对於统计学的看法与小故事范例
统计学故事（例子）
谁获利？——概率论的产生与发展街头有人席地设摊，白布上醒目地写着：“有奖抽签销售”，任何人都可以免费从摊主小布口袋中的20个小球（其中有10个红球，10个蓝球）中摸出10个，除摸得5红5蓝这种情况外，其他各种情况均可马上获得奖金（或实物）。
奖金设臵如下：摸得10红或10蓝者奖50元；摸得9红1蓝或9蓝1红者奖25元；摸得8红2蓝或8蓝2红者奖5元；摸得7红3蓝或7蓝3红者奖1.5元；摸得6红4蓝或6蓝4红奖0.5元。
但摸得5红5蓝者必须用6元钱向摊主购买两双袜子。
这种免费抽签的有奖销售谁获利呢？如果学过概率论与数理统计的有关知识，你就能知道最后获利的是谁。
概率论是研究大量随机现象的统计规律的一门数学。
近几十年来，随着科学技术的飞速发展，概率论大量应用于国民经济、工农业生产、近代物理、气象、地震、生物、医学等部门。
一些新兴的应用数学学科，如信息论、对策论、控制论等，几乎无一不以概率为基础，概率论的发展正方兴未艾。
最早研究概率的，可能要算十六世纪意大利数学和医学教授卡尔达诺，他天资聪明，有着有趣而丰富的经历。
在一生中超过40年的时间里，他几乎每天都参与赌博，而且是带着数学的头脑去观察、去思考。
最终，在一本名叫《机会性游戏手册》的书中，他公布了调查和思考的结果和关于赌博实践的体会。
这本书写于1526年左右，但一直到一百多年后的1663年才出版。
书中已包含了等可能性事件的概率的思想萌芽，即一个特殊结果的概率是所有达到这个结果的可能方法的数目被一个事件的所有可能结果的总和所除。
从书中可以看到关于骰子的问题由经验向理论概率思想的第一次转变。
从这一角度来讲，概率论这一数学分支应当以此作为起点，但是这种观点并未得到广泛的认可。
数学史学家大多赞同这样一个观点：“点数问题”的解法的探讨成为数学化概率学科产生的标志之一。
一个具体的有关“点数问题”的例子是法国的德〃梅勒提出来的。
德〃梅勒是一位军人、语言学家、古典学者，同时也是一个有能力、有经验的赌徒。
统计学关我什么事读后感
统计学关我什么事读后感以前我觉得统计学是那种离我特别遥远的东西，就像天上的星星，看得见却摸不着。
可是这本书让我发现，统计学就在我们身边呢。
就拿我们班的考试成绩来说吧。
每次考完试，老师都会统计分数。
老师会算出平均分，这个平均分就是一种统计的结果呀。
老师通过这个平均分就能知道我们整体学得怎么样。
如果平均分很高，说明大家都学得不错；要是平均分低了，那可能就是有很多地方大家没掌握好。
这就像书里说的，统计能让我们快速了解一群事物的大致情况。
还有我们学校的运动会。
在比赛的时候，要统计每个项目有多少人参加。
比如说跑步比赛，有短跑、长跑，不同的距离参加的人数不一样。
学校会根据这些统计的人数来安排比赛的场次、时间什么的。
要是不统计，那运动会肯定会乱成一团。
这就像我们整理自己的小玩具一样，要先知道有多少个，才能更好地摆放它们。
在生活里，我和爸爸妈妈去超市买东西也有统计学的影子。
超市里会统计哪种商品卖得好，哪种卖得不好。
卖得好的商品就会多进货，放在显眼的位置。
就像我最爱吃的薯片，每次去超市都能在很容易看到的地方找到它。
这是因为超市统计了很多顾客的购买情况，知道像我这样喜欢吃薯片的小朋友很多呢。
从这本书里我还知道，统计能帮助我们做选择。
就像我们小组做活动的时候，要决定去哪里玩。
我们可以统计一下大家想去的地方，哪个地方被选的次数最多，我们就去哪里。
这样大家都能玩得开心。
读完这本书，我再也不觉得统计学和我没关系了。
它就像一个隐藏在生活各个角落的小助手，默默地帮助我们把事情做得更好。
我现在看周围的事情都会想到统计学呢，感觉自己变得更聪明了，能发现好多以前没注意到的有趣的事情。
我希望更多的小伙伴也能了解统计学，因为它真的很有用。
统计学小故事-1
统计学小故事-1今天的临床工作中经常遇到统计问题，绝大部分是在科研和实验当中遇到，不过说起来我们临床实际工作中的指南和课本上的理论，在现代的医学来讲也是用无数和科学的统计得到的理论体系和或者共识意见。
虽然这些理论和共识意见有可能很快就被更新。
说了些没有太多用的套话，实际一点的就是，我们在读文章的时候总会遇到统计学内容和成分。
虽然有些文章和文献快速阅读的方法是阅读文章摘要和看看结论，甚至更细致一些的会看看讨论；而具体文章中所用的统计学方法和计算理论往往是不熟悉的，比如卡方检验、T检验、meta分析等；说实话，每当读到这一块的时候，很多人会选择自然略过。
今天就“科学的工作”开一个头，或者做个引子。
以后会陆续对于统计学的内容进行一点一点复习。
今天的主要内容是听个统计学有关历史的故事。
这部分来源于《罗辑思维》的脱口秀。
当我听到这段内容时还是非常敬佩的，非医学专业的人在医学统计学的历史方面有如此的见识，值得点赞。
虽然这期内容“你还信中医吗？”带有明显的“反中医”色彩，也遭到了“中医粉”的谩骂，但这些并不重要，而他所讲的的这个随机双盲对照实验（RCT）讲得通俗易懂，逻辑流畅，是我们“复习”的典范。
这里主要讲了通过放血疗法退出历史舞台等内容自然引出“对照-双盲（盲测）-随机-大样本”的叙述流程。
之前还讲述了如何发现确切治疗坏血病的方法，这里没有引用。
这里所讲述的内容，在科学研究方面讲的还是比较明白的。
这里说的了“中医”是“朋友翻脸，割席断交”的话题。
首先我们既不是中医粉也不是完全反对中医，只是客观地看待历史文化与现代科学引领下的医学体系。
我们只是学习统计的小知识，带着学习的态度去阅读某一方面的内容，目前不涉及有关话题的立场问题。
以免真的惹出麻烦。
放血疗法退出历史舞台、安慰剂对照与RCT有10分钟的内容，不喜欢的直接略过，建议WIFI观看其实除了读文献资料可以遇到统计问题之外，那么在写文章时是必然会遇到的（除综述与个案报道外），比如实验设计，统计指标的选择，统计方法的选择，题目立意的选择等都可能与统计相关。
统计学的小故事节选
统计学的小故事节选为了从数量上认识和理解，大家在日常生活和工作中看到的各种现象所发生的规律，我们就必须收集、整理和分析数据。
这样子的数据不是一个两个，而是足够多的、大量的，因为只有这样，我们才能得到一般性的规律性的结论。
比如说，出生性别比，如果你调查新出生的5个婴儿的性别，很可能你会发现这五个婴儿中只有1个，或者2个、3个、4个是女孩；如果你把调查的数目增加到10个，其中就几乎一定有3到7个婴儿是女孩；你再把调查的数目扩展到100个，你会发现，一般总是有那么四十多个或五十多个婴儿是女孩；当你把调查的数目扩展到1000个时，令你惊奇的事情发生了，你会发现男婴和女婴的数量比越来越接近于1比1，你会发现1000个婴儿中有四百七八十个男婴，五百一二十个女婴，而不是有700个男婴和300个女婴。
你跟我说，在10个婴儿当中，有7个男婴和3个女婴，这我相信。
但是如果你竟然胆敢说，随意挑选1000个婴儿，里面有700个左右的男婴和300个左右的女婴，这我是很难相信的，除非这些婴儿是经过精心挑选出来的。
所以说，几个特例并不能说明问题，只有当你掌握的数据和材料足够多时，你才有资格说话，你得出的结论才是可信的。
这，就是统计的含义所在。
其实，再说多一点，统计学的基本思想，就来源于两个源头，一个是国情调查，一个是赌博游戏。
三百多年前，在西方工业化早期，西方资本主义国家之间的竞争和资源争夺也比较激烈，那时德国的官员和学者们为了本国的强盛和发展，就搜集和调查了大~量的国情资料，其中不仅包括本国的，也包括他们的竞争对手--英国、法国等国家，他们把搜集过来的资料仔细地整理和分析，希望能够从中找到一些有益于本国长治久安的策略。
这是统计学的一个源头之一。
赌博游戏那一头呢?也是三百年前从法国开始的，那个时候法国的赌博游戏引起了数学家的极大关注。
比如说掷色子、抛硬币、赛马呀等等。
就说抛硬币吧，你抛出一枚硬币，当它落回地面的时候，它向你微笑的那一面，究竟是正面还是反面呢?这太不可预测了！你无从知道！现在你抛10次，你发现了，在地面向你微笑的硬币，它出现了4次正面，6次反面！你再抛，你抛100次，出现了45次正面，55次反面！然后你还抛，一直抛到第1000次，结果出来了，你数了数--一共出现了485次正面，515次反面。
浅谈生活中的统计学
浅谈生活中的统计学统计学是一门富有魅力和实用性的学科，它不仅在学术研究中扮演着重要的角色，而且在我们的日常生活中也随处可见。
统计学通过搜集、整理、分析和解释数据，帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。
在生活中，统计学无处不在，我们可以通过统计学的方法分析数据，了解生活中的种种现象和规律。
本文将浅谈生活中的统计学，介绍统计学在日常生活中的应用，并探讨统计学对我们的生活所起到的作用。
我们可以从著名的《致命女人》案例开始。
在上世纪70年代，美国发生了一起引起全国轰动的谋杀案，数起谋杀案的发生地点都在同一个小镇，导致当地居民恐慌。
一位统计学教授注意到了这一现象，他运用了统计学的方法对各个案件的地点进行了分析，发现这些案件发生的地点并非随机的，而是遵循着一定的规律。
经过深入的调查和分析，最终将嫌疑人逮捕归案，揭开了谜团。
这个案例充分展示了统计学在犯罪侦查中的重要作用，通过对数据的搜集和分析，帮助警方找出破案的线索和方向。
统计学在医学领域也扮演着重要的角色。
我们经常可以看到医学研究中引用的数据和图表，它们都是经过统计学的方法分析得出的结果。
临床试验中常用的双盲试验和随机对照试验，都是基于统计学的原理。
通过对患者样本数据进行统计分析，我们可以得出新药的疗效和安全性，为患者提供更加可靠的医疗服务。
统计学还可以帮助医生对疾病的发病率和死亡率进行分析，为公共卫生政策的制定提供科学依据。
统计学在市场营销和商业决策中也有着重要的应用。
超市通过对顾客购物数据进行统计分析，得出畅销产品和消费趋势，从而进行货物的采购和陈列。
网站通过对用户点击和消费行为进行统计分析，可以定制个性化的推荐功能，提高用户的满意度和留存率。
企业通过对市场调查数据进行统计分析，可以更好地了解市场需求和竞争对手的动向，从而做出更加精准的决策，提高企业的竞争力。
统计学还对日常生活中的一些现象和规律提供了更深层次的理解。
人口普查数据可以帮助我们了解人口的分布和结构，从而制定人口政策和城市规划。
和统计有关的10个小故事知音
和统计有关的10个小故事知音统计是一项重要的工作，它可以帮助人们了解世界、做出决策和规划未来。
在各行各业中，统计都扮演着重要角色。
下面我们将通过10个小故事，来了解统计在日常生活中的应用。
第一个故事发生在一家大型超市。
这家超市想要了解顾客们对新推出的产品的反应，于是他们进行了一次问卷调查。
通过对收集到的数据进行分析，他们得出了顾客们的满意度，并且做出了相应的调整。
这个故事告诉我们，统计可以帮助企业了解市场需求，从而做出更好的经营决策。
第二个故事发生在医院里。
一名医生想要了解某种药物对患者的治疗效果，于是他进行了一项临床试验，并对实验结果进行了统计分析。
通过统计，医生得出了该药物的疗效，并且为患者的治疗提供了参考依据。
这个故事告诉我们，统计可以帮助医生进行科学的医疗决策，提高治疗效果。
第三个故事发生在学校里。
一名老师希望了解学生们的学习情况，于是她进行了一次考试，并对成绩进行了统计分析。
通过统计，老师得知了学生们的学习水平，并且可以根据统计结果进行有针对性的教学。
这个故事告诉我们，统计可以帮助老师了解学生，提高教学质量。
第四个故事发生在政府部门。
一家政府部门希望了解市民对某项政策的满意度，于是他们进行了一次问卷调查，并对数据进行了统计分析。
通过统计，政府部门得出了市民对政策的态度，并且可以根据统计结果进行政策调整。
这个故事告诉我们，统计可以帮助政府了解民意，制定更好的政策。
第五个故事发生在科研领域。
一名科学家希望了解某种新发现的规律，于是他进行了一系列实验，并对实验数据进行了统计分析。
通过统计，科学家得出了新的规律，并且可以为进一步的研究提供指导。
这个故事告诉我们，统计可以帮助科学家发现新知识，推动科学进步。
第六个故事发生在金融行业。
一家投资公司希望了解股市的走势，于是他们对股票数据进行了统计分析。
通过统计，投资公司可以了解股市的变化趋势，并且可以做出相应的投资决策。
这个故事告诉我们，统计可以帮助投资者找到投资机会，获得更好的投资回报。
数学故事《统计分析》
数学故事《统计分析》数学故事：《统计分析》摘要本文通过一个有趣的故事介绍统计分析的概念和方法。
故事以两位主人公小明和小红的研究项目展开，他们分别收集了一组数据，并利用统计分析方法对数据进行了深入的分析和解读。
本文旨在帮助读者了解统计分析的基本原理，掌握常用的统计分析方法，并能够将这些方法应用到实际问题中。
故事背景小明和小红是同一所大学的研究生，他们分别选择了不同的研究方向进行研究。
小明的研究方向是心理学，他收集了一组关于人们消费惯的数据；小红的研究方向是生物学，她收集了一组关于植物生长的数据。
他们希望通过对这些数据的统计分析，得出有意义的结论。
统计分析方法描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括和描述的方法。
小明和小红首先对收集的数据进行了描述性统计分析。
他们计算了数据的平均值、中位数、众数等统计量，并对数据进行了图表展示，如条形图、折线图等。
通过描述性统计分析，他们可以对数据的整体分布和特征有一个初步的了解。
推断性统计分析推断性统计分析是基于描述性统计分析的结果，对总体数据进行推断和预测的方法。
小明和小红利用推断性统计分析方法，对数据进行了假设检验和置信区间估计。
他们提出了研究假设，并利用样本数据进行了假设检验，以判断研究假设是否成立。
同时，他们还计算了置信区间，以估计总体参数的可信范围。
通过推断性统计分析，他们可以对研究问题进行更深入的探讨和解释。
回归分析回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
小明和小红利用回归分析方法，研究了消费惯与其他因素之间的关系。
他们选择了消费金额作为因变量，其他可能影响消费的因素作为自变量，建立了回归模型。
通过回归分析，他们可以了解不同自变量对消费金额的影响程度，并得出相应的结论。
方差分析方差分析是研究多个组别之间差异的方法。
小明和小红利用方差分析方法，比较了不同人群在消费惯上的差异。
他们将人群分为两个组别，分别是一般消费者和重度消费者，并计算了两个组别在消费金额上的方差。
统计调查小故事及感悟
统计调查小故事及感悟那一笔笔账是喋喋不休的话语，细致入微且求真务实。
记得刚来队里面第二天，我随着科室的黄姐去入户，走到住户调查记账户家门口时，他早已在家等待多时，寒暄入座后，黄姐便掏出一本小本子，上面密密麻麻的记载着记账户可能漏记的账目和家庭的详细信息，随后便细致询问起来。
“这个月烟钱怎么记得这么少？”“儿子在外面打工，工作有没有变动，有寄钱回来吗？”“这个月的自产自用稻谷，您好像又忘记记账了。
”黄姐每问一句，记账户便在账本上记下一笔账，边写还边说：“这也要记啊？”“连这也得记？”“这个不用记了吧？”“你们比我自己还清楚我家的钱花去哪里啊！”……当时的我是不解的，住户调查就是叫人家记账的？这就是我满怀期待的工作？结束入户后，我偷偷的问黄姐：“住户调查就是问人家账啊？这有什么用呢？”黄姐说：“这个住户调查好像只是记记账，可不是这么简单，有大作用哩，以后你做久就懂了。
”是啊，在愈发与数据打交道的那些日子里，我不仅明白了住户调查来源于民、服务于民的意义，也体会到了“求真务实”这四个字的重量。
崇左调查队干部职工代表到南宁市人民医院看望重病记账户那一笔笔账是真情实意的关心，沁人心脾且微暖人心。
在住户调查的日常工作中，通过一次次的电话核查、入户交流以及一句简单真诚的问候、一张朴实无华的笑脸链接起记账户，也是住户调查人一直践行的工作准则。
在2020年，我发现一位记账户连续三天没记账，拨通电话未接后，经过多方打听，才知道记账人因为重病住院了，家庭面临巨大的经济压力，家中其他人已顾不上记账了。
我辗转联系到记账户儿子了解情况后，多次安慰其情绪，询问手术情况，并提醒现在家中虽然有特殊情况，但作为国家住户调查记账户要按时逐日逐笔记账，记账工作不能停止。
在督促提醒记账户按时记账的同时，我及时向队领导汇报此事。
随后，由队办公室牵头发起主题为“涓涓细流，汇成人间大爱”的捐款倡议活动，号召大家为困难记账户伸出援助之手，献出一份爱心。
关于统计学的作文
关于统计学的作文《我与统计学的奇妙缘分》篇一：《统计学，数字里的大秘密》统计学啊，就像一个神秘的魔法师，把一堆看似毫无头绪的数字变得有意义起来。
我第一次真正接触到统计学，是在一次学校的小调查里。
我们小组要调查同学们每天看手机的时长。
刚开始的时候，那就是一团乱麻。
每个人报出的数字差异可大了，有的说就看半小时，有的说能看三四个小时。
这个时候，统计学这个大救星就登场了。
我们首先对这些数字进行了归类整理。
把同学们按照年级分成了几组，像初一的一群，初二的一群。
然后又划分出了男生和女生的不同数据。
这一整理，嘿，还真就发现了一些有趣的事儿呢。
我记得我们统计的时候，有个同学特别不配合，他一会说这个时长一会又改成那个，我们几个就在那和他较真，反复问他到底看了多久。
统计他这一个人的数据就花了我们老半天时间。
不过这也让我们更加意识到，准确的数据是多么的重要。
整理好数据之后，我们开始计算平均数、中位数啥的。
算出平均时长之后，感觉就像是找到了大家看手机时长的一个小中心，无论是谁看一眼这个数字，都能对整体情况有个大概的了解。
统计学真的很神奇，就这样把一堆零散的数字紧紧地串联起来，让我们看到了数字背后的故事。
其实在我们生活里，这样的魔力处处都在，只是我们没仔细发现而已。
篇二：《统计学：有趣又有用的家伙》就拿学校的这次看手机时长调查来说吧。
我们还做了个小图表，把各个年级、男女生的平均时长用柱状图画了出来。
这图一出来，那就更直观了。
我们发现初一的同学看手机整体要比初二的少一些。
男生和女生之间也有差别，女生看手机好像更偏向于社交软件，男生在玩游戏上花的时间多点。
统计学可不止能用于这些小调查哦。
在大街上，我也看到了它的影子。
上次大街上有个问卷调查，是关于市民每周到超市购物次数的。
那些调查员和我们在学校里一样，拿着小本子到处让人填数据。
我就好奇地在旁边看了一会儿，他们也是问了一大串人之后，就坐在旁边开始整理数据。
有的人数据特别不靠谱，说每天都能去十多次超市，这一听就知道是乱说了。
和统计有关的10个小故事 知音
和统计有关的10个小故事知音1.度量衡的误差在一个生产工厂中，有一个质量检测部门负责检测每个产品的重量。
为了提高效率，他们使用了一个电子秤来进行测量。
然而，由于设备的精度问题，电子秤的测量结果总是存在一定误差。
于是，这个部门决定进行一次统计，检查电子秤的误差范围。
他们选择了一些已知重量的物品进行多次测量，并将测量结果求平均值。
最终他们发现，这个电子秤的误差范围在正负1克之间。
2.招生人数的统计一所大学的招生部门打算通过开设一门新的专业来吸引更多的学生。
为了确定学生的兴趣，他们进行了一项调查。
调查结果显示大部分学生对新专业感兴趣，于是招生部门将开设新专业的名额增加了50%。
然而，到了报名截止日期，实际报名的学生人数并没有达到他们设定的增加幅度。
招生部门意识到他们在调查中的样本容量过小，导致了估计值的误差。
3.交通事故的统计一个城市的交通规划部门需要对交通事故进行统计分析，以制定更好的交通管理政策。
他们首先收集了一年内的交通事故记录，并将事故类型、发生地点、天气条件等信息输入到统计软件中。
通过分析数据，他们发现高峰时段、雨天和下坡路段是交通事故发生的热点区域和时间。
基于这些统计结果，交通规划部门决定增加交通警力、改善道路状况以及提高司机安全意识，从而减少交通事故的发生率。
4.市场调查的样本容量一家市场调查公司受到一家新公司的委托，希望他们进行一项市场调查来确定市场需求和潜在消费者的偏好。
调查公司采用了随机抽样的方法，在一定时间内对500个人进行了调查。
在调查结果中，他们发现90%的受访者对新产品表示了兴趣。
然而，委托公司并不满意这个结果，因为他们认为500个样本容量太小，无法准确代表整个市场。
于是，他们决定增加样本容量，以获取更具代表性的调查结果。
5.商品价格的统计一家超市决定将某款商品从10元降价到8元，以此来吸引更多的消费者。
为了确定降价政策的效果，超市的统计部门需要收集和分析销售数据。
他们选择了一个月的销售记录，并将销售额和商品单价输入到统计软件中。
与统计学相关的故事
与统计学相关的故事
有关统计学的故事或历史事件有很多，以下是其中几个：
1. 贝叶斯定理的发现：公认的统计学基础之一是贝叶斯定理，由托马斯·贝叶斯在18世纪提出。
贝叶斯在处理数据和推断时提出了一种统计学方法，后来被广泛应用于机器学习、医学和金融等领域。
2. 芝诺的抛硬币实验：古希腊哲学家芝诺通过抛硬币实验引发了概率和统计思维。
他提出了“芝诺悖论”，即无限次的抛硬币实验可能引发随机性，也是概率统计的初步思考。
3. 英国探索统计学：英国在19世纪中叶开始将统计学用于国家层面的数据收集与分析。
弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）和卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）是推动这一领域发展的先驱者。
4. Bayesian vs. Frequentist统计学派：统计学有两大主要学派，贝叶斯学派和频率学派。
贝叶斯学派基于贝叶斯定理和先验概率，而频率学派基于大样本的频率分布。
5. 人口统计与政策制定：统计学在人口、经济和社会研究方面的应用对政策制定至关重要。
例如，国家人口普查、失业率和通货膨胀率等数据对政府政策和社会规划有着重要的指导作用。
这些故事或事件展示了统计学在不同领域中的重要性和应用价值。
统计学实验数据例子
统计学实验数据例子《统计学实验数据：数字背后的趣味与启示》在统计学的世界里，实验数据就像是一群深藏不露的小精灵，它们看似杂乱无章，却隐藏着无数的秘密。
我就来讲讲我经历过的一些统计学实验数据例子，那可真是一段妙趣横生又充满启发的旅程。
有一次，我们做一个关于校园内同学们每日饮水量的调查统计实验。
一开始，我以为这就是个简单的数数活儿，问问同学“你今天喝了几杯水”，然后把数字记下来就完事儿了。
可真干起来，才发现问题多多。
就说数据收集这一关吧。
有些同学超级配合，一杯一杯认真地数，“我早上一杯，中午两杯，下午又喝了一杯”；但也有那迷糊型的，挠挠头说：“哎呀，大概喝了几杯吧，三、四杯？”还有那打趣说“我靠喝奶茶补充水分，这算几杯呀？哈哈哈。
”这时的实验数据就像是一盒有着不同口味的糖果，夹杂着准确的水果味、模棱两可的混合味还有那些调皮的恶搞味。
不过，当我把收集到的数据整理出来的时候，好玩的事情发生了。
我发现男同学和女同学的饮水量还真有差别。
男同学们通常饮水量比较两极分化，要么喝得特别多，比如整天抱着大水壶的运动型男生，一天能喝七八杯；要么少得可怜，那些“网瘾少年”对着电脑一坐半天，两三杯都勉强。
而女同学相对比较均衡，大多数集中在四到六杯。
这就像发现了一个隐藏在同学们水杯中的小奥秘，感觉自己像个揭秘校园小生态的数据侦探。
还有一个关于本地居民每周食品消费的统计实验。
那时候走街串巷地问居民，各种答案五花八门。
有些大爷大妈一边算账一边念叨：“肉买了五六十块，菜十几块，米面油那又得几十块了……”而年轻的小家庭主妇呢，掏出手机翻翻购物记录来给我精确到小数点后两位的数据。
最后的数据呈现出不同经济水平、家庭结构和饮食习惯等因素与食品消费的各种关联。
收入高的家庭在有机食品、进口食品上花费不少，而一家子人口多的，消费总量就比较大，主要集中在大量购买主食啊，大锅菜食材之类的。
这数据又是一幅描绘生活百态的有趣画卷。
从这些统计学实验数据例子中，我深切地感受到，数据并不冰冷生硬。
生活中的统计学——对几则故事的思考
重影 响 了 白菜 的育苗和移 栽 ，推 迟 了 白菜 的移栽 时
间， 采用挑 水抗旱 育苗 和移栽 ， 搭上 遮 阳网 的办 法 并
来缓解 旱灾 ， 栽后 隔 ２ 浇一次水 ， 移 ｄ 导致 白菜与青花
菜共生 期长达 ７ ｄ 番茄 、 ２。 青花菜采 用地膜覆 盖栽培 。
元 ？那 一 元 到 哪 里 去 了 呢 ？
１３ ９６年 ， 国 《 学 文 摘》杂 志 预测 罗 斯 福 将 美 文 在 “ 统 选 举 ” 中惨 败 。原 因 是 该 杂 志社 根 据 对 总
１０ 万 电话 用 户 和 该 杂 志订 户 的调 （ ００ 下转 ３ ３页 ）
其 实是 店 主没 有 真 正 理 解 统 计 学 中 的平 均 数 的 计算 方 法 。
第二天， 店主 又 购进 ６ 斤 水果 ， ０ 同样 是 苹果 ３ Ｏ 斤和 桃 子 ３ ０斤 ， 主 一 想 ， 果 一 元 ２斤 ， 子 一 店 苹 桃 元 ３斤 ， 那还 不 如省 点事 ， 把两 种 水 果掺 在 一起 卖 ， ２元钱 ５斤 算 了。一 天 下 来 ，０斤 水 果 又 全 部 卖 光 ６ 了 。店 主一 清 点 ，怎 么 一共 卖 了 ２ ４元 而 不 是 ２ ５
２１ 丰 ００ 嚣２ 襄
・农 业 科 坟
’
３ ． 干旱 ．１ ４
２ ０ 年 ７月份 以来 ， ０１ 连续干 旱 ４ ｄ 严 ０，
元、 产投 比为 １ ０１ ． ：。３季 蔬 菜 ６ ７ 产 量 ８ ３ ｋ ， ８ ６ ｍ ５ ８ ｇ 均价为 １ ． ／ｇ 产 值 １ ３ ６２元 ， 收 益 ５ ９ ．５ ２元 ｋ ， ０３ ． 纯 ７ ３６ 元 ， 入 ４ ４ ．５元 ， 投 比 ２２ ：。番 茄 产 值 占总 投 ５２５ 产 ．８１ 产 值 的 ５ 。９ 白菜 产值 占总产 值 的 １ ． ％， ７６ ％， ５３ ２ 青花 菜 产 值 占总产 值 的 ２ ． ％。可 见 ，合 理 调 整 种植 ６９ ９ 结构 ， 育苗 不 占大 田生育 时期 ， 在有 效 的耕 种 面积 上 提 高 复种 指 数 ； 产 出 的蔬 菜 ， 生 实行 直 销 经 营 方 式 ， 加 了农 民的有 效 收入 ， 而达 到 了年 ６ ７ 增 从 ６ ｍ２ 产 值 上 万 元 ， 合 于 城郊 推 广 应 用 。 适
统计法的故事
统计法的故事故事一：统计法揭示真相在一个小村庄里，发生了一起小偷入室行窃的案件。
村民们纷纷猜测嫌疑人，但没有确凿的证据定罪。
于是，村民们决定请一位专业的统计学家来帮助解决问题。
统计学家首先收集了关于案件的相关数据，比如被盗者的财物价值、案发地点、案发时间等。
然后，他使用统计方法来分析这些数据，尝试找出潜在的模式和关联。
通过分析数据，统计学家发现了一些有趣的趋势。
首先，他发现大多数案件都发生在村庄的东边，而很少发生在西边。
其次，他注意到嫌疑人通常在晚上9点到11点之间作案。
最后，他发现被盗财物的价值与被盗时间间隔呈正相关，也就是说，距离上次案件发生越久，被盗财物价值越高。
基于这些统计结果，统计学家制定了一个假设：嫌疑人可能是位住在村庄东边，在晚上9点到11点间活动，并且已经经过一段时间没有作案的人。
为了验证这个假设，他向警方提供了一份潜在嫌疑人的名单，这些人符合这些特征。
警方根据这份名单进行了调查，最终锁定了一名人员。
经过进一步调查，警方找到了大量的证据，证明这名嫌疑人与多起案件有关。
统计学家的分析揭示了隐藏在数据背后的真相，帮助警方找到了真正的罪犯，并为村庄恢复了安宁。
故事二：统计法改善医疗策略某个偏远山区的医疗中心遭遇了一次突发性的疫情。
医疗中心的工作人员面临病人数量激增的情况，但药物和资源有限，他们面临困扰：应该如何合理地分配资源？医疗中心决定寻求统计学家的帮助，来制定一种有效的医疗策略。
统计学家搜集了病人的相关数据，如年龄、性别、症状、病史等，并进行了详细的分析。
通过统计分析，统计学家发现有一些重要的趋势。
他们发现，年龄较大、患有慢性疾病或其他健康问题的病人更容易病重，并需要更多的医疗资源。
此外，他们还发现某些治疗方法对病人的疗效更好。
基于这些统计结果，统计学家制定了一种医疗策略。
他们建议医疗中心优先考虑那些高风险的病人，给予他们更多的资源和特定的治疗方法。
这样一来，医疗中心可以更有效地利用有限的资源，提高病人的治愈率。
生活中的统计学小例子
生活中的统计学小例子生活中的统计学小例子篇一1、鞋子的尺码,因为成年女子鞋码以37为多数,所以无论生产与配货时,都要多一些。
2、某区域里人的工资与消费水平有关,因为这个区域以3500元/月的人数最多,所以消费水平就要以他们为主。
3、卫生间台面与身高有关,因为单位里男子的身高以172cm为最多,人数占85%,所以台面高度设计就要以他们的身高为参考。
4、某学校某班开联欢会,买水果的数量与同学们的口味有关,因为大家都喜欢吃香蕉,所以就要多买点。
5、菜摊上买菜不许挑,价格与人们的接受心理有关,因为每十个西红柿中有二个烂的是人们的心理接受极限,所以搭配时就不能超过这一比例。
6、买车险与车出险概率有关,因为车辆的刮碰情况出现的多,所以车损险就必须买。
7、碰运气与中奖有关,因为中奖是一个小概率事件,所以我们不能寄希望于中奖来改变自己的生活。
8、人气与点击率有关,因为写网络小说的点击率要达到1000以上,才能成功,所以选一家大的阅读网络就很重要。
9、打字时,因为左手使用频率要比右手高,所以打字的速度往往决定于左手。
10、因为生活中不如意事常十居八九,所以乐观就很重要,常体会那如意之一二,忘了那十之八九,幸福就会不期而至。
篇二由于战争,德国有一个时期物资特别紧缺,对面包实行配给制:政府把面粉发给指定的面包房,面包师傅烤好了面包再发给居民。
有一个统计学家,怀疑他所在区域的面包师傅私扣面粉,于是就天天称自己的面包。
几个月以后,他去找面包师傅,说:“政府规定配给的面包是400克,因为模具和其他因素,你做的面包可能是398、399克,也可能是401、402克,但是按照统计学的正态分布原理,这么多天的面包重量平均应该等于400克,可是你给我的面包平均重量是398克。
我有理由怀疑是你使用较小的模具,私吞了面粉。
”面包师傅承认确实私吞了面粉,并再三道歉保证马上更换正常的模具。
又过了几个月,统计学家又去找这个面包师傅,说:“虽然这几个月你给我的面包都在400克以上,但是这可能是因为你没有私吞面粉,也可能是因为你从面包里特意挑大的给我。
我与统计学的关系作文
我与统计学的关系作文在我的学习和生活旅程中，统计学就像一位默默陪伴的伙伴，有时隐匿在幕后，有时又鲜明地站在前台，对我产生着深远的影响。
还记得初识统计学，是在大学的课堂上。
那时候，对于这门学科，我充满了好奇与懵懂。
统计学，这个看似枯燥、充满数字和公式的学科，起初并未引起我太多的热情。
然而，随着课程的推进，我逐渐发现了它的魅力所在。
统计学教会了我用数据说话。
在这个信息爆炸的时代，我们每天都会接收到海量的信息，而如何从这些纷繁复杂的信息中筛选出有价值的、准确的内容，统计学为我提供了一把钥匙。
通过收集、整理和分析数据，我们能够得出有意义的结论，做出明智的决策。
例如，在市场调研中，了解消费者的偏好和需求，企业可以更好地制定营销策略；在医学研究中，通过对病例数据的统计分析，能够发现疾病的发病规律，为治疗方案的制定提供依据。
统计学也培养了我的逻辑思维能力。
在处理数据的过程中，需要严谨的思考和推理。
每一个数据点都不是孤立存在的，它们之间存在着内在的联系和规律。
要找出这些规律，就必须进行深入的分析和思考。
这种思维方式不仅在统计学中适用，在日常生活中也同样重要。
当面对问题时，我学会了从多个角度去思考，收集相关的信息和数据，进行综合分析，从而找到解决问题的最佳途径。
在学术研究中，统计学更是发挥了不可或缺的作用。
我曾经参与过一个关于社会现象的研究项目，为了验证我们的假设，需要收集大量的数据，并运用合适的统计方法进行分析。
在这个过程中，我深刻体会到了统计学的严谨性和科学性。
从数据的收集方法，到样本的选择，再到数据分析的过程，每一个环节都必须严格遵循统计学的原则和方法，否则得出的结论就可能是不准确的，甚至是错误的。
统计学还让我更加理性地看待世界。
我们生活在一个充满不确定性的世界里，很多事情的发生看似随机，但背后往往隐藏着一定的规律。
通过统计学的学习，我明白了很多现象的出现并非偶然，而是受到多种因素的共同影响。
比如，股票市场的波动，看似毫无规律，但通过对历史数据的分析和研究，可以发现一些潜在的趋势和规律。
我与统计学的关系作文
我与统计学的关系作文在我的学习和生活历程中，统计学就像一位默默陪伴的挚友，虽然有时它会让我感到困惑和挑战，但更多的时候，它为我打开了一扇观察世界、理解世界的新窗口。
初识统计学，是在大学的课堂上。
那时候，对于这门看似充满数字和公式的学科，我并没有太多的期待和兴趣。
然而，随着课程的推进，我逐渐发现了统计学的魅力所在。
统计学教会了我如何从纷繁复杂的数据中找到规律和趋势。
在我们生活的这个信息爆炸的时代，数据无处不在。
从社交媒体上的用户行为数据，到市场调研中的消费者偏好数据，再到医学研究中的病例数据等等。
这些海量的数据，如果没有统计学的方法和工具，就只是一堆毫无意义的数字。
但通过统计学中的数据分析和处理方法，如描述性统计、假设检验、回归分析等，我们能够提取出有价值的信息，为决策提供依据。
记得有一次，我参与了一个关于校园周边商家经营状况的调研项目。
我们收集了大量关于店铺销售额、客流量、商品种类等方面的数据。
最初，面对这些杂乱无章的数据，我感到一筹莫展。
但运用所学的统计学知识，对数据进行整理、分类和分析后，我们发现了一些有趣的现象。
比如，周末的客流量明显高于平日，某些商品的销售额与季节有着密切的关系。
这些发现为商家提供了有针对性的经营建议，让我切实感受到了统计学的实用价值。
统计学还培养了我的逻辑思维和批判性思维能力。
在进行数据分析和推断的过程中，我们需要严谨地思考问题，考虑样本的代表性、数据的可靠性、方法的适用性等诸多因素。
一个小小的疏忽或错误的假设，都可能导致结论的偏差甚至错误。
这种思维训练让我在面对各种问题时，能够更加理性和客观地思考，不轻易被表面现象所迷惑，而是深入挖掘背后的本质和规律。
此外，统计学也让我对不确定性有了更深刻的认识。
世界充满了不确定性，很多事情无法准确预测。
但统计学通过概率和分布的概念，帮助我们在不确定性中寻找一定的规律和可能性。
例如，在投资决策中，我们无法确切知道某只股票未来的价格走势，但通过对历史数据的统计分析和风险评估，可以大致估算出不同投资组合的收益和风险概率，从而做出相对合理的投资决策。
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對於統計學的看法與小故事範例班級：閩廣3學號：A4522594姓名：林敏指導老師：陶聖目錄1、我對於統計學的初步認識⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 32、小故事之一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 43、小故事之二⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 64、小故事之三⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 75、小故事之四⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 86、小故事之五⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 97、學習心得⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 11我對於統計學的初步認識統計學是在資料分析的基礎上，自17世紀中葉產生並逐步發展起來的一門學科。
它是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映資料資料，以便給出正確訊息的科學。
谷歌給出的解釋太書面太拗口太籠統不好記憶與理解。
在我看來，統計學如字面所說，是一門有關“統計”的學科，是一種讓問題更快找到答案的輔助方法，運用的好可以輕鬆的事半功倍。
當然這只是我初步的淺薄認識。
目前統計廣泛地應用在各門學科，從自然科學、社會科學到人文學科，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。
並且與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。
而關於統計學的歷史，我從網絡資料上了解到統計手法最早可以追溯至公元前5世紀。
最早的統計著作來自公元9世紀的《密碼破譯》，由阿拉伯人肯迪編著。
在書中，肯迪詳細記錄了如何使用統計資料和頻率分析進行密碼破譯。
根據沙烏地阿拉伯工程師易卜拉欣·阿凱笛（Ibrahim Al-Kadi）的說法，統計學和密碼學分析便如此一同誕生了。
統計方法則包括實驗法、觀察法和實驗觀察法。
統計研究中的共同目標是分析因果關係，具體來講就是從預估資料變化中得出結論，或是研究自變量與因變量之間的關係。
方法概括起來很簡單，運用起來卻很靈活，書本知識的更好掌握需要更多的實踐。
老師給我們上課理論知識會貫徹在實踐中來說，讓我們受益匪淺。
統計學的範疇和延伸學科都很廣，在這裏就不一一舉例了。
條形統計圖是最容易使用、最容易理解的圖表了，它可以用手或電腦繪製而成。
[13]不巧的是，許多人忽視其中的偏差、誤差，因為他們不留意。
因此，雖然圖表品質低劣，但人們常常願意去相信。
統計資料時常被濫用，對結果的解釋時常有利於演講者。
[10]對統計的懷疑與誤導可被稱為：「世上有三種謊言：謊言，該死的謊言，統計數字」。
許多對統計的濫用可能出於無意，也可能出於故意。
老師在上課時特意強調了這個問題，統計學運用的好，得出的研究成果讓人受益匪淺；但倘若有心引誘，亂出題，採取不嚴謹的態度，樣本的可靠性可以被偏差破壞，得出的結果也將會南轅北轍。
统计学是一个枯燥的专业，我们要和大量的数据打交道，堆积如山的各式表格看了都让人害怕，更别说还要去整理和分析这一堆堆冷冰冰的数字了，不过，统计学又是一个有趣的专业，毕竟它是和生活紧密联系在一起的。
統計學在與戰爭的故事（之一）二戰前期德國勢頭很猛，英國從敦刻爾克撤回到本島，德國每天不定期的對英國狂轟亂炸，後來英國空軍發展起來，雙方空戰不斷。
為了能夠提高飛機的防護能力，英國的飛機設計師們決定給飛機增加護甲，但是設計師們並不清楚應該在什麼地方增加護甲，於是請來了統計學家。
統計學家將每架中彈之後仍然安全返航的飛機的中彈部位描繪在一張圖上，然後將所411有中彈飛機的圖都疊放在一起，這樣就形成了濃密不同的彈孔分佈。
工作完成了，然後統計學家說沒有彈孔的地方就是應該增加護甲的地方，因為這個部位中彈的飛機都沒能倖免於難。
關於德國坦克，我們知道德國的坦克戰在二戰前期占了很多便宜，直到後來，蘇聯的坦克才能和德國坦克一拼高下，坦克作為德軍的主要戰力是盟軍非常希望獲得的重要情報，有很多盟軍特務的任務就是竊取德軍坦克總量情報，然而根據戰後所獲得的數據，真正對可靠的情報不是來源於盟軍特務，而是統計學家。
統計學家做了什麼事情呢？這和德軍制造坦克的慣例有關，德軍坦克在出廠之後按生產的先後順序編號，1，2...N，正式因為這個傳統德軍送給了盟軍統計學家需要的數據。
盟軍在戰爭中繳獲了德軍的一些坦克並且獲取了這些坦克的編號，現在統計學家需要在這些編號的基礎上估計N，也就是德軍的坦克總量。
這其實均勻分佈邊界的估計，好吧公式是（1+1/繳獲德軍坦克的總量）*所有繳獲坦克中的最大編號。
統計學在戰爭裏面的運用也讓我意識到了統計學的強大之處，通過統計存活的飛機上的彈孔，從而來分析被擊毀的飛機是因為哪個部分護甲不好而被擊落！很明顯，那些空白的部位就是需要加強護甲的地方，這兩個主要的地方就是機頭和機尾。
但其實第一個故事我曾經有了解過，那個統計設計是後來美國為了大規模轟炸德國所設計的，因為英國的轟炸規模是有限的，而且是集中在民用建築上的。
第二個故事也是蠻神奇，我終於知道為什麼我們中國解放軍的編號會那麼的複雜，什麼92315部隊、62962部隊，並不是真的有那麼多的部隊，而是出於資訊安全的考慮，才考慮那麼編號，畢竟德國坦克的前車之鑒放在那呢。
上面兩則都是是一個統計試驗的例子，設計一個好的統計試驗還是很實用的。
但現在我的工作中會得到大量數據，總是感覺能有設計一些統計試驗揭示背後的什麼規律，但是就是想不出來。
我現在一個不僅不知道怎麼設計試驗，而且連能得到什麼都不知道。
但我相信這些數據一定是有用的，等以後的統計的繼續學習或許能解開。
一次失敗的統計實驗（之二）霍桑效应（Hawthorne Effect）或称霍索恩效应，起源于1924年至1933年间的一系列实验研究，在西方電器公司（Western Electric）位於伊利諾州的霍桑工廠（Hawthorne Works），霍桑一词是美国西部电气公司座落在芝加哥的一间工厂的名称，是一座进行实验研究的工厂，進行心理學實驗，研究工作環境改變對生產率的影響。
研究人員嘗試增強照明，觀察它是否有助於提高流水線工人的生產率。
研究人員首先檢測了工廠的生產率，爾後改變車間的照明強度，觀察結果。
結果是生產率在實驗環境下的確提升了。
实验最开始研究的是工作条件与生产效率之间的关系，包括外部环境影响条件（如照明强度、湿度）以及心理影响因素（如休息间隔、团队压力、工作时间、管理者的领导力）。
然而，該實驗因其流程誤差在今天飽受批評，特別是實驗缺乏參照組和雙盲。
霍桑效應僅從觀測來得出結論。
所谓“霍桑效应”，就是指那些意识到自己正在被别人观察的个人具有改变自己行为的倾向。
該實驗中生產率的提升不是因為照明強度的改變，而是因為工人們發覺他們被圍觀了。
就霍桑试验本身来看，当这六个女工被抽出来成为一组的时候，她们就意识到了自己是特殊的群体，是试验的对象，是这些专家一直关心的对象，这种受注意的感觉使得她们加倍努力工作，以证明自己是优秀的，是值得关注的。
所以生產效率的提高只是因為霍桑效應，而不是與實驗有關的其他影響因素。
這是一次失敗的統計實驗過程，因為沒有採取正確的方法而做誤判。
從中我們可以學到，統計學是一門嚴謹的學科，我們在學習和實驗的過程中同樣也要採取嚴謹務實的態度來策劃執行一項實驗。
否則結果會因為之前的一些誤差或錯誤導向而出現偏差乃至嚴重的錯誤。
這是我們承受不起的。
方法的運用和實驗的過程乃至各種變量都要經過細細的考量，要能保證最後出來的統計結果的最大精確度。
統計與生活中的紅綠燈（之三）美國紐約是眾所周知的大都市,人車之多如過江之鯽,如何在每一街道上使汽車暢通無阻是一件非常不容易但是非常重要的事情.如果只過幾條街就需要開上一個多小時的話,那還得了,這個城市不就癱瘓了嗎這一個難題也可以使用統計的方法來解決,也就是用它來控制紅綠燈,使這條街上在車子最少的時候出現紅燈,而另外一條街,卻在車子最多的時候出現綠燈,以利通行.經過一再的改進研究,如今以達到令人滿意的程度,車子一上路如第一個碰到的是紅燈,則再碰紅燈的機會就很小了!故事雖小，卻告訴我們統計與生活是息息相關的。
我們應當能充分認識統計在生活中扮演的角色，並以統計的觀點來看待生活中的事務。
可以說生活的每一個細節都是經過統計的原理來產生的結果。
我們應該好好把握此次學習統計學的機會，將統計學應用到日常生活中去。
拉普拉斯和《天體力學》（之四）有一個著名的故事：拉普拉斯把他寫的《天體力學》獻給拿破崙。
《天體力學》是一本極具影響力的書，描述了如何根據地球上的觀測數據，來計算行星與彗星的位置。
拿破崙看後說：“拉普拉斯先生，你寫了這本關於宇宙系統的書，卻根本沒有提到他的創造者——上帝”。
據傳說，拉普拉斯回答道：“我不需要這個假設條件”。
拉普拉斯的《天體力學》雖不需要上帝，但它需要另一種東西，叫誤差函數。
從地球上觀測行星與彗星的位置與預測值並不完全吻合，拉普拉斯將其原因歸結為觀測誤差，包括隨機誤差和人為誤差，並都放入誤差函數中。
當時的科學家都認為，隨著測量越來越精確，最後一定不再需要這項誤差函數。
誰知，到19世紀末，隨著測量越來越精確，反而越來越測不准了。
最終人們發現，這些誤差一方面是由於測量技術問題，另一方面是由於被測量的客體本身具有隨機性。
機械式的宇宙觀開始動搖，一些企圖尋找生物學定律和社會學定律的努力也徒勞無功，甚至有些傳統學科領域，如物理學和化學當時所用的那些定律，也被認為僅僅是粗略的逼近。
科學家從理論上和實踐上都充分證實了嚴格決定論對描述客觀現象的不適應性和不可歸結性。
布朗運動、混沌動力學、量子力學、耗散結構都證明了經典決定論已逐漸向統計決定論轉移。
人們的科學觀念發生了新的變化。
自然和社會中不規則、不連續、不穩定、非平衡的領域不斷擴大，其中充滿了湧現、轉化、意外和機遇。
科學探索也達到了這樣的境界：科學家對客觀事物的描述和預測的精度已不能通過改進操作技巧，提高測量的精密度加以改善，他們發現根本沒有可能發現嚴格的因果依賴性，可以找到的只是統計的因果規律。
這個故事告訴我們，統計的用處是很大的，儘管統計學的客觀基礎問題還在爭論不休，但統計已改變了世界，已成為科學與管理的工作母機，現在，誰也離不開統計了。
統計也成為現代人基本素質的構成要素，成為我們世界觀的一個組成部分。
所以我們應該重視統計學的學習，並在日後的生活中將其運用起來成為我們得心應手的工具。
數據會說謊（之五）2008 年，在權威雜誌《英國皇家學會學報》上發表了一篇文章：《You are what your mother eats: evidence for maternal preconception diet influencing foetal sex i n humans》。
研究人員就打算回答上面的問題。
他們通過對 740 名女性進行分組研究，考察她們孕前、早孕期、中晚孕期的飲食情況對於胎兒性別的影響。
研究人員對 133 種食物進行問卷調查研究，結果發現，懷孕前早飯吃更多燕麥的女性，更容易生男孩！而除了燕麥，調查的其他食物都和男女性別沒有明顯關聯。