统计知识梳理要简短的
admin
2023-01-07 06:15:45
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1.学习统计学都要掌握哪些知识点

我是厦门大学一名大二的学生,在修WISE(厦门大学王亚南经济学院)的统计双学位,希望我的回答能帮助到你。

与其说学统计需要学习哪些知识点,不如说说统计在本科阶段主要涵盖了哪些课程吧。 必须要说明的是,此处谈论的是统计(经济)而非统计(数学)。

前者与经济金融的关系更加紧密,是放在经济学院的,后者更加学术,是放在数学学院的。 本校的统计双学位课程主要有商务沟通与文化交流,经济学原理,概率论,数理统计,金融经济学/资产定价,随机过程,计算数据分析——使用统计软件,时间序列分析,微观经济学及其应用,回归分析,保险与精算,应用金融计量,多元统计分析,数据挖掘,金融衍生品分析,属性数据分析,金融风险管理,数理金融学,公司金融,实验设计与方差分析。

以上学科一部分是选修,一部分是必修,按照时间先后排序。可以看出来,因为经济学院的原因,里面很多选修课程都与经济关系相当之大,事实上,很多经济学科就是需要运用到统计的知识。

必修的基础课程莫过于概率论和数理统计两门,别的理工学科4个课时上完的概率论与数理统计,统计学的孩子们要花两个学期各4个课时。主要涵盖了概率论(各种概型与分布),抽样分布,参数估计,假设检验等等。

希望我的回答能够对你有所帮助。

2.统计学相关知识总结,每个知识点都找十条,比如统计学十大事件,

统计学十个基本概念:总体、样本、变量、资料、误差、频率、概率、抽样、同质、变异

计量资料统计描述指标十个:算数均数、几何均数、中位数、百分位数、极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数、正态分布

统计图十个:直条图、圆图、饼图、线图、直方图、统计地图、箱式图、茎叶图、误差条图、散点图

统计学史上大家十位:Pascal 、Fermat 、Lapalace 、Gauss 、P·C·A·Louis 、K·Pearson 、W·S·Gosset 、R·A·Fisher 、J·Neyman 、K·Pearson 、A·Wald

3.求一份 统计 的知识点(知识框图)的总结

第二章统计

2.1.1简单随机抽样

1.总体和样本

在统计学中 , 把研究对象的全体叫做总体.

把每个研究对象叫做个体.

把总体中个体的总数叫做总体容量.

为了研究总体 的有关性质,一般从总体中随机抽取一部分: , , ,

研究,我们称它为样本.其中个体的个数称为样本容量.

2.简单随机抽样,也叫纯随机抽样。就是从总体中不加任何分组、划类、排队等,完全随

机地抽取调查单位。特点是:每个样本单位被抽中的可能性相同(概率相等),样本的每个单位完全独立,彼此间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时,才采用这种方法。

3.简单随机抽样常用的方法:

(1)抽签法;⑵随机数表法;⑶计算机模拟法;⑷使用统计软件直接抽取。

在简单随机抽样的样本容量设计中,主要考虑:①总体变异情况;②允许误差范围;③概率保证程度。

4.抽签法:

(1)给调查对象群体中的每一个对象编号;

(2)准备抽签的工具,实施抽签

(3)对样本中的每一个个体进行测量或调查

例:请调查你所在的学校的学生做喜欢的体育活动情况。

5.随机数表法:

例:利用随机数表在所在的班级中抽取10位同学参加某项活动。

2.1.2系统抽样

1.系统抽样(等距抽样或机械抽样):

把总体的单位进行排序,再计算出抽样距离,然后按照这一固定的抽样距离抽取样本。第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取。

K(抽样距离)=N(总体规模)/n(样本规模)

前提条件:总体中个体的排列对于研究的变量来说,应是随机的,即不存在某种与研究变量相关的规则分布。可以在调查允许的条件下,从不同的样本开始抽样,对比几次样本的特点。如果有明显差别,说明样本在总体中的分布承某种循环性规律,且这种循环和抽样距离重合。

2.系统抽样,即等距抽样是实际中最为常用的抽样方法之一。因为它对抽样框的要求较低,实施也比较简单。更为重要的是,如果有某种与调查指标相关的辅助变量可供使用,总体单元按辅助变量的大小顺序排队的话,使用系统抽样可以大大提高估计精度。

2.1.3分层抽样

1.分层抽样(类型抽样):

4.关于统计方面的知识

中位数(Median)统计学名词。

将数据排序后,位置在最中间的数值。即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值。中位数的位置:当样本数为奇数时,中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时,中位数为N/2与1+N/2的均值

众数(Mode)统计学名词,在统计分布上具有明显集中趋势点的数值,代表数据的一般水平(众数可以不存在或多于一个)。

修正定义:是一组数据中出现次数最多的那个数值,就是众数,有时众数在一组数中有好几个。用M表示。

理性理解:简单的说,就是一组数据中占比例最多的那个数。

用众数代表一组数据,可靠性较差,不过,众数不受极端数据的影响,并且求法简便。在一组数据中,如果个别数据有很大的变动,选择中位数表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。

条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图一般简称条形图,也叫长条图或直条图。条形统计图是用条形的长短来代表数量的大小,便于比较。条形统计图又分为条形统计图和复式条形统计图,复式条形统计图由多种数据组成,用不同的颜色标出。

频率分布直方图:在直角坐标系中,横轴表示样本数据,纵轴表示频率与组距的比值,将频率分布表中各组频率的大小用相应矩形面积的大小来表示,由此画成的统计图叫做频率分布直方图。(在图中,各个长方形的面积等于相应各组的频率的数值,所有小矩形面积和为1)

把全体样本分成的组的个数称为 组数。每一组两个端点的差称为组距。落在不同小组中的数据个数为该组的 频数。各组的频数之和等于这组数据的总数。频数与数据总数的比为频率(总频率=各组频率之和,且它的值为1)。频率大小反映了各组频数在数据总数中所占的份量。


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