管理统计学
2022-09-18 23:04:24 0 举报AI智能生成
管理统计学基础1-5章
作者其他创作
大纲/内容
心得
结论一定要有数据依据，尤其是在汇报工作时
统计工作一定要有框架，有框架才能从方法上达到最大效果
概念及课程普及
管理统计学性质<br>
定义
管理统计学是一门收集、整理、分析数据并从数据中挖掘有用价值的学科，是当今数字化时代不可缺少的。<br><br>
价值
可以解决现实生活中的问题，助力公司的科学决策。
统计学研究对象特点<br>
随机性
群体性
数量性
统计学在管理中的应用<br>
库存确定、生产控制、市场分析、客户管理、风险投资、审计查账、考核标准、品牌服务、商业智能<br>
课程目的
基本思想<br>
澄清不确定的过程，找出事物的规律<br>
基本方法<br>
统计图、假设检验、方差分析<br> 列联分析、回归分析等
基本手段（操作）<br>
统计软件Excel、SPSS等
统计学分类
描述统计学
推断统计学
根据部分推断总体<br>根据现在推断未来<br>
描述性统计
数据的收集
方法
直接方法
观察,
访问
问卷调查
问卷设计
明确调查目的
获取哪些数据支撑你的研究？<br>
规划调查方案
目的 对象 内容 流程 分工 进度 预算<br>
调查问卷框架
中心概念 核心内容 具体问题
间接方法
利用现有资料收集数据
数据的类型
单个变量
单个定性变量
如：学历，常使用柱图、条图、饼图<br>
单个定量变量
如：年收入，常用直方图
单个时间序列变量
如：产品历年销量，常用折线图
两个变量
两个定性变量
如：学历和性别，常用堆积柱图
两个定量变量
如：月收入和月消费，常用散点图<br>
一个定性一个定量<br>
如：学历和年收入，常用分组箱线图
多个变量
多项评价指标
如：财务分析指标、员工能力指标，常用雷达图
数据收集可能的误差<br>
抽样误差
系统误差
统计图
描述统计图
柱图
适用于：定性变量数据
折线图
适用于：时间序列数据
圆饼图
适用于：截面数据
直方图
适用于：定量变量数据
图轴
横轴：分组标志<br>
纵轴 ：频数 (或频率) <br>
子主题
数据的分布形状
尾巴定义左偏还是右偏
落在不同组内数据的比例
数据分布的范围<br>
雷达图
箱线图
适用于：一个定性一个变量
基于四分位数绘制<br>
四分位距
图示
掌握通过Excel中画各种统计图的方法
插入图、超级表、插入切片器、表转置
分布特征的测度值<br>
集中趋势测度<br>
均值（算术均值）
“均值”是一组数据的合适的代表<br> (但是“均值”易受极端值的影响)<br>
几何数值
主要用于计算 <br>环比数据的均值<br>
中位数
对于排序数据，取位于中间的数，该数的值即为<br> 中位数 (不受极端值影响)<br>
众数
出现次数最多的数据. 适合于定性数据 (可能不唯一)<br>
离散趋势测度<br>
极差
R=Xmax –Xmin
样本方差
样本标准差
<br>
离散系数
偏态系数, 峰度系数, 标准分数,分位数<br>
标准分数<br>
分位数
百分位数
四分位数
四分位差
是度量离散趋势的一种方法. <br>
概率
概念：对随机事件发生可能性大小的度量.
概率的取值在0～1之间.<br>
随机事件是指可能发生也可能不发生的结果.<br>
随机变量 Random Variables(R.V.)<br>
概念：用变量表示随机事件
性质
①变量的取值是随机的 <br>
②变量取某些值的概率是确定的.<br>
分类
连续随机变量
连续随机变量分布
计算概率：<br>
离散随机变量
离散随机变量分布
分布
正态分布（Gauss分布）
是重要的连续型概率分布。
有广泛的应用：身高、体重、满意度等一般服从正态分布。<br>
分类
标准正态分布
指数分布
离散型概率分布
二项分布<br>
在 n 次独立重复的试验中,求事件A发生k次的概率？<br>
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