1、總體和樣本基本概念：
(1) 總體:表示研究物件的整個群體。
(2) 樣本:表示從總體中選取的一部分。
2、總體方差和樣本方差：
(1) 定義：
總體方差：總體方差是一組資料中各數值與其算術平均數離差平方和的平均數
公式為：
樣本方差：樣本方差是指構成樣本的隨機變數對離散中心 x之離差的平方和除以n-1，樣本方差用來表示一列數的變異程度
公式為：
(2) 區別：總體方差是個確定值，樣本方差是個隨機變數
3、隨機變數：
隨機變數與普通變數不同，因為隨機變數通常是乙個函式，用於量化隨機過程。通常用大寫字母x，y，z等表示，而傳統變數通常用小寫字母x，y，z表示。隨機變數有兩類：離散型和連續型。
4、泊松分布：
(1) 定義：泊松分布是一種統計與概率學裡常見到的離散概率分布。
(2) 公式：
泊松分布p (λ)中只有乙個引數λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。其中k=0,1,2…
概念：在隨機事件的大量重複出現中，往往呈現幾乎必然的規律，這個規律就是大數定律。通俗地說，這個定理就是，在試驗不變的條件下，重複試驗多次，隨機事件的頻率近似於它的概率。
定義: 正態分佈（normal distribution）又名高斯分布（gaussian distribution）。
假設一隨機變數x服從乙個期望為 μ
\muμ，方差為 σ
2\sigma^2
σ2的正態分佈，則可記為
x ∼n
(μ,σ
2)x \sim n(\mu,\sigma^2)
x∼n(μ,
σ2)當μ=0
,σ=1
\mu=0, \sigma=1
μ=0,σ=
1時，稱x∼n
(0,1
)x \sim n(0,1)
x∼n(0,
1)服從標準正態分佈。
統計學 統計學基礎
五種抽樣方法 1 簡單隨機 選取熱量相同且每個樣本有同等概率被選擇的樣本 2 系統 簡單的系統抽取樣本 3 任意 使用乙個碰巧很容易被選擇的樣本 4 整群 先將總體分為不同組群，從中隨機挑選幾個組群作為樣本 5 分層 定義層級，在每個層級隨機抽取樣本。抽樣方法的選擇一定要符合 1 只有樣本對總體具有...
統計學 論統計學知識點
二 資料度量標準 三 概率分布 四 統計假設檢驗 五 相關和回歸 總結說明 統計學在資料分析的基礎上，研究如何測定，收集，整理，歸納和分析資料規律，以便給出正確訊息的學科。它在資料探勘，自然語言處理，機器學習中都被廣泛使用，比如博主之前的那篇關於規則與統計相結合的詞義消岐方法研究學習筆記，其中作者就...
統計學陷阱
1.內在有偏的樣本 樣本條件不一致，不具備準確性 3.沒有披露的資料 樣本過低 4.毫無意義的工作 利用毫無價值的資料宣傳產品，提高產品競爭力 5.驚人的統計圖形 圖表資料不展示基數，或省略中間部分 刻度值欺騙 6.平面圖形 在三維角度上，根據增加倍率相應變寬變高，達到視覺欺騙 7.不相匹配的資料 ...