商务与经济统计分析--PPT

2018商务与经济统计分析报告统计学第一小组数据收集数据抽样模型选择报告总结目录CATALOG延迟符第一部分十只股票的统计数据※中国平安※中国太保※长白山※黄山旅游※中青游※中国人寿数据收集※中信证券※海通证券※西南证券※华安证券构建数据思维数据思维问题分解数据来源数据质量挖掘方法数据钻取数据解读持续改进股票证券数据的相关调查股票的数量股票的活动日期收盘价成交量波动范围不大每个股票的波动范围不同单位为万手有时波动范围较大18年5~6月的十只股票第二部分随机函数抽样使用随机函数，随机抽取5只股票数据抽样抽样计算学习目标1、掌握抽样调查的基本概念2、了解抽样调查的意义和抽样分类目标它是按照随机原则从调查对象的总体中抽取部分单位进行调查，并根据这部分单位的调查结果推断总体的数量特征。概念1.经济性好2.准确性高3.速度快4.可以取得比较详细的统计资料5.可以对全面调查的资料进行补充和修正优势•随机函数随机函数就是产生数的函数，是EXCEL中很重要的函数，C语言里也有rand(),srand()等随机函数030102日期收盘价成交量/万手2018.5.1019.8491.962018.5.1119.4981.642018.5.1419.87115.222018.5.1519.8278.462018.5.1619.5272.62018.5.1719.2567.522018.5.1819.7395.712018.5.2119.81114.282018.5.2219.777.292018.5.2319.5275.082018.5.2419.3763.032018.5.2519.0666.572018.5.2819.2563.242018.5.2918.8782.182018.5.3018.12104.45便签1—中信证券日期收盘价成交量/万手2018.5.1012.461.912018.5.1112.441.842018.5.1412.52.962018.5.1512.432.112018.5.1612.664.442018.5.1712.73.562018.5.1812.622.512018.5.2112.682.072018.5.2212.6415.192018.5.2412.42.52018.5.2512.222.062018.5.2812.152.722018.5.2912.424.522018.5.3012.546.622018.5.3113.5422.73便签1—黄山旅游日期收盘价成交量/万手2018.5.1021.644.632018.5.1121.745.432018.5.1421.663.312018.5.1521.733.642018.5.16227.942018.5.1721.723.522018.5.1821.623.142018.5.2121.624.232018.5.2221.0611.562018.5.2421.023.712018.5.2520.688.482018.5.2821.7416.572018.5.2920.754.252018.5.3021.913.732018.5.3122.8216.84便签2—中青旅日期收盘价成交量/万手2018.5.1012.381.922018.5.1112.553.562018.5.1412.894.42018.5.1512.722.572018.5.1612.272.722018.5.17122.022018.5.1812.111.122018.5.2112.261.72018.5.2212.622.862018.5.2412.331.432018.5.2511.782.462018.5.2812.969.692018.5.2914.0819.172018.5.3013.0910.122018.5.3113.799.48便签3—长白山日期收盘价成交量/万手2018.5.1035.9621.422018.5.1136.1724.162018.5.1435.3320.422018.5.1535.9414.392018.5.1634.4929.422018.5.1734.1524.982018.5.1834.9226.312018.5.2135.0728.162018.5.2234.3817.932018.5.2433.3721.12018.5.2533.2415.962018.5.2833.3917.892018.5.2933.3329.932018.5.3032.3319.782018.5.3133.2725.92便签2—中国太保样本的相关系数zhR=0.0.725r=0.248R=-0.0865r=0.063计算5只股票收盘价和成交量的相关系数，选出相关系数最高的样本中信证券长白山黄山旅游中国太保第三部分回归模型模型选择回归方程回归系数显著性检验回归分析010203回归方程回归系数显著性检验是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。数据的回归方程添加标题日期收盘价成交量/万手中青游2018.5.1021.644.632018.5.1121.745.432018.5.1421.663.312018.5.1521.733.642018.5.16227.942018.5.1721.723.522018.5.1821.623.142018.5.2121.624.232018.5.2221.0611.562018.5.2421.023.712018.5.2520.688.482018.5.2821.7416.572018.5.2920.754.252018.5.3021.913.732018.5.3122.8216.84SUM323.7110.98收盘价成交量和2342收盘价平方和212924收盘价和的平方104781收盘价期望21.58成交量期望7.4中青旅的回归模型第四部分回归分析的总结结论总结它其实是相关现象之间不确定，不规则的数量关系的一般化•优点1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；3，回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。•缺点：1.回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。2018感谢您的聆听，