统计学简答题复习重点

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统计学简答题复习重点

• 定义和基本概念
  • 统计学的定义及其研究对象：统计学是研究收集、处理、分析和解释数据的科学
  • 总体和样本的区别及其统计推断的应用：总体是指我们感兴趣的整体，样本是总体的一个子集，统计推断是根据样本的特征推断总体的特征
  • 常见的统计学术语和符号：如均值、方差、标准差、假设检验、置信区间等
• 数据收集与图表展示
  • 数据的收集方式：如观察、实验、调查等
  • 数据的分类与测量水平：如分类数据、顺序数据、数值数据等
  • 数据的图表展示：如条形图、饼图、散点图、折线图等
• 描述统计量
  • 中心趋势测量：如均值、中位数、众数
  • 离散程度测量：如方差、标准差、极差
  • 数据分布形态：如偏态、峰态
• 概率与概率分布
  • 概率的基本概念和性质：如事件、概率空间、概率公理
  • 常见的概率分布：如离散型分布（二项分布、泊松分布）和连续型分布（正态分布、指数分布）
  • 统计推断中的概率应用：如假设检验、置信区间的构建
• 统计推断基础
  • 抽样方法与抽样分布：如简单随机抽样、抽样分布的中心极限定理
  • 点估计与区间估计：如样本均值的点估计、总体比例的区间估计
  • 假设检验基本步骤：如建立假设、选择显著性水平、计算检验统计量、做出决策
• 相关与回归分析
  • 相关分析：如相关系数、散点图、假设检验
  • 简单线性回归分析：如回归方程、确定系数、显著性检验
  • 多元回归分析：如多元回归方程、多重共线性、变量选择
• 随机变量与抽样分布
  • 随机变量的概念和性质：如离散型随机变量、连续型随机变量
  • 二项分布与正态分布的应用：如二项分布的参数估计、正态分布的性质
  • 抽样分布的应用：如样本均值的抽样分布、样本比例的抽样分布
• 时间序列分析
  • 时间序列的构成与性质：如趋势、季节性、循环性
  • 时间序列的分解与平滑：如移动平均法、指数平滑法
  • 时间序列的预测：如回归分析、指数平滑法、ARIMA模型
• 贝叶斯推断与决策分析
  • 贝叶斯定理与贝叶斯网络：如先验概率、后验概率、条件概率
  • 决策分析的基本概念：如决策树、期望值、决策准则
  • 敏感度分析和场景分析：如变量的重要性评估、风险与不确定性的分析