Robin Hu的专栏

三台设备平均灌装时间分别是15.82秒、16.67秒和14.97秒。试用样本数据检验这3台机器灌装过程的时间是否存在显著不同，以便对设备的购买做出决策

秩和检验就是通过样本的排序来检验相关总体特性的检验方法，即用于判断两个总体的分布是否一致。

《财富》(美）杂志做了一次调查，发现订阅该杂志的人拥有一辆或租用一辆车子数的方差为0.94。假设另一份杂志的订阅者拥有或租用的车辆数如下所示:2,1,2,0,3,2,2,1,2,1,0,1试问:在10%显著水平下，该杂志车辆数方差是否与《财富》的车辆数方差相同?

​和区间估计类似，如果总体标准差已知，对于总体服从正态分布或者总体分布状况未知,但样本容量n充分大（n>=30）的情况，我们也可以构造服从标准正态分布的检验统计量Z来进行假设检验。​

​若随机变量X服从正态分布，但是方差未知，那么它抽样分布的样本均值也用类似于正态分布的T分布来进行近似计算。

如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对来说是更有效

当总体不服从正态分布时,根据中心极限定理，当n充分大时(通常要求n≥30），样本平均数近似服从正态分布

某保险公司多年的统计资料表明，在索赔中被盗索赔户占20%，以X表示在随机抽查的100个索赔户中，因被盗向保险公司索赔的户数。求被盗索赔户不少于14户且不多于30户的概率近似值。

某商场经统计发现顾客对某商品的日需求量X服从正态分布，且日平均需求量为40，标准差为10件，求这种商品销售量在30~50件的概率

概率分布函数的导数称为概率密度函数

贝叶斯公式也称为贝叶斯法则。尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。

原文：http://www.kuqin.com/searchengine/20071204/2799.html大家可能听说过，Google 革命性的发明是它名为 “Page Rank” 的网页排名算法，这项技术彻底解决了搜索结果排序的问题。其实最先试图给互联网上的众多网站排序的并不是 Google。Yahoo！ 公司最初第一个用目录分类的方式让用户通过互联网检索信息，但由于当时计算机容量和速度...