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一、什么是统计学?

统计学是收集、分析、解释和呈现数据的数学科学和实践。通常，数据科学家是统计数据的主要用户，尽管科学家、政府机构和其他研究人员也可能使用统计学来收集和解释特定的数据集。理解统计数据可以让读者识别趋势、不足、数据集之间的常见情况，并为这些信息赋予数值。例如，根据统计数据，数据科学家可能确定 50% 拥有大学学位的人每年收入超过 4 万美元。

二、在统计学中你能学到什么?

学习统计学可以让你学习多种数学实践，并有助于提高你的分析和推理能力。以下是你在统计学中可能学到的一些例子：

• 如何创建图表、图形或其他组织图来表示数据
• 如何为绘图或测量收集准确的数据
• 如何分析数据以获取特定信息
• 如何识别数据集之间的趋势、不足或共性
• 如何确定数据集的特定信息，如平均值
• 统计数据如何影响公众意见和行动

三、为什么统计学很重要

学习理解统计学领域有很多好处，即使你是独自学习。这些好处可以包括：

• 提高你的问题解决能力：分析统计信息可以帮助提高你的问题解决能力，使你在专业上或在家中成为更好的问题解决者。
• 提高你的分析能力：学习统计学可以帮助你提高分析能力，以便更好地做决策和改进对常见数据的审查。
• 提高你的财务技能：统计学经常涉及财务数据集。理解这些数据集可能会提高你的整体财务技能，并帮助你改善财务纪律。
• 帮助专家做出更好的决策：数据科学家可以使用统计数据帮助医生等专家做出更好的护理决策。
• 增强你的数学技能：数学技能对一些雇主来说可能非常受欢迎，所以学习统计学可能会提高你的技能，并让你寻找更好的工作选择。

使用统计数据，你可以帮助对各种主题或趋势做出更好的预测，如财务趋势或医疗保健趋势。

四、如何学习统计学

以下是你可以通过四个简单步骤独自学习统计学的方法：

1.学习核心概念

你可以通过学习统计学的核心概念开始学习。这些包括：

描述性统计：单个描述性统计是一个总结相似信息集合中相似特征或趋势的统计量。这个词的复数形式描述了分析这些统计量并将其用于某种目的的过程。

概率分布：统计学中的概率分布测量给定实验的不同结果的可能性。这种方法帮助数据科学家使用数学变量和常量确定最可能的结果。

假设检验：在统计学中，研究人员经常形成假设，这是对数据集的有根据的预测。检验这些假设有助于确定它们是否正确以及哪些因素影响结果。

回归分析：统计学中的回归分析是对独立变量和因变量之间关系的估计。

2. 学习贝叶斯方法和频率主义方法

贝叶斯方法和频率主义方法是处理统计数据的两种不同方法。你可以学习其中一种或两种，但至少学习每种方法的基础知识有助于更全面地理解统计学的功能。本质上，频率主义者只研究在分析之前收集的数据可能出现的概率。贝叶斯主义者执行相同的过程，但在收集数据之前也考虑统计不确定性。你选择掌握的方法可以改变你对统计学的方法，所以在决定选择其中一种之前，确定哪种方法可能更适合你的需求。

3. 研究机器学习

机器学习可以是统计学领域的一个重要组成部分，因为机器和人工智能帮助我们创建和分析统计模型。了解机器学习在统计学中的工作原理可以让你更全面地了解现代统计应用，并可以教你一些基本的编码技能。了解人工智能和机器学习还可以帮助你为高级计算机算法或其他软件做好准备，如果你决定从事数据科学职业。

4. 与其他数据科学家合作

与其他人合作或一起学习可以是建立学习过程责任感、交流想法并确保你所学内容一致性的好方法。考虑与另一位爱好者或正在上大学的学生一起学习统计学。形成这样的关系可能会增强学习体验，并让你发现可能更有效的不同学习途径。你也可以请数据科学领域的人做你的导师，在不支付学费的情况下获得更高级的教育。

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