概率统计 免费课件

统计与概率专业，概率统计专业，区别？

统计与概率是一门学科，概率统计又叫数理统计，是一种方法。

统计与概率中包含概率统计。

概率统计定理？

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。

按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。

概率统计全名？

全名为:《概率论与数理统计》

概率论与数理统计课件的p(AB)怎么算？

第一是直接法：有些古典概型的题和几何概型的题可以直接根据概率定义计算出来。

第二是公式法：P(AB)=P(A/B)P(B)=P(B/A)P(A) P(AB)=P(A)-P(AB拔)=P(B)-P(A拔B) P(AB)=P(A)P(B)（A、B相互独立）

概率统计是概率学吗？

概率统计是概率学，概率统计主要是研究随即现象统计规律性的一门学科，而我们所处的环境及对周围事物的判断认识也都不是绝对的，都含有统计规律性的特点。概率统计是概率学必不可少的一门学可。

概率和统计区别？

统计学合称为“概率统计”，但显然这两者是有关系，但不是同一的，那么二者的关系究竟是什么呢？

简单来说，概率论研究的是“是什么”的问题，统计学研究的是‘怎么办“的问题。

统计学不必然用到概率论，比如用样本均值来表征总体某种特征的大致水平，这个和概率就没有关系。

但是因为概率论研究的对象是随机现象，而统计学恰恰充满了无处不在的随机现象：因为要随机抽样。因此概率论就成为了精确刻画统计工具的不二法门。

概率论是统计推断的基础，在给定数据生成过程下观测、研究数据的性质；而统计推断则根据观测的数据，反向思考其数据生成过程。预测、分类、聚类、估计等，都是统计推断的特殊形式，强调对于数据生成过程的研究。

统计和概率是方法论上的区别，一个是推理，一个是归纳。

打个比方，概率论研究的是一个白箱子，你知道这个箱子的构造（里面有几个红球、几个白球，也就是所谓的分布函数），然后计算下一个摸出来的球是红球的概率。而统计学面对的是一个黑箱子，你只看得到每次摸出来的是红球还是白球，然后需要猜测这个黑箱子的内部结构，例如红球和白球的比例是多少？（参数估计）能不能认为红球40%，白球60%？（假设检验）

而概率论中的许多定理与结论，如大数定理、中心极限定理等保证了统计推断的合理性。做统计推断一般都需要对那个黑箱子做各种各样的假设，这些假设都是概率模型，统计推断实际上就是在估计这些模型的参数。

概率论是统计学的基石。

统计学是从旧时的赌博来的。当时的赌徒们通过历史数据的记录，逐渐总结出了描述性统计。利用这些描述性统计的数据，使得他们胜率直线上升。哪个有赚哪个稳赔，哪个波动大没规律，这些经验逐渐成为了知识，并在之后的各个领域里体现了这种智慧。

赌博中的统计，就是要用以往的胜败估计下一次成功的大小。为什么能够这样做，为什么以往的数据能对下一次数据有较为准确的估计，这是概率论要说清楚的。大数定律的三个定理就是要说明为什么样本均值可以估计总体均值。这个估计的准确性却是要由统计学说的，对于各种分布的参数估计，之后的模拟估测，虽然与概率论看似完全无关，实际上却是由他们在支撑着统计学这个科目。这个情况对于参数统计，非参数统计，半参数统计，都是一样的。

总结起来，一个是对原理的讨论，一个是对方法的讨论。

什么统计与概率？

1、统计是在已知数据的前提下，进行模型的归纳与推断。

从深度学习角度理解：统计实际上就是模型的训练阶段，已知训练数据和对应标签，对训练数据进行学习，最小化损失函数，最后得到模型。

2、概率是在已知模型的基础上，对其他样本数据进行预测，预测这个模型产生的结果（方差、均值等）。

从深度学习角度理解：概率实际上就是模型的推理阶段，已知训练好的模型，对未知样本进行预测，得到最终的预测结果。

概率统计分类？

概率统计（probability statistics）又称数理统计方法，是研究自然界中随机现象统计规律的数学方法。概率统计随着现代工农业、近代科技的发展而不断发展，因而形成了如随机过程、信息论等许多重要分支。从随机现象说起，在自然界和现实生活中，一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中，根据它们是否有必然的因果联系，可以分成截然不同的两大类：一类是确定性的现象。另一类是不确定性的现象。

确定性

确定性的现象：这类现象是在一定条件下，必定会导致某种确定的结果。举例来说，在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的，寻求这类必然现象的因果关系，把握它们之间的数量规律。

不确定性

不确定性的现象：这类现象是在一定条件下，它的结果是不确定的。举例来说，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。又如，在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同，有强弱和早晚的分别等等。为什么在相同的情况下，会出现这种不确定的结果呢？这是因为，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样，我们在这一类现象中，就无法用必然性的因果关系，对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，这种现象叫做偶然现象，或者叫做随机现象。

在自然界，在生产、生活中，随机现象十分普遍，也就是说随机现象是大量存在的。比如：每期体育彩票的中奖号码、同一条生产线上生产的灯泡的寿命等，都是随机现象。因此，我们说：随机现象就是：在同样条件下，多次进行同一试验或调查同一现象，所的结果不完全一样，而且无法准确地预测下一次所得结果的现象。随机现象这种结果的不确定性，是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。 　随机现象从表面上看，似乎是杂乱无章的、没有什么规律的现象。但实践证明，如果同类的随机现象大量重复出现，它的总体就呈现出一定的规律性。大量同类随机现象所呈现的这种规律性，随着我们观察的次数的增多而愈加明显。比如掷硬币，每一次投掷很难判断是那一面朝上，但是如果多次重复的掷这枚硬币，就会越来越清楚的发现它们朝上的次数大体相同。

我们把这种由大量同类随机现象所呈现出来的集体规律性，叫做统计规律性。概率论和数理统计就是研究大量同类随机现象的统计规律性的数学学科。

什么是概率统计？

概率统计是各类学科中唯一一门专门研究随机现象的规律性的学科，随机现象的广泛性决定了这一学科的重要性。

准确的说，概率论是数学的分支，它研究的是如何定量描述随机现象及其规律；

数理统计则以数据为唯一研究对象，包括数据的收集、整理、分析和建模，从而给出数据现象的某些规律进行预测和决策。在如今的大数据时代，数据统计迎来的更加广阔的舞台。

什么是统计概率？

是，也不是。 大数据包括：获取数据，分析数据，预测行为。 其中分析数据部分主要工作就是统计各种事件的概率，作为预测行为的根据。