统计学原理与应用课后答案 人民邮电出版社（统计分析基础）

统计分析基础

一、基本概念与方法

概率统计学的基本概念

概率是指某个事件发生的可能性，用0~1之间的数字来表示。统计学则是指收集、分析和解释数据的方法。对于统计学中的随机变量，要用概率分布来描述其可能取值的情况。概率密度函数则是描述随机变量的取值在某个范围内的可能性。

假设检验

假设检验是一种用于判断统计数据是否具有显著性差异的方法。在假设检验中，我们首先假定某个事件是真实的，然后通过样本数据来验证这个假设。在进行假设检验时，我们需要设定一个显著性水平，一般是0.05或0.01，来决定是否拒绝原假设。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设。

二、概率分布

正态分布

正态分布（也叫高斯分布）是最为常见的一种概率分布，其特点是均值和标准差决定了其形态。正态分布的均值为μ，标准差为σ。当μ=0，σ=1时，称其为标准正态分布。正态分布有许多重要的应用，其中最常见的是连续性变量的分布。

泊松分布

泊松分布是一种用来描述在特定时间或空间内某事件发生次数的概率分布。泊松分布的均值和方差值相等，都等于λ。在实际应用中，泊松分布往往可以用来描述零散事件的发生规律。

三、回归分析

线性回归分析

线性回归分析主要是用来解决因变量与自变量之间关系的问题。在线性回归中，我们需要构建一个线性模型来描述二者之间的关系。线性回归分析的结果常用来预测未来或未知数据。通常情况下，我们使用一些统计量来表示线性回归的拟合程度，例如R2和拟合优度。

逻辑回归分析

逻辑回归分析主要用来解决二分类问题，其中因变量的取值只有0和1。逻辑回归的结果一般用于预测概率值，通常会根据预测结果来进行分类。逻辑回归分析的优点在于结果具有可解释性。 综上所述，统计学是一项重要的科学，它为我们提供了一些最基本的工具，使我们能够从数据中提取有用的信息。掌握统计学的基本概念和方法对于实现可靠的分析和解释数据是至关重要的。