1、2018/4/17,1,分類變量資料的統(tǒng)計(jì)描述,相對數(shù)的概念及計(jì)算相對數(shù)使用應(yīng)注意的問題率的標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)學(xué)中常用的相對數(shù)指標(biāo),2018/4/17,2,案例,某年某月甲、乙兩地發(fā)生流感流行，經(jīng)調(diào)查，甲地總?cè)藬?shù)為30000人，流感發(fā)病1200例，乙地11000人，流感發(fā)病900例。有人認(rèn)為甲地比乙地發(fā)病嚴(yán)重。,2018/4/17,3,相對數(shù)的概念及常用種類,相對數(shù)常用種類：率 （rate）構(gòu)成比 (proportion)比（相對比） (relative ratio)動態(tài)數(shù)列（dynamic series）,2018/4/17,4,率（rate）,率 表示某種現(xiàn)象發(fā)生的頻率和強(qiáng)度。率=。

2、第5章參數(shù)估計(jì),5.1參數(shù)估計(jì)的基本內(nèi)容5.2總體均值區(qū)間估計(jì)5.3兩均值之差的區(qū)間估計(jì)5.4總體比例區(qū)間估計(jì)5.5總體標(biāo)準(zhǔn)差及方差的估計(jì),本章學(xué)習(xí)目標(biāo),Excel在總體均值區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用Excel在總體比例區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用Excel在總體標(biāo)準(zhǔn)差及方差估計(jì)中的應(yīng)用,5.1參數(shù)估計(jì)的基本內(nèi)容,參數(shù)估計(jì)就是要從樣本出發(fā)去構(gòu)造一個統(tǒng)計(jì)量作為總體中某未知參數(shù)的一個估計(jì)量。包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種。若總體。

3、第 5 章 參數(shù)估計(jì),5.1 參數(shù)估計(jì)的一般問題 5.2 一個總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 5.3 兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 5.4 樣本容量的確定 5.5 抽樣設(shè)計(jì),學(xué)習(xí)目標(biāo),抽樣調(diào)查的概念 估計(jì)量與估計(jì)值的概念 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)的區(qū)別 評價估計(jì)量優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn) 一個總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)方法 兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)方法 樣本容量的確定方法 抽樣組織設(shè)計(jì),5.1 參數(shù)估計(jì)的一般問題,5.1.1 抽樣調(diào)查的概念 5.1.2 抽樣中涉及的幾個基本概念 5.1.3評價估計(jì)量的優(yōu)良標(biāo)準(zhǔn),5.1.1抽樣調(diào)查的概念,抽樣調(diào)查：按隨機(jī)原則從總體中抽取一部分單位進(jìn)行調(diào)查，用調(diào)查所得的數(shù)值對總體數(shù)。

4、第七章參數(shù)估計(jì),在參數(shù)估計(jì)問題中，假定總體分布形式已知，未知的僅僅是一個或幾個參數(shù)。,例如：,估計(jì)大學(xué)生的平均身高,參數(shù)估計(jì)問題的一般提法,（X1,X2,Xn）,參數(shù)估計(jì),參數(shù)估計(jì),點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì),例1已知某地區(qū)大學(xué)生的身高X,隨機(jī)抽查100個大學(xué)生得100個身高數(shù)據(jù)。,1點(diǎn)估計(jì),把樣本值代入T(X1,X2,Xn)中，得到的一個點(diǎn)估計(jì)值。,請注意，被估計(jì)的參數(shù)是一個未知常數(shù)，而估計(jì)量T。

5、利用EXCEL進(jìn)行參數(shù)估計(jì),Excel在總體均值區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用 Excel在總體比例區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用 Excel在總體標(biāo)準(zhǔn)差及方差估計(jì)中的應(yīng)用,參數(shù)估計(jì)就是要從樣本出發(fā)去構(gòu)造一個統(tǒng)計(jì)量作為總體中某未知參數(shù)的一個估計(jì)量。包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種。 若總體X的分布函數(shù)形式已知，但它的一個或多個參數(shù)未知，則由總體X的一個樣本估計(jì)總體未知參數(shù)的值的問題就是參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)問題。 要求由樣本構(gòu)造一個以較大的概率包含真實(shí)參數(shù)的一個范圍或區(qū)間，這種帶有概率的區(qū)間稱為置信區(qū)間，通過構(gòu)造一個置信區(qū)間對未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的方法稱為區(qū)間估計(jì)。,返回。

6、參數(shù) 估計(jì),用SPSS作參數(shù)估計(jì),抽樣與抽樣分布,區(qū)間估計(jì),點(diǎn) 估 計(jì),參數(shù) 估計(jì),抽樣方法,樣本容量與抽樣分布,抽樣分布,抽樣與抽樣分布,樣本（sample）,總體（population）,抽樣（sampling）,總體容量（population size） N=45,樣本容量（sample size） n=10,為推斷總體的某些特征，而從總體中按一定方法抽取若干個體，這一過程稱為抽樣，所抽取的個體稱為樣本。,抽樣方法,自有限總體的簡單隨機(jī)抽樣,簡單隨機(jī)樣本,有限總體,總體中每一個體以相等的概率被抽出，稱簡單隨機(jī)抽樣。有放回抽樣與無放回抽樣之分。自有限總體的簡單隨機(jī)抽樣，特指有放。

7、非參數(shù)估計(jì),劉芳，戚玉濤 qi_yutao,引言,參數(shù)化估計(jì)：ML方法和Bayesian估計(jì)。假設(shè)概率密度形式已知。 實(shí)際中概率密度形式往往未知。 實(shí)際中概率密度往往是多模的，即有多個局部極大值 。 實(shí)際中樣本維數(shù)較高，且關(guān)于高維密度函數(shù)可以表示成一些低維密度函數(shù)乘積的假設(shè)通常也不成立。 本章介紹非參數(shù)密度估計(jì)方法：能處理任意的概率分布，而不必假設(shè)密度函數(shù)的形式已知。,主要內(nèi)容,概率密度估計(jì) Parzen窗估計(jì) k-NN估計(jì) 最近鄰分類器（NN） k-近鄰分類器（k-NN）,概率密度估計(jì),概率密度估計(jì)問題：,給定i.i.d.樣本集： 估計(jì)概率分布：,概率密。

8、二元線性回歸模型的估計(jì),最簡單的多元線性回歸模型是二元線性回歸模型，即具有一個被解釋變量和兩個解釋變量的線性回歸模型：,一、二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì),1偏回歸系數(shù)的估計(jì),所謂偏回歸系數(shù)，是指多元線性回。

9、項(xiàng)目投資決策與資本預(yù)算,本章邏輯安排: 企業(yè)項(xiàng)目投資是創(chuàng)造價值的最終源泉, 在財(cái)務(wù)管理活動中處于最為重要的地位。 項(xiàng)目投資評估的基本方法（NPV）源 自于財(cái)務(wù)估價原理,第二章的內(nèi)容為項(xiàng)目投 資決策分析奠定了良好。

10、第七章抽樣與參數(shù)估計(jì),抽樣誤差抽樣估計(jì)的方法抽樣組織設(shè)計(jì),第一節(jié)、抽樣誤差,一、抽樣誤差的概念抽樣誤差是代表性的隨機(jī)性誤差二、影響抽樣誤差大小的因素：1、總體各單位標(biāo)志變異程度；2、樣本單位數(shù)大??；3、抽樣。

11、第六章離散型變量的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn),第一節(jié)總體率的區(qū)間估計(jì)第二節(jié)總體率的假設(shè)檢驗(yàn)第三節(jié)列聯(lián)表中獨(dú)立性的檢驗(yàn)第四節(jié)參照單位法,1、總體率：在伯努利概型中，事件A出現(xiàn)的概率P（A）稱為總體率，它通常是一個未知的參。

12、第八章統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)在平差中的應(yīng)用,8.1基本原理數(shù)理統(tǒng)計(jì)的主要方法1)參數(shù)估計(jì)：由有限個子樣推斷母體分布中的某些參數(shù)；2)統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：根據(jù)子樣信息，通過檢驗(yàn)來判斷母體分布是否具有指定的特征。統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)假。

13、第四章抽樣與參數(shù)估計(jì),學(xué)習(xí)目的了解抽樣分布和抽樣的其它組織方式。掌握抽樣調(diào)查的基本問題。熟練運(yùn)用參數(shù)估計(jì)方法估計(jì)總體參數(shù)。,第四章抽樣與參數(shù)估計(jì),第一節(jié)抽樣調(diào)查的基本問題第二節(jié)抽樣分布第三節(jié)參數(shù)估計(jì),推斷。

14、非線性參數(shù)估計(jì)的數(shù)值方法 沈云中 同濟(jì)大學(xué)測量系E mail yzshen 提要 概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法遺傳算法模擬退火算法 一 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ArtificialNeuralNetwork 簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或ANN 是模擬人腦信息處理機(jī)制的信。

15、第三章單變量的推論統(tǒng)計(jì)之一：參數(shù)估計(jì),第一節(jié)抽樣分布第二節(jié)參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì),第一節(jié)抽樣分布一、相關(guān)名詞解釋參數(shù)值統(tǒng)計(jì)值隨機(jī)抽樣隨機(jī)樣本,二、蒙特卡羅抽樣分布：常見的統(tǒng)計(jì)問題是：總體未知，比如我們并不知道華電所有學(xué)生的大學(xué)語文的平均分為u=65。我們只是隨機(jī)抽樣，比如抽取了3000名學(xué)生，得知這個3000名學(xué)生所構(gòu)成的樣本的均值=64。因此我們用得到的這個樣本統(tǒng)計(jì)值去估計(jì)總體的參數(shù)值。但。

16、天津科技大學(xué)數(shù)學(xué)系謝中華E-mail:xiezhhMATLAB從零到進(jìn)階,參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn),主要內(nèi)容常見分布的參數(shù)估計(jì)正態(tài)總體參數(shù)的檢驗(yàn),第二節(jié)常見分布的參數(shù)估計(jì),一、分布參數(shù)估計(jì)的MATLAB函數(shù),x=15.14,14.81,15.11,15.26,15.08,15.17,15.12,14.95,15.05,14.87;muhat,sigmahat,mu。