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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,现代生活已离不开计算机了。但
2、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？当然不是。数据的整理和识别，方法的选用
3、，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。对于非统计工作者是很好的选择。,13,统计软件的种类
4、,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。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
5、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
6、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.,18,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，
7、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？,
