统计学

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

学了统计学，你会发现很多时候的分析并不靠谱。

当掌握了统计学的基本知识后，你就能够以一种健康的怀疑态度来更好的审视一些研究和信息，你可以看到数据实际上表达了什么，而不是别人告诉你数据意味着什么。

作为一个想成为数据科学家的人，如何学好概率统计？

统计学专业可以申请哪些名校？

塔勒布解释，预测其实包含两种不确定性：第一种是“偶然不确定性（Aleatoric uncertainty）”， 也叫统计不确定性。第二种是“认知不确定性（Epistemic uncertainty）”，也叫系统不确定性。

那你知道支撑大数据和算法科技的，是哪一门学科呢？可能你也想到了，对，就是专门处理数据的统计学。

文章仅为统计学基础知识的学习笔记，供快速查找。如果只需要电子书及视频学习资料，拉到文尾自行提取（无密码）。 第一章 变量和图形 统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学； 归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变…

无论如何，统计学对于我们看清这个世界是有点帮助的。

对于深度学习和机器学习工程师们来说，正态分布是世界上所有概率模型中最重要的一个。即使你没有参与过任何人工智能项目，也一定遇到过高斯模型，今天就让我们来看看高斯过程为什么这么受欢迎。

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虽然大数据是一个泛泛的概念词，但是关于大数据，关于大数据处理分析的话题近来持续升温，现在基本成了新一轮工业革命级别的话题。

绝对误差是测量值对真值偏离的绝对大小，因此它的单位与测量值的单位相同。

在全样本统计成本越来越低的情况下，通常不会用到太多高级统计学中有关从抽样误差反推到全样本误差的知识。

作为认知工具，统计必然是对认知有帮助的，但它同样有自身的局限性。