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我的一位导师推荐了STATDISK。这是教科书附带的软件，它基本上改变了我们的生活。当我听说很多学生选修推理统计时，我就向他们推荐了它。
我不知道我是否会在没有实时帮助导师的推理统计课上幸存下来。我不是一个数学家伙，但他们帮助我突然崩溃，直到我得到它。
两个词:现场讲座。我的导师非常棒，这是问问题的最佳场所，因为她确切地知道我在做什么作业。
有时我觉得我需要看到更多的例子或以不同方式向我解释的东西。我在技能步骤中有运气，我希望我从一开始就知道这件事。
分类数据
测量级别
措施的中心
变异度量
Normal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-得分
当平均值为0，标准偏差为1时，称为a标准该规模上的正态分布。通过变量识别出该规模的索取
找到一个分数
从= norm.S.Inv的概率中查找z分数（可能性)
区域和概率
从z分数中找出一个概率，其=NORM.S.DIST(z，真实)
参数和统计数据
参数是一个测量（通常是一个比例，平均值或标准偏差）整个人口.通常这些值是不可能的或不切实际的。
统计数据是用于的测量估计一个参数这是基于从人群中抽取的样本。
置信区间概述
置信区间是用于估计总体参数的一系列值。它们是通过使用从样本中获得的点估计值，然后计算该点估计值的误差幅度来确定的。
点估计是用于估计人口参数的单个值。参数类型具有自己的最佳点估计统计。
根据所估计的总体参数，误差幅度的计算方式有所不同。
置信水平（)是置信区间构造结果包含总体参数的概率。这个维基百科文章具有一些常见误解的解释概要。
构建置信区间和最小样本量的公式可在以下链接的附件中找到：
拟合测试的善良或独立测试将永远是一个正确的尾尾测试并使用检验统计量和临界值的统计量。
测试数据:
是观测值吗
是预期的值，必须独立计算，并且计算类型因测试类型而异
本福德定律:
前导数字 |
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 |
独立性测试：
临界值：关键值是针对任一类型测试的设置
Chisq.rt.inv（alpha，d.o.f.）
本福德定律：d.o.f。
本福德定律的d.o.f.始终为8
测试的独立性:。
d.o.f.
线性相关性
如果一个变量的值以某种方式与其他变量的值相关联，则存在相关性
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使用中=相关（x数据，y数据）
无论何时我们的结论是没有显著的线性相关性。
临界值由显著性水平和样本量确定。相关系数临界值表见教科书附录A。
如果我们说存在正线性相关。
如果我们说存在负线性相关。
确定系数
从独立变量可预测的因变量中的差异比例。
确定系数也只是相关的平方
系数。
回归方程
——独立变量
- 最佳预测值
–y–截距
=拦截(y数据，x数据)
- 斜坡
=坡度(y数据，x数据)
异常值和有影响力
离群值是远离其他数据点的点
影响点是强烈影响回归线的点
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