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统计学术语前沿信息_统计术语100个(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

统计学术语

A-Level经济学：挑战自己！ 𐟓š A-Level经济学的两大板块：微观经济学（Microeconomics）：探讨需求与供给、价格弹性、公司成本与利润、市场结构、竞争市场以及公司增长与定价等。宏观经济学（Macroeconomics）：研究财政政策、货币政策、供给侧政策、汇率、国际贸易、经济增长与发展、失业、通货膨胀、GDP以及金融体系等。 𐟎懲‰择的专业方向：商科管理类：建议选择数学、经济学、商务等科目。经济类：建议选择数学、统计学、经济学、进阶数学等科目。金融类：建议选择数学、经济学、商务等科目。会计类：建议选择数学、经济学、商务、会计等科目。市场营销类：建议选择媒体研究、经济学、商务等科目。统计类：建议选择数学、统计学、经济学等科目。 𐟒𜠦œꦝ姚„职业方向：政府部门（财政与税收、经济预测与分析）海关（国际贸易人员）会计和金融（会计事务所、证券公司、银行以及企业管理）保险业（保险公司） 𐟓 A-Level经济学的学习要点：分析事件的影响结合策略熟练运用结构专注于经济分析 𐟌Ÿ 经济学是一门涵盖多方面知识的综合学科，同时也是一门高度学术化的科目。要想在A-Level经济学中获得优异的成绩，不仅需要掌握扎实的专业知识和术语，还需要拥有丰富的课外阅读积累。希望这些信息对你们有所帮助！𐟙ƒ

𐟓ˆ 百分比与百分点：你了解它们的区别吗？ 𐟎“ 汉硕考生们，今天我们来聊聊“百分比”和“百分点”这两个看似相似却大有不同的概念。 𐟓Œ 百分比（Percentage）百分比，也称为百分率，是用百分数的形式来表示两个数的比值。它的应用范围非常广泛，可以用于任何领域的统计。例如：女生占全校学生总数的百分比是60%。公司去年的利润是10%，今年是12%，比去年上升了两个百分点。 𐟓Œ 百分点（Point）百分点是统计学术语，指的是百分之一的变化量。它通常用于比较两个不同时期的、具有可比性的百分数之间的增加或减少。例如：这所大学的学生占学生总数的百分比低于本市其他学校。中国的国内生产总值中，第一产业占的比重由去年的21.8%下降到今年的18.2%，今年比去年下降了3.6个百分点。 𐟔 异同点总结：含义不同：百分比表示的是比值，而百分点表示的是变化量。适用范围不同：百分比适用于任何领域，而百分点主要用于国民经济、财政收支、质量检查等方面。用法不同：百分比一般用于单一事物或数值，而百分点则用于比较两个可比数值的变化。 𐟒ᠦ示：在表达百分比时，可以使用“A占B的百分比……”的句式；而在表达百分点时，通常使用“A比B增加/减少了儿个百分点”的句式。 𐟓š 利用碎片时间，抓住每一天的学习机会，让你的汉硕备考更加高效！

我希望有一天我英语能好到可以听懂丁门庆live的所有梗、俚语和医学统计学术语

贝叶斯统计入门指南：从零开始到精通贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它通过结合先验知识和观测数据，来推断未知参数的概率。本文将带你逐步了解贝叶斯统计的基本原理、常用术语以及实际应用，帮助你从零开始掌握贝叶斯统计。 𐟓Š 贝叶斯定理：贝叶斯定理是贝叶斯统计的核心，它描述了在给定观测数据的条件下，如何更新先验概率以得到后验概率。数学表达式如下： P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B) 其中，P(A|B)表示在观测到B的条件下，事件A发生的概率；P(B|A)表示在事件A发生的条件下，观测到B的概率；P(A)和P(B)分别表示事件A和B发生的先验概率。 𐟔 贝叶斯统计的基本术语：先验概率（Prior）：在观测数据之前，对未知参数的概率分布的估计。似然函数（Likelihood）：描述观测数据在给定参数下出现的可能性。后验概率（Posterior）：在观测数据之后，对未知参数的概率分布的更新估计。边缘概率（Marginal）：在观测数据中不关心的变量的概率分布。共轭先验（Conjugate Prior）：在给定似然函数的情况下，与后验概率具有相同形式的先验概率。贝叶斯因子（Bayes Factor）：用于比较两个竞争假设的相对支持程度。 𐟓 贝叶斯统计的步骤：确定先验概率：根据领域知识或经验，选择适当的先验概率分布来表示对未知参数的先验认识。构建似然函数：根据观测数据和参数的关系，建立描述数据生成过程的似然函数。计算后验概率：利用贝叶斯定理，结合先验概率和似然函数，计算得到后验概率分布。进行推断和预测：利用后验概率分布对未知参数进行推断，并进行预测或决策。 𐟏堨𔝥𖦖炙Ÿ计的实际应用：医学诊断：通过将先验知识和病人的观测数据结合，对疾病的患病概率进行推断，提高诊断准确性。金融风险管理：利用历史数据和先验知识，对金融市场的风险进行评估和管理。机器学习：贝叶斯方法在机器学习中广泛应用，如朴素贝叶斯分类器、高斯过程回归等。模式识别：利用贝叶斯统计方法对模式进行建模和识别，如人脸识别、指纹识别等。通过学习和应用贝叶斯统计，你可以更好地理解和分析概率与不确定性，并在实际问题中进行推断和预测。希望本文能帮助你入门贝叶斯统计，享受统计学带来的乐趣！

数据分析小白必学的统计学秘籍嘿，数据分析的小白们！你们是不是经常被各种统计术语搞得晕头转向？别担心，今天我就来给你们揭开这些统计学的神秘面纱，让你们在数据分析的路上轻松前行！描述统计分析✨ 首先，咱们得从最基础的描述统计分析开始。这个部分就像是给你的数据做个“体检”。均值：这是数据的“平均水平”，告诉你大家“平均”怎么样。中位数：把数据排个队，中间的那个数就是它。众数：数据中的“人气王”，出现次数最多的那个。标准差：衡量数据的离散程度，越大越“乱”。方差：和标准差是“双胞胎”，也是衡量离散程度的。四分位数：把数据分成四份，每份的边界点就是它。探索性数据分析（EDA）𐟔 接下来，咱们来点“探索性”的。这部分就像是给你的数据做个“侦探游戏”。直方图：数据的“身高图”，一眼看出分布。散点图：两个变量手拉手，看看它们啥关系。箱线图：数据的“家”，告诉你它们住得紧不紧。相关性分析：看看两个变量是不是“同呼吸，共命运”。概率分析𐟎𒊧„𖥐Ž，咱们来点“概率”的。这部分就像是给你的数据做个“魔法师”。正态分布：自然界里的“完美曲线”，很多事物都爱它。均匀分布：每个数都平等，就像抛硬币。二项分布：成功与失败的舞蹈，比如抛硬币的正反面。泊松分布：预测稀有事件的好帮手，如电话铃声。参数估计分析𐟓 接下来，咱们来点“参数估计”的。这部分就像是给你的数据做个“数学家”。最大似然估计：让样本数据“说话”，找到最可能的参数。矩估计：用样本矩去“猜”总体矩。贝叶斯估计：结合“先知”和样本，得到更准确的参数。假设检验分析𐟔슦œ€后，咱们来点“假设检验”的。这部分就像是给你的数据做个“科学家”。 T检验：小样本的“侦探”，帮你找出均值差异。卡方检验：分类数据的“考官”，看它们是否“听话”。 F检验：方差差异的“裁判”，判断两组数据是否平等。方差分析：多组数据的“大考”，看它们谁更“优秀”。回归分析𐟓ˆ 最后，咱们来点“回归分析”的。这部分就像是给你的数据做个“工程师”。线性回归：自变量与因变量的“牵手舞”，揭示它们之间的直线关系。掌握这些统计学方法，你也能在数据分析的世界里游刃有余！快来试试吧！𐟚€

两本书帮你搞定AMC数学竞赛！ 𐟌Ÿ AMC，作为全球最具科学精神、权威性和可靠性的数学竞赛之一，对于中国的学生来说，一直是助力学术成长和升学的重要途径。这项竞赛的题目由世界顶级学府，包括麻省理工学院（MIT）、哈佛大学和普林斯顿大学等的专家团队精心设计，保证了考试的高标准和挑战性。 𐟚€ 对于希望在AMC考试中快速取得进展的同学们来说，挑选合适的教材至关重要。这里有两本书籍，得到了剑桥大学以及一位有20年AMC教学经验的数学博士的强烈推荐，它们能帮助你迅速掌握必要的知识和技巧，让你在AMC的征途上一马当先！ 𐟓š 《How to Think Like a Mathematician》这本书可以帮助学生建立真正的数学思维。书中不仅介绍了证明问题的各种方法，如直接法、案例法、归纳法等，还通过大量实例和附带的练习，覆盖了诸如除数、欧几里得算法、取模运算等多个重要话题，非常适合希望提高数学逻辑和证明能力的学生。 𐟓š 《Illustrated Maths Dictionary》这本书非常适合那些学习国际课程，或者准备参加AMC等国际数学竞赛的学生。这本字典全面覆盖了从基础算术到微积分、统计学等多个领域的术语和概念，每个概念都有清晰的定义和图解辅助，便于学生快速理解和记忆。 𐟔堥﹤𚎦�œ褸𚁉ME奋战的同学来说，这两本书能够为你的复习和冲刺提供极大的帮助。

Meta+MR，临床新宠！最近在浏览临床研究相关的SCI文章时，你会发现“Meta分析”和“孟德尔随机化”（mendelian randomization，MR）这两个术语出现的频率特别高。那么，这两个方法到底是什么呢？ 𐟓Š Meta分析：循证医学的金牌证据 Meta分析是一种统计学方法，用于合并多个研究目标相同的结果。它被认为是循证医学的高级别证据。具体来说，Meta分析的步骤包括：确定主题后，开始检索和筛选相关文献；提取研究结果的数据并进行统计学分析；最后进行质量评估并发表报告。近年来，Meta分析在医学研究领域越来越受欢迎。在PubMed上搜索近一年的Meta分析相关文章，发现有34631个结果，其中不乏10分以上的高分文章，这足以说明基于Meta分析的临床研究热度。Meta分析主要分为常规的、单个率的、Meta回归分析、累积Meta分析、网状Meta分析和诊断性Meta分析等。 𐟧젥ퟥ𞷥𐔩š机化：基因的因果推断孟德尔随机化是一种基于遗传变异的因果推断方法。其基本原理是根据基因型对表型的影响来推断生物学因素对疾病的影响。简单来说，一个生物的表型是基因型和环境共同作用的结果。在孟德尔随机化的概念中，基因型被称作工具变量基因Z，而复杂的环境因素被称为混杂因素U，其中与工具变量基因Z强相关的因素被称为暴露因素X。研究的问题一般是暴露因素X是否和结局变量Y强相关。孟德尔随机化的方法大致如下：首先验证工具变量基因M与暴露因素X强相关；然后验证基因Z与除暴露因素X外的混杂因素U无关联；最后验证基因Z不会影响结局Y。通过统计学方法验证这三个假设后，就能通过临床数据中基因Z与结局Y的关系，说明暴露因素X会导致结局Y。总的来说，孟德尔随机化分析的步骤包括：寻找工具变量：工具变量可以是基因或SNP位点。然后对工具变量的独立性、关联性和排他性进行检验。用统计学方法估计工具变量对结局的作用。汇集各个基因或SNP的效应量。进行敏感性测试，检验结果的可靠性。常用的方法包括多效性检验和异质性检验。孟德尔随机化的理论基础是基因的分离与自由组合定律，所以如果表型与伴性遗传或发生连锁遗传的基因有关，孟德尔随机化是不适用的。这两种方法在临床研究中的应用越来越广泛，为科学家们提供了更科学、更可信的研究手段。

数据分析师之路：从零开始到高手嘿，姐妹们！说到CDA数据分析，你们是不是也有过爱恨交织的经历？今天，我要和大家聊聊这个让我又爱又恨的领域。为什么要爱上它？𐟒𐊩斥…ˆ，让我们来聊聊为什么我们会爱上数据分析吧！最直接的原因就是它的高收入。作为一个从零开始转行做数据分析师的女生，我的薪资直接翻倍了！有没有和我一样的小伙伴？请举手！𐟙‹‍♀️ 为什么又恨它？𐟘䊧„𖨀Œ，爱恨交织的另一面就是恨了。恨主要来自学习过程中的种种挑战。作为一个完全的小白，刚开始时，各种专业术语简直像天书一样。好几门课程让我无从下手，整个人都要崩溃了。如何高效学习？𐟓š 经过一番深思熟虑，我决定报个班，这样更高效，能节省不少时间。事实证明，这个决定非常明智。跟着老师的教学路线走，学习起来轻松了不少。学习路线规划𐟗𚯸 这里给大家分享一下我的学习路线规划，特别适合想要自学的小伙伴们。 Excel（1-2周）：非常实用，处理数据非常方便。推荐视频：刘伟的Excel基础大全，书本：《我最想要的Excel数据分析书》。统计学（1周）：包括描述性统计和各类图表，深入一点需要了解线性回归、贝叶斯、假设检验等。推荐视频：小破站可汗统计学，书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》。 SQL（1-2周）：必备能力，相对简单。推荐书本：《SQL必知必会》，练习：SQL50题。 BI可视化工具（1周）：主流工具如Tableau，用于数据分析产品化。推荐视频：Tableau教程。数据分析思路（长期）：掌握基本流程：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据分析->数据可视化。推荐书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》。 Python/R语言：根据个人兴趣选择学习。推荐书本：《利用Python进行数据分析》《R语言实战》。总结𐟓 总的来说，数据分析师之路虽然充满挑战，但只要规划好学习路线，坚持努力，最终一定能收获满满的知识和技能。希望我的经验能帮到正在考虑转行或自学数据分析的小伙伴们！加油！𐟒ꀀ

𐟧 探究中介与调节效应的奥秘 𐟓š 在深入探索统计学与实证研究时，我们经常会遇到中介效应与调节效应这两个术语。它们就像是理解变量间关系的两大法宝，帮助研究者揭示复杂数据背后的故事。𐟔 𐟤” 那么，什么是中介效应呢？想象一下，有两个变量A和C，当它们之间存在一个“中介”B时，B就起到了连接A和C的作用。通过B，我们可以更好地理解A如何影响C。𐟓ˆ 𐟤” 而调节效应又是什么呢？它像是一个“调节器”，在变量A和B之间进行微调。有了这个“调节器”，我们可以更精细地了解A和B之间的相互作用。𐟎›️ 𐟒ᠩ€š过中介效应和调节效应的分析，我们可以更全面地理解变量间的关系，从而做出更明智的决策和预测。快来一起探索这两大效应的奥秘吧！𐟌Ÿ

剑桥大学推荐的马尔可夫链与随机稳定性指南 𐟓š 这本书为理解随机动态系统提供了全面的入门和基础。马尔可夫链理论至今仍然具有重要意义，原因有两个：首先，马尔可夫模型的应用范围不断扩大，从现代通信网络到分子生物数据分析，掌握和理解这些模型的基本原理是值得的，无论是稳定性还是对参数变化的敏感性。其次，统计理论内在地需要马尔可夫链模型，因为它可能是数据依赖性的最简单和最自然的模型，它在科学文献中推广了标准的演化方程，如常微分方程或偏微分方程模型。例如，时间序列分析和贝叶斯统计计算都大量使用马尔可夫链理论。 𐟓– 目录：第一部分：通信与再生启发式方法马尔可夫模型转移概率不可约性伪原子拓扑与连续性非线性状态空间模型第二部分：稳定性结构暂态与复发哈里斯和拓扑复发 š„存在性漂移与规律性不变性与紧性第三部分：收敛性遍历性 f-遍历性与f-规律性几何遍历性 V-均匀遍历性样本路径与极限定理正性广义分类准则第四部分：附录概念导图稳定性检验模型假设术语表数学背景知识概要这本书为研究生课程中的统计学系提供了宝贵的资源，帮助学生们更好地理解和应用马尔可夫链理论。

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