數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識匯總-資料下載頁
2025-01-05 18:46本頁面
【正文】 ? 比如，北京 GDP在一年中是快速增長的，而一個(gè)剛出生的巴拿馬嬰兒在這一年中的體重也是快速增長的。如果畫出圖來，它們有類似線性的關(guān)系 ,但它們之間顯然沒有因果關(guān)系。 30 ? 只要有關(guān)系，即使不是因果關(guān)系也不妨礙人們利用這種關(guān)系來進(jìn)行推斷。比如利用公雞打鳴來預(yù)報(bào)太陽升起；雖然公雞打鳴絕對不是日出的原因(雖然打鳴發(fā)生在先） ? 運(yùn)用簡單的辦法 （ 諸如畫圖 ） 可以得到一些信息 ，但不一定能夠給出滿意的答案 。 需要運(yùn)用更多的工具和手段來進(jìn)行數(shù)值分析 ， 從而得到更加嚴(yán)格和精確的解答 。 因此 ， 需要繼續(xù)我們的課程 . 31 167。 定性變量間的關(guān)系 ? 例 ． 下面是對 123人進(jìn)行關(guān)于某項(xiàng)政策調(diào)查所得結(jié)果的一個(gè)簡單的三維表 ，該表顯示了人們的收入和性別對該項(xiàng)政策的觀點(diǎn) 。 表 不同收入和不同性別人群對某項(xiàng)政策的觀點(diǎn) 5 8 10 20 10 52 7 9 25 15 7性別男女低收 入 中收 入 高收 入觀點(diǎn) ：反對低收 入 中收 入 高收 入觀點(diǎn) ：贊成 32 計(jì)算機(jī)軟件所應(yīng)用的數(shù)據(jù)形式 33 ? 從這個(gè)數(shù)據(jù) ， 我們希望得到收入 、 性別對觀點(diǎn)是否有影響及如何影響 。 如果要得到更加精確的結(jié)論 ， 就要進(jìn)行進(jìn)一步的分析和計(jì)算 。 可用列聯(lián)表分析或多項(xiàng)分布對數(shù)線性模型進(jìn)行分析 。 34 167。 定性和定量變量間的混和關(guān)系 ? 有些數(shù)據(jù)不是僅包含定性變量或定量變量，需要研究包括定性和定量兩種變量的一些復(fù)合變量之間的關(guān)系。 ? 下面數(shù)據(jù)就包含兩種變量。 該數(shù)據(jù)有 2個(gè)定性變量（性別，污染程度）、一個(gè)定量變量（年齡）以及發(fā)生哮喘的人數(shù)，我們希望知道哮喘和這三個(gè)變量之間的關(guān)系。 35 36 167。 統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)軟件 ? 計(jì)算機(jī)的使用 ， 從計(jì)算機(jī)語言到 “ 傻瓜式 ” 的點(diǎn)擊鼠標(biāo) ， 輸出結(jié)果也從數(shù)字輸出到各種可以想象得到的形式 。 輸入數(shù)據(jù) ， 點(diǎn)鼠標(biāo)做一些選項(xiàng) ， 就可得到漂亮結(jié)果 ， 但其中充滿了危險(xiǎn)的陷阱 ? ? 計(jì)算機(jī)無法識別統(tǒng)計(jì)方面的錯(cuò)誤 ， 錯(cuò)誤的方法 、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)形式都必然輸出錯(cuò)誤的結(jié)果 （ 雖然看上去可能很漂亮 ） ， 得到大量垃圾 。 ? 另外 ， 統(tǒng)計(jì)軟件輸出的結(jié)果較多 ， 完全理解比較困難 ， 學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)軟件的最好方式是需要時(shí)在使用中學(xué)習(xí) 。
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1