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统计学最新娱乐体验_统计学找工作太难了(2024年12月深度解析)

内容来源：莱茵河北极图库所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

统计学

零基础学统计？超赞网站来啦！有时候我真的觉得，不管你是准备申博还是读博，学点统计学都是很有必要的。以前我在本科的时候，教统计的老师总是讲得很枯燥，每节课还点名，强制学习，闭卷考试，真是让人头疼。不过，现在情况完全不一样了！我发现了一个超级棒的网站——“看见统计”，简直是零基础自学统计学的福音。这个网站界面非常清晰，排版也很舒服，网页不卡顿，完全不是那种枯燥的推公式。这个网站通过人机互动，按指示点击相应模块，讲述案例，完全不是填鸭式学习。你可以自选模块，学习起来非常灵活。我现在还没到需要注册的阶段，也没遇到要付费的问题，真是太棒了！现在的学习工具越来越好了，我也重新梳理了一遍统计学知识，感觉收获满满。如果你也在为学统计学而烦恼，不妨试试这个网站，说不定会有意想不到的收获哦！

P<0.05，数据必非正态？在统计学中，正态性检验的结果（如Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验）提供了对样本数据是否符合正态分布的判断。那么，当样本量较大时，P<0.05真的意味着数据不满足正态分布吗？让我们来探讨一下。首先，样本量过大可能导致对数据微小偏离的过敏感性，从而影响正态性检验的结果。具体来说：统计功效的提高：随着样本量的增加，检验的标准误差减小，使得检验统计量更容易达到显著性水平。这意味着即使是轻微的偏离也可能导致P值小于0.05。中心极限定理：根据中心极限定理，大样本量时（N=50），样本均值的分布趋近于正态分布，即使原始数据并不完全符合正态性。因此，即使样本数据存在偏离，样本均值的分布可能仍然近似正态。置信区间的缩小：大样本量会使得参数估计的置信区间更窄，从而对数据的微小变动更加敏感。数据的实际应用背景：在实际应用中，某些微小的偏离可能不会影响研究结果的实质性，而正态性检验却可能因为样本量大而显示出显著性。此外，描述性统计表中显示偏度（-0.003）和峰度（-1.212）接近于0，偏度值接近0说明数据分布基本对称，峰度值为负则表明数据分布相对较平缓。偏度和峰度的标准误相对较小，说明偏离正态性的程度不大。正态Q-Q图和去趋势Q-Q图显示数据点基本接近于参考直线，这表明数据的大致分布符合正态性。若观察到数据点偏离直线的情况，多数在数据的极端部分，且偏离较小，说明总体分布趋势接近正态分布。最后，拟合正态分布图可以看出与标准正态分布曲线基本拟合，也可认为服从正态分布。根据偏度、峰度和Q-Q图，以及拟合正态分布直方图的分析，可以认为数据的大致分布符合正态性。因此，可以在满足研究需要的情况下，认为该数据基本满足正态性假设。

统计学专业大学生活规划指南 𐟓Š ### 大一：探索与打基础的一年 𐟚€ 刚进入大学，很多同学可能还带着高中的应试思维，认为分数就是一切。但大学的生活远不止于此！除了成绩，还有各种有趣的社团、学生会、团委活动、实践活动和比赛等你来参与。长沙的美食和美景也不容错过哦！大胆尝试，找到自己真正喜欢的方向。大一上学期：数学与编程基础 𐟓š 数学分析（高等数学）（上）高等代数（线性代数）（上） Python或其他编程语言（如C++）大一下学期：深入学习与统计软件 𐟓ˆ 数学分析（高等数学）（下）高等代数（线性代数）（下）统计软件：这门课非常重要，尤其是对于统计专业的学生统计学概论：虽然不涉及复杂的统计理论，但这是基本概念的入门大二：稳步提升与参与竞赛 𐟏† 经过大一的探索，大二应该更加专注于数学和编程的基础，同时开始参与一些数学建模类的比赛。这样不仅能提升自己的实践能力，还能感受到将所学知识应用到实际问题中的成就感。大二上学期：数据结构与编程进阶 𐟒𛊦•𐦍“构 C++（如果你想走算法方向或对编程感兴趣）概率论与数理统计数学分析3或常微分方程计量经济学大二下学期：数据库与多元统计分析 𐟓Š 数据库原理与应用（SQL）抽样技术多元统计分析（大数据分析挖掘，基于Python或R）建议学习：Latex排版技术、WPS Office软件使用大三：确定方向后的深挖 𐟔 到了大三，很多人开始考虑就业或升学的问题。这个时候，课程的选择更加综合，不可能面面俱到。建议确定自己感兴趣的方向，然后深入学习。无论你喜欢经济金融、生物医药还是数学方法，都要针对性地进行学习。大三上学期：贝叶斯统计与量化投资 𐟓ˆ 贝叶斯统计（生物方向）量化投资时间序列分析（经济金融方向）实变函数（数理方向）运筹学或博弈论大三下学期：统计计算与机器学习 𐟒𛊧𛟨统计学习（机器学习）非参数统计数值分析希望这份指南能帮助你在统计学的道路上找到自己的方向，享受大学的美好时光！

AP统计学考试重点全解析！ AP统计学的考试形式和其他科目类似，分为选择题和简答题两部分。选择题部分有40道题目，每道题平均需要2.25分钟完成，阅读量较大，所以做题速度要快。简答题部分包括5道普通题和1道探究题，总共6题，建议前5题用60分钟完成，探究题用30分钟。全程可以使用计算器。 𐟓Š 探索数据了解数据的类型，如单变量数据（univariate data）和双变量数据（bivariate data）。掌握如何对数据进行分类。了解各种统计学图表，如点图（dot plot）、折线图（line plot）、直方图（histogram）、茎叶图（stem plot）、盒图（box plot）等，知道每种图适用的场景。掌握统计量的定义与计算方法。 𐟔 抽样调查与实验了解收集数据的方法，如普查（Census）、观察研究（Observational study）、抽样调查（Sample survey）等。掌握如何设计与实施实验（Experiment），进行调查。 𐟎悧Ž‡和分布了解随机事件（random event）、独立事件（independent event）。掌握两种随机变量：离散型（discrete variable）和连续型（continuous variable）。 𐟓ˆ 统计推断通过样本对总体进行估计与推断，分为参数估计（parameter estimation）和假设检验（hypothesis testing）。参数估计中常考的置信区间（confidence interval），需要熟练掌握相关概念和计算。希望这些信息能帮助你更好地备考AP统计学！𐟓–✨

港中文新开统计学硕士，高性价比！ 𐟎“ 申请季又来了，大家是不是都在忙着准备心仪的学校和专业？有些理科生朋友们可能错过了上一轮的申请，心情难免有点低落。别担心，香港中文大学刚刚新开了一个超棒的专业！ 𐟌Ÿ 这个新专业是港理学院的统计学硕士课程，全名是“数据科学及商业统计理学硕士课程 (M.Sc. in Advanced Studies in Statistics and Data Science)”。这个课程在2023年11月到2024年2月底开放申请，适合那些想要在大数据时代大展拳脚的同学！ 𐟓š 这个硕士课程非常实用，教学质量也很高，绝对不是水硕。它根据大数据时代的新趋势定制，对未来的职业发展非常有帮助。相比商科学费，这个专业的学费少了一半，性价比超高！ ✨ 课程的特点是专为那些有深厚统计及数据科学背景且有意继续深造的同学设计。在当今这个瞬息万变的大数据时代，掌握数据处理、建模和解释数据的能力至关重要。课程还包括各种专业活动，如研讨会、企业参观和就业讲座。（具体的招生对象和申请材料大家可以参考官方信息𐟔。通过筛选后会安排面试，目前没有笔试安排哦！） 𐟏련ﴥˆ𐩦™港中文大学，校园环境真的超美，名气也不需要多说。如果你对这个新专业感兴趣，真的可以考虑一下！小伙伴们，别错过这个高性价比的选择！

机器学习必看！统计学好书 𐟌 随着大数据时代的到来，通过数据分析创造新需求和价值已成为未来趋势。以下是一些精选的统计学书籍，助你在机器学习领域深入探索： 𐟓– 初级Python编程：《Python编程从入门到实践》 𐟓– 进阶Python编程：《流畅的Python》 𐟓– 数据分析基础：《利用Python进行数据分析》 𐟓– 数学要素：《数学要素》 𐟓– 机器学习实战：《机器学习实战》 𐟓– 进阶机器学习：《南瓜书》 𐟓– 公式推导与代码实现：《机器学习公式推导与代码实现》 𐟓– 模式识别与机器学习：《Pattern Recognition and Machine Learning》 𐟓– 数据结构与算法基础：《算法图解》 𐟓– 进阶数据结构与算法：《算法竞赛》 𐟓– 深度学习基础：《神经网络与深度学习》（NNDL） 𐟓– 进阶深度学习：《深度学习》这些书籍将为你提供全面的统计学和机器学习知识，助你在未来的大数据分析领域中脱颖而出。

23小时51万字：统计学并不难！为了跟上教授的讲课进度，我从零开始学习，不到4天就花了23小时16分钟读完了这本51万字的书。其实除了眼睛有点累，其他都还好𐟑€。我习惯用Marginnote来阅读书籍和文献，这次也不例外。在阅读《SPSS实战与统计思维》的同时，我做了556条读书笔记。这本书是我浏览了几本相关书籍后，最终选定深读的。从我读完后的感觉来说，非常适合从未接触过统计学的初学者。作者深入浅出，该提示的地方都做了提示，该一带而过的部分，也做了相应的说明，因此这本书值得推荐。书中有一句话，“有些事情越想越烦，做起来却极其简单”，作者是在描述做数据统计时说的，我觉得这句话也可以用在学习一门陌生学科上。我从事的是艺术类实践领域，跟统计学真是井水不犯河水。如果不是论文需要，我想我真会永远躲着它走，但是既然要了解、明白、掌握，那就做好准备，往前迈一步。中间放弃了几次，因为“统计学”真的谁学谁知道𐟘…。但既然迈出了第一步，那就索性多走几步，既然都走了一段了，干脆就朝目的地跑起来吧𐟏ƒ。我觉得，这就是学习的快乐吧！23小时过后，我不敢说完全懂了，但如果再跟“统计学”狭路相逢，干一架的勇气和底气是绝对有了的𐟖•𐟏𜣀‚ 本书的ePub版和我做的556条树状知识图，我都可以分享。

医学数据分析的四大方法，你知道吗？𐟧 医学数据分析其实就是用统计学的原理和方法，来收集、整理、分析和解释医学领域的数据。这样一来，我们就能发现医学现象的规律和特征，为医学研究和临床决策提供依据。描述性分析：数据的初步描述 𐟓Š 描述性分析就像是给数据做个简单的介绍。我们可以通过计算平均数、标准差、频数、百分比等统计量，来了解数据的基本情况。比如，可以看看一个医院的患者人数、年龄分布、性别比例、住院时间和费用等统计量，然后用表格或图形展示这些数据的特点。推断性分析：数据的深层挖掘 𐟔 推断性分析则是利用样本数据来推断总体的情况。这包括参数估计、假设检验、置信区间等，还有相关性分析和回归分析等。比如，我们可以用这种方法来检验一个新药是否比对照药物更有效，或者两种治疗方法是否有显著差异，甚至某个因素是否与某个疾病相关。预测性分析：未来的预测 𐟌 预测性分析是利用历史数据建立数学模型，来预测未来的数据或结果。这包括时间序列分析、机器学习和人工智能等。比如，我们可以用这种方法来预测一个患者的病情发展、转归和复发风险，或者预测一个地区的疾病发病率和死亡率。优化性分析：资源的优化 ⚙️ 优化性分析则是利用数学规划、运筹学和决策分析等方法，来寻找最优或最佳的解决方案。这包括线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划等。比如，我们可以用这种方法来优化医疗资源的分配、医疗流程的改进和医疗质量的提升，或者优化药物的剂量、用药时间和顺序，甚至优化临床试验的设计和实施。总的来说，医学数据分析的方法多种多样，每一种都有其独特的作用和价值。通过这些方法，我们可以更好地理解医学数据，为患者提供更好的医疗服务。

转：美股去年净利润低于1亿人民币的公司3100家，市值中位数9.76亿人民币。 A股去年净利润低于1亿人民币的公司2735家，市值中位数35亿美股去年净利润大于10亿人民币的公司1349家，估值中位数18.8倍 A股去年净利润大于10亿人民币的公司603家，估值中位数15.6倍 ...

统计学专业考公选岗不用慌！！看这里大家应该都知道，经济、财管、会计、统计这些专业真的是妥妥的考公大热门，不管是国考还是省考岗位都一大把 - 因为像统计局这种涉及财务岗位的工作对专业性要求还是比较强的，所以考公一般也要求专业对口。 - 不过岗位多归多，近几年卷也是真的卷撼。所以如果确定要考公还是要早做复习准备。 - ✅统计专业考公岗位 𐟔市场监d管理j 把控市场动态，保障公平竞争！统计学专业的你能够通过精准的数据分析，为市场监管提供有力依据，让违规行为无处遁形！ - 𐟔人力资源和社会保障局j 就业数据的分析、社保ZC 的优化，这里需要你的专业知识，为M生保障贡献智慧力量！ - 𐟔农业农村局j 乡村振兴离不开数据支持，你可以运用统计学对农业生产、农村经济进行深入研究，助力农业发展！ - 𐟔经信j 工业经济的运行监测，产业发展的数据分析，有了你的参与，经济发展更具科学性！ - 𐟔交通j 交通流量的统计、运输数据的分析，为城市交通规划出谋划策，让出行更便捷！ - ✅统计专业考公优势 𐟔𘤸“业对口性强考公岗位与统计学专业紧密结合，让你的所学得以充分发挥，工作起来得心应手！ 𐟔𘦏升空间广阔凭借扎实的专业基础，在体制内有更多晋升机会，走向更高的职业台阶！ 𐟔𘩀‚应时代需求大数据时代，统计学人才备受重视，在政府部门中能发挥关键作用！ 𐟔𘧨𓥮š性高一旦上岸，工作稳定，福利优厚，为你的生活提供坚实保障！ #高途公考##高途教育#

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