如何学好统计学原理

时间:2018-08-21 16:02:19 大学指南 我要投稿

如何学好统计学原理

  统计学原理怎么学才能不挂科,是每一个学习统计学原理的学生关心的问题。以下是阳光网小编为大家整理的学好统计学原理的方法,仅供大家参考!

  学好统计学原理的方法

  1.从整体、局部到知识点。

  在弄清教材内容体系及各章节之间逻辑关系的基础上,学习每一章时,应先了解该章在全书中的地位,与前后章节之间的联系,然后再弄清本章的内容组成,各节之间的联系,最后再去掌握每一节的具体内容和知识点。

  2.先理解、后记忆。

  学习《统计学》,首先要掌握教材中的各个基本概念和范畴。这些概念和范畴很重要,但不能死记硬背,要通过理解来加强记忆,要抓住要点,能用自己的认识和语言表达出来。同时,要能联系实际或其它课程的知识,并将它们具体落实到每一个概念和范畴上去,因为这些概念和范畴都是从具体实践中抽象出来的,学习时也要能够返回到具体实践中去。

  统计学中的方法问题很多,许多计算公式也需要记住并会运用。初学统计的学员往往会认为,统计学中的计算都有现成的公式可以套,只要数学基础好并记住公式,计算没有多大问题。然而,事实上有些学员即使记住了计算公式仍会做错习题。

  可见,仅仅具有数学基础和记住计算公式是远远不够的,因为统计学毕竟是一门方法论的科学,它所研究的是社会经济现象的.数量方面,不同于纯数学,如果对社会经济现象认识不清,即便背熟了计算公式,也未必能做到灵活运用。

  怎样才能将统计学中的计算方法和公式恰当运用到社会经济现象中去,除了需要具备一定的数学基础、记住计算公式以外,更为重要的是对社会经济现象内涵的理解。有些习题表面上看很简单,但其中却绕了不少的弯子,只有经过仔细剖析,真正理解其涵义,才能灵活运用各种计算公式。

  3.多做习题,通过练习掌握方法和内容。

  做习题是掌握统计方法和公式的重要手段,只记住公式,不做习题,不仅公式难以记住,即使记住了,也不会应用。有的学员只死记公式,不愿做练习题,结果考试做题时不知从何处人手,或者不会用公式,解决这一问题的唯一方法就是多做习题。在最初做题时,可先按照书上的例题去做,然后逐步养成独立完成的习惯。另外,做题时,要注意弄清楚给定的条件,不要盲目去套公式。

  统计学原理:主要术语

  统计学(statistics):收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

  描述统计(descriptive statistics):研究数据收集、处理和描述的统计学方法。

  推断统计(inferential statistics):研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。

  变量(variable):每次观察会得到不同结果的某种特征。

  分类变量(categorical variable):观测结果表现为某种类别的变量。

  顺序变量(rank variable):又称有序分类变量,观测结果表现为某种有序类别的变量。

  数值型变量(metric variable):又称定量变量,观测结果表现为数字的变量。

  均值(mean):均值也就是平均数,有时特指算术平均数,这是相对其他方式计算的均值,求法是先将所有数字加起来,然后除以数字的个数,这是测量集中趋势,或者说平均数的一种方法。

  中位数(median):也就是选取中间的数,要找中位数,首先需要从小到大排序,排序后,再看中间的数字是什么。

  众数(mode):众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

  统计学原理:统计方法

  测量的尺度

  统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量(名目、顺序、等距、等比)在统计过程中具有不等的实用性 。

  等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的;

  等距尺度(Interval measurements)资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的(如智力或温度的测量);

  顺序尺度( Ordinal measurements)的意义并非表现在其值而是在其顺序之上;

  名目尺度(Nominal measurements)的测量值则不具量的意义。

  统计技术

  以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序

  Fisher最小显著差异法(Fisher's Least Significant Difference test )

  学生t检验(Student's t-test)

  曼-惠特尼 U 检定(Mann-Whitney U)

  回归分析(regression analysis)

  相关性(correlation)

  皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient)

  史匹曼等级相关系数(Spearman's rank correlation coefficient )

  卡方分布(chi-square )


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