本文是关于描述性统计分析的笔记，涵盖了统计学的基础概念，包括描述性统计与推断性统计的区别。文章深入探讨了集中趋势的度量（如均值、中位数和众数），波动趋势的表示（如方差和标准差），以及数据的度量和概率。此外，还讲解了概率分布和相关性分析，如生日悖论和相关系数的计算，强调了相关性并不一定意味着因果关系。
描述性统计分析
提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录
统计学及描述性统计
统计学的两个分支：描述性统计和推断性统计
统计学是应用数学的一个分支，涉及从定量数据中手机、描述、分析和推断结论。统计学背后的数学理论在很大程度上依赖于微积分、线性代数和概论率。统计学的两个主要领域被称为描述性统计和推断性统计
描述性统计描述样本和总体数据的属性。
推断性统计使用这些属性来检验假设并得出结论。
描述性统计的主要内容
集中趋势：均值，中位数，众数
波动性：方差，标准差，Z分值
集中趋势
平均值
平均值用于衡量某个数据集的中心位置，他的缺点是易受异常值影响，因此求平均数之前需要首先处理异常值。
中位数/四分位数
将数据集排序后分为两部分，处于正中间位置的数据就是中位数；将数据集划分为四部分，这种划分的临界点就是四分位数，包括下四分位数（25%）和上四分位（75%）。
中位数和四分位数不易受极端值影响，因此，当有极端值存在时，中位数能比平均数
更有效地反映出数据的中心位置。
众数
众数是一组数据中出现最多的数，不易受到极端值影响。
分组与平均值
罗杰斯Will Rogers悖论，是指将某些事物从一个组移到另
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
898
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
