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统计学的三个含义最新版_张雪峰为啥不建议学农学(2024年11月实测)

内容来源：晓梦网所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

统计学的三个含义

23考研浙大公卫专业课复习全攻略首先要买对指定教材，配套的自题也可以买（教材建议用纸质版，因为要用很久；习题可以用电子版，方便多刷） 22级的指定教材是： 𐟔…卫生统计学第七版人卫主编方积乾 𐟔…卫生统计学第八版人卫主编李晓松 𐟔…流行病学第八版人卫主编詹思延 𐟔…毒理学基础第七版人卫主编王心如 𐟖3-6月：看书+思维导图复习重心：流行病和卫生统计学学习时间：4h（按照这个时间可以看4-5遍书，所以不要因为没完成而有压力） 𐟓每天流统两门各看一章，行有余力可以做做思维导图刷刷配套习题（设定可行的计划，切忌好高骛远） 𐟓这个阶段不要着急，书上的边边角角都扫到。合上书脑袋空空很正常，最起码能复述一下标题的含义也算不错。 𐟖7-8月：看书+习题复习重心：毒理看书找到三个科目考试重点和出题方法学习时间：4-5h 𐟓做题的主要目的是了解每个科目的考试重心以及题型，这点对跨考同学而言尤为重要。 𐟓建议把习题中反复出现的点在书上标注出来（甚至可以细分到选择，名解，简答） 𐟖9-10月复习重心：真题 𐟓毒理：很多人看书觉得内容又多又难背，根本不懂。但其实浙大里面考题中毒理的重复率比较高，出题也是常规的重点，其实是相对简单的科目（因此建议最后开始复习） 𐟓流行病：分值120，重中之重。相信在前面读书和练习之后，你的脑子里已经有了大概的框架。但是考试一般不考框架考细节，因此要通过大量的练习和背诵，记住名解和选择考点，背诵简答题。 𐟓卫生统计学：它的概念理解比偏理科的计算重要。也主要通过选择，名解，简答来进行考核，计算题也有过。不要在计算题里钻牛角尖❗️要在以理解背诵概念为重心❗️ 当然，有些姐妹畏惧计算题，迟迟不尝试计算也是不对的！（计算题可以先从选方法入手，选对了就成功一大半，之后只是套公式罢了） 𐟖11-12月这个阶段就是高强度的背诵和练习。可以和政治外语掺杂着背。越背越觉得枯燥是正常的，因为你基础扎实，掌握的也越来越多了。

A-Level数学P1、P2、P3详解 𐟓š 在A-Level数学中，P1、P2、P3代表了不同的学习模块或单元，具有特定的含义。今天我们来详细讲解各大考试局在这三个模块上的不同。 CIE基础数学必须模块：纯数P1、P3（包含P2）可选模块：力学M1、统计S1、S2 AS阶段：P1为必考，M和S1任选一个 A2阶段：P1和P3必考，其他模块选两个，但一般1没选是不能选2的 CIE进阶数学在AL数学的基础上增加了further pure math、further mechanics、further statistics，这些模块都是必考的。爱德思数学必须模块：纯数学P1、P2、P3、P4 可选模块：力学M1、M2、统计S1、S2、决策数学D1、D2 AS阶段：P1、P2为必考，M1、S1和D1任选一个 A2阶段：P1、P2、P3、P4必考，其他模块（机械力学、统计学、决策数学）选两个爱德思进阶数学在数学的基础上增加了M3、S3和FP 𐟔 通过以上对比，我们可以看到不同考试局在A-Level数学P1、P2、P3模块上的具体要求和内容有所不同。希望这些信息能帮助你更好地理解A-Level数学的学习内容和考试要求。

投资学入门：统计学基础有多重要？投资学的精髓在于对数据的深入分析，而统计学是这一过程的基础。如果你在学习《投资学》或《投资学精要》时感到困难，很可能是因为统计学的基础不够扎实。以下是一些具体的例子来说明统计学在投资学中的重要性： 𐟓Š 组合理论组合方差的计算需要用到组合资产之间的协方差。这涉及到方差-协方差矩阵的理解。例如，给你三个资产过去100天的日度收益率，如何计算出方差-协方差矩阵，并根据不同的权重矩阵，计算组合方差？ 𐟓ˆ 单因素模型这个模型实质上是一元线性回归。与现代组合理论相比，它的优势在于更便于估计方差协方差矩阵。那么，对于两个资产，在得到各自的beta系数后，如何估计协方差？这就用到了随机变量线性组合的协方差公式。回归模型的残差方差，衡量了单个资产的非系统性风险。 𐟓‰ VaR值的计算 VaR的含义本身就是根据概率分布来定义的。给定一年的VaR值，如何切换到日度或其他频次的VaR值？这就用到了随机变量线性变换的标准差等知识。如果你在学习投资学时遇到这些难题，那么《投资学》看起来就会非常不顺畅。如果你没有上过统计学相关课程，可以参考CFA一二级Quantitative Methods模块知识，内容精练，有助于快速掌握统计学核心知识点。总之，统计学是投资学的基石，没有扎实的基础，学习投资学将会变得非常困难。

【GMF精析】从500年的R-G趋势看发达经济体主权债务可持续性 1、近年来，关于全球主权债务可持续问题的讨论非常火热。背后有两派观点：一派认为发达经济体主权债长期看不存在违约风险。理由是多数国家的无风险利率r已经低于名义经济增速g。由于r是主权债的折现率（增速），而g是一国税收的增速，因此rg并持续，那么一国主权债规模是存在上限的，为“当期税收/（r-g）”（类似于股权估值）。这时各国不断增长的主权债务就无法永续滚动下去，将面临偿付问题。这也是IMF、CBO乃至Jerome Powell近期反复提示市场的（Powell：债务可持续但债务路径不可持续）。 2、可以看出，两派争论的重要交锋点在于，发达经济体的无风险利率r与名义经济增速g之间之差，r-g，到底会不会长期处于负半轴。 3、这个问题并不容易回答，因为这里的r和g都是长期均衡概念。由于我们只能观察到短期高波动的r和g，因此要想提取出具有较强统计学含义的结论，就需要较长的历史时间序列。在本周NBER WP中，Rogoff和Schmelzing的工作论文“R-G BEFORE AND AFTER THE GREAT WARS 1507-2023”就通过构造1500年以来的美、英、德、法的r-g序列，尝试回答了这一问题。 4、具体而言，文章基于经济史领域的大量研究，复刻了法国1331年以来、德国和英国1501年以来、美国1801年以来的10年期国债利率与名义GDP增速之差（r-g）的序列，并加权得到了全球在过去500年间的“r-g趋势”（图1）。其目的是回答两个问题问题1：r-g长期看是持续下降的吗？即过去几十年的r-g下降是否具有持续性？问题2：r-g是否出现过阶段性回升？背后是什么原因？ 5、发现1：从500年的长周期看，r-g在99%置信区间上具有趋势平稳性(trend stationary，图2），即便没有时间趋势项仍然如此。这意味着长周期来看，r-g呈现一定的均值回归特征，不必然会长期下降。 6、发现2：在过去500年的r-g的长期趋势中，有两个阶段出现过改变趋势的断点。 1）一个阶段是1564-1729年，这一期间r-g一度回升，背后是战乱期间财政支出快速上升推升主权违约风险。 1500年代伴随大航海时代带动全球贸易，欧洲经济增长逐步加快，带动r-g下降，但1564年前后法国在意大利战争中战败后，英国在法国和爱尔兰战争中战败，欧洲进入动荡时期，主权债务风险上升推动r-g重回上升通道。1620年代欧洲爆发了最惨烈的“三十年战争”，德国、英国等财政遭受重创，r-g继续上升。1665年后，r-g重回下降通道，并一直持续至20世纪。 2）另一个阶段是1907-1930年，这之后r-g一度回升，背后是经济增速下降而政府开支上升。在1930年之前，全球的r-g仍然总体上下降且跌至0下方，背后一个原因是金融抑制——多数国家都采取了利率管制措施。但30年代后，除了德国外各国r-g基本都掉头回升。这并不能完全归因于金融管制的取消，主要原因作者们认为有两个：一个是1930年后全球的经济增速自工业革命后首次开始下降（图3），这压低了g；另一个是30年代后各国开始发展福利经济，非国防、非利息的政府开支（大多为各种社保）占GDP比例开始迅速增加（图4），高政府债务率推升了r。 7、总结，长期看r-g并非持续下降，而是出现过多次阶段性回升，背后往往伴有大幅财政扩张（战乱、福利经济）和经济增速的下降。这意味着，认为“发达经济体r-g将长期为负，因此主权债永远可持续”的观点，可能是存疑的。

从双非到央财精算学保研全攻略大家好，今天我想和大家分享一下我从江西某双非院校保研到中央财经大学保险学院精算系的心路历程。希望能给正在努力保研的你们一些参考和帮助。保研时间线 ⏰ 其实，保研的过程真的挺漫长的，尤其是对我们这些双非院校的学生来说。我从6月初开始投递夏令营，主要参考了学长学姐们的经验。以下是我的具体时间线： 6.28-7.4：我参加了中南财经政法大学金融学院和数学与统计学院的夏令营。金融学院的考核只有面试，主要是自我介绍、英语问答和一些保险金融的基础知识。数统学院的考核稍微复杂一点，有笔试（包括微积分、线性代数和概率论与数理统计），面试则相对简单，老师会给你10分钟准备时间，可以用笔勾画、做记录，甚至可以用手机查资料。最后，我先做了自我介绍，然后回答了一些简历上的问题，比如关于我气排球队的经历。结果这两个夏令营都给了我优营。 7.8：我参加了苏州大学金融研究院的夏令营。这次的面试非常硬核，包括自我介绍、英语财经阅读翻译和一些专业数学知识（比如欧拉方程的解法和条件期望的定义）。结果没能拿到优营。 7.15：我参加了中央财经大学的精算学夏令营，只有面试，内容主要是自我介绍、英文问答（比如大学生活如何看待自由恋爱）、专业问答（比如期初支付的年金是什么含义、精算在保险公司有哪些用途、马尔可夫链的相关知识）和简历问答（关于我的未来规划）。虽然竞争很激烈，但我最终递补成为了第一。 7.16：我还参加了南京理工大学应用统计的夏令营，但最后放弃了。 9.22：我参加了暨南大学的预推免，包括笔试（数学和国民经济学）和面试（自我介绍、英语问答和统计学相关的专业问答）。结果拿到了优营。 9.24：我参加了山东大学保险学院的预推免，只有面试，内容是自我介绍和简历问答。虽然没能拿到第一名，但成绩也不错。保研的关键 𐟎Š 权成绩排名：这个真的非常重要！它不仅决定了你是否能获得本校的保研资格，还影响你能申请到什么样的夏令营项目。尤其是对我们这些双非院校的学生来说，网申阶段可能只要专业第一第二的学生。附加分：了解自己学校的加分政策，尽量在大三下之前拿到所有能得到的附加分（比如校级荣誉、学科竞赛、发明著作等）。良好心态：申请夏令营和参加夏令营的过程中，保持良好的心态非常重要。虽然考核可能非常硬核，但这个学校只是你保研过程中的一小部分。即使结果不理想，也不要妄自菲薄，实在不行保到本校也是一片光明。希望这些经验能帮到正在努力保研的你们！祝大家都能顺利上岸心仪的学校和专业！𐟒ꀀ

“比例”英语词汇大揭秘！𐟔 表示名词“比例”的英语单词主要有： 1️⃣ Ratio - 通常指两个数量之间的比较关系，是一个具体的数值比值。 2️⃣ Proportion - 指事物之间部分与整体、部分与部分之间的相对大小或数量关系，也可以指尺寸、布局上的协调性。 3️⃣ Rate - 在特定语境中可以表示比例或比率，但更多情况下指的是速度、频率或者单位时间（空间）内的变化量。 4️⃣ Scale - 在某些场合下可以用来描述缩小或放大的比例关系，比如地图的比例尺（scale），或者是模型与实物之间的比例。还有一些不太常用但同样可以表示“比例”含义的英语单词： 1️⃣ Percentage - 百分比，是一种表达部分与整体之间关系的比例形式。 2️⃣ Fraction - 分数，也是一种明确的数量比例表达方式。 3️⃣ Density - 密度，在物理学中表示单位体积内的质量或数量比例。 4️⃣ Quota - 配额、定额，用于表示在一定限制下的比例分配。 5️⃣ Coefficient - 系数，在数学和统计学中可用来表示某种变量之间的相对比例关系。

𐟓Š432应用统计学全攻略𐟓ˆ 𐟓š 探索432应用统计学的奥秘，从基础到进阶，一应俱全！ 𐟔 第1章：统计及其应用领域 - 理解统计学的含义及其在各领域的应用。 - 掌握统计数据的基本类型，如分类数据、顺序数据和数值型数据。 𐟓Š 第2章：数据的搜集与处理 - 学习数据的来源，包括直接来源和间接来源。 - 掌握概率抽样与非概率抽样的方法，以及数据的误差控制。 𐟓ˆ 第3章：数据的图表展示 - 学会数据的预处理，包括数据的整理与清洗。 - 掌握品质数据和数值型数据的图表展示技巧。 𐟓Š 第4章：统计量与参数估计 - 了解统计量与参数的概念及其计算方法。 - 学习如何利用样本数据进行参数估计。 𐟔 第5章：假设检验与分类数据分析 - 掌握假设检验的基本原理和方法。 - 学会分类数据的分析方法，如x2统计量、拟合优度检验等。 𐟓ˆ 第6章：方差分析、回归分析等高级统计方法 - 学习方差分析的基本原理和应用场景。 - 掌握一元线性回归和多元线性回归的分析方法。 𐟔 第7章：时间序列分析和预测 - 了解时间序列分析的基本概念和方法。 - 学会利用时间序列数据进行预测。 𐟓Š 第8章：指数与综合评价指数 - 掌握指数的基本问题及其计算方法。 - 学会如何利用指数进行综合评价。 𐟒ᠩ€š过本攻略的学习，你将能够全面掌握432应用统计学的核心知识点，为你的学习和工作提供有力支持！𐟌Ÿ

老外说“So mean”到底是啥意思？你有没有遇到过老外突然冒出一句“So mean”，然后你一脸懵逼的情况？别担心，今天咱们就来聊聊这个让人摸不着头脑的“So mean”到底是啥意思。刻薄的、不友善的 𐟘 首先，最常见的一种解释就是“刻薄的”、“不友善的”。比如，有人对你说了一句特别伤人的话，你可能会回应：“哇，你这话也太mean了吧！”这里的“mean”就是形容词，意思是“刻薄的”。比如： “她的反应太mean了，她甚至都没有试图理解我的立场。”（Her reaction was so mean. She didn't even try to understand my side.） “对一个正在试图帮助你的人这么mean是不好的。”（It's not nice to be so mean to someone who's trying to help you.）吝啬的、小气的 𐟒𐊊除了刻薄的意思，“mean”还可以用来形容某人很吝啬、小气。比如：“他太mean了，连礼物都不愿意给我买。”（He's too mean to buy me a gift.）这里的“mean”就是在说这个人很抠门。数学上的平均值 𐟓Š 在数学或统计学中，“mean”还可以表示一组数值的平均值。比如：“这周的平均气温是20摄氏度。”（The mean temperature for the week was 20 degrees Celsius.）这里的“mean”就是平均值的意思。低劣的、差的 𐟑Ž 在某些语境中，“mean”还可以表示质量差或水平低。不过这种用法相对少见，而且可能带有贬义。比如：“他的表现太mean了，真是让人失望。”（His performance was so mean, it was really disappointing.）动词用法 𐟚€ 作为动词时，“mean”可以表示“意味着”或“打算”。比如：“这个词是什么意思？”（What does this word mean?）或者：“我本来打算早点给你打电话的，但我忘了。”（I meant to call you earlier, but I forgot.）有……的意图 𐟒ኊ最后，“mean”还可以用来描述某人的动机或目的。比如：“他并无恶意。”（He meant no harm.）这里的“mean”就是在说这个人没有恶意。总之，“So mean”这个表达在英语中真的是多义词，具体意思还是要看上下文。希望这篇文章能帮你更好地理解它的多种含义！

多元线性回归：超平面还是直线？多元线性回归并不是在描述一条简单的直线，而是多维空间中的一个平面或超平面。这个模型试图在多维空间中找到一个最佳拟合的平面或超平面，使其尽可能接近数据点。 𐟓Š 在单变量线性回归中，模型是一条直线。 𐟓ˆ 在双变量线性回归中，模型是一个平面。 𐟓 在多元线性回归中，模型是一个超平面，这在三维或更高维度的空间中难以直观展示。尽管多元线性回归模型在几何空间中表现为超平面，但它的“线性”特性指的是模型中每个自变量的系数是线性的，而不是指模型形态必须是一条直线。这个术语强调的是模型中自变量与因变量之间关系的数学特性，而不是其在几何空间中的直观表示。在数学和统计学中，“线性”这个词具有特定的含义，它指的是以下两个主要特征：加性：模型中的每个自变量对因变量的影响是相互独立的，可以简单相加。这意味着每个自变量对因变量的影响不会因为其他自变量的变化而改变。一次：每个自变量与其对应的回归系数相乘时，自变量的指数是1（也就是说，它们是一次的，没有自变量的乘方或根号等非线性形式）。因此，尽管在多元情况下，这种关系在几何空间中表示为平面或超平面，但由于其遵循上述的线性原则，因此被称为“线性回归”。这种命名侧重于数学特性，而不是几何形状。

ICT对环境质量的影响：非线性关系的探索 𐟓š 这篇论文《A nonlinear analysis of the impacts of information and communication technologies on environmental quality: A global perspective》发表在《Energy Economics》上，采用了矩分位数回归（moments quantile regression, MM-QR）方法来评估信息和通信技术（ICT）对二氧化碳排放的非线性影响。 𐟔 主要研究问题包括： 1️⃣ 信息和通信技术（ICT）如何影响环境质量？ 2️⃣ 环境质量的具体含义是什么？如何衡量？ 3️⃣ ICT与环境质量之间的非线性关系是如何表现的？ 4️⃣ 矩分位数回归（MM-QR）是什么？它有什么特点？与传统的回归方法相比有何优势？ 5️⃣ 论文中使用的自变量和因变量是什么？如何衡量？数据来源是什么？ 6️⃣ 哪些因素可以通过金融体系发展、城镇化、工业化和贸易开放来减轻ICT的影响？这些因素是如何确定的？ 7️⃣ 与已有研究相比，这篇论文的贡献和创新点在哪里？ 8️⃣ 在实证过程中，作者进行了哪些统计学检验？ 𐟓Š 通过这些问题的探讨，论文揭示了ICT与环境质量之间的复杂关系，并提供了新的研究视角和方法。

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