考研数学概率统计有哪些实际性的应用

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1、考研数学概率统计有哪些实际性的应用？［摘要］考研数学屮为什么会考到概率统计，概率统计在实际生活屮乂有哪些应用，下面凯程考研小编给各位考生介绍考研数学概率统计有哪些实际性的应用。概率统计适用于各种各样的场合，概率统计抛开了数学中的“确定性”，以“不确定性”的视角看待世界，并且做出了“量化不确定性”的壮志，这种气魄，真的不是其它数学分支能够比拟。大多数数学分支，比如数学分析（对不起，高等数学这么业余的词我实在不习惯），都是站在高峰看人类，是上帝的视角，研究出美轮美奂的数学公理框架。但是概率统计，真正贴合H常生活屮人类的

2、感知。在社会巾，并不存在“给你一个因为，你还给我一个所以”的确定性。一切社会规律,都需要概率统计来挖掘!所以，绝大多数社会科学最终都会通过概率统计走向量化，这也是现在“经济学帝国主义”泛滥的原因一一毕竟经济学是数学渗透最狠的社会科学了。►经济学经济学中，被称为恐怕是经济学最准确的定理是恩格尔系数：随着收入的提高，食物消费比重下降。这个没有概率统计的挖掘，仅仅凭眼睛是无效的。因为恩格尔系数定理，如果翻译成数学语言：其实是“当收入提高吋，在90%的情况卜，食物消费比重有所下降”。只有明白了这一点，才能够有力驳斥对恩格尔

3、系数的质疑一一毕竟你总能找到增加了一点收入就去吃一顿大餐的反例。►游戏营销游戏营销巾有一个很有用的指标，叫做ARPU值。即平均每用户收入，一个游戏1千万用户，每个月收入5千万，那么月ARPU就是5元。学了概率统计的人，就应该很敏感的意识到。5元的ARPU值，不是每多一个用户，就多5块钱的收入。5元只是期望（均值），但是期望仅仅是数据分布中的一个重要指标而已，即使加上方差，也不能反映全部。所以，5元的ARPU值游戏，和另一个5元ARPU值游戏，是木质上不一样的！这一点，突出反映在屮国和海外的手机游戏的区別一旦用概率统

4、计分析海内外游戏的差别，就会发现，同样ARPU值为5的手机游戏，中国游戏方差极大，而海外游戏方差小很多。所以继续深挖，采用另一个统计指标ARPPU，平均每付费用户收入，（上述游戏，如果有100万付费用户，ARPPU为50）这个吋候，你就能发现，同样是ARPU为5元的游戏，国内ARPPU可能是100，而海外的是30。那么你需要做什么呢?这个时候经营过的人就能想出，而对海外市场，你应该扩大流量,让游戏好玩。而对国闪市场，你要伺候好土豪，比如分级客服（交钱最多的VIP1,其次的VIP2,等等），比如弄几个人和金主土豪陪玩

5、坑钱，等等等等。而现在国内手游市场，就是这样做的。►考试用概率统计的思路，你就知道考试是由三方面决定的。一、水平（期望）;二、稳定性（方差），以上两点决定了你分数的概率分布;三、运气（最后落在哪一个样本上）。你能控制的只有前两项。所以面对比较有希望的考试，或者高考这样考在每个分数都有用的考试，你应该做的是增加期望，减小方差两方面努力，就是努力做题H（提高期望），做题H做的面面俱到（减小方差）。面对如数学竞赛这样考不上一等奖啥用都没有的考试，而你水平恰恰又差一个档次，希望相对较小，这时你要做的呢，就是努力做题目（提高

6、期望），把最重要最可能考的类型钻研到很深，不太可能考的就算了（增加方差）。［摘要1考研数学屮线性代数在出题的过程屮，难度也不小，所以考生们不得忽视，下而凯程考研数学老师就给大家介绍2016考研同济五版《线性代数》习题解读。前而给大家推荐了凯程考研总结的考研数学线代知识的完整框架，今天分亨后续的内容，即线性代数习题的深度解读。1、涉及与正交相关的条件的基本计算题，可作为运算方面的练习。2、施密特正交化的计算，很重要的基本题，要注意的是施密特正交化的计算公式难于记忆，最好是把正交化的整个过程搞清楚，也就是说：给你一组I

7、4U,你要把它们化成正交的，怎么做?可以先考虑简单情形，两个向量怎么正交化?很简单，只要一个向量减去它在另外一个上的投影就可以了。那三个向量怎么正交化?先把其中两个正交化，然后第三个减去它在另外两个的平面上的投影就好了。依次类推，就不难理解施密特正交化中每个公式的意义了3、判断矩阵是不是正交阵，按定义即可，基本题。4、5是简单的涉及正交矩阵概念的证明题，从定义出发，都不难得到结论。6、求特征值和特征向量的基本题型，需要练习纯熟。7、证明特征值相同，按特征值定义即可，此命题可作为结论用。8、较难的一道题，把线代里儿个

8、重要的知识点都综合在一起考察，关键在于问题的转化：有公共的特征向S问题即两个方程组有公共解的问题，然后用与方程纟11的基础解系有关的知识点解决，要重点体会解题思路。9、W、11都是与特征值有关的一些命题，从定义出发不难证明，线代里的概念大多都要从定义上去抓住它们，把它们理解好。其屮10题是一个常用的结论。12、13是特征值性质的应用，即特征值与矩阵特有的对应