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統計學

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統計學

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統計學

  1. 介紹
    1. 什麼是統計學？
    2. 現代統計學中的主題
    3. 為什麼我要學習統計學？ 0% 開發完成
    4. 我需要知道什麼才能學習統計學？
  2. 不同型別的資料
    1. 原始資料和二手資料
    2. 定量資料和定性資料
  3. 資料收集方法
    1. 實驗
    2. 抽樣調查
    3. 觀察研究
  4. 資料分析
    1. 資料清洗
    2. 移動平均值
  5. 彙總統計
    1. 集中趨勢的度量
      1. 平均值、中位數和眾數
      2. 幾何平均數
      3. 調和平均數
      4. 算術平均數、幾何平均數和調和平均數之間的關係
      5. 幾何中位數
    2. 離散程度的度量
      1. 資料的範圍
      2. 方差和標準差
      3. 四分位數和四分位距
      4. 分位數
  6. 展示資料
    1. 條形圖
    2. 比較條形圖
    3. 直方圖
    4. 散點圖
    5. 箱線圖
    6. 餅圖
    7. 比較餅圖
    8. 象形圖
    9. 折線圖
    10. 頻率多邊形
  7. 機率論
    1. 組合數學
    2. 伯努利試驗
    3. 貝葉斯分析入門
  8. 分佈
    1. 離散分佈
      1. 均勻分佈
      2. 伯努利分佈
      3. 二項分佈
      4. 泊松分佈
      5. 幾何分佈
      6. 負二項分佈
      7. 超幾何分佈
    2. 連續分佈
      1. 均勻分佈
      2. 指數分佈
      3. 伽馬分佈
      4. 正態分佈
      5. 卡方分佈
      6. 學生t分佈
      7. F分佈
      8. 貝塔分佈
      9. 威布林分佈
  9. 檢驗統計假設
    1. 統計檢驗的目的
    2. 使用的形式化
    3. 不同型別的檢驗
    4. 單樣本z檢驗
    5. 雙樣本z檢驗
    6. 單樣本t檢驗
    7. 雙樣本t檢驗
    8. 配對t檢驗，用於比較均值
    9. 單因素方差分析F檢驗
    10. 單樣本比例z檢驗
    11. 雙樣本比例z檢驗
    12. 在 Microsoft Excel 中檢驗比例 A 是否大於比例 B
    13. 斯皮爾曼等級相關係數
    14. 皮爾遜積矩相關係數
    15. 卡方檢驗
      1. 多樣本比例卡方檢驗
      2. 列聯表卡方檢驗
    16. 分佈的近似值
  10. 點估計100% 開發完成 截至 2007 年 3 月 28 日 12:07 (UTC) (2007 年 3 月 28 日 12:07 (UTC))
    1. 無偏性
    2. 優良性度量
    3. UMVUE
    4. 完備性
    5. 充分性與最小充分性
    6. 輔助性
  11. 練習題
    1. 彙總統計題
    2. 資料展示題
    3. 分佈題
    4. 資料檢驗題
  12. 數值方法
    1. 基本線性代數和格拉姆-施密特正交化
    2. 無約束最佳化
    3. 分位數迴歸
    4. 統計軟體的數值比較
    5. Excel 中的數值
    6. 統計學/數值方法/隨機數生成
  13. 時間序列分析
  14. 多元資料分析
    1. 主成分分析
    2. 度量資料的因子分析
    3. 序數資料的因子分析
    4. 典型相關分析
    5. 判別分析
  15. 特定資料集的分析
    1. 結核病分析
  16. 附錄
    1. 作者
    2. 詞彙表
    3. 索引
    4. 連結

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統計學 - 應用數學的一個領域，涉及資料收集、分析、解釋和展示。

統計學幾乎應用於各個研究領域：希格斯粒子的發現、社會科學、氣候研究等。因此，統計學有著堅實的基礎，非常適合用作華夏公益教科書。本書旨在使這些基礎知識免費提供。

由於機率論的概念對於統計學至關重要，因此在閱讀本書之前需要對機率論有充分的瞭解（尤其是對於高階部分），因此機率論是本書的先決條件。雖然本書回顧了機率論中的一些概念，但這些回顧旨在讓已經熟悉這些概念的人閱讀，因此不會過於詳細。有關這些概念的更詳細討論，請參閱華夏公益教科書 機率論。

本書分為兩個主要部分：基礎和高階。基礎部分簡要介紹了統計學，而高階部分則對統計學進行了更正式的數學處理。

內容

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基礎

高階

示例

附錄

另請參閱

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