統(tǒng)計(jì)學(xué)第六版賈俊平無水印

統(tǒng)計(jì)學(xué)第六版賈俊平無水印目錄contents引言描述統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析相關(guān)與回歸分析時(shí)間序列分析與預(yù)測統(tǒng)計(jì)決策與貝葉斯統(tǒng)計(jì)簡介總結(jié)與展望01引言統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究如何收集、整理、分析和解釋數(shù)據(jù)的科學(xué)，旨在通過對數(shù)據(jù)的分析來揭示事物間的數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律和趨勢。統(tǒng)計(jì)學(xué)定義在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)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(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，為決策提供依據(jù)，推動(dòng)科學(xué)研究和社會進(jìn)步。重要性統(tǒng)計(jì)學(xué)定義與重要性賈俊平《統(tǒng)計(jì)學(xué)》第六版概述賈俊平，中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，長期從事統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)和研究工作，具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和深厚的學(xué)術(shù)造詣。版本更新第六版在保持前五版優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了全面修訂和更新。新版教材更加注重實(shí)際應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)，增加了許多新的統(tǒng)計(jì)方法和案例。適用范圍本書適合作為高等院校經(jīng)濟(jì)、管理類專業(yè)本科生、研究生的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材，也可作為其他相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。作者介紹本書共分為十四章，包括導(dǎo)論、數(shù)據(jù)的搜集、數(shù)據(jù)的圖表展示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、分類數(shù)據(jù)分析、方差分析、一元線性回歸、多元線性回歸、時(shí)間序列分析和指數(shù)等內(nèi)容。結(jié)構(gòu)安排本書內(nèi)容全面，涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論和方法；注重實(shí)際應(yīng)用和案例分析，幫助學(xué)生更好地理解和掌握統(tǒng)計(jì)方法；配備了豐富的習(xí)題和案例，方便學(xué)生進(jìn)行練習(xí)和鞏固所學(xué)知識。內(nèi)容特點(diǎn)本書結(jié)構(gòu)與內(nèi)容安排02描述統(tǒng)計(jì)學(xué)03數(shù)據(jù)整理將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行分類和匯總，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和可視化。01數(shù)據(jù)來源確定數(shù)據(jù)收集的范圍和渠道，包括問卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)庫等。02數(shù)據(jù)篩選根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)質(zhì)量，對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和清洗，去除異常值、缺失值和重復(fù)值。數(shù)據(jù)收集與整理集中趨勢通過平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等指標(biāo)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢，反映數(shù)據(jù)的平均水平。離散程度通過方差、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位距等指標(biāo)描述數(shù)據(jù)的離散程度，反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況。偏態(tài)與峰態(tài)通過偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)等指標(biāo)描述數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，反映數(shù)據(jù)分布的偏斜程度和尖峭程度。數(shù)據(jù)分布特征描述通過表格的形式展示數(shù)據(jù)的分布情況和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，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(shù)據(jù)，包括直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖等，直觀形象。通過地圖的形式展示數(shù)據(jù)的空間分布情況，適用于地理空間數(shù)據(jù)的可視化。030201數(shù)據(jù)展示方法03推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)事件與概率掌握基本事件、復(fù)合事件的概念及概率計(jì)算方法。隨機(jī)變量及其分布了解離散型隨機(jī)變量和連續(xù)型隨機(jī)變量的概念及常見分布，如二項(xiàng)分布、泊松分布、正態(tài)分布等。隨機(jī)變量的數(shù)字特征掌握期望、方差、協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)等數(shù)字特征的計(jì)算方法和意義。概率論基礎(chǔ)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(zhì)和應(yīng)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(jì)算方法，理解其與總體參數(shù)之間的關(guān)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(guān)系，掌握抽樣分布的定義和性質(zhì)。抽樣分布及其性質(zhì)區(qū)間估計(jì)理解區(qū)間估計(jì)的原理和意義，掌握單個(gè)總體參數(shù)和兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)方法，包括置信區(qū)間的計(jì)算和解釋。假設(shè)檢驗(yàn)了解假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和步驟，掌握常見檢驗(yàn)方法如t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)等的原理和應(yīng)用場景。點(diǎn)估計(jì)了解點(diǎn)估計(jì)的概念和方法，如矩估計(jì)法和最大似然估計(jì)法等，掌握其計(jì)算步驟和優(yōu)缺點(diǎn)。參數(shù)估計(jì)方法04假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析作出決策將計(jì)算得到的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值與臨界值進(jìn)行比較，若拒絕原假設(shè)，則接受備擇假設(shè)。計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值。確定顯著性水平根據(jù)研究背景和實(shí)際情況選擇合適的顯著性水平α。建立假設(shè)根據(jù)研究問題提出原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1。選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量根據(jù)樣本數(shù)據(jù)選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，如t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)等。假設(shè)檢驗(yàn)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(yàn)用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本均值是否有顯著差異，包括獨(dú)立雙樣本t檢驗(yàn)和配對雙樣本t檢驗(yàn)。雙樣本t檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)應(yīng)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(yàn)的應(yīng)用條件單樣本t檢驗(yàn)和雙樣本t檢驗(yàn)通過計(jì)算不同組間的離差平方和與組內(nèi)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(biāo)的影響是否顯著。方差分析基本原理研究單一因素對指標(biāo)的影響，通過比較不同水平下的指標(biāo)均值是否有顯著差異來判斷該因素對指標(biāo)的影響是否顯著。單因素方差分析研究多個(gè)因素對指標(biāo)的影響，通過比較不同因素組合下的指標(biāo)均值是否有顯著差異來判斷各因素對指標(biāo)的影響是否顯著。多因素方差分析各總體應(yīng)服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布；各總體的方差應(yīng)相等或近似相等；觀測值應(yīng)是獨(dú)立的。方差分析的應(yīng)用條件方差分析原理及應(yīng)用舉例05相關(guān)與回歸分析相關(guān)關(guān)系定義兩個(gè)或多個(gè)變量之間存在的非確定性的依存關(guān)系。相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的區(qū)別函數(shù)關(guān)系是確定的，而相關(guān)關(guān)系是不確定的。相關(guān)系數(shù)度量兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量，取值范圍為[-1,1]。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算與檢驗(yàn)通過樣本數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)以判斷其顯著性。相關(guān)關(guān)系概念及度量方法描述一個(gè)因變量與一個(gè)自變量之間線性關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。一元線性回歸模型回歸方程的建立回歸方程的檢驗(yàn)預(yù)測與控制通過最小二乘法等方法估計(jì)模型參數(shù)，得到回歸方程。包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)等，以評估模型的解釋能力和預(yù)測能力。利用回歸方程進(jìn)行預(yù)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(yàn)ABCD多元線性回歸模型簡介多元線性回歸模型描述一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間線性關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。多元線性回歸方程的檢驗(yàn)包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)等，以評估模型的解釋能力和預(yù)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(jì)模型參數(shù)，得到多元線性回歸方程。多重共線性問題當(dāng)自變量之間存在高度相關(guān)時(shí)，會導(dǎo)致模型估計(jì)失真，需要進(jìn)行診斷和處理。06時(shí)間序列分析與預(yù)測時(shí)間序列概念及特點(diǎn)時(shí)間序列定義按時(shí)間順序排列的一組數(shù)據(jù)，反映現(xiàn)象隨時(shí)間變化的情況。時(shí)間序列特點(diǎn)動(dòng)態(tài)性、連續(xù)性、規(guī)律性、隨機(jī)性。將時(shí)間序列分解為趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)四個(gè)部分。時(shí)間序列分解根據(jù)時(shí)間序列的趨勢特征，選擇合適的趨勢模型進(jìn)行擬合和預(yù)測。趨勢外推預(yù)測法線性趨勢模型、非線性趨勢模型等。趨勢模型選擇時(shí)間序列分解與趨勢外推預(yù)測法指數(shù)平滑法原理指數(shù)平滑法預(yù)測原理及應(yīng)用根據(jù)時(shí)間序列的近期數(shù)據(jù)對未來進(jìn)行預(yù)測，給予近期數(shù)據(jù)較大的權(quán)重，遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)較小的權(quán)重。指數(shù)平滑法類型一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法、三次指數(shù)平滑法等。適用于具有穩(wěn)定趨勢或無明顯趨勢的時(shí)間序列預(yù)測，如銷售量、庫存量等。指數(shù)平滑法應(yīng)用07統(tǒng)計(jì)決策與貝葉斯統(tǒng)計(jì)簡介在不確定條件下，根據(jù)樣本信息和損失函數(shù)，選擇最優(yōu)決策的行動(dòng)過程。根據(jù)決策目標(biāo)和樣本信息性質(zhì)，可分為參數(shù)決策和非參數(shù)決策；根據(jù)決策問題的性質(zhì)，可分為單目標(biāo)決策和多目標(biāo)決策。統(tǒng)計(jì)決策基本概念及分類統(tǒng)計(jì)決策分類統(tǒng)計(jì)決策定義貝葉斯統(tǒng)計(jì)思想將未知參數(shù)看作隨機(jī)變量，通過先驗(yàn)分布和樣本信息得到后驗(yàn)分布，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。貝葉斯統(tǒng)計(jì)優(yōu)勢能夠充分利用先驗(yàn)信息，對樣本信息進(jìn)行修正；能夠處理復(fù)雜模型和小樣本問題；能夠提供后驗(yàn)概率分布，便于進(jìn)行不確定性分析。貝葉斯統(tǒng)計(jì)思想及其優(yōu)勢參數(shù)估計(jì)問題利用貝葉斯方法估計(jì)未知參數(shù)的后驗(yàn)分布，根據(jù)損失函數(shù)選擇最優(yōu)估計(jì)值。分類問題通過構(gòu)建分類的貝葉斯模型，計(jì)算各類別的后驗(yàn)概率，選擇后驗(yàn)概率最大的類別作為分類結(jié)果。預(yù)測問題基于歷史數(shù)據(jù)和貝葉斯模型進(jìn)行預(yù)測，得到預(yù)測值的后驗(yàn)分布及其不確定性。假設(shè)檢驗(yàn)問題通過構(gòu)建假設(shè)檢驗(yàn)的貝葉斯模型，計(jì)算各假設(shè)的后驗(yàn)概率，選擇后驗(yàn)概率最大的假設(shè)作為最優(yōu)決策。貝葉斯統(tǒng)計(jì)在決策問題中應(yīng)用舉例08總結(jié)與展望本書首先介紹了描述統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和方法，包括數(shù)據(jù)的收集、整理、展示和分析等，使讀者對數(shù)據(jù)有初步的認(rèn)識和理解。描述統(tǒng)計(jì)學(xué)接著，本書深入探討了推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和方法，包括參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等，幫助讀者掌握如何從樣本數(shù)據(jù)中推斷總體特征。推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)本書還詳細(xì)介紹了多種統(tǒng)計(jì)模型與方法，如回歸分析、時(shí)間序列分析、多元統(tǒng)計(jì)分析等，為讀者提供了分析和解決實(shí)際問題的有力工具。統(tǒng)計(jì)模型與方法本書核心內(nèi)容回顧統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域拓展隨著社會的不斷發(fā)展和進(jìn)步，統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域也將不斷拓展，涉及到更多領(lǐng)域和行業(yè)，如生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、社會科學(xué)等。大數(shù)據(jù)與人工智能融合隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，統(tǒng)計(jì)學(xué)將更加注重與