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《基本统计学》课件PPT从了解基本概念开始,深入讲解数据分析的各个方面掌握统计学是成为数据科学家的关键数据整理与描述数据的来源数据清洗了解数据的采集来源,保证数据的正确性和可数据清洗是整个数据分析过程中的关键环节,靠性也是数据质量得以保证的基础数据分布情况数据描述特征通过可视化手段,更直观地呈现数据的分布情对数据的描述是基于数据分析的基础,有效指况,更好的理解数据含义导后续的数据分析过程概率分布离散型随机变量1了解什么是随机变量,掌握离散型随机变量的概率分布连续性随机变量2理解连续性随机变量的概率密度函数,以及掌握常见分布的特征正太分布3掌握正太分布的性质和相关概率计算抽样分布样本与总体抽样方法置信区间了解样本和总体的关系,以及样理解常见的抽样方法,论证合理计算置信区间是统计推断的重要本统计量和总体参数的关系性和效果内容之一参数估计点估计给定样本数据后,如何使用极大似然法、矩估计法等估计总体参数区间估计估计总体参数时,除了用点估计法估计参数外,还可以用区间估计法估计参数假设检验假设检验是评估估计量的置信度,保证推断是正确和可靠的假设检验规定检验水平1理解检验水平的概念和常见的检验水平值设定原假设2明确原假设的含义和假设检验的目的拒绝域和值3p计算拒绝域和值,进行假设检验并作出推断和结论p回归分析一元线性回归多元回归分析残差分析了解一元线性回归的模型、参数在一元取值为离散,多元取值为通过残差分析检查回归模型中存和方程,以及使用最小二乘法估连续时进行回归分析,掌握多元在问题的变量和解决方法计参数回归的模型和参数估计方法总结与拓展观点执着1掌握基本统计学概念后,需要加强数据分析实战操作,加深对概念和方程的理解和应用数据建模2将统计方法与机器学习工具相结合,得到更准确的模型预测结果跨界应用3将统计学应用于金融、医学、社会、环保、政治、体育等领域,扩展更广泛的应用。