【统计学】第一章

最新推荐文章于 2024-03-19 23:26:26 发布
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本文深入浅出地介绍了统计学的基本概念，包括描述性统计和推断统计的区别，统计数据的类型及其特点，以及总体、样本、参数、统计量和变量的概念。同时，列举了统计学在企业发展战略、产品质量控制、市场调查、财务数据分析、未来市场预测和人力资源分析等多个领域的应用实例。

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思考题

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

解释描述性统计和推断统计

描述性统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法
推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法

统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？

计量尺度：

  • 分类数据
  • 顺序数据
  • 数值型数据

收集方法：

  • 观测数据
  • 实验数据

现象和时间的关系：

  • 截面数据
  • 时间序列数据
解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义
  • 分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。
  • 顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别，但是这些类别是有序的。
  • 数值型数据是按照数字尺度测量的观察值，其结果在于表现具体的数值。
  • 分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常用文字表述，其结果均表现为类别，因而也可统称为定型数据或者品质数据，数值型数据说明的是现象的数量特征，通常使用数值表现的，因此也称为定量数据或数量数据
举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念

总体：组成总体的每个元素为个体，个体组成总体，比如多个企业的集合就是总体
样本：100个灯泡抽取10个检验，那10个就是样本
参数：针对总体描述的特征值，比如总体平均数、总体标准差、总体比例等
统计量：描述样本特征的数值，比如样本平均数、样本标准差、样本比例等
变量：能说明现象的某种商品特征的概述

变量可以分为哪几类

分类变量
顺序变量
数值型变量

举例说明离散型变量和连续型变量

离散型变量：类似于企业数量、产品数量等
连续型变量：年龄、温度、零件尺寸的误差等

请举出统计应用的几个例子

1.针对企业发展战略制定合理的市场定位，把握企业的优势和劣势，利用统计方法对数据进行科学的分析
2.控制企业的产品质量，统计以监测生产过程
3.对市场进行调查，获取所需要的信息
4.对财务数据进行分析
5.对未来市场的预测，利用有关生产价格指数、失业率、生产能力利用等统计数据，通过统计模拟预测
6.对于员工的年龄、性别、受教育程度等进行分析，作为企业工资计划制定的依据

请举出应用统计的几个领域

精算 审计学 农业 动物学 晶体学 等

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数据分析入门第一个月——统计学第一章
Moxiaoaijing的博客
07-11 1243
一、什么是统计学描述统计：通过对数据的汇总、概括与分析，得出所关心的数据特征。推断统计：通过样本数据来推断总体特征，包括参数估计和假设检验；其中参数估计是用样本信息推断所关心的总体特征，而假设检验是利用样本信息判断对总体的某个假设是否成立。二、变量与数据类别变量（定性数据）：无序类别变量（数据名义值）：即变量之间不存在顺序关系，如学生的学科成绩，语文、数学等。                   ...
数据类型与数据分析方法
爱上统计学
12-03 9041
1．分类型数据和数值型数据 按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。 归属于某一类别的数据称为分类型数据（categorical data），其结果均表现为类别，也称为品质数据（quality data）。 描述现象的数量、大小或多少的数据称为数值型数据（quantitative data），由于定距尺度和定比尺度属于同一测量层次，所以可以把后两种尺度测度的数...
统计学思维导图
04-27
统计学习路线：描述性统计、概率分布、假设检验、回归、时间序列
[统计学教程] 第一章 绪论
Gerry的专栏
08-25 1694
导读： 　　统计学原理讲义 　　 　　第一章 绪论 　　 　　教学目标： 　　本章的主要内容在于介绍统计学的定义、学科构成及历史沿革。对于掌握一门全新的课程来说，了解学科构成和历史沿革是最基础的工作。 　　本章重点： 　　本章的重点在于了解统计学的学科构成，要求学生形成对于统计学科完整框架的认识，在未来的学习中，能够有效地将相关知识置于整个学科框架中进行理解。 　　 　　讲义内容： 　　
统计学_第一章_统计和数据
程序一笑
01-15 5050
一、统计的含义 （一）什么是统计学 定义：统计学是用以收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。 （二）统计分析数据的方法 可分为描述统计和推断统计，两大类。 1、推断统计 是研究如何通过样本数据推断总体特征的统计学方法，内容包括参数估计和假设性检验。 2、描述统计 是研究数据搜集、处理和描述的统计学方法。内容包括如何获取研究所需要的数据，如何用图表形式对数据进行处理和展示，如何通过对数据的综合、概括与更新，得出所关心的数据特征。 （三）统计的应用 统计是适用于所有学科领域的通用数据分析方法
#统计学笔记第一章
qq_41233873的博客
06-17 361
#统计学第一章 统计学是通过对数据的整理分析展示和解释以帮助人更有效的决策的科学。 构成要素：问题、数据、方法 方法围着数据转，数据跟着问题走。 历史阶段：古典统计学时期、近代统计学时期、现代统计学时期 统计学分类： 1.描述统计学是整理描述数据特征目的为概括，方法：汇总、分类、计算 2.推断统计学是从样本中发现总体特征目的推断，方法：参数估计、假设检验 统计学分类2：理论统计学、应用统计学 统计数据：按统计方法收集整理和分析的数据。 统计数据分类1： 1.定性数据：一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述
统计学第一章导论.ppt
10-08
总的来说，统计学第一章导论为我们开启了认识统计世界的大门，强调了统计学的重要性、基本概念、研究流程以及其广泛应用。通过对统计学的学习，我们可以更好地理解周围的世界，做出基于数据的决策，并培养出一种定量...
统计学第一章总论习题.pdf
09-27
从提供的文件信息中，我们可以看到文件名为“统计学第一章总论习题.pdf”，这意味着内容涉及到统计学的基础知识，特别是第一章所讨论的主题。由于文件中仅提供了部分内容和习题的选项，我们可以推断这部分内容可能...
热力统计学第一章答案解析.doc
09-29
总的来说，热力统计学第一章主要围绕热力学基本规律，讲解了理想气体的性质、物态方程的建立以及热膨胀现象的分析方法。通过具体的例子和计算，深入理解这些概念和原理，对理解和应用热力学至关重要。
医药统计学第一章数据的描述与整理.pdf
07-12
医药统计学第一章数据的描述与整理.pdf
统计学第一章作业.pdf
09-27
统计学第一章作业.pdf
《统计学习方法》——第一章思维导图
李滚滚的博客
12-10 1722
统计学习方法第一章思维导图
Jamence的博客
11-25 2971
统计学习方法第一章 思维导图 （具体的以后更。。。） 感谢李航老师《统计学习方法》
432考研_贾俊平《统计学》第1章 导论思维导图
qq_41147659的博客
08-31 935
请放大查看
贾俊平统计学思维导图- 第一章 导论
Moira_625的博客
10-02 1869
数据处理：分类数据和顺序数据
Lyn4444的博客
03-19 1853
分类数据和顺序数据要参与模型计算，通常都会转化为数值型数据。当然，某些算法是允许这些数据直接参与计算的，例如分类算法中的决策树、关联规则等。将非数值型数据转换为数值型数据的最佳方法是：将所有分类或顺序变量的值域从一列多值的形态转换为多列只包含真值的形态，其中的真值可用True、False或0、1的方式来表示。在数据建模过程中，很多算法无法直接处理非数值型的变量。这是因为在用数字直接表示分类和顺序变量的过程中，无法准确还原不同类别信息之间的信息差异和相互关联性。
离散数据与连续数据
ChengR666的博客
12-23 9025
在一定区间内可以任意取值的数据叫连续数据，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如，生产零件的规格尺寸和人体测量的身高和体重和胸围等为连续数据，其数值只能用测量或计量的方法获得。离散变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。例如，如果学生的成绩以五分制计算，则全体学生的成绩可以分为六组，即5、4、3、2、1、0。如果它的域是连续的，它就是连续变量。
统计学 第一章 导论（降低重复率）
Xavier
09-19 4177
一、思考题 1.1 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。 1.2 解释描述统计和推断统计。 描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3 统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？ 1、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。 分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。
连续型变量和离散型变量的区别
githubcurry
06-30 3328
离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量，而连续变量是在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。
商务统计学第一章Chapter 3 Numerical Descriptive Measures的相关知识点
最新发布
06-27
<think>我们首先需要明确用户的需求：用户要求总结商务统计学第一章第三章关于数值描述性度量的知识点。注意，这里第一章第三章可能是教材的章节安排，但通常数值描述性度量会集中在某一章。由于用户明确提到了Chapter3，我们按照第三章来检索。根据商务统计学（BusinessStatistics）的常见教材（如Anderson,Sweeney,Williams等编写的《商务与经济统计》），第三章通常是关于描述性统计的数值方法，包括集中趋势、离散程度、分布形态、以及五数概括和箱线图等。我们需要检索并总结以下知识点：1.集中趋势的度量：均值、中位数、众数2.离散程度的度量：极差、四分位距、方差、标准差、变异系数3.分布形态：偏度、峰度4.五数概括与箱线图5.标准化值（z-score）6.切比雪夫定理和经验法则注意：由于用户要求按照指定格式，回答中不能使用第一人称，避免步骤词汇，组织为多个方法或步骤（每个步骤间换行），并且最后要添加相关问题。我们将按照以下结构组织答案：-集中趋势度量-离散程度度量-分布形态度量-五数概括与箱线图-标准化值与异常值检测-切比雪夫定理和经验法则然后，在最后添加相关问题部分。现在开始网络搜索，获取准确的定义、公式和解释。</think>以下是商务统计学第三章"数值描述性度量"的核心知识点总结，基于主流教材内容整理： --- ### **一、集中趋势度量** - **均值**：数据总和除以观测值个数 $$ \bar{x} = \frac{\sum{x_i}}{n} $$ - **中位数**：有序数据中间位置的值（n为奇数时取中间值，n为偶数时取中间两数均值） - **众数**：数据集中出现频率最高的值 - **应用场景** 对称分布：均值=中位数 右偏分布：均值 > 中位数 左偏分布：均值 < 中位数 --- ### **二、离散程度度量** - **极差**：最大值与最小值之差 $$ R = x_{max} - x_{min} $$ - **四分位距(IQR)**：第三四分位数与第一四分位数之差 $$ IQR = Q_3 - Q_1 $$ - **方差与标准差** 样本方差： $$ s^2 = \frac{\sum{(x_i - \bar{x})^2}}{n-1} $$ 样本标准差：$ s = \sqrt{s^2} $ - **变异系数(CV)**：相对离散程度度量 $$ CV = \frac{s}{\bar{x}} \times 100\% $$ --- ### **三、分布形态度量** - **偏度**：分布不对称性度量 右偏：偏度 > 0（均值在峰右侧） 左偏：偏度 < 0（均值在峰左侧） 计算公式： $$ g_1 = \frac{n}{(n-1)(n-2)} \sum{\left( \frac{x_i - \bar{x}}{s} \right)^3} $$ - **峰度**：分布陡峭程度度量 尖峰：峰度 > 3 扁平：峰度 < 3 计算公式： $$ g_2 = \frac{n(n+1)}{(n-1)(n-2)(n-3)} \sum{\left( \frac{x_i - \bar{x}}{s} \right)^4} - \frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3)} $$ --- ### **四、五数概括与箱线图** - **五数概括**：最小值、$Q_1$、中位数、$Q_3$、最大值 - **箱线图绘制**： 1. 箱体范围：$Q_1$到$Q_3$ 2. 箱内中线：中位数位置 3. 须线范围：$[Q_1 - 1.5 \times IQR, Q_3 + 1.5 \times IQR]$ 4. 超出须线的点为异常值 ```python # Python箱线图示例（使用matplotlib） import matplotlib.pyplot as plt data = [23, 34, 45, 56, 67, 78, 89, 90, 100] plt.boxplot(data) plt.title("Data Distribution") plt.show() ``` --- ### **五、数据标准化与经验法则** - **z-score标准化**： $$ z_i = \frac{x_i - \bar{x}}{s} $$ - **经验法则（正态分布）**： - 68%数据在$\bar{x} \pm s$内 - 95%数据在$\bar{x} \pm 2s$内 - 99.7%数据在$\bar{x} \pm 3s$内 - **切比雪夫定理（任意分布）**： 至少$1 - \frac{1}{k^2}$数据落在$\bar{x} \pm ks$内（$k>1$） ---
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