概率和统计的区别# DataSciences - 数据科学
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统计学里判断哪种统计分析的算法更能体现样本特征是怎样判断的（比如根据样本量不
同有时除以N，有时除以N-1，还有什么情况用t检验z检验卡方检验等）？是纯理论数学
推导，还是说用若干套数据去测试不同的算法，看哪种算法拟合得更接近实际情况？如
果是后者，那又如何在有有效的统计分析算法之前确定这数据的实际情况是如何的？
概率和统计的区别在于，概率是在给定框架下做的，比如条件里会明确告诉你是布朗运
动。而统计需要去猜测概率模型，比如你先去猜这是布朗运动，带入数据后依靠一些数
学工具去检验模型是否符合。统计是不可能脱离数据来做的，所以对特定数据的模型的
猜测可能更重要。关键就是怎么定义是否符合，是不是像误差允许范围那样先人为定义
一个符合度的标准，然后看哪个模型在这个符合标准
同有时除以N，有时除以N-1，还有什么情况用t检验z检验卡方检验等）？是纯理论数学
推导，还是说用若干套数据去测试不同的算法，看哪种算法拟合得更接近实际情况？如
果是后者，那又如何在有有效的统计分析算法之前确定这数据的实际情况是如何的？
概率和统计的区别在于，概率是在给定框架下做的，比如条件里会明确告诉你是布朗运
动。而统计需要去猜测概率模型，比如你先去猜这是布朗运动，带入数据后依靠一些数
学工具去检验模型是否符合。统计是不可能脱离数据来做的，所以对特定数据的模型的
猜测可能更重要。关键就是怎么定义是否符合，是不是像误差允许范围那样先人为定义
一个符合度的标准，然后看哪个模型在这个符合标准