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数据统计与分析方法
1、数据统计的一般方法；

2、数据分析的一般方法；

3、了解数据统计和分析在实际案例中的应用；

4、了解时间序列分析及相关软件应用；瞎子王国里,有一只眼精的人就是国王!心电图的由来1、什么是数据？表现形式一数据表现形式二数据表现形式三数据类型的分类住院号三类资料间关系第一部数据统计概述什么是统计方法一般统计方法运用统计方法应遵循的原则统计分析流程计量资料的统计描述编号组段
（1）对称分布：以频数最多组段为中心左右大体对称.
右(正)偏态分布:频数最多组段右侧组段数多.(skewedtotherightdistribution)
左(负)偏态分布:频数最多组段左侧组段数多.(skewedtotherightdistribution)2、集中趋势的描述3、离散趋势的描述三、SPSS实现计量资料的统计描述24四、计数资料的统计描述按年龄（2岁一组）与职业整理2、常用相对数指标年龄组
⑴(1)不能以构成比代替率。
(2)计算相对数的分母不宜过小,小则直接叙述。
(3)进行率的对比分析时，应注意资料可比性。如比较疗效时，比较组间应病情轻重相同，性别影响，应按性别分组后再作比较。
(4)正确求平均率。
例：若P1=x1/n1P2=x2/n2P3=x3/n3
P＝（x1+x2+x3）/n1+n2+n3）(正确)
P＝（P1+P2+P3）/3(错误)计数资料和等级资料的SPSS表示五、统计表与统计图统计表由以下几个部分组成：
①标题、②标目、③线条、④数字、⑤备注统计图(statisticalchart或statisticalgraph)是用点、线、面等几何图形，直观形象地表达、描述数据或结果。SPSS绘制基本图形SPSS绘制基本图形条形图(BarChart)单式条形图圆图(PieChart)线图(LineChart)直方图(Histogram)第二部数据分析概述什么是数据分析
数据分析不是一门复杂的科学；
而是一些简单的“commonsense”；
复杂的运算通常只是令分析结果更差而不是更好；
绝大多数是简单的想法和简单的沟通

数据分析有时候是一门艺术
同样的数据会有不同的解读
优秀和平庸的差异，有时候差在一种灵感数据分析目的数据分析误区数据分析误区误区三:研究用数据最好不使用三维立体图误区四：为避免图表的欺骗性，图线最好占据2/3
至3/4的高度（调整Y轴刻度）常用的数据分析方法
一般地，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取使总体内的各个个体被抽到的机会都相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。抽样方法主要包括：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。2、聚类分析分类聚类分析饮料数据（drink.sav）如何度量远近？聚类分析K-均值聚类分析
K-meansCluster所有会员位置图
代码和结果见Excel表时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。时间序列的基本概念742010年11月17日--2011年4月8日上证综指二、时间序列分析

时间序列分析：是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法。其基本思想：根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来进行预报三、确定性时间序列分析与随机性时间序列分析:

时间序列依据其特征，有以下几种表现形式，并产生与之相适应的分析方法：
（1）长期趋势变化
受某种基本因素的影响，数据依时间变化时表现为一种确定倾向，它按某种规则稳步地增长或下降。
使用的分析方法有：移动平均法、指数平滑法、模型拟和法等；
（2）季节性周期变化
受季节更替等因素影响，序列依一固定周期规则性的变化，又称商业循环。
采用的方法：季节指数；
（3）循环变化
周期不固定的波动变化。
(4)随机性变化
由许多不确定因素引起的序列变化。它所使用的分析方法就是我们要讲的时间序列分析。

趋势变化分析
确定性变化分析周期变化分析
循环变化分析
时间序列分析

随机性变化分析:AR、MA、ARMA模型
Wold分解定理（1938）确定性序列与随机序列的定义Cramer分解定理（1961）循环变动C（Cyclical）对两个分解定理的理解确定性时序分析的目的4-3-2时间序列趋势分析趋势拟合法线性拟合例:拟合澳大利亚政府1981——1990年每季度的消费支出序列线性拟合拟合效果图非线性拟合常用非线性模型例：对上海证券交易所每月末上证指数序列进行模型拟合非线性拟合拟合效果图时间序列预