基础统计学笔记

数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。

面向非数学专业人士的大数据统计学基础课程 这门课程专为希望进军大数据分析领域的非数学专业人士（如IT人员、业务人员等）设计，帮助他们夯实数学基础，为学习更高级的数据分析、数据挖掘、机器学习课程做好准备。 课程收益: 通过本课程的学习，学员的数学基础将得到显著提升，学习其他大数据分析课程时将更加轻松自如。 课程大纲: 第一课 统计学入门：描述性统计 均值、中位数、众数 方差、标准差 常见统计图表 第二课 概率论基础：赌博设计 概率的基本概念 古典概型 第三课 条件概率与贝叶斯公式 贝叶斯公式 事件的独立性 第四课 随机变量及其分布 微积分基础

抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

数据挖掘技术是现代信息技术领域的重要组成部分，而统计学则是数据挖掘的基础工具之一。对于初学者而言，理解并掌握统计学的基本概念和方法至关重要。在本专题中，我们将专注于两个关键的统计量——均值和中位数。它们是描述性统计中最常见的度量，用于刻画数据集的一般特征。 均值 均值，通常称为平均数，是数据集中所有数值相加后的总和除以数据的数量。它是衡量数据集中趋势的一个中心位置。在处理大量数据时，均值可以帮助我们了解数据的“平均水平”。 计算公式： $$\text{均值} = \frac{\sum \text{所有数值}}{\text{数据个数}}$$ 然而，均值对异常值较为敏感，一个极端的数据点可能显

杜克大学统计学课程项目包括： 手写数字识别：基于 SVM 的机器学习项目 La Quinta 和 Denny's：从网站抓取信息 人口统计分析 停车大战：处理 1.7GB 的曼哈顿数据，包含 910 万个观测值的 43 个变量。进行地理编码并使用 SVM 重建纽约市的警区。

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

这是一份优秀的数学建模和概率论资料，希望能对大家有所帮助！

超越方差分析：应用统计学基础 本书深入探讨了统计学中一个重要的概念——方差分析（ANOVA），并介绍了超越基本 ANOVA 的进阶方法。从基础概念入手，本书逐步引导读者理解和应用更复杂的统计模型，以解决实际问题。