statistics统计基础
最新现代统计基础 学习统计学导论的心得体会(大全5篇)
最新现代统计基础学习统计学导论的心得体会(大全5篇)每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。
写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。
范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧现代统计基础篇一统计学作为一门学科，被广泛应用于各个领域。
在现代社会中，数据与信息无处不在，而统计学正是处理、分析和解释这些数据的有效工具。
学习统计学导论对于培养学生对数据的理解和分析能力，提高决策能力，具有重要的意义。
在我学习统计学导论的过程中，我深刻体会到统计学的实际应用价值，对于我未来的学习和职业生涯具有重要意义。
第二部分：学习统计学导论的学习收获学习统计学导论的过程对我来说是一次全新的学习体验。
通过课堂上的理论讲解和实际案例分析，我逐渐掌握了统计学的基本概念和方法。
在学习过程中，我学会了如何收集数据、设计实验、进行统计推断等基本技能。
这些技能的掌握使我能够更好地理解和分析现实生活中的数据，并提供合理的解释和决策。
第三部分：学习统计学导论的挑战与困惑学习统计学导论的过程中，我也遇到了一些挑战和困惑。
统计学的概念和方法较为抽象，需要付出较多的时间和精力去理解和掌握。
实际案例的分析也需要对各种统计工具的熟悉和运用。
在这个过程中，我常常遇到一些难题，需要通过更多的练习和思考来解决。
但正是通过面对这些挑战和困惑，我才更好地提高了自己的学习能力和问题解决能力。
第四部分：学习统计学导论的应用实例学习统计学导论使我更加认识到统计学在实际生活中的应用价值。
举一个例子，假设我要开一家咖啡店，并希望通过统计学的方法来确定最佳的营业时间。
我可以通过收集数据统计各个时间段的客流量，并通过概率分析和假设检验来确定最佳的营业时间段。
这样，我就能够更加高效地利用资源，提供更好的服务，提高店铺的经营效益。
第五部分：展望学习统计学导论的未来学习统计学导论是我大学学习的基础和起点。
统计学基础知识
统计是什么？
整理ppt
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精算，农业，动物学，人类学，考古学，审计学，晶体 学，人口统计学，牙医学，生态学，经济计量学，教育 学，选举预测和策划，工程，流行病学，金融，水产渔 业研究，遗传学，地理学，地质学，历史研究，人类遗 传学，水文学，工业，法律，语言学，文学，劳动力计 划，管理科学，市场营销学，医学诊断，气象学，军事 科学，核材料安全管理，眼科学，制药学，物理学，政 治学，心理学，心理物理学，质量控制，宗教研究，社 会学，调查抽样，分类学，气象改善，博彩等。
統計學基礎知識
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什麽是統計學 統計學的概念及統計思想導入 基本統計量：均值、方差和標準差 統計學解決問題的方式 工業生產過程中的統計技術 練習：分析一組資料的統計分佈和正態概率紙
的應用。
第四囘 統計學初步
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統計學是什麽？
質量管理的第一基礎 整理ppt
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统计是人类思维的一个归纳过程 站在一个路口，看到每过去20辆
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整理ppt
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能否从该数据回答下面问题： 这两个变量是否有关系？ 如果有，它们的关系是否显著？
这些关系是什么关系，能否用数学模型 来描述？ 这个关系是否带有普遍性？
这个关系是不是因果关系？
定量变量间的关系
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关于因果关系
在可控制的试验中，较容易找到因果关系； 比如治疗方式和疗效的关系等
广告 1.0 3.2 3.2 5.5 5.9 7.1 7.3 9.2 10.8 12.1 销售 9.4 31.8 33.2 52.4 53.5 56.0 56.9 59.2 60.1 63.5
统计学必考
统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。
总体（population）：大同小异的研究对象全体。
更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。
样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。
样本应该具有代表性，能反映总体的特征。
利用样本信息可以对总体特征进行推断。
抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。
可用标准误描述其大小。
标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。
参数估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数）。
参数估计有两种方法：点估计和区间估计。
区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大臵信度的包含总体参数的范围，该范围称为臵信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。
频数表（frequency table）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常置信区间：在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。
给出的是被测量参数的测量值的可信程度。
完全随机设计（completely random design）：完全随机设计仅涉及一个处理因素（但可为多水平），故又称单因素（one-way）设计。
它是将受试对象按随机化的方法分配到各个处理组中，观察实验效应，临床试验中的随机对照试验也属于此类设计。
全国统计从业资格-统计基础知识与统计实务(辅导) PPT课件
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四、变异与变量
（一）变异（Variance）： 同一总体内的每个个体之间除了具有同质性（称为不
变标志），还具有差异性（称为变异标志）。
变异，是指标志在同一总体不同个体之间的差别，这 种差别叫变异。
如考察某企业所有职工这一总体的情况，其中每一位 职工这个个体按照学历（品质）标志，其表现为高中 及以下、大学、研究生，这三个不同的表现。具有差 异性（属于品质变异标志）。
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二、“统计”的涵义
1、统计涵义 统计是指对某一现象有关的数据进行
搜集、整理、计算和分析等的活动。 在实际应用中，常有以下三种涵义：
统计工作、统计资料和统计学。
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❖ 统计工作(statistical work):利用科学的方法对 社会经济现象数量方面的信息资料进行搜集、整理、 分析的工作过程。
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2、联系 1）有许多指标的数值是从个体的数量标志值汇
总而来的；如，以某一个省份为总体，其总人口指 标的数值是由其总体单位的标志值——所属各城乡 人口数，汇总得出的。
2）指标和数量标志之间存在着变换关系。 当以某一个城市为总体时，该市人口数就成为 指标数值了。
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一、总体与个体
（一）总体(population)
1、定义：又称统计总体
——是指客观存在的，在某种共性基础上由 许多个别事物结合起来的整体。
2、总体的必要条件及重要特征
共同性——又称同质性，这是形成统计
总体的一个必要条件。也是
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统计总体的一个重要特征。
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统计学基础知识（二）---推断统计（InferentialStatistics）
统计学基础知识（⼆）---推断统计（InferentialStatistics）推断统计（Inferential Statistics）：利⽤样本信息对总体进⾏估计和假设检验。
总体（population）：在⼀个特定研究中所有感兴趣的个体组成的集合。
样本（sample）：总体的⼀个⼦集。
样本统计量（sample statistics）：样本数据的计算度量。
总体参数（population parameters）：总体数据的计算度量。
普查（census）：搜集总体全部数据的调查过程。
抽样调查（sampling survey）：搜集样本数据的调查过程。
点估计量（point estimator）：⽤来估计总体参数的样本统计量。
标准误差（standard error）：点估计量的标准差。
点估计（point estimate）：样本统计量的值。
边际误差（margin of error）：边际误差将参数（如均值或⽐值）估计中的随机抽样误差量进⾏量化，即标准误差乘以相应的z值。
区间估计（interval estimate）：在点估计的基础上，给出总体参数估计的⼀个区间范围，该区间通常由点估计加减边际误差得到。
当我们⽤样本来对总体进⾏估计时，如果只是⼀个估计值的话，那就称为点估计。
但是每次随机抽样计算出的结果都不⼀样，因此点估计不⼀定准，这时⽤⼀个区间来对总体进⾏估计会更准确。
总体均值的区间估计：1，σ已知：；2，σ未知：（⽤s估计σ，此时总体均值的估计值服从t分布，）。
对于⽐率（proportions），其区间估计为：。
置信度（confidence level）：置信区间有xx%的可能性包含总体参数。
xx%即为置信度，通常设置为90%，95%，99%。
置信度越⾼，置信区间也就越⼤。
置信区间（confidence interval）：包含总体参数的随机区间，区间估计的另⼀种叫法。
统计学基础
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离散型变量
其一切可能取值都以整数形式 出现，并可以一一列举的变量
特定范围的人口数、汽 车数量、企业数量、林 木株数、畜禽数量等等
取值不需 要用工具 度量，用 计数的方 式即可
在统计学中，为便于叙述，也有时把 标志值抽象化，把原总体与反映总体 单位特征的变量等同起来，把变量值 的集合看成总体，每一个变量值也就 是一个总体单位。
Statistics is the science and art, which studies how to collect, organize, analyze and interpret data reflecting social, economic and management problems, and makes statistical inference on the research objectives .
值 根据定序尺度得到的数据为
顺序数据。
3、定距尺度 Interval Scale
例如年份、摄氏温度 变量的取值表现为“数值” 可以进行加减运算 “0”是只是尺度上的一个点，
不代表“不存在”
4、定比尺度 Ratio Scale
例如体重、身高 变量的取值表现为“数值” 可以进行加减、乘除运算 “0”表示“没有”或“不
Statistics is the science dealing with the collections, analysis, interpretation and presentation of masses of data.(Webster 国际 大词典)
统计学
统计学是一系列从数据中获取有用信息以帮助决策 的原理和方法。
第一章 统计学基础知识-1
直 图 方
30 25 20 15 10 5 0 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%
频 率 累 % 积
频率
5.55 7.05 8.55 10.05 11.55 13.05 14.55 16.05 17.55 其 他
蔗 含 % 糖 量
第三节 统计特征数
反映数据资料的集中性趋势或分散程度的一些特 征数字，统称为统计特征数。 平均数，方差。 征数字，统称为统计特征数。如，平均数，方差 。 平均数： 一、集中性趋势的度量--平均数： 集中性趋势的度量 平均数 描述数据资料的集中性趋势， 描述数据资料的集中性趋势 ， 反映资料的一般水 平及中心位置， 平及中心位置，并可作为资料的代表跟其它资料 比较。 比较。
（2）随机误差（偶然误差）： ）随机误差（偶然误差） 由很多不可避免且无法控制的偶然因素引起的误差。 由很多不可避免且无法控制的偶然因素引起的误差 。 分析测试中： 分析测试中： 分析方法本身的不完善性、仪器、环境、 分析方法本身的不完善性 、仪器、 环境、操作等各个 方面的偶然变化。 方面的偶然变化。 生物试验中： 生物试验中：产生随机误差的原因 供试材料的不均一性如种子质量、 供试材料的不均一性如种子质量、秧苗素质不可能完 全一致； 全一致； 光照、温度、湿度等影响生长的环境因子也可能随时 光照、温度、 随地发生的变化； 随地发生的变化； 农时操作的不一致性； 农时操作的不一致性； 其它不可预测的自然或人为因素的干扰。 其它不可预测的自然或人为因素的干扰。
编号 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 11.8 14.1 12.8 14.6 14.9 10.1 11.6 11.0 15.1 13.4 1 13.1 11.9 15.3 10.4 15.0 12.4 12.2 13.0 14.9 10.6 2 9.2 16.7 12.6 13.4 12.1 10.8 7.5 9.2 12.6 6.5 3 8.7 7.4 16.1 14.6 12.6 11.3 13.4 7.0 14.1 11.0 4 12.9 10.0 17.2 10.5 13.0 6.3 14.7 13.2 11.4 11.9 5 13.7 4.4 13.5 8.6 14.1 15.7 14.2 9.0 9.4 11.8 6 9.6 13.2 11.9 15.2 14.4 14.3 14.0 14.0 12.4 12.6 7 13.7 13.8 16.7 11.1 13.1 15.0 15.1 13.2 15.0 9.5 8 8.5 9.1 9.6 14.5 13.3 12.5 6.5 15.0 9.4 12.2 9 15.7 11.9 15.1 12.1 15.0 11.8 8.7 13.8 12.9 8.2
统计学基础(第4章总量指标与相对指标)
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（二）货币单位
用货币单位来作为计量事物数量的统计指标称为 价值指标。如国内生产总值、进出口贸易额、工 业增加值、工资总额、销售收入、利润等。
（三）劳动单位是用劳动消耗时间来表示的计量单 位，如工时、工日等。
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四、计算和使用总量指标应注意的问题 （一）要注意现象的同类性 （二）要有明确的统计含义和统计方法 （三）要统一计量单位
第四章 总量指标 与相对指标
Fundamentals of Statistics
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教学目的与要求：
本章主要介绍统计指标的意义、种 类及其计算和应用。通过学习要求 掌握： 1.总量指标的概念、作用及种类； 2.相对指标的概念、作用及常见相对 指标的特点及计算方法.
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2、度量衡单位，如t(吨),kg(千克）m(米），立 方米，平方米等。
3、双重或多重计量单位，如台/kw,台/t等。
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4、复合单位，是将两种计量单位结合在一起以乘 积表示某事物数量的计量单位，如发电量用kw·h, 货物周转量用t·km表示。
5、标准实物单位，是按照一定的折算标准来度量 被研究对象数量的一种计量单位。例如，各种氮肥 以含氮量100%、为标准单位进行折算等。
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三、总量指标的计量单位
总量指标表现一定社会经济现象的具体数值，有 一定的计量单位，一般分为实物单位、劳动单位 和价值单位。 （一）实物单位，是根据事物的属性和特点而规定 的计量单位。它一般有五种：
1、自然单位是根据事物的自然表现形态来度量其 数量的单位。如人口按人，汽车按辆等。
统计学基础 第1章--总论
（2）社会经济统计的特点
2）总体性 社会经济统计的研究对象是社会经济现 象总体的数量方面，而不是个别事物的 数量表现。
提示： 统计对现象的认识过程，是从对个体数量的认识开始， 再到对总体数量特征的认识，是一个从个别到一般、 从个别认识到总体认识的过程，是从总体着眼、从个 体入手这样的一个总体与个体的辩证统一关系。
检查点
2010年初，某高职院校有在校生9600人， 现在要对该校学生的性别构成情况进行 调查研究。 在学生总体中，按两种分类标准说明性别 是什么标志？而在男生总体中，性别又 是什么标志？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（2）指标
1）对指标概念的理解 第一种理解： 认为指标是反映总体数量特征的概念名称。这种理解适用于统计理论和 统计设计阶段。此时的指标包含三个要素：指标的含义、指标的计 算范围、指标的计算方法，此时的指标是理论上的定义。 第二种理解： 认为指标是反映总体数量特征的概念名称再加上具体数值。这种理解用 于统计调查、统计整理及统计分析阶段。此时指标包含6要素，除 了指标的含义、指标的计算范围、指标的计算方法三要素外，还包 括指标所属的时间、指标所属的空间、指标数值及计量单位，此时 是一个完整的统计指标的概念。
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1.4 统计学中的几个基本概念
1.统计总体和总体单位
（1）定义 1）统计总体
统计总体简称为总体，是统计调查研究的对象，是由客 观存在的、具有某种共同性质的许多个体所组成的 整体。通常用“所有的……”或“全部……”来表示。 2）总体单位
构成总体的每个个体就是总体单位，它是总体的基本单 位。通常用“每一……”来表示。
统计学基础知识
五、数值变量资料的统计描述
频数分布表（frequency table） ： 例 从某单位1999年的职工体检资料中获得101 名正常成年女子的血清总胆固醇的测量结果如 下，试编制频数分布表。
2.35 4.78 3.91 4.15 3.60 4.50 3.30 4.06 4.15
4.21 3.95 4.59 4.55 3.51 3.27 4.73 5.26 4.36
3.32 3.92 4.19 4.80 4.06 4.52 4.17 5.25 4.95
5.35 3.58 2.68 3.41 3.07 3.19 5.13 3.98 3.00
4.17 3.66 4.52 4.12 3.55 4.59 3.78 5.03 3.26
4.13 4.28 4.91 3.95 4.23 3.75 4.57 3.51
如：长沙市2011年7岁男孩身高值(118.6cm,121.8cm…)
3.无序分类变量与计数资料 1)无序分类变量(unordered categories variable)：变量值 是定性的，有类别。 特点：类别是客观存在的，各类无秩序，可任意排列； 类与类之间界限清楚，（理论上)不会错判。 如：性别：男、女。 血型：O、A、B、AB。 2)计数资料(enumeration data)：一群个体按无序分类变量 的类别清点每类有多少个个体，即分类个体数。 如：某人群性别构成：男：６， 女：7。 某人群血型构成：O：20， A：35， B：30， AB：15
计资料。
统计图只能提供概略的情况，而不能获得确切
数值，因此不能完全代替统计表，常需要同时
列出统计表作为统计图的数值依据。
统计图的结构
标题：用于简明扼要地说明资料的内容，一般位于图的 下方中央位臵。 图域：即制图空间，是整个统计图的视觉中心。除圆图 外，一般都是存在于特定的坐标体系下。 标目：分为纵标目和横标目，表示坐标系下纵轴与横轴 的含义。
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Hiroshi Saigo SPSE September 30, 2013
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Objectives
Basic rules of this course Textbook Contents The Histogram (Chapter 3)
2
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Chap. 3: The Histogram
We are going to summarize Japan in view of the numbers of theaters in prefectures.
27, 7, 7, 13, 4, 5, 5, 11, 6, 7, 23, 25, 82, 29, 8, 3, 8, 7, 5, 14, 10, 18, 39, 10, 6, 10, 32, 25, 3, 4, 4, 2, 5, 16, 7, 2, 5, 7, 3, 22, 3, 6, 10, 6, 6, 4, 6.
Source: METI, 2010 Survey on Selected Service Industries
Fig. 1: Bar chart of the #s of theaters in prefectures
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Chap. 3: The Histogram
The Histogram
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A science providing methods to:
In this course, we focus on analysis of data.
Contents
Two divisions in the analysis of data:
Descriptive statistics
Grading policy
Assignments (20) + Final exam (80) = Score (100)
Assignments = (Score of assignments)*(your attendance rate)
4
Textbook
Freedman, D., Pisani, R., and Purves, R. (2007), Statistics, fourth edition, Norton (International Student Edition)
Two-dimensional (bivariate) data
e.g.: (height, weight), (income, consumption) Key words:
scatter plot, covariance, correlation, regression
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Advice
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Chap. 3: The Histogram
Below are the # of movie theaters in a prefecture.
Hokkaido 27, Aomori 7, Iwate 7, Miyagi 13, Akita 4, Yamagata 5, Fukushima 5, Ibaraki 11, Tochigi 6, Gunma 7, Saitama 23, Chiba 25, Tokyo 82, Kanagawa 29, Niigata 8, Toyama 3, Ishikawa 8, Fukui 7, Yamanashi 5, Nagano 14, Gifu 10, Shizuoka 18, Aichi 39, Mie 10, Shiga 6, Kyoto 10, Osaka 32, Hyogo 25, Nara 3, Wakayama 4, Tottori 4, Shimane 2, Okayama 5, Hiroshima 16, Yamaguchi 7, Tokushima 2, Kagawa 5, Ehime 7, Kochi 3, Fukuoka 22, Saga 3, Nagasaki 6, Kumamoto 10, Oita 6, Miyazaki 6, Kagoshima 4, Okinawa 6. Source: METI, 2010 Survey of Selected Service Industries.
Probably, we will skip this chapter.
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Textbook
Part III: Correlation and regression
Ch. 8: Correlation Ch. 9: More about Correlation Ch.10: Regression Ch.11: The R.M.S. error for regression Ch.12: The regression lines
Studying descriptive statistics is like playing sports.
You need practice.
Try some exercises in the textbook. Apply the methods you learn to real data. Use, say, MS Excel as a tool for data analysis. You may learn how to use a computer for statistical calculation in Economic Analysis by Computer taught by Ueda sensei.
I = 1, II = 2, III = 3, IV = 4, V = 5, VI = 6, VII = 7, VIII = 8, IX = 9, X = 10, XI = 11, XII = 12, XIII = 13, XIV = 14, XV = 15, XVI = 16, XVII = 17, XVIII = 18, XIX = 19, XX = 20. L = 50, C = 100, D = 500, M = 1000. MMXIII = ?
A standard way to describe a distribution of a single variable x.
Example: the number of movie theaters in a prefecture. Create a frequency table.
How to draw a histogram.
How can we summarize these numbers?
Visualizing them through a bar chart.
Good, but not so good.
E.g. It is hard to see the central tendency.
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Chap. 3: The Histogram
Ch. 13: What are the Chances? Ch. 14: More about Chance
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Parts IV: Probability
Textbook
Ch. 15: The Binomial Formula Ch. 16: The Law of Average Ch. 17: The Expected Value and Standard Error Ch. 18: The Normal Approximation for Probability Histogram
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Computers are helpful for statistical calculation.
Chap. 3: The Histogram
Japan has 47 prefectures.
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(Part V: Chance Variability)
VI-VIII will be covered by (Intermediate) Statistics in the fall (or spring) semester, 2014.
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Textbook
Note: Roman Numerals
Class # Lower bound (greater than) 0 2 4 6 8 10 15 Upper bound (equal to and less than) 2 4 6 8 10 15 20 frequency % (relative frequency) 2/47 = 4.3% 17.0% 23.4% 17.0% 8.5% 6.4% 4.3% % per unit (density) 4.3/(2-0) = 2.1 8.5 11.7 8.5 4.3 6.4/(15-10) = 1.3 0.9
Example: Table 1. Example: Table 1. Example: Figure 2.
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Compute % per unit.
Draw a diagram.
Chap. 3: The Histogram
Table 1: Frequency table of the #s of theaters.
Basic rules
Instructor
Hiroshi Saigo
Office: Room 763 in Building #9. E-mail: saigo@waseda.jp Office hour: 12:10-13:00, Wednesday, at 9-763.