统计学第六版贾俊平无水印

统计学第六版贾俊平无水印目录contents引言描述统计学推断统计学基础假设检验与方差分析相关与回归分析时间序列分析与预测统计决策与贝叶斯统计简介总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学，旨在通过对数据的分析来揭示事物间的数量关系、变化规律和趋势。统计学定义在当今数据驱动的时代，统计学在各个领域都发挥着重要作用。它可以帮助我们更好地理解和描述数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供依据，推动科学研究和社会进步。重要性统计学定义与重要性贾俊平《统计学》第六版概述贾俊平，中国人民大学统计学院教授，博士生导师，长期从事统计学教学和研究工作，具有丰富的教学经验和深厚的学术造诣。版本更新第六版在保持前五版优点的基础上，进行了全面修订和更新。新版教材更加注重实际应用和数据分析能力的培养，增加了许多新的统计方法和案例。适用范围本书适合作为高等院校经济、管理类专业本科生、研究生的统计学教材，也可作为其他相关专业的教学参考书。作者介绍本书共分为十四章，包括导论、数据的搜集、数据的图表展示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、时间序列分析和指数等内容。结构安排本书内容全面，涵盖了统计学的基本理论和方法；注重实际应用和案例分析，帮助学生更好地理解和掌握统计方法；配备了丰富的习题和案例，方便学生进行练习和巩固所学知识。内容特点本书结构与内容安排02描述统计学03数据整理将数据按照一定的规则进行分类和汇总，以便于后续的数据分析和可视化。01数据来源确定数据收集的范围和渠道，包括问卷调查、实验数据、公开数据库等。02数据筛选根据研究目的和数据质量，对数据进行筛选和清洗，去除异常值、缺失值和重复值。数据收集与整理集中趋势通过平均数、中位数和众数等指标描述数据的集中趋势，反映数据的平均水平。离散程度通过方差、标准差和四分位距等指标描述数据的离散程度，反映数据的波动情况。偏态与峰态通过偏态系数和峰态系数等指标描述数据的分布形态，反映数据分布的偏斜程度和尖峭程度。数据分布特征描述通过表格的形式展示数据的分布情况和统计指标，简洁明了。表格法图形法地图法利用图表、图像等形式展示数据，包括直方图、折线图、散点图等，直观形象。通过地图的形式展示数据的空间分布情况，适用于地理空间数据的可视化。030201数据展示方法03推断统计学基础事件与概率掌握基本事件、复合事件的概念及概率计算方法。随机变量及其分布了解离散型随机变量和连续型随机变量的概念及常见分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。随机变量的数字特征掌握期望、方差、协方差和相关系数等数字特征的计算方法和意义。概率论基础知识回顾常见抽样分布熟悉卡方分布、t分布和F分布等常见抽样分布的定义、性质和应用场景。抽样分布的期望与方差掌握抽样分布的期望和方差的计算方法，理解其与总体参数之间的关系。抽样分布的概念了解总体分布、样本分布和抽样分布之间的关系，掌握抽样分布的定义和性质。抽样分布及其性质区间估计理解区间估计的原理和意义，掌握单个总体参数和两个总体参数的区间估计方法，包括置信区间的计算和解释。假设检验了解假设检验的基本思想和步骤，掌握常见检验方法如t检验、卡方检验和F检验等的原理和应用场景。点估计了解点估计的概念和方法，如矩估计法和最大似然估计法等，掌握其计算步骤和优缺点。参数估计方法04假设检验与方差分析作出决策将计算得到的检验统计量的值与临界值进行比较，若拒绝原假设，则接受备择假设。计算检验统计量的值根据样本数据计算检验统计量的值。确定显著性水平根据研究背景和实际情况选择合适的显著性水平α。建立假设根据研究问题提出原假设H0和备择假设H1。选择检验统计量根据样本数据选择合适的检验统计量，如t检验、F检验等。假设检验基本原理及步骤123用于比较样本均值与已知总体均值是否有显著差异。单样本t检验用于比较两个独立样本均值是否有显著差异，包括独立双样本t检验和配对双样本t检验。双样本t检验样本数据应服从正态分布或近似正态分布；样本量不宜过小。t检验的应用条件单样本t检验和双样本t检验通过计算不同组间的离差平方和与组内离差平方和，比较它们之间的差异是否显著，从而判断因素对指标的影响是否显著。方差分析基本原理研究单一因素对指标的影响，通过比较不同水平下的指标均值是否有显著差异来判断该因素对指标的影响是否显著。单因素方差分析研究多个因素对指标的影响，通过比较不同因素组合下的指标均值是否有显著差异来判断各因素对指标的影响是否显著。多因素方差分析各总体应服从正态分布或近似正态分布；各总体的方差应相等或近似相等；观测值应是独立的。方差分析的应用条件方差分析原理及应用举例05相关与回归分析相关关系定义两个或多个变量之间存在的非确定性的依存关系。相关关系与函数关系的区别函数关系是确定的，而相关关系是不确定的。相关系数度量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围为[-1,1]。相关系数的计算与检验通过样本数据计算相关系数，并进行假设检验以判断其显著性。相关关系概念及度量方法描述一个因变量与一个自变量之间线性关系的数学模型。一元线性回归模型回归方程的建立回归方程的检验预测与控制通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归方程。包括拟合优度检验、回归系数的显著性检验等，以评估模型的解释能力和预测能力。利用回归方程进行预测和控制，分析自变量变化对因变量的影响。一元线性回归模型建立与检验ABCD多元线性回归模型简介多元线性回归模型描述一个因变量与多个自变量之间线性关系的数学模型。多元线性回归方程的检验包括拟合优度检验、回归系数的显著性检验等，以评估模型的解释能力和预测能力。多元线性回归方程的建立通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到多元线性回归方程。多重共线性问题当自变量之间存在高度相关时，会导致模型估计失真，需要进行诊断和处理。06时间序列分析与预测时间序列概念及特点时间序列定义按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间变化的情况。时间序列特点动态性、连续性、规律性、随机性。将时间序列分解为趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四个部分。时间序列分解根据时间序列的趋势特征，选择合适的趋势模型进行拟合和预测。趋势外推预测法线性趋势模型、非线性趋势模型等。趋势模型选择时间序列分解与趋势外推预测法指数平滑法原理指数平滑法预测原理及应用根据时间序列的近期数据对未来进行预测，给予近期数据较大的权重，远期数据较小的权重。指数平滑法类型一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法等。适用于具有稳定趋势或无明显趋势的时间序列预测，如销售量、库存量等。指数平滑法应用07统计决策与贝叶斯统计简介在不确定条件下，根据样本信息和损失函数，选择最优决策的行动过程。根据决策目标和样本信息性质，可分为参数决策和非参数决策；根据决策问题的性质，可分为单目标决策和多目标决策。统计决策基本概念及分类统计决策分类统计决策定义贝叶斯统计思想将未知参数看作随机变量，通过先验分布和样本信息得到后验分布，以此为基础进行统计推断。贝叶斯统计优势能够充分利用先验信息，对样本信息进行修正；能够处理复杂模型和小样本问题；能够提供后验概率分布，便于进行不确定性分析。贝叶斯统计思想及其优势参数估计问题利用贝叶斯方法估计未知参数的后验分布，根据损失函数选择最优估计值。分类问题通过构建分类的贝叶斯模型，计算各类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为分类结果。预测问题基于历史数据和贝叶斯模型进行预测，得到预测值的后验分布及其不确定性。假设检验问题通过构建假设检验的贝叶斯模型，计算各假设的后验概率，选择后验概率最大的假设作为最优决策。贝叶斯统计在决策问题中应用举例08总结与展望本书首先介绍了描述统计学的基本概念和方法，包括数据的收集、整理、展示和分析等，使读者对数据有初步的认识和理解。描述统计学接着，本书深入探讨了推断统计学的基本原理和方法，包括参数估计、假设检验、方差分析等，帮助读者掌握如何从样本数据中推断总体特征。推断统计学本书还详细介绍了多种统计模型与方法，如回归分析、时间序列分析、多元统计分析等，为读者提供了分析和解决实际问题的有力工具。统计模型与方法本书核心内容回顾统计学的应用领域拓展随着社会的不断发展和进步，统计学的应用领域也将不断拓展，涉及到更多领域和行业，如生物医学、环境科学、社会科学等。大数据与人工智能融合随着大数据和人工智能技术的不断发展，统计学将更加注重与