測量水平是指在科學研究中測量變量的特定方式，測量尺度是指研究人員用于以有組織的方式對數(shù)據(jù)進行排序的特定工具，具體取決于他們選擇的測量水平。 選擇測量的水平和規(guī)模是研

二項式隨機變量提供了離散隨機變量的一個重要例子。二項式分布描述了我們隨機變量的每個值的概率，可以通過兩個參數(shù)完全確定：n和p。這里n是獨立試驗的次數(shù)，p是每次試驗的恒定成

從概率公理可以推導出幾個概率定理。這些定理可以用來計算我們可能想知道的概率。一個這樣的結(jié)果被稱為補充規(guī)則。該語句允許我們通過知道補碼AC的概率來計算事件A的概率。

標準正態(tài)分布，通常稱為鐘形曲線，出現(xiàn)在各種地方。幾種不同的數(shù)據(jù)源是正態(tài)分布的。因此，我們對標準正態(tài)分布的了解可用于許多應(yīng)用程序中。但是我們不需要為每個應(yīng)用程序使用不同

馬爾可夫不平等是概率的有用結(jié)果，它提供有關(guān)概率分布的信息。關(guān)于它的顯著方面是，不平等適用于任何具有正值的分布，無論其具有哪些其他特征。馬爾可夫不平等給出了高于特定值的

在處理集合論時，有許多操作可以從舊集合中制作新集合。最常見的設(shè)置操作之一稱為交叉點。簡單地說，兩組A和B的交點是A和B共有的所有元素的集合。

我們將看看關(guān)于集合理論中交

有各種描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。平均值，中位數(shù)，模式，偏度，峰度，標準差，第一四分位數(shù)和第三四分位數(shù)等數(shù)字僅舉幾例，每一個都告訴我們有關(guān)我們數(shù)據(jù)的一些信息。而不是單獨查看這些描述性統(tǒng)計

統(tǒng)計和概率在科學中有很多應(yīng)用。另一門學科之間的這種聯(lián)系是在遺傳學領(lǐng)域。遺傳學的許多方面實際上只是應(yīng)用概率。我們將看到如何使用一個稱為Punnett square的表格來計算具

當涉及多個獨立事件時，樹圖是計算概率的有用工具。他們得名，因為這些類型的圖表類似于樹的形狀。樹的分支彼此分離，然后分支又具有較小的分支。就像樹一樣，樹圖分支出來，可能變得

許多人發(fā)現(xiàn)頻率表，交叉表和其他形式的數(shù)字統(tǒng)計結(jié)果令人生畏。通常可以以圖形形式呈現(xiàn)相同的信息，這使得更容易理解并且更少恐懼。圖表用視覺而不是文字或數(shù)字講述故事，可以幫助

在數(shù)學統(tǒng)計學和概率中，熟悉集合理論是很重要的。集合論的基本操作與概率計算中的某些規(guī)則有關(guān)。聯(lián)合，交叉和補充的這些基本集合操作的相互作用由兩個稱為De Morgan定律的陳述

在本文中，我們將針對兩個人口比例的差異，通過執(zhí)行假設(shè)檢驗或顯著性檢驗所需的步驟。這使我們能夠比較兩個未知比例，并推斷它們是否彼此相等或是否一個大于另一個。

假設(shè)檢驗

書面A-B的兩組之差是A的所有元素的集合，這些元素不是B的元素。差分操作與聯(lián)合和交叉是一個重要的基本集合論操作。

差異的描述從另一個數(shù)字中減去一個數(shù)字可以用許多不同的

骰子為概率概念提供了很好的說明。最常用的骰子是六邊立方體。在這里，我們將看到如何計算滾動三個標準骰子的概率。計算通過滾動兩塊骰子獲得的總和的概率是一個相對標準的問

一些數(shù)據(jù)分布，如鐘形曲線或正態(tài)分布，洗護小知識是對稱的。這意味著分布的右側(cè)和左側(cè)是彼此完美的鏡像。并非每個數(shù)據(jù)分布都是對稱的。非對稱的數(shù)據(jù)集被認為是不對稱的。分布不

置信區(qū)間可用于估計幾個總體參數(shù)。可以使用推論統(tǒng)計來估計的一種類型的參數(shù)是人口比例。例如，我們可能想知道支持特定立法的美國人口的百分比。對于這種類型的問題，我們需要找

方差分析或簡稱方差分析是一種統(tǒng)計檢驗，用于尋找特定測量方法之間的顯著差異。例如，說你有興趣研究社區(qū)運動員的教育水平，所以你調(diào)查各種團隊的人。但是，您開始懷疑不同團隊的教

計數(shù)似乎很容易執(zhí)行。隨著我們深入到被稱為組合學的數(shù)學領(lǐng)域，我們意識到我們遇到了大量的數(shù)學。由于階乘經(jīng)常出現(xiàn)，并且數(shù)字如10！超過300萬，如果我們試圖列出所有可能性，計數(shù)問題

當兩個事件相互排斥時，可以使用加法規(guī)則計算其并集的概率。我們知道，對于軋制模具，軋制大于4或小于3的數(shù)字是相互排斥的事件，沒有什么共同之處。因此，為了找到此事件的概率，我們只

Chebyshev不等式表示，樣本中至少有1-1/K2的數(shù)據(jù)必須落在與平均值的K標準偏差之內(nèi)（此處K是大于1的任何正實數(shù)）。

任何正態(tài)分布或鐘形曲線形狀的數(shù)據(jù)集都有幾個特征。其中之一涉