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文档简介

《基本统计学》PPT课件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了解数据的采集来源，保证数据的正确性和可靠性。数据清洗数据清洗是整个数据分析过程中的关键环节，也是数据质量得以保证的基础。数据分布情况通过可视化手段，更直观地呈现数据的分布情况，更好的理解数据含义。数据描述特征对数据的描述是基于数据分析的基础，有效指导后续的数据分析过程。概率分布1离散型随机变量了解什么是随机变量，掌握离散型随机变量的概率分布。2连续性随机变量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。3正太分布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了解样本和总体的关系，以及样本统计量和总体参数的关系。抽样方法理解常见的抽样方法，论证合理性和效果。置信区间计算置信区间是统计推断的重要内容之一。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1规定检验水平理解检验水平的概念和常见的检验水平值。2设定原假设明确原假设的含义和假设检验的目的。3拒绝域和p值计算拒绝域和p值，进行假设检验并作出推断和结论。回归分析一元线性回归了解一元线性回归的模型、参数和方程，以及使用最小二乘法估计参数。多元回归分析在一元取值为离散，多元取值为连续时进行回归分析，掌握多元回归的模型和参数估计方法。残差分析通过残差分析检查回归模型中存在问题的变量和解决方法。总结与拓展1观点执着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。2数据建模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。3

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