我邀请您不要被统计学的复杂性吓倒。本文旨在通过 35 个统计学面试问题和答案，为数据分析师和数据科学家提供最相关的统计概念的全面指南。无论您是否正在准备面试，我相信您都会发现这些问题很有用。
最后，在开始之前，请考虑参加我们的R 语言统计学入门课程，以了解基础知识，包括如何进行统计分析和解释结果。此外，如果您正在积极准备需要统计知识的面试，以下两门 DataCamp 课程涵盖了所有最常见的统计主题： 用 Python 练习统计面试问题和 用 R 练习统计面试问题。
基本统计面试问题
大多数（如果不是全部）数据分析工作都需要对统计学有基本的了解，包括描述性统计、推断性统计和概率。如果您在面试前复习描述性统计，请下载我们的描述性统计速查表，以便于参考。此外，如果您想进行一些计算和方法，请查看以下 DataCamp 教程，以更详细地了解相关概念：
Excel 中计算频率分布的综合指南
Excel 中计算偏度的综合指南
如何在 Excel 中创建和自定义箱线图
1. 什么是标准差和方差？
方差和标准差都用于测量数据集的离散度或分布。方差是与平均值的平方差的平均值。它表示数据集中的值与平均值的差异有多大。但是，由于它使用平方差，因此单位也是平方的，这可能不如标准差直观。标准差是方差的平方根，使单位恢复到与原始数据相同的水平。它提供了一种更易于解释的分布度量。例如，如果数据集的方差为 25，则标准差为 √25 = 5。
2. 什么是偏度？
偏度衡量数据集相对于其平均值的不对称程度，该平均值可以是正数、负数或零。正偏度的数据或右偏度的数据具有较长的右尾，这意味着平均值大于中位数。负偏度的数据或左偏度的数据具有较长的左尾，这意味着平均值小于中位数。零偏度表示对称分布，如正态分布，其中平均值、中位数和众数相等。
正偏度和负偏度
正偏度和负偏度。资料来源：维基学院。
3.什么是直方图？
直方图是数据集分布的图形表示。它将数据分成几个区间（间隔），并显示每个区间内数据点的频率（或数量）。直方图用于了解一组连续数据的潜在频率分布（形状）。它们有助于识别诸如偏度、模态（峰值数量）和异常值的存在等模式。
频率直方图
直方图示例。来源：维基百科。
4. 描述统计和推断统计有什么区别？
推论统计涉及根据从该人群中随机抽取的数据样本对人群进行预测或推断。它使用各种方法来估计人群参数、检验假设和做出预测。描述性统计总结和描述数据集的特征，而推论统计则使用数据进行概括并得出关于更大人群的结论。
5. 采样方法有哪些不同类型？
不同的抽样方法可以确保样本具有代表性和 99 英亩数据库 随机性。简单随机抽样使种群中的每个成员都有同等的机会被选中。系统抽样涉及从随机选择的点开始选择种群中的每 k 个成员。分层抽样将种群划分为层或子组，并从每个层中抽取随机样本。集群抽样将种群划分为集群，随机选择一些集群并对其中的所有成员进行抽样。
6. 什么是中心极限定理？
中心极限定理指出，只要样本是独立且同分布的，那么随着样本量增加，样本均值的抽样分布将趋近于正态分布，而与总体的分布无关。
7. 什么是联合概率、边际概率和条件概率？
边际概率是指不管其他事件如何，单个事件发生的概率，对于事件 A 表示为 P(A)。联合概率是两个事件一起发生的概率，对于事件 A 和 B 表示为 P(A∩B)。条件概率是在另一个事件发生的条件下事件发生的概率，对于事件 A 和 B 表示为 P(A|B)。
8.什么是概率分布？
概率分布描述了随机变量的值如何分布。它提供了一种将随机变量的结果映射到其相应概率的函数。概率分布主要有两种类型。一种是离散随机变量的离散概率分布，例如二项分布或泊松分布。另一种是连续随机变量的连续概率分布，例如正态分布或指数分布。
9.什么是正态分布？
正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，其特征是钟形曲线，对称于均值。因此，在正态分布中，均值等于中位数。此外，众所周知，约 68% 的数据在均值的一个标准差内，95% 的数据在两个标准差内，99.7% 的数据在三个标准差内。这被称为 68-95-99.7 规则。
正态分布曲线
正态分布曲线。来源：维基学院。
10.什么是二项分布？
二项分布是一种离散概率分布，它模拟固定次数的独立伯努利试验中的成功次数，每次试验的成功概率相同。当每次试验只有两种可能结果（成功和失败）时，就使用二项分布。例如，它可用于模拟一系列抛硬币中正面朝上的次数。
11.什么是泊松分布？
泊松分布是一种离散概率分布，用于对固定时间间隔或空间内发生的事件数量进行建模，其中事件独立发生且平均速率恒定。当您想要对罕见事件的数量进行建模时，例如一小时内收到的电子邮件数量或一年中发生的地震次数，该分布非常合适。
中级统计面试问题
对于中级统计学职位，重点关注假设检验、区间估计和回归建模。如果在阅读这些问题时，您对某些概念感到不自信，您可以求助于 DataCamp 资源。您可以通过Python 中的假设检验和R 中的假设检验课程学习假设检验。您还可以通过以下课程和教程掌握回归技术：
R 回归简介课程
Python教程中的线性回归要点
Python课程中的 statsmodels 回归简介
12. 什么是 p 值？
p 值是假设零假设为真，获得至少与观察到的统计量一样极端的检验统计量的概率。它用于假设检验，以确定检验结果的显著性。如果 p 值小于或等于所选的显著性水平 (α)，则我们拒绝零假设。如果 p 值大于 α，则我们无法拒绝零假设。
13. 什么是 I 类错误和 II 类错误？
假设检验中的 I 类错误是指零假设为真，但我们错误地拒绝了它，从而导致假阳性。犯 I 类错误的概率与重要性水平相同。II 类错误是指零假设为假，但我们未能拒绝它，从而导致假阴性。
14. 参数检验和非参数检验有什么区别？
参数检验假设数据服从特定分布（如正态分布），并且需要某些总体参数，因此当满足这些假设时，参数检验是理想的选择。我常用的一些参数检验示例是 t 检验、Z 检验和方差分析。非参数检验不假设特定分布，用于数据不满足参数假设的情况，尤其是小样本的情况。许多人都熟悉这些检验，但他们不一定将其视为非参数检验。我使用过卡方检验、Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验和 Kruskal-Wallis 检验等。
