概率论与数理统计是什么关系

1. 概率论与数理统计是什么关系

不是很严格地说，二者是相反的方向

举个例子：

你如果已经知道了随机变量X是正态分布，而且是N(0,1)，你去推导它的期望、方差等数字特征，去推导它其他一些性质，去推导X的平方是什么分布，和另一个随机变量Y相加又是什么分布...这些工作属于概率论范畴

如果实际工作中有个随机变量Z，你不知道是什么分布，你看到了一些试验值，觉得它可能是正态分布，于是你假设它是正态分布，你用试验数据，推断出它的均值可能是1，方差可能是4，然后做假设检验，看看这一结论在多大程度上可靠，如果认为可靠，用这个结论来做分析，或者预测将要进行的试验结果......这叫统计

统计以概率为理论基础，统计推断、假设检验都要基于概率的思想，把概率论学明白，统计就差不了

2. 数理统计与概率论的关系是什么？

概率论是数理统计的基础，数理统计是概率论的一种应用。区别如下：
一、应用不同：概率论与数理统计属于数学的一个分支，它更注重于理论研究，它的结论广泛应用于各领域随机现象的研究。
二、变量不同：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量。
三、形式不同：统计学更注重应用，它的许多结论都来自于概率论与数理统计。数理统计更注重公式的推导，而统计学原理只是把数理统计的`公式转换为更易用的形式。
四、概率不同：概率研究的是单个事件发生的概率。数理统计研究的是一个群体的抽样概率。以及发生这个概率的可能区间。数理统计更倾向于统计学的概念。

数理统计特点
它以随机现象的观察试验取得资料作为出发点，以概率论为理论基础来研究随机现象，根据资料为随机现象选择数学模型，且利用数学资料来验证数学模型是否合适，在合适的基础上再研究它的特点，性质和规律性。
例如灯泡厂生产灯泡，将某天的产品中抽出几个进行试验，试验前不知道该天灯泡的寿命有多长，概率和其分布情况。试验后得到这几个灯泡的寿命作为资料，从中推测整批生产灯泡的使用寿命、合格率等。为了研究它的分布，利用概率论提供的数学模型进行指数分布，求出值，再利用几天的抽样试验来确定指数分布的合适性。

3. 概率论与数理统计是什么关系

不是很严格地说,二者是相反的方向
  举个例子：
  你如果已经知道了随机变量X是正态分布,而且是N(0,1),你去推导它的期望、方差等数字特征,去推导它其他一些性质,去推导X的平方是什么分布,和另一个随机变量Y相加又是什么分布...这些工作属于概率论范畴
  如果实际工作中有个随机变量Z,你不知道是什么分布,你看到了一些试验值,觉得它可能是正态分布,于是你假设它是正态分布,你用试验数据,推断出它的均值可能是1,方差可能是4,然后做假设检验,看看这一结论在多大程度上可靠,如果认为可靠,用这个结论来做分析,或者预测将要进行的试验结果.这叫统计
  统计以概率为理论基础,统计推断、假设检验都要基于概率的思想,把概率论学明白,统计就差不了

4. 概率论与统计学的介绍

《概率论与统计学(经济管理类)》主要是为经济、管理专业大学生编写的教材。全书七章，前三章讲概率，是为学习统计学作准备的。后四章是《概率论与统计学》重点，介绍统计学基本概念和常用统计方法。语言通俗易懂，注意统计思想叙述。统计方法便于操作，图表可帮助理解和应用。《概率论与统计学(经济管理类)》是一本统计学的入门书，对于工科、医科、教育心理学科和农林科大学生，也可作为教科书或教学参考书来使用。

5. 概率论与统计

A事件是正品 B是次品
有四种情况
BAB=(5/20)*(15/19)*(4/18)
BBB=(5/20)*(4/19)*(3/18)
ABB=(15/20)*(5/19)*(4/18)
AAB=(15/20)*(14/19)*(5/18)
将他们加起来就等于0.25

6. 概率论就是指 概率论与数理统计吧？

您好！
1、严格地说：概率论，就是概率论；数理统计，就是数理统计。这是两门课。
2、在当前的基本工程数学教学计划中，把概率论和数理统计放在一起（一本书），作为一门课，（实际上还是两门课，）但数理统计需要概率论的基础知识，放在一起也是可以的。

7. 概率论与统计

P{min{x,y}≤1}=P{x<=1}UP{y<=1}=P{x<=1}+P{y<=1}-P{x<=1,y<=1}=5/9+5/9-4/9=2/3

8. 学统计学是不是概率论要学得好

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义

王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
   我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
   下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
   由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。