前言

在学习《统计学》一书之后,在这里按照章节进行整理总结,也是对知识的一个复习,学习统计学的意义我认为就是以后在做数据分析的时候,能用科学的、有效的方法处理数据。

1. 什么是统计学

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学

数据分析所用的方法可分为描述统计方法和推断统计方法。

在这里,我对应推断统计方法比较偏爱,一方面在统计学后面的学习中,统计量的引入就是属于推断统计学的方法范畴,用样本的数据来推断总体特征,比如利用样本的均值推断总体的均值,利用样本的方差推断总体的方差。

2. 统计数据的类型

按照所采用的计量尺度的不同,可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据

分类数据:比如人口的性别可分为男和女
顺序数据:产品的质量可分为优良、一般、差
数值型数据: 比如产品的销售量

按照统计数据的收集方法,可以将其分为观测数据和实验数据

按照被描述的现象与时间的关系,可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。

截面数据可以理解为被同一条时间线切面的数据:比如在某个确定的月份某家厂商生产产品的数量就是界面数据
时间序列顺序:比如2019年1月到12月份某家厂商生产产品的数量

3. 统计中的几个基本概念

总体是包含所研究的全部个体(数据)的集合
样本是从总体中抽取的一部分元素的集合

从集合的角度来说,样本是总体的一个子集,样本元素的个数是样本量

参数是用来描述总体特征的概括性数字度量
总体平均数用μ表示,总体标准差用σ表示,总体比例用π表示

参数是描述总体数据特征的,要与统计量区分开来,统计量是用来描述样本的数据特征的,我们通常使用合理统计方法用统计量来推断参数

统计量是用来描述样本的特征的概括性数字度量。
样本平均数用xbar表示,样本标准差用s表示,样本比例用p表示

注:本文的所用灰色字体全部为引用,引用自《统计学》 贾俊平 书中的第一章 导论中的内容

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