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我的一位教练推荐了Statdisk。这是教科书附带的软件，它基本上生活不断变化。当我听到他们的推理统计数据时，我已经向这么多人推荐了这么多学生。
我不知道如果没有Live Help指导老师，我是否能在推理统计学课上幸存下来。我不太懂数学，但他们帮我分析了所有的问题，直到我明白了。
两个词：现场讲座。我的教练很棒，这是提出问题的最佳地点，因为她确切知道我正在努力的任务。
有时我觉得我需要看到更多的例子，或者用不同的方式向我解释事情。我在SkillSurfer的教程中很幸运，我希望我从一开始就知道了它。
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从A到Z - 推理统计章节的统计数据由
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统计表由
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分类数据
定性数据 |
定量数据 |
包括名称或标签，分类数据 |
由数值组成，包括测量单位 离散
连续
|
措施水平
名义上的 |
仅限类别，无法按顺序排列数据 |
序数 |
数据可以按顺序排列，但要么找不到差异，要么就是没有意义 |
时间间隔 |
差异是有意义的，但没有自然的零点起点，比率毫无意义 |
比 |
有一个自然的零起点和比率是有意义的 |
中心措施
意思 |
|
中位数 |
|
模式 |
|
中档 |
|
变异措施
范围 |
|
方差 |
|
标准偏差 |
|
正常分布
其形状由平均值和标准偏差确定的钟曲线分布
标准正常偏差和-cores.
当平均值为0并且标准偏差为1时，它被称为a标准正态分布。测量s on this scale are identified by the variable
查找A.-core.
从概率=NORM.S.INV(概率）
区域和概率
从z-score与= norm.s.dist找到概率（z,真）
参数和统计
参数是一种测量(通常是一种比例、一种平均值或一种标准偏差)全部人口．通常这些价值要么是不可能的，要么是不现实的。
统计数据是用于的测量估计参数这是基于从人口中取出的样本。
测量 |
参数 |
统计 |
平均值（平均） |
穆（ |
x一横( |
比例 |
P-bar（ |
|
标准偏差 |
σ( |
|
方差 |
σ的平方( |
置信区间的概述
置信区间是用于估计人口参数的一系列值。它们是通过使用从样本获得的点估计来制造，然后计算关于该点估计的误差的余量。
点估计是用来估计总体参数的单个值。每个参数类型都有自己的最佳点估计统计量。
根据所估计的总体参数不同，计算的误差幅度也不同。
信心水平(）我们建造置信区间的结果的概率将包含人口参数。维基百科的这篇文章有一个很好的解释和一些常见的误解的总结。
用于构建置信区间和最小样本大小的公式可以在下面的链接中的附件中找到：
无论是拟合优度检验还是独立性检验都是右尾检验测试统计和临界值的统计数据。
测试统计：
是观察到的价值
期望值是否必须独立计算，计算类型是否随测试类型而变化
本福德的法律：
领先的数字 |
1 |
2 |
3. |
4. |
5. |
6. |
7. |
8. |
9. |
百分比 |
30.1 |
17.6 |
12.5 |
9.7 |
7.9 |
6.7 |
5.8 |
5.1 |
4.6 |
独立的测试:
关键的价值:对于两种类型的测试，临界值是相同的
CHISQ.RT。发票(α,d.o.f。)
本福德的法律：D.O.F.
d.o.f.对于本福德的法律总是8
独立性的测试：
d.o.f
线性相关
如果一个变量的值与另一个变量的值有某种关联，那么相关性就存在
相关性并不意味着因果关系
相关系数
我们使用变量测量线性相关的强度。
在Excel中使用=相关（x数据，y数据）
每当我们得出结论，没有显着的线性相关性。
临界值由显著性水平和样本量决定。相关系数临界值表见教科书附录A。
如果我们说存在积极的线性相关性。
如果我们说存在负线性相关性。
确定系数
由自变量可预测的因变量中方差的比例。
确定系数也只是相关的平方
系数。
回归方程式
- 独立变量
-最佳预测值
- y - 拦截
=拦截（Y数据，x数据）
——坡
=斜率（Y数据，x数据）
异常值和影响点
异常值是远离其他数据点的点
影响点是指对回归线有强烈影响的点
统计数据科学和商业分析-视频教程
