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  1. 其他人也問了

  2. 2023年4月24日 · 統計思考與模型思維. 「統計學一門很實用的學問。 不過,許多學生學習了統計學的內容後,即便考試也考的很不錯,但就是無法在生活中與工作實務中,順利應用出來。 面對這類問題,我們總是鼓勵同學們要先建立統計思維,從基礎的數據分析開始,養成以統計為基礎的批判思考能力。 如此一來,就有機會將統計運用在實務上,進而創造出更大的價值。 ……點擊觀看全文. 圖1...

  3. 統計學 是在資料分析的基礎上,研究測定、收集、整理、歸納和分析反映數據資料,以便給出正確訊息的科學。 這一門學科自17世紀中葉產生並逐步發展起來,它廣泛地應用在各門 學科 ,從 自然科學 、 社會科學 到 人文學科 ,甚至被用於 工商業 及 政府 的情報決策。 隨著 大數據 時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是 數據科學 中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中,可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形,這個用法稱作為 敘述統計學 。 另外,觀察者以 數據 的形態,建立出一個用以解釋其 隨機性 和不確定性的 數學模型 ,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做 推論統計學 。 這兩種用法都可以被稱作為 應用統計學 。 數理統計學 則是討論背後的理論基礎的學科。

  4. 2023年7月24日 · 小結. 統計到底哪裡可以用得到? 又要怎麼開始呢? 剛開始想了解資料與統計的同學們,常常聽到資料界的工程師說分析、模型都要用到統計的觀念,但統計的觀念運用在哪,卻總是難以具體地感受到。 找來一本統計課本,卻對一開始的基本知識感到疏遠而容易失去興趣。 所以我希望透過本文中的簡單例子,來介紹一些統計的概念。 希望透過例子,讓你了解統計的使用情境與產生興趣。 為了簡單的傳達概念,文章內容會省略掉一些計算細節,然後會出現幾個對剛開始想了解統計的人來說陌生的名詞,但大致不妨礙這篇文章想傳達的概念。 希望平常忙碌的你,可以因為這邊粗淺的介紹,讓你產生較具體的感覺跟興趣。 而更多細節,在你看完並且還想進一步了解後,就可以拿一本統計學課本來好好的來研究喔。

  5. 第1單元 統計思考開門 | 心理科學基礎統計. 科學創見從對現象的推測開始,只要好奇親眼目睹或耳聞的現象之發生原因,推測如何發生的過程,就有最初步的 假設 (Hypothesis) 。 假設要成為讓人信服的說法,需要有 正面證據 (Positive Evidence) 的支持,以及不被 反面證據 (Negative Evidence) 推翻。 決定該找到什麼樣的證據,還有收集證據的方法,與假設放在一起就構成 科學思考 (Scientific thinking) 。

  6. 2020年2月13日 · 統計學——特徵. 特徵統計可能資料科學中最常用的統計學概念。 它你在研究資料集時經常使用的統計技術,包括 偏差、方差、平均值、中位數、百分數 等等。 理解特徵統計並且在程式碼中實現都是非常容易的。 請看下圖: 上圖中,中間的直線表示資料的中位數。 中位數用在平均值上,因為它對異常值更具有魯棒性。...

  7. Statistics provides a coherent framework for thinking about random variation, and tools to partition data into signal and noise.” 從他的話中我們可以知道,「統計」其實有兩個功能:一作為在充滿隨機性(randomness)的世界中,思考資料變異(data variation)的架構,二作為從資料變異區分出真實信號(signal)與隨機雜訊(noise)的工具。 如果用更一般化的講法,就是提供分析資料的思考架構,從具有隨機性的資料中找出重要的、有意義的資訊,並將協助各個領域的人將這些資訊凝鍊成真正的「知識」。