統(tǒng)計(jì)學(xué)第六版賈俊平無水印

統(tǒng)計(jì)學(xué)第六版賈俊平無水印2024-01-25緒論描述統(tǒng)計(jì)學(xué)概率論基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)推斷方差分析相關(guān)與回歸分析時(shí)間序列分析目錄01緒論統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究如何收集、整理、分析、解釋和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)學(xué)等。它可以幫助人們更好地理解和分析數(shù)據(jù)，從而做出更明智的決策。統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義與作用作用定義統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象是數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、解釋和呈現(xiàn)等方面。研究對(duì)象統(tǒng)計(jì)學(xué)具有客觀性、數(shù)量性、總體性等特點(diǎn)。它通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析和處理，揭示出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，為決策提供依據(jù)。特點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象與特點(diǎn)研究方法統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法包括描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)兩大類。描述統(tǒng)計(jì)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和描述，而推斷統(tǒng)計(jì)則是通過樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體進(jìn)行推斷和預(yù)測。研究步驟統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究步驟通常包括確定研究問題、設(shè)計(jì)研究方案、收集數(shù)據(jù)、整理和分析數(shù)據(jù)、解釋和呈現(xiàn)結(jié)果等步驟。在這個(gè)過程中，需要運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法和工具，如假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析等。統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法與步驟02描述統(tǒng)計(jì)學(xué)

數(shù)據(jù)的收集與整理數(shù)據(jù)來源確定數(shù)據(jù)收集的范圍和渠道，包括問卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)、觀察、現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)類型識(shí)別數(shù)據(jù)的類型，如定量數(shù)據(jù)、定性數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)的測量尺度，如名義尺度、順序尺度、等距尺度和比率尺度。數(shù)據(jù)整理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選和轉(zhuǎn)換，以消除異常值、缺失值和重復(fù)值，使數(shù)據(jù)符合分析要求。使用表格展示數(shù)據(jù)的分布和特征，如頻數(shù)分布表、交叉表等。統(tǒng)計(jì)表統(tǒng)計(jì)圖數(shù)據(jù)可視化工具利用圖形直觀展示數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系，如直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等。掌握常用的數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)，如Excel、Python的matplotlib和seaborn庫等。030201數(shù)據(jù)的圖表展示03偏態(tài)與峰態(tài)的度量通過偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)等統(tǒng)計(jì)量，描述數(shù)據(jù)分布的形狀特征。01集中趨勢的度量計(jì)算平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等，以描述數(shù)據(jù)的中心位置或典型值。02離散程度的度量計(jì)算極差、四分位距、方差和標(biāo)準(zhǔn)差等，以描述數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍或離散程度。數(shù)據(jù)的概括性度量03概率論基礎(chǔ)在一定條件下并不總是發(fā)生的事件，具有偶然性。隨機(jī)事件概率古典概型條件概率描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)值，取值范圍在0到1之間。等可能事件的概率計(jì)算，通過事件包含的基本事件個(gè)數(shù)與樣本空間基本事件總數(shù)的比值來計(jì)算。在給定條件下，某事件發(fā)生的概率。用P(A|B)表示在B發(fā)生的條件下A發(fā)生的概率。隨機(jī)事件與概率隨機(jī)變量描述隨機(jī)試驗(yàn)結(jié)果的變量，可以是離散的或連續(xù)的。離散型隨機(jī)變量取值可數(shù)的隨機(jī)變量，如二項(xiàng)分布、泊松分布等。連續(xù)型隨機(jī)變量取值充滿某個(gè)區(qū)間的隨機(jī)變量，如正態(tài)分布、均勻分布等。分布函數(shù)描述隨機(jī)變量取值的概率分布規(guī)律的函數(shù)，可以是離散型或連續(xù)型的。隨機(jī)變量及其分布協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)描述兩個(gè)隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)程度。協(xié)方差大于0表示正相關(guān)，小于0表示負(fù)相關(guān)；相關(guān)系數(shù)是協(xié)方差的標(biāo)準(zhǔn)化形式，取值范圍在-1到1之間。數(shù)學(xué)期望描述隨機(jī)變量取值的平均水平，是概率加權(quán)下的平均值。方差描述隨機(jī)變量取值與其數(shù)學(xué)期望的偏離程度，反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況。標(biāo)準(zhǔn)差方差的算術(shù)平方根，用于衡量數(shù)據(jù)的波動(dòng)大小。隨機(jī)變量的數(shù)字特征04統(tǒng)計(jì)推斷抽樣分布的概念抽樣分布的性質(zhì)抽樣分布的應(yīng)用抽樣分布抽樣分布是指從總體中隨機(jī)抽取一定數(shù)量的樣本，由這些樣本的統(tǒng)計(jì)量所構(gòu)成的分布。常見的抽樣分布有t分布、F分布和卡方分布等。抽樣分布具有一些重要的性質(zhì)，如期望、方差、分位數(shù)等，這些性質(zhì)是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的基礎(chǔ)。在參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)推斷方法中，都需要利用抽樣分布的性質(zhì)來構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量和確定臨界值。參數(shù)估計(jì)區(qū)間估計(jì)是在點(diǎn)估計(jì)的基礎(chǔ)上，給出總體參數(shù)的一個(gè)置信區(qū)間，該區(qū)間以一定的概率包含總體參數(shù)的真值。置信區(qū)間的構(gòu)造需要利用抽樣分布的性質(zhì)和樣本信息。區(qū)間估計(jì)參數(shù)估計(jì)是利用樣本信息對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的過程。常見的參數(shù)估計(jì)方法有點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。參數(shù)估計(jì)的概念點(diǎn)估計(jì)是用樣本統(tǒng)計(jì)量的某個(gè)值來直接作為總體參數(shù)的估計(jì)值。常見的點(diǎn)估計(jì)方法有矩估計(jì)法和最大似然估計(jì)法等。點(diǎn)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)是先對(duì)總體參數(shù)提出一個(gè)假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷該假設(shè)是否成立的過程。假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是小概率原理，即認(rèn)為小概率事件在一次試驗(yàn)中是不可能發(fā)生的。假設(shè)檢驗(yàn)的概念在假設(shè)檢驗(yàn)中，可能會(huì)犯兩類錯(cuò)誤，即第一類錯(cuò)誤（棄真錯(cuò)誤）和第二類錯(cuò)誤（取偽錯(cuò)誤）。這兩類錯(cuò)誤的概率分別用α和β表示，其中α稱為顯著性水平，β稱為第二類錯(cuò)誤的概率。假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類錯(cuò)誤假設(shè)檢驗(yàn)05方差分析通過數(shù)據(jù)分析，檢驗(yàn)不同組別之間是否存在顯著差異。方差分析的目的各組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，且方差相等。方差分析的前提建立假設(shè)、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量、查找臨界值、作出決策。方差分析的步驟方差分析的基本原理研究一個(gè)控制變量對(duì)觀察變量的影響。單因素方差分析的概念收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量、進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)、得出結(jié)論。單因素方差分析的步驟控制變量的水平數(shù)不宜過多，觀察變量應(yīng)為連續(xù)變量。單因素方差分析的注意事項(xiàng)單因素方差分析雙因素方差分析的概念研究兩個(gè)控制變量對(duì)觀察變量的影響。雙因素方差分析的步驟收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量、進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)、得出結(jié)論。雙因素方差分析的注意事項(xiàng)需要考慮兩個(gè)控制變量的交互作用，以及每個(gè)控制變量單獨(dú)對(duì)觀察變量的影響。同時(shí)，還需要滿足方差分析的前提條件，即各組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差相等。如果數(shù)據(jù)不滿足這些條件，可能需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或使用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。雙因素方差分析06相關(guān)與回歸分析相關(guān)系數(shù)的計(jì)算與檢驗(yàn)詳細(xì)闡述皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等的計(jì)算方法，以及相關(guān)的假設(shè)檢驗(yàn)。相關(guān)分析的應(yīng)用通過實(shí)例展示相關(guān)分析在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用，如經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等。相關(guān)關(guān)系的概念和種類介紹相關(guān)關(guān)系的定義、特點(diǎn)和種類，包括正相關(guān)、負(fù)相關(guān)和無相關(guān)等。相關(guān)分析回歸分析的基本概念解釋回歸分析的定義、目的和基本原理，以及一元線性回歸模型的形式和假設(shè)。參數(shù)的估計(jì)與檢驗(yàn)詳細(xì)介紹最小二乘法在一元線性回歸模型中的應(yīng)用，包括參數(shù)的估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間的構(gòu)建。模型的診斷與優(yōu)化探討模型的診斷方法，如殘差分析、異方差性檢驗(yàn)等，并提供模型優(yōu)化的建議。一元線性回歸分析多元線性回歸分析多元線性回歸模型介紹多元線性回歸模型的形式和假設(shè)，以及多元線性回歸方程的解釋。參數(shù)的估計(jì)與檢驗(yàn)闡述最小二乘法在多元線性回歸模型中的應(yīng)用，包括參數(shù)的估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間的構(gòu)建。多重共線性與解決方法討論多重共線性的概念、影響及檢測方法，并提供解決多重共線性的常用方法，如逐步回歸、嶺回歸等。模型的評(píng)估與選擇介紹模型的評(píng)估指標(biāo)，如決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)等，并提供模型選擇的方法和建議。07時(shí)間序列分析按時(shí)間順序排列的一組數(shù)據(jù)，反映現(xiàn)象隨時(shí)間變化的發(fā)展過程。時(shí)間序列定義根據(jù)觀察值的表現(xiàn)形式，可分為絕對(duì)數(shù)時(shí)間序列、相對(duì)數(shù)時(shí)間序列和平均數(shù)時(shí)間序列。時(shí)間序列類型包括趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)。時(shí)間序列構(gòu)成要素時(shí)間序列的概念與類型通過計(jì)算時(shí)間序列中的發(fā)展水平和發(fā)展速度，揭示現(xiàn)象在某一時(shí)期發(fā)展的絕對(duì)水平和相對(duì)水平。發(fā)展水平與發(fā)展速度運(yùn)用移動(dòng)平均法、最小二乘法等方法，擬合時(shí)間序列的長期趨勢線，揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的總體趨勢。長期趨勢的測定通過計(jì)算季節(jié)指數(shù)，揭示現(xiàn)象在一年內(nèi)隨著季節(jié)的變化而發(fā)生的周期性變動(dòng)。季節(jié)變動(dòng)的測定時(shí)間序列的描述性分析趨勢外推法當(dāng)時(shí)間序列呈現(xiàn)出明顯的趨勢時(shí)，可以運(yùn)用趨勢外推法進(jìn)行預(yù)測，包括線性趨勢預(yù)測和非線性趨勢預(yù)測。指數(shù)平滑法運(yùn)用指數(shù)平滑法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行修勻處理，根據(jù)