統(tǒng)計學第六版賈俊平無水印

統(tǒng)計學第六版賈俊平無水印目錄contents引言描述統(tǒng)計學推斷統(tǒng)計學基礎假設檢驗與方差分析相關與回歸分析時間序列分析與預測統(tǒng)計決策與貝葉斯統(tǒng)計簡介總結與展望01引言統(tǒng)計學是一門研究如何收集、整理、分析和解釋數據的科學，旨在通過對數據的分析來揭示事物間的數量關系、變化規(guī)律和趨勢。統(tǒng)計學定義在當今數據驅動的時代，統(tǒng)計學在各個領域都發(fā)揮著重要作用。它可以幫助我們更好地理解和描述數據，發(fā)現數據中的規(guī)律和趨勢，為決策提供依據，推動科學研究和社會進步。重要性統(tǒng)計學定義與重要性賈俊平《統(tǒng)計學》第六版概述賈俊平，中國人民大學統(tǒng)計學院教授，博士生導師，長期從事統(tǒng)計學教學和研究工作，具有豐富的教學經驗和深厚的學術造詣。版本更新第六版在保持前五版優(yōu)點的基礎上，進行了全面修訂和更新。新版教材更加注重實際應用和數據分析能力的培養(yǎng)，增加了許多新的統(tǒng)計方法和案例。適用范圍本書適合作為高等院校經濟、管理類專業(yè)本科生、研究生的統(tǒng)計學教材，也可作為其他相關專業(yè)的教學參考書。作者介紹本書共分為十四章，包括導論、數據的搜集、數據的圖表展示、數據的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計量及其抽樣分布、參數估計、假設檢驗、分類數據分析、方差分析、一元線性回歸、多元線性回歸、時間序列分析和指數等內容。結構安排本書內容全面，涵蓋了統(tǒng)計學的基本理論和方法；注重實際應用和案例分析，幫助學生更好地理解和掌握統(tǒng)計方法；配備了豐富的習題和案例，方便學生進行練習和鞏固所學知識。內容特點本書結構與內容安排02描述統(tǒng)計學03數據整理將數據按照一定的規(guī)則進行分類和匯總，以便于后續(xù)的數據分析和可視化。01數據來源確定數據收集的范圍和渠道，包括問卷調查、實驗數據、公開數據庫等。02數據篩選根據研究目的和數據質量，對數據進行篩選和清洗，去除異常值、缺失值和重復值。數據收集與整理集中趨勢通過平均數、中位數和眾數等指標描述數據的集中趨勢，反映數據的平均水平。離散程度通過方差、標準差和四分位距等指標描述數據的離散程度，反映數據的波動情況。偏態(tài)與峰態(tài)通過偏態(tài)系數和峰態(tài)系數等指標描述數據的分布形態(tài)，反映數據分布的偏斜程度和尖峭程度。數據分布特征描述通過表格的形式展示數據的分布情況和統(tǒng)計指標，簡潔明了。表格法圖形法地圖法利用圖表、圖像等形式展示數據，包括直方圖、折線圖、散點圖等，直觀形象。通過地圖的形式展示數據的空間分布情況，適用于地理空間數據的可視化。030201數據展示方法03推斷統(tǒng)計學基礎事件與概率掌握基本事件、復合事件的概念及概率計算方法。隨機變量及其分布了解離散型隨機變量和連續(xù)型隨機變量的概念及常見分布，如二項分布、泊松分布、正態(tài)分布等。隨機變量的數字特征掌握期望、方差、協方差和相關系數等數字特征的計算方法和意義。概率論基礎知識回顧常見抽樣分布熟悉卡方分布、t分布和F分布等常見抽樣分布的定義、性質和應用場景。抽樣分布的期望與方差掌握抽樣分布的期望和方差的計算方法，理解其與總體參數之間的關系。抽樣分布的概念了解總體分布、樣本分布和抽樣分布之間的關系，掌握抽樣分布的定義和性質。抽樣分布及其性質區(qū)間估計理解區(qū)間估計的原理和意義，掌握單個總體參數和兩個總體參數的區(qū)間估計方法，包括置信區(qū)間的計算和解釋。假設檢驗了解假設檢驗的基本思想和步驟，掌握常見檢驗方法如t檢驗、卡方檢驗和F檢驗等的原理和應用場景。點估計了解點估計的概念和方法，如矩估計法和最大似然估計法等，掌握其計算步驟和優(yōu)缺點。參數估計方法04假設檢驗與方差分析作出決策將計算得到的檢驗統(tǒng)計量的值與臨界值進行比較，若拒絕原假設，則接受備擇假設。計算檢驗統(tǒng)計量的值根據樣本數據計算檢驗統(tǒng)計量的值。確定顯著性水平根據研究背景和實際情況選擇合適的顯著性水平α。建立假設根據研究問題提出原假設H0和備擇假設H1。選擇檢驗統(tǒng)計量根據樣本數據選擇合適的檢驗統(tǒng)計量，如t檢驗、F檢驗等。假設檢驗基本原理及步驟123用于比較樣本均值與已知總體均值是否有顯著差異。單樣本t檢驗用于比較兩個獨立樣本均值是否有顯著差異，包括獨立雙樣本t檢驗和配對雙樣本t檢驗。雙樣本t檢驗樣本數據應服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布；樣本量不宜過小。t檢驗的應用條件單樣本t檢驗和雙樣本t檢驗通過計算不同組間的離差平方和與組內離差平方和，比較它們之間的差異是否顯著，從而判斷因素對指標的影響是否顯著。方差分析基本原理研究單一因素對指標的影響，通過比較不同水平下的指標均值是否有顯著差異來判斷該因素對指標的影響是否顯著。單因素方差分析研究多個因素對指標的影響，通過比較不同因素組合下的指標均值是否有顯著差異來判斷各因素對指標的影響是否顯著。多因素方差分析各總體應服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布；各總體的方差應相等或近似相等；觀測值應是獨立的。方差分析的應用條件方差分析原理及應用舉例05相關與回歸分析相關關系定義兩個或多個變量之間存在的非確定性的依存關系。相關關系與函數關系的區(qū)別函數關系是確定的，而相關關系是不確定的。相關系數度量兩個變量之間線性相關程度的統(tǒng)計量，取值范圍為[-1,1]。相關系數的計算與檢驗通過樣本數據計算相關系數，并進行假設檢驗以判斷其顯著性。相關關系概念及度量方法描述一個因變量與一個自變量之間線性關系的數學模型。一元線性回歸模型回歸方程的建立回歸方程的檢驗預測與控制通過最小二乘法等方法估計模型參數，得到回歸方程。包括擬合優(yōu)度檢驗、回歸系數的顯著性檢驗等，以評估模型的解釋能力和預測能力。利用回歸方程進行預測和控制，分析自變量變化對因變量的影響。一元線性回歸模型建立與檢驗ABCD多元線性回歸模型簡介多元線性回歸模型描述一個因變量與多個自變量之間線性關系的數學模型。多元線性回歸方程的檢驗包括擬合優(yōu)度檢驗、回歸系數的顯著性檢驗等，以評估模型的解釋能力和預測能力。多元線性回歸方程的建立通過最小二乘法等方法估計模型參數，得到多元線性回歸方程。多重共線性問題當自變量之間存在高度相關時，會導致模型估計失真，需要進行診斷和處理。06時間序列分析與預測時間序列概念及特點時間序列定義按時間順序排列的一組數據，反映現象隨時間變化的情況。時間序列特點動態(tài)性、連續(xù)性、規(guī)律性、隨機性。將時間序列分解為趨勢、季節(jié)變動、循環(huán)變動和不規(guī)則變動四個部分。時間序列分解根據時間序列的趨勢特征，選擇合適的趨勢模型進行擬合和預測。趨勢外推預測法線性趨勢模型、非線性趨勢模型等。趨勢模型選擇時間序列分解與趨勢外推預測法指數平滑法原理指數平滑法預測原理及應用根據時間序列的近期數據對未來進行預測，給予近期數據較大的權重，遠期數據較小的權重。指數平滑法類型一次指數平滑法、二次指數平滑法、三次指數平滑法等。適用于具有穩(wěn)定趨勢或無明顯趨勢的時間序列預測，如銷售量、庫存量等。指數平滑法應用07統(tǒng)計決策與貝葉斯統(tǒng)計簡介在不確定條件下，根據樣本信息和損失函數，選擇最優(yōu)決策的行動過程。根據決策目標和樣本信息性質，可分為參數決策和非參數決策；根據決策問題的性質，可分為單目標決策和多目標決策。統(tǒng)計決策基本概念及分類統(tǒng)計決策分類統(tǒng)計決策定義貝葉斯統(tǒng)計思想將未知參數看作隨機變量，通過先驗分布和樣本信息得到后驗分布，以此為基礎進行統(tǒng)計推斷。貝葉斯統(tǒng)計優(yōu)勢能夠充分利用先驗信息，對樣本信息進行修正；能夠處理復雜模型和小樣本問題；能夠提供后驗概率分布，便于進行不確定性分析。貝葉斯統(tǒng)計思想及其優(yōu)勢參數估計問題利用貝葉斯方法估計未知參數的后驗分布，根據損失函數選擇最優(yōu)估計值。分類問題通過構建分類的貝葉斯模型，計算各類別的后驗概率，選擇后驗概率最大的類別作為分類結果。預測問題基于歷史數據和貝葉斯模型進行預測，得到預測值的后驗分布及其不確定性。假設檢驗問題通過構建假設檢驗的貝葉斯模型，計算各假設的后驗概率，選擇后驗概率最大的假設作為最優(yōu)決策。貝葉斯統(tǒng)計在決策問題中應用舉例08總結與展望本書首先介紹了描述統(tǒng)計學的基本概念和方法，包括數據的收集、整理、展示和分析等，使讀者對數據有初步的認識和理解。描述統(tǒng)計學接著，本書深入探討了推斷統(tǒng)計學的基本原理和方法，包括參數估計、假設檢驗、方差分析等，幫助讀者掌握如何從樣本數據中推斷總體特征。推斷統(tǒng)計學本書還詳細介紹了多種統(tǒng)計模型與方法，如回歸分析、時間序列分析、多元統(tǒng)計分析等，為讀者提供了分析和解決實際問題的有力工具。統(tǒng)計模型與方法本書核心內容回顧統(tǒng)計學的應用領域拓展隨著社會的不斷發(fā)展和進步，統(tǒng)計學的應用領域也將不斷拓展，涉及到更多領域和行業(yè)，如生物醫(yī)學、環(huán)境科學、社會科學等。大數據與人工智能融合隨著大數據和人工智能技術的不斷發(fā)展，統(tǒng)計學將更加注重與