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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背景来. 纯理论统计存在吗？,6,统计和计算机,现代生
2、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，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
3、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。
4、 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。
5、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,Minitab：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
6、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
7、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,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 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？,