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统计学/摘要

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统计学


  1. 介绍
    1. 什么是统计学?
    2. 现代统计学中的学科
    3. 为什么我应该学习统计学? 0% 开发
    4. 学习统计学需要了解什么?
  2. 不同类型的数据
    1. 原始数据和二手数据
    2. 定量数据和定性数据
  3. 数据收集方法
    1. 实验
    2. 抽样调查
    3. 观察性研究
  4. 数据分析
    1. 数据清洗
    2. 移动平均
  5. 摘要统计
    1. 集中趋势的度量
      1. 均值、中位数和众数
      2. 几何平均数
      3. 调和平均数
      4. 算术平均数、几何平均数和调和平均数之间的关系
      5. 几何中位数
    2. 离散程度的度量
      1. 数据的范围
      2. 方差和标准差
      3. 四分位数和四分位数范围
      4. 分位数
  6. 数据展示
    1. 条形图
    2. 比较条形图
    3. 直方图
    4. 散点图
    5. 箱线图
    6. 饼图
    7. 比较饼图
    8. 象形图
    9. 折线图
    10. 频率多边形
  7. 概率
    1. 组合学
    2. 伯努利试验
    3. 贝叶斯分析入门
  8. 分布
    1. 离散分布
      1. 均匀分布
      2. 伯努利分布
      3. 二项分布
      4. 泊松分布
      5. 几何分布
      6. 负二项分布
      7. 超几何分布
    2. 连续分布
      1. 均匀分布
      2. 指数分布
      3. 伽马分布
      4. 正态分布
      5. 卡方分布
      6. 学生t分布
      7. F分布
      8. 贝塔分布
      9. 威布尔分布
  9. 检验统计假设
    1. 统计检验的目的
    2. 使用的形式主义
    3. 不同类型的检验
    4. 单样本z检验
    5. 双样本z检验
    6. 单样本t检验
    7. 双样本t检验
    8. 配对样本t检验,用于比较均值
    9. 单因素方差分析F检验
    10. 单样本比例z检验
    11. 双样本比例z检验
    12. 在Microsoft Excel中测试比例A是否大于比例B
    13. 斯皮尔曼秩相关系数
    14. 皮尔逊积矩相关系数
    15. 卡方检验
      1. 卡方检验,用于多个比例
      2. 卡方检验,用于列联表
    16. 分布的近似
  10. 点估计100% 开发  于 2007 年 3 月 28 日 12:07 (UTC) (2007 年 3 月 28 日 12:07 (UTC))
    1. 无偏性
    2. 优良性的度量
    3. UMVUE
    4. 完备性
    5. 充分性与最小充分性
    6. 辅助性
  11. 练习题
    1. 摘要统计问题
    2. 数据展示问题
    3. 分布问题
    4. 数据检验问题
  12. 数值方法
    1. 基础线性代数与格拉姆-施密特正交化
    2. 无约束优化
    3. 分位数回归
    4. 统计软件的数值比较
    5. Excel中的数值
    6. 统计学/数值方法/随机数生成
  13. 时间序列分析
  14. 多元数据分析
    1. 主成分分析
    2. 度量数据的因子分析
    3. 序数数据的因子分析
    4. 典型相关分析
    5. 判别分析
  15. 特定数据集的分析
    1. 结核病分析
  16. 附录
    1. 作者
    2. 词汇表
    3. 索引
    4. 链接

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摘要统计

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统计学“实践”中最简单的例子是生成摘要统计。让我们考虑一个例子,我们对学校八年级学生的体重感兴趣。(也许我们正在关注美国儿童肥胖症的流行!)我们的学校有200名八年级学生,所以我们收集了他们所有人的体重。我们得到的是200个正实数。

如果一位管理人员问你八年级班级的体重是多少,你不会拿起你的清单开始读出所有学生的体重;信息太多了。这位管理人员也学不到任何东西,除了她以后不应该再问你任何问题!你想要做的是将信息——这200个数字——提炼成简洁的东西。

我们可能对这200个数字表达什么会很有趣?最明显的事情是计算平均值或均值,这样我们就知道学校里“典型的八年级学生”的体重是多少。表达这个数字的波动程度也很有用;毕竟,八年级学生有各种各样的形状和大小!实际上,我们可能最多用四五个数字来概括这组200个体重,这让我们对数据集有了一个很好的理解。

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