讀本文前建議先溫習概率論基礎理論歸納。

數理統計學是一門應用性很強的學科，它是研究怎樣以有效的方式收集、 整理和分析帶有隨機性的數據，以便對所考察的問題作出推斷和預測，直至為采取一定的決策和行動提供依據和建議。
數理統計不同于一般的資料統計，它更側重于應用隨機現象本身的規律性進行資料的收集、整理和分析。
由于大量隨機現象必然呈現出它的規律性，因而從理論上講，只要對隨機現象進行足夠多次觀察，被研究的隨機現象的規律性一定能清楚地呈現出來。只允許我們對隨機現象進行次數不多的觀察試驗，也就是說, 我們獲得的只是局部觀察資料。
數理統計的任務就是研究怎樣有效地收集、整理、分析所獲得的有限的資料，對所研究的問題, 盡可能地作出精確而可靠的結論。

概率論所研究的隨機變量，都是已知分布去研究它的性質、特點和規律性，例如：求它的數字特征，討論隨機變量函數的分布，介紹常有的各種分布等等。而數理統計所研究的隨機變量，它的分布是未知的或完全不知道的，人們通過對隨機變量進行重復獨立的觀察，對這些數據進行分析，對所研究的隨機變量的分布作出種種判斷。

數理統計主要研究的兩類問題：參數估計和假設檢驗。

總體：研究對象的某項數量指標的全部可能的觀察值，一般被看作隨機變量。

個體：每一個可能觀察值為個體。

容量：總體所包含的個體的個數稱為總體的容量。

有限總體：容量有

總結

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