Bootstrapping是一種強(qiáng)大的統(tǒng)計技術(shù)。當(dāng)我們正在使用的樣本量很小時，它特別有用。在通常情況下，假設(shè)正態(tài)分布或t分布不能處理小于40的樣本量。Bootstrap技術(shù)適用于少于40個元

二項式概率分布在許多設(shè)置中都很有用。重要的是要知道何時應(yīng)該使用這種類型的分發(fā)。我們將檢查使用二項式分布所需的所有條件。 我們必須具有的基本特征是總共n進(jìn)行獨立試驗

經(jīng)常用于從舊集合形成新集合的一個操作稱為并集。在常用用法中，工會一詞表示匯集在一起??，例如有組織勞動中的工會或美國總統(tǒng)在國會聯(lián)合會議之前提出的工會地址。在數(shù)學(xué)意義

排隊理論是排隊或排隊的數(shù)學(xué)研究。隊列包含個客戶（或“項目”），例如人，對象或信息。當(dāng)提供服務(wù)的資源有限時，就會形成隊列。例如，如果雜貨店有5個**登記冊，如果超過5個客戶希望同

在統(tǒng)計學(xué)中，定量數(shù)據(jù)是數(shù)字的，通過計數(shù)或測量獲得，并與定性數(shù)據(jù)集進(jìn)行對比，定性數(shù)據(jù)集描述對象的屬性但不包含數(shù)字。統(tǒng)計中出現(xiàn)定量數(shù)據(jù)的方式有很多種。以下每個都是定量數(shù)據(jù)的

相關(guān)性是一個重要的統(tǒng)計工具。統(tǒng)計中的這種方法可以幫助我們確定和描述兩個變量之間的關(guān)系。我們必須小心正確使用和解釋相關(guān)性。其中一個警告是要始終記住，相關(guān)性并不意味著

卡方擬合優(yōu)度檢驗是更一般的卡方檢驗的變體。此測試的設(shè)置是一個可以包含多個級別的單個分類變量。通常在這種情況下，我們將為分類變量考慮一個理論模型。通過這個模型，我們預(yù)

當(dāng)我們形成統(tǒng)計樣本時，我們總是需要小心我們正在做的事情?？梢允褂迷S多不同類型的采樣技術(shù)。其中一些比其他更合適。

通常我們認(rèn)為是一種樣本的結(jié)果就是另一種類型。當(dāng)比較

如果你花很多時間處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)，很快就會遇到“概率分布”這個短語。在這里，我們真正可以看到概率和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的重疊區(qū)域有多少。雖然這聽起來像技術(shù)性的東西，但概率分布這個短語

峰度是一種描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)，與其他描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如平均值和標(biāo)準(zhǔn)差）不同。描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)提供有關(guān)數(shù)據(jù)集或分布的某種摘要信息。由于平均值是數(shù)據(jù)集中心的測量值和數(shù)據(jù)集分布的

總體方差給出了如何展開數(shù)據(jù)集的指示。不幸的是，通常不可能確切地知道這個總體參數(shù)是什么。為了彌補(bǔ)我們?nèi)狈χR，我們使用來自推理統(tǒng)計的主題，稱為置信區(qū)間。我們將看到一個如

推論統(tǒng)計涉及從統(tǒng)計樣本開始然后達(dá)到未知的總體參數(shù)值的過程。未知值不是直接確定的。相反，我們最終得出的估計值屬于一系列值。該范圍在數(shù)學(xué)術(shù)語中是實數(shù)的間隔，并且特別稱為

假設(shè)檢驗是推理統(tǒng)計領(lǐng)域的主要課題之一。進(jìn)行假設(shè)檢驗有多個步驟，其中許多需要統(tǒng)計計算。統(tǒng)計軟件，如Excel，可用于執(zhí)行假設(shè)檢驗。我們將看到Excel函數(shù)Z.TEST如何測試關(guān)于未知總

添加規(guī)則在概率上很重要。這些規(guī)則為我們提供了一種計算事件概率的方法"a或B，"前提是我們知道a的概率和B的概率。有時"or"被U取代，U是集合理論中的符號，表示兩組的并集。使用的

推理統(tǒng)計數(shù)據(jù)的名稱來源于此統(tǒng)計分支中發(fā)生的事情。推理統(tǒng)計不是簡單地描述一組數(shù)據(jù)，而是試圖根據(jù)統(tǒng)計樣本推斷出有關(guān)人口的某些信息。推論統(tǒng)計中的一個具體目標(biāo)涉及確定未知

你在俄羅斯圣彼得堡的街道上，一位老人提出以下游戲。他翻轉(zhuǎn)一枚硬幣（如果你不相信他是公平的硬幣，他將借用你的一枚）。如果它落下尾巴，那么你就會失敗，游戲就結(jié)束了。如果硬幣低落

什么是數(shù)字？那取決于。有各種不同類型的數(shù)字，每個數(shù)字都有自己的特定屬性。統(tǒng)計，概率和許多數(shù)學(xué)所依據(jù)的一種數(shù)字被稱為實數(shù)。

要了解實際數(shù)字是什么，我們將首先簡要瀏覽其他類

在數(shù)學(xué)中，在英語中具有一定含義的符號可能意味著非常專業(yè)和不同的東西。例如，考慮以下表達(dá)式： 三！ 不，我們沒有用感嘆號來表示我們對三個人很興奮，我們不應(yīng)該強(qiáng)調(diào)閱讀**一句話。在

在數(shù)據(jù)集中，有各種描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。平均值，中位數(shù)和模式都給出了數(shù)據(jù)中心的度量，但是它們以不同的方式計算：

通過將所有數(shù)據(jù)值加在一起，然后除以值的總數(shù)來計算平均值。通過按

四分位間距（IQR）是第一個四分位數(shù)和第三個四分位數(shù)之間的差異。這個公式是：

IQR=Q-Q

對一組數(shù)據(jù)的可變性有許多測量。范圍和標(biāo)準(zhǔn)差都告訴我們?nèi)绾畏稚⑽覀兊臄?shù)據(jù)。這些描述性