概率论：分布与检验（持续学习中）
一、描述统计
四分位数
四分位数是将有序样本数据分为四等份的三个数值，分别记为第一四分位数（Q1，25% 分位数）、第二四分位数（Q2，中位数，50% 分位数）、第三四分位数（Q3，75% 分位数）。其核心作用是判断异常值，具体步骤如下：
计算四分位距（IQR）：IQR = Q3 - Q1，反映数据中间 50% 部分的离散程度；
异常值判定标准：当数据值 <Q1 - 1.5×IQR 或> Q3 + 1.5×IQR 时，判定为轻度异常值；若 < Q1 - 3×IQR 或 > Q3 + 3×IQR，则为重度异常值。
实例：某班级 10 名学生成绩（分）：65、72、78、80、82、85、88、90、95、100。计算得 Q1=75（(72+78)/2）、Q3=89（(88+90)/2）、IQR=14，异常值判定范围为 75-21=54 至 89+21=110，该组数据无异常值。
方差与标准差
方差
定义：
衡量样本数据偏离均值的平均平方程度，反映数据内部离散度，但计算结果单位是原数据单位的平方（如身高数据单位为 cm，方差单位为 cm²），实际解释意义较弱。
计算公式：
总体方差（σ²）：σ² = Σ(xi - μ)² / N（μ 为总体均值，N 为总体数量）；
样本方差（s²）：s² = Σ(xi - x̄)² / (n-1)（x̄为样本均值，n 为样本数量，分母用 n-1 是为了修正样本对总体的偏差，保证估计无偏性）。
标准差
定义：
方差的算术平方根，单位与原数据一致，是描述数据精密度的核心指标 —— 标准差越小，数据越集中在均值附近，精密度越高。
计算公式：
总体标准差（σ）：σ = √[Σ(xi - μ)² / N]；
样本标准差（s）：s = √[Σ(xi - x̄)² / (n-1)]。
应用场景：
比较同一单位、同类型数据的离散度，如对比两个班级学生数学成绩的稳定性（标准差小的班级成绩更集中）。
标准误差
定义：
又称均数标准误（SE），反映样本均值对总体均值的抽样误差大小 —— 标准误差越小，样本均值越接近总体均值，结果可靠性越高。
计算公式：
SE = s / √n（s 为样本标准差，n 为样本数量）；
与标准差的区别：
标准差描述 “数据本身的离散度”，标准误差描述 “均值的抽样误差”。例如，“某班学生身高标准差为 5cm” 是指学生身高的个体差异，“身高均值的标准误差为 1cm” 是指多次抽样得到的均值与总体均值的平均偏差。
变异系数
定义：
又称离散系数（CV），通过 “标准差 / 均值” 消除数据测量尺度与量纲的影响，用于比较不同单位或不同均值数据的离散度。
计算公式：
CV = (s /x̄) × 100%（结果用百分比表示，避免小数误解）；
应用场景：
比较不同单位数据：如身高（cm）与体重（kg）的离散度，直接用标准差无法对比，需用 CV；
比较均值差异大的数据：如小学生（均值 120cm）与大学生（均值 170cm）的身高离散度，用 CV 可排除均值差异的干扰。
实例：
小学生身高 x̄1=120cm、s1=6cm，CV1=5%；大学生身高 x̄2=170cm、s2=8.5cm，CV2=5%，说明两组人群身高离散度相同。
二、概率计算
排列组合
排列与组合的核心区别是 “是否考虑顺序”：排列需考虑顺序（如 “选 3 人排座位”），组合不考虑顺序（如 “选 3 人组成小组”），具体分类及计算如下：
类型 | 定义 | 计算公式 | 实例 |
排列可重复 | 从 n 个元素中选 k 个，元素可重复且有序 | A (n,k) = n^k（n 的 k 次方） | 密码位数为 3，每位 0-9：10^3=1000 种组合 |
排列不可重复 | 从 n 个元素中选 k 个，元素不重复且有序 | A (n,k) = n!/(n-k)!（n 阶乘 /(n-k) 阶乘） | 5 人选 3 人排 1-3 号：5!/2! = 60 种排法 |
组合可重复 | 从 n 个元素中选 k 个，元素可重复且无序 | C(n+k-1,k) = (n+k-1)!/(k!(n-1)!) | 4 种水果选 2 个（可重复）：C (5,2)=10 种 |
组合不可重复 | 从 n 个元素中选 k 个，元素不重复且无序 | C(n,k) = n!/(k!(n-k)!) | 5 人选 3 人组小组：5!/(3!2!) = 10 种 |
概率
随机事件与样本空间
样本空间（Ω）：
随机试验所有可能结果的集合，如掷骰子的样本空间 Ω={1,2,3,4,5,6}；
随机事件（A）：
样本空间的子集，即 “部分可能结果的集合”，如 “掷出偶数” 的事件 A={2,4,6}；
必然事件与不可能事件：
必然事件（Ω）概率为 1（如 “掷出 1-6 的数”），不可能事件（∅）概率为 0（如 “掷出 7”）。
古典概率
适用条件：
样本空间中所有基本事件 “等可能发生” 且 “数量有限”；
计算公式：
P (A) = 事件 A 包含的基本事件数 / 样本空间的基本事件总数；
实例：
掷骰子掷出 “3” 的概率 P (3)=1/6；掷出偶数的概率 P (偶数)=3/6=0.5。
条件概率
定义：
在事件 B 发生的前提下，事件 A 发生的概率，记为 P (A|B)；
计算公式：
P (A|B) = P (AB) / P (B)（P (B)>0，AB 表示 A 与 B 同时发生的事件）；
衍生公式：
全概率公式：若 B1,B2,...,Bn 是 Ω 的 “划分”（互斥且覆盖 Ω），则 P (A) = ΣP (A|Bi) P (Bi)，用于 “由局部概率求整体概率”；
贝叶斯公式：P (Bi|A) = [P (A|Bi) P (Bi)] / ΣP (A|Bj) P (Bj)，用于 “由结果反推原因概率”（如疾病诊断）。
实例（贝叶斯应用）：
某病患病率 P (患病)=0.01，检测准确率 P (阳性 | 患病)=0.95，假阳性率 P (阳性 | 未患病)=0.02。求 “检测阳性时实际患病的概率”：
设 A=“检测阳性”，B1=“患病”，B2=“未患病”；
P (B1|A) = [0.95×0.01] / [0.95×0.01 + 0.02×0.99] ≈ 0.32（即阳性者中仅 32% 真患病，需结合临床进一步判断）。
三、概率分布
两类数据类型
类型 | 定义 | 取值特点 | 常用分布 | 实例 |
离散型数据 | 取值为 “可数的离散点” | 只能取整数或特定值 | 二项分布、泊松分布 | 每天顾客数、次品数量 |
连续型数据 | 取值为 “某一区间内的所有实数” | 可无限细分（如 1.23cm） | 正态分布、指数分布 | 身高、零件加工时间 |
关键区别：
离散型用 “概率质量函数（PMF）” 描述概率（如 P (X=2)=0.3），连续型用 “概率密度函数（PDF）” 描述（某点概率为 0，需计算区间概率 P (a<X<b)）。
正态分布
本质：
由 “大量同质、独立、无序的随机事件” 叠加形成（符合大数定律），是自然界最常见的分布；
概率密度函数：
f (x) = [1/(σ√(2π))] e^[-(x-μ)²/(2σ²)]，其中 μ 为均值（位置参数，决定分布中心），σ 为标准差（形状参数，决定分布 “胖瘦”）；
核心特征：
钟形对称，均值 = 中位数 = 众数；
“3σ 原则”：约 68% 数据在 μ±σ 内，95% 在 μ±2σ 内，99.7% 在 μ±3σ 内（常用于异常值初步判断）；
标准正态分布：μ=0、σ=1 的正态分布，任何正态分布可通过 Z=(x-μ)/σ 转化为标准正态分布。
应用场景：
身高、体重、考试成绩、测量误差等自然或社会现象的分布。
幂律分布
本质：
由 “正反馈机制” 导致（事件不独立，一个事件发生会促进同类事件发生），体现 “马太效应” 或 “二八原则”；
概率密度函数：
f (x) = kx^(-α)（x≥x0，k 为常数，α 为幂指数，通常 2<α<3），双对数坐标（lnx-lny）下呈直线；
核心特征：
“长尾分布”—— 少数个体占据大量资源，多数个体资源极少；
与正态分布的区别：
正态分布是 “中间集中、两端稀疏”（如多数人身高在均值附近），幂律分布是 “头部集中、尾部漫长”（如少数人掌握 80% 财富）；
应用场景：
城市人口分布（少数大城市人口超千万）、互联网流量（少数 APP 占据多数用户时长）、财富分布等。
四、统计推断
点估计与区间估计
点估计
定义：用单个样本统计量（如样本均值 x̄）直接估计总体参数（如总体均值 μ），是 “精确但不严谨” 的估计方式；
常用方法：
方法 | 核心思想 | 实例 |
矩估计法 | 用样本矩（如样本均值）估计总体矩（如总体均值） | 样本均值 x̄=85，估计总体均值 μ=85 |
最大似然法 | 找使 “样本出现概率最大” 的参数值 | 正态分布中，用 x̄估计 μ 使样本概率最大 |
最小二乘法 | 使 “观测值与估计值的残差平方和最小” | 线性回归中估计回归系数 |
优缺点：
优点是计算简单、结果直观；缺点是未考虑抽样误差，无法判断估计的可靠性（如无法知道 x̄与 μ 的偏差有多大）。
区间估计
定义：给出总体参数的 “置信区间”（如 μ∈[80,90]），同时标注 “置信水平”（如 95%），表示 “该区间包含总体参数的概率为 95%”，是 “严谨但不精确” 的估计方式；
计算逻辑：置信区间 = 样本统计量 ± 边际误差，其中边际误差 = 临界值 × 标准误差；
实例（正态总体均值区间估计）：
已知样本 n=36、x̄=85、s=6（样本标准差），置信水平 95%（临界值 zα/2=1.96）：
标准误差 SE = 6/√36 = 1；
边际误差 = 1.96×1 = 1.96；
95% 置信区间：85±1.96，即 [83.04, 86.96]（表示有 95% 把握认为总体均值在该区间内）。
与点估计的区别：
点估计给 “单个值”，区间估计给 “范围 + 可信度”，更符合实际决策需求（如工厂判断产品均值是否合格，需知道范围而非单个值）。
假设检验
核心概念辨析
置信区间：从 “估计” 角度描述总体参数的可能范围；
置信水平（1-α）：置信区间的可靠性，常用 90%、95%、99%；
显著性水平（α）：假设检验中 “拒绝正确原假设” 的风险容忍度，常用 0.05（即 5%），α=1 - 置信水平。
假设检验的两类错误
错误类型 | 定义 | 概率表示 | 实际意义（以 “检验药品有效性” 为例） | 控制原则 |
第一类错误 | 原假设 H0 为真，却拒绝 H0（“误判有罪”） | α | 药品无效却判定为有效（危害患者） | 严格控制 α（如 α=0.05） |
第二类错误 | 原假设 H0 为假，却接受 H0（“漏判有罪”） | β | 药品有效却判定为无效（损失效益） | 不主动控制 β（α 减小则 β 增大，需平衡） |
关键关系：
在样本量固定时，α 与 β 呈负相关；要同时减小 α 和 β，需增大样本量。
常见假设检验方法
检验方法 | 适用场景 | 核心条件 | 检验统计量 | 实例 |
z 检验 | 比较总体均值（如 A/B 组均值差异） | 总体正态或大样本（n≥30），总体方差 σ 已知 | Z=(x̄-μ0)/(σ/√n) | 已知某产品均值 μ0=100，σ=5，样本 n=36、x̄=98，检验均值是否下降 |
t 检验 | 比较总体均值 | 总体正态，总体方差 σ 未知（小样本 n<30） | t=(x̄-μ0)/(s/√n)（自由度 df=n-1） | 小样本 n=10，s=6，x̄=98，检验均值是否为 100 |
齐方差检验（方差齐性检验） | 检验两组样本方差是否相等（t 检验的前提） | 两组数据均服从正态分布 | F=s1²/s2²（s1 为较大样本方差，df1=n1-1,df2=n2-1） | 比较 A 班（n1=20，s1²=25）与 B 班（n2=20，s2²=16）成绩方差是否相等 |
卡方检验 | 1. 拟合优度（检验样本是否来自某分布）；2. 独立性（检验两个分类变量是否相关） | 样本量足够，理论频数 T≥5（否则用 Fisher 精确检验） | χ²=Σ(实际频数 - 理论频数)²/ 理论频数 | 1. 检验骰子是否均匀（拟合优度）；2. 检验性别（男 / 女）与是否购买某产品（是 / 否）是否相关（独立性） |
五、样本容量计算（A/B 测试场景）
A/B 测试中样本容量计算的核心是 “在给定 α（显著性水平）、β（第二类错误概率）和效应量（期望提升幅度）下，确定最小样本量”，避免样本量过小导致检验效能不足，或过大造成资源浪费。
核心影响因素
显著性水平 α：常用 0.05（双侧检验，zα/2=1.96）；
把握度（1-β）：常用 0.8（即 80% 概率检测出真实效应，zβ=0.84）；
效应量：A/B 组指标的最小差异（如绝对量差异 Δ，率差异 Δp），由业务目标确定（如希望转化率提升 5%）；
总体参数：绝对量需已知标准差 σ，率需已知基准率 pA。
两种常见场景的计算
绝对量提升（如用户人均消费、页面停留时间）
公式（两组样本量相等）：n = 2×(zα/2 + zβ)²×σ² / Δ²；
实例：A 组人均消费均值 μA=100 元，希望 B 组提升至 105 元（Δ=5 元），σ=20 元，α=0.05，1-β=0.8：
n = 2×(1.96+0.84)²×20² / 5² = 2×7.84×400 /25 ≈ 247，即每组需至少 247 个样本。
率的提升（如转化率、点击率）
公式（两组样本量相等）：n = [zα/2√(2p̄(1-p̄)) + zβ√(pA (1-pA)+pB (1-pB))]² / Δp²，其中 p̄=(pA+pB)/2（平均率），Δp=pB-pA（率差异）；
实例：A 组转化率 pA=10%，希望 B 组提升至 15%（Δp=5%），α=0.05，1-β=0.8：
p̄=(0.1+0.15)/2=0.125；
分子部分：1.96×√(2×0.125×0.875) + 0.84×√(0.1×0.9+0.15×0.85) ≈ 1.96×0.467 + 0.84×0.492 ≈ 1.37；
n = (1.37)² / (0.05)² ≈ 753，即每组需至少 753 个样本。
实际工作注意事项
样本量冗余：实际计算时需加 10%-20% 冗余（如用户流失、数据异常）；
工具简化：无需手动计算，可使用 G*Power、A/B 测试计算器（如 Evan Miller 计算器）直接输入参数得结果；
效应量校准：效应量需结合业务实际（如提升 1% 转化率是否有商业价值），避免追求 “统计显著” 而忽略 “业务显著”。