数理统计与统计有什么区别?以及统计学各个知识点的架构是什么数理统计与统计有什么区别?为什么数理统计里没有讲到时间序列等等知识,而统计学中有讲到?统计学到底有哪些知识点?他们

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 17:01:36

数理统计与统计有什么区别?以及统计学各个知识点的架构是什么数理统计与统计有什么区别?为什么数理统计里没有讲到时间序列等等知识,而统计学中有讲到?统计学到底有哪些知识点?他们
数理统计与统计有什么区别?以及统计学各个知识点的架构是什么
数理统计与统计有什么区别?为什么数理统计里没有讲到时间序列等等知识,而统计学中有讲到?统计学到底有哪些知识点?他们之间是什么关系?比方说如假设检验,参数估计,时间序列,抽样分析,贝叶斯,随机模拟等等,他们都属于一个统计过程的哪个环节,用于解决统计这个环节的什么问题?学了太多知识点,但都搞晕了,自己没有一个清楚的统计的知识架构,欢迎大家进来讨论.
不要从网上拷东西,希望大家能提出自己的看法

数理统计与统计有什么区别?以及统计学各个知识点的架构是什么数理统计与统计有什么区别?为什么数理统计里没有讲到时间序列等等知识,而统计学中有讲到?统计学到底有哪些知识点?他们
数理统计是数学系各专业的一门重要课程.随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展,应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料,通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性,并作出一定精确程度的判断和预测;将这些研究的某些结果加以归纳整理,逐步形成一定的数学概型,这些组成了数理统计的内容.
数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深刻的应用,其研究的内容也随着科学技术和经济与社会的不断发展而逐步扩大,但概括地说可以分为两大类:⑴试验的设计和研究,即研究如何更合理更有效地获得观察资料的方法;⑵统计推断,即研究如何利用一定的资料对所关心的问题作出尽可能精确可靠的结论,当然这两部分内容有着密切的联系,在实际应用中更应前后兼顾.但按本专业的总体设计,我们的数理统计课程只讨论统计推断.数理统计以概率论为基础,根据试验或观察得到的数据,来研究随机现象统计规律性的学科.本课程的目的是让学生了解统计推断检验等方法并能够应用这些方法对研究对象的客观规律性作出种种合理的估计和判断.掌握总体参数的点估计和区间估计.掌握假设检验的基本方法与技巧.理解平方差分析及回归分析的原理,并能运用其方法和技巧进行统计推断.
统计学是一门研究随机现象,以推断为特征的方法论科学,“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终.具体地说,它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料,并以此为依据,对总体特征进行推断的原理和方法.用统计来认识事物的步骤是:研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论.这里,研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划,抽样调查是搜集资料的过程,统计推断是分析资料的过程.显然统计的主要功能是推断,而推断的方法是一种不完全归纳法,因为是用部分资料来推断总体.
增加定义:是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学,是一门认识方法论性质的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识.
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学.
编辑词条

统计 http://bk.baidu.com/view/8163.htm
数理统计 http://bk.baidu.com/view/21137.htm

统计是单独的一们学科,而数理统计是基于概率论来讲的。

数理统计是统计中最基础的,至于假设检验,参数估计,(时间序列),抽样分析,贝叶斯,随机模拟中,就是一些术语。
先学会贝叶斯,来 使人们从一观察的样本数据推理得出它属于的那个样本空间的情况(通俗一点),也就是先验概率与后验概率的关系。
这是概率论中的东西,包含在**叫《数理统计〉一些教材中。概率是利用统计这种理论系统来研究的一种抽象存在物质,只是现在人们大多不能把概率直观化,所以不能...

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数理统计是统计中最基础的,至于假设检验,参数估计,(时间序列),抽样分析,贝叶斯,随机模拟中,就是一些术语。
先学会贝叶斯,来 使人们从一观察的样本数据推理得出它属于的那个样本空间的情况(通俗一点),也就是先验概率与后验概率的关系。
这是概率论中的东西,包含在**叫《数理统计〉一些教材中。概率是利用统计这种理论系统来研究的一种抽象存在物质,只是现在人们大多不能把概率直观化,所以不能像“点”“直线”“3维空间““力场“接受它,就像你对几千年前的人说电磁场......
抽样(来分析),就是为参数估计提供数据,具体怎么做就叫抽样分析;
参数估计是属于统计学中的估计部分;
假设检验,随机模拟是统计学中的验证部分,你估计不了了,肯定要先猜再验证赛;所以这一部分要比参数估计高级;
最后你还要学统计中的预测问题,对随即变量进行预测;
以上属于基础统计学方法,不知道为什么要叫数理统计,而不叫《基础统计方法论>
统计学范围太广勒,还有随机几何,空间统计,反正就是跟概率这种物质有关的,都是。
你感觉学了太多知识点,晕了是因为你还没有建立足够的直观背景,毕竟书上的题大多比较“为题而题“,慢慢就习惯了。
给你个提纲:
统计的对象:概率,研究概率的关系:贝叶斯,全概率,条件概率。。。。
统计应用三部曲:估计,假设验证,预测

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   相对论要求物理定律要在坐标变换(洛伦兹变化)下保持不变。经典电磁理论可以不加修改而纳入相对论框架,而牛顿力学只在伽利略变换中形势不变,在洛伦兹变换下原本简洁的形式变得极为复杂。因此经典力学与要进行修改,修改后的力学体系在洛伦兹变换下形势不变,称为相对论力学。      狭义相对论建立以后,对物理学起到了巨大的推动作用。并且深入到...

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   相对论要求物理定律要在坐标变换(洛伦兹变化)下保持不变。经典电磁理论可以不加修改而纳入相对论框架,而牛顿力学只在伽利略变换中形势不变,在洛伦兹变换下原本简洁的形式变得极为复杂。因此经典力学与要进行修改,修改后的力学体系在洛伦兹变换下形势不变,称为相对论力学。      狭义相对论建立以后,对物理学起到了巨大的推动作用。并且深入到量子力学的范围,成为研究高速粒子不可缺少的理论,而且取得了丰硕的成果。然而在成功的背后,却有两个遗留下的原则性问题没有解决。第一个是惯性系所引起的困难。抛弃了绝对时空后,惯性系成了无法定义的概念。我们可以说惯性系是惯性定律在其中成立的参考系。惯性定律实质一个不受外力的物体保持静止或匀速直线运动的状态。然而"不受外力"是什么意思?只能说,不受外力是指一个物体能在惯性系中静止或匀速直线运动。这样,惯性系的定义就陷入了逻辑循环,这样的定义是无用的。我们总能找到非常近似的惯性系,但宇宙中却不存在真正的惯性系,整个理论如同建筑在沙滩上一般。第二个是万有引力引起的困难。万有引力定律与绝对时空紧密相连,必须修正,但将其修改为洛伦兹变换下形势不变的任何企图都失败了,万有引力无法纳入狭义相对论的框架。当时物理界只发现了万有引力和电磁力两种力,其中一种就冒出来捣乱,情况当然不会令人满意。     爱因斯坦只用了几个星期就建立起了狭义相对论,然而为解决这两个困难,建立起广义相对论却用了整整十年时间。为解决第一个问题,爱因斯坦干脆取消了惯性系在理论中的特殊地位,把相对性原理推广到非惯性系。因此第一个问题转化为非惯性系的时空结构问题。在非惯性系中遇到的第一只拦路虎就是惯性力。在深入研究了惯性力后,提出了著名的等性原理,发现参考系问题有可能和 引力问题一并解决。几经曲折,爱因斯坦终于建立了完整的广义相对论。广义相对论让所有物理学家大吃一惊,引力远比想象中的复杂的多。至今为止爱因斯坦的场方程也只得到了为数不多的几个确定解。它
    那优美的数学形式至今令物理学家们叹为观止。就在广义相对论取得巨大成就的同时,由哥本哈根学派创立并发展的量子力学也取得了重大突破。然而物理学家们很快发现,两大理论并不相容,至少有一个需要修改。于是引发了那场著名的论战:爱因斯坦VS哥本哈根学派。直到现在争论还没有停止,只是越来越多的物理学家更倾向量子理论。爱因斯坦为解决这一问题耗费了后半生三十年光阴却一无所获。不过他的工作为物理学家们指明了方向:建立包含四种作用力的超统一理论。目前学术界公认的最有希望的候选者是超弦理论与超膜理论。

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