统计入门(1)-统计学的基本概念
在工作和生活中会有大量的随机现象。例如:统计基本概念样本
毕业几年后,同学的职业发展可能会有很大的差异;相同的年龄、性别、身高和体重……
什么是随机现象?
当一件事只发生一两次时,它的结局可能是未知的,但当它反复出现时,它的结局就会出现一种规律,这就是所谓的随机现象。人类社会的大多数现象都是随机现象,所有随机现象的规律只反映在大量的重复中,统计任务是找到随机现象的规律,从而将不确定性事件变成可估量和可预测的确定性结果。
1、个人:统计基本概念样本
个体是根据研究目的确定的最基本的研究对象单位,因此个体也称为观察单位
例:统计学基本概念样本
分析业务人员的报销费用,人为观察单位
2、变量:根据研究目的确定研究对象,然后观察(或测量)研究对象的项目或研究指标,称为变量(variable);
连续变量(continuousvariable):也称为间隔变量。值范围为间隔,可在间隔内连续值,一般有测量单位。例如:身高、体重、金额特征:大小不同,值间距明确(discretevariable):值范围由有限的值或序列组成。分类变量:表示分类情况的离散变量也称为分类变量有序分类变量:例如:服务满意度(满意度、一般、不满意度)特征:大小不同,但各类间距不明确。例如,我们无法判断高与中与低之间的差距。无序分类变量:例如:血型(A、O)、民族(汗、满)特点:无大小之分,仅知道属于不同类别两分类变量(单独摘出):性别(男、女)连续变量、有序变量、无需变量间的信息量越来越少,在丢弃一部分信息量的前提下,可以将变量向信息量减少的方向转换。类别超过5类的时候可以把类别编码做逆向转换。3、变异:同质个体的某指标(变量)值的差异称为个体变异(individualvariable)
统计学是一门研究变异规律的学科。没有变异的问题不属于统计学的研究范畴。或者正是因为变异,统计学才有处。无变异常量问题或严格的数学函数问题不是统计学的应用领域。4.总体(population):所有个体指标观察值(测量值)的集合,根据研究目的确定。
有限总体(finitepopulation):数量稳定无限(infinitepopulation):5.样本(sample):在大范围的研究对象中随机抽取部分个体进行观察或测量,由这些个体的测量值组成的集合称为样本。
6、随机抽样(randomsampling):抽样研究中随机抽取部分个体进行观察或测量的过程称为随机抽样。
本质:抽样前不知道每个人最终是否入选,但入选的可能性确切可知(大多数情况下等概率)。注意:随机!=随便7,统计(statistic):描绘样本特征的统计指标称为统计量。(平均水平和离散程度)
8、总体参数(parameter):描绘总体特征的指标称为总体参数,例如指标的个体变量值的平均值称为总体平均值。
9、估计:从样本的统计量中推回总参数。
10、抽样误差(simpleerror):许多总体指标未知,需要用相应的样本统计来估计。样随机抽样引起的样本统计与总指标的差异称为抽样误差。
11、随机事件:随机现象的可能观察结果称为随机事件。例如:向上扔硬币,结果是随机事件。
12、频率(frequency):随机事件结束的频率/比例。
13、概率(probability):描绘随机事件可能性的指标值在0和1之间。不能直接观察,但可以通过频率估计。实验次数越多,估计就越准确。
14、小概率事件:在统计学中,如果随机事件的概率小于或等于0.05,它被认为是一个小概率事件,这意味着在大多数情况下不会发生,一般认为小概率事件不会发生在随机抽样中,这是小概率原理。小概率原理是统计推断的基础。
15、频数(Frequency):也被称为次数。指变量值中代表某一特征的数量(标志值)的次数。根据分组排列的频率构成频率列,以解释每组标志值对所有标志值的强度。每组频率的总和等于整个单位数。频率的表示方法可以是表或图形的形式
1、研究设计:最关键的步骤
过程:选题->明确研究目的->提出假设->明确总体范围->建立观察指标->偏倚控制研究->2.收集数据
质量控制极其重要Garbagein,Garbageout3、整理数据:占工作量的80%,即IT数据清洗
4、分析数据
统计描述:了解样本数据是所有工作的基础,尽可能准确、直观、全面地呈现获得的样本。为了达到这需要使用一系列特殊的统计描述指标统计图:精致、直观,但精度略差统计报表:可以尽可能详细、准确,但不够直观的统计推断:从样本信息到整体,最终获得感兴趣的问题回答参数估计:样本->总体特征例:配件的平均日用量是多少?假设检验:本指标可能的影响因素分析例:雨天配件用量是否低于晴天?晴天和雨天是找到75791841个原始统计基本概念样本设计图片的影响因素,包括统计基本概念样本图片、材料、海报、证书背景、源文件PSD、PNG、JPG、AI、CDR等格式素材!
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