¿Con qué tienen más que ver las matemáticas?
El contenido de la investigación de la teoría de la probabilidad incluye la probabilidad de eventos aleatorios, la independencia estadística y regularidades más profundas. Hay una gran cantidad de fenómenos aleatorios en el mundo objetivo, y los resultados de los fenómenos aleatorios constituyen eventos aleatorios. Los resultados del uso de variables para describir fenómenos aleatorios se denominan variables aleatorias.
La probabilidad es un indicador cuantitativo de la probabilidad de que ocurra un evento aleatorio. Si un evento aleatorio tiene solo un número limitado de resultados posibles y las probabilidades son iguales, entonces este fenómeno aleatorio se llama probabilidad clásica.
Las variables aleatorias se dividen en finitas e infinitas, y se dividen en dos categorías según sus valores: variables aleatorias discretas, todos los valores posibles se pueden enumerar en un orden determinado, como la distribución no binomial; -Variables aleatorias discretas Variables aleatorias cuyos valores posibles llenan un intervalo y no se pueden enumerar en orden, como la distribución normal.
La estadística matemática incluye muestreo, problemas de ajuste, prueba de hipótesis, análisis de varianza, análisis de correlación, etc.
Inferir la situación general a través de encuestas por muestreo. Entonces la primera pregunta es cuánto muestrear, por lo que surgió la "teoría de la muestra pequeña". Esta es una teoría para analizar y juzgar cuando la muestra es muy pequeña.
Basándose en datos empíricos acumulados, se deriva la curva de distribución teórica. Entonces se debe resolver el problema de ajustar líneas rectas en estadística matemática: ¿Qué principio se debe utilizar para encontrar la curva teórica? ¿Cómo comparar varias curvas diferentes encontradas en un mismo problema? Después de seleccionar la curva, cómo juzgar el error, etc.
Al probar productos utilizando estadísticas matemáticas, primero hacemos suposiciones y luego emitimos un cierto grado de juicio sobre la hipótesis original en función de los resultados del muestreo.
Utiliza el concepto de varianza para analizar los juicios que se pueden realizar en unos cuantos experimentos.
Para adaptarse a las necesidades de desarrollo de la industria moderna, la agricultura y la ciencia y tecnología modernas, se han formado muchas ramas matemáticas como el proceso estocástico, la teoría de la información, la teoría de límites, el diseño experimental y el análisis multivariado.