北京师范大学统计学导论答案整理版.pptxVIP

北京师范大学统计学导论答案整理版汇报人：AA2024-01-26

课程概述与学习目标描述性统计基础概率论基础推断性统计基础时间序列分析与预测统计软件应用实践contents目录

CHAPTER01课程概述与学习目标

在当今数据驱动的社会中，统计学在各个领域都有广泛的应用，如经济、医学、社会科学等。掌握统计学知识对于理解和分析各种现象、做出科学决策具有重要意义。统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。统计学定义及重要性

课程目标与要求课程目标培养学生掌握基本的统计学概念、方法和技能，具备分析和解决实际问题的能力。课程要求学生需要掌握描述性统计和推断性统计的基本原理和方法，了解常用的统计软件，并能够运用所学知识解决实际问题。

本课程教材共分为导论、描述性统计、概率论基础、推断性统计和统计应用五个部分。教材结构课程将按照教材的顺序，逐步介绍统计学的基本概念、方法和技术，包括数据的收集与整理、概率论基础、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等内容。同时，课程还将结合实际案例和实验数据，帮助学生更好地理解和应用所学知识。内容安排教材结构与内容安排

CHAPTER02描述性统计基础

定量数据（连续型、离散型）、定性数据（有序、无序）直接观察、实验设计、调查（问卷、访谈）数据类型与收集方法收集方法数据类型

频数分布表分组、计算频数与频率、绘制频数分布表图形表示直方图、折线图、箱线图等，用于直观展示数据分布规律频数分布表与图形表示

集中趋势均值、中位数、众数离散程度方差、标准差、极差偏态与峰态偏度系数、峰度系数数值型数据描述性统计量

各类别的频数、频率计算频数与频率各类别占比及百分比表示比例与百分比分析两个类别变量间的关系，通过卡方检验判断独立性列联表与卡方检验类别型数据描述性统计量

CHAPTER03概率论基础

概率反映某一事件发生的可能性的大小的量。古典概型如果每个样本点发生的可能性相等，则事件A发生的概率定义为A中包含的样本点个数与全部样本点个数之比。事件在一定条件下，并不总是发生（或说必然发生）的现象。事件与概率定义

条件概率在事件B发生的条件下，事件A发生的概率。事件的独立性如果事件A的发生与否对事件B发生的概率没有影响，则称事件A与B相互独立。条件概率与独立性

0102随机变量定义在样本空间上的实值函数，把随机试验的结果数量化。离散型随机变量全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。连续型随机变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的随机变量。常见的离散型随机变量分布0-1分布、二项分布、泊松分布等。常见的连续型随机变量分布均匀分布、指数分布、正态分布等。030405随机变量及其分布

期望衡量随机变量取值的平均水平，是随机变量所有可能取值的加权平均值。方差衡量随机变量取值的离散程度，即各数值与其算术平均数离差平方的平均数。协方差衡量两个随机变量的总体误差，反映两个变量线性相关的程度。如果两个变量的变化趋势一致，则协方差为正；如果两个变量的变化趋势相反，则协方差为负；如果协方差为零，则表明两个变量之间没有线性关系。期望、方差和协方差

CHAPTER04推断性统计基础

抽样分布的概念及种类抽样分布是指从总体中随机抽取样本，由样本统计量所构成的分布。常见的抽样分布包括t分布、F分布和卡方分布等。中心极限定理的含义及应用中心极限定理指出，当样本量足够大时，样本均值的分布近似于正态分布，无论总体分布形态如何。这一定理在推断性统计中具有重要意义，它使得我们能够在不知道总体分布的情况下，利用样本数据对总体参数进行推断。抽样分布及中心极限定理

参数估计是用样本统计量去估计总体参数的方法。点估计是用样本统计量的某个值作为总体参数的估计值；区间估计则是根据样本统计量的抽样分布，构造出一个包含总体参数真值的置信区间。点估计和区间估计的概念常见的参数估计方法包括矩估计法、最大似然估计法等。矩估计法是通过使样本矩等于相应的总体矩来求解总体参数的估计值；最大似然估计法则是通过最大化似然函数来求解总体参数的估计值。常见参数估计方法参数估计方法

假设检验原理及步骤假设检验是一种统计推断方法，其基本思想是小概率原理，即认为在一次试验中，小概率事件是不可能发生的。在假设检验中，我们首先提出一个原假设和一个备择假设，然后构造一个合适的统计量，并根据显著性水平确定拒绝域。如果统计量的观测值落在拒绝域内，则拒绝原假设，接受备择假设；否则不能拒绝原假设。假设检验的基本思想假设检验的步骤包括提出假设、构造统计量、确定拒绝域、计算p值或统计量的观测值、作出决策等。假设检验的步骤

VS方差分析是一种用于研究不同因素对试验结果影响的统计分析方法。它通过比较不同因素水平下试验结果的差异，分析各因素对试验结果的影响程度。方差分析在农业、医学、经济等