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简单理解统计学1-统计学常用的基础概念

简单理解统计学1-统计学常用的基础概念

作者: 知小枝 | 来源:发表于2019-10-05 11:47 被阅读0次

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什么是统计学

什么是统计学:统计学是关于收集、分析、解释、陈述数据数据的科学

统计学分为推断统计学和描述统计学
推断统计学是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。它是在对样本数据进行描述的基础上,对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
描述统计学是描述样本的统计特征,并不深入了解其内部规律,比如求平均数、中位数等。

什么是统计学

常用概念之总体与样本:

总体:研究对象的全体
样本:目标总体中抽取的一部分个体
样本量:样本的数量

总体与样本

常用概念之变量:

变量:我们所研究的对象一般称之为变量;它们本身具备较多的特点:可被分类;可被计量;可被衡量。例如:当我们研究人时,身高、体重等都属于变量
变量的数据类型:数值型变量,分类型变量。数值型变量是值可以取一些列的数,这些值对于 加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。

数值型变量又分为:离散型变量、连续型变量。
离散型变量:变量值是间断的,可以一一列举的;值只能用自然数或整数单位计算。
连续型变量:在一定区间内可以任意取值,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。

分类变量又分为:有序分类变量、无序分类变量
有序分类变量:
描述事物等级或顺序,变量值可以是数值型或字符型,可以进而比较优劣,如喜欢的程度:很喜欢、一般、不喜欢 。
无序分类变量:取值之间没有顺序差别,仅做分类,又可分为二分类变量和多分类变量
有序分类变量和无序分类变量的区别是:前者对于“比较”操作是有意义的,而后者对于“比较”操作是没有意义的。

什么是变量 变量的分类

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