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统计方法学
统计方法学简介
统计方法学是一门探究数据收集、数据分析、数据解释的学科,其目的是通过对各种数据进行研究,为决策、规划、管理等提供科学依据。统计方法学也是许多学科的基础,如社会学、经济学、医学、生物学等。
统计方法学的发展
统计学在过去几百年中得到了极大的发展,这一发展受到许多领域的影响,包括数学、经济学、社会学和心理学等。统计学的初衷是为了处理商业和金融问题,随着时间的推移,其应用和范围也不断扩大。
在19世纪和20世纪的大部分时间里,统计学是集中在描述性统计学的分析技术上的,如平均数、中位数和标准差等等。到了20世纪后期,随着计算机的发展,统计学的重点从描述性统计学转移到了推论统计学,主要特点是通过概率理论和假设检验来进行数据分析。
统计方法学的应用
统计方法学广泛应用于许多领域。在医疗领域,统计学可以用来研究疾病的传播和影响,同时也可以用来确定治疗方法的有效性和风险。在经济领域,统计学可以用来分析经济增长和就业率等宏观经济问题,也可以用来研究股票和商品价格等微观经济问题。在社会学中,统计学则
经常用来研究人口统计学数据,探讨人们的行为和观念等。
统计方法学的基本概念
1. 总体和样本:总体指研究对象的全部群体,样本是从总体中选择出来的一部分观察值。
2. 参数和统计量:参数是用来描述总体特征的量,统计量是用来描述样本特征的量。统计量是对参数的估计,因此统计量的性质与总体参数相关联。
3. 随机变量和概率分布:随机变量是一个数值集合,它的取值是由一个概率分布,即某种变量的取值和可能出现的概率来决定的。概率分布可以是离散的,也可以是连续的。
4. 抽样和抽样误差:抽样是从总体中选出样本的过程,样本因此只能代表总体的一部分。当进行统计推断时,样本代表了总体,但是由于样本的局限性,它们不能完全反映整个总体;因此,这种差异称为抽样误差。
统计方法学的基本方法
1. 描述性统计:描述性统计是用来总结和描述样本中数据的主要特征的方法,包括平均数、中位数、标准差等。
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