2023年基础统计学笔记统计学基础笔记整理.docx
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1、2023年基础统计学笔记统计学基础笔记整理 一、统计学概论: 分理论统计和应用统计: 应用统计分为描述统计学和推断统计学。 描述统计为一组数据的中(位置:均值、中位数)、散(极差、方差、标准差)、形|(偏度)描述。 推断统计分为参数估计和假设检验。 技能: 1、阅历数据收集加工画成图形数理(规律) (数据不等于数字) PPT 原则:用图不用表、用表不用栏、用栏不用字 实际问题: 5M1E 组成过程产品(结果)属性(包括:几何(形位方尺)、物理、生化、人文)集合 统计问题: (构成)总体样本数据类型:分计数型(离散性)和计量型(连续性),即概率分布为计量型分布和技术型分布)规律分描述和推断。 1
2、、 总体与样本中间有一种学问: 抽样:验收抽样、统计抽样 样本量 2、样本和数据中间有一门测量技术:MSA 3、分布规律 总体参数: 平均值() 标准差() 总位数() 比例(p ) 样本统计量的特点:随机改变,不要轻易用样本下结论。 拉丁字母在数学上用于总体参数 阿拉伯字母表示样本统计量 希腊字母表示计算 总体参数统计分参数统计和非参数统计。 推断统计分 估计:总体总体某参数未知,用对应的样本统计量去揣测。 检验:假设总体某参数已知,用对应的样本统计量去验证。 二:统计数据收集与整理: 1、 数据不等于数字 2、数据的两种类型: 描述性分类响应变量(因变量)和预报因子(独立变量) 如性别叫因
3、子,男女叫水平。 四种尺度:定类、定序、定距、定比 3数据管理的7个层次:无 假 不 乱 浅 深 系 4软件每一列表示一个变量,每一行表示一个样本 鱼骨图只适用于一个为什么, 变量程序图IPO 适用于多个为什么。 I (变量) P O 水质 烧开水 色香味 器皿材质 火 燃料 风 压强 目的要抓住关键的变量。 2、 统计数据的表现形式: 肯定数时期数和时点数 相对数比例:部分比总体 比率:部分比部分 统计的数据来源:干脆来源和间接来源。 1、数据收集:分被动收集(利用历史和现场)和主动收集(DOE 试验设计) 现场收集数据是被动收集,分临时数据和常态数据。 试验是临时数据。 数据好的特征:。
4、数据不好的7个陷阱:缺少假混窄异病 缺:缺失(数据表中类型有N (计数型)T(文本类型)D(时间类型) 少:样本量少 假:不真实 混:混杂(没有可比性) 窄:x 的水平设计过窄。因子的范围过窄,没有相关性。 异:夹杂异样数据。 病:病态(变异系数太小),变异系数:=/ ( 留意: 连续数据:非间或发生的问题的计数最好当作连续数据 离散数据:包括百分数,技术, 数据分析的前提条件: 1、 判测:MSA 2、 判异样 3、 判独(效果独立性:标识该变量还受到其它缘由的干扰) 4、 判量:求样本量。统计抽样(非验收抽样)。 5、 判形:分布的识别正态性验证 6、 判散: 黑带工具: MSA CPK
5、SPC 假设检验 试验设计(DOE ) (主动探讨) (静态被动探讨) (动态被动探讨) (被动探讨) (主动探讨) MSA 过程现状水平评估统计分析改善后的效果验证。 QC 老7大工具:直排散分鱼查图 QC 新7大工具:P 箭双阵关系亲 P :PDPC 过程决策程序图、 箭:箭条图(统筹法):计算关键路劲。 阵:矩阵图:数字矩阵图、一半矩阵图 关:关联图 系:系统图(树图) 亲:亲和图:归纳、总结 统计描述: 1、图示化:用图形(表)描述数据的分布规律。 2、求统计量(数值量度: 中(位置):均值:算数平均。缺点:对偏态分布没有代表性。 中位数:具有稳健性、抗干扰性。 众数:数量最多的一个数
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- 2023 基础 统计学 笔记 整理
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