本文深入探讨统计学基础概念，包括样本与总体的关系，详细解释了均值的计算方法，并阐述了方差在衡量数据离中趋势中的作用。接着，介绍了二项分布的概率分布公式及其期望值，最后讲解了泊松分布的特点，参数λ的含义以及其期望和方差特性。
1.样本与总体
1.1样本⊆总体 1.1样本\subseteq总体 1.1样本⊆总体
1.2均值 1.2 均值 1.2均值
u表示总体均值，u=∑i=1NxiN，其中N表示总体的数量； u表示总体均值，u=\frac{\sum_{i=1}^Nx_i }{N} ，其中N表示总体的数量； u表示总体均值，u=N∑i=1Nxi，其中N表示总体的数量；
xˉ表示样本均值，xˉ=∑i=1nxin，其中n表示样本的数量； \bar{x}表示样本均值，\bar{x}=\frac{\sum_{i=1}^nx_i }{n} ，其中n表示样本的数量； xˉ表示样本均值，xˉ=n∑i=1nxi，其中n表示样本的数量；
1.3方差（衡量离中趋势） 1.3 方差（衡量离中趋势） 1.3方差（衡量离中趋势）
总体方差：σ2=∑i=1N(xi−u)2N，其中N表示总体的数量,u是总体均值；或者σ=∑i=1N(xi−u)2N，其中N表示总体的数量,u是总体均值； 总体方差： \sigma^2=\frac{\sum_{i=1}^N(x_i-u)^2 }{N} ，其中N表示总体的数量,u是总体均值； 或者 \sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^N(x_i-u)^2 }{N} }，其中N表示总体的数量,u是总体均值； 总体方差：σ2
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