如果你也在 怎样代写统计Statistics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。统计Statistics是数学的一个分支，涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究，也涉及所有向量空间的一般属性。
统计学Statistics是一门关于发展和研究收集、分析、解释和展示经验数据的方法的科学。统计Statistics是一个高度跨学科的领域；统计Statistics的研究几乎适用于所有的科学领域，各科学领域的研究问题促使新的统计方法和理论的发展。在开发方法和研究支撑这些方法的理论时，统计学家利用了各种数学和计算工具。
统计Statistics领域的两个基本概念是不确定性和突变。我们在科学（或更广泛的生活）中遇到的许多情况，其结果是不确定的。在某些情况下，不确定性是因为有关的结果尚未确定（例如，我们可能不知道明天是否会下雨），而在其他情况下，不确定性是因为虽然结果已经确定，但我们并不知道（例如，我们可能不知道我们是否通过了某项考试）。
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- Date Analysis数据分析
- Actuarial Science 精算科学
- Bayesian Statistics 贝叶斯统计
- Generalized Linear Model 广义线性模型
- Macroeconomic statistics 宏观统计学
- Microeconomic statistics 微观统计学
- Logistic regression 逻辑回归
- linear regression 线性回归
As noted earlier, assembling a good sample is key to obtaining suitable estimates of parameters. This raises the general issue of what makes a good statistical estimator, or formula for finding an estimate such as a mean, a median, or, as discussed in later chapters, a regression coefficient. Developing estimates that are accurate and that do not fluctuate too much from one sample to the next is important. Two properties of estimators that are vital for obtaining such estimates are unbiasedness and efficiency.
Unbiasedness refers to whether the mean of the sampling distribution of a statistic equals the population parameter it estimates. For example, is the arithmetic mean estimated from the sample a good estimate of the corresponding mean in the population? Recall that the formula for the sample standard deviation includes the term ${n-1}$ in the denominator. This is necessary to obtain an unbiased estimate of the sample standard deviation, but it presents a slight degree of bias when estimating the population standard deviation.
Efficiency refers to how stable a statistic is from one sample to the next. A more efficient statistic has less variability across samples and is thus, on average, more precise. The estimators for the mean of the normal distribution and probabilities from binomial distributions are considered efficient. Finally, consistency refers to whether the statistic converges to the population
FIGURE $2.3$ Unbiasedness and efficiency of estimators.
parameter as the sample size increases. Thus, it combines characteristics of both unbiasedness and efficiency. ${ }^{29}$
A common way to represent unbiasedness and efficiency is with an archery target. As shown in Figure 2.3, estimators from statistical models can be visualized as trying to “hit” the parameter in the population. Estimators can be unbiased and efficient, biased but efficient, unbiased but inefficient, or neither. The benefits of having unbiased and efficient statistics should be clear.
如前所述，组装一个好的样本是获得合适的参数估计的关键。这就提出了一个普遍的问题，即什么是好的统计估计量，或用于寻找估计值的公式，例如平均值、中位数，或者后面章节中讨论的回归系数。开发准确且不会从一个样本到下一个样本波动太大的估计值很重要。对于获得此类估计至关重要的估计量的两个属性是无偏性和效率。
无偏性是指统计量的抽样分布的均值是否等于它估计的总体参数。例如，从样本中估计的算术平均值是对总体中相应平均值的良好估计吗？回想一下，样本标准差的公式包括n−1在分母中。这对于获得样本标准差的无偏估计是必要的，但在估计总体标准差时会出现轻微的偏差。
效率是指统计数据从一个样本到下一个样本的稳定性。更有效的统计数据在样本间的变异性更小，因此平均而言更精确。正态分布均值和二项分布概率的估计量被认为是有效的。最后，一致性是指统计量是否收敛到总体
数字2.3估计器的无偏性和效率。
参数随着样本量的增加而增加。因此，它结合了公正性和效率的特点。29
表示公正性和效率的常用方法是使用射箭目标。如图 2.3 所示，来自统计模型的估计量可以被视为试图“命中”总体中的参数。估计器可以是无偏且有效的，有偏但有效的，无偏但低效的，或者两者都不是。拥有公正和高效的统计数据的好处应该是显而易见的。
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我们的确不可能精准的预测到每一个数据的变化，但是我们可以精准的预测到大部分数据的变化。当然，那些散落在中心之外的数据我们无法把握，可尽管如此，我们也拥有了接近神的能力，打破了神与人的壁垒，这就是统计学的魅力。
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