Statistica2011_cap1_cap2
i2_-statistic_统计方法_概述及解释说明
i2 -statistic 统计方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述i2-statistic统计方法作为一种重要的统计学工具，被广泛应用于各个领域的数据分析与研究中。
它是一种非参数性质的统计指标，能够在无需依赖特定分布假设的情况下，对数据进行有效的推断和分析。
本篇文章将全面介绍i2-statistic 方法的基本概念、原理、主要特点以及在实际应用中所取得的成果。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述。
除了引言部分外，还包括i2-statistic统计方法的基本概念和原理、主要特点和优势以及应用案例和实际意义等内容。
最后，在结论部分对i2-statistic方法进行总结，并展望其未来研究方向及潜力问题。
1.3 目的通过这篇文章，旨在让读者了解和掌握i2-statistic统计方法在各个领域中的应用价值以及其在数据分析与研究中所起到的重要作用。
同时，也希望能够引起读者对未来发展方向和潜力问题的思考。
通过阅读本文，读者将能够全面了解i2-statistic方法，并为自己的研究工作提供有益的参考和指导。
2. i2-statistic统计方法的基本概念和原理：2.1 i2-statistic概述：i2-statistic是一种用于分析数据之间异质性的统计方法。
它是由Kohnen等人提出的，用来衡量不同因素（如个体、群体、地区等）在某一特定变量上的差异程度。
i2-statistic是对方差分析方法的一个扩展应用，适用于多组数据比较。
2.2 i2-statistic的统计学原理：i2-statistic基于方差分析的思想，通过比较观察值与期望值之间的差异来判断数据之间是否存在显著差异。
具体而言，i2-statistic通过计算两个因素间变异性总和与系统误差总和（或残留误差总和）之比得到。
这个比值越大，则表示两个因素之间的差异越显著。
在应用i2-statistic时需要进行一些假设检验，比如独立性假设、均值相等假设等。
CAPA样本
纠正预防措施报告QSD1.0-052报告编号：发生日期：负责人:完成日期：纠正预防措施的来源：目录一、背景 (3)二、当即措施 (4)三、调查和原因分析 (5)3.1.调查 (5)3.2.原因分析 (5)四、纠正措施 (6)4.1纠正措施计划 (6)4.2纠正措施结果 (7)4.3.负面影响声明 (8)4.4 有效性验证计划 (9)4.5.有效性验证结果 (10)4.6.纠正措施结论 (10)5.1.预防措施计划 (11)5.2.预防措施结果 (12)5.3.预防措施的负面影响声明 (12)5.4.有效性检查计划 (13)5.5.有效性检查结果 (14)六、CAPA结论 (15)七、修改历史记录 (17)八、附件清单 (18)一、背景CAPA来源二、当即措施2.12.22.3附件：参与人员：xx: 日期: xx : 日期: xx : 日期:三、调查和原因分析3.1.调查3.1.13.1.23.1.3调查结果：参与人员：xxx:________________________________日期:_______________________________3.2.原因分析3.2.13.2.23.2.3综上所述造成“批记录中没有包含完整的标签记录”的根本原因是：1.2.四、纠正措施4.1纠正措施计划4.1.1附件附件附件附件4.1.2预计完成日期：签名：实际完成日期: 签名：4.2纠正措施结果4.2.1附件附件附件附件附件4.2.2附件参与人员：管理者代表：___________________________日期：_______________________________ xxx：_____________________________ 日期：_______________________________ xxx：___________________________ __ 日期：_______________________________ 4.3.负面影响声明针对纠正措施：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx，经过xxx,xxx,xxx,等共同评审，确认以上纠正措施不会对产品产生负面影响。
统计学的方法
统计学的方法当提到统计学的方法时，有许多不同的技术和工具可供选择。
以下是50条关于统计学方法的示例，并附有详细描述：1. 描述性统计：描述性统计是一种用于总结和描述数据集的方法。
它包括平均数、中位数、众数、标准差等指标。
2. 推论统计：推论统计是一种从样本数据中得出总体结论的方法。
通过采样方法和假设检验来进行推论。
3. 参数估计：使用统计方法估计总体参数的值，如总体均值、总体比例等。
4. 假设检验：用于检验总体参数假设的统计方法，包括单样本、双样本和多样本假设检验。
5. 方差分析：用于比较三个或三个以上组别的均值是否有显著差异的统计方法。
6. 相关分析：检验两个或多个变量之间关系的统计方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
7. 回归分析：用于探索和建立变量之间关系的统计方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
8. 生存分析：用于分析时间至事件发生的统计方法，包括生存曲线、生存函数、危险比等。
9. 聚类分析：将数据集中的观测分为不同的群组的统计方法，如K均值聚类、层次聚类等。
10. 因子分析：用于识别数据集中潜在变量和构建变量之间关系的统计方法。
11. 主成分分析：用于减少数据维度和识别主要变量的统计方法。
12. 时间序列分析：用于分析时间序列数据的统计方法，如季节性调整、趋势分析等。
13. 贝叶斯统计：一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，通过先验概率和样本信息来获得后验概率。
14. 非参数统计：一种不依赖于总体概率分布的统计方法，适用于数据分布未知或不满足正态分布假设的情况。
15. 实证贝叶斯方法：一种结合贝叶斯统计和计算机模拟的方法，用于复杂模型的推断。
16. Bootstrap方法：通过重复抽样构建总体的分布，从而进行参数估计和假设检验。
17. 蒙特卡洛模拟：一种使用随机抽样技术进行数值模拟的方法，通常用于计算复杂的积分或求解概率分布。
18. 马尔可夫链蒙特卡洛：一种用于从复杂分布中抽样的随机模拟方法。
统计推断(StatisticalInference)第二版课后习题答案(下)
统计推断第二版课后习题答案(下)第一章估计与检验的基本概念习题1a.样本均值的估计是样本观测值的算术平均数。
b.估计量的偏差是指样本估计值与总体参数值之间的差异。
c.偏差的绝对估计误差是指估计量与总体参数的差异的绝对值。
习题2a.确定估计量的抽样分布的方法有：–数理统计方法–模拟方法b.方差是指估计量在多次抽样中估计误差的离散程度。
c.中位数是指有50%的估计值小于该值，50%的估计值大于该值。
习题3a.均方根误差衡量了估计方法的总体误差。
b.样本均值的均方误差是样本均值与总体均值之间的差异的平方。
c.均方误差是样本估计量的方差和偏差之和。
习题4a.一个无偏估计的特点是其期望值等于被估计参数的真实值。
b.偏差是指估计量从真实参数值偏离的程度。
c.便宜的估计方法在不同样本下估计值的平均值与总体参数的差异接近于零。
习题5a.置信区间是指总体参数一个区间估计的结果。
b.置信水平是指置信区间的覆盖总体参数的概率。
c.通过增加置信水平，置信区间的宽度将增加。
第二章单样本推断习题1a.在单样本问题中，当总体的分布未知且样本容量较小时，通常使用t分布。
b.当总体的分布未知且样本容量较大时，通常使用标准正态分布。
c.当总体的分布已知时，可以根据总体分布选择相应的抽样分布。
习题2a.在单样本问题中，使用z统计量时，需要知道总体的标准差。
b.当总体的标准差未知且样本容量较小时，通常使用t统计量。
c.t统计量的分布在自由度较大时趋向于标准正态分布。
习题3a.当总体的分布为正态分布时，使用样本均值的标准差作为总体标准差的估计。
b.对于非正态分布的总体，使用样本的中位数可以作为总体位置参数的估计。
c.样本观测值的众数可以作为总体分布的估计。
习题4a.在单样本问题中，使用z统计量时可以构造置信区间。
b.置信水平是指在多次抽样中，置信区间覆盖总体参数的概率。
c.置信区间的宽度与样本容量无关。
a.当总体的分布未知且样本容量较小时，假设检验通常使用t检验。
统计学的所有方法和工具
统计学的所有方法和工具统计学是一门研究和应用数据收集、分析和解释的学科。
以下是统计学中常用的方法和工具：1. 描述统计：用于描述和总结数据的方法，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：一种分析数据的方法，主要通过图表和统计指标来探索数据的特征和关系。
3. 概率：用于描述事件发生的可能性的数学方法。
概率理论是统计学的基础，包括概率分布、概率密度函数、概率质量函数等。
4. 抽样和抽样分布：用于从总体中获取样本并推断总体特征的方法。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
5. 假设检验：用于判断统计推断的方法。
假设检验可用于比较两个群体的均值、检验某个参数是否符合设定的期望值等。
6. 回归分析：用于建立变量之间关系的方法。
线性回归、多元回归、逻辑回归等是常用的回归分析方法。
7. 方差分析：用于比较多个群体间差异的方法。
通过方差分析可以判断不同处理条件下受试者之间的差异是否显著。
8. 实验设计：用于优化实验条件和减少误差的方法。
常见的实验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
9. 时间序列分析：用于分析时间序列数据的方法。
常用的时间序列分析方法包括自回归滑动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。
10. 数据挖掘：用于发现数据中隐藏模式和关联的方法。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
11. 统计软件：用于统计分析和数据可视化的工具。
常用的统计软件包括SPSS、R、Python上的NumPy和pandas库等。
请注意，此列表并不是详尽无遗，统计学的方法和工具非常广泛和丰富，还有其他许多特定领域的方法和工具。
stata 净重新分类指数nri 结果解读
stata 净重新分类指数nri 结果解读【实用版】目录1.Stata 简介2.净重新分类指数 (NRI) 的定义和计算方法3.NRI 结果的解读4.应用实例正文1.Stata 简介Stata 是一款广泛应用于社会科学、经济学、生物统计学和医疗研究领域的数据分析软件。
它不仅具有强大的数据处理功能，还能进行各种统计分析和建模。
对于研究者来说，Stata 是一个非常有用的工具，可以帮助他们更好地理解数据和揭示研究现象之间的关系。
2.净重新分类指数 (NRI) 的定义和计算方法净重新分类指数（Net Reclassification Index，简称 NRI）是一种评估模型预测效果的指标，主要用于二元分类模型。
它可以衡量模型对某一类别的预测效果是否好于基准模型。
NRI 的计算方法为：RI = (灵敏度 - 基线灵敏度) / (1 - 灵敏度)其中，灵敏度是指模型预测为阳性的样本中实际为阳性的比例，基线灵敏度是指基准模型预测为阳性的样本中实际为阳性的比例。
3.NRI 结果的解读RI 的结果可以分为三个区间：NRI > 0，表示模型的预测效果优于基准模型；NRI = 0，表示模型的预测效果与基准模型相同；NRI < 0，表示模型的预测效果不如基准模型。
研究者可以根据 NRI 的结果来选择最佳的预测模型。
4.应用实例以某医院的病人数据为例，研究者希望对病人的疾病风险进行预测，从而提前采取干预措施。
首先，研究者使用 Stata 计算了不同模型的 NRI 值，然后比较了这些值。
结果显示，逻辑回归模型的 NRI 值最高，因此研究者可以认为逻辑回归模型对病人疾病风险的预测效果最好，并据此制定干预措施。
总之，Stata 中的净重新分类指数 (NRI) 是一种评估模型预测效果的重要指标。
统计学名词大全
统计学名词大全统计学名词大全统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科。
它广泛应用于各个领域，包括经济学、社会科学、医学和自然科学等。
以下是一些常见的统计学名词，供参考：1. 总体（Population）：指研究对象的全体。
在统计学中，总体是指研究对象的全部个体或观测值的集合。
2. 样本（Sample）：指从总体中抽取的一部分个体或观测值的集合。
样本是总体的一种代表性子集，用来进行统计分析。
3. 参数（Parameter）：指总体的特征量。
参数是用来描述总体的数值，如总体的均值、方差等。
4. 统计量（Statistic）：指样本的特征量。
统计量是用来描述样本的数值，如样本的均值、方差等。
5. 随机变量（Random Variable）：指在随机试验中可能取不同数值的变量。
随机变量可以是离散的，也可以是连续的。
6. 概率（Probability）：指某一事件发生的可能性。
概率是一个介于0和1之间的数，表示事件发生的程度。
7. 频数（Frequency）：指数据中某个数值出现的次数。
频数用来描述数据的分布情况。
8. 频率（Frequency）：指频数与总体或样本大小之比，表示某个数值出现的频繁程度。
9. 经验分布函数（Empirical Distribution Function）：指样本中小于或等于某一数值的观测值的比例。
经验分布函数用来描述样本数据的累计分布情况。
10. 中心极限定理（Central Limit Theorem）：指在一定条件下，大样本的样本均值近似服从正态分布。
中心极限定理是统计学中重要的定理，用于推断总体参数。
11. 置信区间（Confidence Interval）：指对总体参数的估计范围。
置信区间是一个区间，包含真实参数的概率较高。
12. 假设检验（Hypothesis Testing）：指对总体参数的假设进行推断。
假设检验包括建立原假设和备择假设，以及通过样本数据来判断何种假设是合理的。
《应用回归分析》课后习题部分答案何晓群版
第二章 一元线性回归2.14 解答：（1）散点图为：（2）x 与y 之间大致呈线性关系。
（3）设回归方程为01y x ββ∧∧∧=+1β∧=12217()ni ii nii x y n x yxn x --=-=-=-∑∑0120731y x ββ-∧-=-=-⨯=-17y x ∧∴=-+可得回归方程为（4）22ni=11()n-2i i y y σ∧∧=-∑ 2n 01i=11(())n-2i y x ββ∧∧=-+∑=2222213⎡⎤⨯+⨯+⨯⎢⎥+⨯+⨯⎣⎦（10-（-1+71））（10-（-1+72））（20-（-1+73））（20-（-1+74））（40-（-1+75）） []1169049363110/3=++++=6.1σ∧=≈ （5）由于211(,)xxN L σββ∧t σ∧==服从自由度为n-2的t 分布。
因而/2|(2)1P t n αασ⎡⎤⎢⎥<-=-⎢⎥⎣⎦也即：1/211/2(p t t ααβββ∧∧∧∧-<<+=1α-可得195%β∧的置信度为的置信区间为（7-2.3537+2.353 即为：（2.49，11.5）2201()(,())xxx Nn L ββσ-∧+t ∧∧==服从自由度为n-2的t 分布。
因而/2(2)1P t n αα∧⎡⎤⎢⎥⎢⎥<-=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦即0/200/2()1p βσββσα∧∧∧∧-<<+=- 可得195%7.77,5.77β∧-的置信度为的置信区间为（）（6）x 与y 的决定系数22121()490/6000.817()nii nii y y r y y ∧-=-=-==≈-∑∑（7）由于(1,3)F F α>,拒绝0H ,说明回归方程显著，x 与y 有显著的线性关系。
（8）t σ∧==其中2221111()22n ni i i i i e y y n n σ∧∧====---∑∑ 7 3.661==≈ /2 2.353t α= /23.66t t α=>∴接受原假设01:0,H β=认为1β显著不为0，因变量y 对自变量x 的一元线性回归成立。
Statistica统计实例使用教程
Statistica统计实例使用教程Statistica是一种流行的统计软件，被广泛用于数据分析和预测模型的建立。
它提供了丰富的统计工具和图形功能，能够帮助用户快速进行数据探索、统计分析和结果展示。
下面是一个Statistica统计实例使用教程。
数据导入与处理是数据分析的第一步。
在Statistica中，你可以通过多种方式导入数据，如从文本文件、数据库、Excel等。
选择“文件”菜单中的“导入”选项，然后选择数据源和文件路径，即可将数据导入到数据工作表中。
一旦你导入了数据并进行了必要的数据处理，下一步是进行统计分析。
Statistica提供了丰富的统计功能，包括描述统计、推断统计、非参数统计等。
你可以通过“分析”菜单中的各种选项，选择合适的统计方法进行分析。
例如，你可以选择“描述统计”选项，计算数据的均值、标准差、频数等。
选择“推断统计”选项，进行假设检验、置信区间估计等。
选择“非参数统计”选项，进行Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
在进行统计分析之前，你可以使用图形窗口进行数据可视化。
Statistica提供了多种图表类型，如直方图、散点图、线图等。
你可以选择“图形”菜单中的选项，选择合适的图表类型进行绘制。
最后，你可以使用报告功能将统计结果输出为可视化报告。
在Statistica中，你可以选择“分析”菜单中的“报告”选项，选择合适的模板和内容，生成专业的统计分析报告。
报告可以包括数据总结、统计结果、图形展示等，便于你向他人呈现和解释数据分析结果。
f statistic计算公式
f statistic计算公式F-statistic是统计分析中常用的重要指标，它可以用来分析两个或者多个样本均值之间的差异情况。
F-statistic包含两个参数，分别为F统计量和自由度，它们共同决定结果的可靠性。
F-statistic 计算公式如下：F-Statistics = (概率统计:/求和组内方差X自由度1) / (概率统计:/求和组间方差X自由度2)其中，概率统计可以定义为平均值的差值的绝对值的平方，也可以定义为协方差的绝对值的平方，而求和组内方差和求和组间方差就是组内方差和组间方差。
自由度1和自由度2则是代表F-statistic统计检验最多可以比较几组样本的变量值，其计算方式如下：自由度1：自由度1 = 样本总数 - 组数自由度2：自由度2 = 组数 -1F-statistic的结果可以用来判断两个或者多个样本均值之间的差异究竟有多大。
当多个样本均值之间的差异较大时，F-statistic值一般会非常大；当多个样本均值之间的差异较小时，F-statistic值一般会较小；当多个样本均值差异接近零时，F-statistic值则会接近零。
因此，F-statistic检验可以作为社会科学研究中常用的统计数据，来判断不同群体是否存在显著的差异。
此外，F-statistic还可以用于判断不同模型的差异性，如某一模型的拟合程度会比另一种模型的拟合程度好。
这一F-statistic用于比较多个模型时经常被称为F比较统计量，它可以明确表明拟合好的模型和不太拟合的模型之间的差异。
总之，F-statistic是一种在社会科学研究中常常被用于测量群体差异的统计量，在多个样本均值之间的差异分析中具有重要的作用。
通过F-statistic公式的求解，可以得出F-statistic的值，它可以用来衡量两个或者多个样本均值之间的显著性差异，从而帮助人们判断研究结果的可靠性。
另外，F-statistic甚至可以帮助我们定量地分析不同模型间的差异性，从而更好地进行特定研究。
cca皮尔森相关系数
cca皮尔森相关系数CCA（Canonical Correlation Analysis）皮尔森相关系数是一种常用的统计量，用于衡量两个变量集之间的线性相关性。
它可以帮助我们理解两个变量集之间的关系，并在统计建模和数据分析中发挥着重要作用。
一、介绍CCA皮尔森相关系数是用于测量两个变量集的线性相关性的指标。
它利用皮尔森相关系数来衡量两个变量集之间的线性关系，并提供了一个全局的度量。
皮尔森相关系数是一个介于-1和1之间的值，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有线性相关性。
而CCA皮尔森相关系数则是利用了这一概念，对两个变量集进行计算。
二、计算方法CCA皮尔森相关系数的计算方法如下：1. 首先，我们需要有两个变量集X和Y，其中X包含m个样本和d 个特征，Y包含m个样本和k个特征。
2. 接下来，我们计算X和Y的均值向量，分别记为X_mean和Y_mean。
3. 然后，我们计算X和Y的协方差矩阵，分别记为S_X和S_Y。
4. 我们还需要计算X和Y的相关矩阵，分别记为R_X和R_Y。
相关矩阵是协方差矩阵的标准化版本。
5. 接下来，我们计算X和Y的CCA皮尔森相关系数。
它可以通过计算X和Y的协方差矩阵和相关矩阵的特征值和特征向量来获得。
6. 最后，我们将得到的CCA皮尔森相关系数排序，根据其大小进行排序。
三、应用领域CCA皮尔森相关系数在多个领域中得到了广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 数据分析和统计建模：CCA皮尔森相关系数可用于观察两个变量集之间的关联，帮助分析人员理解数据中的模式。
2. 金融和经济学：CCA皮尔森相关系数可用于研究金融市场中不同变量之间的相互关系，如股票价格和利率之间的关系。
3. 自然语言处理：CCA皮尔森相关系数可用于分析文本数据中的语义关联，例如在词嵌入和文本聚类中的应用。
4. 图像处理：CCA皮尔森相关系数可用于图像特征提取和相似性度量，帮助处理图像数据。
Statistica2011_cap3_cap4
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Statistica 2011/2012
Distribuzioni di frequenza
Unità u Alpio Etichetta 1 2 3 4 5 6 7 8 SESSO M M F M F M M F ETA’ 28 17 20 32 5 7.5 12 3.2 12.3 25 7.7
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UTILIZZARE GRAFICI E INDICI APPROPRIATI IN BASE AL TIPO DI VARIABILE (qualitativa nominale, …)
Statistica 2011/2012
l’età media dei maschi è più elevata di quella delle femmine (variabili considerate: età, sesso)
Università di Firenze – a.a. 2011/2012 L. Grilli – Statistica Modulo A (cdl in Statistica)
Distribuzione e sintesi dei dati
Distribuzioni statistiche
Esempio
Unità u Alpio Caio Prima Velio Rufa Sesto Beowful Sebaste ID 1 2 3 4 5 6 7 8 SESSO M M F M F M M F ETA’ 28 27 30 32 16 34 18 25 LIVIST 2 4 4 2 1 2 1 2 DIST 5 7.5 12 3.2 12.3 25 7.7
Statistica 2011/2012
statistica 全套教程包括数据挖掘
BASIC STATISTICS AND TABLES ............................................ 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Descriptive Statistics......................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Correlation Matrices............................. 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test, Independent, by Groups......... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test for Independent Samples, by Variables . 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test, Dependent samples................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--t-Test, Single Sample........................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Frequency Tables..................................... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Breakdown and One-Way ANOVA............... 错误!未定义书签。
Basic Statistics and Tables--Crosstabulation Tables......................... 错误!未定义书签。
stata中文教程
Stata 软件基本操作和数据分析入门 第二讲 统计描述入门
赵耐青
一、调查某市 1998 年 110 名 19 岁男性青年的身高（cm）资料如下，计算均数、标准
差、中位数、百分位数和频数表。
173.1 167.8 173.9 176.9 173.8 171.5 175.1 175.2 176.7 174.5
169.5 177.0 183.6 170.3 178.8 181.1 182.9 177.8 164.1 169.1
176.3 169.4 171.1 172.9 177.0 179.8 178.2 174.4 169.2 176.4
178.3 165.0 175.8 181.0 177.6 177.4 178.7 175.1 181.8 171.3
图5 数据输入完毕后，单击 preserve 键确认所输数据，按关闭键 即可退出编辑器。 3)拷贝、粘贴方式交互数据 Stata 的数据编辑窗口是一个简单的电子表格，可以使用拷贝、粘 贴方式直接和 EXCEL 等软件交互数据，在数据量不大时，这种方式 操作极为方便。 例 2 现在 EXCEL 中已录入了三个变量，共五条记录，格式见 下图，请将数据读入 Stata。 解：首先将 EXCEL 中的 A1～C6 全部 18 个单元格选中，选择菜 单编辑Î复制，将数据拷贝到剪贴板上；然后切换到 Stata，选择菜 单 WindowÎData Editor，打开数据编辑窗口；再选择 EditÎPaste， 相应的数据就会被直接粘贴如数据编辑窗口中，并且变量名、记录数、
其中变量名列表如果省略，则将全部变量存入指定文件。 如欲将上面建立的数据文件存入文本文件“C:\data1.txt”中，则 命令为： . outsheet using c:\data1.txt 此时建立的文件 data1.txt 第一行为变量名，第 2～6 行为变量值。变 量列间用 Tab 键分隔。如果不希望在第一行存储变量名，则可以使 用 nonames 选项。如果文件已经存在，则需要使用 replace 选项。
张文彤、赵耐青：Stata入门介绍
Stata入门介绍✧说明：（1）这里很可能有错误，如果产生不良影响，请见谅。
(2) 下面用红色注明的都是可执行的过程。
(3) Stata要在使用中熟练的，大家应该多加练习。
(4) Stata的很多细节，这里不可能涉及到，只是选取相对重要的部分加以解释，而且仅仅是入门性质。
✧界面当我们把stata装好以后，首先需要了解的是它的界面。
打开Stata后我们便可以看到它常用的四个窗口：Stata Results; Review; Variables; Stata Command。
我们所有的运行结果都会在Stata Results界面中显示；而命令的输入则在Stata Command窗口；Review窗口记录我们使用过的命令；最后Variables窗口显示存在于当前数据库中的所有变量的名称。
可以直接点击Review窗口来重新输入已使用过的命令，我们所需变量可以通过点击Varaibles窗口来得到，这些都可以简便我们的操作。
✧Stata 命令Stata软件功能强大，体现在它提供了丰富的命令，可以实现许多功能。
每一个stata命令都相应的命令格式。
我们在这里介绍常用的一些命令的功能和相应的格式，大家在使用stata的过程中也会不断积累相关的知识。
命令格式可以用help命令查询。
也可以在Help选项下content中寻找相关命令。
使用help命令后，窗口中会有关于该命令的详尽说明。
更直接的办法是看Examples中的范例是如何使用该命令，阅读一些相关的说明并加以模仿。
✧重要习惯我们使用stata进行回归分析时，需要养成一些好的习惯。
在进行一些数据量很大，过程复杂的分析时尤其重要。
（1）使用日志（log）。
它可以帮助我们记录stata的运行结果。
格式：log using c:\stata\logfiles\10.21.5_30.log（注意：我们需要先建好文件夹c:\stata\logfiles）关闭log的命令为“log close”。
有用的统计学_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
有用的统计学_中央财经大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下列调查中，适合用普查方法的是答案:要了解某高中数学教师的年龄状况2.下列调查中，调查方式选择正确的是答案:为了了解南开步行街平均每天的人流量，选择抽样调查3.事先将总体各单位按某一标志排列，然后依固定顺序和间隔来抽选调查单位的抽样组织方式叫做答案:等距抽样4.某商店在去年第一季度的部分数据如下：月份 1 2 3销售额（万元）144.0 148.2 154.7 平均售货员人数（人）80 78 911.80 1.90 1.70每售货员平均销售额（万元）上表中包含了（）个变量？答案:45.关于定序数据，以下说法正确的是答案:可以计算中位数6.定距数据中，两个数据的差值答案:有意义7.一组数据的偏度系数接近为0，峰度系数为3.5，则该数据的统计分布应具有如下特征答案:尖峰分布8.在某份问卷中，设置了如下问题：请问您的年龄是：（1）18岁以下，（2）18~25岁，（3）26~35岁，（4）35岁以上现获得了100名被调查者的回答数据。
在以下统计图、统计表中，最不适宜描述这组数据的是答案:箱线图9.要描述我国国内生产总值的三次产业构成，最恰当的图形是答案:饼图10.一名研究人员希望通过统计图来说明4月份以来北京地区二手房租金每天的变化，以下最合适的统计图是答案:线图11.利用枢轴量法对正态总体的均值作区间估计，参数已知，为来自随机样本，是样本均值，则可选用枢轴量答案:12.对正态总体的均值作检验，其中和均已知，为来自X的简单均值，则选用的检验统计量为答案:13.在假设检验问题中，犯拒真错误的概率其含义是指答案:在为真的条件下，拒绝的概率14.利用值检验法对正态总体的数学期望进行检验时，如果，显著性水平0.05下，下列结论中正确的是答案:无法判断15.设是来自正态总体的简单随机样本，考虑检验问题vs ，如果由样本观测值计算得的95%置信区间为[2.4，3.2]，则在显著性水平0.05下，下列结论正确的是答案:16.100名学生被随机分成4组试验4种不同的教学方法，根据最后的考试成绩进行方差分析。
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/wiki/Storia_della_statistica
Statistica 2011/2012
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Statistica 2011/2012
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La Statistica moderna
L’ubiquità della Statistica
S., Di Ciaccio A. (2008) Statistica. Metodologie per le scienze economiche e sociali, Secoda edizione, McGraw-Hill. Moore D.S. (2005) Statistica di base. Apogeo. Newbold P., Carlson W.L., Thorne B. (2010) Statistica. Seconda ed. Pearson / Prentice Hall.
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Statistica 2011/2012
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Università di Firenze – a.a. 2011/2012 L. Grilli – Statistica Modulo A (cdl in Statistica)
Origini della Statistica
Nozioni di base
Borra
Quali prospettive di lavoro?
Alta probabilità di ottenere un lavoro di qualità
Vedi Società Italiana di Statistica www.sis-statistica.it/ alla voce “Didattica della Statistica” Negli USA CareerCast ha valutato la professione di Statistico come la quarta migliore professione nel 2011 /jobs-rated/10-best-jobs-2011
Statistica 2011/2012
http://www.ds.unifi.it/grilli/Statistica_L41_2011.htm
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Libri
Libro di testo: Cicchitelli G. (2008) Statistica. Principi e Metodi. Pearson. Libri di utile consultazione:
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Università di Firenze – a.a. 2011/2012 L. Grilli – Statistica Modulo A (cdl in Statistica)
Cos’è la Statistica?
Cos’è la Statistica?
Statistica: l’arte e la scienza di imparare dai dati Esistono molte definizioni formali, gli ingredienti essenziali sono i dati e l’uso di strumenti di analisi di tipo quantitativo
Il termine “statistica” deriva da “stato”: all’inizio la statistica riguardava la raccolta di dati relativi allo stato (numerosità della popolazione, numero di cannoni, quantità di raccolto di grano …) La formalizzazione matematica della statistica è recente
contesto Scelta dei dati
astrazione Metodologia statistica
XVIII
e XIX secolo: calcolo delle probabilità metà del XX secolo: inferenza statistica, disegno degli esperimenti, campionamento anni 40 - anni 70: sviluppi teorici dagli anni 70: sviluppi legati alle capacità di calcolo dei computer
Università di Firenze – a.a. 2011/2012 L. Grilli – Statistica Modulo A (cdl in Statistica)
Università di Firenze Corso di laurea in Statistica A.A. 2011/2012
In origine la Statistica era una disciplina arida che consisteva nel manipolare lunghe sequenze di numeri (senza l’aiuto di calcolatrici!) Molti credono che sia ancora oggi così … … ma la Statistica è diventata una disciplina assai diversa: ai calcoli ci pensa il computer, lo statistico è un investigatore che usa la metodologia statistica e la tecnologia informatica per individuare degli ‘andamenti’, delle ‘regolarità’ nella complessa realtà fisica, biologica, sociale, economica …
Programma del corso
PARTE 1 – Statistica descrittiva univariata
STATISTICA – Modulo A
Nozioni di base Distribuzioni, rappresentazioni grafiche Medie Indici di variabilità, indici di forma
Statistica 2011/2012
I keep saying the sexy job in the next ten years will be statisticians. The ability to take data—to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it—that’s going to be a hugely important skill in the next decades, not only at the professional level but even at the educational level for elementary school kids, for high school kids, for college kids. Because now we really do have essentially free and ubiquitous data. So the complimentary scarce factor is the ability to understand that data and extract value from it. Hal Varian Professor of information sciences, business, and economics at the University of California at Berkeley and Google's chief economist McKinseyQuarterly, January 2009
Come i telescopi, i microscopi, i raggi X e i radar, la Statistica moderna consente di vedere cose invisibili a occhio nudo. David Hand
Statistica 2011/2012
La Statistica entra in molti aspetti della vita moderna, spesso in modo decisivo ma poco appariscenteຫໍສະໝຸດ 7
MEDICINA: l’efficacia dei farmaci è testata tramite esperimenti clinici pianificati con criteri statistici; la diffusione delle epidemie viene monitorata da sistemi geo-statistici GOVERNO: le politiche efficaci si basano sull’analisi statistica dei dati relativi alla società e all’economia IMPRESE: le decisioni su cosa e quanto produrre si basano su ricerche di mercato e analisi di dati economici; i rischi di banche e assicurazioni sono valutati tramite modelli statistici AMBIENTE: l’inquinamento viene monitorato da sistemi geostatistici; il rischio idrogeologico viene valutato analizzando dati metereologici INFORMATICA: la statistica è fondamentale per la gestione di sistemi complessi come il controllo automatico del traffico aereo o per il funzionamento dei filtri anti-spam per l’email