做网站 空间还是服务器,展示型网站有哪些内容,xin主题wordpress,wordpress首页翻页无效目录
参考书#xff0c;学习书
0 统计学知识大致脉络
1 个体---抽样---整体
1.1 关于个体---抽样---整体#xff0c;这个三段式关系
1.2 要明白#xff0c;自然界的整体/母体是不可能被全部认识的
1.2.1 不要较真#xff0c;如果是人为定义的一个整体#xff0c;是可…目录
参考书学习书
0 统计学知识大致脉络
1 个体---抽样---整体
1.1 关于个体---抽样---整体这个三段式关系
1.2 要明白自然界的整体/母体是不可能被全部认识的
1.2.1 不要较真如果是人为定义的一个整体是可以被认识的
1.2.2 如果是自然界/社会上的整体/母体一般都不能被全部认识
1.2.3 从哲学上说整体/母体是彼岸的东西是理念是绝对精神是大脑中先验的范式。
1.2.4 反过来说整体/母体 完全不可知吗是部分可知的
2 数据的来源
2.1 数据的来源
2.2 数据的层级
2.3 样本是什么sample?
3 如何获得样本数据?
3.1 随机抽样不是随意调查
3.2 等距抽样
3.3 分层抽样
3.4 群抽样
3.5 混合多阶段抽样 参考书学习书
日本图解统计学今野纪雄日本新手小白学统计本丸谅《从零开始学统计》 归璐《戏说统计》李连江 0 统计学知识大致脉络
需要对统计学有个大致脉络不至于完全陷入到细节里去时刻清楚自己在地图的哪儿 1 个体---抽样---整体
1.1 关于个体---抽样---整体这个三段式关系
个体---抽样---整体/母体case---sample---polulation普通----特殊----整体这个类黑格尔的三段式逻辑的内涵我们想从个别例子认识到整体总结到一般规律中间必须要借用1个逻辑步骤抽样样本。也就是用1个命题另外1个命题→得到结论的一种推理方式 黑格尔式三段论逻辑 人都要吃饭 男人是人 所以男人要吃饭 科学网—“三段论Syllogism”简介 - 柳渝的博文 在传统逻辑中“三段论Syllogism”指从两个命题“大前提”和“小前提”推导出“结论”的一种推理形式是数学证明、科学研究及日常沟通交流中常用的一种推理。 在希腊语中syllogism由syn与和logos语言组成本意指“一个命题与另一个命题相连”引申义指“推理”。亚里士多德在“工具论Organon”中第一次将三段论系统化。 例子 - 所有人都是必死的。大前提 - 苏格拉底是人。小前提 - 苏格拉底是必死的。结论 1.2 要明白自然界的整体/母体是不可能被全部认识的
1.2.1 不要较真如果是人为定义的一个整体是可以被认识的
我们自己当然可以自己定义一个我们全知的“整体”在这个角度我们就是上帝但是这个知识“题目”“模型”“思想试验” 我们可以在我们定义的世界里有上帝视角这不奇怪。就和做题 ! 解决社会上的真实问题一样这些整体一般并不是我们要面对的生活中的自然的/社会上的真正整体。 类比的例子 定距数据里比如摄氏度身高我们也可以进行* /因为我们预设了一个0点温度0身高0。那为什么说定距数据里进行* /运算没有意义是因为别人可以设置 -10度-20作为温度和身高的起点这样计算乘除的结果就完全不同了。所以是没有意义的。只有用绝对0度当0度的华氏温度才有 */的意义。 1.2.2 如果是自然界/社会上的整体/母体一般都不能被全部认识
大整体/母体的特点
理论都是无穷的无法穷尽数量的所以我们不可能认识真正的全部集合里的所有元素获得巨大量的数据成本是很高的。等等原因 1.2.3 从哲学上说整体/母体是彼岸的东西是理念是绝对精神是大脑中先验的范式。
从柏拉图等观点来看因为真正的母体/总体我们无法认识其实这些是概念不存在于现实世界只存在于彼岸世界是所谓的“形而上”而我们所有的现实生活的一个个集合都是对这个概念的一个拙劣的投射/模仿反正就是这个意思吧我水平就只能描述道这 1.2.4 反过来说整体/母体 完全不可知吗是部分可知的
哲学里对立的观点本来就很多有“形而上”的观点也有 纯经验的观点比如经验主义现象学等等这个不说了作为普通人的我把握不住。
我认为
真正的整体也许确实永远不可能被全部认识整体是部分可知的或者说整体的一些现实投射是可知的。我们的日常经验就是对整体的一些认识这些就是我们认识的材料。 2 数据的来源
2.1 数据的来源
调查问卷等统计 2.2 数据的层级
个体case ,特殊化整体/母体不可知
进行普查几乎不可能进行全面调查很难成本很高
所以我们要通过样本取认识整体样本是什么 2.3 样本是什么sample?
样本是整体的一部分样本不是整体的随便一部分样本是整体的微缩/结构相同/类似/缩小版
但是问题来了
我们连整体都不能全知我们怎么知道样本是否和总体是结构类似的我们不能保证因为我们确实验证不了我们最多只能从过程中保证 3 如何获得样本数据?
我们最多只能从过程中保证样本类似整体怎么做只能从过程上尽量保证随机每个个体均等机会被抽中。取样的原则1公平取样的原则2成本可控时抽样数量要尽可能多一点 保证总体中每个case有相同的概率被抽取到 这需要考虑到很多 这些case 在各个属性维度上都要是相同平等的概率 比如人口调查需要让人口从年龄学历地域各个维度都平等的抽到 具体的手段随机抽样/等距抽样等等 3.1 随机抽样不是随意调查
抽样调查正确比如给每个个体编号然后取随机抽取这些编号错误比如给每个个体编号挑选编号前100个 3.2 等距抽样
比如给每个个体编号然后按一定距离比如相距10个抽1个11121等等 3.3 分层抽样
如果我们知道数据是分层的并且我们可以用一些辅助数据可以区分这些分层那么我们可以在不同的分层中分别抽取数据 数据分层有点像聚类分析不同的类别 分层间数据差异大分层内数据差异比较小 3.4 群抽样
从直接抽个体变成直接抽群群抽样的特点例子比如学校学生等天然就是分群的 群抽样和分层抽样差异 群抽样每个群体之间差异小群里尽量是差异很大每个群内部都类整体分布分层抽样相反层之间差异大层内差异小。 3.5 混合多阶段抽样
比较复杂我没仔细看~~
反正就是利用上面各种抽样的优点
