统计简单学_基本概念
- 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:
- 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
- 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。
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
量变数(Quantitative R.V.; Numerical R.V.)
- 离散型
- 连续型
抽样方法
- 简单随机抽样
- 系统抽样
- 分层随机抽样
- 部落抽样
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