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一、什么是統計學?

統計學是收集、分析、解釋和呈現數據的數學科學和實踐。通常，數據科學家是統計數據的主要用戶，盡管科學家、政府機構和其他研究人員也可能使用統計學來收集和解釋特定的數據集。理解統計數據可以讓讀者識別趨勢、不足、數據集之間的常見情況，并為這些信息賦予數值。例如，根據統計數據，數據科學家可能確定 50% 擁有大學學位的人每年收入超過 4 萬美元。

二、在統計學中你能學到什么?

學習統計學可以讓你學習多種數學實踐，并有助于提高你的分析和推理能力。以下是你在統計學中可能學到的一些例子：

• 如何創建圖表、圖形或其他組織圖來表示數據
• 如何為繪圖或測量收集準確的數據
• 如何分析數據以獲取特定信息
• 如何識別數據集之間的趨勢、不足或共性
• 如何確定數據集的特定信息，如平均值
• 統計數據如何影響公眾意見和行動

三、為什么統計學很重要

學習理解統計學領域有很多好處，即使你是獨自學習。這些好處可以包括：

• 提高你的問題解決能力：分析統計信息可以幫助提高你的問題解決能力，使你在專業上或在家中成為更好的問題解決者。
• 提高你的分析能力：學習統計學可以幫助你提高分析能力，以便更好地做決策和改進對常見數據的審查。
• 提高你的財務技能：統計學經常涉及財務數據集。理解這些數據集可能會提高你的整體財務技能，并幫助你改善財務紀律。
• 幫助專家做出更好的決策：數據科學家可以使用統計數據幫助醫生等專家做出更好的護理決策。
• 增強你的數學技能：數學技能對一些雇主來說可能非常受歡迎，所以學習統計學可能會提高你的技能，并讓你尋找更好的工作選擇。

使用統計數據，你可以幫助對各種主題或趨勢做出更好的預測，如財務趨勢或醫療保健趨勢。

四、如何學習統計學

以下是你可以通過四個簡單步驟獨自學習統計學的方法：

1.學習核心概念

你可以通過學習統計學的核心概念開始學習。這些包括：

描述性統計：單個描述性統計是一個總結相似信息集合中相似特征或趨勢的統計量。這個詞的復數形式描述了分析這些統計量并將其用于某種目的的過程。

概率分布：統計學中的概率分布測量給定實驗的不同結果的可能性。這種方法幫助數據科學家使用數學變量和常量確定最可能的結果。

假設檢驗：在統計學中，研究人員經常形成假設，這是對數據集的有根據的預測。檢驗這些假設有助于確定它們是否正確以及哪些因素影響結果。

回歸分析：統計學中的回歸分析是對獨立變量和因變量之間關系的估計。

2. 學習貝葉斯方法和頻率主義方法

貝葉斯方法和頻率主義方法是處理統計數據的兩種不同方法。你可以學習其中一種或兩種，但至少學習每種方法的基礎知識有助于更全面地理解統計學的功能。本質上，頻率主義者只研究在分析之前收集的數據可能出現的概率。貝葉斯主義者執行相同的過程，但在收集數據之前也考慮統計不確定性。你選擇掌握的方法可以改變你對統計學的方法，所以在決定選擇其中一種之前，確定哪種方法可能更適合你的需求。

3. 研究機器學習

機器學習可以是統計學領域的一個重要組成部分，因為機器和人工智能幫助我們創建和分析統計模型。了解機器學習在統計學中的工作原理可以讓你更全面地了解現代統計應用，并可以教你一些基本的編碼技能。了解人工智能和機器學習還可以幫助你為高級計算機算法或其他軟件做好準備，如果你決定從事數據科學職業。

4. 與其他數據科學家合作

與其他人合作或一起學習可以是建立學習過程責任感、交流想法并確保你所學內容一致性的好方法。考慮與另一位愛好者或正在上大學的學生一起學習統計學。形成這樣的關系可能會增強學習體驗，并讓你發現可能更有效的不同學習途徑。你也可以請數據科學領域的人做你的導師，在不支付學費的情況下獲得更高級的教育。

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