ch1统计计算与统计数据分析的思维方式.ppt

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1、1 计算机在统计中应用 Compute Application in Statistics -统计计算与统计软件 2 一个广泛接受的统计定义为: 统计 是用以收集 数据 、分析 数据 和由 数据 得出结论的一 组概念、原则和方法 . 3 这个定义决定了统计的命运: 和数学及音乐不同 , 统计不能欣赏 自己 , 它不为实际服务就 没有存在 必要 统计必须 为各个领域服务 统计必须和 数据 打交道 因此 ,统计必须和 计算机 结合 4 搞“理论统计”是否用不着 动手搞数据呢 ? 如果倒退 几十年 就可以 . 5 如果没有应用背景 文章没人要 , 基金无人给 . 现在一些人即使瞎编也要编出一个应 用

2、背景来 . 纯 理论统计 存在吗? 6 统计和计算机 现代生活已离不开计算机了 。 但最早使用计算机的是统计 。 最初的计算机 仅仅是为科学计算而建造的 。 大型计算机的最早一批用户就包含统计 。 而现在统计仍然是进行数字计算最多的用 户 。 7 统计和计算机 计算机现在早已脱离了仅有计算功能的单 一模式 , 而成为 百姓生活的一部分 。 计算机的使用 , 也从过去必须学会计算机 语言到只需要 “ 傻瓜式 ” 地点击鼠标 。 结 果也从单纯的数字输出到包括漂亮的表格 和图形的各种形式 。 8 统计软件 统计软件的发展,也使得统计从统计 学家的圈内游戏变成了大众的游戏。 只要输入数据,点几下鼠标

3、,做一些 选项,马上就得到令人惊叹的 漂亮结 果了 。 9 统计软件 是否傻瓜式的统计软件使用可以代替 统计课程了?当然不是。 数据的整理和识别,方法的选用,计 算机输出结果的理解都不象使用傻瓜 相机那样简单可靠。 10 统计软件的问题 诸如法律和医学的软件都有不少警告,不 时提醒你去咨询专家。 这是注意饭碗的律师和大夫的高明之处。 但统计软件则不那么负责。只要数据格式 无误、方法不矛盾而且不用零作为除数就 一定给你结果,而且 没有任何警告 。 11 统计软件的种类 统计软件的种类很多。 有些功能齐全,有些价格便宜;有些 容易操作,有些需要更多的实践才能 掌握。 还有些是专门的软件,只处理某一

4、类 统计问题。 最常见有几种。 12 统计软件的种类 SPSS: 这是一个很受欢迎的统计软 件; 它容易操作 , 输出漂亮 , 功能齐全 , 价格合理 。 对于非统计工作者是很好的选择 。 13 统计软件的种类 Excel: 严格说来不是统计软件 , 但作为数据 表格软件 , 必然有一定统计计算功能 。 注意 , 多数装 Office时没有装数据分析的功能 , 画图功能都具备 (虽然不好看 )。 对于简单分析 , Excel还算方便 , 但随着问题 的深入 , 就不那么 “ 傻瓜 ” , 需要很麻烦地 使用函数 , 甚至根本没有相应的方法了 。 14 统计软件的种类 SAS: 这是功能 非常

5、齐全的软件; 美国政府政策倾斜 (“权威性 ” ) 许多美国和全球公司使用 。 价格不菲 ,每年交费 . SAS尽管现在已经尽量 “ 傻瓜化 ” , 仍然需要 一定的训练才可以进入 。 15 统计软件的种类 S-plus:这是 统计学家 喜爱的软件 。 功能齐全 , 图形漂亮 有不断加入 的各个方向统计学家编写的统计软件包 。 也 可以自己加入算法 . 强大而又方便的编程功能 , 使得研究人员可以编制自己 的程序来实现自己的理论和方法 。 它也在进行 “ 傻瓜化 ” 以争取顾客 。 但主要以其 方便的 编程 为顾客所青睐 。 但是对于不会编程者 ,不那么 “ 傻瓜 ” 16 其他有关软件 Mi

6、nitab: 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的 软件 , 也已经 “ 傻瓜化 ” , 在我国用的不如 SPSS与 SAS那么普遍 。 Statistica: 也是功能强大而齐全的 “ 傻瓜化 ” 的软 件 , 在我国用的也不如 SAS与 SPSS那么普遍 。 Eviews: 这是一个主要处理回归和时间序列的软件 。 Systat: 已经被 SPSS购买而消失 GAUSS: 这是一个很好用的统计软件 , 许多搞经济 的喜欢它 。 主要也是编程功能强大 。 目前在我国使用 的人不多 。 17 其他有关软件 MATLAB: 这也是应用于各个领域的以编程为主的软件 , 在工程上应用广泛 。 编程类

7、似于 S和 R。 但是统计方法不 多 。 FORTRAN: 这是应用于各个领域的历史很长的非常优 秀的编程软件 , 功能强大 , 有大量数学软件包及一定的 统计软件包 。 计算速度比前面介绍的都快得多 。 但需要 编程和编译 。 操作不那么容易 。 C/C+: 是许多软件 ,诸如 SAS的基础 ;但没有软件包 ,编程 不方便 . 统计数据分析的思维方式 19 出发点 通常是从你面对的问题出发,去完成收集数据、 描述数据、分析数据、达到预测或其他推断目标 的全过程 虽然有些奇怪,但可能要求你从已经得到的(为 了别的目的而搜集的,或二手的)数据出发,完 成获得结论的全过程 20 通常的实施过程 1

8、. 根据目标和数据形式的客观情况,通过描述性 统计分析,对数据有个清楚的直观印象 2. 根据目标和数据条件,选择统计模型、合适的 软件、并且实施统计分析,得到需要的结论 21 看上去很简单,但是 目标是否合理? 能不能摸清数据的底细? 数据能否支持你的目标? 能不能选择适合的统计方法? 能不能解释计算机输出的结论? 结论是不是合理? 22 为此,我们需要了解 . 一些基本的概念和术语(包括总体、样本、总 体、样本、总体参数、样本统计量) 变量的种类(定性、定量、定序等) 概率分布 数据:各种变量实现;多个变量的情况;计算 机的数据形式 23 还需要了解 数据收集的 问题 (二手数据、试验数据、一手 数据、问卷数据) 计算机的数据形式 统计方法的分类(根据问题或数据形式) 各种统计方法的选择 各种统计结论的解释 24 我们要 提供基本的教学步骤 基本的统计概念介绍 关于变量和数据概念的介绍 描述性统计 从目的看推断方法的原理和选择 从数据看推断方法的原理和选择 查看是否需要数据挖掘吗? 25 主要问题:对你工作的评价 数据是否合适? 方法选择是否正确(各种条件是否满足)? 会不会对你的推断过程进行诊断? 对结果解释是否合适?

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