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 在美国总统选举的各种民意测验中,关于支持率的一个常用标准是置信度为95%(误差在+-2.5%以内,置信区间宽度为5%),那么要达到这样的标准需要多少人呢?
 在数据量充足的时候,加一些维度,拆的更细,使得每个小格里的样本更加类似,结论更加准确但数据不足或分拆未带来结论改变,就不能再拆,以免结果失去统计意义.
 -虽然选择健康的生活方式(尽人事),我们也得听天命(自己是正态曲线的好尾巴,还是坏尾巴),但是天命整体分布可以变得更好(正态曲线的中轴向好的一面偏移)
 通过如上两点,证明抽烟信息对预测是有效的,如果一个人抽烟,那么我们预测他活到70岁,否则75岁
 当数据分布呈现正态分布特点(钟形的曲线)时,均值,中位数,众数都落在相同的点上.而数据分布成有偏差的特征(类似于滑梯)时,那么均值,众数,中位数就相差甚远了.
 同样一份数据,2010年的前6个月,使用产品的客户数量由最初的2w,以每个月100个的速度增长.
 -美国海军的死亡率是0.9%, 而同时期纽约市民的死亡率是1.6%,得出结论参军是很安全的.
 在抽样统计的时候,要充分思考抽样的过程对样本造成了怎样的偏差,以及这个偏差对我们的结论有什么影响
 -公司与工会发生了摩擦,于是公司进行了一项"调查"来统计多少职员对工会不满.公司公布了这样的结论:"大多数(78%)的职员反对工会,所以有必要取消工会."
 -360打官司老败诉,腾讯打官司总胜诉,周鸿祎:"真的是东方不败!与腾讯强大的法务相比,我们实力不济,自愧不如!"
 最普遍的表现是将看上去极像,而完全不同的两件事混淆在一起,得出了似是而非的推理.
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