• 统计分类
  • 统计学的工作流程
  • 统计参数
  • 随机变量的分类
  • 抽样方法

本课为《统计简单学》的课程笔记,内容来源为:
统计简单学

统计分类

统计分为两大类:

  1. 叙述统计 descriptive statistics,包括搜集、展示、可视化数据

    • 基本概念——专有名词,范围与抽样方法
    • 统计量——平均值,标准差
    • 统计表——条图,直方图
    • 正态分布
  2. 推断统计 inferential statistics,包括由样本推断群体,并估计推论可信度的大小
    • 估计——点估计和区间估计
    • 假说检定——推论一或两组样本之母体及特定值间是否有显著差异
    • 变异数分析——推论三组或以上之母体及特征值是否有显著差异
    • 回归分析

统计学的工作流程

统计参数

分为群体参数,样本参数
1. 群体参数:μ\mu,σ\sigma,PP
2. 样本参数:X¯\bar{X},SS,P̂ \hat{P}

随机变量的分类

随机变量(Random Variable)分为质变数和量变数。

  1. 质变数(Qualitative R.V.; Categorical R.V.)

    • 无序型
    • 有序无固定间隔型
    • 有序有固定间隔型
  2. 量变数(Quantitative R.V.; Numerical R.V.)

    • 离散型
    • 连续型

抽样方法

  1. 简单随机抽样
  2. 系统抽样
  3. 分层随机抽样
  4. 部落抽样

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