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文档简介

《统计学2章》PPT课件本课程将深入剖析统计学的基本概念和应用，使您学习到如何根据数据进行分析和做出合理的结论。内容涵盖基础统计量的计算、概率分布、假设检验、相关分析及综合实例等方面，旨在为您提供全面的数据分析解决方案。数据类型与变量1数据类型了解数据的种类与属性，如何描述和分类数据。2数据的测量尺度明确数据的测量方式，包括名义、顺序、间隔和比例四种测量尺度。3变量的含义理解变量的表现形态和含义，为分析奠定基础。集中趋势度量均值计算均值是获取数据集中趋势的常用方法。中位数中位数通常用于刻画数据的分布情况。众数众数是出现次数最多的数据。分位数分位数是将所有数据按大小排序后分成若干部分的统计量。离散程度度量离差计算每个数据与均值之间的差距，用来评估数据的离散度。方差方差衡量的是每一个变量与其平均数的距离，评估样本的离散度。标准差标准差是方差的平方根，用于度量样本误差或离散程度。概率分布的概念1概率密度函数描述连续型随机变量出现的概率，不会出现具体的取值。2离散型概率函数离散型随机变量取值有限且为整数，概率分布函数为一组离散的取值和取值的概率。3正态分布函数正态分布图像呈钟型。假设检验的基本概念原假设和备选假设原假设是指我们要证明的假设；备选假设是与原假设相反的假设。检验水平和p值检验水平是指对原假设提出反对观察结果的程度，通常情况下为0.05或0.01；p值是观察结果出现的概率，通常用来判断观察结果是否显著。单样本参数假设检验应用于一个数据集的情况下，用于测试这个数据集的均值是否等于一个特定的值。双样本参数假设检验应用于不同的数据集，用于测试这两个数据集均值之差是否等于一个特定的值。相关系数的计算方法相关系数的定义体现两个变量之间的相关程度，介于-1与1之间。散点图可视化两个变量之间的关系，有助于判断样本的线性相关程度。回归分析回归分析可用于建立多元线性回归关系并作出预测。综合实例1贷款行业的用户信用评估案例分析根据用户贷款申请所提供的信息，建立信用评分模型并给出信用评估结果。2电商行业的用户购买转化率分析根据用户行为数据预测未来购买转化率，制定标准化方案提升转化率。3健康数据的肥胖率

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