集合論有許多思想支持概率。一個(gè)這樣的想法是西格瑪領(lǐng)域。sigma字段指的是我們應(yīng)該使用的樣本空間子集的集合，以建立概率的數(shù)學(xué)形式定義。sigma字段中的集合構(gòu)成了樣本空間中

標(biāo)準(zhǔn)偏差和范圍都是數(shù)據(jù)集擴(kuò)展的度量。每個(gè)數(shù)字都以自己的方式告訴我們數(shù)據(jù)的間隔方式，因?yàn)樗鼈兌际亲兓亩攘俊ｋm然范圍和標(biāo)準(zhǔn)偏差之間沒(méi)有明確的關(guān)系，有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則可以將

數(shù)據(jù)分布和概率分布并非都是相同的形狀。有些是不對(duì)稱(chēng)的，偏向左側(cè)或右側(cè)。其他分布是雙峰的，有兩個(gè)峰值。談?wù)摲植紩r(shí)要考慮的另一個(gè)特征是最左側(cè)和最右側(cè)分布尾部的形狀。峰度

統(tǒng)計(jì)抽樣的過(guò)程涉及從人口中選擇一組個(gè)人。我們進(jìn)行此選擇的方式非常重要。我們選擇樣本的方式?jīng)Q定了我們擁有的樣本類(lèi)型。在各種類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)樣本中，最容易形成的樣本類(lèi)型稱(chēng)為

統(tǒng)計(jì)中有許多不同類(lèi)型的采樣技術(shù)。這些技術(shù)是根據(jù)獲得樣本的方式命名的。接下來(lái)我們將檢查一個(gè)系統(tǒng)樣本，并更多地了解用于獲取此類(lèi)樣本的有序過(guò)程。

系統(tǒng)樣本的定義系統(tǒng)樣

集合a的冪集是a的所有子集的集合。當(dāng)使用具有n個(gè)元素的有限集合時(shí)，我們可能會(huì)問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題是：“在a的冪集中有多少個(gè)元素？“我們將看到這個(gè)問(wèn)題的答案是2n，并在數(shù)學(xué)上證明為什么

二項(xiàng)式分布是一類(lèi)重要的離散概率分布。這些類(lèi)型的分布是一系列n獨(dú)立的伯努利試驗(yàn)，每個(gè)試驗(yàn)都有恒定的成功概率p。與任何概率分布一樣，我們想知道它的意思或中心是什么。為此，我

在游戲壟斷中，有許多功能涉及概率的某些方面。當(dāng)然，由于在板上移動(dòng)的方法涉及滾動(dòng)兩塊骰子，因此很明顯游戲中存在一些機(jī)會(huì)因素。其中一個(gè)明顯的地方是被稱(chēng)為監(jiān)獄的游戲部分。我

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，術(shù)語(yǔ)魯棒性或魯棒性是指根據(jù)研究希望實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)分析的特定條件，統(tǒng)計(jì)模型，測(cè)試和程序的強(qiáng)度。鑒于滿(mǎn)足這些研究條件，可以通過(guò)使用數(shù)學(xué)證明來(lái)驗(yàn)證模型是正確的。

許多

有時(shí)我們希望在沒(méi)有實(shí)際執(zhí)行隨機(jī)過(guò)程的情況下模擬隨機(jī)性。例如，假設(shè)我們想分析1000000枚公平硬幣的特定實(shí)例。我們可以將硬幣折騰一百萬(wàn)次并記錄結(jié)果，但這需要一段時(shí)間。另一

統(tǒng)計(jì)抽樣可以通過(guò)多種不同的方式完成。除了我們使用的抽樣方法的類(lèi)型之外，還有另一個(gè)問(wèn)題涉及我們隨機(jī)選擇的個(gè)人具體發(fā)生了什么。抽樣時(shí)出現(xiàn)的問(wèn)題是"在我們選擇個(gè)人并記錄