置信區(qū)間是推論統(tǒng)計的關鍵部分。我們可以使用概率分布中的一些概率和信息來使用樣本來估計總體參數(shù)。置信區(qū)間的陳述以容易被誤解的方式進行。我們將研究置信區(qū)間的正確解釋

在看到教科書上印刷或老師在板上書寫的公式后，有時令人驚訝地發(fā)現(xiàn)，許多這些公式可以從一些基本的定義和仔細的思考中得出。在檢查組合公式時，概率尤其如此。這個公式的推導實際

查看散點圖時需要問很多問題。最常見的一種是想知道直線接近數(shù)據(jù)的程度。為了幫助回答這個問題，有一個稱為相關系數(shù)的描述性統(tǒng)計量。我們將看到如何計算此統(tǒng)計信息。

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統(tǒng)計領域分為兩大類：描述性和推論性。這些細分市場中的每一個都很重要，提供實現(xiàn)不同目標的不同技術。描述性統(tǒng)計描述人口或數(shù)據(jù)集中發(fā)生的事情。相比之下，推理統(tǒng)計數(shù)據(jù)允許科學

推理統(tǒng)計的主要部分之一是開發(fā)計算置信區(qū)間的方法。置信區(qū)間為我們提供了一種估計總體參數(shù)的方法。我們不是說該參數(shù)等于一個確切的值，而是說該參數(shù)落在一個值的范圍內(nèi)。這個

正態(tài)分布出現(xiàn)在整個統(tǒng)計主題中，使用這種分布進行計算的一種方法是使用稱為標準正態(tài)分布表的值表。使用此表可以快速計算出現(xiàn)在z分數(shù)落在本表范圍內(nèi)的任何給定數(shù)據(jù)集的鐘形曲

當我們測量一組數(shù)據(jù)的可變性時，有兩個密切相關的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：方差和標準差，它們都表明數(shù)據(jù)值是如何展開的，并且在計算中涉及類似的步驟。然而，這兩個統(tǒng)計分析之間的主要區(qū)別在于標準

數(shù)據(jù)集的一個重要特征是確定它是否包含任何異常值。幼兒健康知識大全在我們的數(shù)據(jù)集中，異常值直觀地被認為是與大多數(shù)其他數(shù)據(jù)有很大不同的值。當然，這種對異常值的理解是模棱

這是**熱門電影的午夜節(jié)目。人們在劇院外排隊等待進去。假設你被要求找到線的中心。你會怎么做？

解決這個問題有幾種不同的方法。**，你將不得不弄清楚有多少人在線，然后取一半

統(tǒng)計表的使用是許多統(tǒng)計課程中的常見主題。雖然軟件進行計算，閱讀表格的技巧仍然是一個重要的。我們將看到如何使用卡方分布的值表來確定臨界值。我們將使用的表格位于此處，但

一萬年前，一個相當聰明的人可以權衡被沙齒虎吃掉或在秋季收獲前饑餓死亡的可能性。然而，今天，大多數(shù)人已經(jīng)失去了區(qū)分真實的，迫在眉睫的對他們幸福的威脅和不太可能的事件的能力

推論統(tǒng)計的一個重要部分是假設檢驗。與學習與數(shù)學有關的任何東西一樣，通過幾個例子來研究是有幫助的。以下檢查假設檢驗的示例，并計算I型和II型錯誤的概率。

我們將假設簡單

正態(tài)分布 正態(tài)分布，通常稱為鐘形曲線，發(fā)生在整個統(tǒng)計過程中。在這種情況下，說"the"鐘形曲線實際上是不**的，因為這些類型的曲線有無限多。上面是一個可用于表示任何鐘形曲線作

當且僅當事件沒有共享結果時，兩個事件很可能被認為是互斥的。如果我們將事件視為集合，那么當它們的交集為空時，我們會說兩個事件是互斥的。我們可以表示事件A和B通過公式A∩B=

呼吸然后呼氣。你吸入的至少一種分子是亞伯拉罕·林肯**一次呼吸中的一種分子的概率是多少？這是一個定義明確的事件，因此它確實有概率。問題是這種情況有多可能發(fā)生？暫停一會兒

數(shù)學統(tǒng)計學使用來自數(shù)學各個分支的技術來明確證明關于統(tǒng)計的陳述是真實的。我們將看到如何使用微積分來確定上面提到的與卡方分布的**值相對應的卡方分布的值，以及找到分布的

Chebyshev不等式表示，樣本中至少有1-1/K2的數(shù)據(jù)必須落在與平均值K的標準偏差之內(nèi)，其中K是大于1的任何正實數(shù)。這意味著我們不需要知道數(shù)據(jù)分布的形狀。只有均值和標準差，我們才

統(tǒng)計是具有許多概率分布和公式的主題。從歷史上看，涉及這些公式的許多計算都非常繁瑣。為一些更常用的發(fā)行版生成了價值表，大多數(shù)教科書仍然在附錄中打印這些表的摘錄。雖然理

您可能希望在許多應用程序中為每個記錄添加日期/時間戳，以識別記錄添加到數(shù)據(jù)庫的時間。使用Now（）函數(shù)在Microsoft Access中很容易做到這一點，事實上，它不應該'花費超過5分鐘。在

假設檢驗涉及仔細構建兩個陳述：零假設和替代假設。這些假設看起來非常相似，但實際上是不同的。

我們?nèi)绾沃滥膫€假設為零，哪個假設為替代？我們將會看到有幾種方法可以說明差異