為什麼要了解統計？也即統計在生活中是怎樣被應用的？
我把它的應用主要分為兩類，即描述統計和推斷統計兩部分，來舉例幫助理解。
乙個是描述統計的應用。比如**報道的資料，有人口普查的基礎資料（如各省人數、性別比、家庭中孩子的數量等），可能呈現出的只是一些數字，像是省人口最高值就是乙個最大值，而「絕大多數家庭中孩子數量是1個」就是乙個眾數（出現最多次的數）。也有需要以圖表形式展示出來的資料，如人均年收入的逐年變化就是乙個時間序列資料。
那麼這些數字是什麼意義？給我們的參考價值有多大？比如我得知a行業職員年收入的中位數，那麼我自己就能拿到這個數字的薪酬嗎？
二是推斷統計的過程每天都在身邊上演著。在超市付款結賬時，選擇哪乙個櫃檯去排隊？要考慮到已有人數、收銀員手速、購物數量等變數，在心理給各個變數賦權，生成乙個線性回歸方程，然後估算出最優解，立馬跑過去，這都在短短幾秒鐘內無意識地完成了。比如恰逢學校公布月考成績，驚聞有乙個全科滿分的卷子，那麼這個卷子是我的可能性有多大？這時我就在心裡默默計算，已知我的平均成績是360，而標準差大概是20，看來不太有可能是我。再比如「每天吃1個蘋果平均壽命可以多1天」，就是對數值型資料間的關係做出的推斷。
那麼如何做出推斷？估計的精度如何呢？多吃1個蘋果的作用有那麼大嗎？
可以說理解了統計，變可以自己開始慢慢思考這些問題的答案，也在思考輸入和輸出的數字資訊。也幫助我們分辨那些為了迎合自己內心預設的「結論」而從資料上尋找支援的投機取巧者，資料分析的目的是尊重並探尋資料本身的規律。
所以，統計一半幫助我們輸入，去理解去讀懂每天發生的數字諮詢，一半是幫助我們輸出，去決策去判斷已經發生的事是什麼情況，沒有發生的事又有什麼樣的可能。我將統計理解為建立在資料上的對世界的另乙個角度的感知。
什麼是統計學？
什麼是描述統計、推斷統計？二者的區別與聯絡是（或通過什麼聯絡）？什麼是總體？有哪幾類？總體中的個體需要滿足什麼性質（3個）？
什麼是樣本及樣本量？什麼是引數？統計量？變數？變數可怎樣分類？
資料型別可以按什麼角度分類（3個）？都包括什麼？可否舉例？資料**有哪些（2個）？怎樣評估資料？
調查資料可以如何分類？各包括哪些抽樣方法？各自的優劣是什麼？什麼是實驗資料？什麼是對照組與實驗組？
什麼是抽樣誤差？有什麼特點（和樣本量的關係）？存在於哪些抽樣過程？什麼是非抽樣誤差？存在於哪些抽樣過程？包括哪些方面的誤差？
問題解答可見《【統計】問題解答：學科概念、資料收集篇》
p.s. 關於統計學，要系統入手去學，就要一點一點地去理解，形成框架和脈絡。
所以要特別注意概念的含義、應用，以及a和b之間有什麼樣的關係。
剛開始學習，接觸了很多關於概念的問題，但是為什麼提出這些，
或者說教科書的編寫順序為什麼是這樣，我還沒有完全搞懂，就慢慢積累吧，後面再總結。
統計機器學習 1 統計機器學習基礎
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統計學基礎 周計畫1
資料離散程度 概念 一組資料 現次數最多的數，眾數可以是多個，也可以沒有。舉個栗子 0,0,1,1,2,3 中的眾數是0和1，0,1,2,3 中沒有眾數，0,1,2,1 中的眾數是1。概念 一組資料中，中間位置的那個數，假設n為奇數，排序之後中間的那個值就是中位數，如果n是偶數，排序之後中間兩個數的...
day 1 心理統計中常用的一些概念和統計符號
總體 指具有某些共同的 可觀測的特徵的一類事物的全體，構成總體的每乙個基本單位稱為個體 樣本 從總體中選出來的個體集合 隨機取樣 從總體中取樣本，要求總體中的每乙個個體被抽取到的概率相同，用隨機取樣抽取的樣本叫隨機樣本 描述統計 指用來整理 概括 簡化資料的統計方法，側重於描述一組資料的全貌，表達一...