day3：多元统计模型

华中农的多元统计->西北工线性回归+指标合成的客观权重方法（第10章）

预备知识

1.什么是统计？

1.1基本概念

随机事件：在一次实验中，所有可能发生的“结果”，称为随机事件
随机变量：能够表达随机事件的变量，称为随机变量（什么时候能够表达呢？当变量与数字建立关系后）
概率密度（概率分布密度）：一个用来表达随机事件发生的概率的函数
总体：在试验统计中，研究对象的全体所构成的集合称为总体（可分为有限总体与无限总体）
个体：总体中每一个研究对象称为个体
总体容量：总体所包含的个体数称为总体容量
样本：按照一定的规则，将总体中抽出的部分个体称为总体的一个样本
样本容量：样本所包含的个体数称为样本容量（也可称为样品数）
样品：样本中的个体称为样品
自由度：计算统计量时，取值不受限制的变量个数
分位数：指对应概率的对应x轴上的点坐标值（eg：α分位数，即为在某点的概率为α）
补充：判断是否为随机变量核心是—你是否已知该个体（若否则为随机变量，eg：在明天是否下雨这个随机事件中，我并不知道明天是下还是不下雨，所以“下雨”和“不下雨”两者均为随机变量，如果我从天气预报中得知明天一定下雨，那么两者均不为随机变量）

1.2统计的目标-得到总体的规律

如何实现目标？
方法：1.求出概率密度函数（难度高）
2.研究部分个体去“估计和推断”总体（过程：按照一定规律抽取样本->研究规律->“估计和推断”总体）
补充：
抽样方法：简单随机抽样->通过不断取出放回，且过程中每个随机变量面对的总体是一样的，每次抽样的随机变量相互独立，且每个随机变量与总体分布一样

1.3统计的本质-运用样本来研究总体的方法、过程和模式

1.4统计的应用步骤

1.抽样，收集数据，且判断数据大致服从什么分