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统计学基础知识在线播放_统计学基础重点(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

统计学基础知识

健康管理知识：流行病学与统计学基础1 亲爱的健康管理师们，大家好！感谢你们的陪伴。今天我们来聊聊流行病学和医学统计学的一些基础知识。标准差与标准误的区别 𐟓Š 首先，标准差和标准误是两个不同的概念。简单来说，标准差（SD）是数据点与平均值之间的差异，而标准误（SE）则是多个样本平均值之间的差异。通常，标准差会大于标准误。队列研究与病例对照研究 𐟏动🙤𘤧獦–𙦳•都属于分析性流行病学，主要用于检验病因假设。队列研究是通过观察一组人群来评估特定因素与疾病之间的关系，而病例对照研究则是比较患病者和非患病者在某些因素上的差异。疾病风险评估的风险等级 𐟓‰ 在疾病风险评估报告中，风险等级通常用相对危险性来表示，这反映了相对于一般人群的风险增减量。例如，相对危险性为1.5意味着患病风险是普通人群的1.5倍。沟通时的倾听技巧 𐟑‚ 作为健康管理师，倾听是关键。你需要认真倾听客户的需求和问题，这样才能提供有效的帮助。识别风险是前提 𐟔 衡量和控制风险的前提是识别风险。主观风险评估本质上是一种心理的不确定性，需要通过专业的评估方法来识别和评估。健康管理师的岗位能力证书 𐟓œ 健康管理师是一个需要专业技能的岗位，虽然它不是学历教育，但需要通过专业的培训和认证才能胜任。流行病学方法研究的性质 𐟌 流行病学方法研究主要属于理论性研究，通过观察和分析数据来了解疾病的分布、影响因素和预防措施。发病率的准确度 𐟓 发病率的准确度受多种因素影响，但残疾程度并不是其中之一。其他可能影响准确度的因素包括样本大小、观察时间等。代谢当量的误解 𐟏‹️‍♂️ 代谢当量是反映人体代谢的相对数量值，而不是精确值。因此，关于代谢当量的说法不正确的是“代谢当量是反映人体代谢的精确数量值”。健康促进与健康教育的区别 𐟌𑊥奺𗤿ƒ进和健康教育的本质区别在于，健康教育通常有健康的环境支持系统，而健康促进则更侧重于通过改变环境来促进健康。希望这些知识能帮助大家更好地理解和应用流行病学和医学统计学的基础知识。加油，健康管理师们！𐟒ꀀ

如何用统计学原理定权重？作为一个产品经理，思路清晰是关键。而要思路清晰，掌握统计学基础知识是基础中的基础。今天我们来聊聊如何度量数据集的变异程度，也就是离散程度。什么是变异程度？变异程度其实就是数据集的离散程度。简单来说，就是数据之间的差异有多大。比如，学神小明每次考试都在90分以上，而学霸小美有时考80，有时考100。虽然他们平均分都是95，但小明的成绩更稳定，也就是变异程度更低。为什么要考虑变异程度？变异程度在策略产品经理的工作中非常重要。比如在班里选三好学生时，除了文化课成绩，还要考虑体育课成绩。大部分同学的文化课成绩都在90分左右，但体育课成绩却差异巨大。那么，谁体育厉害谁就是三好学生，因为体育课成绩的变异程度高，区分度更大。如何应用？在策略产品经理的日常工作中，定权重和建指标都需要用到这些原理。简单来说，就是通过数据的变异程度来决定权重。比如，在一个项目中，有些指标的变异程度高，那么这些指标在最终评分中的权重就应该更高。总结掌握统计学基础知识真的非常有用。通过了解数据集的变异程度，我们可以更准确地定权重、建指标。所以，别忘了从基础做起，努力成为一个思路清晰的产品经理吧！𐟒ꀀ

统计学基础知识点大梳理，别慌！考试季又来了，同学们是不是已经开始慌了？有人问我能不能帮忙总结一下统计学的考点。辅导的时候，我发现一个令人惊讶的事实：很多同学连统计学的基础知识都没掌握！难道这就是传说中的“选择性失忆”？𐟤” 为了帮助大家打牢基础，我决定分享一些笔记，整理一下统计学的基本概念和常识。温故而知新，我们一起加油！具体内容都在图里，大家可以参考一下。下篇笔记我会重点讲解贝叶斯定理、条件概率、随机变量和排列组合等内容。如果你觉得还有哪些知识点需要详细讲解，欢迎在评论区留言！统计人，加油！𐟒ꀀ

𐟓š心理学考研经验分享：我的二战逆袭之路𐟒ꊥ䧥彯𜌤𛊥䩦ˆ‘想和大家分享一下我的心理学考研经历，特别是关于312心理学考研的一些心得。首先，简单介绍一下我的背景吧，我是一名二战考生，去年考了367分，但遗憾的是，去年的分数线特别高，所以我不得不选择了二战。𐟘⊥››月的计划：打好基础在四月，我主要完成了普通心理学的基础知识学习，包括感知、学习、记忆、思维等方面。同时，我也开始接触实验心理学的基础知识，了解了实验设计和数据处理的基本方法。为了找到适合自己的学习方法，我尝试了看书、听网课、做思维导图等多种方式。五月的进阶：挑战自我五月，我开始学习实验心理学的进阶内容，包括相关分析等。同时，我也开始接触发展心理学，了解儿童、青少年和成人等方面的发展。为了巩固普通心理学的基础知识，我通过做题等方式来巩固。六月的冲刺：全面学习六月，我完成了实验心理学的学习，掌握了实验设计和数据处理的方法。接着，我开始学习发展心理学更深入的内容。此外，我还开始接触统计学的基础知识，包括概率和假设检验等。七月的深化：多元学习七月，我学习了统计学的高级内容，如多元回归和因子分析等。同时，我也开始接触社会心理学，了解社会认知和社会影响等方面。为了巩固前几个月学习的知识，我继续通过做题等方式来巩固。八月的冲刺：全面复习八月，我学习了社会心理学的进阶内容，包括人际关系和群体行为等。接着，我开始接触心理测量学，了解测量理论和测试设计等方面。为了巩固知识，我继续通过做题等方式来复习。九月的整理：准备冲刺九月，我完成了心理测量学的学习，掌握了测量理论和测试设计的方法。接着，我开始整理知识框架，准备复习阶段的复习资料。同时，我也继续学习社会心理学和统计学。十月的深度复习：不留死角十月，我开始进行知识点的深度复习，重点复习容易遗忘的知识点。通过做题巩固知识点，找到自己的薄弱点，有针对性地进行复习。此外，我还准备了考研前的模拟考试，检验自己的备考情况。十一月的持续复习：重点突破十一月，我继续进行知识点的复习，重点复习重要知识点。通过多种方式巩固知识，确保自己在考试中能够灵活运用。四月的总结：从头再来四月，我再次完成普通心理学的基础知识学习，为新一轮的备考打下坚实的基础。同时，我也开始学习实验心理学的基础知识，为接下来的备考做好准备。这就是我的考研经历分享啦！希望我的经验能对大家有所帮助。如果还有其他问题，欢迎大家随时留言哦！𐟓𐟒쀀

经济统计学：经济统计学专业是一个结合了经济学、统计学和数学三门学科的综合性专业。它不仅要求学生掌握扎实的统计学基础知识和方法，还要求学生具备深厚的经济学理论素养和较强的数学能力。在当今信息爆炸的时代，数据的重要性愈发凸显，而经济统计学专业正是培养能够处理和分析这些数据，为企业和机构提供决策支持的专业人才的重要基地。随着大数据时代的到来，数据的价值越来越被重视，经济统计学专业的毕业生在数据分析和处理方面具有专业优势。 #教育创作激励计划#

澳国立大学财务管理专业课程全解析 ### BUSN7008：财务管理基础这门课和国内的中级财务课程差不多，主要涉及一些基本的财务知识。难度主要有两个方面：一是大量的财经词汇，老师上课不会详细讲解，同学们在理解上有困难；二是需要一定的数理统计基础，基础差的同学学起来会比较吃力。期末考试难度较高，需要做一堆详细的分录并制作总表，题目种类繁多，总有一款你不会。Tutorial有quiz和作业检查环节，作业写起来略微麻烦（但quiz不难！记得找学长要以前的资料！） ECON8069：经济学基础这门课主要学习一些经济基础理论。前六周讲微观经济学，后六周讲宏观经济学。期中和期末考试难度一般，但quiz特别多，如果想拿高分一定要多花心思。计算不难，但对作图和解释的要求高。写作业和考试时，所有边边角角、推导过程、定义、公式甚至模型标题都要写详细，不然会扣分。 STAT7055：统计学基础这是一门比较有难度的课程，涉及统计学的基础知识，对数学有一定要求。老师讲得很好，Tutorial没有quiz，但有两个在线quiz，都很简单。期末考试允许带一张A4纸记公式。认真学习的同学会发现题型很固定，但真的务必一定好好学习。 FINM8007：财务分析这门课是无数人的噩梦，难度在于理解和分析。老师出的题不是纯计算题，而是需要一步步解释分析原因，特别是在BOP这一块，很多人知道答案但无法解释原因。小贴士跟上课程进度很重要：ANU的课程安排相对紧张，每周都有很多quiz和assignment。开学后，每周都不能放松，完成本周的学习任务，不要把事情堆积到后面，否则等到考试会手忙脚乱。重视老师给的每一份资料：熟悉不同老师的风格，把平时能拿的quiz和assignment分数拿满。大家都知道，期末是最难的一部分，平时的quiz相对简单，所以不要放过任何一个分值较低的quiz，尽可能拿满，到期末压力会小很多。远离学术不端：有人要看你的论文，在考试时沟通，代写统统拒绝。如果不注意这些，很可能让你之前的努力全部白费！希望这些分享对大家有所帮助！加油！𐟒ꀀ

120天Python数据分析进阶指南大家好！今天为大家带来一份详细的数据分析学习路线图，帮助你在120天内掌握新技能。𐟌Ÿ 𐟔娿‘年来，数据分析已成为许多岗位的热门选择，尤其是产品经理。由于数据分析的岗位职能较为模糊，许多人通过自学来入门和精进。为了避免走弯路，今天为大家分享一些基础知识和学习资源。 ✅基础篇（适合初级数据分析师） Excel 关键知识点：Excel基本函数（如SUMIF、COUNTIF、LEFT、RAND等）、LOOKUP（VLOOKUP/HLOOKUP）、数据透视表。学习时长：一周（每天4小时）。学习资源：不建议一开始就阅读厚厚的大部头，根据关键知识点自行搜索用法并进行练习。 SQL 关键知识点：增删改查，特别是条件查询（如WHERE、GROUP BY、ORDER BY等）。学习时长：一周半（每天4小时）。 Python 关键知识点：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn包的熟练使用。学习时长：6周（每天4小时）。学习资源：《利用Python进行数据分析》，主要讲解NumPy和Pandas的用法，作为工具书浏览。按照关键知识点自行搜索相关包的官方说明。统计学关键知识点：概率论、假设检验、分布（如泊松分布、二项分布、正态分布）、统计抽样等。学习时长：3周（每天4小时）。学习资源：《深入浅出统计学》适合小白入门，虽然书很厚，但图文并茂。以上就是数据分析的基础知识路线图，希望对你有所帮助！𐟓š

应用统计考研全年备考指南 𐟓š 五月已经到来，考研的小伙伴们是不是已经开始紧张起来了？别急，今天我来给大家分享一下应用统计考研的全年备考规划，希望能帮到你们。记住，这只是个参考哦，大家还是要根据自己的实际情况来调整。简介 𐟓‹ 我是23年应用统计的考生，专业课分数136。我的专业课主要参考了两本书：《黄良文统计学》和《概率论与数理统计（浙大版）》。黄良文的课本更偏经济学，和贾俊平的有点类似，都是统计学的基础知识。如果你用的是贾俊平的书，也不用担心，内容差不多。浙大的概率论比茆诗松的简单一些。确定学校后，一定要根据学校的真题来安排每本书的复习比例。全年时间安排 𐟓… 5-6月：夯实基础这段时间主要是仔细看参考书，包括课本内容和课后习题。每天花2-3小时。暑假前一定要完成第一遍，这一遍非常重要，要搞懂基础概念，完成课后习题。基础差的同学可以看看相关课程。这一遍一定要构建好专业课框架，知道框架，才能继续充实其他内容。推荐参考书：专业参考书加参考书的课后习题答案 7-8月：刷题与复习暑假是关键时期，这段时间就是不断复习课本，不停地刷题。每天大概用3小时左右。这段时间数学最重要，参考书只做补充。做题不贪多，量固然重要，更要保证质量，每做一题就要保证自己一定搞懂。如果时间充裕的话，可以开始背诵简答题了（如果有简答题的话）。参考书：专业课课本➕参考书，索瑜通关宝典，圣才考研网习题希望这些建议能帮到你们，祝大家考研顺利！𐟒ꀀ

山西财经大学华商学院：考研之路平坦与否？三大专业指明方向在山西财经大学华商学院，考研的旅程并非迷雾重重，而是充满机遇与挑战的坦途。这所财经名校，以其深厚的学术底蕴和丰富的教育资源，为每一位考研学子提供了坚实的后盾。今天，我们推荐三个极具潜力的考研专业，为你的未来规划提供新的视角。会计学：作为华商学院的王牌专业，会计学以其强大的师资力量和广泛的社会认可度，成为考研的热门选择。随着全球经济一体化的加速，会计人才的需求持续上升，考研深造将为你提供更广阔的就业空间。金融学：在数字经济时代，金融学以其独特的魅力吸引了众多学子。华商学院的金融学专业注重理论与实践相结合，培养具备国际视野和创新能力的金融人才。考研不仅能提升你的专业素养，还能为你打开通往金融行业的大门。统计学：统计学作为数据分析的基础学科，在大数据时代具有极高的应用价值。华商学院的统计学专业拥有先进的教学设备和丰富的实践机会，致力于培养具备扎实统计学基础和数据分析能力的人才。考研将为你提供更深入的统计学知识和更广阔的就业前景。 2025张宇考研数学强化36讲+线代9讲+高数18讲+数一二三30讲+1000题在考研数学的征途中，一本好书就是你的得力助手。2025张宇考研数学系列，以其系统的知识体系、精准的考点把握和高效的解题方法，成为众多考研学子的首选。张宇考研数学强化36讲，全面覆盖考研数学的所有知识点，通过深入浅出的讲解，帮你构建扎实的数学基础。线代9讲和高数18讲，则分别针对线性代数和高等数学进行深入剖析，让你在短时间内掌握核心考点。数一二三30讲，则根据考研数学的不同科目进行有针对性的讲解，帮你理清思路，突破难点。1000题作为实战演练的绝佳资料，让你在大量练习中巩固知识，提升解题能力。选择张宇考研数学系列，让你的考研之路更加顺畅。它将成为你备考路上的得力伙伴，助你成功上岸，实现学术梦想。 #自我提升指南#

零基础如何自学数据分析？我的亲身经历分享大家好，我是小ye𐟙ˆ。最近很多朋友问我，零基础能不能学数据分析？尤其是那些想转行或者求职互联网公司的小伙伴们。答案是肯定的！我自己就是零基础，一步一步拿到了数据分析证书。今天就来分享一下我的学习经验吧～𐟍’ 基本工具：Excel、SQL、Python 首先，你得掌握几个基本工具：Excel、SQL和Python。 Excel：这个软件真的是全能，门槛低，效率高，还能帮你优化数据。 SQL：用来操作数据库的工具，简单来说就是增删改查。 Python：用Python编写代码比Excel重复操作方便多了，而且语法有点像英语，对新手很友好。推荐书籍：《谁说菜鸟不会数据分析》《SQL基础教程》《利用Python进行数据分析》理论知识：统计学和机器学习接下来是理论知识部分，包括统计学和机器学习。统计学：这是数据分析的敲门砖，帮你掌握数据的整体情况。机器学习：主要是用机器学习模型来解决实际问题。推荐书籍：《极简统计学》《scikit-learn机器学习》分析思维：指标思维、结构化思维等最后是分析思维，这是数据分析师最核心的竞争力。基础知识思维训练：指标思维、结构化思维、对比思维、溯源思维等。推荐书籍：《精益数据分析》一些小建议学会管理时间：大多数项目需要自己独立完成，如何分配时间很重要。在业务战略层思考：提高自己的思维层次，从长远角度去看问题。坚持：学习过程可能很枯燥，但学成后就是一项很棒的职场技能，所以坚持是有意义的。额外资源推荐如果你对BDA数据分析证书感兴趣，可以关注小灶数据分析，还能免费领取数据分析大礼包哦！总结总的来说，零基础学数据分析并不难，只要你有耐心和毅力，按照计划一步步来，相信你也能成为数据分析高手！如果有任何问题，欢迎留言哦～𐟒•

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