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统计学第五版课后习题答案
目录
contents
绪论
描述统计学
概率论基础
数理统计学基础
统计决策与贝叶斯统计
方差分析与回归分析
时间序列分析与预测
统计指数与综合评价
CHAPTER
01
绪论
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学等。它可以帮助我们更好地理解和描述数据，从而做出更准确的决策和预测。
统计学的研究对象是数据。这些数据可以是来自各种来源的原始数据，也可以是经过处理和整理后的二手数据。
统计学不仅研究数据的收集、整理和分析方法，还研究如何解释和呈现数据，以便更好地传达信息和做出决策。
描述统计学
描述统计学是统计学的一个分支，它研究如何整理和描述数据。这包括数据的收集、整理、图表展示和数字特征描述等方面。
推断统计学
推断统计学是统计学的另一个分支，它研究如何从样本数据中推断总体特征。这包括参数估计和假设检验等方法。
实验设计
实验设计是统计学中用于研究因果关系的一种方法。它通过控制和操纵实验条件来观察不同条件下的结果，从而推断因果关系。
统计建模
统计建模是利用统计学方法建立数学模型来描述和预测数据的一种方法。这包括回归分析、时间序列分析等方法。
CHAPTER
02
描述统计学
选择合适的图表类型来展示数据，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
图表类型
注意图表的设计原则，如简洁明了、颜色搭配、标题和标签的使用等。
图表设计
理解图表所传达的信息，包括数据的分布、趋势和比较等。
图表解读
中心趋势度量
计算数据的平均数、中位数和众数，以描述数据的中心趋势。
离散程度度量
计算数据的方差、标准差和四分位数间距，以描述数据的离散程度。
分布形态度量
通过偏态和峰态的计算，了解数据分布的形状和特点。
CHAPTER
03
概率论基础
离散型随机变量的分布律
掌握0-1分布、二项分布、泊松分布等离散型随机变量的分布律及数字特征。
随机变量函数的分布
理解随机变量函数的分布的概念及计算方法，掌握离散型和连续型随机变量函数的分布的求法。
连续型随机变量的概率密度
掌握均匀分布、指数分布、正态分布等连续型随机变量的概率密度函数及数字特征。
随机变量的概念
理解随机变量的定义及分类，掌握离散型随机变量和连续型随机变量的概念。
数学期望与方差
掌握数学期望与方差的定义、性质及计算方法，理解数学期望与方差的实际意义。
协方差与相关系数
理解协方差与相关系数的定义、性质及计算方法，掌握协方差与相关系数在实际问题中的应用。
矩与协方差矩阵
了解矩与协方差矩阵的概念及计算方法，理解它们在描述随机变量分布形态中的作用。
CHAPTER
04
数理统计学基础
样本方差的分布与卡方分布
样本均值的分布与中心极限定理
抽样分布的概念及性质
样本比例的分布与二项分布
t分布与F分布
01
03
02
04
05
01
02
03
区间估计的概念与方法
单个正态总体均值的区间估计
估计量的评价标准
03
两个正态总体比例差的区间估计
01
单个正态总体比例的区间估计
02
两个正态总体均值差的区间估计
假设检验的基本思想与步骤
单个正态总体比例的假设检验
单个正态总体均值的假设检验
01
两个正态总体均值差的假设检验
02
两个正态总体比例差的假设检验
方差分析的基本概念与原理
03
单因素方差分析的方法与步骤
双因素方差分析的方法与步骤
CHAPTER
05
统计决策与贝叶斯统计
统计决策是指在不确定条件下，根据已有的统计信息和经验，对某一问题或事件做出合理判断和选择的过程。
统计决策的定义
统计决策是统计学的重要分支，它广泛应用于经济、管理、医学、工程等领域，为决策者提供科学依据，帮助决策者做出更加合理和准确的决策。
统计决策的重要性
确定决策目标、收集数据、建立统计模型、进行统计推断和决策分析、评估决策效果。
统计决策的基本步骤
先验分布是指在获得样本数据之前对未知参数的主观判断，后验分布是指在获得样本数据之后对未知参数的更新后的判断。
先验分布与后验分布
贝叶斯统计是基于贝叶斯定理进行统计推断的一种方法，它强调先验信息和后验信息的结合，以及参数的不确定性。
贝叶斯统计的基本概念
贝叶斯定理是贝叶斯统计的核心，它描述了先验概率、后验概率、似然函数和证据因子之间的关系。
贝叶斯定理
要点三
参数估计中的决策问题
在参数估计中，统计决策方法可以帮助我们选择合适的估计量，并确定其置信区间和假设检验的显著性水平。
要点一
要点二
假设检验中的决策问题
在假设检验中，统计决策方法可以帮助我们确定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，并给出检验的p值和拒绝域。
预测与决策分析
预测与决策分析是统计决策的重要应用领域，它可以帮助我们预测
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