概率論分析的基本方法

1. 概率論與數理統計中數據分析思想和方法是什麼謝謝。

可以看一下大數定律

2. 學習概率論有什麼好的方法啊

如果你是學生的話，可以請教老師，或者學習了概率論的學長們。
如果你不是學生，那麼要邊學邊做筆記，可以適當拓寬一下知識面，了解有關概率論的資料。從全方面學習概率論。當然一邊學你還可以稍微試用一下（前提是那些部分的知識不是全書面，全虛擬的）。最重要的是要記住知識。買關於這方面的輔導讀物也可以，但要適量，畢竟輔導讀物也不是全能的，買多了如果重復了的話就是浪費金錢了。
我能幫助你的也只有這些了，如果還有什麼不明白的可以請教別的高人。謝謝，

3. 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

4. 概率論

概率論

probability theory

研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。例如在標准大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，一系列試驗或觀察會得到不同結果的現象。每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面，在同一工藝條件下生產出的燈泡，其壽命長短參差不齊等等。隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。事件的概率則是衡量該事件發生的可能性的量度。雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重復的隨機試驗卻往往呈現出明顯的數量規律。例如，連續多次擲一均勻的硬幣，出現正面的頻率隨著投擲次數的增加逐漸趨向於1／2。又如，多次測量一物體的長度，其測量結果的平均值隨著測量次數的增加，逐漸穩定於一常數，並且諸測量值大都落在此常數的附近，其分布狀況呈現中間多，兩頭少及某程度的對稱性。大數定律及中心極限定理就是描述和論證這些規律的。在實際生活中，人們往往還需要研究某一特定隨機現象的演變情況隨機過程。例如，微小粒子在液體中受周圍分子的隨機碰撞而形成不規則的運動（即布朗運動），這就是隨機過程。隨機過程的統計特性、計算與隨機過程有關的某些事件的概率，特別是研究與隨機過程樣本軌道(即過程的一次實現)有關的問題，是現代概率論的主要課題。概率論與實際生活有著密切的聯系，它在自然科學、技術科學、社會科學、軍事和工農業生產中都有廣泛的應用。

概率論的起源與賭博問題有關。16世紀，義大利的學者開始研究擲骰子等賭博中的一些簡單問題。17世紀中葉，法國數學家B.帕斯卡、P.de費馬及荷蘭數學家C.惠更斯基於排列組合方法，研究了一些較復雜的賭博問題，他們解決了分賭注問題、賭徒輸光問題等。隨著18、19世紀科學的發展，人們注意到在某些生物、物理和社會現象與機會游戲之間有某種相似性，從而由機會游戲起源的概率論被應用到這些領域中；同時這也大大推動了概率論本身的發展。使概率論成為數學的一個分支的奠基人是瑞士數學家J.伯努利，他建立了概率論中第一個極限定理，即伯努利大數定律，闡明了事件的頻率穩定於它的概率。隨後A.de棣莫弗和P.S.拉普拉斯 又導出了第二個基本極限定理（中心極限定理）的原始形式。拉普拉斯在系統總結前人工作的基礎上寫出了《分析的概率理論》，明確給出了概率的古典定義，並在概率論中引入了更有力的分析工具，將概率論推向一個新的發展階段。19世紀末，俄國數學家P.L.切比雪夫、A.A.馬爾可夫、A.M.李亞普諾夫等人用分析方法建立了大數定律及中心極限定理的一般形式，科學地解釋了為什麼實際中遇到的許多隨機變數近似服從正態分布。20世紀初受物理學的刺激，人們開始研究隨機過程。這方面A.N.柯爾莫哥洛夫、N.維納、A.A.馬爾可夫、A.R辛欽、P.萊維及W.費勒等人作了傑出的貢獻。

如何定義概率，如何把概率論建立在嚴格的邏輯基礎上，是概率理論發展的困難所在，對這一問題的探索一直持續了3個世紀。20世紀初完成的勒貝格測度與積分理論及隨後發展的抽象測度和積分理論，為概率公理體系的建立奠定了基礎。在這種背景下，蘇聯數學家柯爾莫哥洛夫1933年在他的《概率論基礎》一書中第一次給出了概率的測度論的定義和一套嚴密的公理體系。他的公理化方法成為現代概率論的基礎，使概率論成為嚴謹的數學分支，對概率論的迅速發展起了積極的作用。

5. 概率抽樣最基本的組織方式有哪四種

概率抽樣方法 (Probability Sampling)

概率抽樣包括有

1. 簡單隨機抽樣(又稱：單純隨機抽樣)

2. 系統抽樣（等距抽樣）

3. 分層隨機抽樣（類型抽樣）

4. 分群隨機抽樣

等方法。概率抽樣又稱幾率抽樣、可能率抽樣，在實踐中受到人們的普遍重視和廣泛應用。概率抽樣是以概率論與數理統計為基礎，首先按照隨機的原則選取調查樣本，使調查母體中每一個子體均有被選中的可能性，即具有同等被選為樣本的可能率，機遇均等。定量市場調查中的概率抽樣是指在調查總體樣本中的每個單位都具有同等可能性被抽中的機會。

概率抽樣的基本原則是：樣本量越大，抽樣誤差就越小，而樣本量越大，則成本就越高。根據數理統計規律，樣本量增加呈直線遞增的情況下（樣本量增加一倍，成本也增加一倍），而抽樣誤差只是樣本量相對增長速度的平方根遞減。因此，樣本量的設計並不是越大越好，通常會受到經濟條件的制約。

6. 怎麼學好概率論

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7. 概率統計方法有哪些

總體來說，所有的統計推斷都要依賴概率知識，因而都是概率統計，分兩大類就是包括參數估計和假設檢驗。
再具體地說，方法就多了。假設檢驗包括：獨立樣本T檢驗、單樣本T檢驗、配對樣本T檢驗、相關系數檢驗、方差分析，以及眾多的非參數假設，包括卡方檢驗、KS檢驗、Fridman檢驗，多了去了。