Hello~大家好，STAT统计学专业课程跟不上，需要制定非常详细的学习解题思路。今天学姐为同学们分享统计学专业相关的介绍知识，希望可以帮助广大留学生梳理思路，学姐整理了非常详细的流程细节可以参考。
统计学导论
统计数字是从数据中收集、分析和得出结论的科学。统计学有两个分支。
统计学的分支
定义:描述性统计
描述统计学是统计学的一个分支，用于通过图表或其他统计方法来描述数据。当我们有大量数据并想对其进行适当总结时，我们会进行这种类型的统计。
定义:推理统计学
推论统计是统计学的一个分支，处理从样本数据推断/估计人口特征。如果一个样本准确地代表了一个给定的群体，那么分析这个样本可以得出关于整个群体的重要结论。
统计、概率和关键术语的定义
可能性
概率是用来研究随机性的数学工具。它处理事件发生的可能性。举个例子，如果你把一枚公平的硬币掷四次，结果可能不是两个正面和两个反面。但是，如果你把同一个硬币掷4000次，结果会接近半正面半反面。任何一次投掷中人头的预期理论概率为 一2 或者0.5。即使几次重复的结果是不确定的，但当多次重复时，结果是有规律的。在读到英国统计学家卡尔·皮尔逊把一枚硬币扔了24000次，结果是12012个头像之后，其中一位作者把一枚硬币扔了2000次。结果是996头。分数 9962000 等于0.498，非常接近预期概率0.5。12或者0.5。即使几次重复的结果是不确定的，但当多次重复时，结果是有规律的。在读到英国统计学家卡尔·皮尔逊把一枚硬币扔了24000次，结果是12012个头像之后，其中一位作者把一枚硬币扔了2000次。结果是996头。分数 9962000 等于0.498，非常接近预期概率0.5。
概率论始于对扑克等碰运气游戏的研究。预测采取概率的形式。为了预测地震、下雨的可能性，或者你在这门课中是否会获得A，我们使用概率。医生使用概率来确定疫苗接种导致疫苗接种应该预防的疾病的机会。股票经纪人用概率来决定客户投资的回报率。你可以用概率来决定是否买彩票。在你的统计学学习中，你将通过概率计算运用数学的力量来分析和解释你的数据。
关键术语
在统计学中，我们通常想研究一个 人口。你可以把一个群体看作是被研究的人、事物或物体的集合。为了研究人口，我们选择了样品。的想法抽样是从更大的群体中选择一部分(或子集),并研究该部分(样本)以获得关于该群体的信息。数据是从人群中取样的结果。
因为检查整个人口需要大量的时间和金钱，所以抽样是一种非常实用的技术。如果你想计算你学校的总体平均分数，选择一个在校学生样本是有意义的。从样本中收集的数据将是学生的平均绩点。在总统选举中，会对1000-2000人进行民意调查。民意测验应该代表全国人民的观点。罐装碳酸饮料的制造商会取样来确定一个16盎司的罐子里是否含有16盎司的碳酸饮料。
从样本数据中，我们可以计算出一个统计量。A统计的 表示样本属性的数字。例如，如果我们认为一个数学班是所有数学班人口的样本，那么期末该数学班学生获得的平均分数就是一个统计例子。统计是对人口参数的估计。A参数 是人口的一个属性。因为我们认为所有的数学课都是人口，那么每个学生在所有数学课上获得的平均分数就是一个参数的例子。
统计领域的一个主要问题是统计如何准确地估计一个参数。准确性确实取决于样本在多大程度上代表了人口。样本必须包含总体特征，以便成为代表性样品。我们对样本统计和推断统计中的总体参数都感兴趣。在后面的章节中，我们将使用样本统计量来测试已建立的总体参数的有效性。
可变的，用大写字母标注，例如 X 和 Y ，是人群中每个人或事物的兴趣特征。变量可能是数字的或者绝对的。数字变量采用相同单位的数值，如以磅为单位的重量和以小时为单位的时间。分类变量将人或物归入一类。如果我们让 X 等于一个数学学生在学期结束时获得的分数，然后 X 是一个数字变量。如果我们让 Y 成为一个人的党派，那么一些例子 Y 包括共和党、民主党和独立党。 Y 是一个分类变量。我们可以用值做一些数学运算 X (例如，计算获得的平均分数)，但是用值做数学是没有意义的 Y (计算平均党派没有意义)。
数据是变量的实际值。它们可能是数字，也可能是文字。数据是单个值。
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