澳洲統計學作業代寫分享:統計是一門怎樣的學科要如何學習它?

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對那些剛剛接觸過統計的人來說,大多數人可能只有一個模糊的概念。對統計學的定義有如下幾點:統計學是一門綜合科學,它通過搜索、整理、分析數據等手段,來達到推斷被測對象,甚至預測對象未來的目的。數學系應用了大量的數學和其他學科的專業知識,其應用范圍涵蓋社會科學和自然科學的幾乎所有領域。不過,許多人對統計的印象可能還停留在大學時期,或曾經在體育統計中看到過。

<标题>目前,統計學已經被廣泛應用于各個領域,本文的目的在于幫助更多的人進一步理解統計學,理解統計學的過程和相關內容。

這里有幾點是關于統計的,供大家參考:
每一天,我們都可以通過不同的方式選擇不同的信息,呈現在我們面前。吃多少熱的早餐?什么時候離開家?我家面積是多少?又有多少人把它叫做家?它只是一個外部信息的開始。要讓所有這些信息有意義,就必須有一定的工具和思維方式。數理學學中的統計可以幫助我們處理這樣的信息超載。統計學是研究大量數字信息,即所謂的數據。統計員收集、整理和分析數據。這一過程的每一部分都被仔細地檢查。統計學技術已經在許多領域得到了應用。下面介紹一下統計中的一些
主要主題

總體與樣本

<标题>重現的統計學主題之一就是,通過研究一個整體中的一小部分,我們就能認識一個大的群體。這就是所謂的整體。整個研究的一小部分就是樣本。例如,假設我們想知道居住在美國的人們的平均身高。我們可以統計3億多人,但那是行不通的。按這種方式來衡量,這將是一個夢魘,盡管我們可能不會錯過任何人,也不會錯過任何重復的數字。既然不能測量每個美國人的數字,我們就可以使用統計方法。不要去找每個人的身高,而是從成千上萬的統計樣本中尋找答案。假如我們正確地采樣總體,那么樣本的平均高度將與總體的平均高度非常接近。

數據獲取

<标题>為了得到一個好的結論,我們需要利用好的數據。為了獲得數據,我們應該仔細研究總體樣本的方式。利用樣本的種類取決于我們要問的關于總體的問題。

通常使用的樣本有:

簡單隨機
分層
聚集
了解樣本的測量方式同樣重要。回到上面的例子,我們如何獲取樣本中的高度?
我們是否可以讓人們在調查問卷上報告自己的身高?
是否全國各地有幾位研究人員測量不同的人并報告了他們的結果?
是否調查中的每個研究人員用的相同的卷尺測量抽樣中的每個人?
獲取數據的每種方式中都有其優點和缺點。使用本取樣數據的每個研究員都想知道數據是如何獲得的。

整理數據

<标题>有時候數據量很大,我們可能在細節上迷失方向。如同置身于森林,卻看不到樹木。所以保持數據有條理很重要。在進行任何計算之前,詳細的數據組織和圖形顯示幫助我們發現它的模式和趨勢。因為我們用圖形來表示數據的方式受到很多因素的影響。

常見的圖形有:

餅圖或圓形圖
條形圖或pareto圖
散點圖
時間圖
干圖和葉圖
箱形圖和須形圖
除了這些眾所周知的圖,還有一些在特殊情況下使用的圖形模式。

描述性統計學
一種分析數據的方法稱為描述性統計學。這里的目標是計算描述我們數據的數量。均值,中位值和中等值用于表示數據的平均或中心。范圍和標準偏差用于表示數據的分散程度。

相關和回歸等更復雜的技術描述了配對數據。

推理統計學
當我們根據一個樣本進而推斷整個整體時,即推斷統計學。

在這里,我們看到了統計學主題的科學本質,即當我們陳述一個假設時,然后使用統計工具和樣本來確定我們是否需要否定該假設。這種解釋只是碰觸到了統計學中這個非常有用的部分的表層。

統計學的應用
<标题> 毫不夸張地說,幾乎所有科學研究領域都使用了統計學工具。

以下是一些非常需要統計的領域:

心理學
經濟學
醫學
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人口統計學
統計學的基礎

<标题>雖然有些人把統計看作是數學的一個分支,但把它看作是一門以數學為基礎的學科更好。具體來說,統計是建立在數學領域,也就是所謂的概率領域。機率提供給我們一種確定事件發生可能性的方法。同時也給了一個討論隨機數的方法。對于統計學來說,這是關鍵,因為典型樣本需要隨機選取。

Pascal和Fermat等數學家在十九世紀首次提出概率論。17世紀也標志著統計工作的開始。統計數據的概率來源是不斷增長的,并且在19世紀真正開始發展。如今,它的理論范圍在不斷擴大,被稱為數學統計。

在文章最后,澳洲代寫給大家推薦一些可以幫助大家詳細了解統計學的網站:

http://cos.name/
<标题> 統計之都,(Capital of Statistics,簡稱COS),成立于2006年5月,是一個旨在推廣與應用統計學知識的網站和社區。它是一個開放的平臺,無論科研人員,數據分析人員,或者統計學愛好者都能在此平臺上自由交流,尋求合作,共同進步,目前由世界各地的志愿者管理維護。

http://en.wikipedia.org/wiki/Statistics
維基百科,關于統計學的一些基本概念,都可以查到。

http://www.statistics.com/
一個在統計學方面比較權威的網站。

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