應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)習(xí)題解答課件

應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)習(xí)題解答課件?

第一章

描述性統(tǒng)計?

第二章

概率論基礎(chǔ)?

第三章

參數(shù)估計?

第四章

假設(shè)檢驗?

第五章

方差分析目?

第六章

相關(guān)與回歸分析?

第七章

統(tǒng)計模型與預(yù)測?

第八章

統(tǒng)計決策理論初步錄contents01第一章

描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集與整理010203統(tǒng)計調(diào)查設(shè)計數(shù)據(jù)采集方法數(shù)據(jù)整理技術(shù)數(shù)據(jù)的圖形表示01020304直方圖餅圖散點(diǎn)圖條形圖數(shù)據(jù)的數(shù)字描述集中趨勢描述離散程度描述偏態(tài)描述02第二章

概率論基礎(chǔ)概率的基本概念樣本空間概率的公理化定義事件事件之間的關(guān)系概率的性質(zhì)隨機(jī)變量及其分布隨機(jī)變量離散型隨機(jī)變量及其分布將隨機(jī)試驗的結(jié)果數(shù)量化后得到的變量稱為隨機(jī)變量，常用大寫字母X表示。離散型隨機(jī)變量的取值是離散的，其分布用概率質(zhì)量函數(shù)（PMF）來描述。連續(xù)型隨機(jī)變量及其分布分布函數(shù)連續(xù)型隨機(jī)變量的取值是連續(xù)的，其分布用概率密度函數(shù)（PDF）來描述。描述隨機(jī)變量概率分布的函數(shù)稱為分布函數(shù)，它可以用數(shù)學(xué)公式表示。隨機(jī)變量的數(shù)字特征期望方差協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)大數(shù)定律與中心極限定理03第三章

參數(shù)估計點(diǎn)估計定義常見的點(diǎn)估計方法最小二乘估計的原理極大似然估計的原理矩估計的原理區(qū)間估計定義置信區(qū)間的計算方法。置信水平的定義區(qū)間估計的原理估計量的評選標(biāo)準(zhǔn)有效性無偏性一致性04第四章

假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗的基本概念統(tǒng)計假設(shè)假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗的步驟對總體參數(shù)或分布形式的某種設(shè)根據(jù)樣本信息對假設(shè)做出判斷的過程。提出假設(shè)、構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量、確定臨界值、計算樣本統(tǒng)計量、根據(jù)樣本統(tǒng)計量與臨界值比較做出決策。想。單個正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗01020304兩個正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗。05第五章

方差分析方差分析的基本原理方差分析的提出方差分析的基本思想方差分析的前提條件單因素方差分析單因素方差分析的概念單因素方差分析的步驟單因素方差分析的應(yīng)用雙因素方差分析雙因素方差分析的概念雙因素方差分析的步驟雙因素方差分析的應(yīng)用01020306第六章

相關(guān)與回歸分析相關(guān)分析總結(jié)詞詳細(xì)描述詳細(xì)描述總結(jié)詞一元線性回歸分析0301總結(jié)詞02總結(jié)詞04詳細(xì)描述詳細(xì)描述多元線性回歸分析總結(jié)詞詳細(xì)描述總結(jié)詞詳細(xì)描述07第七章

統(tǒng)計模型與預(yù)測時間序列分析時間序列的平穩(wěn)性時間序列的概念02移動平均模型0301偏自相關(guān)函數(shù)05

04自回歸模型ARIMA模型ARIMA模型的構(gòu)成ARIMA模型的階數(shù)ARIMA模型的適用范圍ARIMA模型的優(yōu)缺點(diǎn)指數(shù)平滑模型指數(shù)平滑模型的類型指數(shù)平滑的概念指數(shù)平滑模型的優(yōu)缺點(diǎn)指數(shù)平滑模型的參數(shù)選擇08第八章

統(tǒng)計決策理論初步貝葉斯決策理論簡介貝葉斯決策理論的概述貝葉斯決策理論的基本思想貝葉斯決策理論的分類最大熵原理簡介要點(diǎn)一要點(diǎn)二最大熵原理的定義最大熵原理的應(yīng)用最大熵原理是一種基于信息論的統(tǒng)計推斷方法。它的基本思想是在滿足已知信息的前提下，選擇具有最大熵的概率分布作為最優(yōu)的統(tǒng)計推斷結(jié)果。最大熵原理廣泛應(yīng)用于參數(shù)估計、模型選擇、預(yù)測等領(lǐng)域。例如，在參數(shù)估計中，我們可以根據(jù)已知的樣本數(shù)據(jù)和最大熵原理，估計出最優(yōu)的概率分布；在模型選擇中，我們可以根據(jù)已知的樣本數(shù)據(jù)和最大熵原理，選擇出最優(yōu)的模型；在預(yù)測中，我們可以根據(jù)已知的樣本數(shù)據(jù)和最大熵原理，預(yù)測