一、什么统计与概率？

1、统计是在已知数据的前提下，进行模型的归纳与推断。

从深度学习角度理解：统计实际上就是模型的训练阶段，已知训练数据和对应标签，对训练数据进行学习，最小化损失函数，最后得到模型。

2、概率是在已知模型的基础上，对其他样本数据进行预测，预测这个模型产生的结果（方差、均值等）。

从深度学习角度理解：概率实际上就是模型的推理阶段，已知训练好的模型，对未知样本进行预测，得到最终的预测结果。

二、统计与概率专业，概率统计专业，区别？

统计与概率是一门学科，概率统计又叫数理统计，是一种方法。

统计与概率中包含概率统计。

三、生物统计与生物统计学区别？

生物统计和生物统计学在学科领域和研究方向上存在一定的差异。生物统计是一门研究如何运用统计学原理和方法来研究生物、医学现象和问题的学科，注重统计方法在生物学、医学等领域的应用。而生物统计学则是一门更为广泛的学科，它不仅涵盖了生物统计学的领域，还涉及到数学、计算机科学等多个领域的知识，主要研究生物数据的特点和处理方法，以及如何利用数据来推断生物学、医学等领域的规律和现象。此外，生物统计学需要掌握较为复杂的数学和计算机科学知识，如概率论、线性代数、数值分析等，以便进行更为深入的研究和应用。而生物统计则需要掌握各种统计方法和技巧，如描述性统计、回归分析、方差分析等，以便更好地解决生物学、医学等领域的问题。总之，生物统计和生物统计学在学科领域和研究方向上存在差异，但它们之间也有相互联系的地方，相互补充和完善可以为生物学、医学等领域的研究提供更为全面和深入的支持。

四、社会统计学与应用统计区别？

 社会统计学与应用统计学都是统计学的分支，它们之间存在一定的区别：

1. 研究对象不同：

社会统计学的研究对象主要是人类社会，关注的是社会现象、人类行为等，其分析单位通常为个人。应用统计学的研究对象则更为广泛，涵盖了自然科学和社会科学的各种领域，分析单位可以是总体或样本。

2. 数据类型和测量尺度不同：

社会统计学在测量尺度上重视名义尺度与顺序尺度的数据，而应用统计学则更注重等距尺度数据。由于人类社会中存在主观意识，社会统计学在数据分析时更注重信度与效度的问题。

3. 应用范围不同：

社会统计学主要用于社会科学领域，如社会学、经济学、心理学等，用于分析社会现象和人类行为。应用统计学则广泛应用于各个领域，如自然科学、经济学、医学等，用于解决实际问题和发展理论。

4. 研究方法相近：

社会统计学与应用统计学在研究方法上有很多相似之处，如数据收集、整理、分析、呈现等。两者都采用概率论、抽样调查、假设检验、回归分析等统计方法。

总之，社会统计学与应用统计学在研究对象、数据类型、应用范围等方面有所区别，但在研究方法上具有相似性。在实际应用中，社会统计学更关注人类社会现象的研究，而应用统计学则更注重解决实际问题和发现规律。

五、可再生能源的意义与价值？

可再生能源是指在自然界中可以不断再生、永续使用、取之不尽、用之不竭的资源，主要指太阳能、水能、风能、生物质能、地热能、海洋能和氢能等非化石能源。大力发展可再生能源具有以下意义和价值：

1、发展可再生能源可以保证能源安全。

2、发展可再生能源可以保护环境。

3、发展可再生能源可以增长经济。

4、发展可再生能源可以促进发展。

六、可再生能源与新能源差别？

可再生能源与新能源的差别如下：

特点不同 。可再生能源具有可再生性、清洁性、低污染性、安全性、广泛性等；新能源一般指在新技术基础上开发利用的非常规能源，包括太阳能、生物质能、风能、潮汐能、海洋表面与深层之间的热循环等，是一种可以重复使用的清洁能源。

概述不同 。可再生能源是可以不断再生、永续利用的能源；新能源一般指在新技术基础上开发利用的能源，是一种新型的、清洁的、可以持续利用的能源。

七、统计与统计案例

统计与统计案例是数据分析中的重要概念和工具，无论是在学术研究还是商业应用中，统计方法和案例分析都起着至关重要的作用。统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科，而统计案例则是通过具体实例来演示和应用统计学方法。在本文中，我们将探讨统计与统计案例的关系，以及它们在现实生活中的应用。

统计的基本概念

统计学是一门关于数据的科学，它致力于收集和分析数据，并从中得出结论。统计学的基本概念包括：

• 样本：样本是从总体中选取的一部分个体或观察值。通过对样本进行统计分析，我们可以推断出总体的特征。
• 变量：变量是在研究中观察或测量的属性。可以分为定量变量（如年龄、收入）和定性变量（如性别、教育程度）。
• 描述统计：描述统计是对数据进行总结和解释的方法，包括计算平均数、中位数、方差等。
• 推断统计：推断统计是通过对样本数据进行分析，得出对总体特征的推断。

统计案例的意义

统计案例是将统计学方法应用到实际问题中的实例。通过案例分析，我们可以更好地理解和运用统计学概念。统计案例的意义在于：

• 实践应用：通过实际案例的分析，我们可以学习如何将统计学知识应用到真实的数据分析中，培养我们的分析能力和解决问题的能力。
• 探索数据特征：透过分析统计案例，我们可以深入了解数据的特点和趋势，揭示其中的规律和关联。
• 决策支持：统计案例提供了决策的依据和指导。通过对数据进行分析和解释，我们可以为决策者提供可靠的信息。

统计与统计案例的应用

统计与统计案例在各个领域都有广泛的应用，下面我们举几个例子：

市场营销

统计学在市场营销中是一个重要的工具。通过对市场调研数据的统计分析，我们可以了解消费者的需求、市场趋势和竞争对手的情况，为制定市场营销策略提供依据。统计案例可以帮助我们分析消费者购买习惯、产品定价和市场份额等关键指标，从而优化产品和服务。

医学研究

医学研究中的统计学应用非常广泛。通过对大量病例的统计分析，我们可以发现疾病的规律、预测疾病的风险因素，甚至评估治疗效果。统计案例可以帮助我们研究新药的安全性和有效性，对疾病的预防和治疗提供科学依据。

金融风险管理

统计学在金融风险管理中发挥着重要作用。通过对金融市场数据的统计分析，我们可以评估风险，并制定相应的风险管理策略。统计案例可以帮助我们分析投资组合的回报和风险，优化资产配置，降低投资风险。

挖掘数据中的价值

统计与统计案例的应用使我们能够更好地挖掘数据中的价值。数据在现代社会中无处不在，但如果不进行分析和利用，它只是一堆无序的数字。统计学提供了分析数据的方法和技巧，帮助我们从数据中提取有意义的信息。

通过统计学方法，我们可以发现数据中隐藏的规律和趋势，揭示背后的原因和机制。而统计案例则是将这些方法应用到实际问题中，加深我们对统计学的理解，并提供实践经验。

总之，统计与统计案例是数据分析中必不可少的工具。它们帮助我们了解数据的特征、做出科学的决策，并在各个领域发挥着重要作用。作为数据分析从业者，我们应该不断学习和掌握统计学知识，并通过实践应用统计案例来提升我们的分析能力。只有不断进步，我们才能在数据时代中立于不败之地。

八、与不可再生能源相比可再生能源有哪些优点和缺点？

可再生能源与常规 能源相比，其优点是： 1、可再生能源的资源量大于常规能源， 常规能源一般指化石能源(煤炭、石油、 天然气等)其储量是有限的。可再生能源 如太阳能，它的资源对有限的人类发展阶 段可以说是无限的，地球上一年中接收到 的太阳能高达8*10↑18kWh，可见其量的 巨大。风能、生物质能、海洋能等其他可 再生能源都是太阳能的副产物，所以说“ 万物生长靠太阳”是非常好的比如。

2、清洁，非常低的污染，不能说无污染 的原因在于，大规模利用可再生能源以后 ，对环境的影响有些还未表现出来，如盐 城地区，大规模风电场的出现，对于候鸟 就可能产生影响。但是，总的来说目前没 有发现明显的污染加大的现实。

3、可循环使用，这是确定的，这是由于 可再生能源本身的定义所确定的;

4、目前的开发成本仍然较高，这主要是 因为，可再生能源的能量密度大多数比较 低，例如，太阳能每平方米的理论功率只 有1kW左右，生物质能的单位重量的发热 量只有煤的一半不到(秸秆的发热值约为 3000大卡/公斤)等，对于低的能量密度 ，要形成规模化效应，只有规模化应用， 即遍地开花的应用才能达到。由于可再生 能源的能量密度低，它们的开发成本低

九、统计表与统计图的区别？

统计表和统计图都是将数据以视觉化的方式展示出来，但它们的形式和使用方式有所不同。

统计表是一个包含数据的表格，通常由行和列组成。每行和每列代表一种特定的信息，数据按行列交叉排列，以方便数据的比较和分析。统计表主要用于展示数量、金额、时间等数据，为数据分析和比较提供便利。

统计图是一种用图形的方式展示数据的工具，包括折线图、柱状图、饼图等。它通过色彩、形状、线条来表达数据的含义和趋势，具有直观、易懂、记忆性强等特点。统计图主要用于展示数据的分布、比较、变化趋势等。

总之，统计表强调数据的数量，适合用于详细的比较和分析；统计图强调数据的形式和趋势，适合用于简要的展示和说明。两者结合使用可以更全面地展示和分析数据。

十、T统计量与F统计量优缺点？

一、适用情况不同

t检验一般适用于两组，所以在多维的情况下，不适用t检验，而F检验可以判定多组、一组多变量和多组间有交互（单因素、协方差、双因素无重复、双因素有重复等），然后在通过两两比较进行分析，用duncan和tukey等方法去判定，F检验的范围要大的多。

二、条件不同

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐，只有方差齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有差异，否则如果方差不齐的话，会把组内的差异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间差异和组内差异的比较，所以本质上和t检验方差齐的概念相似。但是实际上在方差不齐的时候是无法进行t检验的，结果不具有统计学意义。

扩展资料

t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。

1、单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

2、配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布。

若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。