2025 年如何学习统计学：初学者完整指南
Posted: Mon Mar 17, 2025 5:52 am
在这个不确定的世界里，预测确切的结果是不可能的，但数据可以帮助我们做出更好的决策。无论是在商业、医疗保健还是数据科学领域，数据驱动的决策的重要性都是不可否认的。统计数据是提供洞察力的最常见来源，这些洞察力可以带来更具创新性的战略和有利可图的决策。
在本文中，我将讨论如何学习统计学，包括其应用和分步学习计划。
为什么要学习统计学？
非结构化数据不会给企业带来任何价值。因此，企业现在依赖统计数据进行数据分析和解读。这个过程如下：
明确研究目标。
从各种来源收集数据。
应用描述统计数据来了解其基本特征。
使用先进的统计技术来识别变量之间的关系。
在最后一步，解释结果。
这种方法适用于各个领域，无论您是要研究客户行为还是评估金融风险。环顾四周，您就会发现统计数据无处不在。
如果你是商人，你可以用它来确定客户的需求以及特定产 印度赌博数据 品的产量。它还可以用于临床试验，以测试新疗法并确保患者安全。甚至天气预报员也会使用统计模型来预测降雨或风暴的可能性。简而言之，它被应用于多种领域。
学习统计学可以打开许多职业机会：数据科学家大部分时间都在使用各种统计技术简化复杂数据。许多招聘人员在招聘这些职位时都会寻找这项技能。而且由于数据科学的薪水很高，根据Glassdoor 的2024 年报告，你每年可以赚到大约 114,061 美元。
查看我们的指南《2025 年 35 个最热门统计面试问题和答案》，为您的下一次面试做好准备。
获得数据科学认证
增强您作为专业数据科学家的职业生涯。
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要理解的核心统计概念
在开始实际项目之前，建立强大的概念基础至关重要。因此，如果您对统计学完全陌生，请先关注我下面提到的核心概念：
描述统计
使用描述性统计数据，您可以用数字和视觉形式总结和描述数据集的主要特征。样本的平均值是描述性统计数据的一个例子，它进一步分为以下几类：
相关性
相关性衡量两个变量之间关系的强度和方向。不同相关性的含义如下：
相关性为0表示不存在线性关系。
+1表示完美关系。如果一个变量增加，另一个变量也会增加。
-1表示存在负相关。这意味着如果一个变量增加，另一个变量就会减少。
请参阅此描述性统计备忘单以获得深入概述。
可能性
概率衡量不确定性，根据有利结果和可能结果的比例来评估事件发生的可能性。为了得到更准确的估计，你应该增加试验次数。基本概率规则包括：
概率范围：概率范围从0到1，其中0表示事件不会发生，1表示事件会发生。
概率总和：所有可能结果的总概率等于1 。
加法规则：如果两个事件不能同时发生，则它们的总概率等于各个概率之和。
P(A or B) = P(A) + P(B)
如果两个事件可以同时发生，则减去两者同时发生的概率。
P(A or B) = P(A) +P (B) - P(A and B)
乘法规则：两个独立事件发生的概率是它们概率的乘积。
P(A and B) = P(A) × P(B)
在独立事件中，一个事件发生的概率是在另一个事件已经发生的情况下给出的。
P(A and B) = P(A) × P(B/A)
条件概率
它衡量在附加条件的情况下事件发生的可能性。数据科学家使用这种概率类型来解决“如果-那么”问题。例如，您可以使用它来确定购买特定股票是否会改善客户的投资组合。
概率分布
概率分布描述了概率在可能结果中的分布情况。例如，您可能希望根据以下因素预测营销活动的成功率：
预算
人口统计
活动时长
由于您不知道这些因素如何影响成功，您可以使用概率分布根据过去的数据做出明智的决策。
推论统计
推论统计可让您根据样本观察结果对较大总体得出结论。它涉及两个潜在错误或不确定性：
当您错误地拒绝一个真实的零假设时，就会发生 I 类错误。
第二类错误表示您不能拒绝错误的原假设。
假设检验
这种测试是推断统计的一种基本形式，它允许您根据样本数据测试有关总体的假设。有两种假设：
零假设认为不存在影响或差异。
备择假设总是与零假设相反。
设定这些假设后，选择一个显著性水平，通常为0.05 。小于显著性水平的“p 值”拒绝原假设。否则，接受它。
置信区间
在置信区间中，您可以看到包含真实总体参数的一系列值。例如，95% 的置信区间意味着如果研究重复多次，真实值将落在 95% 的研究的区间内。
得出结论是数据推断统计的核心。通过这样做，你可以：
总结主要发现。
评估你的假设是否成立。
看看你的研究结果对人群的适用程度。
在本文中，我将讨论如何学习统计学，包括其应用和分步学习计划。
为什么要学习统计学？
非结构化数据不会给企业带来任何价值。因此，企业现在依赖统计数据进行数据分析和解读。这个过程如下：
明确研究目标。
从各种来源收集数据。
应用描述统计数据来了解其基本特征。
使用先进的统计技术来识别变量之间的关系。
在最后一步，解释结果。
这种方法适用于各个领域，无论您是要研究客户行为还是评估金融风险。环顾四周，您就会发现统计数据无处不在。
如果你是商人，你可以用它来确定客户的需求以及特定产 印度赌博数据 品的产量。它还可以用于临床试验，以测试新疗法并确保患者安全。甚至天气预报员也会使用统计模型来预测降雨或风暴的可能性。简而言之，它被应用于多种领域。
学习统计学可以打开许多职业机会：数据科学家大部分时间都在使用各种统计技术简化复杂数据。许多招聘人员在招聘这些职位时都会寻找这项技能。而且由于数据科学的薪水很高，根据Glassdoor 的2024 年报告，你每年可以赚到大约 114,061 美元。
查看我们的指南《2025 年 35 个最热门统计面试问题和答案》，为您的下一次面试做好准备。
获得数据科学认证
增强您作为专业数据科学家的职业生涯。
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要理解的核心统计概念
在开始实际项目之前，建立强大的概念基础至关重要。因此，如果您对统计学完全陌生，请先关注我下面提到的核心概念：
描述统计
使用描述性统计数据，您可以用数字和视觉形式总结和描述数据集的主要特征。样本的平均值是描述性统计数据的一个例子，它进一步分为以下几类：
相关性
相关性衡量两个变量之间关系的强度和方向。不同相关性的含义如下：
相关性为0表示不存在线性关系。
+1表示完美关系。如果一个变量增加，另一个变量也会增加。
-1表示存在负相关。这意味着如果一个变量增加，另一个变量就会减少。
请参阅此描述性统计备忘单以获得深入概述。
可能性
概率衡量不确定性，根据有利结果和可能结果的比例来评估事件发生的可能性。为了得到更准确的估计，你应该增加试验次数。基本概率规则包括：
概率范围：概率范围从0到1，其中0表示事件不会发生，1表示事件会发生。
概率总和：所有可能结果的总概率等于1 。
加法规则：如果两个事件不能同时发生，则它们的总概率等于各个概率之和。
P(A or B) = P(A) + P(B)
如果两个事件可以同时发生，则减去两者同时发生的概率。
P(A or B) = P(A) +P (B) - P(A and B)
乘法规则：两个独立事件发生的概率是它们概率的乘积。
P(A and B) = P(A) × P(B)
在独立事件中，一个事件发生的概率是在另一个事件已经发生的情况下给出的。
P(A and B) = P(A) × P(B/A)
条件概率
它衡量在附加条件的情况下事件发生的可能性。数据科学家使用这种概率类型来解决“如果-那么”问题。例如，您可以使用它来确定购买特定股票是否会改善客户的投资组合。
概率分布
概率分布描述了概率在可能结果中的分布情况。例如，您可能希望根据以下因素预测营销活动的成功率：
预算
人口统计
活动时长
由于您不知道这些因素如何影响成功，您可以使用概率分布根据过去的数据做出明智的决策。
推论统计
推论统计可让您根据样本观察结果对较大总体得出结论。它涉及两个潜在错误或不确定性：
当您错误地拒绝一个真实的零假设时，就会发生 I 类错误。
第二类错误表示您不能拒绝错误的原假设。
假设检验
这种测试是推断统计的一种基本形式，它允许您根据样本数据测试有关总体的假设。有两种假设：
零假设认为不存在影响或差异。
备择假设总是与零假设相反。
设定这些假设后，选择一个显著性水平，通常为0.05 。小于显著性水平的“p 值”拒绝原假设。否则，接受它。
置信区间
在置信区间中，您可以看到包含真实总体参数的一系列值。例如，95% 的置信区间意味着如果研究重复多次，真实值将落在 95% 的研究的区间内。
得出结论是数据推断统计的核心。通过这样做，你可以：
总结主要发现。
评估你的假设是否成立。
看看你的研究结果对人群的适用程度。