大学统计学基础知识笔记

本文概述统计学基本概念,强调数据收集、描述的重要性。探讨回归与分类(数值型-数值型、分类-数值型、分类-分类)在机器学习中的应用,并提及多元分析中的主成分和聚类分析。同时,提到了统计表的设计原则和列联分析、方差分析在分类变量相关性研究中的作用。

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   本文主要介绍:统计学基本概念、数据的收集、数据的描述、回归和分类、多元分析,其中回归和分类、多元分析是学习重点。统计学中的其它概念如:概率及分布、参数估计、假设检验属于经典统计的内容,在此文略去,时间序列分析及指数是金融方面的应用,也一并略去,如有需要请查阅相关书籍。

参考书籍:

      贾俊平.《统计学》.第六版

      王喜之.《统计学:从数据到结论》.第四版


 1.统计学基本概念

      统计学:收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。

      数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。

                                                        


      注意:分类变量如“行业”,其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”;顺序变量如“产品等级”,其变量值可以位“一等品”、“二等品”、“次品”。分类变量与顺序变量均可称为定性

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