研究生統計學習方法

❶ 研究生統計學學什麼 送給需要的你

1、101思想政治理論、204英語二、303數學三、432統計學；

2、應用統計：應用統計專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，培養具有良好的數學或數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機分析數據。

3、能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的高級專門人才。

4、統計學主要分為一般統計和經濟統計兩類專業方向。一般統計主要是對統計學的基本理論和方法進行研究;經濟統計則是提供科學地調查、搜集經濟信息，以及描述、分析經濟數據並對社會經濟運行過程進行預測、監督的一門科學。

5、工商管理：工商管理是管理學大類中與現代企業結合最緊密的一個一級學科。會計學專業解決公司財務問題，技術經濟與管理專業解釋新科學技術在經濟增長中的角色問題，企業管理專業解決企業的組織構成問題，現代公司管理的三大部分，全都包含在工商管理這個一級學科內。

❷ 如何學習《統計學習方法》

肯定是你首先要把這個課本反復的唱很多遍，做好預習和理解，最好還能買一本習題冊，用來做做題，同時如果網上有網課的話，你還可以多看網課，這樣是比較好的。

❸ 首都經濟貿易大學在職研究生數學統計復習方法

每年參加在職讀研的人數一直在增加，在職讀研，可以提升一個人的知識水平，在升職，加薪方面有很大的作用，但是有很多人不知道怎麼去復習數學，下面小編為大家講解一下，首都經濟貿易大學在職研究生數學統計復習方法?
在考研數學三中，參數估計占數理統計的一多半內容，所以參數估計是重點。統計裡面第一章是關於樣本、統計量的分布，這部分要求統計量的數字特徵，要知道統計量是隨機變數。統計量的分布及其分布參數是常考題型，常利用分布及分布的典型模式及其性質以及正態總體樣本均值與樣本方差的分布進行。為此應記清上述三大分布的典型模式。關於三大分布，有一個口訣，有方便大家記憶：
正態方和卡方(x2)出，卡方相除變F;
若想得到t分布，一正n卡再相除;
第一個口訣的意思是標准正態分布的平方和可以生成卡方分布，而兩卡方分布除以其維數之後相除可以生成F分步，第二個口訣的意思是標准正態分布和卡方分布相除可以得到分布。
參數的矩估計量(值)、最大似然估計量(值)也是經常考的。很多同學遇到這樣的題目，總是感覺到束手無策。題目中給出的樣本值完全用不上。其實這樣的題目非常簡單。只要你掌握了矩估計法和最大似然估計法的原理，按照固定的程序去做就可以了。矩法的基本思想就是用樣本的階原點矩作為總體的階原點矩。估計矩估計法的解題思路是：
(1)當只有一個未知參數時，我們就用樣本的一階原點矩即樣本均值來估計總體的一階原點矩即期望，解出未知參數，就是其矩估計量。
(2)如果有兩個未知參數，那麼除了要用一階矩來估計外，還要用二階矩來估計。因為兩個未知數，需要兩個方程才能解出。解出未知參數，就是矩估計量。考綱上只要求掌握一階、二階矩。
最大似然估計法的最大困難在於正確寫出似然函數，它是根據總體的分布律或密度函數寫出的，我們給大家一個口訣，方便大家記憶。
樣本總體相互換，矩法估計很方便;
似然函數分開算，對數求導得零蛋;
第一條口訣的意思是用樣本的矩來替換總體的矩，就可以算出參數的矩估計;第二個口訣的意思是把似然函數中的未知參數當成變數，求出其駐點，在具體計算的時候就是在似然函數兩邊求對數，然後求參數的駐點，即為參數的最大似然估計。
首都經濟貿易大學在職研究生數學統計復習方法?通過上述內容的介紹，相信大家看完後都有了一定的了解，如果您還有什麼問題，請在線咨詢我們的老師，他們會為您詳細的解答。
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❹ 統計學習方法

得到一個有限的訓練、數據集合

這一步的目的就是獲取數據集，很多時候的數據集其實是我們通過爬蟲的技術自己進行爬取得到的，但也有一些通用的數據集

把學習好的模型進行應用的實戰，實現最後的預測工作，其實在上面的步驟里還可以加入驗證集，其目的就是檢驗你演算法模型學習能力的強弱，來對它進行的考核考驗

❺ 請問:考研數學概率統計該怎麼復習有什麼好的學習方法嗎

2016考研數學概率部分出其不意，試題難度大，有2-3題計算復雜量大，這就很容易出錯，因此新東方在線建議2017考生在復習時一定要抓計算能力，打好基礎。具體學習方法如下，希望大家參考。
一、注重基礎，構建知識體系
基本概念、基本方法、基本性質一直是考研數學的重點。概率統計的概念比較抽象，方法與性質也有相應的適用條件。有些同學在考場上，不知道試題要考查什麼，該怎樣下手，不知道該用哪個公式。我們建議考生在復習中一定要重視基礎知識，要復習所有的定義、定理、公式，做足夠多的基礎題來幫助鞏固基本知識。
概率統計的知識點是三大科目里較少的，以考查計算能力為主，其中的推導與證明也是計算性的。考生特別要根據歷年概率統計考試的兩個大題內容，找出所涉及到的概念與方法之間的聯系與區別。例如：事件獨立性與不相容的關系，隨機變數獨立與事件獨立的關系;分布函數與概率密度之間的聯系與差別;區間估計與假設檢驗之間的聯系。掌握他們之間的聯系與區別，對大家處理其他低分值試題也是有助益的。
二、參照大綱，提高綜合能力
大綱作為指導性文件，對命題、應試雙方都是有約束力的。數學的復習要強化基礎，隨時參考適當的教科書，比如浙江大學版的《概率統計》(第四版)。有的考生認為復習到這個階段就可以拋開課本搞題海戰術了，這是捨本逐末。建議大家要邊看書、邊做題，通過做題來鞏固概念、方法。同時，考生最好選擇一本考研復習資料參照著學習，這樣有利於知識能力的遷移，有助於在全面復習的基礎上掌握重點。
三、分類訓練，培養應變能力
近十年特別是近三年的研究生入學考試試題，加強了對考生分析問題和解決問題能力的考核。在概率統計的兩個大題中，基本上都是多個知識點的綜合。從而達到對考生的運算能力、抽象概括能力、邏輯思維能力和綜合運用所學知識解決實際問題的能力的考核。建議在打好基礎的同時，加強常見題型的訓練(歷年真題是很好的訓練材料)，邊做邊總結，以加深對概念、性質內涵的理解和應用方法的掌握，這樣才能夠做到舉一反三，全面地應付試題的變化。
此外，數學的學習不是看明白資料就行的，必須獨立完成足夠量的習題。此外，做完題後不要急不可耐地對答案，要養成勤於思考的習慣。拿到題時，應該整理出明確的思路，問問自己：命題人用這道題考什麼，以前我在這個知識點上出錯過嗎?遇到一時無法獨立解決的問題，應該有針對性地與學友討論或者請教老師。

❻ 數據統計學習的5個基本流程

數據統計學習的5個基本流程
統計學、大數據應用很廣泛，常常被提及！統計學習也有一定的規律流程，下面我們大聖眾包小編分享一位朋友關於統計學習流程步驟的看法，看看他怎麼說。
統計學習現在市面上談論到的數據挖掘基本上都是基於統計學習的監督學習或非監督學習問題。尤其以監督學習應用面更廣。

統計學習的一般流程
得到一個有限的數據集合
確定所有的學習模型集合
確定模型選擇的准則，就是學習的策略
實現求解最優模型的演算法並通過學習方法選擇最優模型
利用學習得到的最優模型對新數據進行分析或預測
步驟一：得到一個有限的數據集合
涉及到以下多個流程：
1、數據的採集
2、原始數據的格式化、標准化
3、原始去噪，去掉錯誤的值(而不是誤差值，這里又涉及到一個復雜的問題，如何界定錯誤數據)
4、預處理(針對具體需要研究的問題、抽取相應地特徵組成需要研究的數據集合)

步驟二：確定所有的學習模型集合
這個問題取決於我們選擇怎麼樣的學習方法。常見得學習方法有：
1、感知機模型
2、k近鄰法
3、樸素貝葉斯法
4、決策樹
5、邏輯斯諦回歸和最大熵模型
6、支持向量機
7、提升方法AdaBoost
8、EM演算法
9、隱馬爾可夫模型
10、條件隨機場
而且這些演算法還可以進行變異、組合然後形成新的演算法模型。也是通常認為中數據挖掘比較核心的部分。
步驟三：確定模型選擇的策略
一般來說，當你確定了你的學習方法後，在學習的過程中會產生很多個模型。而如何在這些模型中間挑選最優的模型，成為了我們亟待解決的問題。
一般衡量一個模型的優秀程度我們使用兩個指標：
1、擬合能力
2、泛化能力
擬合能力
表示模型的計算結果和實際結果的相差程度，我們一般使用風險函數來衡量。而風險函數是損失函數的期望。所以我們其實是使用損失函數來衡量一個模型的期望。
常見的損失函數:
1、0-1損失函數
2、平分損失函數
3、絕對值損失函數
4、對數損失函數
損失函數越小，模型的擬合能力就越好。
泛化能力泛化能力是指模型對新數據的預測能力。一般來說，越復雜的模型的擬合能力越強，但是泛化能力越弱。所以我們需要選擇一個適當復雜度的模型，使其泛化能力和擬合能力都足夠強。
而衡量一個模型同時具有較好地泛化能力和擬合能力，我們一般用結構風險函數。
結構風險函數是在風險函數的基礎上面加上一個罰項。通過罰項來降低復雜度高的模型的結構風險函數值。從而達到篩選出合適的復雜度的模型的目的。
罰項一般取特徵空間w的范數，一般有：
1、L0范數
2、L1范數
3、L2范數
4、核范數…

步驟四：實現求解最優模型的演算法並通過學習方法選擇最優模型
求解最優模型的演算法其實就是求解結構風險函數最小值得演算法,即結構風險函數最優化的問題。
如果結構風險函數在我們所關心的區域中是凸函數的話，那麼任何局部最小解也是全局最優解。現在已經有穩定，快速的數值計算方法來求二次可微地凸函數的最小值。
然而，很多時候我們沒有辦法通過結構風險函數直接算出它的最小值。我們只能通過一些迭代的方式獲得局部最優解。
常見的通過迭代的方式獲得局部最優解的演算法有：
1、梯度下降法
2、牛頓法
3、共軛梯度法
4、線性搜索
5、置信域方法
另外還有一些演算法：
1、模擬退火
2、遺傳演算法
3、類免疫演算法
4、演化策略
5、差異演化演算法
6、微粒群演算法
7、神經網路
8、支持向量機

步驟五：利用學習得到的最優模型對新數據進行分析或預測
到這一步一般來說已經成功了，然後往往現實是殘酷的，辛辛苦苦20年，一朝回到解放前。
往往學習得到的模型在實際使用過程當中並不是那麼的理想。這裡面有很多種原因：
有可能是原始數據的原因
有可能是特徵選擇的原因
有可能是模型的原因
有可能是最優模型演算法的問題
有可能是代碼錯誤
總之，以上的所有步驟的所有細節都可能導致你的模型不夠優秀。這就需要你再次的思考這個問題，去不斷的優化你的模型。直到得到一個不錯的模型。
小結
其實數據挖掘涉及的東西遠比我上面說的這點東西多的多，我上面提到的還只是監督學習。就光我上面提到的幾個步驟。其實每一個步驟都有很多很多東西可以講，可以研究，工程方面的、演算法理論方面的等等等等。
一入數據挖掘深似海，從此奮斗到天明。
數據挖掘還是很有意思的，你可以用機器的力量、數學的力量理解世界的運行規律。去預測他或者利用你研究到的東西做一些有意思的事情。

❼ 統計學的研究方法有哪些

統計學作為一門方法論科學，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在後續課程中學習，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

二、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

四、統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

五、統計推斷法
在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。

❽ 16心理學考研 統計不會，要怎麼學啊

心理學考研心理統計學復習方法：
一、你要選一本好的教材。
《現代心理與教育統計學》張厚粲 北京師范大學出版社（主推薦）
應付考研基本足夠了。有個問題是張版教材原本為有一定高數基礎的同學編寫，對一些公式沒有做出詳細介紹，所以，許多考研同學看起來會是一頭霧水。
其次推薦一本外國教材 《心理統計學》中國輕工業出版社 邵志芳 作為補充。另外一本是《心理與行為科學統計》北京大學出版社 甘怡群。這本教材非常好，裡面沒有大於10的數字。重點讓大家懂得如何使用統計方法，且公式有很細致的講解。
值得注意的是這兩本書的使用，是否需要每一本都從頭至尾一字不落看完呢？顯然沒有必要，這樣非但浪費時間且得不償失。考生需要的是對那些自己模糊的知識點有針對性的去看，始終記住以張本為中心，其它只是為了更深刻理解張本。
二、教材的合理使用
復習的時候，要有側重，可以分析歷年真題考研都考察的內容，整理成表。統計里最為重要的當然是四個度的考查，信度、效度、難度、區分度，每一個相應計算式，影響因素，改進方法，這些都可以總結到一起，大家一定要學會類似知識點的總結。因為大家易混淆的，這樣才能顯示考生的專業。
三、習題和教材結合
基礎階段可以做一些簡單習題，重點要反復研究真題。如果認真研究了真題，也就大概明白統計究竟如何考查，復習起來也會有重點。這只能在做題過程才能細微體會。
四、重視學科間的交叉
統計是干什麼用的？你會說統計數據。沒錯，那麼數據是怎麼來的，觀察、實驗搜集而來。所以，對於統計的考查，往往會結合實驗來考，而且一考就是30分！
請大家設計一個實驗，然後寫出相關統計方法。這種題目的確不好答，尤其是跨考同學深為其苦。關於實驗方面的建議是，每一種實驗設計類型大家都自己試著設計一個實驗，然後總結好相應評價，外加統計公式，這樣在考試時候只需照搬就可以。大家可以參照朱瀅實驗心理學，北京大學出版社，裡面講的非常細。

❾ 研究生考試統計學原理學習方法 首都經貿大學

任何一門課程，其前言、緒言中都有修練心法。要是那些東西不管用，大約得解決自己的定力了，呵呵。

也可以理解成這樣一我句話：抓住主要線索，理解基本概也念。

應當注意如下幾點：
一、把握教材的體系和知識結構，分清重點難點，認真組織學習。
《統計學》課程使用的教材是陳嗣成、馮虹主編的《新編統計學原理》。總體上看，大多數學員都認為該門課程是比較難學的課程之一，究其原因有以下幾個方面：一是有些內容比較抽象，不易於理解；二是有些內容涉及到一些數學知識，學習起來有些困難；三是該門課程的內容較多，不易於從總體上把握。實際上，如果我們能對該門課程的性質和內容體系有一個清楚的認識，學習起來還是比較容易的。
從學科性質上看，統計學原理是一門應用性方法論學科。它既包括適用於各個領域的一般性統計方法，如抽樣估計、相關與回歸等；也包括適用於某一專業領域的特殊統計方法，如指數分析方法等，該門課程並不著重於統計方法數學原理的推導，而是側重於闡明統計方法背後隱含的統計思想、特點和這些方法在實際各領域中的具體應用。
對照課程教材可以看出，第一章統計緒論，在介紹了統計的產生和發展之後，從總體上描述了統計學研究的對象和方法、統計學的基本范疇和統計的職能，使學員對統計學科有一個基本的認識。第二章闡述統計調查與統計整理，通過這章的學習，要求學員了解統計調查和統計整理的基本任務與要求；重點掌握統計調查方案和統計調查方法，統計整理的步驟，會閱讀、運用和製作統計表。第三章介紹統計整理過程中的主要方法——分組和次數分布。統計分組是統計方法論的重要組成之一，次數分布是統計分組的結果。通過學習，學員要能根據統計目的的不同，對統計總體進行科學的分組，並對次數分布進行正確的描述。第四章和第五章介紹三大綜合指標——總量指標、相對指標和平均指標，同時介紹了與之相關的標志變異指標。對各類綜合指標的特點，運用場合及其計算方法要求熟練掌握，運用自如。我們學習第一、二、三、四章後，對統計學的基本范疇、統計工作的基礎和原理有了一定的了解。這四章學習要求理解的內容多，概念性較強，而計算題量不多，計算方法較簡單，學員往往容易忽視。須知這正是掌握統計學科的基礎。建議在學習時，聯系經濟實際加深理解。
教材第六章抽樣估計，第七章相關和回歸分析，第八章統計指數，第九章時間數列分析，第十章平衡分析是在統計調查和整理以後，對各類經濟統計數據和綜合指標進行統計分析方法的運用。要求學員理解和掌握這些方法，並能解決有關的實際問題。由於第六、七、八、九、十章涉及的數學計算較多，公式難記，有的學員由於經濟數學基礎不牢，害怕計算，往往這幾章都聽不懂，做題困難。建議在學習時，以理解運用方法為主，不要去追求公式的推導，以掌握教材例題和計算程序為主，不要把經濟統計課理解成為數學課。第六章抽樣推斷，要求掌握利用抽樣資料來估計總體的數量特徵，計算抽樣誤差，估計總體的平均指標和成數指標。第七章相關分析回歸分析是研究變數之間相互關系密切程度和聯系方式的重要方法。通過學習，要理解相關分析的有關概念，掌握計算相關系數和配合回歸方程進行相關分析的方法。第六、七章與經濟數學基礎數理統計部分聯系密切，這兩章的學習，可以參閱經濟數學基礎相關的內容，增強對這些統計分析方法的運用能力。第八章指數分析，要求了解指數的意義，指數體系和指數數列。掌握各種指數的計算，編制綜合指數，平均指數表，運用指數體系表進行因素分析。第九章時間數列分析，介紹了時間數列表的編制和分析方法，要求熟練掌握時間數列的各項分析指標及計算方法，並能結合實際分析社會經濟現象數量方面的變化過程。以上第六章至第十章分別講授了統計分析、估計及各類指數體系製表分析的原理和方法，是統計分析技術的主要內容。
第十一、十二、十三章分別介紹統計綜合分析、統計體制和法制和國民經濟核算體系的主要指標，都以理解記憶為主。
二、注意科學的學習方法
要學好一門課程，首先應掌握正確的學習方法，針對統計學原理課程的內容和特點，在學習方法和技巧上提出幾點看法，供學員們參考。
1.從整體、局部到知識點。
在弄清教材內容體系及各章節之間邏輯關系的基礎上，學習每一章時，應先了解該章在全書中的地位，與前後章節之間的聯系，然後再弄清本章的內容組成，各節之間的聯系，最後再去掌握每一節的具體內容和知識點。
2.先理解、後記憶。
學習《統計學》，首先要掌握教材中的各個基本概念和范疇。這些概念和范疇很重要，但不能死記硬背，要通過理解來加強記憶，要抓住要點，能用自己的認識和語言表達出來。同時，要能聯系實際或其它課程的知識，並將它們具體落實到每一個概念和范疇上去，因為這些概念和范疇都是從具體實踐中抽象出來的，學習時也要能夠返回到具體實踐中去。
統計學中的方法問題很多，許多計算公式也需要記住並會運用。初學統計的學員往往會認為，統計學中的計算都有現成的公式可以套，只要數學基礎好並記住公式，計算沒有多大問題。然而，事實上有些學員即使記住了計算公式仍會做錯習題。可見，僅僅具有數學基礎和記住計算公式是遠遠不夠的，因為統計學畢竟是一門方法論的科學，它所研究的是社會經濟現象的數量方面，不同於純數學，如果對社會經濟現象認識不清，即便背熟了計算公式，也未必能做到靈活運用。
怎樣才能將統計學中的計算方法和公式恰當運用到社會經濟現象中去，除了需要具備一定的數學基礎、記住計算公式以外，更為重要的是對社會經濟現象內涵的理解。有些習題表面上看很簡單，但其中卻繞了不少的彎子，只有經過仔細剖析，真正理解其涵義，才能靈活運用各種計算公式。下面舉 一例題說明。
某企業工業總值和職工人數資料
問：一季度人均產值是多少？
乍一看，這道題很簡單，但要想得到正確的答案，還需要有分析能力加細心才行。因為像這類題最容易出現以下兩種錯誤：
第一，不審清題意，錯誤地計算成了一季度的每月人均產值。
第二，分不清時期指標與時點指標的區別，不注意計算所需資料的時期與所給資料時期的界限，錯誤地將四月份的工業總產值當作一季度的產值加在一起計算。
下面讓我們來剖析一下這個例子：首先，工業總產值是時期指標，習題要求是計算一季度的人均產值；因此，我們需先計算出一季度的工業總產值：
∑a＝4910＋4974＋5116＝15000（萬元）
這里，四月份的產值不能加起來，因為習題中要求計算的是一季度的人均產值；
其次，月初人數是時點指標，且數列中每一個指標數值都在每個月的月初，可見，這是時間間隔相等的時點數列，因而可用「首末折半法」公式進行計算（這里四月份的人數實際上可看成是三月末的人數），則一季度職工平均人數：
由於職工人數是時點指標，在一個季度之內，只能計算它的平均數，而不能將各月人數簡單加總得到一季度的人數，這是顯而易見的；最後，計算一季度人均產值：
即平均每個工人在一季度中共創產值15萬元。從該例的剖析中可以看出，深入理解社會經濟現象的涵義、靈活運用計算方法和計算公式是統計計算的關鍵所在。
3.多做習題，通過練習掌握方法和內容。
做習題是掌握統計方法和公式的重要手段，只記住公式，不做習題，不僅公式難以記住，即使記住了，也不會應用。有的學員只死記公式，不願做練習題，結果考試做題時不知從何處人手，或者不會用公式，解決這一問題的唯一方法就是多做習題。在最初做題時，可先按照書上的例題去做，然後逐步養成獨立完成的習慣。另外，做題時，要注意弄清楚給定的條件，不要盲目去套公式。

要是有條件，到萬方數據去看下面的文獻，或者直接找印刷版雜志看看。

抓住主要線索理解基本概念--如何學好《統計學原理》
On How to Understand the Basic Concept by Catching the Main Idea
<<福建商業高等專科學校學報 >>2004年02期
林麗碧

"抽象"和"難學"是初學<統計學原理>的學生的共同感受.如何使初學者盡快入門和漸入佳境並取得良好的學習效果,作為一位統計教師,筆者從四個方面闡述學習該門課的一些方法,以期對學生學好該門課能有所幫助.

❿ 統計學習方法是什麼

1、統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，特別是監督學習方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、em演算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除第1章概論和最後一章總結外，每章介紹一種方法。敘述從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給出必要的數學推導，便於讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。為滿足讀者進一步學習的需要，書中還介紹了一些相關研究，給出了少量習題，列出了主要參考文獻。
2、《統計學習方法》是統計學習及相關課程的教學參考書，適用於高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供從事計算機應用相關專業的研發人員參考。
3、《統計學習方法》是2012年清華大學出版社出版的圖書，作者是李航。本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，適用於高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供從事計算機應用相關專業的研發人員參考。