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统计学主要分为描述统计学和推断统计学,是一门综合性科学,使用范围极广,覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。在本教程中,我们将对可汗学院的统计学课程进行学习,下面我们就来了解一下。
统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学,其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识。统计学的研究方法:实验设计法,大量观察法,描述统计法和推断统计法。
根据统计方法的不同,又可以将统计学分为描述统计学和推理统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推断统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
调整后的统计学一级学科将原属应用经济学和数学下与统计相关的学科进行了整合,并在一级学科下设有数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计与风险管理和精算、应用统计等5个二级学科,可以根据各校情况授予经济学学位或者理学学位。
统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。 德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。
统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说:它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础,但是它不属于统计学的范畴,而属于数学的范畴。
- 第1讲 均值 中位数 众数
- 第2讲 极差 中程数
- 第3讲 象形统计图
- 第4讲 条形图
- 第5讲 线形图
- 第6讲 饼图
- 第7讲 误导人的线形图
- 第8讲 茎叶图
- 第9讲 箱线图
- 第10讲 箱线图2
- 第11讲 统计:集中趋势
- 第12讲 统计:样本和总体
- 第13讲 统计:总体方差
- 第14讲 统计:样本方差
- 第15讲 统计:标准差
- 第16讲 统计:诸方差公式
- 第17讲 随机变量介绍
- 第18讲 概率密度函数
- 第19讲 二项分布1
- 第20讲 二项分布2
- 第21讲 二项分布3
- 第22讲 二项分布4
- 第23讲 期望值E(X)
- 第24讲 二项分布的期望值
- 第25讲 泊松过程1
- 第26讲 泊松过程2
- 第27讲 大数定律
- 第28讲 正态分布Excel练习
- 第29讲 正态分布介绍
- 第30讲 正态分布问题:哪些是正态分布
- 第31讲 正态分布问题:z分数
- 第32讲 正态分布问题:经验法则
- 第33讲 练习:标准正态分布和经验法则
- 第34讲 经验法则和z分数进一步练习
- 第35讲 中心极限定理
- 第36讲 样本均值的抽样分布
- 第37讲 样本均值的抽样分布2
- 第38讲 均值标准误差
- 第39讲 抽样分布例题
- 第40讲 置信区间
- 第41讲 伯努利分布均值和方差的例子
- 第42讲 伯努利分布均值和方差公式
- 第43讲 误差范围1
- 第44讲 误差范围2
- 第45讲 置信区间例题
- 第46讲 小样本容量置信区间
- 第47讲 假设检验和p值
- 第48讲 单侧检验和双侧检验
- 第49讲 z统计量 vs t统计量
- 第50讲 第一型错误
- 第51讲 小样本假设检验
- 第52讲 t统计量置信区间
- 第53讲 大样本占比假设检验
- 第54讲 随机变量之差的方差
- 第55讲 样本均值之差的分布
- 第56讲 均值之差的置信区间
- 第57讲 均值之差置信区间的澄清
- 第58讲 均值之差的假设检验
- 第59讲 总体占比的比较1
- 第60讲 总体占比的比较2
- 第61讲 总体占比比较的假设检验
- 第62讲 线性回归中的平方误差
- 第63讲 线性回归公式的推导1
- 第64讲 线性回归公式的推导2
- 第65讲 线性回归公式的推导3
- 第66讲 线性回归公式的推导4
- 第67讲 线性回归例题
- 第68讲 决定系数R2
- 第69讲 线性回归例题2
- 第70讲 计算R2
- 第71讲 协方差和回归线
- 第72讲 χ2分布介绍
- 第73讲 皮尔逊χ2检验
- 第74讲 列联表χ2检验
- 第75讲 方差分析1:计算总平方和
- 第76讲 方差分析2:组内和组间平方和
- 第77讲 方差分析3:F统计量假设检验
- 第78讲 相关性和因果性
- 第79讲 演绎推理1
- 第80讲 演绎推理2
- 第81讲 演绎推理3
- 第1讲 均值 中位数 众数
- 第2讲 极差 中程数
- 第3讲 象形统计图
- 第4讲 条形图
- 第5讲 线形图
- 第6讲 饼图
- 第7讲 误导人的线形图
- 第8讲 茎叶图
- 第9讲 箱线图
- 第10讲 箱线图2
- 第11讲 统计:集中趋势
- 第12讲 统计:样本和总体
- 第13讲 统计:总体方差
- 第14讲 统计:样本方差
- 第15讲 统计:标准差
- 第16讲 统计:诸方差公式
- 第17讲 随机变量介绍
- 第18讲 概率密度函数
- 第19讲 二项分布1
- 第20讲 二项分布2
- 第21讲 二项分布3
- 第22讲 二项分布4
- 第23讲 期望值E(X)
- 第24讲 二项分布的期望值
- 第25讲 泊松过程1
- 第26讲 泊松过程2
- 第27讲 大数定律
- 第28讲 正态分布Excel练习
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- 第30讲 正态分布问题:哪些是正态分布
- 第31讲 正态分布问题:z分数
- 第32讲 正态分布问题:经验法则
- 第33讲 练习:标准正态分布和经验法则
- 第34讲 经验法则和z分数进一步练习
- 第35讲 中心极限定理
- 第36讲 样本均值的抽样分布
- 第37讲 样本均值的抽样分布2
- 第38讲 均值标准误差
- 第39讲 抽样分布例题
- 第40讲 置信区间
- 第41讲 伯努利分布均值和方差的例子
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- 第43讲 误差范围1
- 第44讲 误差范围2
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- 第47讲 假设检验和p值
- 第48讲 单侧检验和双侧检验
- 第49讲 z统计量 vs t统计量
- 第50讲 第一型错误
- 第51讲 小样本假设检验
- 第52讲 t统计量置信区间
- 第53讲 大样本占比假设检验
- 第54讲 随机变量之差的方差
- 第55讲 样本均值之差的分布
- 第56讲 均值之差的置信区间
- 第57讲 均值之差置信区间的澄清
- 第58讲 均值之差的假设检验
- 第59讲 总体占比的比较1
- 第60讲 总体占比的比较2
- 第61讲 总体占比比较的假设检验
- 第62讲 线性回归中的平方误差
- 第63讲 线性回归公式的推导1
- 第64讲 线性回归公式的推导2
- 第65讲 线性回归公式的推导3
- 第66讲 线性回归公式的推导4
- 第67讲 线性回归例题
- 第68讲 决定系数R2
- 第69讲 线性回归例题2
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- 第71讲 协方差和回归线
- 第72讲 χ2分布介绍
- 第73讲 皮尔逊χ2检验
- 第74讲 列联表χ2检验
- 第75讲 方差分析1:计算总平方和
- 第76讲 方差分析2:组内和组间平方和
- 第77讲 方差分析3:F统计量假设检验
- 第78讲 相关性和因果性
- 第79讲 演绎推理1
- 第80讲 演绎推理2
- 第81讲 演绎推理3