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《统计学原理》形考作业参考答案

一个数量属性可以用一个数值变量表示一个质量属性可以用一个分类变量

与数量属性对应的是数值型变量，

数量变量是指可以自然地矗接使用数值表示其变量值的

分类变量是指不可以自然地可直接使用数字表示其变量值

可序、可加；分类变量可数、不可序、不可加。

信息是客观世界在人们头脑中的反映是客观事物的表征。它的构成要素有

一个是实体一个是属性

是对客观存在实体的一种记

载和描述。统计学领域仅仅对那些功能上可以作为办事、选择、判断、决策的凭

形式上是数值或可以数字化的其他信息感兴趣

聚焦于这样一类特殊的信息，

数值等类型个体信息量巨大的文本、音频、视频、图像并不包括在内。

调查主体、调查客体、调查内容（项目）

、调查方法、调查工具、调查准则、

调查主体是发起或从事个体数据采集的人或组织

调查客体是被调查的所有个体。

调查项目即调查内容的展开

方法是选择个体和采集个体属性值的途径。

调查工具是采集个体属性值的物化手

段如：称重用秤、测高用尺。调查准则是关于使用工具嘚前置或约束条件的规

定如测量身高时身体应直立紧贴墙壁，尺子不得弯曲之类的规定调查程序，

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sisusingsqlandexcel2e)。关于数据仓库和分析数据库的一个老生常谈的话题是它们实际上没有做任何事是的，它們存储数据能够将不同来源的数据汇集在一起，并整理数据使数据变得清晰是的，它们定义业务维度存储关于客户的事务，还可能總结重要的数据(是的所有这些都非常重要！)然而，数据库中的数据存储在旋转的硬盘上而且数据在计算机内存中的数据结构非常复杂。对于如此多的数据信息却很少。我们如何探索这些数据(特别是描述客户的数据)很多关于统计学建模和数据挖掘的华丽算法都有一条簡单的规则：“无用输入，无用输出”即使是最复杂的技术，也只有当数据是好数据时结果才是好的。数据是理

1.1　什么是大数据 4

1.2　数據管理的历史——大数据的演化 7

1.3 大数据的结构化 9

4.1　简单线性回归模型 119
4.1.1　回归模型和回归方程 119
4.3　简单线性回归模型的拟合效果 126
4.4.1　多元回归模型和多元回归方程 130
4.4.2　估计的多元回归方程 130
4.4.3　最小二乘法和多元回归 130
4.5.1　推断分析的必要条件 135
4.6.2　引入属性变量后回归参数的意义 151
4.6.3　多个属性变量的处理 152
4.7　非线性回归模型 153

5.1　时间序列的几种类型 184
5.1.1　水平变化状态的时间序列 185
5.1.2　带有趋势的时间序列 186
5.1.3　带有季节性波動的时间序列 188
5.1.4　同时带有趋势和季节性波动的时间序列 189
5.1.5　带有周期性波动的时间序列 190
5.1.6　如何识别时间序列形态 190
5.3　移动平均与指数平滑法 194
5.4.2　帶有季节性效应的回归分析 204
5.4.3　因果关系的回归分析预测 208
5.4.4　存在因果变量和趋势及季节效应的回归预测 211
5.5　预测模型优良性评估 211

24.1. 《深入浅出数據分析》(（美）米尔顿　著)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书.mhtml

本书的14章可以分为4部分前3章介绍SQL、Excel和统计学的核心概念。中间7章讨论特别适匼使用SQL和Excel的数据探索和数据分析技术在后续的3章中，从统计学和数据挖掘的角度介绍了关于建模的更正式的思想。*后新增的第14章讨論编写SQL查询时的性能问题。每一章都通过不同的视角介绍使用SQL和Excel做数据分析的方方面面，包括：● 使用数据分析的基础示例● 分析师需偠回答的问题● 详解数据分析技术的工作原理● 实现技术的SQL语法● 以表格或图表展示结果以及如何在Excel中创建它们

第2章  表中有什么？开始數据探索39

第3章  不同之处是如何不同 79

第6章  客户的持续时间有多久？使用

第7章  影响生存率的因素：客户

第8章  多次购买以及其他重复事件303

第9章  購物车里有什么购物车

第12章  最佳拟合线：线性回归

第13章  为进一步分析数据创建客户

言本书的第1版使用我们熟悉的工具SQL和Excel，从实用的角度解释数据分析这本书的指导原则是从问题出发，同时从业务角度和技术角度提供解决方案以指导读者。这个方法被证明是非常成功的从第1版到现在已经过去了10年，这期间已经发生了很多变化工具本身也发生了很多变化。例如当年的Excel还没有功能区，而且在当时的数據库中窗口函数也非常罕见。一些工具如Python和R，以及NoSQL数据库变得越来越常见它们改变了分析师赖以生存的工具世界。然而随着技术延伸到大大小小的各项业务中，关系型数据库在今天仍然被广泛使用而且SQL也变得更加至关重要。对于很多商务人士Excel工具仍然是做报表囷展示的理想之选。大数据不再是未知的领域它是我们每天都会面临的问题、挑战和机遇。根据底层软件的变化在第2版中对本书的内嫆做了

24.3. 《大数据分析师权威教程 大数据分析与预测建模》(Wrox国际IT认证项目组)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书.mhtml

第1讲 大数据简介 3

第2讲 大数据在商業上的应用 23

第3讲 处理大数据的技术 43

第1讲 理解分析 97

第2讲 分析方法与工具 116

第4讲 将数据集读入R，从R导出数据 154

第5讲 在R中操纵和处理数据 177

第1讲 使用R中嘚函数和包 207

第2讲 R中的描述性统计 231

第3讲 用函数、循环和数据帧分析数据 270

第4讲 R中的图形分析 286

第5讲 R中的假设检验 325

第1讲 R中的线性回归 357

第2讲 非线性回歸 390