统计基础

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

这篇指南提供统计分析的基本知识，涵盖概念和应用。初学者可以通过它了解该领域的入门知识。

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。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

本讲义涵盖基本统计分析技术，包括：- 频数分析- 基本描述统计量- 图形分析工具- 列联分析

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

第二章随机模拟的基本理论7 第二章随机模拟的基本理论 储层建模中的随机模拟是地质统计学新的发展领域，融合了蒙特卡洛思想建立随机模型并对模型的不确定性进行分析。对空间结构特征的分析和描述依旧是地质统计学的核心任务。 2.1地质统计分析的基本概念 2.1.1区域化变量、随机函数、变差函数 随机函数理论是分析区域化变量（空间变量）的基本理论。分析的地质变量，如孔隙度、渗透率等，是存在于一个特定空间场中的，这个空间场的每一点都可看作一个随机变量，这些随机变量之间并非相互独立，而是存在相关性的，也就是“连续性”。这种连续性在空间上的表现是相近相似、相离相异。其中的如何相似或者如何相异是分析的核心。随机函数是空间位置的函数，可表示为( )Z u ，其中( , , )u x y z=表示空间中的点坐标。也可以把这样的随机函数称作随机场。分析随机函数在空间上的连续性的基本工具是变差函数，变差函数是随机函数的一种数字特征，定义为22* ( , ) {[ ( )] }u h E Z u h Z ug = + - ，其中两点间的位置关系为( , , ) x y z h h= ，变差函数是一阶差分的平方的期望，表达的是随机函数增量的特征，是两点统计分析理论。 2.1.2平稳条件 随机函数的讨论如同随机过程的分析一般，以“平稳”条件下的随机函数为分析的起点和理论基础[16] 。如同随机过程中的平稳条件，严格的平稳性指的是任意个空间点上的随机变量联合分布的“平移不变性”，这种平稳性太过严格，实际中使用的是宽平稳条件，即二阶平稳条件： （1）在随机函数的讨论空间W中，各点处的随机变量具有相同的均值m ： [ ( )] ,E Z u m u= (2-1) （2）在随机函数的讨论空间W中，协方差函数( , )Cov u h仅与h有关： ( , ) ( ), ,Cov u h Cov h u u h= + (2-2) 二阶平稳的条件（1）表示地质变量在空间各点处具有相同的趋势，条件（2）表示地质变量在空间各点处具有相同的变异结构，即相同的变异性。

了解如何利用SQL进行数据分析，以一家水果店的销售情况为例，通过按水果种类分组并计算销售额的方式来展示分组统计的实际应用。示例查询语句：SELECT 水果, SUM(金额) FROM 水果销售记录表 GROUP BY 水果。

SAS的基础统计分析功能涵盖了多种常用程序，详细介绍了其在数据分析中的应用。