安排了下學期講《多元統計分析》，因為我學過這門課，本來不覺得多麼難。然而拿到教材後，才知道理論那麼深奧，這門課比高等數學都難。
我記得碩士期間學這門課老師對理論部分講的很簡單，講了一些操作，總體講的很一般。我自己讀了好幾本多元統計學的教材，發現這些教材參差不齊，沒有乙個完美的：要麼寫的太難，堆了不少高深的矩陣知識上去，有一些理論做統計分析時很少用到，我覺得沒啥必要都放到書裡面去；要麼寫的太簡略，一些主要分析的基礎思想都沒講明白；還有的教材感覺像是拼湊的，一些地方寫的很詳細，另一部分很簡略，似乎是不同人寫的拼到一起。
我雖然心裡面不怎麼看得起，只用資料做統計分析**文的，然而心裡面也想把統計學的知識系統性地掌握住，這樣反駁他們時心裡面會更有底氣一點。因此，當時對講這門課並沒有推辭，講這門課我自身也能學到不少知識，多掌握一些處理資料的技巧。
然而，這門課的理論知識確實很有挑戰。雖然給本科生將，不會涉及太多理論，然而作為老師，還是盡量把理論弄明白比較好。我從現在開始就開始備課了，這段時間覺得整天都在看數學，腦子都有點漲。最近事情似乎有點多，要分清主次！
統計學 統計學基礎
五種抽樣方法 1 簡單隨機 選取熱量相同且每個樣本有同等概率被選擇的樣本 2 系統 簡單的系統抽取樣本 3 任意 使用乙個碰巧很容易被選擇的樣本 4 整群 先將總體分為不同組群，從中隨機挑選幾個組群作為樣本 5 分層 定義層級，在每個層級隨機抽取樣本。抽樣方法的選擇一定要符合 1 只有樣本對總體具有...
統計學 論統計學知識點
二 資料度量標準 三 概率分布 四 統計假設檢驗 五 相關和回歸 總結說明 統計學在資料分析的基礎上，研究如何測定，收集，整理，歸納和分析資料規律，以便給出正確訊息的學科。它在資料探勘，自然語言處理，機器學習中都被廣泛使用，比如博主之前的那篇關於規則與統計相結合的詞義消岐方法研究學習筆記，其中作者就...
統計學陷阱
1.內在有偏的樣本 樣本條件不一致，不具備準確性 3.沒有披露的資料 樣本過低 4.毫無意義的工作 利用毫無價值的資料宣傳產品，提高產品競爭力 5.驚人的統計圖形 圖表資料不展示基數，或省略中間部分 刻度值欺騙 6.平面圖形 在三維角度上，根據增加倍率相應變寬變高，達到視覺欺騙 7.不相匹配的資料 ...