统计与概率 – 概述

统计和概率是数学的分支，专注于数据收集和分析。概率被定义为可能的状态或质量;或事件可能发生的程度。

例如，您可以说，当高级别飓风袭击大陆时，破坏和生命损失的可能性很高。

什么是统计学？

统计是收集和分析大量数据的过程 – 这主要是为了通过使用样本作为代表来推断更大整体中的不同比例。例如，您可以说统计数据显示应届毕业生的就业前景有所改善。

典型的统计表示涉及数据收集、全面分析、组织和表示。当使用统计数据来表示数学问题时，通常从统计模型或总体开始进行进一步研究。这个 “人口” 可以是任何值，例如居住在特定国家/地区的总人数，或在特定州分销的政府轿车总数。

收集人口普查数据也是为了提供统计信息;但是，当这是不可能的时，统计学家可能会出于相同目的使用调查样本或实验设计。

另一方面，概率被量化为介于 0（零）和 1（一）之间的不同数字。在这种情况下，零表示完全不可能发生，数字 1 表示事件将发生的确定性。一般来说，任何事件发生的概率越高，它发生的可能性就越大。

例如：

考虑一个简单的抛硬币的例子：
当硬币在空中时，结果是正面或反面的机会相等（因为硬币没有偏差）;在这种情况下，两种结果的概率相同（即 0.5 或 50% 的几率）。

在抛硬币等一般实验中使用概率时，通常通过合并所需结果的数量并将该数字除以可能结果的总数来用数字描述每个概率。

现代概率研究已经发展了数千年。赌博是一种古老的做法，有助于提高人们对量化影响概率的因素的好奇心和兴趣 – 然而，实际的数学是最近出现的。

概率的发展在很长一段时间内停滞不前，这并非没有道理。即使机会游戏激发了人们的兴趣，对运气和迷信的关注仍然黯然失色;这些在使实际数学变得神秘方面发挥了作用。

统计学和概率论的现代应用包括物理学、建模和风险评估。保险和交易市场也使用统计数据来形成自己的理论。政府和金融机构还依靠概率和统计数据来构成重要计算的基础。

对于对追求概率和统计学感兴趣的学生，有一些大学水平的课程会仔细研究基本组合、假设检验、线性回归、贝叶斯推理和置信区间等选定主题。

统计和概率涵盖了太多的主题，无法在这里一一列举。为了让您更广泛地了解所有这些主题，您将获得大量的学习和评估工具，包括在线问题集、教程视频和阅读我们任何一门金融基础课程中的问题。

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