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绪论
内容
描述统计
统计图表
描述一组数据的分布情况
集中量数
描述一组数据的集中趋势
差异量数
描述一组数据的离中趋势,即数据的变异性
相关分析
分析两个变量之间的相关关系
推论统计
数学基础
参数估计
假设检验
方差分析
卡方检验
非参数检验
一元线性回归
多元统计分析初步
统计功效与效果量
概念
数据类型
根据观测方法和来源
计数数据
测量数据
按数据反应的测量水平
称名数据
只计算个数,并不说明事物之间的差异(性别)
顺序数据
无相等单位,无绝对零,不能运算(职称)
等距数据
有相等单位,无绝对零,能加减,不能乘除(温度)
比率数据
有相等单位,又绝对零,能加减乘除运算(身高)
在判断数据类型时,直接通过数据本身判断。 例如:薪水转换成1元、2元,有相等单位,有绝对零,能加减乘除运算,因此是比率数据
按数据是否具有连续性
离散数据
任两个数据点之间所取的数值是有限的
连续数据
任两个数数据点之间都可以细分出无限多个大小不同的数值
常见概念
变量(X)是一个可以取不同数值的物体的属性或事件,其数值具有不确定性
观测值是变量的确定值
随机变量是取值之前不能预测取到什么值的变量
常数
总体(N)是具有某种特征的一类事物的全体
样本(n)是总体中的一部分个体
个体是构成总体的每个基本单元
总体中每个成员都有相等的机会被选上,通过这种方法所选择的样本就是随机样本,它是总体的一个子集
参数是描述一个总体情况的统计指标,又称总体参数,它是一个常数
统计量是样本的特征值,又称特征值,它是一个变量。
参数是总体的值,统计量是样本的值。
次数(f)是某一事件在某一类别中出现的数目,又称频数。
比率是两个数的比
频率是某一时间发生的次数与总的事件发生次数的比值
概率是某一事件在无限的观测中所能预料的相对出现的次数,它反映的是某一事件发生的可能性的大小
比率与频率的不同在于频率的分母必须是总次数 频率与概率的不同在于概率需要无限的观测取近似值
我考80+的次数,于我考70+的次数的笔试比率 我大一考80+的次数与我大一所有考试次数的比是频率 我大学考80+的概率是所有80+的分数的次数比上大学四年所有考试的次数