计量经济学与统计学作业指导书

计量经济学与统计学作业指导书
第1章引言 (4)
1.1 计量经济学与统计学的基本概念 (4)
1.2 研究方法与数据类型 (4)
1.3 模型设定与假设 (4)
第2章数据的收集与处理 (4)
2.1 数据来源与收集方法 (4)
2.1.1 数据来源 (5)
2.1.2 数据收集方法 (5)
2.2 数据预处理 (5)
2.2.1 数据整理 (5)
2.2.2 数据标准化与归一化 (5)
2.3 数据清洗与整合 (5)
2.3.1 数据清洗 (5)
2.3.2 数据整合 (6)
第3章描述性统计分析 (6)
3.1 频数与频率分布 (6)
3.1.1 频数分布 (6)
3.1.2 频率分布 (6)
3.2 图表与可视化 (6)
3.2.1 条形图与柱状图 (6)
3.2.2 饼图 (6)
3.2.3 折线图 (7)
3.2.4 散点图 (7)
3.3 统计量度与中心趋势 (7)
3.3.1 均值 (7)
3.3.2 中位数 (7)
3.3.3 众数 (7)
3.4 离散程度与偏态 (7)
3.4.1 极差 (7)
3.4.2 四分位差 (7)
3.4.3 标准差 (7)
3.4.4 偏态 (7)
第4章概率论基础 (8)
4.1 随机事件与概率 (8)
4.1.1 随机试验与样本空间 (8)
4.1.2 随机事件 (8)
4.1.3 概率的定义与性质 (8)
4.1.4 概率的计算方法 (8)
4.2 条件概率与贝叶斯定理 (8)
4.2.1 条件概率的定义与性质 (8)
4.2.2 独立性 (8)
4.3 离散型随机变量 (8)
4.3.1 离散型随机变量的定义与性质 (8)
4.3.2 概率分布函数 (8)
4.3.3 期望与方差 (9)
4.4 连续型随机变量 (9)
4.4.1 连续型随机变量的定义与性质 (9)
4.4.2 概率密度函数 (9)
4.4.3 分布函数 (9)
4.4.4 期望与方差 (9)
第5章假设检验与置信区间 (9)
5.1 假设检验的基本概念 (9)
5.1.1 零假设与备择假设 (9)
5.1.2 显著性水平 (9)
5.1.3 两类错误 (9)
5.1.4 检验统计量 (9)
5.2 常见的假设检验方法 (9)
5.2.1 单样本t检验 (10)
5.2.2 双样本t检验 (10)
5.2.3 方差分析 (10)
5.2.4 卡方检验 (10)
5.2.5 非参数检验 (10)
5.3 置信区间的估计 (10)
5.3.1 置信区间的定义 (10)
5.3.2 置信区间的计算方法 (10)
5.3.3 置信区间的解释与应用 (10)
5.4 功效分析 (10)
5.4.1 功效的定义与意义 (10)
5.4.2 样本量计算 (10)
5.4.3 提高功效的方法 (10)
第6章方差分析 (10)
6.1 单因素方差分析 (10)
6.1.1 基本概念 (10)
6.1.2 假设检验 (10)
6.1.3 检验统计量 (11)
6.1.4 拒绝域 (11)
6.2 多因素方差分析 (11)
6.2.1 基本概念 (11)
6.2.2 假设检验 (11)
6.2.3 检验统计量 (11)
6.2.4 拒绝域 (11)
6.3 重复测量方差分析 (11)
6.3.1 基本概念 (11)
6.3.2 假设检验 (11)
6.3.4 拒绝域 (12)
第7章回归分析 (12)
7.1 线性回归模型 (12)
7.2 最小二乘法与参数估计 (12)
7.3 模型检验与诊断 (12)
7.4 多元回归分析 (12)
第8章时间序列分析 (13)
8.1 时间序列的基本概念 (13)
8.1.1 时间序列的定义 (13)
8.1.2 时间序列的类型 (13)
8.1.3 时间序列的特性 (13)
8.2 平稳性检验与单位根 (13)
8.2.1 平稳性检验 (14)
8.2.2 单位根 (14)
8.3 自相关与偏自相关函数 (14)
8.3.1 自相关函数 (14)
8.3.2 偏自相关函数 (14)
8.4 时间序列模型构建 (14)
8.4.1 自回归模型（AR） (14)
8.4.2 移动平均模型（MA） (14)
8.4.3 自回归移动平均模型（ARMA） (14)
8.4.4 自回归差分移动平均模型（ARIMA） (15)
第9章非参数统计方法 (15)
9.1 非参数检验的基本概念 (15)
9.2 核密度估计与核回归 (15)
9.3 典型相关分析 (15)
9.4 主成分分析 (15)
第10章综合应用与案例分析 (15)
10.1 计量经济学模型应用 (15)
10.1.1 社会经济领域案例研究 (16)
10.1.2 模型选择与估计方法 (16)
10.1.3 假设检验与模型诊断 (16)
10.2 统计学方法应用 (16)
10.2.1 数据挖掘与分析 (16)
10.2.2 假设检验 (16)
10.2.3 预测分析 (16)
10.3 案例分析与讨论 (17)
10.3.1 案例一：房地产价格影响因素分析 (17)
10.3.2 案例二：企业盈利能力分析 (17)
10.3.3 案例三：空气质量预测 (17)
10.4 课程总结与展望 (17)
10.4.1 课程总结 (17)
10.4.2 研究展望 (17)
第1章引言
1.1 计量经济学与统计学的基本概念
计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象中的数量关系和规律性，通过运用数学、统计学和经济理论构建模型，对经济变量进行量化分析。

统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学，旨在通过样本信息推断总体特征。

两者的结合为研究经济问题提供了有力的分析工具。

1.2 研究方法与数据类型
在计量经济学与统计学研究中，常用的研究方法包括描述性统计、推断性统计、回归分析、时间序列分析等。

这些方法可以帮助研究者从不同角度和层面分析经济现象，揭示变量之间的内在联系。

数据类型可分为定量数据和定性数据。

定量数据具有数值特征，可以进行算术运算；定性数据则表现为分类或等级。

在实际研究中，根据研究目的和问题，研究者需要合理选择和运用不同类型的数据。

1.3 模型设定与假设
模型设定是计量经济学与统计学研究的基础，主要包括以下步骤：
（1）确定研究目标：明确研究问题，界定分析范围，提出研究假设。

（2）选择变量：根据研究目标，选取适当的解释变量和被解释变量。

（3）构建模型：根据变量之间的关系，构建数学表达式，表示变量之间的数量关系。

（4）设定假设：为了保证模型的有效性和可靠性，需要对模型的参数、误差项等设定相应的假设，如线性关系、同方差性、无自相关等。

在模型设定过程中，研究者需遵循严谨的科学态度，保证假设的合理性和可靠性，以便为后续的实证分析提供准确的基础。

第2章数据的收集与处理
2.1 数据来源与收集方法
在进行计量经济学与统计学研究时，数据的来源及收集方法。

以下是常见的数据来源与收集方法：
（1）官方统计数据：机构、国际组织等官方机构发布的统计数据，如国家统计局、世界银行、国际货币基金组织等。

（2）学术研究数据库：如JSTOR、CNKI、WanFang Data等，收录了大量学术论文、研究报告等资源。

（3）企业数据：企业内部数据、企业年报、财务报表等。

（4）公开数据：互联网上公开可获取的数据，如公开数据、开放数据平台等。

（5）调查与实验数据：通过问卷调查、实验等方式收集的一手数据。

2.1.2 数据收集方法
（1）直接收集：研究者亲自进行问卷调查、实验等，以获取一手数据。

（2）间接收集：通过购买、交换等方式获取他人已经收集的数据。

（3）网络爬虫：利用自动化程序在互联网上抓取所需数据。

（4）数据挖掘：从大量原始数据中提取有价值的信息。

2.2 数据预处理
收集到原始数据后，需进行预处理，以保证数据的可用性和可靠性。

2.2.1 数据整理
（1）数据排序：将数据按某一维度进行排序，以便观察和分析。

（2）数据筛选：根据研究需求，筛选出符合条件的数据。

（3）数据转换：将数据转换为适当的格式，如数值、类别、时间序列等。

2.2.2 数据标准化与归一化
（1）数据标准化：将数据缩放到一个固定范围，如01、1到1等。

（2）数据归一化：将数据转换为无量纲的纯数值，便于不同指标之间的比较。

2.3 数据清洗与整合
2.3.1 数据清洗
（1）缺失值处理：填补或删除缺失数据，保证数据的完整性。

（2）异常值处理：识别和处理异常值，避免对研究结果产生影响。

（3）重复值处理：删除或合并重复数据，保证数据的唯一性。

（1）数据合并：将多个数据源的数据合并为一个整体。

（2）数据融合：在数据合并的基础上，对数据进行进一步处理，如属性扩充、关系建立等。

（3）数据重构：对数据进行结构化处理，使其更符合研究需求。

通过以上步骤，研究者可得到可用于计量经济学与统计学分析的数据集。

在实际操作中，需根据研究目的和需求，灵活运用各种数据收集与处理方法。

第3章描述性统计分析
3.1 频数与频率分布
频数与频率分布是描述性统计分析的基础，主要用于反映数据在不同类别或数值区间内的分布情况。

本节将介绍如何计算各类别或数值区间的频数与频率，并利用这些信息对数据进行初步的了解。

3.1.1 频数分布
频数分布是指将一组数据按照其取值进行分类，并计算每个类别中数据出现的次数。

对于离散数据，频数分布可以直接列出每个类别及其对应的频数；而对于连续数据，通常需要将数据范围划分为若干个区间，然后计算每个区间内数据的频数。

3.1.2 频率分布
频率分布是指将频数除以总数据量得到的相对频数。

频率分布有助于比较各类别或区间的相对重要性。

3.2 图表与可视化
图表与可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分，它能直观地展示数据的分布特征、趋势和关系。

本节将介绍常见的图表类型及其应用。

3.2.1 条形图与柱状图
条形图和柱状图主要用于展示分类数据的频数或频率分布。

它们通过长短不同的条形或柱形来表示各类别的频数或频率。

3.2.2 饼图
饼图适用于展示各部分占整体的比例关系，通常用于表达分类数据的频率分布。

3.2.3 折线图
折线图主要用于展示数据随时间、空间或其他变量的变化趋势。

3.2.4 散点图
散点图用于展示两个连续变量之间的关系，有助于观察变量间的相关性。

3.3 统计量度与中心趋势
描述数据的中心趋势是了解数据分布特征的重要手段。

本节将介绍常用的统计量度，包括均值、中位数和众数等。

3.3.1 均值
均值是衡量数据集中趋势的一种统计量度，它等于所有数据值的总和除以数据的个数。

3.3.2 中位数
中位数是将一组数据从小到大排序后，位于中间位置的数值。

它对极端值的影响较小，更能反映数据的中心趋势。

3.3.3 众数
众数是指一组数据中出现次数最多的数值。

对于分类数据，众数一个；对于数值型数据，可能存在多个众数。

3.4 离散程度与偏态
离散程度和偏态是描述数据分布形态的两个重要指标。

本节将介绍常用的离散程度指标和偏态指标。

3.4.1 极差
极差是一组数据中最大值与最小值之间的差值，它反映了数据的波动范围。

3.4.2 四分位差
四分位差是上四分位数与下四分位数之间的差值，它用于描述数据的中等程度的波动。

3.4.3 标准差
标准差是衡量数据离散程度的常用指标，它表示数据值与均值之间的平均偏差。

3.4.4 偏态
偏态是指数据分布的对称性。

正态分布的数据偏态为零，而偏态指数大于零
表示数据右偏，小于零表示数据左偏。

常用的偏态指标包括偏态系数和峰度系数。

第4章概率论基础
4.1 随机事件与概率
4.1.1 随机试验与样本空间
随机试验是具有不确定性结果的实验。

样本空间是随机试验所有可能结果的集合。

本节将介绍如何从实际问题中抽象出随机试验和样本空间。

4.1.2 随机事件
随机事件是样本空间的一个子集。

本节将讨论随机事件的性质、运算和关系。

4.1.3 概率的定义与性质
概率是描述随机事件发生可能性的一种度量。

本节将介绍概率的定义、性质以及概率的基本定理。

4.1.4 概率的计算方法
本节将介绍如何利用组合数学、几何概率等方法计算特定随机事件的概率。

4.2 条件概率与贝叶斯定理
4.2.1 条件概率的定义与性质
条件概率是在给定一个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。

本节将介绍条件概率的定义、性质以及条件概率的计算方法。

4.2.2 独立性
独立性是描述两个事件发生无相互影响的性质。

本节将讨论独立性的定义、性质以及如何判断两个事件是否独立。

4.2.3 贝叶斯定理
贝叶斯定理是条件概率的一个重要应用，可以用来求解后验概率。

本节将介绍贝叶斯定理的推导、应用以及在实际问题中的意义。

4.3 离散型随机变量
4.3.1 离散型随机变量的定义与性质
离散型随机变量是具有有限或可数无限个取值的随机变量。

本节将介绍离散型随机变量的定义、性质以及常见的离散型随机变量。

4.3.2 概率分布函数
概率分布函数是描述离散型随机变量取值概率的函数。

本节将讨论概率分布
函数的定义、性质以及如何求解特定随机变量的概率分布函数。

4.3.3 期望与方差
期望和方差是描述离散型随机变量取值集中趋势和离散程度的两个重要指标。

本节将介绍期望和方差的定义、性质以及计算方法。

4.4 连续型随机变量
4.4.1 连续型随机变量的定义与性质
连续型随机变量是在某个区间内取值无限的随机变量。

本节将介绍连续型随机变量的定义、性质以及常见的连续型随机变量。

4.4.2 概率密度函数
概率密度函数是描述连续型随机变量取值概率密度的一种函数。

本节将讨论概率密度函数的定义、性质以及如何求解特定随机变量的概率密度函数。

4.4.3 分布函数
分布函数是描述连续型随机变量取值概率的函数。

本节将介绍分布函数的定义、性质以及与概率密度函数之间的关系。

4.4.4 期望与方差
本节将介绍连续型随机变量的期望和方差的定义、性质以及计算方法，并讨论其在实际问题中的应用。

第5章假设检验与置信区间
5.1 假设检验的基本概念
假设检验是计量经济学与统计学中的一个核心概念，用于对总体参数的某个假设进行验证。

本节将介绍假设检验的基本概念，包括零假设与备择假设、显著性水平、两类错误以及检验统计量。

5.1.1 零假设与备择假设
5.1.2 显著性水平
5.1.3 两类错误
5.1.4 检验统计量
5.2 常见的假设检验方法
在实际应用中，根据数据的类型和研究目的，可以选择不同的假设检验方法。

本节将介绍几种常见的假设检验方法，包括单样本t检验、双样本t检验、方差
分析、卡方检验等。

5.2.1 单样本t检验
5.2.2 双样本t检验
5.2.3 方差分析
5.2.4 卡方检验
5.2.5 非参数检验
5.3 置信区间的估计
置信区间是表示总体参数估计值的一个范围，可以用来评估估计值的精确性。

本节将介绍如何计算和解释置信区间，包括置信区间的定义、计算方法以及如何根据置信区间进行决策。

5.3.1 置信区间的定义
5.3.2 置信区间的计算方法
5.3.3 置信区间的解释与应用
5.4 功效分析
功效分析是指在假设检验中，对检验统计量能够正确拒绝零假设的能力进行评估。

本节将介绍功效分析的基本概念，包括功效、样本量计算以及如何提高功效。

5.4.1 功效的定义与意义
5.4.2 样本量计算
5.4.3 提高功效的方法
注意：本章未包含总结性话语，如需总结，请在整篇作业指导书完成后进行补充。

第6章方差分析
6.1 单因素方差分析
6.1.1 基本概念
单因素方差分析（Oneway ANOVA）主要用于研究一个因素对多个水平上的均值是否存在显著差异。

该方法假设各水平样本之间相互独立，且满足正态分布和方差齐性。

6.1.2 假设检验
（1）零假设：各水平均值无显著差异；
（2）备择假设：至少有两个水平均值存在显著差异。

6.1.3 检验统计量
单因素方差分析的检验统计量为F统计量，其计算公式为：
\[ F = \frac{MSTr}{MSE} \]
其中，\( MSTr \)为处理组间均方，\( MSE \)为误差均方。

6.1.4 拒绝域
当F统计量大于给定的临界值时，拒绝零假设，认为各水平均值存在显著差异。

6.2 多因素方差分析
6.2.1 基本概念
多因素方差分析（Twoway ANOVA）用于研究两个或两个以上因素对实验结果的影响。

该方法可以分析因素之间的交互作用，以及各因素单独效应。

6.2.2 假设检验
（1）零假设：各因素及其交互作用对实验结果无显著影响；
（2）备择假设：至少有一个因素或交互作用对实验结果有显著影响。

6.2.3 检验统计量
多因素方差分析的检验统计量为F统计量，其计算公式与单因素方差分析类似。

6.2.4 拒绝域
当F统计量大于给定的临界值时，拒绝零假设，认为相应因素或交互作用对实验结果有显著影响。

6.3 重复测量方差分析
6.3.1 基本概念
重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）用于研究同一对象在不同时间点或条件下的测量结果是否存在显著差异。

6.3.2 假设检验
（1）零假设：各时间点或条件下的测量结果无显著差异；
（2）备择假设：至少有两个时间点或条件下的测量结果存在显著差异。

6.3.3 检验统计量
重复测量方差分析的检验统计量为F统计量，其计算方法与单因素方差分析类似。

6.3.4 拒绝域
当F统计量大于给定的临界值时，拒绝零假设，认为相应时间点或条件下的测量结果存在显著差异。

第7章回归分析
7.1 线性回归模型
线性回归模型是计量经济学分析中最常用的模型之一。

本章首先介绍一元线性回归模型，然后扩展到多元线性回归模型。

线性回归模型通过摸索自变量与因变量之间的线性关系，为预测和控制因变量提供了一种有效方法。

7.2 最小二乘法与参数估计
最小二乘法是线性回归模型参数估计的一种常用方法。

本节将详细介绍最小二乘法的原理，包括如何通过最小化误差平方和来求解线性回归模型的参数。

还将讨论如何利用最小二乘法进行参数估计，以及如何评估估计结果的可靠性。

7.3 模型检验与诊断
在构建线性回归模型后，需要对模型的假设进行检验，以保证模型的有效性和可靠性。

本节将介绍以下内容：
（1）线性回归模型的假设条件；
（2）残差的性质和检验方法；
（3）拟合优度检验、F检验和t检验；
（4）模型诊断，包括异方差性、自相关性和多重共线性等问题的识别和处理。

7.4 多元回归分析
多元回归分析是对多个自变量与一个因变量之间关系的研究。

本节将扩展一元线性回归模型，讨论多元线性回归模型的构建、参数估计、假设检验和诊断。

具体内容包括：
（1）多元线性回归模型的构建；
（2）多元最小二乘法；
（3）多元回归模型的假设检验；
（4）多元回归模型中的变量选择问题。

通过本章的学习，读者应掌握线性回归模型的基本原理和方法，能够运用最小二乘法进行参数估计，对回归模型进行检验和诊断，并能够处理多元回归分析中的相关问题。

第8章时间序列分析
8.1 时间序列的基本概念
时间序列分析是统计学和计量经济学中的一个重要分支，主要研究按时间顺序排列的一组数据。

这些数据反映了某一现象随时间变化的过程。

本章首先介绍时间序列的基本概念，包括时间序列的定义、类型和特性。

8.1.1 时间序列的定义
时间序列是指在一定时间范围内，按时间顺序排列的一系列观测值。

这些观测值可以是某一现象的数量表现，如股票价格、销售额、气温等。

8.1.2 时间序列的类型
根据时间序列的统计特性，可以将时间序列分为以下几类：
（1）平稳时间序列：其统计特性不随时间变化。

（2）非平稳时间序列：其统计特性随时间变化。

（3）季节性时间序列：呈现出周期性变化。

（4）趋势性时间序列：呈现出长期趋势。

8.1.3 时间序列的特性
时间序列具有以下特性：
（1）自相关性：时间序列的相邻观测值之间存在相关关系。

（2）异方差性：时间序列的方差随时间变化。

（3）周期性：时间序列呈现出周期性变化。

（4）趋势性：时间序列呈现出长期趋势。

8.2 平稳性检验与单位根
在时间序列分析中，平稳性是一个重要概念。

平稳时间序列的统计特性不随时间变化，而非平稳时间序列的统计特性随时间变化。

本节介绍平稳性检验和单位根的概念。

8.2.1 平稳性检验
平稳时间序列的检验主要包括以下方法：
（1）图示法：通过观察时间序列图来判断其平稳性。

（2）统计检验法：如单位根检验、ADF检验等。

8.2.2 单位根
单位根是指时间序列的一个特征根等于1。

存在单位根的时间序列是非平稳的。

单位根检验是判断时间序列平稳性的重要方法。

8.3 自相关与偏自相关函数
自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是分析时间序列自相关性的工具。

本节介绍这两个函数的定义和性质。

8.3.1 自相关函数
自相关函数用于衡量时间序列在不同滞后期的自相关性。

自相关函数的取值范围在1和1之间，绝对值越接近1，自相关性越强。

8.3.2 偏自相关函数
偏自相关函数是在控制了中间滞后期的自相关性后，衡量时间序列在某一滞后期的自相关性。

偏自相关函数有助于确定时间序列模型的自回归项和移动平均项的阶数。

8.4 时间序列模型构建
时间序列模型构建是时间序列分析的核心内容。

本节介绍几种常见的时间序列模型及其构建方法。

8.4.1 自回归模型（AR）
自回归模型是基于时间序列自身的滞后值来预测未来值。

根据滞后期的数量，可分为AR(p)模型。

8.4.2 移动平均模型（MA）
移动平均模型是基于时间序列的预测误差的移动平均来预测未来值。

根据移动平均项的数量，可分为MA(q)模型。

8.4.3 自回归移动平均模型（ARMA）
自回归移动平均模型是自回归模型和移动平均模型的组合，记为ARMA(p, q)。

8.4.4 自回归差分移动平均模型（ARIMA）
自回归差分移动平均模型是对非平稳时间序列进行差分后，再应用ARMA模型。

记为ARIMA(p, d, q)。

其中，d表示差分的次数。

通过以上内容，可以了解时间序列分析的基本框架和方法。

在实际应用中，根据时间序列的特点和数据要求，选择合适的模型进行建模和分析。

第9章非参数统计方法
9.1 非参数检验的基本概念
非参数检验是一类不依赖于总体分布假设的统计推断方法。

本节主要介绍非参数检验的基本概念，包括其定义、特点以及应用场景。

阐述非参数检验与参数检验的区别；介绍常见非参数检验方法，如符号检验、秩和检验和KruskalWallis 检验等；讨论非参数检验的优缺点。

9.2 核密度估计与核回归
核密度估计是一种非参数估计方法，用于估计未知密度函数。

本节首先介绍核密度估计的基本原理和算法，包括核函数的选择、带宽的选取方法等；探讨核密度估计在实践中的应用；介绍核回归及其在计量经济学中的应用。

9.3 典型相关分析
典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种衡量两组变量之间相关性的多元统计分析方法。

本节首先介绍典型相关分析的基本概念和数学原理；阐述典型相关分析的步骤，包括典型变量的求解、典型相关系数的计算等；通过实际案例展示典型相关分析在计量经济学中的应用。

9.4 主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于降维和提取数据的主要特征。

本节首先介绍主成分分析的基本原理和数学推导；阐述主成分分析的步骤，包括数据的标准化、协方差矩阵的求解、特征值和特征向量的计算等；讨论主成分分析在计量经济学中的应用，如变量筛选、数据压缩等。

第10章综合应用与案例分析
10.1 计量经济学模型应用
在本章中，我们将对计量经济学模型在实际问题中的应用进行综合探讨。

通
过选取几个典型的社会经济领域案例，分析线性回归模型、时间序列分析模型以及面板数据分析模型在不同场景下的应用。

还将讨论模型的选择、估计方法、假设检验以及模型诊断等方面的问题。

10.1.1 社会经济领域案例研究
城市居民消费与收入关系分析
股票市场收益率预测
通货膨胀影响因素分析
10.1.2 模型选择与估计方法
最小二乘法
广义矩估计
最大似然估计
10.1.3 假设检验与模型诊断
残差分析
异方差性检验
自相关检验
10.2 统计学方法应用
统计学作为数据分析的重要工具，广泛应用于各个领域。

在本节中，我们将结合实际案例，探讨统计学方法在数据挖掘、假设检验、预测分析等方面的应用。

10.2.1 数据挖掘与分析
描述性统计分析
聚类分析
关联规则挖掘
10.2.2 假设检验
单样本t检验
双样本t检验
方差分析
10.2.3 预测分析
回归预测
时间序列预测。