不确定性和算术平均数

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不确定性和算术平均数之间的区别

不确定性 vs. 算术平均数

不确定性，是一個出現在哲學、統計學、經濟學、金融、保險、心理學、社會學及資訊工程的概念。在经济学中关于风险管理的概念，指经济主体对于未来的经济状况（尤其是收益和损失）的分布范围和状态不能确知，又稱為奈特氏不確定性。 決策論專家對於不確定性有更深入的分析。Doug Hubbard認為「不確定性」是當我們沒有足夠知識來描述當前情況或估計將來的結果。關於「不確定性的測量」，可以根據所有可能的結果，套用概率密度函數來分析。風險則是可能出現負面效果或損失的「不確定性」狀態。. 算术平均数（Arithmetic mean）是表征数据集中趋势的一个统计指标。 它是一组数据之和,除以这组数据个数/項数。 算术平均数在统计学上的优点,就是它较中位数、众数更少受到随机因素影响， 缺点是它更容易受到极端值影响。 计算公式为： 在统计学中，对样本的平均值用 \bar 表示，对母体数据的平均值用 \mu 表示。 樣本平均數可作為母體平均數的一個不偏估計式.

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。.

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