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統計學/資料收集方法

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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
    4. 我需要知道什麼才能學習統計學？
  2. 不同型別的資料
    1. 初級資料和次級資料
    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. 觀察性研究
  4. 資料分析
    1. 資料清洗
    2. 移動平均
  5. 彙總統計
    1. 集中趨勢的度量
      1. 平均數、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. 四分位數和四分位數間距
      4. 分位數
  6. 資料展示
    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
    1. 組合學
    2. 伯努利試驗
    3. 貝葉斯分析簡介
  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. 單個均值的z檢驗
    5. 兩個均值的z檢驗
    6. 單個均值的t檢驗
    7. 兩個均值的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. 單個比例的z檢驗
    11. 兩個比例的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. 多個比例的卡方檢驗
      2. 列聯表的卡方檢驗
    16. 分佈的近似
  10. 點估計100% 開發 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. 優良性的度量
    3. UMVUE
    4. 完備性
    5. 充分性和最小充分性
    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中的數值計算
    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

編輯此框

統計學的主要部分是彙總資料的展示。資料最初是從給定的來源收集的，無論是實驗、調查還是觀察，並以四種方法中的一種進行呈現

文字方法
讀者透過閱讀收集到的資料來獲取資訊。
表格方法
以更精確、系統和有序的方式以行或列的形式展示資料。
半表格方法
同時使用文字和表格方法。
圖形方法
利用圖形是視覺呈現統計結果或發現的最有效方法。
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