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10 关系: 可信区间，参数，统计学，羅納德·費雪，百分比，随机变量，概率，樣本 (統計學)，標準分數，正态分布。
可信区间
#重定向 置信区间.
参数
在数学和统计学裡，参数（parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。在不同的语境里这一术语可能有特殊用途。.
统计学
统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.
羅納德·費雪
#重定向 羅納德·愛爾默·費雪.
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百分比
分比（Percentage），又稱百分率、百分數（符號為百分號 %）是一種表達比例，比率或分數數值的方法（以百為分母的分數計算），也是無因次量的數字（純數）。 根据其英文发音，百分比在东南亚华人中常被称为巴仙；在台語中则根据日文發音「translit」唸趴線豆、趴線或趴，部分報章雜誌網站俗寫為趴。 英文中的Percent一词源自拉丁文per centum，per是「每」、centum則是「百」的意思；還有百分比的音文縮寫「pc」也常被許多人使用過。.
随机变量
給定樣本空间(S, \mathbb)，如果其上的實值函數 X:S \to \mathbb是\mathbb (實值)可測函數，则稱X為（實值）随机变量。初等概率論中通常不涉及到可測性的概念，而直接把任何X:S \to \mathbb的函數稱為随机变量。 如果X指定给概率空间S中每一个事件e有一个实数X(e)，同时针对每一个实数r都有一个事件集合A_r与其相对应，其中A_r.
概率
--率，舊稱--率，又称或然率、機會率或--、可能性，是数学概率论的基本概念，是一个在0到1之间的实数，是对随机事件发生之可能性的度量。 概率常用來量化對於某些不確定命題的想法"Kendall's Advanced Theory of Statistics, Volume 1: Distribution Theory", Alan Stuart and Keith Ord, 6th Ed, (2009), ISBN 978-0-534-24312-8，命題一般會是以下的形式：「某個特定事件會發生嗎？」，對應的想法則是：「我們可以多確定這個事件會發生？」。確定的程度可以用0到1之間的數值來表示，這個數值就是機率William Feller, "An Introduction to Probability Theory and Its Applications", (Vol 1), 3rd Ed, (1968),Wiley,ISBN 978-0-471-25708-0。因此若事件發生的機率越高，表示我們越認為這個事件可能發生。像丟銅板就是一個簡單的例子，正面朝上及背面朝上的兩種結果看來機率相同，每個的機率都是1/2，也就是正面朝上及背面朝上的機率各有50%。 這些概念可以形成機率論中的數學公理（參考概率公理），在像數學、統計學、金融、博弈論、科學（特別是物理）、人工智慧/機器學習、電腦科學及哲學等學科中都會用到。機率論也可以描述複雜系統中的內在機制及規律性。.
樣本 (統計學)
樣本（Sample）是统计学术语，指从全体中随机抽取的个体。通过对样本的调查，可以大概的了解全体的情况。抽樣时抽取样本来进行调查，而普查时则需要调查每一个个体。樣本統計學是-zh-hant:羅納德·愛爾默‧費雪; zh-hans:罗纳德·费希尔;-博士提出的。 樣本統計學並不是將整個母體拿去調查，所以必有誤差。 樣本統計學的內容有統計結果、可信度和誤差，不同的統計公司會統計出不同的統計內容。.
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標準分數
標準分數（Standard Score，又稱z-score，中文稱為Z-分數或标准化值）在統計學中是一種無因次值，就是一種純數字標記，是藉由從單一（原始）分數中減去母體的平均值，再依照母體（母集合）的標準差分割成不同的差距，按照z值公式，各個樣本在經過轉換後，通常在正、負五到六之間不等。.
正态分布
常態分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個非常常見的連續機率分布。常態分布在统计学上十分重要，經常用在自然和社会科学來代表一個不明的隨機變量。 若隨機變量X服從一個位置參數為\mu、尺度參數為\sigma的常態分布，記為： 則其機率密度函數為 常態分布的數學期望值或期望值\mu等於位置參數，決定了分布的位置；其方差\sigma^2的開平方或標準差\sigma等於尺度參數，決定了分布的幅度。 常態分布的機率密度函數曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線（类似于寺庙里的大钟，因此得名）。我們通常所說的標準常態分布是位置參數\mu.
