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描述统计学
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数据描述的数值方法的3个纬度
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统计学的应用：
人口统计学、医药统计学、金融统计学、大数据、生物统计学、气象统计学
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统计学是什么：
它是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学
其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认知
他研究随机现象，以推断为特征，由“部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终
统计学应用领域：
机器学习中数学的重要性，算法15%、统计学25%、高等数学15%、线性代数35%
经济学也依赖统计学，国民收入账目是经济学研究的一项重要指标，而统计学是建立这些账目的基础，统计学方法用来收集、分析数据，并作出检验假设，可用来研究人口比率、供求关系、进出口通货膨胀、人均收入等这些问题
统计学可以应用于管理决策方面
统计学可以帮助你成为一个合格的商人，如果你知道客户需要什么、需要多少，制定相宜的生产数量等等
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统计学分描述统计学和推断统计学两类：
描述统计学
研究如何取得反映客观现象的数据、
并通过图表对该数据加工处理后呈现，
进而通过综合概况与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
推断统计
研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法
基于对样本数据进行描述的基础上
对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断
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这里看不懂，没解释清楚查看全部
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集中趋势优缺点总结
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集中趋势：均值（mean）、中位数（median）、众数（mode）
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数学描述的数值方法：集中趋势、离散程度、分布形状
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谷歌票房预测模型：影片搜索、预告片搜索。
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# 自定义一个众数函数：
A <-c(数组）
b <-table(A)
b
names(b)
as.numeric(b)
b==max(b)
names(b)[b==max(b)]
as.numeric(names(b)[b==max(b)])
zhongshu<-function(x){return(as.numeric(names(table(x))[table(x)==max(table(x))]))}
zhongshu(A)
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# 自定义一个众数函数：
A <-c(数组）
b <-table(A)
b
names(b)
as.numeric(b)
b==max(b)
names(b)[b==max(b)]
as.numeric(names(b)[b==max(b)])
zhongshu<-function(x){return(as.numeric(names(table(x))[table(x)==max(table(x))]))}
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# 自定义一个众数函数：
A <-c(数组）
b <-table(A)
b
names(b)
as.numeric(b)
b==max(b)
names(b)[b==max(b)]
as.numeric(names(b)[b==max(b)])
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数据描述的数值方法：
集中趋势：均指、中位数、众数；
离散程度：极差、方差；
分布的形状：偏度、峰度
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统计学，查看全部
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