建立数据感性认识
【摘要】建立数据感性认识变量类型和数据分布变量类型连续变量离散变量（名义变量-有序，分类变量-无序）数据分布 分布就是概率，研究变量无外乎就
建立数据感性认识
变量类型和数据分布
变量类型
连续变量
离散变量（名义变量-有序，分类变量-无序）
数据分布
分布就是概率，研究变量无外乎就是看变量的值以及其取值的概率。此事数据由一大堆数变为一小堆数
分布函数
概率密度函数（PDF）
累计密度函数（CDF）
连续变量的典型分布
能给套上数学公式的分布，就是典型分布
正态分布 ,高斯分布，钟型分布
##画一个标准正态分布的图f1<-function(x){dnorm(x,mean=0,sd=1)}curve(f1,-4,4)
中心极限定理，将正态分布发扬光大！对于一个变量不论服从什么分布，从整体中抽取一部分样本，从样本得到的统计量是正态分布。一万个均值或一万个标准差是服从正态分布的。
经验法则，即3倍方差法则
切比雪夫定理，普世版的经验法则,K代表这个统计量离均值有几个标准差，曲线下的面积，均值左右～
幂率分布
指数分布
离散变量的典型分布
0-1分布,只做一次实验
二项分布，把0-1实验做很n次
结果为1的概率， q结果为0的概率
二项展开和一项就是其中一个k的概率
-泊松分布，其实就是二项分布，当二项分布很难或者最终的值的时候，我们就不计算其精确的值而是用泊松分布来预估；对n很大，p很小的二项分布的估计
λ=np,相当于一个均值
一小卖部，平均每周售出2个水果罐头，问水果店最佳库存是多少？
P(X=0)=
P(X=1)=
相加大于99%的那个X单变量的集中趋势
得不到数据分布，退而求其次不求每个值的分布，而是找一些关键的值
单变量的离散程度
双变量的统计描述
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