本周繼續(xù)《深入淺出統(tǒng)計學(xué)》P85-216
分散性：
均值(μ)屡谐、中位數(shù)、眾數(shù)都不足以度量數(shù)據(jù)之間存在的差異蝌数。于是出現(xiàn)了“距”的概念：
全距（極差）=P上-P下愕掏；
四分位距=P上四分位-P下四分位；
第n數(shù)的百分位距Pk=k(n/100)
接著出現(xiàn)“箱形圖”直觀表現(xiàn)：全距顶伞、四分位距饵撑、中位數(shù)相對位置。（圖略）枝哄。
變異性
方差：σ*σ＝[∑（x-μ）*（x-μ）]/n
標(biāo)準(zhǔn)差：σ
標(biāo)準(zhǔn)分：Z=（x-μ）/σ
基本概率：P（A）=n（A）/n（S）（數(shù)數(shù)的我也略）
大名鼎鼎的貝葉斯公式
我是這樣理解的：條件B成立的情況下事件A的概率→推導(dǎo)出→條件A成立時事件B發(fā)生的概率肄梨。最簡單的預(yù)測神器啊，這兩年不知道聽了多少次但是頭腦一片空白挠锥，早就記不起來原來工程數(shù)學(xué)講過的众羡。
基本公式：P（A∩B）=P（B）P（A│B）
P（B）=P（A∩B）+P（A`∩B）
貝葉斯公式：P（A│B）=P（A）P（B│A）/[ P（A）P（B│A）+P（A`）P（B│A`）]
在實際當(dāng)中非常有用。比如蓖租，互聯(lián)網(wǎng)中過濾垃圾電子郵件粱侣，醫(yī)學(xué)實驗中藥效、患病概率蓖宦。
其他：獨立事件齐婴、互斥事件、相關(guān)事件概念區(qū)別稠茂、概率樹應(yīng)用
期望：E（X）=∑xP（X=x）柠偶。
概率分布方差：Var（X）=E【（x-μ）（x-μ）】
=∑【（x-μ）（x-μ）】P（X=x）
