概率与统计学
概率是事件发生可能性的度量。由于概率是一种量化的度量，它必须与数学背景相结合。具体来说，这种概率的数学构造被称为概率论。统计学是收集、组织、分析、解释和呈现数据的学科。大多数统计模型都是基于实验和假设，并将概率整合到理论中，以更好地解释情景。
更多关于概率
概率概念的简单启发式应用通过引入公理化定义给出了坚实的数学基础。从这个意义上讲，概率是对随机现象的研究，它集中在随机变量、随机过程和事件中。
在概率上，预测是基于一个通用的模型，它满足问题的所有方面。这可以量化场景中事件发生的不确定性和可能性。概率分布函数用于描述所考虑问题中所有可能事件的概率。
概率的另一个研究是事件的因果关系。贝叶斯概率描述了基于事件引起的事件的概率的先验事件的可能性。这种形式在人工智能中非常有用，特别是在机器学习技术中。
更多关于统计的信息
统计学被认为是数学的一个分支，是一个具有科学背景的数学主体。由于基础知识的经验性和它的应用导向性，它并不是一门纯粹的数学学科。
统计学支持收集、分析和解释数据的理论。描述性统计和推断统计可以看作是统计学的一个主要分支。描述性统计是统计学的一个分支，它定量地描述数据集的主要属性。推断统计学是统计学的一个分支，它从一个样本获得的数据集中得出关于相关人群的结论，这些数据集受到随机、观察和抽样变化的影响。
描述性统计对数据进行总结，而推断统计用于对总体进行预测和预测，从中选择随机样本。
概率论和统计学有什么区别？
•概率和统计可以被视为两个相反的过程，或者更确切地说是两个逆过程。
•使用概率论，系统的随机性或不确定性通过其随机变量进行测量。综合模型的结果是，可以预测单个元素的行为。但是在统计学中，少量的观测值被用来预测一个较大集合的行为，而在概率上，有限的观测值是从总体（较大的集合）中随机选取的。
•更清楚地说，使用概率论，一般结果可用于解释单个事件，而总体属性用于确定较小集合的属性。概率模型提供了有关人口的数据。
