Dean Chen的专栏

3 方差3.1 英文名称variance3.2 所属学科概率论和统计3.3 实际用途概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。标准差、方差越大，离散程度越大。反之,离散程度越小。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。3.4 历史“方差”（variance）这一词语率先由罗纳德·费雪（Ronald Fisher）在其论文《The Correl

10 显著性检验又称假设检验10.1 定义就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。10.2 基本思想显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释。1．小概率

2 数学期望2.1 英文名称expected value2.2 所属学科概率论与数理统计2.3 定义在概率论和统计学中，期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是指在一个离散性随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与

7 组合7.1 定义从 n 个不同元素中，任取 m(m ≤ n）个元素并成一组，叫做从 n 个不同元素中取出 m 个元素的一个组合；从 n 个不同元素中取出 m(m ≤ n）个元素的所有组合的个数，叫做从 n 个不同元素中取出 m 个元素的组合数。7.2 公式用符号 C(n,m) 表示, C 指 Combination计算公式: n >= m(11)Cnm=n!m!(n−m)!" s

一句话，样本空间如果由若两个事件组成，比如A和A'. 那么在这个样本空间中发生的时间B的概率的计算公式是：这里涉及到条件概率的部分，请参考前文：理解条件概率

网上看了一些解释，觉得这个比较形象易懂：http://zhidao.baidu.com/question/220288964.html?qbl=relate_question_3&word=%CC%F5%BC%FE%B8%C5%C2%CA在同一个样本空间 Ω 中的事件或者子集 A 与 B，如果随机从 Ω 中选出的一个元素属于 B，那么下一个随机选择的元素属于 A 的概率就定义为在 B 的前提下 A

newlisp stat库提供了常用的统计函数，这里简单介绍。加载模块> (module "stat.lsp")(lambda (stat:lst) (append (join (map string stat:lst) "\r\n") "\r\n"))求和> (setf a '(1 2 3 1 4 5 7))(1 2 3 1 4 5 7)> (stat:sum a)23平均值> (sta

极值与导数1 求某一函数的极值,为什么让其导数函数等于零,求出的值是什么？导数的实质就是在函数图像上取一个点,然后做这个点的切线,切线的正切（tan）值,一个函数的极值一定是在拐点上（就是原本是增函数,过了这个点就变成减函数,或者反过来）,而这个点的切线一定是平行于x轴的, 也就是说正切值为0,所以导数值也就是02 一元函数计算极值的计算步骤求导数f'(x)解方程f'(x)=0检查f'(x)在方程