统计学教学课件.ppt

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1、统计与矩阵分析 统计是什么,张卫明,统计是什么？,在终极的分析中，一切知识都是历史；在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的基础上，所有判断都是统计学。,C. R. Rao,统计的定义,一句话，统计学（statistics）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。统计学是收集和分析数据的科学和艺术。 不列颠百科全书,统计思想的重要性,统计不止是一种方法或技术，还含有世界观的成分，是看待世界上万千事物的一种方法，我们常讲某事从统计观点看如何如何，就是这个意思。统计思想是一个发展过程。因此统计思想的养成，不单需要学习具体的知识还要能从发展的眼光，把这些知识连缀成一个有机的

2、清晰的图景，获得一种历史的厚重感。 陈希孺,牛顿力学：机械宇宙观，决定论,统计思想：类似于物理学，统计在否定中发展,量子物理：本质上的不确定性,统计思想的发展,统计学革命对二十世纪科学的影响,统计学可以应用于几乎所有的领域:,精算，农业，动物学，人类学，考古学，审计学，晶体学，人口统计学，牙医学，生态学，经济计量学，教育学，选举预测和策划，工程，流行病学，金融，水产渔业研究，遗传学，地理学，地质学，历史研究，人类遗传学，水文学，工业，法律，语言学，文学，劳动力计划，管理科学，市场营销学，医学诊断，气象学，军事科学，核材料安全管理，眼科学，制药学，物理学，政治学，心理学，心理物理学，质量控制，宗

3、教研究，社会学，调查抽样，分类学，气象改善，博彩等。,统计结果可信吗？,谁会在1936选举中获胜 ?Alf London还是 F.D.R.(罗斯福)? Literary Digest (文摘)送出一千万份问卷(返回二百四十万份)后,预测London 会赢. 而Gallop(盖洛普)只问了50000人说 Roosevelt (罗斯福)会赢. 最后罗斯福和盖洛普都赢了.文摘倒闭了.,关于美国选举的两个例子(1),1.1 统计是什么？,谁会在1948选举中获胜 ? Thomas Dewey还是Harry Truman(杜鲁门)? Crossley, Gallop(盖洛普), Roper所有都预测De

4、wey 会赢(每个机构用了50000个问卷). 最后(包括盖洛普)他们都输了, 而杜鲁门赢了.,关于美国选举的两个例子(2),统计结果可信吗？,1.1 统计是什么？,统计的特性,统计的一个重要但又往往不易为人所理解的特点是统计从来不绝对地说“是”或者“不是”。统计只能够说可能，而且往往提供某事可能发生的概率。统计只说可能性是实际世界的真实体现。真实世界充满了不确定性。从某种意义来说，生活中唯一确定的事情就是其不确定性。,1.1 统计是什么？,大数据时代统计的意义,人民知道的越多，政府官员才可能更加负责人 奥巴马 Data.gov,信息之于民主，就如货币之于经济 托马斯.杰斐逊,如何让数据说话（

5、提供信息）？数据分析，数据挖掘如何让数据说真话？,大数据的挑战,大数据：规模大、变化快、种类杂,14,大数据的挑战,2008 2012.1 2012.3 2012.7 2011.3,Big Data Across the Federal Government 美国：投资2亿美元大数据，支持DOD（国防部）、 DHS (国土安全部)、 DOE （能源部）、VA、HHS、FDA) 、NARA 、NASA 、NEH 、NIH 、NHLBI 、NIBIB 、NSF 、NSA、USGS等15个部开展相应领域的大数据项目研究,White Paper ：麦肯锡、CMU、达沃斯、IBM、联合国分别发布白皮书,

6、欧盟：预算为5千万欧元的FP7 Call 8专门征集针对大数据的研究项目,中国：国家发改委将出台大数据相关的支持计划；科技部973计划2014年重要支持方向：5.大数据计算的基础研究,大数据的挑战,相关还是因果？,例1.1广告投入和销售之间的关系。下表（数据ads.txt）显示了某企业的广告投入和销售额之间的关系（万元）。,横坐标代表广告投入，而纵坐标代表销售收入。看得出有何种关系吗？,能否从该数据回答下面问题：这两个变量是否有关系？如果有，它们的关系是否显著？这些关系是什么关系，能否用数学模型来描述？这个关系是否带有普遍性？这个关系是不是因果关系？,相关还是因果？,关于因果关系在可控制的试验

7、中，较容易找到因果关系；比如治疗方式和疗效的关系等但是，一般来说，变量之间有关系这个事实并不意味着一定存在明确的因果关系。比如利用公鸡打鸣来预报太阳升起；虽然公鸡打鸣绝对不是日出的原因(虽然打鸣发生在先）,相关还是因果？,相关还是因果？,R. A. Fisher,吸烟致癌！？不，这未必是真的！,统计需要的知识,数学的几乎所有内容(不一定事先知道需要什么)但每一个统计问题或者分支可能只用数学的很小一部分用计算机做统计计算其他(对象)领域的知识（如生物医学、经济、行为、社会、金融等等）,统计与矩阵分析,统计与矩阵分析,大数据分析 = 并行处理,线性方法 VS 非线性方法参数模型 VS 非参数模型,?,总结,学习统计的要点是把握统计思想，灵活运用统计思想。数据分析，通常是从不同角度揭示相关。 相关与因果的关系？线性与非线性，参数与非参数。,参考书多元统计：Richard A Johnson, Dean W Wichern:Applied Multivariate Statistical Analysis,