统计学中的基本概念

《商务与经济统计学 》读书笔记

一. 统计学思维

1. 统计学几个基本概念

描述统计 和 推断统计（统计的两大应用）
描述统计（descriptive statistics）：利用数字或者图标的方法，寻找数据的规律，总结其中的信息，以恰当的方式展示这些信息。

推断统计（inferential statisticss）：利用样本数据信息，对总体情况估计、推断、预测或者归纳。

定量数据 和 定型数据（数据的两种类型）
定量数据（quantitative data）：可以用数值记录的数据。
定性数据（qualitative data）：不能用数值记录的数据。

数据收集的方法
1. 公开发表的资料（published source），如国研网、图书杂志等。

2. 实验设计（designed experiment），会对实验对象进行某些变量的控制，比如医疗实验、物理化学实验数据。

3. 观察性研究（observational study），不会对实验个体进行任何控制，最常用的方法是调查（survey）。

抽样方法
1.简单随机抽样（simple random sampling）：从总体中随机抽取样本，每个样本被抽到的概率相同。

2.分层随机抽样（stratified random sampling）：将总体单元分层不同的层，每层抽取一定数量单元组成样本。

3. 整群抽样（cluster sampling）：以自然群作为抽样的单位，比如要抽取学生进行访谈，先抽取一定数量的学校，然后对抽样的学校在抽样学生。

4. 系统抽样（systematic sampling）：对所有试验单元没隔K个抽取一个试验单元。

5.  随即响应抽样（randomized response sampling）：对于一些敏感话题可以使用，比如问学生是否有过逃课记录，有逃课记录的同学可能不愿意回答是，因此可以准备两个问题，中午是否吃的铁板饭？，没人会随机问一个问题，调查人员也不知道是哪个问题，后期通过统计学方法来实现统计逃课记录的同学。

非随机样本出现的问题
1.选择偏差（selection bias）:某部分样本无法被抽样到导致的偏差

2. 无应答偏差（nonresponse bias):被选中的样本中，不能代表所有的个体。

3. 测量误差（measurement error）：测量的数据不精确