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抽样估计理论与案例实战-数据分析入门之统计学
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内容由AI大模型生成,请仔细甄别内容
综合评分: 9.7
使用软件: 无
难度等级:初级练习
视频时长:42分03秒
1.数据分析流程和工具介绍-数据分析入门之统计学
2.数据的集中和离散-数据分析入门之统计学
3.数据的分布和展示-数据分析入门之统计学
4.随机变量、三大分布和中央极限-数据分析入门之统计学
5.抽样估计理论与案例实战-数据分析入门之统计学
6.假设检验方法实战-数据分析入门之统计学
7.单/多因素方差分析-数据分析入门之统计学
8.变量分析与相关分析-数据分析入门之统计学
9.回归分析与回归方程-数据分析入门之统计学
10.主成分和因子分析-数据分析入门之统计学
1.本节课内容为推断统计中的【抽样估计】,主要分为两个部分进行讲解,具体如下图。
2.【抽样】是由于资源、成本的不足,无法统计到总体数据,因此只能在局部的信息中推断整体,如图中王者荣耀案例。
3.【总体、个体、样本】等概念如下图,比重指的是每个群体对应数目所占总体的比例。
4.【抽样估计】的概念、要求、分类、案例分析如下图,。
5.【点估计法】指用样本的指标去估计总体的指标,在估计过程中要保证它的无偏性、有效性、一致性。
6.【矩估计法】:矩指的是一个随机变量和一个值的距离,一阶矩指的是随机变量与值之间的距离,也就是随机变量抽样的结果和一个值之间对应的期望,二阶矩是平方的期望,N阶矩是N次方的期望。
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