统计学

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

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。

基础统计学笔记详细记录了数据的收集、分析和解释过程。通过对数据的整理和分析，帮助我们理解数据背后的规律和特征，从而做出准确的决策。笔记涵盖了数据类型、抽样方法、概率论、统计量和参数估计等关键知识点，总共78页，为学习统计学的学生提供了一份完整的学习资料。

《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！

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 二项分布、均匀分布、正态分布 第五课 多维随机变量及其分布 第六课 随机变量的数字特征 期望 方差与协方差 第七课 统计学的哲学基础 大数定律 中心极限定理 抽样分布 第八课 参数估计之点估计 第九课 参数估计之区间估计 第十课 基于正态总体的假设检验 第十一课 非参数检验：秩和检验 第十二课 预测未来的技术：回归分析 第十三课 方差分析 第十四课 时间序列分析简介 第十五课 随机过程与马尔科夫链简介

根据给定的文件信息，我们可以总结出以下几个关键知识点： 统计调查方式 概率抽样： 简单随机抽样：从总体中随机抽取样本，每个个体被抽中的概率相等。 分层抽样：先将总体分为若干个层次或类别，然后在每一层内进行简单随机抽样。 整群抽样：将总体分为若干个群体，随机抽取部分群体作为样本。 系统抽样：按照一定的规则从总体中选取样本，例如每隔k个个体抽取一个。 多阶段抽样：结合以上多种抽样方法，分阶段地抽取样本。 非概率抽样： 方便抽样：基于方便原则选取样本，如街头拦截调查。 判断抽样：根据研究者的判断选取样本。 自愿抽样：让感兴趣的个体自愿参与调查。 滚雪球抽样：通过已有的样本成员推荐新的样本成员。 配额抽样：根据总体中各子群的比例分配样本大小。 相关分析与回归分析的异同 定义不同： 相关分析：研究变量之间相关的方向和程度。 回归分析：研究变量之间相互关系的具体形式，并确定数学方程式，以便从一个变量的变化来推测另一个变量的变化。 研究目的不同： 相关分析主要用于了解两变量之间的线性关系的密切程度和方向。 回归分析用于建立由自变量推算因变量的数学模型。 变量的区别： 相关分析中所有变量都是随机变量。 回归分析中自变量通常是固定的，而因变量是随机的。 STATA软件的优缺点 优点 操作简便：易于学习和使用。 开放性：用户可以扩展和自定义软件功能。 强大的数据分析能力：适用于各种复杂的数据分析任务。 图形制作功能强大：能够生成高质量的图表。 缺点 处理大型数据集速度较慢：相比其他专业软件，处理大数据时性能可能不足。 兼容性问题：与其他软件的数据格式不完全兼容。 STATA软件中的“宏” 局部宏（local macro）：只在当前程序运行环境中有效。 定义命令：local 宏的名称="宏的内容"或local 宏的名称=表达式 全局宏（global macro）：在整个会话期间有效。 定义命令：$global 宏的名称

在当今技术飞速发展的背景下，统计学教学面临着新的革新和挑战。