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一、基础统计知识 描述性统计： 学习如何计算平均数、中位数、众数等集中趋势指标，了解这些指标在反映数据中心位置方面的作用。 掌握标准差、方差等离散程度指标，用于衡量数据的分散程度。 学会制作频率分布表和直方图，以便直观地了解数据的分布情况。 概率基础： 了解概率的基本概念，如事件、样本空间、概率的定义等。 学习概率的计算方法，包括加法原理、乘法原理、条件概率等。 掌握概率分布的概念，如离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如正态分布）。 二、统计分析方法 假设检验： 理解假设检验的基本原理，包括原假设和备择假设的设定。 学习如何进行单样本和双样本的假设检验，如 t 检验、z 检验等。 掌握假设检验中的显著性水平、p 值等概念，以及如何根据检验结果做出决策。 方差分析： 了解方差分析的目的和适用场景，用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。 学习单因素方差分析和多因素方差分析的方法。 掌握方差分析中的总平方和、组间平方和、组内平方和等概念，以及如何进行方差分析的计算和结果解释。 回归分析： 认识回归分析的基本概念，用于研究变量之间的关系。 学习简单线性回归和多元线性回归的方法，包括模型的建立、参数估计、显著性检验等。 掌握回归分析中的决定系数、残差分析等概念，以及如何利用回归模型进行预测和分析。 三、参考书籍 《统计学》（贾俊平等编著）：这本书系统地介绍了统计学的基本概念、方法和应用，内容涵盖描述性统计、概率基础、统计推断、回归分析等方面，适合初学者学习。 《商务与经济统计》（戴维・R・安德森等著）：该书以实际案例为导向，介绍了统计学在商务和经济领域的应用，包括数据收集、描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等内容，实用性较强。 《深入浅出统计学》（道恩・格里菲思著）：这本书以生动有趣的方式讲解统计学知识，通过大量的实例和图表帮助读者理解统计学概念和方法，适合零基础的读者阅读。