某個“Bi”的概率， 也就是條件概率P(Bi/A) 。在實際應用中， 我們往往要求出每一個P(Bi/A) (i=1，2，⋯，n) ，然后找出其中最大的一個P(Bi/A) ，則Bi就是引起事件A 發(fā)生的最可能的“原因”。 6、事件的獨立性 對于兩個事件A和B，假若事件B的發(fā)生會對事件A發(fā)生的概率產(chǎn)生影響，即P（A︱B）≠P（A），稱事件A與B之間統(tǒng)計相依。假若事件B的發(fā)生并不影響事件A發(fā)生的概率，稱事件A與B之間統(tǒng)計獨立。 ■ 在事件A與B獨立時，顯然有P（A︱B）= P（A），這時，乘法公式成為： P（AB）= P（B）P（A︱B））= P（A）P（B）通常把這個關系式作為事件獨立性的定義。即 設A與B是任意兩個事件，如果滿足 P（AB）= P（A）P（B） 則稱事件A與B獨立，否則稱事件A與B相依。三、隨機變量的概率分布（一）隨機變量的概率分布隨機變量的概率——隨機變量的一切可能值的集合（值域）及其相應的概率。在隨機試驗中，隨機變量的各種取值是由一定的概率規(guī)律的，這種規(guī)律就是隨機變量的概率分布。隨機變量有離散型隨機變量和連續(xù)型隨機變量兩類，因而，其概率分布也也分為離散型概率分布和連續(xù)型概率分布。三、隨機變量及其概率分布離散型隨機變量x的每一個可能取值xi和隨機變量取該值的概率p(xi)之間所確立的對應關系稱作這個離散型隨機變量的概率分布。這里x通過點數(shù)取得，其取值是離散的。 P(x=xi)=pi （i=1，2，3，…）稱作離散型隨機變量x的概率分布或概率函數(shù) 。 連續(xù)型隨機變量其概率用概率分布密度函數(shù)來確定。即經(jīng)測度取得的數(shù)值分布于某一數(shù)值區(qū)間，無法一一列舉，只能列出隨機變量的取值區(qū)間及其相應概率，或列出隨機變量取值小于某一值的累積概率；連續(xù)型隨機變量的概率分布可以用對應于一定區(qū)間的函數(shù)曲線下的面積來表示概率。對應于一連續(xù)型隨機變量的整個取值區(qū)間，函數(shù)曲線下的面積設為1，該區(qū)建制內的某段對應的函數(shù)曲線下的面積為大于0且小于1的一個數(shù)值。 1、正態(tài)分布的重要性 2、正態(tài)分布的定義 正態(tài)分布又稱高斯（Gauss）分布，是一種連續(xù)型隨機變量的概率分布，應用非常廣泛。它的分布狀態(tài)是多數(shù)變量都圍繞在均值左右，由均值到分布的兩側，變量數(shù)減少。 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為： 則稱隨機變量x服從參數(shù)μ，σ2的正態(tài)分布，記作x~ N（μ，σ2）。f(x)是一給定變量值x的概率密度。 3、正態(tài)分布的特征正態(tài)分布密度曲線是單峰、對稱的懸鐘形曲線，對稱軸為x＝μ。 f(x)在x=μ處達到極大，極大值 f(x)是非負函數(shù)，以x軸為漸近線，分布從-∞至+∞。曲線在x=μ±σ處各有一個拐點，即曲線在(-∞，μ-σ)和(μ+σ，+∞) 區(qū)間上是下凸的，在[μ-σ，μ+σ]區(qū)間內是上凸的；正態(tài)分布有兩個參數(shù)，即平均數(shù)μ和標準差σ。μ是位置參數(shù)， 確定它在x軸上的位置；σ是變異度參數(shù)，確定正態(tài)分布的變異度。分布密度曲線與橫軸所夾的面積為1，即： μ值不同σ值相同的三條正態(tài)曲線 μ值相同σ值不同的三條正態(tài)曲線 4、標準正態(tài)分布 一個正態(tài)分布，μ確定了它的中心位置，σ確定了它的變異度。但不同的正態(tài)分布有不同的μ和σ，所以N（μ，σ2）不是一條曲線，而是一個曲線系統(tǒng)。為了便于一般化的應用，需將正態(tài)分布標準化。 首先，將隨機變量x標準化，令： u 稱為標準正態(tài)變量或標準正態(tài)離差，它表示離開均值μ有幾個標準差σ。 4、標準正態(tài)分布正態(tài)分布的概率密度函數(shù)即可標準化為： φ(u)為標準正態(tài)分布的概率密度函數(shù)，即縱坐標高度。根據(jù)u 的不同取值，就可繪出標準正態(tài)分布的圖形: 標準正態(tài)分布曲線 通過標準化，使正態(tài)分布的均值μ= 0，標準差σ= 1。因此，標準正態(tài)分布可記作 N (0，1) 。 5、正態(tài)分布的概率計算對任何一個服從正態(tài)分布N（μ，σ2）的隨機變量x，通過標準變換后，如果u為任意實數(shù)，可按下式計算： 在n重貝努利試驗中，事件A可能發(fā)生0，1，2，…，n次，現(xiàn)在我們來求事件A 恰好發(fā)生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。 二項分布由n和p兩個參數(shù)決定：（1）當p值較小且n不大時，分布是偏倚的。但隨著n的增大 ，分布逐漸趨于對稱；（2）當p值趨于0.5時，分布趨于對稱； 例：在毒理學試驗中，試驗金魚染毒后，死亡率為20％，求5條金魚染毒后死亡數(shù)各可能值相應的概率。 二項分布的應用條件有三：（1）各觀察單位只具有互相對立的一種結果，如陽性或陰性，生存或死亡等，屬于二項分類資料；（2）已知發(fā)生某一結果(如死亡) 的概率為p，其對立結果的概率則為1-p=q，實際中要求p 是從大量觀察中獲得的比較穩(wěn)定的數(shù)值；（3）n個觀察單位的觀察結果互相獨立，即每個觀察單位的觀察結果不會影響到其它觀察單位的觀察結果。 波松分布的意義 λ是波松分布所依賴的唯一參數(shù)。λ值愈小分布愈偏倚，隨著λ的增大，分布趨于對稱。當λ=20時分布接近于正態(tài)分布；當λ=50時，可以認為波松分布呈正態(tài)分布。所以在實際工作中，當λ≥20時就可以用正態(tài)分布來近似地處理波松分布的問題。 波松分布的概率計算，依賴于參數(shù)λ的確定，只要參數(shù)λ確定了，把k=0，1，2，…代入公式即可求得各項的概率。 但是在大多數(shù)服從波松分布的實例中，分布參數(shù)λ往往是未知的，只能從所觀察的隨機樣本中計算出相應的樣本平均數(shù)作為λ的估計值，將其代替式中的λ，計算出k=0，1，2，…時的各項概率。 前面討論的三個重要的概率分布中，前1個屬連續(xù)型隨機變量的概率分布，后2個屬離散型隨機變量的概率分布。三者間的關系如下：對于二項分布，在n→∞，p→0，且n p =λ(較小常數(shù))情況下，二項分布趨于波松布。在這種場合，波松分布中的參數(shù)λ用二項分布的n p代之；在n→∞， p→0.5時，二項分布趨于正態(tài)分布。在這種場合，正態(tài)分布中的μ、σ2用二項分布的n p、n p q代之。在實際計算中，當p＜0.1且n很大時，二項分布可由波松分布近似；當p＞0.1且n很大時，二項分布可由正態(tài)分布近似。對于波松分布，當λ→∞時，波松分布以正態(tài)分布為極限。在實際計算中，當λ≥20(也有人認為λ≥6)時，用波松分布中的λ代替正態(tài)分布中的μ及σ2，即可由后者對前者進行近似計算。 樣本均數(shù)的概率密度： 在一個平均數(shù)為 ，方差為 的正態(tài)總體中，隨機抽取自由度為df1和df2的兩個獨立樣本，其樣本方差分別為 和 ，則方差的比值定義為F，即：1Vv紅軟基地

社會統(tǒng)計學ppt：這是社會統(tǒng)計學ppt，包括了緒論，單變量的描述統(tǒng)計分析，兩個類別變量關系的描述統(tǒng)計，兩個尺度變量關系的描述統(tǒng)計，類別變量與尺度變量關系的描述統(tǒng)計，概率與隨機變量的概率分布，大數(shù)定律、中心極限定理與抽樣分布，參數(shù)估計，假設檢驗的基本原理，總體均值與方差的假設檢驗，兩個類別變量關系的假設檢驗，兩個尺度變量關系的假設檢驗，類別變量與尺度變量關系的假設檢驗，非參數(shù)檢驗，抽樣，時間序列等內容，歡迎點擊下載。

統(tǒng)計學曾五一ppt：這是統(tǒng)計學曾五一ppt，包括了什么是統(tǒng)計，統(tǒng)計學的種類及其性質，統(tǒng)計學的基本概念，無處不在的統(tǒng)計，精確到小數(shù)點的愛情--統(tǒng)計學博士的求婚信等內容，歡迎點擊下載。

統(tǒng)計學假設檢驗ppt：這是統(tǒng)計學假設檢驗ppt，包括了假設檢驗的一般問題，一個正態(tài)總體的參數(shù)檢驗，兩個正態(tài)總體的參數(shù)檢驗，假設檢驗中的其他問題等內容，歡迎點擊下載。