排列数：
组合数：
关联规则：
1、联合概率和条件概率
联合概率：P（AB）两个概率同时发生的概率
2、关联规则算法
这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的大数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢?这又给了我们什么样的启示呢?
关联规则分析
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，
找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
3、全概率公式
条件概率、全概率=贝叶斯公式
4、贝叶斯公式
P(B)=3/5 * 2/4 + 2/5 * 3/4 =3/5
2/4=P(B|A) 在A发生的条件下B发生 （先因后果）
P(A/B)在B发生的条件下B发生 (先果后因)
贝叶斯公式及例题
14个数据，Y：9个买，X：5个不买
A对应age
B对应 学student
判断是否为学生预测购买的概率
三、一维随机变量及其分布
数据的分散情况，分布在各未知的概率
区间的每个值都可以取到-----连续
只能取区间的部分点------离散
3.1离散型随机变量及其分布
Bernoulli分布
Poisson分布--
当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。
四、连续型随机变量及其概率密度
均匀分布
指数分布
指数分布公式的含义是什么？
正态分布
标准正态分布：
期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
用软件处理小批量数据 例如500M的SPSS ，电脑就带不动，必须用代码Python
spss侧重于假设和检验
python侧重于大数据的 统计推断
泊松分布表示的是事件发生的次数，“次数”这个是离散变量，所以泊松分布是离散随机变量的分布。
指数分布是两件事情发生的平均间隔时间，“时间”是连续变量，所以指数分布是一种连续随机变量的分布。
可以用等公交车作为例子：
某个公交站台一个小时内出现了的公交车的数量 就用泊松分布来表示
某个公交站台任意两辆公交车出现的间隔时间 就用指数分布来表示
P(X<2)-P(X<1)
最小二乘法
做预测，做回归
最小二乘法，所谓“二乘”就是平方的意思
极大似然方法
极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！
换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。
五、数值特征
5.1数学期望
体现数据的集中性
5.2 方差
体现数据的波动情况、越大说明波动越大
如何通俗地理解协方差和相关系数？
协方差代表了两个变量之间的是否同时偏离均值。
5.3 大数定律和中心极限定理
大数定律：当次数足够多可以用频率代替概率
简单而言，大数定律讲的是样本均值收敛到总体均值（就是期望）
中心极限定律
而中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布慢慢变成正态分布，就像这个图：
抽样分布
抽样分布就是统计量的分布，其特点是不包含未知参数且尽可能多的概括了样本信息。
除了常见的正态分布之外，还有卡方分布、t分布和F分布为最常见的描述抽样分布的分布函数。
这几个分布函数在数理统计中也非常有名。我们常说的卡方检验、t检验和F检验就跟这三个分布有关。
下面分别从定义、性质、函数图像和分位数等方面介绍三大分布。